Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidráulica HEC-RAS para la Estimación y Simulación de Inundaciones en la Quebrada Cunduana,  
Riobamba  
DOI: https://doi.org/10.46296/ig.v7i14.0221  
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
Vallejo-Vizhuete Dennys Paúl ; Reyes-Zambrano Jimmy Leandro ;  
3
4
Tenesaca-Saca Margoth Elizabeth ; Alarcón-Loor José Ramona  
1
Maestría Hidráulica, Pontificia Universidad Católica del Ecuador - Sede Manabí. Portoviejo,  
Ecuador. Correo: dvallejo3360@pucesm.edu.ec. ORCID: https://orcid.org/0009-0008-4895-5603.  
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: mtenesaca5456@pucesm.edu.ec. ORCID ID: https://orcid.org/0009-0003-9012-4639.  
4
Maestría Hidráulica, Pontificia Universidad Católica del Ecuador - Sede Manabí. Portoviejo,  
Ecuador. Correo: jralarcon@pucesm.edu.ec. ORCID: https://orcid.org/0009-0007-9716-3170.  
Resumen  
La investigación cuantitativa realizada sobre la quebrada Cunduana, en el cantón Riobamba, se  
centró en un análisis hidrológico e hidráulico para generar mapas de inundación que contribuyan  
a la gestión de riesgos en la región. Este estudio exploratorio se llevó a cabo entre enero y marzo  
de 2024 y utilizó una lluvia de diseño con un período de retorno de 50 años para crear un  
hietograma. Posteriormente, se realizó una simulación hidráulica con el software HEC-HMS para  
caracterizar la quebrada y determinar el caudal máximo esperado. A continuación, se empleó el  
software HEC-RAS para analizar las profundidades y velocidades del flujo en la zona. Los  
resultados revelaron que las características hidrológicas de la quebrada producen un caudal  
máximo estimado de 5,40 m³/s. Las simulaciones de eventos de inundación indicaron niveles de  
agua que oscilan entre 0,03 m en condiciones mínimas y 0,343 m en situaciones extremas, con  
velocidades que varían desde 0,84 m/s en condiciones normales hasta 3,64 m/s en eventos  
severos. En conclusión, la integración de parámetros morfométricos de la quebrada con los  
resultados de simulaciones hidráulicas proporciona una comprensión integral de los riesgos de  
inundación, lo que es crucial para el desarrollo de planes preventivos de mitigación efectivos.  
Palabras clave: Riesgo, inundación, simulación.  
Abstract  
The quantitative research conducted on the Cunduana ravine, in the Riobamba canton, focused  
on a hydrological and hydraulic analysis to generate flood maps that contribute to risk  
management in the region. This exploratory study was carried out between January and March  
2024 and used a design rainfall with a return period of 50 years to create a  
hyetograph.Subsequently, a hydraulic simulation was performed using HEC-HMS software to  
characterize the ravine and determine the expected maximum discharge. Then, HEC-RAS  
software was used to analyze flow depths and velocities in the area.The results revealed that the  
hydrological characteristics of the ravine produce an estimated maximum discharge of 5.40 m³/s.  
Flood event simulations indicated water levels ranging from 0.03 m under minimum conditions to  
0.343 m under extreme situations, with velocities varying from 0.84 m/s under normal conditions  
to 3.64 m/s under severe events. In conclusion, the integration of morphometric parameters of  
the ravine with the results of hydraulic simulations provides a comprehensive understanding of  
flood risks, which is crucial for the development of effective preventive mitigation plans.  
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
44  
Vallejo-Vizhuete et al. (2024)  
Keywords: Risk, flood, simulation.  
1
. Introducción  
que atraviesa el área urbana. La  
gestión efectiva de estos desafíos  
requiere un enfoque que incluya la  
simulación de inundaciones como  
Las inundaciones en América Latina  
representan un problema  
significativo debido a los efectos del  
cambio climático y la expansión  
urbana, lo que genera graves  
repercusiones en zonas tanto  
urbanas como rurales. Estas  
consecuencias incluyen pérdidas  
herramienta  
esencial  
para  
comprender y reducir el impacto de  
estos eventos extremos. En este  
contexto,  
los  
Sistemas  
de  
Información Geográfica (SIG), junto  
con software especializado como  
económicas,  
daños  
a
la  
HEC-RAS,  
juegan  
un  
papel  
infraestructura, riesgos para la salud  
y desplazamientos poblacionales  
fundamental en la evaluación y  
análisis detallado de posibles  
escenarios de inundación (Martínez  
y García, 2018; Zúñiga, 2018).  
