Wat zijn de directe en onderliggende oorzaken van veranderingen in landgebruik en landbedekking (LULC)?

Veranderingen in landgebruik en landbedekking (LULC) worden veroorzaakt door een complex samenspel van directe (proximate) en onderliggende (underlying) factoren. Directe oorzaken zijn fysieke handelingen die het landgebruik beïnvloeden, zoals landbouw, bosbouw en infrastructuurontwikkeling. Deze directe factoren opereren vaak op lokale schaal, bijvoorbeeld binnen een specifieke boerderij, gemeenschap of huishouden. Daarentegen zijn de onderliggende oorzaken fundamenteel en ondersteunen ze de directe oorzaken. Ze hebben een bredere reikwijdte, variërend van regionale tot mondiale schaal, en bestaan uit een complex netwerk van sociale, politieke, economische, demografische, technologische, culturele en biophysische variabelen. Zo kunnen bevolkingsgroei en verstedelijking indirecte drijfveren zijn die leiden tot directe veranderingen zoals landbouwuitbreiding.

De directe oorzaken van ontbossing omvatten bijvoorbeeld landbouwuitbreiding, houtkap, het verlaten van land en infrastructuurontwikkeling, terwijl onderliggende oorzaken te maken hebben met overheidsbeleid, bevolkingsveranderingen, armoede en institutionele factoren. Veranderingen in deze indirecte factoren kunnen een kettingreactie veroorzaken die leidt tot veranderingen in een of meer directe oorzaken, waardoor landgebruik verandert. De dynamiek tussen deze oorzaken is complex en sterk afhankelijk van regio en context.

Economische en technologische factoren beïnvloeden besluitvorming omtrent subsidies, transportkosten, belastingen, investeringen en marktbehoeften. Vooral subsidies en belastingen kunnen grote impact hebben op landgebruik. Een toenemende vraag naar bepaalde producten, zoals biologische groenten en fruit, stimuleert bijvoorbeeld de uitbreiding van landbouwgrond ten koste van natuurlijke ecosystemen. Veranderingen in levensstijl en consumptiepatronen, zoals de opkomst van veganisme, dragen eveneens bij aan intensivering van de landbouw en daarmee aan LULC-veranderingen.

De nabijheid van bestaande landgebruiksklassen is een belangrijke determinant voor veranderingen: gebieden dicht bij steden, wegen, waterlichamen en infrastructuur zijn vaak gevoeliger voor transformaties. Zo kan nabijheid van wegen leiden tot uitbreiding van nederzettingen en het rooien van bossen voor landbouw of houtwinning.

Culturele factoren, zoals de maatschappelijke positie van vrouwen en etnische achtergronden, beïnvloeden eveneens besluitvorming omtrent landgebruik. Deze dimensies kunnen van invloed zijn op wie de beslissingen neemt over landbeheer en welke praktijken worden toegepast.

Het is essentieel te begrijpen dat LULC-veranderingen het resultaat zijn van een wisselwerking tussen menselijke en natuurlijke factoren, waarbij lokale context en regionale verschillen van groot belang zijn. Inzicht in deze multidimensionale drijfveren helpt niet alleen bij het verklaren van huidige landgebruikspatronen, maar is ook onmisbaar voor het ontwikkelen van duurzame beheersstrategieën die rekening houden met sociale, ecologische en economische belangen.

Hoe kunnen overstromings- en droogtebeheersingsmodellen effectief worden toegepast voor risicobeoordeling en planning?

Hydrodynamische modellen, zoals 1D-, 2D- of gekoppelde 1D-2D-modellen, worden veelvuldig gebruikt om overstromingen in rivieren en aangrenzende gebieden te simuleren. Deze modellen maken gebruik van synthetische rivierafvoergegevens om het overstromingsrisico te evalueren. Het resultaat van deze simulaties, zoals overstromingsdiepte, stromingsnelheid en overstromingsduur, wordt vervolgens gebruikt om overstromingsrisicokaarten te ontwikkelen. Het risiconiveau kan variëren afhankelijk van verschillende factoren, waaronder het type bebouwing, het ontwerp en de mate van bewustzijn van overstromingsgevaar vóór en na de ontwikkeling van een gebied. Het begrip van de factoren die bijdragen aan overstromingsrisico, zoals gevaar, kwetsbaarheid en gevolgen, is van essentieel belang voor een juiste risicobeoordeling.

De gevolgen van overstromingen zijn divers en kunnen variëren van economische verliezen tot verlies van mensenlevens en milieuverontreiniging. In overstromingsrisicokaarten wordt vaak gebruikgemaakt van kwalitatieve benaderingen om gebieden te classificeren op basis van risiconiveaus, maar meer gedetailleerde kaarten maken gebruik van kwantitatieve benaderingen die economische schade in kaart brengen. Dit stelt beleidsmakers in staat om weloverwogen beslissingen te nemen over investeringen in overstromingsbeheersing, bijvoorbeeld via kosten-batenanalyses of multi-criteriaanalyses.

In de context van real-time overstromingsvoorspellingen wordt steeds vaker gebruikgemaakt van geavanceerde technieken zoals machine learning (ML). Door gebruik te maken van real-time meteorologische en stroomafvoerdata, verzameld via telemetrie of satelliet, kunnen modellen worden gekalibreerd om de stroomafvoer en waterstanden voor verschillende perioden te voorspellen. Dit biedt waardevolle inzichten voor zowel kortetermijnbeheer als strategische planning op de lange termijn. De opkomst van machine learning-technieken heeft het vermogen om voorspellingen nauwkeuriger en tijdig te maken aanzienlijk vergroot, wat essentieel is voor effectieve overstromingsbeheersing.

