GIS analysen er foretaget af BlomInfo a/s for Øresundsvandsamarbejdet.
BlomInfos tilpasning af de danske data
Input-data fra dansk side var et samlet udtræk fra en landsdækkende terrænmodel (DTMDK), se figur 5.1. Højdemodellen er i koordinatsystem UTM32N-ETRS89, højdesystem DVR90, og ligger i 1,6 m GRID.
Det blev det fra projektets start antaget, at DTMDK var af en så god kvalitet at yderligere editering ikke umiddelbart var nødvendig. Det viste sig dog at være en forkert antagelse og editering var nødvendig, da der var huller, da broer og bygværker ikke er en del af højdemodellen. Det betød at vand kkunne trænge gennem digerne. Desuden var der nogle steder, hvor digerne ikke var registreret korrekt. Der blev kun konstateret fejl på Amager, hvor der var tre typer af fejl:
1. Fejlagtig klassifikation, hvor punkterne i punktskyen er ”høvlet” med en for grov klassifikations-algoritme. Kort fortalt så er klassifikationen af punkter til henholdsvis terræn og overflade en betragtning af rumlig geometri og en række iterationer, hvor man starter i det laveste punkt i et område og derefter betragter de nærmest liggende punkter med henblik på følgende parametre:
vertikal afstand (forskel i kote/niveau), vinkel mellem allerede klassificeret punkt og ”nye kandi-dater”. Nogle steder er der et problem med, at digernes geometri for computeren kan komme til at ligne bygninger pga. for stejle sider og derfor ikke kommer med i terrænmodellen. Det klares normalt med en efterfølgende manuel editering, hvor vi ”lægger diger mm ind i terrænet igen. Vi har gennemgået data for at se om det er en mangelfuld editering som gør at vi har disse
problemer på Amager - det er ikke tilfældet, vi har ikke kunnet påvise og rette klassifikaionsfejl.
2. Sluser, bygværker mm: terrænspecifikationen, der er benyttet i terrænmodellen, medtager ikke bygværker i terræn. Vi arbejder fra den tommelfingerregel, når data editeres, at hvis der er jord på toppen er det terræn. Derved kan enkelte sluseporte være klassificeret som ikke terræn (hvilket jo er rigtigt nok, men uheldigt når man laver vandanalyser) – det ser ud til at der øst for Søvang er en bro med en sluse under, hvilket kan give problemer.
3. Tynd punktsky ved skov. Den Laserscanner der er brugt benytter laserlys med en bølgelængde i det rød/nærinfrarøde område. –Denne bølgelængde er til tider kritisk ved tæt vegetation hvor rødt lys absorberes og der kan forekomme områder med ringere punkttæthed ved tæt vegetation.
– en høj del af retursignalet ligger desuden på overfladen og derfor er der en ringere dækning af terrænet under skov, hvilket gør at terrænmodellen bliver ringere defineret under vegetation.
Dette kan vi se enkelte steder og vi går ind og lapper højdemodellen med nogle data som vi registrerer fotogrammetrisk for at få en bedre definition af digekronen.
Efter flere modelleringer er hele Sydamager blevet undersøgt for fejl i diger fotogrammetrisk.
Desværre er de billeder, som BlomInfo har copyright til alle taget om sommeren. Det gør, at det er begrænset, hvad der kan ses tæt på beplantning og skov. Åbenlyse fejl i digerne er blevet repareret f.eks. fejl, der skyldes dårlig gennemtræning af laser signal pga. vegetation, eller broer der går over digerne.
Nøjagtigheden af højdemodellen på den danske side kan beskrives med en middelfejl på 10 cm for veldefinerede plane flader og en standardafvigelse ligeledes på 10 cm. der er en grovfejlsgrænse på 40 centimeter – og alle fejl på mere end 40 cm burde ikke forekomme. Herfra skal regnes punkter på lav/tæt vegetation på mindre end 50 cm.