(Novillo, 2018). En Ecuador, la  
vulnerabilidad a las inundaciones se  
ha intensificado debido a cambios en  
el uso del suelo y al crecimiento  
urbano descontrolado, lo que  
La quebrada Cunduana, situada en  
la parroquia Lican de Riobamba, a  
2
870 metros sobre el nivel del mar,  
se caracteriza por sus suelos  
altamente permeables una  
subraya  
la  
necesidad  
de  
implementar estrategias integrales  
que combinen la prevención,  
preparación y respuesta para mitigar  
estos eventos. Es crucial incorporar  
una planificación urbana sostenible y  
y
pendiente pronunciada del 45,14%.  
Con una extensión aproximada de  
1
5.67 km² y un perímetro de 23.41  
km, presenta una forma alargada e  
irregular, reflejada en su coeficiente  
de compacidad de 1.67 y su factor de  
forma de 0.17. Su corriente principal,  
de orden dos, se extiende por 14.81  
km con una pendiente de 7.91 m/m  
la  
preservación  
de  
espacios  
naturales como parte de estas  
medidas (Burgos et al., 2019).  
En la ciudad de Riobamba, ubicada  
en la región central de Ecuador,  
estas  
problemáticas  
son  
(Jácome y Montalvo, 2022).  
especialmente relevantes debido a  
su topografía montañosa y la  
presencia de la quebrada Cunduana,  
El uso de modelos hidráulicos como  
HEC-HMS y HEC-RAS para prever y  
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Modelación Hidráulica HEC-RAS para la Estimación y Simulación de Inundaciones en la Quebrada Cunduana,  
Riobamba  
simular inundaciones es una práctica  
común en la gestión de riesgos  
asociados a eventos extremos.  
2
. Materiales y métodos  
Estos modelos permiten delinear  
zonas de riesgo de inundación en  
función de diferentes periodos de  
retorno, proporcionando un análisis  
detallado de la respuesta hidrológica  
de una cuenca bajo diversos  
escenarios de precipitaciones. La  
capacidad de estos modelos para  
La investigación generada fue de  
tipo exploratoria, ya que se  
determinó la relación causa - efecto  
de un fenómeno, considerando datos  
cuantitativos para el desarrollo de  
mapas de vulnerabilidad ante  
posibles eventos de inundación  
(
Borjas, 2016).  
integrar  
hidrológicos y meteorológicos los  
convierte en herramientas  
datos  
topográficos,  
Localización  
La zona de estudio fue la quebrada  
fundamentales para evaluar el  
sistema hidrológico de la quebrada  
Cunduana perteneciente  
a
la  
parroquia Licán, en el cantón  
Riobamba provincia de Chimborazo,  
donde se efectuó el plan de  
investigación de enero a marzo del  
Cunduana,  
posibilitando  
simulaciones precisas de sus  
características actuales y futuras  
(Cabrera et al., 2019; Zúñiga et al.,  
2
024. La quebrada posee trazos  
2
024).  
definidos en su cause con un bajo  
porcentaje de alteraciones por parte  
de los asentamientos urbanísticos y  
En este contexto, la presente  
investigación tiene como objetivo  
principal simular inundaciones en la  
quebrada Cunduana en Riobamba,  
utilizando modelaciones hidráulicas  
en el software HEC-RAS y evaluar  
las características hidrológicas de la  
quebrada en el software HEC-HMS,  
para formular posibles eventos de  
agrícolas (Montalvo  
023).  
y
Salazar,  
2
inundación  
apoyados  
en  
la  
modelación hidráulica en 2D.  
3
46  
Vallejo-Vizhuete et al. (2024)  
Figura 1. Localización de la quebrada Cunduana, Riobamba - Chimborazo.  
Diseño de la Investigación  
Se presenta la metodología  
Condiciones Climatológicas  
Las condiciones climatológicas son  
elementos del clima para una zona  
en particular durante un determinado  
periodo, mismas que suelen ser  
variantes en relación a la ubicación  
geográfica, a la estación del año y a  
los demás factores ambientales  
(Reyes, 2023). En la presente  
investigación se consideran las  
precipitaciones máximas en 24 horas  
considerada en la investigación,  
respondiendo a una exploración  
exhaustiva del tema propuesto  
considerando  
una  
revisión  
bibliográfica en revistas indexadas,  
principalmente en la base de datos  
de Scopus, Redalyc, Scielo, entre  
otras más (Cabezas et al., 2018;  
Gallardo, estudio  
2017).  
El  
desarrollado es de campo,  
y
obtenidas  
desde  
la  
estación  
consistió en la recopilación de datos  
nuevos de fuentes primarias con un  
propósito específico, y mediante un  
proceso de carácter científico se  
exploran los factores y/o condiciones  
presentes en el área de estudio (la  
quebrada Cunduana) (Baena, 2017).  
Agrometeorológica FRN ESPOCH  
desde el año 2000 al 2021(ver tabla  
1).  
