Simulering av snøerosjon fra flate tak ved bruk av meteorologiske data

Abstract

En av utfordringene med å beregne snølaster på tak, er å hensynta hvordan vinden påvirker snølasten. De fysiske prosessene som foregår i møtet mellom vind og snø er komplekse, noe som gjør det utfordrende å lage en universell modell for snøerosjon fra tak. Snølasten på tak påvirkes i stor grad av de meteorologiske variasjonene i omgivelsene. Ved hjelp av simuleringer med timesbasert meteorologisk inndata kan taksnølasten beregnes gjennom mange år, noe som gir grunnlag for mer presise estimater av dimensjonerende snølast. For å estimere den dimensjonerende snølasten trengs riktignok sammenhengende tidsserier for flere værparametre over mange år, noe som kun er tilgjengelig ved et fåtall værstasjoner. Et potensielt alternativ i denne sammenhengen er reanalyserte data, som er lett tilgjengelig i lange tidsserier, og som kan lastes ned for hvilket som helst område i verden. Hvilke implikasjoner det får å benytte slike data for beregning av snølaster på tak er det riktignok ikke gjort mye forskning på. I denne masteroppgaven utvikles en modell for snøerosjon fra flate tak som hensyntar fysiske endringer i snøoverflaten. Modellen implementeres til et simuleringsprogram som beregner energi- og massebalansen i et endimensjonalt homogent snødekke. Videre simuleres snølast over 30 år for tre forskjellige områder i Norge, hvilket danner grunnlag for beregning av eksponeringskoeffisienten. Resultatene sammenliknes deretter med tilsvarende verdier beregnet i henhold til gjeldende og kommende europeisk snølaststandard, samt en alternativ snøsmodell. For å validere modellen, sammenliknes resultatene med et datasett bestående av snølastmålinger på tak utført i perioden 1966-1986. I simuleringene tas både reanalyserte og tradisjonelle meteorologiske data i bruk. I denne forbindelse, søker oppgaven å finne ut om reanalyserte data er egnet for å estimere eksponeringskoeffisienten. Analysen i oppgaven indikerer at modellen gir representative verdier for eksponeringskoeffisienten. Modellen overestimerer Ce sammenliknet med NS-EN 1991-1-3, men antyder å gi samsvarende resultater som i den oppdaterte snølaststandarden. Den presenterte valideringen viste svak korrelasjon mellom beregnet og målt eksponeringskoeffisient. Dataene antyder riktignok at de observerte snølastmålingene kan ha vært påvirket av varmetap gjennom taket, da målingene ble utført for mange år siden på takkonstruksjoner med antatt lav U-verdi. Resultater fra sammenlikning av reanalyserte data med meteorologiske målinger viste at steder med store variasjoner i topografi og terrengruhet ga feilestimeringer for enkelte værparametre. Dette hadde innvirkning på beregnet eksponeringskoeffisient. På bakgrunn av dette indikerer resultatene at reanalyserte data mangler tilstrekkelig nøyaktig for å estimere eksponeringskoeffisienten.

One of the challenges in calculating snow loads on roofs is to take into account how the wind affects the snow load. The physical processes regarding wind-snow relations are complex, which makes it challenging to create a universal model for snow erosion from roofs. The snow load on roofs is influenced by the meteorological variations in the surroundings. Using simulations with hourly meteorological input, the snow load can be calculated over many years, which provides a basis for more precise estimates of the design snow load. However, in order to estimate the design snow load, continuous time series are needed for several weather parameters over many years, which is only available at a few weather stations. A potential alternative in this context is reanalysis data, which is easily available in long time series and can be downloaded for any area of the world. However, not much research has been done on the implications of using such data for calculating snow loads on roofs. In this master’s thesis, a model for snow erosion from flat roofs is developed. This model takes into account physical changes in the snow surface. The model is implemented in a simulation program that calculates the energy and mass balance in a one-dimensional homogeneous snow cover. Furthermore, snow load over 30 years is simulated for three different locations in Norway, which forms the basis for calculating the exposure coefficient. The results are then compared with corresponding values calculated in accordance with current and future European snow load standards, as well as an alternative snow model. To validate the model, the results are compared with a data set consisting of snow load measurements on roofs carried out in the period 1966-1986. In the simulations, both reanalysis and traditional meteorological data are used. In this connection, the thesis also seeks to explore whether reanalysis data are suitable for estimating the exposure coefficient. The analysis in the thesis indicates that the model gives representative values for the exposure coefficient. The model overestimates Ce compared to NS-EN 1991-1-3, but suggests giving similar results as in the updated snow load standard. The presented validation showed a weak correlation between the calculated and measured exposure coefficient. However, the data suggest that the observed snow load measurements may have been affected by heat loss through the roof, as the measurements were carried out many years ago on roof structures with an assumed low U-value. Results from the comparison of reanalysis data showed that locations with large variations in topography and terrain roughness gave incorrect estimates for some weather parameters. This had an effect on the calculated exposure coefficient. Based on this, reanalysis data are not considered to be sufficiently accurate to estimate the exposure coefficient.