Hace unos días tuvimos la ocasión de presentar una comunicación en la segunda edición de “International Conference on Innovative Applied Energy (IPC’20), que si bien iba a ser presencial en Cambridge (Reino Unido), al final se tuvo que realizar en línea por culpa de la pandemia. A continuación os dejo la presentación que hicimos y un resumen de la misma. Espero que os sea de interés.
Referencia:
SALAS, J.; YEPES, V. (2020). UPSS, a multi-level framework for improved resilient regional planning.Proceedings of the Second Edition of the International Conference on Innovative Applied Energy (IPC’20), 15-16 September, Cambridge, United Kingdom. ISBN (978-1-912532-18-6).
Figura 1. https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/2015/09/infraestructura-innovacion-e-industrias-inclusivas-claves-para-el-desarrollo/
La resiliencia es un concepto que viene del mundo de la psicología y representa la capacidad para adaptarse de forma positiva frente a situaciones adversas. Proviene del latín resilio, “volver atrás, volver de un salto, resaltar, rebotar”. En el campo de la mecánica, la resiliencia sería la capacidad de un material para recuperar su forma inicial después de haber sido deformado por una fuerza. En la ecología, un sistema es resiliente si puede tolerar una perturbación sin colapsar a un estado completamente distinto, controlado por otro conjunto de procesos. En un entorno tecnológico, este término se relaciona con la capacidad de un sistema de soportar y recuperarse ante desastres y perturbaciones. En este artículo vamos a indagar en el concepto de resiliencia de las infraestructuras.
Así, dentro de los objetivos de desarrollo sostenible de Naciones Unidas (Figura 1), encontramos el Objetivo 9: Construir infraestructuras resilientes, provomer la industrialización sostenible y fomentar la innovación. En efecto, las infraestructuras deben hacer frente al crecimiento de la población, pero también a los crecientes peligros físicos (cinéticos) como el terrorismo, o los asociados al clima extremo y los desastres naturales. La frecuencia y gravedad de estos eventos extremos se prevén crecientes, y por tanto, es más que previsible un aumento en los costes e impacto humano. Además, debido a la cada vez más informatización y digitalización de las infraestructuras, el riesgo de ataques informáticos a las infraestructuras es más que evidente.
La resiliencia puede asociarse con cuatro atributos: robustez, que es la capacidad para resistir un evento extremo sin que el fracaso en la funcionalidad sea completo; rapidez, que sería la capacidad de recuperarse de forma eficiente y efectiva; la redundancia, que sería la reserva de componentes o de sistemas estructurales sustitutivos; y el ingenio, que sería la eficiencia en la identificación de problemas, priorizando soluciones y movilizando recursos para su solución (Bruneau et al., 2003).
Matemáticamente se puede evaluar la resiliencia integrando la curva de funcionalidad a lo largo del tiempo (ver Figura 2).
donde Q(t) es la funcionalidad; t0 es el momento en el que ocurre el evento extremo y Tr es el horizonte hasta donde se estudia la funcionalidad.
Figura 2. Valoración de la resiliencia tras un evento extremo (Anwar et al., 2019)
En la Figura 2 se pueden observar los tres estados correspondientes con la funcionalidad. En la situación de fiabilidad, la infraestructura se encuentra con la funcionalidad de referencia, previo al evento extremo. La situación de recuperación comienza tras la ocurrencia del evento extremo, con una pérdida de funcionalidad dependiente de la robustez de la infraestructura, y con una recuperación que depende de los esfuerzos realizados en la reparación, que puede ser rápida o lenta en función del ingenio o la creatividad en las soluciones propuestas, así como de la redundancia de los sistemas previstos. Por último, la situación recuperada es la que ocurre cuando la funcionalidad vuelve a ser la de referencia.
Se comprueba en la Figura 2 cómo una infraestructura pasa de una funcionalidad de referencia a una residual tras el evento extremo. Tras el evento, puede darse una demora en la recuperación de la funcionalidad debido a las tareas de inspección, rediseño, financiación, contratación, permisos, etc.). La recuperación completa de la funcionalidad depende de la forma en la que se han abordado las tareas de reparación. Es fácil comprobar que la resiliencia se puede calcular integrando la curva de recuperación de la funcionalidad desde la ocurrencia del evento extremo hasta la completa recuperación, dividiendo dicho valor por el tiempo empleado en dicha recuperación.
