Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidrológica e Hidráulica de la Quebrada El Tejado para la Análisis de Zonas de Inundación en la  
Ciudad de Quito en 2023  
MODELACIÓN HIDROLÓGICA E HIDRÁULICA DE LA QUEBRADA EL  
TEJADO PARA LA ANÁLISIS DE ZONAS DE INUNDACIÓN EN LA CIUDAD  
DE QUITO EN 2023  
HYDROLOGICAL AND HYDRAULIC MODELING OF EL TEJADO RAVINE  
FOR FLOOD ZONE ANALYSIS IN QUITO CITY IN 2023  
1
2
Orosco-Tacuri Marcia Katherine ; Reyes-Zambrano Jimmy Leandro ;  
3
4
Chavarría-Párraga Jesús Enrique ; Alarcón-Loor José Ramona  
1
2
Maestría Hidráulica, Pontificia Universidad Católica del Ecuador - Sede Manabí. Portoviejo,  
3
4
Resumen  
Se llevó a cabo una investigación de enfoque mixto para modelar hidrológica e hidráulicamente  
la quebrada El Tejado, con el objetivo de identificar las áreas de riesgo de inundación en la ciudad  
de Quito. El estudio, de carácter exploratorio, se realizó entre noviembre de 2023 y abril de 2024,  
utilizando como base metodológica la elaboración de una lluvia de diseño para un período de  
retorno de 50 años. Las características morfométricas e hidrológicas se modelaron mediante el  
software HEC-HMS, mientras que el análisis del flujo, en términos de velocidad y altura, se realizó  
con HEC-RAS. Los resultados indican que, dadas las condiciones topográficas, hidrológicas y  
meteorológicas, el caudal máximo esperado es de 7,40 m³/s para un período de retorno de 50  
años, facilitando la gestión hídrica. La simulación hidráulica mostró velocidades de flujo de hasta  
3,51 m/s, con calados de hasta 5,62 m en zonas específicas debido a la topografía y capacidad  
de retención. El mapa de riesgo identificó dos niveles: alto en las áreas montañosas y muy alto  
en las zonas pobladas más bajas. Se concluye que una categorización precisa de los riesgos de  
inundación requiere integrar la mayor cantidad de datos disponibles.  
Palabras clave: Simulación, lluvias, inundación.  
Abstract  
A mixed-methods investigation was carried out to hydrologically and hydraulically model the El  
Tejado ravine, with the aim of identifying flood risk areas in the city of Quito. The exploratory study  
was conducted between November 2023 and April 2024, using as a methodological basis the  
development of a design rainfall for a 50-year return period. The morphometric and hydrological  
characteristics were modeled using the HEC-HMS software. The results indicate that, given the  
topographic, hydrological, and meteorological conditions, the maximum expected flow is 7.40  
m³/s for a 50-year return period, facilitating water resource management. The hydraulic simulation  
showed flow velocities of up to 3.51 m/s, with depths of up to 5.62 m in specific areas due to  
topography and retention capacity. The risk map identified two levels: high in the mountainous  
areas and very high in the lower populated areas. It is concluded that a precise flood risk  
categorization requires integrating the greatest amount of available data.  
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
00  
Orosco-Tacuri et al. (2024)  
1
. Introducción  
planificada y las precipitaciones  
intensas (Jácome, 2022; Mena et al.,  
Las inundaciones son fenómenos  
naturales que ocurren cuando el  
agua excede los límites de  
confinamiento en ríos, océanos u  
otros cuerpos, invadiendo áreas  
pobladas, agrícolas o industriales.  
Estos eventos, desencadenados por  
factores como lluvias intensas,  
rupturas de presas o mareas  
ciclónicas, pueden causar graves  
impactos humanos, económicos y  
ambientales, así como daños en  
infraestructura (Arreguín et al.,  
2
021).  
En Quito, la rápida expansión urbana  
ha reducido la capacidad de  
infiltración del suelo, afectando la  
estabilidad de las laderas  
aumentando el riesgo  
y
de  
inundaciones, como se observó en la  
quebrada El Tejado, ubicada en una  
zona montañosa. El 31 de enero de  
2
022, fuertes lluvias en esta área  
desencadenaron un aluvión que  
causó graves daños a viviendas y  
pérdida de vidas humanas (Cargua,  
2
016). En respuesta, es crucial  
2
023; EL COMERCIO, 2022).  
implementar  
mitigación,  
estrategias  
como la  
de  
Eventos similares se han repetido,  
exacerbados por cambios climáticos  
y la erosión del suelo.  
gestión  
adecuada de cuencas una  
zonificación eficiente (Vergara et al.,  
018).  
