Enero 2008
APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE
CONFIABILIDAD EN ESTRUCTURAS
HIDRÁULICAS - DREN SULLANA
Becky García Calle
Piura, 02 de Enero de 2008
FACULTAD DE INGENIERÍA
Departamento de Ingeniería Civil
APLICACIÓN DEL ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD EN ESTRUCTURAS HIDRÁULICAS - DREN SULLANA
Esta obra está bajo una licencia
Creative Commons Atribución-
NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú
Repositorio institucional PIRHUA – Universidad de Piura
UNIVERSIDAD DE PIURA
FACULTAD DE INGENIERIA
“Aplicación del análisis de confiabilidad en estructuras hidráulicas – Dren Sullana”
Tesis para optar el Titulo de Ingeniero Civil
Becky Uliana García Calle
Asesor: M.A.Sc. Arturo Iván Martínez Ramírez
Piura, Enero del 2008
A Dios por regalarme la vida
A mi familia: Popo, Reyde e Immer, a quienes les debo lo que soy, y por quienes llegare a ser mucho más.
Prólogo Una de las cuencas más importantes de la ciudad de Piura, debido a su área de influencia y su paso por el centro de la ciudad, es aquella que drena en su tramo final por la Av. Sullana en dirección Norte-Sur hacia la laguna Coscomba y finalmente al dren Sechura. Durante eventos extremos, este dren presenta serios problemas de anegamiento por lo escaso de su pendiente y la presencia de estrangulamientos al flujo a lo largo de su recorrido. El dren pluvial antes mencionado atraviesa las principales avenidas de la ciudad, como Sánchez Cerro, Grau, Bolognesi y Circunvalación, creando problemas al tráfico vehicular y peatonal. Uno de los puntos críticos es la intersección Av. Los Cocos-Av. Grau, por tratarse de una de las principales entradas al centro de la ciudad, de este modo encontramos también otros puntos críticos como son la intersección del Jr. Huancavelica y calle Los Tamarindos y la intersección Av. Sullana y Jr. Ayacucho. Teniendo en cuenta que sistema de drenaje pluvial de nuestra ciudad resulta ser crítico en la época de ocurrencia del fenómeno El Niño debido a los inconvenientes que produce en la circulación de vehículos y de peatones, en el año 1997, la empresa B y LL SRL desarrolló el proyecto de mejoramiento del dren Sullana, permitiendo una mejora sustancial en el drenaje urbano de esa zona, específicamente en el tramo Los Cocos y el parque Miguel Cortés. Así, el presente estudio busca cuantificar la confiabilidad del Dren Sullana en estas secciones críticas ante los caudales de drenaje producidos en eventos extremos y contrastarlas con valores recomendados para este tipo de obras. Esto se logra aplicando la teoría de la confiabilidad para la cuantificación de la probabilidad de que los caudales producidos por la escorrentía en la cuenca del dren superen la capacidad de cada una de las secciones de estudio. Los resultados obtenidos del análisis nos ayudarán a cuantificar la incertidumbre de inundación de la zona de estudio, y de este modo estar preparados manteniendo un plan de contingencia para los años con presencia de eventos El Niño, los cuales son cada ves mas recurrentes. Debo mencionar que estos resultados son el producto de un trabajo en conjunto, y aprovecho la oportunidad para expresar mi agradecimiento a todas las personas que apoyaron en su desarrollo de manera entusiasta y desinteresada, desde la recolección de datos hasta el análisis de los resultados. A mi profesor, asesor y amigo M.A.Sc. Arturo Martínez Ramírez, por su paciencia y dedicación durante la realización de la tesis, y por su motivación para mi mejora personal y profesional. A mi familia por sus sacrificios en bien de mi formación, por el invalorable e incondicional apoyo que siempre he encontrado en ellos, y a todos aquellos que me apoyaron con su amistad y aliento.
Becky U. García Calle Bachiller en Ciencias de la Ingeniería
UNIVERSIDAD DE PIURA FACULTAD DE INGENIERIA PROGRAMA ACADEMICO DE INGENIERIA CIVIL “GARCÍA CALLE BECKY ULIANA” “Aplicación del análisis de confiabilidad en estructuras hidráulicas – dren Sullana”
Año 2007, 97 Paginas (1 tomo), 1 anexo, 5 planos, 1 CD.
Asesor: M.A.Sc. Arturo Iván Martínez Ramírez El trabajo de tesis tiene por objetivo determinar el nivel de confiabilidad de tres secciones del dren Sullana. Se inicia con una introducción al tema del drenaje pluvial urbano, se describen los antecedentes de la zona estudiada, las obras de mitigación realizadas, y se analiza la problemática del dren. Los temas siguientes describen la teoría de la confiabilidad y sus aplicaciones en múltiples campos de la ingeniería civil. Se describen los métodos empleados para evaluar la probabilidad de falla, y su relación con el índice de confiabilidad, aplicándose herramientas computacionales como RELAN, desarrollado por la University of British Columbia. Se calcula la probabilidad de falla de las secciones en estudio y se compara con las probabilidades esperadas para este tipo de obras, determinando su nivel de confiabilidad. Como conclusiones tenemos que la confiabilidad del dren en las tres secciones no es uniforme, encontrándose que la sección de la intersección Av. Los Cocos - Av. Grau es la más confiable. Asimismo, se determina que la capacidad del dren esta cercana al limite para intensidades con periodos de retorno de 25 años.
Índice
Pagina Prologo Resumen Índice general Introducción 01 1. Capítulo 1. Drenaje pluvial urbano. 02 1.1. Introducción. 02 1.2. Grado de protección en drenaje urbano. 03 1.3. Planificación de un sistema de drenaje urbano. 03 1.4. Obtención de datos a utilizar. 04 1.5. Nomenclatura y unidades. 04 1.6. La teoría del diseño de las redes de drenaje pluvial. 08 1.7. El escurrimiento superficial. 09 1.7.1. El coeficiente de escorrentía (c). 11 1.7.2. Determinación del área drenada. 12 1.7.3. El tiempo de concentración (tc). 15 1.8. Determinación de caudales. 14 1.9. Planificación y ciclo de desastres. 2 Capítulo 2. Antecedentes de la zona de estudio. 2.1. Ubicación de da zona de estudio. 16 2.2. Performance durante eventos lluviosos anteriores. 17 2.3. Descripción del problema a resolver. 20 2.3.1. Sección 1: Cruce Av. Los Cocos - Av. Grau. 21 2.3.2. Sección 2: Cruce Jr. Huancavelica - Calle Los Tamarindos. 22 2.3.3. Sección 3: Cruce Av. Sullana - Jr. Ayacucho. 23 2.4. Trabajos de prevención realizados. 25 3. Capítulo 3. Teoría de la confiabilidad. 3.1. Antecedentes. 27 3.2. Definición. 28 3.3. Diseño basado en performance y función de performance. 29 3.4. Índice de confiabilidad. 33 3.5. Métodos para calcular la probabilidad de falla. 34 3.5.1. Simulación Montecarlo. 34 3.5.2. Métodos de confiabilidad de primer y segundo orden (FORM y SORM). 35
3.5.3. Superficies de respuesta. 38 3.5.4. Enfoques de interpolación lineal y redes neuronales. 39 3.6. Software para el cálculo de confiabilidad. 39 3.7. RELAN. 40 4. Capítulo 4. Probabilidad en hidrociencias. 4.1. Estadística hidrológica. 43 4.1.1. Parámetros estadísticos. 43 4.2. Tratamiento probabilístico de la información hidrológica. 46 4.2.1. Funciones de frecuencia y de probabilidad. 47 4.2.2. Distribuciones de probabilidad para las variables hidrológicas. 52 4.3. Análisis de frecuencia y diseño hidrológico. 55 4.4. Análisis de incertidumbre de primer orden. 55 4.4.1. Análisis de incertidumbre de primer orden de la fórmula racional. 57 4.4.2. Análisis de incertidumbre de primer orden de la fórmula de Manning. 57 4.5. Análisis de riesgo compuesto. 58 4.6. Relaciones riesgo - factor de seguridad - período de retorno. 60 5. Capitulo 5. Análisis de confiabilidad del dren. 5.1. Estimación del riesgo de inundación. 62 5.2. Zona de estudio. 62 5.3. Cálculo del riesgo de inundación. 65 5.4. Caudal hidrológico (método racional). 65 5.4.1. Área de la cuenca de influencia. 65 5.4.2. Área de drenaje de la sección 1. 65 5.4.3. Área de drenaje de la sección 2. 66 5.4.4. Área de drenaje de la sección 3. 69 5.4.5. Período de retorno Tr del tramo. 71 5.4.6. Coeficiente de escorrentía C. 71 5.4.7. Tiempo de concentración tc. 72 5.4.8. Intensidad de lluvia (I). 73 5.5. Caudal hidráulico (Ecuación de Manning). 78 5.5.1. Capacidad hidráulica de la sección 1. 79 5.5.2. Capacidad hidráulica de la sección 2. 82 5.5.3. Capacidad hidráulica de la sección 3. 84 5.6. Análisis realizados. 86 5.7. Resultados. 89 5.8. Análisis de los resultados. 91 6. Capitulo 6. Conclusiones y recomendaciones. 93 Bibliografía. 95 Anexo 1: Planos. 97
1
Introducción En muchos casos, las inundaciones afectan negativamente la calidad de vida de las personas y se presenta la necesidad de construir obras de infraestructura para evitar que las crecientes y sus consecuentes inundaciones perjudiquen a la comunidad. Para el diseño de este tipo de obras se aplican metodologías basadas en la modelación matemática del fenómeno considerado como “demanda”, a partir del cual el modelo formula una respuesta que lo supera, denominada “capacidad”. El modelo lluvia-escorrentía es un modelo matemático demanda-capacidad. Este describe el comportamiento de la lluvia en un medio antropizado como la ciudad. En este caso la demanda es la lluvia y la capacidad es una obra de drenaje pluvial. En la aplicación de los modelos demanda-capacidad se presentan grandes incertidumbres que generan situaciones en las que la demanda supera la capacidad, produciéndose un riesgo probabilístico. Cuando se diseña cualquier estructura hidráulica todos los parámetros resultantes son valores determinísticos que pertenecen al rango en donde la capacidad es mayor a la demanda, éstos son el resultado de datos teóricos determinísticos de partida. Sin embargo, como explicaremos más adelante, todos los parámetros iniciales de diseño no tienen valores determinísticos sino probabilísticos. Y si sumamos a esto que los parámetros resultantes del diseño suelen tener variaciones, nos encontramos entonces frente a una incertidumbre producida por la diferencia entre la capacidad real de la estructura hidráulica y la demanda. Esta diferencia debe producir un índice de confiabilidad o una probabilidad de falla enmarcada dentro de unos estándares de seguridad, de lo contrario nos encontramos ante un peligro de colapso de la estructura hidráulica. Esta incertidumbre puede ser cuantificada y su exactitud depende de los datos de las distribuciones de probabilidad de las variables de demanda y capacidad.
Es fundamental que las instituciones encargadas del alcantarillado pluvial en zonas urbanas conozcan el grado de funcionalidad de sus sistemas y detecten los lugares en los que se presenta mayor riesgo de colapso de los drenes, generándose una inundación. En este trabajo se analiza uno de los drenes mas importantes de la ciudad para obtener la confiabilidad del mismo o lo que es igual, su función de performance o no falla. Para conseguirlo se analizara la variabilidad de todos los datos implicados, dando como respuesta la confiabilidad para distintos periodos de retorno de precipitaciones.
2
Capítulo 1 Drenaje pluvial urbano.
1.1. Introducción Un sistema de drenaje urbano debe estar dirigido al logro de dos objetivos: uno básico en el que se busca disminuir al máximo los daños que las aguas de lluvia pueden ocasionar a las personas y las edificaciones en el entorno urbano, y por otro lado uno complementario en el que se garantice el normal desenvolvimiento de la vida diaria en las ciudades, permitiendo así un apropiado tráfico de personas y vehículos durante la ocurrencia de las lluvias. [1] 1.2. Grado de protección en drenaje urbano. Se define el grado de protección como el nivel aceptable del riesgo de ocurrencia de daños y molestias. Dado los dos logros a los que esta dirigido el drenaje urbano, existirán básicamente dos grados de protección, siendo así el riesgo en el primer caso (protección de las personas y edificaciones) menor que en el segundo (garantía del tráfico de personas y vehículos). La vida útil de un alto porcentaje de los sistemas de drenaje urbano está muy relacionada no solo con la calidad de los materiales utilizados y la calidad de construcción, sino en su planificación y concepción de los criterios de diseño. La recolección, encauzamiento y disposición de las aguas, tanto superficiales como subterráneas son especiales para garantizar la estabilidad e integridad de las ciudades. Es importante que en la selección del caudal de diseño, se considere un mayor o menor grado de riesgo a través de un periodo de retorno adecuado. Así mismo el tiempo de inundación seleccionado deberá estimar el máximo caudal esperado. [1] Es lógico pensar que brindar una protección total, es decir no aceptar ningún riesgo, implica construir sistemas de drenaje de magnitudes desproporcionadas, tanto físicas como económicas, lo que obliga a seleccionar grados de protección menores, por tanto debemos destacar lo ya mencionado en la introducción del capitulo, que la selección del grado de protección adecuado depende de dos hechos fundamentales: 1. La importancia social y económica del sistema a ser protegido, pues de esto depende que se puedan producir mayores o menores daños.
3
2. La función que desempeña la obra, dado que la integridad de la vía debe garantizar principalmente el libre transito de vehículos. 1.3. Planificación de un sistema de drenaje urbano. La planificación de un sistema de drenaje urbano debe estar basada en ciertos aspectos que gobiernen las acciones que deben realizarse y definan las diferentes etapas para concretarlas, estas son: • Planificación urbana. • Servicios públicos. • Planificación del sistema vial. • Mejoramiento del ambiente Las obras de drenaje urbano dentro de un sistema deben ser concebidas a dos grandes niveles de organización: • Estudios preliminares. • Proyectos Tal como se ha señalado, el proceso de selección de la mejor solución de drenaje requiere del concurso de múltiples especialidades profesionales entre las que están: la ingeniería hidráulica, la civil, los geógrafos, los urbanistas, los ecólogos, entre otros. Si bien es cierto que la construcción de las obras corresponde a una realidad distinta de la que pudiera interpretarse como la planificada, la cual debería concluir cuando comienza la ejecución de las obras. Durante esta etapa se necesita frecuentemente rectificar los proyectos para adaptarlos al sitio de las obras, incluso se dan casos en los cuales los proyectos no se pueden ni se deben completar antes de comenzar las obras. Las numerosas especialidades profesionales que se requieren durante esta etapa de corrección, ajuste y complementación de proyectos hacen que la buena dirección y supervisión de obras importantes necesiten de la asesoría de profesionales capacitados en múltiples aspectos. [1] 1.4. Obtención de datos a utilizar. En el presente trabajo se muestran los procedimientos básicos para determinar los caudales pluviales que se presentan en cualquier punto del dren en estudio, así como los mecanismos para obtener los valores de los coeficientes y demás parámetros que permitan la determinación de los caudales buscados. Los datos necesarios para la obtención de esos caudales, son los siguientes: • La topografía del terreno • El uso esperado del suelo. Toda la información aquí presentada es de uso público y ha sido obtenida del expediente técnico del Proyecto “Dren Pluvial Av. Sullana Tramo Los Cocos” del CTAR – Región Grau. [2]
4
Las ecuaciones de hidrología, así como las de los tiempos de escurrimiento sobre el terreno y todas las gráficas relativas a esos parámetros, fueron generadas por la investigación personal de la tesista. [3] 1.5. Nomenclatura y unidades Toda la nomenclatura y unidades utilizadas en el desarrollo de este trabajo de tesis, las podemos encontrar resumidas en el cuadro que se presenta a continuación:
Tabla 1.1: Nomenclatura y unidades utilizadas. Fuente: Archivo Personal.
PARAMETRO DESCRIPCION UNIDADES
L Longitud de la cuenca metros Qd Caudal hidráulico m3/seg. Qh Caudal hidrológico m3/seg. C Coeficiente de escorrentía sin unidades i Intensidad de la lluvia mm/hora A Área drenante Km2
Ah Área de la sección hidráulica m2 F Frecuencia de presentación de la lluvia máxima años
tc Tiempo de concentración minutos T Tiempo de duración de la lluvia minutos V Velocidad de flujo del agua m/seg. h Altura del tirante del agua cm. R Radio hidráulico metros. n Coeficiente de Manning seg/m1/3. P Pendiente del terreno Valor absoluto. s Pendiente del dren Valor absoluto.
p Perímetro mojado metros 1.6. La teoría del diseño de las redes de drenaje pluvial. Si nos paramos un momento bajo la lluvia, y ponemos una probeta frente a nosotros, notaremos que ésta se llena de agua. La cantidad que se almacena en ella, depende del tiempo que la tengamos bajo la lluvia. Si el recipiente tiene una entrada de un centímetro cuadrado, el volumen recolectado es V= cm3/ cm2, lo que nos proporciona unidades de cm. El segundo parámetro que nos interesa, es el volumen llovido por unidad de tiempo, en cm/hora, a este parámetro se le denomina intensidad de la lluvia i. Ahora bien, si medimos la cantidad de lluvia que se obtiene en un tiempo tn, y obtenemos la relación
5
volumen/tn, tendremos la información de intensidad de lluvia, para el tiempo tn. Este valor es denominado Intensidad de lluvia promedio, para el tiempo tn. Existe otro parámetro, el cual es el de la intensidad instantánea de la lluvia, para el tiempo tn, este valor se refiere al diferencial del volumen llovido, entre el diferencial del tiempo en el momento de la medición, i instantánea= dv/dt y corresponde al caudal de lluvia recibido, en el tiempo tn. Este parámetro no se emplea en los cálculos de hidrología o hidráulica, del drenaje pluvial, en este caso lo empleamos únicamente para hacer la justificación teórica del método racional de diseño. Cuando hacemos mención de la intensidad de la lluvia, o de la intensidad de lluvia máxima, nos referimos a los valores promedios de las mismas, y nunca a los valores instantáneos. Si obtenemos los valores de los volúmenes llovidos, para tiempos de cero a una hora, en intervalos de cinco minutos. Y calculamos la intensidad (promedio) de la lluvia, tendremos la información básica para dibujar la gráfica Intensidad- tiempo de duración de la lluvia. En las abscisas colocamos los tiempos, y en las ordenadas los valores calculados de las intensidades promedio. A primera vista parece que para obtener el caudal que escurre en una cuenca, requeriremos los valores de la intensidad instantánea de la lluvia. Pero no es así. Consideremos ahora una cuenca totalmente impermeable, de dimensiones, 500 metros de largo por 100 metros de ancho aproximadamente tal como se muestra en la figura 1.1. Supongamos que en el parteaguas se encuentra el punto A, y en la parte mas baja, el punto B. Nosotros deseamos saber el caudal en el punto B, por efecto de una lluvia conociendo además que el agua que escurre por el terreno tarda 30 minutos en recorrer toda la cuenca, desde A hasta B.
