Investigación aplicada en la Ingeniería

Un gemelo digital para apoyar la transformación de la costa española

En el marco de varias iniciativas internacionales destinadas a la creación de gemelos digitales de la tierra o del océano, en este artículo se presentan los primeros desarrollos de un gemelo digital de la costa orientado, principalmente, a la adaptación de la misma a los efectos del cambio climático. Este gemelo digital pretende integrar en un sistema único un marco metodológico avanzado para el análisis del riesgo del cambio climático en la costa, incluyendo modelos físicos, asimilación de observaciones y técnicas de inteligencia artificial para la toma de decisiones, considerando diferentes escenarios y gestionando y visualizando la incertidumbre asociada y formulando trayectorias adaptativas con diferentes medidas de adaptación.

Palabras clave: Gemelo digital, cambio climático, inteligencia artificial.

In the framework of several international initiatives aimed at the creation of digital twins of the Earth or the Ocean, this paper presents the first developments of a digital twin of the coast mainly oriented to the adaptation to the impacts of climate change. This digital twin aims to integrate in a single system an advanced methodological framework for the analysis of climate change related risks on the coast, including: process-based physical models, assimilation of observations and artificial intelligence techniques, considering different scenarios and managing and visualizing the associated uncertainty and formulating adaptive trajectories with different adaptation measures for decision making.

Keywords: Digital twin, climate change, artificial intelligence.

Íñigo J. Losada Rodríguez

ETSI de Caminos, Canales y Puertos.

Instituto de Hidráulica Ambiental-IHCantabria.

Universidad de Cantabria.

©Thisisengineering Raeng

Las costas españolas se encuentran entre las más amenazadas por el cambio climático. El aumento en la peligrosidad, debido al aumento del nivel medio del mar, a los cambios en las otras dinámicas marinas relevantes y su interacción con los cambios en la precipitación y caudales fluviales en la zona costera, confluye con altísimos niveles de exposición y vulnerabilidad. Todo ello nos conduce hacia un incremento notable del riesgo y de los impactos sobre los sistemas naturales y socioeconómicos. Como consecuencia, la gestión de la costa, tal y como la hemos concebido hasta el momento, debe reformularse por completo para conseguir aumentar la resiliencia de los sistemas localizados en la costa y de aquellos en el interior, dependientes de los mismos. Esta transformación solo será posible basada en el conocimiento científico-técnico, y más considerando que se trata de un ámbito en el que la toma de decisiones debe hacerse para horizontes temporales y escenarios que cuentan con una gran incertidumbre.

Pero esta transformación en la gestión de la costa se debe enmarcar en un contexto mucho más amplio y profundo. Dos de los pilares fundamentales sobre los que se sustenta la transición hacia el futuro de nuestra sociedad son la transición ecológica y la transición digital. La transición ecológica tiene entre sus objetivos: la mitigación y la adaptación al cambio climático, el uso sostenible y la protección de los recursos hídricos y marinos, la economía circular, la prevención y control de la contaminación y la protección y recuperación de la biodiversidad y de los ecosistemas. Por otra parte, la transición digital tiene como objetivos potenciar las infraestructuras, así como las competencias y tecnologías necesarias para lograr una economía y una sociedad digital.

En esta transición, la ingeniería civil desempeña un papel fundamental: por una parte, en la transición ecológica, en la medida en que la mayor parte de los retos están asociados al cuerpo de conocimiento, las capacidades técnicas y las competencias de los ingenieros de caminos, canales y puertos; y por la otra, en la transición digital, en tanto en cuanto esta supone un avance sustancial en el abordaje de cualquiera de las problemáticas con las que se encuentra nuestra profesión.

Parece, por tanto, tener todo el sentido que en muchos ámbitos de la ingeniería civil tendamos a aprovechar al máximo las oportunidades que nos ofrece la transformación digital para, por ejemplo, replicar el concepto de gemelo digital. Con ello podremos abordar con mayores garantías y fiabilidad, entre otros, problemas derivados de los retos de la transición ecológica tales como la transformación necesaria para una gestión más sostenible de la costa.