De classificatie van droogtes gebeurt vaak op basis van hun kenmerken, zoals meteorologische, hydrologische, agrarische en sociaal-economische droogte. Meteorologische droogte ontstaat door een tekort aan neerslag, terwijl hydrologische droogte het gevolg is van het effect van meteorologische droogte op de beschikbaarheid van water, zoals lagere rivierstanden of het dalen van de grondwaterstanden. Agrarische droogte heeft betrekking op de impact van deze watertekorten op landbouwproductie, terwijl sociaal-economische droogte de gevolgen van watergebrek heeft voor de samenleving als geheel. Een recentere verschijningsvorm van droogte, de 'flash drought', is een snelle en plotselinge intensivering van droogtecondities die in een korte tijdspanne van weken of zelfs dagen kan plaatsvinden. Dit verschijnsel is vooral problematisch omdat het vaak moeilijk te voorspellen is, maar ernstige gevolgen heeft voor landbouw, waterbronnen en ecosystemen.

Het begrijpen van de dynamiek van zowel overstromingen als droogtes, evenals de modellen die hun voorspelling en beheersing ondersteunen, is van cruciaal belang voor effectieve risicoanalyse en planning. De integratie van geavanceerde technologieën, zoals machine learning, en de nadruk op real-time monitoring, dragen bij aan een meer responsieve en adaptieve benadering van zowel overstromings- als droogtebeheer. Het blijft van belang voor beleidsmakers en planners om deze risico’s met kennis van zaken aan te pakken en te anticiperen op de mogelijke veranderingen in de frequentie en intensiteit van deze klimaatgerelateerde gebeurtenissen.

Hoe verandert droogte in duur, ernst en frequentie in toekomstscenario's?

In alle onderzochte tijdsvensters – inclusief het referentieperiode en de scenario’s RCP 4.5 en RCP 8.5 – blijkt de droogte-ernst toe te nemen over een terugkeerperiode van 25 jaar. De sterkste stijging in ernst wordt waargenomen in het noordwesten, west-centraal en noordoostelijk centraal India. In tegenstelling tot een eenvoudige lineaire trend, toont de geprojecteerde ernst een toename in absolute omvang, wat wijst op een verschuiving naar intensere maar mogelijk minder voorspelbare droogtes.

Wat betreft de duur van droogte, werd een tijdreeksanalyse uitgevoerd waarbij voor elk jaar de langste aaneengeschakelde droogtemaand werd geïdentificeerd volgens de zogeheten “run theory”. De resultaten tonen een significante toename in droogteduur over grote delen van India in de lange termijn, op een significantieniveau van 5%. Met name de Indo-Gangetische vlakte, delen van centraal India en het noordwesten vertonen duidelijke verlengingen in de duur van droogtes. Deze patronen worden bevestigd door de gemiddelde droogteduur zoals geprojecteerd in toekomstscenario’s, waarin droogtes langer aanhouden dan in het recente verleden.

De frequentie van droogtes, gemeten in het aantal aaneengesloten maanden waarin droogte voorkomt, laat eveneens een stijgende lijn zien. Met uitzondering van het noordoosten van India, het zuidelijke schiereiland en het bergachtige noorden, nemen droogte-incidenties toe in het merendeel van het land onder RCP 4.5 en 8.5. Dit wijst op een verschuiving naar niet alleen intensere en langdurigere droogtes, maar ook naar een grotere herhaling ervan. Deze toename in frequentie, ernst en duur onderstreept de toekomstige uitdagingen op het gebied van waterbeheer.

De verergering van droogte wordt mede gedreven door verhoogde potentiële evapotranspiratie, een gevolg van stijgende temperaturen in mondiale opwarmingsscenario’s. Hierdoor neemt de verdamping uit bodem en vegetatie toe, terwijl de neerslagpatronen instabieler worden, wat leidt tot watertekorten in kritieke perioden.

Parallel aan deze klimatologische ontwikkelingen speelt landgebruik een centrale rol. In het Subarnarekha-bekken zijn significante veranderingen in landgebruik en landbedekking waargenomen tussen 1989 en 2011, waaronder transities van dicht bos naar struikgewas, van landbouwgrond naar bebouwing, en van bos naar waterlichamen. Deze veranderingen beïnvloeden de hydrologische kringloop direct: evapotranspiratie en infiltratie nemen af, terwijl afstroming en oppervlakkige stroming toenemen. Het gevolg is een verscherping van hydrologische stress in stedelijke en halfstedelijke gebieden.

Geprojecteerde landgebruikskaarten voor 2020 en 2030 tonen verdere uitbreiding van bebouwd gebied en afname van natuurlijke vegetatie. Volgens de modellen op basis van het Multilayer Perceptron-Markov Chain (MLP-MC) systeem, neemt de infiltratie in 2030 af tot 80 mm (van 85 mm in 2020), terwijl overland flow stijgt tot 197 mm. Tegelijkertijd daalt de evapotranspiratie naar 708 mm. Dit patroon bevestigt dat verstedelijking niet alleen directe ecologische effecten heeft, maar ook ingrijpt in de waterbalans, en daarmee indirect bijdraagt aan de droogtedynamiek.

De toegenomen onzekerheid in droogteprojecties wordt geëvalueerd via quantile mapping en regressietechnieken. Quantile regressie (QR) biedt een robuuste benadering om collectieve onzekerheid in kaart te brengen en wordt aanbevolen vanwege de eenvoud en effectiviteit. Door deze methodes wordt zichtbaar dat modelonzekerheid weliswaar aanwezig is, maar niet ten koste gaat van de duidelijk waarneembare trends in droogte-intensivering.