Hydrologinen mitoitus

Hydrologinen mitoitus Noora Veijalainen Jarkko Koskela Suomen ympäristökeskus Patoturvallisuuskoulutus 12.-13.10.2017

Noora Veijalainne, SYKE 20.10.2017 Johdanto Patojen hydrologinen mitoitus takaa padon juoksutuskapasiteetin riittävyyden tulvatilanteessa Hydrologinen mitoitus voidaan tehdä useilla eri menetelmillä

Noora Veijalainne, SYKE 20.10.2017 Esityksen sisältö Yleistä Toistumisaika Patoluokat, patoturvallisuuslaki Eri menetelmät mitoitustulvan arvioinnissa Toistuvuusanalyysi Mallilaskelmat Jääpatojen huomioiminen Ilmastonmuutoksen vaikutukset tulviin Suomessa Winland-projekti

Toistumisaika Tulvien yhteydessä puhutaan yleensä toistumisajasta tai toistuvuudesta Tarkoitetaan keskimäärin kerran xx vuodessa toistuvaa tulvaa Todennäköisyyden käänteisluku esim. kerran 100 vuodessa toistuvan tulvan todennäköisyys on 0,01=1% kunakin vuonna 1 P q Q T T missä q on vuosimaksimi (HQ) ja T on toistumisaika Tulvien välinen aika vaihtelee Suurilla tulvilla on luonnollisesti suuri toistumisaika @Jarkko Koskela SYKE

Cumulative probability Toistumisaika, esimerkki 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 500 1000 1500 2000 2500 Annual maximum discharge [m 3 /s] Todennäköisyys että virtaaman vuosimaksimi on alle 1600 m 3 /s F(1600) on 0.93 Todennäköisyys että vuosimaksimi on yli 1600 m 3 /s on 1-0.93 = 0.07 Toistumisaika:???? F(1600)= 1 1 T =>T= 1 = 1 =14.3 a 1 F(1600) 1 0.93 @Jarkko Koskela SYKE

Padon mitoitus, patoturvallisuuslaki ja asetus patoturvallisuudesta Vesistöpato mitoitetaan virtaamalle, joka aiheuttaa padolla suurimman juoksutustarpeen Vesistöpato mitoitetaan siten, että mitoitustulvan aikana padotusaltaan vedenkorkeus ei ylitä padon turvallista vedenkorkeutta, kun padon juoksutuskapasiteetti ilman voimalaitoksen koneistovirtaamia on käytössä Mitoitus esitetään tätä virtaamaa vastaavan tulvan (mitoitustulva) vuotuisena todennäköisyytenä tai toistuvuutena (PTA 2 ). Padoilla, joilla ei ole merkittävää yläpuolisten järvien säännöstelytilavuutta käytössä, mitoitustulva on sama kuin suurin tulovirtaama padolla Patojen mitoitus, MMM:n patoturvallisuusohjeet (319/210) 6

Patoluokat ja niiden kriteerit Patojen mitoitustulva vesistöpadoille 1 luokan pato, mitoitustulvan todennäköisyys 0.02-0.01 % eli toistumisaika kerran 5000-10000 vuodessa 2 luokan pato, mitoitustulvan todennäköisyys 0.2-0.1 % eli toistumisaika kerran 500-1000 vuodessa 3 luokan pato, mitoitustulvan todennäköisyys 1-0.2 % eli toistumisaika kerran 100-500 vuodessa 1-luokkaan sijoitetaan pato, joka onnettomuuden sattuessa aiheuttaa vaaran ihmishengelle ja terveydelle taikka huomattavan vaaran ympäristölle tai omaisuudelle 2-luokan pato voi aiheuttaa vaaraa terveydelle, muttei ihmishengen menetystä. Ympäristölle ja omaisuudelle 2-luokan pato saattaa aiheuttaa vähäistä suurempaa vaaraa, mutta ei kuitenkaan huomattavaa vaaraa, kuten 1-luokan padolle on ominaista. 3-luokka: Patoa voidaan pitää vain vähäistä vaaraa aiheuttavana, kun siitä onnettomuustilanteessa ei voi aiheutua vaaraa ihmishengelle tai terveydelle taikka vähäistä vaaraa lukuun ottamatta ympäristölle tai padon alapuolella olevalle omaisuudelle

Taneli Duunari-Työntekijäinen, SYKE 20.10.2017 Mitoitustulvan määritys Mitoitustulvan määritysmenetelmän valinta riippuu ensisijaisesti käytettävissä olevista hydrologisista havainnoista Lisäksi määritysmenetelmän valintaan vaikuttavat Altaan ominaisuudet Säännöstelyn luonne Yläpuolisella alueella toteutetut säännöstelyt Muut valuma-alueella tapahtuneet muutokset Arvioimisen menetelmät Havaintoihin perustuvat -> toistumisanalyysi Mallilaskelmiin ja sadantoihin perustuvat Muut 8

