Inhoud. 1 Inleiding Achtergrond Doelstelling Onderzoeksopzet Studiegebied en data sets... 7

Transcriptie

1

2

3

4 Z3781. september 24 Inhoud 1 Inleiding Achtergrond Doelstelling Onderzoeksopzet Studiegebied en data sets Studiegebied en analyse periode Argus data set Conventionele bathymetrische data sets Beheersparameters en meettechnieken Definities beheersparameters Huidige beheersparameter Nieuw gedefinieerde beheersparameters Beknopte achtergrond Argus meettechnieken Inleiding Argus meettechniek subgetijde bathymetrie Argus meettechniek hoogtelijnen intergetijde strand Argus meettechniek golfoploop Argus meettechniek stroomsnelheid Huidige beheersparameter MKL: Argus vs. traditionele metingen Inleiding MKL Argus vs. MKL Jarkus/WESP Conclusie WL Delft Hydraulics i

5 Z3781. september 24 5 Onderzoek intergetijde definitie van de MKL-zone Inleiding Alternatieve definitie voor de MKL zone (Jarkus) Methode van aanpak Variabiliteit MKL vs. variabiliteit MIKL s Conclusies Intergetijde MKL (MIKL): Argus vs. traditionele metingen Inleiding MIKL Argus vs. MIKL Jarkus/WESP Conclusies Trends in kustlijnligging op basis van huidige en intergetijde definitie MKL zone Inleiding Trend MIKL vs. trend MKL (Jarkus) Trend MIKL op basis van Jarkus en Argus metingen Toegevoegde waarde Conclusies Beheersparameters strandvolume en strandbreedte: Argus vs. traditionele metingen Inleiding Strandvolume Strandbreedte Natte strand Droge strand Conclusies WL Delft Hydraulics ii

6 Z3781. september 24 9 Evaluatie bruikbaarheid Argus voor het meten van de huidige en nieuw gedefinieerde beheersparameters Meetnauwkeurigheid beheersparameters Overzicht meetnauwkeurigheid Toelichting morfologische parameters Toelichting hydrodynamische beheersparameters Weersafhankelijke inzetbaarheid Aansluiting bij informatiewens Eindoordeel Literatuur WL Delft Hydraulics iii

7 Z3781. september 24 1 Inleiding 1.1 Achtergrond In 1998 is RWS-RIKZ zich actief gaan richten op het stimuleren van de ontwikkeling van de innovatieve meettechniek met Argus videocamera s. De reden hiervoor was te bepalen of het Argus videosysteem naast onderzoeksinstrument ook verder doorontwikkeld kon worden tot beheersinstrument. Afgelopen jaren is er binnen het VOP en het EU project Coastview een aantal gedefinieerd en met Argus gemeten (zie Tabel 1.1). Deze beheersparameters leggen de toestand van het kustsysteem vast en worden ook wel aangeduid als Coastal State Indicators (kortweg: CSI s). Uit de tot nog toe gepresenteerde tijdreeksen van deze beheersparameters (bijvoorbeeld: Reintjes en Aarninkhof, 23) is op dit moment moeilijk af te leiden hoe de nauwkeurigheid hiervan zich verhoudt tot die van de bestaande beheersparameters. Ook is er onvoldoende inzicht in hoe deze nieuwe, nog niet in het huidige beheer toegepaste parameters, bij kunnen dragen aan het beantwoorden van beheers/adviesvragen. Hierbij moet men denken aan zowel toelevering van informatie over de kusttoestand met een hogere resolutie in ruimte en tijd dan nu het geval is, als aan andersoortige informatie die niet in de huidige beheersparameters tot uiting komt. Een voorbeeld waarbij de hoge resolutie van nut kan zijn is een probleemlocatie als Egmond aan Zee waar de laatste jaren (regelmatig) gesuppleerd moest worden. De belangrijkste kustbeheersparameter op dit moment is de MKL (Momentane Kustlijn Ligging). Met behulp van jaarlijkse metingen wordt een 1-jarige trend bepaald (TKL) op basis waarvan besloten wordt al of niet in te grijpen. Door geregelde suppleties wordt de relevantie van deze lineaire 1-jarige trend voor de te verwachten kustontwikkeling in het komende jaar onduidelijk. Immers, steeds meer meetpunten liggen in een verstoord systeem dat zich steeds aan het aanpassen is en dat met 1 meting per jaar misschien niet goed meer wordt bemonsterd. Op dit moment wordt in dergelijke situaties de beslissing over al of niet ingrijpen dan ook vooral op basis van expert judgement genomen. Een grotere resolutie van metingen van de kusttoestand in tijd- en ruimte geeft hierbij waarschijnlijk een beter beeld van de gaande ontwikkelingen, en een beter geïnformeerde expert judgement. Ook heeft men wellicht voldoende metingen om andere dan lineaire trends te gaan gebruiken op deze locaties. Een ander voorbeeld waar de hoge resolutie van monitoring relevant kan zijn is in een gebied met strandhoofden (bijv. Delfland, Petten). Bij het monitoren van het effect op de kust van bijvoorbeeld offshore suppleties zal in een dergelijk gebied waarschijnlijk een grote ruimtelijke variatie optreden t.g.v. de strandhoofden die met huidige meettechnieken mogelijk niet of onvoldoende wordt vastgelegd. Het nut van nieuw gedefinieerde beheersparameters ligt bijvoorbeeld in het vaststellen van neveneffecten van het gevoerde suppletiebeleid voor de recreatie middels de parameters strandbreedte en stroomsnelheid in en nabij muien. WL Delft Hydraulics 4

8 Z3781. september 24 Tabel 1.1: Nederlandse CSI s voor het EU project Coastview (bron: De Kruif, RIKZ) Dutch Coastal State Indicators for the EU project Coastview Issue Prio Questions addressed Prio CSI Possible? Argus input Field measurement Coastal Safety & A. stability of the coastal zone? Maintenance 1 position of coastline ok? MKL *** beach volume 2 intertidal beach profile beach profiling, 2 wave type sediment fluxes (science driven) *** nearshore bathymetry 3 sub-tidal profiles nearshore profiling *** beach width 1,2 waterlines, dunefoot beach surveys, wave set-up *** shoreline position 1 waterlines beach surveys, wave set-up * rip position and strength 2 pattern detection rip profiles and current velocities 1 strength of dikes and dunes ok? *** wave height 3-4? wave measurements ** wave run-up 1,1 waterlines, wave run-up wave run-up, profiles ** wave direction 2-3 spiral pixel series ** current velocity 2 foam patterns * dune profile (dune height) 3 shadows of dunes dune surveys Recreation & B. beach suitable for tourism? Tourism 2 space for beach tourism? *** beach width 1,2 waterline, dunefoot beach surveys *** shoreline position 1 waterlines beach profiling 1 shoreline variability set-up measurements ** density of seaside users 2 no technique B. is it safe to swim? 2 swimming hazard areas (physical)? *** longshore current velocities 2 longshore array foam current measurements, drifters *** rip current velocities 2-3 cross-shore array longshore set-up gradients *** rip location and spacings 1 bar and rip locations beach surveys */* wave height / wave type 3-4/2? 3 swimming hazard areas (chemical)? water quality algea blooms Shipping & C. safe navigation in the area? Navigation 2 shipping hazard areas? *** longshore current velocities 2 longshore array foam current measurements, drifters *** rip current velocities 2-3 cross-shore array longshore set-up gradients ** rip location and spacings 1 bar and rip locations beach profiling * wave height 3-4? * wave direction 2-3 spiral pixel series 3 navigation traffic queue? number of ships location of ships Natural values D. unpolluted ecosystem on beach? 3 pollution on the beach? algae coverage oil spill water quality 3 human impact stress? density of seaside users Questions with a priority of 1 (highest) or 2 are further elaborated in the other columns. The CSIs are also ordered to their importance: *** means high priority, * means low priority. The ARGUS input is classified to its degree of success. 1 means easy to execute and leading to a good result, 4 means difficult to determine (technology not available at present) A. Rijkswaterstaat B. Municipality of Bergen, Beach restaurant owners, Local safety guard. Questions addressed to Rijkswaterstaat C. Local safe guard, harbor master. Questions addressed to Rijkswaterstaat D. Nature protection organization, municipality of Bergen. Questions addressed to Rijkswaterstaat 1.2 Doelstelling Het doel van het in dit rapport gepresenteerde onderzoek is te komen tot: Evaluatie van de bruikbaarheid in het kustbeheer van geselecteerde, door Argus meetbare beheersparameters, gebaseerd op de huidige meetnauwkeurigheid, de inzetbaarheid en de toegevoegde waarde Hierbij komen zowel de meting van de bestaande beheersparameter (MKL) als nieuw gedefinieerde beheersparameters aan de orde. Waar mogelijk worden Argus metingen van de beheersparameters vergeleken met conventionele metingen. WL Delft Hydraulics 5

9 Z3781. september Onderzoeksopzet De selectie van CSI s die in dit rapport bekeken gaat worden bestaat uit: MKL (Momentane Kustlijn Ligging), MIKL (Momentane Intergetijde Kustlijn Ligging), strandvolume, strandbreedte, duinvoet positie, hoogwateroverschrijdingslijn, golfoploop en stroomsnelheid (zie hoofdstuk 3 voor definities). De nauwkeurigheid waarmee deze parameters gemeten kunnen worden m.b.v. Argus wordt grotendeels bepaald aan de hand van de bestaande literatuur. Opgemerkt moet worden dat bij meetnauwkeurigheid doorgaans gedoeld wordt op de afwijking van de Argusmetingen ten opzichte van metingen van vergelijkbare grootheden met bestaande meettechnieken. Aangezien deze meettechnieken ook een onnauwkeurigheid hebben is de op deze manier bepaalde meetfout dus niet hetzelfde als de inherente instrument-onnauwkeurigheid van Argus. De bepaling van deze instrument-onnauwkeurigheid vereist een speciaal met dat doel opgezet experiment. De nauwkeurigheid van de metingen van de parameters MKL, MIKL, strandvolume en strandbreedte zal op basis van gegevens van het Argus station Jan Van Speijk (Vuurtoren Egmond) worden afgeschat aan de hand van een vergelijking met Jarkus en WESP gegevens. De verschillen tussen metingen van deze beheersparameters met Argus of met Jarkus/WESP gegevens zullen worden uitgedrukt in bulk statistische parameters, zoals gemiddelde, standaard deviatie en correlatie coëfficiënt. Ook wordt gekeken naar eventuele kustlangse variaties in meetnauwkeurigheid t.g.v. een toenemende afstand tot het Argus meetstation. Voor de MIKL wordt tevens bekeken in hoeverre de ontwikkelingen vergelijkbaar zijn met die van de MKL. Deze vergelijking vindt plaats op basis van Jarkus data. Hierbij is ook aandacht voor de invloed van de gekozen hoogtebegrenzingen van de MIKL zone. Ook hier wordt de vergelijking gemaakt op basis van bulk statistische parameters, zoals standaard deviatie, correlatie coëfficiënt en regressielijnen. Eén van de sterke punten van Argus is de mogelijkheid om lokaal (d.w.z. op een probleem locatie) met grote resolutie in tijd en ruimte te meten. Dit punt komt in de bovenstaande beschouwingen niet aan de orde. Voor de MIKL zal daarom worden verkend hoe door toevoeging van Argus informatie aan de Jarkus gegevens de betrouwbaarheid van de éénjaar-vooruit voorspelling op basis van de TIKL (intergetijde variant van de TKL) verbetert, en welke toegevoegde waarde de toegenomen ruimtelijke resolutie kan bieden. WL Delft Hydraulics 6

10 Z3781. september 24 2 Studiegebied en data sets 2.1 Studiegebied en analyse periode Voor een aantal morfologische beheersparameters wordt in dit rapport de vergelijkbaarheid van Argus metingen met conventionele metingen onderzocht. De data sets komen hierbij van de locatie Egmond aan Zee, vanwege de beschikbaarheid van relatief veel conventionele bathymetrie opnamen alsmede een grote, reeds bestaande Argus data set (zie paragraaf 2.2). Het studiegebied strekt zich uit van RSP locatie 37. tot RSP 39.. In Argus-coördinaten komt dit overeen met -1 m tot +1 m. De periode waarvoor vergelijkende analyses (Argus vs. Jarkus/WESP) worden uitgevoerd loopt maximaal van juni 1999 t/m december 23. (NB: voor het onderzoek naar het effect van andere onder- en bovengrenzen bij de definitie van de intergetijde variant van de MKL (hoofdstuk 5) worden Jarkus opnamen over de periode 1964 t/m 23 gebruikt). Gedurende en vlak voor de periode waarin Argus metingen met conventionele metingen worden vergeleken, zijn in dit gebied een aantal suppleties uitgevoerd: april - mei 1999: strandsuppletie, RSP juni 8 september 1999: vooroeversuppletie zeewaarts van de tweede brekerbank, RSP juli 2: strandsuppletie, RSP Ligging van de MKL en MIKL bepaald uit Jarkus (in RSP-raaien) zijn voor de vergelijking met Argus metingen vertaald naar het Argus coördinaten stelsel. 2.2 Argus data set De Argus data set is afkomstig van het station Jan Van Speijk dat zich bevindt op de vuurtoren van Egmond aan Zee ongeveer 12 m ten noorden van RSP paal 38, (ofwel op y=-12m). Dit station bestaat uit 5 digitale videocamera s die samen een blikveld van ongeveer 18 graden hebben. Voor het Argus assenstelsel geldt: de x-as is de kustdwarse richting, positief zeewaarts en de y-as is de kustlangse richting, positief naar het zuiden. De oorsprong van het Argus assenstelsel ligt bij RSP paal 38, en de y-as loopt vrijwel over de andere strandpalen heen. De Argus data set bestaat uit maandelijkse opnamen van de bathymetrie van het intergetijde strand m.b.v. IBM (Aarninkhof et al., 23) rond springtij, over de periode juni 1999 t/m december 23 (data tot en met juni 24 zijn beschikbaar maar er is geen conventionele data beschikbaar om mee te vergelijken). De Argus data set is voor een deel opgebouwd uit reeds bestaande data sets: Juni 1999 mei 2: dataset beschreven in Caljouw (2) Juni 2 augustus 21: dataset beschreven in Nipius (22) September 21 december 23 : uitbreiding dataset WL Delft Hydraulics 7