Este proceso no está carente de retos científico-técnicos y es, por ello, un ámbito fundamental de investigación en la ingeniería de costas. En estos momentos, nos hallamos en un estado de desarrollo incipiente en el que se debe integrar el conocimiento y la física de los procesos relevantes, las altas capacidades de modelado de procesos, las técnicas de observación in situ y remotas y las diversas metodologías y tecnologías de la información, big data e inteligencia artificial, entre otras.

La ingeniería civil desempeña un papel fundamental en la transición ecológica

El gemelo digital de la costa, una herramienta necesaria para una adecuada transición

Considerando la definición de Bauer et al. (2021), se podría definir un gemelo digital de la costa como un sistema de información que expone al usuario a una réplica digital del estado actual y la evolución futura del sistema costero, condicionada por las observaciones disponibles y las leyes de la física.

Sobre la base de unos requerimientos de usuario y una arquitectura digital que permita adecuadamente la explotación de las capacidades y de sus resultados, un gemelo digital de la costa debería integrar plenamente las mejores observaciones disponibles con un modelo del sistema costero que incluyera tanto el subsistema natural como el socioeconómico. Con ello se podría, por ejemplo, evaluar la evolución de los impactos y riesgos que pueden inducir los cambios en cualquiera de dichos subsistemas o en las dinámicas atmósfera-océano.

El gemelo nos debería permitir evaluar dichos cambios, su intensidad y frecuencia de forma coherente para diferentes escenarios —pasados, presentes o futuros— y hacerlo para escalas espaciales locales y regionales y a lo largo de escalas temporales que van de horas a décadas. Por tanto, nos debería permitir considerar tanto los riesgos asociados a eventos extremos como los relacionados con la variabilidad climática y con el cambio climático o aquellos derivados de intervenciones directas del hombre en la zona costera (p. ej., construcción, operación y mantenimiento de infraestructuras; retención, extracción o aportación de sedimentos; protección de la costa o restauración de sistemas naturales). Asociadas a estas actuaciones y otras más, la costa aloja un conjunto de actividades vinculadas a la llamada economía azul, que van desde sectores más maduros como el transporte marítimo o el turismo costero a sectores en pleno crecimiento como la eólica offshore.

Pero ¿por qué un modelo digital? La idea fundamental tras el concepto del gemelo reside en el argumento de que la combinación óptima de modelos numéricos de procesos físicos o de técnicas avanzadas de inteligencia artificial con observaciones permite compensar las lagunas existentes en unos y otros. Es decir, a día de hoy, ni se cuenta con series homogéneas y suficientemente largas de observaciones de todas las variables relevantes, ni los modelos están carentes de aproximaciones para procesos desconocidos y no resueltos. Por ello, el gemelo aprovecha la idea de que los modelos rellenan las lagunas observacionales en el espacio y el tiempo de forma físicamente coherente y las observaciones ayudan a restringir las aproximaciones de los modelos.

Por tanto, un elemento clave para dar el salto hacia el gemelo es utilizar un marco de asimilación de datos basado en los fundamentos de la teoría de la información y los problemas de optimización de alta dimensión. Aunque la asimilación ya se utiliza habitualmente en la predicción meteorológica y oceanográfica para algunas de las variables relevantes de la dinámica de la costa, todavía estamos lejos de poder ofrecer una aplicación semejante a la hora de realizar una predicción o proyección de impactos tales como la inundación o la erosión y de sus riesgos asociados. Esto añade un nivel de complejidad debido a que el sistema es altamente no lineal y contiene muchos grados de libertad.

Planteamiento general de la estructura del gemelo digital de la costa

Diagrama de flujo de cálculo
Figura 1. Esquema general de los componentes del módulo de cálculo de evolución de la línea de costa frente a diferentes escenarios de cambio climático, incluyendo un sistema de asimilación de datos observados para la mejora de la determinación durante el periodo de referencia histórico. Fuente: Álvarez-Cuesta et al., 2021.

