Figura ccc: Modelo físico a escala 1:50 de la zona de estudio, Río, Blanco, Chaitén.
Figura 4: Modelo físico a escala 1:50 de la zona de estudio, Río, Blanco, Chaitén.
Importancia del uso de modelos físicos
Debido al evidente cambio climático actual, se ha observado un aumento de factores naturales que pueden desencadenar futuros eventos peligrosos tales como inundaciones fluviales (Wright et al, 2012).
Es importante el uso de modelos físicos, puesto que permiten simular procesos hidrodinámicos y estudiar los aspectos físicos involucrados en éstos. La comprensión del comportamiento de sistemas fluviales, nos ayudaría a prever futuros eventos desastrosos, con la intención de reducir daños económicos en infraestructura y principalmente en vidas humanas (Mazzorana et al., 2018), aportando así a la mitigación de riesgo asociado a peligros inminentes.
Para estudiar el comportamiento hidrodinámico de un segmento del Río Blanco-Chaitén, se construyó una maqueta a escala 1:50 que reproduce fielmente el sistema fluvial y las estructuras hidráulicas. (Ver figura 3 correspondiente un plano guía realizado antes de la construcción de la maqueta; Ver figura 4 correspondiente a la maqueta ya construida). Esta maqueta permite recrear diferentes escenarios y simular las crecidas del río bajo distintas condiciones de contorno. Para así comprender, evaluar e informar a quienes toman decisiones sobre distintas disciplinas, como biológicas, ambientales y hasta ingeniería de infraestructuras. Pero, ¿cómo logramos esto?
Figura 3: Imagen esquemática del modelo físico visto desde arriba. Las líneas negras delimitan las tres placas de la base de madera, las líneas segmentadas rojas representan los bordes del corredor fluvial y donde irá ubicado el enrocado, el polígono marrón representa el puente El Blanco ubicada en la placa intermedia que estará cubierto por lecho móvil.
Los modelos a escala con semejanza dinámica son una herramienta esencial en el estudio del comportamiento hidrodinámico de los ríos como Río Blanco en Chaitén. Permiten comprender, predecir y evaluar los efectos de diferentes escenarios y cambios en el sistema hidráulico, así como optimizar el diseño de estructuras y validar modelos numéricos utilizados en estudios hidrológicos. Su aplicación adecuada y rigurosa contribuye a una mejor gestión y planificación de los recursos hídricos en la cuenca.
Las principales razones que destacan la importancia de utilizar modelos a escala:
Comprensión del comportamiento hidrodinámico: Los modelos a escala permiten estudiar cómo fluye el agua en la cuenca del Río Blanco y cómo interactúa con diferentes elementos, como puentes y enrocados. A través de la observación de los patrones de flujo y de la distribución de las fuerzas hidráulicas, se puede comprender mejor el comportamiento del sistema y predecir posibles efectos, como inundaciones o erosión.
Evaluación de impactos y riesgos: Los modelos a escala proporcionan una herramienta valiosa para evaluar los impactos de diferentes escenarios de cambios en el uso del suelo, variaciones climáticas o construcción de infraestructuras. Estos modelos permiten simular y analizar el comportamiento del sistema en condiciones futuras y evaluar posibles riesgos asociados, como el aumento de la erosión, la modificación del régimen de caudales o el impacto en la calidad del agua.
Diseño y optimización de estructuras hidráulicas: Los modelos a escala son fundamentales en el diseño y optimización de estructuras hidráulicas, como puentes y enrocados, presentes en la cuenca del Río Blanco. Estos modelos permiten evaluar la eficacia de diferentes diseños, dimensiones y ubicaciones de las estructuras, así como analizar su impacto en el flujo del agua y en la reducción de posibles daños.
Validación de modelos numéricos: Los modelos a escala proporcionan datos y resultados experimentales que son fundamentales para la validación y calibración de modelos numéricos utilizados en estudios hidrológicos y de ingeniería.
Estos modelos numéricos se basan en ecuaciones matemáticas y suposiciones simplificadas, y la comparación con los resultados de los modelos a escala permite evaluar su precisión y confiabilidad.
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