3
47  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidráulica HEC-RAS para la Estimación y Simulación de Inundaciones en la Quebrada Cunduana,  
Riobamba  
Tabla 1. Precipitaciones máximas en 24  
específico, siendo su unidad de  
medida los milímetros por hora. En la  
investigación se sigue la  
metodología propuesta por Chúa  
2017):  
horas desde el año 2000 al 2021  
Año Máxima Precipitación 24 h (mm)  
(
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
000  
001  
002  
003  
004  
005  
006  
007  
008  
009  
010  
011  
012  
013  
014  
015  
016  
017  
018  
019  
020  
021  
52,70  
44,80  
33,80  
32,00  
42,70  
27,90  
26,40  
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  
Distribución de Probabilidades  
pluviométricas mediante Gumbel  
Media Estadística.  
∑
xi  
퐱̅ =  
n
Fórmula 1. Media estadística.  
Donde:  
퐱̅ = Media estadística.  
퐗 = Conjunto de observaciones.  
퐢
퐧 = Número de observaciones.  
Desviación Estándar.  
ꢀ
2
Σ (x − x̅ )  
1
ꢁ
√
퐒 =  
n − ꢂ  
Fórmula 2. Desviación estándar.  
Donde:  
Referencia: ESPOCH, 2024.  
퐒 = Desviación estándar.  
퐧 = Número de observaciones.  
Lluvias de Diseño  
퐱 = Observación número i de la  
퐢
Denominadas  
precipitaciones  
también como  
de diseño  
variable x.  
o
퐱̅ = Media estadística.  
intensidades de lluvia, son valores  
utilizados para evaluar y proyectar  
obras hidráulicas y estimar la  
cantidad de agua que puede caer en  
un área durante un período  
Probabilidades mediante Gumbel.  
ꢃ6  
훂 =  
∗ 푆  
π
Fórmula 3. Probabilidad de  
Gumbel.  
3
48  
Vallejo-Vizhuete et al. (2024)  
Donde:  
Fórmula 4. Probabilidad de  
α = Probabilidad de Gumbel.  
퐒 = Desviación estándar de la  
muestra.  
Gumbel.  
Donde:  
u = Probabilidad de Gumbel.  
퐱̅ = Media estadística.  
퐮 = x̅ −, 휇 ∗ σ  
훔 , 훍 = Factores de Gumbel según  
푦
y
퐲
퐲
el número de datos (ver tabla 3).  
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  
ꢂ
퐅 (퐱퐭) = ꢂ −  
Tr  
Probables  
para  
Distintas  
Frecuencias  
Fórmula 5. Probabilidad de  
ocurrencia.  
Probabilidad de Ocurrencia.  
3
49  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidráulica HEC-RAS para la Estimación y Simulación de Inundaciones en la Quebrada Cunduana,  
Riobamba  
Donde:  
Curvas de Intensidad Duración  
퐅 (퐱퐭) = Probabilidad de ocurrencia.  
퐓퐫 = Periodo de retorno (años).  
Precipitación.  
Frecuencia (IDF)  
Las curvas IDF son instrumentos  
empleados en ingeniería hidrológica  
y de drenaje para calcular la  
intensidad, duración y frecuencia de  
las precipitaciones en un área  
particular. El término "IDF" abrevia  
−
lnꢆF (xt)ꢇ  
퐏 = 휇 − ln ꢅ  
ꢈ
푦
ꢂ
σy  
Fórmula 6. Precipitación.  
Donde:  
"
Intensidad-Duración-Frecuencia".  
Estas representaciones gráficas  
ilustran la conexión entre la  
intensidad de la lluvia (en mm/h), la  
duración de la lluvia (en horas) y la  
frecuencia o período de retorno  
P = Precipitación (mm).  
uy = Probabilidad de Gumbel.  
훔 = Factores de Gumbel.  
퐲
퐅 (퐱퐭) = Probabilidad de ocurrencia.  
Corrección del Intervalos.  
퐗퐓 = P ∗ ꢂ,ꢂ4  
(habitualmente en años) (López,  
2
012).  
Fórmula 7. Corrección de intervalos  
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):  
fijos.  
Donde:  
XT= Corrección del Intervalos.  
P = Precipitación.  
k ∗ Tm  
퐈 =  
Dꢀ  
Intensidades de Lluvia.  
Fórmula 9. Analítica para construir  
P
퐈 =  
t
la ecuación de intensidad.  
Fórmula 8. Intensidades de Lluvia.  
Donde:  
I = Intensidad de precipitación  
Donde:  
(
mm/h).  
I= Intensidades de Lluvia (mm).  
P = Precipitación (mm).  
t = Tiempo de duración (horas).  
퐤, 퐦 퐲 퐧 = Constantes calculadas  
mediante una regresión lineal  
múltiple.  
퐓 = Periodo de retorno (años).  
