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Uno de los problemas más importantes en el mundo es la erosión costera. Alrededor del 70% de las playas de arena están sufriendo erosión. Las costas representan en la mayoría de los casos las zonas turísticas y por lo tanto la prevención de la erosión es una necesidad común. Generalmente, para hacer frente a este problema se realizan regeneraciones y/o obras de defensa costera, lo que conduce a costos económicos. En el caso concreto de España, el turismo es una importante fuente de ingresos, representando entorno al 10,9% del Producto Interior Bruto. En consecuencia, la prevención de la erosión del litoral español es necesaria con el fin de mantener esta entrada económica. Para que la evaluación y comprobación de los proyectos de regeneración de playas o de defensa costera (entre otras) sean eficaces, son necesarios métodos cada vez más precisos y fiables. Es por ello que se requiere habilidades de predicción con las que se pueda cuantificar los errores cometidos para así evaluar los posibles costes relacionados a ese error. En este sentido los modelos lineales, no lineales, redes neuronales artificiales o modelos numéricos pueden desempeñar un papel fundamental para su utilización en los proyectos de regeneración de playas. La presente Tesis Doctoral estudia las playas tanto de arena como de grava que se encuentran en el levante español, concretamente en las provincias de Valencia, Alicante y Murcia, con el objetivo de clasificar los diferentes tipos de playas y modelar el perfil transversal de las playas. En primer lugar, se realiza una clasificación de las playas en nueve tipos dependiendo de la morfología y la proporción y distribución de la arena y la grava en cada playa (Capítulo 1). Para ello se comparan tres métodos: el análisis discriminante, las redes neuronales artificiales y el método SVM (Support Vector Machine). En segundo lugar se modeliza el perfil transversal real de las playas de arena utilizando redes neuronales artificiales, empleando para ello el menor número de variables posibles y que sean fáciles de obtener (Capítulo 2). Para ello se determina la arquitectura óptima de la red neuronal y se comparan varias redes con diferentes parámetros de entrada. Una vez obtenida la red neuronal para el perfil de la playa se genera otra red neuronal siguiendo la misma metodología para determinar los puntos característicos de las barras que se pueden encontrar a lo largo del perfil (Capítulo 3). Por otro lado, se estudia el perfil transversal de las playas de grava. El perfil de estas playas se divide en tres zonas: playa seca, perfil sumergido hasta la profundidad de cierre o el inicio de la pradera de Posidonia oceanica, y el perfil dentro de la pradera. Estos perfiles se ajustan empleando diferentes funciones matemáticas: potenciales, exponenciales, y racionales, seleccionando la que mejor ajusta al perfil real en cada una de las tres zonas (Capítulo 4). Finalmente, se modelizan los parámetros que definen la función potencial que describe el perfil de equilibrio que mejor se ajusta al perfil sumergido de las playas de grava (Capítulo 5). En este caso se compara el funcionamiento de los métodos lineales y los numéricos, generando diferentes modelos en los que se tiene en cuenta o no el tipo de playa en la que se encuentra el perfil. Además se considera para ello variables que no se vean influidas por la constante variación que sufren las playas de grava debido al constante movimiento de la berma y el sedimento por el impacto del oleaje. Con todo esto, se pretende obtener nuevos modelos que nos permitan diseñar futuras regeneraciones empleando los volúmenes de material precisos, sin cometer grandes errores que supongan un coste en exceso. Pues en la actualidad, en España, se emplean formulaciones y/o modelos obtenidos a partir de ensayos en canal u obtenidas empíricamente en zonas con características muy diferentes, y que por lo tanto no contemplan el factor local. Así, se pretende que las nuevas herramientas que se proponen nos permitirán comprobar el funcionamiento futuro en el caso de que algunos de los factores implicados en la clasificación de la playa o en el modelado del perfil transversal se vean modificados, bien por la acción del hombre o por cambios naturales, de manera que sirvan de apoyo para el ingeniero costero a la hora de calcular una regeneración.

En la Tesis titulada "Análisis y mejoras en la evaluación de diversos términos de los modelos de evolución de playas en escalas de medio plazo" se desarrolla un modelo de evolución de playas de medio-largo plazo y se aplica a zonas de refracción-difracción. La Tesis se divide en tres secciones principales:SECCIÓN 2. Fundamentos y desarrollo del modelo de evolución de medio-largo plazoSe desarrolla y valida con datos de campo el modelo de evolución de playas de medio-largo plazo.SECCIÓN 3. Oleaje en rotura en zonas de refracción-difracción en los modelos de evolución de playasSe propone y valida un método para la determinación de las características del oleaje en rotura en zonas de refracción-difracción.SECCIÓN 4. Perfil de equilibrio en zonas de refracción-difracciónSe deriva una expresión analítica para definir el perfil de equilibrio en zonas de refracción-difracción y se calibra con datos de campo. / In this Thesis entitled "Analysis and improvements in the evaluation of several terms of medium-term beach evolution models" a medium-long term beach evolution model is developed and applied in refraction-diffraction areas. The Thesis is composed of the following main sections:SECTION 2. Fundaments and development of a medium-long term beach evolution modelIn this section a medium-long term beach evolution model is developed and validated based on field data.SECTION 3. Breaking wave characteristics in refraction-diffraction areas for beach evolution modelsIn this section a method to determine the breaking wave characteristics in refraction-diffraction areas is proposed and validated.SECTION 4. Equilibrium beach profile for refraction-diffraction areasIn this section an analytical expression to calculate the equilibrium beach profile for refraction-diffraction areas is derived, being calibrated based on field data.