Studenter bidrar til bedre data for fremtidens overvannshåndtering

Gode analyser krever gode data

Mer ekstremnedbør, økt urbanisering og aldrende infrastruktur gjør overvann til en stadig større utfordring for norske kommuner. Samtidig er informasjon om stikkrenner, kulverter, overvannsanlegg og naturbaserte løsninger ofte lagret i ulike systemer og med varierende kvalitet. Dette kan gjøre det krevende å få en helhetlig oversikt.

I SUrbArea-prosjektet undersøker Kartverket og samarbeidspartnerne hvordan geodata kan brukes bedre i overvannsmodellering, risikovurdering og klimatilpasning. Studentoppgaver er en viktig del av prosjektet og gir mulighet til å teste metoder i praksis samtidig som studentene får erfaring med reelle samfunnsutfordringer.

Samler og strukturerer stikkrennedata

Sommeren 2026 arbeidet Emil Vikøren fra NMBU med å rydde og strukturere stikkrennedata i samarbeid med Asker kommune, Kartverket og SUrbArea-prosjektet. Oppgaven tok utgangspunkt i en konkret utfordring: Hvordan kan data fra ulike systemer kobles sammen og brukes mer effektivt i analyser?

Gjennom sommeren utviklet han en arbeidsflyt for standardisering og kvalitetssikring av stikkrennedata. Arbeidet omfattet kobling av data fra ulike kilder, identifisering av sammenhengende nettverk og strukturering av data for videre bruk i analyser og modellering. Resultatene ble dokumentert og presentert for kommunen og prosjektpartnerne.

– Arbeidet ga oss verdifull innsikt i hvordan stikkrennedata kan standardiseres og kobles sammen på tvers av systemer. Samtidig bidro prosjektet til å bygge kompetanse internt i kommunen, sier Adina Moraru, prosjektleder for Kartverkets bidrag i SUrbArea.

Hvor gode er dataene?

Mens arbeidet i Asker handlet om å strukturere og koble sammen data, retter høstens studentprosjekt oppmerksomheten mot datakvalitet. Hvor pålitelige er dataene som brukes i overvannsmodellering?

Fra september til desember 2026 undersøker Thea S. Steinland og Nils Henrik Gyland fra Universitetet i Stavanger kvaliteten på geodata som inngår i SUrbArea. Gjennom GIS-analyser og feltarbeid sammenligner de prosjektets datagrunnlag med informasjon fra nasjonale databaser som FKB og NVDB, samt kommunale fagsystemer. Målet er å identifisere mangler, avvik og usikkerheter, og vurdere hvilken betydning disse kan ha for modellresultater og risikoanalyser.

– Feltarbeidet gir oss anledning til å sammenligne kartdata med virkeligheten. Det gjør det lettere å forstå hvilke usikkerheter som finnes i dataene og hvilke konsekvenser det kan få for analyser og modeller, sier Matthieu Bulteau, veileder for studentene ved Kartverkets fylkeskartkontor i Rogaland.

Naturbaserte løsninger på kartet

Studentene undersøker også hvordan naturbaserte løsninger, som regnbed, er representert i geodatagrunnlaget. Slike tiltak bidrar til å forsinke og infiltrere overvann lokalt, og er viktige virkemidler i klimatilpassede byområder. For at de skal kunne inngå i analyser og modeller, må de også være korrekt registrert i dataene.

Arbeidet vil gi økt kunnskap om hvordan naturbaserte løsninger kan dokumenteres og beskrives gjennom geodata, og dermed gi et bedre grunnlag for planlegging og risikovurderinger i kommunene.

Studentene som brobyggere

Studentenes arbeid bidrar til å teste metoder, kvalitetssikre data og utvikle kunnskap som kommuner, forskningsmiljøer og Kartverket kan bruke i arbeidet med klimatilpasning og overvannshåndtering. Sommerens arbeid i Asker viste hvordan data kan struktureres og kobles sammen. Høstens arbeid i Stavanger undersøker hvor gode dataene faktisk er. Til sammen bidrar studentene til å styrke grunnlaget for fremtidens overvannshåndtering.

En investering i kunnskap og framtidige løsninger

Studentprosjektene i SUrbArea viser hvordan samarbeid mellom kommuner, akademia og Kartverket kan skape verdi for alle parter. Studentene bidrar med nye perspektiver og arbeidsmetoder, samtidig som de får erfaring fra virkelige problemstillinger knyttet til klimatilpasning og samfunnssikkerhet.

– God overvannsmodellering starter med gode data. Studentenes arbeid hjelper oss å forstå både hvordan data kan struktureres bedre og hvordan datakvalitet påvirker modellresultatene, sier Senioringeniør Tom J. Kristiansen Kartverket.