Figura 1.1: Cuenca Hidrográfica. Fuente: Archivo personal
6
Debemos saber también que las lluvias comienzan con una intensidad alta y a medida que el tiempo pasa van disminuyendo de intensidad, así podremos considerar que el agua que pasa por B, está en proporción de la intensidad de la lluvia y el área drenada. Ahora bien, en el tiempo cero no existe gasto que pase por el punto B. A los cinco minutos de haber comenzado la lluvia, la intensidad es muy alta, pero se está drenando una parte muy pequeña de la cuenca, pues el agua que cayó en A, y en la mayor parte de la cuenca viene aún en tránsito y no ha pasado por B. La cuenca está aportando en ese caso una fracción muy pequeña de su área de captación. El momento más desfavorable es exactamente a los 30 minutos de haber comenzado la lluvia, pues en ese instante, toda la cuenca está aportando agua al punto B, y a partir de ese momento, la intensidad sigue bajando y ya no puede haber mayor aportación por efecto de área drenada. La solución parece sencilla, el gasto debería ser el producto del área drenada, por la intensidad instantánea de la lluvia, en el tiempo T2 = 30 minutos, sin embargo, si consideramos lo que sucede en el punto B a los treinta minutos de haber comenzado la lluvia, es algo mas complicado, pues el área inmediata al punto B, aporta agua con una intensidad del tiempo T2, pero el agua que recorrió el terreno desde el punto A, está llegando retrasada y corresponde a la lluvia de intensidad en tiempo T0= 0 segundos. Para determinar el caudal, tendremos que hacer una suma de cada segmento de la cuenca multiplicado por la intensidad instantánea en función del tiempo que se tarda el agua en llegar desde ese segmento al punto B, y esto es muy laborioso, por ello es que optamos por un método mas sencillo al que se le denomina Racional. En este método se emplean los valores de las intensidades promedio de la lluvia, y el área drenada total y sin sectorizar. De este modo nos damos cuenta que la intensidad de la lluvia promedio, esta en función de la superficie drenada total, y el tiempo que tarda toda la cuenca en ser drenada, para obtener el gasto máximo existente. Existen varias maneras de determinar el caudal de diseño, un método bastante empleado es el Método Racional, el cual nos proporciona la ecuación: Caudal= Intensidad promedio x Superficie drenada x Coeficiente de escurrimiento promedio de la cuenca.
Q= i x A x C (F 1.1) Para: Q= Caudal en la sección. C= coeficiente de escorrentía. I = Intensidad promedio de la lluvia para un tiempo T T= Tiempo de recorrido del agua, entre el parteaguas y el punto analizado. A = Área de la cuenca. Donde la intensidad promedio, es la que corresponde al tiempo de duración de la lluvia, el cual es igual al tiempo de recorrido del agua, entre el parteaguas y el punto analizado. Haciendo compatibles los sistemas de unidades, tal como veremos en el apartado 1.8, tendremos como resultante la siguiente formula:
7
Q = 27.78 C i A (F 1.2) De esta forma, y a partir de los valores numéricos medidos se obtiene la ecuación del caudal para un determinado punto. En el ejemplo que a continuación presentamos, podemos ver como obtenemos una función para las distintas intensidades de lluvia, dependiendo del periodo de retorno requerido. El Instituto de Hidráulica de la Universidad de Piura [4], ha realizado el estudio hidrográfico de la cuenca de la ciudad de Piura, presentando como resultados la tabla que a continuación se muestra:
Tabla 1.2: Intensidades de lluvias para diferentes periodos de retornos. Fuente: Universidad de Piura [4]
Cur
vas
IDF
Cal
cula
das
Tr 5 10 15 30 60 120 180 360 720 14402 16,7 15,2 13,8 11,5 8,2 5,4 4,0 2,3 1,3 0,75 31,1 29,3 28,0 24,3 18,9 13,2 10,4 6,3 3,5 1,9
10 42,9 41,3 40,5 36,3 30,1 21,5 17,6 11,0 6,1 3,220 55,9 54,8 54,9 50,7 44,4 32,5 27,4 17,4 9,8 5,125 60,4 60,4 60,0 56,0 49,7 36,7 31,1 19,9 11,3 5,950 77,4 77,4 77,4 74,2 69,1 51,9 45,0 29,4 16,7 8,6
100 97,3 97,3 97,3 95,8 93,0 71,1 62,8 41,7 23,9 12,3
Cálculo de ecuaciones de curvas IDFpara Tr=10, 20, 25, 50 y 100 años
-
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 200 400 600 800 1000 1200 1400
duración (min)
i (m
m/h
)
10 ec 10 20 ec 20 50
ec 50 25 ec 25 100 ec 100
Figura 1.2: Curvas IDF para nuestra zona de estudio.
Fuente: Universidad de Piura [4]
8
De este modo y a partir de las curvas resultantes podemos obtener la función para la intensidad según el periodo de retorno requerido.
024.110 )89.119(
23.6047
Ti (F 1.3)
1051.120 )9.174(
13.17960
Ti (F 1.4)
1307.125 )6.193(
67.25132
Ti (F 1.5)
2464.150 )7.276(
70.250,92
Ti (F 1.6)
3979.1100 )7.390(
07.324.,441
Ti (F 1.7)
Donde it = Intensidad para un periodo de retorno t (mm/hora). T = Tiempo de duración de la lluvia (minutos). Estas ecuaciones, tal como se menciono antes, fueron determinadas en el Instituto de Hidráulica de la Universidad de Piura [4], y son aceptadas como validas para trabajos de investigación, de alumnos y tesistas, dentro de a ciudad de Piura o en zonas cercanas a ella. La frecuencia de presentación o periodo de retorno de la lluvia de máxima intensidad, es un parámetro importante, a emplearse para la determinación de los caudales. Siendo el dren a estudiar, una importante arteria de la ciudad de Piura, debe garantizarse un adecuado drenaje que permita una transitabilidad sin problemas, en épocas de lluvia promedio como en lluvias para un periodo de retorno de 25 años. En caso de mayores precipitaciones, mayores periodos de retorno, quizás sea preciso prever el funcionamiento momentáneo de equipos de bombeo porque la construcción de vías de evacuación con estas características seria muy costoso. 1.7. El escurrimiento superficial El caudal que fluye sobre el terreno, y sobre las edificaciones es el aspecto más palpable del problema pluvial, sin embargo este fenómeno es el menos estudiado y el más complejo de analizar. En la actualidad se han hecho diferentes pruebas en maquetas y mediciones "in situ", para determinar un modelo matemático que represente al movimiento del agua sobre el terreno, pero los estudios realizados se han enfocado principalmente a grandes extensiones de terreno, para dar soluciones a grandes cuencas siendo estos resultados no aplicables a zonas urbanas con áreas de captación pequeñas,
9
especialmente en los casos de pendientes pronunciadas y cuando se presentan condiciones irregulares como son la existencia de obstáculos urbanísticos; edificaciones y calles que no siguen la dirección del flujo natural del agua. [5] 1.7.1. El coeficiente de escorrentía (c) Es la relación del caudal que fluye sobre el terreno con respecto al caudal llovido. Este parámetro no debe confundirse con el coeficiente de infiltración, el cual no es empleado en el presente estudio. [5] El valor del coeficiente de escorrentía seleccionado deberá tener en cuenta los efectos de:
Características de la superficie Tipo de área urbana Intensidad de la lluvia (teniendo en cuenta su periodo de retorno) Pendiente del terreno Condición futura dentro del tiempo de vida del proyecto
El diseñador puede tomar en cuenta otros efectos que considere apreciables como profundidad del nivel freático, porosidad del subsuelo, almacenamiento por depresiones del terreno, etc. [3] Las tablas 1.3, 1.4 y 1.5 pueden usarse para la determinaron de los coeficientes de escorrentía, mientras que el coeficiente de escorrentía para áreas de drenaje con condiciones heterogéneas será estimado como un promedio ponderado de los diferentes coeficientes correspondientes a cada tipo de cubierta (techos, pavimentos, áreas verdes, etc.), donde el factor de ponderación es la fracción del área de cada tipo al área total.
Tabla 1.3: Coeficiente de escorrentía en áreas no desarrolladas en función del tipo de suelo. Fuente: Reglamento Nacional de Edificaciones [6]
Topografía y Vegetación
Tipo de Suelo Tierra
arenosa Limo
Arcilloso Arcilla Pesada
Bosques Plano (0-5% pend.) 0,10 0,30 0,40 Ondulado (5-10%) 0,25 0,35 0,50 Pronunciado (>10%) 0,30 0,50 0,60 Pradera Plano (0-5%) 0,10 0,30 0,40 Ondulado (5-10%) 0,16 0,36 0,55 Pronunciado (>10%) 0,22 0,42 0,60 Terrenos de Cultivo Plano (0-5%) 0,30 0,50 0,60 Ondulado (5-10%) 0,40 0,60 0,70 Pronunciado (>10%) 0,52 0,72 0,82
10
Tabla 1.4: Coeficientes de escorrentía para ser utilizados en el método racional Fuente: Reglamento Nacional de Edificaciones [6]
Características de la superficie
Periodo de retorno (años)
2 5 10 25 50 100 500
Áreas urbanas
Asfalto 0,73 0,77 0,81 0,86 0,9 0,95 1.0 Concreto, techos 0,75 0,8 0,83 0,88 0,92 0,97 1.0
Zonas verdes (jardines, parques, etc.)
Condición pobre (cubierta de pasto menor del 50% del área)
Plano 0-2% 0,32 0,34 0,37 0,4 0,44 0,47 0,58 Promedio 2-7% 0,37 0,4 0,43 0,46 0,49 0,53 0,61 Pendiente superior a 7% 0,4 0,43 0,45 0,49 0,52 0,55 0,62
Condición promedio (cubierta de pasto menor del 50% al 75% del área)
Plano 0-2% 0,25 0,28 0,3 0,34 0,37 0,41 0,53 Promedio 2-7% 0,33 0,36 0,38 0,42 0,45 0,49 0,58 Pendiente superior a 7% 0,37 0,4 0,42 0,46 0,49 0,53 0,6
Condición buena (cubierta de pasto mayor del 75% del área)
Plano 0-2% 0,21 0,23 0,25 0,29 0,32 0,36 0,49 Promedio 2-7% 0,29 0,32 0,35 0,39 0,42 0,46 0,56 Pendiente superior a 7% 0,34 0,37 0,4 0,44 0,47 0,51 0,58
Áreas no desarrolladas
Área de cultivos
Plano 0-2% 0,31 0,34 0,36 0,4 0,43 0,47 0,57 Promedio 2-7% 0,35 0,38 0,41 0,44 0,48 0,51 0,6 Pendiente superior a 7% 0,39 0,42 0,44 0,48 0,51 0,54 0,61
Pastizales
Plano 0-2% 0,25 0,28 0,3 0,34 0,37 0,41 0,53 Promedio 2-7% 0,33 0,36 0,38 0,42 0,45 0,49 0,58 Pendiente superior a 7% 0,37 0,4 0,42 0,46 0,49 0,53 0,6
Bosques
Plano 0-2% 0,22 0,25 0,28 0,31 0,35 0,39 0,48 Promedio 2-7% 0,31 0,34 0,36 0,4 0,43 0,47 0,56 Pendiente superior a 7% 0,35 0,39 0,41 0,45 0,48 0,52 0,58
11
Tabla 1.5: Coeficientes de escorrentía promedio para áreas urbanas. Para 5 y 10 años de periodo de retorno.
Fuente: Reglamento Nacional de Edificaciones [6]
Características de la superficie Coeficiente de
escorrentía
Calles Pavimento asfáltico 0,70 A 0,95 Pavimento de concreto 0,80 A 0,95 Pavimento de adoquines 0,70 A 0,85 Veredas 0,70 A 0,85 Techos y azoteas 0,75 A 0,95 Césped, suelo arenoso Plano (0-2% pendiente 0,05 A 0,10 Promedio (2-7%) pendiente 0,10 A 0,15
Pronunciado (>7%) pendiente 0,15 A 0,20
Césped, suelo arcilloso Plano (0-2% pendiente 0,13 A 0,17 Promedio (2-7%) pendiente 0,18 A 0,22
Pronunciado (>7%) pendiente 0,25 A 0,35
Praderas 0,20 1.7.2. Determinación del área drenada Debe determinarse el tamaño y la forma de la cuenca y sub cuenca bajo consideración, utilizando mapas topográficos actualizados. Se trazan líneas a partir del punto “p” hacia ambos extremos de la cuenca, en dirección perpendicular a las curvas de nivel tal como se muestra en las figuras 1.3. Estas líneas definen los límites de las cuencas. Los intervalos entre las curvas de nivel deben ser lo suficiente para poder distinguir la dirección del flujo superficial.
Figura 1.3: Delimitación de una cuenca hidrográfica. Fuente: INRENA [7]
12
Deben medirse el área de drenaje que contribuye al sistema que se esta diseñando, y las sub áreas de drenaje que contribuyen a cada uno de los puntos de ingreso a los ductos y canalizaciones del sistema de drenaje. El esquema de la divisoria de drenaje debe seguir las fronteras reales de la cuenca, y de ninguna manera las fronteras comerciales de los terrenos que se utilizan en el diseño de los alcantarillados de desagües. Al trazar la divisoria del drenaje deberán atenderse la influencia de las pendientes de los pavimentos, la localización de los conductos subterráneos y parques pavimentados y no pavimentados, la calidad de pastos, césped y demás características introducidas por la urbanización. 1.7.3. El tiempo de concentración (tc) El tiempo de concentración del área que se drena hasta un punto de interés en el sistema de drenaje, es el mayor tiempo de concentración entre todas las diferentes rutas que puedan tomar los diversos flujos que llegan a dicho punto. [3] Para el caso de escurrimiento superficial (sin canales y ductos), se obtiene mediante la ecuación. [3]
76.0
41
3.0
s
Ltc (F 1.8)
Donde tc = El tiempo de concentración, (minutos). L = Longitud de la cuenca en su vertiente principal, (Km). s = Pendiente promedio de la cuenca, a lo largo de su vertiente principal, (adimensional). 1.8. Determinación de caudales. Si consideramos la figura 1.4 y pretendemos encontrar el gasto que llega al punto "a", bajo la lluvia máxima que se presenta con una frecuencia de 5 años, apreciaremos lo siguiente:
Figura 1.4: Determinación de caudales. Fuente: Archivo personal.
13
Durante los primeros minutos de la lluvia, la intensidad de ésta es muy alta, pero como el tiempo es corto, no se ha alcanzado a drenar toda la cuenca, por lo que el gasto que pasa por el punto “a” no es muy grande. A medida que transcurre el tiempo, la cuenca comienza a aportar más agua por efecto de que es mayor el área que se drena, pero por otro lado la intensidad de la lluvia va disminuyendo poco a poco. Si graficamos el gasto que pasa por el punto “a” en función del tiempo de duración de la lluvia, obtendremos una figura de la siguiente naturaleza:
Figura 1.5: Gasto en función del tiempo de duración de la lluvia. Fuente: Archivo personal.
El tiempo T1 corresponde al gasto máximo, y es el tiempo mínimo en el cual se drena toda la cuenca. Este valor coincide con el tiempo de concentración tc. Por lo tanto, el tiempo de concentración de la lluvia tc es el valor que se emplea como “t” en las ecuaciones F 1.3, F 1.4, F 1.5, F 1.6 y F 1.7, para la obtención de la intensidad promedio para de la lluvia de máxima intensidad. El valor numérico del gasto se determina mediante el método racional:
AICKQ (F 1.9) Donde: Q = caudal máximo en litros por segundo. C = Coeficiente de escorrentía. I = Intensidad de la lluvia en cm/hr. A = Hectáreas drenadas. K = Coeficiente de unidades. Si empleamos un sistema homogéneo de unidades (m.k.s.) el valor K debe ser igual a 1.00, pero en nuestro caso, donde usamos un sistema híbrido, tenemos el valor de K = 27.78 para hacer compatibles las unidades. La ecuación del caudal queda como:
AICQ 78.27 (F 1.10)
Gasto
Tiempo
Q máx.
14
Donde: Q = caudal máximo en metros cúbicos por segundo. C = Coeficiente de escorrentía. I = Intensidad de la lluvia en mm/h. A = Kilómetros cuadrados drenantes. El coeficiente de escurrimiento C lo obtenemos de las tablas 1.3, 1.4 y 1.5 presentadas. Para obtener el valor de la intensidad de la lluvia es necesario primero, determinar el tiempo de concentración tc, según la ecuación F 1.8. Luego, igualando ese valor con el del tiempo de duración de la lluvia (t = tc) lo aplicamos en alguna de las ecuaciones de la F 1.3 a la F 1.7 según el tiempo de retorno para el cual se esta trabajando. 1.9. Planificación y ciclo de desastres. El ciclo de desastres identifica las siguientes etapas: prevención, mitigación, preparación, alerta, evento, respuesta, rehabilitación y reconstrucción. Para responder adecuadamente a los efectos del Fenómeno El Niño debe buscarse una eficiente gestión de riesgos, que significa un conjunto integrado e interrelacionado de cinco actividades fundamentales: [8]
a) Prevenir: evitar la ocurrencia de riesgos b) Mitigar: reducir el impacto de las amenazas existentes c) Preparación: anticipar medidas para actuar antes de la ocurrencia de un evento, y
considera la alerta temprana, que debe informar en forma oportuna y objetiva la ocurrencia de un evento
d) Respuesta inmediata: disminuir daños después de ocurrido un evento e) Rehabilitación y reconstrucción: reducir vulnerabilidades y generar actividades
en una perspectiva de permanencia en el tiempo. (Ver Figura 1.6). Los planes de desarrollo estratégicos deben incluir la prevención y deben tener clara la estrategia de reducción de riesgos. En el plan de contingencia lo que identificamos son posibles riesgos que pueden ocurrir cuando se está implementando el plan de desarrollo. En el plan de desarrollo no decimos qué hacemos cuando ese riesgos se activa o está a punto de activarse, en el plan de desarrollo sólo decimos que hacemos para prevenir que el riesgo no ocurra (prevenir es hacer acciones a largo plazo y prevenir es desarrollo). Por tanto, el documento donde decimos como actuar cuando se activa o esta a punto de activarse un escenario de riesgo es en el plan de contingencia. La contingencia es la acción que se realiza cuando no ocurre lo planeado en el Plan de Desarrollo porque se activa un factor perturbador. El Plan de Contingencia debe ayudarnos a mejorar la capacidad de estar preparados ante la activación de escenarios no deseados en el desarrollo. Y la contingencia debe desarrollar actividades tanto de mitigación de preparación y de respuesta.
15
Figura 1.6: Gestión de riesgos ante un evento El Niño. Fuente: Alberto Aquino [8]
Por lo tanto se recomienda que toda institución pública o privada posea un plan de desarrollo estratégico y debe tener como herramienta complementaria un plan de contingencia que ayude a gestionar la manera de actuar cuando se activan los escenarios de riesgos. [8]
16
Capítulo 2
Antecedentes de la zona de estudio.
2.1. Ubicación de la zona de estudio La región de Piura, se encuentra ubicada aproximadamente entre los paralelos 3 y 6 grados sur, es un franja donde los litorales y los andes se ensanchan hasta unos 250 Km. y la costa llega a la punta mas occidental de todo Sudamérica, Punta Pariñas, cuyas coordenadas geográficas son 04°40′45″S 81°19′35″W; internándose de esta manera en la circulación de vientos anticiclónicos del pacifico sur. [2] Es también el punto donde los vientos y corrientes marinas terminan de bordear el continente para separarse de el. Dentro de la ciudad de Piura encontramos que una de las vías de evacuación principales es la vía de evacuación Sullana. Dicha vía recorre la Av. Los Cocos, cruza el parque Infantil Miguel Cortes y llega a la Av. Sullana. Su principal función es conducir las aguas pluviales de las sub cuencas: Angamos, San Felipe, Santa Isabel, Solgas, Sullana y UDEP, según refiere el estudio “Proyecto Integral de Aguas Pluviales de la Ciudades Piura y Castilla”, realizado por el instituto de Hidrología, Hidráulica e Ingeniería Sanitaria de la Universidad de Piura, en 1994 [9]. Otra función importante es la que corresponde al aspecto vial conduciendo el flujo vehicular, evitando congestionamientos. En la figura 2.1 se muestra la ubicación del dren estudiado, y en la figura 2.2 se ubica la cuenca drenante dentro de la ciudad de Piura.
