Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidrológica e Hidráulica para la Identificación de Zonas de Inundación en la Quebrada Las Abras,  
Riobamba  
DOI: https://doi.org/10.46296/ig.v7i14.0220  
MODELACIÓN HIDROLÓGICA E HIDRÁULICA PARA LA IDENTIFICACIÓN  
DE ZONAS DE INUNDACIÓN EN LA QUEBRADA LAS ABRAS, RIOBAMBA  
HYDROLOGICAL AND HYDRAULIC MODELING FOR THE IDENTIFICATION  
OF FLOOD ZONES IN LAS ABRAS CREEK, RIOBAMBA  
1
2
Tenesaca-Saca Margoth Elizabeth ; Reyes-Zambrano Jimmy Leandro ;  
3
4
Vallejo-Vizhuete Dennys Paúl ; Chavarría-Párraga Jesús Enrique  
1
Maestría Hidráulica, Pontificia Universidad Católica del Ecuador - Sede Manabí. Portoviejo,  
Ecuador. Correo: mtenesaca5456@pucesm.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0003-9012-4639.  
2
Maestría Hidráulica, Pontificia Universidad Católica del Ecuador - Sede Manabí. Portoviejo,  
Ecuador. Correo: jlreyesz@pucesm.edu.ec. ORCID: https://orcid.org/0009-0002-0962-519X.  
3
Maestría Hidráulica, Pontificia Universidad Católica del Ecuador - Sede Manabí. Portoviejo,  
Ecuador. Correo: dvallejo3360@pucesm.edu.ec. ORCID: https://orcid.org/0009-0008-4895-5603.  
4
Maestría Hidráulica, Pontificia Universidad Católica del Ecuador - Sede Manabí. Portoviejo,  
Ecuador. Correo: jechavarria@pucesm.edu.ec. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8868-394X.  
Resumen  
En esta investigación cuantitativa se modelaron las características hidrológicas e hidráulicas de  
la quebrada Las Abras, ubicada en la ciudad de Riobamba, con el objetivo de determinar su nivel  
de riesgo de inundación. El estudio, de naturaleza exploratoria, se llevó a cabo entre enero y  
marzo del presente año, utilizando datos de precipitaciones máximas para generar la lluvia de  
diseño. Posteriormente, se realizó el modelado hidrológico con el software HEC-HMS y el análisis  
hidráulico con HEC-RAS. Los resultados indican que la quebrada abarca un área de 50,40 km²,  
un perímetro de 44,55 km y un Número de Curva (CN) de 61,09. El curso principal tiene una  
longitud de 26,40 km y una pendiente promedio de 0,03 m/m, lo que da lugar a un caudal máximo  
de 5,40 m³/s para un periodo de retorno de 50 años. Las simulaciones de eventos de inundación  
mostraron velocidades de flujo de hasta 3,00 m/s y profundidades de agua (calados) de hasta  
2,29 m en algunas áreas. En conclusión, la zona presenta un alto riesgo de inundación,  
principalmente debido a la acumulación de aguas pluviales en sectores específicos, exacerbada  
por sus características topográficas y el limitado tiempo de respuesta para la evacuación.  
Palabras clave: Simulación, lluvias, inundación.  
Abstract  
In this quantitative study, the hydrological and hydraulic characteristics of the Las Abras stream  
in the city of Riobamba were modeled to assess its flood risk. This exploratory study was  
conducted from January to March of this year, using maximum rainfall data to generate the design  
storm. Hydrological modeling was performed using HEC-HMS software, and hydraulic analysis  
was carried out with HEC-RAS software. The findings indicate that the stream covers an area of  
50.40 km², with a perimeter of 44.55 km and a Curve Number (CN) of 61.09. The main  
watercourse has a length of 26.40 km and an average slope of 0.03 m/m, resulting in a peak  
discharge of 5.40 m³/s for a 50-year return period. The flood simulations revealed flow velocities  
of up to 3.00 m/s and water depths (flood levels) reaching up to 2.29 m in certain areas. In  
conclusion, the area is at high risk of flooding, primarily due to the accumulation of rainwater in  
specific sectors, exacerbated by the region's topographical characteristics and the limited  
response time for evacuation.  
Keywords: Simulation, rainfall, flooding.  
Información del manuscrito:  
Fecha de recepción: 15 de abril de 2024.  
Fecha de aceptación: 25 de junio de 2024.  
Fecha de publicación: 10 de julio de 2024.  
