Voda je osnovni gradnik življenja, njenega pomena se vsi dobro zavedamo. Slovenija je zaradi geografske lege vodno bogata dežela, vendar zadostne količine vode za vse vrste rabe, pitne in nepitne, pogosto jemljemo kot samoumevne. Ravnanje z vodo in vodnimi viri postane tema šele, ko se znajdemo v težavah; spomnimo se samo katastrofalne suše leta 2022 in lanskih poplav.

To poletje je javnost pritegnilo vprašanje kakovosti reke Sene za kopanje na olimpijskih igrah v Parizu, pri nas enako vprašanje velja za Ljubljanico. Obema primeroma je skupno, da so se s spreminjanjem odnosa družbe do okolja spremenila tudi pričakovanja. Mestna reka, ki je bila nekoč predvsem plovna pot in odvodnik odplak, naj zdaj postane še prijetno okolje za preživljanje prostega časa ter osvežitev v času vedno daljših in pogostejših vročinskih valov. Glede na stanje obeh rek, ki še nista ustrezne kakovosti za kopanje, lahko ugotovimo, da sedanja komunalna infrastruktura še ne ustreza pričakovanjem meščanov. Za dosego tega cilja bo potrebna bolj celovita obravnava urbanega vodnega kroga.

Problematika komunalne infrastrukture

Sedanji način oskrbe mest s pitno vodo ter odvajanjem in čiščenjem komunalne odpadne vode je znan: vodovod nas oskrbuje s pitno vodo, kanalizacija pa odvaja komunalno odpadno vodo na čistilno napravo (ČN). Ta lahko odpadno vodo čisti do prve stopnje (čiščenje trdnih delcev oziroma mehansko čiščenje), druge stopnje (čiščenje topnih organskih snovi), tretje stopnje (odstranjevanje hranil, predvsem dušika in fosforja) ali celo do četrte stopnje (odstranjevanje mikroonesnaževal). Če izpust čiščene odpadne vode vodi v vodno telo, ki ima status kopalne vode, se zahteva tudi dezinfekcija iztoka, ki je lahko po drugi, tretji ali četrti stopnji. Večina manjših ČN čisti odpadne vode do druge stopnje, večje pa do tretje. Prihajajoča evropska direktiva o čiščenju komunalne odpadne vode bo zahtevala nadgradnjo večjih ČN do četrte stopnje čiščenja.

Delovanje kanalizacijskega sistema postane hidravlično bolj kompleksno, ko se pojavijo padavine. Glede na to, kako odvajamo padavinsko vodo, razlikujemo dva tipa kanalizacijskega sistema, ločeni in mešani. Ločeni tip kanalizacije vodo, ki ob padavinah odteka s streh in drugih površin, odvaja po drugi cevi, ločeno od komunalne odpadne vode, medtem ko mešani tip kanalizacije sočasno, v isti cevi, odvaja komunalno in padavinsko odpadno vodo, ki se skupaj stekata na komunalno čistilno napravo. Njuno skupno odvajanje ob večjih nalivih lahko povzroči preplavitev oziroma hidravlično preobremenjenost sistema, saj je mešani sistem kanalizacije dimenzioniran predvsem na tako imenovani sušni odtok, to je komunalno odpadno vodo, ki odteka v času, ko ni padavin.

V dimenzijah cevi je upoštevan tudi padavinski odtok, a le za primere običajnih, pogostih padavin, kar je ekonomično, saj bi sicer morali vgrajevati mnogo večje cevi. Preplavitev sistema ima negativne posledice za urbano okolje: onesnaženje zaradi delovanja razbremenilnikov, ki mešanico padavinske in komunalne odpadne vode odvedejo v odvodnik, to je v reko, in urbane poplave, primer so poplavljeni podvozi in kleti ob večjih nalivih. V Evropi se prek razbremenilnikov razbremeni okoli 19 odstotkov odpadne komunalne vode. Novi predlog evropske direktive pa predpisuje, da se bo od leta 2040 v odvodnike prek razbremenilnikov lahko odvedlo največ 2 odstotka komunalne odpadne vode.