Taneli Duunari-Työntekijäinen, SYKE 20.10.2017 Mitoitusvaihtoehdot, patoturvallisuusopas 1. Havaintoja yli 20 vuotta -> suoritetaan toistuvuusanalyysi Gumbelin menetelmällä. 2. Havaintoja 5 20 vuotta -> toistuvuusanalyysi + lähivesistön pidemmän aikasarjan toistuvuusanalyysi 3. Jos havaintoja läheltä (ei merkittäviä järviä välissä) voidaan sen ylivirtaamat muuntaa patopaikan ylivirtaamiksi pinta-alojen suhteessa ja menetellä sitten havaintosarjan pituudesta riippuen kuten kohdassa 1 tai 2. 4. Jos samasta vesistöstä (mutta ei kuitenkaan kohtuuttoman kaukaa) on käytettävissä yli 5 vuoden havaintosarja, joka ei täytä kohdan 3 kriteerejä, muunnetaan sen ylivirtaamat patopaikan ylivirtaamiksi nomogrammeja, muita havaintosarjoja sekä yleistä hydrologista tietämystä käyttäen. Tämän jälkeen menetellään havaintosarjan pituudesta riippuen kuten kohdassa 1 tai 2. 5. Muissa tapauksissa käytetään kahden soveliaimman vertailuvesistön yli 20 vuoden havaintosarjoille Gumbelin menetelmällä tehtyjä toistuvuusanalyysejä. Niiden tuloksia korjataan vertailuvesistön ja kohdevesistön hydrologiset erot huomioonottaen. Lyhytkin havaintosarja kohdevesistöstä, mieluiten patopaikalta, on tällöin erityisen tärkeä. 6. Ellei soveliaiksi katsottavia vertailuvesistöjä ole, on turvauduttava nomogrammien, valuma-alueen hydrologisten ominaisuuksien sekä suunnittelun aikana patopaikalla tehtävien virtaamahavaintojen perusteella laadittuun arvioon. 7. Yli sadan vuoden toistumisaikaa vastaavan mitoitustulvan määrittämisessä voidaan käyttää apuna oppaan taulukon kertoimia. 9

Taneli Duunari-Työntekijäinen, SYKE 20.10.2017 Mitoituksessa huomioitavaa, patoturvallisuusopas A. Jos altaan tilavuus on niin suuri, että mitoitustulvan voidaan arvioida vaimenevan, pitää koko mitoitustulvahydrografi määrittää B. Säännöstelty virtaamahavaintosarja ei yleensä sovi harvinaisten tulvatilanteiden toistuvuusanalyysin pohjaksi sellaisenaan -> lähtökohdaksi täytyy ottaa säännöstelyrakenteen yläpuolinen, pääosin säännöstelemättömältä alueelta tuleva tulovirtaama. C. Mikäli vesistöllä on olemassa ennuste- tai suunnittelukäyttöön tehty hydrologinen vesistömalli, joka koostuu valunta-, joki-, tulva-alue- ja järvimalleista, on sen käyttö mitoitustulvan laskentaan perusteltua. 10

@Jarkko Koskela SYKE Toistuvuusanalyysi Tavoitteena arvioida tulvan suuruuden ja sen esiintymistodennäköisyyden välinen yhteys todennäköisyysjakaumien avulla (Chow et al. 1988) Mitä tarvitaan: pitkä aikasarja virtaamia havaintopaikalta Oletuksena on että tarkasteltava valuma-alue ei ole muuttunut (esim. ihmistoiminnan vaikutuksesta) havaintojakson aikana ja noudattavat samaa todennäköisyysjakaumaa USA Bureau of Reclamation (Cudworth, 1989) Ekstrapolointi maksimissaan kaksi kertaa havaintojakson pituus tai 100 vuotta 50 v havaintojaksosta voitaisiin estimoida 100 v tulva Käytännössä käytetty myös suurempien toistumisaikojen tulvien estimointiin Epävarmuudet kasvavat selvästi ekstrpoloitaessa

Oletukset todennäköisyysjakaumien taustalla (Kite, 1977) Tarkasteltava data on satunnaista Ei toteudu voimakkaasti säännöstellyillä kohteilla Prosessi joka tuottaa datan on stationaarinen ajan suhteen Esim. säännöstelyn aloitus ja ilmastonmuutos voi sotkea tätä oletusta Jakauman parametrit voidaan estimoida datan perusteella Yleensä onnistuu, kunhan havaintoja riittävän pitkältä ajalta Oletusten paikkaansa pitävyyttä voidaan tarvittaessa testata tilastollisilla testeillä Riippumattomuutta, stationaarisuutta, homogeenisuutta ja outliereita voidaan testata @Jarkko Koskela SYKE

Miksi patojen mitoituksessa käytetään niin suuria toistumisaikoja? Mitoituksessa käytettävät toistumisajat (esim. kerran 1000 vuodessa) saattavat tuntua todella suurilta. Niiden käyttöä voidaan perustella: Patojen pitkä käyttöikä: Vaikka yksittäisenä vuonna suuren tulva esiintymistodennäköisyys on pieni, jos pato tulee olemaan paikallaan esim. 100 vuotta, muodostuu tulvan kertymätodennäköisyys melko suureksi Esim. kerran 1000 vuodessa toistuva tulva esiintyy 100 vuoden aikana 10 % todennäköisyydellä Mitoitustulvan muutos suhteellisesti pienenee toistuvuuden kasvaessa. Valittaessa mitoitustulvaksi kerran 1000 vuodessa esiintyvä tulva on mitoitusvirtaama vain noin 30 % suurempi kuin valittaessa mitoitustulvaksi kerran 100 vuodessa toistuva tulva