3
23  
Tenesaca-Saca et al. (2024)  
1
. Introducción  
El crecimiento poblacional y la falta  
de planificación adecuada han  
exacerbado los impactos de las  
inundaciones en áreas vulnerables,  
especialmente en zonas cercanas a  
llanuras aluviales (Mena et al.,  
El cambio climático representa uno  
de los desafíos más críticos del siglo  
XXI, con efectos devastadores que  
se manifiestan en diversas regiones  
del mundo, incluyendo Ecuador,  
donde se han intensificado las  
inundaciones recurrentes. Estos  
eventos, provocados por factores  
como el desbordamiento de ríos y  
precipitaciones extremas, impactan  
negativamente la biodiversidad, la  
infraestructura, la agricultura y la  
salud pública (Naciones Unidas,  
2
021). Ante esta problemática,  
resulta fundamental implementar  
técnicas avanzadas de modelación  
hidrológica  
e
hidráulica  
los riesgos  
para  
de  
comprender  
inundación. Herramientas como  
HEC-HMS HEC-RAS son  
y
ampliamente aceptadas por su  
capacidad para simular eventos  
extremos y su utilidad en la gestión  
de recursos hídricos (Jácome, 2022).  
2
017). las  
inundaciones constituyen más del  
0% de los desastres naturales,  
A
nivel  
global,  
5
El presente estudio se enfoca en  
modelar las zonas de inundación de  
la quebrada Las Abras mediante la  
recolección de datos hidrológicos y  
meteorológicos, utilizando HEC-  
HMS para la simulación hidrológica y  
HEC-RAS para la modelación  
hidráulica, considerando variaciones  
climáticas y eventos extremos.  
exponiendo a millones de personas  
cada año (Kalyanapu et al., 2009).  
En Ecuador, el riesgo de inundación  
está estrechamente vinculado a la  
gestión territorial y las características  
geográficas, afectando tanto a la  
región costera como a la montañosa  
(Burgos et al., 2019). La ciudad de  
Riobamba, ubicada en la región  
central, no es ajena a estos eventos,  
especialmente en la quebrada Las  
Abras, la cual ha sido alterada por el  
desvío de su cauce para la  
expansión urbana y la acumulación  
de escombros (Moreno, 2023).  
2
. Materiales y métodos  
Se llevó a cabo una investigación de  
tipo exploratoria con el propósito de  
conocer y analizar la problemática  
presente en una quebrada de la  
3
24  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidrológica e Hidráulica para la Identificación de Zonas de Inundación en la Quebrada Las Abras,  
Riobamba  
sierra ecuatoriana. Para ello, se  
utilizaron datos mixtos recopilados  
en campo, los cuales permitieron  
como límite natural entre los  
cantones Riobamba y Guano. Esta  
quebrada pertenece a la cuenca  
2876 del río Pastaza y tiene  
asignado el código Pfafstetter de  
Nivel 6: 499684, correspondiente a la  
responder la pregunta de  
investigación mediante un enfoque  
cualitativo, apoyado en una  
a
metodología aplicada que facilitó la  
determinación de sus características  
específicas (Borjas, 2016).  
Demarcación  
Hidrográfica  
de  
Pastaza. Su división política se  
encuentra dentro de la parroquia  
Matriz del cantón Guano (Servicio  
Nacional de Contratación Pública  
Localización  
La quebrada Las Abras, ubicada en  
la provincia de Chimborazo, sirve  
[
SERCOP], 2022).  
Figura 1. Localización de la quebrada Cunduana, Riobamba - Chimborazo.  
Diseño de la Investigación  
retardo (Castillo y Jiménez, 2016).  
Mediante el software HEC-HMS y el  
Se generó la lluvia de diseño  
utilizando curvas IDF con un período  
de retorno de 50 años, considerando  
el tiempo de concentración y de  
modelo  
Muskingum-Cunge,  
se  
simuló el tránsito de avenidas en la  
quebrada, evaluando la interacción  
entre almacenamiento, flujo  
y
3
25  
Tenesaca-Saca et al. (2024)  
propagación (Zambrano y Córdova,  
2007  
33,30  
24,80  
13,90  
24,20  
29,60  
16,90  
59,60  
29,50  
23,30  
41,00  
49,30  
22,20  
28,50  
32,30  
25,60  
2008  
2009  
2010  
2011  
2012  
2
020). Además, el software HEC-  
RAS permitió evaluar la velocidad y  
profundidad del flujo en eventos de  
inundación,  
representados  
en  
mapas temáticos que destacan la  
vulnerabilidad del área (Topaxi y  
Acero, 2021; Vega y Vivanco, 2018).  
