Revisión-tesis-C/D FINAL2026-George_Cuipa_Perez_APA7arial_turniting GEORGE CUIPA PEREZ Detalles del documento Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Fecha de entrega 13 ene 2026, 22:41 GMT-5 Fecha de descarga 13 ene 2026, 22:49 GMT-5 Nombre del archivo FINAL2026-George_Cuipa_Perez_APA7arial_turniting.docx Tamaño del archivo 42.6 MB 140 páginas 21.515 palabras 117.394 caracteres Página 1 de 147 - Portada Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 1 de 147 - Portada Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 17% Similitud general El total combinado de todas las coincidencias, incluidas las fuentes superpuestas, para ca… Filtrado desde el informe Bibliografía Texto citado Coincidencias menores (menos de 8 palabras) Fuentes principales 15% Fuentes de Internet 2% Publicaciones 9% Trabajos entregados (trabajos del estudiante) Marcas de integridad N.º de alertas de integridad para revisión Los algoritmos de nuestro sistema analizan un documento en profundidad para buscar inconsistencias que permitirían distinguirlo de una entrega normal. Si advertimos algo extraño, lo marcamos como una alerta para que pueda revisarlo. Una marca de alerta no es necesariamente un indicador de problemas. Sin embargo, recomendamos que preste atención y la revise. Página 2 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 2 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Fuentes principales 15% Fuentes de Internet 2% Publicaciones 9% Trabajos entregados (trabajos del estudiante) Fuentes principales Las fuentes con el mayor número de coincidencias dentro de la entrega. Las fuentes superpuestas no se mostrarán. 1 Internet repositorio.utea.edu.pe 10% 2 Trabajos del estudiante Universidad Tecnologica de los Andes on 2025-07-31 2% 3 Trabajos del estudiante Universidad Tecnologica de los Andes on 2025-02-27 <1% 4 Trabajos del estudiante unasam on 2025-04-19 <1% 5 Trabajos del estudiante Universidad Nacional del Centro del Peru on 2019-04-14 <1% 6 Internet repositorio.unsaac.edu.pe <1% 7 Internet repositorio.unfv.edu.pe <1% 8 Trabajos del estudiante Universidad Católica de Santa María on 2023-11-21 <1% 9 Internet hdl.handle.net <1% 10 Internet repositorio.ucv.edu.pe <1% 11 Internet repositorio.upla.edu.pe <1% Página 3 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 3 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 https://repositorio.utea.edu.pe/server/api/core/bitstreams/e5620c8e-915e-4461-aabf-22a9213aca89/content https://repositorio.unsaac.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12918/8457/253T20240079_TC.pdf?isAllowed=y&sequence=1 http://repositorio.unfv.edu.pe/bitstream/handle/UNFV/5121/DELACRUZ%20MANUEL_TITULO%20PROFESIONAL_2021.pdf?isAllowed=y&sequence=1 https://hdl.handle.net/11537/33145 https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12692/157427/Salinas_RC-SD.pdf?isAllowed=y&sequence=1 http://repositorio.upla.edu.pe/bitstream/handle/UPLA/278/LOURDES%20ANDREA%20ROJAS%20MALPARTIDA.pdf?isAllowed=y&sequence=1 12 Publicación SGS DEL PERU S.A.C.. "Plan de Cierre Detallado Parcial Definitivo de los Tanques 1… <1% 13 Trabajos del estudiante Universidad Tecnologica de los Andes on 2023-11-28 <1% 14 Internet files.core.ac.uk <1% 15 Internet repositorio.unh.edu.pe <1% 16 Internet repositorio.unjbg.edu.pe <1% 17 Internet repositorio.unheval.edu.pe <1% 18 Trabajos del estudiante Universidad Tecnologica de los Andes on 2025-10-30 <1% 19 Internet apirepositorio.unh.edu.pe <1% 20 Internet www.coursehero.com <1% 21 Internet www.ptolomeo.unam.mx:8080 <1% 22 Internet www.revistareder.com <1% 23 Trabajos del estudiante Universidad Tecnologica de los Andes on 2020-01-20 <1% 24 Trabajos del estudiante Universidad Tecnologica de los Andes on 2024-12-13 <1% 25 Trabajos del estudiante Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurimac on 2024-09-09 <1% Página 4 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 4 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 https://files.core.ac.uk/download/617960060.pdf http://repositorio.unh.edu.pe/bitstream/handle/UNH/3339/TESIS-2020-ING.%20CIVIL-HUAMAN%20MARTINEZ%20Y%20TITO%20RAMOS.pdf?isAllowed=y&sequence=1 http://repositorio.unjbg.edu.pe/bitstream/handle/UNJBG/2815/624_2015_banda_flores_ma_%20fiag_ingenieria_geologia_y_geotecnia.pdf?isAllowed=y&sequence=1 https://repositorio.unheval.edu.pe/bitstream/handle/20.500.13080/8573/TIC00351S25.pdf?isAllowed=y&sequence=1 https://apirepositorio.unh.edu.pe/server/api/core/bitstreams/85a47fac-fd73-4ac4-a6d4-25eed74cafbf/content https://www.coursehero.com/es/file/109632469/A6-Ejerciciospdf/ http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/jspui/bitstream/132.248.52.100/6277/1/tesis.pdf https://www.revistareder.com/ojs/index.php/reder/article/download/187/213 26 Trabajos del estudiante Universidad Tecnologica de los Andes on 2025-02-27 <1% 27 Internet es.scribd.com <1% 28 Trabajos del estudiante Universidad Tecnologica de los Andes on 2026-01-10 <1% 29 Internet es.slideshare.net <1% 30 Trabajos del estudiante Universidad Nacional Agraria La Molina on 2025-02-10 <1% 31 Trabajos del estudiante Webster University on 2022-11-14 <1% 32 Trabajos del estudiante Universidad Anahuac México Sur on 2025-12-05 <1% 33 Trabajos del estudiante Universidad Nacional Mayor de San Marcos on 2025-08-05 <1% 34 Trabajos del estudiante Universidad de Piura on 2019-11-14 <1% 35 Trabajos del estudiante Universidad de Piura on 2020-11-09 <1% 36 Trabajos del estudiante Universidad del Rosario on 2024-12-07 <1% 37 Internet app.ingemmet.gob.pe <1% 38 Internet repositorio.unc.edu.pe <1% 39 Publicación Merelyn Valdivia-Díaz, Severin Polreich, María de los Ángeles La Torre-Cuadros, St… <1% Página 5 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 5 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 https://es.scribd.com/document/435868699/Colima https://es.slideshare.net/JHONATANPAULGUEVARAR/primer-informe-de-mecnica-de-suelos-i-unc https://app.ingemmet.gob.pe/biblioteca/pdf/TE0077.pdf https://repositorio.unc.edu.pe/bitstream/handle/20.500.14074/6135/SANTACRUZ%20CAMPOS%20JHONATAN%20ARTHUR%20-%20%e2%80%9cESTIMACI%c3%93N%20DEL%20RIESGO%20POR%20INUNDACI%c3%93N%20DEL%20R%c3%8dO.pdf?isAllowed=y&sequence=1 https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015.07.159 40 Trabajos del estudiante Universidad Católica de Santa María on 2026-01-05 <1% 41 Trabajos del estudiante Universidad Cesar Vallejo on 2018-03-20 <1% 42 Trabajos del estudiante Universidad Nacional Hermilio Valdizan on 2024-07-21 <1% 43 Trabajos del estudiante Universidad Privada del Norte on 2025-10-31 <1% 44 Trabajos del estudiante Universidad Tecnologica de los Andes on 2025-08-18 <1% 45 Internet palmira.gov.co <1% 46 Internet redi.unjbg.edu.pe <1% 47 Internet www.bvs.sa.cr <1% 48 Internet www.siapa.gob.mx <1% 49 Trabajos del estudiante Universidad Católica de Santa María on 2022-12-01 <1% 50 Trabajos del estudiante Universidad Nacional Federico Villarreal on 2024-09-23 <1% 51 Trabajos del estudiante Universidad Nacional Santiago Antunez de Mayolo on 2026-01-08 <1% 52 Trabajos del estudiante Universidad Nacional de San Cristóbal de Huamanga on 2025-10-04 <1% 53 Trabajos del estudiante Universidad Ricardo Palma on 2019-10-28 <1% Página 6 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 6 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 https://palmira.gov.co/planeacion/wp-content/uploads/pot/potmoderno/Anexo%202.4.%20Est%20basicos%20amenaza%20inundaciones%20suelo%20ubano%20y%20exp%20urb%205k.pdf http://redi.unjbg.edu.pe/bitstream/handle/UNJBG/4343/1986_2021_valdivia_guillermo_ky_fiag_ingenieria_geologica_geotecnia.pdf?isAllowed=y&sequence=1 http://www.bvs.sa.cr/html/es/comision1/CEDO/pdf/spa/doc14401/doc14401-c.pdf https://www.siapa.gob.mx/sites/default/files/doctrans/estudio_hidrologico_cuenca_atemajac.pdf 54 Trabajos del estudiante Universidad San Ignacio de Loyola on 2020-12-11 <1% 55 Internet biblioteca.usac.edu.gt <1% 56 Internet colposdigital.colpos.mx:8080 <1% 57 Internet docplayer.es <1% 58 Internet repositorio.ucss.edu.pe <1% Página 7 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 7 de 147 - Descripción general de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 http://biblioteca.usac.edu.gt/tesis/08/08_0531_MT.pdf http://colposdigital.colpos.mx:8080/jspui/bitstream/10521/3708/1/Tarango_Pasillas_S_MC_Hidrociencias_2019.pdf http://docplayer.es/14273564-Amenazas-ante-eventos-de-movimientos-en-masa-e-inundaciones-areas-criticas-y-medidas-de-mitigacion-en-la-region-apurimac.html https://repositorio.ucss.edu.pe/bitstream/handle/20.500.14095/2311/1.%20TSP_VELASQUEZ%20CAPCHA%2c%20JESUS.pdf?isAllowed=y&sequence=1 UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE LOS ANDES FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA PROFESIONAL: DE INGENIERÍA CIVIL Informe Tesis Efecto de las precipitaciones máximas en el nivel de peligro generado por flujos de detritos en la zona de Masupampa, distrito de Tapairihua, Aymaraes, 2024 Asesor: Vásquez Ramírez, Abbon Alex Autor: Cuipa Perez, George Para optar el título profesional de: Ingeniero Civil Abancay – Apurímac – Perú 2025 Portada 1 3 25 Página 8 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 8 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 ii Acta de sustentación Página 9 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 9 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 iii Reporte de similitud Página 10 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 10 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 iv Metadatos S PORTADA Datos del Autor Apellidos y nombres : Cuipa Perez George Tipo de documento de identidad : DNI Número de documento de identidad : 71737914 URL ORCID : https://orcid.org/0009-0001-8843-9290 Datos del Asesor Apellidos y nombres : Vásquez Ramírez Abbon Alex Tipo de documento de identidad : DNI Número de documento de identidad : 06532658 URL ORCID : https://orcid.org/0000-0001-7299-5367 Datos de la investigación Facultad : Ingeniería Escuela Profesional : Ingeniería Civil Línea de investigación : Gestión de la infraestructura para el desarrollo sostenible Rango de años en que realizó la investigación : Febrero 2025 – Junio 2025 Fuente de financiamiento : Autofinanciada Porcentaje de similitud : % URL OCDE : 24 Página 11 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 11 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 v Dedicatoria Esta tesis, dedico de todo corazón a mis padres; Justino Cuipa y Maria Perez, porque me mostraron la importancia del trabajo duro y la constancia, siendo los principales en la formación de mi vida profesional. A mi hermano y abuelo quienes fueron los motivadores en culminar con mi carrera profesional y por sus palabras y apoyo moral. 20 Página 12 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 12 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 vi Agradecimientos A quienes contribuyeron a hacer realidad este sueño, aquellos que durante todo el proceso caminaron a mi lado y que, con su inspiración, apoyo y fortaleza, fueron fundamentales en mi camino. Deseo expresar una mención especial a Dios, quien me ha colmado de salud y fuerza para alcanzar mis metas. Asimismo, agradezco profundamente a mi asesor Ph.D. Abbon Alex Vásquez Ramírez, por su dedicación y por brindarme la oportunidad de aprender de su experiencia. Su apoyo, comprensión y paciencia fueron fundamentales para el avance y finalización de esta tesis. 