Toistuvuusanalyysin vaiheet Käytetään todennäköisyysjakaumia eri toistumisajan tulvien suuruuden arvioimiseen Poimitaan vuoden suurimmat tulvat havainnoista (tai mallin simuloinnista) Sovitetaan maksimeihin todennäköisyysjakauma Mahdollisia jakaumia on useita Suomessa käytetyin on Gumbelin jakauma Arvioidaan todennäköisyysjakauman perusteella esim. kerran 100 vuodessa toistuvan tulvan suuruus Ongelmia: havaintojen saatavuus, havaintojakson pituus, todennäköisyysjakauman valinta, ekstrapolointi harvinaisiin tulviin, oletukset havaintoihin liittyen Etuja: helppo käyttää, valmiita ohjelmia saatavilla Voidaan soveltaa myös sadantoihin @Jarkko Koskela SYKE

Todennäköisyysjakaumat Eri todennäköisyysjakaumia on useita eikä tiedetä mikä (jos mikään) on todellinen jakauma (Kite, 1977) Tavoitteena on löytää jakauma joka sopii mahdollisimman hyvin havaintoihin Tulvien toistumisaikoja on arvioitu useilla eri jakaumilla : Gamma jakaumat Normaalijakauma ja sen sukulaiset Ääriarvojakaumat (Extreme value distributions) Gumbel ja GEV Muut Eri maissa käytetään eri jakaumia Yleensä ei eri jakaumia eri joille Suomessa on käytetty lähinnä Gumbelin jakaumaa x exp exp F x @Jarkko Koskela SYKE

f(x, ) Gumbelin jakauma 0.2 0.18 0.16 0.14 = 5, = 2 = 10, = 2 = 5, = 4 α on skaalausparametri β on sijaintiparametri 0.12 0.1 f x = 1 α exp x β α exp x β α 0.08 0.06 0.04 0.02 0-5 0 5 10 15 20 25 x @Jarkko Koskela SYKE

Virtaama (m 3 /s) Gumbelin jakauma 5000 4500 4000 3500 3000 2500 2000 Virtaaman vuosimaksimit (tässä 30 vuoden jakso) Ekstrapolointi suurempiin toistumisaikoihin epävarmaa 1500 1000 500 Vuosimaksimeihin sovitettu Gumbelin jakauma 0 0.00000 0.78556 Toistumisaika (v) Piirretään ns. Gumbelin paperille, jossa tuplalogaritminen akseli: Gumbelin jakauma piirtää tässä suoran

Taneli Duunari-Työntekijäinen, SYKE 20.10.2017 Gumbelin jakauman luottamusväli Luotettavuusrajat riippuvat havaintojen lukumäärästä ja jakauman parametreista Yleensä käytetään 95 % luottamusväliä Rajat kasvavat suuriksi kun ekstrapoloidaan harvinaisiin tulviin Tämä hyvä huomioida, kuvaa epävarmuutta 18

Esimerkki muista jakaumista Gumbelin jakauma piirtää Gumbelin paperille suoran Muut jakaumat voivat kaartua myös ylös tai alaspäin

GEV jakauma GEV= Generilized Extreme value distribution eli yleistetty ääriarvojakauma GEV jakauman käyttö yleistynyt muissa maissa ja muilla aloilla Gumbelissa estimoidaan 2 parametria, GEV:ssa 3 GEV:ssa myös muotoparametri ξ Jos ξ =0, niin GEV jakauma on Gumbelin jakauma Jos ξ >0 niin jakauma on Fréchet-jakauma jos ξ <0 niin jakauma on Weibull-jakauma Joustavampi kuin Gumbel, sopii erilaiseen dataan Toisaalta liiankin herkkä muutamalle havainnolle, erot voivat olla suuret ekstrapoloitaessa Gumbel sopii yleensä kuitenkin riittävän hyvin Suomen havaintodataan, joten sen käyttö perusteltua Testattiin tilastollisella testillä 67 kohteella, Gumbel sopi 63:lla niistä

Jakauman sovittaminen Jakauma sovitetaan havaintoihin yleensä estimoimalla todennäköisyysjakauman parametrit Yleisimmät menetelmät Method of Moments (MOM) Lasketaan sovitettavan jakauman momentis (keskiarvo, varianssi, joskus myös skew) ja lasketaan niiden perusteella parametrit yhtälöillä Maximum Likelihood (ML) Tehokas sovitusmenetelmä, joka usein (mm. Gumbelilla) johtaa iteratiiviseen ratkaisuun Graafinen menetelmä Sovitus ilman parametrien estimointia. esim. suoran sovitus jakaumapaperille. Havainnollinen, mutta subjektiivinen ja epätarkka. Ennen käytetyin menetelmä, nykyään harvinaisempi

Parametrien estimointi Suomessa yleensä käytetty menetelmä on MOM Estimointimenetelmä voi vaikuttaa selvästi etenkin suuren toistumisajan tulvien suuruuteen Ekstrapoloinnissa pienetkin erot korostuvat Myös menetelmien sisällä voi olla erilaisia oletuksia, jotka poikkeavat toisistaan ja vaikuttavat lopputulokseen Esim. HYD-valikon käyttämä kaava vs. toinen kaava frekvenssitekijän laskennassa, ero esimerkkikohteella: 1/100 vuoden tulva 466 tai 496 riippuen estimoinnissa käytetystä oletuksesta. (ero pienenee jos havaintoja paljon) @Jarkko Koskela SYKE

