Riverine floods are intensifying due to climate change, causing increasing economic and human losses. Current strategies of flood management focus on restoring riparian vegetation which, other that offering a variety of ecosystem benefits, can contribute to attenuate floods, by slowing down and retaining water. A fundamental parameter used in river management and flood risk analysis is the hydraulic roughness. This thesis aimed to compare two different approaches for the computation of vegetation-induced hydraulic roughness: LAI-based (Järvelä, 2004) and rigid cylinder approaches (Lindner, 1982; Baptist, 2007; Huthoff, 2007). In the LAI-based methods the key vegetation parameter is the leaf area index (LAI), whereas rigid cylinder models rely on tree height, diameter, and density. The main advantage of LAI-based approaches is that the LAI can be easily estimated at high spatial and temporal resolutions from satellite observations, allowing for large scale and seasonal analysis during different periods of vegetation development. Using the software Riverflow, vegetation roughness models were applied to the study area of the Black River in Arkansas, USA. The widely known 1D hydraulic modeling software, HEC-RAS, was used to design the geometry, calibrate riverbed roughness and for result comparison with Riverflow. A sensitivity analysis was conducted to assess the influence of drag coefficient in rigid cylinder models and of drag coefficient of the species in LAI- based models. Given the uncertainties in estimating species-specific parameters, further research is needed to determine them for a wider range of vegetation species. Overall, findings suggest that the use of a certain vegetation roughness approach should be guided considering both the vegetation type and flow depth, with LAI-based methods providing better performances in areas dominated by leafy vegetation, where the contribution of leaves to flow resistance is dominant. Oppositely, rigid cylinder approaches are more appropriate in areas where the stem dominates resistance.
Le alluvioni fluviali stanno diventando più intense e frequenti a causa del cambiamento climatico, con elevati costi umani ed economici. Attuali strategie di gestione delle alluvioni si concentrano sul ripristino della vegetazione ripariale che, oltre ad offrire numerosi benefici ecosistemici, contribuisce ad attenuare le inondazioni a valle, trattenendo ingenti volumi di piena. Un parametro fondamentale utilizzato per la gestione fluviale e per le analisi del rischio di alluvione è la scabrezza idraulica. Questa tesi confronta due metodologie per il calcolo della scabrezza idraulica dovuta alla vegetazione ripariale: gli approcci basati sul LAI (Järvelä, 2004) e quelli basati sulla parametrizzazione della vegetazione con cilindri rigidi (Lindner, 1982; Baptist, 2007; Huthoff, 2007). Nei metodi basati sul LAI, il principale parametro della vegetazione è appunto il leaf area index (LAI), mentre i metodi a cilindri rigidi si basano su altezza, diametro e densità degli alberi. Il vantaggio dei modelli basati sul LAI è la possibilità di stimare questo parametro con alta risoluzione spaziale e temporale grazie alle osservazioni satellitari, consentendo analisi temporali, in periodi di diverso sviluppo della vegetazione, e su larga scala. Il software Riverflow è utilizzato per applicare i modelli di scabrezza della vegetazione all’area di studio del Black River in Arkansas, USA. HEC-RAS, comune software per la modellizzazione idraulica 1D, è invece usato per costruire la geometria, calibrare la scabrezza del letto e confrontare i risultati di Riverflow. Un'analisi di sensitività è stata poi effettuata per analizzare l’influenza del coefficiente di drag nei modelli a cilindri rigidi e del coefficiente di drag specifico per ogni specie usato nei modelli basati sul LAI. A causa di incertezze nella stima di questi parametri, ulteriori ricerche sono necessarie per determinarli per un'ampia gamma di specie ripariali. I risultati suggeriscono che la scelta dell'approccio più adeguato alla determinazione della scabrezza dovuta alla vegetazione dipenda sia dal tipo di vegetazione sia dai livelli idrometrici raggiunti durante la piena nelle golene. Infatti, i metodi basati sul LAI risultano più efficaci in aree dove il contributo delle foglie alla resistenza al flusso è predominante. Al contrario, i metodi basati sui cilindri rigidi sono più appropriati in aree dove la resistenza al flusso è dovuta maggiormente al tronco delle piante.
Comparing LAI-based and rigid cylinder approaches for vegetation roughness computation in 1D hydraulic models
Mattiazzi, Marianna
2023/2024
Abstract
Riverine floods are intensifying due to climate change, causing increasing economic and human losses. Current strategies of flood management focus on restoring riparian vegetation which, other that offering a variety of ecosystem benefits, can contribute to attenuate floods, by slowing down and retaining water. A fundamental parameter used in river management and flood risk analysis is the hydraulic roughness. This thesis aimed to compare two different approaches for the computation of vegetation-induced hydraulic roughness: LAI-based (Järvelä, 2004) and rigid cylinder approaches (Lindner, 1982; Baptist, 2007; Huthoff, 2007). In the LAI-based methods the key vegetation parameter is the leaf area index (LAI), whereas rigid cylinder models rely on tree height, diameter, and density. The main advantage of LAI-based approaches is that the LAI can be easily estimated at high spatial and temporal resolutions from satellite observations, allowing for large scale and seasonal analysis during different periods of vegetation development. Using the software Riverflow, vegetation roughness models were applied to the study area of the Black River in Arkansas, USA. The widely known 1D hydraulic modeling software, HEC-RAS, was used to design the geometry, calibrate riverbed roughness and for result comparison with Riverflow. A sensitivity analysis was conducted to assess the influence of drag coefficient in rigid cylinder models and of drag coefficient of the species in LAI- based models. Given the uncertainties in estimating species-specific parameters, further research is needed to determine them for a wider range of vegetation species. Overall, findings suggest that the use of a certain vegetation roughness approach should be guided considering both the vegetation type and flow depth, with LAI-based methods providing better performances in areas dominated by leafy vegetation, where the contribution of leaves to flow resistance is dominant. Oppositely, rigid cylinder approaches are more appropriate in areas where the stem dominates resistance.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/10589/236154