1 1 Página 13 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 13 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 vii Resumen Durante años, los movimientos de detritos en Perú, causados por lluvias intensas en diferentes zonas, han provocado deslizamientos, daños a infraestructuras y pérdida de vidas humanas, afectando la salud y generando daños económicos en todo el territorio peruano. El objetivo principal es determinar y analizar cómo las precipitaciones extremas impactan el grado de riesgo asociado a los flujos de detritos en Masupampa. Se empleó el modelo hidráulico FLO-2D para este análisis, complementándolo con datos hidrometeorológicos, geológicos y un Modelo Digital de Elevación. La determinación de las lluvias máximas en 24 horas se realizó con una distribución Log Pearson Tipo III, lo que permitió crear gráficas de Intensidad - Duración - Frecuencia y hietogramas de precipitación utilizados como parámetros de diseño en el análisis. Además, se calcularon máximos caudales líquidos tomando en cuenta un numero de curva (CN=78), para diversos períodos de retorno desde 2 hasta 1000 años, estos resultados indicaron caudales máximos provocados por estos flujos altamente concentrados, alcanzando el valor de 17.56 m³/s; áreas de amenaza hasta 49.42% con velocidades máximas hasta 8.4 m/s para CN=78. El análisis mediante la correlación de Pearson indicó una relación estadísticamente significativa entre las lluvias intensas y el riesgo en el área analizada. Además, tanto las velocidades como los caudales máximos mostraron coeficientes de correlación cercanos a uno, lo que indica una fuerte y positiva asociación. Palabras claves: flujo de detritos, precipitaciones máximas, FLO-2D, peligro, velocidad. 1 1 1 6 45 Página 14 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 14 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 viii Abstract For years, debris flows in Peru, caused by intense rainfall in different areas, have led to landslides, infrastructure damage, and loss of human lives, affecting public health and generating economic damages throughout the Peruvian territory. The main objective is to determine and analyze how extreme precipitation influences the level of danger associated with debris flows in Masupampa. To carry out this analysis, the hydraulic model FLO-2D was employed, which was enhanced with hydrometeorological data, geological information, and a Digital Elevation Model. The determination of maximum 24-hour rainfall was performed using a Log Pearson Type III distribution, facilitating the creation of Intensity- Duration-Frequency (IDF) curves and rainfall hyetographs used as design parameters in the analysis. Additionally, maximum flood discharges were calculated considering a curve number (CN=78) for various return periods ranging from 2 to 1000 years. These results indicated maximum discharges caused by these highly concentrated flows, reaching up to 17.56 m³/s; hazard areas covered up to 49.42%, with maximum velocities reaching 8.4 m/s for CN=78. The analysis using Pearson correlation demonstrated a statistically significant relationship between the most intense rainfall and the danger in the study area. Furthermore, both velocities and maximum discharges showed correlation coefficients close to one, indicating a strong and positive association. Keywords: debris flow, maximum rainfall, FLO-2D, danger, velocity. 1 2 10 Página 15 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 15 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 ix Índice General Portada .................................................................................................................... i Acta de sustentación .............................................................................................. ii Reporte de similitud ............................................................................................... iii Metadatos Complementarios ................................................................................. iv Dedicatoria ............................................................................................................. v Agradecimientos .................................................................................................... vi Resumen .............................................................................................................. vii Abstract ............................................................................................................... viii Índice General ....................................................................................................... ix Índice de tablas ..................................................................................................... xi Índice de figuras .................................................................................................. xiii Índice de anexos .................................................................................................. xv I. Introducción ................................................................................................... 16 II. Planteamiento del problema ....................................................................... 18 2.1. Descripción y formulación del problema .................................................. 18 2.2. Objetivos ................................................................................................. 21 Objetivo general ............................................................................... 21 Objetivos específicos........................................................................ 21 2.3. Justificación e importancia ...................................................................... 22 2.4. Hipótesis ................................................................................................. 22 2 Página 16 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 16 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 x 2.5. Variables ................................................................................................. 23 III. Marco Teórico ............................................................................................. 25 3.1. Antecedentes .......................................................................................... 25 3.2. Bases teóricas ........................................................................................ 32 3.3. Definición de términos ............................................................................. 44 IV. Metodología ................................................................................................ 46 4.1. Tipo y nivel de investigación ................................................................... 46 4.2. Ámbito temporal y espacial ..................................................................... 46 4.3. Población y muestra ................................................................................ 47 4.4. Instrumentos ........................................................................................... 48 4.5. Procedimientos ....................................................................................... 49 4.6. Análisis de datos ..................................................................................... 50 V. Resultados y discusión ............................................................................... 51 5.1. Resultados .............................................................................................. 51 5.2. Discusión de resultados .......................................................................... 84 5.3. Prueba de Hipótesis ................................................................................ 86 VI. Conclusiones .............................................................................................. 93 VII. Recomendaciones ...................................................................................... 95 VIII. Referencias bibliográficas ....................................................................... 97 IX. Anexos ..................................................................................................... 104 Página 17 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 17 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 xi Índice de tablas Tabla 1 Estructurado que detalla la operacionalización de variables ...............................24 Tabla 2 Propiedades de las matrices utilizadas en flujos de detritos (sólo limo y arcilla) .40 Tabla 3 Datos de esfuerzo de cedencia y viscosidad dependientes de Cv ......................40 Tabla 4 Clasificación del nivel de amenaza .....................................................................42 Tabla 5 Intensidad de inundación de agua (Water flood) .................................................44 Tabla 6 Intensidad de inundación de flujos de lodo y escombros (Mud and debris flow) .44 Tabla 7 Valores r para los distintos grados de correlación ...............................................51 Tabla 8 Precipitaciones máximas de 24 h de Masupampa ..............................................53 Tabla 9 Manejo de datos estadísticos .............................................................................55 Tabla 10 Resultados de los deltas teóricos y tabular .......................................................57 Tabla 11 Precipitación máxima para diferentes períodos de retorno con la distribución Log Pearson Tipo III ...............................................................................................................57 Tabla 12 Las precipitaciones máximas ajustadas para diversos períodos de retorno, empleando la distribución Log Pearson Tipo III................................................................58 Tabla 13 Hietogramas de precipitación conforme al Modelo de Dick - Peschke ..............60 Tabla 14 Topografía digital DEM – zona de Masupampa ................................................66 Tabla 15 Cálculo de numero de curva de Masupampa ....................................................66 Tabla 16 Valores del coeficiente de rugosidad n .............................................................68 Tabla 17 Resultados de la granulometría en la zona de Masupampa ..............................70 Tabla 18 Resultados del valor de gravedad específica ....................................................71 Tabla 19 Propiedades de las matrices de flujo de detritos (sólo limo y arcilla) de Masupampa .....................................................................................................................72 Tabla 20 Esfuerzo de cedencia y viscosidad en función de Cv de Masupampa ..............72 Tabla 21 Parámetros de resistencia para flujo laminar ....................................................73 1 2 11 16 17 40 46 49 Página 18 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 18 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 xii Tabla 22 Áreas de amenaza por flujos de detritos, para TR desde 2 a 1000 años (CN = 78) ........................................................................................................................................79 Tabla 23 Resultados de velocidades máximas (m/s) CN = 78 de Masupampa ................80 Tabla 24 Estudio comparativo sobre el impacto de las precipitaciones extremas y la magnitud del peligro asociado a flujos de detritos ............................................................84 Tabla 25 Estudio comparativo sobre el impacto de las precipitaciones extremas y la