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A Coupled Delft3D-FM – SWAN Study on Seasonal Variability of Coastal Hydrodynamics, Wave Transformation and Longshore Sediment Transport along Andhra Pradesh Coast, India

Este estudio emplea un marco de modelado numérico integrado de Delft3D-FM y SWAN, validado mediante datos de campo, para caracterizar la variabilidad estacional de la hidrodinámica, la transformación de las olas y el transporte de sedimentos a lo largo de la costa de Andhra Pradesh, revelando que las olas impulsadas por el monzón generan el mayor transporte de sedimentos longitudinal y proporcionando una herramienta basada en procesos para la gestión costera y la evaluación del riesgo de erosión.

Autores originales: G. Bala, M. G. Muni Reddy¹

Publicado 2026-08-31

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CC BY 4.0

Autores originales: G. Bala, M. G. Muni Reddy¹

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

La línea de costa nunca está verdaderamente quieta. Es un límite vivo donde el océano y la tierra mantienen una conversación constante y cambiante. Las olas empujan la arena hacia la playa, mientras que las corrientes la alejan. Los ríos depositan sedimentos frescos desde las montañas, y las tormentas reorganizan todo en una sola noche. Para las personas que viven a lo largo de estos bordes, comprender este movimiento no es solo un ejercicio académico; es una cuestión de seguridad, economía y supervivencia. Si la arena se desplaza demasiado lejos, un puerto puede colmatarse, un camino puede lavarse o un pueblo puede perder su playa protectora. Para predecir hacia dónde irá la arena, los científicos deben comprender las fuerzas que la mueven: las mareas que suben y bajan, el viento que impulsa las olas y la forma del fondo oceánico que las guía a todas.

En el estado indio de Andhra Pradesh, este sistema dinámico es particularmente complejo. La costa se extiende por más de mil kilómetros, presentando amplias playas de arena, deltas de ríos y llanuras de marea. Es un lugar donde las estaciones dictan el ritmo del océano. Durante el monzón, poderosos vientos del suroeste agitan el mar, mientras que en las otras estaciones, los vientos cambian, trayendo condiciones más calmas desde el noreste. Para dar sentido a cómo estos cambios estacionales remodelan la línea de costa, los investigadores G. Bala y M. G. Muni Reddy recurrieron a una poderosa herramienta digital. Construyeron una versión virtual de la costa, un modelo computacional que imita el comportamiento del océano real, para observar cómo se mueven el agua y la arena a lo largo del año.

El equipo utilizó un sofisticado marco de software conocido como Delft3D, que les permite crear una red flexible y no estructurada sobre el fondo marino. Imagine una red lanzada sobre el agua; en el mar abierto, donde el agua es profunda y la forma del fondo cambia lentamente, los agujeros de la red son grandes. Pero a medida que la red se acerca a la costa, donde el agua se vuelve poco profunda y el fondo cambia rápidamente, los agujeros se vuelven muy pequeños. Este diseño permite que la computadora concentre su potencia en las áreas que más importan: las aguas poco profundas donde las olas rompen y la arena se mueve. Al combinar este modelo hidrodinámico con un modelo de olas llamado SWAN, los investigadores pudieron simular cómo las olas crecen, cambian de dirección y rompen contra la orilla bajo diferentes condiciones estacionales.

Realizaron estas simulaciones para tres períodos distintos: la temporada de post-monzón de 2023, la temporada de monzón de 2024 y la temporada de pre-monzón de 2025. Para asegurar que su océano virtual se comportara como el real, alimentaron el modelo con datos reales recolectados en el campo, incluyendo mediciones de la altura de las olas, la velocidad de las corrientes y el tamaño de los granos de arena. También compararon sus resultados computacionales con observaciones a largo plazo de la línea de costa, observando cómo la playa se ha erosionado o crecido a lo largo de muchos años. Este enfoque les permitió ver no solo una instantánea de un solo día, sino el ciclo estacional completo del cambio costero.