11 Z3781. september 24 De Caljouw dataset voor de periode juni 1999 tot juni 2 beslaat een zone tussen de m NAP en +1 m NAP strandcontouren en strekt zich uit tot 7 m ter weerszijden van RSP paal 38.. De Nipius dataset (juni 2 - augustus 21) reikt van de -.4 m NAP contour tot een hoogte van +1 m NAP en strekt zich uit tot 1 m ter weerszijden van RSP paal 38.. Kustlijngegevens zijn geïnterpoleerd naar een rechthoekig grid met een gridafstand van 2 m kustdwars en 2 m kustlangs. Hierbij heeft Caljouw (2) gebruik gemaakt van lineaire interpolatie, terwijl Nipius (22) kwadratische Loess interpolatie 1 heeft toegepast. Ook de hierop aansluitende uitbreiding van de Argus-bathymetrie dataset (september 21 december 23) is middels deze interpolatie methode tot stand gekomen. 2.3 Conventionele bathymetrische data sets De conventionele bathymetrische data sets bestaan uit Jarkus metingen (middels lodingen, fotogrammetrie en laser-altimetrie) en metingen met de WESP (Water En Strand Profiler). Bij alle metingen is de diepteligging van de kust in raaien vastgelegd. De afstand tussen de raaien is 5 tot 25 m voor alle WESP metingen en 25 m voor de JARKUS metingen. Tabel 2.1: Datum van meting voor vergelijkende analyses gepresenteerd in hoofdstuk 6 en 7. datum Jarkus/WESP meting datum Argus meting 15 Sep 1999 (WESP) (15) Sep 1999 * 15 Mar 2 (WESP) (15) Mar 2 * 22 Sep 2 (WESP) 3 Sep 2 4 Nov 2 (Jarkus) 25 Nov 2 18 Mar 21 (WESP) 13 Mar 21 15Jun21(WESP) 21Jun21 31 Dec 21 (Jarkus) 2 Dec Apr 22 (WESP) 14 Apr 22 1 Sep 22 (WESP) 24 Sep 22 3 Jun 23 (WESP) 21 Jun 23 * Dag van meting niet meer te achterhalen uit Caljouw data set. Voor analyse gezet op 15 e van de maand. 1 Kwadratische Loess interpolatie is een zogenaamde schaal-gestuurde interpolatie methode. Deze methode heeft filterende eigenschappen en houdt rekening met de invloed van meetfouten en het onregelmatige patroon van meetpunten op de door de gebruiker aan te geven schaal van interesse. Een verschil met de lineaire interpolatie methode is bijvoorbeeld dat de geïnterpoleerde bathymetrie niet exact door de meetpunten hoeft te gaan (de meetdata zijn immers niet perfect). Daarnaast wordt geen interpolatie uitgevoerd op plekken waar te weinig meetputen zijn om op de aangegeven schaal een voldoende nauwkeurige interpolatie te maken (maximale foutenmarge op te geven door gebruiker). De methode wordt in detail beschreven door Plant et al. (22). WL Delft Hydraulics 8

12 Z3781. september 24 Deze dieptegegevens zijn lineair geïnterpoleerd in de ruimte om tot gebiedsdekkende bathymetrieën van het studiegebied te komen. De dieptegegevens voor één WESP meting zijn meestal verspreid over meerdere dagen binnengehaald. In de analyses is als tijdstip van meten een gemiddelde datum gebruikt. Voor de Jarkus metingen is het tijdstip van de hoogtemeting (die tot enkele maanden kan afwijken van het tijdstip van de dieptemeting) als tijdstip van meten gebruikt, omdat doorgaans naar het hogere deel van het strand is gekeken (boven m NAP). Voor vergelijking van Argus metingen met conventionele metingen over een periode van 4.5 jaar bleken in totaal 1 opnamen geschikt (zie Tabel 2.1). WL Delft Hydraulics 9

13 Z3781. september 24 3 Beheersparameters en meettechnieken 3.1 Definities beheersparameters Huidige beheersparameter De MKL (Momentane Kustlijn Ligging) is gedefinieerd als de kustlijnpositie ten opzichte van een vaste referentie, berekend uit het volume per strekkende meter onder het strandprofiel van 3 m NAP (duinvoet) op een hoogte H boven GLW (bij benadering -.8 m NAP bij Egmond) tot de diepte H beneden GLW gedeeld door de totale hoogte 2H (zie figuur 3.1). NAP+3m NAP-.8m(GLW) NAP -4.6m V mkl H H Referentie V mkl /(2H) x x mk Figuur 3.1: Definitie schets MKL Nieuw gedefinieerde beheersparameters De Momentane Intergetijde Kustlijn Ligging (MIKL) is een geaggregeerde maat voor de locatie van de kustlijn en in feite een intergetijde definitie van de MKL. Hij is gedefinieerd als de kustlijnpositie ten opzichte van een vaste referentie, berekend uit het volume per strekkende meter (kustlangs) onder het Argus strandprofiel tussen 1 m NAP (Hh) tot m NAP (Hl) gedeeld door de hoogte hiertussen (Hh Hl) (zie figuur 3.2). Deze vaste referentie is de kustlangse as van het Argus coördinatenstelsel (y=). (NB: In hoofdstuk 5 zullen onder- en bovengrenzen gevarieerd worden). Wanneer de m dan wel +1m contour meer dan eens voorkomen in een kustdwarse raai (door aanwezigheid strandbank/berm morfologie), wordt voor de m contour de meest zeewaarts gelegen positie genomen en voor de +1m contour de meest landwaartse. H h = 1m H l =m NAP V ikl Hh -Hl Referentie x Figuur 3.2: Definitie schets MIKL. WL Delft Hydraulics 1

14 Z3781. september 24 Het intergetijde strandvolume uit Argus videodata (V v ) is het volume per strekkende meter (m 3 /m) onder het Argus intergetijdeprofiel. De begrenzingen zijn de 1 m NAP (H h ) en m NAP (H l ) hoogtelijnen en aan landwaartse zijde de positie van de +1m contour. Dit strandvolume wordt hier aangeduid als het volume van het zgn. natte strand, d.w.z. het strand tussen de m en +1 m NAP contour. Voor het droge strand (boven de +1m contour tot aan de duinvoet) is de Argus-bathymetrie onvoldoende dekkend. Wanneer de m dan wel +1m contour meer dan eens voorkomen in een kustdwarse raai (door aanwezigheid strandbank/berm morfologie), wordt voor de m contour de meest zeewaarts gelegen positie genomen en voor de +1m contour de meest landwaartse. Er zijn twee strandbreedtes gedefinieerd, namelijk de natte-strandbreedte en de drogestrandbreedte. De natte-strandbreedte is het horizontale afstandsverschil tussen de m en de +1m contour in een dwarsprofiel dat loodrecht op de kustlangse Argus y-as ligt. De droge-strandbreedte is het horizontale afstandsverschil tussen de +1m en de +3m contour in een dwarsprofiel dat loodrecht op de kustlangse Argus y-as ligt (zie figuur 12). Voor de Argus meting van de droge-strandbreedte is de positie van de +3m contour middels lineaire interpolatie in de tijd uit Jarkus/WESP metingen bepaald. Wanneer de m dan wel +1m contour meer dan eens voorkomen in een kustdwarse raai (door aanwezigheid strandbank/berm morfologie), wordt voor de m contour de meest zeewaarts gelegen positie genomen en voor de +1m contour de meest landwaartse. De duinvoetpositie is gedefinieerd als de positie van de +3m NAP contour. De golfoploop parameter geeft de kans van overschrijding van een bepaalde hoogtecontour tijdens gegeven (quasi)constante offshore golfcondities. De positie van de 5% hoogwateroverschrijdingslijn is de positie van een kustcontour die jaarlijks door 5% van de hoogwaterstanden wordt overschreden. De positie van deze overschrijdingslijn wordt bepaald door de momentane strandligging en door hydrodynamische variabelen (astronomisch getij, meteorologisch getij, golf set-up en swash run-up). In feite analoog aan golfoploop maar dan op langere tijdschaal (en uitgedrukt in positie van een bepaalde hoogtecontour i.p.v. in de hoogte zelf). De stroomsnelheid wordt hier gedefinieerd als de oppervlaktestroomsnelheid in langsrichting, omdat dit de stroomsnelheid is waarvoor op dit moment Argus meettechnieken bestaan. 3.2 Beknopte achtergrond Argus meettechnieken Inleiding Een Argus meettechniek bestaat in het algemeen uit twee onderdelen. Ten eerste is er een methodiek nodig om pure beeldinformatie vast te leggen, bijvoorbeeld een algoritme om de beeldkenmerken van droog en nat strand te kwantificeren en vervolgens de scheidslijn tussen deze twee vast te leggen in beeldcoördinaten. Daarnaast is er een interpretatiemodel WL Delft Hydraulics 11

15 Z3781. september 24 nodig dat deze beeldinformatie omzet in de gewenste meetinformatie, bijvoorbeeld de ligging van de scheidslijn tussen droog en nat strand omgezet in wereldcoördinaten (bijvoorbeeld positie t.o.v. RD-stelsel en hoogteligging t.o.v. NAP) zodat men uiteindelijk de positie van een bepaalde hoogtelijn heeft gemeten. In het gegeven voorbeeld moet de hoogteligging van de droog-nat scheidslijn ondermeer worden afgeleid uit een schatting van de hoogte van de golfoploop op basis van diep-water golfgegevens (m.b.v. een hydrodynamisch model). Beide onderdelen van een Argusmeettechniek dragen bij aan de meetonnauwkeurigheid van de basisgegevens die nodig zijn voor het berekenen de in dit rapport besproken beheersparameters. Het is geenszins triviaal om deze meetnauwkeurigheden in de basisgegevens om te zetten in de in dit rapport geëvalueerde meetnauwkeurigheid van de verschillende beheersparameters, omdat er meerdere bewerkingen van de basisgegevens nodig zijn om tot de uiteindelijke beheersparameter te komen. Voor het bepalen van de MIKL is bijvoorbeeld interpolatie tussen meetwaarden van strandhoogte nodig, waarbij het aannemelijk is dat meetfouten ruimtelijk gecorreleerd zijn maar waarbij de mate van correlatie onbekend is. Een uitgebreide beschrijving van de meetnauwkeurigheden van de verschillende Argus meettechnieken is in dit kader dus weinig zinvol. Echter, als achtergrond bij de in Hoofdstuk 9 gepresenteerde meetnauwkeurigheden van de beheersparameters zal in de volgende paragrafen kort worden ingegaan op voor dit rapport relevante Argus meettechnieken Argus meettechniek subgetijde bathymetrie Voor de bepaling van de MKL moet de subgetijde bathymetrie in kaart gebracht worden. Dit kan met behulp van de Subtidal Beach Mapper (SBM) (Aarninkhof, 23). SBM maakt gebruik van het feit dat in een tijdsgemiddeld beeld van de brandingszone golfbreking resulteert in meer of minder witte zones in het videobeeld. Deze beeldwitheid wordt via de beeldbewerkingsmodule van SBM omgezet in golfenergiedissipatie-patronen. Vervolgens wordt met behulp van de hydrodynamische module van SBM en de op diep water gemeten golfcondities en waterstanden de bijbehorende bodem uitgerekend. Een indicatie van de huidige meetnauwkeurigheid van de subgetijde bodemligging m.b.v. Argus middels SBM wordt gegeven in tabel 3.1 (uit: Aarninkhof (23)). De gepresenteerde cijfers zijn tot stand gekomen door vergelijking met WESP metingen van de bodemligging op slechts 2 tijdstippen, respectievelijk 8 en 12 maanden na de start van de dieptemetingen m.b.v Argus. Hierbij is een traditioneel gemeten profiel als beginvoorwaarde (bodem op tijdstip t=) voor het SBM model gebruikt. Tabel 3.1: Tijd- en profielgemiddelde fouten Egmond jvanspeijk (Aarninkhof, 23) Kustlangse positie (m) z (m) z rms (m) r(-) r rms (-) y = -15 m y = -13 m z = z rms = r = r rms = tijd- en profielgemiddelde afwijking dieptemeting tijd- en profielgemiddelde rms afwijking dieptemeting tijd- en profielgemiddelde relatieve afwijking dieptemeting (relatief t.o.v. totale waterdiepte) tijd- en profielgemiddelde rms relatieve afwijking dieptemeting (relatief t.o.v. totale waterdiepte) WL Delft Hydraulics 12

16 Z3781. september 24 In tabel 3.2 wordt de gemiddelde meetnauwkeurigheid verder uitgesplitst naar locatie in het profiel.hieruit blijkt dat de neiging bestaat op diep water de diepte te onderschatten, terwijl in en nabij het intergetijde bereik de diepte gemiddeld genomen wordt overschat. Verder blijkt uit tabel 3.2 dat afgezien van de hierboven genoemde systematische verschillen de meting van de bodemligging beneden laag water niveau (dus buiten het intergetijde bereik), boven de banktoppen in het algemeen van betere kwaliteit is dan boven de troggen ( z rms ) en voor de binnenste-bank zone zelfs van vergelijkbare nauwkeurigheid als de lodingen (lodingsmeetfout in Jarkusbestand is ca..25 m). Tabel 3.2: Tijd- en profielzone-gemiddelde fouten Egmond jvanspeijk, locatie y=-13 m (Aarninkhof, 23) Profielzone z (m) z rms (m) r(-) r rms (-) buitenste bank buitenste trog binnenste bank binnenste trog intergetijde bank zone landwaarts van intergetijde bank (binnenste brandingszone) z = z rms = r = r rms = tijd- en zonegemiddelde afwijking dieptemeting tijd- en zonegemiddelde rms afwijking dieptemeting tijd- en zonegemiddelde relatieve afwijking dieptemeting (relatief t.o.v. totale waterdiepte) tijd- en zonegemiddelde rms relatieve afwijking dieptemeting (relatief t.o.v. totale waterdiepte) Een beperking van het huidige SBM model is dat deze de bodemligging langs een raai meet die geheel in het zicht van één camera moet liggen. Op dit moment wordt gewerkt aan SBM-2DH dat de bodemligging middels dezelfde principes als gebruikt in SBM in een heel gebied tegelijk in kaart kan brengen. Door een grotere gebiedsdekking wordt het tevens mogelijk meer meetpunten te vergelijken dan die in de hierboven gebruikte 2 raaien, zodat er robuustere statistieken omtrent de vergelijkbaarheid van Argus dieptemetingen en Jarkus/WESP metingen gegenereerd kunnen worden. Op dit moment is SBM-2DH echter nog niet zo ver ontwikkeld dat een dergelijke vergelijking zinvol is. De in hoofdstuk 4 besproken vergelijkbaarheid van Argus-MKL en traditioneel gemeten MKL is derhalve nog gebaseerd op bathymetrie meting m.b.v. SBM (=profiel versie) Argus meettechniek hoogtelijnen intergetijde strand De bepaling van de waterlijnpositie en de bijbehorende hoogteligging (= hoogtelijn op het intergetijde strand) vormt de basis gegevens voor het berekenen van de parameters MIKL, strandvolume, en strandbreedte en hoogwateroverschrijdingslijn. Er zijn inmiddels verschillende technieken ontwikkeld om deze waterlijnposities te meten, van volledig handmatig tot semi-automatisch. Aangezien het IBM model (Intertidal Beach Mapper) voor WL Delft Hydraulics 13

