EVOLUCIÓN DE LOS DELTAS

Asignatura G171: Procesos Geomorfológicos

INTRODUCCIÓN

Los deltas de los ríos son espacios de gran importancia desde el punto de vista natural y humano. Proporcionan cierto grado de defensa costera y, desde el punto de vista ecológico, ofrecen una gran diversidad de espacios y recursos. Además, se cuentan entre las zonas más productivas del mundo desde el punto de vista agrícola, gracias a su terreno plano, abundancia de agua y fácil acceso al mar para comerciar, por lo que suelen contener centros de población importantes. Este es el caso del delta del río Missisipi, el del Yangtze, el área metropolitana de Tokio o los Países Bajos en el delta del Rhin.

En líneas generales, el tamaño y la forma de un delta están controlados por el equilibrio entre aquellos procesos que suministran sedimentos y los procesos que exportan esos sedimentos:

• Las oscilaciones del nivel del mar (mareas, transgresiones y regresiones marinas).

• Cambios en los usos del territorio aguas arriba del delta. Éstos pueden modificar la dinámica fluvial (lucha contra la erosión para favorecer la productividad agrícola, construcción de presas), reducir la carga de sedimentos y no compensar la erosión marina.

• Cambios en los usos del territorio en el mismo delta. Por ejemplo, la construcción de defensas contra inundaciones pueden alterar el aporte de sedimentos durante esas inundaciones. En otros casos, el bombeo de agua subterránea o de hidrocarburos, así como la construcción de infraestructuras diversas pueden acelerar el hundimiento de los deltas. Otras actividades como la extracción de áridos (arenas, gravas etc…) pueden desestabilizar los cauces de los ríos y provocar la intrusión de agua salada.

• Cambios en las corrientes marinas. Los cambios experimentados en el litoral (pe. construcción de infraestructuras como puertos, defensas etc…) también alteran los procesos de distribución del sedimento a lo largo de la costa.

Para esta actividad se han elegido dos deltas de la Península Ibérica, formados por el río Torderá y el río Ebro. Ambos se encuentran en el litoral mediterráneo, pero difieren en cuanto a dimensiones y características.

OBJETIVOS

Los objetivos de la actividad son los siguientes:

• Determinar la evolución temporal de varios deltas en los últimos 60 años a través del uso de imágenes aéreas y de satélite, en combinación con geovisores.

• Reconocer los cambios en las morfologías costeras en escalas de tiempo humanas.

• Cuantificar, en su caso, el retroceso de la costa.

• Identificar la susceptibilidad de los tramos costeros a la erosión.

• Evaluar los posibles factores naturales y antrópicos que han podido condicionar esa evolución.

DESARROLLO

• Una actividad guiada por el profesor sobre el delta del río Torderá. Está formado por el río homónimo, que nace en el macizo del Montseny y, tras recorrer un total de 61 kilómetros, desemboca en el Mediterráneo, entre Blanes y Malgrat de Mar, formando un pequeño delta, de unos 20 km². Es un ejemplo de la evolución de la línea costera mediterránea, por lo que ha sufrido numerosos cambios en los últimos decenios. Esta actividad guiada será replicada por los alumnos, pero sobre el delta del río Ebro.

• Una actividad guiada que consistirá en el análisis de la evolución del caudal del Río Torderá, con R. Los alumnos replicarán este análisis con el caudal del río Ebro a su paso por Tortosa.

• Una actividad guiada que consistirá en el análisis de la evolución del nivel del mar en Barcelona, con R. Los alumnos también replicarán esta actvidad analizando la evolución reciente del nivel del mar en Tarragona.

• Una actividad autónoma, en la que, a partir de una serie de ejemplos de deltas repartidos por todo el mundo, y con el apoyo del material proporcionado por los profesores, el alumnado caracterizará y analizará uno de ellos.

Todos estos trabajos deberán entregarse por escrito en formato *pdf. El documento incluirá imágenes y texto escrito con las apreciaciones del alumnado.

MATERIALES Y PROCEDIMIENTOS DE ANÁLISIS

Fotografía aéreas en formato GeoTiff (vuelo americano 1956-1957; PNOA 2004 y PNOA 2018).

• Delta del Torderá

• Delta del Ebro

Imágenes de satélite en formato GeoTiff

• Imágenes Landsat

Geovisores

• Google Earth

• Comparador histórico del IGN

Valores mensuales de nivel del mar de los mareógrafos de Barcelona y Tarragona

Valores anuales de caudal de los ríos Torderá y Ebro.

