| Forside | | Indhold | | Forrige | | Næste |

Etablering af badevandsprofiler og varslingssystemer i henhold til EU's nye badevandsdirektiv

3 Etablering varslingssystemer

• 3.1 Baggrund
• 3.2 Hvornår og hvordan kan varsling benyttes
• 3.3 Etablering af en badevandsvarsling
  • 3.3.1 Hvad kan vi varsle?
  • 3.3.2 Hvor avanceret skal 'mit' varslingssystem være?
  • 3.3.3 Hvad skal der til for at lave en varsling?
• 3.4 Bakteriekoncentrationer og henfald
  • 3.4.1 Erfaringstal for koncentrationer af indikatorbakterier
  • 3.4.2 Erfaringstal for henfaldsrater for indikatorbakterier
• 3.5 Tilførsel af forurenet vand - aflastede vandmængder
  • 3.5.1 Målinger af nedbør (vejrradar eller direkte måling)
  • 3.5.2 Regnbetingede overløb
  • 3.5.3 Modeller af vandløb og åer
• 3.6 Bakteriekoncentrationer i overløb fra kloakker
  • 3.6.1 Konsekvenser af de forskellige belastningsmodeller
• 3.7 Badevandsrecipienten
  • 3.7.1 Varsling baseret på information om overløb
  • 3.7.2 Varsling baseret på målinger
  • 3.7.3 Inkludering af henfald
  • 3.7.4 Inkludering af fortynding men uden spredning/transport
  • 3.7.5 Inkludering af strømningsforhold
  • 3.7.6 Statistiske modeller
  • 3.7.7 Dynamisk model
  • 3.7.8 Illustration af betydningen af belastning, henfald og fortynding/transport
• 3.8 Eksempler på konsekvenser af forskellige varslingsmodeller
• 3.9 Opsummering af Usikkerheder og kvalitet
• 3.10 Delkonklusion

3.1 Baggrund

Det nye direktiv; ’... indeholder en forpligtigelse til at sikre et højt beskyttelsesniveau af menneskers sundhed...(rec.3)’ med det formål at minimere risikoen for sygdom. Denne forpligtigelse er begrundet ved, at undersøgelser af sammenhæng mellem bakteriekoncentrationer og sygdomsfrekvens tydeligt viser, at sygdomsfrekvensen stiger med øget bakterieindhold.

Den aktuelle badevandskvalitet vurderes i dag ud fra bagudrettede statistiske mål og bygger på målinger, der er op til 1 år gamle. Overskridelser af badevandskriterierne skyldes imidlertid ho­vedsageligt tilfældige meteorologiske begivenheder eller uheld, og derfor har sidste års målinger en ringe værdi som indikator for den aktuelle badevandskvalitet.

Nogle badesteder, både salte og ferske, berøres aldrig af overløb, og den nuværende traditionelle over­vågning kan være fuldt tilstrækkelig. Dette er imidlertid oftest ikke tilfældet for de badesteder, der lig­ger i nærheden af storbyer og vandløb.

Med badeanstalterne i Københavns Havn som eksempel har den nuværende traditionelle overvågning siden 1996 i intet tilfælde resulteret i overskridelse af det danske badevandskrav på ’1000 E. coli pr 100 ml i mindre end 5% af stikprøverne, Erichsen et al. (2003). En nærmere analyse af situationen i år 2002 (den første sæson for badeanstalten på Islands Brygge), hvor registreringen af overløb blev sammenholdt med den traditionelle overvågning, viste imidlertid klart, at stikprøver alene ikke er tilstrækkelige, når badevandskvaliteten skal vurderes. I år 2002 blev der registreret 4 overløbssituationer gennem badevandssæsonen som uden tvivl har medført forhøjede bakteriekoncentrationer, men ingen af disse situationer blev fanget af de traditionelle målinger, som aldrig overskred badevandskravet. Uden en badevands­varsling ville ba­degæsterne i Københavns Havn have svømmet i fortyndet spildevand, hvis kun den traditionelle over­vågning havde været anvendt.

Lignende situationer forekommer i mange andre områder, og den almindelige kontrol af badevandskvalitet er hyppigt ikke tilstrækkelig. I dag bliver mange badegæster overalt i Danmark og resten af verden efter al sandsynlighed gentagne gange udsat for fortyndet spildevand. Det kan derfor være relevant at indføre et varslingssystem, som kan hjælpe med at leve op til det ny badevandsdirektiv om rettidig påvisning og reaktion på situationer, der kan have negative effekter på badegæsternes sundhed.

3.2 Hvornår og hvordan kan varsling benyttes

Det nye direktiv angiver, at når en station har vist tegn på kortvarige forureninger, bør/skal der etableres varsling; ’... Medlemsstaterne sørger for, at nedenstående oplysninger aktivt formidles og omgående stilles til rådighed i badesæsonen på et let tilgængeligt sted i umiddelbar nærhed af det enkelte badevand:

c) ved badevand ramt af kortvarig forurening:

• oplysning om, at badevandet er ramt af kortvarig forurening
• angivelse af det antal dage, hvor der var badeforbud, eller hvor badning blev frarådet i den foregående sæson på grund af sådan forurening, og
• en advarsel, når sådan forurening forudsiges eller allerede forekommer ...( artikel 12, stk. 1)’

Det nye direktiv kræver således, at der skal varsles, når en forurening kan forudsiges, og når aktuelle forureninger kortvarigt vil forringe badevands­kvaliteten, herunder når en regnhændelse forventes at have medført kortvarige udledninger af bakterier. Der er ingen specifikke krav til de værktøjer, der skal benyttes for at kunne komme med en varsling; dynamisk (deterministisk) modellering, statistisk baseret modellering og empirisk modellering. Dette er op til de enkelte myndigheder. Varsling kan således opfattes som enhver form for varsling, gående fra simpel "skøn" over, hvor mange dage/timer, stranden bør være lukket, til avancerede dynamiske modelleringsvarslinger.

Konsekvenserne af det nye direktiv er således, at myndighederne nu er tvunget til i langt højere grad at reagere på mulige forureninger, der i princippet kan bringe de badenes helbred i fare. Findes der en badevands­station inden for myndighedens grænse, der af og til har forhøjede bakterietal, skal der i princippet etableres varsling og information til borgerne. Dette stiller naturligvis krav til myndighederne om at være betydeligt mere opmærksomme på kilder til forurening, hvad der forårsager den og varighed af påvirkningen. Myndighederne bør også i højere grad benytte ’lukkedage’ efter hændelser med nedbør, der måtte have medført udledninger af forurenende stoffer.

3.3 Etablering af en badevandsvarsling

Formålet med badevandsvarslingen er, at badevandsforvaltningen kan give rettidig oplysning til badevandsbrugerne om forekomsten af kortvarige bakterielle forureninger og om forureningernes styrke og deres varighed. På baggrund af varslingen skal forvaltningen kunne beslutte, hvornår et badevand skal lukkes, og hvor længe lukningen skal vare for ikke at udsætte badende for uønskede sundhedsrisici.

3.3.1 Hvad kan vi varsle?

I Danmark skyldes de fleste kortvarige problemer med badevandskvaliteten direkte eller indirekte (via åer) regnvandsbetingede udledninger fra renseanlæg og regnvandsbetingede overløb fra kloaksystemer. Derfor er der i det følgende fokuseret på varslings­systemer, der omhandler bakterielle forureninger fra denne type kilder.

Konstante udledninger som eksempelvis almindelige udledninger fra renseanlæg kan ligeledes periodevis give anledning til kortvarige forureninger ved nogle badevande, men det er typisk i forbindelse med regnvejr, at de største problemer opstår, se Hasling et al. (2003).

Vejrudsigter giver et generelt billede af, hvornår og hvor i landet der er risiko for regnvejr, men de kan ikke forudsige præcist, hvor (på hvilke badestrande) og hvornår det vil regne. Det er derfor i dag ikke muligt at komme med troværdige dagsprognoser på, hvor og hvornår regnvandsbetingede udledninger og overløb aktuelt finder sted. Med en god vejrudsigt og eksempelvis en nedbørsradar er det muligt at komme med en prognose men ikke meget mere end et par timer frem i tiden.

Korttidsvarslinger af kraftig nedbør kan være interessante i forbindelse med reguleringer af kloaksystemet, men mht. varsling af badegæsterne er usikkerheden så stor, at den vil være uinteressant for de badende. Dertil kommer, at det må antages, at de fleste badegæster er taget hjem under kraftig regn.

Det, der kan varsles, er derfor ikke, hvornår badevandet påvirkes af overløbs­vand fra renseanlæg og kloakker, men hvordan badevandskvaliteten er på det tidspunkt, hvor den er blevet påvirket, og hvornår den er acceptabel igen.

3.3.2 Hvor avanceret skal ’mit’ varslingssystem være?

På nuværende tidspunkt findes der masser af kyststrækninger, hvor der aldrig indtræder forhøjede bakteriekoncentrationer. Derfor vil der være en række kyst­stræk­ninger, hvor det ikke er nødvendigt at opstille varslingssystemer. Som tommelfingerregel vil badevandsvarslingssystemer hovedsageligt have deres berettigelse på badesteder i nærheden af byer eller eventuelt i nærheden af udløb fra vandløb.

Det skal tilføjes, at uanset behov for varslingssystem skal der findes infor­mations­­systemer for alle badevande, således at det er muligt at oplyse om badevandsprofiler og resultater af badevandskontrollen.

Et varslingssystem kan opbygges på mange måder. En helt simpel version bygger på erfaringer: ’når det har regnet så mange mm, og vinden er fra øst er strand x normalt påvirket, og vi forventer, at forureningen varer i y dage’. Varslingssystemet kan også baseres på statistiske analyser af relationer mellem påvirkningsfaktorerne (f.eks. forekomst af overløb) og badevandskvaliteten. Det mest avancerede system bygger på matematiske simuleringer af henholdsvis kilderne og af den afledte forurening ved badestranden, dvs. dynamisk modellering. Endelig kan de forskellige grader af kompleksitet kombineres: et varslingssystem kan f.eks. omfatte måling af overløb og erfaringstal for koncentration af bakterier i overløbet kombineret med dynamisk modellering af bakteriernes skæbne i recipienten (badevands­området).

Det er vigtigt at understrege, at prognoser iht. direktivet skal give en forud­sigelse af, hvornår badevandet igen kan forventes at overholde de gældende badevandskrav. Erfaringsmodeller, der alene bygger på online målinger af forskellige ikke bakteriologiske parametre i recipienten uden at inddrage meteorologiske prognoser direkte eller gennem dynamiske modeller, giver ikke pålidelige prognoser af badevandskvaliteten. Det vil også gælde, når man en gang i fremtiden får mulighed for online måling af bakterie­indholdet i recipienten. Selv i kombination med meteorologiske prognoser kan denne type varsling ikke anbefales for velbesøgte badevande, da den på grund af stor usikkerhed normalt medfører mange lukkedage.

