Generowanie modelu terenu w aspekcie szacowania ryzyka powodziowego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Flood modeling is carried out based on the Digital Terrain Model (DTM) and hydrological data. The quality of the input data for modeling determines the reliability of flood risk assessment. The accuracy of the DTM is affected by the method of data acquisition and mathematical modeling errors. This paper presents a method for evaluating the impact of the accuracy of measurement and modeling based on the DTM. The analysis was performed on a hypothetical example generated by statistical methods. This method can be used to analyze various aspects of precision in creating DTMs.
PL
Modelowanie zagrożenia powodziowego prowadzi się w oparciu o Cyfrowy Model Terenu (DTM) i dane hydrologiczne. Jakość danych wejściowych do modelowania determinuje niepewność oceny ryzyka powodziowego. Na dokładność DTM wpływ ma metoda pozyskania danych i błąd modelowania matematycznego. W niniejszej pracy przedstawiono metodę oceny wpływu dokładności danych pomiarowych i modelowania na DTM. Analizę przeprowadzono na hipotetycznym przykładzie generowanym metodami statystycznymi. Metodą tą można analizować różne aspekty dokładnościowe tworzenia DTM.
University of Agriculture in Krakow, Balicka 253a, 30-198 Krakow, Poland
Bibliografia
Bartnik W., Książek L., 2010. Określenie zagrożenia powodziowego w zlewni Wisłoka. Hydrotechnika XII, Ustroń, II GW, Politechnika Krakowska, 147–166.
Ciepielowski A., 1999. Podstawy gospodarowania wodą. Wydawnictwo SGGW Warszawa.
Depczyński W., Szamowski A., 1997. Budowle i zbiorniki wodne. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej Warszawa.
Erdogan S., 2009. A comparsion of interpolation methods for producing digital elevation models at the field scale. Earth Surface Processes and Landforms 34, 366–376.
Grzelak D., Kwinta A., 2013. A comparison of interpolation methods for flood zones adjacent to a stream. Geom. Landmanag. Landsc. 3, 49–58.
Hejmanowska B., 2005. Wpływ jakości danych na ryzyko procesów decyzyjnych wspieranych analizami GIS. Rozprawy, Monografie 141. AGH Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne Kraków, ss. 110.
Hejmanowska B., 2013. Zastosowanie rozkładu Laplace’a do określania niepewności danych przestrzennych na przykładzie NMT i systemu IACS. Wydawnictwa AGH Kraków.
Książek L., Wyrębek M., Strutyński M., Strużyński A., Florek J., Bartnik W., 2010. Zastosowanie modeli jednowymiarowych (HEC-RAS, MIKE11) do wyznaczania stref zagrożenia powodziowego na rzece Lubczy w zlewni Wisłoka. Infrastr. Ekol. Ter. Wiej. 8(1), 29–38.
Litwin U., Pijanowski J.M., Szeptalin A., Zygmunt M., 2013. Application of Surfer Software in densification of Digital Terrain Model (DTM) grid with the use of scattered points. Geom. Landmanag. Landsc. 1, 51–61.
Michalec B., Tarnawski M., 2006. Ocena przepustowości mostów na rzece Czarnej Staszowskiej w warunkach zrzutu wody ze zbiornika Chańcza. Zesz. Nauk. AR Wrocł. 534, Inżyn. Środ. 15, 229–240.
Michalec B., Tarnawski M., 2007. Analiza wpływu mostów na warunki przepływu wód wezbraniowych na przykładzie potoku Czarna Woda. 53 Konf. Nauk. Komitetu Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN i Komitetu Nauki PZITB „Problemy naukowo-badawcze budownictwa”. T. II, Konstrukcje Budowlane i Inżynierskie. Politechnika Białostocka Krynica, 609–616.
Muncaster S., Bishop W., McCowan A., 2006. Design flood estimation in small catchments using two-dimensional hydraulic modelling. A case study. 30th Hydrology and Water Resources Symposium, Launceston, Tas, 104–109.
Nachlik E., Kostecki S., Gądek W., Stochmal R., 2000. Strefy zagrożenia powodziowego. Biuro Koordynacji Projektu Banku Światowego Wrocław.
Radczuk L., Szymkiewicz R., Jełowicki J., Żyszkowska W., Brun J.F., 2001. Wyznaczanie stref zagrożenia powodziowego. Safege, Biuro Koordynacji Projektu Banku Światowego Wrocław. Słota H. 1999. Systemy gospodarki wodnej. IMGW Warszawa.
Radecki-Pawlik A., 2010. Renaturyzacja rzek i potoków górskich – techniczny i socjologiczny aspekt zagadnienia. Acta Sci. Pol., Formatio Circumiectus 9(4), 33–42.
Yang C.S., Kao S.P., Lee F.B., Hung P.S., 2004. Twelve Different Interpolation Methods: A Case Study of Surfer 8.0. Proc. XX ISPRS Congress, Istanbul, XXXV-B2, 772–777.