Manejo de Clima Maritimo
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PROYECTO DE DIQUE INTERIOR YADECUACIÓN DEL FONDO DE LA DÁRSENA
DEL PUERTO DE LA ATUNARA PARA FUTURA
INSTALACIÓN NÁUTICO-DEPORTIVA.
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1.- INTRODUCCIÓN. CONTENIDO DEL ANEJO.
Este anejo tiene por objetivo llevar a cabo el análisis del clima marítimo en
profundidades indefinidas en el entorno del Puerto de La Atunara (La Línea de la Concepción
Cádiz), donde se proyecta un nuevo Dique Interior y la adecuación del fondo de la dársena.
Para ello, y en primer lugar, se hará una descripción del entorno costero donde se
ubica el citado puerto, para posteriormente analizar las diferentes fuentes de datos que hay
disponibles escogiendo aquellas que mejor se adaptan y que mejor fiabilidad presentan en el
marco del presente proyecto.
A continuación se llevará a cabo los siguientes estudios:
• Análisis sectorial del oleaje en profundidades indefinidas.
• Regímenes medios y extremales escalares y direccionales del oleaje.
•
Análisis de los periodos del oleaje.
• Régimen de mareas y niveles de cálculo.
En particular, el alcance de este anejo abarca los siguientes puntos relativos al clima
marítimo del oleaje:
- Emplazamiento y Configuración de la costa.
- Análisis de las fuentes de información existentes.
- Definición de los regímenes medios y extremales direccionales del oleaje en
profundidades indefinidas.
- Estudio de los periodos del oleaje.
- Análisis del nivel del mar en el entorno del puerto objeto de ampliación.
Niveles de cálculo.
Pasamos a continuación a desarrollar cada uno de los puntos estudiados.
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2.- EMPLAZAMIENTO Y CONFIGURACIÓN DE LA COSTA.
El oleaje es el principal agente modelador de la costa y su conocimiento en la zona a
estudiar es básico para poder entender la morfología y evolución previsible de la misma.
Ilustración 1: Configuración de la costa en La Línea de la Concepción.
Si nos fijamos en la costa de La Línea de la Concepción y su situación con respecto a
las posibles áreas de generación del oleaje podemos fácilmente deducir que los oleajes
significativos proceden del primer y segundo cuadrante, con una orientación de la línea de
costa NNE-SSW. En la siguiente ilustración se muestran los sectores a los que se hace
referencia.
Ilustración 2: Sectores significativos en la costa de La Línea de la Concepción.
Los oleajes de procedentes del Este, como se verá mas adelante son los que actúan en
mayor medida en la zona. Como se observa las líneas batimétricas muestran un cañon
submarino en las inmediaciones del puerto, lo que favorece que el sector Este llegue menos
atenuado y con mayor energía a la zona de estudio. El principal viento actuante es el de
levante y el de poniente. La configuración general de la costa nos propone una componente
neta de transporte hacia el sur, aunque no muy acusada.
N
Puerto de LaAtunara.
Playa deLevante.
Playa de La Atunara.
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3.- ANÁLISIS DE LAS FUENTES DE INFORMACIÓN.
3.1.- INTRODUCCIÓN.
En el diseño de obras marítimas son necesarias bases de datos de variables geofísicas
oceanográficas de calidad, de altas resoluciones espaciales y continúas a lo largo de un
período largo de tiempo. En la actualidad, los datos de oleaje de los que se dispone se pueden
clasificar en tres grupos con base en el procedimiento empleado para su obtención.
• Datos visuales, obtenidos por observadores cualificados desde barcos en ruta.
• Datos instrumentales, estos son medidas directas o indirectas obtenidas por
instrumentos de medida. Dentro del amplio abanico de instrumentos existentes
para la medida del oleaje (boyas, radares etc.), los más empleados por su
fiabilidad y fácil acceso son:
• Boyas escalares disponibles en las aguas españolas desde no hace más de dos
décadas que no estiman la dirección de incidencia del oleaje.
• Boyas direccionales desde hace no más de 15 años.
