Kvantifiering och kartering avföroreningstransport inom ettavrinningsområde EXAMENSARBETE

EXAMENSARBETE

Kvantifiering och kartering av föroreningstransport inom ett

avrinningsområde

Mattias Rönnbäck 2014

Civilingenjörsexamen Naturresursteknik

Luleå tekniska universitet

Institutionen för samhällsbyggnad och naturresurser

Kvantifiering och kartering av

föroreningstransport inom ett avrinningsområde

Mattias Rönnbäck

Examensarbete Civilingenjör Naturresursteknik Luleå Tekniska Universitet

Avdelningen för samhällsbyggnad och naturresurser

2013

i

Förord

Det har varit ett givande arbete att studera och försöka förstå avrinning och

föroreningstransport inom ett avrinningsområde, då ökad kunskap inom detta område är av yttersta vikt för att kunna värna om vår miljö. Jag vill först av allt tacka min handledare Klas Persson på Geosigma som har väglett mig genom detta arbete och varit ett bra stöd vid modellering samt funderingar kring det. Övriga anställda på Geosigma i Stockholm vill jag också tacka för att de tagit sig tid till att hjälpa mig lösa problem som uppkommit. Jag vill även tacka Anette Björlin från Länsstyrelsen

Stockholm som har bistått mig med mycket av indatan och även gett mig bra stöd i mitt arbete. Jag tackar Fernando Jaramillo och Carmen Prieto från Stockholms universitet för att de varit till god hjälp i modelleringsprocessen. Jag tackar Georgia Destouni från Stockholms universitet som har varit engagerad i mitt arbete, kommit med värdefulla synpunkter, hjälpt mig med indata och som även gav mig tillfället att visa upp mitt arbete på NGL Science meeting i Oskarshamn. Sist men inte minst vill jag tacka Jurate Kumpienen som varit stöd under rapportskrivning och hjälpt mig med praktiska frågor kring examensarbetet.

ii

Sammanfattning

För att kunna förvalta vattenresurser på ett effektivt sätt, behövs uppskattningar av föroreningsspridning och medföljande föroreningsrisk i avrinningsområden. Sådana uppskattningar bör göras med hjälp av all tillgänglig kunskap och data om flödesmönster för vatten som kan transportera föroreningar. I dagsläget bedöms emellertid föroreningsrisk och potentiell föroreningsbelastning på avrinningsområdesskala normalt endast utifrån information om vilka källor för vattenföroreningar som kan finnas, utan någon kvantifiering av föroreningsspridning från dessa källor.

Transporttider för strömmande vatten (rinntider för vatten längs möjliga transportvägar för föroreningar) kan användas som ett grundläggande mått på föroreningsspridning och föroreningsrisk för alla ämnen som kan transporteras med vattnet. Uppskattade transporttider för vatten kan sedan användas som grund för mer detaljerade ämnesspecifika beräkningar med hänsyn till nedbrytningshastighet, sorption och andra självreningsprocesser.

I denna studie har jag beräknat och karterat transporttider för grundvatten i Oxundaåns avrinningsområde (cirka 20 km norr om Stockholms stad), där vattenprover från flera punkter i avrinningsområdet har visat på förhöjda halter av PFOS (perfluoroktansulfonat), kväve och fosfor. Transporttider har beräknats från varje 25×25 m modellpixel till två olika recipienter: (1) närmaste ytvatten och (2) närmaste akvifär med hög uttagskapacitet. Beräkningarna baseras på sådana data som normalt sett finns tillgängliga för svenska avrinningsområden (övergripande GIS-data över topografi, jordarter och marktäcke, uppmätta grundvattennivåer m.m.). Samma typ av beräkning och kartering av transporttider skulle därför kunna göras systematiskt i svensk vattenförvaltning, som en del i bedömningen av risken för vattenförorening från befintliga föroreningskällor och från källor som kan uppkomma i framtiden.

Modelleringen av vattentransporttider i Oxundaåns avrinningsområde har gjorts för två transportscenarier för att ta hänsyn till osäkerhet i transporthastighet. Det första är ett konservativt scenario där effektiv porositet och hydraulisk konduktivitet är konstant över hela avrinningsområdet. Detta scenario representerar möjliga

iii

preferentiella, snabba flödesvägar genom jordlager och bergssprickor med hög genomsläpplighet. Det andra scenariot är baserat på jordartsdata, så att antagen effektiv porositet och hydraulisk konduktivitet varierar beroende på vilken jordart som dominerar enligt jordartskartan.

Skillnaden i beräknad vattentransporttid mellan de båda scenarierna är flera storleksordningar för praktiskt taget hela avrinningsområdet. Den stora skillnaden mellan de båda möjliga transportscenarierna illustrerar att översiktliga GIS-data inte medger precisa uppskattningar av transporttider. Kartor över transporttider för olika scenarier kan användas till att identifiera var det skulle kunna vara kostnadseffektivt att göra mer detaljerade undersökningar för att minska osäkerheten. Karteringen av transporttider för olika scenarier kan också användas till att rangordna olika föroreningskällor inom ett område, från lägst risk för oacceptabel spridning till recipient (längst beräknad transporttid i båda scenarierna), till högst risk för oacceptabel spridning till recipient (kortast beräknad transporttid i båda scenarierna).

Det är inom områden med kortast beräknade transporttider till recipient som begränsande och förbyggande åtgärder mot föroreningsspridning bör ha högst prioritet för att skydda recipienten mot förorening. Inom områden med längst beräknade transporttider till recipient kan föroreningsbegränsande åtgärder bedömas vara av låg prioritet, och inom dessa områden är det också ofta lämpligast att placera sådana samhällsverksamheter som kan leda till vattenförorening i framtiden (t.ex.

vägar och miljöfarliga verksamheter). Kartor över vattentransporttider för olika transportscenarier kan också användas för identifiering av områden där mer ingående undersökningar bör göras för att kunna bedöma föroreningsrisker med mindre grad av osäkerhet.

