Un nuevo y más preciso overfill ratio para regeneraciones de playa y su comparación con el RA de James

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2026-05Departamento/s
Ciencias de la Tierra; Física Aplicada; Ingeniería Industrial e Ingeniería CivilFuente
XVIII Jornadas españolas de Ingeniería de Costas y Puertos. Huelva, 13 y 14 de mayo de 2026, pp. 139-140Resumen
La regeneración artificial de playas constituye una práctica habitual en la ingeniería de costas, en la que la selección del sedimento de préstamo resulta determinante para la estabilidad del relleno y la optimización del volumen aportado. La compatibilidad entre sedimentos nativos y de préstamo se ha evaluado tradicionalmente mediante formulaciones basadas en parámetros granulométricos percentilares (Krumbein y James, 1965; Dean, 1974).
Posteriormente, James (1975) introdujo el overfill ratio (RA) y un ábaco empírico ampliamente utilizado, basado en los percentiles D16 y D84 y en la hipótesis implícita de una distribución log-normal del tamaño de grano. Este enfoque presenta limitaciones bien conocidas y puede dar lugar a estimaciones conservadoras (Stauble, 2007). Más recientemente, se ha propuesto un método basado en la distribución granulométrica completa, sin requerir hipótesis funcionales específicas (Pranzini et al., 2018), cuyo enfoque es desarrollado en este trabajo mediante una formulación práctica del overfill ratio comparada
con el método clásico de James.
Se define un nuevo overfill ratio global (RG) a partir de la comparación tamiz a tamiz de la distribución granulométrica del sedimento nativo y del sedimento de préstamo. El tamaño característico del sedimento nativo se identifica mediante la moda de su distribución granulométrica. Las fracciones del sedimento de préstamo retenidas en tamices iguales o más gruesos que la moda se consideran estables, mientras que en los tamices más finos se adopta un criterio conservador basado en la menor proporción retenida. El overfill ratio se obtiene como la relación entre el volumen total aportado y el volumen correspondiente a la fracción considerada estable, sin recurrir a ábacos empíricos ni asumir una distribución log-normal.