• Datos de satélite (Topex-Poseidon, ERS1 y 2 etc.). Datos de gran calidad que
nos ayudan fundamentalmente a conocer el clima marítimo a nivel global.
• Hindcast de modelos numéricos, hoy día los modelos numéricos de reanálisis
más empleados son WAM y Wave Watch. Los imputs de estos modelos son los
campos de presiones y vientos calculados mediante reanálisis atmosféricos. El
proyecto WANA, puesto en marcha por el entonces llamado Programa de Clima
Marítimo de Puertos del Estado, utiliza el modelo WAM de generación del
oleaje en una malla próxima a las costas españolas con datos desde 1996 cada 3-
5 horas y con una resolución espacial de 0,125º-0,25º.
Desafortunadamente, desde un punto de vista cuantitativo, se ha comprobado que estas
bases de datos obtenidas numéricamente no son siempre del todo correctas, por lo que es
necesario complementar esta información con el resto de datos disponibles para proceder al
calibrado de los mismos.
En este capítulo se describirán detalladamente las características de estas fuentes de
datos, analizando las debilidades y fortalezas inherentes a cada una de ellas.
Ilustración 3: Fuentes de información y tratamiento.
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hielo, temperatura superficial, variabilidad del nivel del mar, producción biológica y otros,
entre los que cabe destacar el conocimiento de las corrientes, superficiales y profundas.
Ilustración 5: Distribución espacial de los datos adquiridos en la misión Topex-Poseidón para el Atlántico Norte y el mediterráneo (1997-2001).
Los altímetros satelitales son radares que transmiten cortos pulsos hacia la superficie
terrestre. El tiempo de retorno de la señal así como su modificación frecuencial después de la
reflexión del pulso en la superficie del mar son valores que se pueden relacionar fácilmente
con el nivel del mar o la rugosidad superficial. Pudiendo estimar de esta manera variables
oceanográficas de vital importancia como son la marea meteorológica o la altura de ola
significante.
En contraposición a la multitud de ventajas y novedades que nos ofrece la altimetría
satelital, encontramos un gran inconveniente que restringe la utilización de los datos
provenientes de estas fuentes.
Este inconveniente es la resolución de los datos medidos, tanto espacial como
temporal. El satélite orbita alrededor de la tierra con una trayectoria fija, tardando entre 10 y
15 días en pasar dos veces por un mismo punto, por lo tanto, los datos provenientes de
satélites serán idóneos para estimar el régimen medio de oleaje en una zona, pero nunca el
régimen extremal.
El uso principal que se suele hacer de estos datos es como complemento a los datos
medidos por boyas, visuales o por reanálisis, siendo en este último caso de vital importancia,
pues nos permite un calibrado espacial de los campos de oleaje obtenidos por el modelo.
Ilustración 6: Esquema de medida de la rugosidad superficial por el altímetro.
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3.5.- BASE DE DATOS UTILIZADA.
La información empleada en la elaboración del clima marítima se compone de:
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Base de datos WANA.
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Boya exterior de Alborán.
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Mareógrafo de Algeciras.
3.5.1
Base de datos WANA: nodo 2006009.
El proyecto WANA, puesto en marcha por el entonces llamado Programa Marítimo de
Puertos del Estado, utiliza el modelo WAN de generación del oleaje en una malla próxima a
las costas españolas con datos desde 1996 cada 3-5 horas y con una resolución espacial de
0,125º-0,25º. Para este estudio hemos considerado el siguiente nodo.
Ilustración 7: Situación y datos del nodo WANA 2006009 y Boya de Alborán.
Ilustración 8: Localización de los puntos del proyecto WANA, obsérvense los círculos azulesalrededor de la costa peninsular e insular.
3.5.2
Boya exterior de Alborán.
La boya escalar de Alborán tipo “Sea Watch” pertenece a la Red de Aguas Profundas
de Puertos del estado REDEXT y tiene una cobertura de 9 años, entre 1997 y 2006. En la
siguiente ilustración se muestra la posición y la cobertura de la misma.