2013  
2014  
2015  
2016  
2017  
2018  
2019  
Condiciones Climatológicas  
La ciudad de Riobamba tiene un  
clima seco de junio a septiembre y  
húmedo de febrero a mayo y de  
octubre a diciembre, influenciado por  
vientos de la cordillera que provocan  
una sensación térmica fría (Pérez et  
al., 2020). Para la lluvia de diseño, se  
2020  
021  
2
Referencia: ESPOCH, 2024.  
Lluvias de Diseño  
Una lluvia de diseño es una  
representación  
de  
las  
analizaron precipitaciones  
máximas en 24 horas, basándose en  
los datos de la estación  
las  
precipitaciones creada para simular  
condiciones extremas de lluvia en un  
área específica, con el objetivo de  
analizar inundaciones o escorrentías  
Agrometeorológica FRN ESPOCH,  
que cubren el periodo 2000-2021  
(Guerrero y Mora, 2018). En este  
(ver tabla 1).  
estudio, la lluvia de diseño se genera  
siguiendo la propuesta metodológica  
de Méndez y Reinoso (2024),  
complementada con el aporte de  
otros autores, como se detalla a  
continuación.  
Tabla 1. Precipitaciones máximas en 24  
horas desde el año 2000 al 2021  
Máxima  
Año  
Precipitación 24 h  
mm)  
(
2000  
2001  
2002  
2003  
2004  
2005  
2006  
52,70  
44,80  
33,80  
32,00  
42,70  
27,90  
26,40  
Distribución de Probabilidades  
pluviométricas mediante Gumbel  
La distribución de probabilidad  
Gumbel, propuesta por el hidrólogo  
3
26  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidrológica e Hidráulica para la Identificación de Zonas de Inundación en la Quebrada Las Abras,  
Riobamba  
Robert Gumbel en la década de  
950, es una herramienta empleada  
para modelar eventos extremos,  
como precipitación intensa  
Probabilidades mediante Gumbel.  
1
ꢃ6  
π
훂 =  
∗ 푆  
o
Fórmula 3. Probabilidad de  
caudales máximos, utilizando una  
distribución de probabilidad de tipo I  
Gumbel.  
Donde:  
(Pinzón y Suárez, 2011). Para su  
α = Probabilidad de Gumbel.  
퐒 = Desviación estándar de la  
muestra.  
aplicación en este estudio, se  
utilizaron las fórmulas propuestas  
por Jaramillo y Apolo (2015), las  
cuales se describen a continuación:  
퐮 = x̅ −, 휇 ∗ σy  
푦
Media Estadística.  
Fórmula 4. Probabilidad de  
∑
xi  
퐱̅ =  
Gumbel.  
n
Fórmula 1. Media estadística.  
Donde:  
u = Probabilidad de Gumbel.  
퐱̅ = Media estadística.  
훔 , 훍 = Factores de Gumbel según  
Donde:  
퐱̅ = Media estadística.  
퐲
퐲
퐗 = Conjunto de observaciones.  
퐢
el número de datos (ver tabla 3).  
퐧 = Número de observaciones.  
Desviación Estándar.  
ꢀ
2
Σ (x − x̅ )  
1
ꢁ
√
퐒 =  
n − ꢂ  
Fórmula 2. Desviación estándar.  
Donde:  
퐒 = Desviación estándar.  
퐧 = Número de observaciones.  
퐱 = Observación número i de la  
퐢
variable x.  
퐱̅ = Media estadística.  
3
27  
Tenesaca-Saca et al. (2024)  
Tabla 3. Tabla para considerar variables 휎 ꢄ 휇 según el número de datos.  
푦
푦
Número de datos  
흁풚  
흈풚  
10  
15  
20  
25  
30  
35  
40  
45  
50  
55  
60  
65  
70  
75  
80  
85  
90  
95  
100  
0,4952  
0,5128  
0,5236  
0,5309  
0,5362  
0,5403  
0,5436  
0,5463  
0,5485  
0,5504  
0,5521  
0,5535  
0,5548  
0,5559  
0,5569  
0,5578  
0,5586  
0,5593  
0,5600  
0,9496  
1,0206  
1,0628  
1,0914  
1,1124  
1,1285  
1,1413  
1,1518  
1,1607  
1,1682  
1,1747  
1,1803  
1,1854  
1,1898  
1,1938  
1,1974  
1,2007  
1,2037  
1,2065  
Fuente: Sánchez, 2013.  
Precipitaciones Diarias Máximas  
Donde:  
Probables  
para  
Distintas  
P = Precipitación (mm).  
Frecuencias  
uy = Probabilidad de Gumbel.  
훔 = Factores de Gumbel.  
퐲
Probabilidad de Ocurrencia.  