y
2
En la urbe de Quito, el acelerado  
crecimiento  
demográfico  
ha  
En América Latina, las inundaciones  
son recurrentes, especialmente en  
países como Brasil, Argentina, Perú,  
Colombia y Ecuador, donde la falta  
de medidas preventivas, como  
conllevado a un aumento en la  
construcción de infraestructuras, lo  
cual impermeabiliza el suelo y altera  
el ciclo hidrológico; provocando una  
disminución en la capacidad de  
infiltración del suelo y un aumento en  
la inestabilidad de las laderas de las  
quebradas (Loayza, 2022)  
diques  
temprana, agrava el problema (Paz,  
023). En Ecuador, los efectos de  
y
sistemas de alerta  
2
estos desastres han aumentado  
desde la década de 1970, con 4705  
eventos registrados hasta 2021,  
Este estudio propone la modelación  
hidrológica  
e
hidráulica  
para  
atribuibles  
al  
crecimiento  
determinar las zonas de riesgo de  
inundación en la quebrada El Tejado,  
poblacional, la urbanización no  
3
01  
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Modelación Hidrológica e Hidráulica de la Quebrada El Tejado para la Análisis de Zonas de Inundación en la  
Ciudad de Quito en 2023  
mediante la recopilación de datos  
hidrológicos meteorológicos,  
Para el desarrollo experimental de la  
y
investigación se consideró una  
revisión bibliográfica en revistas  
indexadas (Cabezas et al., 2018). El  
análisis en campo consideró fuentes  
primarias, y mediante un proceso  
científico se exploraron los factores  
en la zona de estudio.  
apoyados en herramientas como los  
softwares HEC-HMS y HEC-RAS,  
para simular eventos extremos y  
generar mapas de riesgo (Paredes et  
al., 2022).  
2
. Materiales y métodos  
Localización  
El área en análisis fue la quebrada El  
Tejado de la ciudad de Quito,  
localizada en la provincia Pichincha,  
misma que atraviesa las parroquias  
La investigación adoptó un enfoque  
aplicativo exploratorio, centrándose  
en establecer la relación causa-  
efecto de un fenómeno como el  
suscitado en la quebrada El Tejado,  
empleando datos cuantitativos para  
elaborar mapas de riesgos frente a  
potenciales inundaciones.  
La  
Comuna,  
La  
Gasca  
con  
y
Pambachupa  
su  
desembocadura a 4 km aguas abajo  
en el rio Machángara (Paredes et al.,  
2
022). La investigación se efectuó  
Diseño de la Investigación  
desde enero a marzo del 2024.  
Figura 1. Localización de la quebrada el Tejado, en la Urbe de Quito.  
3
02  
Orosco-Tacuri et al. (2024)  
Tabla 1. Precipitaciones máximas en 24  
Ubicación Geográfica  
horas desde el año 2010 al 2022.  
Datum: WGS 1984 UTM zona 17 S.  
Coordenada Este (X): 774797.0 m  
Coordenada Norte (Y): 9979347.7 m  
Condiciones Climatológicas  
Máxima Precipitación 24  
h (mm)  
Año  
IZOBAMBA  
(
M0003)  
45,00  
42,40  
45,20  
40,00  
43,20  
38,50  
44,60  
33,00  
57,90  
40,10  
81,10  
63,50  
31,30  
2010  
2011  
2012  
2013  
2014  
2015  
2016  
2017  
2018  
2019  
2020  
2021  
2022  
Las  
condiciones  
climatológicas  
nacen  
a
partir del estado y  
variaciones del clima en una región  
específica durante un determinado  
periodo de tiempo, mismas que  
tienden a ser cambiantes en función  
a la ubicación geográfica (Díaz,  
2
2
012). La precipitación máxima en  
4 horas es uno de los factores  
Referencia: INAMHI, 2024.  
obtenidos desde las estaciones  
metereológicas, siendo un elemento  
que expresa la máxima precipitación  
registrada en un lapso. En el  
presente estudio los datos fueron el  
sustento para generar el modelo  
precipitación escorrentía de la  
quebrada, obtenida desde la  
Lluvias de Diseño  
La lluvia de diseño se refiere a la  
cantidad de precipitación esperada  
en una región específica durante un  
periodo  
generalmente  
milímetros por hora (Guerrero,  
018). En el presente estudio, la  
de  
tiempo  
definido,  
expresada  
en  
2
estación  
M0003  
IZOBAMBA  
estimación de la lluvia de diseño se  
basó en la metodología propuesta  
por Chúa (2017), que utiliza fórmulas  
empíricas para calcular esta variable  
clave. Estas fórmulas permiten  
modelar y predecir los patrones de  
perteneciente al Instituto Nacional de  
Meteorología e Hidrología (INAMHI),  
considerando un periodo de tiempo  
desde el año 2010 al 2022.  
precipitación, facilitando la  
planificación y gestión de riesgos  
3
03  
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Ciudad de Quito en 2023  
hídricos en zonas susceptibles a  
inundaciones.  