Este modelo simplificado permite establecer las pautas para mejorar la resiliencia de una infraestructura:
a) Incrementando la robustez de la infraestructura, es decir, maximizar su funcionalidad residual tras un evento extremo.
b) Acelerando las actividades de recuperación de la funcionalidad de la infraestructura.
En ambos casos, es necesario concebir la infraestructura desde el principio con diseños robustos, con sistemas redundantes y con una previsión de las tareas de reparación necesarias.
Con todo, la capacidad de recuperación comprende cuatro dimensiones interrelacionadas: técnica, organizativa, social y económica (Bruneau et al., 2003). La dimensión técnica de la resiliencia se refiere a la capacidad de los sistemas físicos (incluidos los componentes, sus interconexiones e interacciones, y los sistemas enteros) para funcionar a niveles aceptables o deseables cuando están sujetos a los eventos extremos. La dimensión organizativa de la resiliencia se refiere a la capacidad de las organizaciones que gestionan infraestructuras críticas y tienen la responsabilidad de tomar decisiones y adoptar medidas que contribuyan a lograr la resiliencia descritas anteriormente, es decir, que ayuden a lograr una mayor solidez, redundancia, ingenio y rapidez. La dimensión social de la resiliencia consiste en medidas específicamente diseñadas para disminuir los efectos de los eventos extremos por parte de la población debido a la pérdida de infraestructuras críticas. Análogamente, la dimensión económica de la resiliencia se refiere a la capacidad de reducir tanto las pérdidas directas e indirectas de los eventos extremos.
El problema de estas cuatro dimensiones se pueden sumar de forma homogénea, con interrelaciones entre ellas. El reto consiste en cuantificar y medir la resiliencia en todas sus dimensiones, así como sus interrelaciones. Se trata de un problema de investigación de gran trascendencia y complejidad, que afecta al ciclo de vida de las infraestructuras desde el inicio de la planificación (Salas y Yepes, 2020).
Referencias:
ANWAR, G.A.; DONG, Y.; ZHAI, C. (2020). Performance-based probabilistic framework for seismic risk, resilience, and sustainability assessment of reinforced concrete structures. Advances in Structural Engineering, 23(7):1454-1457.
BRUNEAU, M.; CHANG, S.E.; EGUCHI, R.T. et al. (2003). A framework to quantitatively assess and enhance the seismic resilience of communities. Earthquake Spectra 19(4): 733–752.
Acabamos de presentar una comunicación en el 10th International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI 2020, que se tuvo que desarrollar en Praga (República Checa) del 3 al 5 de junio, pero que por motivos del coronavirus, se ha desarrollado virtualmente del 2 al 4 de septiembre. A continuación os paso un resumen de la misma, así como la presentación que hemos realizado.
En los objetivos de desarrollo sostenible recientemente establecidos se reconoce la importancia de las infraestructuras para lograr un futuro sostenible. A lo largo de su largo ciclo de vida, las infraestructuras generan una serie de impactos cuya reducción ha sido uno de los principales focos de atención de los investigadores en los últimos años. La optimización de los intervalos de mantenimiento de las estructuras, como los puentes, ha despertado la atención del sector de la ingeniería civil, pues la mayoría de los impactos de las infraestructuras se producen durante su fase operativa. Así pues, actualmente los puentes se diseñan para atender a los efectos económicos y ambientales derivados de las actividades de mantenimiento. Sin embargo, en esos análisis se suele descuidar el pilar social de la sostenibilidad. Dado que todavía no existe una metodología universalmente aceptada para su evaluación coherente, la dimensión social no se incluye efectivamente en las evaluaciones del ciclo de vida de las infraestructuras. En la presente comunicación se evalúan los efectos del ciclo vital de diseños alternativos de los tableros de hormigón de los puentes en un entorno cercano a la costa que requiere mantenimiento. Los intervalos de mantenimiento derivados de la fiabilidad se optimizan primero minimizando los impactos económicos y ambientales. En una segunda etapa del análisis, se incluye la dimensión social en el proceso de optimización y se comparan los resultados. Los resultados de optimización de estas evaluaciones combinadas se obtienen aplicando la técnica de toma de decisiones multicriterio AHP-TOPSIS. En el presente documento se demuestra cómo la inclusión de la dimensión social puede conducir a estrategias de mantenimiento óptimo diferentes y más orientadas a la sostenibilidad. El enfoque tridimensional que se aplica aquí ha dado lugar a que se prefieran otras alternativas a las derivadas de la evaluación convencional que considera las perspectivas económica y ambiental. Esa conclusión apoya la idea de que se requieren evaluaciones holísticas del ciclo vital para el diseño sostenible de las infraestructuras y que es necesario hacer más esfuerzos urgentes para integrar la dimensión social en las evaluaciones de la sostenibilidad de las estructuras.
