93 consideró el coeficiente adimensional (d) como variable dependiente y el tiempo de retorno (Tr), pendiente del cauce principal (S) y el tiempo de concentración (Tc) como variables dependientes, obteniéndose la ecuación (13), con un coeficiente de correlación R de 0.8942, mostrando este valor una alta correlación entre las variables planteadas. En segundo lugar se planteó el caudal máximo promedio (Qmaxp) como variable dependiente y el área de aporte (A), pendiente del cauce principal (S) y el tiempo de concentración (Tc) como variables independientes, obteniéndose la ecuación (14), con un coeficiente de correlación R de 0.9832, siendo este valor un alto índice de correlación de las variables planteadas.
Teniendo en cuenta las ecuaciones (13) y (14) se obtuvo la ecuación (15) que representa el modelo de predicción de las descargas máximas instantáneas en la cuenca del río Santa. La determinación del caudal base se realizó en función de la ecuación (14) y para el cálculo del caudal máximo de la zona de estudio se utilizó la ecuación (15) teniendo en cuenta los parámetros de la Tabla 5 y los diferentes períodos de retorno 5,10, 50, 100 y 200 años.
Es necesario mencionar que el modelo de predicción obtenido presenta mejores bondades con respecto al modelo planteado por Díaz (2011), sin embargo para obtener un modelo adecuado será necesario establecer una estación hidrométrica en la zona de estudio para la calibración correspondiente y obtener una mejor relación que permita aproximar el caudal máximo para los diferentes períodos de retorno.
5.2 Modelamiento hidráulico Según la metodología planteada por INDECI (2011) se estimó el riesgo ante inundaciones fluviales del río Santa en el sector Challhua teniendo en cuenta la geometría de la zona de estudio, el coeficiente de rugosidad, las condiciones de contorno, el caudal base y los caudales máximos para los diferentes períodos de retorno, los cuales fueron procesados en los programas HecRAS y HecGeoRAS del ArcGIS, tal como recomienda Romo (2015).