퐅 (퐱퐭) = Probabilidad de ocurrencia.  
Corrección del Intervalos.  
퐗퐓 = P ∗ ꢂ,ꢂ4  
ꢂ
퐅 (퐱퐭) = ꢂ −  
Tr  
Fórmula 5. Probabilidad de  
Fórmula 7. Corrección de intervalos  
ocurrencia.  
fijos.  
Donde:  
Donde:  
XT= Corrección del Intervalos.  
P = Precipitación.  
퐅 (퐱퐭) = Probabilidad de ocurrencia.  
퐓퐫 = Periodo de retorno (años).  
Precipitación.  
Intensidades de Lluvia.  
−
lnꢆF (xt)ꢇ  
P
퐈 =  
t
퐏 = 휇 − ln ꢅ  
ꢈ
푦
ꢂ
σy  
Fórmula 8. Intensidades de Lluvia.  
Fórmula 6. Precipitación.  
3
28  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidrológica e Hidráulica para la Identificación de Zonas de Inundación en la Quebrada Las Abras,  
Riobamba  
Donde:  
퐓 = Periodo de retorno (años).  
D = Duración (horas o minutos).  
I= Intensidades de Lluvia (mm).  
P = Precipitación (mm).  
t = Tiempo de duración (horas).  
Los logaritmos se emplean conforme  
se evidencia en la fórmula 10 con el  
fin de derivar un modelo de regresión  
múltiple.  
Curvas de Intensidad Duración  
Frecuencia (IDF)  
퐥퐨퐠 퐈 = log k + ꢉ log T − n log D  
Las curvas IDF son herramientas  
utilizadas en ingeniería hidrológica y  
de drenaje para determinar la  
relación entre la intensidad, duración  
y frecuencia de las precipitaciones  
en una zona específica. Estas  
Fórmula 10. Modelo de regresión  
múltiple.  
Modelo Hidráulico  
Para la delimitación de la cuenca  
hidrográfica se considera el software  
HEC-HMS (Hydrologic Engineering  
gráficas  
muestran  
cómo  
la  
intensidad de la lluvia (mm/h) varía  
según su duración (horas) y su  
frecuencia o período de retorno  
Center's  
Hydrologic  
Modeling  
System), el cual permite modelar  
procesos hidrológicos y analizar  
datos de escorrentía de lluvia,  
considerando un umbral hasta el  
punto de aforo de 20 km^2, donde se  
evalúan los parámetros como el  
área, perímetro, longitud del cauce  
principal, pendiente del cauce  
principal y de la quebrada (Castro  
(años).Para obtener la ecuación de  
intensidad a partir de las curvas IDF  
se emplea la fórmula propuesta por  
Aparicio en el año 1977 (Pizarro et  
al., 2003):  
k ∗ Tm  
퐈 =  
Dꢀ  
Fórmula 9. Analítica para construir  
2
023; López et al, 2012).  
la ecuación de intensidad.  
Morfometría de la Quebrada  
Donde:  
Área.  
I = Intensidad de precipitación  
(
mm/h).  
Es la extensión de superficie dentro  
de los límites de la cuenca  
퐤, 퐦 퐲 퐧 = Constantes calculadas  
mediante una regresión lineal  
múltiple.  
hidrográfica  
de  
la  
quebrada;  
3
29  
Tenesaca-Saca et al. (2024)  
pudiéndose medir en metros  
usaron valores vectoriales en  
formato shape y datos Raster en  
formato TIFF, analizados en ArcGIS,  
su unidad de medida es porcentual  
(%), aunque puede ser en metros  
sobre metros (m/m) (Castro, 2023).  
cuadrados  
(m²),  
kilómetros  
cuadrados (km²), hectáreas (ha) o  
acres (ac), según la escala de  
medición (Duque et al., 2019).  
Perímetro.  
Modelo Muskingum Cunge  
Es la longitud de la línea que precisa  
el contorno o borde de la quebrada;  
pudiéndose medir en metros (m) o  
kilómetros (km), según la escala de  
medición (Duque et al., 2019).  
Para caracterizar el flujo de una  
avenida, se empleó el modelo  
Muskingum-Cunge, el cual examina  
la  
interacción  
entre  
el  
la  
almacenamiento, el flujo  
y
Longitud del Cauce Principal.  
propagación temporal a lo largo de  
un canal (Cunge, 1969).  
Es la distancia a lo largo del curso de  
agua principal en la quebrada,  
definida desde su inicio en la zona  
más elevada hasta donde se  
encuentra con otro curso de agua;  
pudiéndose medir en metros (m) o  
kilómetros (km) (Duque et al., 2019).  