extensión de la zona de amenaza provocada por los flujos de detritos ............................84 Tabla 26 Estudio comparativo sobre el impacto de las precipitaciones extremas y la velocidad máxima inducida por flujos de detritos .............................................................85 Tabla 27 Estudio comparativo del impacto de las precipitaciones extremas y el caudal máximo producido por los flujos de detritos .....................................................................85 Tabla 28 Valores de precipitaciones máximas y área de amenaza en diferentes periodos de retorno ........................................................................................................................87 Tabla 29 Valores de precipitaciones máximas y la velocidad máxima en diferentes periodos de retorno ........................................................................................................................89 Tabla 30 Valores de precipitaciones máximas y el caudal máximo en diferentes periodos de retorno ........................................................................................................................91 1 1 1 7 30 35 Página 19 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 19 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 xiii Índice de figuras Figura 1 Ocurrencia de eventos de diseño previstas durante la vida útil .........................33 Figura 2 Gráfica de intensidad – duración – frecuencia para lluvias máximas .................35 Figura 3 Ejemplo de hietograma de diseño ....................................................................37 Figura 4 Diagrama de flujo del FLO-2D ...........................................................................39 Figura 5 Niveles de peligro de asociados a las inundaciones considerando la frecuencia y la magnitud de su intensidad ...........................................................................................42 Figura 6 Intensidad de las crecidas de detritos calculada a partir de la profundidad y la velocidad .........................................................................................................................43 Figura 7 Ubicación del estudio de Masupampa ...............................................................47 Figura 8 Histograma de precipitación zona de estudio Masupampa ................................55 Figura 9 Prueba de bondad de ajuste Smirnov- Kolmogorov ..........................................56 Figura 10 Curva Intensidad – Duración – Frecuencia ......................................................59 Figura 11 Gráfica de hietograma de precipitación T = 2 años .........................................61 Figura 12 Gráfica de hietograma de precipitación T = 5 años .........................................61 Figura 13 Gráfica de hietograma de precipitación T = 10 años .......................................62 Figura 14 Gráfica de hietograma de precipitación T = 25 años .......................................62 Figura 15 Gráfica de hietograma de precipitación T = 50 años .......................................63 Figura 16 Gráfica de hietograma de precipitación T = 100 años .....................................63 Figura 17 Gráfica de hietograma de precipitación T = 200 años .....................................64 Figura 18 Gráfica de hietograma de precipitación T = 500 años .....................................64 Figura 19 Gráfica de hietograma de precipitación T = 1000 años ...................................65 Figura 20 Datos de ingreso del trasporte de lodos y sedimentos de Masupampa ...........73 Figura 21 Grillas de 5 x 5m De Masupampa ...................................................................75 Figura 22 Hidrogramas sólidos y líquidos para diferentes TR desde 2 a 1000 años (CN=78) ........................................................................................................................................77 1 2 5 5 10 54 Página 20 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 20 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 xiv Figura 23 Mapas de Nivel de peligros para diferentes TR desde 2 a 1000 años (CN = 78) ........................................................................................................................................78 Figura 24 Velocidades máximas para TR desde 2 a 1000 años (CN=78) de Masupampa ........................................................................................................................................81 Figura 25 Hidrogramas del flujo de detritos para diferentes TR desde 2 a 1000 años (CN=78) ...........................................................................................................................83 Figura 26 Correlación lineal entre el área de amenaza (m2) y las precipitaciones máximas (mm). ...............................................................................................................................88 Figura 27 Correlación polinómica entre velocidad máxima (m/s) y precipitaciones máximas (mm) ................................................................................................................................90 Figura 28 Correlación lineal entre las precipitaciones máximas (mm) y el caudal máximo (m3/s) ...............................................................................................................................92 1 1 1 Página 21 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 21 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 xv Índice de anexos Anexo 1 Matriz de consistencia ..................................................................................... 105 Anexo 2 Matriz de operacionalización de variables ....................................................... 106 Anexo 3 Instrumento Nº 01: Precipitaciones máximas por año ..................................... 107 Anexo 4 Instrumento Nº 02: Curva Intensidad, duración y frecuencia (IDF) .................. 108 Anexo 5 Instrumento Nº 03: Hietogramas de precipitación de diseño (mm) por el método de bloque alterno – Modelo Dick Peschke ......................... Error! Bookmark not defined. Anexo 6 Instrumento Nº 04: Determinación del caudal liquido con el HEC-HMS .......... 108 Anexo 7 Parámetros y/o factores que generan el peligro .............................................. 114 Anexo 8 Solicitud de datos al SENAMHI ....................................................................... 115 Anexo 9 Respuesta del SENAMHI ................................................................................ 118 Anexo 10 Respuesta a la solicitud del Software FLO-2D .............................................. 119 Anexo 11 Evidencias fotográficas ................................................................................. 121 Anexo 12 Mecánica de suelos resultados por Lunix Ingenieros S.R.L. ......................... 125 2 2 Página 22 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 22 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 16 I. Introducción Esta investigación analiza cómo las precipitaciones los extremos afectan el riesgo relacionado con flujos de detritos en Masupampa. La tesis revela que las precipitaciones máximas tienen un impacto directo en el incremento del nivel de peligro, ya que crean condiciones favorables para la movilización de materiales sueltos y el desplazamiento de laderas. Estos movimientos, provocados por lluvias frecuentes y fuertes, se manifiestan en las partes altas, medias y bajas de las regiones de captación de agua de un sistema hidrográfico, teniendo un gran potencial destructivo. En Perú, tales eventos han provocado la pérdida de vidas humanas, daños a la salud, perjuicios en infraestructuras públicas y privadas, entre otros efectos adversos (Sánchez Meza, 2018). Por ello, es necesario adoptar medidas preventivas y administración de riesgos para proteger y resguardar a la comunidad y sus instalaciones en Masupampa. En la planificación del problema, se trató de forma integral la situación cuestión global, nacional y local, especificando la definición del problema, su justificación, metas y limitaciones que afectaron la investigación. Para el Marco Teórico; se desarrolló un sustento conceptual que recopiló información relevante sobre las variables principales: lluvias extremas y el riesgo relacionado con deslizamientos de tierra, destacando los temas más relevantes relacionados con la investigación y se incluyeron antecedentes empíricos que aportaron antecedentes y contexto a los objetivos del estudio. Respecto a la Metodología, se explicaron las hipótesis y variables involucradas, así como su operacionalización, especificando sus dimensiones e indicadores. Se definieron también la población, muestra y técnicas de muestreo, junto con los instrumentos empleadas para recopilar la información. Además, se consideraron aspectos éticos y se describieron los procedimientos para el análisis estadístico, para medir el efecto de las lluvias extremas y el riesgo causado por los flujos de detritos en Masupampa. 2 13 13 19 27 47 Página 23 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 23 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 17 Los Resultados y discusión, contienen la presentación de los datos obtenidos, acompañada de análisis estadísticos que permitieron realizar comparaciones entre los parámetros hidrológicos. Se llevaron a cabo pruebas de hipótesis y análisis de correlación entre variables para evaluar la relación entre las precipitaciones máximas y el riesgo de flujos de detritos en la localidad. Finalmente, se expusieron las conclusiones y sugerencias del estudio, junto a la bibliografía utilizada y los anexos que sustentan la investigación. 2 17 26 51 Página 24 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 24 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 18 II. Planteamiento del problema 2.1. Descripción y formulación del problema La problemática de los flujos de detritos en zonas montañosas de Italia se centró en el impacto de las precipitaciones intensas y la falta de vegetación en las pendientes. La combinación de lluvias extremas y pendientes pronunciadas en suelos con baja capacidad de retención provocó la inestabilidad del terreno, lo que aumentó el peligro de deslizamientos y flujos de sedimentos, provocó bloqueos en las rutas de comunicación, afectando la conexión y la protección de las comunidades locales, destacando la urgencia de implementar sistemas de alerta temprana y mejorar las acciones de mitigación en áreas críticas (Marchi et al., 2021). En la región montañosa de Yunnan, China, un estudio analiza cómo las condiciones meteorológicas extremas y la deforestación aceleran la incidencia de flujos de detritos, evidenciando que la pérdida de cobertura vegetal y el uso incorrecto del suelo reduce la estabilidad del terreno, lo que, en combinación con lluvias torrenciales, incrementa considerablemente la probabilidad de eventos de este tipo, estos flujos bloquean vías de comunicación y dañan infraestructuras, generando impactos negativos en las economías locales; por ello, se recomienda implementar estrategias de reforestación en áreas vulnerables y establecer barreras físicas para reducir estos riesgos y promover la resiliencia de las comunidades afectadas (J. Zhou et al., 2024). Se aborda además la problemática de los deslizamientos y corrientes de sedimentos en el río Pusmalca, en la región de Piura, Perú, donde las intensas precipitaciones y la activa geodinámica