The influence of roads on depressional storage capacity estimates from high-resolution LiDAR DEMs in a Canadian Prairie agricultural basin

Abstract

The Canadian Prairies are a post-glacial agricultural landscape, where millions of small depressions store surface water, form wetlands and control runoff contributing area. Their management is key to flood and drought hydrology, groundwater recharge, ecological integrity, migratory bird habitat and agricultural productivity. Depression drainage and infilling is common in the region, where it is often used to increase cropped area. The regularly spaced, rural ‘grid-road‘ network also impedes drainage, but associated culvert drainage can mitigate those effects. Management of depressions can be informed by hydrological modelling, but accurate surface water storage capacity estimates are needed to ensure accurate model results. Simple representation of road embankments in digital elevation models (DEMs) neglects the effects of culvert drainage. Here, a raster-based depression-filling algorithm was used to delineate depressions from three LiDAR-derived DEMs: a 10-m DEM with roads intact, a 2-m DEM with roads intact, and a 2-m DEM with roads breached at culvert locations. Road breaching was conducted manually in the 2-m DEM to remove artifact depressions that form alongside roads where culverts exist. Results indicated that increasing DEM resolution from 10-m to 2-m in a 393.5 km² basin did not significantly change depression area or storage capacity estimates; however, breaching roads in the 2-m DEM decreased depression area by 29% (from 98.5 km² to 69.8 km²) and estimated storage capacity by 48% (from 47.4 × 10⁶ m³ to 23.8 × 10⁶ m³), compared to leaving roads intact in the 2-m DEM. Depressions delineated from the 2-m roads-breached DEM also covered 48% more area and offered 53% more storage capacity than Canadian Wetland Inventory (CWI) aerial-photograph delineated wetlands, which occupied 47.1 km² with an estimated storage capacity of 15.5 × 10⁶ m³. The implications of these results for the ability of hydrological models to calculate runoff contributing areas and streamflow are discussed.

RÉSUMÉ

Les Prairies canadiennes sont un paysage agricole post-glaciaire, où des millions de petites dépressions stockent l’eau de surface, forment des terres humides et contrôlent la zone contributive au ruissellement. Leur gestion est essentielle à l’hydrologie des inondations et des sécheresses, à la recharge des eaux souterraines, à l’intégrité écologique, à l’habitat des oiseaux migrateurs et à la productivité agricole. Le drainage et le remplissage de la dépression sont fréquents dans la région, où ils sont souvent utilisés pour augmenter la superficie cultivée. Le réseau rural « quadrillé routier » régulièrement espacé entrave également le drainage, mais le drainage connexe des ponceaux peut atténuer ces effets. La gestion des dépressions peut être éclairée par la modélisation hydrologique, mais des estimations précises de la capacité de stockage des eaux de surface sont nécessaires pour assurer des résultats de modèle précis. La simple représentation des remblais routiers dans les modèles numériques d’élévation (MNE) néglige les effets du drainage des ponceaux. Ici, un algorithme de remplissage de dépression basé sur le raster a été utilisé pour délimiter les dépressions de trois MNE dérivés de LiDAR: un MNE de 10 m avec des routes intactes, un MNE de 2 m avec des routes intactes et un MNE de 2 m avec des routes percées à des emplacements de ponceaux. Les brèches de route ont été effectuées manuellement dans le MNE de 2 m afin d’enlever les dépressions d’artefacts qui se forment le long des routes où il y a des ponceaux. Les résultats ont indiqué que l’augmentation de la résolution du MNE de 10 m à 2 m dans un bassin de 393.5 km² n’a pas modifié de façon significative les estimations de la zone de dépression ou de la capacité de stockage; toutefois, les brèches dans le MNE de 2 m ont réduit la zone de dépression de 29% (de 98.5 km² à 69.8 km²) et la capacité de stockage estimée de 48% (de 47.4 × 10⁶ m³ à 23.8 × 10⁶ m³), comparativement à l’abandon des routes dans le MNE de 2 m. Les dépressions délimitées à partir du MNE de 2 m franchi par des routes couvraient également 48% plus de superficie et offraient 53% plus de capacité d’entreposage que les terres humides délimitées par photographie aérienne de l’Inventaire canadien des terres humides (ICO), qui occupaient 47.1 km² avec une capacité d’entreposage estimée à 15.5 × 10⁶ m³. Les implications de ces résultats sur la capacité des modèles hydrologiques à calculer les zones contribuant au ruissellement et l’écoulement fluvial sont discutées.

Keywords:

• Wetlands
• depressions
• storage capacity
• culverts
• LiDAR DEM

Acknowledgements

The authors would like to thank the many researchers and field technicians who collected field data from Smith Creek Research Basin that was useful for this study. The original field experiment at Smith Creek was supported by the Provinces of Saskatchewan, Manitoba and Alberta, Environment Canada, Agriculture and Agrifood Canada, Ducks Unlimited Canada and coordinated by the Prairie Habitat Joint Venture Committee. Support for this research was provided by the Canada Excellence Research Chairs, Canada Research Chairs, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada’s Discovery, PhD Scholarship and Changing Cold Regions Network grants and the Canada First Research Excellence Fund’s Global Water Futures Programme.

Disclosure statement

No potential conflict of interest was reported by the author(s).

Data availability statement

The data that support the findings of this study are available from the corresponding author upon reasonable request.