17 Z3781. september 24 de Nederlandse kust het beste voldoet (zie Aarninkhof, 23), wordt hier alleen op deze methodiek ingegaan. Binnen IBM zijn er in essentie 2 foutenbronnen aan te wijzen (Aarninkhof et al., 23).: de nauwkeurigheid van de meting van de waterlijn ligging in het videobeeld, (gerelateerd aan beeldeigenschappen (m.n. contrast droog vs. nat strand), algoritme om kleurverschillen te classificeren) de nauwkeurigheid van de schatting van de bijbehorende hoogte van die waterlijn. In het geval van IBM is dit een optelsom van de gemeten waterstand (getij, wind set-up/setdown), berekende golf set-up en berekende swash-oploop. Middels een aanname over de gemiddelde strandhelling (bijvoorbeeld 1:4 voor Egmond) kunnen beide fouten vergeleken worden (hetzij in de vertikaal hetzij in het horizontale vlak). Uit een vergelijking van Argus metingen met 52 veldmetingen (over 4 dagen verspreid) van de 1-minuten-gemiddelde waterlijn positie m.b.v. DGPS (Differential Global Positioning System) blijkt dat beide fouten elkaar grotendeels opheffen. De waterlijndetectiemethode geeft doorgaans een te ver landwaarts gelegen positie van de waterlijn (bij helling 1:4, gemiddeld 8.5 cm te hoog t.o.v. DGPS waterlijn (st.dev cm)), maar tegelijkertijd wordt doorgaans de hoogte van de waterlijn horende bij dit tijdstip van meting overschat door IBM (gemiddeld met 7.8 cm (met st.dev cm)). Opgemerkt moet worden dat het in het veld bepalen van de positie van de 1-minuten-gemiddelde waterlijn positie (dat is wat in dit geval met Argus wordt bemeten) niet eenvoudig is, en dat de gevonden afwijkingen ook deels toe te schrijven zijn aan meetfouten in de veldmeting van de 1-minuten-gemiddelde waterlijnpositie en -hoogte. Wanneer beide fouten tegelijk worden meegenomen is de gemiddelde fout doorgaans minder dan 15 cm (=6m) (85% van 2 km kust, zie fig. 3.3 en kustlangse variatie )), met een standaard deviatie van 15-2 cm (6-8m)..4 µ δ z, µ δ z ± σ δ z (m) y (m) Figuur 3.3: Kustlangse variatie van de meetfout in de hoogteligging van het strand gemeten m.b.v. IBM (uit: Aarninkhof et al., 23). De gemiddelde meetfout (µ dz ) wordt aangegeven door de dikke stippen, de gemiddelde spreiding (σ dz ) hieromheen door de blauwe stippen. Voor verdere toelichting zie Aarninkhof et al. (23). De met behulp van IBM gemeten strandcontouren worden middels interpolatie omgezet in een bathymetrie op een regelmatig grid. Bij de berekening van beheersparameters gebaseerd op intergetijde bathymetrie (MIKL, strandvolume, strandbreedte) ontbreken soms lokaal gegevens, bijvoorbeeld doordat voor Loess interpolatie te weinig data beschikbaar was op die plek. Dit is momenteel opgevangen door kustlangse lineaire interpolatie van de WL Delft Hydraulics 14

18 Bruikbaarheid van door Argus gemeten Z3781. september 24 betreffende beheersparameter (dus interpolatie binnen de parameterreeks zelf, en niet in de betreffende bathymetrie). Bij ontbrekende gegevens aan de kustlangse randen van de parameterreeks is voor interpolatie ook informatie uit de voorgaande en volgende waarneming meegenomen Argus meettechniek golfoploop Golfoploop wordt gemeten door het volgen van de instantane positie van de waterlijn langs een vast kustdwars transect. Dit gebeurt door het opslaan van tijdreeksen van de beeldintensiteit op een vast aantal punten in het beeld op het kustdwarse transect ( timestack). In een typische timestack is de golfoploop zichtbaar als een duidelijke verandering in pixel intensiteit (Fig. 3.4), die m.b.v. edge detection algoritmes kan worden vastgelegd. Deze methode is voornamelijk toegepast op golfoploop op stranden. Figuur 3.4: Voorbeeld van een timestack gebruikt voor het meten van golfoploop. De rode lijn geeft de positie van de momentane waterlijn als functie van de tijd weer (uit: Holland and Holman, 1993). Video-gebaseerde metingen (vergelijkbaar met Argustechniek) van golfoploop op een havendam in St. Paul Harbor, Alaska, leverde een positief oordeel op wat betreft de geschiktheid van deze methode voor het meten van vertikale golfoploopspectra, golfhoogte (Hm) en piek periode (Hathaway and Bottin, 1997). Hathaway en Bottin geven echter geen informatie over enige kwantitatieve vergelijking met metingen door andere meetmethoden. WL Delft Hydraulics 15

19 Z3781. september 24 Aangezien golfoploop zelf als beheersparameter is gedefinieerd, en niet een afgeleidde ervan, wordt pas in Hoofdstuk 9 verder ingegaan op wat kwantitatief bekend is over de meetnauwkeurigheid Argus meettechniek stroomsnelheid Recentelijk is er een Argus meettechniek ontwikkeld om oppervlaktestroomsnelheden in de kustnabije zone te meten (Chickadel et al., 23). Dit betreft de Optical Current Meter (OCM). De stroomsnelheid aan het wateroppervlak wordt gemeten door het meten van de verplaatsingssnelheid van het schuim dat overblijft na het breken van golven. Deze meting is gebaseerd op de analyse van tijdreeksen van de kleur van het wateroppervlak (wittig = schuim) op een vast grid van beeldpunten (dus niet het hele beeld). De OCM is ontwikkeld en met goed gevolg getest in Duck (USA), waar het strand intermediair tot reflectief is en waar deining domineert. Cohen (23) heeft onderzoek gedaan naar de toepasbaarheid van de OCM voor de Nederlandse kust, die in verhouding tot Duck gekarakteriseerd wordt door korte golven, flauwe strandhelling en matiger atmosferische condities (NB: in geval van inzet voor zwemmersveiligheid zal echter vrijwel altijd onder goede atmosferische condities worden gemeten, immers bij goed strandweer). Vergelijking van Argus metingen van de stroomsnelheid met in situ metingen bij Egmond en Noordwijk leverde een minder positief beeld op dan de evaluatie in Duck. Hierbij moet echter opgemerkt worden dat er tijdens de veldexperimenten in Nederland sprake was van extreem lage golfcondities, waardoor het stromingssignaal relatief zwak was ten opzichte van de ruis. Een meer representatieve data set is nodig om tot meer definitieve conclusies te komen. Omdat de stroomsnelheid zelf als beheersparameter is gedefinieerd, en niet een afgeleidde ervan (bijvoorbeeld convergentie in langsstroming als indicator voor stromingsactiviteit in muien), wordt pas in Hoofdstuk 8 verder ingegaan op de meetnauwkeurigheid. Naast de OCM methode bestaat er ook nog een andere methode voor het meten van stroomsnelheden met Argus. Deze methode is gebaseerd op het volgen van schuimpatronen in opeenvolgende beelden (i.p.v. op een beperkt aantal pixellocaties per beeld). Deze techniek, partical image velocimetry genaamd (PIV), is toegepast op metingen van stroompatronen in de swashzone (Holland et al., 21). Door het ontbreken van goede validatie data sets is geen kwantitatieve maat voor de meetnauwkeurigheid bekend. Uit vergelijkingen met bijvoorbeeld de snelheid van het front van de golfoploop is wel duidelijk dat PIV metingen zeer realistische waarden geven. PIV is nog niet succesvol toegepast op het meten van stroming in de brandingszone WL Delft Hydraulics 16

20 Z3781. september 24 4 Huidige beheersparameter MKL: Argus vs. traditionele metingen 4.1 Inleiding Op dit moment worden metingen van de MKL jaarlijks uitgevoerd. De lineaire trend over een periode van 1 jaar wordt in principe maatgevend verondersteld voor de te verwachten ontwikkeling het komende jaar. In probleemgebieden die regelmatig gesuppleerd worden zijn de jaarlijkse metingen in een dergelijk verstoord systeem wellicht onvoldoende om voldoende zicht te krijgen op de werkelijke ontwikkeling in het betreffende gebied. Vaker loden is duur en tijdrovend. Met behulp van Argus is het mogelijk vaker de subgetijde bodemligging te meten. In dit hoofdstuk wordt bekeken hoe metingen van de MKL op basis van Argus data zich verhouden tot metingen op basis van Jarkus/WESP data. 4.2 MKL Argus vs. MKL Jarkus/WESP Wat betreft de vergelijking van de MKL meting op basis van Argus (alleen aanpassing subgetijde bathymetrie) met die op basis van Jarkus/WESP data is de rapportage door Reintjes en Aarninkhof (23) nog altijd actueel. Op dit moment wordt gewerkt aan SBM- 2DH dat de bodemligging in een heel gebied in kaart kan brengen middels integratie van Argus data en inverse hydrodynamische modellering. Dit in tegenstelling tot huidige versie van SBM die langs één raai de bodemligging kan meten die geheel in het zicht van één camera moet liggen. Met een gebiedsdekkende bodemschatting zoals mogelijk met SBM- 2DH worden metingen van de MKL op basis van Argus interessanter voor het kustbeheer. Door een grotere gebiedsdekking wordt het tevens mogelijk meer metingen te vergelijken, zodat er een robuustere statistiek gemaakt kan worden wat betreft de vergelijkbaarheid van MKL metingen gebaseerd op Argus- dan wel traditionele datasets. In paragraaf is een indicatie gegeven van de huidige meetnauwkeurigheid van de subgetijde bodemligging m.b.v Argus middels SBM (tabel 3.1 en 3.2). Het is geenszins triviaal om deze foutenmarges in de dieptemetingen om te zetten in een realistische foutenmarge van de MKL. De meetfouten zijn over het profiel namelijk tot op zekere hoogte met elkaar gecorreleerd en zijn tevens afhankelijk van de positionering in de morfologie (banktop of trog). Dit probleem kan worden geïllustreerd aan de hand van Fig Deze figuur toont de ontwikkeling van de MKL zoals gemeten op basis van ca. 1 Argus metingen en zoals gemeten op basis van 2 WESP/ Jarkus opnamen (Aarninkhof, 23). De centrale raai, vrijwel recht voor de camera (y=-13m), geeft een afwijking van enkele meters, zowel positief als negatief. De raai op 15 m afstand daarentegen geeft een overschatting van de MKL-positie van orde 2 meter voor beide meetpunten. Op basis van de gemiddelde meetfout in de bodemligging ( z), waarbij in beide gevallen de diepte gemiddeld genomen onderschat wordt, zou voor beide raaien een overschatting van de MKL positie verwacht moeten worden. Opgemerkt moet overigens wel worden dat de nauwkeurigheid van de MKL-meting met de huidige meettechnieken onbekend is (pers. WL Delft Hydraulics 17

21 Z3781. september 24 comm. De Kruif, RIKZ), hetgeen kan betekenen dat de relatief kleine afwijkingen langs raai y=-13m mogelijk als niet significant kunnen worden afgedaan. 25 MCL Position (m) /1/99 1/1/ 1/4/ 1/7/ 1/1/ Time (days) Figuur 4.1 : De uit video afgeleide ontwikkeling van de MKL positie in de tijd voor de centrale raai y = -13 m (o) en de noordelijke raai y = -15 m ( ) van het Argus station Jan van Speijk. De getrokken lijn geeft de berekeningen uit video weer met markers op elk 5 e punt. De gestippelde lijn geeft de berekening uit veldmetingen aan met markers op het tijdstip van meting. 4.3 Conclusie Bij de huidige stand van zaken, dus zolang SBM-2DH niet voldoende ontwikkeld is en zolang er geen evaluatie met grotere data sets is uitgevoerd, is het meten van de MKL m.b.v. Argus nog geen betrouwbaar alternatief voor de huidige metingen. Benadrukt wordt dat deze conclusie specifiek geldt voor het meten van de MKL. De meetnauwkeurigheid van SBM op banktoppen is bijvoorbeeld wel vergelijkbaar met de meetnauwkeurigheid van bestaande meettechnieken en deze kustprofielen kunnen wel degelijk gebruikt bij bijvoorbeeld het evalueren van golfaanval op de kust. Op dit moment is het wel mogelijk met Argus redelijk nauwkeurige strandbathymetriën te meten (m.b.v. IBM). Daarom zal in het volgende hoofdstuk onderzocht worden of met een intergetijde definitie van de MKL vergelijkbare informatie kan worden verkregen als met de huidige definitie van de MKL. WL Delft Hydraulics 18

22 Z3781. september 24 5 Onderzoek intergetijde definitie van de MKL-zone 5.1 Inleiding Op dit moment is de meting van de MKL middels Argus (nog) niet haalbaar met een nauwkeurigheid die vergelijkbaar is met die van de bestaande technieken. In dit hoofdstuk zal onderzocht worden of er op basis van de strandbathymetrie een alternatieve definitie van de MKL gevonden kan worden die qua informatielevering vergelijkbaar is met de huidige MKL. De bodemligging in het intergetijde bereik kan namelijk goed door Argus bemeten worden. Onderzocht gaat worden hoe een intergetijde variant van de MKL (MIKL = Momentane Intergetijde Kustlijn Ligging) zich verhoudt tot de MKL. Vastgesteld zal worden of en hoe sterk ze zijn ze gecorreleerd, en of de variabiliteit vergelijkbaar is. Ook zal bekeken worden of de keuze van onder- en bovengrens van de MIKL-zone hier veel invloed op heeft. 5.2 Alternatieve definitie voor de MKL zone (Jarkus) Methode van aanpak Om een door Argus goed bemeetbare momentane kustlijn ligging te definiëren, komt men al snel uit op een definitie die gebaseerd is op een zandvolume in het intergetijde bereik, d.w.z. een strandvolume per m kustlangs. Wanneer dit volume wordt gedeeld door de laagdikte komt men uit op een met de MKL vergelijkbare parameter. Deze nieuwe parameter zal verder aangeduid worden als de MIKL, d.w.z. een Momentane Intergetijde Kustlijn Ligging, aangezien de boven- en ondergrens van het volume in het intergetijde bereik liggen. Afhankelijk van hoe vaak men een dergelijke parameter wil bepalen (dagelijks, maandelijks), zal men grenzen kiezen die binnen het doodtij- dan wel springtijbereik liggen. Immers, tijdens doodtij zal de waterlijn een bovengrens in de buurt van het springtij hoogwater niveau doorgaans niet halen (behalve incidenteel bij veel wind- en golfopzet). Vergelijkbaar hiermee zal een ondergrens gerelateerd aan springtij-laagwaterniveau tijdens doodtij condities alleen tijdens sterke aflandige wind incidenteel worden bereikt. Voordat een keuze gemaakt wordt voor een bepaalde onder- en bovengrens definitie, zal eerst geëvalueerd worden hoe de MIKL s (voor een aantal verschillende definities) gerelateerd zijn aan de traditionele MKL. Tabel 5.1 geeft aan welke definities voor de MIKL zullen worden bekeken. Deze keuze is gebaseerd op de voorgaande studie door Reintjes en Aarninkhof (23), met toevoeging van een extra zone (-.3m t/m +.7m) die tijdens veel golf en getij condities door Argus (bij Egmond, maar ook op andere plaatsen langs de WL Delft Hydraulics 19

23 Z3781. september 24 Nederlandse kust) bemeten kan worden. De vergelijking zal worden gemaakt op basis van de Jarkus data over de periode 1964 t/m 23 voor de RSP raaien 37, 3725, 375, 3775, 38, 3825, 385, 3875, en 39. Tabel 5.1: Onder- en bovengrenzen voor verschillende MIKL definities. parameter Ondergrens (m t.o.v NAP) Bovengrens (m t.o.v. NAP) MIKL MIKL MIKL MIKL Variabiliteit MKL vs. variabiliteit MIKL s Aangezien de MKL op een veel bredere zone is gebaseerd dan de MIKL s rijst als eerste de vraag hoe de variabiliteiten zich verhouden. Hiertoe wordt de standaard deviatie in MKL en MIKL s bepaald (Tabel 5.2). Duidelijk is dat de variabiliteit in MIKL en MKL van vergelijkbare grootte is, maar dat de variabiliteit in MIKL iets lager ligt dan die in de MKL. Deze algemene trend komt ook op raai niveau tot uiting. Dit wordt geïllustreerd in Figuur 5.1, die toont hoe de standaard deviaties in MKL en MIKL1 per raai zich verhouden alsmede voor de dataset als geheel. De correlatie coëfficiënt van MKL en MIKL (r MKL-MIKL ) geeft aan in welke mate de MKL en MIKL co-variëren. Deze r MKL-MIKL heeft, afhankelijk van de gekozen MIKL definitie, een waarde die varieert tussen.74 en.82 (zie Tabel 5.2), waarbij de meeste correlaties niet significant van elkaar verschillen. Alleen MIKL1 en MIKL3 zijn statistisch significant verschillend (significantie niveau p=.5, dus 5% kans dat MIKL1 en MIKL3 toch niet van elkaar verschillen wat betreft hun correlatie met MKL). Tabel 5.2: Variabiliteit MKL vs. variabiliteit MIKL s, gebaseerd op Jarkus gegevens 1964 t/m 23, RSP 37 t/m 39 (dus N=36). parameter st.dev. (m) r MKL-MIKL r 2 MKL-MIKL (met 95% betr. interval) MKL MIKL ( ).54 MIKL ( ).62 MIKL ( ).68 MIKL ( ).61 WL Delft Hydraulics 2