Los procedimientos de análisis que se utilizarán son los siguientes:

• Cartografía de la línea costera en diferentes momentos del tiempo.

• Cuantificación de las variaciones espaciales de esa línea costera.

• Análisis estadístico de los caudales en puntos de aforo.

• Análisis estadístico del nivel del mar.

Evolución del delta del río Torderá entre 1957 y 2018

CARTOGRAFÍA DE LA LÍNEA DE COSTA.

Digitalización de la línea de costa actual.

La actividad dirigida comienza digitalizando la línea de costa actual. Para ello, deberá abrirse Google Earth y buscar la desembocadura del río Torderá. El programa por defecto proporciona la imagen más reciente. A continuación, se elegirá Añadir una ruta.

Botón Añadir ruta en Barra de Herramientas

Una vez hecho clic, aparece un cuadro de diálogo con varias pestañas.

1. Pestaña Descripción: asigna un nombre a la ruta, por ejemplo “Tordera-2023”. Puede añadirse una breve descripción de la imagen, como por ejemplo algún detalle interesante, para recordar posteriormente.

2. Pestaña Estilo, color: se puede elegir un color, un ancho (por ejemplo 2,0) y una opacidad, que en principio podría ser del 100%.

3. Resto de pestañas: de momento no tienen mayor importancia.

Cuadro de diálogo Nueva Ruta

Una vez completado, conviene arrastrar el cuadro de diálogo anterior lejos del área a digitalizar, para que no moleste, pero no debe cerrarse. El proceso de digitalización puede comenzar a continuación. Para dibujar la línea, aparece un cursor en forma de objetivo. Cada vez que se hace clic en el botón izquierdo, aparece un punto. Sucesivos clics se irán uniendo para formar la línea. Cuando se concluya la digitalización, debe volverse al cuadro de diálogo que permanece abierto y presionar ok.

Resultado de la digitalización con Google Earth

Esta línea se almacena por defecto en la carpeta “Sitios temporales”. Esto significa que, al salir de Google Earth, la capa desaparecerá. Para guardarla, se debe hacer clic con el botón derecho y presionar en “Guardar en mis sitios” o en cualquier otro directorio a elección del alumno. Al abrir Google Earth la próxima vez, esta capa aparecerá automáticamente si está situada en “Mis sitios”. Si no es así y se ha grabado como fichero *.kml en otro directorio del disco duro, habrá que pulsar Abrir y seleccionar el archivo kml correspondiente.

Importar imágenes en formato GeoTiff.

Google Earth posee un buen archivo de imágenes del pasado, pero en la mayoría de los casos no supera los 30 años. Es posible importar imágenes georreferenciadas procedentes de una fuente ajena, como pueden ser las imágenes del IGN. A continuación, se mostrará cómo importar la imagen correspondiente al vuelo americano del año 1956-1957. Estas imágenes serán descargadas desde la página web de la asignatura Descarga de la imagen del delta del Torderá. Una vez descargadas en una carpeta determinada, se voverá a Google Earth para importarlas. Para ello, se hará clic en la pestaña Archivo de la barra de herramientas, y se buscará Importar. Desde aquí basta señalar el fichero a importar, que deberá tener un formato legible por Google Earth.

Importar fichero en Google Earth

En el caso de los ficheros GeoTiff, el programa muestra un mensaje avisando que su tamaño es superior al máximo admitido por el software. Se elegirá la primer opción: Si quieres crear una superposición a partir de la imagen original, pulsa “Crear superposición.

Aviso para la creación de imágenes superpuestas

Una vez hecho, el programa también requiere que se identifique en qué directorio dónde se almacenarán los ficheros parciales, en formato *.kml. Es recomendable crear un directorio específico para almacenarlas, ya que se creará un número de ficheros elevado.

Directorio para el almacenamiento de los ficheros superpuestos

Una vez realizado esto, aparecerá la imagen superpuesta.

Imagen del vuelo americano superpuesta a la imagen más reciente de Google Earth

Se puede controlar el nivel de transparencia utilizando la herramienta que aparece a la izquierda.

Herramienta para el control de la transparencia

También es posible utilizar las imágenes históricas almacenadas por Google Earth. Para elle hay que activarlas haciendo clic en el pequeño reloj de la barra de herramientas situada en la parte superior de la imagen.

