Annonse

Denne artikkelen er produsert og finansiert av Norges geologiske undersøkelse - les mer.

Dette kan gi raskere kartlegging av fare for kvikkleireskred 

I dag bruker kommunene store summer for å undersøke steder hvor det i virkeligheten er liten eller ingen kvikkleirefare.

Her står geologer ute i feltarbeid og diskuterer resultater.
Publisert

Å kartlegge Norges geologi krever at geologer er ute i naturen. Men forskerne ved Norges geologiske undersøkelse (NGU) tar også i bruk nye metoder og verktøy.

Nå har de laget en modell. Den kombinerer kunstig intelligens med flyfoto og lasermålinger. Det er for å peke ut hvor det finnes fjellblotninger, altså synlig fjell, og fjell under vegetasjon.

– Modellen er et resultat av samarbeid på tvers av flere fagområder internt i NGU, forteller NGU-forsker Peter Zubkov.

Spesielt to prosjekter har jobbet sammen.

Det ene er SpekGeol, finansiert av Norsk Romsenter og NGU. Forskerne der vil bruke satellittdata for å kartlegge norsk berggrunn og mineralressurser bedre. De har valgt seg ut et 5.000 kvadratkilometer stort område i Trøndelag fra Meråker til Røros. 

– Her er det gjennom årene samlet inn mye feltdata. Derfor har vi muligheten til å sjekke hvor godt modellen stemmer, sier Zubkov.

Illustrasjonen viser magnetiske målinger i Røros kommune med feltregistreringer av bergarter. De lilla flekkene viser avvikende magnetiske signaler som bør undersøkes.
Illustrasjonen viser analyse basert på et satellittbilde av samme område i Røros kommune, sammen med forenklet kart over berggrunn. De lilla områdene viser hvor det er bart fjell. Fargetonen kan indikere ulike bergarter.

– Det varierer hvor enkelt det er å skille sand, grus og lignende løsmasser fra bart fjell ved bruk av modellen. Noen steder er det lett å se forskjellen, mens andre steder er det mer utfordrende. Modellen vil likevel peke på områder hvor geologene kan dra ut i felt med gode sjanser for å finne fjellblotninger, opplyser forsker Sven-Arne Quist.

Vil gjøre planarbeid raskere og billigere

Kun 30 prosent av løsmassene i landet er kartlagt i målestokk 1:50.000.

Hvor kan vi finne kvikkleire?

  • Kvikkleire finner man i terreng som ligger lavere enn det høyeste havnivået etter siste istid. Det varierer mellom 0 og 220 meter over dagens havnivå ulike steder i Norge.
  • Vi finner mest kvikkleire i Trøndelag og på Østlandet. Men kvikkleire er også vanlig i mange mindre områder innen det norske dal- og fjordlandskapet, og i strandsonen.
  • Tilsvarende forekomster av leire og kvikkleire er også vanlig i deler av Canada og Sverige.

NGUs løsmassekart og informasjon om det høyeste havnivået etter siste istid, såkalt marin grense, er en del av grunnlaget for Norges vassdrags- og energidirektorats (NVE) Aktsomhetskart for kvikkleireskred. Kartet viser mulige faresoner for kvikkleireskred. 

I områder med løsmassekart som er grovere i målestokk enn 1:50.000, vil alt areal som ligger lavere enn marin grense, utgjøre grunnlag for aktsomhetskartet.

NGU-forskerne Sven-Arne Quist og Peter Zubkov presenterer forskningen under Geomatikkdagene i Bergen.

Det betyr at kommuner og utbyggere i slike områder må bruke store beløp på å undersøke steder hvor det kun finnes fjell og er liten eller ingen fare for kvikkleireskred.

Forskerne samarbeider med NVE om å gjøre kartinformasjonen bedre ved hjelp av de nye metodene. Slik kan de såkalte aksomhetsområdene reduseres.

Feltet er 256 kvadratmeter og ligger ved Nedalshytta i Trøndelag. Hillshade forsterker terrengsformer så det er enklere å se fjell. De to andre kartene viser hvordan geologien er og hvor nøyaktig modellen forutså det.

– Vi har i et forprosjekt kartlagt Øygarden kommune på Vestlandet. Senere i år skal vi blant annet se på områder i Halden, Aremark, Lofoten og Gildeskål, sier Quist.

Kan hjelpe til med å finne mineraler

– Samarbeidsprosjektet med NVE bygger på mange måter på erfaringer fra SpekGeol, og vi lærer mye fra hverandre, sier Zubkov.

Ønsket er at forskerne i de to prosjektene kan videreutvikle et landsdekkende kart som vil vise landformer.

Zubkov mener dette vil effektivisere arbeid innen offentlig forvaltning og kartlegging av natur. Og dersom modellen kan utvides til å skille ulike typer bergarter fra hverandre, kan den bidra til å finne viktige mineraler.

Powered by Labrador CMS