de la zona propiciaron la movilización de grandes volúmenes de material, originando flujos de detritos que descendieron por la quebrada y afectaron sus márgenes, evidenciando una dinámica geológica 10 36 Página 25 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 25 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 19 sumamente intensa que pone en riesgo tanto las infraestructuras como las comunidades cercanas (Chiroque y Núñez, 2021). La situación de la quebrada Chinchiña, en Pacsica, distrito de Apu Sahuaraura, Aymara, Apurímac presenta un nivel alto de vulnerabilidad ante flujos de detritos provocados por lluvias intensas representa un peligro importante para la infraestructura y la población local; las lluvias torrenciales, combinadas con la pendiente pronunciada y la inestabilidad del suelo en la región, favorecen la acumulación y movilización de sedimentos y rocas, incrementando la probabilidad de flujos de detritos que obstruyen rutas de transporte, afectando la movilidad y seguridad, además de generar aislamientos temporales que impactan las actividades diarias, económicas y el acceso a servicios esenciales; la carencia de infraestructura adecuada para gestionar estos eventos geodinámicos agrava el riesgo, evidenciando la necesidad de incorporar mecanismos de drenaje adecuados y acciones de reforestación en zonas susceptibles resulta fundamental para reducir el impacto de la erosión y las inundaciones como medidas preventivas para reducir la exposición y proteger a la comunidad (Villasante Escalante, 2022). Masupampa está ubicada en el distrito de Tapairihua, Aymaraes, enfrenta de manera recurrente eventos de flujo de detritos que amenazan la infraestructura vial que conecta Santa Rosa con Antabamba, situación agravada por las intensas precipitaciones continuas, la pronunciada pendiente del terreno, la inestabilidad de los suelos y la escasa vegetación en determinadas áreas, factores que facilitan el desplazamiento de material hacia las vías, obstruyendo las rutas de comunicación, dificultando el acceso a recursos básicos y servicios de emergencia, y afectando tanto la movilidad como la economía local, además de incrementar la vulnerabilidad de la comunidad ante escenarios de emergencia; por ello, resulta urgente realizar una evaluación integral del riesgo de obstrucción vial para implementar medidas de 1 50 Página 26 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 26 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 20 mitigación que aseguren la continuidad de la conectividad vial y protejan a los habitantes frente a posibles incidentes relacionados a flujo de detritos (Municipalidad Distrital de Tapairihua, 2017). Se tiene hechos, donde “El 23 de abril de 2019, alrededor de las 11:00 horas, debido a intensas lluvias, se registró un huaico que afectó la ruta de acceso en Masupampa, distrito de Tapairihua, provincia de Aymaraes (COEN, 2019, p. 1). Se manifiesta también que la “Quebrada Masupampa a 20 kilómetros de Santa Rosa, en camino hacia Antabamba. Los huaycos inundan el río que lleva ese nombre” (Programa de Adaptación al Cambio Climático PACC- Perú, 2012, p. 91). Asi mismo, el “14 de enero de 2024, a las 17:30 horas, se “registró un huaico que causó daños a la infraestructura de transporte (vía Santa Rosa - Antabamba), localidad de Masopampa, distrito de Tapairihua, provincia de Aymaraes” (INDECI- COEN, 2024, p. 1). Tras identificar la problemática relacionada con los flujos de detritos en la localidad de Masupampa, situada en el distrito de Tapairihua, Aymaraes, esta investigación se orienta a examinar la correlación existente entre la cantidad máxima de lluvia registrada y el nivel de riesgo relacionado a estos flujos representan, específicamente en cuanto a la obstrucción vial en la zona, considerando los factores geográficos y ambientales que influyen en su ocurrencia. Asimismo, se examina cómo factores como la pendiente del terreno, las cualidades del suelo y la cantidad de lluvias influyen la susceptibilidad a estos fenómenos, elementos clave para entender la dinámica de los deslizamientos en esta área vulnerable. La proyección del estudio busca que, mediante la identificación y análisis de estos factores, se puedan diseñar medidas preventivas, como sistemas de drenaje y barreras físicas, que reduzcan el riesgo de obstrucción vial y fortalezcan la seguridad en la infraestructura vial de Masupampa. La investigación se apoya en metodologías de análisis geoespacial y 39 43 Página 27 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 27 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 21 modelamiento numérico, con el propósito de ofrecer soluciones que garanticen la durabilidad y operatividad de las rutas de comunicación en zonas propensas a desastres naturales en el lugar de estudio. Considerando la problemática específica de la región previamente expuesta, esta tesis su principal objetivo es establecer la conexión entre las lluvias máximas y el riesgo de flujos de detritos en Masupampa. Por lo tanto, se presentan las siguientes preguntas: Problema general ¿Cuál es la correlación existente entre las precipitaciones máximas y el nivel de peligro que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024? Problemas específicos  ¿Cuál es la correlación existente entre las precipitaciones máximas y el área de amenaza que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024?  ¿Cuál es la correlación existente entre las precipitaciones máximas y la velocidad máxima que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024?  ¿Cuál es la correlación existente entre las precipitaciones máximas y el caudal máximo que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024? 2.2. Objetivos Objetivo general Evaluar la correlación existente entre las precipitaciones máximas y el nivel de peligro que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024. Objetivos específicos  Establecer la correlación existente entre las precipitaciones máximas y el área de amenaza que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024.  Identificar la correlación existente entre las precipitaciones máximas y la velocidad máxima que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024. Página 28 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 28 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 22  Determinar la correlación existente entre las precipitaciones máximas y el caudal máximo que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024. 2.3. Justificación e importancia Esta tesis se basa socialmente en su impacto en la seguridad y bienestar de los habitantes de Masupampa y usuarios de carreteras en Tapairihua, protegiendo la movilidad y evitando accidentes. Desde una perspectiva teórica, proporciona datos sobre el riesgo de tráfico por flujos de escombros en zonas vulnerables, mejorando la gestión de riesgos naturales y fortaleciendo la resiliencia de la infraestructura. Profesionalmente, es útil para los ingenieros y planificadores en áreas montañosas, facilitando acciones preventivas como la puesta en marcha de sistemas de evacuación de aguas adecuados y barreras de contención. La investigación se delimita a la zona de Masupampa, en Aymaraes, Perú, evaluando las precipitaciones máximas hasta el año 2024 y proyectando en diferentes escenarios desde 2, 5, 10 ,25, 50, 100, 200 y 1000 años. Beneficia a los habitantes, transportistas y comerciantes que dependen de la vía para sus actividades. Conceptualmente, aborda conceptos como flujo de detritos, hidrológicos, topográficos y mecánica de suelos, y medidas de mitigación para reducir el peligro. En resumen, el estudio busca proteger la infraestructura vial y promover el desarrollo socioeconómico local. 2.4. Hipótesis Las hipótesis de la presente tesis son las siguientes: Hipótesis general Existe correlación significativa entre la precipitación máxima y el nivel de peligro que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024. Hipótesis específicas  Existe una correlación significativa entre las precipitaciones máximas y el área de amenaza que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024. Página 29 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 29 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 23  Existe una correlación significativa entre las precipitaciones máximas y la velocidad máxima que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024.  Existe una correlación significativa entre las precipitaciones máximas y el caudal máximo que generan los flujos de detritos en la zona de Masupampa, 2024. 2.5. Variables Se identificaron las siguientes variables: VI: Precipitaciones máximas VD: Nivel de peligro generado por flujos de detritos Página 30 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 30 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 24 Operacionalización de variables Tabla 1 Estructurado que detalla la operacionalización de variables Variables Definición conceptual Definición operacional Dimensiones Indicadores Escala de medición Variable independiente: Precipitaciones máximas La aparición de ciertos fenómenos en los ríos está ligada a las características de sus cuencas, 'las crecidas son súbitas y breves.' Provocan los daños más grandes en la población y en la infraestructura, ya que el tiempo de respuesta es casi inexistente (CENEPRED, 2014, p. 74). Se mide a partir de datos meteorológicos recolectados en estaciones cercanas, incluyendo parámetros de intensidad y duración de lluvias máximas. - Precipitación máxima mensual - Tiempo de la lluvia máxima - Frecuencia de lluvia máxima  Precipitación máxima durante 24 h (mm)  Duración del evento máximo de lluvia (horas)  Número de días con eventos de lluvias extremas - mm - horas o min -frecuencia Variable dependiente: Nivel de peligro generado por flujos de detritos El riesgo de flujos de detritos se relaciona con su trayecto típico que ocasiona daños, tomando en cuenta el área amenazada, la velocidad y el volumen de material en movimiento es decir el caudal máximo del flujo (Castillo, 2006). Se evalúa en términos de áreas afectadas, velocidad y volumen de material en movimiento del flujo de detritos, usando el modelo predictivo como FLO-2D. - Extensión del área afectada Área de amenaza (m2) m² - Velocidad máxima del flujo Velocidad máxima del flujo de detritos (m/s) m/s - Caudal máximo del flujo Volumen máximo de material en movimiento (m³/s) m³/s Página 31 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 31 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 25 III. Marco Teórico 3.1. Antecedentes Antecedentes internacionales Zhou et al. (2022), en su publicación “Evaluación de riesgos del flujo de escombros en un área montañosa de cuenca, China Occidental”, presenta un análisis de riesgo por flujo de detritos en una cuenca montañosa en el oeste de China, plantea como objetivo, evaluar el peligro y la vulnerabilidad de áreas propensas a flujos de detritos mediante el uso de modelos geoespaciales y análisis estadísticos. La metodología emplea un enfoque cuantitativo, un diseño no experimental y un nivel descriptivo. Utilizando técnicas de teledetección, modelos digitales de elevación y el índice de peligrosidad para caracterizar las áreas de riesgo. Muestra resultados, donde se identificaron zonas de alto riesgo donde los factores topográficos y las lluvias intensas incrementan la probabilidad de flujos de detritos, el autor sugiere la aplicación de tácticas de mitigación como estructuras de protección y sistemas de