I de genomförda dagvattenutredningarna i Göteborg och Linköping från 1970-talet an-vändes ett antal metoder för att på olika sätt bestämma den i avrinningen deltagande ytan.
Från nederbörds- och avrinningsmätningar bestämdes den deltagande arean till 26 % för Bergsjön 1, 31 % för Ryd 1 och 45 % för Ryd 2. Detta kan jämföras med den beräknade avrinningskoefficienten utifrån den manuella karteringen för respektive områden som var 0,39 för Bergsjön 1, 0,35 för Ryd 1 och 0,50 för Ryd 2 för 1970-talets situation. Det kan konstateras att den beräknade sammanvägda avrinningskoefficienten för samtliga områden är större än den beräknade andelen deltagande area. Andelen i avrinningen deltagande area varierar mellan 70 % och 90 %. Detta tyder på att hela den karterade hårdgjorda ytan inte bidrar till avrinningen utan avvattnas till omkringliggande
perme-38
abla ytor. Vid manuell kartering antas alla hårdgjorda ytor bidra till avrinningen vilket kan vara en överskattning.
Avrinningskoefficienten är inte enbart beroende av andelen hårdgjord yta utan även av områdets lutning och regnintensiteten. Vid manuell kartering med hjälp av ortofoton i ArcGIS är det inte möjligt att urskilja lutningar vilket innebär att alla områden karteras som om de vore platta och de beräknade avrinningskoefficienterna gäller därmed för platta områden. De rekommenderade värdena på den sammanvägda avrinningskoeffici-enten i P90 (Svenskt Vatten, 2004) gäller för måttliga lutningar och dimensionerande intensiteter och kan överslagsmässigt sättas lika med andelen hårdgjord yta. Enligt tyska anvisningar (Svenskt Vatten, 2004) överstiger avrinningskoefficienten andelen hård-gjord yta avsevärt vid stora marklutningar och hög intensitet. Vid sådana betingelser kan även den permeabla arean bidra till avrinningen.
Utifrån de statistiska fördelningsfunktionerna för maxflödet och nederbördsintensiteten som togs fram i dagvattenutredningarna för Göteborg och Linköping kunde det konsta-teras att avrinningskoefficienten varierar med vald varaktighet och även i viss mån med återkomsttiden, se Tabell 5 och Tabell 8. Vid manuell kartering tas ingen hänsyn till vilken varaktighet eller återkomsttid som det dimensionerande regnet har för det speci-fika området vilket kan medföra felaktiga val vid dimensionering. Det bör finnas en medvetenhet om de bakomliggande processerna då detta inte framgår vid en manuell kartering.
Vid manuell kartering kan storleken och fördelningen av de hårdgjorda ytorna bestäm-mas men resultatet säger ingenting om områdets övriga egenskaper t.ex. i form av lut-ning och koncentrationstid. Den ökade andelen hårdgjorda ytor är en faktor som påver-kar storleken på den dimensionerande dagvattenavrinningen och det är av stor vikt att den sammanvägda avrinningskoefficienten kan bestämmas på ett noggrant sätt. Den dimensionerande avrinningen är, enligt rationella metoden, även beroende av vilken regnintensitet som väljs och anpassningen till ett förändrat klimat innebär att det även är av stor vikt att bestämma den dimensionerande regnintensiteten på ett korrekt sätt.
39
6 SLUTSATSER
Den största förändringen av den sammanvägda avrinningskoefficienten har skett i de karterade villaområdena i Linköping och Stockholm på grund av ökad andel tak i form av altaner och garage och ökad andel hårdgjorda garageuppfarter.
De beräknade avrinningskoefficienterna ligger över de rekommenderade som därför behöver justeras. För övriga områdestyper är förändringen av den sammanvägda avrin-ningskoefficienten mindre tydlig och storleken på områdena är av betydelse för hur stor förändringen är.
Upplösningen hos dataunderlaget är av betydelse för hur noggrant den manuella karte-ringen kan göras och därmed hur noggrant avrinningskoefficienten kan bestämmas.
40
7 REFERENSER
Arnell, V., 1980. Dimensionering och analys av dagvattensystem - val av
beräkningsmetod. Göteborg: Geohydrologiska forskningsgruppen, Chalmers tekniska högskola.
Arnell, V. & Lyngfelt, S., 1975. Nederbörds-avrinningsmätningar i Bergsjön, Göteborg 1973-1974. Göteborg: Geohydroligiska forskningsgruppen, Chalmers tekniska
högskola.
Arnell, V., Strandner, H. & Svensson, G., 1980. Dagvattnets mängd och beskaffenhet i stadsdelen Ryd i Linköping 1976-1977. Göteborg: Geohydrologiska forskningsgruppen, Chalmers tekniska högskola .