24 Z3781. september St.dev. MKL en MIKL op locaties 37 t/m 39, Jarkus data gemiddelde van data set 1:1 lijn st.dev. MIKL (m) st.dev. MKL (m) Figuur 5.1: Relatie tussen variabiliteit van de MKL en variabiliteit van de MIKL1, uitgedrukt in de standaard deviatieper raai en als gemiddelde voor de hele data set. Data gebaseerd op JARKUS lodingen over periode , raailocaties 37 t/m 39. Om te kwantificeren hoeveel de MIKL gemiddeld genomen verandert bij een gegeven verandering in de MKL, kan de helling b van een lineaire regressielijn (y=a+bx, met x=mkl, y=mikl) worden berekend. Zoals de r 2 waarden in Tabel 5.2 al aangeven zullen de hellingen van de regressielijnen van MIKL op MKL (b MIKL ), waarbij geminimaliseerd wordt op de afwijking van de MIKL van de regressielijn, afwijken van die waarbij geminimaliseerd wordt op de afwijking van de MKL van de regressielijn (in feite dus regressie van MKL op MIKL) met b MKL als helling (zie Tabel 5.3). Alleen bij r 2 =1 zou gelden b MIKL = b MKL. (NB: de correlatie coëfficiënt r geeft dus aan in welke mate de punten op een rechte lijn liggen en b geeft de helling van die lijn). Echter, er kan ook geminimaliseerd worden op de afstand loodrecht op de regressielijn, waarbij zowel de afwijkingen van de regressielijn van de MIKL als de MKL worden meegewogen. De helling van deze lijn wordt hier aangegeven als b. De gemiddelde afwijkingen uitgedrukt in rms-error (= root-mean-square-error ) zijn weergegeven voor de bijbehorende minimalisatie richting, dus in termen van gemiddelde MIKL afwijking van de gefitte lijn, gemiddelde MKL afwijking van die lijn, of gemiddelde afwijking loodrecht op de gefitte lijn. WL Delft Hydraulics 21

25 Z3781. september 24 Aangezien MKL en MIKL een overlap hebben in het volume waarop ze gebaseerd zijn (en geen van beiden dus met recht een onafhankelijke variabele genoemd kan worden), lijkt een minimalisatie waarbij zowel afwijkingen van de MIKL als de MKL van de regressielijn worden meegewogen de meest toepasselijke om de gemiddelde relatie tussen MKL- en MIKL-veranderingen weer te geven. De hellingen van de verschillende regressielijnen variëren in dit geval tussen de.84 en.97. Dit houdt in dat gemiddeld genomen (dus uitgaande van de lineaire relatie) de verandering in MIKL-positie, afhankelijk van de gekozen MIKL-definitie, 84% tot 97% van de MKL verplaatsing bedraagt. Dit is consistent met de bevinding dat de standaard deviatie van de MKL iets groter is dan die van de MIKL Tabel 5.3: Lineaire relatie tussen MKL en MIKL voor verschillende minimalisatie criteria; MKL op horizontale as, MIKL op vertikale as, (N=36).Voor verdere uitleg zie tekst. MIKL definitie Minimalisatie vert. afwijking (MIKL) b MIKL a MIKL rmse Minimalisatie horiz. afwijking (MKL) b MKL a MKL rmse Minimalisatie afwijking op lijn b a rmse (-) (m) MIKL (m) (-) (m) MKL (m) (-) (m) (m) MIKL MIKL MIKL MIKL Conclusies Een MIKL (intergetijde MKL) is qua informatie voorziening redelijk goed vergelijkbaar met de MKL. De variabiliteit van de MIKL is vergelijkbaar (marginaal kleiner) dan die van de MKL. Daarnaast bedraagt gemiddeld genomen de verandering in MIKL positie ongeveer 9% van de MKL verandering. Het effect van de keuze van onder en bovengrens van de MIKL op bovenstaande bevindingen is beperkt. Aangezien voor de MIKL1 ( tot +1m NAP) en MIKL4 (-.3m tot +.7m NAP) de vertikale begrenzingen binnen het normale getij bereik liggen (+1.5m en +2m contour worden alleen tijdens stormopzet bereikt waarbij in het laatste geval de ondergrens van -1m weer niet bereikt zal worden), zijn deze met de hoogste frequentie in te winnen door Argus. Om vergelijkingen van Jarkus-MIKLs met Argus-MIKLs op basis van veel waarnemingen te maken zijn de MIKL1 en MIKL4 definitie dus te prefereren. WL Delft Hydraulics 22

26 Z3781. september 24 6 Intergetijde MKL (MIKL): Argus vs. traditionele metingen 6.1 Inleiding In hoofdstuk 5 is bekeken hoe de MIKL-parameter samenhangt met de MKL-parameter op basis van conventionele Jarkus metingen. In dit hoofdstuk zal bekeken worden hoe MIKL metingen m.b.v. Argus zich verhouden tot de metingen m.b.v. conventionelere methodieken (Jarkus en WESP data). De periode die beschouwd gaat worden is juni 1999 t/m juni 24. Dit is een uitbreiding van de data set geanalyseerd door Reintjes en Aarninkhof (23) met 3 jaar. In de 5-jarige periode zijn m.b.v. Argus maandelijkse opnamen van de intergetijde bathymetrie gemaakt rond springtij (dus 61 in totaal). Daar in deze periode slechts 1 conventionele metingen beschikbaar zijn (Jarkus en WESP), kunnen de vergelijkings statistieken alleen op deze 1 tijdstippen worden uitgevoerd. Het kustlangse bereik van de opnamen is van RSP 37 t/m RSP 39, ofwel -1 m tot +1 m in het Argus assenstelsel, m.u.v. de periode juni juni 2 waarin op dit moment slechts Argus-data beschikbaar is tussen -7m en +7m. In dit vak liggen 9 RSP raaien (5 in periode juni 99 - juni ) om een vergelijking mee te maken. In totaal geeft dit 82 metingen om te vergelijken. Uit praktische overwegingen is de MIKL definitie die in dit hoofdstuk gebruikt gaat worden de MIKL1 (onder en bovengrens van respectievelijk m en +1. m NAP). De reeds bestaande Argus intergetijde bathymetriën over de periode juni 1999 juni 2 gaan namelijk niet lager dan de m NAP contour (en niet hoger dan +1m NAP), zodat hier geen MIKL4 uit berekend kan worden. Dit euvel kan in de toekomst verholpen worden door nieuwe bathymetriën te generen, immers Argus beelden uit deze periode zijn in het archief opgeslagen. Gezien de kleine verschillen tussen de statistieken van MIKL1 en MIKL4 zullen de bevindingen voor MIKL1 ook (kwalitatief) gelden voor MIKL4. In hoofdstuk 7 zal worden ingegaan op de meerwaarde van het grotere aantal metingen van de beheersparameters door Argus in tijd en ruimte t.o.v. het huidige meetschema, waarbij ondermeer trends in de MKL zullen worden vergeleken met trends in de MIKL. 6.2 MIKL Argus vs. MIKL Jarkus/WESP Figuur 6.1 toont de tijdreeksen van de MIKL positie die de basis vormen voor de vergelijking van de Argus metingen met de conventionele metingen. Opgemerkt dient te worden dat voor de vergelijking de Argus metingen uit gelijke maanden als de Jarkus/WESP metingen zijn geselecteerd, maar dat deze niet op exact dezelfde dag zijn uitgevoerd. Dat dit automatisch tot enige verschillen zal leiden in de MIKL positie moge duidelijk zijn. WL Delft Hydraulics 23

27 Z3781. september 24 Metingen van de MIKL op basis van Argus zijn goed gecorreleerd met de metingen gebaseerd op Jarkus en WESP data (r=.93). Wel blijkt er een kleine landwaartse offset te zijn van de Argus metingen (Fig. 6.2 en 6.3-a,c). Gemiddeld over de hele dataset (N=82) bedraagt deze afwijking -5.4 m. Op basis van regressielijnen, met verschillende minimalisatie criteria (zie ook paragraaf 5.2.2), vinden we een verschuiving van vergelijkbare orde van grootte, weergegeven door parameter a van de regressielijn (Tabel 6.1). Deze bevinding is consistent met de bevinding dat het IBM-model t.o.v. DGPSveldmetingen op een gegeven locatie de hoogteligging onderschat (d.w.z te laag), oftewel de ligging van een bepaalde hoogte contour wat te ver landwaarts legt (zie paragraaf 3.2.1). Op basis van de hier gepresenteerde vergelijking van MIKL posities is deze meetfout gemiddeld dus ongeveer 5 meter, ervan uitgaande dat Jarkus/WESP metingen geen systematische fout hebben. Beter is het wellicht te spreken van een systematisch verschil van5mtussendetweemeetmethoden. 12 raai 1m (RSP 37) 12 raai 75m (RSP 3725) 12 raai 5m (RSP 375) MIKL1 (m) raai 25m (RSP 3775) raai m (RSP 38) raai 25m (RSP 3825) MIKL1 (m) raai 5m (RSP 385) raai 75m (RSP 3875) raai 1m (RSP 39) MIKL1 (m) tijd (jaar) tijd (jaar) tijd (jaar) Figuur 6.1: Tijdreeksen MIKL1 gemeten op basis van Jarkus/WESP data (+) en op basis van Argus data ( ). WL Delft Hydraulics 24

28 Z3781. september positie MIKL1, Argus (m) positie MIKL1, Jarkus/WESP (m) Figuur 6.2: Scatterplot van metingen van de positie van de MIKL1 op basis van Argus data en op basis van Jarkus en WESP data, met 1:1 lijn. Gegevens over de periode juni juni 23, RSP raaien 37 t/m 39 (N=1). Argus waarneming uit zelfde maand als de Jarkus/WESP waarneming. Tabel 6.1: Karakteristieken van regressielijn (y = a + bx) Jarkus/WESP-MIKL(=x) vs. Argus-MIKL(=y), voor verschillende minimalisatie criteria. Rmse= root-mean-squareerror, een maat voor de gemiddelde afwijking van de regressielijn. minimalisatie vert. afwijking (MIKL argus ) minimalisatie horiz. afwijking (MIKL JarkusWESP ) minimalisatie afwijking op lijn a (m) b (-) rmse (m) De standaard deviatie van de MIKL positie over de periode juni juni 23 is voor de Argus-MIKL vergelijkbaar met die van de Jarkus/WESP-MIKL (Fig. 6.3-b en 6.3-d). Gemiddeld bedraagt de lokale standaard deviatie (d.w.z. op één RSP locatie) 12.7 m voor Argus-MIKLs en 12.3 m voor Jarkus/WESP-MIKLs. (Fig. 6.3-b), met een gemiddelde verhouding van 1.2 (Fig. 6.3-d). Gezien het kleine aantal waarnemingen kunnen we stellen dat de standaard deviatie voor beide meetmethoden gelijk is. Wat verder opvalt, is dat er wat betreft kustlangse variatie (Fig. 6.3) geen duidelijke relatie optreedt in afwijkingen tussen Argus en Jarkus/WESP MIKL-metingen die zou kunnen samenhangen met de afstand tot de camera. WL Delft Hydraulics 25

29 Z3781. september 24 gemid. positie MIKL1 (m) (a) tijdsgemiddelde positie MIKL1 Jarkus&WESP data Argus data stdev MIKL1 (m) (b) stdev positie MIKL1 Jarkus&WESP data Argus data afstand kustlangs (m) afstand kustlangs (m) 1 2 (c) verschil gemid. MIKL1 posities 4 (d) verhouding stdevarg/stdevjarwesp positie verschil (m) 1 1 ratio stdevs ( ) afstand kustlangs (m) afstand kustlangs (m) 1 Figuur 6.3: Kustlangse variatie van de MIKL1 op basis van Argus data en op basis van conventionele data (Jarkus en WESP). Voor kustlangse posities -1m, -75m, 75m en 1m: N=8. Voor kustlangse posities -5m, -25m, m, 25m en 5m: N=1. (N=aantal observaties). Argus station op -12 m. 6.3 Conclusies In dit hoofdstuk is een vergelijking uitgevoerd van de metingen van de nieuwe gedefinieerde beheersparameters MIKL op basis van Argus data en op basis van Jarkus/WESP data. Hiertoe is de op Argus gebaseerde data set met 3 jaar uitgebreid t.o.v. de data set geanalyseerd door Reintjes en Aarninkhof (23). De maandelijkse metingen van de MIKL (tussen m en +1m contour) op basis van Argus data zijn goed gecorreleerd met die gebaseerd op Jarkus en WESP data (r=.93). Wel bestaat er een systematisch verschil van orde 5 m tussen de twee meetmethoden, waarbij de Argus- MIKL landwaarts van de Jarkus/WESP-MIKL ligt. De standaard deviatie (bestaande uit de werkelijke evolutie van de MIKL en toevallige meetfouten) is voor beide meetmethoden gelijk, zodat aannemelijk is dat de grootte van toevallige meetfouten vergelijkbaar is voor de twee meetmethoden. Op grond van de beschikbare vergelijkings dataset (maximaal 1 Jarkus/WESP metingen per kustlangse locatie en een maandelijkse Argus dataset) is geen meetbare toename in de WL Delft Hydraulics 26

30 Z3781. september 24 onnauwkeurigheid van de Argus MIKL metingen met afstand tot de camera is gevonden. Dit betekent in feite dat een waarschijnlijk wel bestaande toename in meetonnauwkeurigheid klein is t.o.v. de gemiddelde onnauwkeurigheid en de natuurlijke dynamiek op een tijdschaal van dagen. Hierbij is een maximale afstand van 1 m in beschouwing genomen. WL Delft Hydraulics 27

