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Definición de un procedimiento para la planeación de sistemas de drenaje

sostenibles y flexibles en cuencas urbanas en expansión

Alejandro Franco Botero

Universidad Nacional de Colombia

Departamento Geociencias y Medio Ambiente

Facultad de Minas

Medellín, Colombia

Año 2018

Definición de un procedimiento para la planeación de sistemas de drenaje


Alejandro Franco Botero

Tesis o trabajo de investigación presentado como requisito parcial para optar al

título de:

Magister en Ingeniería - Recursos Hidráulicos

Director:

M. Sc. Luís Fernando Carvajal Serna


Codirector:

Ph.D. Arlex Sánchez Torres

Línea de Investigación:

Drenaje Urbano Sostenible

IHE-Delft, Holanda


Facultad de Minas

Departamento de Geociencias y Medio Ambiente

Medellín, Colombia

Año 2018

Agradecimientos

A mi esposa, por su motivación continua para iniciar este reto, su apoyo en las

jornadas de estudio y ser un soporte fundamental para realizar la pasantía en el

exterior.

Al profesor Arlex Sánchez del IHE-Delft, por apoyar con entusiasmo mi proyecto de

investigación como codirector, ser guía y consejero constante en todo el proceso

académico. Quiero agradecerle especialmente por convertirse en un muy buen

amigo y mentor en mi estadía en Holanda.

Al profesor Luis Fernando Carvajal de la Universidad Nacional de Colombia, por su

apoyo desde el inicio a este proyecto de investigación, la buena disposición en sus

asesorías y por su motivación para lograr los resultados.

A Empresas Públicas de Medellín y sus directivos, por confiar en el potencial de

sus funcionarios, apoyar con recursos económicos y de tiempo la realización de

estudios de postgrados, y flexibilizar los compromisos laborales para realizar la

pasantía.

A los docentes y personal administrativo del Departamento de Geociencias y Medio

Ambiente de la Universidad Nacional de Colombia, por dar una formación

académica de excelente calidad en un ambiente de respeto y potencialización de

las capacidades de los estudiantes.

Resumen y Abstract VII

Resumen

Se presenta un procedimiento general con un flujograma de apoyo, como una

herramienta guía para planear de manera óptima la implementación de sistemas

de drenaje sostenible en cuencas urbanas que estén en proceso de expansión.

Para ello se debe partir de un modelo hidrodinámico calibrado y validado, la

selección de las infraestructuras que mejor se pueden desempeñar, la definición

de los parámetros de diseño, la distribución de estos elementos en las subcuencas;

y utilizando algoritmos genéticos multiobjetivo se determinan las combinaciones

optimas de cantidad y distribución de SuDS que producen la mayor disminución de

los caudales pico de escorrentía y su costo asociado.

Se presenta un caso de aplicación en una cuenca urbana ubicada en el Municipio

de La Estrella en Antioquia. Se sigue el procedimiento y se plantean escenarios e

indicadores que permiten evaluar el efecto de la intensidad de la lluvia, del

crecimiento urbano y del uso de las infraestructuras de drenaje sostenible, en los

caudales pico de escorrentía y en el desempeño del sistema de alcantarillado. Se

presenta la inversión requerida, la distribución de las infraestructuras y se analiza

cuales de estas tienen mejor desempeño de acuerdo con las condiciones de las

subcuencas.

Palabras clave: Sistemas de drenaje urbano sostenible (SuDS), algoritmos

genéticos, escorrentía, modelo hidrodinámico, calibración, optimización.

VIII Definición de un procedimiento para la planeación de sistemas de drenaje


Abstract

A general approach and supporting procedures are formulated as a guiding tool.

The approach can be used to plan the implementation and optimal selection of

sustainable drainage systems in growing urban areas. The approach is based on a

calibrated and validated hydrodynamic model, the selection of the infrastructures

that can have the best performance, the definition of the design parameters, and

the distribution of these elements in the sub catchments. The selection of SUDs is

done with the aid of genetic multi-objective algorithms. The optimal combinations of

number of units and type of technology of SuDS are determined. The objective

functions used for the optimization process were the decrease in peak runoff and

their associated capital investment cost.

To demonstrate the approach, a case of study was used. The case study is an

urban basin located in the Municipality of La Estrella in Antioquia. A set of scenarios

and indicators are proposed to evaluate the effect of rainfall intensity, urban growth

and the adoption of sustainable drainage infrastructures over the peak runoff flows

and the performance of the sewage system. The required investment is estimated,

and together with the distribution of infrastructures is analyzed to determine which

combination offers the best performance according to the conditions of the sub

catchments.

Keywords: Sustainable urban drainage systems (SuDS), genetic algorithms,

runoff, hydrodynamic model, calibration, optimization.

Contenido Lista de figuras ............................................................................................................... XII

Lista de tablas ................................................................................................................ XV

Lista de Símbolos y abreviaturas ................................................................................... XVI

Introducción ...................................................................................................................... 1

1. Proyecto de investigación ...................................................................................... 4

1.1. Planteamiento del problema ............................................................................... 4

1.2. Antecedentes ..................................................................................................... 5

1.3. Pregunta de investigación .................................................................................. 8

1.4. Objetivos ............................................................................................................ 9

2. Revisión de literatura ........................................................................................... 10

2.1. Infraestructuras de drenaje sostenible .............................................................. 10

2.1.1 Reciclaje de agua ............................................................................................. 11

2.1.2 Techos verdes .................................................................................................. 12

2.1.3 Celdas de bioretención ..................................................................................... 13

2.1.4 Zanjas de infiltración ......................................................................................... 14

2.1.5 Pavimentos permeables .................................................................................... 15

2.2. Técnicas de optimización con algoritmos genéticos ......................................... 16

2.3. Selección y modelación de SuDS en cuencas urbanas .................................... 21

3. Metodología ......................................................................................................... 29

4. Procedimiento para la planeación de sistemas de drenaje sostenible .................. 32

4.1. Objetivos y definición de alcance ..................................................................... 32

4.2. Preliminares ..................................................................................................... 32

4.3. Recolección de información básica .................................................................. 33

4.3.1. Caudales residuales ..................................................................................... 33

4.3.2. Eventos de lluvias ......................................................................................... 34

4.4. Construcción modelo hidrodinámico ................................................................. 34

4.5. Zonas de expansión ......................................................................................... 35

4.6. Infraestructuras de drenaje sostenible .............................................................. 36

4.7. Definición de indicadores de desempeño ......................................................... 37

4.8. Funciones objetivo ........................................................................................ 40

4.9. Programación algoritmo de optimización .......................................................... 41

X Procedimiento para la planeación de sistemas de drenaje sostenibles y flexibles

en cuencas urbanas en expansión

4.10. Definición de escenarios ............................................................................... 41

4.11. Modelación y análisis de resultados .............................................................. 42

5. Caso de estudio ................................................................................................... 47

5.1. Ubicación ......................................................................................................... 47

5.2. Construcción del modelo hidrodinámico ........................................................... 48

5.2.1. Modelo hidráulico .......................................................................................... 49

5.2.2. Modelo hidrológico ........................................................................................ 53

5.3. Caudales residuales ......................................................................................... 56

5.4. Eventos de lluvia .............................................................................................. 60

5.5. Calibración ....................................................................................................... 65

5.5.1. Aguas residuales .......................................................................................... 65

5.5.2. Aguas lluvias ................................................................................................ 67

5.6. Validación ........................................................................................................ 73

5.7. Definición zonas de expansión ......................................................................... 76

5.8. Sistemas de drenaje sostenible a implementar ................................................ 77

5.8.1. Diseño básico ............................................................................................... 78

5.8.2. Costos de construcción ................................................................................. 80

5.8.3. Implementación ............................................................................................ 81

5.9. Parámetros optimización .................................................................................. 82

5.9.1. Número máximo de SuDS por subcuenca .................................................... 82

5.9.2. Parámetros algoritmo.................................................................................... 83

5.10. Escenarios .................................................................................................... 85

6. Resultados ........................................................................................................... 86

6.1. Desempeño del sistema de drenaje existente .................................................. 86

6.2. Desempeño del sistema de drenaje existente más expansión con la

implementación de SuDS............................................................................................ 87

6.3. Optimización de los SuDS ................................................................................ 92

6.4. Selección de solución a implementar ............................................................... 98

7. Conclusiones ......................................................................................................106

8. Recomendaciones ..............................................................................................111

Referencias ...................................................................................................................113

Anexos ..........................................................................................................................116

Contenido XI

Anexo A – Calibración ...............................................................................................117

Anexo B – Parámetros diseño SuDS .........................................................................126

Anexo C- Presupuesto ...............................................................................................129

Anexo D – Cantidad máxima de SuDS por subcuenca ..............................................131

XII Procedimiento para la planeación de sistemas de drenaje sostenibles y flexibles


Lista de figuras

Figura 2-1. Sistema de reciclaje de agua domestico por gravedad ................................ 12

Figura 2-2. Esquema techo verde intensivo. .................................................................. 13

Figura 2-3. Esquema típico celda de bioretención (Fuente: Ciria, 2015) ........................ 14

Figura 2-4. Esquema típico zanja filtrante. ...................................................................... 15

Figura 2-5. Esquema típico pavimento poroso (Fuente: Auguris, 2009) ........................ 16

Figura 2-6. Diagrama de flujo del método de bisección recursiva (Fuente: Peñuela, 2007).

....................................................................................................................................... 19

Figura 2-7. Determinación de la nueva población algoritmo NSGA-II ............................ 20

Figura 2-8. Flujograma selección SuDS. (Fuente: US-EPA, 2005) ................................ 22

Figura 2-9. Flujograma selección SuDS Urban Storm Drainage Criteria Manual. (Fuente:

Urban Drainage and Flood Control District, 2010) .......................................................... 23

Figura 2-10. Guía selección SuDS manual. (Fuente: Ciria, 2015).................................. 24

Figura 4-1. Convenciones diagramas de flujo ................................................................ 44

Figura 4-2. Diagrama de flujo para la planeación de sistemas de drenaje sostenibles en

cuencas urbanas en expansión ...................................................................................... 46

Figura 4-3. Diagrama de flujo proceso de optimización ................................................. 46

Figura 5-1. Ubicación municipio La Estrella. (Fuente: Wikipedia). ................................. 48

Figura 5-2. Perfil de aliviadero cañuela elevada ............................................................ 52

Figura 5-3. Vista en Swmm aliviadero de cañuela elevada ............................................ 52

Figura 5-4. Modelo hidráulico en Swmm........................................................................ 53

Figura 5-5. Subcuencas modelo Swmm ........................................................................ 54

Figura 5-6. Serie de tiempo caudales medidos entre el 13 y 19 de febrero de 2017 en

cámara con ipid 6053880 ............................................................................................... 57

Figura 5-7. Factor de variación caudal aguas residuales patrón 1 ................................. 58

Figura 5-8. Serie de tiempo caudales medidos el 13 de febrero de 2017 en cámara con

ipid 6053880 ................................................................................................................... 59

Figura 5-9. Factor de variación de caudales aguas residuales patrón 2 ....................... 60

Figura 5-10. Ubicación pluviómetro Casa de la Cultura de La Estrella (Fuente: Siata) . 60

Figura 5-11. Lluvia acumulada medida en pluviómetros de la estación La Estrella para

enero de 2017 ................................................................................................................ 61

Contenido XIII

Figura 5-12. Lluvia acumulada medida en pluviómetros de la estación La Estrella para

febrero de 2017 .............................................................................................................. 61

Figura 5-12. Precipitación acumulada evento 1 (enero 15 2017) ................................... 62


Figura 5-14. Precipitación acumulada evento 3 (enero 19 y 20 de 2017) ...................... 63


Figura 5-16. Hietograma lluvia TR 5 años ..................................................................... 65

Figura 5-17. Comparación nivel promedio horario medido y modelado con patrón 1 ..... 66

Figura 5-18. Comparación nivel promedio horario medido y modelado con patrón 2 ..... 66

Figura 5-19. Resultados calibración con modelo inicial ................................................. 69

Figura 5-20. Resultados calibración hidráulica con evento 2 ......................................... 72

Figura 5-21. Resultados calibración hidrológica N Manning con evento 2 ..................... 73

Figura 5-22. Resultados validación modelo calibrado con evento 1. .............................. 74

Figura 5-23. Resultados validación modelo calibrado con evento 3. .............................. 74

Figura 5-24. Zonas urbanas y de expansión Municipio La Estrella ................................ 76

Figura 5-25. Subcuencas de expansión Municipio La Estrella ....................................... 77

Figura 5-26. Diseño celdas de bioretención ................................................................... 79

Figura 5-27. Diseño almacenamiento lluvia ................................................................... 79

Figura 5-28 Pavimentos porosos ................................................................................... 80

Figura 6-1. Sobreflujo en cámaras y capacidad de los tramos escenario 2 ................... 87

Figura 6-2 Sobreflujo en cámaras y capacidad de los tramos escenario 6 .................... 90



Figura 6-5. Optimización SuDS subcuencas existentes y expansión, lluvia evento 4

(escenario 5) .................................................................................................................. 93

Figura 6-6. Optimización SuDS subcuencas existentes y expansión con lluvia evento TR5

(escenario 8) .................................................................................................................. 93

Figura 6-7. Frente de Pareto de las soluciones no dominadas para los escenarios 5 y 8.

....................................................................................................................................... 94

Figura 6-8. Optimización SuDS subcuencas expansión con lluvia evento 4 (escenario 4)

....................................................................................................................................... 95

Figura 6-9. Optimización SuDS subcuencas expansión lluvia evento TR5 (escenario 7) 95

XI

V

Procedimiento para la planeación de sistemas de drenaje sostenibles y flexibles


Figura 6-10. Frente de Pareto de las soluciones no dominadas para los escenarios 4 y 7.

....................................................................................................................................... 96

Figura 6-11. Relación entre el porcentaje de área impermeable tratada y el porcentaje de

caudal pico de escorrentía ............................................................................................. 98

Figura 6-12. Distribución SuDS en optimización en subcuencas existentes y de expansión

para evento 4. ................................................................................................................ 99


para evento TR5 ............................................................................................................100

Figura 6-14. Distribución de unidades de celdas de bioretención en optimización en

subcuencas existentes y de expansión .........................................................................101

Figura 6-15. Distribución de unidades de tanques de almacenamiento en optimización en


Figura 6-16. Distribución de unidades de pavimentos permeables en optimización en


Figura 6-17. Distribución de unidades de celdas de bioretención en optimización de

subcuencas de expansión .............................................................................................103

Figura 6-18. Distribución de unidades de tanques de almacenamiento en optimización de


Figura 6-19. Distribución de unidades de pavimentos permeables en optimización de


Contenido XV

Lista de tablas

Tabla 4-1. Aspectos para definición de escenarios ......................................................... 42

Tabla 5-1. Información aliviaderos .................................................................................. 51

Tabla 5-2. Factor de variación de caudales de aguas residuales patrón 1...................... 58

Tabla 5-3. Factor de variación caudales aguas residuales patrón 2 ............................... 59

Tabla 5-4. Eventos de lluvia ........................................................................................... 62

Tabla 5-5. Parámetros curva IDF estación San Antonio de Prado TR 5 años ................. 64

Tabla 5-5. Calibración de aliviaderos .............................................................................. 71

Tabla 5-6. Resultados calibración hidráulica .................................................................. 72

Tabla 5-7. Estadísticos validación modelo calibrado con eventos 1 y 3 .......................... 75

Tabla 5-8. Selección de SuDS ........................................................................................ 77

Tabla 5-9. Implementación de SuDS por tipo de subcuenca .......................................... 81

Tabla 5-10. Recomendaciones parámetros algoritmo genético ...................................... 84

Tabla 5-11. Parámetros algoritmo genético optimización 100 variables ......................... 84

Tabla 5-12. Parámetros algoritmo genético optimización 9 variables ............................. 85

Tabla 5-13. Escenarios optimización .............................................................................. 85

Tabla 6-1. Indicadores de desempeño escenarios 1 y 2 ................................................. 86

Tabla 6-2. Indicadores de desempeño escenarios 3 a 5. ................................................ 88

Tabla 6-3. Indicadores de desempeño escenarios 6 a 8. ................................................ 88

Tabla 6-4. Individuo seleccionado para presentación de resultados ............................... 99

Tabla 6-5. Individuo seleccionado para presentación de resultados ..............................103

Lista de Símbolos y abreviaturas

Subíndices

Subíndice Término

Fm Función objetivo

x Individuo

gi

hk

Función i a maximizar

Función k a minimizar

Abreviaturas

Abreviatura Término

SUDS Sustainable Drainage Systems (Sistemas de drenaje sostenibles)

EPM Empresas Públicas de Medellín

SCS Soil Conservation Service

PBOT Plan Básico de Ordenamiento Territorial

UFCD Urban Drainage and Flood Control District

PEARL Preparing for Extreme and Rare Events in Coastal Regions

SIG Sistema de Información Geográfico

IDF Intensidad, duración frecuencia

POT Plan de Ordenamiento Territorial

Contenido XVII

Abreviatura Término

PBOT Plan Básico de Ordenamiento Territorial

RAS Reglamento técnico del sector de Agua potable y Saneamiento básico

MDT Modelos Digital de Terreno

SWMM Storm Water Management Model

FO Función objetivo

BR Bioretencion cell (Celda de bioretención)

RB Rain barrel (tanque almacenamiento)

PP Permeable pavement (Pavimento permeable)

Introducción

La vida moderna no se concibe sin la existencia de las ciudades, estas concentran personas

y servicios que permiten dar atención a todas las necesidades de la población y cada vez

se tiene un mayor porcentaje de personas viviendo en ellas. Para su existencia es necesario

contar con los servicios públicos básicos como agua potable, alcantarillado, aseo, energía

y transporte.

Históricamente, las ciudades se han situado cerca de fuentes de agua, lo cual facilitó un

acceso directo al líquido vital; sin embargo, y como producto de su uso, las aguas residuales

corrían por las calles y causaban enfermedades en la población. Como una solución a esta

problemática nacen los sistemas de alcantarillado, que constan de tuberías y canales que

transportan las aguas residuales a los cuerpos de agua. Posteriormente y con el crecimiento

de los centros urbanos, también se empezaron a presentar inundaciones y a formar arroyos

cuando se presentaban lluvias, con lo cual se identificó la necesidad de transportar y

disponer de estas aguas, naciendo así el servicio de drenaje urbano.

Este tipo de infraestructura fue la que permitió prestar un servicio de alcantarillado residual

y de drenaje urbano durante gran parte de los siglos XIX y XX. Su filosofía es captar las

aguas lluvias y residuales y transportarlas lo más rápido posible a los cuerpos de agua

cercanos, sin tener en cuenta los efectos en los mismos.

Con el crecimiento de las ciudades se ha identificado que la cantidad de aguas de

escorrentía se incrementa exponencialmente, esto causa inundaciones en las zonas bajas,

contaminación en los cuerpos de aguas receptores por el lavado de las vías y techos y

afectación en las corrientes naturales superficiales ya que estas no tienen la capacidad de

transportar caudales tan grandes. Adicionalmente, implica un costo económico importante

para la sociedad por la construcción de sistemas de tuberías y canales.

Estas problemáticas han causado que se dé una mirada diferente al drenaje urbano, la cual

tiene en cuenta el ciclo hidrológico del agua y busca que el proceso de escorrentía en las

ciudades sea similar al que se da naturalmente. Con este fin se introducen los sistemas de

drenaje sostenibles, los cuales tienen como objetivo dar un manejo de la escorrentía en la

fuente o lo más cercana a está, buscando favorecer la infiltración, la evapotranspiración, la

retención y dar caminos lentos a los flujos de agua. Algunos ejemplos de infraestructura de

drenaje sostenible son los pavimentos permeables, los pondajes (del anglosajón “pond” que

traduce estanque), las zanjas verdes y las celdas de bioretención entre otros. Estas

tecnologías se han introducido en algunos países desarrollados y han tenido un efecto muy

2 Procedimiento para la planeación de sistemas de drenaje sostenibles y flexibles


positivo en la reducción del riesgo de inundación, en la calidad de las aguas y en la gestión

de los cuerpos de agua receptores.

Para esta investigación, se plantea el reto de como implementar estos sistemas en cuencas

urbanas en expansión, en donde se evalué el desempeño del sistema de drenaje existente,

se determine la mejor manera en que se puede intervenir y se defina como hacer los

desarrollos futuros para tener un sistema de drenaje sostenible y flexible.

Para esto se propone utilizar los resultados y procedimientos de las investigaciones

realizadas en el tema a nivel mundial. Se parte de un modelo hidrodinámico calibrado del

sistema de drenaje de la cuenca urbana, se seleccionan los tipos de infraestructura

sostenible que se adaptan mejor a las condiciones locales utilizando las guías

internacionales y se realiza un proceso de optimización con algoritmos genéticos en el que

se evalúan múltiples formas de implementar los sistemas de drenaje sostenible con el fin

de obtener un conjunto de soluciones que produzca la mayor reducción de escorrentía al

mínimo costo.

Se plantea como objetivo principal desarrollar un procedimiento que permita planear

sistemas de drenaje sostenibles y flexibles en cuencas urbanas en expansión. Este

procedimiento será general para cualquier cuenca urbana y tendrá un caso de aplicación

específico en el Municipio de La Estrella ubicado en el Valle de Aburrá.

Se definen como objetivos adicionales proponer diferentes medidas de infraestructura que se requiere implementar para mejorar la eficiencia del sistema de drenaje actual y que su rehabilitación o expansión sea flexible, adaptable y a mínimo costo; y evaluar diferentes escenarios hidrológicos de una subcuenca urbana para determinar el desempeño hidráulico del sistema de drenaje considerando el uso actual y uso potencial del suelo.

Este estudio permitirá tener resultados para el medio local, el cual tiene condiciones

particulares cómo lluvias tropicales intensas, superficies de alta pendiente y poca

disponibilidad de espacios verdes que son diferentes a las condiciones de clima y

urbanismo de Europa y Norteamérica en donde se han desarrollado la mayor parte de los

estudios.

Esta investigación presenta una metodología para la implementación de sistemas de

drenaje sostenible en cuencas urbanas en expansión, la cual es un aporte importante para

el campo de investigación de infraestructura de drenaje sostenible, ya que no se cuenta con

un procedimiento de este tipo y se constituye en una información útil para su uso en otras

ciudades.

Los resultados del caso de estudio son una información base que le permitirá a las

autoridades locales y la empresa de servicios públicos conocer los costos y planear como

se deben implementar estos sistemas en la ciudad y cuál será la efectividad de estas

medidas.

Esta investigación se limita a cuencas urbanas y sus zonas de expansión aledañas, a la

modelación y evaluación del sistema de tuberías y/o canales que hacen parte del sistema

Introducción 3

de drenaje urbano y no incluye los cuerpos naturales de agua como ríos o lagos. La

metodología por proponer y el caso de estudio se enfocan en la cantidad de agua y no

abordan temas de contaminantes o calidad del agua.

1. Proyecto de investigación

1.1. Planteamiento del problema

La infraestructura de drenaje urbano de las ciudades se puede dividir en tres grupos, el

primero se constituye de elementos urbanísticos que reciben directamente las aguas lluvias

que cae en la superficie y la conducen hasta los sistemas de alcantarillado o drenajes

naturales, estos elementos son principalmente las cunetas, zanjas, vías y andenes; el

segundo grupo lo conforman las redes de alcantarillado de aguas lluvias, sus principales

elementos son los sumideros, las cámaras, las tuberías, aliviaderos y las descargas a los

cuerpos naturales y el último elemento son los cuerpos naturales de agua que reciben las

descargas del alcantarillado, estos cuerpos en las ciudades de los Andes Colombianos

corresponden a ríos y quebradas.

Con el crecimiento urbano de ciudades ubicadas en valles, que generalmente se da de la

parte baja de la cuenca hacia la parte alta, se presentan cambios significativos en el ciclo

hidrológico que impactan negativamente los elementos de drenaje. Estos efectos se dan

principalmente por tres componentes: el primero es el aumento del volumen de agua que

se debe drenar debido a la disminución de la infiltración y evapotranspiración; el segundo

se debe a que este volumen de agua se debe drenar en un tiempo más corto, debido al

aumento de velocidad del flujo superficial por la presencia de zonas duras y las altas

velocidades de flujo en las redes de alcantarillados y finalmente se presenta un deterioro

en la calidad del agua por el arrastre de basuras, sedimentos y material contaminante que

se encuentra en las superficies de las ciudades como aceites, gasolinas y hollín.

Adicionalmente, el cambio climático ha producido incrementos en la intensidad de los

eventos extremos de lluvia que generan caudales para los cuales las redes de alcantarillado

no fueron diseñadas.

El incremento en los caudales de escorrentía causa rebosamiento en los sistemas de

alcantarillado, desbordamiento de los ríos y quebradas en puntos críticos e inundaciones

en las ciudades con efectos económicos y sociales negativos para sus habitantes.

Para enfrentar esta problemática tradicionalmente se han implementado soluciones

basadas en la construcción de sistemas de drenaje urbano de mayor capacidad. Se realizan

inversiones económicas importantes para aumentar el tamaño de la infraestructura de

alcantarillado y se canalizan los ríos y quebradas con el fin de darles una mayor capacidad

de transporte. Aunque estas intervenciones generan una solución de drenaje en zonas

Proyecto de investigación 5

puntuales, no son una solución integral si se tiene en cuenta todo el ciclo de drenaje urbano;

ya que se impactan las redes de alcantarillado aguas abajo y en especial las fuentes

superficiales que por su evolución geomorfológica no tienen capacidad de transporte para

estos nuevos caudales líquidos y sólidos. Debido a esto se presentan desbordamientos,

inundaciones, erosión del lecho y de las bancas.

En el Área Metropolitana del Valle de Aburrá, se tiene topografía de un valle aluvial en

medio de una cadena montañosa, con un drenaje principal definido que es el Río Medellín.

El crecimiento de la ciudad y los municipios aledaños se ha dado desde la parte baja de la

cuenca (cerca del rio) hacia la parte altas, esto ha causado que actualmente se presenten

los problemas que se mencionaron anteriormente. Teniendo en cuenta el desarrollo

económico de la región y la dinámica de construcción y crecimiento urbano que está

teniendo la ciudad; se plantea la problemática de cómo se debe planear y desarrollar la

infraestructura de drenaje urbano que tiene la ciudad actualmente y la que requieren las

zonas de expansión para tener un crecimiento sostenible que tenga en cuenta todos los

elementos de la cadena del drenaje urbano, disminuyendo al máximo posible las

inundaciones en las partes bajas, optimizando la inversión económica y con la menor

afectación posible a los cauces naturales receptores.

1.2. Antecedentes

Los sistemas de alcantarillado son vitales para la existencia y funcionamiento de los centros

urbanos de todas las magnitudes, su función es recolectar y transportar las aguas

residuales provenientes de las residencias, comercio, industria e instituciones y entregarlas

a la planta de tratamiento de aguas residuales; así como recolectar y transportar las aguas

de escorrentía y entregarlas a las fuentes de agua superficial o subterránea. El sistema de

aguas residuales cumple una función principalmente de salubridad que evita enfermedades

en la población, mientras que el sistema de aguas lluvias cumple una función de gestión

del riesgo y de garantizar la operatividad de las ciudades, esto se logra al evitar las

inundaciones y los daños a propiedades y pérdidas de vidas humanas por los efectos de

las acumulaciones de los caudales de escorrentía en las zonas bajas.

En los países en desarrollo las ciudades están presentando un crecimiento urbano

acelerado que presenta grandes desafíos para la gestión de los recursos naturales. Por

ejemplo, en el área metropolitana del Valle de Aburrá entre el año 1948 y 2015 se ha

presentado un crecimiento de la superficie urbana de 1540% y de acuerdo a los planes de

ordenamiento territorial se espera un crecimiento de 314% para los próximos años

Empresas Públicas de Medellín et al (2014). Estas tasas de crecimiento implican una gran

presión sobre todos los sistemas de las ciudades, especialmente las redes de alcantarillado

que deben recibir caudales para las que no están diseñadas.

