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bf916f5f25
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4983de64c9
Binary file not shown.
@ -1,88 +0,0 @@
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"""generate_recession_tables.py
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Generate ZSA and ZRFC recession tables (storm demand vs. chainage) based on
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Nielsen et al. (1992) for lidar-derived beach profiles.
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Reads:
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Profiles 1 to 12 2019 DEM.xlsx
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Writes:
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recession_results_zsa.csv
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recession_results_zrfc.csv
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D Howe
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d.howe@wrl.unsw.edu.au
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2022-05-06
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"""
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import os
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import re
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import json
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import numpy as np
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import pandas as pd
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import matplotlib.pyplot as plt
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from nielsen import Gridder, BeachProfile
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BEACH = 'Roches Beach'
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COLUMNS = ['Chainage', 'Easting', 'Northing', 'Elevation'] # Workbook headers
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VOLUME = 200 # Storm demand volume for plotting (m^3/m)
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FIGURE_DIR = 'png' # Save profile plots here
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# Define block and profile IDs
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with open('settings.json', 'r') as f:
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DATA = json.loads(f.read())
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print('.', end='', flush=True) # Show progress
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# Load data
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xlsx_path = 'Profiles 1 to 12 2019 DEM.xlsx'
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workbook = pd.ExcelFile(xlsx_path)
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sheets = [s for s in workbook.sheet_names if s[0].isdigit()][::-1]
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# Create output dataframs
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zsa = pd.DataFrame(index=[[], [], []])
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zrfc = pd.DataFrame(index=[[], [], []])
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zsa.index = zsa.index.set_names(['beach', 'block', 'profile'])
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zrfc.index = zrfc.index.set_names(['beach', 'block', 'profile'])
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for s in sheets:
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print('.', end='', flush=True) # Show progress
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# Get block and profile IDs
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block = DATA[s].pop('block')
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profile = DATA[s].pop('profile')
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# Get additional keyword arguments for Nielsen calculations
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kwargs = DATA[s]
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# Read current sheet in workbook
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df = workbook.parse(s, names=COLUMNS)
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# Extract profile coordinates
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g = Gridder(chainage=df['Chainage'],
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elevation=df['Elevation'],
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easting=df['Easting'],
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northing=df['Northing'],
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**kwargs)
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# Update recession tables
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zsa.loc[(BEACH, block, profile), g.volume] = g.chainage['zsa']
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zrfc.loc[(BEACH, block, profile), g.volume] = g.chainage['zrfc']
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# Plot profiles
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fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 4))
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p = BeachProfile(df['Chainage'], df['Elevation'])
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p.plot(v=VOLUME, ax=ax, title=f'Roches Beach, P{s}')
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ax.spines['top'].set_visible(False)
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ax.spines['right'].set_visible(False)
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png_path = os.path.join(FIGURE_DIR, f'P{s}')
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plt.savefig(png_path, bbox_inches='tight', dpi=300)
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# Write tables
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zsa.to_csv('recession_results_zsa.csv', float_format='%0.3f')
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zrfc.to_csv('recession_results_zrfc.csv', float_format='%0.3f')
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print('\nFinished.')
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@ -1,72 +0,0 @@
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{
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"1": {
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"block": 1,
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"profile": 1,
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"z_swash": 2
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},
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"2": {
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"block": 2,
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"profile": 1,
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"z_swash": 2
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},
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"3": {
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"block": 3,
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"profile": 1,
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"z_swash": 2
|
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},
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"4s": {
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"block": 4,
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"profile": 1,
|
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||||||
"z_swash": 2
|
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||||||
},
|
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"4": {
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||||||
"block": 4,
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"profile": 2,
|
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||||||
"z_swash": 2
|
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||||||
},
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"4n": {
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||||||
"block": 4,
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||||||
"profile": 3,
|
|
||||||
"z_swash": 2
|
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||||||
},
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"5": {
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"block": 5,
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"profile": 1,
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||||||
"z_swash": 2
|
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||||||
},
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"6": {
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"block": 6,
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"profile": 1,
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||||||
"z_swash": 2
|
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||||||
},
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"7": {
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"block": 7,
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"profile": 1,
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||||||
"z_swash": 2
|
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||||||
},
|
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"8": {
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"block": 8,
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"profile": 1,
|
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||||||
"z_swash": 2
|
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||||||
},
|
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"9": {
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"block": 9,
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"profile": 1,
|
|
||||||
"z_swash": 2
|
|
||||||
},
|
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||||||
"10": {
|
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"block": 10,
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|
||||||
"profile": 1,
|
|
||||||
"z_swash": 2
|
|
||||||
},
|
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||||||
"11": {
|
|
||||||
"block": 11,
|
|
||||||
"profile": 1,
|
|
||||||
"z_swash": 2
|
|
||||||
},
|
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||||||
"12": {
|
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"block": 12,
|
|
||||||
"profile": 1,
|
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||||||
"z_swash": 2
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}
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}
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