Hoe beïnvloedt klimaatverandering de waterhuishouding en waterbeheer?

Klimaatverandering heeft de afgelopen twee eeuwen aanzienlijke veranderingen teweeggebracht in het wereldklimaat, voornamelijk door menselijke activiteiten. De verhoogde concentraties van broeikasgassen (zoals kooldioxide, methaan, lachgas en gefluoreerde gassen) sinds de industriële revolutie rond 1750 worden als de belangrijkste oorzaak gezien (IPCC, 2012a). De voortdurende uitstoot van CO2 in de atmosfeer heeft de gemiddelde temperatuur van de aarde gedurende de twintigste eeuw verhoogd door de stijging van de effectieve stralingsforcering (ERF). Dit heeft ertoe geleid dat de concentratie van atmosferisch CO2 nu op het hoogste niveau ooit ligt, vergeleken met de niveaus die de aarde de afgelopen twee miljoen jaar heeft ervaren (IPCC, 2021). Het resultaat van deze veranderingen is een aanhoudende opwarming van de aarde, die zich voornamelijk manifesteert in de laatste vier decennia, van de jaren 1980 tot de jaren 2010. Gedurende de periode 2011–2020 was de gemiddelde temperatuur wereldwijd met ongeveer 1,09°C gestegen ten opzichte van de globale gemiddelde temperatuur van 1850–1900. De stijging was echter sterker op land, waar de temperatuur met ongeveer 1,59°C steeg, vergeleken met de oceanen, waar de temperatuur met ongeveer 0,88°C steeg.

Deze dynamiek van waterveranderingen onder invloed van klimaatverandering heeft een direct effect op de beschikbaarheid van water, met name op de landbouw en het milieu. In gebieden waar de neerslag afneemt of onregelmatiger wordt, kunnen er droogtes ontstaan die de waterbeschikbaarheid ernstig beperken. Aan de andere kant kunnen hevige regenval en overstromingen in andere regio's de waterbronnen verontreinigen en de infrastructuur beschadigen, wat leidt tot verlies van oogsten en verstoring van het dagelijks leven. Dit heeft niet alleen gevolgen voor de directe waterbeschikbaarheid, maar ook voor het beheer van waterbronnen en de planning van infrastructuur voor watervoorziening.

Naast deze veranderingen in het regionale klimaat en waterbeheer is het van belang dat beleidsmakers, wetenschappers en ingenieurs verder gaan dan alleen de onmiddellijke gevolgen van extreme weersomstandigheden. De integratie van technologieën zoals remote sensing, geospatiale analyses en hydrologische modellen kan een cruciale rol spelen in het tijdig identificeren van risico’s en het ontwikkelen van geschikte strategieën voor zowel watervoorziening als overstromingsbeheer. Zo kan bijvoorbeeld het gebruik van satellietbeelden helpen bij het in kaart brengen van veranderingen in waterlichamen, wat essentieel is voor het monitoren van droogtes, overstromingen en veranderingen in waterkwaliteit. Het gebruik van hydrologische modellen, geïntegreerd met remote sensing data, kan ook belangrijke inzichten bieden in de mogelijke toekomstige trends van waterbronnen en hun beheer.

Hoe Machine Learning kan helpen bij de voorspelling van stroomafvoer: Vergelijking van Modellen en Methodes

Het gebruik van machine learning (ML) in hydrologie, specifiek bij de voorspelling van rivier- en stroomafvoer, heeft de laatste jaren aanzienlijke vooruitgangen geboekt. De verscheidenheid aan technieken die in de praktijk worden toegepast, biedt onderzoekers en ingenieurs een breed scala aan keuzemogelijkheden, elk met zijn eigen sterke en zwakke punten. Van eenvoudige regressiemethoden tot complexe deep learning-modellen, elk algoritme brengt specifieke voordelen en beperkingen met zich mee, afhankelijk van de aard van de hydrologische data en de doelstellingen van het model.

In 2015 voerden Naghibi en Pourghasemi een studie uit waarin ze de effectiviteit van regressiebomen, zoals de CART (Classification and Regression Trees), en random forest-modellen onderzochten voor het in kaart brengen van grondwaterpotentieel. Beide methoden presteerden uitstekend in de voorspelling van deze parameter, vooral vanwege hun vermogen om non-lineaire relaties tussen inputvariabelen te modelleren.

Een andere benadering, zoals gepresenteerd door Modaresi et al. (2018), richtte zich op het combineren van meerdere machine learning-algoritmen om de precisie van maandelijkse stroomafvoer voorspellingen te verbeteren. Dit onderzoek benadrukte de kracht van het combineren van verschillende benaderingen, wat resulteerde in nauwkeurigere voorspellingen dan wanneer één enkel model werd toegepast. Het fusioneren van de outputs van modellen zoals ANNs, SVR (Support Vector Regression), en K-NN (K-Nearest Neighbors) bleek bijvoorbeeld effectiever dan elk model op zichzelf.

De studie van Worland et al. (2018) toonde aan hoe een meta-model, genaamd "metamodel” of "meta-cubist", bestaande uit een combinatie van verschillende modellen zoals KNN en M5-cubist, het beste presteerde voor het voorspellen van stroomafvoer op een termijn van zeven dagen. Dit suggereerde dat het gebruik van ensembles van machine learning-modellen met verschillende sterktepunten resulteerde in betere algehele prestaties, vooral voor datasets die grotere complexiteit vertonen.

