Recibido:09/01/2026 Aprobado:13/02/2026
Vol 6 N|1
765 | P á g i n a
DOI: https://doi.org/10.70208/3007.8245.v6.n1.364
Modelado Hidrológico para la Simulación de Caudales Máximos y
Producción de Sedimentos en la Cuenca Yanango mediante HEC-
HMS
Juriko Sofía Vicente Cisinaro
jsvicentecisinaro@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-3847-0554
Universidad Nacional Agraria la Molina
Perú
Gonzalo Ramces Fano Miranda
gfano16@gmail.com
https://orcid.org/0000-0002-4401-8654
Universidad Nacional Agraria la Molina
Perú
RESUMEN
El colapso histórico de infraestructuras clave, como el puente Yanango en Chanchamayo (Perú),
expone una vulnerabilidad crítica en la gestión de la cuenca: la falta de modelos predictivos que
cuantifiquen la respuesta hidrológica y la producción de sedimentos durante eventos extremos. Este
estudio aborda dicha limitación mediante la modelación de la cuenca Yanango para diversos períodos
de retorno (TR) utilizando HEC-HMS. Se implementó un modelo hidrológico semidistribuido (12
subcuencas) que integra los métodos SCS-CN (pérdidas), Hidrograma Unitario SCS (transformación) y
Muskingum-Cunge (tránsito), acoplado con los factores RUSLE para el cómputo de sedimentos. El
modelo fue calibrado mediante el ajuste de los valores de CN hasta replicar el caudal de referencia
(202.35 m3/s) para un TR de 200 años, establecido por el MTC (2013). Los resultados finales indican
una severa producción de sedimentos, alcanzando 213.6 tn/ha/año en el punto de descarga (Tramo
G) para el mismo período de retorno. Se concluye que el modelo HEC-HMS es una herramienta
robusta para el pronóstico de riesgos y que la infraestructura de la cuenca, especialmente aquella
localizada agua abajo está expuesta a un riesgo crítico de colmatación.
Palabras clave: HEC-HMS, modelado hidrológico, producción de sedimentos, cuenca yanango, gestión
de riesgos
Vol 6 N|1
766 | P á g i n a
Hydrological Modeling for the Simulation of Peak Flows and
Sediment Yield in the Yanango Watershed using HEC-HMS
ABSTRACT
The historical collapse of key infrastructure, such as the Yanango bridge in Chanchamayo (Peru),
exposes a critical vulnerability in watershed management: the lack of predictive models that quantify
the hydrological response and sediment production during extreme events. This study addresses this
limitation by modeling the Yanango watershed for various return periods (TR) using HEC-HMS.A semi-
distributed hydrological model (12 sub-basins) was implemented, integrating the SCS-CN (losses), SCS
Unit Hydrograph (transform), and Muskingum-Cunge (routing) methods, coupled with RUSLE factors
for sediment computation. The model was calibrated by adjusting CN values to replicate the reference
discharge (202.35 m3/s) for a 200-year TR, as established by the MTC (2013). Final results indicate
severe sediment production, reaching 213.6 tn/ha/year at the outlet (Reach G) for the same return
period. It is concluded that the HEC-HMS model is a robust tool for risk forecasting in the watershed
and that the basin's infrastructure, especially that located downstream, is exposed to a critical risk of
siltation.
Keywords: HEC-HMS, hydrological modeling, sediment yield, yanango watershed, risk management
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Hydrological Modeling for the Simulation of Peak Flows and
Sediment Yield in the Yanango Watershed using HEC-HMS
ABSTRACT
The historical collapse of key infrastructure, such as the Yanango bridge in Chanchamayo (Peru),
exposes a critical vulnerability in watershed management: the lack of predictive models that quantify
the hydrological response and sediment production during extreme events. This study addresses this
limitation by modeling the Yanango watershed for various return periods (TR) using HEC-HMS.A semi-
distributed hydrological model (12 sub-basins) was implemented, integrating the SCS-CN (losses), SCS
Unit Hydrograph (transform), and Muskingum-Cunge (routing) methods, coupled with RUSLE factors
for sediment computation. The model was calibrated by adjusting CN values to replicate the reference
discharge (202.35 m3/s) for a 200-year TR, as established by the MTC (2013). Final results indicate
severe sediment production, reaching 213.6 tn/ha/year at the outlet (Reach G) for the same return
period. It is concluded that the HEC-HMS model is a robust tool for risk forecasting in the watershed
and that the basin's infrastructure, especially that located downstream, is exposed to a critical risk of
siltation.
Keywords: HEC-HMS, hydrological modeling, sediment yield, yanango watershed, risk management
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INTRODUCCIÓN
La gestión de cuencas hidrográficas en regiones de alta montaña, como la Selva Alta peruana, presenta
un desafío crítico: el manejo simultáneo de caudales líquidos extremos y una elevada producción de
sedimentos. Eventos como el colapso del puente atirantado Yanango en 2005 evidencian esta
problemática, donde las avenidas torrenciales y la colmatación por sólidos (provenientes de quebradas
como Umanpaccha) superan sistemáticamente la capacidad de la infraestructura.
Este escenario subraya una limitación metodológica. Si bien la estimación de la pérdida de suelo
(mediante modelos como RUSLE) es un primer paso fundamental, resulta insuficiente para la ingeniería
de riesgos. Se requiere ir más allá de la cuantificación de la erosión estática en laderas y modelar la
respuesta hidrológica dinámica, es decir, el transporte de sedimentos que fluye por el cauce principal
durante eventos de máxima avenida. (Renard et al., 1997).
Para abordar esta brecha, este estudio emplea un modelamiento hidrológico semidistribuido. La
herramienta central es HEC-HMS, seleccionada por su capacidad para simular integralmente los
procesos de transformación lluvia-escorrentía, la erosión y el transporte de sedimentos.
Específicamente, el modelo integra la erosión potencial (obtenida de RUSLE) con el tránsito de
avenidas (método Muskingum-Cunge) y el transporte de sedimentos (método de la velocidad de caída
Toffaleti).
El trabajo posee una relevancia práctica directa, generando hidrogramas de diseño y tasas de
sedimentación para diferentes períodos de retorno (TR). Esta información es indispensable para el
diseño de infraestructura resiliente y la planificación de medidas de control de sedimentos. El objetivo
general de este artículo es, por tanto, evaluar los caudales líquidos y sólidos y analizar la producción
de sedimentos de la cuenca Yanango mediante la simulación hidrológica en HEC-HMS.
METODOLOGÍA
Enfoque, Diseño y Área de Estudio
El estudio adoptó un enfoque cuantitativo de tipo aplicativo. El diseño fue no experimental, basado en
la simulación de un modelo hidrológico a partir de datos de entrada validados. La población de estudio
fue la Cuenca Hidrográfica del Río Yanango (47.9 km²), ubicada en Chanchamayo, Junín. La unidad de
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INTRODUCCIÓN
La gestión de cuencas hidrográficas en regiones de alta montaña, como la Selva Alta peruana, presenta
un desafío crítico: el manejo simultáneo de caudales líquidos extremos y una elevada producción de
sedimentos. Eventos como el colapso del puente atirantado Yanango en 2005 evidencian esta
problemática, donde las avenidas torrenciales y la colmatación por sólidos (provenientes de quebradas
como Umanpaccha) superan sistemáticamente la capacidad de la infraestructura.
Este escenario subraya una limitación metodológica. Si bien la estimación de la pérdida de suelo
(mediante modelos como RUSLE) es un primer paso fundamental, resulta insuficiente para la ingeniería
de riesgos. Se requiere ir más allá de la cuantificación de la erosión estática en laderas y modelar la
respuesta hidrológica dinámica, es decir, el transporte de sedimentos que fluye por el cauce principal
durante eventos de máxima avenida. (Renard et al., 1997).
Para abordar esta brecha, este estudio emplea un modelamiento hidrológico semidistribuido. La
herramienta central es HEC-HMS, seleccionada por su capacidad para simular integralmente los
procesos de transformación lluvia-escorrentía, la erosión y el transporte de sedimentos.
Específicamente, el modelo integra la erosión potencial (obtenida de RUSLE) con el tránsito de
avenidas (método Muskingum-Cunge) y el transporte de sedimentos (método de la velocidad de caída
Toffaleti).
El trabajo posee una relevancia práctica directa, generando hidrogramas de diseño y tasas de
sedimentación para diferentes períodos de retorno (TR). Esta información es indispensable para el
diseño de infraestructura resiliente y la planificación de medidas de control de sedimentos. El objetivo
general de este artículo es, por tanto, evaluar los caudales líquidos y sólidos y analizar la producción
de sedimentos de la cuenca Yanango mediante la simulación hidrológica en HEC-HMS.
