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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 estudo emprega uma estrutura de modelagem numérica integrada de Delft3D-FM e SWAN, validada por dados de campo, para caracterizar a variabilidade sazonal da hidrodinâmica, transformação de ondas e transporte de sedimentos ao longo da costa de Andhra Pradesh, revelando que as ondas impulsionadas pelas monçõesções geram o maior transporte de sedimentos ao longo da costa e fornecendo uma ferramenta baseada em processos para a gestão costeira e avaliação de risco de erosão.

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

Publicado 2026-08-31

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CC BY 4.0

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

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

A linha costeira nunca está verdadeiramente imóvel. É uma fronteira viva onde o oceano e a terra mantêm uma conversa constante e mutável. As ondas empurram a areia para a praia, enquanto as correntes a afastam. Os rios despejam sedimentos frescos vindos das montanhas, e as tempestades reorganizam tudo em uma única noite. Para as pessoas que vivem ao longo dessas bordas, compreender esse movimento não é apenas um exercício acadêmico; é uma questão de segurança, economia e sobrevivência. Se a areia se mover demais, um porto pode sofrer assoreamento, uma estrada pode ser lavada ou uma aldeia pode perder sua praia protetora. Para prever para onde a areia irá, os cientistas devem entender as forças que a movem: as marés que sobem e descem, o vento que impulsiona as ondas e a forma do fundo do oceano que as guia.

No estado indiano de Andhra Pradesh, este sistema dinâmico é particularmente complexo. A costa estende-se por mais de mil quilômetros, apresentando amplas praias arenosas, deltas de rios e planícies de maré. É um lugar onde as estações ditam o ritmo do oceano. Durante a monção, ventos poderosos do sudoeste agitam o mar, enquanto nas outras estações, os ventos mudam, trazendo condições mais calmas do nordeste. Para compreender como essas mudanças sazonais remodelam a linha costeira, os pesquisadores G. Bala e M. G. Muni Reddy recorreram a uma poderosa ferramenta digital. Eles construíram uma versão virtual da costa, um modelo computacional que imita o comportamento do oceano real, para observar como a água e a areia se movem ao longo do ano.

A equipe utilizou uma estrutura de software sofisticada conhecida como Delft3D, que lhes permite criar uma grade flexível e não estruturada sobre o fundo do oceano. Imagine uma rede lançada sobre a água; no mar aberto, onde a água é profunda e a forma do fundo muda lentamente, os buracos na rede são grandes. Mas conforme a rede se aproxima da costa, onde a água fica rasa e o fundo muda rapidamente, os buracos tornam-se muito pequenos. Esse design permite que o computador foque seu poder nas áreas que mais importam: as águas rasas onde as ondas quebram e a areia se move. Ao combinar este modelo hidrodinâmico com um modelo de ondas chamado SWAN, os pesquisadores puderam simular como as ondas crescem, mudam de direção e colidem contra a costa sob diferentes condições sazonais.

Eles executaram estas simulações para três períodos distintos: a estação pós-monção de 2023, a estação da monção de 2024 e a estação pré-monção de 2025. Para garantir que seu oceano virtual se comportasse como o real, eles alimentaram o modelo com dados reais coletados em campo, incluindo medições de altura de onda, velocidade de corrente e o tamanho dos grãos de areia. Eles também compararam seus resultados computacionais com observações de longo prazo da linha costeira, analisando como a praia sofreu erosão ou crescimento ao longo de muitos anos. Essa abordagem permitiu-lhes ver não apenas um instantâneo de um único dia, mas o ciclo sazonal completo da mudança costeira.

As simulações revelaram um ritmo sazonal claro e dramático. Durante os meses de monção, o oceano está em seu estado mais energético. As ondas são maiores, atingindo alturas entre 0,8 e 2,2 metros, e chegam do sudoeste. Essas ondas poderosas impulsionam correntes fortes que movem uma quantidade tremenda de sedimento. Em contraste, as estações de pós-monção e pré-monção são mais tranquilas. As ondas são geralmente menores, variando de 0,6 a 2,0 metros, e vêm do nordeste ou leste. A energia da água é menor, e o movimento da areia é menos intenso. Os pesquisadores descobriram que o período de onda de pico, que é o tempo entre uma crista de onda e a próxima, também muda com as estações, estendendo-se de 7,0 a 8,5 segundos durante a monção, indicando ondulações mais longas e poderosas.

Essa mudança sazonal na direção e energia das ondas tem um impacto direto em para onde a areia vai. O estudo identificou áreas específicas onde o movimento de sedimentos é mais ativo. Os distritos de Visakhapatnam, Anakapalli e Nellore emergiram como as zonas primárias de deriva litorânea, onde a areia é constantemente transportada ao longo da costa. Durante a monção, o transporte de sedimentos nessas áreas atinge o seu máximo. O modelo mostrou que a combinação de ondas altas e correntes fortes mobiliza a areia, movendo-a em grandes quantidades. Nas outras estações, o transporte é moderado ou baixo, mas o padrão de movimento permanece consistente com as mudanças nos ventos e direções das ondas.