Čeprav je bilo na področju odvajanja in čiščenja komunalne odpadne vode v zadnjih desetletjih narejeno marsikaj (večja priključenost na kanalizacijske sisteme, nadgradnja ČN in gradnja novih), nas čaka še veliko dela, od obvladovanja padavinske vode zaradi urbanih poplav in delovanja razbremenilnikov do odstranjevanja mikroonesnaževal, kjer smo šele na začetku poti.

Modeliranje urbane odvodnje

Za iskanje optimalnih rešitev moramo dobro poznati kanalizacijski sistem in procese, ki vplivajo na njegovo delovanje. Pri tem uporabljamo hidrološko-hidravlične modele, ki ponazarjajo nastanek in tok površinskega odtoka do vtoka v kanalizacijski sistem ter hidravliko toka po kanalizacijskem sistemu. Za njihovo postavitev potrebujemo digitalni kataster kanalizacijskega sistema ter podatke o površju (digitalni model reliefa in raba prostora). Vzpostavljen model pa moramo nato še umeriti na merjene podatke pretoka oziroma kakovosti odpadne vode v kanalizacijskem sistemu. Gre za monitoring kanalizacijskega sistema, ki je nujen tudi za identifikacijo in kvantifikacijo problemov (delovanje razbremenilnikov, urbane poplave).

Umerjanje modela je kompleksna naloga, saj moramo umeriti vrsto parametrov, ki so med seboj povezani. Parametri, ki vplivajo na površinski odtok, so delež prepustnih oziroma neprepustnih površin, koeficient hrapavosti in globina depresij (izgube) za prepustne oziroma neprepustne površine ter hidravlična pot površinskega odtoka. Za umerjanje toka po ceveh je treba umeriti še koeficient hrapavosti cevi. Bistven izzivi so dobro razumevanje vpliva in interakcije med posameznimi parametri, ki jih umerjamo, ter njihova omejitev na realne vrednosti.

V sklopu projekta MAURICE, ki je del programa Interreg Srednja Evropa, smo na Fakulteti za gradbeništvo in geodezijo za prispevno območje podvoza na Celovški cesti v Ljubljani vzpostavili hidrološko-hidravlični model. Model smo umerjali z uporabo genetskega algoritma NSGA-II (nondominated sorting genetic algorithm II), ki je močno orodje za reševanje večciljnih optimizacijskih problemov. Algoritem se uporablja predvsem za iskanje Pareto optimalnih rešitev, ki so optimalne po več kriterijih hkrati. V našem primeru smo model umerjali samo na en kriterij, pretok. Prednost algoritma sta hitrost delovanja in dobra konvergenca množice rešitev. Za namen umerjanja modela smo določili razpon parametrov, v katerem algoritem lahko išče optimalno rešitev. Umerjene vrednosti morajo biti logične in omogočiti interpretacijo med različnimi podobmočji. Primerjava merjenega in z modelom simuliranega pretoka je potrdila njuno dobro ujemanje, kar izkazuje učinkovitost uporabljenega pristopa.

Kombinacija rešitev

Zelo dobrodošlo, če ne nujno, je tudi obvladovanje padavinske vode z modro-zeleno infrastrukturo (MZI). Gre za inženirske ukrepe, ki zmanjšujejo odtok padavinske vode v kanalizacijski sistem in sledijo naravnim procesom vodnega kroga, kot so zadrževanje, ponikanje in izhlapevanje. Primeri MZI so zelene strehe in stene, ponikovalnice, infiltracijske kotanje, infiltracijski jarki, deževni vrtovi, zatravljeni jarki, prepustna parkirišča in tlakovci. Skoraj vsaka zelena površina je lahko tudi modro-zelena infrastruktura, vendar je veliko zelenic, ki nimajo aktivnega upravljanja z vodo. Predstavljajmo si park, ki sicer poskrbi za padavinsko vodo, ki neposredno pade nanj, ne speljemo pa vanj tudi vode z utrjenih površin v okolici. Če bi storili še to, bi govorili o modro-zeleni infrastrukturi.

