(1)Instituto Venezolano de Investigaciones Científicas. Centro de Oceanología y Estudios Antárticos.
(2)Universidad Pedagógica Experimental Libertador.

Instituto Pedagógico de Caracas. Centro de Investigación “Estudios del Medio Físico Venezolano”

RESUMEN

La planicie de desborde del río Patanemo ubicada en el margen costero del estado Carabobo es afectada por inundaciones, por lo que es necesario desarrollar un modelaje hidrológico de escenarios de inundaciones en esta área, para identificar condiciones extremas bajo las cuales estos eventos ocurren. La metodología comprendió el análisis de datos de precipitación y láminas máximas anuales de lluvia, y la estimación de parámetros de respuesta hidrológica mediante el empleo de herramientas informáticas y modelos determinísticos. Los tiempos de concentración de las cuencas estimados  son  muy  cortos,  con  períodos  estacionarios  de  precipitación bien definidos, y caudales máximos estimados para períodos de retorno entre  2  y  100  años  desde  6,6  m 3 /s  hasta  475  m 3 /s.  La  cuenca  del  río Patanemo presenta condiciones que favorecen la génesis de crecientes en  sus  afluentes,  lo  que  debe  ser  considerado  al  momento  de  definir planes de ordenación territorial y/o de gestión local del riesgo comunitario.

Palabras clave: Modelaje hidrológico; inundaciones; planicie de desborde; Patanemo; estado Carabobo


ABSTRACT

The Patanemo River’s overflow plain located in the coastal margin of the Carabobo State is affected by floods. It is necessary to develop a hydrological modelling of flood scenaries in this area, to identify extreme conditions  under  which  these  events  occur.  The  methodology  included the  analysis  of  rainfall  data  and  maximum  annual  sheets  of  rain,  and the estimation of hydrological response’s parameters through out use of informatic tools and deterministic models. The times of concentration of the catchments estimated are very short, with stationary periods of rainfall definite well, and peak discharges estimated for return periods between 2 and 100 years from 6,6 m3/s up to 475 m3/s. The Patanemo River’s catchment presents conditions that favor the genesis of flash-floods in its tributaries, which it must be considered to define territorial management plans and / or of community risk local management.

Key words: Hydrologic modeling; floods; floodplain; Patanemo; Carabobo State.

Recibido en mayo de 2013 y publicado en septiembre 2013.

INTRODUCCIÓN

La planicie aluvial del río Patanemo ha sido escenario recurrente de inundaciones  producto  del  desbordamiento  del  río  que  lleva  su  mismo nombre.  Un  ejemplo  de  estos  eventos,  entre  los  más  recientes  de  los documentados en el registro histórico de inundaciones de dicha localidad, es el ocurrido el 10 de Marzo de 2010, donde se contabilizaron 16 familias afectadas  según  datos  de  la  Dirección  de  Protección  Civil  del  estado Carabobo.

Los  impactos  más  relevantes  de  las  inundaciones  en  la  localidad de  Patanemo,  cuya  población  ronda  los  3.500  habitantes  según  datos suministrados por la Alcaldía del Municipio Puerto Cabello (Marzo, 2011), a parte del potencial daño de viviendas y enseres, es la afectación del sector turístico. Según datos obtenidos por el Instituto Nacional de Estadística (INE), para el año 2001, cerca del 72 % de la población dependía de los ingresos  provenientes  del  sector  terciario,  que  engloba  las  actividades asociadas  al  comercio,  transporte,  educación,  hotelería,  turismo,  entre otras,  situación  que  agudiza  las  secuelas  inmediatas  a  los  eventos  de inundación, con la desestabilización del sistema económico local, por el colapso de servicios, vialidad, entre otros.

Después  de  la  tragedia  de  Vargas  en  1999,  parte  de  la  comunidad científica tomó un interés mayor por el estudio de los montos pluviométricos registrados  durante  inundaciones  (Andresse  y  Pulwarty,  2001),  de  la respuesta  hidrológica  de  las  cuencas  cuyos  ríos  fuesen  propensos  a desbordarse (Méndez, Córdoba, Cartaya y Pacheco, 2003); y zonificación de  los  movimientos  en  masa  (Cartaya,  Méndez  y  Pacheco,  2006)  por mencionar algunos autores.