Hvorvidt det er mest fordelagtigt at benytte et simpelt varslingssystem frem for et avanceret system, skal vurderes fra lokalitet til lokalitet. Som retningslinier kan følgende kriterier benyttes;

1. Pris (etablering og drift)
2. Sikkerhed
3. Hvor hyppig forekommer kortvarige forureninger
4. Hvor hyppigt er badevandskvaliteten reduceret
5. Hvor mange badegæster påvirkes af eventuelle overløb
6. Mulighed for at udnytte varslingsystemet til andre formål.

Det er klart, at prisen skal stå mål med den sikkerhed, der ønskes, hyppigheden af overløb og den mængde af mennesker, der evt. påvirkes. I områder med få badegæster, eller hvor overskridelser er sjældne, kan det være tilstræk­keligt med varslinger, der er baseret på simple modeller. Det skal dog samti­digt nævnes, at et varslingssystem baseret på dynamiske modeller kan dække kyststrækninger med flere badesteder på én gang, og brug af dynamiske modeller er derfor ikke nødvendigvis mere bekostelig. Dertil kommer, at de dynamiske modelværtøjer kan bruges til andre formål, såsom overvågning af kloaknet, vurdering af langvarige forureningskilder, som forringer badevands­kvaliteten og/eller den økologiske tilstand af recipienterne.

Uanset varslingssystem vil varslingen indebære en eller anden form for vagtordning i de enkelte kommuner, således at det sikres, at der løbende sker en vurdering af risikoen for forurening, af hvorvidt forureningen skal give anledning til en badevandsvarsling, og af hvor lang tid forureningen kan forventes at vare.

3.3.3 Hvad skal der til for at lave en varsling?

Nogle typer af varslingssystemer er mere datakrævende end andre, men fælles for alle systemer er, at de kræver en vis grad af online data. Selv for de mest simple erfaringsmodeller eller statistiske modeller skal der være automatiske informationer til rådighed for de ansvarlige myndigheder. Specielt med hensyn til regnvandsbetingede forureninger kræves der informationer om, om der har været nedbør og/eller overløb, hvor og eventuelt hvor meget nedbør og/eller overløb. I denne sammenhæng skal det anbefales, at der i forbindelse med eventuelle overløb, der er eller kan være kritiske for badevandskvaliteten, foretages systematiske registreringer af disse med hensyn til antal, varighed og størrelse i det omfang, det er muligt.

Statistisk analyse af relationen mellem badevandskvalitet og overløbs­hæn­delser kan benyttes til at indikere den aktuelle badevandskvalitet, hvis sammen­hængen kombineres med aktuel information om eksempelvis nedbør. Forud­sætningen er mange data, der dækker et bredt spektrum af situationer (med og uden overløb, med og uden bakteriel forurening).

For at give en præcis varsling skal man tage stilling til følgende spørgsmål:

1. Hvor stor er forureningen? (bakteriekoncentrationer, hvor meget regner det, hvor meget vand løber ud, etc.?)
2. Hvor længe kan bakterierne overleve?
3. Hvordan fortyndes og henfalder bakterierne i recipienten? (badevandet).

Dette kræver tre typer af informationer omhandlende:

1. Bakteriekoncentrationer og henfald
2. Tilførte vandmængder med forurening
3. Fortynding og transport i recipienten

I de følgende kapitler behandles disse informationer enkeltvis; der beskrives forskellige metoder til at tilvejebringe informationen, og der gives eksempler på forskellige måder at kombinere metoderne på. Forskellene mellem og konsekvenserne af de enkelte valg, som de ansvarlige myndigheder kan tage under opbygningen af et varslingssystem, diskuteres ligeledes.

3.4 Bakteriekoncentrationer og henfald

Informationer om bakteriekoncentrationer i forureningskilderne er nødvendige for at kunne vurdere risikoen for forurening og de forskellige forurenings­kilders potentielle betydning. Selvom bakteriekoncentrationen ikke indgår direkte i alle varslingssystemer, er kendskab til kildestyrkerne derfor vigtigt for at forudsige forekomst og varighed af forureninger. Det er tillige en forudsætning for at kunne beskrive badevandsprofilen. Ved dynamisk modellering er forureningskildernes bakteriekoncentration et tvungent input parameter.

Oplysninger om bakteriekoncentrationer i de aktuelle forureningskilder kan opnås ved direkte at måle indholdet af indikatorbakterierne E. coli og Enterokokker i de enkelte kilder og/eller ved at indsamle litteraturværdier for lignende forureningskilder. Den mest præcise information om en aktuel kilde fås ved at gennem­føre intensive målekampagner og løbende målinger. Ofte anvendes imidlertid såkaldte erfaringstal, dvs. litteraturværdier for typiske koncentrationer i forskellige kilder.

3.4.1 Erfaringstal for koncentrationer af indikatorbakterier

I bilag A opsummeres de vigtigste informationer fra en række undersøgelser af koncentrationer af indikatorbakterier i forskellige kilder. Baseret på disse undersøgelser gives der i Tabel 3.1 anbefalinger til, hvilke koncentrationer der kan benyttes ved forskellige typer af kilder i de tilfælde, der ikke foretages direkte målinger. Disse anbefalede koncentrationer er konservative og bygger på 95% percentilen af de koncentrationer, der er fundet i litteraturen. Som det fremgår af bilag A, er der store variationer i de opgivne koncentrationer fra samme type forureningskilde (én til to log enheder), og det er derfor muligt at komme med bedre estimater for koncentrationsniveauerne i de aktuelle kilder, hvis lokale målinger udføres. Det skal dog understreges, at det vil være nødvendigt at udføre flere serier af målinger på de rette tidspunkter (dvs. i forbindelse med selve overløbet, hvis forureningen kommer fra et overløb etc.) for at sikre, at målingerne er repræsentative for de enkelte kilder.

Tabel 3.1: Opsummering af erfaringstal for koncentrationen af E. coli og Enterokokker i vand. De angivne koncentrationer er konservative skøn. For kommentarer til de enkelte tal henvises til bilag A.

3.4.2 Erfaringstal for henfaldsrater for indikatorbakterier

Den aktuelle værdi af indikatorbakterier hænger tæt sammen med, i hvilket omfang de overlever i miljøet. Derfor har der, lige siden man i slutningen af 1800-tallet begyndte at bruge fækale coliforme bakterier som indikatorer for fækal forurening, været interesse for at undersøge deres overlevelse og korrelation med forekomsten af patogene mikroorganismer.

De fækale coliforme bakterier er tilpasset et liv i tarmen hos varmblodede dyr og mennesker, og fra starten stod det klart, at de ikke overlever ret længe hverken i ferskvand eller havvand. Det var imidlertid uklart, hvilke faktorer og mekanismer der var årsag til den dårlige overlevelse. I starten af 1970erne var listen over faktorer, der mentes at have indflydelse på henfaldet, lang og inkluderede salinitet, tungmetaller, sedimentation, koagulation og flokkulering, bakteriofager (dvs. virus der inficerer bakterier), alger, prædation (fra f.eks. protozoer), og bakterielle toksiner (Chamberlin and Michell, 1978).

I dag vurderes de vigtigste faktorer for bakteriernes henfald at være sollys, temperatur, salinitet og prædation. Især lys er en vigtig faktor, og blandt andet derfor overlever bakterierne bedre i sedimenter end i vandfasen. Desuden skønnes det, at mindre prædationstryk og bedre substrat i sedimentet ligeledes har en betydning for overlevelsen i sedimentet sammenholdt med vandfasen. Endvidere kan iltforhold og bakteriernes forhistorie have betydning for deres overlevelse (Attrassi et al., 1996, Reed 1997).

Der har været anvendt forskellige betegnelser for og metoder til bestemmelse af indikatorbakterier. I dag anvendes ISO 9308 for E. coli og ISO 7899 for Enterokokker. Se bilag A for nærmere beskrivelse af metoder og definitioner af indikatorbakterier.

3.4.2.1 Beregning af henfald

Nedenfor er givet en række anbefalinger af beregningsmetoder for bakteriehenfald og anvendelige henfaldskonstanter. Datagrundlag og yderligere erfaringstal for indikatorbakteriernes henfald under forskellige forhold er angivet i bilag A og B.

Henfaldet af coliforme bakterier følger sædvanligvis et 1^st-ordens henfald (svarende til, at ændringen i koncentration over tid er lineær), og beskrives med en 1^st-ordens henfaldskonstant:

dC/dt = -kC svarende til C = C₀ · e^{-k · t}

hvor C er koncentrationen af bakterier (organismer/ml), t er prøvetagnings­tids­punktet, og k er den specifikke henfaldsrate (pr. time).

Henfaldskonstanten k kan deles op i en mørkedel (k_m) og en lysdel (k_l). Mørkehenfaldskonstanten ligger som regel på cirka 0,03 – 0,04 pr. time for både saltvand og ferskvand, eller en t₉₀ på 55-75 timer (dvs. den tid, det tager, før 90% af bakterierne er henfaldet). Lyshenfaldet er væsentligt større. Midt på en dansk middelsommerdag er k_l typisk omkring 1,6 pr. time (t₉₀ på 1½ time) i 10 promille saltvand. I søvand er k_l noget lavere, omkring 0,35 pr. time (t₉₀ på 6-7 timer). Betydningen af forskelle i lysforhold er illustreret i Tabel 3.3.A og 3.3.B nedenfor.

I vandløb kan henfaldet forventes at være væsentligt lavere end i søer og de publicerede henfaldskonstanter ligger mellem 0,015 og 0,020 pr. time svarende til mørkehenfald (t₉₀ på 120-150 timer). Dette forklares af de øgede mængder af lydabsorberende suspenderede og opløste materialer, som forekommer i overløbssituationer.

I kloakker sættes det anbefalede henfald ligeledes lig mørkehenfaldet.

Ved beregning af E. coli anbefales det at medtage både det mørke- og lysafhængige henfald. I tabel 3.2 giver de formler, som anbefales anvendt. Hvis det ikke er muligt at beregne lyshenfaldet, bør man konservativt antage at henfaldet følger et mørkehenfald.

Tabel 3.2 : Foreslåede henfaldsligninger inkl. anbefalede henfaldskonstanter for E. coli. Bemærk at ferskvandshenfald bliver et specialtilfælde med salinitet 0 psu.

Generelt dækkes almindelige badevandstemperaturer af de to ovenstående ligninger for henfaldskonstanter. Der er imidlertid også risiko for bakterieforurening i forbindelse med vinterbadning. Da der ikke er undersøgelser, der beskriver henfaldet i koldt vand, foreslås det at anvende k_m = k_m(4°C) for T < 4°C. Dette resulterer i et henfald med en t₉₀  på 267 timer eller 11 dage. Med hensyn til lyshenfaldskonstanten foreslås, at samme udtryk benyttes under de 12°C. Dette er ikke fundet underbygget i litteraturen, men da lysindstrålingen i samme periode er væsentlig mindre end om sommeren, bliver lysbidraget til henfaldet samtidigt mindre, og derfor vurderes det, at dette ikke giver anledning til større problemer.

