Enhancing Operation of a Sewage Pumping Station for Inter Catchment Wastewater Transfer by Using Deep Learning and Hydraulic Model

This paper presents a novel Inter Catchment Wastewater Transfer (ICWT) method for mitigating sewer overflow. The ICWT aims at balancing the spatial mismatch of sewer flow and treatment capacity of Wastewater Treatment Plant (WWTP), through collaborative operation of sewer system facilities. Using a hydraulic model, the effectiveness of ICWT is investigated in a sewer system in Drammen, Norway. Concerning the whole system performance, we found that the S{\o}ren Lemmich pump station plays a vital role in the ICWT framework. To enhance the operation of this pump station, it is imperative to construct a multi-step ahead water level prediction model. Hence, one of the most promising artificial intelligence techniques, Long Short Term Memory (LSTM), is employed to undertake this task. Experiments demonstrated that LSTM is superior to Gated Recurrent Unit (GRU), Recurrent Neural Network (RNN), Feed-forward Neural Network (FFNN) and Support Vector Regression (SVR)

DeepCSO: Forecasting of Combined Sewer Overflow at a Citywide Level using Multi-task Deep Learning

Combined Sewer Overflow (CSO) is a major problem to be addressed by many cities. Understanding the behavior of sewer system through proper urban hydrological models is an effective method of enhancing sewer system management. Conventional deterministic methods, which heavily rely on physical principles, is inappropriate for real-time purpose due to their expensive computation. On the other hand, data-driven methods have gained huge interests, but most studies only focus on modeling a single component of the sewer system and supply information at a very abstract level. In this paper, we proposed the DeepCSO model, which aims at forecasting CSO events from multiple CSO structures simultaneously in near real time at a citywide level. The proposed model provided an intermediate methodology that combines the flexibility of data-driven methods and the rich information contained in deterministic methods while avoiding the drawbacks of these two methods. A comparison of the results demonstrated that the deep learning based multi-task model is superior to the traditional methods

Evaluating Flood Exposure for Properties in Urban Areas Using a Multivariate Modelling Technique

Urban flooding caused by heavy rainfall is expected to increase in the future. The main purpose of this study was to investigate the variables characterizing the placement of a house, which seem to have an impact when it comes to the exposure to floods. From the same region in Norway, data from 347 addresses were derived. All addresses were either associated with insurance claims caused by flooding or were randomly selected. A multivariate statistical model, Partial Least Square Regression (PLS), was used. Among others, the analysis has shown that the upstream, sealed area is the most significant variable for characterizing properties’ exposure to urban flooding. The model confirms that flooding tends to occur near old combined sewer mains and in concave curvature, and houses located in steep slopes seem to be less exposed. Using this method, it is possible to rank and quantify significant exposure variables contributing to urban floods within a region. Results from the PLS-analysis might provide important input to professionals, when planning and prioritizing measures. It can also predict flood-prone areas and make residents aware of the risks, which may induce them to implement preventive measures.publishedVersio

Exploiting Capacity of Sewer System Using Unsupervised Learning Algorithms Combined with Dimensionality Reduction

submittedVersio

Addressing Flooding and SuDS when Improving Drainage and Sewerage Systems—A Comparative Study of Selected Scandinavian Cities

Pluvial flooding already challenges the capacity of drainage and sewerage system in urban areas in Scandinavia. For system owners this requires a stricter prioritization when improving the systems. Experts seem to agree that a regime shift from improving old combined sewers by piped solutions to more sustainable drainage systems (SuDS), must take place. In this paper results from an investigation amongst the largest cities in Norway, Denmark and Sweden concerning drivers and preferred methods for improving the old system are presented. The results indicate that Norway ranks flood prevention lower than the other Scandinavian countries. During the last decades, Norwegian authorities have had a strong focus on pollution from wastewater treatment plants (WWTP). The attention to drainage and sewerage system regarding flooding, water leaks, infiltration or pollution has been neglected. Renewal or rate of investment in relation to existing drainage and sewerage system is easy to register, and provides a measure of the activity. In order to optimize flood prevention, and may be promoting the use of SuDS, the cities should be required to measure the efficiency, either by monitoring or modeling the impact of stormwater to the system. Lack of such requirements from Norwegian authorities seem to be a plausible explanation to why Norwegian cities are less focused on flood prevention compared to Swedish and Danish cities

