Lanserer ny metode for lokal flomanalyse

Det skriver SINTEF i en pressemelding.

Flom i små nedbørfelt er et økende problem for infrastruktur som kulverter og stikkrenner ved veier og jernbane. Planlegging av infrastruktur i slike felt kan være ekstra vanskelig, siden det fins relativt få småfelt med målinger. Slike felt reagerer også raskt på nedbør, og krever derfor data med fin tidsoppløsning for å kunne modellere flomsituasjoner nøyaktig, heter det i pressemeldingen.

For å kompensere for manglende data, har PhD-student Aynalem Tassachew Tsegaw i Klima 2050 jobbet med å utvikle en metode for å sette opp en hydrologisk modell i nedbørfelt der det ikke fins målinger tilgjengelig.

– Det har vært en viktig del av prosjektet å tilpasse modellen til å kjøre med fin tidsoppløsning, slik at vi kan fange opp den raske responsen på nedbør vi ofte har i små nedbørfelt. Med dette på plass kan vi bruke modellen til å simulere avrenningen fra feltet og finne ut hvordan ekstreme hendelser utvikler seg med ulike starttilstander i nedbørfeltet, sier professor Knut Alfredsen ved NTNU, som har vært veileder for arbeidet.

Regionaliserte data

Noe av det man har gjort for å løse utfordringene ved manglende data, har vært å regionalisere modellen, heter det i pressemeldingen. Dette går ut på at man bruker de nedbørfeltene som har data, til å lage sammenhenger mellom parameterne i modellen og data for nedbørfeltet som for eksempel høydefordeling og arealbruk.

Thomas Skaugen ved NVE har utviklet en hydrologisk modell, DDD (Distance Distribution Dynamics), som er spesielt egnet for slik regionalisering da den har få parametere som krever kalibrering.

– DDD er brukt i umålte felt med tidsoppløsning på et døgn, og i samarbeid med Skaugen har vi vurdert ulike metoder for regionalisering. Så har vi laget en metode der vi kan bruke modellen i små nedbørfelt med tidsoppløsning på en time, sier Alfredsen.

– Stor betydning

I forbindelse med utprøvingen av DDD for de små nedbørfeltene så forskerne at den ikke hang helt med på alle flomtoppene som var observert. For å utbedre modellen sin evne til å simulere flomtopper er det laget en ny algoritme som tar seg av denne dynamikken i elvenettverket, slik at evnen til å simulere direkte avrenning fra nedbørfeltet øker med tilførsel av vann. Med den nye funksjonen på plass ser forskerne at modellen i langt større grad simulerer flomtoppene på en korrekt måte, skriver SINTEF.

– Dette arbeidet er svært sentralt med tanke på å redusere samfunnsrisiko forbundet med klimaendringer og økte nedbørhendelser. Verktøyet vil være av stor betydning for planlegging og drift av vei, jernbane og tilsvarende infrastruktur, sier seniorforsker Edvard Sivertsen ved SINTEF.

Hele arbeidet er publisert i Tsegaws PhD-avhandling «Predicting flows in ungauged small rural catchments using hydrological modelling». Tsegaw disputerer ved NTNU 22. november 2019.