Innehållsförteckning

1 Inledning ... 7

1.1 Bakgrund... 7

1.2 Hålllbar förvaltning av vattenresurser ... 8

1.3 Uppskattning av föroreningsspridning inom ett avrinningsområde ... 9

1.5 Syfte ... 10

2 Material och metoder ... 10

2.1 Områdesbeskrivning ... 10

2.2 Metoder för modellering och kartframställning ... 14

2.2.1 Hantering av data ... 14

2.2.2 Flödesriktningskarta ... 14

2.2.3 Delavrinningsområden ... 15

2.2.4 Jordartskarta ... 15

2.2.5 Scenarier för genomsläpplighet och porositet längs transportvägar ... 15

2.2.6 Hydraulisk gradientkarta ... 16

2.2.7 Flöden och flödeshastigheter ... 18

2.2.8 Transportsträckor ... 20

2.2.9 Transporttider ... 20

2.2.10 Bearbetning av kartor ... 21

2.2.11 Avgränsning ... 21

3 Resultat ... 21

3.1 Tolkning av modellen ... 21

3.1.1 Transportsträckor ... 21

3.1.2 Delavrinningsområden ... 23

3.1.3 Transporttider ... 24

4 Diskussion ... 27

4.1 Metodikens tillämpbarhet ... 27

4.2 Modellosäkerheter ... 28

5 Slutsatser ... 29

6 Vidare studier ... 30

7 Referenser ... 32

Tryckta källor: ... 32

Internet: ... 34

1 Inledning

I takt med befolkningsökningen på vår jord och förändrade levnadsvanor med allt mer konsumtion, så ökar även våra behov av jordens resurser. Detta för att kunna tillgodose den stigande efterfrågan på bland annat mat, energi, byggnadsmaterial samt ge plats åt byggnader och vägar. Det är i dag ett känt faktum att vi använder vår biosfär (den del av jorden och dess atmosfär som kan uppbära liv) på ett ohållbart sätt och räknat efter svensk levnadsstandard skulle det behövas nästan tre jordklot för att tillfredsställa vår resursförbrukning (WWF 2012).

En grundsten för vår existens är tillgång till färskvatten, som vi förutom att dricka även använder i industrin och för framställning av matprodukter, såsom vid odling av grödor och vid köttproduktion. Med det i åtanke ska tilläggas att av jordens vattenresurser så är 2,53 % färskvatten av vilket cirka två tredjedelar är bundet i kryosfären (fruset vatten). Därmed är vi människor extremt sårbara för att tillgången på färskvatten ska minska på grund av exempelvis föroreningar som skulle kunna göra vattnet otjänligt för konsumtion (Perk 2009, Walker et al. 2006, UNESCO - WWAP 2003, WWF 2013).

I dag använder vi mer än en tredjedel av jordens tillgängliga färskvattenavrinning (Schwarzenbach et al. 2006) och sett på en global skala har dricksvatten varit den största hälsofaran beträffande spridning av sjukdomsalstrande föroreningar (Ritter et al. 2002). Utöver patogener så orsakar även spridning av näringsämnen (bl.a. kväve och fosfor) och pesticider försämrad vattenkvalitet. Källor till dessa utsläpp är främst jordbruket på grund av användandet av gödsel och bekämpningsmedel (pesticider, kväve och fosfor) Vid användningen av gödsel och bekämpningsmedel urlakas överskottet av näringsämnen och pesticider ur jorden och kan genom ytavrinning och infiltration transporteras vidare till recipienter som grundvatten, sjöar, floder och hav.

Industrier använder en mängd olika potentiellt förorenande ämnen i sina processer.

Industriutsläpp till vatten utgörs bland annat av organiska kemikalier, kväve, fosfor, radioaktiva ämnen och metaller (Naturvårdsverket 2013). Utsläpp av avloppsvatten bidrar med ökad halt näringsämnen vilket kan göra att ett akvatiskt system drabbas av övergödning med syrebrist som följd. Ett annat problem med avloppsvatten är även att det innehåller spår av medicinska produkter som kan vara skadliga för hälsan.

Avrinning från vägar och andra hårdgjorda ytor för med sig bland annat sediment, metaller och PAH (polycykliska aromatiska kolväten), vilka är skadliga för vår hälsa.

(Ritter et al. 2002).

För att kunna skydda vårt färskvatten är det viktigt att förstå att alla källor till föroreningsutsläpp inte bara påverkar lokalt utan att det med hjälp av såväl vatten, vind och nederbörd kan spridas till kringliggande områden. Föroreningar i vatten söker sig nedströms punkten för utsläpp och parametrar som påverkar denna spridning är bland annat mängden vatten, effektiv porositet, hydraulisk konduktivitet och grundvattenytans gradient. (Perk 2006, Alley et al 2002). Spridningen av föroreningar sker över hela avrinningsområdet och tar inte hänsyn till riks-, kommun-, eller stadsgränser, därför behövs ett samarbete över dessa gränser.

År 2000 trädde EUs ramdirektiv för vatten i kraft vilket är en förordning som binder samtliga EU-länder att arbeta gemensamt med vattenfrågor. År 2004 infördes vattendirektivet i svensk lagstiftning. Detta gör att vattnet betraktas som en helhet och att administrativa gränser inte längre är aktuella för vattenvård. I stället ska vattenförvaltningen ske på avrinningsområdesskala. Det har även tillkommit en ny organisation vid namn Vattenmyndigheten. Av Sveriges 21 länsstyrelser har fem utsetts till vattenmyndigheter och ansvarar för samordning och beslut gällande sitt respektive distrikt (Vattenmyndigheten 2013, Länsstyrelsen 2013).

1.2 Hållbar förvaltning av vattenresurser

Hållbar utveckling (”Sustainable development”, Brundtlandrapporten 1987) har flera definitioner men handlar i huvudsak om att uppnå en förbättrad levnadsstandard utan att påverka ekosystemen eller riskera kommande generationers möjligheter till detta (Walmsley 2002). Om hållbar utveckling ska efterlevas gällande förvaltningen av ett avrinningsområde är det nödvändigt att beslutstagare är tillräckligt informerade för att kunna fatta rätt beslut. Utgångspunkten för detta är att förstå hur nederbörd, avrinning och ämnestransport med vatten hänger samman i ett avrinningsområde och påverkas av våra verksamheter. Tyvärr är det i nuläget brist på övergripande information inom detta område, information som kan ge alla involverade en förståelse för vattnets kretslopp och dess beteende i naturen (Falkenmark et al. 2004).