17
Figura 2.1: Ubicación del tramo Los Cocos del Dren Sullana. Fuente: Google Earth 2006
2.2. Performance durante eventos lluviosos anteriores Durante el fenómeno El Niño, el ecosistema de la costa norte del Perú sufre alteraciones importantes por causa de las abundantes lluvias que se producen. Esto muestra claramente como los fenómenos meteorológicos y climáticos influyen no solo en el habitad de las especies biológicas, si no también en las actividades productivas (industria, pesquería, agricultura, etc.) y en la infraestructura. Normalmente Piura es una zona de completa aridez comparada con la costa más al norte (Región Tumbes). Cuando aparece el fenómeno El Niño, la precipitación pluvial que es abundante tiene valores extremos en esta zona, y debido a experiencias recientes como las vividas en los años 1983, 1992, 1998; se puede deducir la magnitud de los daños que ocasionan las intensas lluvias en terrenos de baja pendiente. Gran parte de los problemas que tiene la población, se debe a la carencia de un sistema eficiente de drenaje pluvial, lo que provoca la paralización de las actividades económicas propias de la región, destrucción de viviendas, pavimentos, y una serie de enfermedades que se originan debido al estancamiento de aguas y la proliferación de insectos.
18
Figura 2.2. Ubicación de la cuenca, dentro de la ciudad de Piura.
Fuente: Dirección de estudios y proyectos CTAR-Piura.
19
En la actualidad aun están presentes las consecuencias negativas del último fenómeno El Niño ocurrido en 1998, como se puede observar en los pavimentos destruidos, tierras de cultivo estériles, viviendas en ruina, etc. En la fig 2.3 encontramos pavimentos destruidos como consecuencia del empozamiento de agua de lluvia.
Figura 2.3. Pavimento deteriorado, consecuencia del evento El Niño 1998. Cuenca ciega Urb. Santa Ana – Monterrico (2007)
Fuente: Archivo personal La experiencia vivida en fenómenos El Niño anteriores demuestra que al no existir planes de contingencia a nivel de los diversos sectores, los impactos del Fenómeno El Niño han afectado fuertemente los bienes y servicios de las poblaciones de la región, muchas veces aún existiendo recursos para prevenir o mitigar tales efectos. Una de las cuencas más importantes de la ciudad de Piura, es aquella que drena en su tramo final por la Av. Sullana en dirección Norte-Sur hacia la laguna Coscomba y finalmente al dren Sechura. Este dren presenta serios problemas de anegamiento por lo escaso de su pendiente y la presencia de estrangulamientos al flujo a lo largo de su recorrido. Hasta antes del año 1998, el problema más saltante en esta zona era el aniego producido al llegar las aguas al parque Miguel Cortes, debajo del cual se ubicaba un canal que presentaba las siguientes desventajas:
1. Entrada excéntrica del flujo 2. Imposibilidad de limpieza por arrastre hidráulico debido a la discontinuidad y
escasez de lluvia, y a la suave pendiente que determina bajas velocidades y dificultaba la limpieza mecánica de basura y sedimentos por la altura de la caja.
3. Perdida de carga a la salida del canal en la Av. Huancavelica por cambio de dirección del flujo (90º a la izquierda).
20
Actualmente este dren pluvial atraviesa las principales avenidas de la ciudad, como Sánchez Cerro, Grau, Bolognesi y Circunvalación, creando problemas al tráfico vehicular y peatonal. Uno de los puntos críticos es justamente la intersección Av. Los Cocos-Av. Grau, por tratarse de una de las principales entradas al centro de la cuidad, de este modo encontramos también otros puntos críticos como son la intersección de Jr. Huancavelica y calle Los Tamarindos y la intersección Av. Sullana y Jr. Ayacucho. Estos tres puntos críticos serán objeto de estudio en la tesis y se muestra su ubicación geográfica en la Figura 2.4.
Figura 2.4: Ubicación de los tres puntos o secciones a estudiar en el dren Sullana. Fuente: Google Earth 2006
2.3. Descripción del problema a resolver: evaluación de la capacidad de drenaje. EL problema principal del dren Sullana es la baja pendiente longitudinal que presenta entre las intersecciones de las calles Jr. Cushing – Av. Los Cocos y Jr. Ayacucho – Av. Sullana, la misma que se presenta con un 1.44 0/00. Esta pendiente esta por debajo del valor de pendiente mínima recomendado para estructuras de este tipo (4 0/00), la topografía de la zona impide conseguir mayores valores para esta pendiente, por lo tanto los valores de tirantes resultantes son relativamente elevados. [2] El caudal de diseño estimado para esta cuenca que drena a la Av. Sullana, para un periodo de retorno de 25 años es de 2.5 m3/s. Por una relación de áreas, se espera tener en la Av. Los Cocos, aproximadamente un caudal de 1.8 m3/s. [2]
21
Según información del Gobierno Regional de Piura, es posible que en situación de emergencia se trasvase mediante bombeo, las aguas de la cuenca ciega de Solgas (Av. Vice, tramo entre la Av. Panamericana y Av. Sánchez Cerro) al dren Sullana. En el caso poco probable en que el caudal punta de la cuenca Solgas sea bombeado al dren Sullana, y este coincida en el tiempo con el caudal punta del dren Los Cocos, se alcanzaría un caudal máximo de 2.25 m3/s. [2] A lo largo de su recorrido el dren toma el ancho que le otorgan las veredas y sardineles de las calles por donde pasa el flujo de agua. La sección transversal fue diseñada con una pendiente de 1.25 % en dirección de las veredas hacia el centro de la calle, también conocida como sección tipo V en el fondo. Con este tipo de sección se facilita el cruce tipo badén que se tiene en la intersección con la Av. Grau, antes del ingreso al Parque Infantil, disminuyendo de este modo el ancho de inundación en dicha avenida. 2.3.1. Sección 1: Cruce Av. Los Cocos – Av. Grau Antes de los trabajos de prevención realizados el año 1998 se tenia en la Av. Grau una longitud de inundación de 70 m para un caudal máximo de 1.8 m3/s. Por razones de orden hidráulico, de tráfico y hasta psicológicas para los transeúntes y choferes, se disminuyó esta longitud anegada con la construcción de la vía canal que encontramos actualmente, cuya rasante en la Av. Grau esta 13 cm. debajo de la de aquel entonces. Con este cambio se logro disminuir la longitud de inundación a 50 m La Figura 2.5 muestra el estado actual de esta intersección, y en la figura 2.6 podemos ver el cruce del dren por el Parque Miguel Cortez.
Figura 2.5: Estado actual de la intersección Av. Grau y Av. Los Cocos. Fuente: Archivo personal (2007)
22
En los planos adjuntos, plano Nº 01: “Intersección Av. Grau y Av. Los Cocos”, y plano Nº 02: “Perfil longitudinal intersección Av. Grau y Av. Los Cocos”, encontramos detalles de la topografía actual de la zona, así como también detalles de secciones a lo largo del dren y una proyección isométrica que nos ayuda a entender las pendientes en este cruce.
Figura 2.6. Cruce del dren por el Parque Infantil Miguel Cortez. Fuente: Archivo personal (2007)
El plano Nº 03: “Cruce Parque Infantil Miguel Cortez” encontramos los detalles geométricos de la zona indicada en el nombre, los mismos que nos permitirán establecer el comportamiento del flujo de agua durante una inundación. 2.3.2. Sección 2: Cruce Jr. Huancavelica – Calle Los Tamarindos Esta zona también se convierte en un punto crítico dado que es un punto vulnerable de inundación durante un evento El Niño, no solo por su cota baja, si no también porque en ese punto el flujo tiene un cambio de dirección de 90º. Esto se puede notar claramente en las figuras 2.7 y 2.8. En el plano adjunto “Intersección Jr. Huancavelica y calle Los Tamarindos”, Plano Nº 04, encontramos detalles de la topografía actual de la zona, así mismo también una proyección isométrica que nos ayuda a entender las pendientes en este cruce.
23
Figura 2.7. Intersección Jr. Huancavelica y calle Los Tamarindos. Fuente: Archivo personal (2007)
Figura 2.8. Cambio de 90° en el sentido de la dirección del flujo. Fuente: Archivo personal (2007)
2.3.3. Sección 3: Cruce Av. Sullana – Jr. Ayacucho La avenida Sullana, otra importante vía de la ciudad, une la zona comercial con los extremos norte y sur de Piura, por este motivo la interrupción del tráfico vehicular por ella, genera malestar, impidiendo así el correcto desenvolvimiento de las actividades de los Piuranos. Ver figuras 2.9 y 2.10
24
Figura 2.9: Av. Sullana, tramo entre las avenidas Bolognesi y Grau. Fuente: Archivo personal (2007)
Figura 2.10: Intersección Av. Sullana y Jr. Ayacucho. Fuente: Archivo personal (2007)
En el plano adjunto “Intersección Av. Sullana y Jr. Ayacucho”, Plano Nº 05, encontramos detalles de la topografía actual de la zona, así mismo también una proyección isométrica que nos ayuda a entender las pendientes en este cruce.
25
2.4. Trabajos de prevención realizados. Entre los trabajos de prevención ante eventos El Niño, siempre se ha tenido en cuenta el tramo Los Cocos del dren Sullana, buscando maximizar en lo posible su baja pendiente dada por la topografía natural de la zona, pero en realidad es muy poco lo que se puede ganar en términos de capacidad hidráulica con rangos de pendiente tan pequeños. Inicialmente se analizo la posibilidad de tener un trazo directo entre las intersecciones Grau-Los Cocos y Sullana-Huancavelica, atravesando en forma diagonal el Parque Infantil. Con este trazo se evitaría la curva de 90º a la salida del Parque infantil, en la calle Huancavelica, pero la desventaja radicaba en que al tener una menor longitud se tenia que aumentar la pendiente, sin embargo el decremento en el tirante de agua no era significativo dadas las importantes obras que deberían realizarse. EL CTAR Piura, en sus obras de prevención del año 1997, hizo un análisis del tramo en cuestión, obteniendo como resultado que el desnivel existente en los 798 m entre las intersecciones Jr. Cushing – Av. Los Cocos y calle Tumbes – Av. Sullana, es de 1.146 m. Esto hizo posible obtener una pendiente uniforme P = 0.001436 = 1.44 0/00. Esta es la pendiente longitudinal que actualmente proyecta la rasante de la vía canal, y con la cual se logro bajar el ancho de inundación en la Av. Grau de 70m a 45m. Ver figuras 2.11 y 2.12. Según la información topográfica obtenida del Gobierno Regional, las progresivas de los puntos más importantes en el tramo de estudio son las que se detallan en la tabla 2.1
Tabla 2.1. Progresivas del tramo Los Cocos, Dren Sullana. Fuente: B y LL SRL [2]
Punto/Intersección Progresiva Jr. Cushing 1+400.00 Eje Av. Grau 1+589.00 Inicio de curva 1+641.50 Fin de curva 1+684.50 Jr. Los Tamarindos 1+691.30 Sullana-Huancavelica 1+758.80 Jr. Ayacucho 1+839.30
Entre las progresivas 1+641.5 y 1+684.5 se realizo un trazo curvo de radio de 27.5 m al eje central, el cual permite tener perdidas energéticas mínimas pudiendo así despreciar el efecto de remanso aguas arriba, en la intersección con la Av. Grau.
26
Figura 2.11. Inundación durante evento El Niño 1998. Fuente: Archivo diario El Tiempo [16]
Figura 2.12. Inundación durante evento El Niño 1998. Fuente: Archivo diario El Tiempo [16]
27
Capítulo 3
Teoría de la confiabilidad.
3.1. Antecedentes La palabra confiabilidad designa la probabilidad de que un sistema cumpla satisfactoriamente con la función para la que fue diseñado, durante determinado período y en condiciones especificadas de operación. Así un evento que interrumpa ese funcionamiento se denomina falla. El desarrollo de las concepciones y técnicas para el análisis de confiabilidad de componentes, equipos y sistemas ha estado asociado al desarrollo de tecnologías complejas y de alto riesgo, tales como la aeronáutica, militar y nuclear. Las primeras preocupaciones surgieron en el sector aeronáutico. Durante la guerra de Corea el Departamento de Defensa de los Estados Unidos realizó estudios de confiabilidad de equipos electrónicos militares, cuyos fallos estaban ocasionando graves pérdidas económicas y disminución de la efectividad militar. Debido a esto, la relación entre confiabilidad, costos y mantenimiento adquirió gran importancia. Desde entonces, las compras de equipos electrónicos por las fuerzas armadas de los Estados Unidos fueron reglamentadas según especificaciones de confiabilidad de los equipos.
En la década de 1950 comenzó el desarrollo de la industria nuclear, y los conceptos relacionados con la confiabilidad fueron usados de forma creciente en el diseño de las plantas nucleares y de sus sistemas de seguridad. Hasta principios de los años 60’s los estudios teóricos y prácticos sobre confiabilidad eran realizados fundamentalmente en los Estados Unidos y la Unión Soviética. En esta década los estudios se extienden hacia otros países y también hacia otras tecnologías. Además, tiene lugar un gran desarrollo de los fundamentos y de los conceptos teóricos relacionados con la confiabilidad, y se produce la consolidación de la Teoría de la
28
Confiabilidad. En esta época se expone por primera vez una teoría matemática de la confiabilidad (Barlow and Proschan (1964, 1975) y Gnedenko et al. (1965)). El campo de aplicación de la Teoría de la Confiabilidad se amplía constantemente. Todos los sistemas de ingeniería, simples y complejos, pueden beneficiarse de la aplicación integrada de los conceptos de esta teoría en sus fases de planeación, diseño y operación. Un aumento de la confiabilidad conlleva, en general, el aumento a corto plazo de los costos. Pero este aumento de la confiabilidad puede revertirse en ganancia en un plazo mayor, y puede significar, por otra parte, una disminución de riesgos para la salud y la vida de las personas, y para el medio ambiente. Ahora, el aumento de los costos debe compensarse con la disminución del riesgo, es decir, se debe establecer una adecuada relación entre el costo y el beneficio que se obtendrá, con el fin de no exagerar ni escatimar las provisiones de seguridad. 3.2. Definición. La teoría de la confiabilidad tiene sus cimientos en análisis meramente estadísticos y en leyes probabilísticas de fallas pues no existe un modelo determinista que prediga el tiempo en el cual un sistema falla. Es posible, sin embargo, aplicar un tratamiento estadístico que modele en forma realista el estudio de la confiabilidad de componentes o dispositivos que en condiciones de montaje y uso adecuado se encuentran en funcionamiento un tiempo determinado. El tiempo para que ocurra la falla o duración, T, puede considerarse estadísticamente como la variable aleatoria continua con una función de distribución probabilística f. Se define la confiabilidad de un componente o sistema, R(T), a la probabilidad de que dicho componente no falle durante el intervalo [0,T] o lo que es lo mismo a la probabilidad de que falle en un tiempo mayor que T. Siendo R(T) = P(t>T) y T la duración a la cual se quiere evaluar la confiabilidad. Si f(t) es la función de densidad de probabilidad (fdp), la confiabilidad puede expresarse como:
T
dttfTR )()( F(3.1)
En la figura 3.1 esta representada la confiabilidad de la función de densidad de probabilidad
Figura 3.1: Confiabilidad de la función de densidad de probabilidad. Fuente: Archivo personal
En términos de la función distribución acumulada (fda) de f(t), F(t), la confiabilidad también se puede definir como:
29
TFTtPtR 11 F(3.2)
Figura 3.2: Relación entre confiabilidad R(T) y probabilidad de falla. Fuente: Archivo personal
La tasa de falla o función de riesgo Z es también un concepto muy usado en la teoría de la confiabilidad y representa la proporción de sistemas que no fallan entre t y t + Δt de aquellos que aún funcionaban en el instante t. Su valor se puede calcular a partir de la siguiente expresión que determina unívocamente la función de densidad de probabilidad (fdp) denominada f(t):
tR
tftZ F(3.3)
La elección de un modelo que represente los datos de fallas lo más fehacientemente posible, restringe la posibilidad de elección de cualquier fdp para T, es decir que el modelo matemático para la descripción de los fenómenos observables no es arbitrario, si no que sigue una distribución acorde en los datos de falla. 3.3. Diseño basado en performance y función de performance. El objetivo en el diseño de cualquier sistema de ingeniería es reunir criterios de performance especificados y lograrlo con un nivel deseado de confianza o confiabilidad para la esperada vida útil del sistema. Los criterios de performance están asociados con diferentes situaciones de diseño, o estados limites, los cuales son usualmente considerados por el ingeniero en el proceso de diseño: por ejemplo, limites de serviciabilidad como distancias de borde libre, en diques, producidas durante grandes avenidas y que son menores a las diseñadas, o limites de fallas de capacidad producidas por caudales que superan la capacidad de un dren urbano. El problema así formulado, es conocido como “diseño basado en performance”.
30
La solución del problema del diseño basado en performance depende en la cuantificación de la performance para cada estado límite y esto, a su vez, requiere de la disponibilidad de modelos de cálculo. Por ejemplo, la determinación de los caudales de escorrentía en una sección de un dren requiere un modelo realístico para el cálculo del caudal.
Figura 3.3: Modelo de cálculo para caudal de escorrentía. Fuente: Archivo personal
En general, el comportamiento representado por un modelo de cálculo envolverá varias variables, cada una con un diferente grado de incertidumbre. Algunas de estas variables pueden ser conocidas con buena certeza (por ejemplo, las dimensiones de la sección de un canal), mientras otras pueden ser muy inciertas, o aleatorias, como las intensidades de lluvias, la rugosidad del fondo de un río o la distribución granulométrica del lecho de un rió para el calculo de la erosión en el pilar de un puente. Dada la incertidumbre de los datos, el resultado calculado de la performance tendrá también un nivel de incertidumbre y, por lo tanto, habrá siempre la posibilidad que la performance real no cumpla con el criterio de aceptación. El diseño entonces debe ser ajustado para satisfacer el criterio con “probabilidades tolerables de no-performance”. Estas probabilidades pueden también ser llamadas “probabilidades de falla objetivo”, a pesar que en general ellas pueden referirse a estados limites que no involucran falla o colapso. El complemento de la probabilidad de no-performance es la “confiabilidad” del diseño. Se debe enfatizar que la confiabilidad estimada corresponde al modelo de cálculo usado, y es importante, por lo tanto, que el modelo represente la realidad tan cerca como sea posible. En cualquier caso, una variable aleatoria adicional asociada con un “error de modelación” debe siempre ser usada. En general, la performance de un sistema de ingeniería puede ser descrita por una función de estado límite o de performance G(x) , de la forma siguiente:
),(),()( ddcc dxDdxCxG F(3.4)
G(x) es una función de las variables x que intervienen en el problema, y siempre puede ser escrita como la diferencia entre dos funciones: una capacidad C y una demanda D. Las variables pueden ser divididas en dos grupos: uno, (xc, dc ), relacionado con la capacidad C, y una segunda, (xd , dd) , asociada con la demanda D. Los vectores xc , xd
31
incluyen todas aquellas variables que son aleatorias o inciertas, mientras que los vectores dc y dd incluyen todas aquellas cantidades que son determinísticas o conocidas con suficiente certeza. Por ejemplo el coeficiente de rugosidad de Manning influye en la capacidad de una sección de un dren pluvial y formará parte de xc , mientras que el coeficiente de escorrentía “C” afectará la magnitud del caudal en la misma sección del dren y formará parte de xd . Por otro lado, las dimensiones de la sección del dren formarán parte de dc, mientras que el área de una cuenca será incluida en dd. Cuando la función de performance se escribe en la forma mostrada en la F(3.4), la no-performance corresponderá a situaciones donde las variables se combinan para tener D > C, o G < 0. Así, estimar la probabilidad de no-performance es equivalente a estimar la probabilidad que el evento resulte en G < 0. Esta será la “probabilidad de falla”, Pf, y la confiabilidad será el complemento, 1.0 – Pf . A continuación se presenta un problema donde se analiza el gálibo en puentes:
Figura 3.4: Modelo para el análisis del gálibo de un puente. Fuente: Archivo personal
Capacidad (C):
ARsn
Q 32
211
Variables:
Aleatorias: n,s. Determinísticas: A,R.
