PROYECTO CLEANLICS M DE BASURA MARINAS EN LUGARES DE...

PROYECTO CLEANLICS: MODELADO DE LAS ZONAS DE ACUMULACIÓN

DE BASURA MARINAS EN LUGARES DE IMPORTANCIA COMUNITARIA

(LIC) EN EL LITORAL DE CANTABRIA

ACTIVIDAD 3. INFORME TÉCNICO

“VALIDACIÓN DE LAS PREDICCIONES CON DATOS IN SITU”

PROYECTO CLEANLICS: INFORME ACTIVIDAD 3

ÍNDICE

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ÍNDICE

1. ANTECEDENTES ............................................................................................... 1

2. OBJETIVO ........................................................................................................ 1

3. METODOLOGÍA ................................................................................................. 1

4. RESULTADOS ................................................................................................... 1 4.1. ZEC Dunas de Liencres y Estuario del Pas ....................................................... 1 4.2. ZEC Marismas de Santoña, Victoria y Joyel ..................................................... 3 4.3. ZEC Dunas del Puntal y Estuario del Miera ...................................................... 6

5. CONCLUSIONES ............................................................................................... 9

REFERENCIAS .................................................................................................... 10


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1. ANTECEDENTES La Fundación Instituto de Hidráulica Ambiental de Cantabria es una organización sin ánimo de lucro, que nace con el propósito de fomentar y apoyar la investigación básica y aplicada y el desarrollo de estudios, metodologías y herramientas para la gestión integrada de los ecosistemas acuáticos. Para el desarrollo de tales fines, la Fundación Instituto de Hidráulica Ambiental de Cantabria y la Universidad de Cantabria crearon en marzo de 2007 el Instituto de Hidráulica Ambiental de la Universidad de Cantabria “IHCantabria”, centro mixto de investigación, que desarrolla una enorme labor investigadora, de transferencia tecnológica y de formación de especialistas y que se encuentra en la élite nacional e internacional del área del conocimiento científico-tecnológico relacionado con el ciclo del agua en sus diversas facetas.

Entre las líneas de investigación que desarrolla IHCantabria está la gestión del medio natural marino-costero y sus recursos y el modelado del transporte y acumulación de contaminantes marinos, (p.ej. hidrocarburos). La integración de estas dos líneas representan el marco de referencia para el desarrollo del Proyecto CleanLICs: “Modelado de las zonas de acumulación de basura marinas en lugares de importancia comunitaria (LIC) en el litoral de Cantabria”, proyecto desarrollado por IHCantabria, a través de la cofinanciación de la Fundación Instituto de Hidráulica Ambiental de Cantabria (FIHAC) y de la Fundación Biodiversidad del Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio Ambiente, dentro de la convocatoria “Fundación Biodiversidad-ECOEMBES para la lucha contra las basuras marinas”.

El objetivo principal del proyecto CleanLICs es desarrollar una herramienta de simulación que permita predecir la distribución espacial de basuras marinas en zonas costeras con influencia fluvial, como estuarios, aplicando modelos numéricos de transporte de partículas. Como parte del proyecto CleanLICs, esta herramienta de modelado se aplicó a la identificación de las áreas de acumulación de basuras marinas en tres estuarios integrados en tres zonas de especial conservación (ZECs) del litoral de Cantabria: el Estuario del Pas (EP, dentro del ZEC “Dunas de Liencres y Estuario del Pas”), el Estuario del Miera (EM, dentro del ZEC “Dunas del Puntal y Estuario del Miera”) y las Marismas de Santoña (MS, dentro del ZEC “Marismas de Santoña, Victoria y Joyel”).

Para la consecución de este objetivo general se plantearon los siguientes objetivos específicos:

1) Modelización de la distribución zonal potencial de basuras marinas derivadas del aporte de “vertidos” (sensu lato) en el entorno de los tres ZECs considerados.

2) Caracterización por zonas dentro de cada ZEC de las basuras marinas acumuladas.