3
50  
Vallejo-Vizhuete et al. (2024)  
D = Duración (horas o minutos).  
Los logaritmos se emplean conforme  
se evidencia en la fórmula 10 con el  
fin de derivar un modelo de regresión  
múltiple.  
kilómetro cuadrado y se estima  
mediante HEC-HMS (Espinoza y  
Pérez, 2019).  
Perímetro.  
Es la longitud del límite exterior que  
se define por la línea parteaguas,  
siendo necesario para conocer la  
extensión y forma de la quebrada, su  
unidad de medida es el kilómetro y  
se estimó mediante el uso de HEC-  
HMS (Espinoza y Pérez, 2019).  
퐥퐨퐠 퐈 = log k + ꢉ log T − n log D  
Fórmula 10. Modelo de regresión  
múltiple.  
Modelo Hidráulico  
Para la delimitación de la cuenca  
hidrográfica se considera el software  
HEC-HMS (Hydrologic Engineering  
Longitud del Cauce Principal.  
Center's  
Hydrologic  
Modeling  
Es la longitud de mayor tamaño  
desde la desembocadura de la  
quebrada hasta su salida en línea  
recta, su unidad de medida fue es el  
metro y para su determinación se  
considera el uso de HEC-HMS  
(Espinoza y Pérez, 2019).  
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  
Pendiente Media del Cauce.  
Representa la pendiente promedio  
del terreno a lo largo del curso  
principal de agua en una cuenca, su  
unidad de medida es en porcentaje y  
se calcula mediante la fórmula 14  
2
023; López et al, 2012).  
Morfometría de la Quebrada  
Área.  
(
Castro, 2023).  
Es la extensión de suelo sobre la que  
circula el agua que se dirige hacia un  
río u océano, responsable de captar  
el agua precipitada para recolectarse  
y distribuirse a lo largo de un  
territorio, su unidad de medida es el  
Pendiente Media de la Quebrada.  
Según Castro (2023), la pendiente  
media se calcula agregando todas  
las pendientes de las áreas básicas,  
manteniendo constante la pendiente  
3
51  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidráulica HEC-RAS para la Estimación y Simulación de Inundaciones en la Quebrada Cunduana,  
Riobamba  
máxima, que a su vez denota la  
rugosidad del terreno en porcentaje.  
Su unidad de medida es en metros y  
se utilizan datos vectoriales de la  
cuenca (formato shape) y datos  
Raster (formato TIFF) procesados en  
los SIG.  
Fórmula 11. Modelo Muskingum  
Cunge.  
Donde:  
횫퐱 = Longitud del tramo del cauce  
principal.  
c = Celeridad.  
Modelo Muskingum Cunge  
So = Pendiente media del cauce.  
Q = Caudal.  
Para definir el tránsito de avenida se  
considera el modelo Muskingum  
B = Anchura del cauce.  
Esquema de Trabajo  
Cunge, el cual  
relaciona el  
almacenamiento, el flujo y su  
propagación temporal en un canal  
Para ello se sigue el esquema de  
trabajo que se detalla en la figura 2.  
(Cunge, 1969).  
Δx  
1
Q
k =  
X = ∗ ꢊ1 −  
ꢋ
c
2
B ∗ S ∗ x ∗ Δx  
0
Figura 2. Esquema del diseño de modelamiento hidráulico.  
Fuente: Elaboración propia del autor.  
3
. Resultados y discusión  
En  
la  
determinación  
diaria  
de  
la  
precipitación  
máxima  
Lluvia de Diseño  
probable, se realizó una ponderación  
de los datos disponibles de lluvias  
máximos en 24 horas desde el año  
Precipitación  
Probable  
Diaria  
Máxima  
3
52  
Vallejo-Vizhuete et al. (2024)  
2
000 hasta el 2021, obtenidos de la  
estación meteorológica SPOCH  
colindante a la zona de estudio. Para  
lograrlo, se calcularon variables  
probabilísticas en relación a la  
cantidad de datos disponibles,  
otorgando una media de 32,47 mm,  
una desviación estándar de 11,55  
mm, y factores de ajustes de Gumbel  
α = 9,007 mm y µ = 27,28 mm, los  
cuales fueron evaluados para  
periodos de retornos entre 2 años y  
500 años (ver tabla 4).  
Tabla 4. Precipitaciones diarias máximas probables para distintas 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
Intensidades de Lluvia  
precipitación y la frecuencia que  
tendría según cada periodo de  
retorno como se muestra en la tabla  
Para estimar la intensidad de lluvia  
diaria se consideró la duración de la  
5
.
Tabla 5. Intensidad de lluvia diaria para distintas frecuencias.  