Bengtsson, L., 2008. Extrema dygnsregn och trender i Skåne och på västkusten. VATTEN vol. 64, pp. 31-38.
Blaschke, T., 2010. Object based image analysis for remote sensing. Journal of photogrammetry and remote sensing, Volym 65, pp. 2-16.
Boyd, M., Bufill, M. & Knee, R., 1993. Pervious and impervious runoff in urban catchments. Hydrological sciences , 38(6), pp. 463-478.
Bucht, E., Carlsson, L., Falk, J., Hällgren, J., Malmquist, P-A., 1977. Dagvatten - resurs och begränsning. Statens naturvårdsverk.
Chabaeva, A., Civco, D. L. & Hurd, J. D., 2009. Assessment of impervious surfaces - estimation techniques. Journal of hydrological engineering, 14(4), pp. 377-387. Chow, V. T., Maidment, D. R. & Mays, L. W., 1988. Applied hydrology. Sinigapore: McGraw-Hill book co.
Dahlström, B., 2010. Regnintensitet - en molnfysikalisk betraktelse, VA-Forsk rapport 2010-05, Stockholm: Svenskt Vatten Utveckling.
DHI, 2011. Mike Urban model manager: User guide. DHI.
German, J., 2004. Surveying of urban surface materials and impervious areas using remote sensing WP6/T6.2/D6.2 - PU/sensing. Contract No EVK1-CT-2002-00111. Hernebring, C., 2006. 10-årsregnets återkomst förr och nu - regndata för
dimensionering/kontrollberäkning av VA-system i tätorter, VA-Forsk rapport 2006-04, Stockholm: Svenskt Vatten Utveckling.
Hernebring, C., 2008. När regnet kommer - effektivare utnyttjande av kommunernas nederbördsinformation, Rapport nr 2008-17. Svenskt Vatten Utveckling.
Huang, H.-J., Cheng, S.-J., Wen, J.-C. & Lee, J.-H., 2008. Effect of growing watershed imperviousness on hydrograph parameters and peak discharge. Hydrological processes, 22(1), pp. 2075-2085.
Jacobson, C. R., 2011. Identification and quantification of the hydrological impacts of imperviousness in urban catchments: A review. Joarnal of Environmental Management Vol. 92 (6), 18 Februari, pp. 1432-1448.
Janis, S., 1972. Dagvattenstudier i Bergsjön, Göteborg: Instutitionen för vattenbyggnad, Chalmers tekniska högskola.
Larsson, R. Å., 1980. Fjärranalys - spec. flygbildsteknik. Uppsala: Naturgeografiska institutionen, Uppsala universitet.
41
Lundmark, M., 2010. Metodik för bestämning av hårdgjorda ytor i beräkningsmodeller för Stockholms huvudavloppsnät. Examensarbete i miljö- och vattenteknik. Uppala universitet. ISSN 1401-5765.
Lyngfelt, S., 1981. Dimensionering av dagvattensystem - rationella metoden. Göteborg: Geohydrologiska forskningsgruppen. Chalmers tekniska högskola.
Niemczynowicz, J., 1999. Urban hydrology and water management - present and future challenges. Urban water, Volym 1, pp. 1-14.
Perry, T. & Nawaz, R., 2008. An investigation into the extent and impacts of hard surfacing of domestic gardens in an area of Leeds, United Kingdom. Landscape and urban planning , Volym 86, pp. 1-13.
Peters, S. & Rose, N. E., 2001. Effects of urbanization on streamflow in the Atlanta area (Georgia, USA): a comparative hydrological approach. Hydrological processes , Volym 15, pp. 1441-1457.
Rossman, L. A., 2010. Storm water management model: user´s manual: version 5.0. http://www.epa.gov/nrmrl/wswrd/wq/models/swmm/epaswmm5_user_manual.pdf [Använd 23 maj 2012].
Svenskt Vatten, 2004. Dimensionering av allmänna avloppsledningar, Publikation P90. Stockholm.
Svenskt Vatten, 2011a. Nederbördsdata vid dimensionering och analys av avloppssystem, Publikation P104. Stockholm
Svenskt Vatten, 2011b. Hållbar dag- och dränvattenhantering - råd vid planering och utformning, Publikation P105. Stockholm: Svenskt Vatten.
Thorndahl, S., Johansen, C. & Schaarup-Jensen, K., 2006. Assesment of runoff contributing catchment areas in the ranifall runoff modelling. Water science and technology, 54(6-7), pp. 49-56.
Weng, Q., 2012. Remote sensing of impervious surfaces in the urban areas:
Requirements, methods and trends. Remote sensing and environment, Volym 117, pp. 34-49.
Yuan, F. & Bauer, M. E., 2007. Comparison of impervious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface urban heat island effects in Landsat imagery. Remote sensing of environment, Volym 106, pp. 375-386.
42