Ilustración 9: Posición y cobertura de la Boya exterior de Alborán.
El conjunto de datos REDEXT esta formado por las medidas procedentes de la Red de
Boyas de Aguas Profundas (Red Exterior). Esta red unifica, amplia y actualiza las antiguas
redes RAYO y EMOD Las boyas de esta red se caracterizan por estar fondeadas lejos de la
Nodo WANA 2006009.
Boya exterior de Alborán
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línea de costa a gran profundidad (mas de 200 metros de profundidad). Por tanto, las medidas
de oleaje de estos sensores no están perturbadas por efectos locales. Por ello, cada boya
proporciona observaciones representativas de grandes zonas litorales. La Boya de Alborán,
desde 2003 registra datos direccionales del oleaje.
3.5.3
Mareógrafo de Algeciras.
El mareógrafo de Algeciras forma parte de la red de mareógrafos REDMAR del
Organismo Público Puertos del Estado. Este mareógrafo es del tipo AANDERAA, con
sensores de presión.
Ilustración 10: Red de mareógrafos del OPPE.
El mareógrafo de Algeciras se localiza en el Puerto de Algeciras con coordenadas
36º10’37’’N, 5º23’54’’W, proporcionando datos desde 1992.
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4.- DISTRIBUCIÓN SECTORIAL DEL OLEAJE.
Se han realizado estudios de la totalidad de los datos, selección por direcciones, a
continuación y desde un punto de vista descriptivo se muestran los resultados obtenidos.
Ilustración 11: Diagrama de barras para la representación sectorial del oleaje en profundidades indefinidas.
Como primera característica que se observa en la ilustración anterior hay una clara
predominancia de los oleajes de componente E con una frecuencia de presentación de casi el
45% del tiempo seguido del sector W con 20%. Entre estos sectores de procedencia del oleaje,
E no tienen que refractarse apenas para alcanzar la costa, por el contrario, el sector W apenas
afectará al entorno que es objeto de estudio como consecuencia del efecto protector de
Gibraltar.
En ilustración siguiente se puede corroborar lo anteriormente expuesto, el oleaje más
energético y frecuente proviene del sector E, con una probabilidad de presentación del 41%.
El sector NE y ENE, a pesar de su baja probabilidad de presentación (1% y 5%), pueden
provocar temporales de notable intensidad.
Tabla 12: Estadísticos básicos en profundidades indefinidas.
A continuación se muestra la rosa de oleaje en profundidades indefinidas, donde semuestra la misma información que en las ilustraciones anteriores. Visualmente se observa la
clara predominancia del sector este, tanto considerando la totalidad de los datos como bajo
situación de temporal.
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Ilustración 13: Rosa de oleaje profundidades indefinidas. Ilustración 14: Rosa de oleaje profundidades indefinidas. Temporales.
En la ilustración siguiente se presenta de forma más concreta el número de
observaciones que en cada uno de los sectores direccionales de interés se han recogido. En
dicha tabla se muestran las distribuciones marginales para las direcciones y para diferentes
rangos de Hs. Como se observa, al considerar únicamente algunos sectores del primer
cuadrante y del segundo el peso que adquiere el sector Este se incrementa de forma
significativa (el sector Oeste, con un 20 % de observaciones respecto al total del nodo WANA
no se ha considerado) alcanzando casi el 77 % de las observaciones.
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Tabla 15: Distribución de Hs por sectores direccionales significativos. WANA 2006009. Profundidades indefinidas.
0.0-0.5 0.5-1.0 1.0-1.5 1.5-2.0 2.0-2.5 2.0.5-3 3.0-3.5 3.5-4.0 >4 % TOTAL
SECTOR
NE 228 69 9 1 0 0 1 0 0 2,58% 308
ENE 618 350 134 66 18 11 5 1 0 10,07% 1203
E 2901 2726 1522 920 442 284 155 78 92 76,31% 9120
ESE 441 162 44 35 22 10 12 4 3 6,13% 733
SE 144 45 7 2 2 2 0 0 0 1,69% 202
SSE 92 28 10 4 0 0 0 0 0 1,12% 134
S 142 52 25 16 14 2 0 0 0 2,10% 251
% 38,21% 28,72% 14,65% 8,74% 4,17% 2,59% 1,45% 0,69% 0,79% 100,00%
TOTAL 4566 3432 1751 1044 498 309 173 83 95 11951
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5.- RÉGIMEN MEDIO ESCALAR DE LA ALTURA DE OLA
SIGNIFICANTE HS.