El crecimiento y desarrollo de los centros urbanos ha implicado la construcción de

infraestructura que cambia el uso de los suelos, pasando inicialmente de bosques nativos

a zonas de uso pecuario o agrícola y posteriormente a usos urbanos como vías y

edificaciones. Estos cambios en los usos del suelo producen variaciones significativas en



el ciclo hidrológico natural de las cuencas. Se produce un aumento significativo de la

cantidad de agua que deben transportar las fuentes superficiales y cambios en la calidad

del agua que reciben. Con respecto a la cantidad de agua se presenta un aumento por el

efecto combinado de: primero un volumen de escorrentía mayor por el aumento de la

impermeabilidad del suelo, la disminución de la infiltración y de la evapotranspiración y

segundo por la disminución de los tiempos de concentración que se presenta al tener

mayores velocidades de flujo en las superficies duras de las ciudades y en las redes de

alcantarillado. Esto implica que las fuentes naturales deben recibir un caudal mayor en un

tiempo menor. Por otro lado, se afecta la calidad del agua por el lavado de las superficies

de los techos y vías de los centros urbanos.

El cambio en el régimen de caudal en tan poco tiempo tiene efectos sobre las

infraestructuras urbanas y los recursos naturales:

Redes de alcantarillado: se presenta conexión de nuevos caudales a las redes

existente que no fueron diseñadas para estas condiciones. Esto implica rebosamiento

de las redes por las tapas de las cámaras y por las acometidas de aguas lluvias de

las edificaciones.

Ríos y quebradas: por su evolución geomorfológica estos cuerpos de agua no tienen

la capacidad de transporte y se presenten desbordamientos, inundaciones y erosión

lateral y de fondo en el cauce.

Estos caudales que no pueden ser transportados se acumulan en las zonas bajas y planas

de las ciudades y producen en los casos más graves pérdidas de vidas humanas por el

arrastre de personas en las corrientes, pérdidas económicas por daños a bienes muebles

e inmuebles y pérdidas en la productividad de las ciudades por cierre de vías, afectaciones

a sistema trasporte y a la infraestructura pública.

Tradicionalmente las normas y guías de diseño de sistemas de alcantarillado en Colombia,

como el reglamento técnico del sector de aguas potable y saneamiento básico-RAS2000 y

la norma de diseño de alcantarillado de Empresas Públicas de Medellín; así como la

práctica común en el medio, ha sido desarrollar sistemas de alcantarillado de aguas lluvias

que evacuen rápidamente los caudales de escorrentía. El criterio es que una vez cae el

agua a la superficie y se convierte en escorrentía, se debe recoger lo más rápido posible

por medio de sumideros y acometidas, transportar los caudales en las redes y entregar a

los ríos y quebradas. En este modelo no se tiene en cuenta el efecto de estos caudales

sobre las fuentes superficiales ni el impacto de los caudales por el crecimiento urbano futuro

de la ciudad. Este tipo de infraestructura son rígidas, requieren altas inversiones

económicas en el año cero del proyecto y son poco adaptables a condiciones futuras

cambiantes.

A nivel mundial el enfoque está cambiando hacia una gestión del drenaje urbano integral y

sostenible que se basa en medidas descentralizadas que dan preferencia a la gestión de

escorrentía en la fuente y que ofrecen flexibilidad para adaptarse a condiciones climáticas

cambiantes y a la dinámica urbana. Estas medidas se enfocan en el uso de sistemas de

drenaje urbano sostenible (SuDS) o mejores prácticas de gestión (BMPs), las cuales

buscan gestionar la escorrentía para que sea similar al régimen hidrológico que tienen la

cuenca antes de la urbanización. De acuerdo a Fletcher et al. (2014) el termino SuDS fue


inicialmente acuñado por Butler y Parkinson en 1997, posteriormente D’Arcy en 1998 lo

aplicó al triangulo de drenaje sostenible (cantidad, calidad y urbanismo); el uso del término

se formalizó en el año 2000 cuando los manuales técnicos del Reino Unido lo empezaron

a utilizar. Finalmente, en el año 2007, la guía The SuDS Manual” de Ciria, utiliza el término

y su uso se vuelve global.

Esto se logra favoreciendo la retención, la infiltración, los caminos largos de flujo y el

almacenamiento. Las infraestructuras de SuDS de acuerdo a Ciria (2015) son:

Almacenamiento de agua

Techos verdes

Sistemas de infiltración: tanques, zanjas, estanques a cielo abierto y mantos

drenantes.

Sistemas de tratamiento en el predio (calidad)

Franjas de pasto

Drenes filtrantes

Canal de drenaje con vegetación

Celdas de bioretención

Árboles

Pavimentos permeables

Tanques de tormenta

Estanques

Lagos y humedales con o sin infiltración

Existen manuales de diseño para estos sistemas como el del Ministerio de Vivienda y

urbanismo de Chile (2005) y el del Department for Environmental Food and Rural Affairs

del Reino Unido (2015), los cuales presentan una descripción completa de cada tipo de

infraestructura, los materiales que se deben utilizar, el dimensionado, diseño de detalle,

mantenimiento requerido y operación. En The SuDS Manual (2015) y Urban Storm Drainage

Criteria Manual Volume 3 (2010) se presentan guías para seleccionar los tipos de SuDS

más adecuado a utilizar de acuerdo a las condiciones locales, utilizando criterios de

permeabilidad del suelo, área a drenar, pendiente del terreno, disponibilidad de espacio,

profundidad del nivel freático y calidad del agua.

En el lenguaje técnico se utilizan comúnmente estas expresiones para referirse a los

sistemas de drenaje urbano sostenible:

Sustainable Drainage Systems- SuDS: se refiere a todos los sistemas que buscan

maximizar las oportunidades y beneficios que se pueden obtener de la gestión del agua

superficial. Estos beneficios se pueden lograr en cantidad del agua, calidad del agua,

recreación y biodiversidad. Es el término más general y se refiere a todas las medidas en

escala de predio o unidad constructiva (descentralizadas) o centralizadas, pueden ser

infraestructuras verdes o grises.

Low Impact Development – LID o Green Infraestructure - GI: fue inicialmente acuñado por

Barlow et al. en 1997. Son medidas e infraestructuras locales que manejan el agua en la

fuente (escala de predio o edificación) y buscan reproducir el régimen hidrológico que se

tiene antes de la urbanización.



Best Management Practices – BMPs: El termino fue inicialmente planteado en “The Clean

Water Act” en Estados Unido en 1972. Son medidas e infraestructuras centralizadas que

pueden ser verdes o grises y que buscan gestionar las aguas de escorrentía de manera

centralizada. Por ejemplo, humedales, estanques o tanques de tormenta.

Las investigaciones recientes para el uso de SuDS en escala de cuenca o subcuenca

urbana se basan en la evaluación del funcionamiento del sistema de alcantarillado bajo

lluvias de diseño para periodos de retorno definidos o bajo lluvias reales que hayan

producido eventos de inundación; la elección de los SuDS que se adaptan mejor a las

condiciones locales y la optimización utilizando una función objetivo que es reducir la

cantidad del agua de escorrentía y/o mejorar la calidad de la misma con el menor costo.

Para esto se definen funciones de costo en función de la longitud, área o volumen unitario

para cada tipo de infraestructura.

Con el fin de conocer las zonas de la cuenca en donde se deben instalar los SuDS para

que se produzcan los efectos deseados en cuanto a reducción de cantidad de agua o

mejoramiento de calidad con el menor costo, se utilizan procesos de optimización. El

objetivo de la optimización matemática es encontrar el mejor valor o conjunto de valores de

todas las soluciones alternativas disponibles usando una técnica matemática. Una rutina de

optimización se puede utilizar para maximizar y/o minimizar una o varias funciones objetivo.

Se deben definir las variables de decisión y sus restricciones para crear el espacio de

búsqueda. Un modelo de optimización opera usando un algoritmo que basado en una o

varias funciones objetivo, las cuales son minimizadas o maximizadas, modifica las variables

de decisión considerando las restricciones, hasta que se obtiene una solución válida,

Galindo (2015). Los algoritmos genéticos posibilitan resolver problemas de optimización

multiobjetivo, pero requieren alta capacidad de computo. El algoritmo genético más utilizado

es el NSGA-II (nondominated sorting genetic algorithm) desarrollado por Deb (2002), tiene

como ventaja principal la reducción del tiempo de cómputo y la posibilidad de resolver la

optimización con dos o más objetivos simultáneos.

El algoritmo de optimización se apoya en un software que permita realizar el cálculo

hidráulico del sistema de tuberías bajo las diferentes condiciones hidrológicas. En el mundo

académico uno de los software más utilizados es Epaswmm (Storm water management

model), este fue desarrollado por la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos y

es ampliamente utilizado para el modelamiento hidrodinámico de redes de alcantarillado.

Permite realizar modelación hidrológica agregada y el tránsito hidráulico con onda dinámica.

El software es gratuito y de código libre lo que permite implementar códigos para hacer

procesos de optimización o evaluación automáticas bajo múltiples escenarios.

1.3. Pregunta de investigación

De acuerdo a lo planteado en los numerales anteriores, se identifica la necesidad de buscar

la mejor manera de implementar sistemas de drenaje sostenible en la cuenca urbana del

Valle de Aburrá. Teniendo en cuenta que los tipos de infraestructura a implementar deben


ser acordes a las condiciones de espacio disponible, tipo de suelo, intensidad de la

precipitación, desempeño del sistema de drenaje y con el menor costo posible.

Se plantea la pregunta:

¿Cómo se debe implementar la infraestructura de drenaje sostenible en una cuenca urbana

de tal manera que, de acuerdo a las condiciones locales, se genere reducción en los

caudales de escorrentía con la mayor relación beneficio costo?

1.4. Objetivos

Objetivo general

Desarrollar una metodología para planificar un sistema de drenaje urbano bajo diferentes

escenarios de tal manera que sea sostenible, flexible y adaptable.

Objetivos específicos

Proponer un procedimiento para evaluar el desempeño de un sistema de drenaje en condiciones actuales y futuras.

Proponer diferentes medidas de infraestructura que se requiere implementar para mejorar la eficiencia del sistema de drenaje actual y que su rehabilitación o expansión sea flexible, adaptable y a mínimo costo.

Evaluar diferentes escenarios hidrológicos de una subcuenca urbana para determinar el desempeño hidráulico del sistema de drenaje considerando el uso actual y uso potencial del suelo.

2. Revisión de literatura

2.1. Infraestructuras de drenaje sostenible

Las infraestructuras de drenaje urbano se diseñan para maximizar las oportunidades y

beneficios que se pueden obtener del manejo de las aguas de escorrentía Ciria (2015).

Estos beneficios se dividen en cuatro grupos:

Cantidad de agua: control de la escorrentía, aporta a la disminución del riesgo de

inundación

Calidad del agua: gestionar la calidad de la escorrentía para prevenir la

contaminación

Esparcimiento: crear y mantener mejores espacios para las personas

Biodiversidad: crear y mantener mejores espacios para la naturaleza

Estas infraestructuras se pueden usar para desarrollos nuevos, así como para intervenir

zonas que ya se encuentran consolidadas.

Fletcher Et al (2014) plantean que en el lenguaje técnico se utilizan comúnmente estas

expresiones para referirse a los sistemas de drenaje urbano sostenible:

Sustainable Drainage Systems- SuDS: se refiere a todos los sistemas que buscan

maximizar las oportunidades y beneficios que se pueden obtener de la gestión del

agua superficial. Estos beneficios se pueden lograr en cantidad del agua, calidad

del agua, recreación y biodiversidad. Es el término más general y se refiere a todas

las medidas en escala de predio o unidad constructiva (descentralizadas) o

centralizadas, pueden ser infraestructuras verdes o grises.

Low Impact Development – LID o Green Infraestructure - GI: son medidas e

infraestructuras locales que manejan el agua en la fuente (escala de predio o

edificación) y buscan reproducir el régimen hidrológico que se tiene antes de la

urbanización.

Best Management Practices – BMPs: Son medidas e infraestructuras centralizadas

que pueden ser verdes o grises y que buscan gestionar las aguas de escorrentía de

manera centralizada. Por ejemplo, humedales, estanques o tanques de tormenta.

Revisión de literatura 11

Existen múltiples infraestructuras y técnicas que se pueden implementar en escala de

predio o de subcuenca, pueden estar enfocadas en la gestión de la cantidad del agua, de

la calidad del agua o de ambas. Se pueden clasificar de acuerdo a su función principal,

aunque generalmente cumples funciones simultaneas. Los tipos de infraestructura

clasificadas por su función principal son:

Desconexión de áreas impermeables:

o Franjas de pasto

o Pavimentos permeables

o Zanjas de pasto

Obra de infiltración:

o Pozos de infiltración

o Zanjas de infiltración

o Celdas de bioretención

o Filtros de arena

o Techos verdes

Obras de almacenamiento

o Estanques o pondajes

o Reciclaje de agua

o Humedales

o Tanques de amortiguamiento

Se presenta una descripción de los tipos de infraestructura que son más viables de

implementar en las ciudades colombianas, teniendo en cuenta aspectos de espacio

disponible, pendiente del terreno, intensidad de las lluvias, usos del suelo, etc.

2.1.1 Reciclaje de agua

Consiste en la recolección de agua de escorrentía a nivel de predio o edificación para su

uso futuro. La escorrentía es recolectada de techos y otras áreas impermeables,

almacenada, tratada (donde se requiera) y luego utilizada como un suministro de agua

doméstica, comercial, industrial, institucional (Ciria, 2015). Estos sistemas pueden tener un

número de beneficios clave:

Pueden cumplir con algunas de las demandas de agua del edificio, entregando

beneficios en sostenibilidad y resiliencia al clima.

Ayudan a reducir el volumen de escorrentía de un área.

Pueden ayudar a reducir el volumen de almacenamiento para atenuación de picos

que se requiere en un sitio.

Es una medida local que requiere poco espacio y que es operado y mantenido por

el propietario.

Los sistemas de reciclaje de agua se diseñan para un nivel específico de servicio, el cual

puede cumplir únicamente funciones de suministro de agua (sistemas de conservación del

agua) o también gestión y reducción del agua de escorrentía (con la inclusión de una

capacidad de almacenamiento mayor).



Existen tres tipos principales de sistemas:

Sistema de gravedad

Sistemas con bombeo

Sistemas compuestos

En la Figura 2-1 se presenta un esquema de un sistema doméstico por gravedad tomado

de Ciria (2015). Las aguas de escorrentía del techo se utilizan para el vaciado de sanitarios,

el lavado de ropa y el riego del jardín.

Figura 2-1. Sistema de reciclaje de agua domestico por gravedad

2.1.2 Techos verdes

Los techos verdes son áreas de vegetación viva, instaladas en las losas o techos de las

edificaciones. Presentan múltiples beneficios incluyendo el aspecto visual, el valor

ecológico, la mejora en el desempeño de la edificación (menor uso de aire acondicionado)

y la reducción de la escorrentía de agua lluvia. Se dividen en dos categorías principales

(Ciria,2015):

Techos extensivos: tienen profundidad de sustrato baja y por lo aportan poco peso

a la estructura del edificio, la siembra es sencilla y los requerimientos de

mantenimiento bajo; usualmente no son accesibles desde el interior del edificio.

Techos intensivos o jardines de techo: tiene profundidad de sustrato mayor, esto lo

hace apto para una gran variedad de plantas y una retención de agua lluvia mayor.

Requieren un mayor mantenimiento, usualmente son accesibles desde el interior del

edificio. Aportan un peso significativo a la estructura de la edificación, esto implica

que posiblemente se deban hacer labores de reforzamiento.

Son medidas efectivas para reducir la escorrentía urbana, ya que reduce el porcentaje de

superficies impermeables en áreas urbanas. Son especialmente efectivos en áreas urbanas

consolidadas con sistemas de alcantarillado combinado que tengan problemas de


sobreflujo por la alta impermeabilidad. Los techos verdes se construyen con material

multicapas que consisten en una capa vegetal, suelo, geotextil y una capa

impermeabilizante. Los techos verdes en áreas urbanas conservan un uso privado del suelo

que de otra manera puede ser requerido para medidas de control de escorrentía (US EPA,

2000).

Aunque los techos verdes son generalmente más costosos de construir y mantener que los

techos convencionales, proveen beneficios a largo plazo. El diseño de la cobertura vegetal

debe ser compatible con las condiciones de clima y especies de la zona y proteger de la

humedad a los materiales del techo que se encuentran por debajo. La vida útil del techo

puede ser extendida con la implementación de un techo verde ya que se protege la capa

impermeable de daño mecánico, se cubre contra el daño ultravioleta y se crea un

aislamiento contra las temperaturas externas (Ciria, 2015), esto produce reducción de los

costos de calefacción o aire acondicionado.

En la Figura 2-2 se presenta un esquema típico tomado de tomada de

http://dearkitectura.blogspot.com.co/2012/06/que-es-un-techo-verde.html

Figura 2-2. Esquema techo verde intensivo.

2.1.3 Celdas de bioretención

Los sistemas de bioretención son zonas que se ubican por debajo del nivel del terreno, en

donde se construye un área con suelo modificado y se siembra vegetación. Estas zonas

pueden estar delimitadas por muros impermeables. Esta combinación favorece la

infiltración, la evapotranspiración, el almacenamiento de agua, ayuda a reducir los

volúmenes de escorrentía y a bajar la carga contaminante.

Son particularmente efectivos en la interceptación del agua lluvia y también pueden proveer

un urbanismo atractivo con un sistema de riego y fertilización autónoma. También ayudan

al hábitat y la biodiversidad y bajan la temperatura local debido a la evapotranspiración.

El diseño de las celdas de bioretención se basa en los tipos de suelo, condiciones del sitio,

y usos del suelo. Un área de bioretención se puede componer de una mezcla de

http://dearkitectura.blogspot.com.co/2012/06/que-es-un-techo-verde.html



componentes funcionales, cada uno desempeñando diferentes funciones en la remoción de

contaminantes y la atenuación de la escorrentía US-EPA(2000).

Las celdas de bioretención son componentes muy flexibles para el manejo del agua

superficial que pueden ser integrados en una gran variedad de desarrollos urbanos, usando

diferentes formas, tamaños, materiales, vegetación y dimensiones. Generalmente se usan

para gestionar y tratar la escorrentía de eventos frecuentes de lluvias. Para eventos

extremos se debe construir un sistema de sobreflujo que descargue en el sistema de

drenaje, Ciria (2015).

La escorrentía recolectada por el sistema se almacena temporalmente en la superficie y

luego se filtra a través de la vegetación y los suelos subyacentes. Las mezclas de suelos

especificadas se usan como un medio de filtración para favorecer el desempeño del

tratamiento de bioretención y se pueden implementar diseños que incluyan zonas

anaeróbicas sumergidas que promuevan la remoción de nutrientes, ver Figura 2.3.

Figura 2-3. Esquema típico celda de bioretención (Fuente: Ciria, 2015)

2.1.4 Zanjas de infiltración

Las zanjas de infiltración son excavaciones lineales de baja profundidad que se llenan con

piedra y/o gravas para crear un espacio de almacenamiento temporal para la atenuación,

transporte e infiltración de las aguas de escorrentía superficiales. La piedra debe estar

contenida en una zanja lineal simple con un geotextil, geomembrana, un material

impermeable o una instalación estructural como un tanque de concreto. Los drenes

filtrantes pueden estar contenidos o pueden permitir la infiltración, dependiendo de la

capacidad de infiltración del suelo y el manejo que se le deba dar a las aguas subterráneas.

(Ciria, 2015)

Se ubican bajo andes, calles o lugares de uso públicos. Hacia estas zanjas se dirige parte

importante del escurrimiento local y en ellas se intenta su infiltración concentrada. Estas

zanjas de infiltración pueden considerar tubos y/o cámaras de inspección y mantenimiento.

Constituyen un sistema de drenaje semisubterráneo o subterráneo local, cuyo rebose

puede pasar a formar parte del escurrimiento superficial o estar conectado a un sistema de


drenaje de aguas lluvias tradicional. La alimentación de estos sistemas con aguas limpias

que provienen de techos o superficies pavimentadas puede mejorar las condiciones de

mantenimiento y evitar la necesidad de interponer elementos de decantación de material

particulado que puede colmatar los filtros (Ministerios de vivienda y urbanismo de Chile,

1996).

En la Figura 2-4 presenta un esquema típico tomado de

http://hometownlandscape.com/services/landscaping-services/drainage-solution/

Figura 2-4. Esquema típico zanja filtrante.

2.1.5 Pavimentos permeables

Son estructuras que proveen una superficie adecuada para peatones y/o tráfico vehicular,

mientras que permiten que el agua lluvia se infiltre a través de la superficie hasta las capas

de suelo estructurales que se encuentran debajo. El agua es almacenada temporalmente

por debajo de la superficie antes de su uso, infiltración al terreno o descargada

controladamente a una corriente aguas abajo.

Las superficies permeables, en conjunto con su subestructura asociada, son medios

eficientes para manejar el agua superficial de escorrentía cerca de su fuente: interceptación

de la escorrentía, reducción del volumen y frecuencia de la escorrentía y provisión de un

medio de tratamiento. Los procesos de tratamiento que ocurren dentro de la estructura

superficial, la matriz subsuperficial (incluyendo capas de suelo donde la infiltración es

permitida) y las capas de geotextil incluyen (Ciria, 2015):

Filtración

Adsorción

Biodegradación

Sedimentación

Existen dos tipos de pavimentos permeables que se definen con base en los materiales

superficiales:

http://hometownlandscape.com/services/landscaping-services/drainage-solution/



Pavimentos porosos: el agua se infiltra a través de todo el material superficial. Por

ejemplo, el asfalto o concreto poroso.

Pavimentos permeables: tienen una superficie conformada por un material que en

sí es impermeable. Las piezas se disponen para que queden espacios vacíos por

los cuales se infiltra el agua. Por ejemplo, los bloques o adoquines.

En la Figura 2-5 se presenta un esquema típico de un pavimento permeable (Auguris,

2009), este se compone básicamente de una carpeta de rodadura que tiene una función de

dar una superficie lisa de rodamiento y soportar directamente las cargas del tránsito; por

debajo de esta se encuentra la capa base y subbase, que tiene funciones estructurales, de

filtración del agua escorrentía y de almacenamiento. Esta capa puede tener una tubería

perforada para evacuar los excesos de caudal durante eventos lluvias intensos.

Figura 2-5. Esquema típico pavimento poroso (Fuente: Auguris, 2009)

2.2. Técnicas de optimización con algoritmos

genéticos

Un algoritmo genético es un método de búsqueda que imita la teoría de la evolución

biológica de Darwin para la resolución de problemas. Para ello, se parte de una población

inicial de la cual se seleccionan los individuos más capacitados para luego reproducirlos y

mutarlos para finalmente obtener la siguiente generación de individuos que estarán más

adaptados que la anterior generación (Arranz, 2010).

Para el estudio de los algoritmos genéticos hay que tener en cuenta una serie de

parámetros (Arranz, 2010):


Tamaño de la población: indica el número de cromosomas que tenemos en nuestra

población para una generación determinada. En caso de que esta medida sea

insuficiente, el algoritmo genético tiene pocas posibilidades de realizar

reproducciones con lo que se realizaría una búsqueda de soluciones escasa y poco

óptima. Por otro lado, si la población es excesiva, el algoritmo genético será

excesivamente lento.

Probabilidad de cruce: Indica la frecuencia con la que se producen cruces entre los

cromosomas padre, es decir, que haya probabilidad de reproducción entre ellos. En

caso de que no exista probabilidad de reproducción, los hijos serán copias exactas

de los padres. En caso de haberla, los hijos tendrán partes de los cromosomas de

los padres. Si la probabilidad de cruce es del 100% el hijo se crea totalmente por

cruce, no por partes.

Probabilidad de mutación: indica la frecuencia con la que los genes de un

cromosoma son mutados. Si no hay mutación, los descendientes son los mismos

que había tras la reproducción. En caso de que haya mutaciones, parte del

cromosoma descendiente es modificado y si la probabilidad de mutación es del

100%, la totalidad del cromosoma se cambia. En este caso, no se cambian

simplemente unos bits del cromosoma, sino que se cambian todos, lo que significa

que se produce una inversión en el cromosoma y no una mutación por lo que la

población degenera muy rápidamente.

Las metodologías de optimización se concentran en adecuar un conjunto de elementos de

manera que se mejore el resultado dado por una función objetivo. Sin embargo, los

problemas reales involucran otra serie de objetivos que pueden ser de tanto interés como

el que se optimizó, e incluso ser tan relevantes y conflictivos que harían inviable la solución

obtenida. La optimización multiobjetivo basada en técnicas evolutivas es una meta

heurística que surgió con el fin de resolver este tipo de problemas, caracterizada por ser

capaz de obtener un conjunto de soluciones, con los mejores compromisos entre los

objetivos optimizados (frente óptimo de Pareto) (Peñuela, 2007).

En general, un problema de optimización multiobjetivo se formula como:

Min/max 𝑓𝑚(𝑥) 𝑚 = 1,2, … , 𝑀

s.a. 𝑔𝑖(𝑥) ≥ 0 𝑖 = 1,2, … , 𝐼

ℎ𝑘(𝑥) = 0 𝑘 = 1,2, … , 𝐾

𝑥𝑗𝐿 ≤ 𝑥𝑗 ≤ 𝑥𝑗

𝑈 𝑗 = 1,2, … . , 𝐽

Lo que se busca es encontrar un vector de variables de estado x=(x1,x2,…,xj) que cumpla

con el conjunto de restricciones y donde la funciones objetivo resultantes sean optimizadas.

El espacio de solución, representado por todas las combinaciones posibles en el valor de

las variables, genera un segundo espacio vectorial conocido como espacio objetivo y

denotado por fn(x)=z=(z1,z2,…zM).

En los problemas multiobjetivo no es posible evaluar de manera directa si una solución es

mejor que otra, ya que cada solución se debe calificar de acuerdo con dos o más funciones

objetivo. Las cuales a su vez, pueden ser de minimización o maximización. Por lo tanto se



introduce el operador de dominancia, el cual define que una solución x(1) domina otra

solución x(2) si se cumplen las condiciones:.

La solución x(1) no es de menor calidad que x(2) en todos los objetivos

La solución x(1) es estrictamente mejor que x(2) en al menos uno de los objetivos

Aplicando iterativamente estas reglas sobre un conjunto cualquiera de soluciones de un

problema de optimización multiobjetivo, se puede establecer cuáles son las alternativas

dominantes, conocidas como Conjunto No Dominado. Las soluciones restantes forman

parte del Conjunto de Soluciones Dominadas. Si se logra establecer cuál es el conjunto de

Soluciones Dominantes a través de todo el espacio objetivo, entonces se habla de Frente

óptimo de Pareto.

La mayoría de los algoritmos de optimización multiobjetivo usan el método de Kung (Deb,

2007) para obtener el conjunto de soluciones no dominadas. Este método propone una

división recursiva de la población y es considerado en la literatura especializada como el

método computacionalmente más eficiente. El primer paso consiste en ordenar

descendentemente la población P según la importancia del valor de la primera función

objetivo. Posteriormente, la población es dividida en dos subpoblaciones I (izquierda) y D

(derecha) de forma. Lo anterior implica que la subpoblación I es de mejor calidad que la D

desde el punto de vista de la primera función objetivo. Así, es posible verificar el criterio de

dominancia, respecto a la segunda función objetivo, entre la subpoblación D y la I (el

proceso es aplicable para problemas con más de dos funciones objetivo). Las soluciones

de D que no son dominadas por cualquier miembro de I son combinadas con los miembros

de I para formar una población no dominada. La conformación de la población M y la

verificación de dominancia tienen lugar en el momento en que el tamaño de I y de D sea

igual a 1, es decir, hasta que las divisiones recursivas de las subpoblaciones permitan

comparar sólo un individuo de la población I con uno de la población D.

El diagrama de flujo de la Figura 2-6 se ilustra la discusión anterior considerando la

definición de los siguientes parámetros:

V: Matriz que contiene los valores de todas las funciones objetivo para cada uno de

los individuos de la población.

P: Vector que contiene el número de cada individuo y corresponde a la primera

columna de la matriz Población.

N: Número de individuos de la población.

M: Número de funciones objetivo del problema.