Tiempo de  
duración  
Intensidad de la lluvia (mm /hr)  
Hr  
min  
2 años  
1,7135  
2,9129  
5,5517  
5 años  
2,2857  
3,8857  
7,4056  
10 años 20 años 50 años 100 años 500 años  
2
4,00  
2,00  
1440  
720  
360  
120  
60  
2,6645  
4,5297  
8,6331  
3,0279  
5,1475  
9,8106  
3,4983  
5,9472  
3,8508  
6,5464  
4,6654  
7,9312  
1
6
,00  
,00  
,00  
,75  
,50  
,25  
,08  
11,3346 12,4767 15,1159  
2
13,4289 17,9134 20,8826 23,7306 27,4172 30,1798 36,5636  
24,2628 32,3653 37,7299 42,8758 49,5365 54,5278 66,0619  
28,8307 38,4587 44,8332 50,9478 58,8626 64,7936 78,4992  
37,8500 50,4899 58,8587 66,8862 77,2769 85,0634 103,0566  
52,9900 70,6859 82,4021 93,6406 108,1877 119,0887 144,2792  
81,7560 109,0583 127,1347 144,4741 166,9182 183,7369 222,6022  
1
0
0
0
0
45  
30  
15  
5
3
53  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidráulica HEC-RAS para la Estimación y Simulación de Inundaciones en la Quebrada Cunduana,  
Riobamba  
Representación Matemática de las  
Curvas Intensidad - Duración -  
Período de Retorno  
período específico de tiempo como  
se muestra en la tabla 6, siendo el  
sustento para la creación del  
hietograma de diseño previo a las  
Se generó una relación entre la  
intensidad de lluvia, su duración y la  
probabilidad de ocurrencia en un  
modelaciones  
hidráulicas.  
hidrológicas  
e
Tabla 6. Resumen de aplicación de regresión potencial.  
Término  
constante de  
Periodo de  
Coeficiente de  
Retorno (años)  
regresión (d)  
regresión [n]  
-0,7169  
-0,7169  
-0,7169  
-0,7169  
-0,7169  
-0,7169  
-0,7169  
-0,7169  
2
5
371,4424  
495,4849  
577,6118  
656,3900  
758,3602  
834,7725  
1011,3498  
839,5426  
10  
20  
50  
1
00  
00  
5
Promedio  
En función al cambio de variable  
realizado, se generó una segunda  
regresión de potencia entre el  
periodo de retorno (T) y el término  
constante de regresión (d), para  
obtener un nuevo termino previo a la  
creación de las curvas IDF  
(Intensidad - Duración - Frecuencia).  
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 =  
3
54  
Vallejo-Vizhuete et al. (2024)  
Figura 3. Curva de regresión potencial.  
1
1
1
1
600  
400  
200  
000  
y = 402,7002x0,1405  
R² = 0,9584  
8
6
4
2
00  
00  
00  
00  
0
0
2000  
4000  
6000  
8000 10000  
Período de Retorno (años)  
Series1  
Potencial (Series1)  
A partir de la segunda regresión  
potencial se logró obtener un término  
constante (k) igual a 402,7002, un  
coeficiente (m) igual a 0,1405, y un  
coeficiente (n) igual a 0,71689,  
mismos que fueron usados en la  
intensidad “I” aplicable en la zona de  
estudio. Esta ecuación se presenta a  
continuación, donde “T” denota el  
periodo de retorno y “t” representa el  
tiempo de precipitación.  
4
0ꢌ,700ꢌ ∗ Tꢍ,1ꢎꢍꢎ5ꢏ  
퐈 =  
fórmula  
de  
intensidad  
de  
tꢍ,ꢐ1ꢏ89  
precipitación para la creación de las  
curvas IDF.  
A partir de la ecuación presentada  
anteriormente, se calcularon las  
Curvas IDF (Intensidad Duración  
Frecuencia)  
intensidades correspondientes  
a
cada intervalo de tiempo, como se  
detalla en la tabla 8. Estos valores se  
representaron gráficamente en las  
curvas IDF (ver figura 4).  
Los valores obtenidos de la segunda  
regresión fueron empleados en la  
generación de las curvas IDF y en la  
derivación de la ecuación de  
Tabla 8. Intensidades para cada intervalo de tiempo y periodo de retorno.  
Frecuencia  
Duración en minutos  
25 30 35  
años  
5
10  
15  
20  
40  
45  
50  
55  
60  
2
5
140,02  
159,25  
85,19  
96,89  
63,70  
72,45  
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  
10  
20  
50  
175,53 106,79 79,86  
193,48 117,71 88,02  
220,05 133,88 100,11 81,45 69,41 60,91 54,54 49,56 45,55 42,23 39,44 37,06  
242,55 147,57 110,35 89,78 76,51 67,14 60,11 54,63 50,20 46,55 43,48 40,85  
304,08 185,00 138,34 112,56 95,92 84,17 75,36 68,48 62,94 58,36 54,50 51,21  
1
00  
00  
5
3
55  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidráulica HEC-RAS para la Estimación y Simulación de Inundaciones en la Quebrada Cunduana,  
Riobamba  
Figura 4. Curva de Intensidad – Duración – Frecuencia (IDF).  