Demanda (D):
Qd: Obtenido de una data Función de distribución acumulada ajustada:
32
Figura 3.5: Distribución de máximos anuales.
Fuente: Archivo personal Variable aleatoria: Q. Función de Performance G(X):
G(x) = C-D = Q-Qd Prob. De falla:
Pf = P(C<D) = P(Q<Qd) = P(Q-Qd<0) Confiabilidad del sistema:
R = 1-Pf = 1-P(Q<Qd) El cálculo de la confiabilidad requiere información estadística sobre la variabilidad de las variables aleatorias. Por ejemplo, la intensidad de una lluvia variará a lo largo del año, y esta variabilidad puede ser obtenida a través de mediciones en estaciones pluviales y representada por distribuciones estadísticas. En un modelo de cálculo de capacidad más sofisticado, las estadísticas para el coeficiente de Manning pueden ser derivadas a partir de ensayos de laboratorio en superficies de similares características, y los ensayos realizados proveerán la información requerida. Algunas variables pueden tener mas influencia que otras y, por lo tanto, requerirán una descripción estadística mas precisa. Algunas variables de la demanda dependerán de datos disponibles, por ejemplo, distribución de caudales, espesores de capas de nieve, milímetros de precipitación o intensidades sísmicas históricas. Por otro lado, todas aquellas variables asociadas con la capacidad son dependientes del caso en estudio. En este sentido, por ejemplo, desde que las características del coeficiente de Manning tienden a ser generalmente más variables que las de la sección transversal del dren, la teoría de confiabilidad juega un papel relativamente más importante en la hidrología. Por supuesto, pueden haber algunas variables para las cuales no existen datos o hay muy poca información disponible. En este caso, las estimaciones subjetivas de la variabilidad pueden ser introducidas con el fin de estudiar la importancia de tales asumidos en la confiabilidad global del diseño. Si una variable particular se encuentra que es muy importante, pero falta información detallada, se debe hacer un mayor esfuerzo para obtener mas datos con el fin de evitar valores poco confiables en la estimación de la confiabilidad.
33
La confiabilidad, en el contexto del diseño basado en performance, ofrece muchas ventajas no adecuadamente tratadas por los métodos de cálculo más tradicionales y determinísticos. La confiabilidad calculada de un estado límite dado disminuirá si la información es incompleta o la variabilidad es alta. Por el contrario, mejores resultados se obtienen con una mayor información sobre las variables, con una mejor modelación numérica del estado limite, o mejores procedimientos para el control de calidad. En este sentido, estos métodos probabilísticos facilitan la innovación en la fabricación y en las aplicaciones ingenieriles. El diseño basado en performance esta íntimamente ligado al cálculo de la confiabilidad y al reconocimiento de imprecisiones en el proceso de diseño. Las herramientas matemáticas requeridas son proveídas por la teoría de probabilidades. 3.4. Índice de confiabilidad La mayoría de los problemas en ingeniería se refieren a la interacción de variables, del resultado o de la respuesta a esa interacción y, finalmente, de la verificación que los resultados no violan los requerimientos de diseño. Así, en un problema de capacidad hidráulica de una sección de un canal, las variables serían:
1) Las dimensiones de la sección del canal; 2) La rugosidad del fondo del canal; y 3) La pendiente del fondo en la sección de análisis.
Estas variables actuarán recíprocamente dentro de un modelo, basado en hipótesis de capacidad hidráulica, flujo unidimensional, que permitirán el cálculo de una respuesta (por ejemplo, el tirante de agua en la sección). En el proceso de diseño, éste tirante calculado será comparado con un valor admisible para determinar la aceptabilidad del diseño. En realidad, la mayoría si no todas de las variables no se conocen exactamente. Es decir, las variables son inciertas o no deterministas. Por ejemplo, la resistencia real de una viga de madera no se sabe (lo que se sabe son las estadísticas de muestras de vigas similares probadas en el laboratorio). Similarmente, las cargas aplicadas se saben solamente en forma estadística (por ejemplo, una estimación de qué cargas máximas se pudieran esperar en un período de un año). Así, el ingeniero tiene que tratar la incertidumbre en las variables del problema, y entender la incertidumbre asociada a las respuestas que se obtienen. La Teoría de la Confiabilidad procura cuantificar la incertidumbre, usando la teoría de la probabilidad, e introduciendo conceptos por medio de los cuales los diseños pueden ser logrados con una probabilidad tolerable de falla, o riesgo que el diseño no tenga la performance esperada. Esto es una clara diferencia con los conceptos tradicionales de, por ejemplo, diseñar para evitar la falla. El uso de métodos probabilísticos reconoce, por defecto, que las fallas no pueden ser evitadas, pero que el ingeniero puede reducir al mínimo el número previsto de fallas tal que pueda lograr un diseño dentro de un nivel tolerado por demandas económicas y otras necesidades de la sociedad.
34
3.5. Métodos para calcular la probabilidad de falla. Hay varios métodos para calcular la probabilidad de la falla o de no-performance. El método más básico y más directo es el de la simulación por computadora (Montecarlo), mientras que quizás los más eficientes son los métodos aproximados basados en el cálculo del índice de confiabilidad (procedimientos FORM y SORM). Hay también métodos para una simulación más eficiente, llamados Muestreo de Importancia (Importante Sampling) o de Muestreo Adaptable (Adaptive Sampling). Además, todos los métodos pueden ser implementados utilizando ya sea la función de performance real G(x) o una aproximada superficie de ajuste G(x). Esta superficie ajustada se llama superficie de respuesta del problema. Todos estos métodos computacionales han sido implementados en software ahora disponible. Aunque la mayoría de estas aplicaciones se han desarrollado pensando en análisis de confiabilidad estructural, la teoría de la confiabilidad en la cual se han basado es completamente general y, por lo tanto, pueden ser utilizadas para el análisis de cualquier otro tipo de sistema de ingeniería. Todos incorporan los métodos discutidos aquí, y difieren principalmente en la sofisticación así como en la organización de los datos de entrada y salida. Para completar, se incluye aquí solamente una breve descripción de los métodos de cómputo. 3.5.1. Simulación montecarlo Suponga que, usando generadores de números aleatorios apropiados, se crean valores de x como el generado por la ecuación F(3.5).
Rmx F(3.5)
El saber x permite calcular la correspondiente G(x). Si G(x)>0, entonces el criterio de performance se cumple. Por otro lado, si G(x)<0 , la combinación x resulta en falla. Si este calculo se repite N veces, y Nf es el numero de eventos que resultaron en falla, la probabilidad de falla puede ser aproximada por la relación
N
NP
f
f F(3.6)
El resultado será diferente si el proceso se repite para otra muestra de N selecciones. La variabilidad en los resultados depende de N, disminuyendo mientras que N aumenta, y la estimación convergerá a la probabilidad exacta si N llega a ser grande. Ésta es una ventaja de este procedimiento de simulación. Sin embargo, si el sistema analizado tiene una baja probabilidad de falla, por ejemplo, 10-6, sería necesario realizar, en promedio, N = 106 repeticiones para esperar encontrar un caso de falla. Puesto que éste es el número de veces que la función G(x) debe ser evaluada, el procedimiento podría tomar mucho tiempo, particularmente cuando esta evaluación requiere el funcionamiento de un programa adicional para calcular la capacidad o la demanda. En una simulación estándar de Montecarlo, los vectores x se eligen aleatoriamente dentro de todo su dominio. Para mejorar la eficiencia de la simulación, se han desarrollado
35
técnicas que permiten una estimación de la probabilidad con un número reducido de repeticiones. Estas técnicas, bajo nombres de Muestreo de Importancia (Importance Sampling) o de Muestreo Adaptivo (Adaptive Sampling), seleccionan vectores x solamente dentro de las regiones de la importancia, dentro de las cuales se encuentran las combinaciones más probables de producir falla. 3.5.2. Métodos de confiabilidad de primer y segundo orden (FORM Y SORM) Con la finalidad de tener una alternativa a la simulación de Montecarlo, se han desarrollado métodos aproximados muy eficientes conocidos como FORM o SORM, métodos de Confiabilidad de Primer y Segundo Orden, respectivamente. Con la finalidad de entender las bases de FORM, podemos tratar un problema simple donde
21)( XXxG F(3.7)
con las variables X siendo Normales y no correlacionadas. Además, notar que la función de performance es lineal. Si expresamos las variables X en termino de sus promedios, desviaciones estándar y las variables Normales Estándar x, siguiendo la Ecuación F(3.5), podemos escribir
221121)( xxXXxG F(3.8) Por lo tanto, la falla o no-performance ocurrirá cuando G(x) < 0, o cuando
2112212 //)( xXXx F(3.9)
x1
x2
y1
y2
G > 0
G < 0 G = 0
o
P
Figura 3.6: Superficie de Falla y definición de índice de Confiabilidad, G = X1 – X2 Fuente: Ricardo Foschi [10]
La Figura 3.6 muestra el plano ( x1 , x2 ) con la respectiva región de falla G<0, definida por la ecuación F(3.9), y la región de no-falla, G>0. Se ve que la superficie de falla G=0 es una línea recta.
36
Una caracterización mas simple de la región de falla puede ser obtenida rotando el eje de coordenadas, de ( x1 , x2 ) a ( y1 , y2 ), de allí entonces G<0 corresponde a
2y siFalla F(3.10)
Se puede mostrar que, dado que las variables x se asumieron como Normales Estándar no correlacionadas, las variables y también resultan ser Normales Estándar no correlacionadas. Por lo tanto, la probabilidad de no-performance o falla, de acuerdo con la ecuación F(3.10), es la probabilidad que el evento y2 . Esto puede ser obtenido directamente de la función de distribución acumulada de la distribución Normal Estándar, )( fP F(3.11)
La ecuación F(3.11) implica que todo lo que se requiere para calcular la probabilidad de falla es encontrar la distancia entre el origen O y el punto P. Esta es la mínima distancia entre el origen (correspondiente a los valores medios de X1, X2) y la superficie de falla G = 0. Encontrar esta distancia mínima es un problema geométrico, solucionado fácilmente por algoritmos de optimización. La distancia se llama el índice de confiabilidad, y el punto P se llama el punto del diseño. Note que cuanto mayor es el índice de confiabilidad, la zona de falla estará mas alejada del origen o del punto promedio, implicando menores probabilidades de falla. También, se ve fácilmente que, dada la densidad de probabilidad de las variables y, las combinaciones de las variables más probables de conducir a la falla están agrupadas alrededor del punto P. Así, otra manera de llamar al punto P es el punto más probable de falla. Estas conclusiones se pueden generalizar para cualquier otra función G(x). Sin embargo, el resultado de calcular y luego usar la ecuación F(3.11) será exacto solamente si las tres condiciones siguientes se satisfacen: Todas las variables que intervienen son Normales Todas las variables están no-correlacionadas La función G(x) es lineal (de otra forma la ecuación F(3.10) no seria cierta) Con transformaciones apropiadas de variables las primeras dos condiciones pueden ser resueltas siempre. Es decir, las variables no-normales pueden ser normalizadas, y las variables que tengan una estructura correlacionada pueden ser des-correlacionadas. Sin embargo, la linealidad de la función G está relacionada con la esencia del problema y no puede ser eliminada con transformaciones. Así, en general, el usar la ecuación F(3.11) proporcionará solamente una respuesta aproximada, y el error sería dependiente de que tan no-lineal es la función de performance en la cercanía de P. Afortunadamente, para muchos problemas, el error es absolutamente aceptable para las aplicaciones de ingeniería. El método FORM ha sido modificado, y con el, la ecuación F(3.11), si se asume que la superficie de la falla es una función cuadrática, con curvaturas iguales a las de la superficie verdadera en el punto P. El método resultante se llama SORM, o Second Order Reliability Method. En muchos casos, los resultados demuestran una mejora leve sobre los resultados con el método FORM, pero es fácil construir ejemplos donde las respuestas serian más erróneas.
37
La ecuación F(3.11) también puede usarse en general para expresar los resultados en término del índice de confiabilidad o su probabilidad de falla respectiva Pf si ésta ultima ha sido obtenida por simulación. También es interesante notar que, para el simple caso estudiado aquí, existe una ecuación para calcular el índice de confiabilidad. De hecho, a partir de la Figura 3.3 y considerando la pendiente y la intersección con la superficie de falla recta G=0, se puede concluir que
2
22
1
21
XX F(3.12)
este es correcto solo para un problema de dos variables, y cuando estas son normales y no-correlacionadas. También hay una expresión para el índice de confiabilidad si las dos variables son lognormales y con baja variabilidad,
2
22
1
21 loglog
VV
XX
F(3.13)
Donde V1 y V2 son los respectivos coeficientes de variación. Para el caso general de varias variables no-Normales o correlacionadas, no hay expresiones explicitas para el calculo del índice de confiabilidad. En vez de eso, tiene que ser calculado por métodos numéricos. El punto importante aquí es que el procedimiento FORM es bastante rápido y eficiente, puesto que solo requiere el calculo geométrico de . Hasofer y Lind (1974) propusieron un esquema iterativo cuasi-Neutoniano que se utiliza comúnmente en paquetes de la computadora. Considere la Figura 3.7, donde la función G se dibuja en el eje vertical como una función de los componentes del vector x. La superficie de falla G = 0 es entonces la intersección de G con el plano horizontal, y el índice de confiabilidad será la longitud entre el punto O y P, situado a una distancia mínima de O. Empezando por un vector inicial x*, el algoritmo reemplaza la superficie verdadera G por un plano tangente en x*. Este plano intercepta G = 0 con una línea recta, y el algoritmo encuentra el punto P*, a una distancia mínima entre esa intercepción y el origen O. El punto P* es luego utilizado como el nuevo x*, repitiendo el procedimiento hasta la eventual convergencia en P.
7.00
4.50
7.00
4.50
AV. LOS COCOS
PARQUE INFANTIL
13.0
0
AV
. GR
AU
B
PLANTAESC 1/200
SECCION A-A
8.50
1.25% 1.25%
B
AA
C C
SECCION B-B
AV. LOS COCOS
5.35 5.35
AV. GRAU1.25% 1.25%4% 4%
SECCION C-C
9.70
1.25% 1.25%
PROYECCION EN 3DESC H:1/200
V: 1/20
INTERSECCION AV. GRAU - AV. LOS COCOS
JR A
YA
CU
CH
O
PLANTAESC 1/200
PROYECCION EN 3DESC H:1/200
V: 1/20
INTERSECCION AV. SULLANA - JR AYACUCHO
7.70
20.0
0
AV. SULLANA
1.25% 1.25%4% 4%
1.44%
1.25%
1.25%
2.88%
2.12%
26.839
26.895
26.895
27.117
27.54
1.44%
PROYECCION EN 3DESC 1/200
INTERSECCION JR HUANCAVELICA - CALLE LOS TAMARINDOS
9.50
20.0
0
27.533 27.099 26.979JR. HUANCAVELICA
EJE
PR
OLO
NG
AC
ION
A
V. L
OS
CO
CO
S
EJE
LO
S T
AM
AR
IND
OS
27.034
27.641
27.00
JR. H
UANCAVELICA
LOS TAMARIN
DOS
PLANTAESC 1/200
4%AV. GRAU
AV LOS COCOS
7.00
4.50
9.70
8.00
1.44%
AV. SULLANA
JR A
YACUCHO
CRUCE EN PARQUE MIGUEL CORTEZESC 1/500
JR. H
UA
NC
AV
ELI
CA
AV
. GR
AU
AV. LOS COCOS
8.50
4.50
7.00
ENTRADA ABOCINADA TIPO ARCO DE ELIPSE
27.50
27.5
0
PERFIL LONGITUDINAL AV. GRAU - INTERSECCION CON AV. LOS COCOSESC H:1/200
V: 1/20
PROGRESIVA
RASANTE ANTES DE 1998
RASANTE DESPUES DE 1998
0+00
0
0+00
5
27.63
8
27.53
3
0+01
027
.461
0+01
527
.404
0+02
0
0+02
5
0+03
0
0+03
5
0+04
0
0+04
5
0+05
0
0+05
5
0+06
0
0+06
5
0+07
0
0+07
5
0+08
0
27.38
5
27.30
9
27.29
6
27.25
1
27.24
7
27.24
3
27.25
5
27.25
0
27.28
2
27.32
4
27.35
7
27.40
4
27.47
0
27.00
26.00
28.00
EJE L
OS CO
COS
ENTR
ADA A
PARQ
UE
M.CO
RTEZ
B:8.50 mANCHO DE LA AV. LOS COCOS
19.20 m
PAVIMENTO EXISTENTE
CONCRETO
27.36
3
27.09
6
27.14
9
27.36
3
Prog. 1+589.00
PAVIMENTO EXISTENTE
PAVIMENTO EXISTENTE
PARQUE INFANTIL MIGUEL CORTEZ
PARQUE INFANTIL MIGUEL CORTEZProg. 1+684.50
Prog. 1+641.50
Prog. 1+691.30
Prog. 1+839.30
PERFIL LONGITUDINAL AV. GRAU - INTERSECCION CON AV. LOS COCOSESC H:1/200
V: 1/20
PROGRESIVA
RASANTE ANTES DE 1998
RASANTE DESPUES DE 1998
0+00
0
0+00
5
27.6
38
27.5
33
0+01
027
.461
0+01
527
.404
0+02
0
0+02
5
0+03
0
0+03
5
0+04
0
0+04
5
0+05
0
0+05
5
0+06
0
0+06
5
0+07
0
0+07
5
0+08
0
27.3
85
27.3
09
27.2
96
27.2
51
27.2
47
27.2
43
27.2
55
27.2
50
27.2
82
27.3
24
27.3
57
27.4
04
27.4
70
27.00
26.00
28.00
EJE
LO
S C
OC
OS
E
NTR
AD
A A
PA
RQ
UE
M
.CO
RTE
Z
B:8.50 mANCHO DE LA AV. LOS COCOS
PAVIMENTO EXISTENTE
CONCRETO
27.3
63
27.0
96
27.1
49
27.3
63
PAVIMENTO EXISTENTE
UNIVERSIDAD DE PIURAPROGRAMA ACADEMICO DE INGENIERIA CIVIL
PERFIL LONGITUDINAL
AV. GRAU - INTERSECCION
CON AV. LOS COCOS
ESC
PLANO Nº
1/200
02GARCIA CALLE, BECKY ULIANA
ESC
DIBUJ.
REVIS.
FECHA NOMBRE
20/10/07 B.G.C.
CONFIABILIDAD DEL DREN SULLANA - TRAMO LOS COCOS - PIURA ANTE EVENTOS DEL FENOMENO EL NIÑO
A.H.M.9 DE SETIEMBRE
MARIA GORETTI
9'428,700N
9'428,200N
9'427,700N
9'427,200N
9'426,700N
9'426,200N
9'425,700N
9'425,200N
9'429,200N
9'424,700N
9'424,200N
VIA DE INTEGRACION URBANA
CALLE 1
CALLE 8
CALLE 3
CAL
LE 10
CALLE 4
CALLE 5
CALLE 6
CALLE 9CALLE 11
GRIFO
DAVEN
IDA
SANTA TERESITA
DESMOTADORA
JIRON J
CALLE 3
JIRON ''3''
JR.
