Comportamiento de las máximas avenidas y las posibles áreas de inundación producidas en la Quebrada Cruz Blanca para la zona urbana del distrito de Cajamarca, 2016

Abstract

RESUMEN Hace algún tiempo, Cajamarca ha sido partícipe de ser una de las ciudades con peligro de inundaciones; por lo general no por avenidas, pero sí por la cantidad de lluvia o precipitación, que se tiene en los meses de Diciembre a Marzo, con o sin presencia del fenómeno del Niño. Algunos autores, mencionan que los daños y pérdidas que se producen por inundaciones, son por la desigualdad y pobreza en nuestro medio, ya que no cuentan con estructuras adecuadas para responder ante climas extremos. Al año 2016, Cajamarca es catalogada, como la primera región del Perú en porcentaje de pobreza, con un intervalo del 15.1% al 23.3% e índice de confiabilidad al 95%, según el Instituto nacional de estadística e informática. Los estudios realizados en toda la región se dice que el 3.22%, son de inundaciones, según el libro de Riesgo geológico en Cajamarca. La presente tesis, permite dotar de mapas de inundación de la quebrada Cruz Blanca de la ciudad de Cajamarca, permitiendo así, determinar el comportamiento de las máximas avenidas y las posibles áreas de inundación que se produzcan, permitiendo encontrar una relación entre las variables, para posibles proyectos con diferentes tiempos de retorno. Para ello, se describe los procesos de 3 fases, como son: la fase de evaluación social, fase de obtención de parámetros morfológicos y por último la fase de modulación de datos obtenidos, éste último hará uso del programa HEC – RAS (Hydrologic Engineering Center – River Analysis System), para ello es imprescindible, contar con diferentes formatos, los mismos que fueron necesarios para la obtención de resultados. El tipo de investigación de esta tesis, es una investigación aplicada, no experimental correlacional. Concluida la investigación, se llegó a elaborar los mapas de inundación, que produciría la quebrada Cruz Blanca en Cajamarca, para diferentes tiempos de retorno de 5, 10, 15, 20, 25, 50, 150 y 200 años, asimismo, poder encontrar la relación entre las máximas avenidas y las áreas de inundación, concluyéndose que, dicha relación se ajusta mejor a una gráfica con una función polinómica, en la cual se puede determinar el incremento de ambas variables.

ABSTRACT Some time ago Cajamarca has been involved in cities flood hazard, usually not avenues but by the amount of rain or precipitation that is in the months of December to March, if there were no El Niño. Some authors mention that damage and losses caused by floods are inequality and poverty in our midst, because they do not have adequate structures to respond to extreme climates. By 2016 Cajamarca is listed as the first region of Peru in poverty rate in the range of 15.1% to 23.3% as a percentage of reliability at 95% according to the Instituto Nacional de Estadística e Informática, and according to research conducted throughout the region is said that 3.22% are flooding according to the book of Riesgo geológico en Cajamarca. This thesis can provide flood maps of the gorge Cruz Blanca city of Cajamarca, allowing determine the behavior of the maximum flood and potential areas of flooding to occur, allowing to find a relationship between the variables for possible projects different return times. For this processes three phases is described as are the phase social evaluation phase obtaining morphological parameters, and finally the phase modulation data which will use the HEC - RAS (Hydrologic Engineering Center - River Analysis System), it is essential to make use of different formats, which were necessary to obtain results. The research of this thesis is a descriptive nonexperimental applied research. The investigation came to provide themselves with the flood maps for Cajamarca Gulch Cruz Blanca for return times of 5, 10, 15, 20, 25, 50, 150 and 200 years in order to find the relationship between the maximum flood and inundation areas, concluding that such a relationship can be graphed by a polynomial function which can determine the increase of both variables.