Automated modelling and design of urban stormwater control measures

doctoral dissertation

Matej Radinja (Author), Nataša Atanasova (Mentor), Zoran Kapelan (Thesis defence commission member), Mario Krzyk (Thesis defence commission member), Simon Rusjan (Thesis defence commission member), Sašo Džeroski (Co-mentor)

Abstract

Stormwater control measures (SCMs) are technical elements designed to prevent and mitigate the negative effects of uncontrolled stormwater flow. To investigate the impact of SCMs at different spatial scales, SCM models need to be integrated into or coupled with catchments rainfall-runoff (RR) models. Moreover, approaches that include auto-calibration of the RR model and objective-driven automated SCM design can be of great assistance. This research focused on applying automated modelling by using the Process-Based Modelling Tool (ProBMoT) to (a) find the most suitable RR model combining the choices among multiple alternatives for describing hydrological processes, (b) to calibrate RR model parameters against measured data, and (c) to design SCMs based on a target catchment outflow. To this end, a new domain knowledge library that includes RR and SCMs models was encoded. Furthermore, a multi-criteria decision analysis was performed to rank SCMs according to additional criteria. The mark is derived from SCM design parameters and can range between 0 and 5.1, where 0 is the best score. Given the conceptual model of the case study area and the knowledge library, ProBMoT first explored 9 alternative structures of RR models. On average, the models achieved a value of the Nash-Sutcliffe coefficient of 0.82, confirming the efficiency of the proposed approach for calibration of model parameters. Given the target catchment outflow, six SCM scenarios (i.e., bio-retention cell, rain garden, green roof, infiltration trench, detention pond, and storage tank) were designed by using ProBMoT to reduce the peak and total volume of the catchment outflow. Finaly, the developed approach for multicriteria decision analysis was applied to evaluate the designed SCMs. The results showed that landscapeintegrated SCMs (i.e., detention pond, infiltration trench, rain garden, bio-retention cell) are better scored (1.44 - 2.24) than building-integrated SCMs (i.e., green roof, rainwater-harvesting storage tank) (2.57 – 2.73) and grey infrastructure (i.e., underground storage tank) (3.48). The results confirmed the effectiveness of applying automated modelling to the field of RR modelling and optimal SCM design. Furthermore, they underline the importance of multi-criteria SCM evaluation.

Keywords

Built Environment;civil engineering;doctoral thesis;urban drainage;stormwater control measures;rainfall-runoff model;automated modelling;domain knowledge;equation discovery;processbased modelling;

Data

Language:	English
Year of publishing:	2022
Typology:	2.08 - Doctoral Dissertation
Organization:	UL FGG - Faculty of Civil and Geodetic Engineering
Publisher:	[M. Radinja]
UDC:	556.12:628.2:004.414.23(043)
COBISS:	111834883
Views:	232
Downloads:	51
Average score:	0 (0 votes)
Metadata:

Other data

Secondary language:	Slovenian
Secondary title:	Avtomatizirano modeliranje in načrtovanje ukrepov za obvladovanje padavinskih voda v urbanih območjih
Secondary abstract:	Ukrepi za obvladovanja padavinskih voda (OPV) so inženirski objekti, ki so načrtovani z namenom preprečevanja in blažitve negativnih posledic nenadzorovanega odtoka padavinskih voda. Da bi bolje razumeli vpliv ukrepov za OPV na različnih prostorskih nivojih, je potrebno njihove modele povezati ali vključiti v modele površinskega odtoka (PO). Proces lahko izboljšamo z uporabo pristopov, ki vključujejo avtomatizirano kalibracijo modelov PO ter ciljno in avtomatizirano načrtovanje ukrepov za OPV. V raziskavi smo se osredotočili na aplikacijo avtomatiziranega modeliranja z uporabo orodja »Process-Based Modelling Tool« (ProBMoT) z namenom (a) iskanja najbolj primernega modela PO, ki vključuje kombinacije alternativnih možnosti za opis posameznih hidroloških procesov, (b) kalibracije parametrov modelov PO na podatke meritev in (c) načrtovanja ukrepov za OPV glede na ciljni odtok iz prispevnega območja. S tem namenom je bila zapisana nova knjižnica domenskega znanja, ki vključuje modele PO in ukrepe za OPV. Poleg tega je bila opravljena večkriterijska odločitvena analiza, ki razvršča ukrepe za OPV, glede na dodatne kriterije. Dosežena ocena je določena na podlagi načrtovanih vrednosti parametrov ukrepov za OPV ter lahko zavzame vrednosti med 0 in 5,1, pri čemer 0 predstavlja najboljšo oceno. Ob zagotovljenem konceptualnem modelu študijskega območja in knjižnici znanja je ProBMoT najprej raziskal 9 alternativnih struktur modelov PO. Povprečna vrednost koeficienta Nash-Sutcliff, ki so jo dosegli modeli znaša 0,82, kar potrjuje učinkovitost predlaganega pristopa za kalibracijo modelskih parametrov. Šest scenarijev ukrepov za OPV (tj. bioretenzijske enote, deževni vrtovi, zelene strehe, infiltracijski jarki, suhi zadrževalniki in zadrževalni bazeni) je bilo načrtovanih z orodjem ProBMoT, da bi zmanjšali konico in skupni volumen odtoka iz prispevnega območja, glede na ciljni odtok. Razvit pristop k večkriterijski odločitveni analizi je bil uporabljen za oceno načrtovanih ukrepov za OPV. Rezultati so pokazali, da dosegajo v krajino vključeni ukrepi za OPV (tj. suhi zadrževalniki, infiltracijski jarki, deževni vrtovi, bioretenzijske enote) boljše ocene (1,44 – 2,24) od v objekte vključenih ukrepov za OPV (tj. zelene strehe in zbiralniki deževnice) (2,57 – 2,73) in sive infrastrukture (tj. podzemni zadrževalni bazeni) (3,48). Rezultati so potrdili učinkovitost uporabe avtomatiziranega modeliranja na področju modeliranja PO in optimalnega načrtovanja ukrepov za OPV. Poleg tega poudarjajo pomembnost večkriterijskega vrednotenja ukrepov za OPV.
Secondary keywords:	Grajeno okolje;gradbeništvo;disertacije;urbana odvodnja;ukrepi za obvladovanje padavinskih voda;model površinskega odtoka;avtomatizirano modeliranje;domensko znanje;odkrivanje enačb;procesni modeli;
Type (COBISS):	Doctoral dissertation
Thesis comment:	Univ. v Ljubljani, Fak. za gradbeništvo in geodezijo
Pages:	XVIII, 67 str., 5 pril.
ID:	15757153