''F''AVEN
IDA
''G''
JR. LA
S
LOMAS
AV. G
UILLERMO GULLMAN
G R A U
CALLE CATACAOS
JR. ARELLANOS
CALLE 8
CALLE 7
CALLE 6
CALLE 5
CA. BOGOTA
CA. B
RASILIA
CALLE
MEXICO CA. LA HABANA
CALLE PANAMA
CA. MA
NAGUA
CA. GALAPAGOS
CA. CARACAS
CALLE
MANAG
UA
CA. LAS AMERICAS
CA. BUE
NOS A
IRES
CA. LAS MALVINAS
CA. SA
N JUA
N DE
PUERTO
RICO
CA. LI
MA
ANTIGUO C
AMINO A LA
LEGUA
CA. LA
S PALM
AS
PROL. AV SULLANACALLE 7
CALLE 15
A
AV. PANAMERICANA NORTE
URB. SANTA ANA
URB. IGNACIO
LAGUNA
LAGUNA AZUL
MERINO II ETAPA
AH. SAN PEDRO
N
AV. SANCHEZ CERRO
158
152153
57
59
58
60
64
27.092
33.15032.317
32.372
31.500
31.477
31.210
30.700
DRENAJE PLUVIAL
DISEÑO DE
30.610
26.500
30.028
30.674
31.600
31.550
31.500
31.084
31.068
31.22031.372
31.700
33.250
33.393
33.190
31.400
30.450
30.53030.3
06
30.37230.3
18
31.96931.9
69
30.877
30.407
31.410
31.475
30.167
30.400
30.286
30.200 30.4
00
30.283
30.200
30.164
30.131
31.240
30.370
30.820
30.616
30.143
30.027
30.107
30.407
28.660
31.962
31.436
30.910
30.056
30.997
31.031
32.217
32.123
32.060
32.539
32.805
32.020
31.286
31.490
31.129
32.361
33.111
33.178
32.22432.532
33.120
31.732
31.340
31.525
32.530
31.687
31.705
31.935
31.994
31.294
31.297
31.500
31.735
31.736
31.747
31.580
31.453
31.614
32.035
32.367
31.711
31.731
32.081
31.606
32.193
32.517
31.90432.082
32.305
32.226
31.010
30.647
30.644
29.888
29.880
31.995
31.985
31.985
33.164
33.167
33.48
33.454
32.445
32.518
32.503
32.353
32.361
32.931
32.929
32.951
32.961
33.116
33.126
33.649
34.075
33.247
33.019
33.672
32.490
32.487
32.818
33.356
32.725
32.752
33.794
33.315 32.553
32.553
32.058
28.440
27.060
26.700
26.460
28.150
27.000
29.840
32.160
31.580
31.660
30.832
32.667
32.519
32.180
31.413
32.704
32.103
31.653
32.341
32.51130.980
30.981
31.650
31.650
32.770
32.460
33.290
33.240
32.210
31.700
32.668
32.441
32.716
32.138
31.78630.71631.007
32.773
32.420
32.063
32.089
32.556
30.823
30.82
30.610
30.900
31.100
30.060
30.220
29.430
29.610
29.670
29.770
29.000
28.450
28.190
28.740
27.390
27.960
27.530
26.940
26.620
26.560
26.930
30.55029.710
29.180
29.120
26.460
26.59026.620
28.860
27.890
26.990
29.250
30.980
30.930
30.950
31.120
32.340
31.53032.370
32.130
31.238
30.927
30.740
30.309
30.348
30.140
30.048
30.175
30.188
30.060
30.220
30.137
30.242
30.894
32.712
30.645
30.687
30.556
30.567
30.122
30.267
29.752
30.723
30.478
30.684
30.825
31.678
30.612
31.739
31.071
31.463
31.965
30.960
30.340
30.169
32.000
31.910
33.120
32.378
32.769
31.846
32.053
31.946
31.947
30.226
30.461
30.048
29.736
29.94729.782
29.446
31.729
30.306 29.336
30.07731.159
30.21330.396
31.94632.984
30.519
31.02731.13
1
30.357
30.518
30.476
31.065
30.635
165
31.060
30.618
29.864
29.859
30.007
29.927
29.912
29.892
29.816 29.833
29.872
29.31529.298
30.146
30.358 30.266
30.452
29.281
29.355
29.405
29.625
29.47029.465
29.81029.750
29.250
A.H.M.MIRAFLORES
A.H.M. CORTES A.H.M.5 DE ABRIL
A.H.M.9 DE SETIEMBRE
URB. ELBOSQUE
CORPAC PISTA DE ATERRIZAJE
DEPOSITO DEENTEL PERU
Av. Bolognesi
MARIA DEL PINAR
A.H.M. INDEPENDENCIA
A.H.M. CORTES
Ovalo Grau
Ovalo Bolognesi
LOS ROSALES
URB. SAN BERNARDO
LAS MONTERO
A V. DEL EJERCITO
U C I S A
CAMPODETIRO
TEXTIL PIURA
ZONALAS CAPULLANAS INDUSTRIAL
CC.EMP.SS.PP.COOP. I.C.A.
Ex-Puente Viejo
URB. LOS GERANIOS
PIURA
RIO
ALM. MIGUEL GRAUII ETAPA
ALFONSO UGARTEII SECTOR
CIUDAD DEL SOL
AH. CONSUELO DE VELASCO
AH ENRIQUE LOPEZ A.ZONA B
AH JORGE CHAVEZ
AH LAS PALMERASSECTOR A
AH LUIS A. SANCHEZ
AH LUIS PAREDES MACEDA
AH NUEVA ESPERANZA
AH. PACHITEA
AH. ROMULOSALDIVAR
AH SAN MARTIN ZONA A
AH SAN MARTIN ZONA B
AH. SAN PEDRO
AH SAN SEBASTIANSECTOR B
AH SANTA JULIASECTOR A
AH SANTA JULIASECTOR B
AH SANTA JULIASECTOR FATIMA
AH SANTA JULIASECTOR 11 DE ABRIL
TUPAC AMARU AH SANTA JULIASECTOR RICARDO JAUREGUI
AH SANTA ROSA
AH TUPAC AMARU II
AH VILLA PERU CANADA
A.P.V.AVIFAP
CEMENTERIOMETROPOLITANO
AH. JOSE OLAYA
ALM. MIGUEL GRAUI ETAPA
CAMPO POLOSECTOR 3
Z
MARIA GORETTI
URB. SAN BERNARDO
CAMPO POLOSECTOR I
CALIXTO BALARESO
CAMPO POLOSECTOR 2
TALARITA
A.H. 6 DE SETIEMBRE
QUINTA JULIAA.H. 18 DE MAYO
ALAN PERUII ETAPA
HEROES DEL CENEPA
AH LAS PALMERASSECTOR B
ALM. MIGUEL GRAUII SECTOR ZONA A
LAGUNA AZULMANUEL SCORZA
VICTOR R.
JORGE BASADRE
JOSE M. ARGUEDAS
31 DE ENERO
IGNACIO MERINO
URB. PIURA
LAS MALVINAS
LOS ALGARROBOS
BCILRXE1H1Q1 Ñ1N1
GNPZC1J1M1T1 D1 Y Q M H D A
EFÑOA1B1K1L1S1U1
JKSWF1O1 T UVP1
G1P1
I1R1
VICUS
CA. NESTOR MARTOSIGNACIO MERINO
AV. SAENZ PEÑACA. MIGUEL GRAU BOLIVARCA. SAN MARTIN
EDUCACIONJR T. DIEGUEZ
PASAJE 1
JR T. DIEGUEZ
PUBLICO
FINESOTROSPARQUE
AREA DEESPARCIMIENTO EDUCACION
EDUCACION COMUNALESSERVICIOS B1COMUNALESSERVICIOS PSJ. M. GRAU
CA. LAS PALMAS JR. BOLIVARJR. OTTO TONSMANN
JR. TOMAS DIEGUEZJR. LOS PINOSJR. APURIMAC JR. MANUEL DIEGUEZ JR. HUANCAVELICA
PASAJE 1
PSSJE. ESTACIONES
CALLE 11
PSJE. OTOÑO PSJE. INVIERNO
PSJE. PRIMAVERA PSJE. VERANO
CALLE 14 CALLE 8 PSJE DEL SOLCALLE 13CALLE 12 CALLE 10 CALLE 9
CALLE 8 CALLE 1CALLE 3CALLE 4CALLE 5CALLE 6CALLE 7
CALLE 2
VIA COLECTORA
CA. LAS FLORES
CA. LOS JAZMINES CA. LOS GIRASOLESCA. LOS NARANJOS
CA. LOS GERANIOSCA. LOS LAURELESCA. LOS PINOS CA. LAS DIAMELAS CA. LOS CLAVELES
CA. LOS GERANIOSCA. LOS GIRASOLESCA. LOS ALMENDROS
CA. LOS CIPRECESCA. LOS ALAMOS
CA. LOS NARANJOS AV. PERU
CA. MEXICO
COMERCIOPARQUECA. EGIPTO PASAJE 2 CA. JAPONAV. PERU
CA. SIRIACA. LIBANOCA. ISRAELCA. PORTUGAL CA. TURQUIA
CALLE JOSE CARLOS MARIATEGUI CALLE ALFONSO UGARTECALLE AUSTRIACALLE ESCOCIAAV. FRANCIA CALLE 3
CALLE YUGOSLAVIA
CALLE CHECOSLOVAQUIAPROLONGACION CALLE AUSTRIAPROLONG. CALLE BOLIVARPROLONG. CALLE LIBERTADORES
CALLE ALFONSO UGARTE
PROLONG. CALLE SAN MARTIN
CALLE ESCOCIA
CA. JOSE OLAYA PASAJE F AV. RICHARD CUSHING CALLE E CA. GARCILAZO DE LA VEGAPSJE A
CALLE D CALLE 4 CALLE 5PSJ 1CALLE 7CALLE 8CALLE 6 DREN SULLANA
CALLE 3
PARQUEDEPORTIVAAREA
AREA VERDE CA. ZEPITA
CALLE S/NPSJE.V. R. HAYA DE LA TORRECA. RAMON CASTILLAPASAJE 1 CA. SANCHEZ PSJE L. PAREDES MACEDACA. ZEPITAD
AV. A
CA. 2 CA. 2
PSJE 17
PSJ 4 CALLE 3CALLE 4CALLE J CA. L CA. LCA. M
CA. Q
AVENIDA BCALLE 5 CALLE J
CALLE JPSJ 7PSJ 8PSJ 6 CA. K CA. L
AV. C
CALLE E
PSJE 5 PSJE 7PSJE 6 PSJE 8
AV. CPSJE S/NCALLE BAVENIDA CPSJE 15 CALLE F PASAJE 20 PSJE 18CALLE EPASAJE 19 PSJ 2 PSJ 3PSJ 1 CA. DAVENIDA A PSJ 4
CA. I
CA. IPSJ 1CALLE NPSJ 5PSJ 4
CA. H
CALLE O CALLE PCALLE QCA. S/N
CA. H PSJ 2 AVENIDA D CALLE 5
CALLE I
AVENIDA B
CA. P
PSJ 2
PSJ 3 PSJ 6
PSJE 2 PSJE 3PSJE 4PSJE 1PSJ 5PSJE 7
CALLE E
PSJE 4PSJE 6PSJE 8PSJE 9
CALLE D
AV. A
CALLE GPSJ 10PSJE 11PSJE 12PSJ 13PASAJE 15 PSJE 14PSJE 16 AVENIDA B
AVENIDA 3PSJ 3 PSJ 2 PASAJE 1
CALLE 2CALLE 3 CALLE 4CALLE 5AVENIDA 4CALLE K
CALLE E
CALLE L CALLE J
CALLE FCALLE I CALLE 2CALLE H
CALLE D
CALLE G
CALLE B
PROLONGACION AVENIDA GRAU
AVENIDA 5 AVENIDA 4
CA. G
CALLE ICALLE F CALLE H
CALLE BCALLE 1 CALLE C CALLE A
CALLE D CALLE C
CALLE M Psje 1CALLE K
VIA COLECTORA
AVENIDA TALLAN
AV. PROLONGACION CHULUCANAS
PSJE 9SERV. COMUNALESSERV. COMUNALES
A= 6552.00 m2PARQUE
AVENIDA 1
JR SANTA CATALINA
JR IGNACIO MERINO
CA. DON BOSCO
PSJE 1 JR. LA ARENA
AV CHULUCANAS
AV CIRCUNVALACIONJR MORROPON CALLE S/NCALLE S/NCALLE S/N CALLE S/NCALLE S/N JR MANCORA AV JUAN VELAZCO ALVARADO
JR MANCORA AVENIDA S/NAV. JORGE CHAVEZJR. LUCIANO CASTILLO COLONA
CALLE 4 JR. 3 DE OCTUBRE
AV. JUAN VELASCO ALVARADO
CALLE 6 1 DE DICIEMBRE
CALLE 5
JR. LOS ORGANOS CA. LOBITOS A V. A M O T A P EEDUCACION N.3RECREACION N.3JR. TALLAN
JR. LA UNIONJR. LA ARENAJR. VICHAYAL
CA. NICARAGUAPASAJE 5 LOS JAZMINES CA. LOS RUBIES AV. JORGE CHAVEZAV. EL TALLANCA. LUCIANO CASTILLO COLONA
CA. 3 DE OCTUBREPROLONGACION
AV. JUAN VELASCO ALVARADO
CALLE 3
AV. EL TALLANAV. JUAN VELASCO ALVARADOCALLE 2PASAJE B CALLE 1
JR TALARAJR EL TABLAZO
PASAJE A
CALLE S/NCALLE S/N PSJ 11JR.JOSE DE SAN MARTIN JR. MORROPONCALLE S/N
JR. MORROPONPARQUE JR. SALVADOR ALLENDE JR. 9 DE OCTUBRE JR. JOSE ABELARDO QUIÑONES
JR. MORROPON SERVICIOS COMUNALESCALLE S/NJR. MANCORA
PASAJE 10
CALLE S/NPASAJE C PROLONGACION 1 DE DICIEMBRE
CA. JOSE OLAYA
CA. MANUEL SULLON GUTIERREZJR. EL ALTO
CA. JOSE OLAYA
JR. VIVIATE
JR. STA CATALINA
EDUCACION 2RECREACION 2
OTROSFINES JR. CHALACOJR. VICUS CA. LUIS DE LA PUENTE
CA. FRIAS AV CHULUCANAS
JR. TALLAN
EDUCACIONCA. JOSE OLAYACA. LUIS DE LA PUENTE UCEDACA. SAN JOSE CA. LOS JAZMINESCA. JOSE DE SAN MARTIN
PASAJE 1 OTROS FINESOTROS FINES CA. MANUEL SULLON GUTIERREZPASAJE 2PARQUE
CA.
PARQUE2PARQUEEDUCACION PASAJE 4PASAJE 3 CA. SALVADOR ALLENDECA. 9 DE OCTUBRE
JR. VIVIATECA. MANAGUA
PSJE 2
PSJ 6JR. LA BREAPASAJE S/NJR. CHALACO JIRON LOS ORGANOS JR.MORROPONPASAJE S/NJR. MANCORA JR. TAMARINDOJR MANCORA
JR LA HUACAJR. SANTA CATALINA
PSJE S/NPSJE 3 JR. SALITRAL PARQUEJR. LOBITOS JR. LOBITOSJR. AMOTAPEJR. NEGRITOS
JR. BUENOS AIRES JR. TALARAJR.MANCORA
PASAJE 8 PASAJE 5
JR. SANTO TOMAS
JR. LOS PINOSCALLE 5
EDUCACIONPARQUE
PARQUESERV.COMUNALESSERV.COMUNALES
COMERCIO
SERVICIOS COMUNALES SERVICIOS COMUNALES
JR. ROMAJR. CAJAMARCA JR. AMAZONAS JR. MARAÑON
AV. COUNTRYJR. PASTAZAJR. NAPO JR. MORONA
A V. SAN MARTIN
JR. URUBAMBA JR. PACHITEAJR. ZARUMILLA
JR. SANTA ROSA
JR. HUALLAGA
PASAJE 3 CA. TUMBES CA. PIURA CA. LAMBAYEQUE PASAJE 1 CA. LA LIBERTAD CA. LIMA CA. ICA CA. PERUCA. AREQUIPA CA. CANADA CA. TACNA VIA CANAL 1 CA. VICTORIA CA. HAMILTONCA. CANADACA. REGINA CA. PERUCA. QUEBECCA. OTTAWA CA. ALBERTA
PASAJE 1
CA. MONTREAL
CA. MONTREAL
CA. VANCOUVER CA. CANADACA. PERUCA. OTTAWACA. MONTREAL CA. TORONTO CA. CALGARY CA. OTTAWA CA CAJAMARCA CA. PERUCA. CANADACA. MOQUEGUA CA. JUNIN CA. CERRO DE PASCO CA. AYACUCHO CA. AMAZONAS CA. UCAYALI CA. LORETO CA. MADRE DE DIOSCA. PERU
PASAJE 2
AV. EL TALLANVIA CANAL 3CA. MONTREAL
VIA CANAL 2
CA. SAN SALVADOR
CA. BRASILCA. VENEZUELACA. HONDURASAV. PANAMACA. PARAGUAY
CA. CUBA
CA. ECUADOR
PSJE. BRASIL
CA. URUGUAY CA. BRASIL
CA. PUERTO RICO
CA. COLOMBIA
CA. COLOMBIACA. CUBA CA. CHINA POPULAR CA. ALASKA CA. CANADA CA. CHILE
CA. BOLIVIACA. ARGENTINA CA. NICARAGUACA. COSTA RICACA. MEJICOCA. TALARA AV. PERU CALLE 2CALLE 1
A V. F R A N C
I A CA. POLONIA
CALLE 2CA. ISRAEL CALLE 1 CA. INDIACA. AUSTRIA
A V. C I R C U N V A L A C I O N
PASAJE "D"AVENIDA 4 PASAJE 17
PASAJE 12
AV. CIRCUNVALACION
PASAJE 5CALLE 1PASAJE 4
PASAJE 1PASAJE "A"PASAJE 2PASAJE 9PASAJE "C"PASAJE 1AVENIDA 3 PASAJE 10
PASAJE 3
PASAJE "E" CALLE 1
AVENIDA 1
PASAJE 6AVENIDA 2
PASAJE 13PASAJE "D"PASAJE 14 PASAJE 16
PASAJE 13PASAJE "D"PASAJE 15 PASAJE 17AVENIDA 4
CALLE 1 AVENIDA 3
AVENIDA EL TALLANPASAJE 4CALLE 3 PSJ 7PSJ 6 PSJ 3PSJ 2 CALLE 4AVENIDA 2
CALLE 2PASAJE 5 PASAJE 1PASAJE 7
PASAJE 8CALLE 2 PASAJE "B"PASAJE 15CALLE 2 PASAJE 7
AV. JOSE GABRIEL CONDORCANQUI CA. PEDRO RUIZ GALLO CA. VICENTE GARCIA CA. JOSE A. QUIÑONESCA. MARIANO MELGAR CA. JUAN BAUTISTA
CA. MARIANO MELGAR
AV. SAN MARTIN DE PORRES
CA. OCTAVIANO HIDALGO
AV. JOSE MARIA GALAN CA. PRIMERO DE DICIEMBRE CA. VEINTICUATRO DE SETIEMBRE AV. MATEO PUMACAHUA CA. JOSE MARTI PASAJE 2
CA. HECTOR ROJAS CA. IGNACIO MERINO CA. LUIS MONTEROCA. MARIANO MELGAR PASAJE 1
CA. ENRIQUE LOPEZ ALBUJAR CA. LA MAR CA. PEDRO ELERA CA. JAVIER HERAUDAV. JOSE CARLOS MARIATEGUI CA. CARLOS AUGUSTO SALAVERRY
AV. JORGE CHAVEZ
CA. JAVIER PRADO
CA. SANTOS PASAPERA
CA. JOSE MERINO AV. CHULUCANAS PASAJE 6CA. PAIMAS
PASAJE 9
PASAJE S/NPASAJE S/N
PASAJE 4
CA. CRISTO NOSVALGACA. SANTO DOMINGOCA. PAIMAS
CA. PUEBLO NUEVOJR. IGNACIO ESCUDEROCA. SALITRAL PASAJE 5CA. VICHAYAL CA. PACAIPAMPACA. CURA MORICA. CASTILLA
PASAJE 3JR. SANTA ROSA
PROLONGACION AV. GRAU
JR. ANCONESCA. HUANCABAMBACA. PUEBLO NUEVO
PARQUEOTROS FINESEDUCACIONPARQUE
CA. SAPILLICA
CA. CURA MORICA. CASTILLA CA. AYABACA
CA. PACAIPAMPA PARQUEPARQUESERVICIOS COMUNALES
AREA VERDEEDUCACIONOTROS FINES AREA DEPORTIVAPROLONGACION CA. MONTERO
PASAJE 7
PASAJE 8
PASAJE S/N CA. AYABACACALLE S/N PASAJE 2
PASAJE S/N PARQUE
MERCADOPARQUE PARQUEAREA DEPORTIVACA. PACAIPAMPACA. LAGUNAS CA. ARENAL CA. FRIASCA. PAIMAS
CA. SULLANA
CA. SONDORCA. FAIQUECA. CANCHAQUECA. PAIMASCA. PAIMASCA. LLICUARCA. RINCONADAJR. MIGUEL CHECA
CA. J. C. MARIATEGUICA. J. HERAUD
CA. SAPILLICAPASAJE 1 CA. SICCHEZCA. A. ALVARADOCA. SAPILLICACA. MONTEROCA. QUEROCOTILLO
JR. SANTA ROSA
CA. HUARMACA CA. SONDORJR. BELLAVISTACA. SONDORILLO
PASAJE 1aCA. SANTO DOMINGO AREA DEPORTIVA
PARQUEPARQUE
EDUCACIONEDUCACIONPARQUE
CA. AYABACA CA. N. S. MARTOS
CALLE 15PSJ 4 PSJ 3PASAJE 2
AV. ENRIQUE LOPEZ ALBUJARCALLE 10CALLE 7 CALLE 8CALLE 9 CALLE 11CALLE 12 CALLE 13CALLE 14
AV. MARCAVELICA
PSJ 1
CALLE 4 CALLE 3 CALLE 2 CALLE 1PROLONGACION AV. GRAU
CALLE 6CALLE 5AV. MARCAVELICA
PARQUE
PSJE 2
PSJE 1CA. EL SALVADOR
CALLE 8
CALLE 5CALLE 4CALLE 3CALLE 2CALLE 1
CALLE 6 CALLE 7CALLE 6 CALLE 7
VIA DE INTEGRACION URBANA
ANTIGUO CAMINO A LA LEGUA
CA. LIMA CA. BUENOS AIRESPSJE 1 CA. ASUNCION CALLE CALLAO
CA. SAN JUAN DE PUERTO RICO
CA. SANTO
CA. LAS MALVINAS
CA. BUENOS AIRESCA. LAS AMERICAS CALLE MANAGUA
CA. LAS AMERICASCA. LIMACA. SAN SALVADOR CA. TACNACA. LA PAZ CA. QUITO
CA. SANTIAGO CA MONTEVIDEO CA. CARACAS
CA. GALAPAGOS CA. MANAGUACALLE PANAMACA. LA HABANACA. LA PAZ CALLE MEXICOCA. BRASILIACA. BOGOTACA. CARACASAV. GUILLERMO GULLMAN
PSJE CALLE 5 CALLE 6 CALLE 9
CALLE 7 CALLE 8 PARQUESERV. COMUNALES
CALLE 11CALLE 4 CALLE 3 CALLE 10
CALLE 2Area=1787.20m2 CALLE 1OTROS FINES PASAJE A CALLE DArea=1039.80m2 AREA DEPORTIVASERVICIOS DE SALUD
CA. LORETOPROL AV. SULLANA
CALLE GPSJE 2CALLE H PSJ 1
CA. COCHRANE
AV. GUARDIA CHALACA DREN SULLANACA. LAZARETO CA. ZEPITA
PSJE. APURIMAC CA. CONSTITUCION PSJ. RONALDCA. JOSE GALVEZCA. LAZARETOCA. CRISTOBAL COLONAV. SAENZ PEÑA
PARQUE EDUCACION
CA. MEXICOCA. MARRUECOS
PSJ. ISRAELCA. ISRAELAV. PERUCA. MEXICOCA. MARRUECOSCA. POLONIA CA. ESCOCIA CA. GRECIA
CA. GRECIA CA. AUSTRIA CA. BELGICA
PROLONGACION CA. BELGICA
CA. CHECOSLOVAQUIA
PSJE. ISRAEL
PASAJE 2PASAJE 3 PASAJE 1 CA. LA INDIA
JIRON VILLAR
VILLAR JIRON
LORETO NO
RTE
STA ISABEL EL PARQUEURB. URB. ANGAMOS AV. COUNTRY
URB. GRAU
URB. SANTA ANA
AV. SANCHEZ CERRO
JR. ARELLANOS CORTESTOMAS
A V.