Activación de imágenes históricas en Google Earth

Especialmente importante, por su relevancia geomorfológica, es la digitalización de la costa tras el paso del temporal Gloria. Para ello es conveniente cargar las imágenes históricas pertenecientes a diferentes momentos del año 2020 (febrero y agosto).

CUANTIFICACIÓN DE LAS VARIACIONES ESPACIALES Y TEMPORALES DE LA LÍNEA DE COSTA.

En Google Earth es posible cuantificar de manera sencilla la magnitud de los cambios sufridos por este sector de la costa. En primer lugar, se calculará el retroceso de la costa en varios puntos, y posteriormente se calculará la superficie perdida.

Para calcular el retroceso, se utilizará la herramienta Mostrar regla. Esta herramienta dibuja líneas, polígonos o círculos, calculando unos estadísticos básicos, como la longitud de la línea o la superficie de un polígono.

Mostrar regla en la Barra de Herramientas

Para medir las tasas de retroceso a lo largo de la costa, crearemos líneas aproximadamente perpendiculares a la costa en la imagen más reciente, a intervalos más o menos regulares. El programa calcula automáticamente la longitud de estas líneas.

Ejemplo para el cálculo del retroceso de la costa

Regla de cálculo

El mismo cálculo se puede realizar sustituyendo la línea por un polígono, o digitalizando directamente el polígono. La herramienta proporciona su superficie y perímetro.

Cálculo del retroceso de costa

ATENCIÓN En el documento escrito debería incluirse una evaluación general del grado de ocupación de la costa durante el periodo de análisis, por ejemplo, si su perfil ha sido modificado por infraestructuras que hubieran podido alterar la dinámica de las corrientes marinas.

RIESGO DE INUNDACIÓN COSTERA POR EFECTO DEL ASCENSO DEL NIVEL DEL MAR

Uno de los fenómenos que pueden modificar la línea de costa actual es el ascenso del nivel a consecuencia de la fusión de los casquetes polares,incrementando el volumen del agua en los océanos y por tanto inundando zonas costeras.

A partir del volumen de hielo almacenado en los dos casquetes (de unos 37,5 X 106 km3 de hielo, pero sólo 2.5 corresponden a Groenlandia), se puede realizar una fácil y rápida estimación de esa elevación del nivel mar, siguiendo los siguientes pasos.

Cálculo del volumen de agua retenido en forma de hielo.

Un litro de hielo que se funde no genera un litro de agua, ya que tiene una densidad de 0,8 a 0,9. A la cifra anterior se la corrige con un factor de 0.85 quedando:

\[Volumen = 37,5 * 10^6 km^3 * 0,85 = 31,9 * 10^6 km^3\]

Cálculo de la superficie ocupada por océanos hoy en día.

Con un radio de 6.371 km y un 70% de la superficie terrestre ocupada por oceános, su extensión es:

\[Superficie-océanos = 0,7 * 4\pi * radio^2 = 510 * 10^6 km^2\] ## Cálculo de la altura del nivel del mar resultado de la fusión

Esto se realiza despejando la altura, a partir de la ecuación general, volumen = superficie x altura.

\[Altura = \frac {Volumen} {superficie} = \frac {31,9} {510} = 62 m\] A partir de este valor, marcando la curva de nivel de unos 60 m del mapa actual de una costa cualquiera, se podría evaluar qué localidades se verían inundadas tras esa hipotética elevación del nivel del mar.

En estos cálculos se supone una superficie constante de los mares, aunque a medida que se fundiesen los casquetes, ésta se incrementaría a la vez que el mar fuera ocupando terreno a la costa. No es un error excesivo, pues las zonas de los continentes con altitudes menores de 100 m son del orden de un 2-3% de las tierras emergidas.

Hay otras variables no consideradas en el cálculo, pero se trata sólo de una rápida estimación, que no difiere significativamente de las cifras que se utilizan habitualmente. Muy posiblemente, el mayor margen de error está en el cálculo de los espesores de los hielos.

Ejercicio: estimación del volumen de los glaciares de plataforma

Una manifestación de que el cambio climático también está afectando a la Antártida es la fragmentación de las plataformas glaciares en forma de grandes icebergs.

Sabiendo que su espesor medio es de 200 m, su superficie media unos 1541700 km² y asumiendo que esa plataforma podría asimilarse a un prisma rectangular, aplica la misma metodología que en el ejemplo anterior para calcular la elevación del nivel de los mares si únicamente se desprendiesen y fundiesen las plataformas glaciares de la Antártida.