Hietograma de Diseño  
intervalos de tiempo cada 5 minutos  
ver figura 5). Este insumo fue  
(
Finalmente, para la obtención de la  
tormenta de diseño se aplicó la  
metodología de bloques alternos  
para obtener el hietograma de  
necesario para entender cómo varía  
la intensidad de la lluvia a lo largo del  
tiempo y cómo esto afecta a la  
respuesta  
de  
los  
sistemas  
precipitación, considerando un  
hidrológicos.  
periodo de retorno de 50 años con  
Figura 5. Hietograma de precipitación para un Tr = 50 años en la quebradas Cunduana.  
3
56  
Vallejo-Vizhuete et al. (2024)  
Modelación Hidrológica  
cuenca (ver figura 6). La cuenca  
presenta un área de 18,74 km² y un  
perímetro de 44,55 km. Asimismo, se  
determinó un Número de Curva (CN)  
de 62,80. En cuanto al curso  
principal de la quebrada, se registró  
una longitud de 16,64 km y una  
pendiente promedio de 0,04 m/m.  
Se realizó la modelación hidrológica  
de la quebrada Cunduana utilizando  
el software HEC-HMS, tomando  
como base la lluvia de diseño  
estimada.  
Este  
procedimiento  
permitió calcular las características  
hidrológicas más relevantes de la  
Figura 6. Quebrada Cunduana, Riobamba - Chimborazo delimitada en HEC-HMS  
El tiempo de concentración estimado  
mediante el método de Kirpich fue de  
(CN),  
tiempo  
de  
retardo,  
precipitación y el proceso de tránsito,  
se procedió a realizar la modelación  
hidrológica en el software HEC-  
HMS. Como resultado, se obtuvo un  
caudal máximo en la quebrada de  
5,40 m³/s (ver anexos para el  
hidrograma unitario y los resultados  
de la simulación).  
1
18,82 minutos, mientras que el  
cálculo con el método de Pizarro  
arrojó un valor de 113,4 minutos. A  
partir de estos resultados, se obtuvo  
un tiempo promedio de 116 minutos,  
a partir del cual se determinó un  
tiempo de retardo (lag time) de 40,6  
minutos.  
Estos  
resultados  
muestran  
Utilizando la lluvia de diseño  
correspondiente a un período de  
retorno de 50 años y considerando  
factores como el número de curva  
coherencia en el orden de magnitud  
con los hallazgos de Jácome y  
Montalvo (2022), quienes reportaron  
un área de 15,67 km², un perímetro  
3
57  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidráulica HEC-RAS para la Estimación y Simulación de Inundaciones en la Quebrada Cunduana,  
Riobamba  
de 23,41 km, un Número de Curva  
CN) de 74,89, una longitud del curso  
período de retorno de 50 años. Las  
(
diferencias observadas entre los  
resultados podrían deberse a las  
variaciones en las precipitaciones  
máximas consideradas, así como a  
las discrepancias en los archivos  
DEM empleados en los análisis.  
hídrico principal de 14,81 km y una  
pendiente de 0,08 m/m, con un  
tiempo de concentración de 56  
minutos  
y
un caudal máximo  
estimado de 2,70 m³/s para un  
Tabla 9. Número de Curva y Caudal máximo en la quebrada Cunduana.  
Periodo de Retorno  
años)  
Número de Curva (CN)  
Caudal  
(m /s)  
3
(
50  
74,89  
2,70  
Modelación Hidráulica  
Las zonas de inundación en la  
valores de entrada, con un análisis  
detallado de factores como las  
velocidades del flujo  
profundidades  
y
las  
quebrada  
estimadas  
Cunduana  
fueron  
hidráulicas  
a
través de una  
alcanzadas durante los eventos de  
inundación, cuyas características  
simulación hidráulica empleando el  
software HEC-RAS. En esta  
simulación se integraron diversos  
principales  
se  
detallan  
a
continuación.  
Figura 7. Modelo de elevación de la quebrada Cunduana en el modelo HEC-RAS.  
3
58  
Vallejo-Vizhuete et al. (2024)  
Velocidades  
alcanzadas.  
hidráulicas  
significativas entre áreas más  
confinadas y aquellas con mayor  
dispersión del flujo. Cabe destacar  
que la velocidad máxima excede el  
rango permisible de 1 m/s, lo que  
indica la posibilidad de arrastre de  
personas y objetos, tal como lo  
señala Témez (1992) en su estudio  
sobre peligros asociados a flujos  
rápidos.  