Las simulaciones revelaron un ritmo estacional claro y dramático. Durante los meses del monzón, el océano está en su estado más energético. Las olas son más grandes, alcanzando alturas entre 0.8 y 2.2 metros, y llegan desde el suroeste. Estas poderosas olas impulsan corrientes fuertes que mueven una cantidad tremenda de sedimento. En contraste, las temporadas de post-monzón y pre-monzón son más tranquilas. Las olas son generalmente más pequeñas, variando entre 0.6 y 2.0 metros, y provienen del noreste o del este. La energía del agua es menor y el movimiento de la arena es menos intenso. Los investigadores encontraron que el periodo de ola pico, que es el tiempo entre la cresta de una ola y la siguiente, también cambia con las estaciones, extendiéndose de 7.0 a 8.5 segundos durante el monzón, lo que indica marejadas más largas y poderosas.

Este cambio estacional en la dirección y la energía de las olas tiene un impacto directo en hacia dónde va la arena. El estudio identificó áreas específicas donde el movimiento de sedimentos es más activo. Los distritos de Visakhapatnam, Anakapalli y Nellore emergieron como las zonas primarias de deriva litoral, donde la arena es transportada constantemente a lo largo de la costa. Durante el monzón, el transporte de sedimentos en estas áreas alcanza su máximo. El modelo mostró que la combinación de olas altas y corrientes fuertes moviliza la arena, desplazándola en grandes cantidades. En las otras estaciones, el transporte es moderado o menor, pero el patrón de movimiento permanece consistente con los cambios en la dirección del viento y las olas.

Los investigadores también observaron cómo las mareas interactúan con estas olas. Encontraron que durante el monzón, los niveles altos de agua y las corrientes fuertes trabajan juntos para levantar y mover incluso más sedimento de lo que las olas podrían por sí solas. Esta interacción es crucial para comprender cómo la costa se redefine durante las tormentas. El modelo confirmó que la línea de costa no es una línea estática, sino una característica dinámica que responde al efecto acumulativo de estas fuerzas estacionales. A largo plazo, este movimiento resulta en patrones distintos de erosión y crecimiento. Por ejemplo, el distrito de Krishna ha visto una erosión promedio de aproximadamente 11.48 metros por año, mientras que el área de Kakinada ha experimentado acreción, o crecimiento, de aproximadamente 4.35 metros por año. Estas tendencias a largo plazo son el resultado de los ciclos estacionales que el modelo capturó con éxito.

Para verificar sus hallazgos, el equipo comparó sus simulaciones computacionales con mediciones del mundo real y con fórmulas empíricas establecidas utilizadas por ingenieros para estimar el movimiento de sedimentos. Los resultados del modelo Delft3D se alinearon bien con las observaciones de campo y las estimaciones de estos métodos tradicionales. Este acuerdo sugiere que el marco digital es una herramienta confiable para comprender los complejos procesos que ocurren a lo largo de la costa de Andhra Pradesh. Confirma que la reversión estacional de las olas es el principal motor de la redistribución de sedimentos, siendo la temporada de monzón el periodo de cambio más significativo.

El estudio concluye que este enfoque de modelado integrado ofrece una forma robusta para gestionar los riesgos costeros. Al identificar las zonas activas donde la arena se mueve más vigorosamente, como los sectores cercanos a Visakhapatnam y Nellore, los planificadores pueden anticipar mejor dónde la erosión podría amenazar la infraestructura o dónde la arena podría acumularse en los puertos. La investigación proporciona un marco basado en procesos que va más allá de los simples promedios para capturar las variaciones locales específicas causadas por la forma de la línea de costa y la profundidad del agua. Demuestra que, con las herramientas adecuadas, los científicos pueden mapear las corrientes invisibles y las arenas cambiantes que definen el borde de la tierra, ofreciendo una imagen más clara de cómo se comportará la costa en el futuro.