Δx  
1
Q
k =  
X = ∗ ꢊ1 −  
ꢋ
c
2
B ∗ S ∗ x ∗ Δx  
0
Fórmula 11. Modelo Muskingum  
Cunge.  
Donde:  
횫퐱 = Longitud del tramo del cauce  
principal.  
Pendiente Media del Cauce.  
Es la medida promedio de inclinación  
del lecho de la corriente a lo largo de  
su longitud, su unidad de medida es  
porcentual (%), aunque puede  
expresarse en m/m (Duque et al.,  
c = Celeridad.  
So = Pendiente media del cauce.  
Q = Caudal.  
B = Anchura del cauce.  
2
019).  
Esquema de Trabajo  
Pendiente Media de la Quebrada.  
Para ello se sigue el esquema de  
trabajo que se detalla en la figura 2.  
Es la inclinación promedio en toda su  
área,  
su  
estimación  
permite  
comprender el movimiento del agua  
en la quebrada, en el estudio se  
3
30  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidrológica e Hidráulica para la Identificación de Zonas de Inundación en la Quebrada Las Abras,  
Riobamba  
Figura 2. Esquema del diseño de modelamiento hidráulico.  
Fuente: Elaboración propia del autor.  
3
. Resultados y discusión  
investigación durante el año 2000 al  
022. Los datos fueron analizados  
2
Lluvia de Diseño  
estadísticamente considerando una  
media igual a 32,47 mm, desviación  
estándar igual a 11,55 mm, y  
factores de ajustes de Gumbel α de  
Precipitación  
Probable  
Diaria  
Máxima  
Para su obtención se analizaron los  
datos de lluvias máximos en 24  
horas levantados desde la estación  
ESPOCH cercana a la zona de  
9
,01 mm y µ de 27,28 mm,  
examinados para periodos de  
retornos de 2 a 500 años.  
Tabla 4. Precipitaciones máximas probables diarias para diferentes frecuencias.  
Corrección  
Probabilidad de  
ocurrencia  
F (XT)  
de  
Periodo de retorno  
Precipitación  
(mm)  
intervalo fijo  
(
Años)  
XT (mm)  
34,85  
46,49  
54,19  
61,59  
71,15  
78,32  
94,89  
2
5
30,57  
40,78  
47,54  
54,02  
62,41  
68,70  
83,24  
0,5000  
0,8000  
0,9000  
0,9500  
0,9800  
0,9900  
0,9980  
10  
20  
50  
1
00  
00  
5
3
31  
Tenesaca-Saca et al. (2024)  
Intensidades de Lluvia  
diferentes periodos de retorno, tal  
como se detalla en la tabla 5, con el  
fin de calcular la intensidad de la  
lluvia diaria.  
Se analizó la duración de la lluvia y  
su  
frecuencia  
estimada  
para  
Tabla 5. Intensidad de lluvia diaria.  
Tiempo de  
duración  
Intensidad de la lluvia (mm /hr)  
Hr  
min  
1440  
720  
360  
120  
60  
2 años  
1,7135  
5 años  
2,2857  
10 años  
2,6645  
20 años  
3,0279  
50 años  
3,4983  
100 años 500 años  
2
1
4,00  
2,00  
3,8508  
6,5464  
4,6654  
7,9312  
2,9129  
3,8857  
4,5297  
5,1475  
5,9472  
6
,00  
,00  
,00  
,75  
,50  
,25  
,08  
5,5517  
7,4056  
8,6331  
9,8106  
11,3346  
27,4172  
49,5365  
58,8626  
77,2769  
12,4767  
30,1798  
54,5278  
64,7936  
85,0634  
15,1159  
36,5636  
66,0619  
78,4992  
103,0566  
2
13,4289  
24,2628  
28,8307  
37,8500  
52,9900  
17,9134  
32,3653  
38,4587  
50,4899  
70,6859  
20,8826  
37,7299  
44,8332  
58,8587  
82,4021  
23,7306  
42,8758  
50,9478  
66,8862  
93,6406  
1
0
0
0
0
45  
30  
15  
108,1877 119,0887 144,2792  
5
81,7560 109,0583 127,1347 144,4741 166,9182 183,7369 222,6022  
Representación  
de  
Curvas  
Se estableció una conexión entre la  
duración de lluvia, el tiempo que  
duraba y la posibilidad de que  
ocurriera en un momento específico,  
como se detalla en la tabla 6.  
Intensidad - Duración - Período de  
Retorno  
Tabla 6. Regresión potencial.  
