Avrenning fra to grønne tak ved forskningsinfrastrukturen «Bia» i Ås kommune
Master thesis
Permanent lenke
http://hdl.handle.net/11250/2593396Utgivelsesdato
2018Metadata
Vis full innførselSamlinger
- Master's theses (RealTek) [1847]
Sammendrag
Denne avhandlingen presenterer feltresultater fra to ekstensive grønne tak og ett vanlig svart referansetak i forskningsinfrastrukturen Bia, lokalisert ved Planteskolen, Norges miljø- og biovitenskapelige universitet i Ås, Akershus. Her registreres det kontinuerlige datamålinger av hydrologisk data, bla. nedbør i området og avrenning fra takene. Disse tre takene er referert til som GT1, GT2 og REF videre i avhandlingen. De grønne takene består av 40 mm tykke prefabrikkerte sedummatter som er anlagt oppå 150 mm tykke lag med finknust LECA.
Siden disse takene ble etablert våren 2018, var det begrenset hvor mye hydrologisk data som var tilgjengelig for bruk. I denne avhandlingen er det brukt datamålinger fra perioden 10.07.18 – 16.10.18. Det ble studert avrenning over hele måleperioden og ved to separate enkelthendelser med ulik intensitet og varighet. Resultatene viser at de grønne takene hadde en reduserende effekt på total avrenning (55,25 % og 52,17 %) for hele måleperioden. Det ble observert ett stort spenn i reduksjon av total avrenning ved de to enkelthendelsene, med ett av takene helt nede i kun 12,49 % reduksjon og høyeste på 53,05 %. Ved begge enkelthendelsene ble det observert reduksjon i avrenningstopp på over 90 %.
Modellen i EPA SWMM 5.1 som ble brukt til å beskrive den hydrologiske funksjonen var veldig enkel og fungerte dårlig til å predikere avrenning fra takene. For primærmodellen var NSME verdiene så lave som -0,97 for GT1 og -5,04 for GT2. Sekundærmodellen ga litt høyere verdier med 0,61 og 0,45. Ved en dimensjonerende nedbørshendelse med 20 års gjentaksintervall og klimafaktor 1,4 klarte begge de grønne takene i modellen å holde tilbake all nedbør uten overflateavrenning. Med kvalitetssikring av målingene på forhånd og ett automatisk parametersøk for optimal kalibrering ville kanskje resultatene fra modellen vært bedre.
Da dataserien i denne avhandlingen kun dekker noen måneder i sommerhalvåret, er det også nødvendig med mer data for å kunne studere langtidseffekten til takene. Det er heller ikke mulig å undersøke hvordan takene ville fungert under vinterhalvåret og hvordan snødekke på takene påvirker avrenningen. This thesis presents field monitoring results of the runoff from two extensive green roofs and a normal black reference roof, at the Bia testbed located at Planteskolen at the Norwegian University of Life Sciences in Ås, Akershus (Norway). Hydrological data such as precipitation and runoff from the roofs are continuously registered from measurement tools on-site. The three roofs will be referred to as GT1, GT2 and REF throughout this thesis. The green roofs consist of 40 mm thick prefabricated modules above 150 mm thick layers of LECA material.
The testbed was created in the spring of 2018, and therefore it’s only a limited amount of data that has been registered thus far. In this study, data from the period 10.07.18 – 16.10.18 was gathered and analyzed. Runoff measurements was analyzed over the entire period and during two separate rainfall events with different intensity and duration. The results presented show that both green roofs had a positive effect on reduction of total runoff volume for the entire period. During this period, they managed to reduce volume by 55,25 % and 52,17 %. For the two separate rainfall there was a bigger span in the reduction of runoff volume. One of the green roofs had a reduction of 12,49 % while the highest reduction was 53,05 %. For both events the reduction in peak runoff was above 90 %.
The model created in EPA SWMM 5.1 to describe the hydrological function of the two green roofs was very limited and did not give satisfying predictions of runoff. The primary model gave negative NSME values for both the green roofs (-0,97 and -5,04). The secondary model gave a better match with observed values and NSME values of 0,61 and 0,45 were achieved. For a constructed design storm in SWMM with a return period of 20 years and an added climate factor of 1,4 both green roofs managed to capture the entire rainfall volume without producing any surface runoff. If the data was quality checked beforehand and there was an option for automatic calibration, the results might’ve been better than in this thesis.
As the data from the testbed only covers a few months in late summer / early autumn, it would also be necessary to gather more data over a longer period of time to study the long-term effect of the green roofs, It’s also not possible to analyze how the roofs would perform during the winter and how snow covering the roof surface would affect runoff measurements.