Om man ser tillbaka i tiden så gjordes undersökningar främst på biotoper var för sig och inte inriktat på att förutse ett händelseförlopp. Men för att kunna bedöma störningsgraden av en mänsklig verksamhet är undersökningar på större skala nödvändiga, där allt ses som ett sammanhängande system och där även politiska och ekonomiska aspekter kan vägas in (Johnson et al. 1997, Verdenschot 2000).

1.3 Uppskattning av föroreningsspridning inom ett avrinningsområde

För att kunna förvalta vattenresurser på ett effektivt sätt, behövs uppskattningar av föroreningsspridning och medföljande föroreningsrisk i avrinningsområden. Sådana uppskattningar bör göras med hjälp av all tillgänglig kunskap och data om flödesmönster för vatten som kan transportera föroreningar. I dagsläget bedöms emellertid föroreningsrisk och potentiell föroreningsbelastning på avrinningsområdesskala normalt endast utifrån information om potentiella föroreningskällor, utan någon kvantifiering av föroreningsspridning från dessa källor (Andersson et al. 2013).

Transporttider för strömmande vatten i ett avrinningsområde (rinntider för vatten längs möjliga transportvägar för föroreningar) kan användas som ett grundläggande mått på föroreningsspridning och föroreningsrisk för alla ämnen som kan transporteras med vatten (McGuire and McDonnell 2006). Uppskattade transporttider för vatten kan sedan användas som grund för mer detaljerade ämnesspecifika beräkningar med hänsyn till nedbrytningshastighet, sorption och andra självreningsprocesser (Persson och Destouni 2009, Persson 2011, Persson et al. 2011).

GIS-baserade program är lämpliga att använda för att beräkna transporttider i avrinningsområden eftersom det på den skalan ofta främst är GIS-data som kan användas till beräkningarna. GIS har använts för att göra undersökningar på avrinningsområden sedan slutet av 1980-talet (Foster 2000). Genom åren har många studier utförts där man med GIS-baserade program undersökt hur grundvattentransport sker inom ett avrinningsområde(t.ex. Skop et al. 1997, Foster et al. 2000, Schilling et al. 2007). Data för GIS-baserade undersökningar blir mer och mer lättillgängliga och även billigare, då många länder, som till exempel Sverige, helt eller delvis finansierar GIS-data med skattemedel. Exempel på data kan vara uppskattad nederbörd och evapotranspiration samt jordarts-, bergarts-, vegetations- och höjddata (Johnson et al. 1997). Denna positiva utveckling ger möjlighet att ta fram bättre utredningsunderlag och beslutsunderlag för myndigheter och andra intressenter.

Hydrologiska modeller beskriver verkligheten på ett förenklat sätt och det finns osäkerheter i indata samt i uppskattningar av verkligheten gjorda av modelleraren själv. En komplexare modell ger ofta en bättre uppskattning av ett områdes hydrologi men det resulterar också i fler parametrar och därmed fler källor för osäkerhet (Skop 1997). Det kan vara svårt att förstå storleksordningen samt orsaken till felkällor i en modellering och då speciellt för beslutstagare och andra intressenter som tar del av den (van Asselt et al. 2002, Macleod 2007). När modelleringar ska stödja politiska beslut gällande våra vattenresurser, är det därför mycket viktigt att osäkerheter hanteras på ett explicit och tydligt sätt och att så mycket kunskap om osäkerheterna som möjligt förmedlas till dem som ska ta del av modellresultaten, detta eftersom fel beslut fattade på felaktiga grunder och bristfällig kunskap om osäkerhet kan få stora negativa konsekvenser för miljön. EUs ramdirektiv för vatten, som tidigare nämnts är baserat på ”försiktighetsprincipen”, vilket innebär att hanteringen av osäkerhet är absolut nödvändig (Miljöbalken 2 kap. 3§, Refsgaard et al. 2007). Exempel på källor till osäkerheter i modelluppskattningar kan vara indata (kartor, klimatdata), modelluppbyggnad (kunskapsbrist, förenklingar), parametrar (värdefel) samt teknik (buggar i program, numeriska approximationer).

1.5 Syfte

Målet med denna studie är att vidareutveckla och testa tillämpningar av metoder för kartering av transporttider för föroreningar som sprids med grundvatten samt ge ökad förståelse för hur föroreningstransport sker inom ett avrinningsområde och hur områden med hög risk för föroreningsspridning kan identifieras.

2 Material och metoder

Området studien gjorts på är Oxundaåns avrinningsområde som är beläget cirka 20 km norr om Stockholm stad (se figur 1). Avrinningsområdets yta är cirka 271 km² där en stor del av markanvändningen är skog och jordbruksmark (se figur 2 för jordbruksmark) som står för 64,5 % av arealen, medan bebyggelse och industri täcker 9,9 %. Dominerande jordarter i området är ler – gyttja (se figur 3) som står för 47 % (länsstyrelsen 2013). Avrinningområdet har en relativt låg topografisk variation med högsta punkt 98 m.ö.h. (se figur 3). Större bebyggelse angränsande till avrinningsområdet är Vallentuna i öster, Upplands Väsby i väster samt Rosersberg i

norr. I Oxundaåns avrinningsområde har vattenprover från olika provtagningspunkter visat på förhöjda halter av PFOS i yt- och grundvattnet där källan till detta i dagsläget är okänd (Pirard et al. 2012). Det finns även punkter för avloppsutsläpp i området som är av intressant karaktär med avseende på spridning av näringsämnen till bland annat Mälaren (Länsstyrelsen 2013). För karta över förorenad mark och jordbruksmark inom Oxundaåns avrinningsområde, se figur 2.

Majoriteten av området består av jordarter som olika slags leror, morän samt urberg.

Hydrauliska konduktiviteten och den effektiva porositeten för området ligger i spannet 10^-9 – 1,5*10⁵ m/s respektive 0,025 – 0,06 (se figur 4).

Figur 1 Överst: Geografisk beskrivning av Oxundaåns avrinningsområde. Underst: Beskrivning av sjöar inom Oxundaåns avrinningsområde.