Tulvien toistuvuuden arviointi SYKEssä Tavoitteena yhtenevät käytännöt Gumbelin jakauma Momenttimenetelmä parametrien estimoinnissa Päivittäiset arvot HYD-valikko Muut työkalut Sadannan ja lumivaraston toistuvuusanalyysi Referenssiasemat HBV-mallin simuloinnit Tulvakartat Hydraulinen mallinnus @Jarkko Koskela SYKE

Toistuvuusanalyysin vaiheet Tarkista data Stationaarisuus, riippumattomuus, homogeenisyys Poista outlierit Valitse jakaumat Silmämääräinen tarkistus Tilastolliset testit Estimoi parametrit ML MOM Estimoi eri toistumisaikojen tulvat ja niiden vaihteluväli tai standard error Tarkista ovatko tuloksesi harvinaisista tulvista realistisia Jos mahdollista, verifioi tuloksesi käyttäen myös toista menetelmää (esim. mallilaskelmia) @Jarkko Koskela SYKE

Käytännön vinkit Gumbelin jakaumaa käytettäessä Esim. käytettäessä HYD-valikkoa tms. Tarkista havaintojakso Mukaan yleensä vain kokonaiset vuodet Jos suurin (tai pienin) havainto epäilyttää, tarkista sen aikasarja tarkemmin Tarkista visuaalisesti havaintojen muoto Gumbelin paperilla Säännöstelyn vaikutuksen huomiointi Tarkista tuleeko samoja tulvia kahteen kertaan kun tulva vuodenvaihteessa Ekstrapolointi varovasti Ei käsin sovitusta (käyrä suoran sijaan) Jos Gumbel ei sovi niin valitaan toinen jakauma ja sovitetaan se laskennallisesti

Taneli Duunari-Työntekijäinen, SYKE 20.10.2017 26

Epävarmuus ja käytännön ongelmat Havaintojaksot ovat lyhyitä 1/50 tai 1/100 tulvien arvioimiseen (havaintojakson edustavuus?) Tulvavahingot eivät synny hydrologisten havaintoasemine kohdalla (vaan ylä- tai alavirtaan) Säännöstely, maankäytön ongelmat Jääpadot ja hyyde Suurimmat havainnot ovat myös epävarmimpia virtaamahavaintoja Havainnot nykyään vuorokausikeskiarvoja Aiemmin kello 8 virtaama-arvo ->epäjatkuvuus Hetkellinen arvo usein selkeästi vuorokausikeskiarvoa suurempi Vuoden toinen tai kolmas huippu voi olla suurempi kuin jonkin toisen vuoden vuosimaksimi Informaatiota katoaa? Partial duration aikasarja mahdollista tehdä @Jarkko Koskela SYKE

Mallilaskentoihin perustuvat menetelmät Useita eri versioita Probable Maximum Flood Mitoitussadantaa käyttävät menetelmät Jatkuva simulointi= mallin ja säägeneraattorin laskema pitkä aikasaraja Mallilaskennan edut Voidaan tarkastella monimutkaisiakin vesistöjä, joissa mukana yläpuolisia säännöstelyjä Havainnot kohteelta eivät välttämättömiä Mallin kalibrointiin tarvitaan havaintoja jostain vesistöalueelta Muutoksen vesistöalueella voidaan huomioida Voidaan arvioida harvinaisiakin tulvia Mallilaskelman huonot puolet Työläämpi kuin todennäköisyysjakaumat Vaatii kalibroidun vesistömallin alueelta (työläs tehdä, jos ei valmiina) Mallin epävarmuudet, ekstrapolointi olosuhteisiin joista ei havaintoja

Vesistömallijärjestelmä Vesistömallijärjestelmän rakenne snow PRECIPITATION percolation (inf) rain Snow on the ground? yes SNOW STORAGE yield SOIL WATER STORAGE MAAVESIVARASTO / sitoutunut vesi suotautuminen no SNOW PRECIPITATION SOIL & MOISTURE FROST MODEL DAILY INPUTS: Total 2-layer Aerodynamic energy model balance gauge-specific correction Precipitation Sensible Surface (point-correction) layer heat Precipitation latent Sub-surface heat type layer Air temperature Sand, Altitude longwave silt, effect clay, organic, radiation till, rock Areal (Potential shortwave precipitation evaporation) radiation snow EVAPORATION water equivalent MODEL snow Penman density method snow Uses: depth temperature, cloudiness, wind ground speed, air frost relative depth humidity, air pressure Evaporation for: conifer forest, evapotranspiration deciduous forest, fields, urban UPPER STORAGE PINTAKERROSVARASTO / liikkuva vesi percolation suotautuminen LOWER STORAGE POHJAVESIVARASTO runoff runoff RIVERS AND LAKES Lake water balance River simple hydraulics lake evaporation

