Hydrological modelling of infiltration swale and local ungauged catchment - A case study at Rv3 Stabekken

Abstract

Flom er forbundet med negative konsekvenser for infrastruktur, miljø, økonomi og mennesker. Klimaendringer øker hyppigheten og størrelsen på ekstreme regnhendelser som kan føre til flom. Bærekraftig overvannshåndtering kan redusere mengden og forbedre kvaliteten på avrenningen. Infiltrasjon og forsinkelse av overvann vil redusere flomtoppene. Estimering av vannføring i små umålte felt er en utfordring i hydrologi på grunn mangel på data som gjør det vanskelig å vurdere nøyaktigheten av estimert vannføring.

Det er etablert en gresskledd infiltrasjonsgrøft for å redusere mengden og forurensningen av veiavrenning langs en del av den nylig åpnede (juli 2020) veien Rv3 mellom Løten og Elverum i Norge. En strekning av en lokal bekk, Stabekken, ble lagt om for å ikke krysse veien, men ligge langs veien. Denne studien fokuserer på den hydrologiske ytelsen til veigrøften og estimering av flom i det lille umålte feltet som dreneres til Stabekken. Dette bidrar til Klima2050s mål om å samle kunnskap for å redusere flom i miljøer med bebyggelse og infrastruktur.

Infiltrasjonsgrøfta sin hydrologiske effektivitet vurderes hovedsakelig basert på tilgjengelige vannstandsmålinger i grøfta. En modell som simulerer avrenning fra grøfta ved bruk av Storm Water Management Model (SWMM) er imidlertid også satt opp, og simuleringene indikerer lite avrenning under intense regnhendelser. På grunn av mangel på data om utstrømning og jordegenskaper til materialene i grøfta er ikke modellen kalibrert, noe som gjør det vanskelig å konkludere om grøfta sin hydrologiske ytelse er tilstrekkelig under ekstrem nedbør. Vannivåmålingene fra grøfta indikerer infiltrasjon av all avrenning av veien i måleperioden, samt demping av nedbørshendelser. Dette indikerer god ytelse av grøfta, i det minst under måleperioden. Infiltrasjonsmålinger og lengre tidsserier anbefales for videre evaluering av grøfta sin hydrologiske ytelse, som kan reduseres over tid og under vintersesonger grunnet konsekvenser av kaldt klima.

Vannføring i Stabekken er estimert ved hjelp av den nylig utviklede Distance Distribution Dynamics (DDD) modellen som er en kontinuerlig modell med få kalibrerte parametere. Forutsigelsesnøyaktigheten til modellen blir vurdert ved hjelp av tilgjengelige vannstandsdata fra Stabekken. Det er likheter i timing og relativ størrelse på topper mellom simulert vannføring og målt vannstand. Dette indikerer at DDD-modellen med en kombinert regionaliseringsmetode er egnet for estimering av vannføring i Stabekken. Observert vannføringsdata er imidlertid ikke tilgjengelig, noe som ikke muliggjør en nøyaktig vurdering av estimert flomstørrelse. Modellen brukes også til å forutsi flommer i forskjellige forutgående jordfuktighetsforhold som genererer flomtopper av ulik størrelse. De forutgående feltforholdene blir funnet gjennom simulering, noe som er mulig når kontinuerlige modeller brukes. Ekstremflommer modellert i våte forhold er opptil 33% større enn flomtopper modellert i tørre forhold i Stabekken ved bruk av samme ekstreme nedbørshendelse. Basert på disse funnene er DDD-modellen funnet egnet for flomestimering i Stabekken som er et lite umålt felt.

Floods are associated with negative consequences to infrastructure, environment, economy and people. Climate change increases the frequency and magnitude of extreme rain events, which can lead to floods. Sustainable stormwater management can reduce the quantity and improve the quality of runoff. Infiltration and detention of stormwater will reduce the flood peaks. Estimation of flow in small ungauged catchments serves as a challenge in hydrology due to fast response and a lack of data, making it difficult to assess the accuracy of predicted runoff.

An infiltration grass swale is established to reduce the quantity and pollution of road runoff along a part of the recently opened (July 2020) road Rv3 between Løten and Elverum in Norway. A stretch of a local stream, Stabekken, was rearranged to be located along the road. This study focuses on the hydrological performance of the swale and flood estimation in the small ungauged catchment that drains into Stabekken. This contributes to Klima2050’s goal to gather knowledge to reduce floods within built environments.

The swale’s hydrological efficiency is evaluated mainly based on available water levels measurements within the swale. A model simulating the swale runoff using Storm Water Management Model (SWMM) is however set up and indicates little runoff during design rain events. Due to a lack of data on outflow and soil properties, the model is not calibrated, making it difficult to conclude whether the swale’s hydrological performance is adequate during extreme rainfall events. The water level measurements within the swale indicate infiltration of all road runoff during the monitoring period and dampening of precipitation events. This indicates good performance of the swale, at least during the monitoring period. Infiltration measurements and longer time series are recommended for further evaluation of the swale’s hydrological performance, which can be reduced with time and during winter seasons.

Flow in Stabekken is estimated using the recently developed Distance Distribution Dynamics (DDD) model, a parsimonious and continuous model. The prediction accuracy of the model is assessed using available water stage data from Stabekken. There are similarities in timing and relative magnitude of peaks between the simulated discharge and measured water stage. This indicate suitability of the DDD model in Stabekken when using a combined regionalisation method (regression for recession parameters and physical similarity for calibration parameters). Flow data is however not available, which makes no detailed flood magnitude assessment possible. The model is also used to predict flood peaks in different antecedent soil moisture conditions, which generate peaks of different magnitudes. The antecedent catchment conditions are found through simulation, which is possible when using continuous models. Design peak flows modelled in wet conditions are up to 33% greater than flood peaks modelled in dry conditions in Stabekken using the same design precipitation event. Based on these findings, the DDD model is found suitable for flood prediction in Stabekken, a small ungauged catchment.