In recente studies, zoals die van Adnan et al. (2020) en Apaydin et al. (2020), wordt de effectiviteit van recurrente neurale netwerken (RNN), inclusief LSTM (Long Short-Term Memory) en GRU (Gated Recurrent Units), benadrukt. Deze methoden presteerden bijzonder goed voor het voorspellen van zowel rivierafvoer als meteorologische variabelen, waarbij LSTM vooral nuttig bleek voor langere termijn voorspellingen door zijn vermogen om lange afhankelijkheden in tijdreeksen vast te leggen.

Op basis van deze bevindingen kunnen we enkele algemene conclusies trekken over de keuze van een machine learning-model voor hydrologische voorspellingen. Terwijl traditionele regressiemethoden zoals lineaire regressie en beslissingsbomen snel zijn en minder rekenkracht vereisen, zijn ze vaak beperkt in het omgaan met complexe, niet-lineaire relaties in de data. Aan de andere kant zijn neurale netwerken en ensemble-methoden, hoewel krachtiger, vaak langzamer in training en kunnen ze aanzienlijke geheugenvereisten hebben.

Het kiezen van het juiste model hangt sterk af van de beschikbare data, de tijdshorizon van de voorspellingen en de specifieke kenmerken van het waterreservoir of de stroomgebied waarvoor de voorspelling wordt gemaakt. Zo biedt bijvoorbeeld de Random Forest-techniek, met zijn robuustheid tegen overfitting en zijn capaciteit om zowel regressie- als classificatietaken uit te voeren, een solide keuze voor algemene toepassingen in hydrologie. Tegelijkertijd kunnen meer gespecialiseerde benaderingen, zoals SVM voor binaire classificatie of LSTM voor lange-termijnvoorspellingen, voordelen bieden in specifieke scenario’s.

Een ander belangrijk punt is dat de accuratesse van ML-modellen sterk afhankelijk is van de kwaliteit van de inputdata. De precisie van de voorspellingen kan aanzienlijk verbeteren door het gebruik van goed gereinigde en gevarieerde datasets die zowel meteorologische als hydrologische variabelen bevatten. Bovendien kan de toepassing van technieken zoals cross-validatie en hyperparameteroptimalisatie de prestaties verder verbeteren.

Samenvattend, de keuze van machine learning-technieken voor hydrologische voorspellingen is een afweging van rekenkracht, modelcomplexiteit en de specifieke eisen van de voorspelling. Er is geen enkel "beste" model voor alle situaties; in plaats daarvan vereist het gebruik van machine learning in deze context een zorgvuldige afweging van de voordelen en beperkingen van de verschillende algoritmen.

Welke nieuwe inzichten brengt de anatomie van hydrologie en haar grote uitdagingen?

Wateropslag manifesteert zich in vele vormen, zoals atmosfeer, oppervlaktewater, grondwater en cryosfeer. Elke vorm heeft zijn eigen dynamiek die zich afspeelt op uiteenlopende ruimtelijke en temporele schalen. Zo kan water zich ophopen in kleine depressies of in enorme rivierbekkens, terwijl de beweging verticaal (infiltratie, verdamping) en horizontaal (stroming, doorstroming) plaatsvindt. Het begrip van deze complexe wisselwerking is essentieel om hydrologische processen te doorgronden.

De hydrologische cyclus verbindt meerdere aardlagen en sfeergebieden—atmosfeer, pedosfeer, lithosfeer, hydrosfeer—en varieert sterk in tijd en ruimte. Op grote schaal domineren processen als neerslag, smelt van ijs en gletsjers, evapotranspiratie, en grondwaterstroming. Op kleinere schaal zijn het infiltratie, percolatie, interceptie en overstromingsstromen die de waterbeweging bepalen. Deze veelzijdigheid van processen toont aan hoe gelaagd en multidimensionaal hydrologie is.

De eenentwintigste eeuw wordt geconfronteerd met omvangrijke uitdagingen die direct of indirect met water te maken hebben. Deze ‘grand challenges’ omvatten veiligheid van water, bodem, energie, milieu, voedselvoorziening, gezondheid, economie en sociale duurzaamheid. Ze ontstaan door een mengeling van natuurlijke factoren zoals klimaatverandering en natuurrampen, menselijke activiteiten zoals urbanisatie en ontbossing, en hybride processen die een combinatie vormen van beide. Hydrologie staat centraal in het begrijpen en oplossen van deze problemen, omdat elk van deze uitdagingen unieke hydrologische vraagstukken oproept die nieuwe onderzoeksterreinen openen.

Het begrip van de anatomie van hydrologie, gekoppeld aan de multidimensionale en multiscalaire aard van waterprocessen, verschaft inzicht in hoe water zich gedraagt in uiteenlopende natuurlijke en antropogene contexten. Dit is essentieel om de complexe uitdagingen van deze tijd aan te pakken. De wetenschap achter hydrologie moet blijven evolueren en integreren met andere disciplines om duurzame oplossingen te vinden die het water-, energie- en voedselsysteem in balans houden.

Van belang is dat de lezer beseft dat water nooit geïsoleerd kan worden bestudeerd. Het is inherent verbonden met atmosfeer, bodem, biosfeer en menselijke activiteiten. Waterkwaliteit en -kwantiteit zijn altijd samen te beschouwen, en veranderingen in één component reverberen door het gehele systeem. Daarnaast is het cruciaal om te begrijpen dat hydrologische processen zowel plaats- als tijdsafhankelijk zijn, en hun effect kan variëren van lokale micro-schaal tot mondiale mega-schaal. Bij het aanpakken van hedendaagse problemen zijn integrale benaderingen noodzakelijk, waarbij kennis over fysische processen, klimaatverandering, menselijke impact en sociale dynamiek samenkomen.