GIS-modellering av potentiellt drivgods i Ljungan baserat på LIDAR-data

Drivgods utgör ett hot mot dammsäkerheten vid vattenkraftsverk eftersom det ökar risken för blockering av kraftverkens utskov vilket i sin tur kan resultera i överströmning av dammen och dammbrott. Fram till idag har drivgods inte ansetts vara ett problem i Sverige. Flera allvarliga drivgodsincidenter utomlands i kombination med en prognostiserad ökning av flödesintensiteter och översvämningstillfällen i Svenska vattendrag har dock lett till ett ökat intresset hos Svenska dammägare. Det saknas idag tillförlitliga metoder för prognostisering av potentiella drivgodsmängder vid extremflöden, vilket försvårar planering av preventiva åtgärder. Denna studie har som mål att utveckla specifika metoder för automatiserad kvantifiering och geografisk analys av drivgods. En modell har utvecklats i ArcGIS Modelbuilder för (i) avgränsning och klassificering av riskområden längs ett vattendrag baserat på identifierade riskfaktorer för drivgods-bildning, (ii) kvantitativ estimering av trädvolym utifrån höjdrasterdataset framtagna från LIDAR punktmoln, och (iii) identifiering av trädindivider baserat på lokalisering av lokala maxpunkter i en digital ytmodell skapad från laser-data. I syfte att utvärdera metodens tillämpbarhet samt undersöka förekomsten av eventuella geografiska mönster i utbredningen av potentiella drivgodskvantiteter appliceras modellen på utvalda dammanläggningar längs med älven Ljungan i Sverige. Modellens noggrannhet i uppskattningen av trädindivider valideras i en fältkontroll. Resultaten indikerar en mycket god överrensstämmelse mellan modellerade och fältkontrollerade värden på trädantal, dock med något underestimerade modellerade värden. Ett större antal träd som riskerar att falla i älven identifierades vid högre vattenflöden som ett resultat av en generellt större geografisk omfattning på översvämmade ytor. Stora vegetationsvolymer identifierades främst i riskområden med en stor andel höga träd men även i riskområden med ett stort antal träd. I vissa riskområden erhölls större relativa ...