Vesistömallit ja tulvakartat tulvatilannekuvan muodostamisessa. Paikkatietomarkkinat Mikko Sane ja Kimmo Söderholm, SYKE

Transkriptio

1 Vesistömallit ja tulvakartat tulvatilannekuvan muodostamisessa Paikkatietomarkkinat Mikko Sane ja Kimmo Söderholm, SYKE

2 Tulvatilannekuva Suomessa Toiminta tulvan uhatessa ja itse tulvatilanteessa ratkaisee lopullisesti vahinkojen määrän SYKE ja alueelliset ympäristökeskukset: vesistötulvien tulvatilannekuva ympäristöhallinnon www-sivuilla SYKE Vesistömallijärjestelmä: vesistötulvat Tulvien ennustaminen jopa viikkoja etukäteen Automaattiset sähköposti-, tekstiviesti- ja www-varoitukset Luonnononnettomuuksien varoitus- ja tilannekuvajärjestelmän (LUOVA) vesistötulvat-osio Ilmatieteen laitos: rankkasateet ja merivedenpinnan nousu Rankkasade vaikea ennustaa, reagoimisaika alle vuorokausi Rankkasade saattaa esiintyä milloin ja missä tahansa Kaupunkien sadevesiviemärit vetävät vaihtelevasti

3 Vesistömalli Suomen alueella olevat vesistöt jaettu yhteensä n laskentayksikköön = mallin osa-alueeseen Osa-alue laskennassa vesi valuu erilaisten varastojen läpi Vesistönkuvaus yhdistää osa-alueiden itsenäiset sadantavaluntamallit jokimalleihin ja järvien vesitasemalleihin Mallien parametrit on kalibroitu hydrologisia havaintoja vastaan

4 Virtaama- ja vedenkorkeusennusteet yli 600 kohteeseen

5 Reaaliaikaiset vesitilannekartat: Valuntakartta Kuvaa hyvin vähäjärvisten jokivesistöjen tulvariskiä

6 Reaaliaikaiset vesitilannekartat: Vedenkorkeuskartta Järvien vedenkorkeudet verrattuna ajankohdan keskimääräiseen vedenkorkeuteen

7 Hydrologiset varoitukset Automaattivaroitukset korkeista vedenkorkeuksista, suurista virtaamista, sateista ja lumikuormista Perustuvat ennusteisiin ja reaaliaikaisiin havaintoihin Toimitetaan sähköpostilla tai tekstiviestillä Alueellisille ympäristökeskuksille, pelastusviranomaisille, voimalaitoksille, säännöstelyluvan haltijoille, kansalaisille, Rajavesistöjen osalta myös Ruotsiin, Norjaan ja Venäjälle Varoitukset ympäristöhallinnon verkkopalvelussa:

8 Pori Suomen merkittävin tulvariskialue Tulva uhkaa n asukasta (n rakennusta) Porin kaupungille ja Lounais-Suomen ympäristökeskukselle tekstiviestivaroitukset, kun automaattiaseman havaitsema vedenkorkeus Porissa ylittää N60+1,2m Vedenkorkeus yli N60+1,5m -> vesi leviää laajalle alueelle suistossa Vedenkorkeus yli N60+2.8m -> vesi nousee paikoitellen tulvapenkereen yli Porin kaupunkiin Ennusteisiin perustuvat varoitukset sähköpostitse ja internetiin

9

10 Mille alueelle tulva leviää tietyllä 10 vedenkorkeudella? Tulvavaarakartta kuvaa tulvan peittävyyden ja vaaran asteen karttapohjalla tietyllä todennäköisyydellä. Vaaran asteena käytetään yleensä vesisyvyyttä. Voi olla myös virtausnopeus tai edellisten yhdistelmä, leviämisnopeus tai tulvan kesto.

11 Tulva-alueen määrittäminen tulva-alue ja vesisyvyys saadaan määritettyä vähentämällä vedenpinnan korkeusmallista maanpinnan korkeusmalli esim. vedenpinta 95,30 m maanpinta 93,60 m = vesisyvyys 1,70 m Vedenpinta Maanpinta Tulva-alue, vesisyvyys

12 Tulvavaarakarttojen käyttö perusta tehokkaalle tulvariskien hallinnalle tulvariskikartoitus Riski» Todennäköisyys x Seuraukset Seuraukset» Vaara x Haavoittuvuus alueiden käytön suunnittelu pelastustoiminnan suunnittelu tiedottaminen ja tilannekuva tulvariskien hallintasuunnitelmat (tulvadirektiivi 2007/60/EY) tulvavaarakartoitettuja alueita tulvatietojärjestelmässä 70 eri puolilta Suomea (tilanne 6/2009)

13 > Hertta > Karttapalvelu

14 Tulvariskikarttoja

15

16

17 Luonnononnettomuuksien varoitusjärjestelmä (LUOVA) Koottu luonnononnettomuudet kattava tilannekuva Nykytilanne ja ennusteet Ilmiön ja toimenpiteiden vaikutukset Tavoitteena on tehostaa tiedonvälitystä ja viranomaistoimintaa Ilmatieteenlaitoksen, SYKEn ja Helsingin yliopiston seismologian laitoksen yhteistyönä Tärkeimmät käyttäjät: valtioneuvoston kanslia, maa- ja metsätalousministeriö, liikenne- ja viestintäministeriö, sisäministeriö Käyttöönoton pilottivaihe vuonna 2010

18 Lopuksi Ennusteissa useita epävarmuustekijöitä satelliittikuvien käyttäminen esim. lumipeitteen ja maankosteuden laskentaan parantaa ennusteita Korkeusmallin tarkkuus vaikuttaa merkittävästi tulvavaarakarttojen tarkkuuteen laserkeilaus tarkentaa mallinnuksia Tulevaisuudessa dynaamisia tulvavaarakarttoja ennustetun tulvan peittävyyden laskenta reaaliaikaisesti

19 Esimerkki yksityiskohtaisesta tulvavaarakartasta (Ivalo)

20 Lapin Kansa Tulva-alueet tulkittuna tutkasatelliittikuvasta historia-tulvakartta