A erosão costeira é um processo de grande poder destrutivo e que afeta pelo menos 70% da zona costeira no mundo. Entender as causas e os processos que levam à erosão, bem como as regiões mais ou menos sensíveis a ela, é essencial para o correto manejo costeiro. O presente trabalho visa identificar as áreas vulneráveis à erosão através da aplicação de um Índice de Vulnerabilidade Costeira em praias do norte do Espírito Santo (Pontal do Ipiranga, Conceição da Barra) e sul da Bahia (Mucuri, Nova Viçosa, Caravelas, Prado, Cumuruxatiba, Corumbau, Arraial d\'Ajuda, Porto Seguro). O cálculo do índice se deu pela análise de treze indicadores ambientais: número de frentes frias, regime de tempestade, força de ondas, ângulo de incidência das ondas, estimativa de deriva potencial, morfologia da praia, exposição às ondas, presença de rios e/ou desembocaduras, elevação do terreno, vegetação, taxa de ocupação, obras de engenharia costeira e evidências de erosão. Os resultados mostraram que os indicadores \"morfologia da praia\" e \"exposição às ondas\" parecem ser os principais contribuintes para a erosão costeira nos municípios em que foram observados grandes prejuízos na infraestrutura urbana e perigo iminente à população local. Já nos demais municípios que também apresentaram focos de erosão, a combinação entre os indicadores \"estimativa de deriva potencial\" e \"regimes de tempestade\" parece ser a principal influência ao processo erosivo. Com exceção de Pontal do Ipiranga (que obteve um resultado de baixa vulnerabilidade), todas as praias apresentaram um IVC correspondente à vulnerabilidade moderada à erosão. O estudo se mostra eficiente para a determinação do nível de vulnerabilidade relativo entre as praias estudadas. / Coastal erosion is a process with great destructive power and affects more than 70% of worldwide coastlines. In order to achieve an effective coastal management, it is important to find and understand not only the causes and process that leads to erosion, but also areas that are more or less vulnerable to it. This study aims to identify erosion vulnerable areas through application of a Coastal Vulnerability Index in Brazilian beaches in north Espírito Santo (Pontal do Ipiranga, Conceição da Barra) and south Bahia (Mucuri, Nova Viçosa, Caravelas, Prado, Cumuruxatiba, Corumbau, Arraial d\'Ajuda, Porto Seguro). The index was calculated using 13 indicators: number of cold fronts, storm impact scale, wave power, angle of wave approach, longshore drift estimation, beach morphology, wave exposure, presence of inlets or river mouths, terrain elevation, vegetation, occupation rate, coastal engineering structures and erosion evidences. In places where great urban infrastructure destruction and imminent danger to local community were observed, both \"beach morphology\" and \"wave exposure\" seem to be the main contributors to coastal erosion. In other locations where erosion evidences were also observed, the combination between the indicators \"longshore drift estimation\" and \"storm impact scale\" seems to be the main influence to erosive process. IVC results showed that all the beaches are in a moderate vulnerability context, except in Pontal do Ipiranga, where the result was for low vulnerability. The study has proven to be effective in defining the relative vulnerability of the studied beaches.