Ejercicio: estimación del volumen de los glaciares de montaña

Los valores correspondientes son:

• Volumen 0,29 x 106 km3.
• Área de 0,33 x 106 km2

Digitalización de la zona inundada por el ascenso del nivel del mar.

La actividad consiste en utilizar los valores numéricos calculados anteriormente para representar cuánta superficie del delta sería anegada en caso de ascenso del nivel mar.

Para crear ese área, debe eligirse Agregar polígono en la Barra de Herramientas. A continuación, debe utilizarse el ratón crear los nodos del polígono que recubrirá el área deseada. Es recomentable cubrir todo el delta. En el cuadro de diálogo puede asignarse un nombre al polígono y agregar una descripción.

Una vez digitalizado, el polígono aparece en blanco (si no se ha cambiado el color). En Estilo, cambia el color (rojos y morados funcionan bien) y una opacidad entre 50 y 60%.

Polígono recubriendo la superficie del delta

A continuación, en Altitud debe moverse el control deslizante a la altura deseada del nivel del mar (por ejemplo, 60 m), seleccionando Relativo al suelo y, a continuación, clic en Aceptar para salir del cuadro de diálogo.

Superfice anegada por un ascenso del nivel del mar de 60 m

Ejercicio

Calcúlese los polígonos correspondientes a la fusión de las plataformas glaciares antárticas y a los glaciares de montaña. Una vez hecho esto, se describirá el impacto de una aumento del nivel del mar con las 3 cifras obtenidas sobre el delta del Torderá

TRABAJO AUTÓNOMO A continuación, el alumnado deberá repetir esta misma actividad, pero cambiando el área de trabajo al delta del Ebro.

ANÁLISIS ESTADÍSTICO

Existen diversos factores y procesos que controlan la dinámica de un delta. A continuación, se analizarán dos de ellos, el nivel del mar y el caudal del río que genera el delta. Como se ha mencionado anteriormente, ambos procesos controlan el balance entre alimentación y erosión. El análisis se realizará mediante la aplicación de una serie de procedimientos estadísticos bien conocidos por los alumnos, ya que han sido practicados en la asignatura Estadística para las Cinecias Sociales. El análisis se realizará con el apoyo de un Script R que los alumnos descargarán. El alumnado podrá refrescar sus conocimientos acudiendo a la página web de dicha asignatura.

Los caudales del río Torderá.

if(!require("readxl")) install.packages("readxl")
library(readxl)

download.file("https://personales.unican.es/rasillad/docencia/g171/Litoral/series_temporales.xlsx", 
              destfile = "series_temporales.xlsx",
              mode="wb")
caudales <- read_excel("series_temporales.xlsx", sheet = "Caudales_Tordera")
caudales

tordera.ts <- ts(caudales$Tordera, 
              frequency=1, 
              start=1954) 

Representación gráfica con la media móvil

if (!require("zoo")) install.packages("zoo")
library(zoo)

tordera_media_movil <- rollmean(tordera.ts, 
                        k = 7, 
                        fill = NA)
ts.plot(tordera.ts,
        xlab="Años hidrológicos",
        ylab="Caudal (m3s)",
        main= "Evolución del caudal de los ríos Ebro y Tordera")

points(tordera.ts)

lines(tordera_media_movil,
      col="black",
      lwd=4)

Verificación de la tendencia a largo plazo.

if(!require("Kendall")) install.packages("Kendall")
library(Kendall)

mk.tordera.ts <- MannKendall(tordera.ts)
summary(mk.tordera.ts)

Cuantificación de la tendencia con el método de regresión de mínimos cuadrados

modelo.regresion.tordera.ts <- lm(tordera.ts~time(tordera.ts))

La pendiente (término a) equivale a la tendencia (valor/unidad de tiempo). Los valores ajustados (predichos) corresponden a la evolución a largo plazo de la tendencia (línea recta).

modelo.regresion.tordera.ts$coefficients                                         
modelo.regresion.tordera.ts$fitted.values                                        

Esta tendencia a largo plazo puede representarse gráficamente

ts.plot(tordera.ts,
        xlab="Años",
        ylab="Caudal m3/s",
        main= "Evolución del caudal medio anual del río Torderá")
points(tordera.ts)                                                                 
abline(modelo.regresion.tordera.ts) 

if(!require("trend")) install.packages("trend")
library(trend)
sens.slope(tordera.ts,conf.level = 0.95)

Al igual que en los otros procedimientos, se puede solicitar la impresión en pantalla del valor de la tendencia ($estimate) y el p-valuede esa tendencia.

sens.slope(tordera.ts)$estimate
sens.slope(tordera.ts)$p.value

TRABAJO AUTÓNOMO A continuación, el alumnado deberá repetir esta misma actividad, pero analizando el caudal del río Ebro en Tortosa.