Visto lo anterior, en este artículo se va a presentar solo uno de los módulos que componen el gemelo digital, pero que es esencial para poder abordar la problemática de la costa española. Se trata del módulo de evolución de la línea de costa ante diferentes escenarios de cambio climático y horizontes temporales (Álvarez-Cuesta et al., 2021a; 2021b). La estructura del modelo de evolución se basa en tres elementos clave que son: 1) un eficiente submódulo de transformación de olas en dos pasos, que combina la propagación híbrida (estadística-numérica) cerca de la costa y una rutina de propagación de rotura, y que es intercambiable con otros que en lugar de utilizar modelos de procesos pueden basarse en técnicas de inteligencia artificial; 2) una ecuación de evolución de la línea de costa multiproceso que considera las contribuciones longitudinales y transversales de transporte; y 3) un algoritmo de asimilación de datos para la calibración de los parámetros libres que se alimenta de observaciones obtenidas in situ o de datos de satélite.

El diagrama de flujo de cálculo se muestra en la figura 1. El primer paso consiste en reunir toda la información necesaria en la zona de estudio: clima de oleaje en aguas profundas y nivel del mar como dinámicas principales; batimetría; características de los sedimentos; observaciones de evolución de la línea de costa; los intercambios de sedimentos en los límites de la zona de estudio; y las intervenciones de origen antrópico a lo largo del periodo de base histórico.

Los resultados obtenidos son series temporales de la evolución futura de la línea de costa considerando efectos de largo plazo, así como eventos extremos no estacionarios. Esta información es esencial para evaluar posteriormente riesgos y plantear medidas de adaptación reactivas o preventivas. El tipo de análisis realizado permite obtener dichos resultados considerando la cascada de incertidumbre desde la selección de los diferentes escenarios de emisiones hasta el modelado del impacto (Toimil et al., 2021).

Resultados preliminares

Con el fin de validar el módulo de evolución de la línea de costa, se ha realizado una aplicación para un tramo costero real de 40 km en el mar Mediterráneo, entre Castellón y Valencia (España). El clima de oleaje medio se caracteriza por un oleaje suave, pero con una importante incidencia oblicua que impulsa una intensa corriente longitudinal de norte a sur. A principios del siglo XX, las playas de la zona se encontraban en equilibrio dinámico al no producirse gradientes en el transporte de sedimentos. Posteriormente, la construcción de los puertos de Castellón, Burriana y Sagunto alteró completamente la dinámica de los sedimentos, generando dos células litorales (Castellón-Burriana y Burriana-Sagunto). El tramo costero dejó de estar en equilibrio debido al transporte longitudinal norte-sur y a la falta de entrada de sedimentos por el bloqueo ejercido por los puertos. Por lo tanto, se distinguen dos partes en cada célula litoral: la parte norte, que sufre la erosión, y la sur, que recibe el sedimento del norte. Para preservar la anchura de la playa, se han ido realizando diversas intervenciones antropogénicas. Las simulaciones se han realizado durante el periodo 1990-2020, en el que se han ido incorporando dichas intervenciones, que han ido desde regeneraciones de playas a desmantelamiento de diques, ampliación de paseos o bypass de sedimentos. Las simulaciones se calibraron y validaron con las líneas de costa obtenidas por satélite y con la información de campañas de campo locales mediante las técnicas de asimilación implementadas.

Figura 2. Fuente: Modificado de Álvarez-Cuesta et al., 2021.

La figura 2 muestra los resultados de la simulación de la evolución horaria de la línea de costa entre 1990 y 2020 en varios perfiles, a lo largo de los 40 km de costa considerados. Los gráficos muestran la comparación entre los datos observados y la predicción del modelo, facilitando la distancia de la línea de costa con respecto a un punto de referencia dado. Como puede observarse, existe una importante variabilidad entre los diferentes perfiles con tendencias a la acumulación, aguas arriba, de los puertos o erosión, o cambios bruscos producto de intervenciones concretas. Es necesario destacar que la simulación se realiza en continuo desde el periodo de referencia a fin de siglo con resolución horaria. Esto permite, por ejemplo, detectar la variabilidad propia verano-invierno que genera, de forma natural, el retroceso y avance de la playa.

