Empirical modeling of beach evolution combining cross-shore and longshore processes
Modélisation empirique de l'évolution des plages intégrant les processus cross-shore et longshore
Résumé
Sandy coasts are highly dynamic environments subject to erosion and marine flooding hazards, which are a threat to populations and economical activities near the coastline: methods and tools are needed to address coastal challenges, including models to predict future shoreline evolution at seasonal to decadal time scales and at beach to regional spatial scales. This PhD work is focused on improving the performance of empirical approaches based on a simplified representation of the dominant physical process, in particular by coupling a longshore one-line model with an equilibrium cross-shore model.The goal is to improve the cross-shore model prediction skill for long (decadal to centennial) time scales and to include the coast potentially more dominated by longshore processes. The empirical equilibrium shoreline change model of Yates et al. (2009), modified by Lemos et al. (2018) is used to model cross-shore processes, and a simple one-line approach is used to model longshore processes.The coupled model is implemented, validated and analyzed at the well-studied Narrabeen Beach (Australia). A sensitivity analysis is performed on the longshore model to errors in the forcing wave conditions, and an important sensitivity to errors in the wave direction is highlighted. Then, a method is proposed to correct a previously observed behavior of the one-line model generating a change in the coastline planform orientation that is not observed in the survey data, by assuming that it is due to biases in the forcing wave direction. Using a Monte Carlo approach, a set of relatively small wave angle biases is found to correct the model reorientation. Then, 7 combined models, with different ways of coupling the cross-shore model, the longshore model and a linear trend term, are implemented and tested at Narrabeen Beach to evaluate the model performance at reproducing the shoreline position at different temporal scales. Three criteria are used for this inter-comparison, based on the time scale at which the model skill in reproducing shoreline variability is assessed: short (~monthly), medium (seasonal) and long (pluri-annual) temporal scales.With the overall objective to extend the timescale of shoreline change predictions using empirical models such as the coupled model presented herein, 3 existing methods to predict long-term (from 10 to 100 years) shoreline change were tested at Vougot Beach (France) to examine the differences between existing methods, as well as the uncertainties of such long-term predictions. This work pointed out the uncertainties and the complexity of generating long term forcing conditions, that include potential climate change impact, when performing long-term predictions. It also highlights the necessity to improve the methods used to take into account changes in water levels in the equilibrium shoreline change model.
Les côtes sableuses sont des environnements très dynamiques soumis aux risques d'érosion et de submersion marine, constituant une menace pour les populations et les activités économiques côtières : ainsi des méthodes et des outils sont nécessaires pour répondre aux problématiques liées à ces risques côtiers, et notamment des modèles permettant de prédire l'évolution future du trait de côte aux échelles de temps saisonnières à décennales et aux échelles spatiales allant d’une plage à régionales.Ce travail de thèse est axé sur l'amélioration des performances d'approches empiriques basées sur une représentation simplifiée des processus physiques dominant, notamment en couplant un modèle longshore “one-line” avec un modèle cross-shore d'équilibre. L'objectif est d'améliorer les compétences de prédiction des modèles cross-shore pour de longues échelles de temps (de décennale à centennale) et d’étendre leur application à une plus grande diversité de configurations hydrodynamiques et géomorphologiques, y compris les côtes potentiellement plus dominées par les processus longshore.Le modèle empirique d’équilibre de changement du trait de côte de Yates et al. (2009), modifié par Lemos et al. (2018) est utilisé pour modéliser les processus cross-shore, et une approche simple one-line est utilisée pour modéliser les processus longshore.Le modèle couplé est mis en œuvre, validé et analysé sur la plage de Narrabeen (Australie) où de nombreuses études et données sont disponibles.Une analyse de sensibilité aux erreurs dans les conditions de forçage des vagues est effectuée sur le modèle longshore, et une sensibilité importante aux biais dans la direction des vagues est mise en évidence. Une méthode est proposée pour corriger un comportement du modèle one-line déjà constaté précédemment, générant un changement dans l'orientation de la côte qui n'est pas observé dans les observations, en supposant qu'il est dû à des biais dans la direction du forçage par les vagues. En utilisant une approche de Monte Carlo, un set de biais de direction de vague relativement faible est trouvé, qui corrige la réorientation de la côte dans le modèle.Ensuite, 7 modèles combinés, utilisant différentes manières de coupler le modèle cross-shore, le modèle longshore et un terme de tendance linéaire, sont mis en œuvre et testés à Narrabeen Beach pour évaluer la capacité du modèle à reproduire la position du trait de côte à différentes échelles temporelles. Trois critères sont utilisés pour cette intercomparaison, basés sur l'échelle de temps à laquelle la capacité du modèle à reproduire la variabilité du trait de côte est évaluée : aux échelles temporelles courtes (~mensuelle), moyenne (saisonnière) et longue (pluri-annuelle).Enfin, dans l'objectif d'étendre l'échelle de temps des prévisions de changement du trait de côte en utilisant des modèles empiriques tels que le modèle couplé présenté ici, 3 méthodes existantes pour prédire le changement du trait de côte à long terme (de 10 à 100 ans) ont été testées sur la plage de Vougot (France) pour examiner les différences entre les méthodes existantes, ainsi que les incertitudes de ces prévisions. Ces travaux mettent en évidence les incertitudes importantes et la complexité de générer des conditions de forçage à long terme, qui incluent l'impact potentiel du changement climatique, lors de la réalisation de prédictions à long terme. Ils soulignent également la nécessité d'améliorer les méthodes utilisées pour prendre en compte les changements de niveaux d'eau dans le modèle de changement de trait d'équilibre à l'équilibre.
Origine : Version validée par le jury (STAR)