Por otra parte, desde el punto de vista de investigaciones de índole internacional  desarrolladas  en  el  país,  destaca  el  estudio  sobre  el  plan básico de prevención de desastres en el Distrito Metropolitano de Caracas, desarrollado por la Agencia de Cooperación Internacional de Japón (JICA, 2003), en el cual se contempla el uso de métodos hidrológicos para la estimación  de  la  escorrentía  de  las  diferentes  cuencas  que  conforman el área de estudio, así como también los valores de caudales máximos esperados para distintos períodos de retorno. Estos antecedentes confirma la  aceptación  que  han  tenido  el  uso  de  herramientas  informáticas  y modelos predictivos, en la seno del quehacer científico, para la generación de  conocimiento  a  cerca  de  la  naturaleza  de  las  inundaciones  y  cómo éstas interactúan con el componente espacial y social.

Los  resultados  de  esta  investigación:  modelos  hidrológicos  de escenarios  de  inundaciones,  análisis  de  períodos  de  retornos,  tiempos de  concentración,  condición  hidrológica  de  la  cuenca,  entre  otros,  se consideran  insumos  fundamentales  para  la  definición  posterior  de  las zonas potencialmente inundables, en las que, con base a estos productos, se podrían coordinar planes para el uso adecuado de la cuenca, así como también de organización comunitaria para la reducción del riesgo en la localidad.

El  área  objeto  de  estudio,  está  constituida  por  la  cuenca  del  río Patanemo (figura 1), la cual, se encuentra ubicada en la Zona UTM 19N, específicamente entre las coordenadas 615000m – 621000m E; 1145900m – 1156000m N; en lo que corresponde al ramal del Sistema Orográfico Central de la Cordillera de la Costa la cual sigue una orientación cuasi franco oeste -  este, lo que la hace sensible a los vientos provenientes del norte. Según Vila (1969), las masas de aire nórdicas, relativamente de baja temperatura, que durante el verano austral son atraídas por las áreas ciclónicas sudamericanas, al dar con los primeros relieves insulares y de tierra firme, se deshacen en abundantes lluvias, (p. 195).


El  régimen  de  precipitaciones  se  caracteriza  por  ser  plurimodal, al  no  definirse  bien  sus  picos  máximos  primarios  y  secundarios;  los promedios  anuales  de  precipitación  fluctúan  entre  los  800  y  1200  mm, con temperaturas que oscilan entre los 24 ºC y los 32 ºC (MARNR, 1991).Por  otra  parte,  la  cuenca  evidencia  dos  unidades  de  relieve  bien definidas, siendo la primera de ellas del dominio montañoso con pendientes abruptas superiores a los 10 grados que ocupan más del 80% del área de la cuenca, dejando un área menor de planicie aluvial con pendientes suaves  susceptibles  a  inundaciones  violentas,  como  se  aprecia  en  la figura 2 y en el cuadro 1.


COPLANARH (1975), señala que gran proporción de los suelos de la región son Inceptisoles del sub- orden de los Tropepts, que usualmente están  caracterizados  por  desarrollo  de  estructura  y  movimiento  de carbonatos  en  el  suelo,  ocupando  las  primeras  terrazas  de  la  planicie aluvial y laderas montañosas estables. Asimismo, agrega que los suelos planos  próximos  a  la  margen  costera,  son  poco  evolucionados  por  los continuos procesos de depositación por acción fluvial, llamados Entisoles.

En  cuanto  a  los  sistemas  de  drenaje,  se  pueden  discriminan  cinco sub- sistemas de cuencas llamadas “microcuencas” que definen el área de recolección de la cuenca del río Patanemo. En el cuadro 2, se muestra el tipo de cobertura presente en cada uno de estos subsistemas, lo que
condiciona la manera como se desplaza un flujo de caudal determinado.

