Volledige rapportage

De volledige rapportage vindt u hier

Achtergrond

Op het IJsselmeer worden op zes locaties golven gemeten. Ook op het Slotermeer worden golven gemeten. De bedoeling is dat deze locaties worden opgenomen in het Landelijk Meetnet Water (LMW). Ter voorbereiding hierop dient de verwerking en validatie te worden aangepast aan de standaard methodieken die in het LMW worden gebruikt. Voor de validatie van golfgegevens wordt in het LMW gebruik gemaakt van Wavix. Dit is een softwarepakket dat geautomatiseerd golfgegevens kan valideren op basis van neurale netwerken. De belangrijkste functies van Wavix zijn:

• Het visueel inspecteren van golfdata;
• Het detecteren van outliers;
• Het bijschatten van hiaten.

Van de golfmetingen op het IJsselmeer en het Slotermeer is tien jaar data beschikbaar op een DVD, de inhoud van deze DVD is het resultaat van een uitgebreide meetcampagne van Rijkswaterstaat voor de periode 1997 – 2006. Deze data dienen als basis voor de ontwikkeling van een model voor de automatische validatie van golfgegevens in het IJsselmeer.

In dit project worden de stappen beschreven die doorlopen zijn om een Wavix model voor het IJsselmeer samen te stellen en te kalibreren. Omdat de reeds beschikbare data (handmatig) gevalideerd zijn kan er ook een vergelijking gemaakt worden tussen deze data en de data die verkregen zijn via de automatische validatie met het Wavix model. Deze vergelijking wordt uitgevoerd aan de hand van een aantal geselecteerd testcases met stormen die zijn opgetreden in de periode 1997 – 2006.

Keuzes bij modelontwikkeling

Bij de beoordeling van de kwaliteit van een modelvariant is de nauwkeurigheid waarmee ontbrekende data worden bijgeschat bepalend. Het maakt echter verschil of een enkel ontbrekend datapunt wordt bijgeschat of een hele serie aaneensluitende periodes. In het eerste geval voldoet een simpele interpolatie in de tijd, zoals een moving average, in het tweede geval kan men wellicht beter gebruik maken van ruimtelijke samenhang. Ook maakt het uit of gegevens worden geschat op basis van alleen gegevens uit het verleden (voorspellen) of dat ook latere metingen mogen worden gebruikt (bijschatten). Samenvattend kan men zeggen dat de kwaliteit van een model alleen beoordeeld kan worden tegen de achtergrond van de toepassing die men voor het model in gedachten heeft.

Aanpak

In de huidige studie is daarom uitgegaan van een scenario dat representatief geacht wordt voor de situatie waarin het Wavix model zal worden toegepast. Dit komt neer op de situatie waarin langere reeksen van ontbrekende data moeten worden bijgeschat. Ten behoeve van de beoordeling van de te ontwikkelen modelvarianten is daarom een dataset voorbereid waarin kunstmatig hiaatreeksen met een lengte van 24 uur zijn aangebracht. De te gebruiken data zijn bovendien geselecteerd op basis van het feit dat er significante golfslag aanwezig is, zoals bij stormen. De gedachte hierachter is dat bij windstil en omstandigheden zonder golven geen enkel model zijn meerwaarde kan bewijzen.