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Investigadores de la UGR diseñan un sistema de predicción para mejorar el aumento de la superficie de las playas

Fuente: Universidad de Granada

playas , prediccion


08 de noviembre de 2017

unnamedUn equipo de investigadores de la Universidad de Granada ha diseñado una metodología de predicción para medir la eficiencia de las regeneraciones costeras, acción clave a la hora de reducir el impacto de la erosión en las playas y aumentar sus superficies. Esta técnica se ha puesto en práctica en la costa granadina del Guadalfeo, que abarca playas de Motril y Salobreña.

Los investigadores del Grupo de Dinámica de Flujos Ambientales de la UGR,Rafael J. BergillosAlejandro López RuizDaniel Principal Gómez yMiguel Ortega Sánchez, exponen en su estudio los efectos de la erosión, una problemática que, según destacan, “afecta de forma severa a los deltas, unos sistemas situados en la transición entre ambientes fluviales y marítimos, con un gran valor natural y económico. Este problema surge, principalmente, por actuaciones de gestión en las cuencas de los ríos”.

El delta del Guadalfeo, que abarca la costa de Motril y Salobreña, sufre especialmente la erosión, al igual que muchos otros deltas mediterráneos, aunque en el caso de la costa granadina se identifica una causa específica: la Presa de Rules. “Esta infraestructura levantada sobre el río Guadalfeo actúa como barrera al transporte natural de sedimentos, impidiendo que lleguen a la costa”, apuntan los investigadores. Al no alcanzar dichos sedimentos la línea de costa, la superficie de las playas tiende a reducirse con el paso del tiempo.

El estudio señala el tramo de Playa Granada, en Motril, como el más castigado por la erosión. Para impedir la progresiva desaparición de las superficies de las playas, las autoridades han llevado a cabo regeneraciones artificiales de sedimentos a lo largo de los últimos años. “Principalmente, extrayendo sedimentos del tramo de playa entre el Puerto de Motril y la Punta del Santo y aportándolos en el tramo entre la Punta del Santo y la desembocadura del río Guadalfeo (Playa Granada).

La metodología de predicción de la eficiencia de las regeneraciones costeras, diseñada por este equipo de especialistas, trata de predecir la respuesta de la línea de costa después de actuaciones de regeneración, como los aportes artificiales de sedimentos. Para ello, en primer lugar, se simulan las variables marítimas, principalmente altura de ola, periodo y dirección del oleaje en profundidades indefinidas (lejos de la costa), posteriormente se propagan hacia las proximidades de la costa con un modelo numérico y se calculan los valores de esas variables cuando se produce la rotura de la ola. A partir de esas variables en rotura se calculan las tasas de transporte longitudinal (paralelo a la línea de costa) de sedimentos y, finalmente, con los datos del transporte longitudinal de sedimentos se calcula la respuesta y evolución de la línea de costa.

Gracias a estas predicciones se identifica la alternativa de regeneración costera más eficiente, es decir, aquella que permite aumentar de forma óptima la superficie de playa afectada por la erosión.

Rafael J. Bergillos alerta: “Al reducir la superficie de las playas, la erosión acarrea consecuencias muy negativas como inundaciones, daños materiales en construcciones localizadas cerca de la costa, consecuencias socioeconómicas debidas a la pérdida de turismo así como pérdidas de valor ambiental”.

Esta investigación, de la que se hace eco la revista Science of the Total Environment, no sólo es aplicable a la costa tropical de Granada, sino que resulta fácilmente extensible a otras zonas costeras, permitiendo servir como herramienta de apoyo en el diseño tanto de proyectos de regeneración como de otras estrategias de defensa costera, como la construcción de diques, espigones o arrecifes artificiales.

Más información:

Bergillos, R. J., López-Ruiz, A., Principal-Gómez, D., & Ortega-Sánchez, M. (2018). An integrated methodology to forecast the efficiency of nourishment strategies in eroding deltas. Science of The Total Environment, 613, 1175–1184. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.09.197 


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