3) Validación e implementación de un modelo estandarizado para la predicción de la acumulación de basuras marinas en zonas costera.


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4) Desarrollo de un modelo conceptual para la caracterización de las interacciones (efectos) entre las basuras marinas y los hábitats identificados en las zonas de estudio.

5) Difusión del proyecto, sensibilización ciudadana sobre la amenaza de las basuras marinas en los ecosistemas litorales y fomento de la implicación de la sociedad en su solución.

En este informe se presentan la metodología y los resultados de la acción ejecutada para responder al objetivo 3: Validación e implementación de un modelo estandarizado para la predicción de la acumulación de basuras marinas en zonas costeras.


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2. OBJETIVO El objetivo concreto de la presente actividad es validar cualitativamente la herramienta numérica elaborada, en la actividad 1, para detectar las zonas más probables de acumulación de basuras marinas en zonas costeras con influencia fluvial, es decir, en estuarios y bahías. Dicha herramienta ha sido desarrollada con base en la aplicación combinada de (1) técnicas estadísticas avanzadas de clasificación (algoritmo KMA; Hastie et al., 2001) y (2) modelado numérico hidrodinámico (Delft3D; Hydraulics, 2014, 2006; Roelvink and Van Banning, 1995) y de transporte (TESEO; Abascal et al., 2017). En el documento correspondiente a la actividad 1 se presenta una descripción detallada de la metodología aplicada para desarrollar dicha herramienta.


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3. METODOLOGÍA La metodología empleada para cumplir con el objetivo propuesto consiste en comparar los resultados numéricos con los datos recopilados in situ en tres Zonas de Especial Conservación (ZECs) de la costa de Cantabria. En el informe correspondiente a la actividad 2 se describe el protocolo aplicado en los muestreos y sus resultados en las distintas zonas de estudio.

Dada la complejidad de validar resultados probabilísticos con muestreos puntuales, la validación realizada será cualitativa, identificando y comparando en distintas ubicaciones de las zonas de estudio las diferentes probabilidades de acumulación de basuras marinas. De este modo, se verificará el poder predictivo de la herramienta numérica, así como su extensión y aplicación a otras zonas costeras con influencia fluvial.


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4. RESULTADOS La metodología descrita en el apartado anterior se ha aplicado en cada una de las tres zonas de estudio. La comparación cualitativa se ha realizado en el entorno próximo de las localizaciones de las zonas de estudio donde se tienen datos de campo.

4.1. ZEC Dunas de Liencres y Estuario del Pas

A continuación, en la Figura 1, se muestra el mapa de probabilidad de acumulación de basuras marinas a medio-largo plazo, resultante de aplicar modelado numérico en la ría de Mogro. El mapa presentado es el obtenido tras 14 días de simulación, aunque, como ya se concluyó en el documento correspondiente a la actividad 1, el patrón observado es similar ya desde las 12 h de simulación. Cada celda de la malla presenta una resolución de unos 20 m, resolución que se considera adecuada para el dominio de estudio, y un valor de probabilidad (P) comprendido entre 0, certeza de no encontrar residuos, y el 100%, certeza de encontrar basuras.

Figura 1. Probabilidad de contaminación, P (%), obtenida con 14 días de modelado numérico en el ZEC

Dunas de Liencres y Estuario del Pas.


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De los resultados de modelado puede deducirse que las mayores probabilidades de acumulación de residuos se encuentran en las curvas y quiebros que implican importantes cambios en la dirección del flujo y, por lo tanto, reducciones significativas en las velocidades de corriente. Entre estas zonas se distinguen, fundamentalmente, ambos márgenes del canal principal a la altura de la primera curva que se encuentra el río Pas en su desembocadura, también en ambos márgenes a la altura del campo de golf y las zonas próximas al núcleo urbano de Mogro y a la bocana del estuario. En estas zonas la probabilidad de encontrar residuos marinos oscila entre el 20% y el 30%.

