Digitalising optimisation of early phase urban stormwater planning

Abstract

Klimaendringar og urbanisering fører til at eksisterande dreneringssystem blir utilstrekkelege, noko som vidare leier til ein auka frekvens av urbane flaumar. State of the art for handtering av slike utfordringar består verden over i dag av å bruke såkalla berekraftige urbane dreneringssystem, eller Sustainable Urban Drainage Systems (SUDS). Implementeringa av slike løysingar har derimot vist seg å vere problematisk ettersom overvann- ingeniørar typisk blir innlemma i byggeprosessen for seint til å ha innverknad på det fysiske oppsettet av tomta. I denne oppgåva ser vi på ei ny, numerisk tilnærming til tidleg inkludering av dreneringssystem i slike byggeprosjekt. Nøkkelfaktorar for ytingsgrada til SUDS vart identifisert gjennom eit litteraturstudie. Desse faktorane vart så brukt til å utvikle eit skoringssystem basert på eit mål om å oppretthalde naturlege tilstandar. Ei optimaliseringsrutine vart vidare utvikla med mål om å oppnå høgast mogleg skoring. Denne optimaliseringa vart skriven i Python- kode for å oppnå best moglege SUDS- konfigurasjonar. Elleve ulike bygningsforslag for eit fiktivt byggeprosjekt på ei verkeleg tomt i Oslo, Noreg, vart romleg analysert. Deretter vart SUDS plassert for kvart enkelt bygningsforslag gjennom bruk av optimeringsskriptet. Resultata viser først og fremst ein betydeleg forskjell i SUDS- potensiale for dei ulike bygningsforslaga for tomta, med eit stort spenn i flaumhandteringspotensiale. Dette impliserer at SUDS er svært kontekstavhengige. For det andre viser resultata at med ei enkel kode kan ein på effektivt vis analysere mengder av bygningsforslag og/eller SUDS konfigurasjonar. Dette viser eit stort potensiale for å inkludere desse analysane tidleg i eit byggeprosjekt. Behovet for å inkludere SUDS tidleg i urban planlegging er tydeleg. Det er avgjerande for å sikre at SUDS yter den sårt trengte robustleiken dei har bevist å kunne sikre. Gjennom denne oppgåva har eit første steg mot denne sikringa vorte tatt.

Climate change and urbanisation is to a large extent causing the drainage systems to be insufficient which in turn leads to increased flooding in urban areas. The state of the art worldwide today to alleviate such flooding consists in using sustainable urban drainage systems (SUDS). Implementing such solutions proves, however, problematic, since the water management engineers typically enter the building process too late to influence the physical layout of major projects. In this paper, we examine a novel, numerical approach to early inclusion of drainage systems in such projects. Key factors for the efficiency of SUDS were identified through a literature review. These were used to develop a scoring system based on providing relative proximity to natural conditions. An optimisation routine was then developed with the objective of obtaining the highest possible score. The optimisation routine was scripted in python to obtain the best possible SUDS configurations. Eleven different building proposals for a fictitious development project on a real-life site in Oslo, Norway, were spatially analysed. SUDS were subsequently placed for each building proposal by using the optimising script. First and foremost, the results showed a significant variation in the potential for SUDS implementations for the different building proposals, ranging from little to considerable flood reduction. This implies that SUDS are highly context dependent. Secondly, the results show great potential to analyse a large number of building proposals and SUDS figuration quite efficiently through a simple script. This implies the applicability of such analysis early in development projects. The need to include SUDS in early urban planning seems clear. It is paramount in order to ensure that SUDS serve the much-needed resilience they have proved to provide. Through this research, a first step towards ensuring this has been made.