Hydrological modelling of grey roof during winter: Case study of a pilot project in Trondheim

Abstract

Klimaendringene har medført overvannsproblemer. Samtidig har urbaniseringen også forandret den meste parten av permeable overflaten i byområdet til tett overflate for eksempel vei, parkeringsplasser og boligområde. Disse har satt stor utfordring for urbane dreneringssystemet. For å løse overvannsproblemet har mange institusjoner lagt vekt på å utvikle nye løsninger for å håndtere overvannet i ulike faser. Klima 2050 har gjennomført flere prosjekter for å håndtere overvann i tidlig fase i byområdet. En av løsningene er naturbasert tak som er ettermontert fra konvensjonelt tak, for eksempel blågrønne- og blågråetak. En artikkel har vist stor vannforsinkelses- kapasitet og noe lagringskapasitet i varme årstiden av pilot gråetaket lokalisert på Høvringen i Trondheim. Men hydrologiske ytelser i kaldere tid med snø på taket og frossent underlag er mindre kjent. For å få mer fagkunnskap om pilot gråetaket spesielt om vinteren, skal denne masteroppgaven fokusere på hendelsesbasert analyse og hydrologisk modellering av taket. Forskningsperioden ble satt fra 1. desember 2017 til 15. april 2018. Åtte hendelser med stor mengde avrenning ble valgt for å analysere hydrologiske ytelsene. Det var rimelig å inkludere lagringskapasitet og fordrøyningskapasitet. Videre ble det opprettet en konseptmodell for å simulere avrenningen fra gråetaket. Modellen var bygget opp på tre modeller: snø prosess ved energibalanse metoden, is-vann fase endring og modellering for underlaget. En modell i EPA SWMM var brukt for å sammenligne simulert avrenningen med konseptmodellen. Kalibreringsperioden var også forskningsperiode. Simuleringsresultater etter kalibreringen ble vurdert ved NSE og RPD of Volume. Analysen fra hendelsene viste at gråetaket kunne redusere den største avrenningen ved 34,62% i gjennomsnitt (fra -20,44 til 82,26%), og forsinket den største avrenningen i 12 timer og 10 minutter i gjennomsnitt (fra -21 t 29 min til 73 t 05 min). Det var under snøsmelting hendelser som ble ekstremt vanskelig å profetere om den største avrenningen da en større største avrenningen kunne forekomme på forskudd. Dette har gjort overvannshåndtering enda verre enn det på vanlige tak. Den konseptuelle modellen oppnådde NSE på 0,84 og RPD på -3,1% i motsetning til SWMM med NSE på 0,39 og RPD på -7,1%. Simulerte avrenningen av konseptmodellen viste seg å være den beste representanten for observerte avrenningen. Men gjennom forskningshendelsene ble det funnet at hendelsene med større avrenning hadde fått bedre simuleringer ved konseptmodellen enn dem som har mindre avrenning. På grunn av lav oppløsning og uegnete metoden for snø prosessen (delvis energibalanse), klarte ikke SWMM å følge fluktuasjoner av avrenningen. Simulerte snødybden ved konseptmodellen viste også god korrelasjon til snøforhold registrert av kamera på taket. Siden data for eksempel snødybde, ismengde og initialbetingelse ikke ble gitt, ble ytterligere forbedringen av konseptmodellen vanskelig for dagens arbeid. Til tross for tidsbegrensning og stedsspesifikke problem, evnet konseptuelle modellen å beskrive til en viss grad vannprosessen fra nedbør til avrenning. Det var også veldig lovende for forbedringer for å profetere om hydrologiske ytelsene til gråetak.

Climate change has brought stormwater problems, while at the same time urbanization has also changed most of permeable surface in urban area to impermeable road, parking lots and residential area. These have led to big challenge to the urban drainage system. In order to resolve the stormwater problem, many institutions have put effort on developing new tools for dealing with the stormwater in different phases. Klima 2050 has conducted several projects concerning managing stormwater in early phase in urban area. One of the solutions is nature-based rooftop retrofitted from conventional black roof, for example blue-green and blue-grey roofs. One study has shown great detention capacities and some retention performance during warm seasons by the pilot grey roof located at Høvringen in Trondheim, Norway. However, hydrological performance during colder seasons with snow on the rooftop and frozen aggregate is less familiar. In order to obtain more concrete knowledge about the pilot grey roof especially during winter, this master thesis will focus on event-based analysis and hydrological modelling of the roof to explain impacts of cold weather on the water handling performance. The research period was set from 1st Dec 2017 to 15th Apr 2018. Eight events with large amount of runoff were chosen for the analysis of hydrological performance. It was common to include retention (capacity to permanently hold water) and detention (ability to postpone and attenuate the peak from an event) into consideration. Furthermore, in order to simulate runoff from the grey roof, a conceptual model was set up based on three well-founded models: snow process by energy balance method, ice-water phase change and modelling for underlying substrate. A model built in EPA SWMM was used on the purpose of comparison of simulations against the conceptual model. Calibration of the two models followed the research period. Simulation results after the calibration was assessed by Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) and Relative Percentage Difference (RPD) of Volume. Event-based analysis demonstrated that the grey roof was able to attenuate 34.62% in average of peak flows ranging from -20.44 to 82.26% quantitatively, and delay the peak flow for 12 hours and 10 minutes in average ranging from -21 h 29 min to 73 h 05 min. It was during snowmelt events that became extremely difficult to predict peaks as it could bring forward or enlarge the peak flow, making the performance even worse than that on conventional roofs. The conceptual model achieved NSE of 0.84 and RPD of -3.1% in contrast to SWMM with NSE of 0.39 and RPD of -7.1%. Simulated runoff by the conceptual model turned out to be the best representative of observed runoff. But through the event-based analysis it was found that larger runoff events had obtained better simulations than that in smaller events. Due to the low accuracy and improper estimation of snow process (partial energy balance), SWMM failed to follow minor changes in runoff and peaks. Simulated snow depth by the conceptual model showed also good correlation to the snow condition recorded by camera on the roofs. Since data for example snow depth, ice content and initial conditions was not provided, further improvement of the conceptual model became difficult for the current work. Despite of time limitation and site-specific problem, the conceptual model was still to some extent able to explain the water routine from precipitation to runoff. It was also very promising for improvements of the conceptual model for runoff predictions from the grey roof.