Figur 2 Till vänster karta över jordbruksmark. Till höger karta över förorenade områden samt E4:an.

Figur 3 Till vänster jordartskarta och till höger topografisk karta över Oxundaåns avrinningsområde.

2.2 Metoder för modellering och kartframställning 2.2.1 Hantering av data

För att modellera avrinning och transport av lösta ämnen användes PCRaster, som är ett GIS-verktyg särskilt anpassat för hydrologisk modellering. I PCRaster används .map-filer för de olika beräkningarna. Dessa .map-filer erhålls genom en konvertering från .ascii-format till .map-format, där .ascii är en kodning av indata till siffror, versaler, gemener samt grundläggande skiljetecken. Första steget i modelleringen är att urskilja det relevanta området för studien från kartmaterialet som i det flesta fall täcker en betydligt större areal, se tabell 1 för indata. Detta utfördes med hjälp av ArcMap där konvertering till .ascii gjordes. Vid konverteringen väljs upplösning (se ursprunglig cellstorlek i tabell 1). För att vidare konvertera .ascii-filen till .map-format används i PCRaster en ”clone map” som anger geo- och kartografiska lägen för resulterande .map-fil.

Tabell 1 Beskrivning av indata som använts i modelleringen.

Indata Cellstorlek (m)^*

Datakälla

Höjddata Jordartskarta Sjöar

Vattendrag Grundvatten Väg

EBH-områden^**

Marktäckekarta 2 70 2600 3600 53 420 490 25

Lantmäteriet SGU

SMHI SMHI

Länsstyrelsen Länsstyrelsen Länsstyrelsen Länsstyrelsen

*Cellstorlek avser längden av en kvadrats sida i kartan, d.v.s. detaljrikedommen.

**Områden klassade efter föroreningsgrad SGU: Sveriges Geologiska Undersökning

SMHI: Sveriges Meteorologiska och Hydrologiska Institut

2.2.2 Flödesriktningskarta

Avrinningsmönster beräknades med funktionen ”lddcreate” i PCRaster, som beräknar flödesvägar utifrån höjddatan. Funktionen genererar en flödesriktning, från varje cell till den lägst belägna granncellen. Alla dessa riktningar bildar sedan tillsammans ett flödesmönster.

I försök med cellstorlek på 2 m visade det sig att flödesmönstret inte blev kontinuerligt varpå 5 m cellstorlek testades vilket även det gav samma resultat.

Slutligen användes en cellstorlek på 25 m för att få ett kontinuerligt avrinningsmönster, varpå resterande kartor som användes som indata i modelleringen

konverterades till samma cellstorlek. När väl ett kontinuerligt nätverk av flödesvägar hade åstadkommits användes denna flödesriktningskarta över flödesvägar för vidare beräkningar av transportsträckor, delavrinningsområden, transporttider och flödeshastigheter.

2.2.3 Delavrinningsområden

För att beräkna delavrinningsområden användes först utflödesceller till recipient (ytvatten och akvifärer med stor uttagskapacitet) genom funktionen ”downstream” i PCRaster. Med utflödespunkter bestämda identifierades sedan delavrinningsområden var och en av dessa utflödesceller med funktionen ”subcatchment”.

2.2.4 Jordartskarta

Ursprungligen bestod jordartskartan av 21 olika jordartsklasser, men för att förenkla delades den in i åtta olika klasser där t.ex. alla leror bildade en gemensam klass ”lera”

(se figur 3 för jordartsklasser). För att göra detta konverterades jordartskartan i ArcMap till en rasterfil. Med funktionen ”reclassify raster” kunde sedan egna klasser göras för jordarterna varpå kartan konverterades till en ascii-fil för att kunna göras om till .map fil i PCRaster.

2.2.5 Scenarier för genomsläpplighet och porositet längs transportvägar

Beräkningarna gjordes för två olika scenarier vad gäller hydraulisk konduktivitet K och effektiv porositet n längs transportvägar, se tabell 2.

Tabell 2 Beskrivning av de olika scenarierna för föroreningstransport i avrinningsområdet.

Scenario K (m/s) ne

Konservativt Databaserat

10^-4 Enl. tab. 4

0,1 Enl. tab. 4

I det konservativa scenariot antas hela avrinningsområdet ha ett konstant värde för effektiv porositet samt hydraulisk konduktivitet oavsett jordart som transportmedium.

Det antagna värdena motsvarar de typvärden för sand och ger därför förhållandevis korta transporttider. Det konservativa scenariot kan då vid jämförelse med det databaserade ses som ett värsta-fall-scenario där transporten sker längs förhållandevis snabba preferentiella flödesvägar.

Det databaserade scenariot har ett jordartsspecifikt värde för effektiv porositet och hydraulisk konduktivitet (se tabell 3 samt figur 4).

Tabell 3 Jordartsspecifikt värde för hydraulisk konduktivitet K samt porositet n (efter H. Grip et al 2000, L. Schnoor 1996).

Jordart K (m/s) ne

Urberg Lera Morän Torv Sand

Grus - Block Isälvssediment Fyllning

1,5*10^-5 10^-9 10^-7 10^-5 10^-4 10^-2 10^-5 10^-4

0,025 0,060 0,035 0,450 0,300 0,350 0,300 0,300

Figur 4 Till vänster karta som visar variationen i uppskattad effektiv porositet och till höger karta som visar på variationen i uppskattad hydraulisk konduktivitet för Oxundaåns avrinningsområde.

2.2.6 Hydraulisk gradientkarta

Beräkning av den hydrauliska gradienten görs med hjälp av ekvation 1.

(1)

/ )

För att ta fram en karta över hydraulisk gradient för avrinningsområdet (se figur 5) gjordes först en sluttningskarta i ArcMap med funktionen ”slope” och med höjddatan som indata. Slope-funktionen identifierar maximal ändring i höjd från var cell till en angränsande cell. Utifrån ifrån denna sluttningskarta beräknades i PCRaster medellutningen i varje delavrinningsområde (se kapitel 2.2.3) med funktionen

”areaaverage”. Den hydrauliska gradienten antogs vara lika med denna medellutning förutom inom Stockholmsåsen. För Stockholmsåsen beräknades gradienten i stället utifrån data över uppmätta grundvattennivåer från SGU. Den hydrauliska gradient för Stockholmsåsen uppskattades till att genomgående vara 0,00234 enligt ekvation 1 med indata enligt tabell 4.

