Evaluation and sensitivity analyses of different rainfall-runoff models for green roofs

Abstract

Due to the ongoing urbanisation, the urban environment will consist of extended impervious areas, such as roof tops, roads and parking lots. During rainfall events these kinds of impermeable areas will cause a faster and larger response in runoff, which can lead to an increased load on the storm-water system and thus increase the risk of flooding. In certain areas, the situation will be further worsened by the potential increase in precipitation predicted to be caused by climate change. To mitigate these issues, more attention is given to low impact developments (LIDs), and the measures within this framework act to detain, store, infiltrate and treat storm water. One such measure is green roofs, which is the focus of this project.

Modelling is a tool that can be used to evaluate the functionality of existing storm-water systems, as well as to study the impact of proposed measures in a planning stage. Modelling can thus facilitate a well-thought-out implementation of green roofs, provided that the modelling results are representative of reality. Despite the large number of modelling studies regarding green roofs, there are no general guidelines of how the modelling should be approached. The aim of this master thesis project is to establish some recommendations regarding choices of rainfall-runoff models and parameters for green roofs.

A literature study was performed to find out which rainfall-runoff models of green roofs that exist today. Two of these were then chosen for further examination, namely a two-dimensional representation of a green roof in MIKE Flood and the green roof model included in the MIKE Urban LID-module. Sensitivity analyses for model parameters were performed in small (an individual green roof) and large scale (where green roofs are part of a larger model of the urban area Augustenborg in Malmö), and the impacts on accumulated runoff, peak flowrate and peak delay were evaluated. The studied model parameters were infiltration rate, Manning’s M, slope and storage capacity. Reasonable values for storage capacity are within the range 2-40 mm, although even higher values may be suitable. The slope of green roofs is recommended to be in the range 1.15-35°, preferably in the lower end. The surface roughness, defined by Manning’s M, can be in the interval 1-10 m1/3/s. It is recommended that values of infiltration rate are at the higher end of the interval 18-180 mm/h.

The small-scale sensitivity analysis showed that both models, MIKE Flood and MIKE Urban LID-module, are most sensitive to the storage capacity, which affects both the retention and the hydrograph peak. Furthermore, Manning’s M and slope gave similar effects on the peak flowrate and delay. The MIKE Flood model was found to be insensitive to infiltration rate, while the MIKE Urban LID model was affected in a complex manner. The large-scale analysis for the MIKE Flood model showed that storage capacity has a small effect on the accumulated runoff, but no parameters were found to influence the peak characteristics. The lack of sensitivity is partly due to the model setup. In large scale the sensitivity of the MIKE Urban LID-module was found to depend on the point of evaluation. The accumulated runoff is only sensitive to the storage capacity. The peak flowrate and delay are not affected in the downstream point, but further upstream the flowrate is sensitive to storage capacity and Manning’s M, while the delay is slightly affected by all parameters.

Lastly, a case study of the Augustenborg area showed that the peak flowrate corresponding to a rain event with 10-year return period could be reduced by 16% if all buildings in the area have green roofs rather than roofs of a conventional type.

Popular Abstract (Swedish)

Tillförlitliga modeller för gröna tak kan minska risken för översvämningar

I framtidens städer kommer risken för översvämningar att vara större, men gröna tak kan eventuellt bidra till att förhindra dessa problem. För att veta var dessa kan göra störst nytta kan man använda sig av modeller, förutsatt att de ger tillförlitliga resultat.

I framtiden kommer allt fler människor att bo i städer, vilket innebär att dessa kommer bli större men också att de kommer förtätas, vilket medför att dagens grönområden kan komma att ersättas av hårdgjorda ytor, såsom vägar och tak. Vid regn innebär det att det finns färre områden där regnvattnet kan infiltrera, och en större mängd dagvatten kommer därmed behövas tas hand om av städernas dagvattensystem, som ofta består av rörledningsnät. Dock har dessa system en begränsad kapacitet, och ifall de blir överbelastade, på grund av för stora mängder avrunnet regnvatten, kan det leda till översvämningar. För att förhindra detta kan man bygga infrastruktur som efterliknar naturliga grönområden, och ett exempel på det är gröna tak.

