| dc.description.abstract | Endringer i klima og arealbruk er temaer som har fått mye fokus innenfor hydrologien i de siste årene. Mange forskere har analysert effektene av menneskelig aktivitet på det hydrologiske systemet. Det er antatt at klimaendringene vil føre til en intensivering av dagens klimatiske forhold på jorda. For Norge vil dette bety økt og mer intensivt nedbørhendelser. I lag med arealbruksendringer som økt urbanisering og større områder med impermeable flater er det antatt mer avrenning, som igjen vil føre til flere, større og hyppigere flommer. Flom er definert som naturkatastrofen som forekommer mest og som forårsaker størst skader. Skader på infrastruktur og andre bebyggelser er både tidskrevende og dyrt å reparere. For å redusere skadeomfanget mest mulig er det viktig å være forberedt på fremtidige vannføringer.
Infrastrukturen vi har idag er ikke dimensjonert for den økende vannføringen som kommer. Det er i denne masteroppgaven fokusert på kulverter, da de valgte observasjonsområdene er 11 små nedbørfelt definert av kulvertfeil registrert langs en jernbanestrekning i Soknedal i Trøndelag fylke. En vanlig årsak til kulvertfeil er underdimensjonering. Det er derfor viktig at nye installasjoner tilpasses det endrede klimaet. Usikkerheten ligger i størrelsen og konsekvensen av endringene. I dette studiet er hovedoppgaven å analysere effektene av både klimaendringer og arealbruk på avrenning for små nedbørfelt. En ledende metode for å studere endringer i et hydrologisk system er hydrologisk modellering. Det er i denne oppgaven valgt to ulike hydrologiske modeller, Distance Distribution Dynamics (DDD) og Soil and Water Assessment Tool (SWAT) for å studere effektene av henholdsvis klimaendringer og arealbruk. Nødvendig data er hentet fra flere ulike kilder, blant annet Meteorologisk institutt (MET), Norsk klimaservicesenter, Norsk institutt for bioøkonomi (NIBIO) og Norges geologiske undersøkelse (NGU). En stor utfordring ved hydrologisk modellering av små nedbørfelt er at de som oftest er umålte. Det vil dermed være umulig å validere simuleringsresultatene med observerte vannføringsverdier fra feltet, fordi slike data ikke eksisterer. DDD-modellen er dannet for å minimere usikkerheten ved modellering av umålte nedbørfelt. Modellens inngangsparametere hentes hovedsakelig ut fra karttjenester, som et geografisk informasjonssystem (GIS). Parametere som krever kalibrering er estimert ved en regionaliseringsmetode basert på regresjon utviklet av Klima 2050 i sin Arbeidspakke 2. Fem år med vannføring fra feltene ble simulert for perioden mellom 1. september 2010 til 31. august 2015. Dimensjonerende 200-års nedbør for kulverter ble simulert for å teste både modellens beskrivelse av jordas metningsprosess og kulvertkapasitet. Vanlig klimafaktor på 1.2 (20 %) for kulverter er benyttet for å analysere klimaeffekter på avrenning. Simuleringsresultatene viser svært lave flomverdier sammenlignet med kulvertkapasitet. Det konkluderes med at kulvertene ikke er underdimensjonerte og det antas at tilstopping kan ha redusert kulvertkapasitet og ført til overbelastning. DDD er funnet til å være svært pålitelig med realistiske beskrivelser av jordas metningsprosess, samtidig viser resultatene at modellen har en tendens til å underestimere flomtopper.
SWAT-modellen har tidligere blitt benyttet for å studere vannkvalitet, samt arealbrukseffekter. Modellen klargjøres for simulering med svært detaljerte beskrivelser av både arealbruk og jordforhold i det aktuelle feltet. Modellen simulerer også transportering av sedimenter og næringsstoffer. På grunnlag av dette ble SWAT valgt til å studere av arealbrukseffekter, samt undersøke mengden sedimenter som kan ha tettet kulvertrør og redusert kapasiteten. På grunn av tidsbegrensninger ble dessverre ikke SWAT-modellen kalibrert etter simulerte vannføringsdata som planlagt. Det er utført innledene undersøkelser av modellen og resultatene fra en ikke-kalibert modell, viser stort potensial for realistiske simuleringer av arealbrukseffekter, både på avrenning og sedimenttransport. Det konkluderes at kvaliteten på resultatene ikke er bedre enn inngangsparameterene benyttet og det er forventet at modellen vil være et svært effektivt verktøy ved riktig og optimal kalibrering. | |