Aunque verdaderamente lo que nos interesa es el análisis sectorial de las
distribuciones de probabilidad de los estadísticos de los estados de mar, este apartado permite
una descripción de la metodología empleada para la obtención de los diferentes regímenes
medios así como una primera impresión acerca del comportamiento general de los datos.
En principio, no existe ninguna base teórica para la selección de una determinadadistribución teórica para la representación de los regímenes medios de oleaje. Las
distribuciones más extendidas son las de Weibull y Lognormal,, también la distribución
Gumbel es bastante frecuente.
El cálculo de los regímenes del oleaje se realiza con el programa Matlab y con una
serie de Scripts implementados que ajustan los datos a la mejor función de ajuste entre
diferentes funciones de distribución disponibles, algunas de estas son:
Función de Distribución LogNormal:
dH B
A- H 2
1-
H
1
B 2
1 =) H F( s
s2
s
H 0s
s
⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡⎟ ⎠
⎞⎜⎝
⎛ ∫
lnexp
π
Función de Distribución de Weibull:
) H (B- -1=) H F(C
ss exp
Función de distribución de Gumbel:
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡⎟ ⎠
⎞⎜⎝
⎛ B
A- H - =) H F(s
s expexp
En cada caso se ha escogido la distribución que presenta un mejor ajuste para los
datos, no olvidemos que nuestro objetivo con estos ajustes es poder guardar los datos como
una función matemática que nos permita acceder de forma rápida a un determinado cuantil
sin tener que tratar directamente con una gran cantidad de datos.
A continuación se muestran los ajustes obtenidos:
Ilustración 16 : Régimen medio escalar Hs. Profundidades indefinidas Función Log Normal.
Por defecto hemos ajustado entre un % de probabilidad de 10 y el 99.95%, esto
permite modelar con mayor grado de precisión los valores más representativos.
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Si incrementamos el número de datos incluyendo aquellos que se encuentran en los
extremos muy posiblemente disminuirá la exactitud en ajuste, además los valore extremos no
son representativos del oleaje medio en términos probabilísticas.
Ilustración 17: Régimen medio escalar Hs. Profundidades indefinidas Función Normal. Ilustración 18: Régimen medio escalar Hs. Profundidades indefinidas Función Weibull de
mínimos.
Se concluye que el ajuste Log-Normal a los datos de Hs es el que mejor representa la
base de datos, siendo finalmente este ajuste el que se ha considerado.
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6.- RÉGIMEN MEDIO DIRECCIONAL DE LA ALTURA DE
OLA SIGNIFICANTE HS.
Este régimen es el que verdaderamente vamos a emplear a la hora se seleccionar los
casos propagar desde profundidades indefinidas hasta la costa, para cada uno de los sectores
vamos a tener una función de distribución que nos va a dar la probabilidad de no excedencia
en una determinada dirección, se ha de tener muy en cuenta que estas probabilidades deben
ser valoradas con la probabilidad de presentación del sector direccional en cuestión.
Se han obtenido los regímenes medios anuales direccionales de altura de ola en
profundidades indefinidas con base a los datos de retroanálisis correspondientes al punto
indicado. Estos regímenes se han ajustado mediante una distribución Log-Normal que es la
que mejor comportamiento a tenido en los ajuste sectoriales
El régimen medio direccional sólo ha sido determinado en el rango de probabilidad
acumulada 10%-99.5%. La cola inferior se ha despreciado por tratarse de olas de muy
pequeña magnitud, mientras que cola superior de los datos se trata en la determinación de los
regímenes extremales. Los parámetros de ajuste para cada uno de los sectores direccionales se
recogen en las correspondientes leyendas de las ilustraciones.