För att få ett kontinuerligt flöde gjordes ett antande att gradienten för avrinningsområdet aldrig är mindre än 0,0001. Uppskattade gradienter i avrinningsområdet visas i figur 5.

Tabell 4 Data över Stockholmsåsen där L motsvarar åsens längd och h1, h2 är grundvattennivån för två punkter i var sin ände av L (A. Eriksson, Stockholmsåsen – Upplands Väsby 2009, SGU)

(m) Stockholmsåsen L

h1 h2

7000 18 1,5

Figur 5 Karta som visar på variation i uppskattad hydraulisk gradient inom Oxundaåns avrinningsområde.

2.2.7 Flöden och flödeshastigheter

För att beräkna den faktiska flödeshastigheten i varje cell för de båda transportscenarierna används ekvation 2 - 3 nedan med värden från tabell 2 – 3.

Grundvattnets så kallade darcyhastighet beräknas enligt Darcys lag:

(2)

/

/

/ Faktisk flödeshastighet ges av:

(3)

/ /

Nederbördsöverskottet beräknades för varje cell i avrinningsområdet med ekvation 4 utifrån indata från tabell 5.

(4)

Tabell 5 Värden för nederbörd P och evapotranspiration E som använts till att beräkna grundvattenflöden i avrinningsområdet. Data kommer från SMHIs klimatdata uppmätta år 1961 – 1990.

P 0,6 m E 0,4 m

I synnerhet evapotranspiration är väldigt komplext att beräkna med varierande jordarter, markanvändning samt temperaturvariationer. För enkelhetens skull användes ett enda värde på evapotranspirationen och ett enda värde på nederbörden för hela avrinningsområdet, enligt uppskattningar från SMHI för perioden 1961 - 1990.

För att sedan beräkna ackumulerat grundvattenflöde i varje cell användes funktionen ”accuflux”. I det databaserade scenariot kan det akvifärdjup som krävs för att ta emot det ackumulerade flödet bli orimligt stort på grund av mycket låga flödeshastigheter. Därför korrigerades flödeshastigheten så att det akvifärdjup som krävs för att ta emot det modellerade ackumulerade flödet blir maximalt 10 m. På så vis får inga celler flödeshastigheter som är orimligt låga i förhållande till vattenbalansen och modellerade flöden. Det effektiva akvifärdjupet där det ackumulerade flödet går beräknas med ekvation 5 där flödessträckan beräknas med funktionen ”downstreamdist” som med hjälp av flödesriktningskartan beräknar längden från en cell till sin närmaste nedströms granne.

(5)

/

Med begränsningen att akvifärens djup inte får överstiga 10 m kan en korrigerad flödeshastighet beräknas för varje cell enligt ekvation 6:

(6)

/

För att beräkna faktiskt flöde för det databaserade scenariot används en ”if-sats” i PCRaster som säger att ”där d 10 m gäller ukorr, annars ux”.

2.2.8 Transportsträckor

För att ta fram transportsträcka till närmaste ytvatten och till närmaste akvifär med stor uttagskapacitet används funktionen ”ldddist”i PCRaster. Transportsträckan räknas ut genom att transportsträckan från cell till cell adderas fram till närmaste utflödescell (närmaste akvifär med stor uttagskapacitet eller ytvatten).

2.2.9 Transporttider

För att beräkna transporttider i PCRaster används funktionen ”ldddist”.

Transporttiden från cell till cell beräknas genom att dividera transportsträckan till granncellen med den lokala transporthastigheten, se ekvation 7.

(7)

2.2.10 Bearbetning av kartor

För att framställa grafiska kartor från ovan beräknade .map-filer konverterades de tillbaka till .ascii-format i PCRaster för att kunna användas i ArcMap. I ArcMap gjordes sedan en konvertering till raster för att kunna justera värdesintervall och göra klassificeringar så att information kunde visas på ett överskådligt sätt och göra de två scenarierna jämförbara med varandra

2.2.11 Avgränsning

Denna modellering är gjord med avseende på lösta ämnens transport med grundvattnets flödeshastighet längs transportvägarna och tar inte hänsyn till olika ämnens sorption i varierande jordarter eller deras nedbrytningshastighet. Resultatet av modelleringen visar således på hur spridningen sker i tid och rum för grundvatten och inte ämnesspecifikt.

3 Resultat

3.1 Tolkning av modellen 3.1.1 Transportsträckor

Grunden till alla beräkningar är flödesriktningskarta som visar hur vattnet flödar genom avrinningsområdet. Av avrinningsområdets 271 km² är det tydligt att gällande transportsträcka till yt- och grundvatten befinner sig merparten av ytorna i spannet 0 - 2000 m till närmaste ytvatten och akvifär med stor uttagskapacitet (se figur 6). Kartor av denna typ som ses i figur 6 kan inom vattenförvaltningen användas för att bedöma föroreningsrisk. Färgerna mörkgrön, ljusgrön och gul motsvarar områden med förhållandevis långa transportsträckor. Allt annat lika är risken för förorenings av recipienten lägst från källor inom dessa områden med långa transportsträckor till recipienten. Fördelen av att använda sig av kartor för transportsträcka vid bedömning av områdens föroreningsrisk är att det är relativt säkra uppskattningar där den egentliga felkällan kan vara ifall den hydrauliska gradienten inte följer topografin som antaget i modelleringen. Det huvudsakliga flödet ut från området sker i dess västra del vid Oxundasjön och ut till sjön Skarven väster ut (se figur 1).

Figur 6 Till vänster transportsträcka till närmaste ytvatten och till höger transportsträcka till närmaste akvifär med stor uttagskapacitet.

3.1.2 Delavrinningsområden

Utifrån uppskattade flödesriktningar har delavrinningsområden identifierats för 27 sjöar och vattendrag samt för två stycken akvifärer med stor uttagskapacitet (se figur 7). Här kan man se vilket delavrinningsområde inom avrinningsområdet som bidrar med ett flöde till olika sjöar, vattendrag och akvifärer. Därigenom kan man avgöra vilka föroreningskällor som i första hand hotar vattenkvaliteten i dessa recipienter. Vid upptäckt av en förorening i en recipient kan man också ringa in vilket område den troligen har transporterats från.