Desviación Estándar.  
2
Σ (x −  )  
1
퐒 =  
Distribución de Probabilidades  
pluviométricas mediante Gumbel  
n − ꢂ  
Fórmula 2. Desviación estándar.  
La distribución de Gumbel, también  
conocida como distribución doble  
exponencial o distribución Tipo I de  
Fisher-Tippett, es una distribución de  
probabilidad continua ampliamente  
utilizada en el análisis de eventos  
extremos. Esta herramienta es clave  
para modelar fenómenos como  
Donde:  
 = Desviación estándar.  
 = Número de observaciones.  
 = Observación número i de la  
variable x.  
퐱̅ = Media estadística.  
Probabilidades mediante Gumbel.  
inundaciones, sequías  
y
otros  
eventos que requieren la simulación  
de valores máximos o mínimos  
ꢃ6  
훂 =  
∗ 푆  
π
(Torres  
y
Roldán, 2019). Su  
Fórmula 3. Probabilidad de  
aplicación es crucial en la gestión de  
riesgos, ya que permite predecir la  
ocurrencia de eventos extremos y  
mitigar sus impactos.  
Gumbel.  
Donde:  
α = Probabilidad de Gumbel.  
 = Desviación estándar de la  
muestra.  
Media Estadística.  
xi  
퐱̅ =  
n
퐮 =  −, 휇 ∗ σy  
Fórmula 1. Media estadística.  
Fórmula 4. Probabilidad de  
Donde:  
Gumbel.  
퐱̅ = Media estadística.  
Donde:  
 = Conjunto de observaciones.  
u = Probabilidad de Gumbel.  
퐱̅ = Media estadística.  
훔 , 훍 = Factores de Gumbel según  
 = Número de observaciones.  
el número de datos (ver tabla 2).  
3
04  
Orosco-Tacuri et al. (2024)  
Tabla 2. Tabla para considerar variables  ꢄ 휇 según el número de datos.  
Número de datos  
풚  
풚  
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  
퐅 (퐱퐭) = Probabilidad de ocurrencia.  
퐓퐫 = Periodo de retorno (años).  
Frecuencias  
Probabilidad de Ocurrencia.  
Precipitación.  
퐅 (퐱퐭) = ꢂ −  
Tr  
lnꢆF (xt)ꢇ  
퐏 = 휇 − ln ꢅ  
Fórmula 5. Probabilidad de  
σy  
ocurrencia.  
Fórmula 6. Precipitación.  
3
05  
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Modelación Hidrológica e Hidráulica de la Quebrada El Tejado para la Análisis de Zonas de Inundación en la  
Ciudad de Quito en 2023  
Donde:  
mediante la relación entre la  
intensidad, duración y frecuencia,  
ofreciendo una valiosa información  
sobre la distribución temporal de las  
precipitaciones (Marcus et al., 2019);  
para su obtención se usó la fórmula  
P = Precipitación (mm).  
uy = Probabilidad de Gumbel.  
 = Factores de Gumbel.  
퐅 (퐱퐭) = Probabilidad de ocurrencia.  
9
1
propuesta por Aparicio en el año  
977 (Pizarro et al., 2003):  
Corrección del Intervalos.  
k ∗ Tm  
퐈 =  
퐗퐓 = P ∗ ꢂ,ꢂ4  
Dꢀ  
Fórmula 7. Corrección de intervalos  
Fórmula 9. Analítica para construir  
fijos.  
la ecuación de intensidad.  
Donde:  
Donde:  
I = Intensidad de precipitación  
XT= Corrección del Intervalos.  
P = Precipitación.  
(mm/h).  
퐤, 퐦 퐲 퐧 = Constantes calculadas  
mediante una regresión lineal  
múltiple.  
Intensidades de Lluvia.  
P
퐈 =  
t
= Periodo de retorno (años).  
D = Duración (horas o minutos).  
Fórmula 8. Intensidades de Lluvia.  
Donde:  
Los logaritmos se emplean conforme  
se evidencia en la fórmula 10 con el  
fin de derivar un modelo de regresión  
múltiple.  
I= Intensidades de Lluvia (mm).  
P = Precipitación (mm).  
t = Tiempo de duración (horas).  
퐥퐨퐠 퐈 = log k + ꢉ log T − n log D  
Curvas de Intensidad Duración  
Frecuencia (IDF)  
Fórmula 10. Modelo de regresión  
múltiple.  