Figure 1: Product system boundaries (Navarro et al., 2020)
ABSTRACT
The recently established Sustainable Development Goals recognize the importance of infrastructures for achieving a sustainable future. Along their long-lasting life cycle, infrastructures generate a series of impacts, the reduction of which has been one of the main focus of researchers’ attention in the past years. The optimization of maintenance intervals of structures, such as bridges, has aroused the attention of the civil engineering sector, since most of the impacts of infrastructures occur during the operational phase. Thus, bridges are currently designed to attend the economic and environmental impacts derived from maintenance activities. However, the social pillar of sustainability is usually neglected in those analyses. Since no universally accepted methodology does yet exist for its consistent evaluation, the social dimension is not effectively included in the life cycle assessments of infrastructures. This communication evaluates the life cycle impacts of alternative concrete bridge deck designs in a maintenance-demanding environment near shore. Reliability-derived maintenance intervals are first optimized by minimizing the economic and environmental impacts. In a second stage of the analysis, the social dimension is included in the optimization process and results are compared. Optimization results from these combined assessments are obtained applying the Multi-Criteria Decision-Making technique AHP-TOPSIS. The present paper demonstrates how the inclusion of the social dimension may lead to different, more sustainability-oriented optimal maintenance strategies. The three-dimensional approach applied here has resulted in other alternatives to be preferred against those derived from the conventional assessment that considers the economic and environmental perspectives. Such finding supports the idea that holistic life cycle assessments are required for sustainable designs of infrastructures and that more efforts are urgently needed to integrate the social dimension in sustainability assessments of structures.
KEYWORDS
Life cycle assessment, bridges, maintenance, reliability, social impacts, sustainable design, sustainability, corrosion, Multi-Criteria Decision Making, AHP.
REFERENCE
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020). Social dimension on the sustainability-oriented maintenance optimization of bridges in coastal environments. 10th International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials HPSM/OPTI 2020, 3-5 June 2020, Prague, Czech Republic, 11 pp.
Rapid Publication: manuscripts are peer-reviewed and a first decision provided to authors approximately 16.4 days after submission; acceptance to publication is undertaken in 4.6 days (median values for papers published in this journal in the first half of 2020).
Recognition of Reviewers: reviewers who provide timely, thorough peer-review reports receive vouchers entitling them to a discount on the APC of their next publication in any MDPI journal, in appreciation of the work done.
ICITECH, Universitat Politècnica de València, Valencia, Spain Interests: multiobjective optimization; structure optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; reliability-based maintenance optimization; optimization and decision-making under uncertainty Special Issues and Collections in MDPI journals
Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Chile Interests: optimization; deep learning; operations research; artificial intelligence applications to industrial problems
Special Issue Information
Dear Colleagues,
Hybrid metaheuristic methods have shown very good performances in different combinatorial problems. Additionally, the rise of machine learning techniques has created a space to develop metaheuristic algorithms that use these techniques in order to tackle NP-hard problems and improve the convergence of algorithms. In this Special Issue, we invite researchers to submit papers in this optimization line, applying hybrid algorithms to industrial problems, including but not limited to industrial applications, and challenging problems arising in the fields of big data, construction, sustainability, transportation, and logistics, among others.
Deep learning techniques have also been important tools in extracting features, classifying situations, predicting events, and assisting in decision making. Some of these tools have been applied, for example, to Industry 4.0. Among the main techniques used are feedforward networks (FNN), convolutional networks (CNN), long-term short memory (LSTM), autoencoders (AE), enerative adversarial networks, and deep Q-networks (DQNs). Contributions on practical deep learning applications and cases are invited to this Special Issue, including but not limited to applications to the industry of computational vision, natural language processing, supervised learning applied to industry, unsupervised learning applied to industry, and reinforcement learning, among others.