Os pesquisadores também observaram como as marés interagem com estas ondas. Eles descobriram que, durante a monção, os níveis de água alta e as correntes fortes trabalham juntos para levantar e mover ainda mais sedimento do que as ondas sozinhas poderiam fazer. Essa interação é crucial para entender como a costa se remodela durante as tempestades. O modelo confirmou que a linha costeira não é uma linha estática, mas uma característica dinâmica que responde ao efeito cumulativo destas forças sazonais. A longo prazo, este movimento resulta em padrões distintos de erosão e crescimento. Por exemplo, o distrito de Krishna viu uma erosão média de cerca de 11,48 metros por ano, enquanto a área de Kakinada experimentou acreção, ou crescimento, de cerca de 4,35 metros por ano. Estas tendências de longo prazo são o resultado dos ciclos sazonais que o modelo capturou com sucesso.

Para verificar as suas descobertas, a equipe comparou as suas simulações computacionais com medições do mundo real e com fórmulas empíricas estabelecidas usadas por engenheiros para estimar o movimento de sedimentos. Os resultados do modelo Delft3D alinharam-se bem com as observações de campo e com as estimativas destes métodos tradicionais. Este acordo sugere que a estrutura digital é uma ferramenta fiável para compreender os complexos processos em curso ao longo da costa de Andhra Pradesh. Confirma que a reversão sazonal das ondas é o principal motor da redistribuição de sedimentos, sendo a estação da monção o período de mudança mais significativo.

O estudo conclui que esta abordagem de modelagem integrada oferece uma forma robusta de gerir riscos costeiros. Ao identificar as zonas ativas onde a areia se move mais vigorosamente, como os setores próximos a Visakhapatam e Nellore, os planejadores podem antecipar melhor onde a erosão poderá ameaçar a infraestrutura ou onde a areia poderá se acumular em portos. A pesquisa fornece uma estrutura baseada em processos que vai além de simples médias para capturar as variações locais específicas causadas pela forma da linha costeira e pela profundidade da água. Demonstra que, com as ferramentas certas, os cientistas podem mapear as correntes invisíveis e as areias mutáveis que definem a borda da terra, oferecendo uma imagem mais clara de como a costa se comportará no futuro.

Resumo Técnico: Estudo de Acoplamento Delft3D-FM – SWAN sobre a Variabilidade Sazonal da Hidrodinâmica Costeira, Transformação de Ondas e Transporte de Sedimentos ao Longo da Costa (Longshore) em Andhra Pradesh, Índia

Problema
A morfologia costeira de Andhra Pradesh, Índia, é um resultado dinâmico das interações entre ondas, marés, correntes, ventos e o suprimento de sedimentos, fortemente influenciada pelas monções sazonais, ciclones tropicais e aportes fluviais dos sistemas Godavari e Krishna. Embora as observações de campo forneçam dados críticos, elas frequentemente carecem da resolução espacial e temporal necessária para caracterizar plenamente os complexos processos hidrodinâmicos e de transporte de sedimentos em toda a linha de costa. Além disso, a presença de infraestrutura costeira (portos, quebra-mares) e barreiras naturais interrompe o transporte litorâneo, levando a erosão e acreção espacialmente variáveis em escalas ao longo da costa de curto alcance. O estudo aborda a necessidade de uma estrutura numérica reprodutível e baseada em processos para avaliar processos costeiros regionais, identificar áreas propensas à erosão e apoiar o gerenciamento costeiro e o planejamento portuário.

Metodologia
O estudo emprega uma estrutura de modelagem numérica integrada acoplando o Delft3D Flexible Mesh (D-Flow FM) para hidrodinâmica e o Delft3D-WAVE (baseado no modelo espectral de terceira geração SWAN) para a transformação de ondas.

Domínio Computacional: Malhas flexíveis não estruturadas foram geradas para 12 distritos costeiros (de Srikakulam a Tirupati). A resolução da malha varia de 500–2000 m em mar aberto para 20–200 m em zonas costeiras e complexas (fozes de rios, estuários) para capturar gradientes batimétricos e geometria costeira, mantendo a eficiência computacional.
Forçantes e Entradas: As simulações cobriram três períodos sazonais distintos: Pós-monção (2023), Monção (2024) e Pré-monção (2025). O modelo hidrodinâmico incorporou forçante de maré, forçante de ondas, descarga fluvial e efeitos meteorológicos.
Transporte de Sedimentos: O transporte de sedimentos não coesivos foi modelado utilizando a formulação de Van Rijn dentro da suíte Delft3D, que calcula a taxa de transporte volumétrico total ( $q_t$ ) como a soma do transporte de carga de fundo ( $q_b$ ) e de carga em suspensão ( $q_s$ ). O modelo considera correntes de profundidade média, profundidade da água e propriedades do sedimento.
Validação e Contexto: Os resultados numéricos foram comparados com:
1. Observações de campo (ondas, correntes, propriedades de sedimentos).
2. Estimativas empíricas usando as formulações CERC e Kamphuis.
3. Análise de mudança de linha de costa de longo prazo usando o Digital Shoreline Analysis System (DSAS) e a Taxa de Regressão Linear (LRR) derivada de dados de satélite e de campo.
  Nota: Os autores declaram explicitamente que os resultados do DSAS-LRR servem como um contexto morfológico independente, e não como um alvo de calibração direta para as simulações sazonais de curta duração. Métricas estatísticas formais (RMSE, MAE, $R^2$ ) não foram incluídas neste manuscrito, focando, em vez disso, na concordância baseada em processos.