Gröna tak består oftast av tre komponenter; växter, jord och dräneringslager. Vid regn kommer en del av vattnet som faller på det gröna taket kunna lagras i jorden, och överskottet förs bort av dräneringslagret. Efter regnet kommer växterna att kunna utnyttja det lagrade vattnet. Gröna tak medför alltså att det bildas mindre avrinning vid regn, och på grund av att det tar tid för vattnet att röra sig genom taket gör det också att flödet fördröjs.

Det kan dock vara svårt att veta vilken effekt ett grönt tak kommer ha på avrinningen innan det är byggt, och för att uppskatta detta kan man använda sig av datormodeller. En modell är en förenkling av verkligheten, och kan beskrivas som en uppsättning av regler som omvandlar information om ett regn som faller på det gröna taket till information om vattnet som rinner av det. För att en modell ska vara användbar krävs det att den ger resultat som liknar verkligheten, och en förutsättning är att man kan sätta rimliga värden på modellens parametrar. Vilka värden som bör väljas bestäms delvis av de gröna takets fysiska egenskaper, men även av hur känslig modellen är för en viss parameter. Att en modell är känslig för en parameter betyder att resultatet påverkas mycket av en liten förändring av parametervärdet, medan detta kan ändras mycket utan att resultatet påverkas om modellen är okänslig. Hur känslig en modell är för en viss parameter är viktigt att känna till för att veta hur noggrant man måste välja värdet på parametrarna när man sätter upp en modell.

I detta examensarbete undersöktes två olika modeller av gröna tak och fyra av deras modellparametrar. Den första parametern är infiltrationshastighet, som beskriver hur snabbt regnvattnet kan infiltrera i det gröna taket. Den andra är Mannings M, som beskriver takets ojämnhet och hur mycket motstånd vattnet påträffar då det rör sig över taket. Den tredje parametern är takets lutning, och den fjärde är det gröna takets magasineringskapacitet, som beskriver hur mycket vatten som kan lagras i jorden. Det undersöktes både hur mycket dessa parametrar påverkar avrinningen från ett enskilt tak, och avrinningen från ett kvarter där några byggnader har gröna tak. Resultaten från modelleringen visade att parametrarna påverkade avrinningen från ett enskilt tak mer än avrinningen från ett större område. De visade också att den parameter som båda modellerna var mest känsliga för är magasineringskapaciteten, och denna påverkar både den totala mängden avrinning som bildas samt när och hur stort det maximala flödet blir.

Slutligen gjordes en fallstudie av området Augustenborg i Malmö som undersökte hur stor skillnad det blir om alla vanliga tak i området ersätts av gröna tak. Utifrån modellresultaten verkar det som att det maximala flödet kan minskas med 16%, vilket skulle innebära en minskad belastning för områdets dagvattensystem.

Gröna tak kan alltså vara en del av lösningen på de problem som väntar stadsmiljöer i framtiden. Genom att utöka kunskaperna om hur gröna tak påverkar avrinning i samband med regn, samt genom att fortsätta arbeta med att öka förståelsen för hur detta på ett verklighetstroget sätt kan modelleras, ökar möjligheterna för att kunna bygga gröna tak där de behövs som mest.

• author: Schmidt, Johanna
• supervisor: Salar Haghighatafshar; Maria Roldin
• organization: Chemical Engineering (M.Sc.Eng.)
• course: VVAM05 20172
• year: 2018
• type: H2 - Master's Degree (Two Years)
• subject: Technology and Engineering
• keywords: green roof, rainfall-runoff model, MIKE Urban, MIKE Flood, sensitivity analysis, vattenförsörjningsteknik, avloppsteknik
• language: English
• id: 8936043
• date added to LUP: 2018-03-12 11:32:25
• date last changed: 2018-03-12 11:32:25