MÉTODO

El  modelado  hidrológico  de  toda  cuenca  o  sistema  de  drenaje  está sujeto  una  serie  de  variables  que  deben  ser  consideradas,  entre  ellas la distribución espacio – temporal de las precipitaciones y el análisis de profundidad de láminas máximas, como también el análisis morfométrico de la cuenca que por el alcance de este primer avance, no será considerado en detalle.


Distribución espacio – temporal de las precipitaciones Se  utilizó  una  serie  de  datos  no  continuos  de  precipitación  desde 1974 hasta 2005 de la estación Santa Rita (0438) cedidos por el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMEH). Fue necesario calcular datos faltantes dentro de la serie, así como también desenglobar algunos datos  utilizando  el  método  racional  propuesto  por    Guevara  (1987), expresado en la siguiente ecuación:
Donde:

A; Total de precipitación anual registrada sin los datos faltantes
B; % histórico mensual de las precipitaciones correspondientes al mes con el dato faltante.
C;  Sumatoria  de  los  %  históricos  de  precipitación  registrada correspondientes a los meses con datos faltantes del respectivo año.

Por  dato  englobado,  se  entiende  aquel  que  corresponde  al  registro de  dos  o  más  meses  agregados  a  una  solo  lectura,  reportando  así  un monto excesivo en el dato mensual. Para el “desenglobe” de los datos, se sumaron los porcentajes históricos de los meses reportados en el dato acumulado, consiguiendo de esta manera asociar dicho dato con un valor porcentual estimado. Posteriormente, se procedió a redistribuir los montos de  precipitación  acumulados  en  los  respectivos  meses  con  base  en  el porcentaje histórico mensual de cada uno de ellos.
Donde:

DE; Dato englobado
%mi; porcentaje histórico de cada mes considerado en el englobe;Sumatoria  de  los  porcentajes  históricos  de  los  meses considerados en el englobe.

Análisis de láminas máximas de profundidad

Se utilizaron los datos de láminas máximas de la estación Santa Rita (INAMEH), la cual exhibe una serie de datos no continuos en algunas series del período 1974 – 1995, a los cuales se les aplicó una prueba de datos dudosos, con el fin de definir los valores que puedan ser descartados de las series. Chow et. al. (1994), señalan como datos dudosos aquellos valores que  se  apartan  representativamente  de  la  tendencia  de  la  información y  que  afectan  de  manera  considerable  la  magnitud  de  los  parámetros estadísticos de la serie, fundamentalmente en muestras pequeñas.

Los datos suministrados por el INAMEH para la estación Santa Rita, reflejan profundidades e intensidades calculadas para 5, 10, 15, 30, 60, 120, 180, 360, 540, 720 y 1440 minutos de duración de la lluvia. En la selección  de  las  duraciones  elegibles  para  el  análisis,  se  consideraron aquellas  que  contuvieran  un  registro  de  al  menos  10  años  continuos, omitiendo  así  las  series  de  5  y  10  minutos  de  duración  de  lluvia.  Para detectar  los  datos  dudosos,  se  calcularon  los  límites  superiores  e inferiores  para  cada  una  de  las  duraciones:  15,  30,  60,  120,  180,  360,540, 720 y 1440 min de las profundidades de láminas máximas anuales de  precipitación  e  intensidades  máximas,  con  base  en  las  siguientes ecuaciones de frecuencia:
En donde:

Yh umbral superior para datos dudosos en unidades logarítmicas                                       
Yl umbral inferior para datos dudosos en unidades logarítmicas.                                           
y  media de los logaritmos de los caudales                                                                            
Sy desviación estándar de los logaritmos de los caudales                                                     
Kn valor tabulado para una muestra de tamaño N    

Chow et. al. (1994), plantean que los valores de kn se utilizan para detectar datos dudosos en nivel de significancia de 10% de información normalmente distribuidos, si los logaritmos de los valores de una muestra son  mayores que Yh , son considerados como datos dudosos altos, siendo en consecuencia, eliminados de la serie. Asimismo, si dichos valores se hayan por debajo de Yl son considerados datos dudosos bajos y de igual forma son eliminados, para posteriormente iterar el cálculo de umbrales hasta que no exista dato alguno que se encuentre fuera de los rangos calculados. Se debe tener en cuenta que los valores de Kn (cuadro 3) deben ser reconsiderados ya que los n valores de la serie pueden verse disminuidos.