Når Amager bliver oversvømmet ved 1.2-1.5 meter kan det skyldes, det tidligere nævnte område uden for Søvang, hvilket gør at vandet får frit løb inde bag digerne. Når der tidligere har været større stormfloder end dette og der ikke har været oversvømmelser kan det desuden skyldes, at
Figur 5.1. Uddrag af DTMDK-højdemodellen, som viser området omkring København og Amager.
De mørke områder er i niveau med havet. De helt hvide områder er over 20 m over havniveau.
Svenske data
Input-data fra svensk side er en homogenisering af data baseret på 3 hovedtyper (se figur 5.2).
Data er evalueret for forskelle og tilpasset i overlap (se figur 5.3). Bedste datatype er benyttet i overlap via warping af ”ringere datasæt”. Det samlet resultat blev en homogeniseret terrænmodel for de svenske kommuner med en gridstørrelse, der modsvarer den danske model DTMDK.
BlomInfos tilpasning af de svenske data
”På den svenske side var datagrundlaget af mere varieret kvalitet. Højdedata blev leveret i forskellige koordinatsystemer, højdesystemer, formater og dataregistreringstyper.
BlomInfo besluttede, som det første, at få alt data over i Sweref99 13 30 og højde systemet RH2000.
Dette bevirkede at visse områder har fået ændret kote f.eks. i Landskrona Kommune, hvor kystlinjen ligger i kote 0.15-0.18 m i stedet for det udleverede data, hvor koten var 0. Dette er ikke en fejl, men et resultat af at data ikke ligger i samme system.
Efter at have modtaget data fra de svenske kommuner skulle data organiseres så data blev et homogent datasæt uden kotespring (niveauspring) mellem de enkelte kommuner. Derfor var det nødvendigt at klassificere data efter nøjagtighed, hvilket førte til følgende tre kategorier:
1. Lidar Punktsky (udtyndet 20mXY/10cm z) 2. Lidar Grid, baseret på Laserscanning
3. Fotogrammetrisk registreringer (Højde kurver, spot heights og højdekurver)
For at få de fotogrammetriske observationen over i en punktsky som de to Lidar typer, blev alle
knudepunkt på linjen eller kurven. Alle knudepunkterne blev eksporteret, sammen med alle spot heights, dermed var der en punktsky.
Det næste step var at få tilpasset de tre typer til hinanden. For at gøre dette, måtte der tages stilling til de enkelte datatypers nøjagtighed. Størst nøjagtighed blev antaget at være den editerede Lidar Punktsky. Lidar Grid blev antaget at have næst højest nøjagtighed og dårligst nøjagtighed have de fotogrammetriske observationer. Prioriteringen af Lidar Punktsky over Lidar Grid er foretaget på baggrund af en Lidar Punktsky danner grundlag for at danne et grid. De fotogrammetriske observationer fik lavest nøjagtighed, da det data var af varierende i kvalitet selv indenfor hver kommune, og hver enkelt objekt manglede oprindelse og nøjagtighed, ydermere editerede BlomInfo data som tidligere nævnt ved at indsætte mellem punkter i brudlinjer og højdekurver.
De forskellige data blev derefter tilpasset hinanden ved transformere først Grid data til Lidar punkterne og derefter de fotogrammetriske data til de to andre typer data.
Generelt havde de data, som BlomInfo modtog fra de svenske kommuner, højere kvalitet end forventet. Der var ganske lille højdeforskel mellem de forskellige datasæt, hvilket hjalp til at skabe til et homogent datasæt. For at få svenske data nogenlunde sammenlignelige data med den danske side blev der til sidst genereret et 1,6 m GRID for hele den svenske side. Dette Grid blev anvendt til at lave stromflodskurverne.
Der er ikke taget højde for om der mangler data omkring broer og bygværker på den svenske side.
Dette skyldes at BlomInfo ikke har leveret datagrundlaget, og det derfor ikke har være muligt at editere i data. Det var ikke engang muligt at forbedre data, da der ikke forefindes stereobilleder hos BlomInfo over områderne.