Prof. Dr. Víctor Yepes
Dr. José Antonio García Guest Editors
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El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
También es fruto de la colaboración con el profesor Moacir Kripka, de la Universidad de Passo Fundo, de Brasil.
En este trabajo se presenta la aplicación de técnicas que analizan la sostenibilidad en el ciclo de vida de las superestructuras de puentes de pequeña luz. El objetivo es obtener indicadores ambientales y económicos para su integración en el proceso de adopción de decisiones a fin de minimizar el impacto ambiental, reducir el consumo de recursos y los costos del ciclo de vida. Se analizaron 27 configuraciones de puentes de pequeñas luces (6 a 20 m) de los siguientes tipos: puentes mixtos de acero y hormigón, puentes de hormigón armado in situ, puentes prefabricados y puentes de hormigón pretensado, que comprenden un total de 405 estructuras. Los impactos ambientales y los costos se cuantificaron mediante la evaluación ambiental del ciclo de vida y el análisis del costo del ciclo de vida siguiendo los límites de los sistemas desde la extracción de los materiales hasta el final de la vida del puente (“de la cuna a la tumba”). En general, los resultados indicaron que el rendimiento ambiental de los puentes estaba vinculado significativamente a la selección de los materiales y la configuración de los puentes. Además, el estudio permitió identificar los productos y procesos de mayor impacto a fin de subvencionar el diseño de estructuras y políticas gubernamentales más sostenibles.
Abstract:
The application of techniques to analyze sustainability in the life cycle of small-span bridge superstructures is presented in this work. The objective was to obtain environmental and economic indicators for integration into the decision-making process to minimize the environmental impact, reduce resource consumption and minimize life cycle costs. Twenty-seven configurations of small-span bridges (6 to 20 m) of the following types were analyzed: steel–concrete composite bridges, cast in situ reinforced concrete bridges, precast bridges and prestressed concrete bridges, comprising a total of 405 structures. Environmental impacts and costs were quantified via life cycle environmental assessment and life cycle cost analysis following the boundaries of systems from the extraction of materials to the end of bridge life (“from cradle to grave”). In general, the results indicated that the environmental performance of the bridges was significantly linked to the material selection and bridge configuration. In addition, the study enabled the identification of the products and processes with the greatest impact in order to subsidize the design of more sustainable structures and government policies.
Keywords:
bridges; sustainability; design; life cycle assessment
Reference:
MILANI, C.J.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2020). Proposal of sustainability indicators for the design of small-span bridges.International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(12):4488. DOI:10.3390/ijerph17124488
Ignacio Javier Navarro Martínez, Premio Ingeniero Joven 2020
La Junta Rectora de la Demarcación de la Comunidad Valenciana del Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos, ha otorgado el Premio Ingeniero Joven en su edición 2020 a Ignacio Javier Navarro Martínez, colegiado 30.550, resaltando su carácter emprendedor e innovador, así como su trayectoria profesional internacional, con intervención en obras singulares de relevancia y su extensa labor de investigación, que se refleja en los numerosos artículos que han sido publicados en revistas técnicas de prestigio internacional.
He tenido la oportunidad de dirigir, junto con el profesor José V. Martí, su tesis en el máster en ingeniería del hormigón: “Análisis de los impactos socio-económicos y de la durabilidad de las medidas de prevención de la corrosión por cloruros en estructuras de hormigón armado“, y su tesis doctoral: “Life cycle assessment applied to the sustainable design of prestressed bridges in coastal environments“, que obtuvo la máxima calificación de “Sobresaliente Cum Laude” por unanimidad. De esta tesis se publicaron siete artículos científicos de impacto internacional en revistas indexadas en el JCR.
