Modelo de estimación del coeficiente de rugosidad de manning en función de la granulometría en el río santa, sector Recuay – Carhuaz - Ancash, 2019

Abstract

El objetivo del presente trabajo de investigación fue obtener un modelo para estimar el coeficiente de rugosidad de Manning en función de la granulometría en el río Santa, sector Recuay – Carhuaz. El estudio es de tipo aplicada, descriptiva, correlacional, transversal y no experimental. Para la estimación del coeficiente de rugosidad se realizó mediante los métodos: medición de velocidades, ecuación de Manning y Cowan, omitiendo el método de la medición de rugosidad que no establece directamente el valor de n, los mismos que nos arrojan un coeficiente de rugosidad promedio de 0.040 en el sector de estudio. Para la caracterización de los diámetros efectivos d10, d30, d50, d60, d84 y d90 del material de río, se realizó mediante el análisis granulométrico. Posteriormente se realizó el análisis de los datos utilizando el análisis estadístico de regresión lineal simple y no lineal entre las dos variables, para cada método de estimación y por cada diámetro efectivo con la prueba estadística de t de student. Para definir el modelo más adecuado se validó contrastando los n de los modelos obtenidos por cada método de estimación incluyéndose el método de medición de rugosidad, con los valores de n obtenidos por el método de la ecuación de Manning. Finalmente se presenta como resultado el modelo Potencial, tal que dicho modelo posee mayor coeficiente de determinación (R2 = 0.956) entre los demás modelos, y cuya ecuación viene a ser: 𝑛 = 0.0429(𝑑10)0.1371, donde n es el coeficiente de rugosidad de Manning y d10 es el diámetro efectivo del lecho del río (mm), tal que el 10% del material en peso es menor. La estimación del coeficiente de rugosidad con el modelo nos arroja un npromedio = 0.043 a lo largo del sector de estudio, que es igual al promedio estimado por la ecuación de Manning, y que además es próximo al coeficiente de rugosidad media estimado por los métodos de estimación