El nivel del mar.

download.file("https://personales.unican.es/rasillad/docencia/g171/Litoral/series_temporales.xlsx", 
              destfile = "series_temporales.xlsx",
              mode="wb")

La primera serie aparece en la hoja de cálculo “ejemplo1”

barcelona <- read_excel("series_temporales", sheet = "Nivel_mar_Barcelona")
barcelona

barcelona.ts <- ts(barcelona$Barcelona,                             
                   frequency=12,                                  
                   start=c(1993,1)) 

boxplot(barcelona.ts ~ cycle(barcelona.ts)) 

varianza.barcelona.ts <- aggregate(barcelona.ts, FUN = var)
plot(varianza.barcelona.ts)

barcelona.ts.descompuesta <- decompose(barcelona.ts, "additive")               

tendencia.barcelona.ts <- ts(barcelona.ts.descompuesta$trend)      # Tendencia
componente.estacional.barcelona.ts <- ts(barcelona.ts.descompuesta$seasonal)    # Comportamiento estacional
componente.aleatoria.barcelona.ts <- ts(barcelona.ts.descompuesta$random)       # Residuos (sin tendencia ni comportamiento estacional

Es posible obtener en un único panel los gráficos correspondientes a esos componentes de la serie original

plot(barcelona.ts.descompuesta)                                    # Dibuja la serie estacional y los 3 componentes

También es posible dibujar cada componente de manera aislada.

plot(as.ts(barcelona.ts.descompuesta$trend))                                     # Dibuja sólo la tendencia

Los datos obtenidos de la función decompose() pueden ser sometidos a procedimientos adicionales, como los vistos anteriormente.

mk.barcelona.ts <- MannKendall(barcelona.ts.descompuesta$trend)
summary(mk.barcelona.ts)

Cuantificación de la tendencia con el método de regresión de mínimos cuadrados

modelo.regresion.barcelona.ts <- lm(barcelona.ts~time(barcelona.ts))

La pendiente (término a) equivale a la tendencia (valor/unidad de tiempo). Los valores ajustados (predichos) corresponden a la evolución a largo plazo de la tendencia (línea recta).

modelo.regresion.barcelona.ts$coefficients                                         
modelo.regresion.barcelona.ts$fitted.values                                        

Esta tendencia a largo plazo puede representarse gráficamente

ts.plot(barcelona.ts.descompuesta$trend,
        xlab="Periodo temporal ",
        ylab="Altura nivel mar (m)",
        main= "Evolución del nivel del mar mareógrafo de Barcelona")
points(tordera.ts)                                                                 
abline(modelo.regresion.barcelona.ts) 

if(!require("trend")) install.packages("trend")
library(trend)
sens.slope(tordera.ts,conf.level = 0.95)

Al igual que en los otros procedimientos, se puede solicitar la impresión en pantalla del valor de la tendencia ($estimate) y el p-valuede esa tendencia.

sens.slope(tordera.ts)$estimate
sens.slope(tordera.ts)$p.value

Temporales de oleaje.

El oleaje es uno de los agentes morfogenéticos más importantes en la evolución del litoral. La cuantificación de la intensidad de los episodios de temporal se puede realizar a través del cálculo del índice “Storm Power Index”. Este índice equivale al sumatorio de la altura de ola significativa elevada al cuadrado \(Hs^{2}\) y multiplicada por el número de horas en las que se detectó un temporal (\(t\)).

$SPI =_{n} * t $

El análisis del papel que haya podido tener la evolución del oleaje en las últimas décadas sobre la zona de estudio se realizará de la misma manera que se ha llevado a cabo con el nivel del mar. Inicialmente, se descargará la serie mensual del índice SPI corresponte a una boya situada en las proximidades del delta del Torderá.

download.file("https://personales.unican.es/rasillad/docencia/g171/Litoral/series_temporales.xlsx", 
              destfile = "series_temporales.xlsx",
              mode="wb")
oleaje_tordera <- read_excel("series_temporales.xlsx", sheet = "Oleaje_Tordera")
oleaje_tordera

A continuación se convierte en una serie temporal que puede ser leída como tal por R. Esta serie comienza en 1993 y, como se ha señalado, su frecuencia es mensual.