31 Z3781. september 24 7 Trends in kustlijnligging op basis van huidige en intergetijde definitie MKL zone 7.1 Inleiding Zoals eerder aangegeven kan op erosieve locaties waar regelmatig gesuppleerd wordt de jaarlijkse meting van de MKL mogelijk onvoldoende informatie geven voor een goed zicht op de aan de gang zijnde kustontwikkeling. In dit hoofdstuk zal onderzocht worden of Argus door de hogere meetfrequentie en de grotere ruimtelijke resolutie relevante informatie kan toevoegen. Dit betreft zowel de gedetailleerdheid van het beeld van de kustontwikkeling als de betrouwbaarheid van de op de MKL gebaseerde lineaire trends (TKL) die op dit moment een belangrijke rol spelen bij de beslissing al of niet te suppleren in een bepaald kustvak. Aangezien op dit moment de Argusmetingen van de MKL nog niet voldoen als vergelijkingsmateriaal, zullen de beschouwingen gebaseerd worden op de intergetijde definitie van de MKL (de MIKL). Voorafgaand aan de Argus-Jarkus vergelijking zal op basis van Jarkus metingen bepaald worden in welke mate de 1-jarige trend door de MIKL (=TIKL) vergelijkbaar is met de 1-jarige trend door de MKL (=TKL). 7.2 Trend MIKL vs. trend MKL (Jarkus) Over de Jarkus periode is het mogelijk per raailocatie 4 maal een 1-jarige trend te bepalen voor de MKL en MIKL (= TKL en TIKL, respectievelijk). In totaal worden 9 raailocaties beschouwd, namelijk RSP 37 t/m RSP 39. Voor de vergelijkbaarheid van de TKL en TIKL is de helling van deze trendlijnen maatgevend, de absolute positie van MKL en MIKL zal immers verschillen vanwege de verschillende definitie van de onder- en bovengrenzen. Figuur 7.1 geeft een eerste indruk van de vergelijkbaarheid van de TKL-helling en de helling van de TIKL1 (trend door MIKL1, zone m tot +1m NAP) en de helling van de TIKL4 (trend door MIKL4: zone -.3m tot +.7m NAP). De variabiliteit van TKL- en TIKL hellingen, uitgedrukt in standaard deviaties, is vergelijkbaar (tabel 7.1) en de waarden van de TKL-helling en de TIKL-helling zijn goed gecorreleerd (r= ) (zie tabel 7.1). Regressielijnen door de scatterplots in Fig. 7.1 kunnen met verschillende minimalisatie criteria worden bepaald (Tabel 7.2, voor toelichting op de minimalisatie criteria en de gebruikte notatie in de tabel zie paragraaf 5.2.2). Tabel 7.2 laat zien dat de helling van de TIKL gemiddeld genomen vrijwel in 1 op 1 verhouding verandert met de helling van de TKL. Dit wordt aangegeven door het gemiddelde beeld dat voortkomt uit de waarden van b TIKL,b TKL en b. De vertikale verschuiving (a TIKL,a TKL,a ) is relatief klein (grootte orde 1% van rmse), en is statistisch gezien niet significant verschillend van (significantie niveau p=.5, dus 5% kans dat deze conclusie onterecht getrokken is). Dit houdt in dat de WL Delft Hydraulics 28

32 Z3781. september 24 TIKL-helling geen systematische verschuiving heeft t.o.v. de TKL-helling, dus dat er geen systematische onder- of overschatting plaatsvindt. 1 1 helling TIKL1 (m/jaar) 5 5 helling TIKL4 (m/jaar) helling TKL (m/jaar) helling TKL (m/jaar) Figuur 7.1: Scatterdiagrammen van hellingen van de TKL vs. die van de TIKL1 (linker figuur) en vs. die van de TIKL4 (rechter figuur). Data afkomstig van Jarkus-raaien RSP 37 t/m RSP 39, en per raailocatie 4 maal een 1-jarige trend ( 64 t/m 73, 74 t/m 83, 84 t/m 93, 94 t/m 3). Tabel 7.1: Variabiliteit helling TKL-trendlijn vs. variabiliteit helling TIKL-trendlijn (N=36). parameter st.dev. (m/jaar) r TKL-TIKL r 2 TKL-TIKL (met 95% betr. interval) helling TKL helling TIKL ( ).71 helling TIKL ( ).78 Tabel 7.2:Lineaire relatie tussen TKL-trend (1) en TIKL-trend (2) voor verschillende minimalisatie criteria; TKLtrend op horizontale as, TIKLtrend op vertikale as, (N=36).Voor verdere uitleg zie tekst. trendlijn Minimalisatie vert. afwijking (TIKL) Minimalisatie horiz. afwijking (TKL) Minimalisatie afwijking op lijn b TIKL a TIKL rmse TIKL b TKL a TKL rmse TKL b a rmse (-) (m/jaar) (m/jaar) (-) (m/jaar) (m/jaar) (-) (m/jaar) (m/jaar) TIKL TIKL (1) TKL-trend : helling 1 jarige trendlijn door MKL (2) TIKL1-trend : helling 1 jarige trendlijn door MIKL1 TIKL4-trend : helling 1 jarige trendlijn door MIKL4 WL Delft Hydraulics 29

33 Z3781. september 24 Bovengetoonde statistiek laat dus zien dat de 1-jarige trends door de MIKL zeer goed vergelijkbaar zijn met de huidige in gebruik zijnde 1-jarige trends door de MKL, die gebaseerd worden op de bathymetrie van een veel bredere zone (van ongeveer de duinvoet tot en met de zeewaartse rand van de banken zone). Dit geldt zowel voor de MIKL1 als MIKL4 definitie. Gezien de grotere lengte van de MIKL1 tijdreeks uit Argus, zullen verdere analyses alleen op basis van de MIKL1 en TIKL1 worden uitgevoerd. 7.3 Trend MIKL op basis van Jarkus en Argus metingen Voortbouwend op de bevinding dat de TIKL een goede benadering vormt voor de TKL zal nu bekeken worden hoe de TIKL metingen zoals bepaald m.b.v. Argus zich verhouden tot de TIKL-metingen gebaseerd op Jarkus data. Aangezien de Argus monitoring pas in juni 1999 is gestart kan er geen 1-jarige TIKL op basis van Argus bepaald worden. In plaats daarvan zal bekeken worden hoe het toevoegen van MIKL argus waarden aan de 1-jarige MIKL jarkus tijdreeksen de TIKL trendlijn en de bandbreedte rond de 1-jaar-vooruit extrapolatie beïnvloeden, uitgedrukt in de breedte van het 95% betrouwbaarheidsinterval (toegestaan omdat de afwijkingen van de trendlijn standaard normaal verdeeld zijn, zie Fig. 7.2)..5.4 kansverdeling afwijking MIKL van TIKL (N=585) Gausische fit aan steekproef verdeling standaard normale verdeling kans ( ) genormal. afwijking (stdev.) Figuur 7.2: Kansverdeling van de afwijking van de MIKL-metingen van de TIKLtrendlijnen. Afwijkingen zijn genormaliseerd met de standaard deviatie (per raai locatie) om vergelijking met de standaard normale verdeling te kunnen maken. Gebaseerd op alle data gepresenteerd in Fig. 7.4 (N=585). De steekproefverdeling is gebaseerd op de frequentieverdeling van MIKL afwijkingen die omgezet is naar een kansverdeling door te delen door het totale aantal waarnemingen N. Figuur 7.3 illustreert de mate van variabiliteit zoals die wordt vastgelegd met de jaarlijkse MIKL jarkus metingen en met de maandelijkse MIKL argus metingen. Zoals te verwachten wordt met de maandelijkse opnamen een beter beeld gekregen van het kustdwarse bereik van de MIKL posities binnen een jaar en ook in de persistentie van deze posities. Bijvoorbeeld: de tijd die de MIKL nodig heeft om vanuit een extreme positie weer naar gemiddelde waarden terug te keren. Een extreme positie kan het gevolg zijn van een strandsuppletie (bijvoorbeeld zichtbaar als zeewaartse uitschieter medio 2 in de raaien 25m, 5m en 75m (Fig. 7.3), overigens gemist door de Jarkus meting), maar kan ook samenhangen met WL Delft Hydraulics 3

34 Z3781. september 24 natuurlijke dynamiek zoals het aanlanden van een zeer ondiep gelegen brandingsbank (bijvoorbeeld raai 5m december 22, Fig. 7.3)). De volgende vraag is nu hoe deze extra informatie de TIKL trendlijn beïnvloedt én hoe dit de bandbreedte rond 1-jaar-vooruit voorspelling van de MIKL positie beïnvloedt. Deze voorspelde positie vormt immers een belangrijk onderdeel van het huidige beslissingsproces voor het al of niet ingrijpen in de kustontwikkeling middels suppleties. 12 raai 1m (RSP 37) 12 raai 75m (RSP 3725) 12 raai 5m (RSP 375) MIKL (m) raai 25m (RSP 3775) raai m (RSP 38) raai 25m (RSP 3825) MIKL (m) raai 5m (RSP 385) raai 75m (RSP 3875) raai 1m (RSP 39) MIKL (m) tijd (jaar) tijd (jaar) tijd (jaar) Figuur 7.3: MIKL gemeten met Jarkus (omcirkelde punten) en Argus (punten) over de periode 1999 tot 24 op raailocaties RSP 37 RSP 39. De TIKL trends gebaseerd op enkel Jarkus data wijken in meer of mindere mate af van die gebaseerd op Jarkus en Argus data samen (Fig. 7.4). Daarnaast valt op dat de toevoeging van Argus data aanzienlijke invloed heeft op de bandbreedte rond de voorspelling 1 jaar vooruit. De gemiddelde bandbreedte rond de voorspelling een jaar vooruit (31 december 24), gebaseerd op het 95% betrouwbaarheidsinterval, varieert voor de verschillende beheersparameters als volgt: Jarkus-TIKL : +/- 5 m (st.dev. 7 m) Jarkus/Argus-TIKL : +/- 34 m (st.dev. 5 m) Jarkus-TKL : +/- 46 m (st.dev. 1 m) (niet getoond in fig. 7.4) De bandbreedte rond de voorspelling een jaar vooruit wordt dus beduidend teruggebracht door toevoeging van de Argus waarnemingen, zowel t.o.v. de Jarkus-TIKL als t.o.v. de huidige in gebruikzijnde TKL voorspelling. WL Delft Hydraulics 31

35 Z3781. september 24 y= 1; 95% conf.interval y= 75; 95% conf.interval 15 y= 5; 95% conf.interval MIKL (m) MIKL (m) MIKL (m) 5 Jan94 Jan98 Jan2 y= 25; 95% conf.interval Jan94 Jan98 Jan2 y=5; 95% conf.interval Jan94 Jan98 Jan2 y=; 95% conf.interval Jan94 Jan98 Jan2 y=75; 95% conf.interval Jan94 Jan98 Jan2 y=25; 95% conf.interval Jan94 Jan98 Jan2 y=1; 95% conf.interval Jan94 Jan98 Jan2 time 5 Jan94 Jan98 Jan2 time 5 Jan94 Jan98 Jan2 time Figuur 7.4:1-jarige MIKL-trends gebaseerd op enkel Jarkus data (blauwe lijn, en blauw omcirkelde punten) en met toevoeging van Argus data (rode lijn, rode punten), beide met 95% betrouwbaarheidsinterval. helling T(I)KL (m/jaar) TKL Jarkus TIKL Jarkus TIKL alle data 95% betrouwbaarheidinterval TIKL alle data positie kustlangs (m) 1 Figuur 7.5:Kustlangse variatie in de helling van de 1-jarige trendlijnen gebaseerd op de MKL (huidige praktijk), de Jarkus-MIKLs en op de MIKLs van Argus en Jarkus tezamen, (laatste inclusief 95% betrouwbaarheidsinterval). Behalve een toename in de betrouwbaarheid van de voorspellingen, kan door toevoeging van extra data een ander beeld ontstaan van de te verwachten ontwikkeling. Dit wordt geïllustreerd in Fig Door toevoegen van Argus data ontstaat rond y=-25m een WL Delft Hydraulics 32

36 Z3781. september 24 statistisch significant afwijkend beeld van de te verwachten ontwikkeling voor het komende jaar (zie ook Fig. 7.4 voor y=-25m). Merk op dat de TKL en TIKL-Jarkus vrijwel gelijke trends geven voor de beschouwde periode en dat het afwijkende beeld dus wordt veroorzaakt door de toevoeging van extra meetgegevens. Het afwijkende beeld kan mede het gevolg zijn van een zwaardere weging van de kustontwikkeling in de tweede helft van de meetreeks bij het fitten van de lineaire trend door het veel grotere aantal datapunten aldaar. Dit is niet noodzakelijkerwijs ongewenst daar ontwikkelingen in het recente verleden wellicht meer maatgevend kunnen zijn voor de te verwachten ontwikkeling in het komende jaar dan die van 1 jaar geleden. (NB: het is in principe mogelijk deze zwaardere weging ongedaan te maken, maar het zal afhangen van de concrete toepassing of dit al dan niet wenselijk is.) 7.4 Toegevoegde waarde De grotere hoeveelheid data die Argus kan genereren heeft als voordeel dat trends met grotere betrouwbaarheid kunnen worden geschat. De toename in betrouwbaarheid wordt uiteindelijk begrensd door de meetnauwkeurigheid, maar ook door de niet gemodelleerde kustvariabiliteit. Op dit moment wordt bijvoorbeeld de kustontwikkeling over een periode van 1 jaar lineair verondersteld. Afwijkingen hiervan worden als ruis beschouwd die de bandbreedte voor de voorspelling bepalen. Een grotere hoeveelheid data in ruimte en tijd biedt de mogelijkheid om de kustontwikkeling geavanceerder te modelleren en zodoende via die weg de bandbreedte rond de voorspelling te reduceren. Denk hierbij bijvoorbeeld aan het meenemen van ruimtelijke trends in het kustlangs opschuiven van horizontale zandgolven of het uitdempende effect van een strandsuppletie. In de voorgaande paragraaf is het 95% betrouwbaarheidsinterval gebruikt om de bandbreedte rond de 1-jaar-vooruit voorspelling te kwantificeren. Betrouwbaarheidsintervallen kunnen ook gebruikt worden om de kans te bepalen dat de MIKL landwaarts van een bepaalde positie komt te liggen Wanneer men namelijk alleen naar de landwaarts van de TIKL gelegen begrenzing van het betrouwbaarheidsinterval kijkt, kan men deze beschouwen als een lijn met een bepaalde kans van landwaartse overschrijding door de MIKL waarnemingen. Dit is als volgt in te zien: met het 8% betrouwbaarheidinterval rond de MIKL-trend (=TIKL) wordt aangegeven dat 8% van de waarnemingen binnen deze grenzen zal vallen en 2% er buiten. Hiervan zal de helft verder zeewaarts liggen (=1% van alle waarnemingen) en de helft verder landwaarts (=1 % van alle waarnemingen). Voor het 8% betrouwbaarheidsinterval rond de voorspelling een jaar vooruit betekent dit dat er (gebaseerd op de in het verleden gemeten afwijkingen van de lineaire trend) 8% kans is dat de nieuwe waarneming binnen deze grenzen zal vallen, en dus 2% dat die er buiten valt. Hiervan zal de helft verder zeewaarts liggen (=1 % van alle waarnemingen) en de helft verder landwaarts (=1 % van alle waarnemingen). De kans dat de landwaartse grens van het 8% betrouwbaarheidsinterval wordt overschreden is dus 1%. Analoog hieraan zal voor het 98% betrouwbaarheidsinterval de kans op landwaartse overschrijding 1% zijn, voor het 99.8% betrouwbaarheidsinterval.1 %, etc. Figuur 7.6 illustreert deze aanpak voor de 1%, 1.%,.1% en.1% overschrijdingslijn. Waarnemingen uit 24 die niet voor de trendbepaling zijn gebruikt zijn apart aangegeven. WL Delft Hydraulics 33