vigilancia para disminuir el impacto de futuros eventos. Kumar y Sarkar (2023), en su artículo titulado “Debris Flow Susceptibility Evaluation— A Review” [Evaluación de la susceptibilidad al flujo de escombro], objetivo: revisar los avances en la evaluación de la susceptibilidad a flujos de detritos para mejorar la mitigación y gestión en terrenos escarpados. Metodología: diseño no experimental, nivel descriptivo. El estudio analizó publicaciones científicas sobre modelos de susceptibilidad y factores causales, identificando tendencias en el uso de enfoques y tecnologías. Resultados: China lidera en número de estudios sobre flujos de escombros, con la pendiente siendo identificada como el principal factor causal en el 14.5% de las publicaciones, y el método de máquina de vectores de soporte (SVM) como el más utilizado en un 8.5% de los estudios. Concluyen que los avances en SIG, teleobservación y computación, junto con un mayor acceso a datos, han incrementado Página 32 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 32 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 26 el interés en la investigación de susceptibilidad a flujos de escombros, facilitando una mejor comprensión y gestión de este peligro geológico. Khan et al. (2022), en su artículo titulado "Evaluation of Physical Susceptibility and Uncertainties for Debris Flow Risks: A Review on Climate Change" [Evaluación de la susceptibilidad física y las incertidumbres ante el riesgo de flujos de escombros: una revisión sobre el cambio climático], plantearon como objetivo general revisar las metodologías para evaluar la vulnerabilidad física de infraestructuras ante flujos de escombros y analizar las incertidumbres asociadas en el contexto del cambio climático. Se llevó a cabo un análisis completo de la literatura de los últimos veinte años, utilizando un enfoque de revisión cualitativa no experimental. Los resultados dan a conocer que los enfoques de evaluación de vulnerabilidad física se dividen en tres categorías principales: matrices, curvas e indicadores, y resaltan la importancia de cuantificar las incertidumbres, tanto aleatorias como epistémicas, para mejorar la fiabilidad de estas evaluaciones. Además, se detallaron las necesidades de datos y las limitaciones de cada método, apoyándose en estudios de caso. En conclusión, el estudio destaca que la incorporación de las incertidumbres es fundamental para desarrollar sistemas efectivos de reducción de riesgos en infraestructuras y destaca la relevancia de optimizar las técnicas de evaluación en el marco del cambio climático, proporcionando recomendaciones para futuras investigaciones. Chang et al. (2020), en su artículo titulado “Evaluación de riesgos de un flujo catastrófico de detritos de desechos mineros de Hou Gully, Shimian, China” plantearon como objetivo general evaluar el riesgo de un flujo de detritos catastrófico derivado de desechos mineros en el barranco Hou en Shimian, China. Se empleó un enfoque cuantitativo con modelos de simulación para estimar la magnitud y el alcance del flujo de escombros, utilizando datos topográficos y características de los depósitos de desechos mineros. Este tipo de estudios se usaron herramientas como RAMMS, FLO- Página 33 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 33 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 27 2D, D-Claw o DAN3D. Los hallazgos mostraron que la corriente de escombros poseía una alta capacidad destructiva debido a la topografía empinada y a las condiciones de los desechos mineros en el área, estimándose la velocidad y profundidad del flujo en diferentes puntos críticos del recorrido. En conclusión, se determinó que el área de Hou Gully presenta un riesgo significativo de flujo de escombros, siendo necesarias acciones de reducción de riesgos para salvaguardar a las comunidades locales, recomendándose un monitoreo constante y la creación de barreras físicas para minimizar el impacto potencial de futuros flujos de escombros. Zegers et al. (2020), en su artículo titulado "Sensitivity and identifiability of rheological parameters in debris flow modeling” [Sensibilidad e identificabilidad de los parámetros reológicos en el modelado de flujos de escombros], plantearon como objetivo general evaluar la sensibilidad e identificabilidad de los parámetros reológicos clave en la modelización de flujos de escombros. Se utilizó un enfoque cuantitativo descriptivo, aplicando el modelo FLO-2D y el método de análisis de sensibilidad DELSA en dos quebradas del norte de Chile que experimentaron flujos de escombros en marzo de 2015. Los resultados indicaron que los parámetros de detención superficial (SD) y el parámetro β1, relacionado con la viscosidad, son los más influyentes en las simulaciones, y también observaron la presencia de equifinalidad en el modelo, lo que implica que diferentes combinaciones de parámetros pueden producir resultados similares. Además, concluyeron que las mediciones post-evento, tales como el volumen depositado y el área máxima inundada, son efectivas para identificar parámetros del modelo y mejorar la precisión de las simulaciones en futuros eventos. En resumen, la investigación destaca la relevancia de estos parámetros en la exactitud de los modelos de flujo de escombros y resalta la necesidad de realizar mediciones detalladas post-evento para optimizar la identificación de parámetros reológicos en eventos similares. Página 34 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 34 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 28 Antecedentes nacionales Chacon et al. (2025) en su artículo titulado “Modelado hidráulico de flujos de escombros newtonianos y no newtonianos en abanicos aluviales: un estudio de caso en los Andes peruanos”, tienen como objetivo, que el estudio compara el comportamiento hidráulico de flujos de escombros Newtonianos y no Newtonianos en el Arroyo Amoray, Perú, para mejorar el diseño de infraestructura en zonas montañosas. Utiliza metodologías con análisis hidrográfico, levantamiento topográfico, modelación hidrológica e hidráulica, considerando propiedades reológicas del flujo de escombros. Los resultados evidencian que los modelos Newtonianos subestiman la profundidad y sobrevaloran la velocidad del flujo, poniendo en riesgo la seguridad. La incorporación de propiedades no Newtonianas proporciona simulaciones más precisas, favoreciendo soluciones de diseño más seguras. Concluyen que considerar estos flujos es clave para una gestión y protección eficiente en áreas propensas a debris flows. Farfán y Morales (2024) en su tesis llamada “Evaluación del riesgo y vulnerabilidad debido a deslizamientos en la quebrada Kuychihuaycco, San Sebastián, Cusco – 2023”, plantearon el objetivo general es evaluar el peligro y vulnerabilidad en la quebrada Kuychihuaycco para determinar el riesgo de movimientos en masa. Su método utiliza un enfoque cuantitativo y un diseño no experimental, consideraron factores geológicos, geomorfológicos y de pendiente, junto con datos de precipitación y retorno para estimar los niveles de peligro, clasificándolos desde bajo hasta muy alto. La vulnerabilidad de las 1560 viviendas se evaluó en dimensiones social, económica y ambiental mediante encuestas, estableciendo rangos de vulnerabilidad de bajo a muy alto. Los resultados que obtuvieron fue que el riesgo de flujo de detritos en las viviendas varía de bajo a muy alto, siendo 28 las viviendas más críticas, especialmente en las APV Bella Vista y San Ignacio Sucso Ayccaylle. Concluyendo que, se identificaron viviendas con un riesgo muy alto de sufrir daños, lo que destaca la importancia de Página 35 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 35 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 29 poner en práctica acciones de mitigación para reducir el impacto en estas áreas vulnerables. De la Cruz (2021), en su tesis “Evaluación de riesgos por flujos de detritos en la quebrada San Jerónimo Lunahuana - Cañete”, su objetivo fue determinar la estimación de riesgos por flujos de detritos en la quebrada San Jerónimo para proponer medidas de control que reduzcan los riesgos existentes. Su enfoque es cuantitativo y no experimental, utilizando el manual del CENEPRED, incorporando análisis jerárquico para combinar criterios cuantitativos y cualitativos en la gestión del riesgo. En sus resultados se identificaron zonas de riesgo utilizando imágenes raster y simulaciones de flujos mediante modelamiento numérico, determinando niveles de peligrosidad y análisis de vulnerabilidad. Además, se propusieron alternativas de mitigación a través de medidas estructurales y no estructurales. El estudio finalizó con un diagnóstico situacional que evidencia un alto riesgo en la zona analizada, sugiriendo la implementación de estas medidas para reducir el impacto de futuros eventos. Luque y Catacora (2021), en su tesis titulada “Evaluación de riesgos de flujo de detritos en Nueva Barranquilla y Wari, Tacna 2021”, establecieron como objetivo principal fue evaluar el grado de peligro causado por el movimiento de materiales en las comunidades de vivienda Nueva Barranquilla y Wari, ubicadas en el distrito de Ciudad Nueva en la ciudad de Tacna. Su metodología se utilizó un enfoque cuantitativo y diseño no experimental, aplicando análisis de matrices Saaty y ArcGIS para determinar peligro y vulnerabilidad de viviendas afectadas. Como resultados se determinó un nivel de vulnerabilidad muy alto para las edificaciones debido a su estado de conservación deficiente y falta de cumplimiento de normativas. El nivel de riesgo en el área fue marcado como muy alto, lo cual se visualizó en los mapas de riesgo generados. La investigación concluye que las asociaciones presentan un riesgo significativo ante Página 36 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 36 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 30 flujos de detritos, recomendándose la capacitación sobre la comunidad y la implementación de acciones estructurales para optimizar su capacidad de reacción. Santuyo y Zambrano (2019), en su tesis “Alternativas de mitigación para el flujo de detritos en la Quebrada Quirio – Chosica – Perú - 2019”, el objetivo general fue sugerir opciones de reducción para el arrastre de sedimentos en el área de descarga de la Quebrada Quirio – Chosica - Perú. Cuenta con una metodología basada en un enfoque cuantitativo y un diseño experimental, se utilizó el software RAMMS para simular las condiciones de flujo y estimar la altura, velocidad y presión de los detritos en el cauce principal. Como resultados se tiene que los cálculos indicaron niveles críticos de altura y presión que sustentan la necesidad de barreras geodinámicas. La implementación de cinco barreras propuestas podría retener un volumen de hasta 7,568.81 m³ de material sólido, mitigando los riesgos en un área de aproximadamente 140 hectáreas. El estudio concluye que las barreras geodinámicas son una medida eficaz para disminuir considerablemente los riesgos de los flujos de detritos en la Quebrada Quirio, recomendando su implementación junto con capacitaciones comunitarias para optimizar la gestión de riesgos. Antecedentes regionales o locales Paredes (2024) en su tesis denominada “Impacto de las lluvias máximas en el nivel de riesgo por flujos hiperconcentrados utilizando el modelo FLO-2D en la quebrada de Sahuanay, Tamburco, Abancay, Apurímac, 2021”, la meta principal de este estudio es establecer un vínculo entre las lluvias máximas y el nivel de riesgo que estos eventos