Determinación de zonas urbanas de riesgo a inundaciones empleando modelos hidrológicos e hidráulicos en la quebrada Miraflores, cantón Guano, provincia de Chimborazo”. - Gallardo Donoso. Lidia Jhoanna (2025)
La presente investigación, aborda la identificación de zonas urbanas de riesgo a inundaciones en la quebrada Miraflores, cantón Guano, provincia de Chimborazo, mediante modelos hidrológicos e hidráulicos. Esta región ha sufrido eventos de lluvias extremas, como el desastre del 11 de diciembre de 2021, evidenciando la necesidad de medidas preventivas para mitigar futuros riesgos. El estudio tiene un enfoque mixto, predominando el cuantitativo, y utiliza herramientas como HEC-HMS y HEC-RAS para modelar escenarios de inundación. Además, se integra el uso de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y software especializado, como GIS, para el análisis geomorfológico y la delimitación de la cuenca. Se recopiló información meteorológica de estaciones cercanas (San Juan, Urbina, ESPOCH y Guaslán), complementada con datos de la estación Guano y bases satelitales como NASA POWER. Estos datos se procesaron y validaron estadísticamente mediante pruebas como Kolmogórov-Smirnov. Posteriormente, se estimaron caudales de diseño para periodos de retorno de hasta 50 años y se realizaron simulaciones hidráulicas bidimensionales. Los resultados destacan que la topografía de la cuenca y la deforestación en áreas altas agravan la escorrentía, incrementando el riesgo de inundación en las zonas bajas. Los mapas de riesgo obtenidos identifican áreas críticas susceptibles a inundaciones, y se proponen estrategias de mitigación que incluyen mejoramiento mediante la reforestación. Esta investigación contribuye significativamente al análisis del riesgo de inundaciones en Guano, proporcionando herramientas técnicas para la planificación y la gestión de recursos hídricos. Además, establece una base metodológica robusta para futuros estudios en cuencas similares, destacando la relevancia de integrar tecnologías modernas y modelación avanzada para la reducción del impacto de desastres naturales.