METODOLOGÍA
Enfoque, Diseño y Área de Estudio
El estudio adoptó un enfoque cuantitativo de tipo aplicativo. El diseño fue no experimental, basado en
la simulación de un modelo hidrológico a partir de datos de entrada validados. La población de estudio
fue la Cuenca Hidrográfica del Río Yanango (47.9 km²), ubicada en Chanchamayo, Junín. La unidad de
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análisis fue la subcuenca, dividiendo el área en 12 subcuencas (SC-01 a SC-12) y 8 tramos de cauce
para el tránsito de avenidas.
Para estimar la cantidad de sedimentos en la zona de estudio, se siguió el proceso metodológico
detallado en la Figura 1, donde se muestran los pasos para modelar la erosión y el transporte sólido
con el software HEC-HMS. La estructura de la cuenca, incluyendo las áreas de drenaje y los cauces,
se observa en la Figura 2. Este esquema permite identificar cómo se mueven los sedimentos desde las
partes altas hasta el punto final de salida, facilitando la ubicación de las zonas donde se acumula la
mayor cantidad de material.
Figura 1: Flujograma para determinar la producción de sedimentos con HEC- HMS
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análisis fue la subcuenca, dividiendo el área en 12 subcuencas (SC-01 a SC-12) y 8 tramos de cauce
para el tránsito de avenidas.
Para estimar la cantidad de sedimentos en la zona de estudio, se siguió el proceso metodológico
detallado en la Figura 1, donde se muestran los pasos para modelar la erosión y el transporte sólido
con el software HEC-HMS. La estructura de la cuenca, incluyendo las áreas de drenaje y los cauces,
se observa en la Figura 2. Este esquema permite identificar cómo se mueven los sedimentos desde las
partes altas hasta el punto final de salida, facilitando la ubicación de las zonas donde se acumula la
mayor cantidad de material.
Figura 1: Flujograma para determinar la producción de sedimentos con HEC- HMS
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Figura 2: Esquema del Modelo de Cuenca en HEC-HMS
Configuración del Modelo Hidrológico (HEC-HMS)
Se configuró un modelo de cuenca en HEC-HMS 4.11 (Scharffenberg, 2023) seleccionando los
métodos matemáticos para cada proceso hidrológico, como se detalla en la Tabla 1.
Tabla 1: Configuración del Modelo Hidrológico (HEC-HMS)
Proceso
Modelado
Component
e
Método
Seleccionado Parámetros Clave y Justificación de Uso
Hidrología
Pérdidas
(Infiltración)
Subcuenca
Número de
Curva SCS
(SCS-CN)
Valores de CN ajustados durante la calibración para igualar el caudal
objetivo. Abstracción inicial definida como 0.2. (USDA-NRCS, 2004)
Transforma
ción
(Escorrentía
)
Hidrograma
Unitario SCS
(SCS-UH)
Tiempo de Retardo (Lag Time) definido para cada subcuenca (basado en
métodos empíricos o calibración).
Flujo Base Ninguno
(None)
El análisis se enfoca en la respuesta a eventos extremos (escorrentía directa),
por lo que el flujo base no se simula.
Tránsito de
Avenidas Cauce Muskingum-
Cunge
Método de tránsito hidrodinámico que utiliza parámetros geométricos del
canal (sección transversal, pendiente) y el 'n' de Manning. (Cunge, 1969).
Sedimentos
Producción
de
Sedimentos
Subcuenca RUSLE
Seleccionado por su capacidad para estimar la producción de sedimentos
por evento. Utiliza los factores de RUSLE (K, C, P, LS) como entrada.
(Renard et al., 1997).
Transporte
de
Sedimentos
Cauce Toffaleti
Método empírico seleccionado para calcular la capacidad de transporte de
sedimentos (especialmente carga de lecho y suspendida) basado en las
propiedades hidráulicas del flujo en el cauce. (Toffaleti, 1968).
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Figura 2: Esquema del Modelo de Cuenca en HEC-HMS
Configuración del Modelo Hidrológico (HEC-HMS)
Se configuró un modelo de cuenca en HEC-HMS 4.11 (Scharffenberg, 2023) seleccionando los
métodos matemáticos para cada proceso hidrológico, como se detalla en la Tabla 1.
Tabla 1: Configuración del Modelo Hidrológico (HEC-HMS)
Proceso
Modelado
Component
e
Método
Seleccionado Parámetros Clave y Justificación de Uso
Hidrología
Pérdidas
(Infiltración)
Subcuenca
Número de
Curva SCS
(SCS-CN)
Valores de CN ajustados durante la calibración para igualar el caudal
objetivo. Abstracción inicial definida como 0.2. (USDA-NRCS, 2004)
Transforma
ción
(Escorrentía
)
Hidrograma
Unitario SCS
(SCS-UH)
Tiempo de Retardo (Lag Time) definido para cada subcuenca (basado en
métodos empíricos o calibración).
Flujo Base Ninguno
(None)
El análisis se enfoca en la respuesta a eventos extremos (escorrentía directa),
por lo que el flujo base no se simula.
Tránsito de
Avenidas Cauce Muskingum-
Cunge
Método de tránsito hidrodinámico que utiliza parámetros geométricos del
canal (sección transversal, pendiente) y el 'n' de Manning. (Cunge, 1969).
Sedimentos
Producción
de
Sedimentos
Subcuenca RUSLE
Seleccionado por su capacidad para estimar la producción de sedimentos
por evento. Utiliza los factores de RUSLE (K, C, P, LS) como entrada.
(Renard et al., 1997).
Transporte
de
Sedimentos
Cauce Toffaleti
Método empírico seleccionado para calcular la capacidad de transporte de
sedimentos (especialmente carga de lecho y suspendida) basado en las
propiedades hidráulicas del flujo en el cauce. (Toffaleti, 1968).
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770 | P á g i n a
Parámetros de Entrada del Modelo
Los datos de entrada para el modelo se obtuvieron de fuentes cartográficas, estudios previos y análisis
de campo:
Parámetros geomorfológicos
Los parámetros geomorfológicos que definen el comportamiento hidrológico de la zona de estudio se
consolidan en la Tabla 2, donde se detallan las características de las subcuencas pertenecientes a
Yanango. Esta información, que incluye variables críticas como el área, la pendiente media y la
densidad de drenaje, permite caracterizar la respuesta de cada unidad frente a los eventos de
precipitación y su potencial de aporte sólido al sistema. Asimismo, la inclusión de índices de forma y
compacidad facilita la comprensión de la eficiencia del transporte de sedimentos desde las cabeceras
hasta los puntos de control definidos en el modelo
Tabla 2: Parámetros Geomorfológicos de Sub-Cuencas pertenecientes a Yanango
Características de la Sub-Cuencas
Nombre
Área
(km2)
Perímetro
(km)
Pendiente
media
(m/m)
Factor
de
Forma
Índice de
Compacidad
Longitud
de Flujo
(km)
Cota
Menor
(m.s.n.m)
Cota
Mayor
(m.s.n.m)
Pendiente
del Cauce
(%)
Densidad
de
Drenaje
SC-01 0.82 4.46 0.49 1.75 1.38 0.68 1822 2308 0.71 0.84
SC-02 1.07 4.46 0.51 0.68 1.21 1.26 1767 2642 0.7 1.17
SC-03 4.23 9.52 0.57 1.83 1.3 1.52 2153 3181 0.68 0.36
SC-04 3.25 8.58 0.53 0.63 1.33 2.27 2257 3330 0.47 0.7
SC-05 5.25 9.8 0.48 0.37 1.2 3.78 1895 3245 0.36 0.72
SC-06 2.83 8.12 0.49 1.37 1.35 1.44 2846 3650 0.56 0.51
SC-07 4.66 10.62 0.51 0.43 1.38 3.28 2852 3939 0.33 0.7
SC-08 8.52 12.32 0.71 0.58 1.18 3.82 2576 3597 0.27 0.45
SC-09 1.29 4.7 0.45 0.62 1.16 1.44 3265 3855 0.41 1.11
SC-10 2.64 7.42 0.48 0.4 1.28 2.56 3304 3890 0.23 0.97
SC-11 8.42 12.5 0.4 0.33 1.21 5.05 3420 4216 0.16 0.6
SC-12 4.94 9.52 0.43 0.42 1.2 3.43 3422 3942 0.15 0.69
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Parámetros de Entrada del Modelo
Los datos de entrada para el modelo se obtuvieron de fuentes cartográficas, estudios previos y análisis
de campo:
Parámetros geomorfológicos
Los parámetros geomorfológicos que definen el comportamiento hidrológico de la zona de estudio se
consolidan en la Tabla 2, donde se detallan las características de las subcuencas pertenecientes a
Yanango. Esta información, que incluye variables críticas como el área, la pendiente media y la
densidad de drenaje, permite caracterizar la respuesta de cada unidad frente a los eventos de
precipitación y su potencial de aporte sólido al sistema. Asimismo, la inclusión de índices de forma y
compacidad facilita la comprensión de la eficiencia del transporte de sedimentos desde las cabeceras
hasta los puntos de control definidos en el modelo
Tabla 2: Parámetros Geomorfológicos de Sub-Cuencas pertenecientes a Yanango
Características de la Sub-Cuencas
Nombre
Área
(km2)
Perímetro
(km)
Pendiente
media
(m/m)
Factor
de
Forma
Índice de
Compacidad
Longitud
de Flujo
(km)
Cota
Menor
(m.s.n.m)
Cota
Mayor
(m.s.n.m)
Pendiente
del Cauce
(%)
Densidad
de
Drenaje
SC-01 0.82 4.46 0.49 1.75 1.38 0.68 1822 2308 0.71 0.84
SC-02 1.07 4.46 0.51 0.68 1.21 1.26 1767 2642 0.7 1.17
SC-03 4.23 9.52 0.57 1.83 1.3 1.52 2153 3181 0.68 0.36
SC-04 3.25 8.58 0.53 0.63 1.33 2.27 2257 3330 0.47 0.7
SC-05 5.25 9.8 0.48 0.37 1.2 3.78 1895 3245 0.36 0.72
SC-06 2.83 8.12 0.49 1.37 1.35 1.44 2846 3650 0.56 0.51
SC-07 4.66 10.62 0.51 0.43 1.38 3.28 2852 3939 0.33 0.7
SC-08 8.52 12.32 0.71 0.58 1.18 3.82 2576 3597 0.27 0.45
SC-09 1.29 4.7 0.45 0.62 1.16 1.44 3265 3855 0.41 1.11
SC-10 2.64 7.42 0.48 0.4 1.28 2.56 3304 3890 0.23 0.97
SC-11 8.42 12.5 0.4 0.33 1.21 5.05 3420 4216 0.16 0.6
SC-12 4.94 9.52 0.43 0.42 1.2 3.43 3422 3942 0.15 0.69
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771 | P á g i n a
Parámetros de Cauce
El coeficiente de rugosidad del cauce principal es un parámetro hidráulico sensible, el cual cumple un
papel importante en la modelación hidráulica ya que hace variar el comportamiento del cauce durante
la modelación. Para poder estimar este parámetro se eligió el método visual que fue validado con
bibliografía y estudios realizados en a la zona como “Cálculos hidrológicos e hidráulicos en cuencas
hidrográficas) (Villón, 2011) y “Estudio Definitivo para la construcción del túnel Yanango y accesos”
(MTC, 2013).
Utilizando el software AutoCAD Civil 3D 2022 y datos topográficos obtenidos del Modelo Digital de
Elevación (DEM), se llevó a cabo el alineamiento del cauce de la quebrada Yanango con el objetivo
de determinar la pendiente media mediante el método de Taylor & Schwarz. Se consideraron un total
de 8 tramos (Ver Tabla 3 y Tabla 4), tomando como punto de partida la cabecera de la cuenca.
Tabla 3: Propiedades físicas o geométricas del río Yanango
Nombre Longitud (m) Pendiente (m/m) Talud (H:V)
Tramo-A 606 0.08 5:1
Tramo-B 803 0.09 3.5:1
Tramo-C 906 0.11 5:1
Tramo-D 2069 0.13 2:1
Tramo-E 1285 0.14 2:1
Tramo-F 2285 0.15 3:1
Tramo-G 1231 0.12 3.5:1
771 | P á g i n a
Parámetros de Cauce
El coeficiente de rugosidad del cauce principal es un parámetro hidráulico sensible, el cual cumple un
papel importante en la modelación hidráulica ya que hace variar el comportamiento del cauce durante
la modelación. Para poder estimar este parámetro se eligió el método visual que fue validado con
bibliografía y estudios realizados en a la zona como “Cálculos hidrológicos e hidráulicos en cuencas
hidrográficas) (Villón, 2011) y “Estudio Definitivo para la construcción del túnel Yanango y accesos”
(MTC, 2013).
Utilizando el software AutoCAD Civil 3D 2022 y datos topográficos obtenidos del Modelo Digital de
Elevación (DEM), se llevó a cabo el alineamiento del cauce de la quebrada Yanango con el objetivo
de determinar la pendiente media mediante el método de Taylor & Schwarz. Se consideraron un total
de 8 tramos (Ver Tabla 3 y Tabla 4), tomando como punto de partida la cabecera de la cuenca.
Tabla 3: Propiedades físicas o geométricas del río Yanango
Nombre Longitud (m) Pendiente (m/m) Talud (H:V)
Tramo-A 606 0.08 5:1
Tramo-B 803 0.09 3.5:1
Tramo-C 906 0.11 5:1
Tramo-D 2069 0.13 2:1
Tramo-E 1285 0.14 2:1
Tramo-F 2285 0.15 3:1
Tramo-G 1231 0.12 3.5:1
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772 | P á g i n a
Tabla 4: Datos Técnicos de tramos pertenecientes al río Yanango
Nombre Progresiva Inicial (km) Progresiva Final (km) Longitud (m) Pendiente (m/m)
Tramo-A 9+385.39 8+779.74 606 0.08
Tramo-B 8+779.74 7+976.88 803 0.09
Tramo-C 7+976.88 7+071.21 906 0.11
Tramo-D 7+071.21 5+001.87 2069 0.13
Tramo-E 5+001.87 3+717.20 1285 0.14
Tramo-F 3+717.20 1+231.32 2285 0.12
Tramo-G 1+231.32 0+000.00 1231 0.12
Para determinar el ancho estable del cauce se consideraron cuatro métodos empíricos y la
recomendación practica sugerida por la Autoridad Nacional de Agua (ANA), para los caudales
correspondientes a los distintos periodos de retorno. (Ver Tabla 5)
Tabla 5: Cálculo del ancho estable del cauce
Método TR= 2 años TR= 5 años TR= 25 años TR= 50 años TR= 100 años TR= 200 años
B (m)
Altunin 27.74 30.05 34.32 36.25 38.24 40.28
Blench 43.5 47.13 53.82 56.85 59.97 63.16
Petis 43.57 47.2 53.9 56.93 60.05 63.25
Simmons y
Henderson
28.46 30.83 35.2 37.19 39.22 41.31
Recomendación -
ANA
13.48 15.82 20.63 23.02 25.61 28.41
Ancho mínimo 13.48 15.82 20.63 23.02 25.61 28.41
Ancho máximo 43.57 47.2 53.9 56.93 60.05 63.25
Promedio 31.35 34.21 39.58 42.05 44.62 47.28
772 | P á g i n a
Tabla 4: Datos Técnicos de tramos pertenecientes al río Yanango
Nombre Progresiva Inicial (km) Progresiva Final (km) Longitud (m) Pendiente (m/m)
Tramo-A 9+385.39 8+779.74 606 0.08
Tramo-B 8+779.74 7+976.88 803 0.09
Tramo-C 7+976.88 7+071.21 906 0.11
Tramo-D 7+071.21 5+001.87 2069 0.13
Tramo-E 5+001.87 3+717.20 1285 0.14
Tramo-F 3+717.20 1+231.32 2285 0.12
Tramo-G 1+231.32 0+000.00 1231 0.12
Para determinar el ancho estable del cauce se consideraron cuatro métodos empíricos y la
recomendación practica sugerida por la Autoridad Nacional de Agua (ANA), para los caudales
correspondientes a los distintos periodos de retorno. (Ver Tabla 5)
Tabla 5: Cálculo del ancho estable del cauce
Método TR= 2 años TR= 5 años TR= 25 años TR= 50 años TR= 100 años TR= 200 años
B (m)
Altunin 27.74 30.05 34.32 36.25 38.24 40.28
Blench 43.5 47.13 53.82 56.85 59.97 63.16
Petis 43.57 47.2 53.9 56.93 60.05 63.25
Simmons y
Henderson
28.46 30.83 35.2 37.19 39.22 41.31
Recomendación -
ANA
13.48 15.82 20.63 23.02 25.61 28.41
Ancho mínimo 13.48 15.82 20.63 23.02 25.61 28.41
Ancho máximo 43.57 47.2 53.9 56.93 60.05 63.25
Promedio 31.35 34.21 39.58 42.05 44.62 47.28
Vol 6 N|1
773 | P á g i n a
Parámetros de Subcuenca (SCS)
Los valores iniciales de Número de Curva (CN) se obtuvieron del mapa de CN de la Autoridad Nacional
del Agua (ANA, 2015). Los tiempos de retardo (Lag Time) y la abstracción inicial (Initial Abstraction) se
calcularon para cada subcuenca y se resumen en la Tabla 6.
Tabla 6: Valores de ingreso para método SCS Curva número y SCS hidrograma unitario
Subcuencas
Longitud
de flujo
Cota
superior
Cota
inferior
Pendiente
promedio CN
Abstracción
inicial
Tiempo de
concentración
Tiempo de
retardo
(m) (m s.n.m) (m s.n.m) (%) (mm) (min) (min)
SC-01 685 2308 1822 71 81 11.92 6.98 4.19
SC-02 1257 2642 1767 70 81 11.92 11.46 6.87
SC-03 1520 3181 2153 68 78.71 13.74 14.54 8.72
SC-04 2266 3330 2257 47 77.06 15.13 25.13 15.08
SC-05 3779 3245 1895 36 76.43 15.67 44.37 26.62
SC-06 1440 3650 2846 56 74.02 17.83 17.59 10.55
SC-07 3284 3939 2852 33 80.19 12.55 36.76 22.06
SC-08 3820 3597 2576 27 75.03 16.91 53.9 32.34
SC-09 1439 3855 3265 41 89.41 6.02 12.35 7.41
SC-10 2560 3890 3304 23 87.82 7.05 27.87 16.72
SC-11 5047 4216 3420 16 89.13 6.2 54.95 32.97
SC-12 3432 3942 3422 15 82.9 10.48 51.57 30.94
Datos Meteorológicos
Análisis de frecuencia y prueba de bondad de ajuste
Se realizo el análisis de frecuencia para determinar una función de distribución que represente el
comportamiento probabilístico de cada estación. El Manual de Hidrología, hidráulica y drenaje por el
MTC (2018) sugiere las siguientes distribuciones:
1. Distribución Normal
2. Distribución Log- Normal
3. Distribución Gumbel
773 | P á g i n a
Parámetros de Subcuenca (SCS)
Los valores iniciales de Número de Curva (CN) se obtuvieron del mapa de CN de la Autoridad Nacional
del Agua (ANA, 2015). Los tiempos de retardo (Lag Time) y la abstracción inicial (Initial Abstraction) se
calcularon para cada subcuenca y se resumen en la Tabla 6.
Tabla 6: Valores de ingreso para método SCS Curva número y SCS hidrograma unitario
Subcuencas
Longitud
de flujo
Cota
superior
Cota
inferior
Pendiente
promedio CN
Abstracción
inicial
Tiempo de
concentración
Tiempo de
retardo
(m) (m s.n.m) (m s.n.m) (%) (mm) (min) (min)
SC-01 685 2308 1822 71 81 11.92 6.98 4.19
SC-02 1257 2642 1767 70 81 11.92 11.46 6.87
SC-03 1520 3181 2153 68 78.71 13.74 14.54 8.72
SC-04 2266 3330 2257 47 77.06 15.13 25.13 15.08
SC-05 3779 3245 1895 36 76.43 15.67 44.37 26.62
SC-06 1440 3650 2846 56 74.02 17.83 17.59 10.55
SC-07 3284 3939 2852 33 80.19 12.55 36.76 22.06
SC-08 3820 3597 2576 27 75.03 16.91 53.9 32.34
SC-09 1439 3855 3265 41 89.41 6.02 12.35 7.41
SC-10 2560 3890 3304 23 87.82 7.05 27.87 16.72
SC-11 5047 4216 3420 16 89.13 6.2 54.95 32.97
SC-12 3432 3942 3422 15 82.9 10.48 51.57 30.94
Datos Meteorológicos
Análisis de frecuencia y prueba de bondad de ajuste
Se realizo el análisis de frecuencia para determinar una función de distribución que represente el
comportamiento probabilístico de cada estación. El Manual de Hidrología, hidráulica y drenaje por el
MTC (2018) sugiere las siguientes distribuciones:
1. Distribución Normal
2. Distribución Log- Normal
3. Distribución Gumbel
Vol 6 N|1
774 | P á g i n a
4. Distribución Pearson tipo III
5. Distribución Log- Pearson tipo III
Los resultados mostraron que las estaciones Tarma, Ricrán, Huasahuasi, Comas y San Ramón se
ajustan mejor a una distribución probabilística Log Pearson Tipo III; asimismo, la estación San Eloy de
Singayac se ajusta mejor a una distribución probabilística Gumbel,
Todas las distribuciones seleccionadas se ajustaron a un nivel de significancia del 5 por ciento.
En la Tabla 7 se muestran los resultados del Test de Kolmogorov – Smirnov para cada estación
pluviométrica.
Tabla 7: Resumen del Test Kolmogorov - Smirnov para las estaciones pluviométricas
Estación Distribución Probabilística Delta Calculado
Tarma Log Pearson III 0.10
Ricran Log Pearson III 0.13
Huasahuasi Log Pearson III 0.07
Comas Log Pearson III 0.13
San Eloy de Singayac Gumbel 0.11
San Ramón Log Pearson III 0.09
Precipitaciones para diferentes periodos de retorno
Con la función de distribución de mejor ajuste a los datos de Pp. Max 24 horas de cada estación, se
procedió a determinar las precipitaciones para los diferentes periodos de retorno.
En la Tabla 8 se muestran las precipitaciones máximas en 24 horas para los periodos de retorno de 2,
5,10,25,50,100 y 200.
Tabla 8: Precipitaciones máximas para diferentes periodos de retorno (TR)
Estación Distribución
Probabilistica
Periodo de Retorno (TR)
2 5 10 25 50 100 200 500
Tarma Log Pearson III 21.9 28.1 32.0 36.8 40.2 43.6 46.9 45.4
Ricran Log Pearson III 20.3 25.0 28.2 32.1 35.0 38.0 41.0 39.8
Huasahuasi Log Pearson III 23.8 27.9 30.5 33.9 36.4 39.0 41.6 45.1
Comas Log Pearson III 24.5 30.9 36.8 46.3 55.0 65.5 77.9 98.0
San Eloy
de
Singayac
Gumbel 68.5 92.8 108.9 129.3 144.4 159.4 174.4 235.9
San Ramón Log Pearson III 72.6 91.8 104.2 119.3 130.2 140.7 150.9 145.2
774 | P á g i n a
4. Distribución Pearson tipo III
5. Distribución Log- Pearson tipo III
Los resultados mostraron que las estaciones Tarma, Ricrán, Huasahuasi, Comas y San Ramón se
ajustan mejor a una distribución probabilística Log Pearson Tipo III; asimismo, la estación San Eloy de
Singayac se ajusta mejor a una distribución probabilística Gumbel,
Todas las distribuciones seleccionadas se ajustaron a un nivel de significancia del 5 por ciento.
En la Tabla 7 se muestran los resultados del Test de Kolmogorov – Smirnov para cada estación
pluviométrica.
Tabla 7: Resumen del Test Kolmogorov - Smirnov para las estaciones pluviométricas
Estación Distribución Probabilística Delta Calculado
Tarma Log Pearson III 0.10
Ricran Log Pearson III 0.13
Huasahuasi Log Pearson III 0.07
Comas Log Pearson III 0.13
San Eloy de Singayac Gumbel 0.11
San Ramón Log Pearson III 0.09
Precipitaciones para diferentes periodos de retorno
Con la función de distribución de mejor ajuste a los datos de Pp. Max 24 horas de cada estación, se
procedió a determinar las precipitaciones para los diferentes periodos de retorno.
En la Tabla 8 se muestran las precipitaciones máximas en 24 horas para los periodos de retorno de 2,
5,10,25,50,100 y 200.
Tabla 8: Precipitaciones máximas para diferentes periodos de retorno (TR)
Estación Distribución
Probabilistica
Periodo de Retorno (TR)
2 5 10 25 50 100 200 500
Tarma Log Pearson III 21.9 28.1 32.0 36.8 40.2 43.6 46.9 45.4
Ricran Log Pearson III 20.3 25.0 28.2 32.1 35.0 38.0 41.0 39.8
Huasahuasi Log Pearson III 23.8 27.9 30.5 33.9 36.4 39.0 41.6 45.1
Comas Log Pearson III 24.5 30.9 36.8 46.3 55.0 65.5 77.9 98.0
San Eloy
de
Singayac
Gumbel 68.5 92.8 108.9 129.3 144.4 159.4 174.4 235.9
San Ramón Log Pearson III 72.6 91.8 104.2 119.3 130.2 140.7 150.9 145.2
Vol 6 N|1
775 | P á g i n a
Lluvias máximas
Las alturas máximas de precipitación fueron determinadas empleando el método de Dick & Peschke,
que implica descomponer los registros de precipitación máxima en un período de 24 horas para cada
intervalo de tiempo.
Intensidad de lluvia
Se calcularon las intensidades de lluvia al realizar una operación de división entre las alturas máximas
de precipitación y sus duraciones. Este procedimiento permitió obtener diferentes duraciones y
periodos de retorno. Luego, se determinó las curvas I-D-F mediante la siguiente ecuación:
𝑰 = 𝒌𝒙𝑻𝒎
𝒕𝒏
Para poder hallar los parámetros K, m y n, se realizó un análisis de regresión múltiple. En la Tabla 9
se puede apreciar los parámetros de ajuste y ecuaciones de curvas I-D-F para cada estación, y en
base a ellas se puede determinar las curvas que se muestran en las Figuras del 3 a la 8.
Tabla 9: Ecuaciones de Curvas I-D-F
Estación
Parámetros de ajuste
k m n
Tarma 228.9 0.12 0.75
Ricran 203.5 0.12 0.75
Huasahuasi 232.9 0.10 0.75
Comas 201.0 0.25 0.75
San Eloy de Singayac 682.0 0.17 0.75
San Ramón 670.6 0.12 0.75
• Tarma: 𝐼 = (228.89𝑥𝑇0.12)
𝑡0.75
• Ricran : 𝐼 = (203.5𝑥𝑇0.12)
𝑡0.75
• Huasahuasi: 𝐼 = (232.9𝑥𝑇0.10)
𝑡0.75
• Comas: 𝐼 = (201𝑥𝑇0.25)
𝑡0.75
• San Eloy de Singayac : 𝐼 = (682𝑥𝑇0.17)
𝑡0.75
• San Ramón: 𝐼 = (670.6𝑥𝑇0.12)
𝑡0.75
775 | P á g i n a
Lluvias máximas
Las alturas máximas de precipitación fueron determinadas empleando el método de Dick & Peschke,
que implica descomponer los registros de precipitación máxima en un período de 24 horas para cada
intervalo de tiempo.
Intensidad de lluvia
Se calcularon las intensidades de lluvia al realizar una operación de división entre las alturas máximas
de precipitación y sus duraciones. Este procedimiento permitió obtener diferentes duraciones y
periodos de retorno. Luego, se determinó las curvas I-D-F mediante la siguiente ecuación:
𝑰 = 𝒌𝒙𝑻𝒎
𝒕𝒏
Para poder hallar los parámetros K, m y n, se realizó un análisis de regresión múltiple. En la Tabla 9
se puede apreciar los parámetros de ajuste y ecuaciones de curvas I-D-F para cada estación, y en
base a ellas se puede determinar las curvas que se muestran en las Figuras del 3 a la 8.
Tabla 9: Ecuaciones de Curvas I-D-F
Estación
Parámetros de ajuste
k m n
Tarma 228.9 0.12 0.75
Ricran 203.5 0.12 0.75
Huasahuasi 232.9 0.10 0.75
Comas 201.0 0.25 0.75
San Eloy de Singayac 682.0 0.17 0.75
San Ramón 670.6 0.12 0.75
• Tarma: 𝐼 = (228.89𝑥𝑇0.12)
𝑡0.75
• Ricran : 𝐼 = (203.5𝑥𝑇0.12)
𝑡0.75
• Huasahuasi: 𝐼 = (232.9𝑥𝑇0.10)
𝑡0.75
• Comas: 𝐼 = (201𝑥𝑇0.25)
𝑡0.75
• San Eloy de Singayac : 𝐼 = (682𝑥𝑇0.17)
𝑡0.75
• San Ramón: 𝐼 = (670.6𝑥𝑇0.12)
𝑡0.75
Vol 6 N|1
776 | P á g i n a
Para la generación de los hietogramas de diseño, se adoptó una duración de tormenta de 24 horas,
basada en los registros de precipitación máxima diaria de las estaciones analizadas. La distribución
temporal de la precipitación se realizó mediante el Método del Bloque Alterno, empleando un intervalo
de discretización (time step) de 1 hora. Para la desagregación de la lluvia, se utilizó la metodología de
Dick & Peschke, permitiendo obtener la intensidad máxima en el bloque central de la tormenta
sintética para los períodos de retorno (TR) de 2, 5, 25, 50, 100 y 200 años.
Figura 3: Curvas IDF - Estación Tarma
Figura 4: Curvas IDF - Estación Ricrán
776 | P á g i n a
Para la generación de los hietogramas de diseño, se adoptó una duración de tormenta de 24 horas,
basada en los registros de precipitación máxima diaria de las estaciones analizadas. La distribución
temporal de la precipitación se realizó mediante el Método del Bloque Alterno, empleando un intervalo
de discretización (time step) de 1 hora. Para la desagregación de la lluvia, se utilizó la metodología de
Dick & Peschke, permitiendo obtener la intensidad máxima en el bloque central de la tormenta
sintética para los períodos de retorno (TR) de 2, 5, 25, 50, 100 y 200 años.
Figura 3: Curvas IDF - Estación Tarma
Figura 4: Curvas IDF - Estación Ricrán
Vol 6 N|1
777 | P á g i n a
Figura 5: Curvas IDF - Estación Huasahuasi
Figura 6: Curvas IDF - Estación Comas
Figura 7: Curvas IDF - Estación San Eloy de Singayac
777 | P á g i n a
Figura 5: Curvas IDF - Estación Huasahuasi
Figura 6: Curvas IDF - Estación Comas
Figura 7: Curvas IDF - Estación San Eloy de Singayac
Vol 6 N|1
778 | P á g i n a
Figura 8: Curvas IDF - Estación San Ramón
Hietograma de precipitación de diseño
Los hietogramas de precipitación de diseño se muestran desde la Figura 9 a la Figura 14. La duración
de la tormenta sintética es de 1440 minutos (24 horas), estructurada mediante el método de bloques
para los diferentes tiempos de retorno.
Figura 9: Hietogramas para diferentes TR – Estación Tarma
778 | P á g i n a
Figura 8: Curvas IDF - Estación San Ramón
Hietograma de precipitación de diseño
Los hietogramas de precipitación de diseño se muestran desde la Figura 9 a la Figura 14. La duración
de la tormenta sintética es de 1440 minutos (24 horas), estructurada mediante el método de bloques
para los diferentes tiempos de retorno.
Figura 9: Hietogramas para diferentes TR – Estación Tarma
Vol 6 N|1
779 | P á g i n a
Figura 10: Hietogramas para diferentes TR – Estación Ricran
779 | P á g i n a
Figura 10: Hietogramas para diferentes TR – Estación Ricran
Vol 6 N|1
780 | P á g i n a
Figura 11: Hietogramas para diferentes TR – Estación Huasahuasi
780 | P á g i n a
Figura 11: Hietogramas para diferentes TR – Estación Huasahuasi
Vol 6 N|1
781 | P á g i n a
Figura 12: Hietogramas para diferentes TR – Estación Comas
781 | P á g i n a
Figura 12: Hietogramas para diferentes TR – Estación Comas
Vol 6 N|1
782 | P á g i n a
Figura 13: Hietogramas para diferentes TR – Estación San Eloy de Singayac
782 | P á g i n a
Figura 13: Hietogramas para diferentes TR – Estación San Eloy de Singayac
Vol 6 N|1
783 | P á g i n a
Figura 14: Hietogramas para diferentes TR – San Ramon
La asignación espacial de la precipitación a cada una de las 12 subcuencas del modelo se realizó
mediante el método de Polígonos de Thiessen, implementado en HEC-HMS a través de la opción
"Gage Weights". (Ver Tabla 10)
Tabla 10: Influencia de las estaciones pluviométricas sobre cada subcuenca (%)
Áreas de Influencia (%)
Nombre Tarma Ricrán Huasahuasi Comas
San Eloy de
Singayac
San Ramón
SC-01 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-02 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-03 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-04 0.0 0.0 98.0 0.0 0.0 2.0
783 | P á g i n a
Figura 14: Hietogramas para diferentes TR – San Ramon
La asignación espacial de la precipitación a cada una de las 12 subcuencas del modelo se realizó
mediante el método de Polígonos de Thiessen, implementado en HEC-HMS a través de la opción
"Gage Weights". (Ver Tabla 10)
Tabla 10: Influencia de las estaciones pluviométricas sobre cada subcuenca (%)
Áreas de Influencia (%)
Nombre Tarma Ricrán Huasahuasi Comas
San Eloy de
Singayac
San Ramón
SC-01 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-02 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-03 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-04 0.0 0.0 98.0 0.0 0.0 2.0
Vol 6 N|1
784 | P á g i n a
SC-05 0.0 0.0 34.0 0.0 0.0 66.0
SC-06 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-07 0.0 0.0 79.0 0.0 21.0 0.0
SC-08 0.0 0.0 33.0 0.0 35.0 33.0
SC-09 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-10 0.0 0.0 72.0 0.0 28.0 0.0
SC-11 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-12 0.0 0.0 52.0 0.0 48.0 0.0
Calibración del Modelo
La calibración es un paso indispensable para asegurar la representatividad del modelo hidrológico. La
cuenca Yanango es no aforada, lo que significa que carece de series temporales de caudales
observados (aforos) para una calibración hidrológica convencional. (Feldman, 2000)
Ante esta limitación, se adoptó una metodología de calibración estándar para cuencas no aforadas: la
optimización del modelo contra un caudal de referencia de alta fiabilidad. Se empleó como valor
objetivo el caudal máximo para un período de retorno (TR) de 200 años 202.82 m3/s, derivado del
"Estudio Definitivo para la construcción del túnel Yanango y accesos" (MTC, 2013).
La selección de este valor objetivo se fundamenta en dos criterios:
1. Pertinencia Técnica: El estudio del MTC (2013) es el documento de ingeniería oficial para el
diseño de infraestructura en la zona, representando la estimación hidrológica extrema más
robusta disponible.
2. Sensibilidad del Parámetro: El proceso se centró en la optimización del Número de Curva (CN),
dado que este es el parámetro de mayor influencia y sensibilidad sobre el volumen de
escorrentía directa y, consecuentemente, sobre el caudal pico.
La calibración se ejecutó como un proceso iterativo utilizando las herramientas de
optimización de HEC-HMS. Se ajustaron sistemáticamente los valores de CN de las 12
subcuencas (partiendo de los valores iniciales de la Tabla 6) hasta que el caudal pico simulado
convergió con el caudal objetivo, minimizando el error porcentual.
784 | P á g i n a
SC-05 0.0 0.0 34.0 0.0 0.0 66.0
SC-06 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-07 0.0 0.0 79.0 0.0 21.0 0.0
SC-08 0.0 0.0 33.0 0.0 35.0 33.0
SC-09 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-10 0.0 0.0 72.0 0.0 28.0 0.0
SC-11 0.0 0.0 100.0 0.0 0.0 0.0
SC-12 0.0 0.0 52.0 0.0 48.0 0.0
Calibración del Modelo
La calibración es un paso indispensable para asegurar la representatividad del modelo hidrológico. La
cuenca Yanango es no aforada, lo que significa que carece de series temporales de caudales
observados (aforos) para una calibración hidrológica convencional. (Feldman, 2000)
Ante esta limitación, se adoptó una metodología de calibración estándar para cuencas no aforadas: la
optimización del modelo contra un caudal de referencia de alta fiabilidad. Se empleó como valor
objetivo el caudal máximo para un período de retorno (TR) de 200 años 202.82 m3/s, derivado del
"Estudio Definitivo para la construcción del túnel Yanango y accesos" (MTC, 2013).
La selección de este valor objetivo se fundamenta en dos criterios:
1. Pertinencia Técnica: El estudio del MTC (2013) es el documento de ingeniería oficial para el
diseño de infraestructura en la zona, representando la estimación hidrológica extrema más
robusta disponible.
2. Sensibilidad del Parámetro: El proceso se centró en la optimización del Número de Curva (CN),
dado que este es el parámetro de mayor influencia y sensibilidad sobre el volumen de
escorrentía directa y, consecuentemente, sobre el caudal pico.
La calibración se ejecutó como un proceso iterativo utilizando las herramientas de
optimización de HEC-HMS. Se ajustaron sistemáticamente los valores de CN de las 12
subcuencas (partiendo de los valores iniciales de la Tabla 6) hasta que el caudal pico simulado
convergió con el caudal objetivo, minimizando el error porcentual.
Vol 6 N|1
785 | P á g i n a
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En este apartado se exponen los hallazgos del modelamiento hidrológico. La presentación sigue un
orden lógico: primero, se demuestran los resultados de la calibración del modelo (que validan su rigor
metodológico); segundo, se presentan los caudales líquidos y sólidos simulados; y tercero, se discuten
las implicaciones de estos hallazgos, contrastándolos con la teoría y su aplicación práctica.
Resultados de la Calibración del Modelo
Este valor representó una sobreestimación del 15.22% (Tabla 11), indicando que los CN iniciales no
reflejaban adecuadamente la respuesta real de la cuenca y requerían optimización.
Tabla 11: Resultados de la Simulación Inicial vs. Calibrada (TR=200 años)
Simulación Caudal Pico Simulado (m³/s) Valor Objetivo (MTC, 2013)
(m³/s) Error Relativo (%)
Corrida Inicial (CN sin
ajustar) 233.67 202.82 15.22
Corrida Final (CN Calibrado) 202.35 202.82 0.22
Para lograr el ajuste, se optimizaron los CN en las 12 subcuencas (Tabla 12). Este ajuste modificó los
valores de CN, lo que implica que el modelo calibrado asigna una menor capacidad de infiltración y
una mayor generación de escorrentía que la estimada por los mapas base, reflejando mejor las
condiciones de Yanango.
Tabla 12: Valores de Curva Número (CN) Iniciales vs. Calibrados
Nombre CN inicial CN calibración
SC-01 81 89.1
SC-02 81 84.5
SC-03 78.71 78.56
SC-04 77.06 67.64
SC-05 76.43 48.14
SC-06 74.02 88.07
SC-07 80.19 87.82
SC-08 75.03 71.83
SC-09 89.41 77.12
SC-10 87.82 70.9
SC-11 89.13 62.52
SC-12 82.9 60.29
785 | P á g i n a
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En este apartado se exponen los hallazgos del modelamiento hidrológico. La presentación sigue un
orden lógico: primero, se demuestran los resultados de la calibración del modelo (que validan su rigor
metodológico); segundo, se presentan los caudales líquidos y sólidos simulados; y tercero, se discuten
las implicaciones de estos hallazgos, contrastándolos con la teoría y su aplicación práctica.
Resultados de la Calibración del Modelo
Este valor representó una sobreestimación del 15.22% (Tabla 11), indicando que los CN iniciales no
reflejaban adecuadamente la respuesta real de la cuenca y requerían optimización.
Tabla 11: Resultados de la Simulación Inicial vs. Calibrada (TR=200 años)
Simulación Caudal Pico Simulado (m³/s) Valor Objetivo (MTC, 2013)
(m³/s) Error Relativo (%)
Corrida Inicial (CN sin
ajustar) 233.67 202.82 15.22
Corrida Final (CN Calibrado) 202.35 202.82 0.22
Para lograr el ajuste, se optimizaron los CN en las 12 subcuencas (Tabla 12). Este ajuste modificó los
valores de CN, lo que implica que el modelo calibrado asigna una menor capacidad de infiltración y
una mayor generación de escorrentía que la estimada por los mapas base, reflejando mejor las
condiciones de Yanango.
Tabla 12: Valores de Curva Número (CN) Iniciales vs. Calibrados
Nombre CN inicial CN calibración
SC-01 81 89.1
SC-02 81 84.5
SC-03 78.71 78.56
SC-04 77.06 67.64
SC-05 76.43 48.14
SC-06 74.02 88.07
SC-07 80.19 87.82
SC-08 75.03 71.83
SC-09 89.41 77.12
SC-10 87.82 70.9
SC-11 89.13 62.52
SC-12 82.9 60.29
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786 | P á g i n a
El resultado final calibrado de 202.35 m3/s, con un error despreciable (+0.22 %), demuestra que el
modelo HEC-HMS, con los parámetros ajustados, es una representación hidrológica válida de la
cuenca Yanango para eventos extremos. (Ver Figura 12)
Figura 15: Caudal máximo para 200 años de periodo de retorno
Fuente: HEC-HMS
Caudales Líquidos y Producción de Sedimentos
Con el modelo validado, se ejecutaron las simulaciones para el rango completo de períodos de retorno.
Se presenta los hallazgos objetivos clave del estudio, mostrando los caudales máximos (flujo líquido,
Ver Tabla 13) y la producción total de sedimentos (flujo sólido, Ver Tabla 14) en el punto de salida de
la cuenca (Tramo G).
