| dc.description.abstract | Vi ser at klimaendringene fører til både stigende temperaturer samt tiltakende ekstrem nedbørshendelser. Dette gir grunn til bekymring i Norge, siden det øker avrenningsvolumet som ikke naturlig absorberes grunnet ugjennomtrengelig overflater, og til slutt medfører til en økt forurensningsbelastning.
Forurensende stoffer som tungmetaller finnes ofte i områder som krysses av sterkt trafikkerte veier. Tungmetaller kan transporteres gjennom avrenning til drikkevannskilder og forårsake negative virkninger på miljøet og menneskers helse. Disse miljøgiftene har senere blitt satt i forbindelse med kreft forekomster.
Denne avhandlingen tar sikte på å modellere avrenning fra riksvei E-39 i nedslagsfeltet til Brusdalsvatnet i Ålesund ved å ta hensyn til nåværende og fremtidige nedbørsscenarier. Målet med oppgaven ble videre delt inn i tre delmål
i) Utvikle et interaktivt geospatialt kart over avrenningsstrømmene i nedbørsfeltet til Brusdalsvatnet.
ii) Kvantifisere volumet av avrenning som strømmer fra nedbørsfeltet, krysser E-39 og når Brusdalsvatnet, med hensyn til nåværende og fremtidige nedbørsscenarier.
iii) Kvantifisere tungmetallbelastningen forbundet med avrenning, med hensyn til nåværende og fremtidige nedbørsscenarier. Denne oppgaven ble utført ved hjelp av en kvantitativ tilnærming, med tanke på georefererte data som høydedata (DTM), veinettverk, hydrologisk nettverk, nedbørsdata og utslippsscenarioet RCP8.5.
Avhandlingen omfatter tre utslippsscenarier, der modellen Gage 1 tar hensyn til dagens utslipp, mens Gage 2 og Gage 3 tar hensyn til fremtidige utslippsscenarier. Avgrensningen av avrenningsveier ble konstruert ved hjelp av ArcGIS Pro, mens beregningen av avrenningsvolum og forurensningsbelastning ble utført ved hjelp av SWMM og SWAT.
Resultatene viser at det er en nær sammenheng mellom nedbørsintensitet og avrenningsvolum, og at de viktigste faktorene er ugjennomtrengelig overflate, lav infiltrasjonskapasitet og, i noe mindre grad, bratt gradient.
Videre ble det observert et nært samspill mellom avrenningsvolum og forurensningsbelastning. Mengden forurensende stoffer øker betydelig i delnedbørfelt som ligger nær bebygde områder. Det forventes en merkbar økning i avrenningsvolumet og dermed i forurensningsbelastningen i fremtidige nedbørsscenarier. Disse funnene indikerer at klimaendringene påvirker faktorer som nedbør, avrenning og forurensningsbelastning negativt, noe som øker avrenningsvolumet og dermed forurensningsbelastningen. I tillegg vil sinkbelastningen øke med opptil 45 % i perioden fra 2060 til 2100, ifølge prognosene som presenteres i denne studien. Dette utgjør en trussel mot drikkevannskildene og dermed mot menneskers helse.
Resultatene av denne studien bekrefter at det er nødvendig å iverksette avbøtende og forebyggende tiltak for å redusere virkningene av klimaendringer på naturlige mønstre, samt for å beskytte miljøet og menneskers helse. På den annen side har datasettet som er brukt i denne studien sine begrensninger, ettersom det ikke tar hensyn til relevante data som jordsmonn, temperatur, fordampning, kloakknett og vindhastighet. For å styrke modellen i fremtiden, bør noen av dataene nevnt ovenfor vurderes, til tross begrensingene. | |
| dc.description.abstract | Climate change is leading to rising temperatures as well as increasing the number of extreme rainfall events. This is a matter of concern in Norway, given that it increases the runoff volume from impervious surfaces and can potentially lead to pollutant load increment. Pollutants such as heavy metals (HMs) are commonly found in areas traversed by high-trafficked roads. Heavy metals can be transported through runoff to drinking water sources, causing adverse effects on the environment and human health. Likewise, these pollutants have been associated with cancer.
This thesis aims to model runoff from Highway E-39, located in the catchment of Brusdalsvatnet in Ålesund, accounting for present and future rainfall regimes. To achieve the aim of the thesis, three objectives were identified and pursued i) Develop an interactive geospatial map of the runoff flow paths within the catchment of Brusdalsvatnet. ii) Quantify the volume of runoff that flows from the catchment, crossing Highway E-39 and reaching Brusdalsvatnet, accounting for present and future rainfall scenarios. iii) Quantify Heavy Metals load associated with runoffs, accounting for present and future rainfall scenarios. This thesis was undertaken using a quantitative approach, considering Geo-referenced data such as terrain data (DTM), road network, hydrological network, rainfall data, and the RCP8.5 projection emission scenario.
The thesis includes three emission scenarios. The model Gage 1 considers current emissions while Gage 2 and Gage 3 account for future emission scenarios. The delineation of runoff pathways was engineered using ArcGIS Pro, whereas the computation of runoff volume and pollutants load was carried out using SWMM (Storm Water Management Model) and SWAT (Soil and Water Assessment Tool).
The results show that there is a close relationship between rainfall intensity and runoff volume, being the main driven factors Impervious surface, low infiltration capacity, and to a lesser extent, steep gradient. Moreover, a close interaction was observed between runoff volume and pollutant washoff loading. The amount of pollutant loading increases significatively in the subcatchments that are close to developed areas. Furthermore, it is projected that a noticeable runoff volume will increase; thus, pollutant loading will increase in future rainfall regimes. These findings indicate that climate change negatively affects factors such as rainfall, runoff, and pollutant loading, increasing runoff volume and, subsequently, pollutant loading.
At last, according to the projections presented in this study, the Zinc loading will increase up to 45% for the period from 2060 to 2100. It represents a threat to drinking water sources, hence to human health. The results of this study confirm that it is necessary to take mitigating and preventive measures to reduce the effects of climate change on natural patterns and protect the environment and human health. However, it should be noted that the dataset used in this study has certain limitations. For example, it doesn't consider important variables such as soil type, temperature, evaporation rates, sewer network, and wind speed. To enhance the accuracy of the model, future studies should consider incorporating some of these variables. | |