Posterior  al  procesamiento  de  los  datos,  se  determinan  los  criterios para la distribución de probabilidades de ocurrencia de eventos extremos definidos para diferentes períodos de retorno. En este caso se utilizó el análisis de distribución de probabilidades de Gumbel Tipo I, el cual prevé la organización de los datos de profundidades de láminas máximas anuales en  sentido  decreciente,  asignándoles  un  peso  en  orden  ascendente iniciando con uno (1) y culminando en “n”, siendo n el número total de datos considerados en la serie. Lo que quiere decir, que a los valores más altos de láminas de profundidades les serán asignados valores bajos en el orden de n, y los valores más bajos de láminas de profundidad serán asignados a valores altos de n datos. Esto se hace con la intensión de definir cuál es la probabilidad de excedencia de un valor. Sabiendo que la probabilidad es un coeficiente con rangos entre 0 y 1, se entiende que mientras más se aproxima el  resultado a 1, es más probable que éste se vea excedido. Para ello se utilizó la siguiente fórmula:
Siendo:

P(X) >= x = Probabilidad de que un valor sea igual o mayor al esperado
m = Orden asignado a las series.
n = Total de datos.

Seguidamente, se calculó la probabilidad de no excedencia, que no es más que la diferencia entre los cocientes calculados para las probabilidades de excedencia y la unidad.

Para definir los períodos de retorno (Tr), se consideran los valores inversos  de  la  probabilidad  de  excedencia,  definida  anteriormente, quedando expresada de la siguiente forma:
Siendo:

Tr = Período de Retorno
m = Orden asignado a las series.
n = Total de datos.

Posteriormente  se  procedió  a  realizar  el  cálculo  de  la  variable reducida utilizando los valores de tiempo de retorno como se observa en
la siguiente fórmula: 

Así mismo se realizó el cálculo del factor frecuencia, el cual consiste en restar el valor de la variable reducida obtenido al valor de la media de la variable reducida de toda la serie y el resultado se divide entre la desviación estándar de la variable reducida de toda la serie:
Ktr= Factor Frecuencia   
Ytr= Variable Reducida
Str= Desviación Estándar
Ytr= Promedio de la Variable Reducida

Obteniendo de esta forma la cantidad de desviaciones estándar en que el valor extremo considerado excede a la media de la serie. Por último, se realizó el ajuste Gumbel tipo I, con el cual se estimaron los períodos de retorno para 2, 5, 10, 25, 50 y 100 años, para diversos tipos de intensidad de lluvia, a partir de la siguiente fórmula:
Donde,  se  define  el  exceso  con  respecto  al  promedio  del  valor  de lámina de profundidad para diferentes períodos de retorno, al obtener el producto del factor de frecuencia con la desviación estándar.

Posteriormente, se realizó el ajuste de los datos por medio del método propuesto por Wenzel (citado por Chow  et.  al., 1994), dedujo para algunas ciudades de  los  Estados  Unidos, algunos coeficientes para utilizarlos en una ecuación de la forma, donde I es la intensidad de lluvia de diseño, y  Td la duración, en tanto c, e y f son coeficientes que varían con el lugar y el período de retorno. Esta ecuación se aplicó a los datos obtenidos de las profundidades e intensidades para diferentes duraciones y períodos de retorno.

