Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Snömätningsanalys för utveckling av vårflodsprognosering i Vängelsjöns delavrinningsområde
Uppsala University, Disciplinary Domain of Science and Technology, Earth Sciences, Department of Earth Sciences, LUVAL.
Uppsala University, Disciplinary Domain of Science and Technology, Earth Sciences, Department of Earth Sciences, LUVAL.
2018 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Snow Measure Analysis for Development of Spring Flood Forecasting in Vängelsjön Subcatchment (English)
Abstract [sv]

För att ta fram vårflodsprognoser används idag en hydrologisk modell, HBVmodellen, som används operationellt både i Sverige och i andra länder för att ta fram tillrinningsprognoser. Ett av problemen med dessa prognoser är dock att de ofta har felaktigheter i beräkning av tillrinningsvolymer. I den här studien undersöks Vängelsjöns delavrinningsområde. Ett prognosområde där HBV-modellens tillrinningsprognos tidigare gett stora volymfel. Rapporten undersöker därför om det går att korrigera den operationella modellens snömängd genom snödjupsobservationer, för att ta fram mer tillförlitliga vårflodsprognoser. I rapporten har snödjupsobservationer och densitetsmätningar från Vattenregleringsföretagen (VRF), tillsammans med snödjupsobservationer från Sveriges meteorologiska och hydrologiska institut (SMHI), analyserats för att se om de kan användas för att förbättra tillrinningsprognosen för Vängelsjöns delavrinningsområde. Studien visar att det finns potential till att använda snödjupsobservationer för att minska osäkerheter i tillrinningsprognosen för Vängelsjöns delavrinningsområde. Det bästa resultatet gavs genom att använda tre stationer från SMHI tillsammans med två stationer från VRF. Resultatet för dessa fem stationer gav ett volymfel i uppmätt vattenekvivalent på 6 %, 7 %, 22 % och 17 % för mars månad perioden 2014-2017, vilket gav en markant förbättring mot det modellerade prognosvärdet med volymfel på 40 %, 77 %, 24 %, och 49 % för samma period.

Abstract [en]

Today, spring flood forecasts are calculated through a hydrological model, the HBVmodel. It is a model that is used operationally both in Sweden and in other countries to obtain catchment forecasts. One problem with these forecasts is that they often give errors in calculations to the inflow volume. In this study the Vängelsjö sub catchment will be examined. A forecast area where the HBV-model flow forecasting has given large volume errors. In the report it is therefore examined if the operational model can be corrected with snow measurement data. In this report snow depth observations and density measurements from Vattenregleringsföretagen (VRF) have been analyzed, together with snow depth observations from the Swedish Institute for Meteorology and Hydrology (SMHI) to see if the data can be used to improve the forecasting for Vängelsjö sub catchment. The study shows that there is a potential in using snow measurement observations to reduce insecurities in the flow forecast for Vängelsjö sub catchment. The best result was received by using three snow stations from SMHI and two from VRF. The result from those five stations gave a volume error in measured snow water equivalent (SWE) at 6 %, 7 %, 22% and 17 % for Mars during the period 2014-2017, which gave a significant improvement against the modelled forecast value with volume errors of 40 %, 77 %, 24 % and 49 % for the same period.

Place, publisher, year, edition, pages
2018. , p. 25
Series
Självständigt arbete vid Institutionen för geovetenskaper ; 2018:25
Keywords [en]
snow measurement observations, hydropower, spring flood forecasting, water control, snow reservoirs
Keywords [sv]
snödjupsobservationer, vattenkraft, vårflodsprognos, vattenreglering, snömagasin
National Category
Physical Geography
Identifiers
URN: urn:nbn:se:uu:diva-354412OAI: oai:DiVA.org:uu-354412DiVA, id: diva2:1221166
Subject / course
Earth science
Educational program
Bachelor Programme in Earth Science
Presentation
2018-04-26, Zootissalen, Villavägen 9, Uppsala, 10:30 (Swedish)
Supervisors
Examiners
Available from: 2018-06-20 Created: 2018-06-19 Last updated: 2018-06-20Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(4560 kB)4 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 4560 kBChecksum SHA-512
37f15b977894b43a9d1198b43054a56b3cb9bcfab2eb094692ecd4b0ec1dac1ea23a5117e3fa3ad2c02ba704ab90c839e5ce4781dd9e4468b3537021c6611475
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
LUVAL
Physical Geography

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 4 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 19 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf