Mapeo de ríos utilizando ecuaciones de aguas poco profundas en clústeres de GPU: Costa Rica como caso de estudio

Palabras clave: Mapeo de ríos, ecuaciones de aguas poco profundas, computación GPU, Computación de Alto Rendimiento

Resumen

Los sistemas fluviales de Costa Rica desempeñan un papel clave en el suministro de valiosos recursos para la sociedad. Dado que el país está expuesto a un clima tropical denso en agua, es muy crucial evaluar el riesgo de inundaciones y planificar para eventos extremos. En este artículo, se establece el primer paso hacia una tubería de simulación fluvial utilizando el Río Reventazón como caso de estudio. Para lograrlo, se implementó un solucionador portátil HPC de ecuaciones de aguas poco profundas. Las condiciones iniciales y de contorno se establecieron utilizando QGIS y Python, y se consideró un modelo simple de Manning para la fricción. En este trabajo no se implementó ningún modelo de precipitación, infiltración o subsuelo. La simulación arrojó buenos resultados cualitativos sobre el flujo de agua para todo el Río Reventazón. Con estos resultados se pueden realizar simulaciones más complejas dado que se estableció una condición inicial para el flujo de agua en el río.

Cómo citar
Villalobos, J., Caviedes-Voullième, D., & Meneses, E. (2025). Mapeo de ríos utilizando ecuaciones de aguas poco profundas en clústeres de GPU: Costa Rica como caso de estudio. Revista Colombiana De Computación, 25(2). https://doi.org/10.29375/25392115.5103

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Publicado
2025-01-27
Sección
Artículo de investigación científica y tecnológica

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