| Summary: | Se ha desarrollado un análisis integral para mejorar el entendimiento del transporte de
sedimento de carga de lecho con el objetivo de proponer estimaciones de sus tasas de
transporte con un nivel de precisión más alto. Para investigar procesos primarios, tres ríos
característicos de la región montañosa del sur del Ecuador, con pendientes longitudinales
que varían desde 0.8% a 10% fueron caracterizados por medio de la teoría de la geometría
hidráulica (HG). Relaciones de la HG dimensionales y adimensionales (aguas abajo) se
obtuvieron para el ancho en la superficie libre, el calado medio de flujo, la velocidad
media de flujo y la pendiente del lecho. Los coeficientes de correlación 𝑅
2 para estas
relaciones indican que las relaciones adimensionales representan de manera adecuada a
los datos observados de cada parámetro, con una relación común para los tres ríos, con
excepción de la pendiente. La relación de la pendiente indica que no es dependiente del
caudal. Por lo tanto, las relaciones adimensionales de la HG se reformularon usando el
caudal adimensional y la pendiente como variables independientes. Las nuevas relaciones
obtenidas mostraron un mejor desempeño (𝑅
2 mas altos) y demostraron el rol de la
pendiente en la determinación de las variables hidráulicas y geométricas de un canal. Esto
podría ser también el indicador de que la pendiente tendría un rol importante para la
determinación de las tasas de transporte de carga de lecho
Para el estudio del transporte de sedimento de carga de lecho se implementó un modelo
físico de un río característico de alta pendiente. Se probaron varios escenarios de
pendiente de canal, descarga, configuración de material del lecho, las variables más
relevantes, de un conjunto de variables independiente consideradas se seleccionaron por
medio de una metodología de regresión paso a paso racional. Adicionalmente, el diámetro
característico del sedimento se consideró también como una variable independiente y se
replicó el mismo análisis para cuatro diámetros característicos diferentes (𝑑16, 𝑑50, 𝑑84,
and 𝑑90). Para cada diámetro característico se obtuvieron modelos lineales y potenciales,
los modelos potenciales presentaron un comportamiento más consistente a lo largo del
rango total de los datos considerados; los modelos lineales se desempeñaron de mejor
manera para tasas de transporte de medias a altas, pero se obtuvo una mayor dispersión
para las tasas de transporte bajas. Un mejor desempeño se observó para los modelos
correspondientes a los diámetros característicos 𝑑50 y 𝑑84. Para el análisis de validación,
una capacidad de predicción más alta se obtuvo con los modelos potenciales (para 𝑑50 y
𝑑84) con el 96% de los datos dentro de las bandas de ½ orden de magnitud. Con base en
los valores de 𝑅
2
el modelo potencial con diámetro característico 𝑑84 se puede seleccionar
como el que tiene el mejor comportamiento general de todos los modelos obtenidos con
datos de laboratorio.
Usando datos de campo y de laboratorio, y considerando variables independientes
adicionales, que podrían describir mejor el transporte de sedimento de carga de lecho, se
aplicó una metodología de regresión paso a paso racional para determinar las variables más relevantes para estimar las tasas de transporte de carga de lecho. Los datos de
laboratorio se usaron para validad el comportamiento de los datos de campo. Con el uso
de la técnica de parámetros dependientes de un estado (SDP) se establecieron las
relaciones no lineales entre cada una de las variables relevantes identificadas y la tasa de
transporte de carga de lecho. A partir de estas relaciones, se construyeron modelos no
lineales para la estimación de las tasas de transporte de carga de lecho. Para realizar un
análisis comparativo con las variables relevantes, también se obtuvieron modelos
potenciales (lineales a través de una transformación logarítmica), desempeños similares
se reportaron para los modelos potenciales y los no lineales para los datos utilizados para
calibrar los modelos. Para la validación de los modelos con un set de datos independientes
el modelo no lineal con 𝑑50 presento un nivel de precisión mayor. Considerando el alto
nivel de incertidumbre en las estimaciones de las tasas de transporte de carga de lecho el
modelo no lineal con 𝑑84 se puede considerar como aceptable. Para la estimación de las
tasas de transporte de carga de lecho en ríos Andinos con pendiente elevada y material de
lecho grueso, los modelos no lineales con 𝑑50 y 𝑑84 se pueden aplicar con un nivel de
confianza aceptable para parámetros con valores dentro del rango de aquellos
correspondientes a los datos utilizados para construir los modelos. Para extrapolación, la
aplicación de este modelo debe ser sujeta a un proceso de verificación.
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