Las curvas IDF son una herramienta  
esencial en proyectos hidrológicos,  
ya que definen la tormenta de diseño  
3
06  
Orosco-Tacuri et al. (2024)  
Tiempo de Concentración  
S = Pendiente media del lecho  
m/m).  
(
El tiempo de concentración es un  
elemento crucial en modelos de  
lluvia-escorrentía, el cual describe el  
tiempo que transcurre desde que  
una gota de agua precipita en las  
áreas montañosas hasta su llegada  
al punto de salida del curso fluvial,  
siendo la base para calcular el  
caudal máximo de escorrentía en  
una cuenca. Para su cálculo se  
emplearon los métodos de Kirpich  
Lag Time  
El término "Lag Time" o tiempo de  
retardo en una cuenca hidrográfica  
describe el lapso entre el inicio de  
una precipitación notable y el  
momento en que se registra el  
máximo flujo en el sistema fluvial  
como  
respuesta  
a
dicha  
precipitación.  
(
ver fórmula 11) y Témez (ver  
퐋퐚퐠 퐓퐢퐦퐞 = ퟎ, ퟑퟓ ∗ 퐭퐜  
Fórmula 13. Tiempo de retardo.  
Donde:  
fórmula 12) (Castillo et al., 2021).  
퐭퐜 = ퟎ, ퟎퟐ ∗ 퐋,  퐒,ퟓ  
Fórmula 11. Tiempo de  
Lag Time = Tiempo de retardo  
minutos).  
concentración mediante Kirpich.  
(
Donde:  
tc = Tiempo de concentración  
tc = Tiempo de concentración  
(minutos).  
(minutos).  
L = Longitud máxima a la salida (m).  
S = Pendiente media del lecho  
Modelo Hidráulico  
En el modelo hidráulico de la cuenca,  
se empleó el software HEC-HMS  
para la estimación de los parámetros  
(
m/m).  
퐭퐜 = ퟎ, ퟎퟑ ∗ 퐋,  퐒,ퟗ  
Fórmula 12. Tiempo de  
morfométricos,  
tomando  
como  
concentración mediante Témez.  
referencia un umbral de 20 km² hasta  
el punto de aforo. A partir de este  
punto, se calcularon diversas  
variables clave como el área,  
perímetro, longitud del cauce  
principal, y las pendientes tanto del  
Donde:  
tc = Tiempo de concentración  
(
minutos).  
L = Longitud máxima a la salida (m).  
3
07  
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Modelación Hidrológica e Hidráulica de la Quebrada El Tejado para la Análisis de Zonas de Inundación en la  
Ciudad de Quito en 2023  
cauce principal como de la quebrada  
Duque et al., 2019). Estos  
calculada con la fórmula 12 (Castro,  
(
2023).  
parámetros son esenciales para  
caracterizar la dinámica hidrológica  
de la cuenca y mejorar la precisión  
de las simulaciones hidráulicas.  
Pendiente Media de la Quebrada.  
La inclinación promedio del terreno  
en toda su área ayuda a comprender  
el flujo de agua en la quebrada. En el  
Morfometría de la Quebrada  
estudio  
se  
emplearon  
datos  
Área.  
vectoriales en formato shape y datos  
raster en formato TIFF, analizados  
con ArcGIS. La inclinación se mide  
en porcentaje (%) o en metros sobre  
metros (m/m) (Castro, 2023).  
Es la superficie total que drena hacia  
un punto común, esencial para la  
gestión hídrica. Se midió en  
kilómetros cuadrados con el software  
HEC-HMS (Castro, 2023).  
DA  
퐣 =  
Lc  
Perímetro.  
Fórmula 14. Pendiente media del  
Longitud de la línea parteaguas que  
delimita la cuenca, clave para  
analizar el flujo de agua. Medido en  
kilómetros con HEC-HMS (Castro,  
cauce.  
Donde:  
j = Pendiente media del Cauce (%).  
DA = Desnivel Altitudinal (km2).  
Lc = Longitud del cauce principal  
2
023).  
Longitud del Cauce Principal.  
(km).  
Distancia total del curso de agua  
principal, desde su origen hasta la  
Modelo Muskingum Cunge  
desembocadura,  
kilómetros con HEC-HMS (Castro,  
023).  
estimada  
en  
El método Muskingum Cunge  
relaciona el almacenamiento, el flujo  
y la propagación temporal de la  
quebrada para estimar el tránsito de  
avenida, considerando la fórmula 13  
propuesta a continuación (Cunge,  
2
Pendiente Media del Cauce.  
Relación entre desnivel y longitud del  
cauce, crucial para analizar la  
velocidad del flujo. Medida en m/m y  
1
969).  