La velocidad mínima registrada en la  
simulación fue de 0,84 m/s, mientras  
que la velocidad máxima alcanzó los  
3
,64 m/s, tal como se ilustra en la  
figura 8. Estas velocidades  
representan un comportamiento  
típico en zonas de inundación donde  
se  
presentan  
variaciones  
Figura 8. Velocidades hidráulicas máximas y mínimas alcanzadas.  
Velocidad Mínima  
Velocidad Máxima  
3
59  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidráulica HEC-RAS para la Estimación y Simulación de Inundaciones en la Quebrada Cunduana,  
Riobamba  
Figura 9. Distribución de las velocidades hidráulicas en la quebrada Cunduana.  
Profundidades  
alcanzadas.  
hidráulicas  
capacidad de los cauces para  
manejar el volumen de agua durante  
los eventos de precipitación intensa.  
Las profundidades más bajas, como  
En cuanto a las profundidades  
hidráulicas alcanzadas durante la  
0
,03 m, son típicas en áreas de  
simulación,  
el  
valor  
mínimo  
mayor pendiente o donde el flujo se  
dispersa, mientras que las máximas  
de 3,43 m reflejan zonas más bajas  
registrado fue de 0,03 m, mientras  
que el valor máximo fue de 3,43 m,  
como se muestra en la figura 10.  
Estas profundidades varían según la  
topografía del área de estudio y la  
o
confinadas, como en áreas  
cercanas a desarrollos urbanos.  
Figura 10. Profundidades hidráulicas máximas y mínimas alcanzadas.  
Profundidad Mínima  
3
60  
Vallejo-Vizhuete et al. (2024)  
Profundidad Máxima  
Figura 11. Distribución de las profundidades hidráulicas en la quebrada Cunduana.  
Tabla 10. Resumen de simulación hidráulica en HEC-RAS.  
Parámetros  
Mínima  
0,84  
Máxima  
3,64  
Velocidades (m/s)  
Profundidades (m)  
0,03  
3,43  
Al comparar los resultados de la  
simulación con el mapa de  
inundación histórico, se observaron  
similitudes  
claras  
con  
las  
inundaciones documentadas en el  
área de estudio. Los tirantes de  
3
61  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidráulica HEC-RAS para la Estimación y Simulación de Inundaciones en la Quebrada Cunduana,  
Riobamba  
agua, que oscilan entre 0,03 m y  
,43 m en las zonas pobladas,  
podría deberse a diferencias en los  
3
datos topográficos o a la resolución  
de los archivos DEM utilizados en el  
análisis. Este contraste pone de  
señalan un potencial significativo de  
riesgo de inundación en estas áreas,  
lo que sugiere que la infraestructura  
existente podría no estar preparada  
para soportar estos eventos sin sufrir  
daños. Estos resultados ponen de  
manifiesto la necesidad de medidas  
de mitigación y una planificación más  
detallada para prevenir impactos  
mayores en futuras inundaciones.  
manifiesto  
la  
importancia  
de  
considerar múltiples escenarios y la  
necesidad de contar con datos de  
alta  
precisión  
para  
obtener  
proyecciones más ajustadas a la  
realidad local.  
4
. Conclusiones  
En cuanto a las velocidades, se  
observó que estas exceden el límite  
de seguridad de 1 m/s, lo que  
representa un riesgo elevado para la  
población y los objetos presentes en  
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  
reducir el impacto de posibles  
inundaciones.  
las  
áreas  
inundadas.  
Este  
comportamiento es coherente con lo  
señalado por Jácome y Montalvo  
(2022),  
quienes  
obtuvieron  
velocidades máximas de 3,60 m/s en  
su investigación, lo que sugiere que  
los modelos hidráulicos utilizados  
son consistentes en la simulación de  
flujos en quebradas similares.  
No  
obstante,  
se  
observan  
discrepancias en los niveles de agua  
en comparación con otros estudios.  
Zúñiga et al. (2024) estimaron  
profundidades de hasta 2,28 m para  
un período de retorno similar, lo que  
Los resultados de las simulaciones  
de inundaciones en el tramo aguas  
abajo de la quebrada Cunduana  
3
62  
Vallejo-Vizhuete et al. (2024)  
revelan niveles de agua que podrían  
Bibliografía  
alcanzar hasta 0,343 m,  
y
Baena, G. (2017). Metodología de la  
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.  
investigación  
Obtenido  
(3ra  
ed.).  
de:  
http://www.biblioteca.cij.gob.  
mx/Archivos/Materiales_de_c  
onsulta/Drogas_de_Abuso/Ar  
ticulos/metodologia%20de%2  
0la%20investigacion.pdf  
Borjas, M. (2016). Metodología de la  
Investigación científica para  
Ingenieros.  