A vulnerabilidade da linha de costa à erosão costeira é relativa a fatores geológicos, geomorfológicos, oceanográficos, entre outros, os quais operam em diversas escalas de tempo. No presente trabalho foi construída uma proposta metodológica para analisar a vulnerabilidade de cinco praias localizadas na costa sudeste da Ilha de Santa Catarina (Florianópolis-SC). Tal proposta apóia-se em: i- medições da linha de costa em escalas interanual e interdecadal, trazendo para o contexto a hipótese de que a linha de costa responde de forma distinta aos agentes processuais como ondas, correntes e marés, conforme a escala temporal sob análise, e ii - na determinação de células costeiras e de deriva litorânea, no sentido de que estas representem unidades homogêneas e fundamentais para aplicações em gerenciamento costeiro. A posição da linha de costa foi analisada através de aerofotos dos anos de 1938, 1978, 1994, 1998 e 2002, em ambiente de Sistema de Informação Geográfica (SIG), enquanto que na determinação das células foram utilizados dois métodos: diagramas de refração/difração de ondas e morfo-textura praial. Os limites das células permitiram seccionar a linha de costa e obter unidades homogêneas para a aplicação de índices de vulnerabilidade, tendo sido adotado o conceito de unidade de orla marítima. Na análise de vulnerabilidade foram utilizadas oito variáveis, as quais foram comparadas quanto a sua correlação com as taxas de variações da linha de costa interanual e interdecadal. Tal comparação foi realizada por agregação linear e possibilitou a obtenção de 3 índices de vulnerabilidade costeira , índice interanual, interdecadal e geral. A análise de risco incluiu a variável de elevação do nível do mar e o risco de danos a edificações na faixa de orla marítima. Entre escalas, percebeu-se que, numa mesma praia, as respostas da linha de costa são diferentes, sendo que muitas variações em escala interanual são absorvidas pela dinâmica temporal maior expressa em taxas interdecadais. Foram identificadas 26 células costeiras, as quais exibem limites divergentes, convergentes e pulsantes, denotando as unidades de orla marítima. De forma geral, existe tendência à erosão costeira da ordem de 0,30m/ano, porém, para fins de análise de vulnerabilidade, devem ser consideradas a contribuição das variáveis em cada escala , bem,como suas relações numa mesma praia. Por outro lado, As variáveis que tiveram maior importância foram a inclinação da antepraia e a altura de ondas, sendo que as demais variaram, em importância, conforme a escala sob perspectiva. A utilização de diferentes índices de vulnerabilidade permitiu avaliar este trecho da linha contemplando diferentes processos como recuperação da praia pós eventos de alta energia, tendências de erosão costeira, elevação do nível do mar, além de considerar o risco de uso e ocupação da orla marítima.. Deste modo, a estrutura da metodologia pautada em unidades de orla marítima (relacionadas ao balanço sedimentar), e na consideração de diferentes escalas temporais propõe uma aproximação com ações diversificadas e efetivas de Planejamento e Gerenciamento Costeiro. / The coastal vulnerability to coastal erosion depends on several factors that varies at time scales. At this study the goal was develop a methodological proposal to analyze coastal vulnerability of five beaches placed at southeast shore of Santa Catarina Island (Florianópolis-SC-Brazil). It’s based on: i- shorelines position measurements in interdecadal and interannual scales, which highlighted the different responses from shorelines to coastal process; ii- Coastal and drift cells determination, which representing homogeneous unities to coastal management applications. The shoreline position was measured using aerial photography sets from the years: 1938 to 2002, using Geographical Information Systems (GIS), and the coastal and drif cells was studied with two methods: Diagram of wave refraction/diffraction obtained by MIKE 21 PMS modelling software, and a set of beach sampling profiles to analysis the morphological and sediments texture characteristics. The boundary between the coastal cells divide the shoreline in stretch representing homogeneous unities, to be used in vulnerability and risk analysis. Eight variables was correlated and compared with both interannual and interdecadal rates of shoreline change to compose the vulnerability analysis. The linear aggregation was used to compare the correlated data among variables and the shorelines rates resulting in three vulnerability indexes. The risk analisys includes an sea level rise prediction to year of 2090 and the damages of buildings placed at aseashore areas. There are different responses from shorelines from each time scales, occurring, in general, the shoreline changes relative interannual scale being absorbed by the changes happened in interdecadal scales. It was identified 26 coastal cells with different boundaries types between them like convergent , divergent and pulsatory denoting the aseashore unities. at general, there is a trend of coastal erosion about 0,30 m/year of magnitude, but, must be considered the variables contribution at time scales variation. The most important variables was the shoreface slope and height of wave breaking, and the others varying in importance according to time scale analyzed. The utilization of different vulnerability index turns possible the multi scale process analysis, considering the vulnerability to as beach recovery due storms, coastal erosion trends, sea level rise, and considering the human uses and occupation risks.