3
08  
Orosco-Tacuri et al. (2024)  
Δx  
1
Q
25400  254  CN  
S =  
k =  
X =  ꢋ1 −  
c
2
B  S  x  Δx  
CN  
0
Fórmula 16. Número de  
Fórmula 15. Modelo Muskingum  
Escurrimiento.  
Cunge.  
Donde:  
Donde:  
= Potencial máximo de retención (-  
횫퐱 = Longitud del tramo del cauce  
principal.  
).  
CN = Número de curva (-).  
c = Celeridad.  
So = Pendiente media del cauce.  
Q = Caudal.  
3
. Resultados y discusión  
B = Anchura del cauce.  
Lluvia de Diseño  
Esquema de Trabajo  
Para generar la lluvia de diseño, se  
estimó la precipitación máxima diaria  
probable, tomando en cuenta los  
registros de lluvia máxima en 24  
horas desde 2012 hasta 2022,  
Para ello se sigue el esquema de  
trabajo que se detalla en la figura 2.  
Número de Escurrimiento  
obtenidos  
meteorológica M0003 IZOBAMBA.  
Se calcularon variables  
probabilísticas con una media de  
0,60 mm, una desviación estándar  
de 13,58 mm y factores de Gumbel α  
10,585 mm y µ = 40,49 mm. Estos  
de  
la  
estación  
Describe la proporción de la  
precipitación que se convierte en  
escorrentía superficial y fluye hacia  
los cuerpos de agua en una  
quebrada, para su estimación se  
empleó la fórmula 16 (Pacheco et al.,  
4
=
2
018).  
valores se evaluaron para periodos  
de retorno entre 2 y 500 años.  
Tabla 3. Precipitaciones máximas probables diarias para diferentes frecuencias.  
Corrección  
Probabilidad de  
ocurrencia  
F (XT)  
de  
Periodo de retorno  
Precipitación  
(mm)  
intervalo fijo  
(
Años)  
XT (mm)  
44,3698  
0,5000  
50,5816  
2
3
09  
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Modelación Hidrológica e Hidráulica de la Quebrada El Tejado para la Análisis de Zonas de Inundación en la  
Ciudad de Quito en 2023  
5
6
7
8
8
6,3675  
4,3109  
1,9305  
1,7933  
9,1840  
0,8000  
0,9000  
0,9500  
0,9800  
0,9900  
0,9980  
64,2589  
73,3145  
82,0008  
93,2443  
101,6698  
121,1397  
5
1
0
0
0
2
5
1
00  
00  
5
106,2629  
Intensidades de Lluvia  
retorno para calcular la intensidad de  
lluvia diaria tal como se muestra en  
la tabla 4.  
Se tomo la precipitación y la  
frecuencia según cada periodo de  
Tabla 4. Intensidad de lluvia diaria.  
Intensidad de la lluvia (mm /hr)  
10 años 20 años 50 años 100 años 500 años  
Tiempo de duración  
Hr  
min  
2 años  
5 años  
2
1
4,00  
2,00  
1440  
720  
360  
120  
60  
2,4869  
4,2278  
3,1594  
5,3710  
3,6046  
6,1279  
4,0317  
6,8539  
4,5845  
7,7937  
4,9988  
8,4979  
5,9560  
10,1253  
19,2976  
46,6787  
84,3375  
6
,00  
,00  
,00  
,75  
,50  
,25  
,08  
8,0576  
10,2364  
24,7608  
44,7370  
53,1595  
69,7898  
11,6790  
28,2502  
51,0415  
60,6510  
79,6248  
13,0627  
31,5973  
57,0889  
67,8369  
14,8538  
35,9297  
64,9167  
77,1384  
16,1960  
39,1763  
70,7825  
2
19,4906  
35,2149  
41,8447  
54,9353  
76,9094  
1
0
0
0
0
45  
84,1085 100,2154  
30  
89,0588 101,2701 110,4207 131,5665  
15  
97,7057 111,4747 124,6823 141,7781 154,5890 184,1931  
5
118,6601 150,7460 171,9895 192,3669 218,7433 238,5087 284,1836  
Representación  
de  
Curvas  
períodos de retornos en análisis, a  
fin de generar los hidrogramas de  
diseño (visualizar tabla 5).  
Intensidad - Duración - Período de  
Retorno  
Se consideró la vinculación entre la  
intensidad de lluvia, duración y  
probabilidad de ocurrencia para los  
3
10  
Orosco-Tacuri et al. (2024)  
Tabla 5. Regresión potencial.  