Resumen Técnico: Estudio de Acoplamiento Delft3D-FM – SWAN sobre la Variabilidad Estacional de la Hidrodinámica Costera y el Transporte de Sedimentos Longitudinales a lo largo de la Costa de Andhra Pradesh, India

Planteamiento del Problema
La morfología costera de Andhra Pradesh, India, es el resultado dinámico de las interacciones entre olas, mareas, corrientes, viento y el suministro de sedimentos, fuertemente influenciada por los monzones estacionales, ciclones tropicales y aportes fluviales de los sistemas Godavari y Krishna. Si bien las observaciones de campo proporcionan datos críticos, a menudo carecen de la resolución espacial y temporal requerida para caracterizar plenamente los complejos procesos hidrodinámicos y de transporte de sedimentos en toda la línea de costa. Además, la presencia de infraestructura costera (puertos, rompeolas) y barreras naturales interrumpe el transporte litoral, provocando erosión y acreción espacialmente variables en escalas longitudinales cortas. El estudio aborda la necesidad de un marco numérico reproducible y basado en procesos para evaluar los procesos costeros regionales, identificar áreas propensas a la erosión y apoyar la gestión de la línea de costa y la planificación portuaria.

Metodología
El estudio emplea un marco de modelado numérico integrado que acopla Delft3D Flexible Mesh (D-Flow FM) para la hidrodinámica y Delft3D-WAVE (basado en el modelo espectral de tercera generación SWAN) para la transformación de las olas.

Dominio Computacional: Se generaron mallas flexibles no estructuradas para 12 distritos costeros (desde Srikakulam hasta Tirupati). La resolución de la malla varía de 500–2000 m en el offshore a 20–200 m en zonas costeras y complejas (desembocaduras de ríos, estuarios) para capturar los gradientes batimétricos y la geometría costera manteniendo la eficiencia computacional.
Forzamiento y Entradas: Las simulaciones cubrieron tres periodos estacionales distintos: Post-monzón (2023), Monzón (2024) y Pre-monzón (2025). El modelo hidrodinámico incorporó forzamiento de mareas, forzamiento de olas, descarga de ríos y efectos meteorológicos.
Transporte de Sedimentos: El transporte de sedimentos no cohesivos se modeló utilizando la formulación de Van Rijn dentro de la suite Delft3D, la cual calcula la tasa de transporte volumétrico total ( $q_t$ ) como la suma del transporte de fondo ( $q_b$ ) y de carga en suspensión ( $q_s$ ). El modelo tiene en cuenta las corrientes de promedio de profundidad, la profundidad del agua y las propiedades del sedimento.
Validación y Contexto: Los resultados numéricos se compararon con:
1. Observaciones de campo (olas, corrientes, propiedades del sedimento).
2. Estimaciones empíricas utilizando las formulaciones de CERC y Kamphuis.
3. Análisis de cambio de la línea de costa a largo plazo utilizando el Sistema de Análisis de la Línea de Costa Digital (DSAS) y la Tasa de Regresión Lineal (LRR) derivada de datos satelitales y de campo.
  Nota: Los autores declaran explícitamente que los resultados de DSAS-LRR sirven como un contexto morfológico independiente en lugar de un objetivo de calibración directa para las simulaciones estacionales de corta duración. No se incluyeron métricas estadísticas formales (RMSE, MAE, $R^2$ ) en este manuscrito, centrándose en su lugar en la concordancia basada en procesos.