A vulnerabilidade da linha de costa à erosão costeira é relativa a fatores geológicos, geomorfológicos, oceanográficos, entre outros, os quais operam em diversas escalas de tempo. No presente trabalho foi construída uma proposta metodológica para analisar a vulnerabilidade de cinco praias localizadas na costa sudeste da Ilha de Santa Catarina (Florianópolis-SC). Tal proposta apóia-se em: i- medições da linha de costa em escalas interanual e interdecadal, trazendo para o contexto a hipótese de que a linha de costa responde de forma distinta aos agentes processuais como ondas, correntes e marés, conforme a escala temporal sob análise, e ii - na determinação de células costeiras e de deriva litorânea, no sentido de que estas representem unidades homogêneas e fundamentais para aplicações em gerenciamento costeiro. A posição da linha de costa foi analisada através de aerofotos dos anos de 1938, 1978, 1994, 1998 e 2002, em ambiente de Sistema de Informação Geográfica (SIG), enquanto que na determinação das células foram utilizados dois métodos: diagramas de refração/difração de ondas e morfo-textura praial. Os limites das células permitiram seccionar a linha de costa e obter unidades homogêneas para a aplicação de índices de vulnerabilidade, tendo sido adotado o conceito de unidade de orla marítima. Na análise de vulnerabilidade foram utilizadas oito variáveis, as quais foram comparadas quanto a sua correlação com as taxas de variações da linha de costa interanual e interdecadal. Tal comparação foi realizada por agregação linear e possibilitou a obtenção de 3 índices de vulnerabilidade costeira , índice interanual, interdecadal e geral. A análise de risco incluiu a variável de elevação do nível do mar e o risco de danos a edificações na faixa de orla marítima. Entre escalas, percebeu-se que, numa mesma praia, as respostas da linha de costa são diferentes, sendo que muitas variações em escala interanual são absorvidas pela dinâmica temporal maior expressa em taxas interdecadais. Foram identificadas 26 células costeiras, as quais exibem limites divergentes, convergentes e pulsantes, denotando as unidades de orla marítima. De forma geral, existe tendência à erosão costeira da ordem de 0,30m/ano, porém, para fins de análise de vulnerabilidade, devem ser consideradas a contribuição das variáveis em cada escala , bem,como suas relações numa mesma praia. Por outro lado, As variáveis que tiveram maior importância foram a inclinação da antepraia e a altura de ondas, sendo que as demais variaram, em importância, conforme a escala sob perspectiva. A utilização de diferentes índices de vulnerabilidade permitiu avaliar este trecho da linha contemplando diferentes processos como recuperação da praia pós eventos de alta energia, tendências de erosão costeira, elevação do nível do mar, além de considerar o risco de uso e ocupação da orla marítima.. Deste modo, a estrutura da metodologia pautada em unidades de orla marítima (relacionadas ao balanço sedimentar), e na consideração de diferentes escalas temporais propõe uma aproximação com ações diversificadas e efetivas de Planejamento e Gerenciamento Costeiro. / The coastal vulnerability to coastal erosion depends on several factors that varies at time scales. At this study the goal was develop a methodological proposal to analyze coastal vulnerability of five beaches placed at southeast shore of Santa Catarina Island (Florianópolis-SC-Brazil). It’s based on: i- shorelines position measurements in interdecadal and interannual scales, which highlighted the different responses from shorelines to coastal process; ii- Coastal and drift cells determination, which representing homogeneous unities to coastal management applications. The shoreline position was measured using aerial photography sets from the years: 1938 to 2002, using Geographical Information Systems (GIS), and the coastal and drif cells was studied with two methods: Diagram of wave refraction/diffraction obtained by MIKE 21 PMS modelling software, and a set of beach sampling profiles to analysis the morphological and sediments texture characteristics. The boundary between the coastal cells divide the shoreline in stretch representing homogeneous unities, to be used in vulnerability and risk analysis. Eight variables was correlated and compared with both interannual and interdecadal rates of shoreline change to compose the vulnerability analysis. The linear aggregation was used to compare the correlated data among variables and the shorelines rates resulting in three vulnerability indexes. The risk analisys includes an sea level rise prediction to year of 2090 and the damages of buildings placed at aseashore areas. There are different responses from shorelines from each time scales, occurring, in general, the shoreline changes relative interannual scale being absorbed by the changes happened in interdecadal scales. It was identified 26 coastal cells with different boundaries types between them like convergent , divergent and pulsatory denoting the aseashore unities. at general, there is a trend of coastal erosion about 0,30 m/year of magnitude, but, must be considered the variables contribution at time scales variation. The most important variables was the shoreface slope and height of wave breaking, and the others varying in importance according to time scale analyzed. The utilization of different vulnerability index turns possible the multi scale process analysis, considering the vulnerability to as beach recovery due storms, coastal erosion trends, sea level rise, and considering the human uses and occupation risks.