37 Z3781. september 24 MIKL (m) MIKL (m) MIKL (m) y= 1m 1 Jan94 Jan98 Jan2 y= 25m Jan94 Jan98 Jan2 y=5m Jan94 Jan98 Jan2 tijd (jaar) y= 75m 1 Jan94 Jan98 Jan2 y=m Jan94 Jan98 Jan2 y=75m Jan94 Jan98 Jan2 tijd (jaar) y= 5m 1 Jan94 Jan98 Jan2 y=25m Jan94 Jan98 Jan2 y=1m Jan94 Jan98 Jan2 tijd (jaar) Fig. 7.6: TIKL gebaseerd op MIKLs uit Argus en Jarkus data 1994 t/m december 23 (.), met waarschijnlijkheidslijnen voor het landwaarts overschrijden van een bepaalde MIKL positie. De getrokken lijn geeft de meest waarschijnlijke positie (er vanuit gaande dat het kustsysteem zich lineair ontwikkeld) en de gestippelde lijnen representeren, van boven naar beneden, respectievelijk de 1%, 1.%,.1% en.1% waarschijnlijkheidslijn. De kruisjes geven nieuwe Argus waarnemingen in 24 aan (niet gebruikt bij trend bepaling). Tot nu toe is er alleen naar raai informatie op de ruimteschaal van Jarkus gekeken (elke 25 m kustlangs). Echter, bovenstaande aanpak kan men ook toepassen op alle tussenliggende posities in de Argus data set. Met een kustlangse resolutie van 2 m kan de meest waarschijnlijke ligging van de MIKL over een jaar worden weergegeven (onder aanname van lineaire kustontwikkeling), met daarbij een aantal waarschijnlijkheidscontouren voor landwaartse overschrijding (Fig. 7.7). Vanwege de beperkingen opgelegd door de Caljouw data set (zie hoofdstuk 2), zijn alleen voor het gebied tussen y=-7 m en y=+7 m voorspellingen gemaakt. Opgemerkt moet worden dat de statistiek van figuur 7.7 gebaseerd is op enkele Argus gegevens (dus 4,5-jarige trend), omdat de ruimtelijke resolutie van Jarkus te grof is (d.w.z. er zijn geen gegevens op locaties tussen de RSP raaien). In Fig 7.7 is verder te zien dat het algemene beeld van de kanscontouren bij 25 m resolutie (aangeduid met cirkels) ongeveer gelijk is aan dat van Argus (2 m resolutie) maar dat de ligging van de kans contouren tussen de RSP-locaties duidelijk afwijkt van een lineaire interpolatie ertussen. WL Delft Hydraulics 34

38 Z3781. september MIKL dec23 lineare voorspelling MIKL dec24 1. % overschrijdingskans 1. % overschrijdingskans.1 % overschrijdingskans.1 % overschrijdingskans Argusbeeld Egmond aan Zee (jvspeijk) 25 Dec m m Figuur 7.7: Strand 25 december 23 met bijbehorende positie MIKL en de verwachte positie van de MIKL 1 jaar later (25 december 24), gebaseerd op extrapolatie lineaire trend periode juni december 23, met waarschijnlijkheidscontouren voor landwaartse overschrijding. Ter vergelijking van Argus-meetdichtheid met huidige (Jarkus) meetdichtheid zijn voorspelpunten in RSP-raaien met cirkels aangegeven.. Informatie zoals weergegeven in figuur 7.6 en 7.7 kan gebruikt worden om op probleemlocaties een (additioneel) criterium voor beheersingrepen op basis van kansverdelingen te formuleren. Bijvoorbeeld: een lokale referentie kustlijn (een Basis Intergetijde Kustlijn Ligging = BIKL) die niet zeewaarts van de.1% overschrijdingslijn van het volgende jaar mag liggen, anders gezegd: de kans dat de MIKL in het volgende jaar landwaarts van de BIKL komt te liggen mag niet groter zijn dan.1%. 7.5 Conclusies De 1-jarige trend door de MIKL (de intergetijde definitie van de MKL) is goed vergelijkbaar met de 1-jarige trend door de MKL. Gemiddeld genomen verandert de trend in de MIKL in een 1 op 1 verhouding met de trend in de MKL. Verder vindt er met de intergetijde definitie van de MKL ook geen systematische onder- of overschatting van de huidige MKL trend plaats. WL Delft Hydraulics 35

39 Z3781. september 24 Het toevoegen van 4,5 jaar maandelijkse Argus MIKL metingen aan de 1-jarige Jarkus MIKL tijdreeksen resulteert in een aanzienlijke reductie van de bandbreedte rond de 1-jaarvooruit voorspelling (op basis van extrapolatie TIKL), van +/- 5 m naar +/- 34 m. Bij de huidige in gebruikzijnde TKL voorspelling is deze bandbreedte +/- 46 m. Verder voegt Argus informatie toe over de natuurlijke variabiliteit in de kustontwikkeling, wat soms tot statistisch significant andere trends in de MIKL kan leiden. Tenslotte biedt de hoge resolutie in tijd en ruimte van de Argus metingen de mogelijkheid om een andere dan lineaire voorspelling te gaan toepassen voor de te verwachten kustontwikkeling. Ook kan de voorspelling van de MIKL-positie in het komende jaar uitgedrukt worden in termen van waarschijnlijkheid. WL Delft Hydraulics 36

40 Z3781. september 24 8 Beheersparameters strandvolume en strandbreedte: Argus vs. traditionele metingen 8.1 Inleiding Naast de MIKL zijn ook de parameters strandvolume en strandbreedte gedefinieerd als nieuwe beheersparameter. In dit hoofdstuk zal bekeken worden hoe de metingen van deze beheersparameters m.b.v. Argus zich verhouden tot de metingen m.b.v. conventionelere methodieken (Jarkus en WESP data). De periode die beschouwd gaat worden is juni 1999 t/m juni 24. Dit is een uitbreiding van de data set geanalyseerd door Reintjes en Aarninkhof (23) met 3 jaar. In de 5-jarige periode zijn m.b.v. Argus maandelijkse opnamen van de intergetijde bathymetrie gemaakt rond springtij (dus 61 in totaal). Daar in deze periode slechts 1 conventionele metingen beschikbaar zijn (Jarkus en WESP), kunnen de vergelijkings statistieken alleen op deze 1 tijdstippen worden uitgevoerd. Het kustlangse bereik van de opnamen is van RSP 37 t/m RSP 39, ofwel -1 m tot +1 m in het Argus assenstelsel, m.u.v. de periode juni juni 2 waarin op dit moment slechts Argus-data beschikbaar is tussen -7m en +7m. In dit vak liggen 9 RSP raaien (5 in periode juni 99 - juni ) om een vergelijking mee te maken. In totaal geeft dit 82 metingen om te vergelijken. 8.2 Strandvolume Figuur 8.1 toont de tijdreeksen van strandvolume, gemeten op basis van Argus data en Jarkus/WESP data, die de basis vormen voor de berekening van de hierna gepresenteerde bulk statistieken. In vergelijking tot de MIKL tijdreeksen (Fig. 6.1) valt op dat er incidenteel grote verschillen optreden. Een extreem voorbeeld hiervan zijn de waarnemingen in de raai op -5m (RSP raai 375) van maart 21. De WESP meting is in dit geval 5 dagen na de betreffende Argus opname uitgevoerd. Het grote verschil in strandvolume blijkt te relateren aan het aanwezig zijn van 3D-topografie, gedetailleerd vastgelegd door Argus, die in de tussenliggende periode wordt opgevuld (Fig. 8.2). In de Argus meting wordt daardoor het strandvolume over een veel breder zone bepaald dan in de WESP meting. Dat dit slechts lokaal grote verschillen oplevert wordt geïllustreerd door het strandvolume op de raai langs -25 m die nauwelijks volumeverschillen voor de twee meetmethoden geeft (Fig. 8.1 en 8.2). WL Delft Hydraulics 37

41 Z3781. september 24 raai 1m (RSP 37) raai 75m (RSP 3725) raai 5m (RSP 375) strandvolume (m 3 ) raai 25m (RSP 3775) raai m (RSP 38) raai 25m (RSP 3825) strandvolume (m 3 ) raai 5m (RSP 385) raai 75m (RSP 3875) raai 1m (RSP 39) strandvolume (m 3 ) tijd (jaar) tijd (jaar) tijd (jaar) Figuur 8.1: Ontwikkeling van het volume van het natte strand gemeten op basis van Argus (.) dataenopbasisvanjarkus/wespdata(+). Een vergelijkbare situatie doet zich voor bij de volume metingen in de raai op -1m (RSP raai 37) in juni 23 (Fig. 8.1 en 8.3). In dit geval is de WESP meting 18 dagen eerder dan de Argus meting. Door veranderingen in de 3D strandtopografie wordt nu op basis van de WESP meting een bredere zone voor de volumeberekening gebruikt dan voor die gebaseerd op de Argus meting. Merk op dat afhankelijk van de tussenliggende morfologie dit tot meer of minder grote verschillen in strandvolume zal leiden. Met voorgaande bevindingen in het achterhoofd is het niet verwonderlijk dat de gevonden correlatie tussen de volume metingen met de twee methoden slecht is, namelijk r=.26 (Figuur 8.4). Geconstateerd moet worden dat de dynamiek van het hogere intergetijde strand zodanig groot is dat voor een optimale vergelijking van de twee meetmethoden voor deze parameter nieuwe Argus bathymetriën moeten worden gegenereerd exact op de dag van de WESP/Jarkus opnamen. Dit betekent overigens niet dat er geen enkele zinvolle vergelijking gemaakt kan worden. Op basis van bulk statistische parameters als gemiddelde en standaard deviatie, en eventuele kustlangse variatie hierin, kan inzicht worden verkregen in eventuele systematische fouten (systematisch verschil tussen de meetmethoden) of de grootte van toevallige fouten (systematisch verschil in grootte van de standaard deviatie). Men mag immers verwachten dat de verschillen in strandvolume t.g.v. verschillen in meettijdstip, nu eens een groter volume voor de Argus meting opleveren en dan weer voor de Jarkus/WESP meting. WL Delft Hydraulics 38

42 Z3781. september 24 Figuur 8.2: Strandtopografie maart 21, gemeten met WESP en met Argus, met ligging van de m en +1m contour. Figuur 8.3: Strandtopografie juni 23, gemeten met WESP en met Argus, met ligging van de m en +1m contour. WL Delft Hydraulics 39

43 Z3781. september 24 7 strandvolume, Argus (m 3 ) strandvolume, Jarkus/WESP (m 3 ) Figuur 8.4: Volume van het natte strand gemeten op basis van Argus data versus Jarkus/WESP data, met 1:1 lijn strandvolume (m 3 ) (a) tijdsgemiddelde strandvolume Jarkus&WESP data Argus data stdev strandvolume (m 3 ) (b) stdev strandvolume Jarkus&WESP data Argus data afstand kustlangs (m) afstand kustlangs (m) 1 2 (c) verschil gemid. strandvolume 4 (d) verhouding stdevarg/stdevjarwesp volume verschil (m 3 ) 1 1 ratio stdevs ( ) afstand kustlangs (m) afstand kustlangs (m) 1 Figuur 8.5: Kustlangse variatie in strandvolume meting op basis van Argus data en op basis van conventionele data (Jarkus en WESP). Voor kustlangse posities -1m, -75m, 75m en 1m: N=8. Voor kustlangse posities -5m, -25m, m, 25m en 5m: N=1. (N=aantal observaties). Argus station op -12 m. WL Delft Hydraulics 4

44 Z3781. september 24 Gemiddeld genomen blijken de verschillen in strandvolume metingen met de twee meettechnieken klein, n.l..16 m 3 /m. Gezien het gemiddelde strandvolume van 16 m 3 /m(15.8 m 3 /m en 15.7 m 3 /m op basis van respectievelijk Argus en Jarkus/WESP data) is dit dus verwaarloosbaar klein. Dit duidt erop dat er geen systematische verschil bestaat tussen de twee methoden. Aangezien de standaard deviaties gelijk blijken te zijn (7.7 m 3 /m) is er ook geen reden aan te nemen dat Argus onnauwkeuriger meet dan de huidige toegepaste meettechnieken. De standaard deviatie is immers het gevolg van werkelijk optredende variabiliteit (morfologische verandering) en de toevallige meetfout. Bekijken we de kustlangse variatie in gemiddeld volume (Fig. 8.5-a,c) en standaard deviatie (Fig. 8.5-b,d), zoals gemeten door de twee meetmethoden, dan is er weinig aanleiding om te spreken van trends in verschillen tussen Argus en Jarkus/WESP metingen (Fig. 8.5-c,d) die gerelateerd kunnen worden aan de afstand tot het Argus station. Dit duidt erop dat een eventuele afname van meetnauwkeurigheid door Argus verwaarloosbaar is t.o.v. de algemene meetnauwkeurigheid en optredende variatie. 8.3 Strandbreedte Natte strand De tijdreeksen van metingen van de breedte van het natte strand (afstand m en +1m contour) die de basis vormen voor de berekening van de hierna gepresenteerde bulk statistieken, worden gepresenteerd in Fig Zoals reeds aan de orde kwam in de voorgaande paragraaf (8.2) wordt in ieder geval een deel van de waargenomen verschillen veroorzaakt door de verschillen in tijdstip van meting (zie ook Fig. 8.2 en 8.3.). De correlatie tussen de strandbreedte metingen op basis van de twee data sets is in vergelijking tot de strandvolume metingen echter hoger, namelijk r=.53 (Fig. 8.7). Dit hangt samen met het feit dat voor strandvolume naast de breedte van de beschouwde zone ook het specifieke hoogteverloop (d.w.z. de morfologie) in deze zone variabiliteit toevoegt. Het gemiddelde lokale verschil in strandbreedte meting is -5.6 m, waarbij op basis van Argus dus doorgaans een smallere strandbreedte wordt bepaald dan op basis van Jarkus/WESP (Fig. 8.8-a,c). Dit systematische verschil kan gerelateerd worden aan het feit dat er een systematisch verschil bestaat tussen de 2 meetmethoden voor de positiebepaling van de m en +1m contour van (gemiddeld) respectievelijk 1.3 m en 5.6 m (Argus in beide gevallen verder landwaarts). De gemiddelde lokale standaard deviatie bedraagt 13.1 m voor Argus-gebaseerde metingen en 13.6 m voor die gebaseerd op Jarkus/WESP data (Fig. 8.8-b). Argusmetingen vertonen hier dus een iets kleinere variabiliteit. Gezien het beperkte aantal waarnemingen en het feit dat de gemiddelde lokale ratio van de standaard deviaties.99 bedraagt (Fig. 8.8-d), wordt toch geconcludeerd dat de standaard deviaties in strandbreedte meting niet verschillen voor de twee meettechnieken. WL Delft Hydraulics 41

45 Z3781. september 24 raai 1m (RSP 37) raai 75m (RSP 3725) raai 5m (RSP 375) strandbreedte (m) raai 25m (RSP 3775) raai m (RSP 38) raai 25m (RSP 3825) strandbreedte (m) raai 5m (RSP 385) raai 75m (RSP 3875) raai 1m (RSP 39) strandbreedte (m) tijd (jaar) tijd (jaar) tijd (jaar) Figuur 8.6: Ontwikkeling van de breedte van het natte strand gemeten op basis van Argus (.) data en op basis van Jarkus/WESP data (+). 14 strandbreedte, Argus (m) strandbreedte, Jarkus/WESP (m) Figuur 8.7: Strandbreedte meting op basis van Argus data versus strandbreedte meting op basis van Jarkus/WESP data, met 1:1 lijn.(natte strand) WL Delft Hydraulics 42