Resultos Clave

Estacionalidad del Clima de Olas: El estudio confirma una fuerte reversión estacional en la dirección de las olas.
- Post-monzón/Pre-monzón: Las olas se aproximan principalmente desde el Noreste hacia el Este (NE–E).
- Monzón: La dirección predominante cambia al Suroeste (SW–S/SSW) con una energía significativamente mayor.
Parámetros de las Olas:
- Altura Significativa de la Ola ( $H_s$ ): Osciló entre 0.8–2.2 m durante el monzón (alcanzando su máximo entre junio y agosto) en comparación con 0.6–2.0 m en el periodo post-monzón.
- Periodo de Pico de la Ola ( $T_p$ ): Los periodos de monzón exhibieron periodos más largos (7.0–8.5 s), mientras que los periodos de pre-monzón mostraron periodos más cortos (6.0–7.5 s).
Hidrodinámica: La temporada de monzón es el periodo más energético, caracterizado por niveles de agua más altos y corrientes más fuertes debido a la interacción de las mareas astronómicas con vientos y olas intensos. Esta interacción potencia significativamente la movilización de sedimentos.
Transporte de Sedimentos:
- Las tasas de transporte son más altas durante el monzón, seguidas por el post-monzón y el pre-monzón.
- Zonas Activas de Deriva Litoral: Los sectores de Visakhapatnam, Anakapalli y Nellore fueron identificados como los que presentan las respuestas de transporte de sedimentos más significativas.
- Dinámicas de Costa a Costa (Cross-shore): En R.K. Beach (Visakhapatnam), el modelo indicó aproximadamente $3.2 \times 10^5$ m³ de migración de sedimento hacia el mar, resaltando la importancia de considerar los procesos de costa a costa junto con la deriva longitudinal.
Tendencias de la Línea de Costa: El análisis de DSAS a largo plazo reveló contrastes espaciales, con erosión severa en el distrito de Krishna (media LRR $\approx -11.48$ m/año) y acreción en Kakinada (media LRR $\approx +4.35$ m/año). Los patrones espaciales de redistribución de sedimentos del modelo se alinean con estas tendencias morfológicas observadas a largo plazo.

Contribuciones Clave

Desarrollo de Marco: Estableció un marco integrado y reproducible de Delft3D-FM y SWAN diseñado específicamente para la compleja línea de costa de Andhra Pradesh, utilizando mallas no estructuradas para resolver las variaciones locales de la batimetría y la geometría.
Caracterización Estacional: Proporcionó una caracterización detallada del clima de olas estacional y el forzamiento hidrodinámico, cuantificando el dominio del monzón del Suroeste en la redistribución de sedimentos.
Evaluación Basada en Procesos: Demostró que el modelo acoplado puede simular la variabilidad espacial del transporte de sedimentos mejor que los métodos empíricos de coeficiente único, capturando las diferencias locales de respuesta ante el forzamiento regional.
Identificación de Puntos Críticos (Hotspots): Señaló distritos específicos (Visakhapatnam, Anakapalli, Nellore) como zonas activas de deriva litoral que requieren intervenciones de gestión costera prioritarias.

Significado y Reivindicaciones
El artículo afirma ofrecer un marco basado en procesos para determinar las zonas activas de deriva litoral y priorizar las intervenciones de gestión costera. Sostiene que el marco Delft3D es aplicable para evaluar los procesos costeros regionales, mostrando una buena concordancia con las observaciones de campo y las estimaciones empíricas respecto a los patrones de transporte estacionales y espaciales.

Los autores mantienen un tono modesto respecto a la validación, señalando que, si bien el modelo captura el comportamiento estacional correcto y la distribución espacial, el estudio se centra en la evaluación basada en procesos en lugar de una validación estadística formal (por ejemplo, RMSE o $R^2$ ). El estudio enfatiza que las tendencias de la línea de costa a largo plazo (erosión/acreción) deben verse como evidencia de un ajuste morfológico continuo impulsado por los regímenes de transporte de sedimentos simulados por el modelo, más que como salidas anuales directas de las corridas estacionales. El trabajo sirve como una herramienta fundamental para comprender la interacción entre el forzamiento del monzón, el aporte de sedimentos fluviales y la morfología costera en la región de Andhra Pradesh.

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