Las predicciones obtenidas que cuentan con asimilación de observaciones tienen un coeficiente de correlación de 0,7 y un error cuadrático medio de 10 m, siendo bastante superiores a la mayor parte de los modelos disponibles en el estado del arte. No obstante, a día de hoy, el módulo de evolución de la línea de costa cuenta con un conjunto de simplificaciones que con su refinamiento puede mejorar aún más las predicciones.

Sobre la base de la validación anterior, se ha obtenido las proyecciones de evolución de la línea de costa para diferentes escenarios de emisiones y horizontes temporales. Para ello, en la estructura de la figura 1, las dinámicas recogidas en la caja superior se han reproducido considerando cinco modelos regionales climáticos con los que se han generado las olas y niveles del futuro. Trabajar con cinco modelos diferentes y diferentes percentiles del aumento del nivel medio del mar nos permite incluir la incertidumbre en las proyecciones de la línea de costa en el futuro y visualizar en el gemelo digital la incertidumbre de los resultados y su posible incidencia en la implementación de trayectorias adaptativas flexibles (Toimil et al., 2021b).

Como puede observarse en la figura 3, la incertidumbre es mayor a medida que nos alejamos hacia el fin de siglo. En algunas zonas, puede observarse que, incluso en situación de verano, a fin de siglo se produce la pérdida total de playa seca.

Conclusiones

Figura 3.

La evolución de los sistemas de observación remota, la transformación digital, la inteligencia artificial, las técnicas de big data y los avances en computación nos han puesto en la casilla de salida para reproducir con mayor fidelidad los procesos que rigen el comportamiento de muchos de los sistemas terrestres. Esto ha puesto en marcha diversas iniciativas internacionales como las incipientes y ambiciosas iniciativas Digital Twin of the Ocean o Digital Twin of the Earth o Destination Earth (DestinE), que tienen como objetivo general desarrollar gemelos digitales de la Tierra y sus diferentes subsistemas que van a integrarse con otras más consolidadas como Copernicus, el más ambicioso proyecto para la observación de la Tierra.

En este marco, se muestra una iniciativa innovadora que pretende generar un gemelo digital de la costa con potencial para aplicaciones diversas que incluyen el apoyo a aspectos tales como la transición ecológica, pero también a elementos importantes de la economía azul tales como el transporte marítimo, el turismo, la eólica offshore o la acuicultura, entre otros.

Contar con un modelo digital de la costa, al menos, replicando los aspectos físicos supondría un avance significativo en la implementación de políticas públicas esenciales para España como son la Estrategia de Adaptación de la Costa Española al CC; el Plan Nacional de Adaptación al CC; la Ley de Costas o el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, pero también generaría importantes oportunidades para diferentes ámbitos del sector privado.

Agradecimientos

Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio para la Transición Ecológica y el Reto Demográfico.

Referencias

1

Álvarez-Cuesta M, Toimil A, Losada IJ (2021). Modelling long-term shoreline evolution in highly anthropized coastal areas. Part 2: Assessing the response to climate change. Coast. Eng., 168, 103961.

2

Álvarez-Cuesta M, Toimil A, Losada IJ (2021). Modelling long-term shoreline evolution in highly anthropized coastal areas. Part 1: Model description and validation. Coast. Eng., 169, 103960.

3

Bauer P, Stevens B, Hazeleger W (2021). A digital twin of Earth for the green transition. Nat. Clim. Chang. 11, 80–83.

4

Toimil A, Camus P, Losada IJ, Le Cozannet G, Nicholls RJ, Idier D, Maspataud A (2020). Climate change-driven coastal erosion modelling in temperate sandy beaches: methods and uncertainty treatment. Earth Sci. Rev., 202, 103110.

5

Toimil A, Camus P, Losada IJ, Alvarez-Cuesta M (2021a). Visualising the uncertainty cascade in multi-ensemble probabilistic coastal erosion projections. Front. Mar. Sci., 8:683535.

6

Toimil A, Losada IJ, Hinkel J, Nicholls RJ (2021b). Using quantitative dynamic adaptive policy pathways to manage climate change-induced coastal erosion. Clim. Risk Manag., 33, 100342.