A erosão costeira é um processo de grande poder destrutivo e que afeta pelo menos 70% da zona costeira no mundo. Entender as causas e os processos que levam à erosão, bem como as regiões mais ou menos sensíveis a ela, é essencial para o correto manejo costeiro. O presente trabalho visa identificar as áreas vulneráveis à erosão através da aplicação de um Índice de Vulnerabilidade Costeira em praias do norte do Espírito Santo (Pontal do Ipiranga, Conceição da Barra) e sul da Bahia (Mucuri, Nova Viçosa, Caravelas, Prado, Cumuruxatiba, Corumbau, Arraial d\'Ajuda, Porto Seguro). O cálculo do índice se deu pela análise de treze indicadores ambientais: número de frentes frias, regime de tempestade, força de ondas, ângulo de incidência das ondas, estimativa de deriva potencial, morfologia da praia, exposição às ondas, presença de rios e/ou desembocaduras, elevação do terreno, vegetação, taxa de ocupação, obras de engenharia costeira e evidências de erosão. Os resultados mostraram que os indicadores \"morfologia da praia\" e \"exposição às ondas\" parecem ser os principais contribuintes para a erosão costeira nos municípios em que foram observados grandes prejuízos na infraestrutura urbana e perigo iminente à população local. Já nos demais municípios que também apresentaram focos de erosão, a combinação entre os indicadores \"estimativa de deriva potencial\" e \"regimes de tempestade\" parece ser a principal influência ao processo erosivo. Com exceção de Pontal do Ipiranga (que obteve um resultado de baixa vulnerabilidade), todas as praias apresentaram um IVC correspondente à vulnerabilidade moderada à erosão. O estudo se mostra eficiente para a determinação do nível de vulnerabilidade relativo entre as praias estudadas. / Coastal erosion is a process with great destructive power and affects more than 70% of worldwide coastlines. In order to achieve an effective coastal management, it is important to find and understand not only the causes and process that leads to erosion, but also areas that are more or less vulnerable to it. This study aims to identify erosion vulnerable areas through application of a Coastal Vulnerability Index in Brazilian beaches in north Espírito Santo (Pontal do Ipiranga, Conceição da Barra) and south Bahia (Mucuri, Nova Viçosa, Caravelas, Prado, Cumuruxatiba, Corumbau, Arraial d\'Ajuda, Porto Seguro). The index was calculated using 13 indicators: number of cold fronts, storm impact scale, wave power, angle of wave approach, longshore drift estimation, beach morphology, wave exposure, presence of inlets or river mouths, terrain elevation, vegetation, occupation rate, coastal engineering structures and erosion evidences. In places where great urban infrastructure destruction and imminent danger to local community were observed, both \"beach morphology\" and \"wave exposure\" seem to be the main contributors to coastal erosion. In other locations where erosion evidences were also observed, the combination between the indicators \"longshore drift estimation\" and \"storm impact scale\" seems to be the main influence to erosive process. IVC results showed that all the beaches are in a moderate vulnerability context, except in Pontal do Ipiranga, where the result was for low vulnerability. The study has proven to be effective in defining the relative vulnerability of the studied beaches.

A vulnerabilidade da linha de costa à erosão costeira é relativa a fatores geológicos, geomorfológicos, oceanográficos, entre outros, os quais operam em diversas escalas de tempo. No presente trabalho foi construída uma proposta metodológica para analisar a vulnerabilidade de cinco praias localizadas na costa sudeste da Ilha de Santa Catarina (Florianópolis-SC). Tal proposta apóia-se em: i- medições da linha de costa em escalas interanual e interdecadal, trazendo para o contexto a hipótese de que a linha de costa responde de forma distinta aos agentes processuais como ondas, correntes e marés, conforme a escala temporal sob análise, e ii - na determinação de células costeiras e de deriva litorânea, no sentido de que estas representem unidades homogêneas e fundamentais para aplicações em gerenciamento costeiro. A posição da linha de costa foi analisada através de aerofotos dos anos de 1938, 1978, 1994, 1998 e 2002, em ambiente de Sistema de Informação Geográfica (SIG), enquanto que na determinação das células foram utilizados dois métodos: diagramas de refração/difração de ondas e morfo-textura praial. Os