En la Figura 2 se presentan los resultados de densidad media de basuras marinas obtenidos durante los muestreos en el ZEC Dunas de Liencres y Estuario del Pas.

Figura 2. Densidad media de basuras marinas obtenida durante el muestreo en el ZEC Dunas de

Liencres y Estuario del Pas.


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Puede observarse que las zonas donde se ha encontrado una mayor densidad de basuras también se corresponden con las zonas de curvas del estuario. Son los puntos de muestreo número: 13 y 14, situados en los primeros quiebros del canal; 4 y 16, localizados en el margen derecho del estuario a la altura del campo de golf; 7, próximo al núcleo urbano de Mogro; 10 y 9, en zonas próximas a la bocana del estuario. Por el contrario, las zonas que presentan una menor densidad son los puntos 8 y 12, correspondiéndose también con los resultados de modelado que presentan unas probabilidades menores.

Aunque el modelo también indica altas probabilidades de contaminación en las zonas situadas en el margen izquierdo del estuario a la altura del campo de golf y del núcleo urbano de Mogro, por determinados condicionantes como el acceso, no se dispone de datos de campo para validar.

Por lo tanto, como se ha mencionado con anterioridad, dada la complejidad que tiene comparar resultados probabilísticos con muestreos puntuales puede concluirse que existe una correspondencia más que aceptable entre los resultados procedentes de modelado y los datos de campo en el ZEC Dunas de Liencres y Estuario del Pas.

4.2. ZEC Marismas de Santoña, Victoria y Joyel

En la Figura 3, se muestra el mapa de probabilidad de acumulación de basuras marinas a medio-largo plazo, resultante de aplicar modelado numérico en la Bahía de Santoña. Se presenta el mapa resultante tras 14 días de simulación, aunque, como indicó en el documento de la actividad 1, el patrón observado es similar desde las 24 h. Cada celda de la malla cuenta con una resolución de unos 20 m, resolución adecuada para la zona de estudio, y un valor de probabilidad (P) que oscila entre 0, certeza de no encontrar residuos, y el 100%, certeza de encontrar basuras.

De los resultados de modelado puede deducirse que las mayores probabilidades de acumulación de residuos se encuentran en la ría de Limpias, ría de Rada, ambos márgenes de la ría de Treto a la altura de Colindres, margen sur de la ría de Escalante a la altura del puente de la CA241, playa de Regatón, bocana del estuario y playa y puerto de Laredo. Las probabilidades obtenidas en estas zonas superan el valor del 10%.

En la Figura 4 se presentan los resultados de densidad media de basuras marinas obtenidos durante los muestreos en la Bahía de Santoña. Puede observarse que, de todos los puntos muestreados, aquellos donde se ha encontrado una mayor densidad de basuras son: el punto 2, en el margen derecho de la ría de Limpias; el punto 3, en el margen izquierdo de la confluencia de las rías de Limpias y Rada a la altura de Colindres; el punto 4, en la zona sur de la playa del Regatón y el punto 8, entre las rías de Argoños y Boo. Por el contrario, las zonas que presentan una menor densidad son los puntos 1, localizado en la ría de Limpias; 6, situado en el bajo y 7, en la ría de Escalante.

De modo general puede concluirse que los puntos en los que se han detectado mayores densidades de basuras marinas durante los muestreos se corresponden con las zonas en las que los modelos indican probabilidades mayores de acumulación de residuos, y viceversa, los puntos con menores densidades aparecen asociados a las zonas de


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probabilidades más bajas. Por consiguiente, sin olvidar la complejidad que tiene comparar resultados probabilísticos con muestreos puntuales, puede concluirse que existe una adecuada correspondencia entre los resultados procedentes del modelado y los datos de campo en el ZEC Marismas de Santoña, Victoria y Joyel.

Figura 3. Probabilidad de contaminación, P (%), obtenida con 14 días de modelado numérico en el ZEC

Marismas de Santoña, Victoria y Joyel.