Mallilaskentoihin perustuva menetelmä Suomessa Perustuu ruotsalaiseen menetelmään, jota kehitetty Suomeen sopivaksi Kehitetty hyvin harvinaisten tulvien suuruuden arviointiin Toistumisaika kerran 5000-10000 vuodessa Voidaan käyttää myös toistumisajan 100-1000 tulvien suuruuden arviointiin Menetelmässä käytetään hydrologista mallia laskennassa Käytetty malli SYKEn Vesistömallijärjestelmä Menetelmän periaate: yhdistetään suuri sadanta (=mitoitussadanta) ja 40 vuoden sää pahimmalla mahdollisella tavalla ja simuloidaan syntyvä tulva vesistömallilla Sadannan toistumisaika n. 10-1000 vuotta Käytetty 14 vrk mitoitussadantaa Saadaan simuloitu suurtulva Toistumisaika riippuen sadannan toistumisajasta 100-10000 vuotta

m 3 /s 1996 1991 1986 1981 1976 1971 1966 1961 1996 1991 1986 1981 1976 1971 1966 1961 1986 1981 1976 1971 1966 1961 1996 1991 1986 1981 1976 1971 1966 1961 Sadanta (mm) 1996 1991 Lämpötila 20 0-20 -40 60 Sadanta 40 20 0 300 250 200 150 100 50 0 Lumen vesiarvo 2000 1500 40 vuoden sää Vesistömallijärjestelmä yhdistetään ajetaan malli 40*365 kertaa/ valikoidaan pahimmat ajankohdat etsitään suurimman tulvan ajankohta tarkistetaan säännöstelyohjeet saadaan mitoitustulva mitoitussadanta Virtaama 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 maalis-huhtikuu heinä-elokuu Mitoitussadanta 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1000 500 0

Mallilaskentoihin perustuva menetelmä Suomessa Perustuu ruotsalaiseen menetelmään, jota kehitetty Suomeen sopivaksi Kehitetty hyvin harvinaisten tulvien suuruuden arviointiin Toistumisaika kerran 5000-10000 vuodessa Voidaan käyttää myös toistumisajan 100-1000 tulvien suuruuden arviointiin Menetelmässä käytetään hydrologista mallia laskennassa Käytetty malli SYKEn Vesistömallijärjestelmä Menetelmän periaate: yhdistetään suuri sadanta (=mitoitussadanta) ja 40 vuoden sää pahimmalla mahdollisella tavalla ja simuloidaan syntyvä tulva vesistömallilla Sadannan toistumisaika n. 10-1000 vuotta Käytetty 14 vrk mitoitussadantaa Saadaan simuloitu suurtulva Toistumisaika riippuen sadannan toistumisajasta 100-10000 vuotta

Mitoitustulvan ajoitus Mitoitustulvan ajankohta vaihtelee eri padoilla riippuen Valuma-alueen hydrologiset ominaisuudet Varastokapasiteetti eri vuodenaikoina Ohijuoksutusmahdollisuudet Mitoitussadanta suurin kesällä, pienin talvella Lumen sulamistulvissa usein suurimmat tulovirtaamat winter spring summer autumn

Mitoitussadanta Mitoitussadanta arvioitu havaintojen perusteella (Ilmatieteen laitos, Solantie 2000) 14 vuorokauden jakso 7-11 päivä vastaa 5 vuorokauden mitoitussadantaa 9. päivä suurin sade, joka vastaa 1 vuorokauden mitoitussadantaa Mitoitussadannan suuruus riippuu Ajankohdasta Suurin kesällä, pienin talvella Sijainnista Suomessa Valuma-alueen koosta Suurin pienillä alueilla

Virtaama (m 3 /s) sadanta (mm) lumen vesiarvo (mm) Mitoitustulvan laskenta 50 300 45 40 35 30 sadanta lumen vesiarvo 250 200 25 150 20 15 100 10 5 50 0 0 27.4.1981 1.5.1981 5.5.1981 9.5.1981 13.5.1981 17.5.1981 21.5.1981 25.5.1981 29.5.1981 2.6.1981 6.6.1981 10.6.1981 14.6.1981 3000 2500 virtaama, Raasakka virtaama, Pahkakoski virtaama, Siuruanjoki Esimerkki: Iijoen Raaskan pato Mitoitustulva referenssijaksolla 1961-2000 2000 1500 1000 500 0 29.6. 22.6. 15.6. 8.6. 1.6. 25.5. 18.5. 11.5. 4.5. 27.4.

Muut menetelmät Todennäköisyysjakaumien täydentäminen historiallisilla havainnoilla Suomessa tarkempaa tietoa historiallisista tulvista huonosti saatavilla Ei-parametriset mallit Aika-sarjamallit Vertailuvesistöt Valitaan lähellä oleva samankaltainen vesistö, josta hyvät havainnot ja hyödynnetään sille tehtyä toistuvuusanalyysia Nomogrammit Perinteinen, jo vähän vanhanaikainen Vesistömallijärjestelmän simuloidut virtaamat Etuna, löytyy kaikilta 3. jakovaiheen alueilta 1962-2017 aikasarjat Näihin voi sovittaa Gumbelin jakauman Vaatii tarkistusta, ei toimi kaikkialla yhtä hyvin Soveltuu lähinnä melko pienen toistumisajan tulvien arviointiin @Jarkko Koskela SYKE