Desuden skal der gøres opmærksom på, at lysindstrålingen skal korrigeres for den lysabsorption, der finder sted i vandet via partikulære og opløste materialer. Lysintensiteten, I_L i en given dybde beregnes med ligningen I_L = I₀ · e^{-µ · z}, hvor I₀ er lysindstrålingen ved overfladen, z er dybden til forureningen og µ er vandets ekstinktions-koefficient. µ kan bestemmes ud fra sigtdybden (SD) ved formlen µ=-LN(0.15)/SD, idet det antages, at sigtdybden svarer til den dybde, hvor der er 15 % af lysindstrålingen tilbage – dette forhold kan imidlertid variere fra omkring 10 % til op mod 25 % afhængigt af området.

Det skal imidlertid bemærkes her, at kvaliteten af det nedtrængende lys har stor betydning, og det er især UVB og UVA, der inaktiverer bakterierne; (ca. 75% af inaktiveringen foregår med UVB og UVA). I forbindelse med forureningshændelser fra overløb eller renseanlæg udledes gerne store mængder opløst organisk materiale. Opløst organisk materiale ses ikke nødvendigvis med en sigtdybdemåling, men har stor betydning for især absorptionen af UVB. Derfor anbefaledes det at benytte de almindelige sigtdybdemålinger med varsomhed og medmindre lysnedtrængningen måles specifikt i forureningssituatinerne, bør de anvendte sigtdybder reduceres med 50%.

I Tabel 3.3.A og 3.3.B er gennemregnet nogle eksempler på henfald af E. coli under forskellige lysforhold, og i afsnit 3.8 benyttes ligningerne fra Tabel 3.2 til at beregne forskellige dynamiske eksempler.

Tabel 3.3.A : Eksempler på E. coli henfaldstider ved en lysindstrålingen på 110 W·m^-2 (januar). Tabellen angiver, hvor mange timer der går, før værdien på 500 E. coli pr. 100 ml er overholdt, når overløbskoncentration er 9,0 · 10⁶ pr. 100 ml. Det antages, at sigtdybden i overløbsfanen er 2 m, og at forureningen ligger i 1 meters dybde – dermed er lyspåvirkningen ca. 40 W·m^-2. Der er i beregningerne ikke taget hensyn til døgnvariationer i solindstrålingen.

Tabel 3.3.B : Eksempler på E. coli henfaldstider ved en lysindstråling på 550 W·m^-2 (juli). Tabellen angiver, hvor mange timer der går, før værdien på 500 E. coli pr. 100 ml er overholdt, når overløbskoncentration er 9,0 · 10⁶ pr. 100 ml. Det antages, at sigtdybden i overløbsfanen er 2 m, og at forureningen ligger i 1 meters dybde – dermed er lyspåvirkningen ca. 210 W·m^-2. Der er i beregningerne ikke taget hensyn til døgnvariationer i solindstrålingen.

Mens E. coli er relativt velundersøgt, foreligger der langt færre undersøgelser af henfaldet af Enterokokker. Der er fundet én større feltundersøgelse af henfaldet af Enterokokker og fækale coliforme bakterier (~ E. coli) i saltvand. Denne undersøgelse viste, at henfaldet af Enterokokker ikke følger almindelig 1^st-ordens kinetik, men at henfaldet har en ”skulder^[2]”, således at man har behov for to parametre - en for skulderens bredde og en for det efterfølgende 1^st-ordens henfald - for at modellere henfaldet. Undersøgelsen viste, at der skal cirka 2,3 gange så meget lys til at inaktivere Enterokokker som fækale coliforme bakterier, og at t_90% var 3,2 timer for Enterokokker mod 1,4 timer for fækale coliforme bakterier. Generelt er resultaterne af forskellige laboratorieunder­søgelser modstridende med hensyn til forholdet mellem henfald af Enterokokker og E. coli. Det betyder, at modellering af henfald af Enterokokker er væsentligt mere usikker end modellering af henfaldet af E. coli., især når det gælder henfaldet i ferskvand.

Den undersøgte litteratur indikerer, at henfaldet af Enterokokker er nul i mørke.

For Enterokokker anbefales følgende henfaldsrater, se tabel 3.4.

Tabel 3.4 : Foreslåede henfaldsligninger inkl. anbefalede henfaldskonstanter for Enterokokker

En skulder på 2 MJ betyder, at der går omkring 14 timer, før henfaldet af Enterokokker begynder ved en januar indstråling (i overløbsfanen) svarende til 40 W·m^-2 (samme antagelser som i tabel 3.3.A) og omkring 3 timer ved en maks. juli indstråling på 210 W·m^-2 (samme antagelser som i tabel 3.3.B).

3.5 Tilførsel af forurenet vand – aflastede vandmængder

En forudsætning for etablering af en badevandsvarsling er, at forurenings­kilderne i badevandsområdet er identificeret, som det sker i forbindelse med beskrivelse af badevandsprofilen. I denne rapport antages det, at de betydende kilder til forurening er kendte.

Viden om kilderne og de vandmængder, de aflaster, er sammen med kendskab til koncentrationer af bakterier i vandet udgangspunktet for en vurdering af den aktuelle forureningstilstand og prognosen for henfaldet af en forurening. For at sikre, at der ikke er ’huller’ i varslingen, skal der etableres løbende (online) indsamling af informationer om de aktuelle aflastede vandmængder, eller som minimum online informationer om, hvor og hvornår der har været overløb.

Den dominerende tilledning af forurening til danske badevandsområder stammer fra overløb fra kloaksystemer, udløb fra renseanlæg og åer. Typisk er baggrundskoncentrationer i åer kendte indenfor en acceptabel usikkerhed - medmindre åen modtager overløb fra kloakker. Tilsvarende kan udløb fra renseanlæg også bestemmes inden for en rimelig usikkerhed. Tilbage er overløb fra kloakker, som skal bestemmes.

I dette afsnit beskrives forskellige typer af målere og modeller, der kan benyttes til at tilvejebringe de nødvendige informationer om, hvor, hvornår og hvor store de enkelte overløb er. I det følgende kapitel gives et eksempel på beregning af bakteriekoncentrationer i overløb fra kloakker.

Hvis der foreligger målinger af overløbsmængder eller overløbskoter, kan disse benyttes. Alternativt skal de beregnes. For at kunne foretage et kvalificeret estimat af overløbsmængder fra kloakker er et mindstekrav, at nedbøren og kloaksystemets geometri og de daglige spildevandsmængder er kendte.

Tilsvarende skal udledninger via åer enten måles direkte eller beregnes på basis af viden om tilledninger og åens vandføring.

Som beskrevet tidligere skal det vurderes fra lokalitet til lokalitet, hvorvidt det er mest fordelagtigt at benytte en simpel metode frem for en avanceret metode eller omvendt, og som retningslinier kan følgende kriterier benyttes;

1. Pris (etablering og drift)
2. Sikkerhed
3. Hvor hyppig forekommer kortvarige forureninger
4. Kompleksitet af kloaksystemet
5. Hvor mange badegæster påvirkes af eventuelle overløb
6. Mulighed for at udnytte varslingsystemet til andre formål.

Priser skal stå mål med den sikkerhed, der ønskes, hyppigheden af overløb (den mest almindelige årsag til kortvarig forurening) og den mængde af mennesker, der evt. påvirkes. Hvis der kun forekommer overløb hvert 5. år, er det måske ikke nødvendigt at benytte et avanceret værktøj, i modsætning til hvis overløb forekommer 5 gange på en badesæson.

3.5.1 Målinger af nedbør (vejrradar eller direkte måling)

3.5.1.1 Teknisk beskrivelse

I det tilfælde, hvor man ønsker at estimere størrelsen af de enkelte overløb (uden en direkte måling), skal informationer omkring den aktuelle nedbør være til rådighed online. Efterfølgende er kort beskrevet to metoder: regnmåler og vejrradar.

En vejrradar og en regnmåler bygger på vidt forskellige principper. Regnmåleren registrerer tidspunktet for hver gang, der er faldet en vis regnmængde – for DMIs regnmålere vil dette være for hver 0,2 mm regn. Dvs. en let regn kan være startet en del tid før det første ”vip” fra regnmåleren registreres – og efterfølgende regnmålinger vil alle være middelintensiteter over perioderne mellem de enkelte ”vip”.

En vejrradar måler typisk regnen over en celle (et område) på 100m x 100m op til 2km x 2km, men den måler ikke regnen direkte. Den måler refleksion af vandindhold i luften, som omregnes til en regnintensitet. Det vil sige, at radaren tager en serie øjebliksbilleder af vandindholdet i luften – som derefter omregnes til en tidsserie af regn.

Sagt på en anden måde, så viser regnmåleren de korrekte intensiteter (tidsforskudt) i et enkelt punkt, mens radaren giver den rumlige variation af nedbøren i form af relative intensiteter, som herefter omsættes til nedbørsintensitet. Radaren viser således, hvor det regner meget i forhold til andre steder, men ikke præcist hvor meget de faktiske intensiteter er.

Der er altså fordele og ulemper ved de to metoder hver især, og derfor er en mere optimal måde at beskrive den stedlige variation af regn at kombinere brugen af en eller flere regnmålere med en vejrradar.

3.5.1.2 En sammenligning mellem en radar og en regnmåler

Der kan således skabes et godt billede af regnens stedlige fordeling ved at kombinere de to sæt informationer. Det gøres i grove træk ved, at man akkumulerer både den målte regn fra regnmåleren og målte regnintensiteter fra vejrradaren i den celle, som geografisk dækker regnmålerne. Den målte regn i regnmåleren betragtes som den korrekte måling, og man beregner derefter forholdet mellem akkumuleret nedbør målt med de to metoder. Alle regnmålinger i oplandet fra radaren justeres med denne faktor, og den stedlige variation af regn over oplandet kan dermed beregnes.

Figur 3.1. Oplandet vist som et typisk eksempel på regndata (mm) fra en vejrradar. Regnen er målt i Albertslund den 25/9-2002 og opdelt i celler med størrelsen 500m × 500m. Der er korrigeret på baggrund af en regnmåler. Regnmåleren er placeret i feltet med 5,8 mm, og radaren viser en fordeling af regnen, der strækker sig fra 5,2 mm til 11,2 mm (farvede felter).

Regnmåleren målte en akkumuleret regnmængde på 5,8 mm, se Figur 3.1, men hvis den havde været placeret 2,5 km længere mod nordøst i den anden ende af oplandet, ville den formentlig have vist over 11 mm i samme periode. Middelnedbøren over det viste område er 7,8 mm ifølge radaren, og nedbørsintensiteten har et minimum på 5,2 mm og et maksimum på 11,2 mm (se farvede felter på Figur 3.1).  Dette viser således, at det kan og sandsynligvis vil have stor betydning, om der anvendes nedbørsmængden fra en ”tilfældig” position i eller ved oplandet, eller om der anvendes en karakteristisk middelnedbør for oplandet.

