Modellering av overvann i et urbant område ved bruk av ArcGIS og MIKE 21 med fokus på overflateruhet og infiltrasjon

Abstract

Et klima i endring med økt total nedbør og flere intense nedbørshendelser fører til at utfordringene ved håndtering av overvann øker. Tette overflater gir høy overflateavrenning, og store mengder overvann finner veien til ledningsnettet. Ledningsnettet er ikke dimensjonert for vannmengder av denne størrelsen, og blir derfor overbelastet. Dette kan resultere i tilbakeslag, oversvømmelser og kostbare skader på infrastruktur. For å forhindre og redusere omfanget av oversvømmelser er det behov for tiltak for lokal overvannshåndtering. De nye strategiene går ut på å forebygge skader, samt utnytte overvann som en ressurs. Det er ønskelig å fordrøye og forsinke overvannet, og deretter lede vannet til en egnet resipient. For å kunne plassere slike tiltak på en strategisk måte er det hensiktsmessig å undersøke hvilke områder som er mest utsatt for oversvømmelser, samt mengden vann som kan forventes.

I denne masteroppgaven ble dataprogrammene ArcGIS og MIKE 21 benyttet til modellering av oversvømmelser i Strømsø bydel i Drammen. Bydelen ligger i et lavtliggende område ved Drammenselva, og består av næringsbygg, butikker og industri, samt leiligheter og eneboliger. Området er jevnlig utsatt for oversvømmelser.

Hvordan vann drenerer på overflaten avhenger i stor grad av helninger, forsenkninger og barrierer i terrenget. For å inkludere disse komponentene i simuleringene ble det benyttet en terrengmodell. Denne modellen består av områdets høydedata fra flybåren laserskanning, samt elementer fra FKB-data som veg, jernbane, bygg og vannflater.

I denne masteroppgaven er overflateruhet og infiltrasjon inkludert i simuleringene. Det var ønskelig å undersøke om disse parameterne har en innvirkning på oversvømmelser, drenslinjer og vannhastigheter. Parameterne ble inkludert i simuleringene som to separate modeller. Modellene er produsert i ArcGIS, og er bygget opp av FKB-data. Den ene modellen inneholdt verdier som representerer overflatens ruhet, som påvirker hvor raskt vannet renner på ulike typer overflater. Den andre modellen representerer infiltrasjon, som bestemmer hvor raskt vannet trenger ned i jorda. Modellene er fremstilt som rutenett, nærmere bestemt et «raster», der parameterverdiene varierer fra rute til rute, men er konstante gjennom tid. For å vurdere parameterfølsomheten ble resultatene sammenliknet med simuleringer som ikke inkluderte romlig variasjon av overflateruhet og infiltrasjon. Overflateruhet viste seg å ha en begrenset innvirkning på utbredelse av oversvømmelser. Denne parameteren har større innvirkning på drenslinjer og vannhastigheter. Dette kan påvirke hvilke veier vannet tar i dreneringen, men er ingen avgjørende faktor. Å inkludere infiltrasjon hadde betydelig innvirkning på resultatene, og forårsaket kraftig reduksjon av oversvømmelser.

Modellene for overflateruhet og infiltrasjon ble ansett som formålstjenlige, ved at de gir et synlig utslag på resultatene i den retningen som var forventet. Det ble avdekket flere usikkerheter forbundet med parameterne, samt muligheter for å øke deres pålitelighet.

Climate change leads to an increase in intensity and number of heavy precipitation events. These heavy precipitation events increase the severity of the challenges connected to stormwater management in urban areas. Impervious surfaces prevent stormwater from infiltrating through the soil to the ground water, and a large amount of stormwater enters the sewer system. This causes overloading, urban flooding and costly damages to infrastructure. Sustainable urban drainage systems (SUDS) are measures used to prevent urban flooding. New strategies include preclusion of damages and utilization of surface water. These strategies often include retention systems used to prevent or delay the discharge of surface water. To decide the preferable location of such measures, it is essential to know where stormwater will drain and accumulate on the surface. Simulation software is used for mapping of urban flooding. These simulations provide information on what areas are most susceptible to flooding. In this master thesis, ArcGIS and MIKE 21 were used for stormwater modelling in Strømsø, Drammen. This district is located by Drammenselva, and is dominated by businesses, industries, stores and residential buildings. The area is often subject to flooding. How surface water drains and accumulates largely depends on slopes, inclination, sinks and barriers in the surrounding terrain. These components are included in a digital terrain model. This model consists of altitudes and components originating from LiDAR- and FKB-data. Parameters such as surface roughness and infiltration are included in the simulations of surface water. The motive of this master thesis was to examine the effect of including these parameters in the simulations. Two separate models were constructed to represent values for surface roughness and infiltration. Both models were built using ArcGIS, consisting of FKB-data such as roads, buildings, lakes, rivers and soil types. The model representing surface roughness consists of values for Mannings number, which affects surface water velocity. The model representing infiltration provides infiltration rates in different soil types. Both models contain varying values in space that are constant over time. To evaluate the sensitivity of the parameters, results of the surface water mapping were compared with results that did not include spatially varying values for surface roughness and infiltration. The results revealed that surface roughness has a limited impact on flooding in Strømsø. This parameter has a larger effect on flow direction and velocity, which can influence where stormwater drains on the surface. Including maximum values of infiltration made a large impact on the results, and caused a major decrease of flooding in the area. The models for surface roughness and infiltration were considered serviceable, as they both provide a noticeable effect on the results in the direction that was expected. Several uncertainties connected to the parameters were discovered, along with options for strengthening their credibility.