46 Z3781. september 24 strandbreedte (m) (a) tijdsgemiddelde strandbreedte Jarkus&WESP data Argus data stdev strandbreedte (m) (b) stdev strandbreedte Jarkus&WESP data Argus data afstand kustlangs (m) afstand kustlangs (m) 1 2 (c) verschil gemid. strandbreedte 4 (d) verhouding stdevarg/stdevjarwesp breedte verschil (m) ratio stdevs ( ) afstand kustlangs (m) afstand kustlangs (m) 1 Figuur 8.8: Kustlangse variatie in strandbreedte meting op basis van Argus data en op basis van Jarkus/WESP data (natte strand). Voor kustlangse posities -1m, -75m, 75m en 1m: N=8. Voor kustlangse posities -5m, -25m, m, 25m en 5m: N=1. (N=aantal observaties). Argus station op -12 m Droge strand De tijdreeksen van metingen van de breedte van het droge strand (afstand tussen +1m en +3m contour) die de basis vormen voor de berekening van de hierna gepresenteerde bulk statistieken, worden gepresenteerd in Fig Opgemerkt dient te worden dat de strandbreedte metingen m.b.v. Argus data wat betreft de positie van de +3m contour gebaseerd zijn op lineaire interpolatie van Jarkus/WESP data in de tijd. Door het beperkte landwaartse bereik van een aantal van de WESP metingen zijn in totaal slechts 6 Jarkus/WESP observaties beschikbaar ter vergelijking met Argus metingen. Zoals reeds aan de orde kwam in de voorgaande paragrafen (8.2 en 8.3.1) wordt in ieder geval een deel van de waargenomen verschillen veroorzaakt door de verschillen in tijdstip van meting (zie ook Fig. 8.2 en 8.3). Dit is van toepassing op de locatie van de +1m contour, maar ook op die van de 3m contour. Vanwege de lineaire interpolatie in de tijd zal de +3m positie altijd iets verschillen bij verschillen in meettijdstip, terwijl dit in werkelijkheid niet noodzakelijkerwijs het geval is. WL Delft Hydraulics 43

47 Z3781. september raai 1m (RSP 37) 12 raai 75m (RSP 3725) 12 raai 5m (RSP 375) strandbreedte (m) raai 25m (RSP 3775) raai m (RSP 38) raai 25m (RSP 3825) strandbreedte (m) raai 5m (RSP 385) raai 75m (RSP 3875) raai 1m (RSP 39) strandbreedte (m) tijd (jaar) tijd (jaar) tijd (jaar) Figuur 8.9: Ontwikkeling van de breedte van het droge strand gemeten op basis van Argus data(.) en op basis van Jarkus/WESP data (+). Merk op dat voor de Argus strandbreedte meting de positie van de +3m contour is afgeleid uit Jarkus/WESP data. 12 strandbreedte, Argus (m) strandbreedte, Jarkus/WESP (m) Figuur 8.1: Strandbreedte meting op basis van Argus data versus strandbreedte meting op basis van Jarkus/WESP data, met 1:1 lijn.(droge strand) WL Delft Hydraulics 44

48 Z3781. september 24 strandbreedte (m) (a) tijdsgemiddelde strandbreedte Jarkus&WESP data Argus data stdev strandbreedte (m) (b) stdev strandbreedte Jarkus&WESP data Argus data afstand kustlangs (m) afstand kustlangs (m) 1 1 (c) verschil gemid. strandbreedte 4 (d) verhouding stdevarg/stdevjarwesp breedte verschil (m) ratio stdevs ( ) afstand kustlangs (m) afstand kustlangs (m) 1 Figuur 8.11: Kustlangse variatie in strandbreedte meting op basis van Argus data en op basis van Jarkus/WESP data (droge strand). Voor kustlangse posities -1m, -75m, 75m en 1m: N=4. Voor kustlangse posities -5m, -25m, m, 25m en 5m: N=6. (N=aantal observaties). Argus station op -12 m. De correlatie tussen de strandbreedte metingen op basis van de twee data sets is laag, namelijk r=.27 (Fig. 8.1). Opgemerkt moet worden dat de meting van de posities van de +1m contour met de twee meetmethoden aanzienlijk beter gecorreleerd is (r=.65 voor deze beperkte dataset, en r=.9 voor de grotere dataset zoals gebruikt bij evaluatie nattestrandbreedte) en dat een deel van de variatie dus ook voortkomt uit de variabiliteit van de niet door Argus bemeten +3m contour positie. Het gemiddelde lokale verschil in strandbreedte meting is m, waarbij op basis van Argus dus doorgaans een smallere strandbreedte wordt bepaald dan op basis van Jarkus/WESP (Fig a,c). Dit systematische verschil kan in dit geval gerelateerd worden aan het feit dat er een systematisch verschil bestaat tussen de 2 meetmethoden voor de positiebepaling van de +1m contour van gemiddeld m (Argus verder landwaarts). De gemiddelde lokale standaard deviatie bedraagt 11.9 m voor Argus-gebaseerde metingen en 13.1 m voor die gebaseerd op Jarkus/WESP data (Fig b). Argusmetingen vertonen hier dus een iets kleinere variabiliteit. Gezien het beperkte aantal waarnemingen en het feit dat de gemiddelde lokale ratio van de standaard deviaties 1.2 bedraagt (Fig d), wordt WL Delft Hydraulics 45

49 Z3781. september 24 toch geconcludeerd dat de standaard deviaties in strandbreedte meting niet verschillen voor de twee meettechnieken. 8.4 Conclusies In dit hoofdstuk is een vergelijking uitgevoerd van de metingen van de nieuw gedefinieerde beheersparameters strandvolume en strandbreedte (natte- en droge strand) op basis van Argus data en op basis van Jarkus/WESP data. Hiertoe is de op Argus gebaseerde data set met 3 jaar uitgebreid t.o.v. de data set geanalyseerd door Reintjes en Aarninkhof (23). De maandelijkse metingen van het strandvolume (per strekkende meter kustlangs, tussen m en +1m contour, landwaartse begrenzing gevormd door de positie van de +1m contour) op basis van Argus data zijn slecht gecorreleerd met die gebaseerd op Jarkus en WESP data (r=.27). Dit wordt deels verklaard door de combinatie van hoge dynamiek van het intergetijde strand en het feit dat maandelijkse metingen vergeleken zijn. Er bestaat namelijk vaak een tijdverschil van meerdere dagen (tot soms 2-3 weken) tussen de opnamen met de twee meetmethoden. Echter, uit de bulk statistieken valt wel af te leiden dat er geen systematische verschillen bestaan tussen de twee meetmethoden en dat toevallige meetfouten van vergelijkbare grootte zijn. Merk op dat indien men het strandvolume (per strekkende meter kustlangs) t.o.v. een vaste landwaartse begrenzing wil weten, men slechts de MIKL met de afstand tussen de contouren hoeft te vermenigvuldigen. Aangezien dit een constant getal is, gaan in dit geval alle conclusies aangaande de MIKL ook op voor metingen van het strandvolume. De maandelijkse metingen van de breedte van het natte strand (tussenmen+1mcontour) op basis van Argus data zijn matig gecorreleerd met die gebaseerd op Jarkus en WESP data (r=.53). Ook hier ligt de verklaring voor een deel in de combinatie van hoge dynamiek van het intergetijde strand en het feit dat maandelijkse metingen vergeleken zijn. Op basis van bulk statistieken kan wel vastgesteld worden dat er een systematisch verschil bestaat van ongeveer 5 m tussen de twee meetmethoden, waarbij op basis van Argus data een smaller strand wordt gemeten. De toevallige meetfouten van de twee meetmethoden zijn van vergelijkbare grootte. Voor de maandelijkse metingen van de breedte van het droge strand (tussen +1m en +3m contour) op basis van Argus data zijn de bevindingen vergelijkbaar. Opgemerkt moet worden dat in dit geval de bulk statistieken op minder waarnemingen gebaseerd zijn, omdat de +3m contour slechts op 6 tijdstippen in de Jarkus/WESP data sets voldoende goed gemeten was. In dit geval is er een systematisch verschil gevonden van ruim 11 m, waarbij men op basis van Argus een smaller strand meet. Dit verschil kan grotendeels toegeschreven worden aan een systematisch meetverschil in de positie van de +1m contour. Voor alle bovenstaande beheersparameters geldt dat er op grond van de beschikbare vergelijkings dataset (maximaal 1 Jarkus/WESP metingen per kustlangse locatie en een maandelijkse Argus dataset) geen meetbare toename in de onnauwkeurigheid van de Argus metingen met afstand tot de camera is gevonden. Dit betekent in feite dat een waarschijnlijk wel bestaande toename in meetonnauwkeurigheid klein is t.o.v. de gemiddelde onnauwkeurigheid en de natuurlijke dynamiek op een tijdschaal van dagen. Hierbij is een maximale afstand van 1 m in beschouwing genomen. WL Delft Hydraulics 46

50 Z3781. september 24 9 Evaluatie bruikbaarheid Argus voor het meten van de huidige en nieuw gedefinieerde beheersparameters 9.1 Meetnauwkeurigheid beheersparameters Overzicht meetnauwkeurigheid Op basis van de literatuur en analyses uitgevoerd in hoofdstuk 4, 6 en 8 zal voor de geselecteerde beheersparameters (hoofdstuk 3) aangegeven worden wat de stand van zaken is wat betreft de meetnauwkeurigheid. Deze informatie is samengevat in Tabel 9.1. Waar van toepassing wordt tevens aangegeven hoe deze zich verhoudt tot de huidige meetnauwkeurigheid en de gewenste meetnauwkeurigheid. Een toelichting op deze tabel wordt gegeven in paragraaf en Benadrukt wordt dat de gepresenteerde meetnauwkeurigheid van Argus in feite steeds een meetverschil met bestaande meetmethoden aangeeft, en niet een inherente instrument nauwkeurigheid. Voor een dergelijke beschouwing zijn aparte experimenten nodig die specifiek met dit doel zijn opgezet. Belangrijk is dat men in gedachten houdt dat de bestaande meetmethoden natuurlijk een eigen meetonnauwkeurigheid hebben en dat men in een aantal gevallen alleen een vergelijkbare grootheid heeft gemeten en niet exact dezelfde. In het geval van stroomsnelheden bijvoorbeeld, meet Argus de oppervlakte stroomsnelheid, terwijl een EMF (Electro-Magnetic Flowmeter) de snelheid in de waterkolom meet, met daarbij een verstoring door de aanwezigheid van de meetopstelling Toelichting morfologische parameters Voor alle parameters die gerelateerd zijn aan metingen van waterlijn posities geldt dat de nauwkeurigheid beïnvloed wordt door de lokale steilheid van het strand. Systematische verschillen tussen Argus data en conventionele meetdata lijken vooral gerelateerd te zijn aan een onderschatting van de hoogteligging van een met Argus gemeten waterlijn. Deze onderschatting is waarschijnlijk voornamelijk het gevolg van de onderschatting van de hoogte van de swash-oploop (berekend uit offshore golfcondities). Bij een gegeven vertikale meetfout betekent dit: hoe steiler het strand hoe kleiner de afwijking in meters horizontaal. De m contour ligt bijvoorbeeld gemiddeld 1 m te ver landwaarts, terwijl de 1 m contour slechts 5 m systematisch afwijkt. Verwacht wordt dat deze systematische fout kan worden gereduceerd door een betere calibratie van het waterstandsmodel in IBM en een nauwkeuriger schatting van de lokale strandhelling. Voor de beheersparameters MKL, MIKL, strandbreedte, en strandvolume geldt dat het uitrekenen van een rms fout op basis van meetverschillen per observatie weinig zinvol is WL Delft Hydraulics 47

51 Z3781. september 24 Tabel 9.1: Overzicht gewenste meetnauwkeurigheid voor geselecteerde beheersparameters en stand van zaken huidige meetnauwkeurigheid m.b.v. Argus. beheersparameter gewenste nauwkeurigheid meetnauwkeurigheid op basis van Argus data c.q. meetafwijking Argus t.o.v. conventionele metingen MKL 1 m geconstateerde meetverschillen orde 5-2m, (gebaseerd op slechts 4 meetpunten!) MIKL 1 m Systematisch meetverschil van 5 m Meetnauwkeurigheid (toevallige fout) op basis van Argus vergelijkbaar met huidige meetmethoden. strandvolume (t.o.v.vaste landwaartse begrenzing) 1 m 3 /m m (per m kustlangs en per m hoogteverschil) Invloed afstand tot de camera (tot 1 km) niet aantoonbaar op basis van huidige data sets Voor zone -1m met vaste landwaartse begrenzing: systematisch meetverschil van 5 m 3 /m Bij landwaartse begrenzing op positie +1m contour geen systematisch meetverschil met huidige meetmethode Voor beide definities geldt: Meetnauwkeurigheid (toevallige fout) op basis van Argus vergelijkbaar met huidige meetmethoden Invloed afstand tot de camera (tot 1 km) niet aantoonbaar op basis van huidige data sets strandbreedte 5 m Systematisch meetverschil van 5 m, zowel voor natte strand (-1m) als droge strand (1-3m) Meetnauwkeurigheid (toevallige fout) op basis van Argus vergelijkbaar met huidige meetmethoden Invloed afstand tot de camera (tot 1 km) niet aantoonbaar op basis van huidige data sets duinvoetpositie (+3m contour) positie 5% hoogwater overschrijdingslijn 5 m onbekend, waarschijnlijk orde m s 5 m onbekend, geen validatie gegevens golfoploop.5 m (langs het oppervlak) theoretisch: grootte pixel footprint (orde 1-1 m, exacte waarde afhankelijk van lenstype en afstand tot de camera) stroomsnelheid.5 m/s meetverschil met conventionele meetmethoden: orde.1-.3 m/s (OCM-techniek) meting mogelijk tot maximale pixel footprint van 1m WL Delft Hydraulics 48

52 Z3781. september 24 doordat de maandelijkse Argus metingen niet op exact dezelfde dag vallen als de Jarkus/WESP metingen. Middels bulk statistieken is echter wel af te leiden of de meetnauwkeurigheid van beheersparameters op basis van Argus data groter/kleiner of vergelijkbaar is met de meetnauwkeurigheid op basis van Jarkus/WESP data en of er systematische meetverschillen op treden. Wat betreft het meten van de positie van de duinvoet (+3 m NAP contour) zijn de bevindingen van Reintjes en Aarninkhof (23) nog steeds actueel. Dit houdt in hoofdlijnen in dat de positie van de +3m contour met Argus incidenteel gemeten kan worden bij grote golf set-up en golfoploop. Echter, aangezien het waterstandsmodel in IBM niet gevalideerd is voor deze extreme condities is nog onduidelijk met welke nauwkeurigheid dit gebeurt. Gezien de geconstateerde systematische meetfout in de positie van de m en +1m contour wordt verwacht dat de positie van de +3m contour waarschijnlijk ook systematisch wat te ver landwaarts zal liggen. Echter, door de steilheid van het strand aldaar (ca. 1:15) zal deze horizontale fout waarschijnlijk in de orde van 2-3 m zijn. Een bijkomend probleem voor validatie van de Argus metingen van de +3m contour positie is dat conventionele metingen doorgaans in de zomer periode zijn uitgevoerd, terwijl de extreme condities waaronder Argus de +3m contour kan meten doorgaans in de winter optreden. Door de afhankelijkheid van daglicht is er verder een aanzienlijke kans dat Argus een extreme waterstand niet kan bemeten, en daardoor een deel van de aanpassingen in de positie van de 3m contour niet kan bemeten die wel in de zomermeting zijn vastgelegd. Ook eolisch gedreven veranderingen in de tussenliggende periode worden niet vastgelegd Toelichting hydrodynamische beheersparameters De nauwkeurigheid van de positie van de 5% hoogwateroverschrijdingslijn is op dit moment niet te bepalen, niet op theoretische gronden (theoretische verdeling voor hoogwateroverschrijdingslijnen onbekend) noch op basis van vergelijkingen met validatie data sets (ontbreken). Duidelijk is wel dat een groter aantal waarnemingen van hoogwaterlijnposities de nauwkeurigheid ten goede zal komen, daar men naar de staart van een verdeling kijkt waar relatief weinig observaties voorkomen. Door de Universiteit Utrecht wordt momenteel onderzoek gedaan naar de theoretische verdeling van de hoogwaterlijnposities en de samenhang met de onderliggende hydrodynamische en morfologische factoren. De golfoploop wordt gemeten door het volgen van de instantane positie van de waterlijn langs een vast kustdwars transect. Op een dijklichaam is hiervan de hoogteligging nauwkeurig op te meten, zodat de nauwkeurigheid van de meting van de golfoploop bepaald wordt door de grootte van de pixel footprint. Een pixel footprint is de projectie van een beeldpixel op de grond. De grootte van deze pixel footprint varieert met de afstand tot de camera en met het gekozen lenstype en de beeldresolutie. Videometingen van golfoploop zijn uitgevoerd op natuurlijke stranden waarbij een verticale resolutie van.1-.4 m wordt gemeld (Holland en Holman, 1993). Bij een helling van het dijktalud van 1:5 komt dit overeen met.5-.2 m langs het talud. De bevindingen van Reintjes and Aarninkhof (23) betreffende de metingen van stroomsnelheid m.b.v. Argus zijn nog steeds van toepassing op de huidige situatie, omdat er op dit gebied in de tussentijd geen nieuwe ontwikkelingen hebben plaatsgevonden. Het WL Delft Hydraulics 49