Para mí es un orgullo dirigir el principio de la investigación y las tesis doctorales de estudiantes que, con el paso de los años, se han convertido en grandísimos profesionales. Destacan, además de Ignacio, el Premio Abertis Chile de Cristina Torres Machí, el premio Cemex y el Junior Award IALCCE a Tatiana García Segura, entre otros muchos estudiantes
NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2019). Reliability-based maintenance optimization of corrosion preventive designs under a life cycle perspective.Environmental Impact Assessment Review, 74:23-34. DOI:1016/j.eiar.2018.10.001
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2018). Life cycle impact assessment of corrosion preventive designs applied to prestressed concrete bridge decks.Journal of Cleaner Production, 196: 698-713. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.06.110
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Social life cycle assessment of concrete bridge decks exposed to aggressive environments.Environmental Impact Assessment Review, 72:50-63. DOI:1016/j.eiar.2018.05.003
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Advances in Civil Engineering, revista indexada en el JCR. Se trata de un artículo de revisión del estado del arte de los puentes mixtos de hormigón y acero desde los puntos de vista del diseño, análisis del ciclo de vida, mantenimiento y toma de decisiones. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
Los puentes mixtos de acero y hormigón se utilizan como alternativa a los puentes de hormigón debido a su capacidad de adaptar su geometría a las limitaciones de diseño y a la posibilidad de reutilizar algunos de los materiales de la estructura. En esta revisión del estado del arte, informamos de la investigación realizada sobre el diseño, el comportamiento, la optimización, los procesos de construcción, el mantenimiento, la evaluación del impacto y las técnicas de toma de decisiones de los puentes mixtos para llegar a un enfoque de diseño completo. Además de un análisis cualitativo, se utiliza un análisis multivariante para identificar las lagunas de conocimiento relacionadas con el diseño de los puentes y para detectar las tendencias de la investigación. Un objetivo adicional es hacer visibles las lagunas en el diseño sostenible de los puentes mixtos, lo que permite centrar los futuros estudios de investigación. Los resultados de esta labor muestran cómo la investigación se ha centrado en el diseño preliminar de puentes con un enfoque principalmente económico, mientras que a nivel mundial la preocupación se dirige a la búsqueda de soluciones sostenibles. Se ha comprobado que las estrategias de evaluación del impacto del ciclo de vida y de adopción de decisiones permiten a los gestores de los puentes mejorar la adopción de decisiones, en particular al final del ciclo de vida de los puentes mixtos.
Abstract
Steel-concrete composite bridges are used as an alternative to concrete bridges because of their ability to adapt their geometry to design constraints and the possibility of reusing some of the materials in the structure. In this review, we report the research carried out on the design, behavior, optimization, construction processes, maintenance, impact assessment, and decision-making techniques of composite bridges in order to arrive at a complete design approach. In addition to a qualitative analysis, a multivariate analysis is used to identify knowledge gaps related to bridge design and to detect trends in research. An additional objective is to make visible the gaps in the sustainable design of composite steel-concrete bridges, which allows us to focus on future research studies. The results of this work show how researchers have concentrated their studies on the preliminary design of bridges with a mainly economic approach, while at a global level, concern is directed towards the search for sustainable solutions. It is found that life cycle impact assessment and decision-making strategies allow bridge managers to improve decision-making, particularly at the end of the life cycle of composite bridges.
Reference:
MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making.Advances in Civil Engineering, 2020, 8823370. DOI:10.1155/2020/8823370
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability, revista indexada en JCR. En este artículo se evalúa el impacto social y ambiental de puentes de carretera óptimos de hormigón postesado. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
La mayoría de las definiciones de sostenibilidad incluyen tres pilares básicos: económico, ambiental y social. El aspecto económico siempre se evalúa, pero no necesariamente en el sentido de la sostenibilidad económica. Por otra parte, el aspecto ambiental se está considerando cada vez más, mientras que el pilar social apenas se ha trabajado en él. Centrándose en los pilares ambiental y social, resulta crucial el uso de metodologías que permitan una evaluación amplia de todos los aspectos y la integración de la evaluación en unos pocos indicadores que sean comprensibles. Este artículo se estructura en dos partes. En la primera parte se hace un examen de los métodos de evaluación del impacto del ciclo de vida, que permiten una evaluación amplia de los aspectos ambiental y social. En la segunda parte, se realiza una evaluación completa de la sostenibilidad ambiental y social utilizando la base de datos de ecoinvent y el método ReCiPe, para el pilar ambiental, y la base de datos SOCA y el método simple de ponderación del impacto social, para el pilar social. Esta metodología se utilizó para comparar tres puentes optimizados: dos puentes de carretera de hormigón postensado de sección en cajón con diversas características iniciales y de mantenimiento, y un puente prefabricado de hormigón pretensado. Los resultados muestran que existe una alta interrelación entre el impacto ambiental y social para cada etapa del ciclo de vida.