3.5.2 Regnbetingede overløb

Regnbetingede overløb fra kloaksystemer kan enten komme fra de fælles- eller separatkloakerede områder. Aflastninger fra fælleskloakerede områder indeholder ikke kun overfladevand, men er en blanding af forurening fra både kommunalt spildevand, resuspenderet kloaksediment og biofilm samt overfladeafstrømning. Aflastninger fra separatkloakerede områder indeholder primært forurening fra befæstede arealer (tage, veje mm.) samt resuspenderet materiale fra rørledningerne.

Danske kloakker er typisk dimensioneret således, at oversvømmelser ikke forekommer oftere end hvert 5. år, men der eksisterer ikke et tilsvarende krav til overløbshyppigheder eller mængder. Tværtimod indeholder danske kloaksystemer et antal overløbsbygværker, som aflaster spildevand til recipienter under kraftig regn for netop at undgå oversvømmelser og overbelastninger af renseanlæg. Disse aflastninger fra kloaksystemer har i visse områder en stor betydning for den forringede badevandskvalitet.

Hvis man vil analysere effekten af regnbetingede overløb fra kloaker til badevandsrecipienter, er man nødt til at kende mængderne af vand og stof, som aflastes fra kloakken til badevandsområdet. Mængder og bakteriekoncentrationer, som aflastes fra kloaksystem til recipienter under regn, kan estimeres på flere måder, afhængigt af, hvor mange ressourcer der er tilgængelige i form af data om kloaksystemet, realtidsmålinger af vandføring og vandstand og modelværktøj til analyse af kloaksystemets funktion, etc..

De aflastede vandmængder kan enten bestemmes ud fra målte vandstande i kloaksystemet, som empirisk omregnes til aflastede vandmængder, eller de aflastede vandmængder kan beregnes ved brug af en matematisk model, som beskriver strømningsforholdene i kloaksystemet. De fire hovedgrupper af metoder, som man kan bestemme overløbsmængder for, er:

1. Målinger af overløbsmængder.
2. Simpel modellering af overløbsmængder på baggrund af kloaksystemets geometri.
3. Modellering af overløbsmængder ved brug af en simplificeret modelbeskrivelse, fx SAMBA
4. Modellering af overløbsmængder ved brug af en hydrodynamisk model, f.eks. MOUSE.

Disse 4 metoder til bestemmelse af overløb er beskrevet i detaljer i de næste afsnit.

Efter at overløbsmængder og bakteriekoncentrationer er estimeret ved brug af en af de metoder, der er beskrevet ovenfor – så findes effekten på badevandskvaliteten i recipienten ved at tilføje de beregnede overløbsmængder til en model, som beskriver de aktuelle forhold i badevandsområdet, se afsnit 3.8.

3.5.2.1 Målinger af overløb (mængder)

Målinger af overløb foretages ved, at der placeres et antal repræsentative vandstandsmålere i overløbsbygværker, som aflaster til badevandsrecipienten, eller et antal repræsentative flowmålere, som placeres i selve overløbet. Målingerne skal sendes i realtid til et kontrolcenter, hvor overløbene registreres. Flowmålerne kan benyttes direkte, mens vandstandsmålingerne omregnes til aflastede vandmængder afhængigt af vandstanden over overløbskanten, overløbsbredde og geometriske udformning. Denne metode kan ikke benyttes til at udtale sig om fremtiden.

Et alternativ til at måle i hvert eneste overløbsbygværk er at beskrive strømning i kloaksystemet med brug af modeller, som også kan bruges til en prognose om de fremtidige (5-30 min) forhold i kloaksystemet. Dette er nærmere beskrevet i de næste afsnit.

3.5.2.2 Simpel bestemmelse af overløbsmængder på baggrund af kloaksystemets geometri

Danske kloaksystemer er ofte designede således, at de sikrer, at mindre og mellemstore regnhændelser tilbageholdes helt i kloaksystemet og ikke skaber overløb til recipienter. Man kan karakterisere et kloaksystems evne til at tilbageholde regn – udtrykt ved regnmængden i mm (som målt med en regnmåler). Der findes f.eks. kommuner, som har designet deres kloaksystem således, at en 10 mm regnhændelse ikke skaber overløb. Det vil sige, at under regnhændelser på mere end 10 mm vil en del af regnen ud over de 10 mm løbe ud i recipienter. Hvor meget der er tale om, vil variere afhængigt af kloaksystemets geometriske udformning. Hvis man ikke anvender modeller, som beregner vandføring i kloaksystemet, er det på den sikre side at antage, at regnmængder (som falder opstrøms for overløbsbygværkerne) ud over systemets designkapacitet ender som overløb til recipienten. Denne antagelse vil dog i de fleste tilfælde – men ikke altid - være meget konservativ og give for store overløbsmængder.

3.5.2.3 SAMBA modeller

En SAMBA model er en simpel konceptuel hydraulisk beskrivelse af et kloaksystem. (Johansen et al., 1984). Denne type model beskriver de vigtigste elementer af kloaksystemet, såsom: afstrømningen fra overflader, bassiner, pumper og overløbsbygværker. Derimod har SAMBA modellen begrænset anvendelighed i systemer, hvor opstuvning og oversvømmelser spiller en væsentlig rolle. På grund af denne simplificering af virkelighedens kloaksystem er beregningerne lynhurtige og især velegnede til f.eks. hurtigt at skanne alternative design af et kloaksystem eller at beregne de årlige aflastede mængder.

En SAMBA model skal kalibreres ved at beregning sammenlignes med målinger i det aktuelle kloaksystem eller med en hydrodynamisk model. Herigennem kan det eftervises, i hvor høj grad SAMBA modellen kan reproducere de faktiske strømningsforhold og overløb i kloaksystemet.

Kalibrerede SAMBA modeller er et udmærket modelværktøj, men kan være begrænset af den lidt forsimplede beskrivelse af kloaksystemet.

3.5.2.4 MOUSE modeller

Det er muligt at styre kloaksystemer via et computersystem kaldet MOUSE (Modelling of Urban Sewers). MOUSE systemet er et stykke computersoftware, der simulerer transporten af spilde-/regnvand gennem et kloaksystem. MOUSE modellen kan derudover udbygges til også at beregne koncentrationen af eksempelvis bakterier i kloaksystemet og dermed også i et eventuelt overløb.

En MOUSE model kan erstatte eller supplere permanente målinger i kloaksystemets overløbsbygværker, idet modellen kan beregne overløbsmængder aflastet fra kloaksystemet til badevandsområdet. Alle danske kloaksystemer er kortlagt således, at det er muligt at opstille en hydrodynamisk MOUSE model af kloaksystemet, og der findes på nuværende tidspunkt en MOUSE model for et stort antal danske kommuner.

Ligesom en SAMBA model skal en hydrodynamisk model helst være kalibreret. Dvs. modellen er justeret således, at den reproducerer målinger af vandføring og vandstand foretaget i det aktuelle kloaksystem. Er modellen ikke kalibreret, skal modellen køres med standardparametre, som er konservative, og bestemt ud fra kortmateriale, mm. En kalibreret hydrodynamisk model vil give præcise beregnede overløbsmængder fra alle overløbsbygværker i kloaksystemet, og i modsætning til SAMBA modeller er MOUSE modeller velegnede til beskrivelse af komplekse kloaksystemer og systemer med opstuvning eller oversvømmelser.

Hvis kommunen allerede har en MOUSE (eller tilsvarende hydrodynamisk modelsystem) er det logisk at lade resultaterne indgå i en badevandsvarsling. Dette vil udover varslingen alene ligeledes give kommunerne mulighed for løbende at overvåge deres overløbsbygværker samt eventuelt at beregne prognoser af forskellige nedbørshændelser.

3.5.3 Modeller af vandløb og åer

I nogle tilfælde vil den betydende forurening komme fra et udløb fra en å (vandløb). I dette tilfælde kan en eventuel forurening stamme fra diffus belastning eller regnvandsbetingede overløb opstrøms i åen.

Det er muligt at inkludere forskellige typer af dynamiske modeller, der tilsvarende dynamiske modeller over kloaksystemet kan beskrive vandføring samt koncentrationer af bakterier i åen.

Henfaldet i en å er tidligere i rapporten vurderet at svare til mørkehenfaldet, hvor t₉₀ ved 4°C er 11 dage faldende til 2 dage ved 20°C. I Danmark vil det derfor ofte være tilstrækkeligt at inkludere simple dynamiske modeller eller endnu mere simpelt at placere potentielle overløb direkte ved badevands­recipienten med en tidsforskydning svarende til opstrøms placering i åen.

En sådan antagelse vil være konservativ, idet fortynding i åen ikke inkluderes. Antallet af bakterier vil ofte ikke ændre sig væsentligt i åen på baggrund af henfald, men fortyndingen vil ofte mindske peak-værdierne og dermed ændre udløbskoncentrationerne.

Hvorvidt det er nødvendigt at inkludere mere avancerede modeller, skal vurderes ud fra de enkelte badevandsområder, og der vil være situationer, hvor det vil være en fordel.  Igen vil følgende retningslinier kunne benyttes som kriterier for, om det er nødvendigt;

1. Pris (etablering og drift)
2. Sikkerhed
3. Opstrøms placering af forureningskilden(kilderne)
4. Kompleksitet af åen (inkl. evt. opstrøms søer)
5. Hvor mange badegæster påvirkes af eventuelle overløb
6. Mulighed for at udnytte varslingsystemet til andre formål.

3.6 Bakteriekoncentrationer i overløb fra kloakker

Det er endnu ikke muligt at måle bakteriekoncentrationer i realtid. Koncentrationer af bakterier i overløbsvandet kan derfor som et konservativt estimat antages at være konstante i de tilfælde, hvor bakteriekoncentrationer modelleres direkte. Modelleres bakteriekoncentrationer ikke, kan de konservativt sættes til spildevandskoncentrationen fortyndet 4-5 gange, se Tabel 3.1.

Anvendes hydrauliske modeller til at beregne overløbsmængder, kan disse modeller evt. suppleres med modellering af bakteriekoncentrationer, fx MOUSE TRAP. Dette giver mulighed for mere præcise estimater på aflastede bakteriemængder end en konservativ antagelse om konstante koncentrationer i overløbsvandet.

3.6.1 Konsekvenser af de forskellige belastningsmodeller

Det har naturligvis nogle konsekvenser, hvorvidt den ene eller den anden metode benyttes. I dette afsnit eksemplificerer vi betydningen af de forskellige belastningsmodeller for den samlede estimerede bakterieforurening.

Som illustration af, hvordan valget af metode til bestemmelse af regnvandsbetingede overløb har indflydelse på den beregnede badevandsprognose, har vi valgt at benytte Giber Å i Århus Kommune, med dens oplande og udløb til Århus Bugt. I dag er der ikke problemer med at overholde badevandskravene på den marine badevandsstation umiddelbart i nærheden af udløbet fra Giber Å, men eksemplet er medtaget for at illustrere konsekvenserne af forskellige metodevalg.

