La predicción de niveles de agua en ríos es importante para prevenir pérdidas económicas así como de vidas humanas causadas por inundaciones. Los modelos hidráulicos son comúnmente usados para predecir estos niveles de agua y tomar acciones para mitigar el daño debido a inundaciones. En la presente investigación, se analizó una aproximación 2D para resolver las ecuaciones promediadas en profundidad de Reynolds Average Navier Stokes (RANS), llamado Conveyance Estimation System (CES), para explorar sus capacidades predictivas. Este artículo presenta una ampliación del estudio realizado por Knight et al. (2009). De igual forma, en esta investigación se explora una caracterización más detallada del parámetro de rugosidad y del número de zonas de rugosidad produciendo diversos escenarios. Se evaluó el desempeño de cada escenario mediante diferentes funciones de ajuste usando curvas de descarga para comparación. La investigación muestra que el uso de una adecuada descripción de la rugosidad, como un factor de rugosidad calibrado para toda la sección transversal o un modelo de rugosidad para cantos rodados calibrado para el lecho junto con valores de rugosidad obtenidos en valores sugeridos por el CES para los bancos, produce resultados del modelo óptimos en un río de montaña.