TipoOpt: Vector que define el tipo de optimización (minimización=0 o maximización=1) de

cada una de las funciones objetivo. Por ejemplo, TipoOpt=[0, 1] significa que Fobj1 es de

minimización y Fobj2 es de maximización.

Este algoritmo, además de entregar el conjunto de soluciones dominantes, permite

organizar las soluciones en frentes que indican el nivel o rango de dominancia que posee

una alternativa frente a las demás; como se muestra en la Figura 2-6.


Figura 2-6. Diagrama de flujo del método de bisección recursiva (Fuente: Peñuela, 2007).

Algoritmo NSGA-II (Non-Sorting Genetic Algorithm II)

Fue planteado por Deb (2002), es de tipo elitista, ya que incorpora un mecanismo de

preservación de las soluciones dominantes a través de varias generaciones de un algoritmo

genético. El proceso se inicia a partir de un conjunto de tamaño N de soluciones (Padres)

obtenidas al azar o a través de un constructivo suave. Las siguientes generaciones son

determinadas usando mecanismos modificados de selección cruzamiento y mutación

definidos por el algoritmo genético clásico.

Se describen los pasos generales que sigue el algoritmo:

Proceso de selección, cruzamiento y selección: Sobre la población actual (Padres) son

seleccionadas N parejas de soluciones escogidas aleatoriamente. Cada pareja compite en

un torneo donde gana la alternativa que pertenezca al rango de mejor calidad. Si las

alternativas en competencia pertenecen al mismo frente, entonces gana la que introduzca

un mayor grado de diversidad al conjunto en construcción. Los vencedores de cada torneo

son los únicos facultados para obtener descendencia, el cruzamiento y mutación se

manejan de igual forma al mostrado por el algoritmo genético clásico. De esta manera, lo

que se espera es que la información genética de las alternativas dominantes esté presente

en las siguientes generaciones y atraiga al resto de la población hacia sus vecindades.



Operador de Apilamiento: Los algoritmos multiobjetivo buscan encontrar el mayor número

posible de soluciones que pertenezcan al frente de Pareto. Por tanto, es necesario que la

población se mantenga tan diversa como sea posible. El operador de apilamiento permite

cuantificar el espacio alrededor de una alternativa que no se encuentra ocupada por

ninguna otra solución. Para esto se debe calcular el perímetro del cuboide formado por las

soluciones vecinas que poseen el mismo rango de dominancia que la alternativa i.

Determinación del conjunto descendiente final: Antes de finalizar una generación del

algoritmo, se ejecuta un proceso de preselección y preservación de las soluciones de élite,

que consiste en reunir el conjunto de soluciones padres y los descendientes obtenidos por

medio de los operadores de selección, cruce y mutación. De esta manera la población

actual aumenta al doble de los individuos de la población inicial. Para ello es necesario

clasificar el conjunto completo en sus respectivos frentes de dominancia y preservar los

individuos que pertenezcan a los frentes de mejor calidad. Como se muestra en la figura:

Figura 2-7. Determinación de la nueva población algoritmo NSGA-II (Fuente: Peñuela, 2007).

Se presenta el seudocódigo para el NSGA-II:

1. Generar una población P de tamaño N.

2. Identificar los frentes de dominancia y evaluar las distancias de apilamiento en

cada frente.

3. Usando selección (<c), cruzamiento y mutación se genera una población

descendiente del mismo tamaño de P.

4. Reunir Padres e hijos en un conjunto de tamaño 2N y clasificar los frentes de

dominancia.

5. Determinar el conjunto descendiente final seleccionando los frentes de mejor

rango. Si se supera el límite de población N, eliminar las soluciones con menor

distancia de apilamiento en el último frente seleccionado.


6. Sí se cumple el criterio de convergencia, Fin del proceso. De lo contrario retornar

al paso 3.

2.3. Selección y modelación de SuDS en cuencas

urbanas

Selección

Existen varías guías que ayudan a encontrar los tipos de infraestructuras de drenaje

sostenible que son más adecuadas de acuerdo con las condiciones de permeabilidad

del suelo, área de drenaje, pendiente del terreno, disponibilidad de espacio,

disponibilidad de zonas verdes, etc.

Metodología National Management Measures to Control Nonpoint Source

Pollution from Urban Areas, US EPA (2005).

La Figura 2-8 presenta un flujograma que permite seleccionar una o varias de

las infraestructuras: estanques de retención, humedales, cuencas de infiltración,

zanjas de infiltración, pavimentos permeables, techos verdes y reciclaje de agua;

teniendo en cuenta el desempaño de acuerdo con criterios de área de drenaje,

pendiente, tipo de suelo y profundidad del nivel freático.



Figura 2-8. Flujograma selección SuDS. (Fuente: US-EPA, 2005)

Metodología Urban Storm Drainage Criteria Manual: volume 3. Best

Management Practice (2010).

Presenta tres flujogramas, cada uno con una tabla guía asociada. Uno para

áreas densamente urbanizadas, otra para desarrollos urbanos convencionales

y otro para infraestructuras de drenaje lineales en áreas urbanizadas. Las

opciones de infraestructuras que presentan son pavimentos permeables, techos

verdes, celdas de bioretención, zanjas de pasto, humedales, techos verdes y

filtros de arena.

En la Figura 2-9 se presenta el procedimiento para la selección de SuDS en

áreas densamente urbanizadas.


Figura 2-9. Flujograma selección SuDS Urban Storm Drainage Criteria Manual. (Fuente: Urban Drainage and Flood Control District, 2010)

Metodología The SuDS manual, Ciria (2015)

Los tipos de infraestructura de drenaje sostenible dependerán de los criterios de

diseño, y de como la gestión del agua superficial se integra con el desarrollo y

la disposición del terreno. Cada tipo de SuDS se puede diseñar de maneras

diferentes, en los sentido técnico y visual. Estos usualmente pueden ser usados

para transportar y almacenar la escorrentía, dependiendo de la magnitud de la

escorrentía. En la Figura 2-10 The SuDS manual presenta una guía que resume

el potencial de diferentes tipos de infraestructuras en el cumplimiento del criterio

de diseño, y provee una ayuda para el diseño en los pasos de la selección de

los componentes.



Figura 2-10. Guía selección SuDS manual. (Fuente: Ciria, 2015)

Modelación

Las investigaciones recientes para el uso de SuDS en escala de cuenca o subcuenca

urbana se basan en la evaluación del funcionamiento del sistema de alcantarillado bajo

lluvias de diseño para periodos de retorno definidos o bajo lluvias reales que hayan

producido eventos de inundación; la elección de los SuDS que se adaptan mejor a las


condiciones locales y la optimización utilizando una función objetivo que es reducir la

cantidad del agua de escorrentía y/o mejorar la calidad de la misma con el menor costo.

Para esto se definen funciones de costo en función de la longitud, área o volumen unitario

para cada tipo de infraestructura.

Con el fin de conocer las zonas de la cuenca en donde se deben instalar los SuDS para

que se produzcan los efectos deseados en cuanto a reducción de cantidad de agua o

mejoramiento de calidad al menor costo posible, se utilizan procesos de optimización. El

objetivo de la optimización matemática es encontrar el mejor valor o conjunto de valores de

todas las soluciones alternativas disponibles usando una técnica matemática. Una rutina de

optimización se puede utilizar para maximizar y/o minimizar una o varias funciones objetivo.

Se deben definir las variables de decisión y sus restricciones para crear el espacio de

búsqueda. Un modelo de optimización opera usando un algoritmo que basado en una o

varias funciones objetivo, las cuales son minimizadas o maximizadas, modifica las variables

de decisión considerando las restricciones, hasta que se obtiene una solución válida

(Arranz, 2010). Los algoritmos genéticos posibilitan resolver problemas de optimización

multiobjetivo, pero requieren de una alta capacidad de cómputo. Se sugiere utilizar el

algoritmo el NSGA-II (nondominated sorting genetic algorithm) desarrollado propuesto por

Deb en 2002.

La evaluación de los SuDS que mejor se adaptan a condiciones locales, el cálculo de

funciones de costo de cada tipo de infraestructura, la modelación de diferentes tipos de

SuDS en cuencas urbanas y la optimización con algoritmos genéticos es un tema que ha

sido estudiado ampliamente.

Por ejemplo, Alves et al (2016) presentan una metodología para seleccionar, evaluar y

ubicar diferentes medidas de tecnologías verdes y grises (tanques de amortiguamiento)

para repotenciar los sistemas de drenaje urbano existentes. La metodología usa un modelo

hidrodinámico calibrado en el software Epaswmm y optimización multiobjetivo con el

algoritmo genético NSGA-II para diseñar las soluciones al nivel de subcuenca. La función

objetivo busca reducir el caudal de sobreflujo que sale por las cámaras de alcantarillado.

Se seleccionan los SuDS a implementar de acuerdo con guías internacionales y se propone

un procedimiento para realizar la optimización. Se compara la efectividad de los SuDS

centralizados y descentralizados. Se hace un caso de aplicación en Montevideo, Uruguay.

Se encuentra que cuando se requiere intervenir zonas altamente urbanizadas para mejorar

la capacidad de drenaje, la mejor alternativa es el uso de combinaciones de infraestructura

verde y gris. Se propone para futuras investigaciones tener en cuenta las preferencias y

flexibilidades de los grupos de interés y tener en cuenta beneficios tangibles y no tangibles

de los SuDS.

Jia et al (2015) proponen un procedimiento marco para la planeación de los desarrollos de

bajo impacto y de mejores prácticas de gestión (LID-BMPs) para el control de escorrentía.

El procedimiento plantea los pasos: 1. Definir los objetivos en control de escorrentía, 2.

Recolección de información base y análisis de las condiciones del sitio, 3. Delimitación de

subcuencas, 4. Selección de LID-BMPs, 5. Definir escenarios de los LID-BMPs y hacer

simulación, 6. Optimización. Se modela un caso de estudio de una cuenca en un campus

universitario en China con el software Sustain bajo cuatro escenarios, con función objetivo

reducción de volumen de escorrentía, caudal pico y carga contaminante. Así mismo, Oraei

et al (2013) realizan una evaluación de la efectividad de las celdas de bioretención,



pavimentos porosos y almacenamiento de agua para disminuir la carga contaminante

medida en sólidos suspendidos totales (SST) y demanda biológica de oxígeno (DBO5) y

reducir la cantidad de escorrentía en una cuenca urbana de Teheran, Israel; utilizando

optimización con el algoritmo NSGA-II y teniendo en cuenta costo de uso del suelo y el

costo de construcción y mantenimiento de los SuDS, utilizando el software Sustain. Se

encontró que el almacenamiento de agua y los pavimentos porosos tienen desempeño

similar en reducir la cantidad y carga contaminante de la escorrentía.

Se ha estudiado detalladamente ciertos tipos de SuDS y su efecto en la reducción de la

cantidad de agua y mejora en la calidad del agua de acuerdo con condiciones locales. Por

ejemplo, Zhang et al (2013), presentan un procedimiento marco para la optimización de la

escorrentía en cuencas utilizando SuDS. Se realiza un análisis detallado del uso de

pavimentos permeables, áreas de bioretención y techos verdes en subcuencas urbanas

con el objetivo de lograr un caudal pico de escorrentía igual o menor al que se tenía antes

de urbanización. Se utiliza un modelo hidrodinámico calibrado en el software Epaswmm de

una cuenca urbana en Pensilvania, USA; y se realiza optimización con el algoritmo ε-NSGA-

II. Se encuentra que las áreas de bioretención son las más eficientes ya que su efecto es

más regional, mientras que los pavimentos permeables y los techos verdes tienen un efecto

más local. La ubicación de las áreas de bioretención influye en los resultados de la

optimización.

Chui et al (2016) realizan una evaluación de la reducción de los caudales de escorrentía

con el uso de pavimentos porosos, celdas de bioretención y techos verdes en la escala de

predio para dos condiciones de precipitación diferentes: clima subtropical en Hong Kong y

clima marítimo templado en Seattle, USA. Para lo modelación hidrodinámica se utiliza

Epaswmm. Se encuentra que el diseño óptimo de los techos verdes tiende a ser grande en

área y poco profundo, las celdas de bioretención y los pavimentos porosos tienden a ser de

áreas bajas. Para grandes tormentas se encuentra que se debe aumentar la profundidad

de estos tipos de SuDS. Para reducción de caudales pico tiene mejor relación

beneficio/costo los pavimentos porosos, luego las celdas de bioretención y finalmente los

techos verdes. Se recomiendan el uso de los techos verdes si hay otros beneficios

asociados como ahorro de energía o embellecimiento.

Chui et al (2016) analizan la capacidad de infiltración en celdas de bioretención para las

condiciones climáticas de Singapur (lluvias intensas de corta duración), se revisa la

influencia de la permeabilidad del suelo, de la presión de poros y la profundidad del nivel

freático. Se concluye que en lluvias intensas la capacidad de infiltración del suelo se pierde

rápidamente; sin embargo, el volumen de agua infiltrada puede ser significativo. Para tener

un efecto relevante se debería construir un área importante de la cuenca con celdas de

bioretención lo que es limitado por las condiciones de espacio de los centros urbanos. Se

propone realizar investigación de celdas de bio-retención con subdrenes para mejorar la

eficiencia.

Finalmente, Qin et al (2013) analiza el impacto del diseño de los LID en el control de

inundaciones urbanas en una cuenca en Guang-Ming New District, China. El desempeño

de estos elementos se ve fuertemente influenciado por el porcentaje de área en donde se

tienen LID, el porcentaje de área que drena a estos y capacidad efectiva de

almacenamiento. Se compara el efecto que tienen las zanjas de pasto, los pavimentos


permeables y los techos verdes. Las zanjas de pasto tienen mejor desempeño en lluvias

con pico al inicio y con menos de 35mm, los pavimentos permeables tienen mejor

desempeño con un pico de intensidad medio y los techos verdes con un pico de intensidad

tardío. La combinación de los tres SuDS es más convenientes que utilizar uno solo.

Por otro lado, se han realizado esfuerzos importantes en implementar la modelación

hidrodinámica de SuDS. El software Sustain fue desarrollado por la Agencia de Protección

Ambiental de Estados Unidos (US-EPA) para la modelación y optimización de BMPs en

cuencas urbanas. Lee et al (2012) realizan un análisis sobre la funcionalidad y los beneficios

de este software, el cual funciona con ArcGIS y permite simular hidrología urbana, carga

contaminante, procesos de tratamiento, localización de SuDS, cálculo de escorrentía,

tránsito hidráulico, simulación de SuDS, análisis de costo, optimización con algoritmos

evolutivos como el NGSA-II y post-procesador. Se plantea que las limitaciones del software

se deben a la falta de parámetros de modelación específicos para cada sitio y la dificultad

de la calibración de los modelos específicamente para cargas contaminantes.

Para la modelación hidrodinámica se pueden utilizar los softwares L-THIA-LID, Epaswmm

y Sustain. Ahiablame et al (2012) explican en detalle las ventajas y desventajas de cada

uno de los softwares y las conclusiones de investigaciones respecto de los SuDS: celdas

de bioretención, techos verdes, pavimentos permeables y zanjas filtrantes. Presenta los

softwares que se pueden utilizar para la modelación. Se dan sugerencias sobre temas de

investigación que se pueden desarrollar como la necesidad de caracterización de la

escorrentía y la calidad del agua para diferentes usos del suelo, la necesidad de tener

mediciones continuas para la evaluación de los SuDS, el mejoramiento de las métricas y

técnicas de modelación para la evaluación del desempeño de los SuDS, el escalamiento

del desempeño de los SuDS desde la escala de predio a la escala de cuenca y región; y el

desarrollo de herramientas de soporte a la decisión que incorporen SuDS y sean fáciles de

usar.

Hay autores como Damodaran et al (2010) que comparan el efecto de utilizar prácticas

descentralizadas (Low Impact Development - LID) a escala de predio para controlar la

escorrentía en lluvias de baja intensidad y el uso de infraestructura centralizada (Best

Management Practices – BMPs) para el control de tormentas intensas. Para alcanzar los

objetivos de sostenibilidad y control de inundaciones, se deben usar una combinación de

los dos tipos de infraestructura. Los resultados muestran que, aunque los LID no ayudan a

bajar el caudal pico en lluvias de diseño, si ayudan a que el tiempo al pico sea mayor y que

el régimen hidrológico se parezca más al que existía antes del desarrollo. Adicionalmente,

se presenta una metodología para modelar las infraestructuras descentralizadas como una

reducción del parámetro número de curva con el método lluvia escorrentía del Soil

Conservation Service. Se modela una subcuenca del campus de la Texas A&M University,

USA utilizando HEC-RAS y Epaswmm, los LID modelados son pavimentos permeables,

techos verdes y almacenamiento de agua y el BMP estanque de retención.

Para generar esquemas de drenaje urbano sostenible, es de vital importancia desarrollar

estrategias sostenibles de largo plazo que sean adaptables y flexibles ante la incertidumbre

en las condiciones climáticas futuras y la dinámica de crecimiento urbano (Alida et al, 2016).

Se propone realizar diseños flexibles, en los que a medidas que se llegan a ciertos umbrales

se deben implementar intervenciones en el sistema. Con esta concepción la inversión

económica se realiza por etapas y la inversión inicial es menor que en un proyecto de



infraestructura gris tradicional. Gersonius, B et al (2012) plantean que el análisis financiero

para proyectos de drenaje urbano que incorporen adaptabilidad y flexibilidad no se debe

realizar con la metodología de valor presente neto (VPN), se propone utilizar la metodología

Real In Options – RIO, esta permite incorporar una manera de usar datos probabilísticos no

estacionarios para cambio climático e infraestructura para mitigar inundaciones.

3. Metodología

Para desarrollar el trabajo de investigación y obtener los resultados deseados se plantea

utilizar una estrategia basada en la implementación de un caso de aplicación en una cuenca

urbana real en expansión ubicada en el Valle de Aburrá. Esta implementación se apoyará

de los resultados y recomendaciones de las investigaciones realizadas en los últimos años

en temas relacionados con el uso de sistemas de drenaje urbano sostenible en cuencas

urbanas.

El uso de una cuenca urbana real para validar la metodología permitirá evaluar el

desempeño del sistema de alcantarillado urbano existente, teniendo en cuenta los

desarrollos futuros que plantea el plan de ordenamiento territorial del municipio

correspondiente. También permitirá seleccionar e implementar los SuDS que mejor se

adapten a las condiciones locales y utilizar procesos de optimización con múltiples objetivos

que den una solución eficiente al sistema de drenaje actual y que su rehabilitación o

expansión sea flexible, adaptable y a mínimo costo.

Para el desarrollo de este trabajo se propone realizar las siguientes etapas:

Paso 1 – Selección cuenca de estudio y recolección de datos: Con el fin de tener un modelo

hidrodinámico que genere resultados de buena calidad y que se ajusten a la realidad de las

condiciones físicas e hidrológicas, se elegirá una cuenca urbana que tenga la información

más completa posible del sistema de alcantarillado y en la cual se cuente con medición de

lluvias (pluviómetro o pluviógrafo) y de caudal en la red con el fin de realizar un proceso de

calibración. Se recomienda tener series de lluvia de por lo menos tres meses, esto con el

fin de poder seleccionar cuatro o cinco eventos para el proceso de calibración y tener

periodos de tiempo seco para la calibración de aguas residuales. La resolución de las lluvias

debe ser por lo menos de 5 minutos.

Los datos de la red para la implementación del modelo hidráulico se tomarán del sistema

de información geográfica de Empresas Públicas de Medellín. Los datos de caudales

medidos en la red de alcantarillado también se solicitarán a Empresas Públicas de Medellín

y la información de lluvias se tomará de las curvas IDF que se tienen disponibles de las

estaciones de lluvia del Área Metropolitana. Las estaciones de medición de lluvia se

recomiendan que estén en la ciudad donde se realizará el estudio. Los registros históricos

de las lluvias se tomarán del Sistema de Alertas Tempranas del Área Metropolitana SIATA.

Se debe levantar información o medición de todas las estructuras de separación de caudal

o aliviaderos, ya que estas son las estructuras más críticas de todo el modelo, por lo tanto,

su detalle es muy importante.



Paso 2 – Implementación modelo hidráulico e hidrológico: El modelo hidráulico se construirá

a partir de las tuberías principales de la red de alcantarillado (diámetro mayor o igual a

400mm). Para la implementación se propone utilizar el software Epaswmm desarrollado por

la Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos. Este es un software gratuito y de

código abierto para modelación hidráulica e hidrológica que permite la implementación de

códigos de programación necesarios para realizar la optimización con múltiples objetivos.

Los escenarios hidrológicos se realizarán a partir de las áreas tributarias que se delimitarán

con el sistema de información geográfico ArcGIS, se definirá un modelo lluvia escorrentía y

con el uso de fotos satelitales se definirán parámetros de porcentaje de impermeabilidad y

número de curva del método Soil Conservation Service. Se planeta generar una lluvia de

diseño con un periodo de retorno de 5 años utilizando curvas intensidad-duración-

frecuencia y se evaluarán eventos históricos representativos. Este periodo de retorno

permite conocer el comportamiento del sistema en condiciones máximas, ya que es el que

se utiliza para el diseño de las redes. Periodos de retorno mayores generalmente se utilizan

para estructuras hidráulicas de mayor tamaño como canales.

Se realizará calibración y validación de los modelos hidráulicos e hidrológicos utilizando la

información de lluvias reales y caudales medidos en la red.

Paso 3 – Indicadores de desempeño: Para evaluar de manera global y objetiva el

desempeño del sistema de drenaje bajo la condición actual, la condición con expansión de

la ciudad y los escenarios con implementación de sistemas de drenaje sostenible; se

definen indicadores de desempeño que se calculen a partir de los resultados del modelo

hidráulico. Estos indicadores deben presentar de manera resumida el impacto de las

infraestructuras de drenaje sostenible en las subcuencas, medido en términos de cantidad

de caudal. En este trabajo se presentan de una manera normalizada los caudales de

sobreflujo que tiene el sistema de alcantarillado, el volumen de lluvia que se convierte en

escorrentía y la relación entre caudales máximos y promedio de escorrentía.

Paso 4 – Selección y modelación de los SuDS: Durante el desarrollo de la investigación se

tendrá consulta permanente y en detalle de los manuales, guías e investigaciones

internacionales relacionados con la implementación, diseño y efectividad de SuDS. Con

base en esta información se seleccionarán los sistemas de drenaje sostenibles (SuDS) más

eficientes para las condiciones locales, se definirán los parámetros para su modelación y

realizará un diseño de detalle que incluye el cálculo de los costos de construcción.

Paso 5 – Optimización: Con el fin de que las medidas de infraestructura que se requiere

implementar en el sistema de drenaje actual y que su rehabilitación o expansión se realice

de manera eficiente, se propone utilizar algoritmos genéticos para generar un proceso de

optimización, el cual tendrá como funciones objetivo la disminución de caudales pico de

escorrentía y minimizar el costo de construcción. Para esto se debe programar o hacer uso

de un código existente que permita generar múltiples escenarios de infraestructuras de

drenaje e interactuar con el software de modelación hidrodinámico (Epaswmm).

En este trabajo se utilizará un código en lenguaje Pascal escrito en el software Lazarous

que ha sido desarrollado por el grupo de investigación Urban Water Systems del IHE-Delft

en Holanda. El código utiliza el algoritmo NSGA-II presentado por Deb (2002) y está

programado para comunicarse con Epaswmm. En la Figura 4-3 se presenta el diagrama

Metodología 31

de flujo del código. Para poder utilizar el código se deben hacer modificaciones para que

funcione con las condiciones del caso de estudio.

Paso 6 – Análisis de resultados: se valida y compara el valor de los indicadores de

desempeño para los casos de la cuenca actual y con expansión, y para los casos sin SuDS

y con la cantidad máxima de SuDS. Se revisa y reporta cuales son los puntos de la red que

tienen problemas de capacidad hidráulica y que están presentando sobreflujo. Se

analizarán los resultados de la optimización en cuanto la efectividad para la reducción de

escorrentía, la diversidad de las soluciones y la variación de los resultados para diferentes

escenarios. Se evaluará el impacto del crecimiento urbano en el sistema de drenaje actual

y como se mitiga este efecto con el uso de SuDS.

Paso 7 – Elaboración procedimiento: Se construye una metodología que se constituye de

una serie de pasos, y define el procedimiento para la planeación de sistemas de drenaje

sostenibles y flexibles en cuencas urbanas en expansión. Esta metodología se construye a

partir de la revisión bibliográfica realizada y de acuerdo con la experiencia de aplicación del

caso de estudio. Se plantea realizar el procedimiento general, es decir, no se particularizará

a algún tipo de software o algoritmo genético en particular, esto con el fin de que se pueda

aplicar a cualquier caso. Finalmente se presenta un árbol de decisión que permita ver de

manera resumida y rápida el procedimiento.

4. Procedimiento para la planeación de

sistemas de drenaje sostenible

Se presenta un procedimiento para la implementación de sistema de drenaje sostenible en

cuencas urbanas que se encuentran en proceso de expansión. Este procedimiento está

elaborado con base en la revisión bibliográfica, en la experiencia del grupo de investigación

en Urban Water Systems del IHE-Delft y en la experiencia del desarrollo del caso de estudio.

Este procedimiento es aplicable a cualquier cuenca urbana.

4.1. Objetivos y definición de alcance

Se debe definir claramente cuál es la problemática por solucionar con la implementación de

los sistemas de drenaje sostenible, que resultados se esperan y cómo se van a lograr.

Se plantea revisar los siguientes aspectos:

Justificación del proyecto: Problemas de capacidad hidráulica de sistema de

drenaje, inundaciones, problemas de calidad del agua, mejoramiento de

urbanismo, cumplimento de normas, etc.

Delimitación geográfica de la zona de estudio.

Definición del objetivo o los objetivos de la implementación de los SuDS:

reducción de escorrentía, mejoramiento de la calidad del agua, generación de

zonas de recreación, reducción de efecto de isla de calor, mejoramiento de

calidad del aire, zonas para fauna y flora, urbanismo, etc.

Definición de alcance: el proyecto de implementación de SuDS se debe limitar a

una zona geográfica, con un periodo de diseño específicos y con resultados

directos verificables que se alcanzarán con el desarrollo de los objetivos.

Definición de plazo para elaboración de los estudios.

4.2. Preliminares

Es este punto se plantea revisar los aspectos generales del entorno que están relacionados

con la prestación del servicio de drenaje y la implementación de sistemas de drenaje

sostenible:

Conocimiento del marco institucional: Entidades públicas o privadas con

responsabilidad directa en la gestión del drenaje urbano, entidad responsable del

Procedimiento para la planeación de sistemas de drenaje sostenibles 33

proyecto, entidad prestadora del servicio público de agua y saneamiento, entidades

de planeación (Municipal, departamental y Nacional), entidad reguladora (para

Colombia Comisión de Regulación de Agua Potable CRA), autoridades ambientales

y de control.

Planes de Ordenamiento territorial en la zona.

Normas técnicas de diseño y construcción nacionales o internacionales que sean

de obligatorio cumplimiento en el territorio o de buenas prácticas.

Fabricantes y empresas constructoras de SuDS en el territorio.

Experiencias con el uso de SuDS en la zona.

Presupuesto disponible del dueño del proyecto.

Software de modelación disponible y requerido.

Marco legal para la implementación de SUDS.

4.3. Recolección de información básica

Se debe realizar la recolección de datos que permita tener un modelo hidrodinámico

calibrado de la cuenca existente y de la expansión. En general, las empresas operadoras

de alcantarillado no cuentan con estos modelos. Para esto se requiere la siguiente

información:

Cartografía: información geográfica de vías, andenes, edificios, zonas verdes,

quebradas, topografía, curvas de nivel, modelos digitales de terreno.

Información de la red: leer información de planos, o exportar información de sistema

de información geográfico SIG, con los datos de coordenadas, cotas, dimensiones

y materiales de cámaras, tramos de red, aliviaderos, descargues y sumideros.

Hidrología: mapas de uso del suelo, coberturas, tipos de suelo, curvas IDF, registros

históricos de lluvias, áreas tributarías de los tramos de red.