Ecuación de Wenzel:

Luego  de  aplicar  la  ecuación  de  Wenzel  a  las  profundidades  e intensidades se les aplico la herramienta de optimización, llamada Solver la cual es complemento de Microsoft Office Excel que permite encontrar valores  de  celdas  que  hacen  máxima  o  mínima  una  función  sujeta  a restricciones,

Modelado Hidrológico

El modelado hidrológico se realizó con ayuda del software HEC – HMS (Hydrologic  Engineering  Center  –  Hydrology  Modeling  System),  el  cual permitió simular el escurrimiento superficial de la cuenca, como producto de una precipitación, mediante la representación de sub-cuencas como un  sistema  interconectado  de  componente  hidrológicos  e  hidráulicos. (Salgado,  2005).  Este  programa  demanda  la  información  física  de  la cuenca, variables meteorológicas y especificaciones de control.

•     Modelo de la Cuenca: Según Salgado (2005), en esta etapa se definen los parámetros  y datos conectados con elementos hidrológicos, como la cuenca, sub- cuencas, uniones o confluencia de cauces, reservorios, fuentes y derivaciones, en cada uno de ellos se asignan atributos y parámetros. Para efectos de la Cuenca del río Patanemo, se consideró los  cauces  de  las  quebradas  La  Primavera  y  Santa  Rita  y  el  río Patanemo (fig 3).



Los parámetros de entrada como el área de las sub- cuencas del río Patanemo  y  las  variables  que  intervienen  en  el  cálculo  de  los  tiempos de  concentración  para  cada  una  de  ellas,  basados  en  la  ecuación  de Kirpich,  donde  L  corresponde  a  la  longitud  de  los  cauces  y  H  definida por la pendiente media del perfil longitudinal de cada cauce considerado, fueron calculados con la herramienta ArcGis 9.2 y su extensión Spatial Analyst Tools – Hydrologic.

Se  especificaron  parámetros  característicos  para  cada  sub-cuenca considerada  como  Loss  Method  y  Transform  Method,  que  definen   la perdida por infiltración y el método de transformación de la precipitación en escorrentía efectiva respectivamente. Para ambos casos, se consideró el método desarrollado por Soil Conservation Service (SCS).

•     Modelo  Meteorológico:  se  especificaron  los  componentes  de  la modelación hidrológica, estableciendo los parámetros relacionados con  los  datos  climatológicos  del  área  de  estudio,  intensidad  de  la lluvia y períodos de retorno. El programa HEC – HMS utiliza modelos meteorológicos para cada uno de los períodos de retorno definidos, a los cuales se les debe especificar los montos máximos de precipitación esperadas para las distintas intensidades.

•     Especificaciones  de  Control:  en  este  modelo,  se  definió  el  inicio y  finalización  de  la  simulación.  Este  dato  no  genera  mayores repercusiones  a  la  hora  de  realizar  la  simulación  de  los  caudales generados con la tormenta de diseño que se pueda plantear, sólo son datos de tipo temporal que el sistema requiere para iniciar y detener la simulación. Para este caso, le simulación se ejecutó durante 24 horas continuas.

Una vez introducidas las variables del modelo de la cuenca, modelo meteorológico y especificaciones de control, se procedió a la generación de la tormenta de diseño o simulación de los valores de escorrentía para cada período de retorno.

RESULTADOS

Con base en los promedios obtenidos de la serie de datos no continuos desde 1974–2005 de la estación Santa Rita, y a manera de identificar el comportamiento estacional de los montos de precipitaciones, se elaboró el gráfico 1, en el cual se puede apreciar una marcada estacionalidad de las precipitaciones, que comienzan a acentuarse desde el mes de abril, con una definida tendencia al alza hasta el mes de Julio donde se encuentra el máximo valor en los promedios históricos de precipitación de la serie.

Gráfico 1. a) Precipitación promedio mensuales de la estación Santa Rita durante el período 1974 – 2005; b) Promedio de precipitaciones anuales en Santa Rita.

En este mismo orden de ideas, se observa un ligero comportamiento bimodal, con un segundo pico máximo de precipitación para el mes de Octubre. De esta forma quedan bien definidos los períodos secos entre los meses de diciembre y marzo, con promedios de precipitación próximos a 34 mm para un total acumulado de 136 mm durante dichos meses. Por otra parte, los meses más húmedos se concentran entre abril y noviembre donde  se  obtienen  promedios  de  114  mm  durante  dicho  período, acumulando un total de 919 mm de precipitación para estos 8 meses.