Periodo de  
Término constante de  
Coeficiente de  
regresión [n]  
-0,7169  
Retorno (años)  
regresión (d)  
371,4424  
495,4849  
577,6118  
656,3900  
758,3602  
834,7725  
1011,3498  
839,5426  
2
5
-0,7169  
10  
20  
50  
-0,7169  
-0,7169  
-0,7169  
1
00  
00  
-0,7169  
5
-0,7169  
Promedio  
-0,7169  
3
32  
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Modelación Hidrológica e Hidráulica para la Identificación de Zonas de Inundación en la Quebrada Las Abras,  
Riobamba  
En relación de la regresión potencial,  
se realizó un segundo análisis de  
con el valor constante de la regresión  
(d), con el propósito de obtener un  
nuevo factor antes de elaborar las  
curvas IDF.  
regresión  
de  
potencia  
que  
relacionaba el periodo de retorno (T)  
Tabla 7. Segunda regresión potencial.  
N.º  
x
2
y
Ln x  
0,6931  
1,6094  
2,3026  
2,9957  
3,9120  
4,6052  
6,2146  
46,9680  
Ln y  
5,9174  
6,2055  
6,3589  
6,4868  
6,6312  
6,7272  
6,9190  
66,5789  
Ln x*Ln y  
4,1016  
(Ln x)2  
0,4805  
1
371,4424  
495,4849  
577,6118  
656,3900  
758,3602  
834,7725  
1011,3498  
8395,4256  
2
5
9,9874  
2,5903  
3
10  
14,6419  
19,4326  
25,9412  
30,9797  
42,9991  
323,5186  
0,1405  
5,3019  
4
20  
8,9744  
5
50  
15,3039  
21,2076  
38,6214  
297,5700  
6
100  
500  
16687  
5,9982  
7
8
Ln (K) =  
K = 402,7002  
m =  
Figura 3. Curva de regresión potencial.  
1600  
1400  
1200  
1000  
y = 402,7002x0,1405  
800  
600  
400  
200  
0
R² = 0,9584  
0
2000  
4000  
6000  
8000  
10000  
Período de Retorno (años)  
Series1  
Potencial (Series1)  
Con la segunda regresión potencial,  
se consiguió obtener un valor  
constante (k) de 402,7002, así como  
un coeficiente (m) de 0,1405 y un  
coeficiente (n) de 0,71689. Estos  
valores se emplearon en la fórmula  
de intensidad de precipitación para  
generar las curvas IDF.  
Curvas IDF (Intensidad Duración  
Frecuencia)  
Los resultados de la segunda  
regresión se utilizaron para crear las  
curvas IDF y desarrollar la ecuación  
de intensidad "I" para la región en  
estudio. A continuación, se muestra  
esta ecuación, donde "T" indica el  
3
33  
Tenesaca-Saca et al. (2024)  
periodo de retorno y "t" es el tiempo  
de precipitación.  
Se estimaron las intensidades para  
cada periodo de tiempo establecido,  
según se aprecia en la tabla 10,  
siendo el sustento para generar las  
curvas IDF de la figura 4.  
4
0ꢌ,700ꢌ ∗ Tꢍ,1ꢎꢍꢎ5ꢏ  
퐈 =  
tꢍ,ꢐ1ꢏ89  
Tabla 8. Intensidades para cada intervalo de tiempo y periodo de retorno.  
Frecuencia  
Duración en minutos  
años  
5
10  
15  
20  
25  
30  
35  
40  
45  
50  
55  
60  
2
5
140,02  
159,25  
85,19  
96,89  
63,70  
72,45  
79,86  
88,02  
51,83 44,17 38,76 34,70 31,53 28,98 26,87 25,10 23,58  
58,95 50,23 44,08 39,47 35,86 32,96 30,56 28,54 26,82  
64,97 55,37 48,59 43,50 39,53 36,33 33,69 31,46 29,56  
71,62 61,03 53,55 47,95 43,57 40,04 37,13 34,68 32,58  
81,45 69,41 60,91 54,54 49,56 45,55 42,23 39,44 37,06  
89,78 76,51 67,14 60,11 54,63 50,20 46,55 43,48 40,85  
10  
20  
50  
175,53 106,79  
193,48 117,71  
220,05 133,88 100,11  
242,55 147,57 110,35  
1
00  
00  
5
304,08 185,00 138,34 112,56 95,92 84,17 75,36 68,48 62,94 58,36 54,50 51,21  
Figura 4. Curva de Intensidad – Duración – Frecuencia (IDF).  
Hietograma de Diseño  
evaluando intervalos de 4 minutos  
figura 5).  