Ilustración 19: Régimen medio direccional Hs. Profundidades indefinidas Sector NE.
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Ilustración 20: Régimen medio direccional Hs. Profundidades indefinidas Sector ENE. Ilustración 21: Régimen medio direccional Hs. Profundidades indefinidas Sector E.
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Ilustración 22: Régimen medio direccional Hs. Profundidades indefinidas Sector ESE. Ilustración 23: Régimen medio direccional Hs. Profundidades indefinidas Sector SE.
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Ilustración 24: Régimen medio direccional Hs. Profundidades indefinidas Sector SSE. Ilustración 25: Régimen medio direccional Hs. Profundidades indefinidas Sector S.
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7.- RÉGIMEN EXTREMAL DE ALTURA DE OLA
SIGNIFICANTE HS EN PROFUNDIDADES INDEFINIDAS.
En este apartado se describe la metodología seguida para la obtención de los
regímenes extremales escalares y direccionales de oleaje, en profundidades indefinidas. Los
valores extremos de altura de ola significante Hs se ajustan a tres posibles distribuciones,
GUMBEL, FRÉCHET Y WEIBULL, de acuerdo al teorema de las tres colas de Fisher y
Tippett (1928).
Estas tres distribuciones se combinan en una única expresión denominada GEV o
distribución generalizada de extremos que responde a la siguiente expresión:
⎥⎥
⎦
⎤
⎢⎢
⎣
⎡
⎟⎟ ⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛ −−−=
ξ
ψ
μ ξ 1
)(1exp)(
x xF
donde:
μ: es el parámetro de localización.
ψ: es el parámetro de escala.
ξ: es el parámetro de forma.
Cuando - 0.05 < ξ < 0.05 resulta la distribución de Gumbel.
Cuando ξ > 0.05 resulta la distribución de Fréchet.
Cuando ξ < -0.05 resulta la distribución de Weibull.
Esta distribución se ha aplicado al conjunto de máximos valores anuales a lo largo de
los 10 años de datos o bien al conjunto de datos que superan un determinado umbral (método
POT) para la obtención de los regímenes extremales del estadístico de los estados de mar
altura de ola significante.
7.1.- RÉGIMEN EXTREMAL ESCALAR DE ALTURA DE OLA
SIGNIFICANTE HS. NODO WANA.
Se ha obtenido el régimen escalar mediante la aplicación del método POT con un
umbral de altura de ola significante de 3,9 m. En la ilustración siguiente se muestra el régimen
obtenido y representado en un papel semilogarítmico.
En el eje x están representados los períodos de retorno y en el eje y los valores de
altura de ola Hs. Las líneas punteadas son las bandas de confianza del 95 %, en la parte baja
de la curva estas son estrechas, lo que quiere decir que el error en el ajuste es muy pequeño,
esto es debido a que hay un elevado número de puntos para hacer el ajuste. Sin embargo, en la
parte alta las bandas se agrandan, lo que quiere decir que el ajuste no es tan bueno debido a lafalta de puntos y el margen de error es más elevado. La información que da esta gráfica es el
período de retorno para una determinada altura de ola, es decir, la existencia de un
determinado evento por término medio cada R años (R = período de retorno).
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Ilustración 26 : Régimen extremal escalar Hs. Profundidades indefinidas Nodo WANA. 7.2.- RÉGIMEN EXTREMAL ESCALAR PROFUNDIDADES
INDEFINIDAS. INFORMACIÓN DE LA BOYA EXTERIOR DE
ALBORÀN.
Para el análisis del régimen extremal, hemos considerado también la información
registrada en la red de boyas de Puertos de Estado. Los mayores registros de esta fuente de
datos, así como su carácter instrumental, hacen que sea mucho más fiable que la fuente de
datos WANA para este fin.