Exploiting Capacity of Sewer System Using Unsupervised Learning Algorithms Combined with Dimensionality Reduction

submittedVersio

CORRELATION BETWEEN EXTREME RAINFALL AND INSURANCE CLAIMS DUE TO URBAN FLOODING – CASE STUDY FREDRIKSTAD, NORWAY

During the last decades an increase in extreme rainfall has led to more urban flooding.This study is based on insurance claims of damages caused by heavy rain during2006−2012 in Fredrikstad, Norway. Data are analysed using Principal ComponentAnalysis. The purpose has been to find characteristics of extreme rainfall and itsinfluence on the extent of urban flooding. The number of claims seems to be peaked inthe late summer period. Furthermore, the precipitation depth the week before anextreme rainfall seems to have significantly influence for the pay out from insurers, andthus the changing in runoff factor due to soil wetness is of importance. Compared to25-year frequency rainfall with 30 min duration, relatively less intensive, but morestable and long-lasting rain seems to lead to more claims. Experiences from previousevents may help to determine the level of flood risk when extreme rainfall is forecasted

Earthquake related tsunami hazard along the western coast of Thailand

The primary background for the present study was a project to assist the authorities in Thailand with development of plans for how to deal with the future tsunami risk in both short and long term perspectives, in the wake of the devastating 26 December 2004 Sumatra-Andaman earthquake and tsunami. The study is focussed on defining and analyzing a number of possible future earthquake scenarios (magnitudes 8.5, 8.0 and 7.5) with associated return periods, each one accompanied by specific tsunami modelling. Along the most affected part of the western coast of Thailand, the 2004 tsunami wave caused a maximum water level ranging from 5 to 15 m above mean sea level. These levels and their spatial distributions have been confirmed by detailed numerical simulations. The applied earthquake source is developed based on available seismological and geodetic inversions, and the simulation using the source as initial condition agree well with sea level records and run-up observations. A conclusion from the study is that another megathrust earthquake generating a tsunami affecting the coastline of western Thailand is not likely to occur again for several hundred years. This is in part based on the assumption that the Southern Andaman Microplate Boundary near the Simeulue Islands constitutes a geologic barrier that will prohibit significant rupture across it, and in part on the decreasing subduction rates north of the Banda Ache region. It is also concluded that the largest credible earthquake to be prepared for along the part of the Sunda-Andaman arc that could affect Thailand, is within the next 50–100 years an earthquake of magnitude 8.5, which is expected to occur with more spatial and temporal irregularity than the megathrust events. Numerical simulations have shown such earthquakes to cause tsunamis with maximum water levels up to 1.5–2.0 m along the western coast of Thailand, possibly 2.5–3.0 m on a high tide. However, in a longer time perspective (say more than 50–100 years) the potentials for earthquakes of similar magnitude and consequences as the 2004 event will become gradually larger and eventually posing an unacceptable societal risk. These conclusions apply only to Thailand, since the effects of an M 8.5 earthquake in the same region could be worse for north-western Sumatra, the Andaman and Nicobar Islands, maybe even for Sri Lanka and parts of the Indian coastline. Moreover, further south along the Sunda arc the potentials for large ruptures are now much higher than for the region that ruptured on 26 December 2004

