Predicción de la resistencia al flujo en ríos de montaña



Document title: Predicción de la resistencia al flujo en ríos de montaña
Journal: Ingeniería hidráulica en México
Database: PERIÓDICA
System number: 000316446
ISSN: 0186-4076
Authors: 1

2
Institutions: 1Universidad de Lleida, Departamento de Ingeniería Agroforestal, Lleida. España
2Universidad de Lleida, Departamento de Matemática, Lleida. España
Year:
Season: Jul-Sep
Volumen: 23
Number: 3
Pages: 65-76
Country: México
Language: Español
Document type: Artículo
Approach: Experimental
Spanish abstract Se han calibrado, validado y comparado tres modelos de resistencia al flujo de contorno granular: un modelo potencial y otros dos modelos desarrollados para condiciones de alta rugosidad relativa (uno basado en una modificación de la ley logarítmica de Prandtl-von Karman y otro fundamentado en un perfil de velocidad configurado en dos zonas: una uniforme en las proximidades de los elementos de rugosidad y otra superior que sigue una distribución logarítmica). Se ha empleado para ello un numeroso conjunto de 1 533 datos tomados en ríos y en canales de laboratorio, representativo de un amplio intervalo hidráulico y geomorfológico en el ámbito de ríos de grava y de montaña. Han resultado preferibles las ecuaciones ajustadas con los percentiles granulométricos mayores (d90 o d84) que las ajustadas con el diámetro mediano (d50), debido a la mayor capacidad explicativa alcanzada dado un modelo, la menor diferencia en la bondad de ajuste entre los diferentes modelos y la menor influencia del origen de los datos (río o canal de laboratorio). Las ecuaciones ajustadas de acuerdo con los modelos en donde se contemplan condiciones de alta rugosidad relativa presentan predicciones similares, exceptuando el intervalo macrorrugoso (y/d90 < 1), en el que es preferible la correspondiente al modelo fundamentado en el perfil de velocidad configurado en dos zonas. Se recomienda restringir la aplicación de la ecuación ajustada con arreglo a la ley potencial al intervalo de y/d90 comprendido entre uno y veinte, puesto que fuera de dicho intervalo tiende a infraestimar notablemente la resistencia al flujo
English abstract Three models of flow resistance for granular boundary have been calibrated, validated, and compared, these being the power law and two other models developed for large-scale roughness conditions (one based on a modification of the Prandtl-von Karman logarithmic law and another one based on a velocity profile split into two zones [a uniform one in the proximity of the roughness elements and another one situated above the former that follows a logarithmic distribution]). A large set (N = 1,533) of data taken from rivers and flumes was used, representative of a wide hydraulic and geomorphologic range in the field of gravel-bed rivers and mountain streams. The equations fitted to the coarser percentiles (d90 or d84) were preferable to those fitted to the median diameter (d50). This was because the higher the explanatory power reached by a given model, the lesser the difference in the goodness-of-fit between the different models and the lower the influence of the origin of the data (river or flume). The equations fitted in accordance with the models that envisage large-scale roughness conditions give similar predictions, with the exception of the interval of highest roughness (y/d90 < 1) in which the equation corresponding to the model based on the velocity profile configured into two zones is preferable. It is recommended to restrict the application of the equation fitted in accordance with the power law to the y/d90 interval between 1 and 20, since outside of this interval, it tends to underestimate the flow resistance notably
Disciplines: Geociencias,
Ingeniería
Keyword: Hidrología,
Ingeniería hidráulica,
Ríos,
Ríos de grava,
Ríos de montaña,
Hidráulica fluvial,
Resistencia al flujo,
Coeficiente de resistencia
Keyword: Earth sciences,
Engineering,
Hydrology,
Hydraulic engineering,
Rivers,
Gravel-bed rivers,
Mountain streams,
Fluvial hydraulics,
Flow resistance,
Resistance coefficient
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