Por el contrario, excepto en la boya del Cabo de Gata de la red REMRO, no se poseen
datos direccionales, lo cual podría resultar un hándicap importante a la hora de encontrar los
resultados buscados. Sin embargo, como hemos podido ver en las rosas de distribución
sectorial de oleaje, y tras el análisis de la configuración de la costa en nuestro entorno y de los
temporales que nos pueden afectar, podemos asimilar el régimen extremal escalar del oleaje al
de aquellos provenientes del E.
La siguiente tabla presenta los coeficientes obtenidos en los ajustes de lasdistribuciones extremales para los registros aportados por la Boya de Alborán.
Las cinco funciones de distribución son presentadas en el bloque de figuras que se
muestran a continuación.
El mayor coeficiente de correlación se ha obtenido para el caso de una función
Weibull con parámetro C = 1,0.
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Tabla 27: Coeficientes de ajuste obtenidos en la Boya de Alborán.
Distribución Coef. A Coef. B Coef. R
Gumbel
Weibull-0,75
Weibull-1,00
Weibull-1,40
Weibull-2,00
2,209
1,986
1,792
1,523
1,169
1,764
2,180
1,351
0,903
0,650
0,971
0,956
0,980
0,980
0,961
Ilustración 28: Ajuste extremal de Gumbel para la boya de Alborán.
Ilustración 29:. Ajuste extremal de Weibull para la boya de Alborán. C=0,75.
P
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Tabla 30: Ajuste extremal de Gumbel para la boya de Alborán. C=1,00. C=1,40. C=2,00.
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Finalmente, de los gráficos anteriores se ha hecho un resumen en las siguientes tablas,
que recoge varios valores de la altura de ola significante (Estima Central y Banda de
Confianza 90%), para diferentes situaciones de periodo de retorno.
Tabla 31: Régimen extremal Boya de Alborán. Alturas de ola significante en función de los periodos de retorno (T) más representativos. Estima Central. Función de Weibull. C=1,00.
BOYA T = 20 años T = 70 años T = 100 años T = 300 años
Alborán. 5,40 m 6,30 m 6,60 m 7,40 m
Y finalmente, las alturas de ola correspondientes a los mismos periodos de retorno,
pero asociadas a la Banda de Confianza del 90%.
Tabla 32: Régimen extremal. Alturas de ola significante en función de los periodos de retorno(T) más representativos. Banda de Confianza del 90%. Función de Weibull. C=1,00.
BOYA T = 20 años T = 70 años T = 100 años T = 300 años
Alborán. 6,82 m 8,00 m 8,31 m 9,50 m
Para el diseño y predimensionamiento de las obras necesario para el estudio y
comparación de las alternativas, será necesario estudiar el intervalo de oleajes situados entre
Hs = 6,00 m y Hs = 8,00 m para estar seguros de contemplar cualquier posibilidad de periodo
de retorno de diseño. Estos oleajes serán asimismo tenidos en cuenta provenientes de lossectores significativos
Con estos datos serán llevados a cabo los estudios de propagación del oleaje, con el
objetivo de obtener la altura de ola de diseño a partir de la cual, y dependiendo de la
formulación empleada se obtendrá la altura de ola de cálculo.
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8.- ESTUDIO DE LOS PERIODOS DEL OLEAJE.
En este apartado se realiza un estudio de las distribuciones de los periodos para cada
uno de los sectores direccionales, este punto es importante para lograr establecer un criterio de
selección de los periodos para cada uno de los estados de mar a propagar, la selección de los
mismos se realizará posteriormente, de cara a la reconstrucción de la serie a pie de obra.
Como veremos para cada puede existir un número variable de posibles periodos por
ello es importante contar con las distribuciones bidimensionales de altura de ola y periodo
para las diferentes direcciones significativas.
En las ilustraciones siguientes se recogen por rangos de Hs y Tp las observaciones
totales en el nodo de retroanálisis en profundidades indefinidas, para las direcciones más
significativas.
Lo más destacable es que prácticamente la mayoría de las observaciones se aglutinan
en el rango de Hs comprendido entre 0.5-1.0 metros y periodos de pico comprendido entre los2 y 4 segundos. Para el sector E el rango de periodos más frecuente se encuentra ligeramente
desplazado hacia mayores periodos (4-6 segundos).