Klimaendringenes påvirkning på naturmangfoldet i Norge

Forsgren, E., Aarrestad P.A, Gundersen, H., Christie, H., Friberg, N., Jonsson, B., Kaste, Ø., Lindholm, M., Nilsen, E.B., Systad, G., Veiberg, V., Ødegaard, F. 2015. Klimaendringenes påvirkning på naturmangfoldet i Norge - NINA Rapport 1210. 133 s. Rapporten sammenstiller kunnskap om effektene av klimaendringer på norsk natur, fra artsnivå til naturtyper og økosystemer. Den tar for seg terrestriske økosystemer, ferskvann og marint. Klimaendringene har en rekke effekter på abiotiske forhold, fra økt temperatur og endringer i nedbør til havforsuring. Hvordan norske arter, naturtyper og økosystemer vil påvirkes av klima-endringene er et meget stort spørsmål som det ikke er enkelt å besvare. Usikkerheten i klima-projeksjonene og kompleksiteten i økologiske sammenhenger er komplekse gjør spesifikke pre-diksjoner vanskelige. At også andre faktorer enn klimatiske forhold påvirker vår natur gjør det ikke enklere å forutse hvordan norsk naturmangfold vil påvirkes i fremtiden. Det foreligger be-grenset kunnskap om ulike arters evne til å tilpasse seg de nye miljøbetingelsene som en klima-endring vil medføre. Akklimatisering og evolusjonære tilpasninger kan forventes til en viss grad, men vi vet ikke hvor mange arter som vil ha en slik kapasitet og hvor stor tilpasningsevnen vil være. Dagens kunnskap viser at noen arter vil begunstiges av klimaendringene, mens andre kommer til å påvirkes negativt. Dette vil mest sannsynlig medføre en økt utbredelse av noen arter og redusert utbredelse av andre arter, iblant utdøing. Varmekjære arter vil kunne spre seg nordover i landet, og høyere opp i fjellet, ofte på bekostning av mer kulde-tolerante, alpine og polare arter. Hos ferskvannsfisk vil for eksempel laksefisker få problemer mens karpefisker vil få bedre forhold. Klimaendringen vil også kunne påvirke bestander av sjøørret og sjørøye. Populasjonene av disse artene er splittet i vandrende og stasjonære individer, og klimaendringen kan komme til å gi forholdsvis flere stasjonære og færre vandrende individer. En annen konsekvens av klima-endringene er lengre vekstsesong, hvilket kan være positivt for mange planter, men økt konkur-ranse fra arter som begunstiges av en lengre vekstsesong kan bidra til endringer i artssammen-setningen i flere vegetasjonstyper. Økt temperatur kan også gi økt tørkestress i skoger og bidra til økt angrep av skadegjørende insekter og sopp. Tidligere knoppsprett om våren pga. økt tem-peratur kan føre til frostskader hvis risikoen for frostnetter ikke er over. Økende vekslinger mellom frost og mildvær kan gi frostskader, samt også føre til ising av marken som kan skape pro-blemer for reinen vinterstid. Klimarelaterte skader på vegetasjon sammen med tørkeperioder vil kunne gi økt hyppighet av lyng- og skogbranner. Nordområdene er spesielt sårbare for klimaendringene. Mange arter i nordområdene er sårbare og kan hverken flytte oppover i høydegradienten eller lenger nord. Leveområder, økologiske nisjer og hele økosystemer kan her bli endret eller forsvinne helt. Nye arter for Norge, som i dag har en mer sørlig utbredelse, vil kunne komme inn og etablere seg i landet. Videre vil flere fremmede arter, både blant de som ikke er kommet til Norge ennå (dørstokkarter) og de som allerede finnes her, kunne få mer gunstige forhold og økt spredning i et varmere klima. En rekke økologiske sammenhenger og interaksjoner mellom arter påvirkes av klimaendringene. Disse komplekse og indirekte sammenhengene er ofte meget vanskelig å forutse. Sjøfugl påvirkes av komplekse sammenhenger i næringsveven i havet. Et eksempel er den økte utbredelsen av makrell som gir økt predasjon på sildelarver. Sildelarver er den viktigste føden til lunde, og mangel på nok silderaver gir mislykket hekking. I mange tilfeller kan fenologisk mismatch (dårlig synkronisering) oppstå, f.eks. der hvor endring i reproduksjonstidspunkt ikke sammenfaller med tilgangen til føde. Klimaendringene vil videre kunne påvirke grunnleggende økosystemfunksjoner noe som kan medføre regimeskifter i ulike økosystemer med store konsekvenser for disse økosystemene. I havene kan man få endrete næringskjeder der maneter favoriseres på bekost-ning av fisk. Mange økosystemtjenester vil bli påvirket av klimaendringene, noe som i enkelte tilfeller kan være positivt (f.eks. mulighet for å høste nye arter), mens det i andre tilfeller vil redu-sere etablerte økosystemtjenester som vi kjenner dem i dag. I innsjøer vil klimaendringene f.eks. kunne føre til forsterket sommersjiktning med lavere oksygenkonsentrasjoner i dypere vann, mer løst organisk materiale og oppblomstring av (iblant giftige) blågrønnalger. Dette forringer vannkvaliteten i innsjøen med negative konsekvenser også for rekreasjon og drikkevannskvalitet. Ulike naturtyper kan både øke og minke i areal som en konsekvens av klimaendringene. Skog er forventet å øke i areal, mens f.eks. fjellheier og havstrand trolig vil få et redusert areal. Arealet av myr vil trolig øke, men palsmyr er et unntak og kan forsvinne helt fra norsk natur. Det er også forventet endringer i artssammensetningen i ulike naturtyper. Artssammensetningen i marine økosystemer er forventet å endres pga. havforsuring de neste hundre årene. En stor del av karbondioksid i atmosfæren tas opp av havene. Økt karbondioksid-konsentrasjon i havvann endrer kjemien i havet og påvirker marine organismer på en rekke ulike vis, ofte negativt, men med stor variasjon i sårbarhet mellom arter og livsstadier. Havforsuring i kombinasjon med økt temperatur og andre menneskeskapte stressfaktorer skaper en sammen-satt bilde der den totale påvirkningen kan være alvorlig, men vanskelig å predikere. Tilsvarende gjelder forstås også for økosystemer på land og i ferskvann. Kort oppsummert kommer vi til å se store endringer i norsk natur og naturmangfold de neste hundre årene som en konsekvens av de pågående klimaendringene. Vi har fortsatt mulighet å bremse fremtidens klimaendringer, men da må utslippene av CO2 og andre klimagasser reduseres raskt, innen de neste få tiårene (IPCC 2014)