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Figura 4. Densidad media de basuras marinas obtenida durante el muestreo la Bahía de Santoña.


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4.3. ZEC Dunas del Puntal y Estuario del Miera

En la Figura 5, se muestra el mapa de probabilidad de acumulación de basuras marinas a corto plazo, resultante de aplicar modelado numérico en el ZEC Dunas del Puntal y Estuario del Miera. El mapa presentado es el obtenido tras 24 h de simulación en la Bahía de Santander. Cada celda de la malla presenta una resolución de unos 20 m, resolución adecuada para la zona de estudio, y un valor de probabilidad (P) comprendido entre 0, certeza de no encontrar residuos, y el 100%, certeza de encontrar basuras.

Por otra parte, en la Figura 6 se presentan los resultados de densidad media de basuras marinas obtenidos durante los muestreos en el ZEC Dunas del Puntal y Estuario del Miera.

Figura 5. Probabilidad de contaminación, P (%), obtenida con 24 h de modelado numérico en el ZEC

Dunas del Puntal y Estuario del Miera.


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Figura 6. Densidad media de basuras marinas obtenida durante el muestreo en el ZEC Dunas del

Puntal y Estuario del Miera.


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De los resultados de modelado puede observarse que entre las zonas que presentan una mayor probabilidad de acumular residuos destaca, fundamentalmente, la zona del Puntal (P>10%), sin embargo, en esta zona no se cuenta con datos de campo para validar. También, aunque en menor medida, se observan elevadas probabilidades de acumulación (P~5%) en las siguientes zonas: en el Puerto Deportivo Marina de Pedreña, donde tampoco se cuenta con datos de campo; en el margen derecho de la ría de Cubas al sur del puente de Somo, zona que se corresponde con el punto de muestreo número 6 donde se ha encontrado una elevada densidad de basuras y en las proximidades a los puntos de muestreo número 2 y 3, donde también se han recogido elevadas densidades de basuras durante las campañas de campo. Por el contrario, las zonas muestreadas donde se ha detectado una menor densidad de basuras son las asociadas a los puntos número 1, 4 y 5. En estas zonas el modelo indica bajas probabilidades de acumulación de residuos.

En conclusión, sin olvidar la complejidad que tiene comparar resultados probabilísticos con muestreos puntuales, puede concluirse que existe una adecuada correspondencia entre los resultados procedentes del modelado y los datos de campo en el ZEC Dunas del Puntal y Estuario del Miera.


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5. CONCLUSIONES Con los resultados de la validación cualitativa llevada a cabo en las tres zonas de estudio, se comprueba que:

La capacidad predictiva de la herramienta numérica desarrollada resulta adecuada, siendo posible su aplicación para detectar las zonas más probables de acumular basuras marinas en otras zonas costeras con influencia fluvial.

No obstante, sería conveniente seguir trabajando en la validación de la herramienta ampliando los muestreos realizados tanto espacial como temporalmente.


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REFERENCIAS Abascal, A.J., Sanchez, J., Chiri, H., Ferrer, M.I., Cárdenas, M., Gallego, A., Castanedo,

S., Medina, R., Alonso-Martirena, A., Berx, B., others, 2017. Operational oil spill trajectory modelling using HF radar currents: A northwest European continental shelf case study. Marine Pollution Bulletin.

Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., 2001. The elements of statistical learning, ser.

Hydraulics, D., 2014. Delft3D-FLOW User Manual: Simulation of multi-dimensional hydrodynamic flows and transport phenomena (techreport).

Hydraulics, W.L.D., 2006. Delft3D-FLOW, Simulation of multi-dimensional hydrodynamic flows and transport phenomena, including sediments. User Manual, Delft, Holanda.

Roelvink, J.A., Van Banning, G., 1995. Design and development of DELFT3D and application to coastal morphodynamics. Oceanographic Literature Review 11, 925.

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