Za obvladovanje padavinske vode se največkrat kot najboljša izkaže kombinacija obstoječe sive in modro-zelene infrastrukture. Siva infrastruktura, na primer cevi, jaški, podzemni zadrževalniki, je centralizirana, medtem ko je modro-zelena decentralizirana, razpršena na manjše ukrepe na celotnem območju, kjer poskušamo zadržati in, kadar je možno, ponikati padavinsko vodo na mestu nastanka. Prehajamo iz linearnega sistema, ki predvideva, da vso vodo speljemo po ceveh do končne točke in v odvodnik, v krožni sistem, pri katerem vodo vračamo nazaj v vodni krog s ponikanjem, izhlapevanjem in transpiracijo rastlin. Modro-zelena infrastruktura prinaša urbanim naseljem številne koristi, v njej pa se združujejo tudi drugi vidiki, kot so prijetnost bivanja, hlajenje urbanega okolja in bolj zdravo okolje. Veliko govorimo o vročinskih otokih v mestih in o tem, kako za hlajenje potrebujemo drevesa. Toda drevesa v suši, ko jim zmanjka vode, zmanjšajo transpiracijo in okolice ne hladijo več aktivno, dajejo le še senco. Seveda potrebujemo drevesa, a ta potrebujejo tudi ustrezno preskrbo z vodo.

Uporaba strojnega učenja

Da nam bo modro-zelena infrastruktura kar najbolj koristila, jo moramo dimenzionirati tako, da glede na danosti v lokalnem okolju zajamemo čim večji nabor težav, kot so poplave in poletna vročina, ter zagotavljanje okoljskih (na primer biodiverziteta) in družbenih koristi (na primer prijetnost okolja za bivanje).

Ker je zagotavljanje določene koristi lahko v tekmovanju z drugo, je iskanje optimalne rešitve zelo zapleteno, saj obstaja širok nabor posameznih ukrepov MZI in njihovih kombinacij. Tu nam lahko pomaga strojno učenje. V okviru nedavne doktorske raziskave (Radinja, 2022) je nastala domenska knjižnica znanja, ki omogoča uporabo orodja ProBMoT (process-based modelling tool), da bi lahko učinkovito avtomatizirali dve kompleksni nalogi na področju urbanega odvodnjavanja, to sta umerjanje modelov površinskega odtoka in optimizacija ukrepov za obvladovanje padavinskih voda.

Orodje ProBMoT so razvili na Odseku za tehnologije znanja Inštituta Jožef Stefan in omogoča integracijo domenskega znanja v postopek za odkrivanje enačb na podlagi merjenih podatkov, pri čemer je domensko znanje formalizirano kot predloga komponent, ki omogočajo tvorjenje procesnih modelov.

Za testno območje v Rožni dolini v Ljubljani smo s tem orodjem začrtali šest scenarijev ukrepov za obvladovanje padavinskih voda: bioretenzijske enote, deževni vrtovi, zelene strehe, infiltracijski jarki, suhi zadrževalniki in zadrževalni bazeni. Namen je bil zmanjšanje konice in skupnega volumna odtoka iz prispevnega območja glede na ciljni odtok; na primer enourne padavine s povratno dobo 25 let lahko povzročijo odtok, značilen le za enourne padavine s povratno dobo pet let. Razliko zadržijo dimenzionirani ukrepi.

Razvili smo tudi pristop, pri katerem uporabimo umerjene vrednosti parametrov posameznih ukrepov za njihovo večkriterijsko vrednotenje. Izkazalo se je, da v krajino vključeni ukrepi za obvladovanje padavinskih voda (suhi zadrževalniki, infiltracijski jarki, deževni vrtovi, bioretenzijske enote) dosegajo boljše ocene kot ukrepi, vključeni v objekte (zelene strehe in zbiralniki deževnice), ter siva infrastruktura (podzemni zadrževalni bazeni). Rezultati so potrdili učinkovitost uporabe avtomatiziranega modeliranja na področju modeliranja površinskega odtoka in optimalnega načrtovanja ukrepov za obvladovanje padavinskih voda.

–––

Izr. prof. dr. Nataša Atanasova in asist. dr. Matej Radinja sta raziskovalca na Inštitutu za zdravstveno hidrotehniko Fakultete za gradbeništvo in geodezijo Univerze v Ljubljani.