Jääpadot ja tulvan toistuvuusanalyysi Beltaos ja Burrell, 2002: Vedenkorkeus nousee joissain joissa huomattavasti yleisemmin tulvatasolla jääpatojen seurauksena kuin avovesiaikaan @Jarkko Koskela SYKE

Jääapato, Pyhäjoki 2013

Pyhäjoki 2013 45

Pyhäjoki, kevät 2013 HQ Tolpankosken havaintoasemalla vähän Pyhäjoelta ylävirtaan oli normaali Jääpadon vuoksi vedenkorkeus Pyhäjoen keskustassa oli korkeimmillaan tasolla W=N60+5,94 m Hydraulisen mallin ja Tolpankosken virtaaman aikasarjan perusteella vastaava vedenkorkeus tällä alueella tapahtuisi avoveden aikaan kerran 1000 vuodessa tai harvemmin P o (H)=0,001 @Jarkko Koskela SYKE

Ilmastonmuutos Lämpötilan arvioidaan nousevan 3-7 astetta 2100 mennessä Sadannan arvioidaan kasvavan 13-26 % Lumen määrä vähentyy Rankkasateiden on arvioitu lisääntyvät Ilmastonmuutos tulee vaikuttaman virtaamien vuodenaikaisrytmiin ja tulvien suuruuteen Ruosteenoja, K. (2013)

Ilmastonmuutos näkyy jo vesistöissä Havaittu virtaama Kokemäenjoki, Harjavalta Havaittu vedenkorkeus Pielinen 48

Ilmastonmuutos vaikuttaa valuntaan ja vesistöjen virtaamiin Suomessa Haihdunta lisääntyy Valunta Vesistöjen virtaama Vedenpinnan korkeus vesistöissä Lämpötila kohoaa Lumipeite hupenee Sademäärät kasvavat -10 +25 % kasvaa talvisin vähenee keväisin Rankkasateet voimistuvat keskimäärin kasvaa noin 7 %

Ilmastonmuutos ja vesistötulvat Ilmastonmuutos vaikuttaa merkittävästi tulviin Suomessa Ilmastonmuutos voi sekä pienentää että suurentaa tulvia Lämpenemisen myötä lumen määrä keskimäärin vähenee, joten kevättulvat pienenevät Toisaalta sateiden on arvioitu lisääntyvät mikä voi kasvattaa tulvia Ilmastonmuutoksen vaikutus riippuu sijainnista Suomessa ja vesistöjen ominaisuuksista (mm. koko, järvisyys, lumen määrä) Kevättulvat pääosin pienenevät ja aikaistuvat Syys- ja talvitulvat yleistyvät ja kasvavat Kesätulvissa ei selkeää muutosta

Patojen mitoitustulvien muuttuminen ilmastonmuutoksen vaikutuksesta Arvio tehty 1-luokan padoille 2003-2007 (Veijalainen ja Vehviläinen 2008) Lasketaan mitoitustulva ensin nykytilanteessa mitoitussadantaan perustuvaa mallilaskentaa käyttäen (kuvaus edellä) Ilmastonmuutoksen vaikutus mitoitustulviin arvioidaan muuttamalla lämpötilaa, sadantaa ja mitoitussadantaa, toistamalla laskelmat muokatuilla säännöstelyohjeilla ja vertaamalla tuloksia Aiemmin tarkasteltu muutoksia jaksoon 2070-2100 mennessä Ilmastonmuutosta kuvataan viidellä eri ilmastoskenaariolla ja kahdella eri mitoitussadannan muutoksella, jolloin saadaan melko laaja vaihteluväli Skenaariot poikkeavat 100 vuoden tulvien arvioinnissa käytetyistä

m 3 /s oc 1.4. 1.2. 1.12. 1.10. 1.8. 1.6. 1.4. 1.2. 1.12. 1.10. 1.8. 1.6. 1.4. 1.2. 1.12. 1.10. 1.8. 1.6. 1.4. 1.2. 1.12. 1.10. 1.8. 1.6. 1.4. 1.2. 1.12. 1.10. 1.8. 1.6. 1.4. 1.2. 1.12. 1.10. 1.8. 1.6. mm mm mm muokataan datat ilmastonmuutoksen mukaisesti Lämpötila 30 Sadanta 20 25 0 20 15-20 10 5-40 0 300 250 Lumen vesiarvo 60 Mitoitussadannan muuttuminen, maalis-huhtikuu 200 150 100 50 0 50 40 30 Nykytilanne 2070-2099, pienempi 2070-2099, suurempi toistetaan laskelmat eri skenaarioilla etsitään suurimman tulvan ajankohta tarkistetaan säännöstelyohjeet saadaan ilmastonmuutostilanteen mitoitustulvat 20 10 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 2500 2000 1500 Mitoitustulva nyky 2070-2100, pienin 2070-2100, suurin 1000 500 0 5.4. 19.4. 3.5. 17.5. 31.5. 14.6.