En  lo  que  respecta  al  comportamiento  anual  de  las  precipitaciones registradas en la estación Santa Rita, se evidencian episodios anuales superiores a los 1200 mm de precipitación total anual, como es el caso de los años 1975,1978, 1982, 1985, 1995, 2004 y 2005, lo que corresponde  a  un  incremento  de  aproximadamente  un  20  %  sobre  el registro promedio anual de lluvias en la localidad, que es de 1055 mm.

El  gráfico  2  presenta  las  anomalias  encontradas  en  los  montos  de precipitaciones registrados para la serie de 1974 a 2005, en el se puede precisar  los  años  en  los  cuales  los  datos  pluviométricos  se  elejaron considerablemente del valor promedio calculado para dicha serie. Tal es el caso de los años 1974 y 1989, donde los registros reflejan disminusión de los valores de precipitación que rondan el 50% para el primero de los años considerados, y casi un 60% para el año 1989, donde cabe destacar el período de sequía se prolongó al menos por dos años más.


Es  importante  señalar,  que  dado  a  la  poca  disposición  de  datos pluviométricos en la cuenca objeto de estudio, resulta difícil precisar con exactitud la distribución de las precipitaciones en la zona. La localización de las estaciones climáticas en un área de estudio determinado, es de vital importancia a la hora de establecer el comportamiento de los montos pluviométricos registrados, más aún cuando se trabajan con cuencas de tipo torrencial, como es el caso de la presente investigación. 

Cálculo de los caudales pico para cada sub-cuenca

El  método  para  la  estimación  de  los  caudales  pico  para  cada  sub-cuenca del área de estudio, fue determinado por el modelo de Número de Curvatura CN, utilizado por la SCS, en atención a los parámetros descritos por Villón (2002), para la clasificación hidrológica de los suelos. Los datos obtenidos se presentan en el cuadro 4.

La  cuenca  del  Río  Patanemo,  cuenta  con  un  área  de  recolección de  54,11  Km 2 ,  de  las  cuales  84,11  %  corresponden  a  suelos  con  una clasificación hidrológica de suelos tipo B, 11,95% es de tipo D y sólo 3,93 % es de tipo C.

Para la estimación de la condición hidrológica de las sub – cuencas del área de estudio, parámetro fundamental en el análisis del potencial que posee la cobertura vegetal para favorecer o no la tasa de escurrimiento, se elaboró el cuadro 5. En general, la condición hidrológica de la cuenca
es de casi el 84 % del área de estudio lo que corresponde a una condición buena.

Tiempos de Concentración

El tiempo de concentración (Tc), se entiende como el tiempo que le toma a una gota de agua llegar a una sección hidráulica de interés. Existen muchas variables de índole físico que condicionan dicha respuesta, a la vez  que  existen  distintos  métodos  para  determinar  su  magnitud.  En  el caso  de  esta  investigación,  como  se  anunció  previamente  en  el  marco metodológico,  los  Tc  fueron  estimados  por  medio  de  la  ecuación  de Kirpich, quien define las relaciones de pendiente y longitud del cauce, de la siguiente manera:


Donde: L; se refiere a la longitud del cauce principal expresado en metros; y H se refiere a la diferencia altitudinal entre el punto más alto y el más bajo del segmento del río. En el cuadro 6, se presentan los valores de Tc calculados para cada cauce principal del río Patanemo.

En el cuadro 7, se presentan los datos organizados de las variables que requiere el programa HEC-HMS para el modelado hidrológico de la cuenca, que define los caudales calculados a partir de las profundidades de láminas máximas.

