Kortlægning af oversvømmelsestruede områder i ArcGIS

Mapping of flood hazard areas in ArcGIS

Olsen, Katrine

10. semester

Kandidatuddannelsen i Geografi

2012

2012-06-11

120

Denne kandidatafhandling undersøger, hvordan oversvømmelsestruede områder kan kortlægges i ArcGIS på basis af Danmarks højdemodel med Aalborg by som case. Udgangspunktet er stigende oversvømmelser efter kraftigere nedbør, og formålet er at afprøve og dokumentere GIS-baserede metoder, der kan støtte byplanlægning. Kendte oversvømmelseslokaliteter blev først identificeret via interview med Aalborg Kommune og mediekilder. En analyse af årsagerne til oversvømmelser i Aalborg peger på topografiske lavninger, flade arealer i kontakt med afstrømning samt nærhed til vandløb, hvilket begrunder tre modelleringstilgange: (1) kortlægning af lavninger ved at fylde ”sinks” i terrænmodellen og beregne differensen til den oprindelige model; (2) beregning af wetness index (ln(α/tanβ)) ud fra afstrømningsakkumulation og hældning, med og uden indarbejdelse af forsegling; og (3) simulering af vandudbredelse ved stigning i vandløbsniveauer på 20, 50 og 100 cm ved hjælp af Euclidean Allocation og Cost Distance. Resultaterne viser, at store lavninger geografisk svarer til flere kendte oversvømmelsesområder, men også at topografi alene ikke forklarer risikoen. Wetness index-modellen er begrænset af upræcise strømningsmønstre og manglende tærskelværdier for reel risiko, og vandstandssimuleringerne afhænger af vandløbsniveauer på dataindsamlingstidspunktet. Samlet set kan modellerne kortlægge potentialet for oversvømmelse og den relative risiko mellem områder, men de kan ikke udpege oversvømmelsestruede områder direkte uden yderligere modelforbedringer, bedre datainput og kalibrering mod aktuelle forhold.

This Master’s thesis examines how flood-prone areas can be mapped in ArcGIS using Denmark’s digital terrain model, with the city of Aalborg as a case study. Motivated by more frequent floods following heavier rainfall, the aim is to test and document GIS-based methods to support urban planning. Known flood locations were first identified through an interview with Aalborg Municipality and media sources. An analysis of local flood drivers highlighted topographic depressions, flat areas connected to runoff, and proximity to streams, motivating three modeling approaches: (1) mapping depressions by filling sinks in the terrain model and differencing with the original; (2) calculating the wetness index (ln(α/tanβ)) from flow accumulation and slope, with and without accounting for surface sealing; and (3) simulating inundation from stream water-level rises of 20, 50, and 100 cm using Euclidean Allocation and Cost Distance. Results indicate that large depressions align geographically with several known flood locations, but also that topography alone does not determine risk. The wetness index model is limited by inaccuracies in flow patterns and lacks thresholds that indicate actual flood risk, while the water-level simulations depend on stream levels captured at the time of terrain data collection. Overall, the models map flood potential and relative risk between areas, but they do not directly delineate flood-prone sites without further model refinement, improved data, and calibration to current conditions.

[Dette resumé er genereret med hjælp fra AI direkte fra projektet (PDF)]

Download
Vis denne rapport i AAU Studenterprojekter