oleaje_tordera.ts <- ts(oleaje_tordera$spi_tordera,                             
                   frequency=12,                                  
                   start=c(1993,1)) 

En la siguiente operación se requiere el análisis del ciclo estacional del índice para determinar en qué periodo del año son más frecuentes estos episodios.

boxplot(oleaje_tordera.ts ~ cycle(oleaje_tordera.ts)) 

Dado que los temporales manifiestan una evidente periodicidad, se procede a descomponer la serie completa en sus principales componentes, considerándola una serie temporal aditiva.

oleaje_tordera.ts.descompuesta <- decompose(oleaje_tordera.ts, "additive")               

A partir de esta serie se obtienen en un único panel los gráficos correspondientes a esos componentes de la serie original

plot(oleaje_tordera.ts.descompuesta)                                    # Dibuja la serie estacional y los 3 componentes

Verificación de la tendencia a largo plazo.

if(!require("Kendall")) install.packages("Kendall")
library(Kendall)

Los datos obtenidos de la función decompose() pueden ser sometidos a procedimientos adicionales, como los vistos anteriormente. El test de Mann-Kendall nos dice si la tendencia es significativa o no.

mk.oleaje_tordera.ts <- MannKendall(oleaje_tordera.ts.descompuesta$trend)
summary(mk.oleaje_tordera.ts)

En caso de serlo, el siguiente paso es cuantificar el valor de esa tendencia con el método de regresión de mínimos cuadrados

modelo.regresion.oleaje_tordera.ts <- lm(oleaje_tordera.ts~time(oleaje_tordera.ts))

La pendiente (término a) equivale a la tendencia (valor/unidad de tiempo). Los valores ajustados (predichos) corresponden a la evolución a largo plazo de la tendencia (línea recta).

modelo.regresion.oleaje_tordera.ts$coefficients                                         
modelo.regresion.oleaje_tordera.ts$fitted.values                                        

Esta tendencia a largo plazo puede representarse gráficamente

ts.plot(oleaje_tordera.ts.descompuesta$trend,
        xlab="Periodo temporal ",
        ylab="Altura nivel mar (m)",
        main= "Evolución de la intensidad de los temporales frente al delta del Torderá")
                                                            
abline(modelo.regresion.oleaje_tordera.ts) 

if(!require("trend")) install.packages("trend")
library(trend)
sens.slope(oleaje_tordera.ts,conf.level = 0.95)

Al igual que en los otros procedimientos, se puede solicitar la impresión en pantalla del valor de la tendencia ($estimate) y el p-valuede esa tendencia.

sens.slope(oleaje_tordera.ts)$estimate
sens.slope(oleaje_tordera.ts)$p.value

TRABAJO AUTÓNOMO A continuación, el alumnado deberá repetir esta misma actividad, pero analizando el nivel del mar en el mareógrafo de Tarragona.

COLOR AZUL

La última actividad relacionada con los procesos geomorfológicos litorales consistirá en un análisis de uno de los deltas seleccionados. Para realizarla, el alumnado dispondrá de los siguientes materiales:

• Ficha de análisis. Mediante esta ficha, el alumnado:

  o Clasificará el tipo de delta de acuerdo con los modelos propuestos.

  o Evaluará qué procesos naturales (tamaño de la cuenca, origen y volumen de los sedimentos que transporta, velocidad y estacionalidad del caudal, grado de sinuosidad, clima y cobertura vegetal) o antrópicos (grado de ocupación, densidad de población, tipo de actividades económicas, urbanización) pueden condicionar la dinámica del delta.

• Imágenes Landsat. Mediante esas imágenes, en combinación con Google Earth, el alumnado

  o Cartografiará la línea de costa y determinar si existe progradación o retroceso.

• Video La lucha contra el mar - La erosión costera en Portugal. A partir de este video, cada alumno elaborará un pequeño resumen (Unas 200-225 palabras a Times New Roman tamaño 12 y formato estándar) en el que deberán contestar a las siguientes preguntas:

  o ¿Cuáles son las principales evidencias de cambios de morfología en el litoral portugués (consultar si estos cambios son coherentes con la tendencia mostrada por los mareógrafos instalados a lo largo de la costa occidental de la Península Ibérica.

  o En el reportaje se mencionan cierto número de causas, tanto naturales como humanas. Señala y describe cuáles son esas causas

  o ¿Cuáles son los principales impactos de estos cambios? ¿Cómo afronta la sociedad civil la amenaza? ¿Y las autoridades públicas?.