Abstract
Most of the definitions of sustainability include three basic pillars: economic, environmental, and social. The economic pillar has always been evaluated but not necessarily in the sense of economic sustainability. On the other hand, the environmental pillar is increasingly being considered, while the social pillar is weakly developed. Focusing on the environmental and social pillars, the use of methodologies to allow a wide assessment of these pillars and the integration of the assessment in a few understandable indicators is crucial. This article is structured into two parts. In the first part, a review of life cycle impact assessment methods, which allow a comprehensive assessment of the environmental and social pillars, is carried out. In the second part, a complete environmental and social sustainability assessment is made using the ecoinvent database and ReCiPe method, for the environmental pillar, and SOCA database and simple Social Impact Weighting method, for the social pillar. This methodology was used to compare three optimized bridges: two box-section post-tensioned concrete road bridges with a variety of initial and maintenance characteristics, and a pre-stressed concrete precast bridge. The results show that there is a high interrelation between the environmental and social impact for each life cycle stage.
Figura 1. Ocupación de una playa en temporada alta (Tossa de Mar). Imagen: V. Yepes (2018)
Uno de los datos más relevantes para que el uso seguro de las playas en tiempos de coronavirus es la estimación del aforo máximo de una playa en función una serie de factores que deben adaptarse a las circunstancias de cada playa y al contexto de la pandemia. Este cálculo no es sencillo, pues los factores que habitualmente se utilizan en los cálculos de aforos en playas se basan en aspectos que relacionados con el confort y con la satisfacción del usuario (Figura 1). En las referencias se encuentra bibliografía para el cálculo del aforo en circunstancias de uso normal.
La determinación de un modelo preciso debe ser objeto de un proyecto de investigación que movilice los recursos necesarios. De hecho, estamos trabajando en la Universitat Politècnica de València a marchas forzadas para tener a punto un modelo que pueda aplicarse este mismo verano. No obstante, en este documento se describe un procedimiento simplificado para corregir el aforo de una playa en función de factores que dependen del riesgo sanitario, del comportamiento de los usuarios y de la capacidad de control que tenga la autoridad responsable de la playa. Los coeficientes que se plantean se podrían ajustar y particularizar para casos concretos, pero sirve de base para el estudio del aforo permitido en una playa.
El dato de partida más importante es la consideración del aforo bruto de la playa. Para conocer dicho aforo son necesarios, entre otros, determinar las siguientes variables que influyen en el problema: distancia de seguridad sanitaria, ocupación estática segura, ocupación dinámica segura, porcentaje de usuarios susceptible de contagio, tipo y porcentaje de ocupación de la playa (toallas, sombrillas, toldos), tamaño de las “unidades de convivencia”, zonificación de la playa por usos (zona activa, zona de reposo, zona de resguardo, zona de servicios), temperatura de la arena, velocidad y dirección de la brisa, carrera de marea, curva horaria de uso de la playa, curva diaria de uso de la playa, separación entre accesos a la playa, separación de pasillos intermedios en zona de reposo, rango de tiempo mínimo y máximo de disfrute de la playa, velocidad de movimiento de los bañistas en la playa, gestión de colas, entre otras variables.
Figura 2. Sección donde se muestran las diferentes zonas de uso en una playa
Una vez conocido el aforo bruto de una playa atendiendo al modelo anteriormente mencionado, se hace necesario conocer el aforo neto de la playa. Para simplificar al máximo este cálculo, se propone un método que solo precisa de tres coeficientes correctores.
El aforo neto se calcula multiplicando el aforo bruto por el coeficiente de riesgo sanitario, por el coeficiente de comportamiento social y por el coeficiente de capacidad de control.
El coeficiente de riesgo sanitario, Crs, corrige el aforo atendiendo al contexto sanitario (porcentaje de la población contagiada, fase de desescalada, y cualquier otro aspecto relacionado con la frecuencia y la gravedad de la propagación del virus). Como estimación se pueden emplear los coeficientes de la Tabla 1, no pudiéndose utilizar un coeficiente unidad salvo justificación debidamente documentada.