generan en función de los flujos hiperconcentrados. Así, implementó una técnica implementada, con un enfoque cuantitativo y correlacional, empleando un método hipotético-deductivo. Se aplicó el modelo hidrológico FLO-2D en la investigación para simular el flujo. Los resultados obtenidos indicaron los caudales máximos de los flujos hiperconcentrados de hasta 130 m³/s y 168 m³/s, respectivamente. Asimismo, se identificaron áreas de amenaza que alcanzaron hasta Página 37 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 37 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 31 el 58.33% y el 60.13%, con velocidades máximas de 9.13 m/s y 9.83 m/s para los coeficientes de curvas de flujo CN=71 y CN=75, en ese orden. El análisis estadístico Se mostró una relación significativa entre las lluvias máximas y los niveles de riesgo en las áreas amenazadas mediante la correlación de Pearson. Los coeficientes de correlación para velocidades y caudales máximos se aproximaron a 1, alcanzando valores de r = 0.988 y r = 0.994 en distintas mediciones, lo que sugiere una fuerte correlación positiva. En conjunto, estos hallazgos subrayan la importancia de realizar análisis hidrometeorológicos detallados para la adecuada gestión de peligros naturales en la región de Sahuanay. Yucra (2023) en su trabajo titulado “Evaluación de riesgo por flujos de detritos y modelado en la microcuenca Sahuanay, distrito de Tamburco, Apurímac”, intentó determinar los niveles de riesgo por flujos de detritos en los alrededores del cauce de la quebrada Sahuanay en el distrito de Tamburco, Abancay, 2022, considerando el impacto en infraestructura y población. La metodología utilizada fue de diseño no experimental con un enfoque cuantitativo y descriptivo-aplicativo, utilizando los programas HEC-HMS v4.10 para calcular el caudal máximo, que alcanzó 24.3 m³/s, y HEC-RAS v6.1 para modelar el flujo de detritos, obteniendo velocidades máximas de 8 m/s. Los resultados revelaron que la microcuenca presenta áreas de riesgo muy alto y alto, con valores de peligrosidad entre 0.0263 y 0.486 y niveles de vulnerabilidad entre 0.227 y 0.491, afectando potencialmente a 382 habitantes y 191 viviendas cercanas al cauce. En conclusión, la microcuenca Sahuanay es altamente susceptible a eventos de flujo de detritos, representando un riesgo considerable para la población y la infraestructura; por ello, se recomienda implementar medidas de mitigación como la reforestación en áreas vulnerables y la construcción de barreras físicas para reducir la exposición y proteger a la comunidad de futuros desastres naturales de esta índole. Página 38 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 38 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 32 Villasante (2022) en su estudio titulado “Evaluación de riesgos por flujos de detritos en la quebrada Chinchiña, Pacsica, Justo Apu Sahuaraura, Aymaraes, Apurímac 2021” su objetivo fue valorar el riesgo asociado a estos flujos en la quebrada. El enfoque metodológico empleado fue no experimental, con un enfoque cuantitativo y descriptivo- aplicativo, aplicando modelamiento numérico para simular escenarios de flujo de detritos. Mostrando resultados, para un período de retorno de 50 años, se obtuvo profundidades de flujo entre 0.5 m y 2.6 m y velocidades de hasta 2.2 m/s; mientras que, para un período de retorno de 100 años, se alcanzaron profundidades de hasta 5.0 m y velocidades de hasta 4.0 m/s. En conclusión, se identificaron áreas de riesgo alto en la quebrada Chinchiña, esto constituye un peligro significativo para la comunidad y las estructuras; por tanto, se sugiere adoptar acciones de mitigación, como edificar drenajes y reforestar, para reducir la exposición y proteger a la comunidad de stos flujos ante eventos futuros. Al no contar con estudios previos en la zona de Masupampa sobre el flujo de detritos, la presente investigación será un valioso aporte para futuras investigaciones. De igual manera, la investigación se diseñó en relación a la problemática local mencionada. 3.2. Bases teóricas Precipitaciones máximas La variable se relaciona con los caudales máximos derivados de las precipitaciones y datos geomorfológicos de la cuenca; estos caudales, llamados hidrogramas líquidos, son esenciales para la entrada de datos al modelo FLO-2D (Vivas, 2015). De este modo, la variable precipitaciones máximas requiere las siguientes teorías: Identificación de la tormenta de diseño Un modelo hidrológico específico es una tormenta de diseño que simula eventos de precipitación con el objetivo de dimensionar y evaluar sistemas de drenaje y obras hidráulicas, considerando una entrada de lluvia en el sistema en la que se calculan los caudales producidos a través de métodos de lluvia-escorrentía y movimiento de Página 39 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 39 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 33 caudales, permitiendo así determinar las respuestas del sistema ante eventos extremos; además, estas tormentas pueden caracterizarse tanto por el volumen de lluvia en un lugar específico como por un hietograma, que muestra la distribución temporal de la precipitación durante el evento, facilitando una evaluación precisa de su impacto en las infraestructuras hidrológicas (Ministerio de Transportes y Comunicaciones, 2008). Obtención del período de retorno Se describe como el promedio de años del flujo máximo en una inundación específica alcanza o supera un valor determinado, correspondiente a una avenida que se presenta en promedio una vez cada T años, representa una medida estadística clave en hidrología. Su cálculo asume que los eventos anuales son independientes entre sí, lo que permite determinar la probabilidad de que ocurra al menos una falla durante una vida útil de n años, facilitando así la evaluación del riesgo asociado a eventos extremos y la proyección de estrategias de defensa y manejo de recursos hídricos (Ministerio de Transportes y Comunicaciones, 2008) "𝑅 = 1 − 1 − 1 𝑇 … … … … … … . . (1)" Figura 1 Ocurrencia de eventos de diseño previstas durante la vida útil Página 40 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 40 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 34 Nota. Relación entre periodo de retorno, vida útil y riesgo. Adaptada de “Hidrología Aplicada” (Chow et al., 1994). Análisis estadísticos de los datos hidrológicos. Según (Ministerio de Transportes y Comunicaciones, 2008), el análisis de frecuencias intenta prever lluvias, intensidad o caudales máximos, según diferentes TR. Esto se lleva a cabo utilizando modelos probabilísticos, que pueden ser discretos o continuos. Se sugiere emplear las funciones estadísticas mencionadas a continuación para el análisis: la Distribución Normal, la Distribución Log-Normal de dos y tres parámetros, la Distribución Gamma también en versiones de dos y tres parámetros, la Distribución Log-Pearson tipo III, así como las distribuciones de Gumbel y Log-Gumbel (Villón Béjar, 2005, como se citó en Paredes, 2024). Curvas intensidad duración período de retorno. La rapidez de acumulación en milímetros mide la intensidad de la lluvia por hora, pudiendo ser un valor específico o un promedio durante el evento. (Ministerio de Transportes y Comunicaciones, 2008). "𝑖 = 𝑃 𝑇�̈� ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ (2)" Donde: Página 41 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 41 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 35  “P = Profundidad de lluvia (mm)”  “Td = Tiempo de duración (hr)” Figura 2 Gráfica de intensidad – duración – frecuencia para lluvias máximas Nota. Conexión entre intensidad, duración y frecuencia de lluvias máximas (Ministerio de Transportes y Comunicaciones, 2008). Tiempo de concentración El tiempo de concentración es el intervalo desde el comienzo de la lluvia hasta lograr el flujo constante; es el tiempo que el agua emplea en desplazarse desde el punto más alejado de la cuenca hasta su salida, es decir, el tiempo que tarda una gota en llegar desde el lugar más remoto hasta la desembocadura (Ministerio de Transportes y Comunicaciones, 2008; Aparicio Mijares, 1999). El tiempo de concentración es: "𝑡𝑐 = 𝑡 + 𝑡𝑓"…………………………………………………………. (3) Donde: Página 42 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 42 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 36  “tc: Tiempo de concentración (hr)”  “t0: Tiempo de entrada”  “tf: Tiempo de flujo” Se empleará la ecuación de la Práctica de Alcantarillas de California (1942) para la investigación. En el marco de la investigación, se recurrirá a la fórmula establecida en California Culverts Practice (1942). 𝑡 = 0.0195 . ……………………………………. (4) Donde:  “tc: Tiempo de concentración (hr)”  “L: Longitud del curso de agua más largo (m)”  “H: Diferencia de desnivel entre la divisoria de aguas y salidas (m)” Tiempo de retraso El tiempo de retraso alude al intervalo entre el centroide del hietograma de lluvia y el pico del hidrograma de escurrimiento directo (Breña y Jacobo, 2006, p. 221). 𝑡 = 0.6𝑡𝑐 … … … . (5) Donde:  “tr: Tiempo de retraso (hr)”  “tc: Tiempo de concentración (hr)” Hietograma Según Vásquez et al. (2016) es un gráfico con escalones que describe la fluctuación de la intensidad de la tormenta (mm/h) durante su duración, ya sea en minutos o en horas. Página 43 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 43 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 37 Método del bloqueo alterno Este hietograma de diseño, generado por ese método, muestra la intensidad de lluvia en intervalos sucesivos de duración Δt, abarcando un periodo total de duración Td, equivalente a n veces Δt (Ministerio de Transportes y Comunicaciones, 2008). Figura 3 Ejemplo de hietograma de diseño Nota. Ejemplo de hietograma que muestra la distribución temporal de la precipitación. Tomado de (Ministerio de Transportes y Comunicaciones, 2008, p. 41). Nivel de peligro generado por flujos de detritos La teoría de la segunda variable se comprende como el grado de riesgo o amenaza que producen los flujo de detritos, cuando al aplicar el modelo FLO-2D se obtiene resultados para las zonas de amenaza, conocidas como inundaciones, y las velocidades del flujo de detritos y otros datos de resultados que deban ser evaluados, además de emplear las fórmulas sugeridas por Takahashi (1991, como se citó en Ordoñez y Ruiz, 2019), el máximo caudal de sedimentos se obtiene al multiplicar el hidrograma de agua por un factor basado en la concentración volumétrica de detritos (Castillo, 2006, p. 58). Por lo que, la ecuación utilizada por O’Brien es la siguiente: "𝑄𝑡 = 𝑄𝑙 ∗ 𝐵𝐹" … (6) Página 44 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 44 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 38 "𝐵𝐹 = 1 1 − 𝐶𝑣 " … (7) "𝑄𝑡 = 𝑄𝑙 ∗ 1 1 − 𝐶𝑣 " … (8) Donde: “Qt: Caudal total del flujo hiperconcentrado (m3/s)” “Ql: Caudal líquido (m3/s)” “BF: Factor de volumen (Bulking factor)” “Cv: Concentración volumétrica de flujo de detritos” Según los datos presentados por O'Brien, la proporción volumétrica de residuos en los flujos oscila entre 0.20 en aquellos casos donde la densidad es baja, y 0.55 en situaciones caracterizadas por una mayor densidad. En los flujos de detritos, los sedimentos ejercen un control absoluto sobre el comportamiento del flujo, que generalmente se asocia con un "flujo turbulento de granos"; este mecanismo de movimiento se origina a partir de la transferencia de momentum durante las colisiones entre las partículas o bloques en desplazamiento, permitiendo que el