(
Se empleó la técnica de bloques  
alternos para generar el hietograma  
de precipitación, siguiendo un  
período de retorno de 50 años y  
3
34  
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Modelación Hidrológica e Hidráulica para la Identificación de Zonas de Inundación en la Quebrada Las Abras,  
Riobamba  
Figura 5. Distribución de intensidad de precipitación Tr = 50 años.  
Simulación Hidrológica de la  
Quebrada.  
identificando un área de 50,40 km2,  
un perímetro de 44,55 Km, un  
Número de Curva (CN) de 61,09. Y  
al analizar el curso de agua principal,  
se registró una longitud de 26,40 km  
con una pendiente de 0,03 m/m.  
Se  
realizó  
la  
simulación  
considerando la lluvia de diseño para  
calcular las propiedades hidrológicas  
en la quebrada las Abras,  
Figura 6. Quebrada Las Abras definida en el software HEC-HMS.  
Se  
calculó  
un  
tiempo  
de  
morfometría de la quebrada para un  
periodo de ocurrencia de 50 años se  
generó la simulación hidrológica en  
el software HEC-HMS, teniendo un  
caudal máximo de 5,40 m3/seg para  
concentración de 182,50 minutos  
utilizando el método de Kirpich,  
seguido de un tiempo de retardo de  
6
3,88 minutos. Considerando la  
3
35  
Tenesaca-Saca et al. (2024)  
la quebrada (en la sección de anexos  
se puede revisar el hidrograma  
unitario).  
relación  
al  
coeficiente  
de  
compacidad (kc=2.40), indican que  
es característico de una cuenca  
alargada,  
en  
la  
presente  
Los resultados concuerdan con la  
investigación se obtuvo un valor algo  
menor (kc=1.76); en cuanto a la  
pendiente media del cauce se  
reporta un valor de 0.032 m/m,  
mientras que en mi estudio un valor  
de 0.030 m/m.  
parametrización  
propuesta  
por  
Bernal et al. (2015), quienes  
consideran la quebrada como muy  
alargada por su factor de forma  
(Rf=0.22), comparado con el  
presente estudio (Rf=0.07); en  
Tabla 9. Número de Curva y Caudales máximos para la quebraras Las Abras.  
Periodo de Retorno  
años)  
Número de Curva  
(CN)  
Caudal  
(m /s)  
3
(
50  
61.09  
5,40  
Modelación Hidráulica  
HEC-RAS, empleando valores de  
entrada extraídos de la figura 18 en  
la sección de anexos; en el análisis  
consideró factores como la velocidad  
y la profundidad del agua, detallados  
en las figuras 7 a 12.  
A través de la simulación hidráulica,  
se identificaron las zonas de  
inundación en la quebrada Las  
Abras, estos datos se utilizaron para  
la modelación bidimensional en  
Figura 7. Construcción del modelo de elevación en la quebrada Las Abras utilizando HEC-RAS.  
3
36  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidrológica e Hidráulica para la Identificación de Zonas de Inundación en la Quebrada Las Abras,  
Riobamba  
Velocidades Hidráulicas  
comprensión clara de la variabilidad  
del agua a lo largo de la quebrada  
mediante los potenciales riesgos por  
arrastres de personas u objetos.  
Se registraron velocidades de flujo  
mínimas de 0,02 m/s y máximas de  
3
,00  
m/s,  
permitiendo  
una  
Figura 8. Velocidades máximas y mínimas suscitadas.  
Figura 9. Variación de velocidades en la quebrada Las Abras.  
Mediante la simulación de posibles  
eventos de inundaciones en la  
Témez (1992); y se registraron  
niveles de agua que alcanzaron  
calados de hasta 2,29 m en áreas  
específicas, lo que señaló un  
aumento significativo del nivel del  
agua en relación al umbral de  
quebrada  
Las  
Abras,  
podría  
representar riesgos potenciales de  
arrastre de personas u objetos,  
según el límite de 1 m/s señalado por  
3
37  
Tenesaca-Saca et al. (2024)  
inundación de 0,80 m establecido  
por Ahmed (2008).  
máxima fue de 2,29 m, indicando un  
nivel significativamente elevado de  
agua. Estos datos son cruciales para  
comprender los riesgos potenciales y  
tomar medidas preventivas en áreas  
vulnerables.  
Profundidades Hidráulicas  
La profundidad hidráulica mínima  
registrada fue de 0,09 m, y la  
Figura 10. Profundidades máximas y mínimas suscitadas.  
Figura 11. Variación de alturas en la quebrada Las Abras  
Tabla 10. Resumen de simulación hidráulica en HEC-RAS.  