Figur 3.2 MOUSE modellen for kloaksystemerne i Giber Å’s opland. Byerne Tranbjerg (delvis uden for figuren), Mårslet og Beder er inkluderet i modellen sammen med Giber Å. Modelopsætningen er vist med den sorte linie.

Oplandet til Giber Å omfatter blandt andet overløb fra byerne Tranbjerg, Mårslet og Beder. De beregnede kloakoverløb fra byerne giver anledning til en bakteriel forurening af Giber Å. Dertil vil bakteriekoncentrationerne stige som følge af den øgede afstrømning pga. resuspension af sediment, se Tabel 3.1.

Modellen af vandløbet er skematisk vist på Figur 3.2, og med den model kan det vises, hvordan udledningen fra overløbsbygværkerne transporteres ned gennem åen for til sidst at løbe ud i Århus Bugt. Belastningen fra overløbsbygværkerne er bestemt på tre forskellige måder, som vil være reelle alternativer for kommunerne.

1. Simpel bestemmelse af overløbsmængder på baggrund af kloaksystemets geometri,
2. Beregnede eller målte akkumulerede aflastede mængder af vand med en ”gættet” konstant koncentration af bakterier.
3. Beregnede eller målte akkumulerede aflastede mængder af vand med en beregnet koncentration af bakterier.

Metode 1 - Simpel bestemmelse af overløbsmængder på baggrund af kloaksystemets geometri

For at beregne den regnhændelse, der giver anledning til overløb til Giber Å, er kloaksystemerne i Tranbjerg, Mårslet og Beder blevet analyseret med MOUSE – og denne analyse viser, at der for de 3 byer ikke forekommer overløb for regnhændelser mindre end 9,4 mm. Dette svarer til, at en 3 mdrs. regn ikke giver anledning til overløb til Giber Å.

I den geometriske betragtning antager vi, at dette svarer til systemets designkapacitet, og at nedbør, som falder opstrøms for overløbsbygværkerne, udover 9,4 mm ender som overløb til åen.

De beregnede overløbsvolumener for de udvalgte regnhændelser kan ses i tabel 3.5.

Tabel 3.5. Akkumulerede overløb beregnet ud fra en geometrisk betragtning af kloaksystemerne.

Koncentrationerne af bakterier må bestemmes ud fra erfaringstal, og i henhold til tabel 3.1 benyttes her 9,0 · 10⁶ E. coli pr. 100 ml.

Det skal her bemærkes, at det er problematisk at bestemme arealerne opstrøms for overløbsbygværkerne, da kloaksystemerne for de udvalgte byer er komplekse.

Metode  2 - Beregnede eller målte akkumulerede aflastede mængder af vand med en anbefalet konstant koncentration af bakterier.

I dette eksempel er overløbsmængderne for de udvalgte nedbørsscenarioer beregnet med den hydrodynamiske model - MOUSE. Hermed opnås en relativ præcis beregning af de aktuelle overløb. Denne information kan imidlertid også opnås vha. målinger i kloaksystemet, eller vha. af en SAMBA model, se 3.5.2 vedrørende beskrivelse af de forskellige metoder.

Overløbsmængderne beregnet med den hydrodynamiske model er vist i Tabel 3.6.

Tabel 3.6. Akkumulerede overløb beregnet ud fra en dynamisk model.

I denne beregning benyttes ligeledes den anbefalede koncentration af bakterier for overløb. I henhold til tabel 3.1 er denne koncentration 9,0 · 10⁶ E. coli pr. 100 ml.

Sammenlignes Tabel 3.5 med Tabel 3.6, fremgår det, at de beregnede overløbsmængder alle på nær én er mindre end de overløbsmængder, som er fundet ud fra den geometriske betragtning. At det ikke er alle overløbsmængder, der er mindre, skyldes, at den geometriske betragtning er meget usikker ved små regnmængder, når kloaksystemerne er relativt komplekse (mange pumper eksempelvis). Med stigende regnintensitet bliver usikkerheden mindre. Dvs. en hydrodynamisk beregningsmodel vil give et mere præcist estimat af de aflastede mængder end ren geometrisk analyse.

Metode 3 - Beregnede eller målte akkumulerede aflastede mængder af vand med en beregnet koncentration af bakterier i overløbsvandet.

Overløbsmængderne er (som for Metode 2) for de udvalgte nedbørsscenarioer beregnet med den hydrodynamiske model - MOUSE. Koncentrationen af bakterier i overløbsvandet er beregnet med MOUSE TRAP, som beregner transporten og fortyndingen med regnvand af spildevandet i kloakken. De beregnede overløbsmængder af bakterier er alle (som forventet) mindre end de overløbsmængder, som er fundet ud fra den hydrodynamiske beregning med konstante bakteriekoncentrationer i overløbsvandet.

Tabel 3.7. Totale Akkumulerede overløb beregnet på basis af en MOUSE TRAP model

I denne beregning er det antaget, at koncentrationen af bakterier i spildevandet er 45 · 10⁶ E. coli pr. 100 ml, se Tabel 3.1. Alt spildevand i modellerne af kloaksystemerne har fået tildelt den samme koncentration. Den lokale variation af koncentrationen af bakterier i spildevandet kan anvendes i stedet for som input til beregningerne i det omfang, den er kendt. Bemærk, at den konstante spildevandskoncentration anvendt for ”Beregningsmetode 3” nødvendigvis skal repræsentere alle regnhændelser, ganske små med lidt fortynding og store regnhændelser med meget fortynding – så en beregning af koncentrationen af bakterier i overløbsvandet baseret på den aktuelle regn vil være mindre konservativ og give mindre overløbsmængder af bakterier.

Sammenfatning

Umiddelbart ser det ikke ud til, at der vindes meget mellem metode 1 og 2. Der er dog én markant forskel; ved metode 1 er der ingen oplysninger om den tidslige variation, og der foreligger derfor ingen informationer om overløbets start og afslutning. I forbindelse med en varsling er dette vigtige informationer, og det kan i værste tilfælde være nødvendigt at antage, at den samlede aflastede mængde bakterier kommer indenfor en kort periode (momentant) efter overløbets afslutning.

Sammenlignes metode 1 med metode 3, mindskes den samlede aflastede mængde bakterier med en faktor 10 ved de små mængder af nedbør og op mod en faktor 40 ved 5 års regnen. Dette vil have en betydning for forureningens størrelse og dermed en direkte indflydelse på den periode, i hvilken badevandskvaliteten vil være uacceptabel. Hvor stor denne effekt kan være, er illustreret som afslutning på det følgende afsnit.

3.7 Badevandsrecipienten

Sidste skridt i etableringen af en badevandsvarsling, foruden selve informationssystemet til de ansvarlige myndigheder og offentligheden, er at vurdere betydningen af den aktuelle forurening – hvor stort et område bliver påvirket, samt i hvor lang tid forureningen giver anledning til forringet badevandskvalitet.

I det følgende antages det endnu engang, at jo mere avancerede baggrundsdata og prognoseværktøjerne er, desto mere præcist kan badevandskvaliteten forudsiges, og dermed kan antallet af lukkedage nedbringes. Forudsætningen for at kunne foretage prognoser af badevandskvaliteten i recipienten er, at bakteriebelastningen er kendt og godt beskrevet. Metoder til at opnå dette er givet i forrige afsnit. Hvis der ingen troværdige informationer er til rådighed med hensyn til forureningens størrelse, giver det ingen mening at foretage nok så avancerede modelberegninger – kort sagt er det i recipientanalysen, at usikkerhederne summeres til antal lukkedage.

3.7.1 Varsling baseret på information om overløb

Den mest simple form for varslingssystem bygger alene på information om forekomst af overløb. I den situation, hvor der ingen information er til rådighed om de aktuelle forhold i recipienten, skal der benyttes et forsigtigheds­princip; dvs. at lukke stranden i et bestemt antal dage i forbindelse med et registreret/estimeret overløb. Antallet af dage er uafhængigt af overløbets størrelse og skal tage højde for den størst tænkelige forurening og den forventede henfaldstid for bakterierne. Et eksempel på denne type varsling er Roskilde Kommunes varsling for vinterbaderne i Roskilde Havn. Her er den faste lukketid sat 7 dage (i år 2004). Dvs. at et overløb medfører badeforbud i 7 dage.

At denne fremgangsmåde kan medføre et højt antal af lukkedage kan eksemplificeres med juni måned år 2004, hvor der var 3 overløb til Roskilde Fjord. Med dette kriterium ville der i værste fald skulle lukkes i op til 21 ud af månedens 30 potentielle badedage, eller over 50 % af tiden. Nu var juni måned år 2004 en våd måned – og lidt atypisk. Der er derfor tale om den værst tænkelige, men ikke usandsynlige, situation^[3].

Et tilsvarende system benyttes i det sydlige Californien. Her varsles offentligheden mod at bade, windsurfe mm. i 3 døgn efter, at der er faldet mere end 2,5 mm nedbør indenfor 24 timer, Ackerman og Weisberg (2003). Der tages ikke højde for styrke og varighed af nedbørshændelsen, som i henhold til Ackerman og Weisberg (2003) er en afgørende faktor for problemets størrelse.

Den helt klare fordel ved denne type varsling er naturligvis omkostnings­niveauet. Der skal i denne forbindelse ikke påtænkes meromkostninger i forhold til kommunens allerede eksisterende forpligtelser. Der vil muligvis være en meromkostning til at oprette et system til at informere badegæsterne, men den omkostning vil være til stede i alle de nævnte systemer.

Metoden – et fast antal lukkedage efter overløb/nedbør - vil i mange tilfælde have et unødvendigt antal lukkedage, da systemet skal tage højde for de meget kraftige, men sjældne, overløbstilfælde.

3.7.2 Varsling baseret på målinger

Et alternativ til et varslingssystem baseret på registreringerne af overløb er direkte (løbende) målinger af vandkvaliteten. De giver en mere præcis øjeblikkelig viden omkring badevandskvaliteten, men er forbundet med flere problemer.

Det største problem er, at svartiden for bakteriologiske analyser er lang. Fra en prøve er sat til dyrkning, går der 48 timer, før prøven anses for færdigdyrket, idet man dog normalt kan aflæse resultatet efter 24 timer. Det kan tilføjes, at hurtigere metoder i dag er under afprøvning, så svartiden kan reduceres til 3-5 timer.

Derfor vil en varsling af badevandskvalitet, der udelukkende er baseret på analyseresultater, som minimum være tidsforskudt med 24 timer og oftest længere.

Et andet problem er, at en måling kun giver information om den aktuelle vandkvalitet, men intet siger om, hvordan forureningen flyttes i tid og rum. Afhængigt af vind/strøm kan forureningen transporteres rundt i badevandsrecipienten og ind og ud af vandområdet. Det betyder, at det er svært at få et troværdigt billede af den aktuelle forurening (at der ikke konstateres bakterier på målestationen er ikke ensbetydende med, at der ikke er forurening i badevandet). Selvom målingen er relativt præcis i det øjeblik, den tages, siger den ikke noget om de fremtidige forhold. Derfor bør denne type af badevandskontrol benyttes med varsomhed, og man bør i lighed med ovenstående trods god kvalitet holde stranden lukket i en periode, der sikrer, at bakterierne via det naturlige henfald er nede på et acceptabelt niveau.