Principais Resultados

Sazonalidade do Clima de Ondas: O estudo confirma uma forte reversão sazonal na direção das ondas.
- Pós-monção/Pré-monção: As ondas aproximam-se principalmente do Nordeste para o Leste (NE–E).
- Monção: A direção predominante muda para Sudoeste (SW–S/SSW) com energia significativamente maior.
Parâmetros de Onda:
- Altura Significativa da Onda ( $H_s$ ): Variou de 0,8–2,2 m durante a monção (atingindo o pico em junho–agosto) em comparação com 0,6–2,0 m no período de pós-monção.
- Período de Pico da Onda ( $T_p$ ): Os períodos de monção exibiram períodos mais longos (7,0–8,5 s), enquanto os períodos de pré-monção mostraram períodos mais curtos (6,0–7,5 s).
Hidrodinâmica: A estação da monção é o período mais energético, caracterizado por níveis de água mais altos e correntes mais fortes devido à interação de marés astronômicas com ventos e ondas fortes. Essa interação aumenta significativamente a mobilização de sedimentos.
Transporte de Sedimentos:
- As taxas de transporte são mais altas durante a monção, seguidas pela pós-monção e pré-monção.
- Zonas Ativas de Deriva Litorânea: Os setores de Visakhapatam, Anakapalli e Nellore foram identificados como tendo as respostas de transporte de sedimentos mais significativas.
- Dinâmica Transversal (Cross-shore): Na Praia R.K. (Visakhapatam), o modelo indicou aproximadamente $3,2 \times 10^5$ m³ de migração de sedimento em direção ao mar, destacando a importância de considerar processos transversais junto com a deriva longitudinal (longshore).
Tendências da Linha de Costa: A análise de longo prazo via DSAS revelou contrastes espaciais, com erosão severa no distrito de Krishna (média LRR $\approx -11,48$ m/ano) e acreção em Kakinada (média LRR $\approx +4,35$ m/ano). Os padrões espaciais de redistribuição de sedimentos do modelo alinham-se com essas tendências morfológicas observadas de longo prazo.

Principais Contribuições

Desenvolvimento de Estrutura (Framework): Estabeleceu uma estrutura integrada e reprodutível de Delft3D-FM e SWAN especificamente adaptada para a complexa linha de costa de Andhra Pradesh, utilizando malhas não estruturadas para resolver variações locais de batimetria e geometria.
Caracterização Sazonal: Forneceu uma caracterização detalhada do clima de ondas sazonal e da forçante hidrodinâmica, quantificando o domínio da monção de Sudoeste na condução da redistribuição de sedimentos.
Avaliação Baseada em Processos: Demonstrou que o modelo acoplado pode simular a variabilidade espacial do transporte de sedimentos melhor do que métodos empíricos de coeficiente único, capturando diferenças locais de resposta à forçante regional.
Identificação de Hotspots: Apontou distritos específicos (Visakhapatam, Anakapalli, Nellore) como zonas ativas de deriva litorânea que requerem intervenções prioritárias de gestão costeira.

Significância e Alegações
O artigo alega oferecer uma estrutura baseada em processos para determinar zonas ativas de deriva litorânea e priorizar intervenções de gestão costeira. Afirma que a estrutura Delft3D é aplicável para avaliar processos costeiros regionais, mostrando boa concordância com observações de campo e estimativas empíricas quanto aos padrões de transporte sazonais e espaciais.

Os autores mantêm um tom modesto em relação à validação, observando que, embora o modelo capture o comportamento sazonal correto e a distribuição espacial, o estudo foca na avaliação baseada em processos e não em uma validação estatística formal (ex: RMSE ou $R^2$ ). O estudo enfatiza que as tendências de linha de costa de longo prazo (erosão/acreção) devem ser vistas como evidência de ajustes morfológicos contínuos impulsionados pelos regimes de transporte de sedimentos simulados pelo modelo, e não como saídas anuais diretas das corridas sazonais. O trabalho serve como uma ferramenta fundamental para compreender a interação entre a forçante das monções, o aporte de sedimentos fluviais e a morfologia costeira na região de Andhra Pradesh.

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