Evaluación hidrológica de la cuenca del rio jipijapa mediante método racional y el método scs-cn.

Resumen

La caracterización hidrológica de cuencas urbanas y rurales constituye un componente esencial para la gestión del riesgo asociado a inundaciones y para el adecuado planeamiento de obras hidráulicas. En este estudio se analiza la respuesta hidrológica de la cuenca del río Jipijapa, ubicada en el suroeste de Ecuador, mediante la aplicación de dos metodologías ampliamente utilizadas en la estimación de caudales de escorrentía: el Método Racional y el Método SCS-CN. Para este propósito, se delimitaron las subcuencas principales y se determinaron parámetros morfométricos clave, tales como el área de drenaje, la pendiente media, los tipos de uso y cobertura del suelo, así como las características hidrológicas asociadas al tipo de suelo y su capacidad de infiltración. Estos elementos permitieron describir de manera integral las propiedades físicas y funcionales de la cuenca del río Jipijapa.

Posteriormente, se calcularon los caudales máximos para distintos periodos de retorno, lo que permitió evaluar las diferencias en el comportamiento de ambas metodologías. Los resultados evidencian variaciones significativas, destacando que el Método SCS-CN tiende a proporcionar estimaciones más representativas para cuencas con alta variabilidad en infiltración y heterogeneidad en la cobertura del suelo. Esta metodología muestra mayor sensibilidad ante las condiciones hidrológicas reales de la subcuenca, lo que se traduce en valores de caudal más coherentes con la dinámica del sistema hídrico.

El estudio concluye que la aplicación complementaria de ambos métodos mejora la interpretación del comportamiento hidrológico y contribuye a evaluar la magnitud de los caudales con mayor fiabilidad. Para proyectos de ingeniería y gestión de riesgos se recomienda priorizar el uso del Método SCS-CN, así como reforzar los análisis mediante herramientas de modelación hidrológica como HEC-HMS y HEC-RAS y con series históricas de aforos que permitan una calibración más robusta de los modelos aplicados.