Et tredje problem er, at sandsynligheden for, at en forurening opdages, er begrænset, idet det endnu ikke er muligt at foretage online højfrekvente målinger, og hyppig manuel prøvetagning vil give høje omkostninger. Omkostningerne kan reduceres ved kun at udføre højfrekvent kontrol i forbindelse med konstaterede tilførsler af forureninger, f.eks. overløb.

Hvis det foretrækkes at måle løbende, indtil resultaterne af målingen indikerer, at badevandskvaliteten overholder badevandskravene, bør der som minimum tages en prøve pr. dag de første 3 dage. Målingerne fortsættes herefter, indtil prøveresultaterne er tilfredsstillende. Da resultaterne fra prøverne først foreligger efter to dage, bliver konsekvensen derfor, at der bør lukkes i minimum 3-5 dage. Af forsigtighedshensyn bør antallet af lukkedage tage højde for risikoen for falsk negative prøver (dvs. prøven er negativ, fordi den ikke er taget, hvor forureningen befinder sig). Dermed blive denne type af varsling ikke væsentligt bedre end den metode, der benyttes i Californien, se Ackerman og Weisberg (2003).

3.7.3 Inkludering af henfald

Ved at benytte henfald og koncentrationer fra tabel 3.1 og 3.2 samt aktuelle aflastningsmængder og fortynding kan antallet af lukkedage estimeres på en mere objektiv måde. I dette simple alternative varslingssystem gives en lidt mere præcis og direkte beregning af den aktuelle situation. Her benyttes de bedste informationer omkring de aktuelle aflastningsmængder (Q) til badevandet. Denne mængde påføres en koncentration af E. coli. Ud fra temperaturen, salinitet (hvis badevandet er marint) og beregning af lysintensiteten estimeres bakteriehenfaldet. Når bakteriekoncentrationerne er under en grænseværdi, antages det, at badevandskvaliteten er acceptabel. Denne beregning giver et konservativt estimat for bakteriekoncentrationen i badevandet, idet den ikke medtager fortynding i fjorden.

De ligninger, der skal bruges til beregning af henfald, er beskrevet i tabel 3.2 og tabel 3.4;

3.7.4 Inkludering af fortynding men uden spredning/transport

En konservativ prognose, som alene bygger på henfald af bakterierne i recipienten, kan relativt nemt nuanceres ved at inkludere teoretiske beregninger af fortynding ved dispersion. Da denne metode ikke inddrager informationer om de aktuelle strøm- og opblandingsforhold, er der ingen informationer til rådighed om, hvordan forureningen spredes i det aktuelle badevand. Den bygger alene på en konservativ antagelse af fortynding og henfald i selve udledningspunkterne svarende til, at hele strandområdet vil have en koncentration svarende til den, der er beregnet for udledningspunkterne.

Der udstedes badeforbud i forbindelse med udledningens begyndelse, mens fortyndings- og henfaldsberegningen først påbegyndes, når overløbet er afsluttet.

Den teoretiske løsning på denne model kan ifølge DHI (1982) skrives som;

hvor henfaldsleddet (e^-kt) beregnes efter Tabel 3.2, og hvor k er henfaldskonstanten (i sek.^-1) og t er tiden (i sek.). Fortyndingsleddet består af P (antal bakterier), som er den samlede aflastede mængde bakterier, H (meter) der er den gennemsnitlige vanddybde i området og D_x (m²/sek.) og D_y (m²/sek.) som er dispersionskoefficienterne i de to retninger (parallelt med stranden og vinkelret på stranden). D_x og D_y kan i udgangspunktet sættes til 1 m²/sek.

Med denne ligning beregnes den endelige koncentration af bakterierne i enheden antal/m³. For at omregne denne enhed til antal/100 ml skal der multipliceres med 10^-4.

3.7.5 Inkludering af strømningsforhold

Endnu mere præcise estimater kan opnås, hvis aktuel viden om strømmen i recipienten inddrages. Inkludering af strøm vil medføre, at der tages hensyn til den tid, det tager for vandet at transporteres fra kilde til badestrand. Tiden vil påvirke graden af fortyndingen og det endelige henfald. Hvis strækningen fra udledningen til stranden er meget kort og strømretningen er mod stranden, vil denne beregning ikke afvige meget fra den situation, hvor strømmen ikke inkluderes. Hvis vandet transporteres væk fra badevandet, vil det derimod have stor betydning, at der tages hensyn til strømforholdene. Man skal i sådanne tilfælde være opmærksom på, at strømmen kan vende, således at forureningen rammer stranden med forsinkelse.

Inkludering af strøm kan foretages ved hjælp af en strømmåler (i nogle tilfælde kan strømmen estimeres på baggrund af vindmålinger). Strømmåleren kan give en indikation af transportretninger og -hastigheder, det vil sige noget om i hvilken retning problemet transporteres. Hvis strømmen først fører bort fra badestedet og derefter vender, må man konservativt antage, at hele forure­ningen føres tilbage til badestedet. Det henfald, der er sket, kan derefter beregnes ud fra den totale tid det tager, før forureningen når badestedet.

Målinger af strømhastighed samt retning varierer ofte meget og er meget afhængige af placeringen. Derfor kan strømmålere eller estimater på baggrund af vindmålinger kun benyttes efter en nærmere analyse af placeringen af de enkelte målere og grundigt lokalt kendskab. Inkludering af strøm til at estimere tid og retning vil umiddelbart kun være rentabel i de tilfælde, hvor strømmåleren/vindmåleren allerede eksisterer, eller hvis der er planer om at anskaffe en måler under alle omstændigheder. Online målere er forbundet med relativt store anskaffelsesomkostninger samt løbende vedligeholdelses­omkostninger. Dette sammenholdt med de usikkerheder og de vanskeligheder, der er med at få repræsentative målinger med en strømmåler, er det en løsning, der skal overvejes grundigt, før den vælges.

Figur 3.3. Eksempler på strømningsmønstre, der resulterer i forskellige henfaldstider og fortyndingsgrader. (Øverst til venstre) En relativt jævn kyststrækning, hvor vandet først føres bort fra stranden men kommer tilbage pga. strømskift. (Nederst til venstre) En sø eller bugt, hvor vandet reelt løber rundt og potentielt vender tilbage. (Til højre) En situation, hvor vandet først løber væk fra stranden, men holdes ’fanget’ i en strømhvirvel, som holder på forureningen, Når strømretningen vender, skabes der derfor potentielt en situation, hvor vandet løber direkte hen på stranden fra udløbsstedet.

3.7.6 Statistiske modeller

Hvis der kun er sparsomme aktuelle informationer til rådighed om badevandet, kan den bedste løsning muligvis være at benytte en statistisk model, der beskriver sandsynligheden for, at badevandskravet er opfyldt under forskellige forhold, Statistiske modeller opstilles ved at korrelere målte tidsserier af bakteriekoncentrationer med forskellige meteorologiske og/eller hydrodynamiske forhold, som eksempelvis nedbør, vind, strøm (som enkeltfaktorer eller kombineret i multivariate analyser). Korrelationen bruges til at vurdere bakteriekoncentrationen under givne forhold og dermed, hvorvidt badevandskravene er overholdt i målepunktet/-punkterne. Denne metode kan være brugbar i nogle tilfælde, men den kræver, at der opstilles separate korrelationer for samtlige målepunkter. Desuden vil en statistisk model kræve mange data om såvel badevandskvalitet som de faktorer, der forventes at påvirke den.

En vigtig forskel på denne type af modeller sammenholdt med de dynamiske modeller, som beskrives senere, er, at forureningen ikke kan overvåges løbende. Den målte badevandskvalitet kan muligvis korreleres med meteoro­logiske forhold på den aktuelle målestation, men dermed opnås ingen oplysninger om, hvor forureningen er ’drevet’ hen eller hvor længe, den varer. Derfor skal man stille sig selv spørgsmålet om, hvorfor der varsles; er det for at opfylde badevandskravene i målepunktet, eller er det for at sikre bade­gæsterne, windsurfere m.fl. mod potentielt sygdomsfremkaldende badevand. Ifølge badevandsdirektivet skal badevandsvarsling skabe forbedrede forhold for de badende i form af varslinger om forventede hændelser og disses varighed.

Ved analyserne skal man være opmærksom på, at uforklarlige over­skridelser kan skyldes, at prøven har været forurenet af fugleekskrementer. Bakteriemålingerne skelner ikke mellem denne type og humane forureninger.  Man skal også være opmærksom på, at ikke alle hændelser fanges i den almindelige badevandskontrol – man ved ikke, hvad der er sket mellem målingerne.

Helt simpelt kan man benytte tidligere års badevandsanalyser og gennemgå disse. Såfremt der ikke forekommer overskridelser i sådanne tidsserier, er det ikke muligt at etablere en pålidelig korrelation (alle målepunkter ligger i den lave ende af skalaen). På den anden side er sandsynligheden for en hændelse, der kan medføre lukning af bade­stranden, også ringe. Et eksempel på dette er præsenteret nedenfor i Figur 3.4, der viser fire års målinger uden værdier, der ligger over kravgrænsen (angivet med den tykke tværstreg). Som nævnt ovenfor skal man dog være opmærksom på, at ikke alle hændelser fanges i den almindelige badevandskontrol. Der ses en vis variation i værdierne med enkelte forhøjede værdier (bemærk at skalaen er logaritmisk). De forhøjede værdier ligger under kravværdierne, men de tyder på, at der af og til forekommer en lokal forurening.

Hvis der introduceres nye udledninger eller andet i oplandet til badevandet, der kan medføre forekomster af patogene bakterier, skal de anvendte korrelationer naturligvis retableres.

Er der tilstrækkelig spredning i bakterietallene (dvs. at nogle værdier overskrider grænseværdien), kan der analyseres for sammenfald mellem perioder med forhøjede bakterietal og regnhændelser. Dette vil give en indirekte indikation af, om overløb er årsag til forringede badevandsforhold i en given periode. En mere præcis information opnås selvfølgelig, hvis der er data på overløb, således at der kan lave en direkte korrelation mellem bakterietal og overløb.

Ved sammenligning mellem badevandsanalyser og regnserier kan man i bedste fald også få et groft overblik over, hvor lang tid efter regn (med overløb) der fortsat er badevandsproblemer.

Figur 3.4  4 års badevandsdata fra den samme station. Målingerne viser ingen overskridelser i perioden, og er et eksempel fra amternes badevandsprogram Mermaid.

Figur 3.5 Badevandsdata og nedbørsdata. Sidstnævnte kun som totale mængder uden information om intensitet, hvilket gør, at en relativt lille nedbørsmængde godt kan være årsag til udledning, ligesom en stor mængde over lang tid ikke nødvendigvis udløser et overløb.