El coeficiente de comportamiento social, Ccs, es un coeficiente reductor que tienen en cuenta el cumplimiento de las normas impuestas por las autoridades sanitarias, de orden público o cualquier otra que afecte a la seguridad de las personas. Se puede tomar, como estimación, los coeficientes de la siguiente Tabla 2:
El coeficiente de capacidad de control, Ccc, depende de la capacidad operativa del responsable de las playas para controlar los accesos, tener un control en tiempo real del aforo y presentar capacidad para desalojar de forma eficaz la playa en caso de un incumplimiento grave. Se pueden estimar los siguientes coeficientes recogidos en la Tabla 3, no pudiéndose utilizar un coeficiente igual o mayor a 0,80 salvo justificación debidamente documentada:
Os dejo a continuación la entrevista que me hicieron al respecto en Radio Nacional de España:
Referencias:
YEPES, V. (2002). La explotación de las playas. La madurez del sector turístico. OP Ingeniería y territorio, 61:72-77. Depósito Legal: B-5348/1986. ISSN: 0213-4195. Edita: Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. Barcelona. (link)
YEPES, V. (2005). Sistemas de gestión de calidad y medio ambiente como soporte de la gestión municipal de las playas.Equipamiento y servicios municipales, 117: 52-62. Depósito Legal: M-3244-1985. ISSN: 1131-6381. Edita: Publiteca, S.A. Madrid. (pdf)
YEPES, V. (2007). Gestión del uso y explotación de las playas.Cuadernos de Turismo, 19:241-254. ISSN: 1139-7861. (pdf)(link)
YEPES, V. (2012). Sistemas voluntarios de gestión de playas de uso intensivo.En: Rodríguez-Perea, A., Pons, G.X., Roig-Munar, F.X., Martín-Prieto, J.Á., Mir-Gual, M. y Cabrera, J.A. (eds.). La gestión integrada de playas y dunas: experiencias en Latinoamérica y Europa: Mon. Soc. Hist. Nat. Balears, 19: 61-76. ISBN: 978-84-616-2240-5. Palma de Mallorca.
Se están proponiendo muchas soluciones, algunas más peregrinas que otras, respecto a cómo utilizar la playa de forma segura en tiempos de pandemia. En un artículo anterior comenté un modelo, muy sencillo, de circulación peatonal en paseos marítimos y playas. Ahora voy a explicar otra medida, también muy sencilla, y fácil de controlar, para garantizar márgenes de seguridad en el uso de la playa. En otros artículos que iré escribiendo, explicaré otros aspectos sobre cómo y dónde medir la ocupación de las playas y qué hacer para evitar problemas de contagios. Las soluciones, insisto, deben ser muy sencillas, de bajo coste y fáciles de controlar.
Para ello, lo más importante es que, en muchas playas, es posible que el grado de saturación no sea tan alto como podemos ver en la Figura 1. De hecho, el aspecto clave va a ser calcular una capacidad máxima de ocupación que sea compatible con la seguridad en el uso de las playas. Este es un concepto novedoso que aparece en este artículo por primera vez. El cálculo de esa capacidad será objeto de otro artículo en breve, y que está en proceso de redacción, pero supongamos que tenemos clara dicha cifra de Densidad Máxima Segura (DMS). Conviene aclarar que esta DMS será una densidad menor a la habitual en el uso de las playas por motivos de satisfacción o comodidad, pues aquí el factor limitante será la seguridad frente al contagio.
Antes de continuar con la exposición, hay que considerar que un número significativo de playas pequeñas, de uso muy familiar, de difícil acceso, o de especial protección, no llegan a esta DMS. Por otra parte, es posible que se vea reducido el turismo internacional y ello implique que determinadas playas saturadas en verano queden con una ocupación menor a la DMS. Por tanto, la metodología que se explica a continuación estaría muy orientada a playas urbanas, muy masificadas en verano, donde el usuario procede fundamentalmente de turismo nacional o es residente. Por eso, mi insistencia en que se debe abordar el problema de forma particular para cada municipio y playa.
Lo primero que tenemos que conocer de una playa es su comportamiento espacio-temporal. Si nos circunscribimos exclusivamente al comportamiento temporal, cada playa presenta una curva característica de ocupación horaria. Este comportamiento deberíamos conocerlo de alguna forma. Pero en caso de no tenerlo claro, os aporto una modelo simplificado en la Figura 2. Como se puede observar, la ocupación máxima, del 100%, ocurre aproximadamente a las 12:30 h en las playas. Posteriormente, y coincidiendo con el almuerzo, existe una meseta de ocupación. En algunas playas muy masificadas, la meseta prácticamente se mantiene una parte importante del día en su punto máximo.