53 Z3781. september 24 onderzoek van Chickadel et al. (23) geeft een afwijking (root-mean-square error) van.1 m/s tussen video- en veldmeting (figuur 9.1a). Cohen (23) vond een afwijking (rootmean-square error) van.31 m/s (figuur 9.1b). Met name de rustig weer condities zijn hier debet aan omdat hierdoor het signaal van de kustlangse stroming relatief zwak is ten opzichte van de ruis in het videosignaal mean V video (m/s).2.2 V rms =.31 V mean =.21.4 σ V =.22 Corr coef = mean V ground truth (m/s) Fig. 9.1a: Duck N.C. in situ gemeten kustlangse snelheid (v i ) tegen kustlangse snelheid uit video (v s ). De lineair kleinste kwadraten regressie ( dikke lijn), laat zien dat beide methoden zeer goed vergelijkbare waarden meten (gestippelde lijn 1:1) (naar Chickadel, 23). Fig. 9.1b: Noordwijk in situ gemeten kustlangse snelheid (mean v ground truth ) tegen kustlangse snelheid uit video (mean v video ). Het verband tussen video- en veldmetingen is redelijk lineair (r=.62). Wel bestaat er een systematische offset van ca..1 m/s en een aantal grote uitschieters (naar Cohen, 23). Opgemerkt moet worden dat de stroomsnelheden die in figuur 8.1 tegen elkaar uit staan niet op dezelfde hoogte in de waterkolom gemeten zijn. De EMF meet de stroomsnelheid (onder)in de waterkolom, terwijl met het OCM model de stroomsnelheid aan het wateroppervlak geregistreerd wordt. De evaluatie van de nauwkeurigheid van de OCM methode kan worden verbeterd door de stroomsnelheden uit OCM te vergelijken met aan het wateroppervlak gemeten stroomsnelheden (bijvoorbeeld met een drijver). 9.2 Weersafhankelijke inzetbaarheid De kern van het Argus monitoringssysteem is het meten van visueel waarneembare verschijnselen op basis van digitale videobeelden. Dit is tegelijkertijd kracht en zwakte van het systeem. De kracht ligt erin dat men op afstand kan meten zonder fysiek aanwezig te zijn en zo vaak men wil en op de plekken die men wenst. Echter, deze aanpak draagt ook beperkingen met zich mee. Zo kan er alleen tijdens daglicht gemeten worden en bemeet men de gewenste grootheden doorgaans indirect. Bijvoorbeeld: de uit een videobeeld gemeten positie van een waterlijn moet via een hydrodynamisch submodel, dat de bijbehorende waterstand berekent, omgezet worden naar een hoogtecontour. Daarnaast kunnen ongunstige weerscondities de metingen verstoren: WL Delft Hydraulics 5

54 Z3781. september 24 Tabel 9.2: Overzicht weersbeperkte inzetbaarheid van Argus vs. de gewenste inzetbaarheid. beheersparameter gewenste inzetbaarheid praktisch haalbare inzetbaarheid MKL hele jaar hele jaar, met uitval tijdens mist, zeer lage golven, regen op lens (deeluitval), zeer extreme golfbreking MIKL hele jaar hele jaar, met uitval tijdens mist, zeer hoge stormopzet*, sterke aflandige wind*, regen op lens (deeluitval). strandvolume strandbreedte hele jaar, maar met name periode maartoktober hele jaar, met uitval tijdens mist, zeer hoge stormopzet*, sterke aflandige wind*, regen op lens (deeluitval). hele jaar, met uitval tijdens mist, zeer hoge stormopzet*, sterke aflandige wind*, regen op lens (deeluitval). duinvoetpositie tijdens storm tijdens storm inzetbaar, mits waterstand hoog genoeg en tijdens daglicht. Daar de duinvoet doorgaans alleen tijdens passage van zware storm depressies wordt bereikt is er aanzienlijk risico op uitval/geringe nauwkeurigheid door regen op lens. hele jaar, maar met name periode maartoktober HWoverschrijdingslijn hele jaar hele jaar, met uitval tijdens mist, regen op lens (deeluitval). golfoploop tijdens storm hele jaar, met tijdens storm risico van (deel)uitval door regen op lens. stroomsnelheid hele jaar hele jaar, uitval tijdens zeer lage golven, regen op de lens. * mate beperking is afhankelijk van de gekozen definitie van boven- en ondergrens van deze beheersparameters. Hoe extremer, hoe groter de kans op meetuitval. Mist: mist komt niet vaak voor aan het strand, en doorgaans slechts een deel van de dag. Heiigheid: heiigheid treedt vaker op dan mist en vermindert het beeldcontrast, met name op grotere afstand van de camera. In geval van sterke heiigheid kan dit een probleem vormen voor het onderscheiden van het droge strand en water op grotere afstand van de camera. Regen: regen vormt een probleem voor zover het druppels op (het glas voor) de lens geeft. Doorgaans treedt dit vooral op in combinatie met harde(re) wind en betreft het op een gegeven moment slechts een deel van de camera s. Afhankelijk van de plek van de druppels op de lens, kan voor een deel van het beeld soms nog wel informatie worden verkregen. Zeer kalm weer (geen brekende golven)/aflandige wind: meetmethoden die gebaseerd zijn op brekende golven (SBM) of het aanwezig zijn van drijvend schuim (OCM) kunnen tijdens deze condities niet meten. Tijdens deze condities staat er vaak ook een aflandige wind en door de daarbij optredende verlaging van de waterstand kan het voorkomen dat de maximale waterstand tijdens hoog water WL Delft Hydraulics 51

55 Z3781. september 24 dusdanig laag is dat de bovengrens van bijvoorbeeld een MIKL zone niet bereikt wordt. Storm: door hoge golf- en windopzet kan de minimale waterstand dusdanig hoog zijn dat bijvoorbeeld de ondergrens van een MIKL zone niet wordt bereikt tijdens laagwater. Daarnaast zijn beelden met een volledig wit zeeoppervlak (t.g.v. extreme golfbreking) doorgaans onbruikbaar voor analyses gebaseerd op energiedissipatie patronen (SBM) Van jaar tot jaar zal variëren hoe frequent bovenstaande condities optreden en op welk moment in het jaar ze optreden. In Tabel 9.2 wordt per beheersparameter aangegeven welke weersomstandigheden de aansluiting met de gewenste inzetbaarheid verminderen. Per jaar zal variëren tot welk percentage meetuitval dit leidt. Ook de flexibiliteit in het moment van meten speelt daarbij een rol. Bijvoorbeeld: voor een maandelijkse meting van de MIKL kan men vasthouden aan exact een maandelijks interval of een speling toelaten van bijvoorbeeld +/- 1 dagen. In het laatste geval zal de meetuitval zeer klein zijn. Een ander voorbeeld is de toepassing van SBM ter bepaling van de bodemligging voor de MKL metingen. Voor het volgen van de evolutie van de bodem, en de MKL, zijn in hoofdstuk 4 bijvoorbeeld 7 tot 1 beelden in een jaar gebruikt. Op basis van beschikbaarheid Argus data kan een trend in de MKL ontwikkeling dus prima gevolgd worden. 9.3 Aansluiting bij informatiewens Een belangrijke taak van de kustbeheerder is te bepalen of de kust voldoende veilig is. Hiervoor is informatie nodig over de toestand van de kust. Op dit moment wordt die informatie geleverd in de vorm van een 1-jarige trend van de jaarlijks gemeten MKL positie (de TKL), die wordt afgezet tegen de positie van een referentiekustlijn (BKL). Het in dit rapport gepresenteerde onderzoek laat zien dat met een intergetijde definitie van de MKL (nl. de MIKL) zeer vergelijkbare informatie kan worden geleverd. Doordat de MIKL-positie m.b.v. Argus met aanzienlijk hogere meetfrequentie kan worden ingewonnen, wordt de bandbreedte rond de trendlijn aanzienlijk teruggebracht en wordt in vergelijking met de huidige beheersparameter dus nauwkeuriger informatie geleverd. Een vergelijkbaar effect op de bandbreedte kan worden verwacht als de MKL m.b.v. Argus kan worden bemeten (nauwkeurigheid nu nog onvoldoende geëvalueerd). Opgemerkt moet worden dat Argus door zijn beperkte ruimtelijk bereik (orde 2 km) vooral nuttig is voor inzet op lokale problematiek en dus niet als vervanging wordt gezien voor de jaarlijkse kustlodingen. Door de hogere resolutie van metingen in tijd en ruimte bieden Argusmetingen de mogelijkheid om andere dan lineaire trends te gebruiken voor extrapolatie naar de toekomst en ook daarmee de betrouwbaarheid van voorspellingen te verhogen. Bijvoorbeeld: voor een kustlocatie met een duidelijk periodieke seizoensfluctuatie in de beheersparameter kan toevoeging van een periodieke functie op de lineaire trend een toename in betrouwbaarheid van de voorspelling geven. Wanneer een duidelijk patroon ontbreekt in de extra metingen kunnen deze toch van nut zijn, omdat ze t.o.v. jaarlijkse metingen een beter inzicht geven in de optredende variabiliteit in de betreffende beheersparameter en daarmee van waarde zijn voor bijvoorbeeld expert judgement van de kustveiligheid in door suppleties verstoorde kustvakken. Verder voorkomt de hoge ruimtelijke resolutie van Argus dat slechte of onveilige locaties worden gemist in de monitoring (wat bij de bestaande ruimtelijke resolutie van Jarkus van 25m in principe wel mogelijk is). WL Delft Hydraulics 52

56 Z3781. september 24 Argusmetingen bieden verder de mogelijkheid om bijvoorbeeld de neveneffecten van het suppletiebeleid voor de recreatie in kaart te brengen, bijvoorbeeld middels het monitoren de parameters strandbreedte gedurende het toeristen seizoen. Voor de reeds bestaande Arguslocaties (Egmond, Noordwijk) kan dit onderzoek zelfs met terugwerkende kracht worden uitgevoerd. Recentelijk is succesvol van deze mogelijkheid gebruikt gemaakt in relatie tot de strandversmallings problematiek bij Egmond aan Zee (Wijnberg en Verhage, 24). 9.4 Eindoordeel ARGUS kan een belangrijk instrument in het hedendaagse kustbeheerspraktijk gaan vormen, met name bij de inzet op lokale problematiek. De specifieke meerwaarde van het gebruik van hoge resolutie videomonitoring (Argus) ten opzichte van het gebruik van traditionele meettechnieken manifesteert zich met name op het vlak van kustproblemen met een ruimteschaal van meters tot enkele kilometers en een tijdschaal van uren tot jaren. Voorbeelden hiervan zijn seizoensfluctuaties in de strandbreedte, de ontwikkeling van strand- en vooroeversuppleties, kustafslag tijdens stormen en de impact en veiligheid van waterbouwkundige constructies. Met de toename van het aantal vooroeversuppleties ter bestrijding van kusterosie en de groeiende recreatiedruk op de kust is het de verwachting dat de integrale aanpak van dit soort kleinschalige kustproblemen een belangrijk punt van aandacht is in de nabije toekomst. Samenvattend: ten opzichte van de huidige situatie waarin alleen de MKL jaarlijks wordt vastgelegd levert Argus (tegen relatief lage kosten) extra informatie in tijd en ruimte waardoor trends in met de MKL vergelijkbare beheersparameters met hogere betrouwbaarheid worden geschat. een ander licht kan worden geworpen op de perceptie van de kustontwikkeling zoals die naar voren komt uit jaarlijkse MKL metingen, met name in verstoorde gebieden (suppleties, strandhoofden). een breder perspectief wordt geboden op effecten van het kustbeheer t.a.v. andere functies van de kust (lokale economie, recreatie, natuur) dan kustveiligheid. Ten slotte, met nadruk wordt gesteld dat dit rapport een stand van zaken geeft anno 24. De nauwkeurigheid van verschillende Argus meettechnieken is zeker nog voor verbetering vatbaar en ook andere dan in dit rapport genoemde parameters zijn meetbaar met Argus, zoals bijvooorbeeld de golfperiode. WL Delft Hydraulics 53

57 Z3781. september 24 1 Literatuur Aarninkhof, S.G.J. (23). Nearshore bathymetry derived from video imagery. PhD. Thesis, Faculty of Civil Engineering and Geosciences, Delft University of Technology. Aarninkhof, S.G.J., Turner, I.L., Dronkers, T.D.T., Caljouw, M., Nipius, L., 23. A video-based technique for mapping intertidal beach bathymetry. Coastal Engineering 49, pp Blalock, H.M. Jr., Social Statistics, revised second edition. McGraw-Hill, Tokyo, 625 pp. Caljouw, M., 2. Video-based monitoring of the Egmond beach- and shoreface nourishments. M.Sc. thesis, Faculty of Civil Engineering and Geosciences, Delft University of Technology. Chickadel, C.C., Holman, R.A. en Freilich, M.H., 23. An optical technique for measurement of longshore currents. Journal of Geographical Resaerch. Cohen, A.B., 23. Video-derived observations of longshore currents. M.Sc. thesis, Faculty of Civil Engineering and Geosciences, Delft University of Technology. Rapport z3536 WL Delft Hydraulics. Hathaway, K.K., and Bottin, R.R., Video measurement of wave runup on coastal structures. Coastal Engineering Technical Note VI-28, Coastal and Hydraulics Laboratory, US Army Engineer Waterways Experiment Station, Vicksburg, MS. 5pp. ( Holland, K.T. and Holman, R.A., The statistical distribution of swash maxima on natural beaches. J. of Geoph. Res. 98(C6), p Holland, K.T., Puleo, J.A. en Kooney, T.N., 21. Quantification of swash flows using video-based particle image velocimetry. Coastal Engineering 44, pp Nipius, L.J., 22. Evaluation of nourishments at Egmond with Argus video monitoring and Delft3D-MOR.. M.Sc.. thesis, Faculty of Civil Engineering and Geosciences, Delft University of Technology. Plant, N.G., Holland, K.T., Puleo, J.A.,22. Analysis of the scale of errors in nearshore bathymetric data. Marine Geology 191, pp Reintjes, C.M., and Aarninkhof, S.G.J., 23. Definities en kwantificering van Coastal State Indicators. WL-rapport Z3536, 49 pp. Wijnberg, K.M., en Verhage, L., 24. Strandbreedte ontwikkeling nabij Egmond WLrapport Z3828, 9 pp. WL Delft Hydraulics 54

58