Det skal tilføjes, at hvis man bruger regnserier, skal man have en god viden om kloaksystemerne, og hvilken regnintensitet der kræves, før der sker overløb, samt hvor længe dette varer ved. Man skal således gøre sig klart, at brug af meget simple varslingssystemer er meget grove og indeholder en lang række faktorer, der hver for sig kan føre til god eller dårlig badevandskvalitet. Hver af disse faktorer er forbundet med en række usikkerheder, og man skal derfor også tage disse usikkerheder med i betragtning, når man bestemmer behovet for at lukke en badestrand på basis af statistiske risikovurderinger af regnhændelser.

Ovenstående metode vil kræve, at man har adgang til pålidelige nedbørsdata i oplandet til udløbspunkterne, og at man kan samle disse nedbørsdata op automatisk og bruge dem til sin prognose. Det er ikke nok med nedbørs­målinger af totaler, da det er intensiteten, der oftest vil være den afgørende faktor (se tekst til Figur 3.5). Alternativet til regnmåleren kunne være data fra en regnradar, se Figur 3.6.

Figur 3.6 Data over Århus fra regnradar. Intensiteten ses af farvetonen. Jo mørkere, jo mere intens regn.

3.7.7 Dynamisk model

En dynamisk model er det eneste instrument, der kan benyttes til at holde rede på både bakteriernes henfald i recipienten, samt fortynding og transport.

En dynamisk model i 1D (flodmodel), 2D (dybdeintegret model) eller 3D er en avanceret model, der beskriver vandstrømmene i vandløbet eller kystområdet i en relativt høj tidslig opløsning ved at løse en række matematisk koblede ligninger under hensyntagen til den aktuelle meteorologi. Herved opnås et overblik over vandets aktuelle bevægelser i området. Kobles denne hydrodynamiske model med en matematisk beskrivelse af bakteriehenfald, bliver det muligt med en sådan model at følge en forurening og dens skæbne i miljøet.

Usikkerhederne ved denne type beregning afhænger af de matematiske beskrivelser af de hydrodynamiske processer, som vandtransport og bakteriehenfaldet, i den anvendte model. Det vil derudover også have stor betydning, hvor godt modellen er kalibreret til de aktuelle forhold, og hvor godt den drivende meteorologi er beskrevet. Dette er imidlertid typer af usikkerheder, der er forbundet med samtlige modeller i denne rapport.

3.7.8 Illustration af betydningen af belastning, henfald og fortynding/transport

Der er ingen tvivl om, at bakteriehenfald sammen med fortynding af bakterierne fra de regnvandsbetingede overløb har en stor betydning for konsekvenserne af den aktuelle forureningshændelse. Hvorvidt det er henfaldet eller selve fortyndingen, der er den mest betydende, vil afhænge dels af vandets klarhed og dels af vandskiftet i recipienten og dermed den fysiske udformning – sø, fjord, bugt eller åben kyststrækning – samt vanddybde og vindpåvirkning.

Nedenfor er givet en illustration af, hvor meget den naturlige variation i fortyndings- og transportforhold betyder for den resulterende bakteriekoncentration i recipienten. Ved beregningsmæssigt at holde bakteriekilden konstant over en tre måneders periode undersøgte Søllerød kommune i 2003 den kvantitative betydning af strømforholdene og fortyndingen for koncentrationerne af E. coli på de to strande, der ligger umiddelbart nord henholdsvis syd for Vedbæk lystbådehavn, Øresund, DHI (2003).

Det blev antaget, at en nedbørshændelse fra august 2002 gentog sig dagligt gennem en 3 måneders periode (juni-august, 2002) og på den baggrund blev aflastninger til Øresund beregnet – i den aktuelle sammenhæng med en SAMBA model – én gang dagligt over de 3 måneder. Dette resulterede i knap 90 enkelthændelser i recipienten, som blev modelleret med en 2-dimensionel hydraulisk model, MIKE 21. Dvs. den daglige nedbørsmængde og dermed bakteriebelastning blev holdt konstant, mens de hydrauliske strømforhold langs kysten varierede svarende til den naturlige variation gennem en 3 måneders periode. Et eksempel på de daglige resultater fra undersøgelsen er vist for juli, 2002, på Figur 3.7.

Den benyttede nedbørshændelse og de deraf følgende aflastninger forekommer statistisk set 5,3 gange pr. år og er en relativ hyppig men ikke særlig alvorlig hændelse. Dvs. at den aflastede mængde bakterier ikke er stor sammenholdt med mindre hyppige hændelser. Eksemplet er medtaget for at vise den naturlige variation, der er i recipienten alene ud fra blandingsforhold.

Figur 3.7: Modellerede E.coli koncentrationer på den nordlige strand ved Vedbæk lystbådehavn efter daglige aflastninger fra de regnvandsbetingede overløb samt udledning fra rensningsanlæg. Ud af disse 31 dage, som indgår i beregningen, overskrider godt 13 hændelser kortvarigt eller i nogle timer grænseværdien på 1000 cfu/100 ml på badevandsstationen nord for Vedbæk Havn.

Resultaterne fra modelberegningerne er vist i Figur 3. 8 som middel­koncentration over døgnet ± én standardafvigelse for stranden nord henholdsvis syd for Vedbæk Havn.

Figur 3.7 og Figur 3.8 viser tydeligt, at der er store forskelle alene på baggrund af de varierende strømforhold, der er til stede i eksempelvis Øresund. På den sydlige strand overskrides det nuværende badevands­kriterium i et antal timer efter hver hændelse, mens der kun vil være få overskridelser på den nordlige strand. Resultaterne viser, at der er betydeligt større variationer i middelbakteriekoncentrationerne på den sydlige strand.

Figur 3.8: Gennemsnitlig bakteriekoncentration ± én standardafvigelse (n=90) på nord- (øverst) henholdsvis sydstranden (nederst) ved vedbæk lystbådehavn; beregnet for 24 timer fra begyndelse af de daglige overløb.

Dette eksempel understreger nødvendigheden af at være konservativ i sine antagelser, hvis der ikke findes præcise informationer om de aktuelle forhold. Er der en model til rådighed, der inkluderer de daglige variationer i de aktuelle strømforhold, er det muligt at give et mere præcist estimat på de aktuelle koncentrationer i recipienten, og antallet af lukkedage kan dermed nedbringes og måske helt undgås.

3.8 Eksempler på konsekvenser af forskellige varslingsmodeller

I afsnit 3.6 diskuteredes forskellige metoder til vurdering af belastninger med E. coli/Enterokokker. I dette afsnit er nogle af de forskellige recipientmodeller, som er nævnt tidligere i afsnittet, kombineret med de forskellige beregnings­metoder til bestemmelse af bakteriebelastning, som er nævnt i afsnit 3.6.

Der er konstrueret nogle eksempler, der er realistiske, og som samtidigt understreger nogle af de problemer, der kan opstå, når simple modeller benyttes frem for mere avancerede modeller.

Udgangspunktet for de efterfølgende beregninger er, at det begynder så småt at regne omkring kl. 15.00. Beregnet med den dynamiske MOUSE model giver dette anledning til overløb omkring kl. 16.00, og overløbet er overstået (med en lille sikkerhedsmargen) efter ca. 5 timer, dvs. kl. 21.00.

De benyttede solindstrålingsdata er fra en aktuel nedbørssituation fra år 2002; helt præcist den 20.-23. juli 2002. Den 21. juli var der et relativt kraftigt nedbørsområde over Danmark, som gav anledning til overløb i eksempelvis København, og de efterfølgende dage var vejret overskyet, hvorfor middelindstrålingen var relativt lav.

Nu benyttes de beregnede aflastninger for en 5 års regnhændelse i Giber Å opland, se tabel 3.5, 3.6 og 3.7. Selve åen er ikke inkluderet. Åen kan evt. inkluderes ved at se på opholdstiden fra opstrøms overløb til udløbet i bugten, og herefter forskyde overløbet frem i tiden. I dette eksempel er dette ikke medtaget, og der regnes med, at hele bakteriebelastningen løber direkte ud ved stranden.

Udover den aktuelle solindstråling er det nødvendigt at kende til nogle forhold på stranden, og i de efterfølgende beregninger benyttes følgende beskrivelser;

Tabel 3.8: Gennemgående input parametre til recipient modellerne

Metode  1 –Varsling baseret på henfald alene

Metoden beskrevet i afsnit 3.7.1, hvor henfald beregnes, mens der ses bort fra fortynding og transport, er den mest konservative af de nævnte metoder.

Til dette eksempel er der benyttet aktuelle solindstrålingsdata som nævnt i tabel 3.8 og en overløbskoncentrationen på 9,0 · 10⁶ E. coli pr. 100 ml (se tabel 3.1).

Figur 3.9: Beregnede E. coli koncentrationer i recipienten. Beregningerne er foretaget ud fra tre principper; 1) henfald alene (stiplet linie), 2) fortynding alene (prikket linie) og 3) henfald og fortynding (fuldt optrukken linie). Der er inkluderet en grænseværdi på 500 E. coli pr. 100 ml.

Som det fremgår af Figur 3.9 (stiplede kurve), tager det ifølge denne beregning knap 44 timer fra overløbets begyndelse, før den beregnede koncentration er under 500 E. coli pr. 100 ml. Dette er i overensstemmelse med resultaterne fra det sydlige Californien, hvor der efter nedbørshændelser over 2,5 mm genfindes forhøjede koncentrationer af fækale coliforme bakterier i forhold til baggrunds­koncentrationer i op mod 5 dage, men at badevandskravet på 400 cfu/100 ml (Californisk badevandskrav) typisk er overholdt efter cirka 3 døgn Ackerman og Weisberg (2003).

Metode  2 – Varsling baseret på fortynding og henfald

Ovenstående beregning kan relativt nemt udbygges med en fortyndings­beregning. Fortyndingsberegningen foretages som beskrevet i afsnit 3.7.4. På Figur 3.9 er vist 2 beregninger, dels en beregning hvor der kun er taget hensyn til fortynding, og dels en beregning hvor både fortynding og henfald indgår. Den aflastede mængde bakterier, der er 1.76 · 10¹⁴ svarende til aflastningen fra en 5 års regnhændelse, er beregnet med den geometriske metode (se metode 1 i afsnit 3.6).

Hvis der kun tages hensyn til fortynding, vil der gå meget langt tid, inden indikatorbakteriekoncentrationen bliver acceptabel (dvs. < 500 E. coli pr. 100 ml). Hvis henfald medtages, går der cirka 20 timer fra overløbets begyndelse, før den beregnede koncentration er under 500 E. coli pr. 100 ml.

Ved at benytte metode 2 hhv. metode 3 fra afsnit 3.6 nedbringes overskridelsestiden yderligere fra 20 timer til 18 henholdsvis 14 timer. Belastningerne er sat til 9.77 · 10¹³  henholdsvis 4.47 · 10¹², se tabel 3.5 og 3.6.