limites das células permitiram seccionar a linha de costa e obter unidades homogêneas para a aplicação de índices de vulnerabilidade, tendo sido adotado o conceito de unidade de orla marítima. Na análise de vulnerabilidade foram utilizadas oito variáveis, as quais foram comparadas quanto a sua correlação com as taxas de variações da linha de costa interanual e interdecadal. Tal comparação foi realizada por agregação linear e possibilitou a obtenção de 3 índices de vulnerabilidade costeira , índice interanual, interdecadal e geral. A análise de risco incluiu a variável de elevação do nível do mar e o risco de danos a edificações na faixa de orla marítima. Entre escalas, percebeu-se que, numa mesma praia, as respostas da linha de costa são diferentes, sendo que muitas variações em escala interanual são absorvidas pela dinâmica temporal maior expressa em taxas interdecadais. Foram identificadas 26 células costeiras, as quais exibem limites divergentes, convergentes e pulsantes, denotando as unidades de orla marítima. De forma geral, existe tendência à erosão costeira da ordem de 0,30m/ano, porém, para fins de análise de vulnerabilidade, devem ser consideradas a contribuição das variáveis em cada escala , bem,como suas relações numa mesma praia. Por outro lado, As variáveis que tiveram maior importância foram a inclinação da antepraia e a altura de ondas, sendo que as demais variaram, em importância, conforme a escala sob perspectiva. A utilização de diferentes índices de vulnerabilidade permitiu avaliar este trecho da linha contemplando diferentes processos como recuperação da praia pós eventos de alta energia, tendências de erosão costeira, elevação do nível do mar, além de considerar o risco de uso e ocupação da orla marítima.. Deste modo, a estrutura da metodologia pautada em unidades de orla marítima (relacionadas ao balanço sedimentar), e na consideração de diferentes escalas temporais propõe uma aproximação com ações diversificadas e efetivas de Planejamento e Gerenciamento Costeiro. / The coastal vulnerability to coastal erosion depends on several factors that varies at time scales. At this study the goal was develop a methodological proposal to analyze coastal vulnerability of five beaches placed at southeast shore of Santa Catarina Island (Florianópolis-SC-Brazil). It’s based on: i- shorelines position measurements in interdecadal and interannual scales, which highlighted the different responses from shorelines to coastal process; ii- Coastal and drift cells determination, which representing homogeneous unities to coastal management applications. The shoreline position was measured using aerial photography sets from the years: 1938 to 2002, using Geographical Information Systems (GIS), and the coastal and drif cells was studied with two methods: Diagram of wave refraction/diffraction obtained by MIKE 21 PMS modelling software, and a set of beach sampling profiles to analysis the morphological and sediments texture characteristics. The boundary between the coastal cells divide the shoreline in stretch representing homogeneous unities, to be used in vulnerability and risk analysis. Eight variables was correlated and compared with both interannual and interdecadal rates of shoreline change to compose the vulnerability analysis. The linear aggregation was used to compare the correlated data among variables and the shorelines rates resulting in three vulnerability indexes. The risk analisys includes an sea level rise prediction to year of 2090 and the damages of buildings placed at aseashore areas. There are different responses from shorelines from each time scales, occurring, in general, the shoreline changes relative interannual scale being absorbed by the changes happened in interdecadal scales. It was identified 26 coastal cells with different boundaries types between them like convergent , divergent and pulsatory denoting the aseashore unities. at general, there is a trend of coastal erosion about 0,30 m/year of magnitude, but, must be considered the variables contribution at time scales variation. The most important variables was the shoreface slope and height of wave breaking, and the others varying in importance according to time scale analyzed. The utilization of different vulnerability index turns possible the multi scale process analysis, considering the vulnerability to as beach recovery due storms, coastal erosion trends, sea level rise, and considering the human uses and occupation risks.