En el cuadro 8 y el gráfico 3, se muestran los caudales pico estimados con HEC-HMS, para cada sub-cuenca del área de estudio, con base en los parámetros calculados anteriormente para CN y tiempos de concentración, en  el  gráfico  3,  se  evidencia  que  el  comportamiento  de  los  montos  de caudal estimados por el programa HEC-HMS, son progresivos a medida que aumenta los períodos de retorno del evento extremo, sin embargo, cuando  se  comparan  los  valores  de  caudales  con  las  áreas  definidas para cada una de las cuencas, en el gráfico 4, se pueden apreciar ciertos factores que están condicionando dicho comportamiento.

En  el  caso  particular  de  la  sub-  cuenca,  Aguas  Arriba,  que corresponde a la naciente del río Patanemo hasta la sección hidráulica donde  confluye  con  el  río  La  Primavera,  contrasta  lo  que  comúnmente se asocia directamente por definición, “el caudal pico es proporcional al área de la cuenca” (Rivera, 2002), cuando en la evaluación de los datos presentados, no es así. Dicha diferencia se debe a que 94% de la sub-cuenca Aguas Arriba  está  cubierta  por  bosque,  lo  que  la  ubica  en  una condición hidrológica de Buena, lo que se traduce en una tasa elevada de infiltración, disminuyendo los niveles de escorrentía superficial que se convierte en menor caudal aportado.

Caso contrario se evidencia en las sub-cuencas de Patanemo medio y bajo, donde se aprecia una mayor generación de caudales con menor área  de  recolección.  Obviamente  parte  de  este  caudal  que  se  aprecia en  dichas  secciones  hidráulicas  ha  sido  aportado  por  otro  sub-sistema hídrico,  más  sin  embargo  se  debe  recordar  que  en  el  cuadro  6,  sobre Condición Hidrológica, ambas sub-cuencas presentan los porcentajes más bajos en cuanto a cobertura de bosques, lo que se traduce en superficies menos permeables con poca capacidad de absorción, mayor generación de caudal.

Al  respecto  Faustino  (citado  en  Salgado,  2005),  menciona  que cuando una cuenca posee una cobertura de bosques densos, vegetación permanente  y  un  manejo  adecuado,  los  caudales  por  lo  general  son distribuidos a lo largo de varios meses, generando hidrogramas armónicos sin picos bruscos. En cambio, cuando una cuenca carece de una buena cobertura vegetal, bosques densos y padece de un mal manejo de sus recursos,  esto  se  traduce  en  caudales  casi  instantáneos,  que  originan fuertes picos en los hidrogramas y repentinas inundaciones.

CONCLUSIONES

•     La precisión de los modelos hidrológicos obedece en gran medida al comportamiento de los datos meteorológicos y láminas máximas de precipitación, que en este caso presentaron una gran limitación, ya que no se disponía de series de datos extensas y continuas

•     La cuenca del río Patanemo, considerada como una cuenca de tipo torrencial,  concentra  la  mayor  cantidad  de  sus  afluentes  en  lo  que corresponde  a  la  cuenca  media  –  alta,  por  lo  tanto  dichos  cauces presentan pendientes de media a moderada intensidad, lo que favorece
los procesos erosivos y disminuye los tiempos de concentración de la cuenca de recepción.

•     La condición hidrológica de los suelos juega un papel fundamental en la generación de escorrentía superficial, ya que los suelos desprovistos de vegetación densa (Bosques) tienen una capacidad de absorción menor, lo que contribuye a un aporte significativo en la escorrentía superficial.

•     Los  caudales  máximos  estimados  a  través  del  HEC-HMS,  pueden ser  considerados  como  insumo  para  la  elaboración  de  modelos hidráulicos  de  inundaciones,  en  los  cuales  se  puedan  generar  las manchas  de  inundación  a  distintos  períodos  de  retorno,  pudiendo apreciar la velocidad del flujo, profundidad de las láminas de agua, comportamiento del caudal en presencia de asentamientos urbanos y de estructuras de control hidráulico. Ambos modelos son de relevante importancia  a  la  hora  de  definir  las  políticas  de  ocupación  en  una cuenca con historial de inundaciones.