Sadanta (mm) Mitoitussadannan kasvu, % Sadanta (mm) Mitoitussadannan muutos Mitoitussadanta, Kemijärvi, maalis-huhtikuu 90 80 70 60 suositeltu, suuret alueet suositeltu, pienet alueet keskiarvo 40 35 30 25 20 15 10 Nykytilanne 2070-2099, pienempi 2070-2099, suurempi 50 40 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 30 20 140 Mitoitussadanta, Kemijärvi, heinä-elokuu 10 0 Tam-Hel Maal-Huht Tou-Kesä Heinä-Elo Syys-Loka Mar-Joulu 120 100 Nykytilanne 2070-2099, pienempi 2070-2099, suurempi 80 60 40 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Patoturvallisuus ja ilmastonmuutos 1-luokan patojen mitoitustulvien (toistuvuus 5000-10 000 vuotta) muuttuminen 2070-99 mennessä Pienimmät tulvat Suurimmat tulvat Pienenee, -5- -22 % Ei muutosta, -5- +5% Kasvaa, +6- +25 Kasvaa merkittävästi, +26- +72

Mitoitustulvien ajoituksen muutos winter spring summer autumn 1971-2000 2070-2100

1-luokan patojen Mitoitustulvien muuttuminen ilmastonmuutoksen vaikutuksesta Mitoitustulvat pysyvät keskimäärin ennallaan Pohjois-Suomessa, jossa suurin tulva ajoittuu tulevaisuudessakin keväälle. Kemijoki ja Iijoki kuuluvat tähän ryhmään. Etelä- ja Länsi-Suomessa mitoitustulvat pääosin kasvavat ja pahin tulva on tulevaisuudessa kesä- tai syystulva, Saimaalla talvitulva. Käytetyllä ilmastonmuutosskenaariolla melko suuri vaikutus, etenkin kevättulvat herkkiä erityisesti talven lämpötilojen ja sadantojen muutoksille Talven kasvavat sadannat ja mitoitussadannan kasvu kompensoivat lyhyempää ja lämpimämpää talvea Oletukset mitoitussadantojen kasvusta tärkeitä etenkin kesän rankkasadetulvien ollessa mitoittavia tulvia (kuten rannikolla)

20.10.2017 Patoturvallisuus ja ilmastonmuutos 1-luokan patojen juoksutuskapasiteetin riittävyys ilmaston muuttuessa Riittävä Riittävä mutta seurattava Todennäköisesti riittämätön * Pienimmät tulvat Suurimmat tulvat *arviot tehty 2003-2008

100 vuoden tulvien muuttuminen ilmastonmuutoksen vaikutuksesta Arvio tehty käyttäen Vesistömallijärjestelmää ja toistumisanalyysia Ensin lasketaan referenssijakson virtaama 1971-2000 havaittuja sateita ja lämpötiloja käyttäen Vesistömallijärjestelmällä Sitten muutetaan sadantoja ja lämpötiloja eri ilmastoskenaarioiden mukaan delta change menetelmällä ja toistetaan simulointi Saadaan päivittäisen virtaamat 1971-2000 ja 2010-39 ja 2070-99 Havaintojen sijaan Gumbelin jakauma on sovitettu Vesistömallijärjestelmällä simuloiduista arvoista poimittuihin vuosimaksimeihin Verrataan eri jaksoille arvioituja kerran 100 vuodessa toistuvia tulvia toisiinsa Arvio tehty 67 kohteelle eri puolilla Suomea

Delta change menetelmä Ilmastoskenaariot Päästöskenaariot Reunaehdot Säännöstelyohjeet Globaalit ilmastomallit Alueelliset ilmastomallit Vesistömallijärjestelmä (WSFS) Hydrologinen malli Muutokset T ( C) ja P (%) tuleville jaksoille Hydrologiset skenaariot: Vedenkorkeudet ja virtaamat 30 vuoden jaksoille Havaitut lämpötilat ja sadanta (esim. 1971-2000) Tulvien muutos ja sopeutumisvaihtoehdot

2070-99: 100 vuoden tulva Kasvaa Ei muutosta (± 10 %) Pienenee Minimi: Pienimmät tulvat 20 skenaariosta Noora Veijalainen Suomen ympäristökeskus Maksimi: Suurimmat tulvat 20 skenaariosta Keskiarvo: Keskimääräiset tulvat 20 skenaariosta

2010-39: 100 vuoden tulvat Kasvaa Ei muutosta (± 10 %) Pienenee Minimi: Pienimmät tulvat 20 skenaariosta Noora Veijalainen Suomen ympäristökeskus Maksimi: Suurimmat tulvat 20 skenaariosta Keskiarvo: Keskimääräiset tulvat 20 skenaariosta

2070-99 Tulvien ajoitus Vain kevät (>90 %) Lähinnä kevät (> 60 %) Eri vuodenaikoja Muut vuodenajat (< 40 % kevät) Referenssijakso 2070-99 (Mediaaniskenaario)

100 vuoden tulvien muuttuminen Ilmastonmuutoksen tulisi huomioida pitkäkestoisessa suunnittelussa Sopeutumalla voidaan ilmastonmuutoksen negatiivisia vaikutuksia vähentää Esim. säännöstelylupien muutos Mallisimuloinnit ovat paras tapa arvioida ilmastonmuutoksen vaikutusta vesistöissä Ilmastoskenaariot sisältävät epävarmuutta Hyvä tarkastella useita skenaarioita 2070-99 mennessä 100 vuoden tulvat pysyvät nykyisellään tai pienevät seuraavilla alueilla Pohjois-Suomi ja Kainuu ja Pohjois-Pohjanmaa Pienet ja keskikokoiset vesistöt Pohjanmaalla ja Keski- ja Itä-Suomessa 2070-99 mennessä 100 vuoden tulvat kasvavat Suurilla keskusjärvillä ja niiden laskujoissa (Vuoksi, Kokemäenjoki, Kymijoki) Joillain skenaarioilla etelä- ja lounais-rannikon pienissä joissa