Hurricane hazards result from the combined processes of wind, waves, storm surge, and overwash (Lennon et al., 1996). Predicting the severity of these hazards requires immense effort to quantify the processes and then predict how different coastal regions respond to them. A somewhat simpler, but no less daunting task is to begin to predict the hazards due to potential erosion of barrier islands. A four-part scale has been developed by Sallenger (2000) to provide a framework for understanding how barrier islands might respond during extreme storm events. These four regimes describe how beach and dune elevations interact with surge and wave runup. This study will produce estimates of potential hazards through combining lidar surveys of dune elevation with modeled elevations of storm water levels. Direct measurements of maximum wave heights during hurricanes are rare. We evaluated three simple equations proposed by Kjerfve (1986), Young (1988), and Hsu (1998) to forecast the maximum wave height (Hmax) generated by three 1999 hurricanes. Model results were compared to wave data recorded by the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) wave rider buoys. The radius of maximum winds, wind speed, forward velocity, distance from buoy to the storm's eye-wall (r), and buoy's position relative to the quadrant of the storm (Q) were found to have significant and direct roles in evaluating recorded hurricane induced wave heights (H) and thus, were individually examined for each comparison. The implications of the r and Q on H were assessed when determining the overall effectiveness of the modelers' equations. Linear regression analyses tested the accuracy of each modeled prediction of the Hmax, comparing it to the observed wave heights. Three statistical criteria were used to quantify model performance. Hsu's model was the most reliable and useful forecasting technique. Despite the predictive skill of Hsu's model, direct observations of the maximum wave conditions, when available and appropriate, are preferred as inputs for SWAN, a 3rd generation shoaling wave model. Outputs from SWAN are used to calculate the empirical relationships for wave runup. For our test case, pre and post-storm topographies were surveyed as part of a joint USGS-NASA program using lidar technology. These data sets were used to calculate changes in the elevation and location of the dune crest (Dhigh) and dune base (Dlow) for the North Carolina Outer Banks. We hindcast potential coastal hazards (erosional hot spots) using the pre-storm morphology and modeled wave runup and compare those estimates to the measured results from the post-storm survey. Links among the existing topography and spatial variations in wave runup were found to be 95% correlated for the north-south and east-west facing barrier islands. Application of Sallenger's (2000) four-part Storm Impact Scale to the pre-storm Dhigh elevation survey and wave runup extremes (Rhigh and Rlow) were found to accurately predict zones of overwash and showed potential to forecast the inundation regime.

Title from PDF of title page. / Document formatted into pages; contains 84 pages. / Thesis (M.S.)--University of South Florida, 2003. / Includes bibliographical references. / Text (Electronic thesis) in PDF format. / ABSTRACT: Hurricane hazards result from the combined processes of wind, waves, storm surge, and overwash (Lennon et al., 1996). Predicting the severity of these hazards requires immense effort to quantify the processes and then predict how different coastal regions respond to them. A somewhat simpler, but no less daunting task is to begin to predict the hazards due to potential erosion of barrier islands. A four-part scale has been developed by Sallenger (2000) to provide a framework for understanding how barrier islands might respond during extreme storm events. These four regimes describe how beach and dune elevations interact with surge and wave runup. This study will produce estimates of potential hazards through combining lidar surveys of dune elevation with modeled elevations of storm water levels. Direct measurements of maximum wave heights during hurricanes are rare. / ABSTRACT: We evaluated three simple equations proposed by Kjerfve (1986), Young (1988), and Hsu (1998) to forecast the maximum wave height (Hmax) generated by three 1999 hurricanes. Model results were compared to wave data recorded by the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) wave rider buoys. The radius of maximum winds, wind speed, forward velocity, distance from buoy to the storm's eye-wall (r), and buoy's position relative to the quadrant of the storm (Q) were found to have significant and direct roles in evaluating recorded hurricane induced wave heights (H) and thus, were individually examined for each comparison. The implications of the r and Q on H were assessed when determining the overall effectiveness of the modelers' equations. Linear regression analyses tested the accuracy of each modeled prediction of the Hmax, comparing it to the observed wave heights. Three statistical criteria were used to quantify model performance. / ABSTRACT: Hsu's model was the most reliable and useful forecasting technique. Despite the predictive skill of Hsu's model, direct observations of the maximum wave conditions, when available and appropriate, are preferred as inputs for SWAN, a 3rd generation shoaling wave model. Outputs from SWAN are used to calculate the empirical relationships for wave runup. For our test case, pre and post-storm topographies were surveyed as part of a joint USGS-NASA program using lidar technology. These data sets were used to calculate changes in the elevation and location of the dune crest (Dhigh) and dune base (Dlow) for the North Carolina Outer Banks. We hindcast potential coastal hazards (erosional hot spots) using the pre-storm morphology and modeled wave runup and compare those estimates to the measured results from the post-storm survey. / ABSTRACT: Links among the existing topography and spatial variations in wave runup were found to be 95% correlated for the north-south and east-west facing barrier islands. Application of Sallenger's (2000) four-part Storm Impact Scale to the pre-storm Dhigh elevation survey and wave runup extremes (Rhigh and Rlow) were found to accurately predict zones of overwash and showed potential to forecast the inundation regime. / System requirements: World Wide Web browser and PDF reader. / Mode of access: World Wide Web.