REFERENCIAS

1.Agencia de Cooperación Internacional de Japón – JICA (2003)  Estudio sobre  el  Plan  básico  de  prevención  de  desastres  en  el  Distrito Metropolitano de Caracas en la República Bolivariana de Venezuela. Informe Final Principal.

2.Alcaldía del Municipio Puerto Cabello (2011). Datos de Población. Puerto Cabello: Autor.

3.Andressen, R., y Pulwarty, R. (2001). Análisis de las lluvias excepcionales causantes de la tragedia del estado Vargas, Venezuela, en Diciembre
de 1999. En Taller sobre Cambios Climáticos, Recursos Hídricos, Geo-Riesgos y Desastres Naturales: IV Simposio Internacional de Desarrollo Sustentable  (pp.  3-148  –  3-167).  Mérida,  Venezuela:  Universidad de  Los  Andes.  Disponible  en:    http://www.lmmeteoven.org/vaguada/Vargas99.pdf . Consultado: 08/06/2010

4.Cartaya,  Méndez  y  Pacheco  (2006).  Modelo  de  zonificación  de  la susceptibilidad a los procesos de remoción en masa a través de un sistema  de  información  geográfica.  Revista  Interciencia.  [Revista  en línea],  año  31,  numero  009.  Disponible:  http://redalyc.uaemex.mx/pdf/339/33912007.pdf . [Consulta: 2010, Julio 13]

5.Chow,V., Maidment, D., May, L. (1994).  Manual de Hidrología Aplicada. Santafé de Bogotá, Colombia.

6.COPLANARH (1975). Atlas inventario nacional de tierras. Caracas: Autor.

7.INE.  (2010,Noviembre  10).  Resumen  estadístico:  Censo  general  de población y vivienda, 2000 – 2015 [Datos en línea] en INE: Proyecciones de  población.  Disponible:  http://www.ine.gov.ve/demografica/salidadistribucion.asp?Tt=Cuadro229&cuadro=cuadro229   [Consulta: 2010, Noviembre 11]

8.Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología –NAMEH-(2011). Datos de Precipitación de la estación Santa Rita (Período 1947-2005). Caracas:
Autor.

9. Guevara, J. (1987). Métodos de estimación y ajuste de datos climáticos (Colección Monografías, 12). Caracas, Venezuela: Universidad Central de Venezuela, Consejo de Desarrollo Científico y Humanístico

10.MARNR (1991). Datos climáticos. Caracas: Autor

11.Méndez, W., Córdova, J., Cartaya, S., y Pacheco, H.  (2007).  Geomorfología y respuesta hidrológica de la microcuenca de drenaje de la quebrada Curucutí,  estado  Vargas,  Venezuela.    Revista  de  la  Facultad  de Ingeniería, 22 (1), 5-20.

12.Rivera, L.  (2002). Evaluación de la amenaza y vulnerabilidad a inundaciones en  la  microcuenca  La  Soledad.  Valle  de  Ángeles.  Honduras.  Tesis MSc.. CATIE. Turrialba. Costa Rica. 158 p.

13.Salgado,  R  (2005).  Análisis  integral  del  riesgo  a  deslizamientos  e inundaciones  en  la  microcuenca  del  río  Gila,  Copán,  Honduras. [Documento  en  línea].  Trabajo  de  grado  de  maestría  no  publicado. Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza. Programa
de  Educación  para  el  Desarrollo  y  la  Conservación.  Escuela  de Postgrado.  Disponible:  http://orton.catie.ac.cr/REPDOC/A0666E/A0666E.PDF   [Consulta: 2010, Julio 22]

14.Vila,  P.  (1969).  Geografía  de  Venezuela:  El  territorio  nacional  y  su ambiente físico (Tomo 1). Caracas, Venezuela: Ediciones del Ministerio de Educación.

15.Villón.  M.  (2002).  Hidrológica.  Serie  de  ingeniería  agrícola  del  Instituto  Tecnológico de Costa Rica (ITCR). Cartago. CR. 436p.