Gällande delavrinningsområden till yt- och grundvatten så finns det ytor i avrinningsområdet som inte bidrar med någon avrinning då dessa har ett flöde ut från området.

Figur 7 Till vänster karta över delavrinningsområden för ytvatten och till höger karta över delavrinningsområden för akvifärar med stor uttagskapacitet.

3.1.3 Transporttider

I det konservativa scenariot (transport längs preferentiella flödesvägar där genemsläppligheten är hög) för transport varierar transporttiderna till närmaste ytvatten i spannet 0 – 1 år med undantag för två områden som befinner sig i spannet 1 – 10 år. I det databaserade scenariot (genomsläpplighet längs flödesvägar antas enligt jordartskartan) befinner sig övervägande del av området i spannet > 100 år. Kortare transporttider i spannet 0,1 – 100 år återfinns bara i nära anslutning till ytvatten (se figur 8). Tydligt är att det är en väldigt stor skillnad mellan de olika scenarierna vilket fallet blir när man jämför ett scenario som det konservativa med hög genomsläpplighet kontra det databaserade som i detta fall representerar ett område mestadels täckt av jordarter med låg genomsläpplighet (främst lera). Båda scenarierna är emellertid relevanta då det inte är säkert att grundvattentransport sker genom jordarterna som finns representerade i det databaserade scenariot, utan istället hittar transportvägar genom till exempel underliggande mer genomsläppliga jordarter eller sprickor i berget. Därför bör resultaten från båda scenarierna vägas samman i en bedömning av föroreningsrisken i området.

Figur 8 Transporttid till närmaste ytvatten.

Gällande transporttid till akvifär med stor uttagskapacitet finns det några mindre områden i det konservativa scenariot som har längre transporttid än 0,1 år. I det databaserade scenariot har större delen av avrinningsområdet en transporttid som

överstiger 100 år med mindre områden angränsande till akvifären som ligger i intervallet över 100 år (se figur 9).

Figur 9 Transporttid till närmaste akvifär med stor uttagskapacitet.

Kartan med transporttider från jordbruksmark, väg samt förorenad mark till ytvatten (se figur 10) visar att merparten av dessa områden har en transporttid på 0,01 – 0,1 år i det konservativa scenariot medan transporttiderna i det databaserade scenariot överstiger 100 år med undantag för ett antal små områden i närhet till ytvatten som har transporttider på 0,1 – 10 år. Som i figur 8 – 9 är det även i detta fall en väldigt stor skillnad scenarierna, emedan informationen från båda scenarierna ändå är av betydelse för en bedömning av vilka områden som innebär störts risk för förorening av ytvatten nedströms.

Enligt figur 11 ses att väldigt liten del av jordbruksmarken och de förorenade områdena har ett flöde till någon akvifär med stor uttagskapacitet. Det konservativa scenariot är även här det med kortast transporttider där merparten ligger i intervallet 0,01 – 1 år medan det för de databaserade scenariot ligger i intervallet över 100 år.

Figur 10 Transporttid från jordbruksmark, förorenad mark samt E4:an till närmaste ytvatten.

Figur 11 Transporttid från jordbruksmark, förorenad mark samt E4:an till närmaste akvifär med stor uttagskapacitet.

4 Diskussion

4.1 Metodikens tillämpbarhet

Att göra denna typ av GIS-modeller över flödesvägar och transporttider för föroreningar är idag något som är lätt åstadkomma då det inte krävs någon större datorkraft och indatan som använts finns tillgänglig för de flesta svenska avrinningsområden. Kartor över transporttider av den typ som har tagits fram i denna studie kan vara ett värdefullt beslutstöd i samhällsplanering och vattenförvaltning där känsliga områden med avseende på föroreningsrisk på ett överskådligt sätt behöver identifieras.

Om man ser på figurerna 8 – 11 i resultatdelen så är det generellt mycket stor skillnad i de modellerade grundvattentransporttiderna kraftigt för de olika transportscenarierna.

Tydligt är att om grundvattnets flödesvägar går genom de låggenomsläppliga jordarter som dominerar avrinningsområdet enligt jordartskartan så får man generellt mycket långa transporttider, vilket gör att föroreningsrisken kan tolkas som liten.

Troligt är dock att transporttiderna inte är så långa som i det databaserade scenariot.

Vattnet flödar alltid den enklaste vägen och kan leta sig ned till underliggande jordlager med högre genomsläpplighet än jordlagren vid markytan, eller genom sprickor i berget. Därför kan föroreningar komma att transporteras betydligt snabbare än om alla transportvägar hade gått i sådana jordarter som täcker området enligt jordartskartan (Persson 2013). Om denna möjlighet till transport i underliggande lager eller sprickor inte kan uteslutas så bör man i första hand utgå från det konservativa scenariot i enlighet med försiktighetsprincipen. Men man bör även väga in transporttidsberäkningarna för det databaserade scenariot då det innehåller mest platsspecifik information. Den samlade bedömningen av områdens föroreningsrisk bör beakta beräknade transporttider för båda scenarierna och beräknade transportsträckor. Denna information ger ofta underlag till att åtminstone kunna rangordna olika föroreningskällors föroreningsrisk från högst till lägst risk.

Med denna typ av kunskap om hur föroreningsspridning kan ske inom ett avrinningsområde, är stadsplanering och verksamhetsplacering möjlig att genomföras så att föroreningsrisken minimeras med hänsyn till skyddsobjekt som till exempel dricksvattentäkter och ytvatten (Burnett et al. 2010). Potentiellt förorenande verksamheter kan i första hand förläggas till områden som inte är klassade som känsliga områden för föroreningar. För potentiellt förorenande verksamheter som redan är belägna i eller som trots allt kommer att placeras i områden som enligt modellresultaten är särskilt känsliga för förorening, då ger uppskattningen av spridningsvägar och delavrinningsområden viktig information för att kunna vidta effektiva försiktighetsåtgärder för att minimera risken för förorening.