Stormflodskurver
For alle stormflodsscenarierne blev der også udregnet et medfølgende bluespots scenarier, som viser de arealer, der vil ligge under stormfloden, hvis arealet blev oversvømmet. I alle scenarier er der ikke taget højde for flow, men det antages at et oversømmet areal vi være oversømmet med det samme. Der er heller ikke taget højde for dræning mv.”
Resultater fra GIS-analysen er beskrevet i afsnit 7.
Figur 5.2. Sammensætning af de 3 svenske datasæt. Den røde farve indikerer foto- grammetriske punkter, den gule Lidar punktsky og den grønne Lidar Grid.
Figur 5.3. Eksempler på udretning af datasæt ved en kommunegrænser i Sverige. Øverst ses 2 datasæt inden de er tilrettet. Nederst ses data efter at de er tilrette.
6. Forbehold for brug af data fra dette projekt
Forbehold
Denne rapport er en grov analyse af de overordnede forhold for hele området omkring Øresund.
Dette projekt er tænkt som et værktøj til at få et overblik. Det er ikke den endelige sandhed om hvad der vil ske om 50 eller 100 år. De udvalgte scenarier viser, hvor der er potentiel risiko for
oversvømmelser og ikke nødvendigvis hvor det reelt vil ske oversvømmelser. Mange lokale forhold kan afgøre om det reelt vil ske. Kendskab til disse lokale forhold findes i den enkelte kommune.
Denne analyse og den medfølgende CD med GIS-data er derfor tænkt som en hjælp til kommunerne til at få et lokalt overblik og til selv at kunne lege med data ud fra en lokal synsvinkel.
En lokal analyse ud fra et større lokalkendskab til de enkelte områder er nødvendig, hvis man vil bruge data til lokale beslutninger.
Vandstande og vandmængder
De beregnede scenarier er højvandsscenarier med en konstant høj vandstand og ”uendelige mængder vand” der kan oversvømme det bagvedliggende landskab. Ud fra lokal viden skal man derfor afgøre om dette er realistisk.
Tidsfaktor
I mange tilfælde vil længden af et højvand også være afgørende. Hvis der for eksempel kun er en meget lille passage - f.eks. et rør under en bro eller en passage gennem et dige - vil det bagved liggende landområde ikke nødvendigvis blive oversvømmet ved højvande i 2 timer. Vores
modelkørsler viser blot - at der er en risiko for at det kan ske. Ekstremt højvande vil typisk kun vare forholdsvis få timer. Der er således ikke taget højde flow, men det antages at et oversømmet areal vil være oversømmet med det samme.
Regnvand og vandløb
Der er ikke taget højde for tilstrømning af regnvand i oplandet til kystområdet. Der er heller ikke taget højde for tilstrømning af vand fra vandløb i oplandet. Hvis man vil have et samlet overblik over opstuvninger fra regnvand fra baglandet og tilstrømning fra de marine områder skal man selvfølgelig lave en samlet modelkørsel for begge faktorer.
Rør, dæmninger og broer
Der er taget hensyn til de passager, broer, dæmninger med mere, som er med i højdemodellen.
Lokalt kan der dog være rørføringer, passager under broer, nye dæmninger, diger osv. som ikke er med i højdemodellen. Hvis der er sådanne ”fejl” i modellen kan dette selvfølgelig også give lokale
”fejl” i GIS-analysen.
7. Resultater fra GIS-analysen
1. Nye kystlinjer
Dataanalyserne har produceret 35 GIS-polygoner med ”nye kystlinjer” fra 0,6 meter til 4,0 meter for hver 10 cm. Disse polygoner skal forstås som den nye landmasse, der ville være tilbage ved en given ny vandstand i havet ud fra det valgte scenarium, se eksempler i figur 7.1, samt næste afsnit.
2. Bluespots / lunker / lavninger i baglandet
For de 35 scenarier er der også beregnet ”Bluespots” eller lunker i baglandet. Disse filer viser, hvor der er lavninger i baglandet, som ikke er i direkte kontakt med havet.