Periodo de  
Término constante de  
Coeficiente de  
regresión [n]  
-0,7169  
Retorno (años)  
regresión (d)  
2
5
539,1092  
684,8848  
781,4009  
-0,7169  
10  
20  
50  
-0,7169  
873,9815  
-0,7169  
993,8175  
1083,6178  
1291,1325  
-0,7169  
1
00  
00  
-0,7169  
5
-0,7169  
Promedio  
892,5634  
-0,7169  
A partir de la adaptación de la  
variable, se procedió a deducir una  
segunda regresión de potencia que  
vincula el período de retorno (T) con  
el término constante de la regresión  
(d), con el fin de adquirir un  
coeficiente adicional previo a la  
elaboración de las curvas IDF.  
Tabla 6. Segunda regresión potencial.  
N.º  
x
2
y
Ln x  
Ln y  
Ln x*Ln y  
4,3598  
(Ln x)2  
0,4805  
2,5903  
5,3019  
8,9744  
15,3039  
21,2076  
38,6214  
1
539,1092  
684,8848  
781,4009  
873,9815  
993,8175  
1083,6178  
1291,1325  
0,6931  
1,6094  
2,3026  
2,9957  
3,9120  
4,6052  
6,2146  
6,2899  
6,5293  
6,6611  
6,7731  
6,9016  
6,9881  
7,1633  
2
5
10,5084  
15,3377  
20,2903  
26,9990  
32,1812  
44,5169  
0,1255  
3
10  
4
20  
5
50  
6
100  
500  
6,3438  
7
Ln (K) =  
K = 568,9267 m =  
Figura 2. Curva de regresión potencial.  
3
11  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidrológica e Hidráulica de la Quebrada El Tejado para la Análisis de Zonas de Inundación en la  
Ciudad de Quito en 2023  
Mediante la Figura 2 que muestra  
una segunda regresión potencial se  
estimaron factores para generar la  
curvas IDF y derivar la ecuación de  
intensidad aplicable a nuestra área  
de investigación. A continuación, se  
presenta dicha ecuación, donde "T"  
representa el periodo de retorno y "t"  
indica el tiempo de precipitación.  
Mediante ella se calcularon las  
intensidades en relación con cada  
período de retorno, tal como se  
especifica en la tabla 7, y fueron  
fórmula  
de  
intensidad  
de  
precipitación, siendo la base para el  
cálculo de las curvas IDF,  
consiguiendo un factor k de 568,926,  
factor m de 0,1255, y factor n de  
0
,7169.  
Curvas IDF (Intensidad Duración  
Frecuencia)  
representados  
gráficamente  
mediante las curvas IDF, detalladas  
en la figura 3.  
Los resultados de la segunda  
regresión se utilizaron para crear las  
Tabla 7. Intensidades para cada intervalo de tiempo y periodo de retorno.  
Frecuencia  
años  
Duración en minutos  
5
10  
15  
20  
25  
30  
35  
40  
45  
50  
55  
60  
2
5
195,77 119,11 89,06  
219,62 133,62 99,91  
72,47  
81,29  
61,75  
69,28  
75,57  
82,44  
54,19 48,52 44,09 40,52 37,57 35,09 32,97  
60,79 54,43 49,46 45,46 42,15 39,36 36,98  
66,31 59,37 53,95 49,59 45,98 42,94 40,34  
72,34 64,77 58,86 54,09 50,16 46,84 44,01  
81,15 72,66 66,03 60,68 56,27 52,55 49,37  
10  
20  
50  
239,58 145,76 108,99 88,68  
261,34 159,00 118,90 96,74  
293,19 178,38 133,38 108,53 92,48  
1
00  
00  
319,83 194,58 145,50 118,39 100,89 88,52 79,26 72,03 66,20 61,38 57,33 53,86  
391,39 238,13 178,06 144,88 123,46 108,33 97,00 88,15 81,01 75,11 70,15 65,91  
5
3
12  
Orosco-Tacuri et al. (2024)  
Figura 3 Curvas IDF (Intensidad Duración Frecuencia).  
Hietograma de Diseño  
intervalos cada 5 minutos (visualizar  
figura 4). Este hietograma nos  
permitió generar la  
Para establecer la tormenta de  
diseño se consideró el uso de  
bloques alternos en la generación  
del hietograma de precipitación,  
tomando como base un periodo de  
retorno (Tr) de 50 años con  
simulación hidráulica e hidrológica,  
en relación con las condiciones  
pluviométricas en la quebrada.  
Figura 4. Hietograma de precipitación en la quebrada El Tejado para un Tr=50 años.  
3
13  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidrológica e Hidráulica de la Quebrada El Tejado para la Análisis de Zonas de Inundación en la  
Ciudad de Quito en 2023  
Modelación Hidrológica  
50 años (ver figura 5). Se delimitó un  
área de 2,05 km2 con un perímetro  
de 15,80 km, se calculó un  
coeficiente de escorrentía (CN) de  
Se efectuó la estimación de las  
variables morfométricas de la  
quebrada El Tejado mediante la  
modelación hidrológica en HEC-  
HMS teniendo como base la lluvia de  
diseño para un periodo de retorno de  
7
9,25 para la quebrada. Además, se  
determinó una longitud de 5,88 km y  
una pendiente de 0,20 m/m en el  
curso principal de agua.  