TUMBES
JR AYACUYO JR APURIMAC JR. HUANCAVELICA
AV. LORETO
LAS ACACIAS
VECINALUNIDAD
AV. CIRCUNVALACION
CUARTEL GRAU
COCOS
JR. PROCER MERIMBUROJR. PEDRO DE LEONJR. PROCER MERINO
JR. RAYGADAJR. ARELLANOS JIRON ''E''
JIRON VICEJIRON TALLANJIRON LA ARENA
SAN FRANCISCO J R.
AV. JORGE CHAVEZ
MALECON EGUIGUREN
JUNIN
CA.CA. CA.
LIMA
LIBERTADCA.
AV. SAN MARTIN
AV. PANAMERICANA NORTE
AV. LOS
LOS FICUS
A V . S U L L A N ASANTO TOMAS
CALLE CATACAOSPIZARROJR. VICUS JR. BERNAL TAMBOGRANDE
N. GARCIACA.
AVENIDA GRAU
JR. OTTO TONSMAN
JR. ZELAYA G R A U
CUARTEL GRAU AV. CADALZO SALAZARAV. GUILLERMO GULLMANJR. LAS LOMAS
SANTA MARIA CALLE ACALLE
AV. F. M A L A G A
SAN CRISTOBAL LOS CEIBOS
CEMENTERIOSr TEODOROAV. TEODORO
CALLE LOS NARANLOS CALLE LAS CASUARINAS JR SAN RAMON AV. FORTUNATO
AREQUIPA LIBERTAD LIMA
JIRON LAMBAYEQUE JIRON CAJAMARCA
CALLAO
HUANUCO AREQUIPACUSCO
AYACUCHOJR. HUANCAVELICA ICA
AVENIDA SULLANA CA. JUNIN
JUNIN CUSCO
A.H. BUENOS AIRES
A.H. BARRIO SUR
CALLE 1
A. H. M.MICAELA BASTIDA
II ETAPA
C.H. VILLAHERMOSA
III ETAPA
IV ETAPAC.H. MICAELA BASTIDAS
C.H. MICAELA BASTIDAS C.H. MICAELA BASTIDAS
C.H. MICAELA BASTIDASI ETAPA
PSJE 5CALLE 5
CAMPO FERIAL
PARQUE CENTENARIO
CALLE 1
CAMPO FERIAL
PARQUE CENTENARIO
A.H. LAS PSJE 2 CALLE 3CALLE 2PSJE 1CAPULLANASCALLE 8 CALLE 3CALLE 2CALLE 10CALLE 9
CALLE 7CALLE 6
CALLE 5
EAV.
URB.(EX CORPIURA)LOS JARDINES
AH FRATERNIDAD
CA. F
CA. E CA. 2 CA. 1 RODRIGUEZCALLE ACA. B CA 3A.P.V. CA. C04 DE OCTUBRECA. DA.H.M.
A P V
AH NESTOR MARTOS
PRIMAVERALOS EDUCADORES LA
A.P.V.STA. ROSA
CALLE EAVENIDA B LOS SAUCESA.P.V.
AV. LOS ALGARROBOS
AV. ALAMEDA P E R U
CA. 2 DE MAYO SAN FRANCISCOCA. LOS ANDES PROL. CA. ESPAÑACA. LIBERTADORESCA. LAS AMERICAS
MARIATEGUI
CA. YUGOSLAVIACA. ALFONSO UGARTE
AV SAN
ARTEAGACA. SIMON
CALLE BCALLE G A DOMINGO
DE CHILE
AV. SAN MARTIN
CUSCO AREQUIPA TACNAMOQUEGUACA. APURIMACCA. CA.
CA.
CA.
CA. CA.CA. CA.
CA.
RUBY
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SANCHEZ CERRO NARANJOS GARDENIAS
JIRON IJIRON ''H''CALLE 11 CALLE 9
JIRON ''C'' JIRON ''D''
CALLE 10 CALLE 5
JIRON ''I''
CALLE 7 CALLE 4
A. MORETAG. FARFAN
AVENIDA ''G''JR. "J'' JR. "I'' JR. "H''
JR. BLAS DE ATIENZAJR. ''B''
JR. SAN LORENZO
JR. ''C''JR. ''D''JR. ''E''JR. ''F'' JIRON ''1''
JIRON ''2''
JIRON ''3''
JR. LAS
CALLE 3
JIRON JPS. 5
PS. 4
AVDA. COUNTRY
DESMONTADORASANTA TERESITA
JIRON ''G''JIRON ''E'' JIRON ''F''
CALLE JOSE GALVEZCA. BERNALDO ALCEDO VICTOR ANDRES BELAUNDECA. FORTUNATO CHIRICHIGNO
PS.11PSJ 39
AV.ROMULO LEON SALDIVAR FELIPE S. SALAVERRY JOHN F. KENNEDI
PSJ 38 CALLE 25CALLE 24
PS.6 PS.8
C. DERECHAC. IZQUIERDA
A. S. ARTEAGA
TUPAC AMARU SEOANEMANUEL AGURTOLUIS
I.S.T.CAMPO FERIAL ALM. MIGUEL GRAU
CA. CARMEN RAMOSCA. CASTRO POZO CA. MIGUEL CORTEZ
DIEGO FERRETIZON CALLE MELITON CARBAJALELIAS AGUIRRE M. RODRIGUES
CALLE 6
JIRON 4CALLE 11 CALLE 2
JR. "K''
CAMPO FERIAL I.S.T.ALM. MIGUEL GRAU
CA. RICARDO PALMA
MONITOR HUASCAR
C. UNION
PEDRO GAREZON S TAVARAF ROTALDE
DEPECHMINIST.AGRIC.G.N.P.
E. PALACIOS
CALLE 8AV. CESAR VA
LLEJOCA. STOS J. CHOCANO
PS.4 PS.2CALLE GONZALO FARFAN
PS.7
PS.3 PS.7
AVENIDA SANCHEZ CERRO
JR. TANGARARA
CALLE 5JIRON ''B''
CALLE 1
AVENIDA SANCHEZ CERRO
BM
PLAZA DE ARMASCA. J. C. BM
BMBM
BM
BM
BM
BM
BM
BM
AV. PANAMERICANA NORTE
AVENIDA A
AVENIDA D
FABRICA DE HIELOENOSA
MERINO II ETAPA
AV. B
URB. IGNACIO
STA ELENAJR. VICTOR ANDRES BELAUNDE
JR. LAS AMAPOLASGRIFO
SAN RAMONURB.JR. LOS LAURELES JR. C. SALAVERRY
PERLAS PSJ. LAS
PTE INTENDENCIASENATI
LAGUNA
BATALLON DEINTENDENCIA
POZO
JORGE BASADREC.E.
CHIRA PIURAURB. LOSTALLANES URB.
MERCADO CENTRAL
C.E DE SORDOS AGRODERIVADOS C.E DOMINGO SUIZAMUDOS S.A SABIO QUIMICA
CA. VICTOR CASTRO
A.HEL MILAGRO
VILLA EL TRIUNFOA.H
BRICE ECHENIQUEA.H
A.HSAN JUAN
SEÑOR DE LOS MILAGROSA.H
SUSANA IGUCHIA.H URB. POPULARJOSE MARIA
A.P.V.
URB. SANTA
ESCRIBA DE BALAGUER
HAYA DE LA TORRE
CA.
CA.
CA.CA.
CALLE 9
AV. NICARAGUA
JR. EL ALTO PASAJE 4
PIUR
A
RIO
PTE INTENDENCIA
SENATI
BATALLON DE
INTENDENCIA
9'428,700N
9'428,200N
9'427,700N
9'427,200N
9'426,700N
9'426,200N
9'425,700N
9'425,200N
9'429,200N
9'424,700N
9'424,200N
9'428,700N
9'428,200N
9'427,700N
9'427,200N
9'426,700N
9'426,200N
9'425,700N
9'425,200N
9'429,200N
9'424,700N
9'424,200N
540,30
0E
540,80
0E
541,30
0E
541,80
0E
DIRECCION DE PLANEAMIENTO URBANO
MUNICIPALIDAD PROVINCIAL DE PIURA
PLANO:
ESC: 1/2500
LAMINA N°:
FECHA: ENERO 2002
PCR-04
PROYECTO:
JEFE DE PROYECTO : ING. HUGO ACUÑA PERALTA
PLUVIALES DE LA CIUDAD DE PIURACOTAS Y RASANTES
PROYECTISTAS :
ING. ALFREDO GARCIA G.ING. GUILLERMO GOURO M.
CADISTA : JULIA MOGOLLON B.
PROYECTO INTEGRAL DE EVACUACION DE AGUAS
ING. HUGO ACUÑA PERALTA
DEPARTAMENTO :
PROVINCIA :
DISTRITO :
PIURA
PIURA
PIURA
540,30
0E
540,80
0E
541,30
0E
541,80
0E
CA. BUE
NOS AIR
ES
VIA DE INTEGRACION URBANA
JR. M
ANUEL
DIEGUEZ
METROPOLITANO
CEMENTERIO
CALLE 9
CALLE 11
GRIFO
DAVEN
IDA
JIRON ''3''
JR.
''F''
JR. LA
S
LOMAS
AV. G
UILLERMO GULLMAN
JR. ARELLANOS
CALLE 8
CALLE 7
CALLE 6
CALLE 5
CALLE
MEXICO
CA. LA HABANA
CALLE PANAMA
CA. MA
NAGUA
CA. GALAPAGOS
CA. CARACAS
CA. BUE
NOS A
IRES
PSJE 1
JR. APURIMAC
CA. LA
S PALM
AS
CA.
CA.
PLAZA DE ARMAS
CA.
CA.
CA.
CA.
CA.
CA.
CA.
CA.
CA.
APURIMACCA.
MOQUEGUA
TACNAARE
QUIPA
CUSCO
AV SAN
CUSCOJUN
IN
JUNIN
ICA
JR. HUANCAVELICA
AYACUCHO
CUSCO
AREQUIP
A
HUANUCO
CALLAO
JIRON CAJAMARCA
JIRON LAMBAYEQUE
LIMA
LIBERTA
D
AREQUI
PA
AV. FORTUNATO
JR SAN
RAMON
CALLE
LAS CA
SUARIN
AS
CALLE
LOS NA
RANLOS
TEODORO
AV.
Sr TEOD
ORO
CEME
NTERIO
LOS CEIBOS
CA.
LIBERTA
D
LIMA
CA.
CA.
CA.
JUNIN
MALECON
EGU
IGUR
EN
AV. SANCHEZ CERRO
N
ORTE
LORETO
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. ROM
A
Ex-Puente Viejo
Av. Bolognesi
AV. RICH
ARD CU
SHING
POZO
CA. SIMON
ARTEAG
A
PARQUE
AV. SAENZ PEÑA
CA. CRISTOBAL COLON
CA. LAZARETO
CA. JOSE GALVEZ
PSJ. RONALD
CA. CO
NSTITUC
ION
PSJE. A
PURIMAC
CA. ZE
PITA
CA. LAZARETOAV. GUARDIA CHALACA
CA. COC
HRANE
PSJ 1
CALLE H
PSJE 2
CALLE G
CA. ZE
PITA
PSJE L
. PARE
DES MA
CEDA
CA. SAN
CHEZ
PASAJE
1
CA. RAMON CASTILLAPSJE.V. R. HAYA DE LA TORRE
CALLE S
/N
CA. ZEP
ITA
AREA VERDE
DREN SULLANA
CALLE 6
CALLE 8
CALLE 7
PSJ 1 PSJE A
CA. SAN MARTIN
BOLIVAR
CA. MIGUEL GRAU
AV. SAENZ PEÑA
IGNACIO
MERINO
CA. NES
TOR MA
RTOS
CA.
QUIMICASABIOS.
A
MUDOS SUIZA
C.E DOMINGO
AGRO
DERIVA
DOS
C.E DE SORDOS
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
JR. LOS LAURELES
JR. LAS AMAPOLAS
JR. VICTOR ANDRES BELAUNDE
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AV. PANAMERICANA NORTE
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JIRON ''2''
JIRON ''1''
JR.
''E''
JR.
''D''
JR.
''C''
JR. SAN LORENZO
JR.
''B''
JR. BLA
S DE A
TIENZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARANJ
OS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SA
N MA
RTIN
A
CALLE
G
CALLE B
CA.
AVEN
IDA
SULLAN
A
SAN CRISTOBAL
CALLE
CALLE A
SANTA MARIA
AV. CADALZO SALAZAR
JR. OT
TO
TONSM
AN
AVENIDA GRAU
CA.
N. GARCIA
A V . S U L L A N A
LOS FICUS
AV. LOS
AV. SA
N MA
RTIN
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. RAYGADA
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO
DE LE
ON
JR. PR
OCER
MERIMB
URO
COCO
S
CUARTEL GRAU
AV. CIRCUNVALACION
UNIDADVECINAL
LAS ACACIAS
AV. LORE
TO
JR. HUANCAVELICA
JR APURIMAC
JR AYACUYO
TOMAS
CORTES
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB. EL PARQUE
PROL
AV.
SULLAN
A
CA.
LORETO
SERVICIOS DE SALUD
AREA DEPORTIVA
Area=1039.80m2
CALLE D
PASAJE A
OTROS FINES
CALLE 1
Area=1787.20m2
CALLE 2
CALLE
10
CALLE 3
CALLE 4
CALLE
11
SERV. COMUNALES
PARQUE
CALLE
9
PSJE
CALLE
CALLAO
CA. A
SUNCION
JR. HUA
LLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. ZAR
UMILLA
JR. PAC
HITEA
JR. URU
BAMBA
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. CO
UNTRY
JR. AMA
ZONAS
JR. CAJAMARCA
CALLE 3
CALLE 5
CALLE 4
CALLE D
CA. GA
RCILAZ
O
DE L
A VEGA
CALLE
E PASAJE
F
CA. JO
SE
OLAYA
JR. HUANCAVELICA
JR. LOS PINOS
JR. TOM
AS DIEG
UEZ
JR. OTT
O
TONSMA
NN
JR. BOL
IVAR
PSJ. M
. GRAU
SERVICIOS COMUNALES
JR T. D
IEGUEZ
PASAJE
1
AH. PACHITEA
Ovalo Bolognesi
Ovalo Grau
CALLE B
CALLE B
CALLE C
CALLE C
CALLE D
CALLE E
CALLE F
CALLE
A
AV. LORE
TO
AV. SU
LLAN
A
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
TUMBES
STA ISABEL
UNIVERSIDAD PRIVADA
DE PIURA
CALLE 4 AV. LAS PALMERAS
CALLE 1
CALLE L
CALLE 2
CA. LOS JASMINES
CA. LOS GIRASOLES
CA. LOS TULIPANES
CA. LAS VIOLETAS
CA. LOS NISPEROS
AV
LOS
TALLANES
CA. LOS
COC
OS
CA. LAS
PALME
RAS
ESTE
CA. LAS
PALME
RAS
OESTE
CALLE 3CA
LLE A
CA. LOS EU
CALIP
TOS
CA. LOS MA
NZAN
OS
CA. LOS GR
ANAD
OS
CA. LAS OR
QUIDEA
S
CA. LAS MA
RGAR
ITAS
CA. LAS MA
RGAR
ITAS
CA. LAS AM
APOLAS
CA. LAS BE
GONIAS
CA. LAS FLOR
ES
CA. LOS MA
NZAN
OS
CA. LAS FRESAS
CA. LAS AZ
UCEN
AS
CA. LAS MA
GNOLIAS
AVENIDA C
AV. LAS CASUARINAS
CA. LAS DIAMELAS
HEROES DEL CENEPA
HAYA DE LA TORRE
URB. SANTA ANA
LAGUNA
LAGUNA AZUL
II ETAPA
ALAN PERU
II SECTOR ZONA A
ALM. MIGUEL GRAU
SECTOR B
AH LAS PALMERAS
A.H. 18 DE MAYO
QUINTA JULIA
A.H. 6 DE SETIEMBREI ETAPA
ALM. MIGUEL GRAU
SECTOR A
AH LAS PALMERAS
II ETAPAALM. MIGUEL GRAU
URB.
