Publication:
Numerical modeling of wave transformation in San Juan, Puerto Rico: Comparison between SWAN and SWASH

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Authors
Marenco Barranco, Roy Enrique
Embargoed Until
Advisor
Canals Silander, Miguel
College
College of Arts and Sciences - Sciences
Department
Department of Marine Sciences
Degree Level
M.S.
Publisher
Date
2024-05-10
Abstract
This study examines the comparison between SWAN and SWASH in a realistic 2D scenario validated using field data to describe wave transformation over a reef environment in San Juan, Puerto Rico. The performance of both models was evaluated using observations collected during a field program by the U.S. Geological Survey between November 2018 and the end of March 2019. SWAN, a phase-averaged model, resolves wave transformation using JONSWAP spectrum, incorporating various physical processes including the wind field, white-capping, wave breaking, and bottom friction. SWASH, a phase-resolving non-hydrostatic model, predicts wave propagation with high resolution and different vertical layer configurations, accounting for wave breaking through shock-capturing mechanisms. SWAN was run with an 8-meter spatial resolution and forced with buoy wind and wave data, showing very good results across a range of sea states. The SWASH wave model was then run for 20 representative sea states and compared with SWAN. SWASH was also run at 8-meter horizontal resolution and was forced with wave buoy data. It was run using three vertical configurations: one-layer, two-layers, and three-layers. A notable improvement in performance was observed when transitioning from a one-layer to a two-layer configuration; however, additional increases in layers did not deliver significant benefits. In general, SWAN predominantly demonstrated superior performance in predicting wave heights across the examined area for most sea states, except in scenarios characterized by longer wave periods (>11 seconds), where SWASH showed marginally better accuracy. This pattern shows the robustness of SWAN's phase-averaged methodology under a diverse array of wave conditions. The results also shed light on the significant computational trade-offs inherent in choosing between the computationally efficient, phase-averaged SWAN model and the more resource-intensive, phase-resolving SWASH model. Despite the latter's sophisticated physics, the heightened computational demands of SWASH did not uniformly result in superior model performance, especially in cases involving sea states with shorter wave periods. The performance of SWASH was comparable to SWAN for lower frequency events, but it’s poor performance in shorter wave periods may have been affected by the limitation of its 8-meter spatial resolution.

Este estudio examina la comparación entre SWAN y SWASH en un escenario 2D, utilizando datos de campo para describir la transformación de las olas sobre un ambiente de arrecifes en San Juan, Puerto Rico. El rendimiento de ambos modelos fue evaluado utilizando observaciones recopiladas durante un programa de campo realizado por el Servicio Geológico de los Estados Unidos entre noviembre de 2018 y finales de marzo de 2019. SWAN, un modelo que promedia la fase resuelve la transformación de las olas utilizando un espectro de JONSWAP, incorporando varios procesos físicos incluyendo el campo de viento, white-capping, rompimiento de olas y fricción del fondo. SWASH, un modelo no hidrostático que resuelve la fase predice la propagación de las olas con alta resolución y diferente configuración de capas verticales, teniendo en cuenta el rompimiento de las olas mediante mecanismos de captura de choque. SWAN se ejecutó con una resolución espacial de 8 metros y fue forzado con datos de boyas de viento y olas, mostrando resultados muy buenos en una variedad de estados de mar. Luego, el modelo de olas SWASH se ejecutó para 20 estados del mar representativos y se comparó con SWAN. SWASH también se ejecutó con una resolución horizontal de 8 metros y fue forzado con datos de boyas de olas. Se ejecutó utilizando tres configuraciones verticales: una capa, dos capas y tres capas. Se observó una notable mejora en el rendimiento al pasar de una configuración de una capa a dos capas; sin embargo, aumentos adicionales en el número de capas a tres no proporcionaron beneficios significativos. En general, SWAN demostró predominantemente un rendimiento superior en la predicción de alturas de olas en el área examinada para la mayoría de los estados del mar, excepto en escenarios caracterizados por períodos de olas más largos (>11 segundos), donde SWASH mostró una precisión ligeramente mejor. Este patrón muestra la robustez de la metodología de promedio de fase de SWAN bajo una variedad diversa de condiciones de olas. Los resultados también permiten evidenciar sobre los costos computacionales inherentes en la elección entre la eficiencia computacional del modelo SWAN de promedio de fase y el enfoque más intensivo en recursos del modelo SWASH, que resuelve las fases. A pesar de la sofisticada física de este último, las mayores demandas computacionales de SWASH no resultaron uniformemente en un rendimiento del modelo superior, especialmente en casos que involucraban estados del mar con períodos de olas más cortos. El rendimiento de SWASH fue comparable a SWAN para eventos de frecuencia más baja, pero su mal rendimiento en períodos de olas más cortos puede haber sido afectado por la limitación de su resolución espacial de 8 metros.
Keywords
SWAN,
SWASH,
Wave Heights,
Sea State,
Model
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