Figur 7.1. Kortet viser det område, der er dækket af dette projekt, samt eksempel på de kort man kan lave ud fra de 35 scenarier fra 0,6 til 4,0 meter. Her er 4 scenarier langt oven på hinanden.
Figur 7.2. ”Bluespots” eller lunker ved Nivå Bugt. Se forklaring ved figur 7.3.
Figur 7.3 ”Bluespots” eller lunker ved Gilleleje og Hornbæk. Det vil sige arealer i baglandet, som er under den valgte kvote, men som ikke er oversvømmet fra havet ved den valgte kvote.
3. Potentielt oversvømmet areal
Endelig er der for hver af de danske og svenske kommuner beregnet, hvor stor en del af kommunen der vil være tilbage eller oversvømmet ved henholdsvis 0,6 m 1,0 m, 1,5 m, 2,0 m, 2,5 m, 3,0 m, 3,5 m og 4,0 meter øget vandstand (se tabel 7.1).
I Tabel 7.1. kan man se de enkelte kommuners areal og procenter for potentielt oversvømmet areal ved udvalgte scenarier.
4. Kommunegrænser
På Cd’en ligger også filer med kommunegrænser, som kan bruges som et (groft) baggrundskort.
For detaljerede analyser skal man dog bruge en mere kvalitetssikret kystlinie som udgangspunkt.
Alle scenarier findes både som ESRI Shape-filer og som MapInfo tab-filer.
Se Bilag 1 for yderligere detaljer for de danske kommuner og Bilag 2 for de svenske kommuner.
Tabel 7.1. Kommunetabel med arealer og procenter for potentielt oversvømmet areal ved de 8 udvalgte scenarier. For yderligere detaljer se Bilag 1 og 2.
8. Eksempler fra udvalgte lokaliteter
På de følgende sider er blot vist et lille udsnit af data. Der er vist eksempler på 4 vandstande:
0,6 m som allerede i dag er en normal ”½ års hændelse” og forventet minimum vandstand 2100.
1,0 m som er den forventede ”normale” vandstand i 2100 og en normal 1-års hændelse nu.
1,5 m som svarer til en 100-års hændelse nu og en 1-års hændelse i 2100 (A2).
2,6 m som svarer til NASAs ”worst case” for normal vandstand i 2100.
De mest udsatte kommuner på dansk side
På dansk side er det primært Tårnby, Dragør, Hvidovre og Københavns kommune der har store problemer i forhold til stigende havniveau og stormflod, men andre kommuner har bestemt lokale problemer.
Saltholm
Som det kan ses af nedenstående figur er Saltholm meget udsat ved stigende havniveau. En del områder er allerede oversvømmet ved 0,6 m (de grå områder – primært i den sydlige ende af øen).
Ved 1,0 m er en meget stor del af Saltholm oversvømmet (røde og grå områder) og kun de gule områder er tilbage. Ved 1,5 m og 2,6 m er der kun meget få områder tilbage - henholdsvis de grønne og blå områder i den østlige og nordlige del af øen. Se de røde pile i højre figur.
Udsnit af den nordlige del af Saltholm.
Figur 8.1. Eksempel på potentielle oversvømmelser ved Saltholm ved 4 udvalgte scenarier.
1,5 m 2,6 m
0,6 m 1,0 m
Amager
Hvis man ser på Amager er der udsatte steder langs med kysten ved Amager Strandpark, ved Dragør og langs med den sydlige del af Amager (de grå og røde arealer i figur 8.2).
Ved 1,0 m øget vandstand er det stadig kun mindre arealer der er oversvømmet, men ved 1,5 m bliver store arealer ifølge denne model oversvømmet (de grå, røde og gule arealer i figur 8.2). Der er dog allerede en del nye digeprojekter i gang på det sydlige Amager (se afsnit 9). Disse projekter vil ændre en hel del på omfanget af oversvømmede arealer, hvis de gennemføres. Se desuden de tekniske kommentarer i afsnit 5 vedrørende området ved Søvang.
Figur 8.2. Eksempel på potentielle oversvømmelser ved Amager. Allerede planlagte nye diger vil dog reducere omfanget væsentligt.
