Darbo apimtis: magistrantūros studijų baigiamasis darbas 46 puslapių, 25 paveikslai, 11 lentelių, 37 literatūros šaltiniai. Tiriamojo darbo objektas: Mituvos upės baseinas. Tiriamojo darbo tikslas: atlikti preliminarų potvynių rizikos įvertinimą, nustatyti maksimalius debitus, esant skirtingoms potvynių tikimybėms bei nustatyti Mituvos upės slėnio teritorijas, kurios gali būti užtvindytos atitinkamų tikimybių potvynio metu. Tiriamojo darbo uždaviniai: 1. surinkti Mituvos upės baseino hidrologinių stebėjimų duomenis; 2. aptarti hidrologiniams skaičiavimams ir modeliavimui naudojamą programinę įrangą ir pasirinkti tiriamam atvejui tinkamiausią; 3. nustatyti maksimalius debitus naudojant programinę įrangą; 4. apskaičiuoti tarpinius maksimalius debitus naudojant empirines formules; 5. sukurti Mituvos upės dalies hidrodinamikos (1D) modelį ir sumodeliuoti užliejamas teritorijas, esant skirtingų tikimybių potvyniams. Tiriamojo darbo metodika: Mituvos upės hidrologiniai duomenys surinkti iš Lietuvos hidrometeorologijos tarnybos (LHMT) (1986 – 2010 metų) ir hidrologijos metraščių nuo 1954 iki 1985 metų. Literatūros apžvalgos skyrius rašomas, analizuojant praeityje vykusius potvynius bei šiuo metu taikomus metodus, siekiant sumažinti jų padaromą žalą. Išsamiai išanalizuojama naudojama programinė įranga, apskaičiuojami maksimalūs debitai, susisteminami gauti rezultatai, parengiamos išvados. Tiriamojo darbo rezultatai: 1. Naudojant programinę įrangą „HYFRAN“ nustatyti maksimalūs... [toliau žr. visą tekstą] / Final work of University Master thesis: 46 pages, 25 figures, 11 tables, 37references sources. Object of the research: Mituva river basin. Aim of the research: to perform a preliminary flood risk assessment: determine the maximum flow rate of different return period (10, 100 and 1000 year), develop 1D hydrodinamic model for flood mapping of part of Mituva river. Objectives of the research: 1. Create annual peak flow time series using of gauging stations on Mituva river; 2. Review the general methods and software for processing of hydrological data series; 3. Determine the maximum flow rate for different return periods using data series; 3. Calculate intermediate maximum flow rate along river using the empirical formulas; 5. Develop 1D hydrodynamic model and perform river flow modeling for flood mapping purposes. Methods of the research: Mituva of the river hydrologic data collected from the Lithuanian Hydrometeorological Service (LHS) (1986 - 2010 years) and hydrological yearbooks from 1954 to 1985. Literature review section describes the analysis of a history of flooding, and the methods used to minimize the damage caused. For detailed analysis the software to calculate the maximum flow is used, the results obtained are systemized, the conclusions drawn. Results of the research: 1. Using software HYFRAN the maximum Mituva river flow rates at Žindaičiai and Vertimai VMS- by Q0,1%= 135 m3/s and Q0,1%= 176 m3/s, Q1%= 101 m3/s and Q1%= 132 m3/s, irQ10%= 65,7 m3/s and Q10%= 86... [to full text]

Pågående klimatförändringar med påföljande ökad nederbörd ger förhöjd risk för översvämningar. Det är därför viktigt att kunna göra förutsägelser för var översvämning riskerar att ske. Förutsättningarna att göra sådana prediktioner med geografiska informationssystem ökar då Sveriges geografi karteras i allt större utsträckning. Syftet med uppsatsen är att utföra och analysera en modell för kartering av översvämningsrisk av väg. Det görs genom GIS-analys av geografiska data, baserade på platsspecifika egenskaper i landskapet, för ett område i Östersunds kommun där två vägavsnitt översvämmades 2008. De platsspecifika egenskaperna kvantifieras i s.k. fysikaliska avrinningsområdesegenskaper (FAE). Vidare syftar uppsatsen till att undersöka hur dessa FAE kan kopplas till översvämningsrisk, på vilket sätt vägen inverkat på risken för att översvämning uppstår och hur modellen kan användas i ett allmänt syfte att kartera översvämningsrisk. Resultatet visar att det finns en korrelation mellan ett flertal FAE och risken för översvämning. Det kan dock göras gällande från resultatet att dessa inte är så entydiga att det med användning av FAE går att allmänt förutsäga översvämningsrisk och riskkarteringen indikerar inte heller att det förelåg större risk i de områden där översvämning dokumenterades. Slutsatsen gällande om det går att applicera den här metoden allmänt för att kartera översvämningsrisk för andra områden är att det i dagsläget är komplicerat och osäkert att göra den här typen av kartering. Med förfinade metoder och noggrannare kartering av geografin kan den här typen av modellering få större träffsäkerhet då sambanden mellan platsspecifika egenskaper i landskapet och översvämningsrisken är vetenskapligt belagd. / Ongoing climate change with increasing levels of precipitation elevates the risk of flooding. It is therefore important to be able to make predictions of when and where such flooding events will occur. The conditions for making such predictions in geographic information systems is increasing at pace with the mapping of the geography of Sweden. The purpose of this paper is to conduct and analyze a planning model for flood hazard by GIS-analysis for an area located in Östersund municipality where two road sections were flooded in 2008. The analysis is based on site specific properties in the terrain. The site specific properties are quantified as Physical Catchment Descriptors. The purpose is furthermore to investigate how these FAE can be linked to the risk of flooding, which role the road plays in causing flooding and in what way the planning model can be used to map flood hazard. The result shows that there is a correlation between several of the FAE and the risk of flooding. These findings are however not that unambiguous to make use of the FAE as general indicators of flood hazard. The mapping of flood hazard in the studied area did not implicate a clear correlation between flood hazard and the flooding events. The conclusion regarding if it is possible to apply this method for mapping probability of flood hazards is that it is uncertain and complicated. With more sophisticated models and more detailed geographical data this type of modelling can get more accurate, since the relation between FAE and flood hazard has been verified.