Impact of digital terrain model uncertainty on flood inundation mapping

Celem pracy była analiza wpływu niepewności numerycznego modelu terenu (NMT) na wielkość stref zagrożenia powodziowego. Ocenę niepewności wykonano metodą Monte Carlo. Symulacje komputerowe prowadzono przy wykorzystaniu modelu hydraulicznego HEC-RAS z rozszerzeniem HEC-GeoRAS na przykładzie rzeki Małej Wełny na odcinku od przekroju Kiszkowo 1 do przekroju Kiszkowo 2, na którym obserwowano i dokumentowano występowanie zalewów w latach 1998–2012. Analizę i dyskusję wyników przeprowadzono w odniesieniu do stref zagrożenia powodziowego wyznaczonych metodą klasyczną (twardą), w której nie uwzględnia się wpływu niepewności danych na wielkość stref zagrożenia powodziowego oraz metodą miękką, w której efektem końcowym była probabilistyczna mapa zagrożenia powodziowego. Przeprowadzone analizy wykazały, że wykonanie 550 symulacji pozwala na opracowanie wiarygodnej probabilistycznej mapy zagrożenia powodziowego na 0,54 kilometrowym odcinku rzeki Małej Wełny. Symulacje wykazały, że strefa zagrożenia powodziowego o prawdopodobieństwie wystąpienia 100% miała powierzchnię równą 3,45 ha, natomiast maksymalny zasięg zalewu może mieć powierzchnię ponad czterokrotnie większą tj. 14,2 ha Należy jednak pamiętać, że w przypadku maksymalnej strefy zalewowej, o jej zasięgu decydują obszary na których zalew występował tylko 5 razy podczas przeprowadzonych 550 symulacji. Prawdopodobieństwo wystąpienia tak dużego zalewu przy założonym przepływie maksymalnym WQ0.2% jest więc niskie. Wyniki przeprowadzonych analiz wykazały, że nie można w sposób dokładny określić zasięgu strefy zalewowej, co wynika z niepewności danych pomiarowych wprowadzanych do modelu. Lepszym rozwiązaniem wydaje się być przedstawienie zasięgu powodzi poprzez zastosowanie rozmytych granic, co związane jest z niepewnością danych oraz niepewnością samego modelu. Wprowadzając czynniki niepewności uzyskujemy szerszy obraz zasięgu zalewu, co jest szczególnie ważne w przypadku katastrofalnych powodzi, gdzie zagrożone jest życie ludzi.