En cualquier caso los periodos son cortos incluso con los oleajes de mayor tamaño, y
en casi ningún caso se superan los periodos superiores a 12 segundos, lo que es perfectamente
lógico teniendo en cuenta que nos hallamos en el mar mediterráneo.
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Tabla 33: Distribución del Tp por rangos de Hs para el nodo WANA. Sector E.
Tp (s). 3 5 7 9 11 13 15 >16 % Total
Hs (m).
0-1.0 228 2975 1788 174 16 1 0 0 56,82% 5182
1.0-2.0 0 435 2055 212 29 5 4 0 30,04% 27402.0-3.0 0 0 559 237 19 0 0 0 8,94% 815
3.0-4.0 0 0 46 198 36 2 0 0 3,09% 282
4.0-5.0 0 0 0 26 42 10 0 0 0,86% 78
5.0-6.0 0 0 0 0 12 4 0 0 0,18% 16
>6 0 0 0 0 1 6 0 0 0,08% 7
% 2,50% 37,39% 48,77% 9,29% 1,70% 0,31% 0,04% 0,00% 1
Total 228 3410 4448 847 155 28 4 0 9120
Tabla 34: Distribución del Tp por rangos de Hs para el nodo WANA. Sector ENE.
Tp (s). 3 5 7 9 11 13 15 >16 % Total
Hs (m).
0-1.0 182 467 202 46 19 12 3 0 77,39% 931
1.0-2.0 1 126 94 0 0 1 0 1 18,54% 223
2.0-3.0 0 0 39 3 0 0 0 0 3,49% 42
3.0-4.0 0 0 5 2 0 0 0 0 0,58% 7
4.0-5.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
5.0-6.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
>6 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
% 15,21% 49,29% 28,26% 4,24% 1,58% 1,08% 0,25% 0,08% 1
Total 183 593 340 51 19 13 3 1 1203
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Tabla 35: Distribución del Tp por rangos de Hs para el nodo WANA. Sector NE.
Tp (s). 3 5 7 9 11 13 15 >16 % Total
Hs (m).
0-1.0 139 96 38 8 7 4 0 0 94,81% 292
1.0-2.0 1 7 5 0 0 1 0 1 4,87% 152.0-3.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
3.0-4.0 0 0 1 0 0 0 0 0 0,32% 1
4.0-5.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
5.0-6.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
>6 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
% 45,45% 33,44% 14,29% 2,60% 2,27% 1,62% 0,00% 0,32% 1
Total 140 103 44 8 7 5 0 1 308
Tabla 36: Distribución del Tp por rangos de Hs para el nodo WANA. Sector ESE.
Tp (s). 3 5 7 9 11 13 15 >16 % Total
Hs (m).
0-1.0 153 328 76 20 5 4 0 0 79,95% 586
1.0-2.0 0 25 62 3 1 0 0 0 12,41% 91
2.0-3.0 0 0 30 3 0 0 0 0 4,50% 33
3.0-4.0 0 0 3 17 0 0 0 0 2,73% 20
4.0-5.0 0 0 0 2 1 0 0 0 0,41% 3
5.0-6.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
>6 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
% 20,87% 48,16% 23,33% 6,14% 0,95% 0,55% 0,00% 0,00% 1
Total 153 353 171 45 7 4 0 0 733
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Tabla 37: Distribución del Tp por rangos de Hs para el nodo WANA. Sector SE.
Tp (s). 3 5 7 9 11 13 15 >16 % Total
Hs (m).
0-1.0 74 73 29 9 1 0 0 0 92,08% 186
1.0-2.0 0 9 3 0 0 0 0 0 5,94% 12
2.0-3.0 0 0 3 0 1 0 0 0 1,98% 4
3.0-4.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
4.0-5.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 05.0-6.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
>6 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
% 36,63% 40,59% 17,33% 4,46% 0,99% 0,00% 0,00% 0,00% 1
Total 74 82 35 9 2 0 0 0 202
Tabla 38: Distribución del Tp por rangos de Hs para el nodo WANA. Sector SSE.
