Dimensionering af centrale og decentrale regnvandsbassiner ved fremtidige ekstreme regnhændelser

Abstract

I takt med at klimaforandringer øger intensiteten og hyppigheden af ekstreme regnhændelser, bliver behovet for intelligente og fremtidssikrede løsninger til håndtering af regnvand stadig mere presserende. Denne rapport undersøger potentialet i intelligent styring af regnvandsbassiner i et afvandingssystem i Holbæk-området under både nuværende og fremtidige klimaforhold. Formålet med studiet er at vurdere, hvordan forskellige styringsstrategier påvirker systemets hydrauliske ydeevne og dets evne til at tilbageholde forurenende stoffer. En hydraulisk model er udviklet i MIKE+ baseret på virkelige topografiske og oplandsdata, og der regnes med syntetisk genererede, klimaregnserier. Fire scenarier analyseres: passiv udledning med centralt bassin, decentralt bassin med lokal reaktiv styring og global reaktiv styring, samt et design med fokus på tilbageholdelse af forurende stoffer via reduceret udløb. Hvert scenarie evalueres gennem langtidsimuleringer, ekstrapolering til 100-års hændelser samt vurderinger af opmagasineringsvolumen, opholdstid og fyldningsgrad. Resultaterne viser, at passiv styring med ét stort bassin klarer sig godt under ekstreme hændelser, men giver begrænsede forbedringer af vandkvaliteten. Decentral passiv styring klarer sig godt ved store hændelser. Global reaktiv styring er mere effektiv ved moderate regnhændelser, men kræver finjustering for effektivt at håndtere ekstremhændelser. Det største tilbageholdelsespotentiale af forurenende stoffer findes i scenariet med reduceret udløb, dog på bekostning af markant øgede volumenkrav. Konklusionen er, at intelligent styring kan forbedre regnvandssystemets ydeevne – især i kombination med decentrale bassiner og kan reducere den hydrauliske belastning. Fremtidige løsninger bør balancere mellem hydraulisk robusthed og miljømæssige hensyn, og der er yderligere potentiale i forudsigende, modelbaseret styring.

As climate change increases the intensity and frequency of extreme rainfall events, the need for intelligent and future-proof stormwater management solutions becomes more urgent. This report investigates the potential of intelligent control of stormwater basins within a drainage system in the Holbæk area under both current and projected climate conditions. The objective of the study is to evaluate how different control strategies affect the system’s hydraulic performance and its ability to retain pollutants. Thus, securing urban infrastructure against climate-related stress while improving water quality. A hydraulic model was developed in MIKE+, based on real topographic and catchment data and driven by synthetically generated, climate-adjusted rainfall series. Four scenarios are analysed: passive discharge with one large basin, local reactive control, global reactive control, and a design prioritizing pollutant retention with reduced contributing area. Each scenario is evaluated through long-term simulations, extrapolation to 100-year events, and assessments of storage demand, overflow volumes, retention time, and fill level. The results show that passive control with a single basin performs well under extreme events but offers limited water quality benefits. Global reactive control proves more effective during moderate rainfall but needs more fine adjustments to control peak loads efficiently. The highest retention potential is found in the scenario with reduced inflow and low discharge, although this comes at the cost of significantly increased volume requirements. In conclusion, intelligent control can enhance stormwater system performance, particularly when combined with decentralised retention and reduced hydraulic loading. Future solutions should strike a balance between hydraulic resilience and environmental outcomes, with further potential in predictive, model-based control systems.

A master thesis from Aalborg University

Dimensionering af centrale og decentrale regnvandsbassiner ved fremtidige ekstreme regnhændelser

[Dimensioning of central and decentralized rainwater basins for future extreme rain events]