Hydrological modelling of urban catchments under climate change for the design of a spatial decision support system to mitigate flooding using pervious pavements meeting the principles of sustainability

Abstract

ABSTRACT: Urbanisation and Climate Change (CC) are two phenomena which are producing hydrological variations in urban catchments that might exceed the capability of drainage systems. Pervious Pavement Structures (PPS) provide an opportunity to mitigate both these phenomena by helping to restore the natural water cycle and contributing to make cities more resilient to CC. This thesis consisted of the design of a four-module methodology to model the drainage capability of urban catchments under extreme precipitation events caused by CC, in order to determine their flooding susceptibility and improve their hydrological response to severe storms through the implementation of PPS meeting the principles of sustainability. The methodology was successfully tested through an urban catchment located in Espoo (Finland), which validated its applicability under real conditions. The automation of the proposed methods and their extension to model water quality were identified as the main future lines of research to give continuity to this PhD thesis.

RESUMEN: La urbanización y el Cambio Climático (CC) son dos fenómenos que están produciendo alteraciones hidrológicas que pueden sobrepasar la capacidad de los sistemas de drenaje. Los pavimentos permeables (PPS) ofrecen una oportunidad para mitigar ambos fenómenos, ayudando a restaurar el ciclo del agua y contribuyendo a que las ciudades sean más resilientes al CC. Esta tesis abordó el diseño de una metodología tetra-modular para modelar la capacidad de drenaje de cuencas urbanas bajo eventos de precipitación extrema debido al CC, con el fin de determinar su sensibilidad a sufrir inundaciones y mejorar su respuesta a tormentas intensas mediante la implementación de PPS que cumplan los principios de sostenibilidad. La metodología se testeó con éxito en una cuenca urbana ubicada en Espoo (Finlandia), validando su aplicabilidad bajo condiciones reales. La automatización de los métodos propuestos y su extensión al modelado de calidad de aguas fueron las principales líneas de investigación identificadas para dar continuidad a esta tesis.