Tp (s). 3 5 7 9 11 13 15 >16 % Total
Hs (m).
0-1.0 58 34 22 1 1 1 0 0 87,31% 117
1.0-2.0 0 13 3 1 0 0 0 0 12,69% 17
2.0-3.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
3.0-4.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
4.0-5.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
5.0-6.0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
>6 0 0 0 0 0 0 0 0 0,00% 0
% 43,28% 35,07% 18,66% 1,49% 0,75% 0,75% 0,00% 0,00% 1
Total 58 47 25 2 1 1 0 0 134
A continuación se muestran las distribuciones bidimensionales de altura de ola y
periodo para las direcciones significativas, en estas ilustraciones se observa como para cada
altura de ola existen periodos que se dan con mayor probabilidad que otros, estas gráficas
recogen la información de las tablas precedentes de una manera visual.
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Figura 39: Distribución bidimensional Hs-Tp. Sector NE. Figura 40: Distribución bidimensional Hs-Tp. Sector ENE.
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Figura 41: Distribución bidimensional Hs-Tp. Sector E.Tabla 42: Distribución bidimensional Hs-Tp. Sector ESE.
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Tabla 43: Distribución bidimensional Hs-Tp. Sector SE. Tabla 44: Distribución bidimensional Hs-Tp. Sector SSE.
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Estas distribuciones presentadas anteriormente, así como para todas las demás
direcciones son las que se utilizarán posteriormente para la selección de pares Hs-Tp de los
estados de mar representativos de profundidades indefinidas.
Podemos observar visualmente como la densidad de probabilidad es mayor en los
periodos comprendidos entre 2 y 4segundos y las alturas de ola entre 0.5 y 1.0 metros.
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9.- SOBREELEVACIONES. MAREAS
El objeto de este apartado es el análisis de las mareas en la zona del puerto de La
Atunara. Para ello el estudio considera tanto las mareas astronómicas (causadas
principalmente por la influencia de la Luna, el Sol y residualmente de los otros planetas y que
son las mareas más representativas) como las llamadas mareas meteorológicas (fluctuaciones
de nivel medio del mar debidas a variaciones en la presión atmosférica) y que pueden tener
lugar de modo solapado por estar generadas por fenómenos físicos diferentes.
9.1.- MAREA ASTRONÓMICA.
De los datos recogidos en los anuarios de mareas editados por el Instituto Hidrográfico
de la Marina, y los existentes en la ROM 03-90 (tabla 3.4.2.1.1), la carrera de marea en la
zona de La Línea de la Concepción es de 0,90 m, con un nivel medio NM referido al cero
hidrográfico igual a 0,45 m.
9.2.- MAREA METEREOLÓGICA (STORM-SURGE).
Uno de los factores que puede provocar importantes cambios en el nivel del mar son
las variaciones barométricas. En efecto, una disminución de la presión atmosférica sobre la
superficie del mar induce un ascenso del nivel de éste mientras que un aumento de dicha
presión se traduce en un descenso del nivel del mar. Otro fenómeno meteorológico que puede
provocar ascensos del nivel del mar es el viento (wind set up).
Según la tabla 3.4.2.1.1. de las Recomendaciones para Obras Marítimas ROM 0.2-90
los niveles característicos máximo y mínimo de las aguas libres exteriores en las zonascosteras correspondientes a condiciones extremas se obtienen sumando y restando
respectivamente a la PMVE y BMVE una cantidad de 0,50 metros correspondientes a la
marea meteorológica.
De este modo los niveles máximos y mínimos absolutos del nivel del mar Nmáx y
Nmín se obtendrán sumando respectivamente a la PMVE y a la BMVE astronómicas los
valores extremos de ascenso y descenso del nivel del mar producidos por causas
meteorológicas y serán:
Nivel máximo: Nmáx = + 1.40 (C.H.).
Nivel mínimo: Nmín = - 0.50 (C.H.).