Övriga användningsområden för denna typ av modellering skulle kunna vara att idetifiera var rinntider och föroreningstransport med grundvatten behöver undersökas mer i detalj, det vill säga där det enligt den mer övergripande karteringen finns särskilt stor risk att transport av miljöfarliga ämnen sker. För detta krävs bland annat mätningar av grundvattennivåer och resultat från hydrauliska tester. Exempelvis kan sådana mer platsspecifika undersökningar användas för att identifiera delsträckor av vägar som behöver utrustas med särskilda system som leder bort vägavrinning till ett slutet system för att hindra spridning av förorenat vägdagvatten.

4.2 Modellosäkerheter

Den hydrauliska gradienten, som i allmänhet är okänd, antas sammanfalla med delavrinningsområdenas medelvärde av marklutningen och inte med den lokala

marklutningen. Detta är en approximation som kan leda till såväl underskattning som överskattning av lokala gradienter, i synnerhet i kraftigt kuperad terräng. Den hydrauliska gradienten följer ofta topografin med en viss utjämning (Berglund et al 2013), men till skillnad från topografin så varierar grundvattennivån över tiden (Mcdonell et al 2010).

Beträffande transportsträckor så finns det sträckor med transporttider upp till >

8000 m trots att dessa är belägna intill ett vattendrag. Detta illustrerar den osäkerhet som kommer av att en enda flödesriktning antas för varje 25x25 m cell. I verkligheten varierar flödesriktningarna sannolikt inom varje cell och även över tid. Dessutom innebär den flacka terrängen att uppskattningen av flödesriktningar blir osäker.

Denna studie har begränsats till föroreningstransport i grundvatten. Transport med ytavrinning och transport i den omättade zonen har inte beaktats. Oxundaåns avrinningsområde består av 9,9 % bebyggelse (Länsstyrelsen 2013) vilket betyder att det finns hårdgjorda ytor och dagvattenlösningar som förhindrar infiltration till grundvattnet och ger snabb ytavrinning. En annan osäkerhet i beräkningarna uppkommer på grund av att utdikade områden samt beredning av mark i anknytning till E4:an inte har beaktats. En annan osäkerhet är vattenbalansen som är beräknad för avrinningsområdet. I denna studie har en förenklad beräkning gjorts (se ekv. 4) där det inte tagits hänsyn till hur snabbt avdunstning sker från olika jordarter eller hårdgjorda ytor.

5 Slutsatser

Denna studie har visat hur GIS-data kan användas till att göra högupplöst kartering (25×25 m) av föroreningsspridning i ett avrinningsområde. Flödesvägar till olika recipienter (ytvatten och akvifär med hög uttagskapacitet) har modellerats och transporttiderna för strömmande vatten längs dessa flödesvägar har beräknats.

De viktigaste slutsatserna om metodens tillämpningar och nytta för vattenförvaltning kan sammanfattas i följande punkter:

 Metoden ger lättöverskådliga resultat i form av kartor som enkelt kan tolkas och jämföras för olika scenarier.

 Kvantifiering och kartering av vattentransporttider för olika scenarier kan användas som underlag till att uppskatta var i ett avrinningsområde som risken för föroreningsspridning i allmänhet är störst respektive minst (kort transportlängd och kort transporttid från källa till recipient innebär ofta hög risk för förorening).

 Kartor över transporttider för olika scenarier kan användas till att identifiera var det skulle kunna vara kostnadseffektivt att göra mer detaljerade undersökningar för att minska osäkerheten kring föroreningsspridningen.

 Kvantifiering och kartering av vattentransporttider är ett bra komplement till dagens metoder för bedömning av trolig föroreningsbelastning och föroreningsrisk, där ofta information om förhållandena för föroreningsspridning används i liten utsträckning.

 Kartor över vattentransporttider kan användas i planering av miljöpåverkande verksamheters lokalisering samt vid åtgärdsprioritering för marksanering och vid bedömning av skyddsåtgärder för vattentäkter.

 Uppskattningen av flödesvägar och delavrinningsområden ger värdefullt underlag för att identifiera troliga källområden för konstaterade vattenföroreningar i brunnar och andra recipienter.

Eftersom de GIS-data som använts i denna studie normalt finns tillgängliga för svenska avrinningsområden kan denna kartering av vattentransporttider utföras även för andra områden. Den goda tillgängligheten på data göra att den här typen av undersökningar borde gå att göra systematiskt i svensk vattenförvaltning som grund för beslut i samhällsbyggande processer.

6 Vidare studier

Vidare studier för att utveckla denna metod skulle kunna utforska möjligheterna att använda sig till fullo av den högupplösta höjddatan, vilket kan ge högre precision i resultaten. Detta kan dock vara svårt på grund av störningar från hus, vägar etc., men det kan vara möjligt för detaljerad modellering av små områden. Det är även möjligt att använda beräknade vattentransporttider till att modellera transport av specifika ämnen med hänsyn till deras nedbrytningshastighet och sorption.

I denna studie är det transport i grundvatten som beräknats men att lägga till ytvattentransport, ytavrinning och transport i den omättade zonen skulle ge ytterligare information om förutsättningarna för föroreningsspridning i ett avrinningsområde. En mer detaljerad och fullständig modelleringsstudie skulle även kunna ta hänsyn till dagvattenhantering, dikningar och markberedning som görs vid exempelvis vägbyggen och för ledningsgator (där fås en annan genomsläpplighet på grund av markberedning och användandet av byggmaterial som skiljer sig från områdets naturliga jordarter).

7 Referenser

Andersson L., Arheimer B., Gustafsson D., Lexén K., Glaumann K. Potentials for numerical models in water management – recommendations for local water management with stakeholder involvement. 2013. Vatten – Journal of Water Management and Research 69: 163–171.

Alley W.M., Healy R.W., LaBaugh J.W., Reilly T.E. 2002. Flow and Storage in Groundwater Systems. Science vol. 296. No. 5575.

Berglund, S., Bosson, E., Sassner, M. 2013. From Site Data to Saftey Assessment: Analysis of Present and Future Hydrological Conditions at a Costal Site in Sweden. Ambio. 2013 May;

42(4): 425–434.

Cook, P.G., Favreau, G., Dighton, J.C., Tickell, S. 2003. Determing Natural Groundwater Influx to a Tropical River Using Radon, Chlorofluorocarbons and Ionic Environmental Tracers. Journal of Hydrology, vol. 277 74-88.