StudylIb:  
Obtenido  
de  
https://studylib.es/doc/892946  
/metodologia-de-  
3
La magnitud de estos riesgos  
destaca la necesidad urgente de  
implementar medidas de prevención  
y mitigación en la zona. Estas  
investigacion-cientifica-para-  
ingenieros  
Burgos, B., Cartaya, S., y Mero, D.  
(2019).  
Análisis  
de  
la  
medidas  
podrían  
incluir  
la  
vulnerabilidad a inundaciones  
de la parroquia Santa Ana de  
Vuelta Larga, provincia de  
Manabí, Ecuador. Obtenido  
de Instituto de Geografía  
construcción de obras de protección  
hidráulica, como diques o canales de  
desvío, así como la instalación de  
sistemas de alerta temprana que  
INANM,  
Investigaciones  
geográficas:  
permitan  
a
la población local  
https://doi.org/10.14350/rig.59  
67  
responder de manera efectiva ante la  
amenaza de una inundación.  
Además, es fundamental desarrollar  
7
Cabezas, E., Andrade, D., y Torres ,  
J. (2018). Introducción a la  
programas  
de  
concienciación  
metodología  
investigación  
de  
científica.  
la  
comunitaria y simulacros periódicos  
para fortalecer la capacidad de  
respuesta de la población ante estos  
eventos.  
Obtenido de Universidad de  
Fuerzas Armadas, Quito –  
Ecuador:  
https://repositorio.espe.edu.e  
c/bitstream/21000/15424/1/Int  
roduccion%20a%20la%20Me  
todologia%20de%20la%20inv  
estigacion%20cientifica.pdf  
3
63  
Revista Científica ‘‘INGENIAR”: Ingeniería, Tecnología e Investigación. Vol. 7 Núm. (14) 2024. ISSN: 2737-6249  
Modelación Hidráulica HEC-RAS para la Estimación y Simulación de Inundaciones en la Quebrada Cunduana,  
Riobamba  
Cabrera, J., Timbe, L., y Crespo, P.  
2019). Evaluación del  
http://repositorio.utmachala.e  
du.ec/handle/48000/14126  
(
modelo HEC-HMS para la  
simulación hidrológica de una  
cuenca de páramo. Obtenido  
de Universidad Nacional de  
Colombia:  
Chúa, R. (2017). Desarrollo y  
calibración de un sistema  
informático para el análisis de  
tormentas, máximas avenidas  
y
generación de lluvia  
https://doi.org/10.15446/dyna.  
v86n210.70738  
escorrentía. Obtenido de  
Universidad Nacional Agraria  
Castillo, C., Abreu, D., y Álvarez, M.  
La  
Molina:  
(
2021).  
Evaluación  
de  
https://repositorio.lamolina.ed  
u.pe/handle/20.500.12996/29  
47  
distintas fórmulas empíricas  
para el cálculo del tiempo de  
concentración en la cuenca  
urbana del río Bélico y  
Cubanicay, ciudad de Santa  
Cunge, J. (1969). On the subject of A  
flood  
computation  
propagation  
method.  
Clara.  
Obtenido  
de  
Obtenido de Journal of  
Hydraulic Research:  
https://doi.org/10.1080/00221  
86909500264  
Universidad  
Equinoccial,  
https://doi.org/10.29019/enfo  
queute.729  
Tecnológica  
Ecuador:  
6
Gallardo, E. (2017). Metodología de  
la investigación. Huancayo,  
Huancayo - Perú. Obtenido de  
Castro, F. (2023). Atenuadores de  
Escorrentía para la Quebrada  
Cañitas,  
Parroquia  
Manabí,  
Universidad  
Continental:  
Charapotó,  
https://repositorio.continental.  
edu.pe/bitstream/20.500.123  
Utilizando Herramientas SIG.  
Obtenido de Ciencia Latina  
9
4/4278/1/DO_UC_EG_MAI_  
Revista  
Científica  
UC0584_2018.pdf  
Multidisciplinar, volumen 7,  
Ecuador:  
https://doi.org/10.37811/cl_rc  
m.v7i4.6841  
García, D. (2018). Factores de riesgo  
de la quebrada Cunduana  
sobre las zonas de expansión  
urbanas  
de  
Riobamba.  
Espinoza, J., y Pérez, S. (2019).  
Obtenido de Universidad  
Nacional de Chimborazo,  
Ecuador:  
Caracterización  
de una cuenca mediante un  
sistema de información  
hidrológica  
http://dspace.unach.edu.ec/bi  
tstream/51000/4681/1/UNAC  
H-EC-ING-CIVIL-2018-  
geográfico caso de estudio  
cuenca del río Casacay.  
Obtenido de Universidad  
0
008.pdf  
Técnica  
de  
Machala:  
3
64  
Vallejo-Vizhuete et al. (2024)  
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