Figura 2. Curva horaria de ocupación de una playa. Elaboración propia.
La propuesta, a partir de aquí, es muy sencilla: Se trata de calcular el DMS y, por tanto, a qué porcentaje de ocupación nos estamos refiriendo. Puede ocurrir que una playa tenga un DMS superior al 100% de su ocupación esperada. En dicho caso, no hay que tomar medidas de restricción horaria. En la Figura 3 se representa en una línea roja el DMS para una playa determinada, en este caso, se ha calculado para el 80% del máximo de ocupación. Como puede verse, la solución es eliminar de alguna forma la saturación entre las 11:30 horas y las 13:30 horas. Pero, ¿cómo tomamos esa decisión?
Figura 3. Determinación de la franja horaria insegura en una playa, una vez determinado el DMS. Elaboración propia.
Necesitamos conocer, a continuación, la pirámide poblacional de los turistas que frecuentan nuestra playa. En cada municipio se debería conocer dicha pirámide. Pero, a falta de datos, vamos a utilizar la pirámide de población española (Figura 4).
Figura 4. Pirámide poblacional española. Fuente: https://datosmacro.expansion.com/demografia/estructura-poblacion/espana
Si nos fijamos en este caso particular, la población mayor de 65 años, que es la más vulnerable, supone aproximadamente el 20% de la población. Los menores de 14 años suponen, del mismo modo, un porcentaje de un 15%. Por tanto, una solución sería la siguiente: desde las 11:30 a las 13:30 horas, no pueden hacer uso de la playa la población mayor de 65 años. De esta forma podríamos afrontar la exigencia del DMS de la Figura 3. Sin embargo, si fuera necesario, se podría añadir a la población menor de 14 años a dicha restricción. Resulta fácil por parte de las autoridades comprobar si en esa franja horaria existen usuarios mayores de 65 años o menores de 14. Es evidente que habría que particularizar el caso para cada una de las playas.
Por tanto, la metodología propuesta es la siguiente:
Paso 1. Determinar el DMS para una playa determinada.
Paso 2. Determinar la curva horaria de ocupación particular de la playa. En caso de no disponer ninguna, se utiliza la aproximación de la Figura 2.
Paso 3. Determinar la franja horaria de restricción horaria, tal y como se ha utilizado en la Figura 3.
Paso 4. Calcular la franja de edades, empezando por los usuarios vulnerables, donde se debe restringir el uso en la franja horaria. Se utilizará la pirámide de población de los usuarios de la playa. En caso de no disponer datos, se usará la pirámide de población española.
Paso 5. En caso de que sea insuficiente la restricción a las personas vulnerables, se restringirá también el uso a los menores.
Referencias:
YEPES, V. (2002). La explotación de las playas. La madurez del sector turístico. OP Ingeniería y territorio, 61:72-77. Depósito Legal: B-5348/1986. ISSN: 0213-4195. Edita: Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. Barcelona. (link)
YEPES, V. (2005). Sistemas de gestión de calidad y medio ambiente como soporte de la gestión municipal de las playas.Equipamiento y servicios municipales, 117: 52-62. Depósito Legal: M-3244-1985. ISSN: 1131-6381. Edita: Publiteca, S.A. Madrid. (pdf)
YEPES, V. (2007). Gestión del uso y explotación de las playas.Cuadernos de Turismo, 19:241-254. ISSN: 1139-7861. (pdf)(link)
YEPES, V. (2012). Sistemas voluntarios de gestión de playas de uso intensivo.En: Rodríguez-Perea, A., Pons, G.X., Roig-Munar, F.X., Martín-Prieto, J.Á., Mir-Gual, M. y Cabrera, J.A. (eds.). La gestión integrada de playas y dunas: experiencias en Latinoamérica y Europa: Mon. Soc. Hist. Nat. Balears, 19: 61-76. ISBN: 978-84-616-2240-5. Palma de Mallorca.
Hace unos días tuvimos la ocasión de presentar una comunicación en la segunda edición de “International Conference on Innovative Applied Energy (IPC’20), que si bien iba a ser presencial en Cambridge (Reino Unido), al final se tuvo que realizar en línea por culpa de la pandemia. A continuación os dejo la presentación que hicimos y un resumen de la misma. Espero que os sea de interés.