Falkenmark, M., Gottschalk, L., Lundqvist, J., Wouters, P. 2004. Towards Integrated Catchment Management: Increasing the Dialogue between Scientists, Policy-makers and Stakeholders. Vol. 20. No. 3.

Foster, J.A., McDonald, A.T. 2000. Assessing Pollution Risks to Water Supply Intakes Using Geographical Information System (GIS). School of Geography, University of Leeds, Environmental modelling Software 15 (2000) 225-234.

Hu, L., Chen, C., Chen, X. 2011. Simulation of Groundwater Flow Within Observation Boreholes for Confined Aquifers. Institute of Environmental Geology, China University of Geosciences. Journal of Hydrology, vol. 398, issues 1-2.

Johnson, L.B., Gage, S.H. 1997. Landscape Approaches to the Analysis of Aquatic Ecosystems. Freshwater Biology (1997) 37, 113 - 132.

Länsstyrelsen Stockholm. Pansar, J., Hagström, J. 2013. Oxundaåns Vattenkvalitet 1991 – 2012. Länsstyrelsen Stockholm Fakta 2013:3.

Malczewski, J. 2004. GIS-based Land-use Suitability Analysis: A Critical Overview.

Department of Geography, University of Western Ontario.

Macleod, Christopher J.A., Scholefield, David., Haygarth, Philip M. 2007. Integration for Sustainable Catchment Management. Science of Total Environment 373 (2007) 591 – 602.

McDonnell, J.J., McGuire, K., Aggarwal, P. et al. 2010. How Old is Streamwater? Open Questions in Catchment Transit Time Conceptualization, Modelling and Analysis. Institute for Water and Watersheds and Department of Forest Engineering, Resources and Management, Oregon State University.

McGuire K.J., McDonnell J.J. 2006. A review and evaluation of catchment transit time modeling. Journal of Hydrology 330:543 –563.

Millennium Ecosystem Assessment. 2005. Ecosystems and Human Well-Being: Health Synthesis. ISBN: 9241563095.

Perk. M. 2006. Soil and Water Contamination. ISBN: 9780415409438.

Persson, K. 2011. Quantifying Pollutant Spreading and the Risk of Water Pollution in Hydrological Catchments. Department of Physical Geography and Quaternary Geology.

Stockholm University. ISBN: 9789174472073.

Persson K., Jarsjö J., Destouni G., 2011. Diffuse hydrological mass transport through catchments: scenario analysis of physical and biogeochemical uncertainty effects.

Hydrol. Earth Syst. Sci. 15, 3195–3206, doi:10.5194/hess-15-3195-2011.

Persson, K., Destouni, G.: Propagation of water pollution uncertainty and risk from the subsurface to the surface water system of a catchment, J. Hydrol., 377, 434–444, doi:

10.1016/j.hydrol.2009.09.001, 2009.

Reefsgard, J.C., Sluijs, J.P., Hojberg, A.L., Vanrolleghem, P.A. 2007. Uncertainty in the Environmental Modelling Process – A Framework and Guidance. Environmental Modelling and Software 22 (2007) 1543 - 1556.

Schwarzenbach, R.P., Escher, B.I., Fenner, K., Hofstetter, T.B., Johnson, C.A., von Gunten, U. and Wehrli, B. 2006. The Challenge of Mircropollutants in Aquatic systems.

Science vol. 313. No. 5790.

Ritter, L., Solomon, K., Sibley, P. 2002. Sources, Pathways and Relative Risks of Contaminants in Surface Water and Groundwater: A Perspective Prepared for the Walkerton Inquiry. Journal of Toxicology and Environmental Health, Part A, 65:1-142.

Roth, N.E., Allan, J. David., E., Donna L. 1996. Landscape Influences on Stream Biotic Integrity Assessed at Multiple Spatial Scales. Landscape Ecology vol. 11. No. 3.

Pirard, J., Aldheimer, G., Johansson, L., Larm, T. 2012. Åtgärdsplan för dagvattenrening i Upplands Väsby kommun, revidering och komplettering. Uppdragsnummer: 1143420000.

Schilling, E. K., Wolter, C.F., 2007. A GIS-based Groundwater Travel Time Model to Evaluate Stream Nitrate Concentration Reductions From Land Use Change. Iowa Geological Survey. Environ Geol (2007) 53:433-443.

SFS 1998:808. 3 kap. Grundläggande bestämmelser för hushållning med mark- och vattenområden

Skop, E., Sörensen, P.B. 1997. GIS-based Modelling of Solute Fluxes at the Catchment Scale:

A Case Study of the Agricultural Contribution to the Riverine Nitrogen Loading in the Vejle Fjord Catchment, Denmark. National Environmental Research Institute, Department of Policy Analysis.

Van A., Marjolein B.A., Rotmans, J. 2002. Uncertainty in Integrated Assessment Modelling.

Climate Change 54: 75 – 105.

Verdonschot, P.F.M. 2000. Integrated Ecological Assessment Methods as a Basis for Sustainable Catchment Management. Institute for Forestry and Nature Management.

Walker, Brian., Salt, David. 2006. Resilience thinking. ISBN: 9781597260930.

Walmsley, J.J. 2002. Framework for Measuring Sustainable Development in Catchment Systems. Environmental Management. Vol 29. No. 2.

Internet:

Food and Agriculture Organization, http://www.fao.org, hämtad 2013-06-20.

Naturvårdsverket, http://www.naturvardsverket.se, hämtad 2013-06-20.

Smittskyddsinstitutet, http://www.smittskyddsinstitutet.se/, hämtad 2013-06-20.

Sveriges Meteorologiska och Hydrologiska Institut, http://www.smhi.se, hämtad 2012-06-20.

UNESCO World Water Assessment Program, http://www.unesco.org/water/wwap, hämtad 2013-06-17.

World Wide Fund, http://www.wwf.se/vrt-arbete/ekologiska-fotavtryck/s-berknar- man-ekologiska-fotavtryck/1157938-ekologiska-fotavtryck-s-berknar-man-ekologiska- fotavtryck, hämtad 2013-06-15