Diseño y optimización de arrecifes artificiales para la práctica de surf

Abstract

Durante las últimas décadas el surf se ha convertido en un deporte en auge. La práctica del surf requiere de unas condiciones de olaeje que no tienen lugar en todas las playas, cuya surfeabilidad o grado de dificultad se puede determinar mediante una serie de parámetros: peel angle, altura de ola, longitud de sección e intensidad y tipo de rotura son los más relevantes. Los arrecifes artificales tienen como misión mejorar estas condiciones, convirtiendo olas no surfeables en surfeables. En este trabajo, se han diseñado dos tipos de arrecifes variando su ángulo de abertura, de 66º a 45º, en el litoral de Conil de la Frontera (Cádiz). Para conocer la viabilidad y el impacto en la surfeabilidad provocados por estas estructuras a lo largo de su vida útil, se ha desarrollado una nueva herramienta basada en la técnica de interpolación de downscaling. En primer lugar se ha propagado numéricamente un subconjunto representativo del registro histórico de oleaje mediante el modelo SWAN, para, posteriormente, calcular los parámetros de surf en cada estado de mar propagado. Estos parámetros de surf pueden ahora ser interpolados mediante la técnica downscaling para toda la serie de datos, evitando así la propagación de todo el registro. Los resultados obtenidos evidencian que la operativdad con el arrecife aumenta en torno a un 50% respecto al estado previo, es decir, se podría practicar surf el doble de días. El tipo de rotura también mejora respecto a la situación anterior, predominando la rotura tipo plunging, considerada la ideal por los surfistas. Esta mejora responde al perfil convexo que se ha diseñado, que fomenta precisamente este tipo de roturas así como un aumento de la intensidad de la ola. El peel angle resulta clave en el grado de dificultad de la ola, siendo mayor cuanto menor sea el ángulo. El arrecife provoca un aumento notable de éste ángulo, y, como consecuencia, un aumento general de la surfeabilidad de ola, pasando en el caso en estudio del 10% de olas de dificultad bajamedia al 70%. Para realizar este estudio de viabilidad, el método de downscaling ha permitido disminuir los costes computacionales de forma extraordinaria, al reducir el proceso de propagación de toda la serie histórica a únicamente un subcojunto representativo. Los resultados obtenidos son lo suficientemente precisos para elaborar un estudio de viabilidad fiable.