Indvirkning af spatialt regn på hydraulisk modellering og ekstremstatistik

Abstract

Dette projekt omhandler brugen af regninput med stedlig opløsning i hydraulisk modellering, og hvilken betydning det har på model responsen. Ved brugen af regninput med stedlig opløsning kan den usikkerhed, der opstår ved at ekstrapolere en punktmålt regn over oplandet, mindskes. Oplandet omkring Utterslev Mose i København er brugt til projektet. I projektet er der arbejdet med regnmålerdata og radardata, hvor radardataet er justeret til at efterligne de regnmålermålte nedbørsmængder. De store mængder af regndata har skabt grundlag for mange lokale regnserier, som i projektet benyttes til scenarier med forskellige grader af stedlig opløsning. Scenarierne benyttes til undersøgelsen af den relative model respons og ekstremstatistik. Her blev en tendens til, at bedre stedlig opløsning gav mindre overløbsvolumen, fundet. Afvigelserne mellem de lokale regnserier og den regionale model er undersøgt med hensyn til måleusikkerheden mellem radar og regnmåler. To korrigeringsmetoder benyttes: én faktor korrigering og statistisk nudging. For disse serier beregnes ny ekstremstatistik på overløb. Derudover er der foretaget en sensitivitetsanalyse på f-værdier for alle de individuelle serier. Forholdene ved ekstrapolerings usikkerheden er undersøgt, og viste sig at være stor. Der er foretaget en stokastisk kalibringsanalyse af, hvordan den hydrologiske reduktionsfaktor ændrer sig ved regninput med forskellige grader af stedlig opløsning.

This project investigates the implementation of spatial resolution rainfall input in hydraulic modeling and its consequential impact on model response. By employing rainfall input with spatial resolution, the uncertainty from extrapolating point-measured rainfall over a catchment area is mitigated. Utterslev Mose located in Copenhagen Danmark is used as a case area for the project. The study utilizes a combination of rain gauge data and radar data, here adjustments are made to the radar data to accurately replicate ground measurements from rain gauges. The abundance of rainfall data facilitates the generation of numerous local rain series, which are utilized across scenarios with varying spatial resolutions. Through analysis of the relative model respons and extreme statistics, these scenarios showed a trend wherein finer spatial resolution resulted in lower overflow volumes. In assessing the disparities between local rain series and the danish regional model, particular attention is given to the measurement uncertainty between radar and rain gauge data. To address this, two correction methods are used: single factor correction and statistical nudging. This is followed by an analysis of the change in extreme statistics. Additionally, a sensitivity analysis of the f-value on all individual rainseries is conducted. In addition, the spatial extrapolation uncertainty is investigated. Furthermore, a stochastic calibration analysis is conducted to investigate the change in the hydrological reduction factor in response to varying degrees of spatial resolution on the rainfall input. This is done in relation to real life observed data from overflow structures connected to the combined sewer system.

A master thesis from Aalborg University

Indvirkning af spatialt regn på hydraulisk modellering og ekstremstatistik

[Influence of spatial rainfall on hydraulic modeling and the extreme statistics]