Modelos hidrodinámicos: en caso de que estén disponibles, revisar su calidad, si

están actualizados y si requieren calibración.

4.3.1. Caudales residuales

En el caso de que el sistema de alcantarillado sea separado no es necesario hacer

modelación de aguas residuales. Para redes combinadas es necesario tener en cuenta

estos caudales ya que así sean menores a los caudales de aguas lluvias, influyen en la

capacidad de la tubería. Para el cálculo de los caudales residuales se debe tener la

siguiente información:

Información de consumos de micromedición, o en su defecto, información de

consumos promedios para el barrio, circuito o ciudad.

Ubicación geográfica de las acometidas.

Medición de caudales en periodos de tiempo seco.

Curvas de modulación de aguas residuales.



4.3.2. Eventos de lluvias

Para la modelación y optimización de los SuDS es necesario definir la o las lluvias con las

que se evaluará el desempeño del sistema. Estas lluvias se pueden obtener de dos formas,

la primera es a partir de las lluvias de diseño de los sistemas de drenaje, las cuales se

toman de las curvas IDF para una duración y periodo de retorno determinado. Estas lluvias

en general son de intensidad alta y ocurren con muy poca frecuencia. Para el medio local,

se sugiere utilizar los periodos de retorno utilizados para el diseño de redes de

alcantarillado: 5 o 10 años. Con respecto a la duración, se sugiere elaborar los hietogramas

con duración de máximo dos horas.

Segundo, se toman eventos de lluvia reales, que pueden tener longitud de una lluvia o una

secuencia más larga de varías días o semanas que incluya múltiples eventos. Se sugiere

tomar eventos individuales para evaluar la eficiencia de los SuDS y hacer la optimización,

esto debido al gasto computacional elevado que implica el proceso. Una vez se tenga una

configuración de SuDS a implementar, se pueden hacer chequeos y el diseño de detalle

con registros de lluvia de mayor longitud. Para esta investigación se toman eventos de lluvia

individuales.

De acuerdo con la literatura, en general los SuDS tienen mayor eficiencia para eventos

promedio que para lluvias de intensidad alta. Es recomendable evaluar eventos de diferente

intensidad y alturas de lluvia acumulada con el fin de conocer el desempeño de los SuDS

en diferentes condiciones.

4.4. Construcción modelo hidrodinámico

Inicialmente, y de acuerdo con la búsqueda de información preliminar, se debe recolectar

toda la información disponible relacionada con los modelos hidrodinámicos del sistema de

drenaje urbano. Lo ideal es tener un modelo ya construido que esté actualizado, calibrado

y validado; en caso contrario, se debe construir. Para esto se sugieren los siguientes pasos:

Herramientas informáticas: seleccionar el software de modelación a utilizar. Se debe

tener en cuenta el tamaño del sistema, la compatibilidad con otro software (SIG,

código de optimización) y si el proyecto cuenta con recursos para adquirir licencias.

El software gratuito más utilizado es Epaswmm, los softwares con licencia más

utilizados son Sewergems, Autocad - Storm and Sanitary Analysis y Mike Urban.

Todos estos softwares incluyen la modelación de SuDS.

Modelo hidráulico: Incluyen todos los elementos físicos que componen la red de

drenaje y la forma como se unen e interactúan (topología). Estos elementos son los

tramos, cámaras de inspección, sumideros, descargas o botaderos, aliviaderos y

canales. Para ingresarlos al modelo hidráulico se requiere conocer su ubicación

(coordenadas X, Y, Z), dimensiones, formas y materiales. Esta información se

obtiene de los SIG que tiene la empresa operadora del sistema o de levantamientos

topográficos. Se debe elegir el método de tránsito hidráulico entre flujo

gradualmente variado, flujo no permanente o flujo permanente.


Modelo hidrológico: se compone de las características de infiltración,

impermeabilidad y geometría de la superficie del terreno. Se deben determinar las

áreas tributarias que drenan a cada tramo de alcantarillado; y calcular las

características de cada una: área, pendiente, porcentaje de impermeabilidad, tipo

de cobertura, ancho. Como herramientas de apoyo se utilizan las curvas de nivel,

los modelos digitales de terreno, fotografías aéreas, mapas de tipo y uso del suelo

y mapas cartográficos. Se debe seleccionar un método de lluvia-escorrentía, los

más utilizados son el método racional, el SCS (Soil Conservation Service), Horton y

Green & Ampt.

Calibración: se define como el proceso iterativo de reajuste progresivo que permite

encontrar los parámetros óptimos que mejor ajustan la salida del modelo a los datos

medidos en campo. Este proceso se puede realizar de forma manual o automática;

en el proceso automático se pueden utilizar algoritmos genéticos para llegar al mejor

ajuste. Para tener buenos resultados, es importante tener buena calidad de

información en el modelo hidráulico del sistema, y contar con mediciones de lluvias

y caudal en la red en un periodo de tiempo suficientemente amplio que permita

utilizar varios eventos. Para identificar los parámetros que más influyen en el

resultado final, se debe realizar un análisis de sensibilidad.

Validación: es un proceso que consiste en correr el modelo calibrado con un evento

o eventos de lluvia diferente a los utilizados para la calibración con el objetivo de

evaluar el desempeño del modelo en condiciones que representen una operación

en tiempo real o de predicción de corto plazo.

4.5. Zonas de expansión

Se debe definir y delimitar el territorio de expansión urbana y cómo las aguas de escorrentía

afectarán las redes de drenaje de la zona urbana actual. Para definir estas zonas se debe

consultar el Plan de Ordenamiento Territorial o el Plan Básico de Ordenamiento Territorial.

Estos planes son elaborados por los municipios cada 12 años y definen cuales son las

zonas de expansión urbana, con qué tipo de uso del suelo se desarrollarán (residencial,

comercial, industrial, institucional, mixto, zonas de recreación, etc.), cuáles son las zonas

verdes y de retiro que se deben respetar, y donde se ubican las zonas de riesgo que pueden

tener restricción parcial o total para el desarrollo urbano. En el caso de que existan planes

parciales, estos suministran información más detallada de los desarrollos a realizar.

Con la información del POT, los modelos digitales de terreno, la morfología del terreno, los

planes de expansión de redes de servicios públicos y de drenaje y la dinámica del sector

de la construcción del municipio se deben delimitar las subcuencas de expansión y asignar

parámetros hidrológicos. Cada subcuenca deberá drenar a una cámara de la red de drenaje

existente.

La construcción de un modelo hidráulico para la zona de expansión es opcional y depende

de la disponibilidad de información detallada. Esta información debe comprender la

ubicación en planta de vías y edificaciones, y se debe conocer el uso de las edificaciones,



número de pisos y fecha aproximada en que empezarán a funcionar. Esta información se

puede obtener de los planes parciales o en caso de que la intervención sea muy próxima,

de los planos de proyectos específicos.

El modelo hidrodinámico de las zonas de expansión es una proyección basada en los datos

actuales, en el mandato de los Municipios y en la experiencia del investigador o ingeniero;

por lo tanto, el modelo no es susceptible de calibración y la incertidumbre en los resultados

de esta zona es alta.

4.6. Infraestructuras de drenaje sostenible

Inicialmente se deben seleccionar los SuDS que pueden tener un mejor desempeño en la

zona de estudio. Para esto se deben conocer las condiciones de espacio disponible,

pendiente del terreno, intensidad de las lluvias, el tamaño de las áreas que tributan,

permeabilidad del suelo, ubicación de quebradas, profundidad del nivel freático y el

mantenimiento y operación requeridos por los SuDS. Con esta información, se sugiere

seguir las siguientes guías y documentos que dan criterios para la selección:

Siting tool, United States Environmental Protection Agency: Herramienta que trabaja

en ArcGIS y entrega posibles ubicaciones para los SuDS. En el numeral 5.9.1 se

explica su funcionamiento.

The SuDS Manual, Ciria: Manual técnico de diseño y criterios.

National Management Measures to Control Nonpoint Source Pollution from Urban

Areas. United States Environmental Protection Agency: Manual técnico de diseño y

criterios.

Urban Storm Drainage Criteria Manual: volume 3, Best Management Practice. Urban

Drainage and Flood Control District: Manual técnico de diseño y criterios.

Proyecto PEARL, European Union's Seventh Framework Programme for Research

Technological Development and Demonstration. http://www.pearl-fp7.eu/ : página

web con guía interactiva para seleccionar SuDS de acuerdo con las condiciones del

territorio y las problemáticas presentadas.

Urban Green-blue grids for sustainable and resilient cities http://www.urbangreenbluegrids.com/: Presentan casos de estudio e información general de las medidas.

Herramienta climate app, Deltares (Holanda): herramienta web que a partir de una

necesidad ayuda a seleccionar los SuDS.

Una vez seleccionados los SuDS se debe hacer el diseño de detalle de cada tipo, este

diseño es para un módulo o unidad básica, el cual se repetirá n veces en cada subcuenca

de acuerdo con los resultados de la optimización. Para el diseño se debe tener en cuenta

como mínimo los parámetros que requiere el software de modelación, y se debe realizar de

acuerdo con el tipo de suelo de la zona, su permeabilidad, espacio disponible y

configuración de la red de drenaje.

Posteriormente, se debe presupuestar el valor de construcción, operación y mantenimiento

de cada tipo de unidad de SuDS. Estos precios deben ser actualizados, calculados para el

caso de estudio específico y para una vida útil específica (generalmente entre 15 y 30 años).

http://www.pearl-fp7.eu/

http://www.urbangreenbluegrids.com/


Finalmente, se estima la cantidad máxima de SuDS que se puede implementar por

subcuenca, esta implementación producirá la máxima reducción de escorrentía. Para

determinar esta cantidad se proponen dos métodos:

Área impermeable a tratar: la premisa de este método es que toda el área

impermeable de la subcuenca descarga a algún tipo de SuDS. Para el cálculo se

utiliza el área impermeable que trata cada elemento (este es un parámetro de diseño

en SWMM), y se realiza la relación. Cuando en una subcuenca hay dos o más tipos

de SuDS se debe definir qué porcentaje de área impermeable tratará cada uno.

Siting tool: esta es una herramienta de la US-EPA que funciona en ArcGIS. Utiliza

algebra de mapas para calcular un mapa 2D con los pixeles en donde se pueden

implementar cada tipo de SuDS. Como entrada se debe ingresar el modelo digital

de terreno, el ráster con los usos del suelo, el ráster con el porcentaje impermeable

y los shape con tipos de suelo, usos de suelo urbano, vías, corrientes y nivel freático.

Para determinar la cantidad máxima por cuenca se sugiere comparar los resultados de los

métodos y tener en cuenta que el software tiene restricciones en cuanto que el conjunto de

SuDS de una subcuenca no puede tratar más del 100% del área impermeable.

4.7. Definición de indicadores de desempeño

Como parte del procedimiento se propone crear indicadores que ayuden a evaluar el

desempeño de diferentes alternativas o escenarios, y así tomar decisiones. Estos

indicadores deben estar orientados a evaluar el desempeño relacionado con el objetivo de

la implementación de los SuDS planteado en el numeral 4.1. Pueden estar relacionados

con la cantidad de agua o la calidad; y se puede medir en el propio sistema de tuberías y

canales o en las subcuencas, antes de que el agua ingresé a la red de drenaje. Para su

definición se recomienda evaluar posibles opciones de los siguientes elementos:

Zonas: subcuencas zona urbana existente y zonas urbanas de expansión.

Uso de SuDS: considerar la cuenca con el sistema de drenaje tradicional y con la

implementación de SuDS.

Eventos de lluvia: considerar eventos de diferente lluvia acumulada e intensidad.

Se proponen tres indicadores que serán utilizados para esta investigación, los tres están

relacionados con la cantidad de agua, dos se miden en las subcuencas y uno en el sistema

de transporte.

Para cada indicador se debe definir la fuente de los datos de entrada que proviene de los

resultados del software de modelación y su valor máximo y mínimo.

Coeficiente de escorrentía:

El objetivo es conocer el porcentaje de la precipitación que se vuelve escorrentía superficial.

Se calcula en las subcuencas. Permite conocer el impacto de los SuDS en aumentar la

infiltración y el encharcamiento.



𝐶𝐸 =∑ 𝑉𝑒𝑖

𝑛𝑖=1

∑ 𝑉𝑙𝑙 𝑖𝑛𝑖=1

Donde:

Vei :Volumen escorrentía subcuenca i [m3]

Vlli : Volumen lluvia subcuenca i [m3]

n: número total de subcuencas

Este indicador es similar al “runoff coefficient” que presenta automáticamente el software

Epaswmm en el informe de resultados; sin embargo, no se utiliza porque este valor se

presenta por subcuenca, y al hacer un promedio, no se tiene en cuenta el área de las

subcuencas.

Los valores para su cálculo en Epaswmm se toman así:

Volumen de escorrentía subcuenca i: Summary results/ Subcatchment runoff/ Total

runoff

Volumen de lluvia subcuenca i: Summary results/ Subcatchment runoff/ Total precip

El valor máximo de este indicador es uno (para el caso de que no se implementen SuDS);

el valor mínimo es cero, caso que se daría para lluvias que no generen escorrentía (todo el

caudal se infiltra, acumula o se queda en los SuDS)

Coeficiente de transporte:

El objetivo es medir la capacidad de la red para transportar el caudal que recibe. Relaciona

el volumen que sale del sistema por sobreflujo en las cámaras, con el volumen total de

escorrentía.

𝐶𝑇 = 1 −∑ 𝑉𝑠𝑖

𝑘𝑖=1

∑ 𝑉𝑒 𝑖𝑛𝑖=1

Donde:

Vsi : Volumen sobreflujo cámara i [m3]

Vei : Volumen escorrentía subcuenca i [m3]

K: número total de cámaras




Volumen sobreflujo cámara i: Summary results/Node flooding/ total flood volume.


runoff

El valor mínimo del indicador es cero (cuando toda la red tiene capacidad hidráulica y no se

presenta sobreflujo en ninguna cámara) y el valor máximo es uno (cuando todo el caudal

sale por las cámaras).

Coeficiente amortiguación:

Mide la relación entre el caudal pico y el caudal promedio de la escorrentía en las

subcuencas. Esto permite evaluar la capacidad de los SuDS para atenuar los picos.

𝐶𝐴 =∑ 𝑄𝑒𝑚𝑎𝑥𝑖

𝑛𝑖=1

∑ 𝑄𝑒𝑝𝑟𝑜𝑚𝑖𝑛𝑖=1

𝑄𝑒𝑝𝑟𝑜𝑚𝑖 =𝑉𝑒 𝑖

𝑡𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛

Donde:

Qemaxi : Caudal escorrentía máximo subcuenca i [l/s]

Qepromi : Caudal escorrentía promedio subcuenca i [l/s]

Vei : Volumen escorrentía subcuenca i [m3]

tmodelacióni : tiempo de modelación. 3.5 horas para lluvia “evento 4” y 4 horas para

evento “TR 5 años”.



Caudal escorrentía máximo subcuenca i: Summary results/subcathment runoff/ Peak runoff


runoff

El valor mínimo del indicador es 1 y el valor máximo no tiene límite.



4.8. Funciones objetivo

Con base en los objetivos y alcance del proyecto de implementación de SuDS, se debe

definir cuáles son las variables de decisión, la o las funciones objetivo y las restricciones

que definen el conjunto de solución factible.

Para el caso de estudio se definen dos funciones objetivo para la optimización, una se

relaciona con el caudal pico de escorrentía y la otra con los costos de construcción,

operación y mantenimiento de los SuDS. El algoritmo optimiza ambas funciones

simultáneamente. A continuación, se describe cada una:

Minimizar caudal pico de escorrentía: en el archivo de reporte de resultados de

SWMM, el caudal de escorrentía se puede encontrar en “Subcatchment runoff

summary”. La función objetivo consiste en calcular el promedio de cada pico de

escorrentía normalizado de cada subcuenca.

𝑓1(𝑥𝑖) =1

𝑛∗ ∑

𝑟𝑝𝑗

𝑟𝑝𝑗,𝑚𝑎𝑥

𝑛𝑗=1 Ecuación 1

Donde:

𝑓1(𝑥𝑖) : función de ajuste (1) del cromosoma (i)

𝑛 : número de subcuencas

j : número de la subcuenca

𝑟𝑝𝑗: caudal pico de escorrentía (l/s) de la subcuenca j

𝑟𝑝𝑗,𝑚𝑎𝑥: caudal pico de escorrentía sin uso de SuDS de la subcuenca j

Minimizar costo de inversión: el costo de cada una de las configuraciones de los

SuDS está relacionado con el número total de unidades implementado en cada

subcuenca, multiplicado por el costo de construcción, operación y mantenimiento.

El número de SuDS proviene de algoritmo de optimización (NSGAX) y el costo de

implementación se toma de los resultados del numeral anterior.

𝑓2(𝑥𝑖) =∑ (𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜𝑆𝑢𝐷𝑆∗𝐶𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑆𝑢𝐷𝑆𝑗)𝑛

𝑗=1

𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜𝑚𝑎𝑥 Ecuación 2

𝑓2(𝑥𝑖) : función de ajuste (2) del cromosoma (i)

𝑛: número total de SuDS

CostoSuDS: costo ($/unidad) del SuDS (j)

𝐶𝑎𝑛𝑡𝑖𝑑𝑎𝑑𝑆𝑢𝐷𝑆𝑗: número de SuDS tipo (j)

𝑐𝑜𝑠𝑡𝑜𝑚𝑎𝑥: máximo costo del escenario inicial (cantidad máxima de SuDS en todas

las subcuencas)


4.9. Programación algoritmo de optimización

El proceso de optimización permite obtener las soluciones más eficientes para la

implementación de los SuDS, logrando la mejor gestión de la calidad o cantidad del agua y

con los menores costos. Es necesario llevar a cabo este proceso ya que el conjunto de

soluciones es muy amplio (cada solución es una configuración específica de SuDS en cada

subcuenca) y es imposible conocer las soluciones más eficientes con un método manual

de ensayo y error. Para lograr esto existen diferentes algoritmos de optimización que se

pueden usar, como por ejemplo los algoritmos genéticos, las colonias de hormigas, las

partículas swarp, los métodos de Monte-Carlo, los sistemas expertos y la lógica difusa.

En las publicaciones de implementación de sistemas de drenaje sostenible, los

investigadores sugieren utilizar algoritmos genéticos debido a su eficiencia, diversidad y

confiabilidad. Los de uso más común son el NSGA y el NSGA-II.

Es necesario que la optimización sea multiobjetivo porque el interés es reducir los caudales

o mejorar la calidad del agua y simultáneamente encontrar la configuración de SuDS que

produzcan el menor costo.

En los algoritmos genéticos hay que tener en cuenta los siguientes parámetros (Arranz,

2010):

Tamaño de la población: indica el número de cromosomas o individuos que tenemos

en nuestra población para una generación determinada.

Probabilidad de cruce: Indica la frecuencia con la que se producen cruces entre los

cromosomas padre, es decir, que haya probabilidad de reproducción entre ellos.

Probabilidad de mutación: indica la frecuencia con la que los genes de un

cromosoma son mutados. Si no hay mutación, los descendientes son los mismos

que había tras la reproducción.

En el numeral 2.2 se presenta más información acerca de los algoritmos genéticos.

Actualmente no existe un software que realice el proceso de optimización de SuDS, este

proceso se hace a nivel de investigación y requieren la programación de un algoritmo que

genere los individuos, evalué el desempeño de cada uno en el software de modelación

hidrodinámico, lea los resultados, calcule los valores de la función objetivo, seleccione los

individuos que tiene mejor desempeño y a partir estos produzca una nueva generación;

este proceso se repite hasta llegar al número de generaciones indicadas por el usuario.

En el numeral 0 se presenta el flujograma del proceso de optimización.

4.10. Definición de escenarios

Con el objetivo de evaluar los resultados de diferentes condiciones en el funcionamiento

del sistema de drenaje en la actualidad y futuro y conocer como será el desempeño de los

SuDS, se deben definir escenarios. Se sugiere evaluar lluvias de diferente intensidad que

permitan conocer la eficiencia del sistema de drenaje y el desempeño de los SuDS. Para la

toma de decisiones es importante conocer el funcionamiento para condiciones de lluvias

promedio, así como para lluvias de mayor intensidad (periodo de retorno de 5 y 10 años).



De acuerdo con lo anterior se sugiere tener en cuenta los siguientes aspectos para definir

los escenarios:

Tabla 4-1. Aspectos para definición de escenarios

Zona Uso de SuDS Precipitación

Cuenca existente Sin SuDS Lluvia 1,2…n

Cuenca existente + expansión Sin SuDS Lluvia 1,2…n

Cuenca existente + expansión Con SuDS Lluvia 1,2…n

Cuenca existente + expansión Con SuDS solo en la expansión

Lluvia 1,2…n

Con estos escenarios se logra evaluar el desempeño del sistema en sus condiciones

actuales, esto permite conocer puntos críticos del sistema que a futuro presentarán fallas

mayores y tomar decisiones con respecto a intervenciones puntuales donde se requiera.

Con el escenario cuenca existente + expansión se conoce como será el funcionamiento del

sistema en condiciones de expansión, este es el caso de la expansión urbana tradicional,

en donde los nuevos desarrollos descargan a las redes existentes y afectan su

funcionamiento; con este escenario es posible conocer los nuevos puntos críticos que se

generan con respecto al escenario 1, y es posible determinar los cambios que requiere la

red y cuantificar su costo.

Los escenarios de la tercera fila plantean evaluar el caso de implementar SuDS en todas

las subcuencas, este es un caso ideal en donde se aprovechan todas las ventajas de los

sistemas sostenibles y se evita en gran parte las inversiones que se deben hacer para

ampliar la capacidad hidráulica en la red. Con el proceso de optimización, se selecciona la

opción más conveniente en cuanto a inversión requerida y manejo de la escorrentía.

Los escenarios de la última fila permiten conocer las alternativas de implementación de

SuDS para los casos en donde solo se utilizarán estos elementos en la expansión. Este

caso es muy común en los municipios colombianos, en donde se tiene un área central

tradicional con espacio restringido y con edificaciones que por sus condiciones estructurales

y de impacto, limitan el uso de algunos tipos de SuDS como techos verdes o tanques de

almacenamiento. Por otro lado, en las zonas nuevas de expansión, es posible la

implementación desde el diseño de los SuDS como parte integral de los proyectos y como

cumplimento a las exigencias del RAS.

4.11. Modelación y análisis de resultados

La ejecución de los numerales anteriores permite tener la información completa para

realizar la modelación computacional de los escenarios. Este proceso incluye programas

de modelación hidrodinámica comerciales que en general tienen un buen desempeño y

están probados, pero también se deben utilizar códigos de optimización elaborados para el

proyecto, los cuales no son comerciales y por lo tanto no tienen un protocolo de pruebas

riguroso.


Esto implica que para tener un algoritmo de optimización que se ejecute apropiadamente

se debe realizar un proceso iterativo, en el que se corrigen fallas y se realizan chequeos de

los resultados. Los chequeos se realizan con la comparación de los resultados de los

escenarios para los casos de no uso de SuDS y de cantidad máxima de SuDS en todas las

subcuencas. Estos resultados permitirán conocer el aporte máximo de los SuDS y su costo

máximo.

Con las corridas de los escenarios se procede a calcular los indicadores.

Finalmente se procede a correr los escenarios que tienen optimización, dado que esto es

un proceso que demanda gran gasto computacional, se sugiere utilizar un equipo con

procesador y memoria RAM de buena calidad. En un equipo con procesador Intel Core i7-

4710 HQ CPU @2.5 GHz y de RAM 8 GB correr cada escenario para el caso de estudio

tiene una duración entre 48 y 72 horas.

Con los resultados se realiza un análisis en los que se sugiere tener en cuenta los siguientes

aspectos:

Inicialmente se debe comprender como está funcionando la red de drenaje de la

zona existente, esto se logra durante el proceso de calibración y validación y con

las corridas de los escenarios que no involucran la expansión ni los SuDS. Se debe

entender como se reparten los caudales por el sistema, el funcionamiento de los

aliviaderos, cuales son las cámaras y los tramos que presentan sobreflujo, cuánto

dura y que caudal se sale del sistema en estos puntos, donde hay puntos críticos,

revisar los caudales pico de descarga, etc.

Evaluar el cambio en los indicadores de desempeño de la red con y sin expansión

para los casos extremos: sin SuDS y con cantidad máxima de SuDS. Esto permite

conocer el funcionamiento de la red actual, como se verá afectada por los caudales

que llegarán por la expansión futura y cuál será el aporte máximo de los SuDS. Con

esta información es posible determinar si la red de la zona existente requiere alguna

intervención y cuál puede ser su costo.

Evaluar los resultados de cada uno de los casos de optimización, comparar con los

valores de los escenarios de máxima y mínima implementación de SuDS.

Determinar un rango de presupuesto o de reducción de escorrentía donde el dueño

del proyecto esté dispuesto a realizar inversiones. Verificar que la región de

soluciones no dominadas (en el sentido de Pareto) sea coherente.

Se recomienda seleccionar una solución que por presupuesto y desempeño se

considere que tiene buenas características y revisar en detalle como es la

implementación de los SuDS en cada subcuenca, donde se podrían ubicar y en caso

de ser posible, hacer un prediseño. En caso de que el proyecto de implementación

se encuentre más avanzado, se recomienda realizar este proceso para varios casos.

Con esta información se concluye con respecto al desempeño del sistema de drenaje

actual, cómo se verá impactado por la expansión de la zona urbana y como sería el

desempeño del sistema de drenaje sostenible y se hacen recomendaciones.

Con este procedimiento se logra tener la información que se requiere para planear el

sistema a futuro con el uso de SuDS, en el momento es que se vaya a implementar los

SuDS, se debe realizar un diseño de detalle de los SuDS para cada subcuenca, partiendo

del análisis de diferentes soluciones del frente óptimo de Pareto.



Procedimiento general

En la Figura 4-2 se presenta el diagrama de flujo con el procedimiento general que se debe

seguir para la planeación de sistemas de drenaje sostenibles y flexibles en cuencas urbanas

en expansión. Este diagrama resume todos los pasos que se plantean en este capítulo.

Adicionalmente, en la Figura 4-3 se presenta el diagrama de flujo con el proceso de

optimización.

Estos diagramas permiten conocer de manera clara la secuencia de actividades que se

deben seguir, la información requerida, la relación entre los pasos y las iteraciones que se

deben realizar.

La convención utilizada es la siguiente:

Figura 4-1. Convenciones diagramas de flujo



Figura 4-2. Diagrama de flujo para la planeación de sistemas de drenaje sostenibles en cuencas urbanas en expansión

Figura 4-3. Diagrama de flujo proceso de optimización

5. Caso de estudio

Se selecciona el Municipio de La Estrella en el departamento de Antioquia, este es un

municipio que está teniendo una expansión urbana importante, presenta condiciones

topográficas y climatológicas típicas de poblaciones de los Andes Colombianos y por su

conformación topográfica no recibe cuencas tributarias de otras zonas; igualmente el

sistema de alcantarillado no recibe aportes de otras cuencas o municipios y su tamaño es

adecuado para los objetivos de la investigación. Estas características permiten tener un

caso de estudio con las características deseadas para validar la metodología y analizar los

resultados.

5.1. Ubicación

La cuenca se ubica en el municipio de La Estrella, departamento de Antioquia en Colombia.

El municipio pertenece al Área Metropolitana del Valle de Aburrá, que es la segunda

concentración de población más grande de Colombia, con aproximadamente 3.8 millones

de personas.

En la Figura 5-1 se presenta la ubicación del municipio en el Área Metropolitana y en

Colombia.



Figura 5-1. Ubicación municipio La Estrella. (Fuente: Wikipedia).

5.2. Construcción del modelo hidrodinámico

El modelo hidrológico e hidráulico de la cuenca La Estrella se construyó a partir de la

información entregada por la empresa consultora Idom-Sedic en el marco del contrato con

objeto “Modelar hidráulicamente el sistema de alcantarillado operado por Empresas

Públicas de Medellín en el Valle de Aburrá, incluyendo el levantamiento topográfico de los

elementos y la calibración de los modelos” del año 2016. Aunque a la fecha que se inició

esta investigación no se tenían los modelos con la información de los levantamientos

topográficos ni se había realizado la calibración; se utilizó como insumo los modelos

iniciales que construyó la empresa consultora, basados en la información de los sistemas

de información geográficos de Empresas Públicas de Medellín, y sobre estos se realizaron

chequeos, modificaciones y actualizaciones.