Nivå Bugt
Ved Nivå Bugt vil mindre område ud til kysten også blive oversvømmet ved 0,6 og 1,0 m, men ved 1,5 m og 2,6 m vil store områder ud til Nivå Bugt og op langs med Nive Å kunne blive
oversvømmet, se figur 8.3.
Figur 8.3. Eksempel på potentielle oversvømmelser ved Nivå Bugt.
Helsingør
Ved Helsingør er der også kun mindre arealer, som er meget udsatte (de grå, røde og gule arealer i figur 8.4). Store arealer vil (ud fra de udvalgte scenarier) først blive oversvømmet ved højder over 1,5 meter (grøn kant) og befæstningen omkring Kronborg ses tydeligt som en del af de blå områder, som er tilbage ved et ændret havniveau til 2,6 m.
Ved et ændret havniveau til 2,6 m vil store dele af det centrale Helsingør være oversvømmet og det samme gælder færgeterminalen for færgerne til Helsingborg og området vest for lystbådehavnen. De potentielle områder kan findes ved at se på scenarierne fra 1,5 til 2,6 m på den medfølgende CD.
Figur 8.4. Eksempel på potentielle oversvømmelser ved Helsingør. Bemærk Kronborg.
Gilleleje, Søborg Kanal og Søborg Sø
I figur 8.5 ser man hvordan der vil blive dannet nye fjorde ved Hornbæk og Gilleleje ved en øget vandstand på 4.0 meter*. I et sådan tilfælde vil store dele af Gilleleje være oversvømmet og Søborg Sø vil blive gendannet gennem en opfyldning via Søborg Kanal.
* En øget vandstand på 4,0 meter svarer til NASAs ”worst case scenario”, hvis vi ikke laver nogen klimatilpasninger og med en 100-års storm samtidig (se tabel 4.3).
Figur 8.5. Eksempel på potentielle oversvømmelser ved Gilleleje ved øget vandstand på 4,0m.
De mest udsatte kommuner på svensk side
På svensk side er det primært Landskrona, Lomma, Malmø og Vellinge kommuner der er udsatte, men lokale områder i Helsingborg, Burlövs og Kävlinge kommuner er også udsatte ved højere vandstand.
Falsterbo
Ved Falsterbo vil store arealer allerede være oversvømmet ved 1,0 m (de grå og røde) og ved 1,5 m vil betydelige arealer være oversvømmet (de gule og røde arealer i figur 8.6).
Figur 8.6. Eksempel på oversvømmelser ved Falsterbo (NB. Fejl i data ved Falsterbokanalen).
Malmø
Ved Malmø ligger de mest følsomme arealer nord for havnen (røde og gule i figur 8.7), men
generelt skal der mere end 1,5 m øget vandstand til før der er problemer omkring Malmø. Ved mere en 1,5 m øget vandstand kan der imidlertid komme problemer (de grønne områder i figur 8.7). Den nøjagtige højde kan findes ved at se på scenarierne fra 1,5 til 2,6 m på den medfølgende CD. Syd for Malmø er områderne med strandenge også følsomme for øget vandstand.
Lomma Bugten
Ved Lomma (se figur 8.8) ligger de mest følsomme arealer helt inde i havnen og lidt nord for havnen (røde og gule), men generelt skal der mere end 1,5 m øget vandstand før der er problemer
Saltviken og Landskrona
Ved Saltviken, Kävlinge åen og syd for Landskrona ser man tydelige eksempler på problematikken ved åudløb. Ved Landskrona ser man ser man som ved Helsingør nogle få lavtliggende og følsomme områder og tydelig angivelse af de gamle fæstningsanlæg.
Figur 8.7. Eksempel på potentielle oversvømmelser ved Malmø.
Figur 8.8. Eksempel på potentielle oversvømmelser ved Lomma Bugten.
Figur 8.9. Eksempel på potentielle oversvømmelser ved Saltviken og Kävlinge åens udløb.
Figur 8.10. Eksempel på potentielle oversvømmelser ved Landskrona.