flujo se mantenga y se propague a través de estas interacciones dinámicas. (Castillo, 2006). Por ende, es necesario conocer las siguientes teorías relacionadas a la segunda variable: Diagrama de flujo para la simulación con el FLO-2D El esquema (ver Figura 4) para simular flujos de detritos con el software FLO-2D comienza con el procesamiento de la topografía actual para crear el Modelo Digital de Elevaciones (DEM). Luego, esta topografía se exporta al preprocesador System Developer Grid (GDS), donde se definen las cuadrículas que se utilizarán en la simulación, estableciendo el Manning y ubicando el (INFLOW) hidrograma de entrada en la malla adecuada. Se establece una malla de celdas cuadradas, atribuyendo cota y coeficiente de Manning a cada una, además de definir las grillas de salida de flujo Página 45 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 45 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 39 (OUTFLOW) en la parte baja del valle, permitiendo así modelar el comportamiento de los flujos de detritos (Castillo, 2006). Se presentan los pasos a seguir en la simulación de flujo de sedimentos con el FLO- 2D (Figura 4). Figura 4 Diagrama de flujo del FLO-2D Nota. Adaptado de Villasante Escalante, 2022. Medición de los parámetros reológicos Para la medición de los parámetros reológicos Celi y Tanta (2019) la viscosidad (𝜂) y el esfuerzo de cedencia (τ_y) de mezclas de agua y sedimento son variables reológicas clave para utilizar modelos de flujo con altas concentraciones de sedimentos. O'Brien y Julien (1988, citado en Celi y Tanta, 2019) indican que se llevó a cabo un análisis en laboratorio de muestras de acumulaciones naturales de lodo en las Montañas Rocosas de Colorado, cerca de Aspen y Glenwood Springs, ver Tabla 2. 𝜂 = 𝛼 𝑒 … (9) 𝜏 = 𝛼 𝑒 … (10) En este contexto 𝛼 y 𝛽 se presentan coeficientes empíricos determinados mediante pruebas de laboratorio, mientras que 𝐶 corresponde a la concentración volumétrica de sedimentos (Ver Tabla 3). TOPOGRAFÍA (DEM) GRID SYSTEM DEVELOPER (GDS) FLO 2D MAXPLOT/ MAPPER CADPTS.DAT FPLAIN.DAT CONT.DAT TOLER.DAT INFLOW.DAT OUTFLOW.DAT SED.DAT Página 46 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 46 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 40 Tabla 2 Propiedades de las matrices utilizadas en flujos de detritos (sólo limo y arcilla) Nota. La tabla muestra las propiedades de los flujos hiperconcentrados en cuanto al tamaño del sedimento, el límite liquido e índice plástico. Adaptado de O’Brien y Julien, 1988, como se citó en Castillo, 2006. Tabla 3 Datos de esfuerzo de cedencia y viscosidad dependientes de Cv Nota. La tabla presenta los valores correspondientes a los coeficientes α y β, los cuales están relacionados con el esfuerzo de cedencia y la viscosidad. Estos coeficientes varían Página 47 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 47 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 41 en función de la concentración volumétrica, denotada como Cv. Adaptado de por O’Brien y Julien, 1988, como se citó en Castillo, 2006. Concentración de sedimentos Cv En un evento de flujo de sedimentos, se nota un cambio en la concentración volumétrica (Cv) a lo largo del tiempo, iniciando en aproximadamente 0.35 y aumentando progresivamente hasta valores comprendidos entre 0.38 y 0.55, dependiendo de la naturaleza del material sedimentario en la zona, en situaciones de flujo de barro y escombros, el valor de Cv puede acercarse a 0.55; además, se ha identificado que el pico máximo de Cv generalmente ocurre unos minutos antes del punto culminante del hidrograma líquido, sugiriendo una dinámica en la que la concentración de sedimentos alcanza su punto más alto antes del máximo caudal de agua en el evento (Celi y Tanta, 2019). Mapa de Amenaza o Nivel de peligro Las representaciones de los peligros naturales en mapas son utilizadas en todo el mundo como herramienta de regulación para prevenir desastres causados por inundaciones y proteger la vida de las personas; el riesgo de inundación en un área determinada depende de la intensidad y la posibilidad de que ocurra, la intensidad se mide la rapidez del flujo del agua se relaciona con la probabilidad de inundaciones: las inundaciones más severas suceden con menor frecuencia (Huaman y Tito, 2020). Huamán y Tito (2020) menciona que la definición del riesgo de inundación incluye la combinación de la gravedad del evento y la frecuencia del mismo, siendo esta una función discreta; cada país tiene sus propios criterios para evaluar el grado de riesgo de una intensidad de inundación, algunas son: USA: 𝑓(ℎ); Austria: 𝑓(ℎ, . ) y Switzerland: 𝑓(ℎ, 𝑣. ℎ). A partir de estos elementos, se puede apreciar que la cartografía de riesgo de inundación está influenciada por la altura del agua, la rapidez del flujo y la frecuencia de eventos extremos (Huaman y Tito, 2020), tal como se muestra en la Figura 5. Página 48 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 48 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 42 Figura 5 Niveles de peligro de asociados a las inundaciones considerando la frecuencia y la magnitud de su intensidad Nota. La ilustración presenta los niveles de riesgo según alta, media y baja intensidad, además de la frecuencia y la posibilidad de superación al periodo de retorno. Adaptado de Oficina Federal de Economía (OFEE), como se citó en Huamán y Tito, 2020. La fuerza de una crecida se calcula mediante la unión entre la altura y la rapidez del agua, al mismo tiempo que la posibilidad de que suceda está ligada de manera contraria al tamaño de la inundación; por lo tanto, los eventos de gran magnitud son menos frecuentes, pero más destructivos en comparación con los eventos de menor magnitud, que son más comunes, pero menos perjudiciales; los mapas de peligrosidad muestran áreas con diferentes niveles de amenaza potencial (Huaman y Tito, 2020), como se detalla en la Tabla 4. Tabla 4 Clasificación del nivel de amenaza *Nivel*de* *amenaza* *Color*en*el* *mapa* *Descripción* *Alto* *Rojo* Las personas están en un alto nivel de amenaza, dentro y fuera de sus casas. Las estructuras pueden experimentar daños importantes. *Medio* *Naranja* Las personas están en peligro al estar fuera de casa. Las edificaciones pueden sufrir daños o incluso colapso, según los materiales utilizados en su edificación. *Bajo* *Amarillo* El peligro para la gente es bajo o inexistente. Las edificaciones pueden sufrir leves daños, aunque los sedimentos podrían afectar el interior. Nota. La tabla muestra de nivel de amenaza. Adaptado de Office Federal de i OEconomie Des Aux (OFEE), como se citó en Huamán y Tito, 2020. Página 49 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 49 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 43 Las intensidades de inundación se determinan por la máxima profundidad del agua y la máxima velocidad multiplicada por la profundidad, como se ve en la Figura 6 de la hoja de cálculo; se comparan los límites que diferencian niveles alto, medio y bajo con los impactos observados en la inundación de diciembre de 1999 en Venezuela (Huaman y Tito, 2020). Figura 6 Intensidad de las crecidas de detritos calculada a partir de la profundidad y la velocidad Nota. En la figura se muestra los valores de intensidad de inundación basado en profundidades h (m) y velocidades del flujo v (m/s) de los flujos detritos. Tomado de Office Federal de i OEconomie Des Aux (OFEE), como se citó en Huamán y Tito, 2020. Los umbrales de intensidad calibrados que se muestran en las Tablas 5 y 6 fueron conseguidos al comparar las predicciones de riesgo generadas por este enfoque con las zonas reales impactadas en más de 30 áreas de llanuras aluviales. En el software avanzado FLO - 2D (MAPPER), se diferencia entre inundaciones causadas por agua, como se especifica en la Tabla 5, y las inundaciones causadas por flujos de lodo y escombros ver Tabla 6 (Huaman y Tito, 2020). Página 50 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 50 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 44 Tabla 5 Intensidad de inundación de agua (Water flood) *Intensidad*de **inundación* *Profundidad*máxima* H*(m)* *Operación * *lógica* *El*producto*de*la*profundidad*máxima*h*por * la*velocidad*máxima*v**(m2/s) * *Alto* *H*>*1.0m* *OR* VxH > 1.0m2/s *Medio* *0.2m*<*H*<*1.0m* *OR* 0.2 m2/s < VxH <1.0m2/s *Bajo* *0.2m*<*H*<*1.0m* *AND* VxH <0.2m2/s Nota. La tabla muestra los valores de profundidad máxima en función a la intensidad de inundación de agua. Adaptado Office Federal de i OEconomie Des Aux (OFEE), como se citó en Huaman y Tito, 2020. Tabla 6 Intensidad de inundación de flujos de lodo y escombros (Mud and debris flow) *Intensidad*de **inundación* *Profundidad*máxima* H*(m)* *Operación * *lógica* *El*producto*de*la*profundidad*máxima*h*por * la*velocidad*máxima*v**(m2/s) * *Alto* *H*>*1.0m* *OR* VxH > 1.0m2/s *Medio* *0.2m*<*H*<*1.0m* *OR* 0.2 m2/s < VxH <1.0m2/s *Bajo* *0.2m*<*H*<*1.0m* *AND* VxH <0.2m2/s Nota. La tabla muestra los valores de profundidad máxima en función a la intensidad de inundación del flujo de lodo y escombro. Adaptado de Office Federal de i OEconomie Des Aux (OFEE), como se citó en por Huaman y Tito, 2020. 3.3. Definición de términos Amenaza En otros países, los documentos técnicos sobre fenómenos naturales emplean el término amenaza para indicar el peligro. (CENEPRED, 2014, p. 20). Caudal El caudal se define como la volumen de líquido que fluye por un punto concreto en un sistema hidráulico en un instante o período determinado (Ministerio de Transportes y Comunicaciones, 2008). Flujo de detritos Se trata de una masa en movimiento que presenta saturación de agua, formada por una mezcla de rocas, sedimentos y agua, en total, entre el 50 % y el 80 % del volumen está conformado por material sólido, el cual se encuentra en estado de Página 51 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 51 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 45 suspensión dentro del medio acuoso. Se mueve ladera abajo debido a la gravedad, tiene un avance veloz, alta movilidad y gran poder destructivo (SERNAGEOMIN, 2017, como se citó en Villasante, 2022). FLO-2D FLO-2D (O’Brien) es un modelo de diferencias finitas en 2D que simula fluidos no newtonianos, como huaycos y aludes en ríos, quebradas y conos de deyección (Castillo y Quisca, 2007, p. 1). Intensidad Máxima Es la máxima cantidad de agua que cae por tiempo unitario (Vásquez et al., 2016, p. 208). Tiempo de concentración Es el periodo requerido para que una gota de líquido alcance el punto más alejado de la zona de recolección hasta llegar a su destino final (Ministerio de Transportes y Comunicaciones, 2008). Peligro El peligro se describe como la posibilidad de que un evento natural nocivo ocurra en un lugar particular, con una intensidad y frecuencia determinadas establecidos (CENEPRED, 2014). Precipitación máxima Se define como la noción de un límite estimado de valor se encuentra implícita en las precipitaciones máximas probables (PMP) comúnmente utilizadas y en la corriente máxima probable (CMP) correspondiente (Chow et al., 1994). Velocidad La velocidad es la relación entre el volumen de agua y la superficie perpendicular al flujo (Chow, 2004). Página 52 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 52 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 46 IV. Metodología 4.1. Tipo y nivel de investigación Se fundamenta en un enfoque cuantitativo, dado que implica la recopilación de datos e información para contestar nuestras preguntas de