El modelo se construye para las tuberías principales, de diámetro mayor o igual a 400mm.

Caso de estudio 49

5.2.1. Modelo hidráulico

Se compone de los elementos físicos que forman el sistema de drenaje o alcantarillado.

Como punto de partida se tomó la información de redes de alcantarillado del sistema de

información geográfico de Empresas Públicas de Medellín. Esta información se encuentra

en coordenadas planas Magna Sirgas con origen Medellín. Dado que la base de datos tiene

información faltante o errónea se realizó una revisión detallada de todos los elementos. Esto

permite tener un modelo coherente y que produzca resultados confiables Se realizaron los

siguientes chequeos:

Tramos de red

Conectividad: Epaswmm no permite dibujar tramos que no tengan asociadas cámaras,

descargas o aliviaderos en sus extremos; de acuerdo con esto todos los tramos tienen

conectividad.

Longitud: varía entre 2 y 103m. Esta información se encuentra coherente ya que

proviene de las coordenadas reales con origen Magna-Sirgas del modelo de red de

EPM. Se borra el tramo con ID 12830 ya que tiene longitud cero y no se requiere.

Material y n de Manning: el material se toma de la información del modelo de red de

EPM y de acuerdo a este se asocia el n de Manning. Todos los tramos son de concreto.

La rugosidad se toma de 0.014 que corresponde a un valor de tuberías de concreto en

servicio. Debido a la velocidad del flujo, el concreto se va desgastando y la rugosidad

se incrementa.

Diámetro: Todos los tramos tienen asociado un diámetro. Varían entre 180mm y

1300mm. Hay 35 tramos de diámetro mayor o igual a 800mm. Se realiza una revisión

de la variación de los diámetros hacia aguas abajo. Se eliminan los tramos aguas arriba

del ID 6055603, ya que este es un arranque y no recibe aportes de aguas arriba.

Tramos activos: solo se modelan los tramos de diámetro mayor o igual a 400mm. Los

tramos con ID 9066474, 6057540 son de diámetro menor a 400mm, sin embargo, se

dejan activos para que no se tengan las descargas de dos subcuencas a la misma

cámara, ya que se puede producir sobreflujo por altos caudales de ingreso.

Cota invert inicio del tramo, cota invert llegada tramo, cota fondo cámara y pendiente:

Se realizó una revisión tramo a tramo de estas cotas, con el fin de que no queden

escalas incoherentes en las cámaras ni pendientes negativas en los tramos. Lo que se

encontró en el modelo inicial es que la cota invert de llegada esta entre 5 y 20cm por

encima de la cota de fondo de la cámara y esta a su vez está entre 5 y 20 cm por encima

de la cota invert de la tubería del tramo aguas abajo. Para que el modelo de SWMM sea

coherente se requiere que la cota de invert de la tubería de salida sea igual a la cota de

fondo de la cámara, para lograr esto se procede así:

En las cámaras, si la diferencia entre las cotas invert del tramo aguas arriba y del tramo

aguas abajo es menor a 50cm; se incrementa la cota invert de la tubería aguas abajo

para que quede igual a la cota de fondo de la cámara. Cuando la profundidad de la

cámara es menor a 1.5m o cuando la tubería que llega de aguas arriba tiene cota menor

al fondo de la cámara, entonces se asigna la cota de fondo de la cámara igual al invert

de la tubería de salida.



En las cámaras, si la diferencia entre las cotas invert del tramo aguas arriba y del tramo

aguas abajo es mayor a 50cm; se asigna la cota de fondo de la cámara igual a la cota

de invert de inicio del tramo aguas abajo.

Cuando a la cámara llegan varías tuberías se revisa en el modelo de red las

profundidades para tener un criterio coherente.

Cuando la cota de fondo de la cámara es menor que las tuberías de aguas arriba y

aguas abajo, se asigna la cota de fondo de la cámara igual a la batea de la tubería de

aguas abajo.

En general, la cota invert de llegada del tramo aguas arriba se conservó, en algunos

casos se corrigió por recubrimiento menor a 1m.

También se revisó que la cota invert de inicio del tramo sea mayor que la cota invert de

llegada, con el fin de que la pendiente sea positiva. Se revisa que las pendientes sean

mayores a 0.5%. Cuando la pendiente es negativa, usualmente es porque falta

información y se asumió profundidad de la cámara igual a 2m; para corregir se revisa

en el modelo de red cual es la profundidad a la que llegan y salen todos los tramos

asociados a la cámara y se toma como referencia la tubería más profunda.

Factor de pérdidas de entrada y salida de los tramos: de acuerdo con The Urban

Drainage Manual (2013) y con la experiencia del investigador, para todos los tramos se

toma un valor de pérdida de salida del tramo de 0.2 y de entrada de 0.5. Es decir, se

tiene una pérdida de energía en las cámaras igual a 0.7 veces la cabeza de velocidad.

Es importante tener en cuenta estas pérdidas ya que, en las redes de alcantarillado de

alta pendiente, se tiene flujo supercrítico y se generan pérdidas de energía importantes

en los cambios de dirección, pendiente y secciones de tubería.

Profundidad de llenado: es la profundidad de sedimentación del tramo, se asume que

ningún tramo tiene sedimentación.

Calidad del agua: no se modela calidad del agua.

Cámaras

Profundidad: se verifica que el valor sea mayor a 1.20m y menor a 5m.

Diámetro: las cámaras que tienen diámetro cero o 900mm se les asigna diámetro de

1200mm.

Topología: Se borra la cámara con ID MH163, ya que estaba asociada al tramo de

longitud cero y no se requiere. Se revisa en campo la cámara con ID 6056798 y se

encuentra que efectivamente está operando de acuerdo a la información del modelo de

red.

Aliviaderos

Estos elementos se componen de compuertas u orificios y permiten dividir el flujo, tienen

una tubería de ingreso y dos de salida. Para lograr una modelación más precisa se realiza

una campaña de campo y se toman medidas reales de estos elementos. Los ID de los

aliviaderos y su ubicación son:

Caso de estudio 51

Tabla 5-1. Información aliviaderos

Número ID Ubicación Tipo

1 6057246 Cr 62 a cl 75 b sur -67 Cañuela

2 6055673 Cr 60 cl 76 sur -94 Cañuela

3 6052691 Cl 79 sur cr 59 -5 Cañuela

4 6052715 Cr 61 cl 79 sur -53 Orificio

5 6055863 Cl 80 sur cr 57 b -0 Cañuela

6 9047761 Cr 57b cl 79 sur Orificio

7 6059959 Cl 80 sur cr 56 d -10 Cañuela

8 6053981 Cr 54 cl 79 c sur -40 (interior 301) Cañuela

Modelación hidráulica en Epaswmm:

Aliviadero de orificio: no requieren ingresar un elemento especial, se ingresan como

cámaras con una o dos tuberías de entrada y con dos tuberías de salida (lluvias y

residuales). Se modela con onda dinámica lo que permite calcular la cantidad máxima

de caudal que puede transitar por la tubería de residuales, hasta que funciona como un

orificio; momento a partir de cual la cámara empieza a almacenar volumen y el nivel del

agua se incrementa, hasta que se da flujo por la tubería de cota más alta.

Aliviadero de cañuela elevada: la modelación se debe realizar con onda dinámica. El

aliviadero se simula como un vertedero con altura igual a la profundidad de la cañuela

elevada y de longitud dos veces la longitud de la cañuela (vertimiento por ambos lados).

En la

Figura 5-2 se muestra la representación que se hace en Epaswmm.



Figura 5-2. Perfil de aliviadero cañuela elevada

En el tramo de aguas lluvias se crea una cámara ficticia adicional que permite ingresar el

elemento tipo compuerta (Weir). La cota invert de la cámara ingresada debe ser igual a la

cota invert de la tubería de aguas combinadas que llega al aliviadero. En Epa-Swmm se

representa el elemento como lo muestran las Figura 5-3 y Figura 5-4.

Figura 5-3. Vista en Swmm aliviadero de cañuela elevada

Caso de estudio 53

Figura 5-4. Modelo hidráulico en Swmm

5.2.2. Modelo hidrológico

Consiste en la delimitación de las subcuencas tributarias de la red de alcantarillado y en la

asignación de los parámetros hidrológicos.

Delimitación áreas de drenaje

Se partió de las áreas generadas por el consultor, el cual utilizó el siguiente procedimiento:

Generación automática de subcuencas con el método de asignación euclidiana. Se utiliza el software Arcgis y se genera una subcuenca para cada tramo de red.

Asignación de las subcuencas a las tuberías a modelar. Solo a tuberías de diámetro mayor o igual de 400mm.

Revisión manual de áreas de drenaje: quebradas, límites, cámaras con dos salidas, grandes superficies, agregación por área a modelar.

Con esta información base se realizó el siguiente procedimiento para esta investigación:

Agregación de subcuencas: se unieron las subcuencas para que el área mínima sea

3000 m2. Este valor es una propuesta del autor y busca tener áreas que permitan la

implementación de dos o más SuDS y una cantidad de subcuencas que permita realizar

el proceso de optimización de manera eficiente. A mayor número de subcuencas el

proceso de optimización se hace más lento, el análisis de los resultados más



dispendioso y la toma de decisiones más compleja. Una vez se tenga los resultados,

las subcuencas se pueden dividir nuevamente para elaborar diseños de detalle.

Revisión y modificación manual de las áreas tributarias: con base en las curvas de nivel,

fotografías aéreas, planos SIG de construcciones, vías, drenajes y la experiencia del

investigador, se modificaron las áreas para tener una geometría más aproximada al

drenaje real.

En la Figura 5-5 se presentan las áreas tributarias de las subcuencas:

Figura 5-5. Subcuencas modelo Swmm

Método lluvia escorrentía

Se utiliza el método del Soil Conservation Service – SCS. Este es de amplio uso para la modelación de cuencas urbanas y rurales y se cuenta con tablas y guías para la determinación de los parámetros de entrada.

Se define un número de curva para la zona permeable (zonas verdes) de las subcuencas de 74, utilizando las tablas del Storm Water Management Model, Reference Manual Volume I – Hydrology. El tiempo de secado se deja con el valor por defecto de 7 días, este valor no tiene influencia en los resultados ya que la modelación se realiza sobre eventos individuales y no sobre series históricas.

Parámetros subcuencas en SWMM.

El modelo que utiliza el software requiere de los siguientes parámetros:

Ancho del área tributaria: Este es un parámetro complejo de determinar y difícil de medir

directamente en una herramienta GIS. Para su cálculo la literatura plantea tres métodos.

En el numeral de calibración se presentan los métodos y se elige el que presenta

mejores resultados. Inicialmente se estima el ancho como la raíz cuadrada del área de

subcuenca.

Caso de estudio 55

Almacenamiento en la zona impermeable: se toma un valor de 1mm.

Almacenamiento en la zona permeable: se toma un valor de 3 mm.

Manning zona permeable: se toma un valor de 0.15 que corresponde a pastos cortos.

Manning zona permeable: se toma un valor de 0.015 que corresponde a andenes y

cunetas en concreto.

Porcentaje de área impermeable: se calcula inicialmente a partir del raster de tipo de

superficie generado por el consultor Idom. Este raster identifica a partir de

fotointerpretación en ArcGIS cuatro tipos de cobertura: techos, vías, zona verde y suelo

desnudo. Con este raster se calcula el porcentaje de área que está ocupado por las

coberturas impermeables. Este resultado se revisa manualmente para cada cuenca.

Pendiente: a partir de modelo digital de elevación se genera un raster de pendientes y

usando estadística zonal, se determina el promedio por cuenca.

Porcentaje de zona impermeable con cero almacenamientos: se asigna un valor de

cero.

Subarea routing: se modela con la opción impermeable, con el fin de tener en cuenta

que en la mayoría de los casos la escorrentía de las zonas verdes drena a los andenes

y vías y luego ingresa a la red.

No se modela agua subterránea.



5.3. Caudales residuales

El caudal residual proveniente de los consumos domésticos, comerciales, industriales e

institucionales es un aporte que se debe tener en cuenta para la modelación hidrodinámica

del sistema de alcantarillado. En la mayor parte de los casos el caudal residual es menos

representativo que el caudal de agua lluvias, sin embargo, es un aporte que tiene influencia

en la capacidad hidráulica de las tuberías y en la medición de caudal de los sensores.

Para el tránsito de los caudales residuales en el sistema, inicialmente se debe determinar

el aporte de cada área tributara a los nodos o cámaras y posteriormente se debe determinar

los factores que permiten saber la variación de estos caudales a lo largo del día.

Los caudales de aguas residuales promedios diarios se obtuvieron de un trabajo previo

realizado en el marco del contrato con objeto “Modelar hidráulicamente el sistema de

alcantarillado operado por EPM en el Valle de Aburrá, incluyendo el levantamiento

topográfico de los elementos y la calibración de los modelos” ejecutado por la firma Idom y

Sedic para EPM en los años 2016 y 2017. Aunque la ejecución de este contrato se realizó

en paralelo con la elaboración de esta investigación, se pudo contar con el cálculo de los

caudales de aguas residuales asociados a cada nodo, se considera que la metodología

empleada es adecuada y que los resultados son válidos para el objetivo de esta

investigación.

La curva de modulación que permite tener la variación de los caudales en cada hora se

calculó con una metodología propia.

Caudal residual promedio

A continuación, se describe la metodología utilizada por el consultor Idom-Sedic para

determinar los caudales:

Se tomó la información de consumo de agua potable para cada cliente que tiene la

empresa de servicios públicos. Estos caudales se incrementaron con el índice de agua no

contabilizada, que para el circuito de acueducto de la zona es 35.07% y se afectaron los

valores con un factor de 0.85, para tener en cuenta que todo el caudal que llega como agua

potable no se vierte a la red de alcantarillado.

Con la información de georreferenciación de los clientes, se ubicaron en un sistema

de información geográfico.

Se dibujaron áreas tributarias asociadas a cada una de las tuberías. Estas se

calcularon con el método de asignación euclidiana; el cual consiste en una herramienta de

cálculo raster de los Sistemas de Información Geográfica que obtiene el origen más cercano

según la distancia recta a las tuberías.

Se agregan los polígonos para que queden asociados solo a las tuberías que se

desea modelar (diámetro mayor a 400mm).

Se revisa manualmente el límite externo de la cuenca con el objeto de determinar

de la totalidad de los clientes se conecten a las redes de la cuenca a modelar. Esto se hace

utilizando ortofotos, curvas de nivel, y ubicación de las redes.

Se suma el aporte de todos los clientes que se ubican dentro de una misma área

tributaria y se carga este caudal al nodo o cámara ubicado aguas arriba.

Caso de estudio 57

Construcción de patrón de vertimiento diario

Para la determinación de los factores de variación de los caudales horarios con respecto al

caudal medio diario, se utilizaron los datos de los caudales medidos en periodo de tiempo

seco por el sensor de caudal ubicado a la salida de la cuenca en la cámara con ipid

6053880. Se graficó y analizó la serie de los caudales medidos y se determinaron los

factores de variación diarios utilizando dos series de datos, los resultados obtenidos se

compararon y con el uso del coeficiente de correlación R2 se definió cual utilizar.

Patrón 1

Este patrón se construyó a partir de los datos de medición entre el día lunes 13 de febrero

y el viernes 17 de febrero de 2017. De acuerdo con las mediciones de los pluviómetros, en

este periodo de tiempo solo se presentó precipitación el domingo, como se observa en la

Figura 5-6. Se trabaja con los datos de los días labores debido a que el fin de semana,

especialmente el domingo, presenta variaciones en los hábitos de consumo de la población.

Figura 5-6. Serie de tiempo caudales medidos entre el 13 y 19 de febrero de 2017 en cámara con ipid 6053880

En la serie se observan los caudales mínimos en las noches y los picos de consumo

alrededor de las 8am. Se observa una tendencia general de la curva diaria que se repite

para todos los días, excluyendo el domingo. En la serie se observa que los caudales de la

tarde (1 a 5pm) son variables en el día a día, lo cual hace que el patrón que se calculará no

se ajuste completamente al real en algunos días. También se presentan diferencias en el

valor de los caudales pico diarios, por ejemplo, los caudales pico para lunes, martes y

miércoles son mayores los de los jueves y viernes.

A partir de los datos de los caudales medidos en la cámara que se encuentra en la salida

de la cuenca (ipid 6053880), que tiene resolución de 1 minuto, se calculan los promedios

horarios (60 datos/hora) para cada uno de los días; posteriormente, para cada hora del día,

se realiza un promedio utilizando los valores de esa misma hora en todos los días.

Finalmente se calcula un promedio de caudal global y se hace una relación entre el caudal

horario promedio y el caudal promedio global para obtener el factor horario.

En la Tabla 5-2 se presentan los factores obtenidos.

0

10

20

30

40

50

60

70

13

/02

14

/02

15

/02

16

/02

17

/02

18

/02

19

/02

20

/02

Cau

dal

(l/

s)

Fecha (DD/MM)



Tabla 5-2. Factor de variación de caudales de aguas residuales patrón 1

Hora Factor Hora Factor

0 0.60 12 1.10

1 0.51 13 1.10

2 0.49 14 1.02

3 0.51 15 1.01

4 0.71 16 0.95

5 1.00 17 0.97

6 1.10 18 0.99

7 1.67 19 1.00

8 1.70 20 1.00

9 1.34 21 1.01

10 1.31 22 0.93

11 1.27 23 0.74

El caudal mínimo es del 50% del valor promedio, mientras que el caudal máximo es

170% el caudal promedio.

Figura 5-7. Factor de variación caudal aguas residuales patrón 1

Patrón 2

De acuerdo con el análisis de la Figura 5-7 y con el fin de representar de una mejor manera

los caudales pico, se toma el día 13 de febrero para calcular los factores.

Los datos de las mediciones de los pluviómetros en este día no registran lluvias. En la

Figura 5-8 se presenta la serie de caudales medidos.

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

1.80

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Fact

or

Hora

Caso de estudio 59

Figura 5-8. Serie de tiempo caudales medidos el 13 de febrero de 2017 en cámara con ipid 6053880

Para el cálculo de los factores de variación se utiliza la metodología descrita en el numeral

anterior.

Al igual que para el patrón 1, se observan los caudales mínimos en las primeras horas del

día y el caudal pico alrededor de las 8am.

Tabla 5-3. Factor de variación caudales aguas residuales patrón 2

Hora Factor Hora Factor

0 0.56 12 1.21

1 0.48 13 1.02

2 0.46 14 0.96

3 0.44 15 0.90

4 0.65 16 0.88

5 0.94 17 0.85

6 0.99 18 0.89

7 1.93 19 0.97

8 1.84 20 0.96

9 1.86 21 0.85

10 1.52 22 0.78

11 1.39 23 0.68

El caudal mínimo es del 44% del valor promedio, mientras que el caudal máximo es 193%

el caudal promedio. Es decir, al comparar con el patrón 1 se tienen caudales extremos más

alejados del promedio.

0

10

20

30

40

50

60

70

0:0

0

2:0

0

4:0

0

6:0

0

8:0

0

10

:00

12

:00

14

:00

16

:00

18

:00

20

:00

22

:00

0:0

0

Cau

dal

(l/

s)

Hora



Figura 5-9. Factor de variación de caudales aguas residuales patrón 2

5.4. Eventos de lluvia

Para la modelación, calibración y optimización del modelo se utilizaron los registros de lluvia

de la estación La Estrella del Sistema de Alerta Temprana del Área Metropolitana – SIATA

– ubicada dentro de la cuenca de estudio. En la Figura 5-10 se muestra la ubicación del

pluviómetro.

Figura 5-10. Ubicación pluviómetro Casa de la Cultura de La Estrella (Fuente: Siata)

La información se registra con resolución de tiempo de un minuto y de altura de lámina de

0.25mm. Esta estación tiene dos pluviómetros, los cuales registraron las siguientes lluvias

acumuladas durante los meses de enero y febrero de 2017.

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Fact

or

Hora

Caso de estudio 61

Figura 5-11. Lluvia acumulada medida en pluviómetros de la estación La Estrella para enero de 2017

Figura 5-12. Lluvia acumulada medida en pluviómetros de la estación La Estrella para febrero de 2017

En la Figura 5-12 se observa que hasta el 20 de febrero solo se presentaron dos

precipitaciones de volumen muy bajo y a partir de esa fecha se presentan lluvias

significativas; se observa que el registro de estas lluvias es muy diferente para los dos

pluviómetros, lo cual implica un error en la medición o procesamiento de los datos. Teniendo

en cuenta lo anterior y que la medición de caudal en la red se realiza hasta el 22 de febrero,

para la calibración se toman únicamente las lluvias del mes de enero.

Se toman los datos del pluviómetro 1 para todos los eventos. En la Tabla 5-4 se presenta

la información de los eventos. También se incluye la lluvia de diseño con periodo de retorno

de 5 años, la cual es una de las lluvias que debe utilizar por norma para el diseño de

sistemas de alcantarillado.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

31/12 05/01 10/01 15/01 20/01 25/01 30/01

Llu

via

(mm

)

Fecha

Pluviómetro 2 Pluviómetro 1

0

20

40

60

80

100

120

140

31/01 05/02 10/02 15/02 20/02 25/02 02/03

Llu

via

(mm

)

Título del eje

Pluviómetro 2 Pluviómetro 1



Tabla 5-4. Eventos de lluvia

Evento Fecha

(MM/DD/AAAA)

Hora

(HH:MM)

Lluvia acumulada

(mm)

Intensidad máxima

(mm/min) (mm/h)

1 01/15/2017 19:00 a 23:59

8.9 0.508 30.48

2 01/27/2017 02:00 a 05:00

4.1 0.254 15.24

3 01/19/2017 a 01/20/2017

23:00 a 02:00 del otro día

10.4 0.762 45.72

4 01/13/2017 16:00 a 18:30

22.3 1.778 106.8

5 TR 5 años - 55.7 2.396 143.79

En las siguientes figuras se presentan los gráficos de lluvia acumulada vs tiempo para los

eventos seleccionados.

Figura 5-13. Precipitación acumulada evento 1 (enero 15 2017)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

18:00 19:12 20:24 21:36 22:48 0:00 1:12 2:24

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Hora

Caso de estudio 63


Figura 5-15. Precipitación acumulada evento 3 (enero 19 y 20 de 2017)

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

2:09 2:24 2:38 2:52 3:07 3:21 3:36 3:50 4:04 4:19 4:33 4:48

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Hora

0

2

4

6

8

10

12

22:48 23:02 23:16 23:31 23:45 0:00 0:14 0:28 0:43 0:57 1:12 1:26 1:40 1:55 2:09

Pre

cip

itac

ión

(m

m)

Hora




Para la lluvia de diseño de periodo de retorno de 5 años, se utilizan lo datos del pluviómetro

de EPM ubicado en la cuenca de vecina de San Antonio de Prado, ya que los datos del

pluviómetro del Siata ubicado en el municipio de la Estrella no tienen los registros históricos

necesarios para elaborar las curvas IDF.

De la norma de Diseño de redes de acueducto y alcantarillado (EPM, 2013) se obtiene los

parámetros c,h y m que se presentan en la Tabla 5-5.

Tabla 5-5. Parámetros curva IDF estación San Antonio de Prado TR 5 años

Parámetro Valor

c 2978.7

h 14

m -0.9537

A partir de la intensidad de las curvas IDF, se construye con el método del bloque alterno

el hietograma de diseño para una duración de 2 horas y delta de tiempo de 10 minutos.

0

5

10

15

20

25

15:50 16:19 16:48 17:16 17:45 18:14

Pre

cip

itac

ión

(mm

)

Hora

Caso de estudio 65

Figura 5-17. Hietograma lluvia TR 5 años

5.5. Calibración

5.5.1. Aguas residuales

Se realiza una validación manual de los factores calculados utilizando la información de los

caudales medidos para los días 6, 7 y 8 de febrero de 2017. Estos días son de tiempo seco

y corresponden a una semana anterior, en la cual no hay cambios significativos en

situaciones externas que cambien los patrones de consumo. Se realiza la modelación para

estos mismos días utilizando los patrones 1 y 2 de consumo calculado y se comparan los

caudales modelados con los medidos. Para comparar el desempeño de los patrones se

utiliza el coeficiente de correlación R2 calculado con los caudales horarios promedio para

los caudales medidos y calculados. Esto se hace en EPASWMM.

El coeficiente de correlación se calcula con la fórmula:

𝐶𝑜𝑟𝑟(𝑥, 𝑦) =∑(𝑥 − �̅�)(𝑦 − �̅�)

√∑(𝑥 − �̅�)2(𝑦 − �̅�)2

Donde:

𝑥:̅ Promedio valores de x

𝑦:̅ Promedio valores de y

0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

140.0

160.0

Inte

nsi

dad

mm

/h

Tiempo (min)



Patrón 1

Figura 5-18. Comparación nivel promedio horario medido y modelado con patrón 1

El valor del coeficiente de correlación del patrón 1 es de 0.88.

Patrón 2

Se realiza la validación con los caudales medidos entre el 6 y el 8 de febrero, los cuales

son días laborales en que no se presentaron lluvias.

Figura 5-19. Comparación nivel promedio horario medido y modelado con patrón 2

El valor del coeficiente de correlación del patrón 2 es de 0.65.

De acuerdo con los resultados obtenidos, se define trabajar con el factor de variación de

caudales residuales correspondiente al patrón 1, teniendo en cuenta que este presenta un

mejor ajuste de acuerdo a las gráficas y un valor del coeficiente de correlación R2 mayor.

Se observa que en la respuesta del modelo para ambos patrones no se presentan adelanto

o retraso en la hora a la que se presentan los caudales pico, y se identifica que los caudales

promedio diario modelado y medido son similares.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

6/02/2017 7/02/2017 8/02/2017 9/02/2017

Niv

el (

mm

)

Fecha (DD/MM/AAAA)

Medido

Modelado

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

6/02/2017 7/02/2017 8/02/2017 9/02/2017

Niv

el (

mm

)

Fecha (DD/MM/AAAA)

Medido

Modelado

Caso de estudio 67

Es importante tener en cuenta que los factores obtenidos representan un promedio horario

y no capturan la variación minuto a minuto ni los caudales pico instantáneos que registra el

medidor. Este patrón obtenido es un promedio de los días laborales de una semana

estándar, el ajuste no es bueno para los días en los que la población presenta hábitos de

consumo correspondiente a períodos de fines de semana o de vacaciones. Sin embargo,

es la mejor manera de tener en cuenta la variabilidad de los caudales residuales en la

respuesta de la cuenca.

5.5.2. Aguas lluvias

El agua proveniente de las precipitaciones que cae sobre las subcuencas se distribuye en

una fracción que se infiltra y una fracción que genera escorrentía. La modelación de la

fracción que se infiltra se realiza utilizando el método del SCS (Soil Conservation Service),

el cual utiliza como base el parámetro número de curva que es función de la permeabilidad

del suelo, el tipo de cobertura y las condiciones antecedentes de humedad. El flujo de la

fracción que genera escorrentía se modela utilizando el método del software SWMM para

el tránsito de lluvias, el cual aproxima la subcuenca a un canal rectangular, para lo cual

requiere el ingreso del ancho, longitud, pendiente y n de Manning.

Con los datos del mes de enero se eligen tres eventos de lluvia que se utilizan para la

calibración y validación. Los eventos 1 y 2 se utiliza para calibración y los eventos 1 y 3

para validación.

Para determinar cuáles son los parámetros que requieren ser calibrados se realizó un

análisis de sensibilidad, en el cual se variaron los valores de los parámetros hidrológicos e

hidráulicos y se evalúa la respuesta final del modelo.

Se encontraron los siguientes resultados:

Parámetros hidráulicos (elementos físicos red de drenaje):

N de Manning tuberías: todas las tuberías a modelar son de concreto (n de Manning

0.013), teniendo en cuenta el desgaste de las mismas se revisaron resultados con

valores de 0.014 y 0.015 y se encontró baja sensibilidad. Se decide tomar un valor

de 0.014.

