@article{Matos_Gurgel_Scudelari_Amaro_2020, title={ESTIMATIVA DA TAXA ANUAL E SAZONAL DO TRANSPORTE LONGITUDINAL SEDIMENTAR NA ZONA COSTEIRA DO LITORAL ORIENTAL DO RIO GRANDE DO NORTE}, volume={21}, url={https://rbgeomorfologia.org.br/rbg/article/view/1507}, DOI={10.20502/rbg.v21i1.1507}, abstractNote={<p>No Estado do Rio Grande Norte, os eventos de erosão costeira ao longo da linha de costa vêm se intensificando no decorrer das últimas décadas. Os principais trechos afetados pela erosão costeira têm esse fenômeno atribuído, sobretudo, ao reduzido aporte fluvial de sedimentos, decorrentes das pequenas dimensões das bacias fluviais regionais, com frequentes barragens artificiais, e do desenvolvimento dos campos dunares decorrentes da perda de sedimentos das praias para o continente. Entretanto, o conhecimento do clima de ondas e da taxa de transporte de sedimentos ocorrentes na faixa litorânea são fatores fundamentais nos estudos sobre a erosão costeira. Este trabalho abordou como área de interesse a faixa litorânea da Barreira do Inferno e praias adjacentes, localizada em setor ao sul da capital, Natal/RN. Os objetivos principais incidiram em (i) avaliar métodos interpoladores para estimar a influência da batimetria na definição do transporte longitudinal de sedimentos (TLS); (ii) por meio do pacote computacional SMC-Brasil, modelar os processos físicos de geração, propagação e modificação do clima de ondas, com o intuito de distinguir a hidrodinâmica na área de estudo; (iii) estimar o TLS a partir da formulação de Bayram <em>et al</em>. (2007). Os resultados mostraram que o clima de ondas na faixa litorânea da Barreira do Inferno possui maior tendência de ondas provenientes de E e ESE. O potencial de TLS anual é da ordem de 50.000m³/ano no sentido Sul-Norte. O período chuvoso (meses de junho, julho e agosto) é o de maior contribuição para o transporte médio anual, aliado ao maior aporte de sedimentos do continente em direção à faixa litorânea.</p>}, number={1}, journal={Revista Brasileira de Geomorfologia}, author={Matos, Maria de Fatima Alves de and Gurgel, Daniel de Freitas and Scudelari, Ada Cristina and Amaro, Venerando Eustáquio}, year={2020}, month={jan.} }