Parámetros  
Mínima  
Máxima  
Velocidades (m/s)  
0,02  
3,00  
Profundidades (m)  
0,09  
2,29  
3
38  
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Modelación Hidrológica e Hidráulica para la Identificación de Zonas de Inundación en la Quebrada Las Abras,  
Riobamba  
Al comparar los resultados de la  
simulación con el mapa de  
inundación histórico, se evidenciaron  
compararlos  
con  
Por  
otras  
ejemplo,  
investigaciones.  
estudios  
previos  
estimaron  
claras  
coincidencias  
con  
las  
profundidades de hasta 2,29 m para  
un período de retorno similar, lo cual  
podría explicarse por diferencias en  
los datos topográficos o la resolución  
de los modelos digitales de elevación  
inundaciones registradas en la zona  
de estudio. Los tirantes de agua, que  
varían entre 0,09 m y 2,29 m en las  
áreas urbanas, revelan un alto riesgo  
de inundación, sugiriendo que la  
infraestructura existente podría no  
ser adecuada para resistir estos  
eventos sin sufrir daños. Estos  
hallazgos subrayan la necesidad de  
implementar medidas de mitigación y  
realizar una planificación más  
detallada para reducir los impactos  
de futuras inundaciones.  
(DEM)  
empleados.  
Estas  
variaciones destacan la importancia  
de considerar diferentes escenarios  
y la necesidad de contar con datos  
topográficos de alta precisión para  
obtener proyecciones más realistas.  
4
. Conclusiones  
Las características hidrológicas de la  
quebrada Cunduana, con un caudal  
máximo estimado de 5,40 m³/s para  
un período de retorno de 50 años,  
subrayan la importancia de su  
consideración en la planificación y  
gestión de riesgos en la zona de  
estudio. Este valor no solo refleja el  
potencial de la quebrada para  
generar flujos significativos durante  
eventos extremos, sino que también  
es un indicador crucial para la  
formulación de estrategias de  
mitigación y la implementación de  
infraestructuras adecuadas para  
En cuanto a las velocidades del flujo,  
estas superan el umbral de  
seguridad de 1 m/s, lo que supone  
un riesgo considerable para la  
población y los objetos en las áreas  
afectadas. Este comportamiento es  
consistente con estudios previos,  
que han registrado velocidades  
máximas de hasta 3,00 m/s, lo que  
confirma la validez de los modelos  
hidráulicos  
utilizados  
en  
la  
simulación de flujos en quebradas  
similares.  
Sin  
embargo,  
se  
detectaron  
diferencias en los niveles de agua al  
3
39  
Tenesaca-Saca et al. (2024)  
reducir el impacto de posibles  
inundaciones.  
respuesta de la población ante estos  
eventos.  
Los resultados de las simulaciones  
de inundaciones en el tramo aguas  
abajo de la quebrada Cunduana  
revelan niveles de agua que podrían  
Bibliografía  
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modelo HEC-RAS para el  
análisis  
del  
flujo  
no  
alcanzar hasta 0,343 m,  
y
permanente con superficie  
libre. Obtenido de Escuela  
velocidades de flujo de hasta 3,64  
m/s. Estas condiciones extremas  
representan un riesgo considerable,  
no solo por el potencial de causar  
daños a la infraestructura existente,  
sino también por el peligro que  
suponen para la seguridad de las  
personas, ya que tales velocidades  
pueden provocar el arrastre de  
personas, vehículos y otros objetos.  
Politécnica  
Ecuador:  
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Obtenido  
Científica  
Naturales  
DIALNET,  
Ecuador.  
Revista  
Ciencias  
La magnitud de estos riesgos  
destaca la necesidad urgente de  
implementar medidas de prevención  
y mitigación en la zona. Estas  
de  
de  
y
Ambientales  
volumen  
9:  
https://dialnet.unirioja.es/servl  
et/articulo?codigo=8278010  
medidas  
podrían  
incluir  
la  
construcción de obras de protección  
hidráulica, como diques o canales de  
desvío, así como la instalación de  
sistemas de alerta temprana que  
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StudylIb:  
Obtenido  
de  
https://studylib.es/doc/892946  
/metodologia-de-  
investigacion-cientifica-para-  
ingenieros  
permitan  
a
la población local  
3
responder de manera efectiva ante la  
amenaza de una inundación.  
Además, es fundamental desarrollar  
Burgos, B., Carjaya, S., y Mero, D.  
programas  
de  
concienciación  
(2019).  
Análisis  
de  
la  
comunitaria y simulacros periódicos  
para fortalecer la capacidad de  
vulnerabilidad a inundaciones  
de la parroquia Santa Ana de  
3
40  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
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