Figura 5. Quebrada El Tejado, Quito delimitada en HEC-HMS.  
Se  
calculó  
el  
tiempo  
de  
morfométricas y la topografía base  
de la quebrada (ver en anexos el  
hidrograma unitario para para un Tr  
= 50 años).  
concentración mediante los métodos  
de Kirpich y Témez, logrando valores  
de 28,8 minutos y 92,20 minutos  
respectivamente, con un tiempo  
promedio igual de 62,0 minutos. Con  
el valor promedio se calculó el lag  
time (tiempo de retardo) de 37,20  
minutos. En el proceso de modelado  
hidrológico mediante el software  
Los resultados de la caracterización  
guardan relación con las condiciones  
mencionadas por Rondal (2022),  
quien señala que el aluvión provocó  
un aumento repentino y significativo  
en la quebrada, lo suficientemente  
grande como para causar graves  
daños y afectar varios sectores,  
trayendo consigo un depósito de  
lodo de 7,162.77 m³.  
HEC-HMS,  
se  
consideró  
la  
precipitación de diseño con un  
período de retorno de 50 años,  
estimando un caudal máximo de  
7
,40 m3/seg a partir de las variables  
3
14  
Orosco-Tacuri et al. (2024)  
Tabla 8. Número de Curva y Caudales máximos para la quebraras Las Abras.  
Periodo de Retorno  
años)  
Número de Curva (CN)  
Caudal  
(m /s)  
3
(
50  
79.25  
8,30  
Modelación Hidráulica  
que  
el agua  
podría  
llegar,  
considerando un caudal de 8,3  
m3/seg aguas abajo de la quebrada  
El Tejado, como se presentan a  
continuación.  
Mediante una simulación hidráulica  
se pudo analizar las posibles  
profundidades y velocidades a las  
Figura 6. Quebrada El Tejado modelada en el software HEC-RAS.  
Velocidades del Agua.  
detalladamente  
los  
resultados,  
proporcionando el sustento visual de  
las velocidades indicadas.  
El análisis hidrodinámico de la  
quebrada  
El  
Tejado  
arrojó  
velocidades del agua que oscilan  
entre un mínimo de 0,18 m/s y un  
máximo de 3,51 m/s. Estos valores  
La velocidad del agua es un factor  
crítico para evaluar el potencial  
erosivo de la corriente y los riesgos  
asociados a desbordamientos. Las  
áreas con mayores velocidades,  
cercanas a los 3,51 m/s, son  
especialmente propensas a sufrir  
fueron  
obtenidos  
mediante  
evalúan el  
simulaciones que  
comportamiento del flujo en distintos  
puntos del cauce. La figura 7 ilustra  
3
15  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidrológica e Hidráulica de la Quebrada El Tejado para la Análisis de Zonas de Inundación en la  
Ciudad de Quito en 2023  
daños por erosión y arrastre de  
sedimentos, lo que puede  
bajas (0,18 m/s) indican áreas de  
menor energía, donde es menos  
probable que ocurran eventos de  
erosión significativa.  
comprometer la estabilidad de las  
márgenes de la quebrada. Por otro  
lado, las zonas con velocidades más  
Figura 7. Velocidades mínimas y máximas obtenidas de la simulación hidráulica.  
Alturas de agua.  
obtenidos a partir de simulaciones  
que consideran las condiciones  
topográficas y climáticas de la  
cuenca, así como eventos extremos  
de precipitación. La figura 8 presenta  
una representación visual detallada  
de estos resultados, que sirven como  
base para la validación de los datos  
obtenidos.  
En el análisis de la quebrada El  
Tejado, se determinaron las alturas  
de agua mediante simulaciones  
hidrodinámicas.  
Los resultados  
arrojaron un valor mínimo de 0,85 m  
y un máximo de 5,62 m, lo que refleja  
la variabilidad del flujo a lo largo del  
cauce.  
Estos  
valores  
fueron  
3
16  
Orosco-Tacuri et al. (2024)  
Figura 8. Profundidades del agua máximas y mínimas obtenidas de la simulación hidráulica.  