9. Fremtidige lokale tilpasninger og analyser
Da viden om klimaændringerne hele tiden ændre sig og eksperterne ustandselig kommer med nye estimater af forøget vandstand har Øresundsvandsamarbejdet valgt at få beregnet konsekvenserne for hver 10 cm i hele intervallet fra 0,6 m til 4,0 m. Disse scenarier burde derfor dækken en hel del af de fremtidige muligheder.
Figur 9.1 viser at der allerede er sket en stigning i vandstanden fra 1885 til 2010.. Figur 9.2 viser forventede niveauer i generelt havniveau fra 2010 til 2100. Figur 9.3 viser forskellige kombinationer af klimapåvirkning og stormflod – eller med andre ord – figuren viser et utal af mulige scenarier ud fra vores nuværende viden.
Figur 9.1. Historisk udvikling i havniveau fra 1885 til 2010. Kilde www.klimaportalen.dk
Figur 9.2. Forventet stigning i globalt havniveau. Efter Grindsted, 2009.
2007 estimat fra IPCC Nyt estimat i 2009
Figur 9.3. Eksempler på mulige kombinationer af klimapåvirkning og stormflod i Øresund.
Fremtidens havvandstand er omdiskuteret
Som nævnt ovenfor vil der hele tiden komme nye bud på den fremtidige udvikling, men på den danske klimaportal kan man i 2010 finde vedlagte sammenfatning:
”Hvor meget havet vil stige omkring Danmark er vanskeligt at forudsige, og emnet er omdiskuteret blandt fagfolk. FNs klimarapporter har givet forskellige bud på den gennemsnitlige globale
vandstandsstigning. Den tredje hovedrapport fra 2001 forudså en gennemsnitlig global
vandstandsstigning på mellem 0,1 og 0,75 cm. I den fjerde hovedrapport fra 2007 var forudsigelsen 18 - 59 cm, idet man havde undladt bidrag, der ikke var videnskabeligt grundlag for at sætte tal på.
Nyere studier har vurderet, at havniveauet vil stige mere end angivet i den 4. hovedrapport. DMI har i sommeren 2010 vurderet FNs resultater og de nye studier og konkluderet, at ovenfor beskrevne forventning til generel vandstandsstigning i havet omkring Danmark på 30 - 100 cm og et
vindbidrag på op til 30 cm til maksimalvandstand ved stormfloder på vestkysten af Jylland er det bedste bud, der kan gives på det nuværende grundlag.
DMI og Kystdirektoratet anbefaler, at man undersøger følsomheden i et givent tilfælde overfor den fremtidige havvandstand og at muligheden for endnu højere vandstandsstigninger inddrages i risikovurderinger” (Klimaportalen, www.klimatilpasning.dk).
Lokale kommunale projekter
Mange kommuner er allerede i gang med at forberede sig på højere vandstand. Nedenfor er nævnte en række eksempler på lokale klimatilpasningsprojekter.
Hørsholm kommune
Hørsholm kommune har i 2009 fået udarbejdet et sårbarhedskort over kommunen af Rambøll.
Projektet viser sårbarhed med hensyn til havvandsstigninger og øget nedbør, hvor en 3D-model over kommunen kobles med en afløbsmodel og en vandløbsmodel for Usserød Å. Se mere på Hørsholms hjemmeside: http://www.horsholm.dk/Borgerservice/Miljo-natur-og-affald/Klima-og-energi/Klima Arbejdet har også resulteret i ”Hørsholm Kommune Klimatilpasningsstrategi November 2009”, se
Projektet viser sårbarhed med hensyn til havvandsstigninger og øget nedbør, hvor en 3D-model over kommunen kobles med en afløbsmodel og en vandløbsmodel for Usserød Å. Se mere på Hørsholms hjemmeside: http://www.horsholm.dk/Borgerservice/Miljo-natur-og-affald/Klima-og-energi/Klima Arbejdet har også resulteret i ”Hørsholm Kommune Klimatilpasningsstrategi November 2009”, se