SAN RAMON
A.H. BARRIO SUR
A.H. BUENOS AIRES
URB. GRAU
VICTOR R.
AH. JOSE OLAYA
SALDIVARAH. ROMULO
URB. LAS VICUSDEL CHIPE
LAGUNAS
URB. LOS COCOS
URB. LOS GERANIOS
URB. SANTA
A.P.V.
VICUS
LOS ROSALES
MARIA DEL PINAR
AVENIDA GRAU
SECTOR N°04
N
AV. CIRCUNVALACION
45
50
46
42
43
41
1
2
3
5
4
38 40
39
37
6
36
34
33
32
31
30
78
35
9
57
10
29
11
12
28
27
24
26
23
13
21
22
14
17
15
16
PROYECTO INTEGRAL DE EVACUACION DE AGUAS PLUVIALES DE LA CIUDAD DE PIURA
COTAS Y RASANTES - 2002
27.344
29.960
29.430
26.730
26.766
28.171
26.219
28.200
28.199
28.125
28.082
28.667
27.639
28.713
26.891
27.070
27.650
27.450
27.230
31.275
31.450
31.889
32.630
34.678
33.972
33.301
35.527
35.384
33.810
31.754
31.595
31.966
36.736
31.410
40.104
40.738
39.940
40.030
31.210
33.205
27.846
31.820
31.000
29.685
26.540
26.400
26.550
25937
25.962
26.650
26.728
26858
26.810
26.873
27.280
27.400
27.500
25.150
25.100
29.550
30.650 26.050
26.076
26.17826.777
27.280
CAJA DE CAPTACION DEDREN PLUVIAL EXISTENTE
27.350
27.583
27.720
DISEÑAR DREN PLUVIAL
32.466
REJILLA DE
CAPTACION DE DREN
PLUVIAL EXISTENTE
DREN PLUVIAL
DISEÑAR
31.234
31.200
31.273
31.297
31.324
31.350
31.374
33.101
33.068
PLUVIAL EXISTENTE
INICIO DE DREN
DISEÑARDREN PLUVIAL
37.200
31.700
31.220
31.372
27.456
27.700
27.718
27.72530.784
30.700
30.250
30.485
31.400
28.824
33.044
30.978
30.752
30.200
29.350
29.290
29.242
34.800
34.760
31.95036.553
31.150
31.210
31.120
31.100
30.750
30.615
31.061
30.730
30.503
30.219
30.450
30.290
29.034
28.702
31.800
31.776
31.750
29.600
27.20927.22827.250
27.31027.200
27.18227.150
27.160
27.120
27.100
27.350
26.329
30.15030.13930.481
31.053
31.060
31.068
31.084
28.540
28.388
28.264
31.787
31.812
28.810
28.660
28.440
25.19
25.290
25.340
26.770
26.370
26.270
25.580
25.590
25.570
25.410
25.420
29.800
31.962
31.436
30.910
32.760
31.913
32.829
32.653
32.263
31.997
32.669
32.377
31.416
31.006
30.056
31.240 31.872 32.187
31.50030.997
31.031
31.567
31.372
32.218
32.869
32.875
32.755 33.137
33.210
33.147
33.773
33.320
32.433
34.293
34.32233.110
32.860
32.618 34.609
33.890
33.610
32.975
32.059
30.657
29.256
29.34529.894
31.066
29.430
29.895
30.823
31.287
31.210
29.369
29.463
29.500
29.54430.12
0
30.820
32.220
32.920
33.146
32.082
31.315
32.07
32.990
32.344
29.980
30.812
31.643
33.658
33.988
34.416
33.652
32.646
33.875
33.318
32.217
33.530
33.455
33.054
33.840
34.63335.026
30.365
31.849
34.458 33.333
34.340
34.68329.792
30.077
31.937
31.544
31.490
30.758
29.145
29.099
29.305
29.607
32.040
33.21033.244
33.170
31.922
32.92432.914
32.642
31.727
32.217
32.215
31.468
30.990
31.360
31.370
30.820
30.527
30.174
29.520
29.650
29.680
29.527
28.786
28.795
28.840
28.880
29.138
29.020
28.922
28.784
28.894
28.770
28.535
28.568
28.266
28.348
28.140
28.229
28.088
28.742
27.934
27.898
27.84728.109
27.879
27.834
27.80627.802
29.554
29.950
29.690
29.405
29.580
29.736
29.69829.640
29.680
29.482
29.70728.960
28.900
29.109
29.167
29.218
29.114
29.585
29.393
29.420
29.328
29.284
29.290
29.28029.268
29.41729.417
29.356
29.430
29.340
29.310
29.329
29.318
29.145
29.178
29.270
29.366
29.440
29.349
29.188
29.20429.230
29.259
29.220 29.940
31.107
30.299
30.070
30.440
30.179
29.310
29.429
29.367
30.056 29.945 29.986
30.777 30.91930.725 30.558 30.318
31.520
31.440
31.660
32.640
27.061
27.336
27.405
27.241
27.223
31.672
31.888
29.335
29.699
31.354
29.760
30.645
31.395
29.552
29.642
31.796
31.863
31.948
32.447
32.525
33.014
31.694
31.695
31.124
30.872
32.076
32.693
32.607
32.763
33.045
31.725
32.036
31.629
32.127
30.39829.591
31.339
30.361
30.107
30.453
30.337
30.514
30.988
31.181
31.758
31.779
32.123
32.060
32.539
32.204
31.835
32.151
32.245
27.688
27.674
29.211
27.826
27.369
27.197
27.202
27.238
27.227
27.055
27.043
30.690
28.110
27.582
27.317
26.833
27.118
29.836
27.196
32.036
32.381
32.519
32.019
31.294
31.696
29.992
30.598
31.849
30.392
30.589
30.877
31.128
32.040
32.488
32.684
32.905
33.114
32.079
31.436
30.879
30.447
30.949
32.106
31.754
31.498
32.274
32.289
31.535
30.829
29.892
31.106
31.938
30.874
31.265
31.664
32.342
32.805
32.020
31.286
31.490
31.129
32.361
33.111
32.224
32.625
32.200
31.741
32.678
32.532 32.008
31.813
31.592
32.293
31.811
31.699
31.493
31.437
32.203
32.177
32.183
31.992
31.313
31.404
31.789
32.334
32.388
32.467
32.524
32.61232.
608
32.676
32.995
32.271
34.148
32.770
33.84732.377
33.36533.577
31.840
32.597
33.120
32.717
32.127
32.323
32.143
31.736
31.535
31.340
31.525
32.530
31.687
31.705
31.294
31.297
31.736
31.747
32.193
32.517
31.904
26.873
26.995
27.067
27.346
27.582
27.564
26.982
27.765
26.520
26.533
26.658
26.097 26.307
26.799
26.821
26.820
26.858
27.124
27.173
27.256
27.065 26.962
26.984
27.020
27.134
27.174
26.586
26.965
28.648
28.168
28.098
28.025
27.804
27.718
27.669
27.595
26.810
26.855
26.687
26.613
26.488
26.454
26.388
26.289
26.283
26.169
26.108
26.031
26.289
26.342
27.947
27.836
27.710
27.869
28.255
28.523
28.738
28.252
27.692
27.526
27.522
27.396
27.825
29.039
31.368
30.825
29.044 27.734
27.665
27.690
28.306
27.209
27.428 27.932
27.128
27.849
28.814
27.300
30.209 29.049
31.010
31.010
31.420
32.837
32.579
32.64732.8
87
33.164
33.167
33.481
33.454
32.445
32.361
32.518
32.503
32.35332.3
61
32.93132.9
29
33.126
33.019
32.667
31.413
32.704
32.103
32.460
32.668
31.41230.872
31.56531.042
32.06332.089
32.556
30.67230.61830.823
30.823
30.280
30.610
31.250
30.270
30.900
31.100
31.41931.359
31.370
31.23031.400
33.740
28.500
29.470
30.500
32.520
33.340
31.780
30.33031.750
32.950
34.290
34.10033.480
30.060
30.77030.120
33.570
31.700
33.000
30.930
30.620
30.620
30.220
33.820
30.930
27.310
27.440
27.40029.790
28.250
28.910
27.620
27.320
27.560
27.180
27.140
27.030
26.960
32.960 30.710
29.580
29.450
28.430
27.95031.06034.280
32.000
33.650
33.890
34.340
33.370
27.220
27.440
27.860
27.320
27.070
27.030
26.710
26.860
26.710
26.930
27.17026.740
26.66026.600
25.68027.180
27.630
25.600
27.710
27.720
27.230
27.460
27.570
26.820
26.810
26.910
26.680
26.580
26.670
26.730
27.790
27.67026.860
26.99026.840
26.750
25.750
25.820
26.520
26.480
26.520
26.920 26.550
26.750
26.760
28.210
27.680
27.870
27.53026.950
27.450
27.640
27.510
27.41027.940
27.650
27.520
27.180 27.43027.270
27.890
27.190
27.230
27.070
27.930
28.060
27.570
27.590
27.490
27.380
27.400
28.430
27.490
27.570 27.280
25.430
27.220
27.270
25.260
27.340
27.500
27.710
27.2628.910
27.42029.500
29.880
28.600
29.680
29.250
30.170
25.090
30.930
31.110
30.960
30.610
30.400
31.000
30.090
30.14029.960
30.090
31.760
31.180
31.180
30.490
30.270
30.390
30.930
31.090
30.700
31.680
31.480
31.150
31.270
31.420
30.400
32.130
31.780
31.050 31.420
27.850
27.180
29.220
27.740
30.150
31.890
29.690
32.270
31.130
31.070
31.280
31.360
31.840
32.000
31.420
30.310
29.630
29.290
26.63025.760
26.380
28.390
30.780
33.880
30.790
30.570 31.910
31.130
31.670
31.980
30.040
29.310
32.190
31.030
31.660
32.740
31.890
31.850
33.730
33.410
32.130
32.500
30.390
31.28031.480
32.690
28.100
28.38028.690
31.46032.060
32.300
31.14031.200
33.690
28.620
31.05027.810
29.570
30.170
29.640
29.700
29.670
30.080
29.330
28.41029.030
28.020
28.61028.970
29.210
27.610
27.400
29.760
29.750
30.470
29.240
28.040
28.190 28.170
28.170
28.59
25.4100 27.970
27.280
27.170
27.360
27.300
27.570
25.560
27.510
27.540
26.890
26.810 28.270
27.400
25.820
26.270
26.080
29.350
27.620
31.890
29.720 30.140
32.230
32.270
31.890
27.270
26.730
25.540 28.690
25.960
32.600
31.860
32.880
31.000
32.080
30.180
32.540
29.920
30.320 30.560
30.390
29.770
31.540
30.940
30.390
30.390
30.980
30.320
27.020
29.090
29.260
30.540
30.720
28.900
27.630
31.90029.860
31.53031.160
29.820
30.070
28.710
28.160
30.890
29.270
30.72030.930 30.590
31.890
29.260
32.710
31.06033.200
31.930
31.800
30.790
33.320
31.110
29.830
29.430
29.610 29.670
32.490
30.630
29.770
29.000
31.500
31.830
31.970
30.500
31.66029.040
28.140
28.960
29.170
28.450
28.190
27.530
26.940
26.620
30.550
29.180
27.660
27.130
26.850
26.220
26.060
26.460
26.590
30.930
30.950
31.530
30.137
30.242
30.894
31.97032.7
12
32.517
32.056
29.752
30.72
30.478
30.684
30.825
31.678
30.612
31.739
31.071
31.853
31.447
31.289
31.367
32.720
32.780
32.816
32.882
33.013
32.936
33.013
32.846
32.901
32.606
32.606
32.930
32.916
33.146
33.218
33.140
33.075
33.248
30.169
31.367
31.330
31.275
31.345
31.350
31.440
31.050
31.345
31.448
31.536
30.574
31.675
31.674
31.803
30.360
33.164
33.11633.168
33.228
33.17033.15832.590
32.949
32.045
32.647
31.410
31.475
32.216
33.029
33.842
34.655
35.468
32.076
32.566
33.057 32.892
32.292 32.125
32.604
31.793
32.087 32.342
31.689
34.719
33.912
33.127
35.284 34.547
34.950
33.729
32.500
32.968
34.519
34.80634.339
33.495
32.866
32.359
31.712
36.345
35.546
35.057
35.011
34.525
34.074
33.994 32.836
31.882
31.866
33.237
32.250
35.487 34.457
32.834
31.973
32.004
34.313
33.153
36.247
35.334
35.087
34.417
32.780
34.733
34.277
35.849
35.627
36.96837.250
37.230
37.930 37.870
36.812
37.278
37.744
37.010
37.260
36.520
36.450
36.894
37.338
37.782
38.227
38.730
38.176
37.620
37.070
36.480
34.675
34.735
38.799 38.056 37.313
35.257
36.285
40.590
40.140
39.247
39.695
37.643
37.960
35.570
35.685
38.474
35.510
37.33035.226
35.388
33.800
32.180
40.662
40.650
41.140
41.179
35.470
35.524
38.203
38.247
40.860
38.925
39.893
36.085
36.270
36.726
39.023
37.850
36.676
37.260
31.700
35.329
36.108
36.654
37.838
42.64841.580
38.567 39.828
37.416
37.026
41.948
38.349
39.367
42.342
41.350
43.070
43.413
43.949
44.313
43.789
43.159
40.49641.242
42.574
40.300
39.934
39.378
38.823
38.175
37.528
37.108
36.688
26.856
26.83626.487
26.573
29.190
29.734
27.925
27.988 27.512
27.544 27.31227.384 26.876
26.876
26.95127.019
26.651
26.799
33.049
33.081
26.879
26.67926.269
25.99126.09126.041
25.911
26.649
26.874
26.531
26.821
26.558
26.512
26.557
26.485
26.626
26.83326.841
26.759
30.370
30.820
30.616
30.143
30.027
30.107
30.407
32.469
32.715
31.065
30.635
29.034
27.368
27.244
27.540 28.050
27.750
EXISTENTE
ALCANTARILLA
EXISTENTE
ALCANTARILLA
ALCANTARILLAEXISTENTE
28.794
DREN PLUVIALEXISTENTE
31.400
SALIDA AL RIO
30.470
32.370
32.200
31.300
33.620
33.339
32.710
34.360
32.341
32.326
32.300
31.000
30.235
30.275
30.460
29.759 29.700
29.165
29.281
27.467
27.430
29.240
29.248
29.450
33.018
31.031
27.401
35.035 35.627
34.444
34.827
34.263
33.165 33.699
32.631
32.359
33.611
29.780
29.45
28.220
29.460
30.466
30.164
28.670
29.045
29.088
29.079
29.074
29.102
29.174
29.805
29.866
30.114
29.985
28.703
30.127
30.090
30.12729.00030.139
29.962
30.510
30.930
31.370 30.406
30.993
32.821
29.470
30.800
31.040
32.180
31.557
32.178
32.656
33.590
33.240 33.474
33.760
33.290
29.864
28.85531.320
33.686
34.313
33.359
33.988
32.269
29.504
29.115
28.723
28.385
28.668
30.166
31.227
31.09932.320
32.298
32.602
32.615
33.210
33.199
33.844
33.844
33.929
34.000
31.317
32.445
32.705
32.75532.814
32.880
32.797 32.687
32.370
32.380
33.128
33.198
33.558
33.499
32.860
32.936
32.230
32.225
30.427
30.465
30.040
30.030
29.060
29.080
28.920
29.618
29.860
29.052
29.976
29.927
29.917
29.838
30.157
29.796
29.267
29.516
30.190
30.357
31.270
30.607
29.67630.451
30.492
30.696
29.544
32.347
31.504
33.190
33.249
29.943
30.107
33.741
30.404
30.050
31.575
31.590
32.115
32.425
32.332
31.991
31.08631.32031.527
30.917
30.399
29.272
29.298 29.302
29.985
29.596
29.966
30.47031.320
29.225
28.100
28.640
26.818
26.878
26.95228.366
28.647
27.915
29.291
28.288
27.875
27.413
27.491 28.259
27.085
27.675 27.92528.280
28.341
28.113 27.782
28.198
28.768
28.893
28.287
27.823
27.507
27.517
27.546
28.392
28.362
28.774
28.651
29.654
28.359
28.580
28.496
28.669
28.830
28.401
28.047
27.461
28.933
30.221
29.797
26.824
26.655
26.424
28.397
27.840
27.512
27.030
28.184
28.320
28.462
27.974
28.506
28.339
28.545
29.64029.64329.738
30.691
30.667
31.095
31.716
32.49431.334
32.572
33.107
31.981
30.227 32.891
32.678
30.608
33.074
31.620
29.689
30.360
30.186
29.869
30.007
29.667
29.263
28.793
28.797
29.009
29.164
29.259
29.648
29.994
29.330
29.459
30.001
30.266
31.347
30.913
30.753
30.476
30.561
31.142
30.029
29.236
29.340
29.331
29.514
29.768
30.806
30.790
29.042
30.245
30.525
30.786
30.035
31.1680
30.859
30.021
29.333
27.932
29.546
29.579
29.287
29.321
29.024
29.006
28.721
28.754
28.116
28.112
27.023
28.745
27.242
27.081
27.217
29.286
27.437
27.935
29.747
28.321
29.37829.61629.910
29.744
28.864
29.55629.218
30.41829.478 28.935
29.758
30.007
30.089
30.073
30.026
29.990
31.027
30.387
29.864
29.926
29.143
30.628
31.795
31.213
31.205
29.809
32.000
30.982
31.862
32.202
31.125
30.485
30.743
31.785
31.855
31.080
31.548
31.200
30.561
30.748
30.282
30.452
30.83931.458
30.245
30.374
29.749
29.901
30.010
30.128
30.634
30.446
29.374
29.866
30.527
30.416
29.845
29.902
29.959
30.114
30.774
30.973
30.822
30.910 31.140
32.006
30.635
30.147 30.302 29.943 30.29029.675
29.375
30.898
29.686 29.522 29.927 29.891 29.789
29.519
29.020
31.64031.420 30.245 29.594 29.200 30.002
29.822 30.191
29.330
28.736
31.077
30.333
30.194
29.990
29.752
29.734
29.865
29.870
29.605 29.772 30.133
30.85228.89629.329
29.111 28.677 28.510
28.049 27.775
27.80527.894
29.74730.284
29.566
29.480
29.888
29.18127.898 27.973
30.023
27.788
30.775
30.256
30.566
30.128
29.143
29.461
30.023
29.903
29.027 29.212
30.124
27.95
30.172
32.770
27.420
27.080
27.520
27.590
27.420
27.500
27.430
27.440
27.620
27.560
27.500
27.680
27.780
27.660 28.240
28.380
28.230
28.160
27.390
27.990
27.830
27.890
27.420
27.180
27.140
27.390
27.430
27.050
27.24027.360
27.720
27.530
27.530
27.430
27.650
27.200
27.62027.570
27.590
27.720
27.670
27.900
27.600
27.440
31.227
31.865
31.835
31.84331.465
31.274
31.182
31.14031.485
31.355
31.360
31.609
31.442
31.435
31.925
31.449
31.540
31.540
31.850
32.274 32.021
32.318
34.809
33.835
34.282
33.161
32.647
33.451
34.383
35.315
33.240
33.750
34.260
35.028
35.597
32.786
33.397
32.559
32.750
32.889
33.159
32.163
32.462
32.284
32.183
31.684
31.186
31.167
31.448
31.575
32.376
32.043
31.985
31.506
31.028
30.490
30.618
30.490
30.347
30.255
30.242
30.457
30.170
29.960
30.102
30.769
30.517
30.741
31.159
30.926
31.452
31.497
31.447
31.145
32.126
31.370
31.065
31.119
30.712
30.647 31.089 31.577
31.788
30.924
31.203
30.520
31.048
31.381
31.367
32.263
32.766
33.269
32.518 33.132
32.289
33.535
32.929
32.469
31.863
32.000
32.340
34.008
35.172
34.469
33.766
33.632
33.653
33.608
33.806
32.082
35.215
31.800
33.068
32.938
32.642
31.657
31.370
31.380
31.622
31.585
31.697
31.661
31.845
31.900
32.183
32.141
32.364
32.361
32.434
32.168
32.044
31.692
33.293
35.183
33.164
31.951
31.501
31.936
32.643
32.780
32.737
31.99232.055
32.230
32.283
32.626
32.670
33.640
34.599
37.412
35.737
36.334
36.816
33.920
32.725
33.637
32.333
36.487
31.590
38.440
39.470
38.112
37.869
35.108
35.704
36.301
36.900
37.490
38.258
38.668
39.400
37.908
37.738
36.420
36.500
34.540
32.699
32.117
31.45731.5
47
31.603
31.758
31.556
31.811
38.460
37.522
36.330
35.062
33.680
27.290
27.152
27.014
27.238
27.30827.495
27.559
28.153
26.640
52
53
51
47
49
54
56
55
61
62
63
58
59
60
27.340
27.395
27.355
32.036
44
31.356
48
29.720
29.880
27.440
30.205
25
18
19
20
NOTADONDE NO SE INDICA COTA DE RASANTE, COTA DE TERRENO
IGUAL A COTA DE RASANTE
LEYENDA
COTA DE TERRENOCOTA DE RASANTE
COTA DE TERRENOCOTA DE RASANTE
COTA DE TERRENOCOTA DE VIA
COTA DE TERRENOCOTA DE VIA
EVACUADORA
EVACUADORACOTAS - RASANTES Y UBICACION DE 63 ZONAS DE EMPOZAMIENTO
CALLE
LAS CA
SUARIN
AS
CALLE
LOS NA
RANLOS
AV.