Tabla 13: Caudales Máximos (m3/s)
Nombre TR= 2 años TR= 5 años TR= 25 años TR= 50 años TR= 100 años TR= 200 años
SC-01 7.75 8.61 10.27 11.06 11.89 12.77
SC-02 8.82 9.94 12.12 13.15 14.24 15.4
SC-03 28.21 32.39 40.7 44.69 48.94 53.47
SC-04 13.66 16.17 21.33 23.89 26.67 29.67
SC-05 9.33 11.38 15.83 18.11 20.66 23.48
SC-06 23.07 26.26 32.39 35.26 38.27 41.44
SC-07 34.37 39.05 48.14 52.45 56.99 61.79
SC-08 28.13 33.88 45.77 51.65 58.04 64.94
SC-09 9.11 10.33 12.78 13.96 15.22 16.57
SC-10 13.65 15.75 20.02 22.12 24.38 26.83
SC-11 26.14 30.54 39.72 44.32 49.35 54.85
SC-12 14.19 16.78 22.22 24.97 27.97 31.26
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El resultado final calibrado de 202.35 m3/s, con un error despreciable (+0.22 %), demuestra que el
modelo HEC-HMS, con los parámetros ajustados, es una representación hidrológica válida de la
cuenca Yanango para eventos extremos. (Ver Figura 12)
Figura 15: Caudal máximo para 200 años de periodo de retorno
Fuente: HEC-HMS
Caudales Líquidos y Producción de Sedimentos
Con el modelo validado, se ejecutaron las simulaciones para el rango completo de períodos de retorno.
Se presenta los hallazgos objetivos clave del estudio, mostrando los caudales máximos (flujo líquido,
Ver Tabla 13) y la producción total de sedimentos (flujo sólido, Ver Tabla 14) en el punto de salida de
la cuenca (Tramo G).
Tabla 13: Caudales Máximos (m3/s)
Nombre TR= 2 años TR= 5 años TR= 25 años TR= 50 años TR= 100 años TR= 200 años
SC-01 7.75 8.61 10.27 11.06 11.89 12.77
SC-02 8.82 9.94 12.12 13.15 14.24 15.4
SC-03 28.21 32.39 40.7 44.69 48.94 53.47
SC-04 13.66 16.17 21.33 23.89 26.67 29.67
SC-05 9.33 11.38 15.83 18.11 20.66 23.48
SC-06 23.07 26.26 32.39 35.26 38.27 41.44
SC-07 34.37 39.05 48.14 52.45 56.99 61.79
SC-08 28.13 33.88 45.77 51.65 58.04 64.94
SC-09 9.11 10.33 12.78 13.96 15.22 16.57
SC-10 13.65 15.75 20.02 22.12 24.38 26.83
SC-11 26.14 30.54 39.72 44.32 49.35 54.85
SC-12 14.19 16.78 22.22 24.97 27.97 31.26
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Tabla 14: Producción de sedimentos (tn/ha/año)
Nombre TR= 2 años TR= 5 años TR= 25 años TR= 50 años TR= 100 años TR= 200 años
SC-01 1.47 1.67 2.09 2.29 2.5 2.73
SC-02 3.67 4.24 5.39 5.95 6.55 7.2
SC-03 9.63 11.34 14.86 16.61 18.5 20.56
SC-04 2.23 2.7 3.7 4.21 4.78 5.4
SC-05 2.89 3.6 5.19 6.02 6.97 8.05
SC-06 2.21 2.59 3.34 3.71 4.1 4.52
SC-07 2.84 3.29 4.2 4.64 5.11 5.62
SC-08 1.17 1.43 1.99 2.27 2.59 2.94
SC-09 4.42 5.12 6.57 7.28 8.07 8.91
SC-10 3.3 3.88 5.1 5.71 6.38 7.12
SC-11 2.73 3.24 4.35 4.91 5.54 6.24
SC-12 2.27 2.74 3.75 4.27 4.84 5.49
Tramo-A 46.32 46.82 47.89 48.43 49.04 49.72
Tramo-B 57.73 68.41 83.08 83.65 84.28 84.98
Tramo-C 63.44 75.06 99 112.28 124.32 135.54
Tramo-D 113.68 134.01 150.97 160.36 168.89 176.86
Tramo-E 116.59 137.38 150.15 157.21 163.63 169.65
Tramo-F 131.35 155.02 173.89 184.05 193.89 203.67
Tramo-G 136.49 160.93 181.37 192.28 202.94 213.6
La distribución espacial de la producción de sedimentos para el evento de diseño (TR=200 años) no
es homogénea. El análisis espacial revela que la producción de sedimentos se concentra críticamente
en los tramos aguas abajo. (Ver Figura 13 y Figura 14)
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Tabla 14: Producción de sedimentos (tn/ha/año)
Nombre TR= 2 años TR= 5 años TR= 25 años TR= 50 años TR= 100 años TR= 200 años
SC-01 1.47 1.67 2.09 2.29 2.5 2.73
SC-02 3.67 4.24 5.39 5.95 6.55 7.2
SC-03 9.63 11.34 14.86 16.61 18.5 20.56
SC-04 2.23 2.7 3.7 4.21 4.78 5.4
SC-05 2.89 3.6 5.19 6.02 6.97 8.05
SC-06 2.21 2.59 3.34 3.71 4.1 4.52
SC-07 2.84 3.29 4.2 4.64 5.11 5.62
SC-08 1.17 1.43 1.99 2.27 2.59 2.94
SC-09 4.42 5.12 6.57 7.28 8.07 8.91
SC-10 3.3 3.88 5.1 5.71 6.38 7.12
SC-11 2.73 3.24 4.35 4.91 5.54 6.24
SC-12 2.27 2.74 3.75 4.27 4.84 5.49
Tramo-A 46.32 46.82 47.89 48.43 49.04 49.72
Tramo-B 57.73 68.41 83.08 83.65 84.28 84.98
Tramo-C 63.44 75.06 99 112.28 124.32 135.54
Tramo-D 113.68 134.01 150.97 160.36 168.89 176.86
Tramo-E 116.59 137.38 150.15 157.21 163.63 169.65
Tramo-F 131.35 155.02 173.89 184.05 193.89 203.67
Tramo-G 136.49 160.93 181.37 192.28 202.94 213.6
La distribución espacial de la producción de sedimentos para el evento de diseño (TR=200 años) no
es homogénea. El análisis espacial revela que la producción de sedimentos se concentra críticamente
en los tramos aguas abajo. (Ver Figura 13 y Figura 14)
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788 | P á g i n a
Figura 16: Distribución espacial de Producción de Sedimentación
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Figura 16: Distribución espacial de Producción de Sedimentación
Vol 6 N|1
789 | P á g i n a
Figura 17: Distribución espacial de Producción de Sedimentación – TR 200
DISCUSIÓN
La producción de sedimentos obtenida para un periodo TR de 2 años refleja el comportamiento
promedio y la dinámica de transporte recurrente de la cuenca Yanango. Al contrastar estos resultados
con el “Atlas de producción de sedimentos del Perú: una evaluación histórica y futura con énfasis en
las cuencas de aporte de las EPS “(Sabino Rojas et al., 2021), se observa una alta correspondencia con
la caracterización regional de la cuenca del Río Perené, sistema receptor de los caudales de la zona de
estudio.
El Atlas identifica a esta región con las mayores tasas de transporte de sólidos de la vertiente oriental
debido a su dinámica hidráulica. Los resultados de este estudio ratifican esa tendencia: el modelo HEC-
HMS detecta una movilidad sustancial de sedimentos en los tramos bajos, incluso para un TR de 2
años. Esta coincidencia indica que la colmatación en sectores como el puente Yanango es un
fenómeno acumulativo recurrente, consistente con el 'transporte permanente' reportado por dicha
investigación en la selva central.
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Figura 17: Distribución espacial de Producción de Sedimentación – TR 200
DISCUSIÓN
La producción de sedimentos obtenida para un periodo TR de 2 años refleja el comportamiento
promedio y la dinámica de transporte recurrente de la cuenca Yanango. Al contrastar estos resultados
con el “Atlas de producción de sedimentos del Perú: una evaluación histórica y futura con énfasis en
las cuencas de aporte de las EPS “(Sabino Rojas et al., 2021), se observa una alta correspondencia con
la caracterización regional de la cuenca del Río Perené, sistema receptor de los caudales de la zona de
estudio.
El Atlas identifica a esta región con las mayores tasas de transporte de sólidos de la vertiente oriental
debido a su dinámica hidráulica. Los resultados de este estudio ratifican esa tendencia: el modelo HEC-
HMS detecta una movilidad sustancial de sedimentos en los tramos bajos, incluso para un TR de 2
años. Esta coincidencia indica que la colmatación en sectores como el puente Yanango es un
fenómeno acumulativo recurrente, consistente con el 'transporte permanente' reportado por dicha
investigación en la selva central.
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790 | P á g i n a
Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-11 y SC-12 producen 2.73 y 2.27 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 6.24 y 5.49
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 26.1 y 14.2 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 54.85 y 31.26 m3/s de caudal máximo.
Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-09 y SC-10 producen 4.42 y 3.30 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 8.91 y 7.12
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 9.11 y 13.65 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 15.57 y 26.83 m3/s de caudal máximo.
Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-07 y SC-08 producen 2.84 y 1.17 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 5.62 y 2.94
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 34.37 y 28.13 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 61.79 y 64.94 m3/s de caudal máximo.
Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-05 y SC-06 producen 2.89 y 2.21 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 8.05 y 4.52
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 9.33 y 23.07 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 23.48 y 41.44 m3/s de caudal máximo.
Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-04 y SC-03 producen 9.63 y 2.23 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 20.56 y 5.40
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 28.21 y 13.66 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 53.47 y 29.67 m3/s de caudal máximo.
Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-01 y SC-02 producen 1.47 y 3.67 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 2.73 y 7.20
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 7.75 y 8.82 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 12.77 y 15.40 m3/s de caudal máximo.
• En el Tramo A se obtuvo una producción de sedimentos de 46.32 tn/ha/año para un TR de 2
años, mientras que para un TR de 200 años produce 49.72 tn/ha/año de sedimentos.
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Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-11 y SC-12 producen 2.73 y 2.27 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 6.24 y 5.49
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 26.1 y 14.2 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 54.85 y 31.26 m3/s de caudal máximo.
Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-09 y SC-10 producen 4.42 y 3.30 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 8.91 y 7.12
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 9.11 y 13.65 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 15.57 y 26.83 m3/s de caudal máximo.
Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-07 y SC-08 producen 2.84 y 1.17 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 5.62 y 2.94
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 34.37 y 28.13 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 61.79 y 64.94 m3/s de caudal máximo.
Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-05 y SC-06 producen 2.89 y 2.21 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 8.05 y 4.52
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 9.33 y 23.07 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 23.48 y 41.44 m3/s de caudal máximo.
Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-04 y SC-03 producen 9.63 y 2.23 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 20.56 y 5.40
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 28.21 y 13.66 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 53.47 y 29.67 m3/s de caudal máximo.
Las subcuencas aguas arriba correspondientes a SC-01 y SC-02 producen 1.47 y 3.67 tn/ha/año de
sedimentos para un TR de 2 años, mientras que para un TR de 200 años producen 2.73 y 7.20
tn/ha/año de sedimentos. El caudal máximo que presentan es de 7.75 y 8.82 m3/s respectivamente
para un TR de 2 años, para un TR de 200 años producen 12.77 y 15.40 m3/s de caudal máximo.
• En el Tramo A se obtuvo una producción de sedimentos de 46.32 tn/ha/año para un TR de 2
años, mientras que para un TR de 200 años produce 49.72 tn/ha/año de sedimentos.
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• En el Tramo B se obtuvo una producción de sedimentos de 57.73 tn/ha/año para un TR de 2
años, mientras que para un TR de 200 años produce 84.98 tn/ha/año de sedimentos.
• En el Tramo C se obtuvo una producción de sedimentos de 63.44 tn/ha/año para un TR de 2
años, mientras que para un TR de 200 años produce 135.54 tn/ha/año de sedimentos.
• En el Tramo D se obtuvo una producción de sedimentos de 113.68 tn/ha/año para un TR de
2 años, mientras que para un TR de 200 años produce 176.86 tn/ha/año de sedimentos.
• En el Tramo F se obtuvo una producción de sedimentos de 131.35 tn/ha/año para un TR de
2 años, mientras que para un TR de 200 años produce 203.67 tn/ha/año de sedimentos.
• En el Tramo G se obtuvo una producción de sedimentos de 136.49 tn/ha/año para un TR de
2 años, mientras que para un TR de 200 años produce 213.60 tn/ha/año de sedimentos.
CONCLUSIONES
Los valores obtenidos para un TR de 2 años guardan consistencia con los rangos establecidos para la
unidad hidrográfica analizada en el “Atlas de producción de sedimentos del Perú: una evaluación
histórica y futura con énfasis en las cuencas de aporte de las EPS “(Sabino Rojas et al., 2021). La
capacidad del modelo para replicar la dinámica mediante el método de Toffaleti valida la simulación,
evidenciando que la producción de sedimentos en Yanango es una condición intrínseca y recurrente
del sistema.
Las subcuencas estudiadas muestran una notable variabilidad en la producción de sedimentos y los
caudales máximos en función del tiempo de retorno (TR). Para un TR de 2 años, la producción de
sedimentos varía entre 1.17 y 9.63 tn/ha/año, mientras que, para un TR de 200 años, esta variabilidad
se extiende de 2.73 a 20.56 tn/ha/año. Los caudales máximos también presentan diferencias
significativas, con valores que oscilan entre 7.75 y 34.37 m³/s para un TR de 2 años, y entre 12.77 y
64.94 m³/s para un TR de 200 años.
La evaluación con un TR de 200 años ha permitido entender la dinámica de la cuenca durante eventos
extremos. Las subcuencas presentan un aumento significativo en la producción de sedimentos y los
caudales máximos, lo que indica que eventos menos frecuentes, pero más severos tienen un impacto
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• En el Tramo B se obtuvo una producción de sedimentos de 57.73 tn/ha/año para un TR de 2
años, mientras que para un TR de 200 años produce 84.98 tn/ha/año de sedimentos.
• En el Tramo C se obtuvo una producción de sedimentos de 63.44 tn/ha/año para un TR de 2
años, mientras que para un TR de 200 años produce 135.54 tn/ha/año de sedimentos.
• En el Tramo D se obtuvo una producción de sedimentos de 113.68 tn/ha/año para un TR de
2 años, mientras que para un TR de 200 años produce 176.86 tn/ha/año de sedimentos.
• En el Tramo F se obtuvo una producción de sedimentos de 131.35 tn/ha/año para un TR de
2 años, mientras que para un TR de 200 años produce 203.67 tn/ha/año de sedimentos.
• En el Tramo G se obtuvo una producción de sedimentos de 136.49 tn/ha/año para un TR de
2 años, mientras que para un TR de 200 años produce 213.60 tn/ha/año de sedimentos.
CONCLUSIONES
Los valores obtenidos para un TR de 2 años guardan consistencia con los rangos establecidos para la
unidad hidrográfica analizada en el “Atlas de producción de sedimentos del Perú: una evaluación
histórica y futura con énfasis en las cuencas de aporte de las EPS “(Sabino Rojas et al., 2021). La
capacidad del modelo para replicar la dinámica mediante el método de Toffaleti valida la simulación,
evidenciando que la producción de sedimentos en Yanango es una condición intrínseca y recurrente
del sistema.
Las subcuencas estudiadas muestran una notable variabilidad en la producción de sedimentos y los
caudales máximos en función del tiempo de retorno (TR). Para un TR de 2 años, la producción de
sedimentos varía entre 1.17 y 9.63 tn/ha/año, mientras que, para un TR de 200 años, esta variabilidad
se extiende de 2.73 a 20.56 tn/ha/año. Los caudales máximos también presentan diferencias
significativas, con valores que oscilan entre 7.75 y 34.37 m³/s para un TR de 2 años, y entre 12.77 y
64.94 m³/s para un TR de 200 años.
La evaluación con un TR de 200 años ha permitido entender la dinámica de la cuenca durante eventos
extremos. Las subcuencas presentan un aumento significativo en la producción de sedimentos y los
caudales máximos, lo que indica que eventos menos frecuentes, pero más severos tienen un impacto
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792 | P á g i n a
sustancial en la erosión y sedimentación. Por ejemplo, los tramos D, F y G presentan las mayores
producciones de sedimentos para un TR de 200 años, alcanzando 176.86, 203.67 y 213.60 tn/ha/año
respectivamente.
Los tramos aguas abajo (A, B, C, D, F y G) presentan una tendencia creciente en la producción de
sedimentos con el aumento del tiempo de retorno. En particular, los tramos D, F y G exhiben los
valores más altos de producción de sedimentos para un TR de 200 años, lo que sugiere un mayor
riesgo de erosión y sedimentación en estas áreas durante eventos extremos.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ANA (Autoridad Nacional del Agua). (2015). Generación del Mapa Temático de Curva Número (CN).
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sustancial en la erosión y sedimentación. Por ejemplo, los tramos D, F y G presentan las mayores
producciones de sedimentos para un TR de 200 años, alcanzando 176.86, 203.67 y 213.60 tn/ha/año
respectivamente.
Los tramos aguas abajo (A, B, C, D, F y G) presentan una tendencia creciente en la producción de
sedimentos con el aumento del tiempo de retorno. En particular, los tramos D, F y G exhiben los
valores más altos de producción de sedimentos para un TR de 200 años, lo que sugiere un mayor
riesgo de erosión y sedimentación en estas áreas durante eventos extremos.
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