investigación, objetivos e hipótesis previamente formulados. Este enfoque se fundamenta en la utilización de mediciones numéricas para alcanzar dichos fines, complementándose con el análisis estadístico de los datos recabados (Hernández et al., 2014). Esta tesis tiene un enfoque correlacional, pues su principal objetivo es examinar la relación entre varias variables, conceptos o factores en un contexto. En este caso, se pretende analizar la conexión entre las lluvias máximas y el riesgo provocado por los flujos de detritos (Hernández et al., 2014). En relación a la investigación, se clasifica como aplicada, ya que empleará teorías científicas, dado que los estudios de ciencia aplicada no se restringen al uso de conocimientos previos (Cegarra, 2011). Sobre el diseño, de acuerdo a Hernández et al. (2014), se clasifica como no experimental, dado que el estudio no intenta manipular variables: las precipitaciones máximas y el riesgo de flujos de detritos; solo observaremos y analizaremos eventos de varios escenarios de simulación en distintos períodos de retorno usando el software FLO-2D. 4.2. Ámbito temporal y espacial Temporal Se desarrolló con datos históricos de precipitaciones máximas en 24 h (mm) de diferentes estaciones hidrometereológicas: Aymaraes, Andahuaylas, Granja San Antonio – Abancay y la Estación Paucaray, desde el año 1964 hasta el año 2024. Espacial La elaboración de esta tesis tuvo lugar en la región de Masupampa (ver Figura 7), distrito de Tapairihua, provincia de Aymaraes, departamento Apurímac, debido a que Página 53 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 53 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 47 en períodos de intensas lluvias los niveles de agua alcanzan cifras elevadas, causando serios inconvenientes en la carretera de la ruta Abancay - Antabamba. Figura 7 Ubicación del estudio de Masupampa 4.3. Población y muestra Población Tiene como población de estudio los datos de las máximas precipitaciones en 24 h (mm) de 04 estaciones hidrometereológicos tomados mensualmente desde el año 1964 al 2024 de la Estación Aymaraes (Lat: 14° 17' 26.02'' S, Long: 73° 15' 6.05'' W), la Estación Andahuaylas (Lat: 13º 38' 55.1" S, Long: 73º 22' 0.4" W), la Estación Granja San Antonio – Abancay (Lat: 13°36' 17.7'' S, Long: 72°51'24.95'' W) y la Estación Paucaray (Lat: 14°2'38.03'' S, Long: 73°38'19.03'' W). Estas estaciones ayudaron a Página 54 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 54 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 48 determinar las precipitaciones máximas de la estación virtual para el lugar de estudio de la zona de Masupampa. Muestra La muestra utilizada en este estudio comprende un total de 61 registros de lluvias máximas ocurridas en un lapso de un día completo, medidos en milímetros. La elección de estos datos se realizó a través de una selección de muestra no aleatoria, ya que se eligió el dato máximo de precipitación registrada en cada mes durante cada año, desde 1964 hasta 2024. Estos datos correspondieron a la estación virtual situada dentro de la zona destinada al estudio de Masupampa y fueron suministrados por el SENAMHI. 4.4. Instrumentos La observación es una percepción sistemática y enfocada de hechos; en ingeniería, es crucial que la información obtenida se registre con precisión utilizando formatos de recolección de datos establecidos (Borja, 2016). Los instrumentos del investigador sirven para registrar datos o información sobre las variables en estudio (Hernández et al., 2014). Los instrumentos a utilizar en esta Tesis son: las precipitaciones máximas por año, obtenidas de registros históricos y estaciones meteorológicas para analizar la recurrencia de eventos extremos; la curva de Intensidad, Duración y Frecuencia es fundamental en ingeniería civil. Este gráfico es fundamental para el diseño de sistemas de drenaje y estructuras hidráulicas, ya que facilita la estimación de eventos pluviales extremos en función de parámetros estadísticos. Asimismo, los hietogramas de diseño de precipitación, expresados en milímetros, se han elaborado aplicando el método de bloque alterno, utilizando el modelo de Dick Peschke. Esta técnica permite determinar perfiles de distribución de lluvia que representan eventos de intensidad variable a lo largo del tiempo, optimizando así los proyectos de infraestructura planificación y dimensionamiento ante lluvias intensas; Página 55 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 55 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 49 valoración de parámetros geomorfológicos principales de la zona de Masupampa, utilizando el software QGIS y un DEM para delimitar la cuenca hidrográfica. Además, se incluyen la determinación del caudal líquido a partir de datos hidrográficos y geomorfológicos, el cálculo de Manning para describir la oposición al flujo, la evaluación de parámetros reológicos que afectan el comportamiento del flujo, y los datos de salida del modelo hidrodinámico FLO2D obtenidos mediante simulaciones de inundaciones. Así mismo en esta investigación se emplearán formatos estandarizados de ensayos de laboratorio destinados a documentar de manera precisa los datos obtenidos en el estudio de mecánica de suelos. Para simplificar la organización y la interpretación de los datos, se utilizarán herramientas informáticas como Excel y Word, las cuales permitirán una gestión eficiente y estructurada de la información. Asimismo, las fotografías capturadas durante las distintas etapas del proceso serán fundamentales para corroborar el trabajo realizado y brindar un respaldo visual a los datos recopilados, contribuyendo así a la validez y reproducibilidad del estudio. 4.5. Procedimientos Primero, se realizó un análisis estadístico de los registros de precipitaciones mensuales máximas, asegurando su conformidad con los límites fijados; también se aplicó la prueba de Smirnov-Kolmogorov para seleccionar una distribución teórica común en hidrología, usando datos históricos de precipitaciones máximas de 24h (Paredes, 2024). Esta tesis aplicó la metodología estadística propuesta por el autor para evaluar el efecto de las precipitaciones máximas (Villón, s. f.), que incluye medidas de tendencia central y dispersión, como la media, mediana, moda, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación, sesgo y curtosis. Página 56 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 56 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 50 4.6. Análisis de datos Las pruebas de hipótesis, también llamadas pruebas de significación, tienen como objetivo investigar y verificar afirmaciones sobre parámetros estadísticos de una población; es crucial que las hipótesis se redacten de forma precisa y adecuada, ya que su aceptación o rechazo dependerá del resultado obtenido en el análisis estadístico correspondiente (Martínez, 2012). En el presente estudio, se abordaron tanto hipótesis nulas como alternativas, siendo la selección de una u otra dependiente del propósito particular de la prueba estadística. A continuación, se detallará la distinción fundamental entre ambas, con el fin de clarificar su función y aplicación dentro del análisis. -Hipótesis nula: “es aquella que permite realizar una afirmación sobre un parámetro que se verificará con el resultado muestral” (Martínez, 2012, p. 328). -Hipótesis alterna: “es una hipótesis que se opone a la hipótesis nula, sugiriendo que esta última es incorrecta “(Martínez, 2012, p. 328). De hecho existe una conexión o correlación entre dos variables cuando una de ellas guarda cierta relación con la otra (Tupac, 2018). Tupac (2018) define que: El coeficiente de correlación lineal r evalúa la intensidad de la relación lineal entre los valores cuantitativos emparejados x e y en una muestra. El valor de r tiene que mantenerse dentro del rango de -1 a +1. 𝑟 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦) − (∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 ) − (∑ 𝑥) ∗ 𝑛(∑ 𝑦 ) − (∑ 𝑦) … (11) Prueba de hipótesis de correlación La hipótesis nula 𝐻 : 𝜌 = 0 (No existe una correlación lineal). La hipótesis alternativa 𝐻 : 𝜌 ≠ 0 (Existe una correlación lineal). Cálculo de coeficiente de correlación de Pearson “r” para la Prueba de hipótesis específica 1 Aplicando el cálculo de coeficiente de correlación de Pearson “r”: Página 57 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 57 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 51 𝑟 = 𝑐𝑜𝑣(𝑥, 𝑦) 𝑆 𝑆 … (13) Donde: "𝑟: Coeficiente de correlación de Pearson” “𝑐𝑜𝑣(𝑥, 𝑦): Covarianza entre X e Y” 𝑆 : “Desviación estándar de X” 𝑆 : “Desviación estándar de Y” El grado de correlación entre las variables se determinará según el valor del coeficiente r de Pearson; por ello, se empleó la escala siguiente (ver Tabla 7) para determinarlo (Hernández et al., 2014, p. 305). Tabla 7 Valores r para los distintos grados de correlación Nota. La tabla muestra valores del grado de relación que se da entre dos variables. Adaptado de por Hernández et al., 2014, p. 305. V. Resultados y discusión 5.1. Resultados Se usaron datos de las lluvias máximas en un intervalo de 24 h (mm) de 04 estaciones hidrometereológicos tomados mensualmente desde el año 1964 al 2024 de la Página 58 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 58 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 52 Estación Aymaraes (Lat: 14° 17' 26.02'' S, Long: 73° 15' 6.05'' W), la Estación Andahuaylas (Lat: 13º 38' 55.1" S, Long: 73º 22' 0.4" W), la Estación Granja San Antonio – Abancay (Lat: 13°36' 17.7'' S, Long: 72°51'24.95'' W) y la Estación Paucaray (Lat: 14°2'38.03'' S, Long: 73°38'19.03'' W), estos datos fueron solicitados y recopilados del SENAMHI. Se toma en consideración que dichas estaciones hidrometerológicas existía falta de datos en algunos años, así que se concretaron estos datos, aplicando el método aritmético para estimar los valores ausentes en la serie históricos mediante la utilización de promedios simples o ponderados de los valores existentes. Este método asume que las precipitaciones en años o períodos con datos ausentes pueden aproximarse a la media de los valores observados en otros años similares, permitiendo así completar la secuencia de datos para análisis posteriores para la misma estación hidrometereológica. Luego, en el lugar de estudio, se aplicó el método del U.S. Weather Bureau, que es un enfoque estadístico diseñado para determinar precipitaciones máximas anuales o en períodos específicos, el cual se basan que mediante el registro de estaciones cercanas, para ello se utilizan de estaciones con datos de registros completos usados por el método anterior, ahora para la zona de estudio con el método Weather Bureau o U.S. Servicio Meteorológico Nacional (Gallegos-Cedillo et al., 2016) facilita la creación de datos ausentes usando los registros de las estaciones auxiliares correspondientes a cada estación evaluada, representado en la siguiente ecuación: 𝑃 = ∑(𝑃 𝑤 ) ∑ 𝑤 … … … (14) Donde: 𝑃 : Es la lluvia registrada para la fecha ausente, en las estaciones adyacentes (se requieren al menos 2 estaciones), en milímetros. 𝑤 = : La variable Di representa la distancia en kilómetros que separa cada estación circundante de aquella en estado incompleto. Página 59 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 Página 59 de 147 - Engrega de integridad Identificador de la entrega trn:oid:::3117:546038038 53 Estas estaciones y los métodos antes mencionados ayudaron a determinar los valores de las lluvias máximas de la estación virtual para el á