Sr TEOD
ORO
CEME
NTERIO
LOS CEIBOS
LORETO
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. ROM
A
QUIMICASABIO SUIZA
C.E DOMINGO
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR.
''C''
JR. SAN LORENZO
JR.
''B''
JR. BLA
S DE A
TIENZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARANJ
OS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SA
N MA
RTIN
SAN CRISTOBAL
CALLE
CALLE A
SANTA MARIA
JR. OT
TO
TONSM
AN
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO
DE LE
ON
JR. PR
OCER
MERIMB
URO
COCO
S
URB. EL PARQUE
JR. HUA
LLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. ZAR
UMILLA
JR. PAC
HITEA
JR. URU
BAMBA
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. CO
UNTRY
JR. AMA
ZONAS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. GRAU
5
40
39
37
6
36
35
29.960
29.430
28.200
28.199
28.125
28.082
28.667
27.639
33.205
27.846
27.350
27.583
27.720
27.456
27.700
27.718
27.72530.784
30.700
28.824
29.350
28.540
28.388
28.264
28.810
33.137
33.210
33.147
33.773
34.293
34.322 34.609
33.890
33.610
32.975
32.059
30.657
29.256
29.34529.894
31.066
29.430
29.895
30.823
31.287
31.210
29.369
29.463
29.500
29.54430.12
0
30.820
32.220
32.920
33.146
32.082
31.315
32.07
32.990
32.344
29.980
30.812
31.643
33.658
33.988
34.416
33.652
32.646
35.026
30.365
31.849
34.458 33.333
34.340
34.68329.792
30.077
31.937
31.544
31.490
30.758
29.145
29.099
29.305
29.607
32.040
33.21033.244
31.922
32.92432.914
32.642
31.727
32.217
32.215
31.468
30.990
31.360
31.370
30.820
30.527
30.174
29.520
29.650
29.680
29.527
28.786
28.795
28.840
28.880
29.138
29.020
28.922
28.784
28.894
28.770
28.535
28.568
28.266
28.348
28.140
28.229
28.088
28.742
27.934
27.898
27.84728.109
27.879
27.834
27.80627.802
29.554
29.950
29.690
29.405
29.580
29.736
29.69829.640
29.680
29.482
29.70728.960
28.900
29.109
29.167
29.218
29.114
29.585
29.393
29.420
29.328
29.284
29.290
29.28029.268
29.430
29.340
29.310
29.366
29.440 29.940
31.107
30.919
32.640
31.672
31.888
29.335
29.699
31.354
32.607
32.763
33.045
32.036
32.036
32.381
32.519
32.019
31.294
31.696
29.992
30.598
31.849
30.392
30.589
30.877
31.128
32.040
32.488
32.684
32.905
33.114
32.079
31.436
30.879
30.447
30.949
32.106
32.274
32.289
31.535
32.177
32.334
32.388
32.467
32.524
32.61232.
608
32.676
34.148
32.770
33.847
27.947
27.836
27.710
27.869
28.255
28.523
28.738
28.252
27.692
27.526
27.522
27.396
27.825
29.039
31.368
30.825
29.044 27.734
27.665
27.690
28.306
27.209
27.428 27.932
27.128
27.849
28.814
27.300
30.209 29.049
31.010
30.360
33.164
33.11633.168
33.228
33.170
32.216
33.029
33.842
34.655
32.076
32.566
29.034
28.794
29.240
29.248
29.450
30.164
28.670
29.045
29.088
29.079
29.074
29.102
29.174
29.805
29.866
30.114
33.760
33.290
29.864
28.85531.320
33.686
34.313
33.359
33.988
32.269
29.504
29.115
28.723
28.385
28.668 33.929
34.000
33.558
33.499
32.860
32.936
32.230
32.225
30.427
30.465
30.040
30.030
29.060
29.080
28.920
29.618
29.860
29.052
29.976
29.927
29.917
29.838
30.157
29.796
29.267
29.516
30.190
30.357
31.270
30.607
30.696
29.544
32.347
33.249
29.943
30.107
33.741
31.08631.32031.527
30.917
30.399
29.272
29.298 29.302
29.985
29.596
29.966
30.47031.320
29.225
28.640
28.184
28.320
28.462
27.974
28.506
28.339
28.545
29.64029.64329.738
30.691
30.667
31.095
31.716
32.49431.334
32.572
33.107
31.981
30.227 32.891
32.678
30.608
33.074
31.620
29.689
30.360
30.186
30.007
29.263
28.793
28.797
29.009
29.164
29.259
29.648
29.994
31.795
31.213
31.205
32.000
31.485
31.355
31.360
31.609
31.442
31.435
31.449
31.540
31.540
48
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
AV. PANAMERICANA NORTE
38
31.275
31.450
31.889
32.630
34.678
33.972
33.301
35.527
35.384
PLUVIAL EXISTENTE
INICIO DE DREN
29.290
29.242
29.544
29.980
29.420
29.41729.417
29.356
29.430
29.329
29.318
29.145
29.178
29.270
29.366
29.440
29.349
29.188
29.20429.230
29.259
29.220 29.940
31.107
30.299
30.070
30.440
30.179
29.310
29.429
29.367
30.056 29.945 29.986
30.777 30.91930.725 30.558 30.318
31.367
31.330
31.275
31.345
31.350
31.440
31.050
31.345
31.448
31.536
30.574
31.675
31.674
31.803
30.360
32.076
32.892
32.292 32.125
32.604
31.793
32.087 32.342
31.689
34.719
33.912
33.127
30.190
30.357
31.270
30.607 30.399
31.449
31.540
31.540
LAS ACACIAS
JR. HUANCAVELICA
27.582
27.564
26.982
27.765
28.648
28.168
28.098
28.025
27.128
27.849
28.814
JUNIN
Ovalo Grau
28.171
27.639
28.713
27.582
26.982
27.765
27.128
26.818
26.878
26.95228.366
30.360
30.186
29.869
30.007
29.667
29.263
28.79329.994
29.910
29.744
28.864
29.218
30.41829.478
30.089
30.073
30.026
29.990
31.027
30.387
29.864
29.926
30.628
31.795
31.213
31.205
29.809
1
2
3 4
N
Sr TEOD
ORO
CEME
NTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. ROM
A
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLA
S DE A
TIENZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARANJ
OS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SA
N MA
RTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO
DE LE
ON
JR. PR
OCER
MERIMB
URO
COCO
S
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HUA
LLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URU
BAMBA
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. CO
UNTRY
JR. AMA
ZONAS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
38
39
37
31.450
34.678
35.527
27.350
27.720
29.242
28.784
28.140
27.934
27.879
29.580
29.178
31.107
27.690
27.428
27.128
29.248
29.516
AVEN
IDA
SULLAN
A
JR. HUANCAVELICA 26.982
27.128
02.- D.P. SANTA ISABEL-ANGAMOS
01.- D.P. AV.SULLANA-LOS COCOS
N
Sr TEOD
ORO
CEME
NTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. ROM
A
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLA
S DE A
TIENZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARANJ
OS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SA
N MA
RTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO
DE LE
ON
JR. PR
OCER
MERIMB
URO
COCO
S
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HUA
LLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URU
BAMBA
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. CO
UNTRY
JR. AMA
ZONAS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
38
39
37
31.450
34.678
35.527
27.350
27.720
29.242
28.784
28.140
27.934
27.879
29.580
29.178
31.107
27.690
27.428
29.248
29.516
JUNIN
AVEN
IDA
SULLAN
A AV. LORE
TO
JR. HUANCAVELICA 26.982
27.128
26.818
26.952
N
Sr TEOD
ORO
CEME
NTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. ROM
A
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLA
S DE A
TIENZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARANJ
OS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SA
N MA
RTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO
DE LE
ON
JR. PR
OCER
MERIMB
URO
COCO
S
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HUA
LLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URU
BAMBA
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. CO
UNTRY
JR. AMA
ZONAS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
38
39
37
31.450
34.678
35.527
27.350
27.720
29.242
28.784
28.140
27.934
27.879
29.580
29.178
31.107
27.690
27.428
29.248
29.516
AVEN
IDA
SULLAN
A
N
Sr TEOD
ORO
CEME
NTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. ROM
A
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLA
S DE A
TIENZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARANJ
OS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SA
N MA
RTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO
DE LE
ON
JR. PR
OCER
MERIMB
URO
COCO
S
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HUA
LLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URU
BAMBA
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. CO
UNTRY
JR. AMA
ZONAS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
38
39
37
31.450
34.678
35.527
27.350
27.720
29.242
28.784
28.140
27.934
27.879
29.580
29.178
31.107
27.690
27.428
27.128
29.248
29.516
Figura 5.7: Cuenca del dren sullana en Seccion 1
JR. HUANCAVELICA 26.982
27.128
JUNIN
AV. LORE
TO
26.818
26.952
Ovalo Grau
Figura 5.8: Cuenca del dren sullana en Seccion 2 Figura 5.9: Cuenca del dren
sullana en Seccion 3
02.- D.P. SANTA ISABEL-ANGAMOS
01.- D.P. AV.SULLANA-LOS COCOS
JUNIN
AV. LORE
TO
JR. HUANCAVELICA
N
Sr TEOD
ORO
CEME
NTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. ROM
A
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLA
S DE A
TIENZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARANJ
OS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SA
N MA
RTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO
DE LE
ON
JR. PR
OCER
MERIMB
URO
COCO
S
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HUA
LLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URU
BAMBA
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. CO
UNTRY
JR. AMA
ZONAS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
AVEN
IDA
SULLAN
A
N
LOS CEIBOS
QUIMICASUIZA
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
SANTA MARIA
A V . S U L L A N A
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
Figura 5.10: Tipo de suelo en cuenca de la Seccion 1
N
LOS CEIBOS
QUIMICASUIZA
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
FABRICA
A. MORETA
SANTA MARIA
A V . S U L L A N A
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. SANTA ROSA
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. CO
UNTRY
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
N
LOS CEIBOS
QUIMICASUIZA
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
FABRICA
A. MORETA
SANTA MARIA
A V . S U L L A N A
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. SANTA ROSA
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. CO
UNTRY
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
Figura 5.11: Tipo de suelo en cuenca de la Seccion 2 Figura 5.12: Tipo de suelo en
cuenca de la Seccion 3
N
Sr TEOD
ORO
CEME
NTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. ROM
A
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLA
S DE A
TIENZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARANJ
OS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SA
N MA
RTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO
DE LE
ON
JR. PR
OCER
MERIMB
URO
COCO
S
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HUA
LLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URU
BAMBA
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. CO
UNTRY
JR. AMA
ZONAS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
38
39
37
31.450
34.678
35.527
27.350
27.720
29.242
28.784
28.140
27.934
27.879
29.580
29.178
31.107
27.690
27.428
27.128
29.248
29.516
JR. HUANCAVELICA 26.982
27.128
02.- D.P. SANTA ISABEL-ANGAMOS
01.- D.P. AV.SULLANA-LOS COCOS
N
Sr TEOD
ORO
CEME
NTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. ROM
A
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PE
RLAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLA
S DE A
TIENZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARANJ
OS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SA
N MA
RTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO
DE LE
ON
JR. PR
OCER
MERIMB
URO
COCO
S
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HUA
LLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URU
BAMBA
JR. MOR
ONA
JR. NAP
O
JR. PAS
TAZA
AV. CO
UNTRY
JR. AMA
ZONAS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
38
39
37
31.450
34.678
35.527
27.350
27.720
29.242
28.784
28.140
27.934
27.879
29.580
29.178
31.107
27.690
27.428
27.128
29.248
29.516
JUNIN
AV. LORETO
JR. HUANCAVELICA
N
Sr TEODO
RO
CEM
ENTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. RO
MA
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PER
LAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLAS DE A
TIEN
ZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARA
NJOS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SAN M
ARTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO D
E LEON
JR. P
ROCER
MER
IMBURO
COC
OS
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HU
ALLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URUB
AMBA
JR. MORON
A
JR. NA
PO
JR. PASTAZA
AV. COU
NTRY
JR. AM
AZON
AS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
AVE
NIDA S
ULLANA
02.- D.P. SANTA ISABEL-ANGAMOS
01.- D.P. AV.SULLANA-LOS COCOS
N
Sr TEODO
RO
CEM
ENTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. RO
MA
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PER
LAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLAS DE A
TIEN
ZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARA
NJOS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SAN M
ARTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO D
E LEON
JR. P
ROCER
MER
IMBURO
COC
OS
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HU
ALLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URUB
AMBA
JR. MORON
A
JR. NA
PO
JR. PASTAZA
AV. COU
NTRY
JR. AM
AZON
AS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
38
39
37
31.450
34.678
35.527
27.350
27.720
29.242
28.78
4
28.14
0
27.934
27.879
29.580
29.178
31.107
27.690
27.428
27.128
29.248
29.516
Figura 5.7: Cuenca del dren sullana en Seccion 1
JR. HUANCAVELICA 26.982
27.128
Figura 5.8: Cuenca del dren sullana en Seccion 2
02.- D.P. SANTA ISABEL-ANGAMOS
01.- D.P. AV.SULLANA-LOS COCOS
N
Sr TEODO
RO
CEM
ENTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. RO
MA
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PER
LAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLAS DE A
TIEN
ZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARA
NJOS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SAN M
ARTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO D
E LEON
JR. P
ROCER
MER
IMBURO
COC
OS
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HU
ALLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URUB
AMBA
JR. MORON
A
JR. NA
PO
JR. PASTAZA
AV. COU
NTRY
JR. AM
AZON
AS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
38
39
37
31.450
34.678
35.527
27.350
27.720
29.242
28.78
4
28.14
0
27.934
27.879
29.580
29.178
31.107
27.690
27.428
27.128
29.248
29.516
JUNIN
AV. LORETO
26.818
26.952
Ovalo Grau
Figura 5.9: Cuenca del dren sullana en Seccion 3
JR. HUANCAVELICA 26.982
27.128
02.- D.P. SANTA ISABEL-ANGAMOS
01.- D.P. AV.SULLANA-LOS COCOS
N
Sr TEODO
RO
CEM
ENTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. RO
MA
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PER
LAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLAS DE A
TIEN
ZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARA
NJOS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SAN M
ARTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO D
E LEON
JR. P
ROCER
MER
IMBURO
COC
OS
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HU
ALLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URUB
AMBA
JR. MORON
A
JR. NA
PO
JR. PASTAZA
AV. COU
NTRY
JR. AM
AZON
AS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
38
39
37
31.450
34.678
35.527
27.350
27.720
29.242
28.78
4
28.14
0
27.934
27.879
29.580
29.178
31.107
27.690
27.428
27.128
29.248
29.516
AREA DE PAVIMENTOS: 0.458 Km²
AREA DE JARDINES: 0.038 Km²
N
Sr TEODO
RO
CEM
ENTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. RO
MA
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PER
LAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLAS DE A
TIEN
ZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARA
NJOS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SAN M
ARTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO D
E LEON
JR. P
ROCER
MER
IMBURO
COC
OS
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HU
ALLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URUB
AMBA
JR. MORON
A
JR. NA
PO
JR. PASTAZA
AV. COU
NTRY
JR. AM
AZON
AS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
Figura 5.10: Tipo de suelo en cuenca de la Seccion 1
AREA DE TECHOS: 0.887 Km²
AVE
NIDA S
ULLANA
JR. HUANCAVELICA
N
Sr TEODO
RO
CEM
ENTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. RO
MA
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PER
LAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLAS DE A
TIEN
ZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARA
NJOS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SAN M
ARTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO D
E LEON
JR. P
ROCER
MER
IMBURO
COC
OS
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HU
ALLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URUB
AMBA
JR. MORON
A
JR. NA
PO
JR. PASTAZA
AV. COU
NTRY
JR. AM
AZON
AS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
Figura 5.11: Tipo de suelo en cuenca de la Seccion 2
AREA DE PAVIMENTOS: 0.461 Km²
AREA DE JARDINES: 0.042 Km²
AREA DE TECHOS: 0.900 Km²
JUNIN
AV. LORETO
JR. HUANCAVELICA
N
Sr TEODO
RO
CEM
ENTERIO
LOS CEIBOS
A V. SAN MARTIN
JR. MAR
AÑON
JR. RO
MA
QUIMICASUIZA
MERCADO CENTRAL
PSJ. LAS
PER
LAS
JR. C. SALAVERRY
STA ELENA
ENOSA
DE HIELO
FABRICA
AVD
A. C
OUNTRY
JR. LAS
JR. SAN LORENZO
JR. BLAS DE A
TIEN
ZA
G. FARFAN
A. MORETA
GARDENIAS
NARA
NJOS
AV. SANCHEZ CERRO
AV. SAN M
ARTIN
SANTA MARIA
AVENIDA GRAU
A V . S U L L A N A
AV. LOS
AV. JORGE CHAVEZ
JIRON ''E''
JR. PROCER MERINO
JR. PED
RO D
E LEON
JR. P
ROCER
MER
IMBURO
COC
OS
AV. COUNTR
Y
URB. ANGAMOS
URB.
JR. HU
ALLAGA
JR. SANTA ROSA
JR. URUB
AMBA
JR. MORON
A
JR. NA
PO
JR. PASTAZA
AV. COU
NTRY
JR. AM
AZON
AS
JR. CAJAMARCA
AH. PACHITEA
Ovalo Grau
AV. F. M A L A G A
AV. PANAMERICANA NORTE
STA ISABEL
URB. CLUB GRAU
AVE
NIDA S
ULLANA
Figura 5.12: Tipo de suelo en cuenca de la Seccion 3
AREA DE PAVIMENTOS: 0.478 Km²
AREA DE JARDINES: 0.046 Km²
AREA DE TECHOS: 0.943 Km²