Coeficiente de pérdidas de entrada y de salida: se realizó el análisis variando el valor

del parámetro en todas las tuberías simultáneamente, se encontró que tiene una

sensibilidad baja. Sin embargo, el valor de la pérdida de entrada de la tubería aguas

abajo de la cámara donde se tiene la medición de caudal tiene sensibilidad alta. Por

lo tanto, se calcula en detalle la pérdida de entrada para este tramo utilizando la

metodología descrita en Urban Drainage Design Manual (2013), se obtiene un valor

de 0.68.

Altura vertedero de los aliviaderos: se encuentra que es un parámetro altamente

sensible ya que controla la cantidad de agua que fluye por el sistema. Dependiendo

de la ubicación del aliviadero se controla la escorrentía de las subcuencas asociadas

y por lo tanto una parte del hidrograma de salida. Se analiza cada aliviadero por

separado y se encuentra que los aliviaderos 3,5, 7 y 8 son los de mayor sensibilidad.



Diámetro, pendiente y longitud de los tramos: son valores fijos del modelo que en

su mayoría provienen de información de campo y que en casos de información

faltante o errónea se ajustó de acuerdo a información secundaria y con la

experiencia del investigador. Aunque la falta de información precisa produce

incertidumbre en la respuesta del modelo, estos valores no se calibran ni se les

realiza análisis de sensibilidad.

Parámetros hidrológicos (subcuencas):

Área: es un valor fijo al que no se realiza análisis de sensibilidad.

Ancho: de acuerdo con (US-EPA, 2016) y a la experiencia del modelador, este

parámetro es sensible y representa uno de los más difíciles de definir porque no es

un valor que se pueda medir o determinar directamente, sino que depende de la

forma en como drena la cuenca y de la conformación de las cunetas y redes de

alcantarillado dentro de la subcuenca. En el análisis de sensibilidad se encontró que

este parámetro es sensible.

Pendiente: este es un valor fijo que proviene del análisis del modelo digital de

terreno. Sin embargo, teniendo en cuenta la incertidumbre del dato y con el fin de

encontrar una mejor respuesta del modelo, se realizó análisis de sensibilidad y se

encontró que tiene baja sensibilidad.

Porcentaje impermeable: se realizaron modificaciones para ver su impacto en la

respuesta del modelo. Se identificó que la presencia de coberturas por debajo de

las viviendas crea la posibilidad de que algunas (principalmente las más antiguas)

no estén descargando a la red de alcantarillado. Por lo tanto, se bajó el porcentaje

impermeable en las subcuencas asociadas a coberturas y se encuentra una mejor

respuesta del modelo. Se encuentra que la respuesta del modelo tiene una

sensibilidad baja a este parámetro.

N de Manning zona permeable e impermeable: estos parámetros están

directamente relacionados con el tiempo que tarda la escorrentía en recorrer la

subcuenca y llegar a la red, por lo tanto, influyen en los tiempos al pico del modelo

y se deben tener en cuenta en la calibración.

Almacenamiento en la zona permeable e impermeable: estos parámetros permiten

controlar el inicio de la escorrentía en los primeros momentos de la lluvia. En general

no tiene una sensibilidad alta y el rango de valores en los que se puede mover es

pequeño.

Flujo entre subáreas: se encuentra que la sensibilidad es muy baja.

Número de curva: es el parámetro base para el cálculo de la infiltración del método

del SCS. Solo influye sobre el porcentaje de área permeable y su rango de variación

es muy bajo para zonas con pastos (71 a 74). Se encuentra que tiene sensibilidad

muy baja. Esto se puede explicar teniendo en cuenta que en las áreas urbanas el

porcentaje de suelo permeable es bajo (varía entre 20% y 40%) y a que para lluvias

de intensidad considerable, el suelo se satura rápidamente y el efecto de la

infiltración dura muy poco en el tiempo; finalmente la pendiente del terreno hace que

la escorrentía se transporte muy rápido al sistema de alcantarillado y que no se

favorezca la infiltración ni la acumulación.

Caso de estudio 69

En conclusión, se encuentra que los parámetros más sensibles son la altura de los

vertederos de los aliviaderos y el valor del coeficiente de pérdida de entrada del tramo aguas

abajo de la cámara de medición. Los parámetros hidrológicos de las subcuencas en general

son menos sensibles; sin embargo, se deben tener en cuenta para la calibración.

De acuerdo a lo anterior se determina que los parámetros del modelo a calibrar son:

- Ancho de subcuencas

- N de Manning zona permeable

- N de Manning zona impermeable

- Altura de la cresta de los aliviaderos

Calibración

De acuerdo con los parámetros definidos para el modelo y utilizando la lluvia 2 se obtiene

la siguiente grafica de nivel modelado y medido en la cámara con ID 6053880.

Figura 5-20. Resultados calibración con modelo inicial

Inicialmente en la calibración se dejaron fijos todos los parámetros hidráulicos y se variaron

los parámetros hidrológicos, esto teniendo en cuenta que la geometría de los aliviaderos

había sido medida en campo y que deberían responder adecuadamente; sin embargo, con

esta metodología y a pesar de realizar variaciones importantes en los parámetros

ingresados, no se logró llegar a una respuesta adecuada del modelo. Para buscar una mejor

respuesta también se variaron parámetros como el porcentaje de área impermeable y

tampoco se encontró una respuesta satisfactoria.

Cuando se variaron los valores de la altura del vertedero de los aliviaderos se encontró que

el modelo tiene una respuesta inmediata y que es muy sensible. Estos elementos son

complejos de modelar ya que el software Epa-Swmm no tiene un elemento específico para

los aliviaderos de cañuela elevada; por lo tanto, se debe aproximar su funcionamiento

hidráulico a un vertedero rectangular de pared gruesa, de altura igual a la profundidad de

la cañuela elevada y longitud igual al doble de la longitud de la cañuela con el fin de simular

el vertimiento por los dos lados. En la Foto 1 se presenta un aliviadero típico de cañuela



elevada, se observa que la cañuela o canal elevado es de sección variable. La foto

corresponde a caudal de tiempo seco, cuando se presentan lluvias el caudal se incrementa

y se da vertimiento por ambos lados el cual sale por la tubería de aguas lluvias ubicada en

la parte izquierda de la foto. El flujo que se da en la cañuela es muy complejo de representar

ya que se presenta variación del caudal y de sección a lo largo de la cañuela.

Foto 1. Aliviadero de cañuela elevada. (Fuente: http://www.kzdi.sk/osobne/sztruhar/icudi2000/images/image%20OK%20obojstranna.jpg)

Con las medidas tomadas de campo se encontró que los aliviaderos presentan vertimientos muy bajos de caudal. De acuerdo con esto se disminuyeron las alturas de los vertederos y se encontró una respuesta que se ajusta mejor a los datos medidos.

En concordancia con lo anterior, el proceso de calibración se realizó en dos partes,

inicialmente se realizó una calibración hidráulica y posteriormente una calibración

hidrológica.

Para evaluar la efectividad de la calibración se utilizan los siguientes formulas estadísticas:

Coeficiente de determinación R2: Describe la varianza total en los datos medidos

que puede ser explicada por el modelo y varía en un rango de 0 a 1. Los valores por

encima de 0.7 son considerados como un desempeño adecuado.

𝑅2 =𝑁 ∑ (𝑄𝑜 ∗ 𝑄𝑠) − ∑ (𝑄𝑜) ∑ (𝑄𝑠)𝑁

𝑡=1𝑁𝑡=1

𝑁𝑡=1

√[𝑁 ∑ (𝑄𝑜)2 − (∑ 𝑄𝑜𝑁𝑡=1 )2𝑁

𝑡=1 ][𝑁 ∑ (𝑄𝑠)2 − (∑ 𝑄𝑠𝑁𝑡=1 )2𝑁

𝑡=1 ]

Qs: Caudal simulado

Qo: Caudal observado o medido

Qomed : Caudal medio observado

Eficiencia de Nash-Sutcliffe NSE: representa la relación entre el error medio

cuadrado de la varianza en los datos medidos, substraidos de la unidad, y varía

entre -∞ y 1. NSE=1 corresponde a un ajuste perfecto, NSE=0 indica que las

predicciones del modelo son tan ajustadas como el promedio de los datos

Caso de estudio 71

observados, mientras que NSE<0 indica que la media observada predice mejor que

la respuesta del modelo.

𝑁𝑆𝐸 = 1 −∑ (𝑄𝑜 − 𝑄𝑠)2𝑁

𝑡=1

∑ (𝑄𝑜 − 𝑄𝑜𝑚𝑒𝑑)2𝑁𝑡=1

Calibración hidráulica

Se modifican las alturas de los vertederos de los aliviaderos que son sensibles, se realizan

múltiples corridas del modelo para diferentes alturas de los aliviaderos hasta que se llega a

las que producen una mejor respuesta. En la Tabla 5-6 se presenta la información de los

vertederos y las alturas modificadas.

Tabla 5-6. Calibración de aliviaderos

Ubicación Aliviadero Tipo H medido H modificado

Superiores ALIV1 Cañuela 0.05

ALIV2 Cañuela 0.15

ALIV3 Cañuela 0.23 0.04

ALIV4 Orificio 0.25

Inferiores ALIV5 Cañuela 0.3 0.05

ALIV6 Orificio 0.4



Se definen tres criterios para realizar la modelación:

Criterio 1: Aliviadero 3 con altura 0.04 y aliviadero 5 con altura 0.05

Criterio 2: Aliviadero 7 con altura 0.17 y aliviadero 8 con altura 0.11

Criterio 3: criterios 1 y 2 simultáneos.

En el anexo A se presentan los gráficos de las modelaciones con diferentes combinaciones

de las alturas.

Debido a la alta sensibilidad del parámetro, se realiza la calibración utilizando los eventos

de lluvia 1 y 2 con el fin de tener la mejor respuesta para dos caudales de entrada diferentes.

En la Tabla 5-7 se presentan los resultados de las fórmulas estadísticas para cada

combinación de alturas de aliviaderos.



Tabla 5-7. Resultados calibración hidráulica

R2 NSE

Evento

1 Evento

2 Evento

1 Evento

2

Modelo base 0.66 0.64 0.48 0.14

Criterio 1 0.66 0.73 0.48 0.61

Criterio 2 0.57 0.67 0.51 -0.23

Criterio 3 0.65 0.73 0.57 0.45

La mejor respuesta es el criterio 3 que corresponde a la modificación de la altura de todos

los aliviaderos de acuerdo con la Tabla 5-6.

En la Figura 5-21 se presenta la modelación inicial del evento 2 y la modelación con el

resultado de la calibración hidráulica.

Figura 5-21. Resultados calibración hidráulica con evento 2

Calibración hidrológica

En el anexo A se presenta el proceso de calibración para los parámetros ancho de

subcuencas y n de Manning.

Con el proceso de calibración se obtiene un modelo que tiene una respuesta que se ajusta

mucho mejor a los datos medidos. El valor del estadístico R2 cambia de 0.64 a 0.88

mientras que el NSE cambia de 0.14 a 0.69. En la Figura 5-22 se presenta la modelación

base del evento 2 y la modelación con el resultado de la calibración hidrológica

Caso de estudio 73

Figura 5-22. Resultados calibración hidrológica N Manning con evento 2

5.6. Validación

Con el objetivo de verificar que el modelo calibrado esté produciendo resultados

satisfactorios, se realiza la modelación con los eventos de lluvia 1 y 3 y se evalúan los

resultados gráficamente y con los estadísticos R2 y NSE.

En la Figura 5-23 y

Figura 5-24 se presentan los resultados de la modelación del evento 1.



Figura 5-23. Resultados validación modelo calibrado con evento 1.

Figura 5-24. Resultados validación modelo calibrado con evento 3.

Se observa que los tiempos al caudal pico se representan adecuadamente en el modelo,

aunque tiende a ser menor que en las mediciones. En la magnitud de los niveles mínimos

el modelo se ajusta muy bien, mientras que en los niveles máximos el ajuste en bueno, pero

un poco menor al observado. En la Tabla 5-8 se presenta los valores de los parámetros

estadísticos.

Caso de estudio 75

Tabla 5-8. Estadísticos validación modelo calibrado con eventos 1 y 3

Estadístico Evento 1 Evento 3

R2 0.83 0.85

NSE 0.73 0.84

Se observa que se tienen valores por encima de 0.7 para el R2 y por encima de 0 para el

NSE, lo cual indica que hay un buen ajuste, es decir, que el modelo calibrado representa

adecuadamente las condiciones reales de la cuenca y de la red de drenaje y que de acuerdo

a los resultados de la validación se pueden realizar predicciones de buena confiablidad con

el modelo.

En el análisis de sensibilidad y en la calibración se encuentra que la altura de los vertederos

de los aliviaderos es el parámetro más sensible, ya que este controla la cantidad de agua

que continua por la red hacia aguas abajo. La condición de que la red de alcantarillado

tenga 8 aliviaderos, hace que la calibración sea muy compleja, ya que se tienen 8 sitios por

los que sale caudal y solo en uno se tiene medición. También se encuentra que los

parámetros ancho de las subcuencas, y los N de Manning de las zonas permeables e

impermeables de las subcuencas son sensibles y se deben calibrar. En el proceso se

encuentra que es recomendable realizar primero la calibración de los parámetros

hidráulicos y posteriormente la calibración de los parámetros hidrológicos, ya que los

primeros son más sensibles y afectan en mayor proporción la respuesta del modelo.



5.7. Definición zonas de expansión

Para la definición de las subcuencas asociadas a las zonas de expansión futura del

municipio se toma como base el plan básico de ordenamiento territorial (PBOT).

El municipio tiene un casco urbano tradicional, el cual está compuesto principalmente por

casas y zonas mixtas (comercio e institucional) cerca del parque principal. La zona al

occidente se encuentra a una cota mayor que el casco urbano y es la zona de expansión

como se muestra en la Figura 5-25. Los polígonos en rojo corresponden a las subcuencas

urbanas actuales. Se observa que el municipio tiene áreas importantes de expansión, las

cuales drenarán sus aguas lluvias y residuales a la zona urbana existente. Las zonas de

protección corresponden a retiros de quebradas y parques ambientales.

Figura 5-25. Zonas urbanas y de expansión Municipio La Estrella

EL modelo hidrodinámico para las zonas de expansión se realiza de manera simplificada

debido a que no se conoce como será la topología de las redes de alcantarillado que se

construirán a futuro. Entonces con base en las curvas de nivel y con los mapas del PBOT

se definen tres subcuencas, cada una con un punto de descarga en una cámara existente

de alcantarillado.

En la Figura 5-26 se muestra la cartografía del municipio y las zonas de expansión.

Caso de estudio 77

Figura 5-26. Subcuencas de expansión Municipio La Estrella

5.8. Sistemas de drenaje sostenible a implementar

De todos los tipos de SuDS se realiza una preselección de los que físicamente es

posible construir en la cuenca de estudio. Estos se evalúan teniendo en cuenta las

metodologías publicadas en la literatura especializada. Utilizando las metodologías

presentadas en el capítulo anterior, se realiza una selección de los SuDS. Este

procedimiento se realiza dando un punto al SuDS, si es recomendado por la

metodología. En la Tabla 5-9 se presentan los resultados.

Tabla 5-9. Selección de SuDS

Tipo Siting tool US-EPA* UFCD** Ciria PEARL Total

Celdas de bio-retención 1 1 1 1 4

Jardines de lluvia 1 1

Techos verdes 1 1 1 1 4

Zanjas de infiltración 1 1 2

Pavimentos permeables 1 1 1 3

Almacenamiento lluvia 1 1 1 1 4

Desconexión de techos 0

Zanjas con vegetación 1 1 1 1 4

Estanques 1 1 2

Filtros de arena 1 1

Árboles 1 1



* National Management Measures to Control Nonpoint Source Pollution from Urban

Areas(2005)

** Urban Drainage and Flood Control District. Urban Storm Drainage Criteria Manual:

volume 3. Best Management Practice (2010)

Para realizar la selección se toman los SuDS con puntajes de 3 o 4 y se revisa que

teniendo en cuenta las condiciones de espacio disponible sea posible utilizarlos. Se define

implementar las celdas de bioretención, los pavimentos permeables y el reciclaje de agua.

Se descartan los techos verdes ya que la zona urbana de estudio está compuesta

principalmente por viviendas de 1 y 2 pisos que estructuralmente no tienen la capacidad

para soportar las cargas de una losa de concreto, el suelo y la vegetación que implica un

techo verde; y requieren de una una inversión importante para hacer el reforzamiento

estructural. También se descartan las zanjas con vegetación debido a que la zona urbana

es densa y no cuenta con espacios disponibles.

Las celdas de bioretención y los tanques de reciclaje de agua tiene un buen desempeño

en las zonas de pendientes del terreno media y alta; con respecto a los pavimentos

permeables estos se utilizarán en las carreras, las cuales son paralelas a las curvas de

nivel y tienen una pendiente baja. Las zanjas de vegetación se descartan ya que estas se

deben implementar en terrenos de pendiente baja, para favorecer la acumulación y la

infiltración; en la cuenca de estudio la pendiente en general es alta (mayor a 5%) y el

espacio disponible de zonas verdes es mínimo.

5.8.1. Diseño básico

De cada uno de los SuDS seleccionados se debe realizar un diseño en el que se incluyan

cómo mínimo todas las dimensiones y parámetros que se requieren en el software de

modelación. Se debe diseñar una unidad básica para cada tipo de SuDS, la cual se

implementará en una cantidad determinada.

Se realiza un diseño básico de cada una de las infraestructuras a implementar, estos

diseños son a nivel de planeación y tienen por objetivo tener los parámetros que requiere

el modelo SWMM para la modelación. En caso de que se requiera construir la

infraestructura, se deben realizar diseños de detalle en los que se defina la ubicación

específica de cada elemento y las dimensiones de acuerdo a la precipitación de diseño, la

permeabilidad, características del suelo, espacio disponible y especificaciones de los

materiales.

La unidad de celda de bioretención se define de 3m de largo; mientras que la unidad de

pavimento permeable se define de 7m de ancho y 10m de longitud.

Caso de estudio 79

Figura 5-27. Diseño celdas de bioretención

Figura 5-28. Diseño almacenamiento lluvia



Figura 5-29 Pavimentos porosos

En el anexo B se presentan los parámetros utilizados para la modelación.

5.8.2. Costos de construcción

Para determinar los costos de construcción de cada tipo de infraestructura se toma como

guía el trabajo realizado por Galindo (2015), en este se presupuesta los SuDS utilizando

los ítems más relevantes en la construcción. Para los costos de operación y mantenimiento

se utiliza un ciclo de vida de 20 años y una tasa de inflación de 3.66% para calcular el valor

presente neto. El precio unitario de cada ítem se obtiene de la base SAO de Empresas

Públicas de Medellín del año 2017. Se convierten los precios en pesos colombianos (COP)

a dólares (USD) con precio de referencia del 10 de enero de 2018, 1 USD= 2914.37 COP.

Los costos se calculan de acuerdo al diseño básico.

Los precios se calculan en dólares con el fin de utilizar la misma moneda de la mayor parte

de los estudios realizados a nivel mundial. Sin embargo, para un proyecto de

implementación en Colombia, los precios se deben calcular en pesos. La mano de obra,

herramientas, equipos y materiales requeridos para la construcción de los SuDS, se

encuentran disponibles en el medio local.

Celdas de bioretención:

Se tiene en cuenta muro de contención en concreto, se incrementa el número de plantas y

árboles pequeños que sugiere Galindo (2015) con el fin de tener plantas abundantes para

mejorar la eficiencia y tener un mejor urbanismo. Para la selección del tipo de vegetación

se deben utilizar plantas de origen local, se debe hacer de acuerdo a las condiciones

específicas del sitio y tener la asesoría de expertos en ecología, horticultura o ingenieros

forestales. Se determina que una unidad de 3 m2 tenga dos plantas, un árbol pequeño y

0.75 m2 de grama. Para el suelo de plantación se considera que se usa la mitad del suelo

excavado y la otra mitad es suelo de préstamo arenoso, esta mezcla permite aumentar la

permeabilidad y tener un suelo adecuado para el crecimiento de las plantas. Lo costos de

Caso de estudio 81

operación y mantenimiento por metro cuadrado por año son de 5%. En el anexo C se

presentan las tablas con el detalle de los costos.

Tanques de lluvia:

Se determina el precio de suministro de un tanque plástico de volumen 1 m3, el cual

corresponde a la unidad básica para este tipo de infraestructura. Se tiene en cuenta los

costos de instalación (accesorios y montaje) y de la tubería de drenaje. Lo costos de

mantenimiento por metro cubico son de 1%. En el anexo C se presentan las tablas con el

detalle de los costos.

Pavimentos Porosos:

Se determina el precio de construcción de un m2, se incluyen los costos de excavación,

botada, conformación de la capa de grava de almacenamiento, de la estructura de base y

del pavimento poroso. Los costos de mantenimiento son de 0.05 USD/m2 por año. Se

actualiza este costo con la tasa de inflación de 3.66% del año 2015 a 2018.

En el anexo C se presentan los ítems con los costos relacionados.

5.8.3. Implementación

De acuerdo a las características de cada tipo de SuDS y su requerimiento de espacio, se

define en cuales cuencas se puede implementar su construcción. Esto teniendo en cuenta

que no todos los tipos de SuDS tienen un buen desempeño en todas las subcuencas. Para

esto se clasifican las subcuencas en 5 grupos de acuerdo con su ubicación y sus

características de impermeabilidad y posteriormente se define qué tipo de SuDS se puede

implementar en cada clasificación de subcuenca. En la Tabla 5-10 se muestran los

resultados.

Tabla 5-10. Implementación de SuDS por tipo de subcuenca

Ubicación

Parque principal Centro Perímetro Inferior Expansión Total

C. bioretención x x x x

Tanque lluvias x x

Pavimentos porosos x x x

Número subcuencas 3 22 24 9 3 61

Número de variables 3 22 48 18 9 100

Con esta información se concluye que el proceso de optimización deberá trabajar con 61

subcuencas, en cada una de las cuales se implementan 1,2 ó 3 tipo de SuDS, que en total

suman 100 variables para optimizar.



5.9. Parámetros optimización

5.9.1. Número máximo de SuDS por subcuenca

Para realizar el proceso de optimización es necesario definir cuál es el número máximo de

unidades de cada tipo de SuDS que se puede implementar en cada subcuenca; es decir,

cuál es el valor máximo de las 100 variables que se indicaron en el numeral anterior. Este

proceso se realiza utilizando dos métodos:

Área impermeable tratada: El área impermeable de la subcuenca se divide por

número de tipos de SuDS que se pueden implementar en la misma (1, 2 ó 3). Este

resultado se divide por el área impermeable que puede tratar una celda de

bioretención, tanque de lluvia o pavimento permeable. De esta forma no se trata un

área mayor al área impermeable que tiene la subcuenca. Para los pavimentos

porosos se limita el valor a 10 unidades máximo para cuencas existentes y 50 para

cuencas en expansión, esto teniendo en cuenta que las vías de baja pendiente son

limitadas.

Siting Tool: esta es una herramienta de la US-EPA que se corre en Arcgis, y que

utilizando algebra de mapas calcula en un mapa 2D cuales son los pixeles en donde

se pueden implementar los SuDS. Como entrada se debe ingresar el modelo digital

de terreno, el raster con los usos del suelo, el raster con el porcentaje impermeable

y los shape con tipos de suelo, usos de suelo urbano, vías, corrientes y nivel freático.

Se realizaron los cálculos por los dos métodos; para las celdas de bioretención, con el

método de Siting tool la herramienta calcula todas las ubicaciones posibles de los SuDS

de acuerdo con las condiciones de la superficie, estas ubicaciones incluyen casi todas

las zonas verdes sin tener en cuenta si son públicas o privadas. En el anexo D se

presentan los datos y gráficas de áreas por subcuenca, en total son 15880m2 por el

método de Siting tool y 4911 m2 por el método de área impermeable tratada. Teniendo

en cuenta que no es posible construir celdas de bioretención en zonas verdes privadas

y que a medida que se incrementa el número de celdas, las mismas se vuelven menos

eficientes ya que tratan menos área impermeable que el máximo que puede tratar cada

una; se elige tomar los valores calculados con el método del área impermeable tratada.

En los pavimentos porosos, el método de área impermeable tratada produjo mayor área

que el siting tool, esto debido a la restricción con respecto a la pendiente máxima de las

vías que impone el Siting tool para la implementación de los pavimentos permeables;

cómo esta es una cuenca de un municipio montañoso, las pendientes son altas y se

produce pocas zonas aptas. De acuerdo con lo anterior, se toman los valores del

método del área impermeable tratada. En el anexo D se presentan las gráficas y valores.

En los tanques de lluvias el resultado del Siting tool se descarta ya que corresponde a

todas las zonas permeables e impermeables que se encuentran cerca de las viviendas.

Para esta investigación se considera que los tanques se ubicarán dentro de las

edificaciones y que las zonas verdes se conservarán para infiltración o para celdas de

bioretención y en la vía no se instalarán tanques para reciclaje de agua lluvia.

Caso de estudio 83

En conclusión, para realizar el proceso de optimización se toman los valores del método

manual. La información del siting tool es útil para definir la ubicación de los SuDS una

vez se tengan los resultados del optimizador.

En el anexo D se presentan los raster con los resultados del Siting tool y las tablas con

la cantidad máxima de SuDS con cada uno de los métodos.

5.9.2. Parámetros algoritmo

El algoritmo genético que se utiliza para esta investigación es el NSGA-II (Non Sorting

Genetic Algorithm II) el cual fue desarrollado por Deb et al (2002), y programado en Delphi

por el grupo de investigación en Urban Water System en el IHE-Delft en Holanda. El código

permite generar los individuos y las generaciones con la metodología del NSGA-II, cada

individuo corresponde a un número específico de SuDS para cada subcuenca. El código

genera un archivo .inp que se puede leer y ejecutar en SWMM. Posteriormente, del archivo

de resultados de SWMM, se leen los resultados requeridos para el cálculo de la función

objetivo. Este procedimiento se repite para cada individuo de cada generación.

Los parámetros que requiere el algoritmo se toman siguiendo las recomendaciones que se

presentan en Galindo (2017) y se muestran en la Tabla 5-11. En la Tabla 5-12 se presentan

los parámetros para el caso de optimización de SuDS en la subcuencas existentes y en la

expansión, que tienen un total de 100 variables y en la



Tabla 5-13 se presentan los parámetros para la optimización de los SuDS solo en la zona

de expansión, con un total de 9 variables.

Tabla 5-11. Recomendaciones parámetros algoritmo genético

Tabla 5-12. Parámetros algoritmo genético optimización 100 variables

Criterios de optimización Número de cromosomas 300

Número de generaciones 50

Variables de tipo real (probabilidad de)

Cruzamiento 0.9

Mutación 0.01

Índice de distribución Cruzamiento 15

Mutación 20

Caso de estudio 85



Tabla 5-13. Parámetros algoritmo genético optimización 9 variables

Criterios de optimización Número de cromosomas 80

Número de generaciones 100

Variables de tipo real (probabilidad de)

Cruzamiento 0.9

Mutación 0.11

Índice de distribución Cruzamiento 15

Mutación 20

5.10. Escenarios

Con el fin de evaluar el efecto de la implementación de los SuDS en la zona de la cuenca

existente y en la expansión; y conocer cuál es el efecto de la intensidad de la lluvia en la

respuesta de los sistemas, se evaluarán ocho escenarios así:

Tabla 5-14. Escenarios optimización

Escenario Zonas a modelar

Precipitación Uso de SuDS

1

Existente

Evento 4 No

2 TR 5 años

3

Existente y

expansión

Evento 4

No

4 Solo expansión

5 Existente y expansión

6

TR 5 años

No

7 Solo Expansión

8 Existente y expansión

Para todos los casos se utilizarán los SuDS celdas de bioretención, tanques de lluvia

(rainwater harvesting) y pavimentos permeables.

El proceso de optimización solo se lleva a cabo en los escenarios 4,5,7 y 8, ya que en estos

se implementarán SuDS.