Yhteenveto ilmastonmuutos Ilmastonmuutoksen vaikutuksen näkyvät jo vesistöissä Erityisesti muutos näkyy eri vuodenaikojen virtaamissa ja vedenkorkeuksissa Ilmastonmuutos jatkuu kiihtyvällä tahdilla Ilmastonmuutoksen tulisi huomioida pitkäkestoisessa suunnittelussa Sopeutumalla voidaan ilmastonmuutoksen negatiivisia vaikutuksia vähentää Esim. säännöstelylupien muutos, mitoitustulvien tarkistus Mallisimuloinnit ovat paras tapa arvioida ilmastonmuutoksen vaikutusta vesistöissä Ilmastoskenaariot sisältävät epävarmuutta Hyvä tarkastella useita skenaarioita

Vedenkorkeus (m, NN) Säännöstelyn muutostarpeet 97.5 97 96.5 1971-2000 vaihteluväli, simuloitu 1971-2000 Keskiarvo, simuloitu 2040-69 Keskiarvo, nykyinen 2040-69 Keskiarvo, sopeutuva 2040-69 Max ja Min, nykyinen 2040-69 Max ja Min, sopeutuva Säännöstelyrajat 96 95.5 95 94.5 94 1.1. 1.2. 1.3. 1.4. 1.5. 1.6. 1.7. 1.8. 1.9. 1.10. 1.11. 1.12.

Vesisektorin sopeutumistarve ja keinot Lähde: Gregow et al. 2016 Keinot edistää sää- ja ilmastoriskien hallintaa

Yhteenveto hydrologinen mitoitus Patojen hydrologinen mitoitus voidaan tehdä useilla menetelmillä Yleisimmin Suomessa käytetyt menetelmät ovat Toistuvuusanalyysi Gumbelin jakaumaa käyttäen Toimiva kun hyvät havainnot eikä kovin suuri toistumisaika Helppokäyttöinen Mallilaskennat mitoitussadantaa käyttäen Soveltuvat etenkin kun vesistö on monimutkainen ja säännöstelty ja toistumisaika suuri Ilmastonmuutos tulisi huomioida patoja mitoittaessa, jos on riskinä että se kasvattaa tulvia Jos mitoitustulvat kevättulvia, ne todennäköisesti pienenevät

winlandtutkimus.fi

Mikä Winland? Suomen energia-, ruoka ja vesiturvallisuutta ja tarkasteleva tutkimushanke Ratkaisuja haetaan tutkijoiden ja tiedon hyödyntäjien yhteistyönä eli yhteiskehittämisen (co-creation) sekä tieteidenvälisyyden keinoin

Rahoittajana Strategisen tutkimuksen neuvosto (STN) ja sen Turvallisuus verkottuneessa maailmassa tutkimusohjelma (2016-2019) STN rahoittaa yhteiskunnallisesti merkittävää ja vaikuttavaa korkeatasoista tiedettä = etsitään konkreettisia ratkaisuja suuriin ja monitieteistä otetta vaativiin haasteisiin Yhteistyö tiedontuottajien ja tiedonhyödyntäjien välillä koko hankkeen ajan keskeisessä roolissa

Hankkeen mahdollistaa:

Miten energiaan ja ruokaan liittyvät muutospaineet ja niihin liittyvät poliittiset päätökset ohjaavat Suomen kokonaisturvallisuutta tulevaisuudessa? Miten edistämme yhteiskuntamme resilienssiä eli kykyä selvitä muutoksista tähän liittyen? Miten estämme Failandin ja kuljemme kohti Winlandia?

Tutkimuksen elementit TEEMAT PROSESSIT Energiaturvallisuus Päätöksenteko Ruokaturva KOKONAIS- TURVALLISUUS Oikeus ja politiikka Vesiturvallisuus ja ilmasto Resilienssi ja oppiminen Skenaariot Yhteiskehittäminen & tieteidenvälisyys

Kokonaisvaltainen vesiturvallisuusuhkien tarkastelu Kokonaiskuva Suomen vesiturvallisuuteen vaikuttavista tekijöistä, muutospaineista ja uhkista yhdessä sidosryhmien kanssa työpajoja verkkokyselyitä tarkentavia haastatteluita Tunnistettujen tekijöiden riskien arviointi todennäköisyys kielteisen vaikutuksen suuruus mahdollisuus lieventää joko ilmiön esiintymistodennäköisyyttä tai sen aiheuttamaa vahinkoa Keskeiset kytkökset ruoka- ja energiaturvallisuuteen yhteistyössä muiden osahankkeiden kanssa Riippuvuuksien ja sektorirajat ylittävien vaikutusten havainnollistamisessa hyödynnetään mm. syy-seuraussuhdekaavioita, institutionaalista analyysiä ja resilienssimallinnuksia Suomen vesipolitiikan kipupisteet ja kehittämistarpeet

Kiitos!