Efeito do refinamento da descrição da rugosidade em uma aproximação 2D para um rio de montanha: estudo de caso

The prediction of water levels in rivers is important to prevent economical as well as human losses caused by flooding. Hydraulic models are commonly used to predict those water levels and take actions to mitigate flooding damage. In this research, a 2D approach to solve the depth average Reynolds Average Navier Stokes (RANS) equations, called Conveyance Estimation System (CES), is analyzed to explore its capabilities for prediction. This article presents an extension of the study performed in Knight et al. (2009). More specifically, in this study, a more detailed characterization of the roughness parameter and the number of roughness zones is explored producing additional scenarios. The performance of each scenario is evaluated by means of different fitting functions using rating curves for comparison. The research shows that the use of an adequate roughness description, such as a roughness factor calibrated for the whole cross section or a boulder roughness model calibrated for the channel bed plus roughness values from the CES roughness advisor for banks, leads to optimal model results in a mountain river.La predicción de niveles de agua en ríos es importante para prevenir pérdidas económicas así como de vidas humanas causadas por inundaciones. Los modelos hidráulicos son comúnmente usados para predecir estos niveles de agua y tomar acciones para mitigar el daño debido a inundaciones. En la presente investigación, se analizó una aproximación 2D para resolver las ecuaciones promediadas en profundidad de Reynolds Average Navier Stokes (RANS), llamado Conveyance Estimation System (CES), para explorar sus capacidades predictivas. Este artículo presenta una ampliación del estudio realizado por Knight et al. (2009). De igual forma, en esta investigación se explora una caracterización más detallada del parámetro de rugosidad y del número de zonas de rugosidad produciendo diversos escenarios. Se evaluó el desempeño de cada escenario mediante diferentes funciones de ajuste usando curvas de descarga para comparación. La investigación muestra que el uso de una adecuada descripción de la rugosidad, como un factor de rugosidad calibrado para toda la sección transversal o un modelo de rugosidad para cantos rodados calibrado para el lecho junto con valores de rugosidad obtenidos en valores sugeridos por el CES para los bancos, produce resultados del modelo óptimos en un río de montaña.A previsão do nível das águas em rios é importante para prevenir perdas econômicas, assim como vidas humanas causadas por inundações. Modelos hidráulicos são comumente usados ??para prever esses níveis de água e tomar medidas para mitigar os danos causados ??por inundações. Na presente investigação, foi analisada uma abordagem 2D para resolver as equações médias de profundidade de Reynolds Average Navier Stokes (RANS), chamada de Conveyance Estimation System (CES), para explorar suas capacidades preditivas. Este artigo apresenta uma extensão do estudo realizado por Knight et al. (2009). Da mesma forma, esta pesquisa explora uma caracterização detalhada do parâmetro de rugosidade e do número de zonas de rugosidade, produzindo vários cenários. O desempenho de cada cenário foi avaliado por meio de diferentes funções de ajuste usando curvas de descarga para comparação. A pesquisa mostra que o uso de uma descrição de rugosidade adequada, como um fator de rugosidade calibrado para toda a seção transversal ou um modelo de rugosidade de pedregulhos calibrados para o leito, junto com os valores de rugosidade obtidos em valores sugeridos do CES para bancos, produz um modelo ótimo para um rio de montanha