Todas las corridas en Swmm se hacen desde que inicia la lluvia y finalizan dos horas

después de terminada la misma, con el fin de tener en cuenta el tiempo de tránsito del flujo

en las subcuencas y en recorrer las tuberías.

6. Resultados

6.1. Desempeño del sistema de drenaje existente

Como punto de partida, se debe conocer cómo funciona el sistema de drenaje de las

subcuencas existentes, sin tener en cuenta la zona de expansión ni la implementación de

SuDS. Para esto, se presentan los resultados de los indicadores definidos en el numeral

4.7 para los escenarios 1 y 2 definidos en el numeral 5.10.

Esta evaluación se realiza para las dos condiciones de lluvia definidas: evento 4 (lluvia de

intensidad media) y evento_TR5 (lluvia de diseño con periodo de retorno 5 años e

intensidad alta).

En la Tabla 6-1 se presentan los valores de los indicadores.

Tabla 6-1. Indicadores de desempeño escenarios 1 y 2

Escenario 1 Escenario 2

Evento 4 TR 5 años

Volumen de escorrentía Ve (m3) 5132 14858

Volumen de lluvia Vll (m3) 7432 18757

Volumen de sobreflujo Vs (m3) 0 400

Caudal escorrentía máximo Qemax (l/s) 4037 10219

Duración modelación (h) 3.5 4.0

Caudal escorrentía promedio Qeprom (l/s) 407 1032

Coeficiente de escorrentía 0.69 0.79

Coeficiente de transporte 1.00 0.97

Coeficiente de amortiguación 9.91 9.90

El coeficiente de escorrentía aumenta con la intensidad de la lluvia. También, se encuentra

que el sistema tiene capacidad para transportar los caudales con la lluvia evento 4; sin

embargo, para el evento TR 5, el sistema no tiene capacidad y por sobreflujo en las cámaras

sale un 3% del caudal (400 m3).

Con respecto a la amortiguación de caudales, se encuentra que el valor es muy alto, como

se espera en una cuenca urbana impermeabilizada y de alta pendiente.



En la Figura 6-1 se muestran las cámaras que tienen sobreflujo, el caudal que sale por las

mismas y la capacidad hidráulica de los tramos (fracción del área de la tubería que tiene

flujo). El tiempo de tránsito utilizado es 1:10 minutos.

Figura 6-1. Sobreflujo en cámaras y capacidad de los tramos escenario 2

Se evidencia que el sistema de alcantarillado existente no tiene capacidad para evacuar las

lluvias de periodo de retorno de 5 años, esta situación se presenta en las redes de la zona

sur con caudal de sobreflujo mayor a 100 l/s.

6.2. Desempeño del sistema de drenaje existente más

expansión con la implementación de SuDS

En el capítulo 5, se calculó la cantidad máxima de SuDS que se puede implementar en las

subcuencas existentes y en las de expansión. Con esta información se corren los modelos

de Swmm y se evalúan nuevamente los indicadores; se busca conocer cuál es el

desempeño del sistema bajo la condición de máxima inversión económica en sistema de

drenaje sostenible y una reducción máxima en los caudales de escorrentía. En las tablas

se presentan los valores de los indicadores.

Se evalúan los indicadores presentados en el numeral 4.7 para los escenarios 3 a 5 que se

describen en el numeral 5.10.

Resultados 89

Adicionalmente, se valora la capacidad hidráulica de las redes para drenar la cuenca, y

cómo se afecta el sistema con la impermeabilización futura que se tendrá por el desarrollo

urbano de las subcuencas de expansión.

En la Tabla 6-2 se presenta para la lluvia evento 4, la variación de los indicadores de

desempeño para los casos en que no se utilizan SuDS (escenario 3), con el uso de SuDS

solo en las subcuencas de expansión (escenario 4) y con SuDS en las subcuencas

existentes y de expansión (escenario 5).

Tabla 6-2. Indicadores de desempeño escenarios 3 a 5.

Escenario 3 Escenario 4 Escenario 5

Evento 4

Sin SuDS

SuDS solo subcuencas de

expansión

SuDS en subcuencas existente y expansión

1. Volumen de escorrentía Ve (m3) 8143 5755 1939

2. Volumen de lluvia Vll (m3) 13741 13741 13741

3. Volumen de sobreflujo Vs (m3) 726 76 42

4. Caudal escorrentía máximo Qemax (l/s) 5849 4622 2032

Duración modelación (h) 3.5 3.5 3.5

Caudal escorrentía promedio Qeprom (l/s) 646 457 154

Coeficiente de escorrentía 0.59 0.42 0.14

Coeficiente de transporte 0.91 0.99 0.98

Coeficiente de amortiguación 9.05 10.12 13.21

En la Tabla 6-3 se presentan los mismos casos de la tabla anterior, pero con la lluvia de

periodo de retorno 5 años.

Tabla 6-3. Indicadores de desempeño escenarios 6 a 8.

Escenario 6 Escenario 7 Escenario 8

Evento TR 5 años

Sin SuDS

SuDS solo subcuencas de

expansión

SuDS en subcuencas existente y expansión

1. Volumen de escorrentía Ve (m3) 24742 19723 10425

2. Volumen de lluvia Vll (m3) 34682 34682 34682

3. Volumen de sobreflujo Vs (m3) 5375 2239 1365

4. Caudal escorrentía máximo Qemax (l/s) 15643 12623 6548

Duración modelación (h) 4.0 4.0 4.0

Caudal escorrentía promedio Qeprom (l/s) 1718 1370 724

Coeficiente de escorrentía 0.71 0.57 0.30

Coeficiente de transporte 0.78 0.89 0.87

Coeficiente de amortiguación 9.10 9.22 9.05



El sistema de alcantarillado de la cuenca existente tiene capacidad para transportar los

caudales del evento 4; sin embargo, cuando se incrementa la intensidad de la lluvia o

cuando se anexan las descargas de la zona de expansión, el sistema presenta falta de

capacidad y sobreflujo por las cámaras.

Se observa que el coeficiente de escorrentía tiene una disminución importante, cuando se

implementan los SuDS; para los dos eventos de lluvia evaluados se tiene reducción superior

al 50% en el volumen de escorrentía cuando se tienen SuDS en todas las subcuencas. Para

la lluvia “evento 4” el indicador cambia de 0.59 a 0.42 con SuDS en la expansión y 0.14 con

SuDS en lo existente y la expansión. Para el caso de la lluvia más intensa (TR 5 años), se

observa que los indicadores también bajan, pero no de una manera tan significativa, esto

muestra que a mayor intensidad de la lluvia los SuDS pierden eficiencia en su

funcionamiento, y que su desempeño es mejor para lluvias promedio.

Con respecto al coeficiente de transporte, para la lluvia evento 4, con la implementación de

los SuDS en la zona de expansión el sistema de alcantarillado recupera la capacidad de

transporte. Con la lluvia más intensa, el sistema genera sobreflujo por las cámaras; sin

embargo, el valor del indicador aumenta de 0.78 a 0.89 y 0.87.

En el caso de coeficiente de amortiguación se evidencia que los SuDS no tienen un efecto

significativo, ya que, aunque los valores de los caudales pico son menores, el caudal

promedio también es menor; causando que el indicador no presente cambios significativos.

Los caudales pico son muy grandes comparados con los caudales promedio debido a que

se trata de una cuenca urbana que, por la pendiente del terreno, la impermeabilidad y la

rugosidad de la superficie produce una respuesta muy rápida. En caudales máximos los

SuDS en encuentran cerca de la saturación y su efecto en retención de escorrentía es

menor.

Se encuentra que, por la infiltración y acumulación de agua en la superficie, el porcentaje de generación de escorrentía en la cuenca existente más expansión, es menor, esto se debe a que la zona de expansión tiene mayores zonas verdes proyectadas. Se espera que, con una debida planificación territorial, donde el ordenamiento obligue a que las zonas de expansión conserven zonas verdes nativas, es más efectiva (y más eficiente en el uso de los recursos del estado) que la implementación correctiva de SuDS generada por una expansión desbordada y carente de control; y que la inversión en SuDS sea menor y se enfoque en zonas mayoritariamente impermeables.

Los indicadores de coeficiente de escorrentía y coeficiente de transporte muestran

claramente las ventajas de la implementación de los SuDS en cuencas urbanas; estos

elementos producen una retención de escorrentía significativa, por medio de los

mecanismos de infiltración y acumulación. Esta menor escorrentía mejora las condiciones

de capacidad de la red de drenaje y los sobreflujo por las cámaras. Se debe tener en cuenta

que la efectividad de la infiltración en los SuDS es función de la profundidad del nivel

freático. En la cuenca de estudio(zona de ladera) el nivel freático es profundo y no interfiere

con los SuDS.

En la Figura 6-2 se muestran las cámaras que tienen sobreflujo, el caudal que sale y la

capacidad de los tramos (fracción del área de la tubería que tiene flujo) para el escenario

6.

Resultados 91

En la Figura 6-3 y Figura 6-4 se presentan la capacidad hidráulica de los tramos y caudales

de sobreflujo para los escenarios 7 y 8.

Figura 6-2 Sobreflujo en cámaras y capacidad de los tramos escenario 6

Resultados 93


En el escenario 8 (SuDS en existente y proyectado con lluvia intensa) se observa que con

la implementación de los SuDS la mayoría de los sobreflujos por las cámaras se eliminan,

solo se presentan en las cámaras donde se conectan las descargas de las zonas de

expansión. Cuando los SuDS se implementan solo en la expansión (escenario 7), los

problemas de sobreflujo persisten en las redes ubicadas en la parte sur de la cuenca.

6.3. Optimización de los SuDS

La optimización de los SuDS busca encontrar cuál es la manera más eficiente de invertir

unos recursos económicos determinados para mejorar el desempeño del sistema de

drenaje; o dado una meta de reducción de volumen de escorrentía, cuál debe ser la

inversión que se debe realizar y cuál es la mejor manera de hacerlo. El proceso de

optimización produce cómo resultado una cantidad importante de soluciones posibles, de

las cuales se selecciona el frente de Pareto de soluciones no dominadas. Cada solución se

compone del número de unidades de cada tipo de SuDS (celdas de bioretención,

pavimentos permeables y tanques de almacenamiento) en cada una de las subcuencas.

En la Figura 6-5 y Figura 6-6 se presenta los resultados de la optimización de los SuDS

en las subcuencas existentes y proyectadas con las lluvias evento 4 y evento TR5

(escenarios 5 y 8).



Figura 6-5. Optimización SuDS subcuencas existentes y expansión, lluvia evento 4 (escenario 5)

Figura 6-6. Optimización SuDS subcuencas existentes y expansión con lluvia evento TR5 (escenario 8)

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50

% C

aud

al p

ico

esc

orr

entí

a n

orm

aliz

ado

Costo (millones USD)

Todas las soluciones Frente de pareto soluciones no dominadas

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50

% C

aud

al p

ico

de

esco

rren

tía

no

rmal

izad

o

Costo (millones USD)Todas las soluciones Frente de pareto soluciones no dominadas

Resultados 95

En puntos azules se presentan el frente de pareto de soluciones no dominadas, estas

forman una curva cóncava y representan el conjunto de soluciones más eficientes, de

acuerdo con una inversión definida. A mayor inversión se tendrá un porcentaje menor de

caudal pico de escorrentía. Para el escenario 5, el menor caudal pico de escorrentía es del

45%, mientras que para el escenario 8 es del 50%. Nuevamente se observa que a mayor

intensidad de la lluvia hay una menor eficiencia de los SuDS. También se observa que la

inversión máxima recomendada es de 3.5 millones de USD, y aunque se podría invertir un

valor mayor, no se logra reducción adicional de caudal.

En la Figura 6-7 se presenta el frente de pareto de las soluciones no dominadas para los

escenarios 5 y 8.

Figura 6-7. Frente de Pareto de las soluciones no dominadas para los escenarios 5 y

8.

El desempeño de los SuDS es muy similar para ambos eventos, el evento 5 siempre tiene

una menor reducción del caudal pico debido a que la intensidad de la lluvia es mayor.

En la Figura 6-8 y Figura 6-9 se presenta los resultados de la optimización de los SuDS

en las subcuencas proyectadas con las lluvias evento 4 y evento TR5 (escenarios 4 y 7).

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00

% C

aud

al p

ico

esc

orr

entí

a n

orm

aliz

ado


Evento 4 frente pareto Evento 5 Frente pareto



Figura 6-8. Optimización SuDS subcuencas expansión con lluvia evento 4 (escenario 4)

0

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Todas las soluciones Frente pareto

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Todas las soluciones Frente pareto

Resultados 97

Figura 6-9. Optimización SuDS subcuencas expansión lluvia evento TR5 (escenario 7)

Para ambos casos se observa un punto de inflexión que corresponde a una inversión de

aproximadamente 0.3 millones de USD y reducción de aproximadamente 50% del caudal

pico de escorrentía; este es un punto donde cambia la tendencia y en el cual es muy

eficiente realizar las inversiones. La inversión máxima para el escenario 4 es de

aproximadamente 1.4 millones de USD, mientras que en el escenario 7 es de 1.6 millones

de USD.

En la Figura 6-10 se presenta el frente de pareto de las soluciones no dominadas para los

escenarios 4 y 7.

Figura 6-10. Frente de Pareto de las soluciones no dominadas para los escenarios 4 y

7.

Se observa que el punto de inflexión coincide en aproximadamente un valor de costo de 0.3

millones de USD. A diferencia de los escenarios 5 y 8, a valores de inversión menores al

punto de inflexión, el porcentaje de reducción de caudal pico de escorrentía es igual para

ambas intensidades de lluvia, y para inversión mayor a 0.3 millones de USD, la reducción

de caudal pico es menor en el evento de mayor intensidad (TR 5).

Se encuentra que es posible tener una mayor reducción del porcentaje del caudal pico de

escorrentía cuando se optimizan los SuDS solo en las subcuencas de expansión. Esto se

debe a un porcentaje de área permeable mayor y a la posibilidad de implementar una

cantidad mayor de unidades de SuDS.

Es importante dividir el análisis de la implementación de los SuDS en la zona urbana y en

la expansión, en las zonas urbanas existentes hay restricciones de espacio y limitaciones

en las edificaciones existentes para la implementación de los SuDS; por otro lado, las zonas

de expansión se pueden planear y diseñar desde el inicio teniendo en cuenta los SuDS y

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Evento4 frente pareto EventoTR5 frente pareto



logrando la implementación de una mayor cantidad de unidades, que en el diseño de detalle

se pueden ubicar en los mejores sitios para lograr una mayor eficiencia.

Con la información de la optimización, las entidades o instituciones encargadas de la

gestión del drenaje urbano, pueden evaluar diferentes escenarios de manejo de la

escorrentía de manera sostenible y flexible. Estos gráficos permiten establecer metas de

reducción de escorrentía, asociar una inversión económica requerida y conocer en detalle

como se deben implementar los SuDS en cada una de las subcuencas. Este ejercicio

también se debe complementar con corridas en Epa-swmm para evaluar los sobreflujos por

las cámaras, el riesgo de afectaciones que estos tienen y las intervenciones que se

requieren hacer en la red de drenaje y su costo asociado. La normatividad nacional está

empezando a exigir la reducción de caudales de escorrentía para las edificaciones nuevas

que se construyen en zonas de expansión.

Estos análisis permiten conocer el desempeño del sistema de drenaje en su conjunto en el

momento actual y en el futuro, y con la implementación de sistemas de drenaje sostenible.

Esta es información base que permite tomar de decisiones de planeación del espacio

urbano y de intervención de las ciudades a largo plazo. Es importante tener en cuenta que

los SuDS tienen beneficios adicionales en cuanto a mejoramiento del entorno urbano,

generación de espacios de recreación, reducción del efecto isla de calor, reducción de la

contaminación del aire, generación de espacios de conexión para la fauna, etc; que tienen

un beneficio para la sociedad y que se deben tener en cuenta en los análisis de beneficio-

costo.

Finalmente, utilizando los individuos del frente de Pareto de las soluciones no dominadas

de los cuatro escenarios de optimización, se construye una gráfica que relaciona el área

impermeable tratada y el porcentaje del caudal pico de escorrentía. El área impermeable

tratada se calcula como la relación del total del área impermeable tratada por todos los

SuDS del individuo dividido por la suma del área impermeable de todas las subcuencas.

Esta permite conocer, para una cuenca urbana de características similares, el valor

aproximado de la reducción del caudal pico de escorrentía que se puede lograr al optimizar

el uso de SuDS que traten un porcentaje de área impermeable dado. En la Figura 6-11 se

presenta el resultado.

Resultados 99

Figura 6-11. Relación entre el porcentaje de área impermeable tratada y el porcentaje de

caudal pico de escorrentía

Se encuentra que la relación es lineal y que para los cuatro casos de optimización los

valores se ajustan muy bien a una línea de tendencia. Esta gráfica es válida para una

cuenca urbana de alta pendiente bajo lluvias de intensidad y profundidad similar a los

eventos analizados. Se evidencia que, de acuerdo a los resultados, es posible tener

mayores metas de reducción de caudal pico de escorrentía en las zonas de expansión

urbana; esto se explica por la mayor disponibilidad de zonas verdes que permiten una

mayor implementación de unidades de infraestructura de drenaje sostenible.

La aplicación de esta relación en otras cuencas se debe hacer solo de manera aproximada

y como un ejercicio de prefactibilidad; teniendo en cuenta que las características de la

cuenca urbana y su zona de expansión deben ser similares.

6.4. Selección de solución a implementar

El análisis final de un proceso de optimización consiste en tomar la decisión de cuál será el

individuo seleccionado entre las múltiples opciones que arroja la optimización. Esta

selección se debe hacer del frente de Pareto, y depende en gran parte del dueño del

proyecto, ya que la entidad o empresa de acuerdo al presupuesto disponible, los objetivos

de gestión del drenaje, las condiciones de urbanismo y de construcciones de la zona debe

elegir lo más conveniente; entendiendo que hay múltiples soluciones para un presupuesto

determinado o para una meta de reducción de escorrentía.

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% Area impermeable tratada

SudS opt expansión evento 4 SuDS opt expansión evento 5

SuDS opt existente+expansión evento 4 SuDS opt existente+exp evento5

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Al elegir un individuo se puede conocer la distribución de los SuDS en las subcuencas, el

desempeño de la red de drenaje, el espacio requerido para la construcción de los SuDS, el

desempeño del sistema con lluvias diferentes a las utilizadas en la optimización, el costo

de construcción y mantenimiento por subcuenca, etc. Con esta información procede a

realizar el paso posterior del diseño de detalle.

En este caso se elige un individuo de la optimización de las subcuencas existentes y de

expansión ubicado en la parte media del gráfico de optimización, en la Tabla 6-4 se

presentan los valores de las funciones objetivo para el individuo seleccionado. Con el fin de

realizar comparaciones se selecciona otro individuo de desempeño similar para el evento

TR5.

Tabla 6-4. Individuo seleccionado para presentación de resultados

F.O. Costo F.O. Caudal pico

Costo (Millones USD)

% caudal pico escorrentía

Evento 4 0.385 0.563 2.27 56.26

Evento TR5 0.385 0.593 2.27 59.29

Para estos individuos, en la Figura 6-12 y Figura 6-13 se presenta la distribución de cada

tipo de SuDS en las subcuencas existentes y de expansión. Las subcuencas que no tienen

información son las que desde el inicio no se asignó el tipo de SuDS como viable.


para evento 4.

Resultados 101


para evento TR5

En las subcuencas de la zona central se observa una prevalencia de los pavimentos

porosos sobre las celdas de bioretención; en las subcuencas de la parte baja se encuentra

que es más eficiente utilizar tanque de almacenamiento que celdas de bioretención y en las

subcuencas de expansión los SuDS que mejor funcionan son los tanques de

almacenamiento y las celdas de bioretención. En general, y para el individuo seleccionado,

las celdas de bioretención son el tipo de SuDS menos eficiente, esto quiere decir que por

dólar invertido en su construcción y mantenimiento, son los que menor escorrentía reducen.

En la Figura 6-14, Figura 6-15 y Figura 6-16 se presentan la cantidad de unidades de

cada tipo de SuDS por subcuenca y el valor máximo posible. Este valor se presenta para

cada evento de lluvia.

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Figura 6-14. Distribución de unidades de celdas de bioretención en optimización en

subcuencas existentes y de expansión

Figura 6-15. Distribución de unidades de tanques de almacenamiento en optimización en


Resultados 103

Figura 6-16. Distribución de unidades de pavimentos permeables en optimización en


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Para los individuos seleccionados, se observa que el uso de celdas de bioretención es

mínimo en la mayoría de las subcuencas; con respecto a los tanques de almacenamiento

se encuentra un uso importante en la subcuenca de expansión 2 y en las subcuencas de la

parte baja. En los pavimentos permeables se observa que su uso es las subcuencas de

expansión en mínimo, y en las subcuencas centrales su uso es amplio.

También se encuentra que en las subcuencas de expansión el porcentaje de uso de SuDS

es menor que en las subcuencas existentes, esto se debe a que la expansión tiene un

porcentaje de área permeable mayor, lo que causa que el optimizador implemente menor

cantidad de SuDS.

De manera similar, se presentan los resultados de uso de SuDS en subcuencas en el

escenario de que solo se optimizan los SuDS en las subcuencas de expansión. Para esto

se eligen dos individuos, unos para cada precipitación; que tienen valores de función

objetivo similares y que se encuentran en el punto de inflexión de frente de Pareto.

Tabla 6-5. Individuo seleccionado para presentación de resultados

F.O. Costo F.O. Caudal pico

Costo (Millones USD)

% caudal pico escorrentía

Evento 4 0.18 0.50 0.31 50.41

Evento 5 0.17 0.51 0.30 51.18

En la Figura 6-17, Figura 6-18 y Figura 6-19 se presentan la distribución de cada tipo de

SuDS.

Figura 6-17. Distribución de unidades de celdas de bioretención en optimización de

subcuencas de expansión

Resultados 105

Figura 6-18. Distribución de unidades de tanques de almacenamiento en optimización de


Figura 6-19. Distribución de unidades de pavimentos permeables en optimización de


A diferencia de la optimización en las subcuencas existentes y de expansión, para el caso

de optimización solo en la expansión se encuentra que hay un número importante de

unidades de celdas de bioretención. Estas celdas se distribuyen de manera diferente en las

subcuencas en función de la precipitación; sin embargo, el efecto en la reducción de

escorrentía similar.

Se encuentra que los tanques de almacenamiento se implementan casi hasta su nivel

máximo en todas las subcuencas, mientras que las unidades de pavimentos permeables

tienen un uso mínimo o cero. Esto implica que la relación beneficio costo para los tanques

de almacenamiento es mucho mayor.

La distribución de cada tipo de SuDS en las subcuencas depende del individuo

seleccionado, aunque dos individuos tengan valores de funciones objetivo similar, la

cantidad y distribución de los SuDS puede diferir significativamente. Sin embargo, al evaluar

un conjunto de individuos del frente de Pareto de soluciones no dominadas, se pueden

encontrar tendencias de la eficiencia de un tipo de SuDS sobre otro.

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6



Esta eficiencia depende de los parámetros hidrológicos, las características topográficas de

las subcuencas y la precipitación, por esto los resultados son variables de una subcuenca

a otra. Esto hace necesario la implementación de procesos de optimización que permiten

conocer la mejor forma de implementar los SuDS, ya que no es posible saber de manera

manual o intuitiva cuales son los tipos de SuDS con mejor desempeño y en qué cantidad

implementarlos.

Con el individuo seleccionado, se tiene la base para hacer el diseño de detalle de los SuDS

en cada subcuenca. Este diseño de detalle comprende la definición de la ubicación exacta,

la forma como ingresará y saldrá la escorrentía, la conexión con el sistema de drenaje

pluvial, los costos detallados de construcción y la revisión y ajuste del diseño propio del

SuDS (dimensiones y materiales).

7. Conclusiones

Procedimiento para evaluar el desempeño de un sistema de drenaje en condiciones

actuales y futuras:

Se presenta una metodología general para la implementación de sistema de drenaje

sostenible en cuencas urbanas que se encuentran en proceso de expansión. Este

procedimiento es elaborado con base en la revisión bibliográfica, en la experiencia del grupo

de investigación en Urban Water Systems del IHE-Delft y en la experiencia del desarrollo

del caso de estudio. El procedimiento presenta un flujograma detallado que permite

desarrollar las actividades requeridas para conocer el desempeño presente de un sistema

de drenaje y definir la manera óptima de implementación de un conjunto de infraestructuras

de drenaje sostenible que permitan cumplir con objetivos definidos de gestión de la cantidad

de escorrentía.

Las etapas principales del procedimiento comprenden: la definición del objetivo y alcance,

el estudio de la información preliminar, la recolección de la información básica, la

construcción del modelo hidrodinámico de la zona urbana existente y de las zonas de

expansión, la selección y diseño de los SuDS a implementar, la definición de indicadores

de desempeño, el cálculo de la cantidad máxima de SuDS a implementar y la evaluación

de los resultados. Las conclusiones principales relacionados con la elaboración del

procedimiento son:

Se debe definir claramente cuál es la problemática por solucionar con la

implementación de los sistemas de drenaje sostenible, que resultados se esperan,

cómo se van a lograr, cuál es la delimitación de la zona y el presupuesto de inversión

disponible.

Las infraestructuras de drenaje urbano sostenible se implementan para maximizar

las oportunidades y beneficios que se pueden obtener del manejo de las de

escorrentía. Estos beneficios comprenden la gestión de la cantidad y la calidad del

agua, zonas de esparcimiento y mejoramiento de la biodiversidad en el medio

urbano.

Los mecanismos principales de funcionamiento de las infraestructuras de drenaje

urbano sostenible son la desconexión de áreas impermeables, infiltración al terreno

natural y almacenamiento.

Existen guías y manuales que, con base en el área de drenaje, la pendiente del

terreno, el tipo de suelo, la profundidad del nivel freático y de acuerdo con los

objetivos de la implementación (gestión de la cantidad de agua, atenuación de picos

de caudal, gestión de la calidad del agua, urbanismo, biodiversidad, etc) permiten

10

8



direccionar sobre los tipos de infraestructura de drenaje sostenible que mejor

desempeño pueden tener.

Los SuDS (Sustainable Drainage System) que tienen mayor viabilidad de

implementación de acuerdo con las características de las cuencas urbanas de alta

pendiente y poco espacio disponible ubicadas en el Valle de Aburrá son los tanques

de almacenamiento (reciclaje de agua), techos verdes, celdas de bioretención,

zanjas de infiltración y pavimentos permeables.

Para conocer el desempeño de los SuDS, realizar los análisis de alternativas y el

diseño de detalle se requiere utilizar un software de modelación hidrodinámica que

permita modelar el proceso lluvia-escorrentía en las subcuencas y el tránsito de los

caudales por la red de drenaje. Se encuentra que el software Epaswmm de la US-

EPA es el más usado en investigación ya que se encuentra ampliamente probado a

nivel mundial, es de uso libre y de código abierto.

En la implementación de sistemas de drenaje urbano sostenible hay gran cantidad

de combinaciones posibles que cumplen los objetivos. Cada subcuenca puede tener

varios tipos de SuDS y cada SuDS se puede implementar en cantidad de unidades

diferentes, esto hace que existan millones de combinaciones. Para conocer las

mejores soluciones es necesario el uso de algoritmos de optimización.

Los algoritmos genéticos son un método de búsqueda para la resolución de

problemas que imita la teoría de la evolución genética de Darwin. Se parte de una

población inicial de la cual se seleccionan los individuos más capacitados para luego

reproducirlos y mutarlos para finalmente obtener la siguiente generación de

individuos que estarán más adaptados que la anterior generación. Este método

permite obtener las soluciones o individuos que mejor desempeño tienen de acuerdo

con una o múltiples funciones objetivo.

En el proceso de optimización de los SuDS se utiliza el algoritmo genético NSGA-II

(Non Sorting Genetic Algorithm II). Este permite implementar múltiples funciones

objetivo, tiene un proceso de selección y cruzamiento que garantiza muy buena

eficiencia en la búsqueda de las mejores soluciones y en la reducción del tiempo de

cómputo y ha sido probado con éxito en la optimización de infraestructuras de

drenaje sostenible.