El comportamiento hidrodinámico de  
la quebrada El Tejado, en Quito, fue  
evaluado mediante simulaciones  
que arrojaron datos relevantes sobre  
las velocidades y alturas del agua a  
lo largo del cauce. Los resultados de  
la simulación indicaron velocidades  
mínimas de 0,18 m/s y máximas de  
turbulentas. Estas fluctuaciones en  
la velocidad pueden atribuirse a la  
presencia de obstáculos naturales y  
artificiales en el cauce, así como a  
las variaciones en la sección  
transversal del lecho, tal como lo  
indica Jiménez (2018). Las áreas  
con mayores velocidades son  
propensas a sufrir erosión y otros  
impactos sobre la estabilidad del  
terreno y las estructuras cercanas,  
3
,51  
m/s,  
con  
variaciones  
significativas que van desde flujo  
laminar hasta condiciones más  
3
17  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidrológica e Hidráulica de la Quebrada El Tejado para la Análisis de Zonas de Inundación en la  
Ciudad de Quito en 2023  
mientras que las zonas con  
velocidades más bajas presentan un  
menor riesgo de arrastre de  
sedimentos y erosión.  
velocidades del agua no solo  
determinan el potencial erosivo, sino  
también las condiciones de  
transporte de sedimentos y la  
interacción del flujo con las  
infraestructuras cercanas. En áreas  
con velocidades más altas, es  
probable que se genere un mayor  
desgaste en las márgenes del cauce,  
lo que podría causar deslizamientos  
o el colapso de estructuras cercanas.  
En contraposición, las velocidades  
más bajas indican zonas donde el  
flujo es más controlado, lo que  
reduce el riesgo de erosión, pero  
podría aumentar la sedimentación y  
el riesgo de obstrucción en el cauce.  
En cuanto a las alturas de agua, los  
valores obtenidos en la simulación  
reflejan una gran variabilidad, con  
una altura mínima de 0,85 m y una  
máxima de 5,62 m. Según Carrera  
(2019), esta variabilidad está  
directamente influenciada por el  
caudal que transcurre por la  
quebrada, su topografía  
y
la  
capacidad de almacenamiento en las  
áreas inundables. Las diferencias  
marcadas en las alturas de agua  
revelan la relación entre la capacidad  
del cauce para manejar grandes  
volúmenes de agua y su topografía.  
En las zonas donde la quebrada  
tiene una menor capacidad de  
4
. Conclusiones  
Se estima un caudal máximo de 8,30  
m³/seg para un periodo de retorno de  
almacenamiento  
o
donde  
la  
5
0 años, un dato clave para el diseño  
pendiente es más pronunciada, las  
alturas de agua tienden a ser  
mayores durante eventos de lluvias  
intensas, lo que incrementa el riesgo  
de inundaciones.  
de infraestructuras hidráulicas que  
prevengan riesgos de inundaciones  
y para una planificación adecuada  
del uso del recurso hídrico. Este  
caudal proyectado constituye una  
base sólida para anticipar los  
desafíos que plantean los eventos  
climáticos extremos.  
El análisis de estas variables es  
clave para comprender los riesgos  
asociados al flujo de agua en la  
quebrada El Tejado, especialmente  
en periodos de lluvias extremas. Las  
Las velocidades y alturas del flujo  
destacan la complejidad inherente a  
3
18  
Orosco-Tacuri et al. (2024)  
los  
eventos  
de  
inundación,  
Revista Tecnología y Ciencias  
del Agua, volumen 7:  
evidenciando la importancia de tener  
en cuenta la geografía local en su  
análisis. La interacción dinámica  
entre la topografía, la vegetación y  
las infraestructuras existentes es  
fundamental para entender cómo se  
propaga el agua durante estos  
fenómenos. Ignorar estas variables  
podría conducir a evaluaciones  
inexactas y a una planificación  
ineficaz en la gestión de riesgos.  
https://www.redalyc.org/articu  
lo.oa?id=353549829001  
Cabezas, E., Andrade, D., y Torres,  
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roduccion%20a%20la%20Me  
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estigacion%20cientifica.pdf  
El análisis detallado de los riesgos  
de inundación fortalece la capacidad  
Carrera, J. (2019). Simulación de los  
procesos naturales mediante  
un modelo numérico para  
de prevención  
y
gestión al  
proporcionar una comprensión clara  
de los factores que desencadenan  
modelar  
relacionados con procesos de  
flujo transporte de  
en cauces  
Obtenido de  
de Cuenca:  
fenómenos  
y
estos  
eventos,  
particularmente  
sedimentos  
naturales.  
aquellos asociados a los patrones  
climáticos. Esto permite a las  
autoridades y planificadores tomar  
decisiones informadas, facilitando la  
implementación de medidas de  
mitigación más efectivas que  
reduzcan el impacto de futuras  
Universidad  
http://dspace.ucuenca.edu.ec  
bitstream/123456789/446/1/  
/
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Tejado: una aproximación al  
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afectadas.  
en  
las  
zonas  
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Comuna La Gasca.  
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