Metode  3 – Varsling dynamisk model

For Århus Bugt er der opsat en 3-dimensional model (MIKE3), som beskriver strømmen, fortynding, saltindhold samt vandtemperaturen. Derudover er der inkluderet en bakteriemodel (beskrevet i ECO Lab), der beskriver henfaldet i henhold til tabel 3.2.

Den dynamiske MIKE model er brugt til at beregne koncentrationerne af E. coli ud fra de aflastede bakteriemængder, som beregnes med belastningsberegningsmetoderne 1, 2 og 3 i afsnit 3.6. For den geometriske beregning (belastningsmetode 1) er den totale bakteriebelastning udledt på én gang efter 6 timer svarende til, at overløbet er afsluttet. For den rene MOUSE beregning (belastningsmetode 2) og MOUSE TRAP beregningen (belastningsmetode 3) er benyttet de aktuelle tidsserier af overløbsmængderne. For MOUSE TRAP beregningen er ligeledes benyttet den beregnede tidsserie af E. coli koncentrationer, mens der til belastningsmetode 1 og 2 er benyttet en konstant koncentration på 9,0 · 10⁶ E. coli pr. 100 ml efter tabel 3.1.

Resultaterne er vist på Figur 3.10.

Figur 3.10: 3-dimensional dynamisk modelberegning af E.coli koncentrationerne (øverst) ved Giber å udløb og (nederst) i Knebel Vig. Belastningerne henviser til beregningsmetoderne fra afsnit 3.6. For hvert tilfælde er vist to resultater; en tidsserie i udledningspunktet samt en tidsserie af den maksimale koncentration i området.

Beregningerne er foretaget for 2 lokaliteter: ved udløbet fra Giber Å og i bunden af Knebel Vig, det vil sige henholdsvis én badevandsstation på en åben kyststrækning (Giber Å) samt én i en lukket fjord (Knebel Vig)^[4].

For hver gennemregning er der udtaget to tidsserier af E. coli koncentrationer; koncentrationen i udledningspunktet samt den maksimale koncentration i området gennem hele perioden.

Resultaterne viser tydeligt forureningens dynamik. I samtlige tilfælde er forureningen skyllet væk fra det faste udledningspunkt indenfor 8 timer, men koncentrationen i området overskrider 500 E. coli pr. 100 ml i 15 til 27 timer efter, afhængigt af hvilken metode der benyttes. Desuden bemærkes det, at en del af forureningen returnerer til udledningspunktet i Knebel Vig uden dog at overskride grænseværdien igen.

Der er i dette eksempel ikke stor forskel på de beregnede koncentrationer i recipienten, når belastningen er beregnet med den geometriske metode henholdsvis ved en ren MOUSE beregning. Derimod er der store forskelle mellem resultaterne opnået med en MOUSE TRAP beregning. I denne situation reduceres den tid, hvor den maksimale koncentration i området overskrider 500 E. coli pr. 100 ml. Reduktionen er fra 19 til 16 timer ved Giber Å og fra mere end 24 timer til omkring 8 timer i Knebel Vig.

I eksemplerne fra Figur 3.10 er det tydeligt at se, at der stor forskel på koncentrationerne i selve udledningspunkterne sammenlignet med de maksimale koncentrationer i området. I selve udledningspunktet er overskridelsestiden ikke mere end 6-8 timer. Herefter er forureningen transporteret væk. Med en 2D/3D model kan forureningen følges løbende, og dermed kan lukketiden om muligt reduceres yderligere eller helt fjernes, afhængigt af strømstyrke og -retning.

3.8.1.1 Bemærkninger og sammenfatning

Der er mange faktorer, der spiller ind på de aktuelle koncentrationer af E. coli og dermed på badevandskvaliteten. I alle de nævnte eksempler er det antaget, at forureningskilden har udløb i en meters dybde, men i nogle tilfælde sker udledningen i flere meters dybde. Det betyder, at der ikke eller næsten ikke er noget lysbetinget henfald. Det starter først, når bakterierne transporteres op til overfladen. Denne proces kan der kun tages højde for ved en 3D dynamisk modellering.

Eksemplerne, som er gennemregnet i dette afsnit, er alle foretaget for marint vand med en salinitet på 15 psu og 20 °C. Både temperaturen og saltindholdet spiller en rolle, og derfor kan eksemplerne ikke nødvendigvis overføres direkte til andre systemer.

Eksemplerne ovenfor demonstrerer, at valget af modeller (simple til komplekse) i høj grad er afgørende for, hvor lang tid ens varslingssystem vil forudsige, at badevandet bør være lukket på grund af forhøjede koncentrationer af indikatorbakterier. Hvis dynamisk modellering kombineres med de forskellige aflastningsmodeller, ændres lukketiderne fra mere end 40 timer ved den helt simple henfaldsberegning til omkring 8 timer, når der anvendes MOUSE TRAP.

Øjensynligt er der i det benyttede eksempel ikke megen værdi i at have en MOUSE beregning uden en TRAP, da MOUSE og den geometriske beregning gav nogenlunde samme resultater. Det vil dog langt fra være tilfældet alle steder. Derudover er der et rent praktisk forhold, som heller ikke skal glemmes: Når der er opstillet et operationelt system, der løbende giver varslinger af de aktuelle forhold, og som holdes ved lige, er alt klart, når uheldet er ude – også når det sker i weekenden.

3.9 Opsummering af Usikkerheder og kvalitet

I udgangspunktet vil de usikkerheder, der er forbundet med en badevandsvarsling, afhænge af myndighedernes præcise kendskab til de aktuelle kilder. I tilfælde af, at de enkelte badesteder er påvirket af betydende ikke-identificerede kilder, kan modeller opsættes til at analysere området nærmere, men det er ikke muligt at etablere en sikker badevandsvarsling med henblik på at holde badegæster fra at bade i forurenet vand. Det kræver, at kilderne identificeres og kvantificeres.

Når de betydende kilder til badevandsforurening er identificeret, vil sikkerheden af varslingssystemet afhænge af kendskabet til den aktuelle forurening - det vil sige koncentration (cfu/100 ml) eller total belastning (antal bakterier pr. sekund), den samlede mængde vand (m³/s) og den efterfølgende fortynding og transport i recipienten.

Det bedste kendskab til bakterieindhold opnås gennem målinger af forureningskilderne, mens det bedste kendskab til den aktuelle forurening  opnås gennem forskellige målinger (af nedbør, af vandstand i overløbsbassiner eller af vandføringer i afløbssystemet) og/eller afløbs- og flodmodeller af forskellig nøjagtighed.

Det bedste kendskab til forureningens fortynding, spredning og transport i recipienten opnås gennem dynamiske modeller, men det betyder imidlertid ikke, at andre metoder til bestemmelse af badevandskvaliteten ikke kan benyttes.

Udgangspunktet for denne rapport er, at jo mindre viden myndighederne har med hensyn til forureningens størrelse og betydning i recipienten, desto større forsigtighed skal badevandsvarslingen foretages med. Det vil sige, jo mindre aktuel viden, desto mere konservative bør de enkelte antagelser være, og dermed bliver den direkte konsekvens flere lukkedage pr. badevandssæson. Ønskes antallet af lukkedage mindsket, skal vidensgrundlaget derfor øges.

Graden af sikkerhed af varslingssystemet afhænger af sikkerheden af målingen eller modellen – men derudover er der et spørgsmål om driftsikkerhed. Man skal gøre sig klart, at et varslingssystem kræver en form for daglig overvågning – også i weekenden. Det er muligvis et ansvar, der kan pålægges en evt. livredder eller den vagthavende, der står for SRO systemet (styring, regulering og overvågning), og alternativt skal det varetages af en af kommunens badevandsansvarlige eller udliciteres.

De følgende tre tabeller forsøger at opsummere de enkelte muligheder og usikkerheder mht. de enkelte komponenter af en badevandsvarsling; bakteriekoncentrationer, vandmængder samt beregning af koncentrationerne i recipienten.

Tabel 3.9 Bakterier i kloaksystemet, åen og recipienten

Tabel 3.10 Forureningskilder (regnvandsbetingede overløb)

Tabel 3.11 Recipienten

3.10 Delkonklusion

Med det nye direktiv forpligtes de ansvarlige myndigheder til at sikre et højt beskyttelsesniveau for de badende, blandt andet ved at indføre badevandsvarsling, hvis det ikke kan udelukkes, at ´kortvarige forureninger finder sted.

Et væsentligt element i direktivet er derfor, at badevande lukkes, hvis de kan være årsag til sygdom. På den anden side bør der ikke lukkes unødvendigt. Unødvendige lukninger vil have en direkte konsekvens på omsætninger i evt. cafeer og kiosker oprettet i forbindelse med badestederne. Desuden vil for mange lukkedage sandsynligvis kunne påvirke badegæsternes opfattelse af den generelle badevandskvalitet og miljøtilstand i området.

Der er ingen krav i direktivet til kompleksiteten af metoder til varsling af forringet badevand. Ved simple beregninger må der tillægges større usikkerhed end ved mere præcise beregningsmetoder. Det vil sige, desto bedre datagrundlag og model/metode der anvendes, desto mere præcis varsling og dermed kortere lukkeperiode kan der dermed opnås.

Hvilken metode, der skal benyttes, vil variere fra lokalitet til lokalitet. På nogle lokaliteter vil det være fuldt tilstrækkeligt at benytte simple metoder, mens andre lokaliteter vil kunne benytte mere avancerede metoder med fordel. Simple metoder kan forsvares i de områder, hvor der enten er få badegæster, eller hvor badevandskvaliteten kun sjældent forringes på grund af overløb fra kloakken. Derimod kan det være en god ide at benytte mere avancerede metoder i de (populære) områder, hvor der mange badegæster, samtidigt med at overløb påvirker badevandskvaliteten, det vil især sige i nærheden af byer og vandløb.

Uanset om man vil bruge avanceret eller simpel varsling, skal man som myndighed under alle omstændigheder skaffe sig data og information om oplandet og dets mulige kilder for at kunne bruge disse i forbindelse med varsling. Sådanne data vil alligevel skulle indsamles som led i udarbejdelsen af badevandsprofilerne.

Dog skal det siges, at varsling som nævnt i direktivforslaget er rettet mod de badesteder, hvor der har været eller er konstateret kortvarige forringede badevandskvalitet, og der er således ikke tale om, at samtlige badevandsområder fremover skal omfattes af et varslingssystem.

Fodnoter

^[2] Med skulder menes i det her tilfælde at bakterierne skal udsættes for en mængde sollys (MJ), førend henfaldet af bakterien begynder. Indtil da er henfaldet nul.

^[3]For en god ordens skyld skal det understreges, at det ikke er diskuteret nærmere med Roskilde Kommune, om de 7 dage ligeledes kan benyttes i en sommersituation.

^[4] Der findes i dag badevand nord for Giber Å udløb, mens Kebel Vig er oprettet for eksemplets skyld.

| Forside | | Indhold | | Forrige | | Næste | | Top |

Version 1.0 August 2006, © Miljøstyrelsen.