Las investigaciones recientes para el uso de SuDS en escala de cuenca o

subcuenca urbana se basan en la evaluación del funcionamiento del sistema de

alcantarillado bajo lluvias de diseño para periodos de retorno definidos o bajo lluvias

reales que han producido eventos de inundación; la elección de los SuDS que se

adaptan mejor a las condiciones locales y la optimización utilizando una función

objetivo que es reducir la cantidad del agua de escorrentía y/o mejorar la calidad de

la misma con el menor costo.

Se encuentra que es fundamental lograr tener un modelo hidrodinámico ajustado a

la realidad, para esto se debe contar con información confiable y precisa y se hace

necesario realizar un proceso de calibración y validación.

En la optimización de SuDS generalmente se utilizan dos funciones objetivo

simultaneas: una relacionada con el mejoramiento de la calidad del agua o

disminución de la cantidad de agua y otra con los costos de operación y

mantenimiento de los SuDS.

Conclusiones 109

Este procedimiento permite conocer el costo de implementar infraestructura de

drenaje urbano sostenible; el cual se puede comparar con la alternativa de hacer

reposición de la red de drenaje. En este comparativo se debe tener en cuenta que

la implementación de SuDS genera un sistema resiliente, que se adapta mejor a los

futuros cambios de la zona urbana.

La implementación de SuDS permite realizar una gestión sostenible de la

escorrentía, al favorecer la acumulación en infiltración cerca al sitio de generación

de la escorrentía; también permite que el sistema de drenaje sea flexible y

adaptable, al lograr que menor cantidad de agua ingrese a la red de drenaje,

logrando una mayor resiliencia en la red de drenaje ante los cambios en la ciudad y

la expansión de la misma.

La construcción de los SuDS se visualiza como una necesidad cada vez mayor en

el desarrollo de las ciudades en todo el mundo. Estos elementos cumplen múltiples

objetivos que hacen las ciudades sitios más sostenibles, naturales, con mejor

urbanismo, mayores zonas de esparcimiento, calidad el aire y espacio disponible

para la fauna y flora. Estos son beneficios que se deben tener en cuenta en los

análisis de alternativas y tomas de decisiones.

Evaluación de escenarios hidrológicos de una subcuenca urbana para determinar el desempeño hidráulico del sistema de drenaje considerando el uso actual y uso potencial del suelo.

Se realiza un caso de aplicación del procedimiento en una cuenca urbana ubicada en el

Municipio de La Estrella, departamento de Antioquia, Colombia. Esto permite validar el uso

de la metodología propuesta y tener un acercamiento desde la planeación a cómo se deben

implementar los SuDS, conocer su desempeño hidráulico y la inversión asociada. Las

conclusiones principales son:

En el análisis de sensibilidad, calibración y validación del modelo hidráulico de la

cuenca existente se utilizan tres eventos de lluvia reales medidos en el primer

trimestre del año 2017. Estas lluvias tienen profundidad acumulada de 4mm, 9mm

y 10mm e intensidades de 15mm/h, 30 mm/h y 46mm/h respectivamente.

En el análisis de sensibilidad y en la calibración se encuentra que la altura de los

vertederos de los aliviaderos es el parámetro de mayor sensibilidad. Este controla

la cantidad de agua que continua por la red hacia aguas abajo. La condición de que

la red de alcantarillado tenga 8 aliviaderos, hace que la calibración sea muy

compleja, ya que se tienen 8 sitios por los que sale caudal y solo en uno se tiene

medición.

Se evalúa el desempeño del sistema de drenaje actual y del actual más la expansión

bajo diferentes condiciones de lluvia. Se utiliza una precipitación real de lluvia

acumulada 22mm (lluvia promedio) y la lluvia de periodo de retorno 5 años con

profundidad acumulada 56mm (lluvia de diseño).

El sistema de drenaje de la zona urbana existente tiene capacidad para transportar

los caudales de lluvias de intensidad media; sin embargo, para la lluvia con periodo

de retorno de 5 años, el sistema presenta sobreflujo por las cámaras, de volumen

3% del caudal de escorrentía; cuando se adicionan las zonas de expansión el

volumen de sobreflujo aumenta a 9%.

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0



El coeficiente de escorrentía (% de la precipitación que se vuelva escorrentía) tiene

una disminución importante cuando se implementan los SuDS; para los dos eventos

de lluvia evaluados se tiene reducción superior al 50% en el volumen de escorrentía.

Para la lluvia “evento 4” el indicador cambia de 0.59 a 0.42 con SuDS solo en la

expansión y 0.14 con SuDS en lo existente y la expansión. Con la lluvia de periodo

de retorno 5 años, el indicador cambia de 0.71 sin SuDS, a 0.57 con SuDS solo en

la expansión y 0.30 con SuDS en todas las subcuencas.

Con la implementación de la cantidad máxima de SuDS en todas las subcuencas

(existentes y de expansión), se logra una disminución importante en el sobreflujo en

las cámaras. Esta disminución es función de la intensidad de la lluvia; a mayor

intensidad se tiene una menor eficiencia. Para el evento 4 se logra pasar de un 9%

de caudal de sobreflujo a un 2% y para el evento de periodo de retorno 5 años, se

logra pasar de un 22% de caudal de sobreflujo a un 13%.

Medidas de infraestructura para mejorar la eficiencia del sistema de drenaje actual y

que su expansión sea flexible, adaptable y a mínimo costo:

Utilizando el caso de aplicación y el procedimiento desarrollado, se encuentran los

siguientes resultados:

Los SuDS que pueden tener un mejor desempeño para las condiciones de la cuenca

de estudio son las celdas de bioretención, los pavimentos permeables y el reciclaje

de agua (tanques de almacenamiento).

En el cálculo de la cantidad máxima de unidades de SuDS por subcuenca, se

encuentra que los resultados del método de área impermeable tratada son más

coherentes que los del método de Siting tool. Este último produce un número muy

elevado de SuDS ya que viabiliza su uso en todos los pixeles que cumplen unos

criterios (por ej.: zonas verdes, cercanía a viviendas, vías, etc.) que en muchos

casos no es factible de implementar.

El frente de Pareto de las soluciones optimas muestra que para implementación de

SuDS en las subcuencas urbanas existentes y de expansión se puede reducir el

caudal pico de escorrentía hasta en un 55% y la inversión máxima es de 3.5 millones

de dólares.

Se encuentra que el frente de Pareto de soluciones óptimas es muy similar para los

dos eventos de lluvia, el evento TR5 siempre tiene una menor reducción del caudal

pico debido a que la intensidad de la lluvia es mayor.

Para los escenarios de optimización de SuDS en las subcuencas de expansión se

encuentra que la curva del frente de Pareto tiene un punto de inflexión en un 50%

de reducción de caudal pico de escorrentía y una inversión aproximada de 0.3

millones de dólares. Es decir, que a partir de este punto se deben hacer inversiones

mayores para reducir el caudal pico en un punto.

Cuando se analiza la implementación de SuDS de un punto intermedio del frente de

Pareto; se encuentra que, en la zona urbana central, que tiene alta impermeabilidad

y poco espacio disponible, la infraestructura que tiene mayor implementación son

los pavimentos permeables, en las subcuencas de la parte baja y en las de

Conclusiones 111

expansión que tienen mayores zonas verdes se encuentra que la infraestructura de

mayor uso son los tanques de almacenamiento (reciclaje de agua).

Cuando se analiza la implementación de SUDS en un punto intermedio del frente

de Pareto de las subcuencas de expansión, se encuentra las infraestructuras

tanques de almacenamiento (reciclaje de agua) y celdas de bioretención son las que

mayor uso tienen. Los pavimentos permeables tienen un uso mínimo.

Las infraestructuras de drenaje sostenible son muy eficientes para lluvias promedio.

En lluvias de intensidad alta se produce saturación y llenado de los volúmenes de

almacenamiento, lo que produce que los caudales pasen por los SuDS sin afectarse.

Esta condición hace necesario que los análisis de implementación y optimización de

SuDS se realicen con lluvias de diferente intensidad y se establezcan claramente

los objetivos y alcances del mejoramiento en el drenaje urbano, en función de la

intensidad de la lluvia.

La implementación de los SuDS en las zonas de expansión permite que el caudal

de aguas de escorrentía que llega a la red de drenaje existente tenga una magnitud

menor y un pico controlado en comparación al caso de no implementar SuDS. Esto

permite que la red de drenaje tenga una mayor flexibilidad y se adapte de una mejor

manera al crecimiento urbano. Es decir, se logra tener un sistema de drenaje de

mayor resiliencia.

8. Recomendaciones

Incluir en los análisis, modelaciones y optimización, los beneficios de las

infraestructuras de drenaje sostenible relacionados con el ambiente urbano; es decir

la mejora del urbanismo, calidad del aire, reducción del efecto de isla de calor,

generación de zonas de esparcimiento y el mejoramiento de la biodiversidad.

Adicionalmente, tener en cuenta efectos adversos de algunos SuDS como por

ejemplo el aumento de la temperatura generado por los pavimentos porosos.

En la optimización, también es posible extender al área de análisis hacia los cuerpos

de agua receptores de la escorrentía; por ejemplo, en el caso de estudio es posible

incluir los efectos del cambio en la cantidad de escorrentía urbana en la reducción

de la socavación, el mejoramiento de la calidad del agua, la reducción de los sólidos

suspendidos, reducción de inundaciones, mejoramiento de la biodiversidad en el Rio

Medellín.

En los procesos de optimización con algoritmos genéticos se recomienda que en el

modelo hidrodinámico se tenga el menor número de subcuencas posibles que

representen adecuadamente las características hidrológicas de la zona urbana. Es

posible agrupar subcuencas que tengan características similares, esto hace que en

el proceso de optimización el número de variables sea manejable, que la corrida del

algoritmo genético en el PC tome tiempo menores y permite tener conclusiones de

una manera más clara.

Para realizar la calibración y validación de redes de drenaje de cuencas urbanas

con múltiples aliviaderos se recomienda realizar estudios adicionales para conocer

el funcionamiento hidráulico de estos elementos. Epa-swmm no cuenta con un

elemento que represente directamente los aliviaderos de cañuela elevada, por lo

tanto, estos se deben ingresar de forma aproximada como vertederos. El caso ideal

es contar con medición de caudal en las salidas de aguas lluvias de todos estos

elementos, y así hacer una calibración individual y representar estos elementos en

el modelo hidrodinámico adecuadamente.

Se recomienda tener en cuenta las restricciones de los Planes de Ordenamiento

Territorial y las definiciones de los planes parciales para la selección de los SuDS y

la determinación de la cantidad máxima que se pueden implementar por subcuenca.

Es posible realizar modelos acoplados 1D-2D que permitan modelar

hidráulicamente la red de drenaje en 1D, cómo se hizo en esta investigación, pero

también tener un modelo 2D en donde se conozcan los niveles y el área que puede

alcanzar la mancha de inundación. Esto permite estimar los daños económicos y

tener en cuenta esta variable en el proceso de optimización.

Referencias 113

Es necesario realizar investigaciones que se enfoquen en conocer los parámetros

de diseño, el funcionamiento y la efectividad de los SuDS en condiciones de clima

tropical. Con modelos físicos, computacionales e instrumentación, se puede

entender de manera integral como funcionan estas infraestructuras y realizar un

mejor proceso de selección y modelación.

En el proceso de optimización se recomienda tener escenarios con eventos de

lluvias de diferente intensidad, ya que la efectividad de los SuDS es función de esta

variable; también se pueden realizar simulaciones con periodo extendido, las cuales

permiten evaluar el desempeño de los SuDS en periodos de invierno.

El procedimiento para la planeación de sistemas de drenaje urbano sostenible que

se plantea en este trabajo permite conocer cuáles son los SuDS a implementar y en

donde se deben ubicar. Como próximo paso en el proceso, se recomienda construir

SuDS pilotos en diferentes subcuencas para medir su funcionamiento y determinar

su eficiencia, mejorar el diseño de detalle y conocer los mejores puntos para la

ubicación dentro de las subcuencas.

Considerar el trabajo con teledetección mediante sensores remotos para evaluar los

cambios temporales en los usos del suelo.

Se considera importante realizar procesos de optimización y modelaciones

incluyendo el efecto del cambio climático en el desempeño de los SuDS.

Incluir en la optimización la variable de reposición de redes vs la implementación de

SuDS. Es posible realizar una optimización conjunta en donde compitan las dos

intervenciones.

11

4



Referencias

1. United States Environmental Protection Agency. Storm water management model,

user’s manual. Version 5.1. 2015.

2. United States Environmental Protection Agency. Storm Water Management Model,

Reference Manual Volume I – Hydrology (Revised). 2016.

3. Municipio La Estrella. Plan básico de ordenamiento territorial. 2007.

4. Empresas Públicas de Medellín. Normas de diseño de sistemas de alcantarillado de las

Empresas Públicas de Medellín E.S.P. 2013.

5. Federal Highway Administration. Hydraulic Engineering Circular No 22: Urban drainage

design manual. 2013. Tercera edición.

6. United States Environmental Protection Agency. BMP Siting tool, step-by-step guide.

2013. USEPA: Cincinnati, OH, USA.

7. United States Environmental Protection Agency. National Management Measures to

Control Nonpoint Source Pollution from Urban Areas. 2005.

8. Urban Drainage and Flood Control District. Urban Storm Drainage Criteria Manual:

volume 3, Best Management Practice. 2010. Denver, Colorado. USA.

9. http://www.perviouspavement.org/engineering.html. Información tomada el 31 de

octubre de 2017 sobre permeabilidad de pavimentos porosos.

10. Fletcher et al. SUDS, LID, BMPs, WSUD and more –The evolution and application of

terminology surrounding urban drainage. 2014. Urban Water Journal. Vol 12,No 7, 525-

542.

11. Ministerio de Vivienda y Urbanismo del gobierno de Chile (2005). Guía de diseño y especificaciones de elementos urbanos de infraestructura de aguas lluvias. Santiago de Chile.

12. Galindo, R. E. (2015). Multiobjective optimization of BMP system configuration for urban runoff reduction. Tesis de maestría no publicada. Universidad del Valle-Unesco IHE, Delft, Holanda.

13. Empresas Públicas de Medellín & Secretaría de Medio Ambiente del Municipio de Medellín (2014). Formulación plan maestro de drenaje urbano para los municipios del Valle de Aburrá y diseño detallado de obras en una zona piloto en el Municipio de Medellín.

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11

6



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Balkema. ISBN 978-1-138-00153-4 (Taylor & Francis Group)

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doi:10.2166/hydro.2014.223

http://www.pearl-fp7.eu/

http://www.urbangreenbluegrids.com/

https://www.deltares.nl/en/software/climate-app/

Anexos

11

8



Anexo A – Calibración

Calibración hidráulica

Simulación No Lluvia Criterios modelación

A Evento 1 Modelo base

B Evento 2 Modelo base

1

Evento 1

Criterio 1

2 Criterio 2

3 Criterio 3

4

Evento 2

Criterio 1

5 Criterio 2

6 Criterio 3

Resultados simulación A

Anexos 119

Resultados simulación B

Resultados simulación 1

12

0





Anexos 121




12

2



Calibración hidrológica

Ancho de subcuencas: se realizan modelaciones teniendo en cuenta los tres criterios que

se encontraron en la literatura para la determinación de este parámetro. El valor inicial del

ancho de cuenca se toma como la raíz cuadrada del área, debido a que la mayor parte de

las cuencas son cuadradas.

Criterio 1: Se corrige el ancho para cuencas de forma alargada. Se mide la longitud

manualmente en sistema de información geográfico.

Criterio 2: Se mide la longitud en línea recta desde el punto más alejado de la

subcuenca hasta la cámara de alcantarillado más lejana que este ubicada dentro de

la subcuenca. Para esto se identifica cual sería el camino más largo que puede

recorrer una gota teniendo en cuenta la topografía del terreno y la distribución de

vías y edificaciones.

Criterio 3: se utiliza la recomendación del manual de SWMM. Para áreas urbanas

se mide la longitud de flujo, desde la parte de atrás de un lote representativo hasta

el eje de la vía. No se deben tener en cuenta flujos canalizados.

El ancho de la cuenca es un parámetro que es proporcional al tiempo al pico del caudal de

escorrentía de la subcuenca; es decir, en subcuencas alargadas de ancho alto, la longitud

de flujo es corta, el drenaje rápido y el tiempo al pico bajo. Se presentan los resultados de

la evaluación de las fórmulas estadísticas.

En las figuras se presentas los resultados de las modelaciones.

Simulación base

Anexos 123

Simulación criterio 1



12

4



Resultados calibración hidrológica de ancho de subcuencas

R2 NSE

Modelo base 0.73 0.45

Criterio 1 0.80 0.55



De acuerdo con los resultados se elige el criterio 2.

N de Manning: En general se observa que el modelo responde de manera muy

rápida a los eventos de lluvia; por lo tanto, se realizan incrementos en los valores

de rugosidad para las zonas permeable e impermeable con los siguientes criterios.

Se parte del modelo calibrado con los anchos de cuenca.

o Criterio 1: N zona impermeable de 0.025 para subcuencas con % impermeable

menor a 80% y 0.015 para impermeabilidad mayor a 80%. Se conserva el valor

de rugosidad de la zona permeable en 0.15.

o Criterio 2: en el modelo el pico de caudal lo producen principalmente las cuencas

del costado este, debido a que estas no tienen aliviaderos que controlen su

escorrentía, excepto por el aliviadero que se ubica un tramo aguas arriba del

sensor de caudal. Por lo tanto se incrementan las rugosidad para estas

subcuencas así: N zona impermeable 0.040 y N zona permeable 0.4.

o Criterio 3: criterios 1 y 2 simultáneamente.

Se presentan las gráficas de la modelación con todos los criterios.

Simulación base

Anexos 125




12

6



Se obtienen los siguientes resultados de los parámetros estadísticos.

Resultados calibración hidrológica de ancho de subcuencas

R2 NSE

Modelo base 0.81 0.56




De acuerdo con los resultados se elige el criterio 3.

Anexos 127

Anexo B – Parámetros diseño SuDS

Se presenta los parámetros de los SuDS requeridos para la modelación en Epa-Swmm.

Celdas de bioretención

LID control editor

Surface Berm Height (mm) 200

Vegetation volume fraction 0

Surface roughness No aplica

Surface slope No aplica

Soil Thickness (mm) 600

Porosity 0.45

Field capacity 0.19

Wilting point 0.08

Conductivity (mm/h) 42

Conductivity slope 40

Suction head (mm) 60

Storage Thickness (mm) 800

Void ratio 0.6

Seepage rate (mm/h) 3.6

Clogging factor 0

Drain Flow coefficient 0

Flow exponent No aplica

Offset of height No aplica

Area impermeable tratada(m2) 50

LID usage editor

Area of each unit (m2) 3

Number of units - Surface width per unit (m) 0

% initially satured 20

% impervious area treated - Send drain flow to blank

12

8



Almacenamiento de lluvia

LID control editor:

Storage Barrel Height (mm) 1000

Drain: -

Diámetro orificio (m) 0

Drain Flow coefficient - C 0.0

Flow exponent - h 0.5

Offset of height 0

Drain delay 0

Área impermeable tratada (m2) 21

LID usage editor: Area of each unit (m2) 1

Number of units - Surface width per unit 0

% initially saturated 0

% impervious area treated -

Anexos 129

Pavimento permeable

LID control editor:

Surface Berm Height (mm) 10

Vegetation Volume Fraction 0

Surface roughness 0.017

Surface slope (%) 2

Pavement Thickness (mm) 125

Void ratio 0.16

Impervious surface ratio 0

Permeability (mm/h) 13320

Clogging factor 0

Soil Thickness (mm) 0

Porosity No aplica

Field capacity No aplica

Wilting point No aplica

Conductivity (mm/h) No aplica

Conductivity slope No aplica

Suction head (mm) No aplica

Storage Thickness (mm) 500

Void ratio 0.38

Seepage rate (mm/h) 36

Clogging factor 0

Drain Flow coefficient 0

Flow exponent No aplica

Offset of height No aplica

Area impermeable tratada(m2) 250

LID usage editor: Area of each unit (m2) 70

Number of units - Surface width per unit (m) 7

% initially satured 0

% impervious area treated - Send drain flow to blank

13

0



Anexo C- Presupuesto

Celdas de bioretención:

Presupuesto celdas de bioretención

Tanques de almacenamiento:

Presupuesto tanques de almacenamiento

Superficie

Componente Unidad Costo unitario Cantidad/m2 Costo capa Costo

Compost m3 39,710.69$ 0.1 3,971.07$

Grama m2 15,882.80$ 0.25 3,970.70$

Siembra cobertura vegetal Un 35,689.30$ 0.67 23,792.86$

Siembre de árbol pequeño Un 57,030.86$ 0.33 19,010.29$ 50,744.92$

Suelo


Suelo/medio plantación m3 82,833.72$ 0.3 24,850.12$ 24,850.12$

Almacenamiento


Excavación m3 23,043.17$ 1.6 36,869.07$

Botada m3 48,858.19$ 1.3 63,515.64$

Grava (triturado 3/4") m3 102,360.99$ 0.8 81,888.79$

Pozo observación m 20,089.46$ 1.50 30,134.19$ 212,407.69$

Contención en concreto


Concreto muro perimetral h 0.8m m3 591631.9836 0.224 132,525.56$ 132,525.56$

Costo proyecto por metro cuadrado

Componente Unidad Costo/m2 Costo unitario (COP) Costo unitario (USD)

Celda Bioretención m2 208,120.60$

Mantenimiento (20 años) m2 174,926.22$ 383,046.83$ 131.43$

* 1 USD= 2914.37 COP, Enero 10 2018

Superficie

Componente Unidad Costo unitario Cantidad Costo capa Costo

Tanque plástico 1m3 Un 289,000.00$ 1 289,000.00$

Tubería drenaje m 20,089.46$ 5 100,447.29$

Instalación Un 50,000.00$ 1 50,000.00$ 439,447.29$

Costo por metro cuadrado

Componente Unidad Costo/ Unidad Costo unitario (COP) Costo unitario (USD)

Tanque almacenamiento m2 439,447.29$


* 1 USD= 2914.37 COP, Enero 10 2018

Anexos 131

Pavimento poroso:

Presupuesto pavimentos porosos

Pavimento poroso


Pavimento poroso m3 926,005.05$ 0.15 138,900.76$ 138,900.76$

Almacenamiento


Base m3 114,269.00$ 0.3 34,280.70$

Grava (triturado 3/4") m3 102,360.99$ 0.2 20,472.20$

Geotextil m2 11,623.16$ 2 23,246.33$

Excavación m3 23,043.17$ 0.7 16,130.22$

Botada m3 48,858.19$ 0.7 34,200.73$ 128,330.17$

Costo proyecto por metro cuadrado

Componente Unidad Costo/m2 Costo unitario (COP) Costo unitario (USD)

Pavimento poroso m2 267,230.93$


* 1 USD= 2914.37 COP, Enero 10 2018

13

2



Anexo D – Cantidad máxima de SuDS por subcuenca

Raster con resultados Siting tool para celdas de bioretención

Raster con resultados Siting tool para pavimentos porosos

Anexos 133

Raster con resultados Siting tool para tanques de lluvia

Área máxima de celdas de bioretención por subcuenca

Cuenca Método Siting tool (m2)

Método área impermeable tratada

(m2)

ALL_6052510 104 171

ALL_6052517

ALL_6052521 84 339

ALL_6052694 44 126

ALL_6052702

ALL_6052709

ALL_6052710

ALL_6052740 332 153

ALL_6052762 344 165

ALL_6052769 456 159

ALL_6053112

ALL_6053264 40 102

ALL_6053315 140 135

ALL_6053311 16 42

13

4



ALL_6055603 1008 78

ALL_6055607 3784 351

ALL_6055627 3464 159

ALL_6056017 172 117

ALL_6055829 1120 183

ALL_6055916 192 147

ALL_6055952 28 57

ALL_6055988 20 78

ALL_6052884 8 72

ALL_6057093 80 66

ALL_6056642

ALL_6058818 232 228

ALL_6057158 500 108

ALL_6057194 672 93

ALL_6057200

ALL_6057232 516 195

ALL_6061484 236 105

ALL_6057300

ALL_6057340

ALL_6057478

ALL_6057499

ALL_6057507

ALL_6057515

ALL_6057538

ALL_6057540

ALL_6000003

ALL_6057580 356 180

ALL_6057585 116 168

ALL_6057716 172 69

ALL_6057662

ALL_6057725

ALL_6057747

ALL_6057810 20 72

ALL_6058833

ALL_6059992 80 66

ALL_6061482 52 96

ALL_6061485 152 75

ALL_6061487 36 111

ALL_6052774 136 135

ALL_8671029 212 189

ALL_9066474 792 204

Anexos 135

ALL_9518997

ALL_6057661

ALL_6055646 164 117

Área total 15880 4911

Los espacios en blanco corresponden a las subcuencas en las que no se implementará

este tipo de SuDS.

Área máxima de pavimentos permeables por subcuenca

Cuenca Método Siting tool (m2) Área impermeable tratada (m2)

ALL_6052510 1060 770

ALL_6052517 176 1120

ALL_6052521 812 1540

ALL_6052694 284 560

ALL_6052702 152 840

ALL_6052709 528 1820

ALL_6052710 260 1050

ALL_6052740

ALL_6052762

ALL_6052769

ALL_6053112 48 840

ALL_6053264 136 420

ALL_6053315 432 630

ALL_6053311 68 140

ALL_6055603

ALL_6055607

ALL_6055627

ALL_6056017

ALL_6055829

ALL_6055916 328 630

ALL_6055952

ALL_6055988

ALL_6052884

ALL_6057093 260 280

ALL_6056642 460 560

ALL_6058818 424 1050

ALL_6057158 184 490

ALL_6057194 208 420

ALL_6057200 236 980

ALL_6057232 232 910

ALL_6061484 488 490

13

6



ALL_6057300 448 700

ALL_6057340 524 910

ALL_6057478 424 910

ALL_6057499 184 630

ALL_6057507 132 1400

ALL_6057515 116 1470

ALL_6057538 212 1330

ALL_6057540 148 840

ALL_6000003 860 1960

ALL_6057580 232 840

ALL_6057585 672 770

ALL_6057716 152 280

ALL_6057662 228 560

ALL_6057725 32 840

ALL_6057747 80 490

ALL_6057810 232 280

ALL_6058833 148 910

ALL_6059992 464 280

ALL_6061482 376 420

ALL_6061485 660 350

ALL_6061487 2624 490

ALL_6052774 320 630

ALL_8671029 2420 840

ALL_9066474 832 910

ALL_9518997 168 1050

ALL_6057661 348 1470

ALL_6055646

Área total 19812 37100


este tipo de SuDS.

Anexos 137

Cantidad máxima de tanques de lluvia por subcuenca

Subcuenca

Método área impermeable tratada

(un)

Subcuenca

Método área impermeable tratada (un)

ALL_6052510 ALL_6057232

ALL_6052517 ALL_6061484

ALL_6052521 ALL_6057300

ALL_6052694 ALL_6057340

ALL_6052702 ALL_6057478

ALL_6052709 ALL_6057499

ALL_6052710 ALL_6057507

ALL_6052740 ALL_6057515

ALL_6052762 ALL_6057538

ALL_6052769 ALL_6057540

ALL_6053112 ALL_6000003

ALL_6053264 ALL_6057580

ALL_6053315 ALL_6057585

ALL_6053311 ALL_6057716

ALL_6055603 64 ALL_6057662

ALL_6055607 281 ALL_6057725

ALL_6055627 127 ALL_6057747

ALL_6056017 94 ALL_6057810

ALL_6055829 147 ALL_6058833

ALL_6055916 ALL_6059992

ALL_6055952 47 ALL_6061482

ALL_6055988 62 ALL_6061485

ALL_6052884 57 ALL_6061487

ALL_6057093 ALL_6052774

ALL_6056642 ALL_8671029

ALL_6058818 ALL_9066474

ALL_6057158 ALL_9518997

ALL_6057194 ALL_6057661

ALL_6057200 ALL_6055646 93

Total 972


este tipo de SuDS.

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