Hoe wordt droogte voorspeld en welke benaderingen zijn er in voedselzekerheidsanalyses?

Droogtes ontstaan doorgaans door een tekort aan neerslag, meestal in de vorm van regen, maar soms ook door een gebrek aan sneeuw in de bovenstroomse regio's van rivieren. Deze natuurverschijnselen worden vaak ingedeeld op basis van hun impact op de hydrologische cyclus. Een typische reeks van droogtefenomenen begint met een meteorologische droogte, die vervolgens overgaat in bodemvocht- en hydrologische droogtes, die op hun beurt weer kunnen worden onderverdeeld in stromen en grondwaterdroogtes. Deze droogtes hebben vaak gevolgen voor zowel de landbouw als de sociaaleconomische situatie van de getroffen gebieden.

Een van de grootste uitdagingen bij het voorspellen van droogtes is de langzame opkomst ervan en het feit dat de gevolgen zich over grote gebieden uitstrekken. Daarom is het essentieel om informatie van verschillende bronnen samen te voegen, waarbij risicogebaseerde technieken vaak worden toegepast om deze informatie te interpreteren. Dit heeft geleid tot een verschuiving van de reactieve benadering van droogtebestrijding naar een meer proactieve, multi-agenten benadering die gericht is op risicoreductie.

De technieken voor het voorspellen van stroomafvoer variëren van eenvoudige empirische benaderingen, zoals recessieanalyses, tot complexere modellen die gebruikmaken van gedistribueerde en geïntegreerde stroomgebiedmodellen. De keuze van de modelbenadering is echter vaak beperkt door de kwaliteit en beschikbaarheid van gegevens, zowel voor real-time gebruik als voor de kalibratie van de modellen. In de landbouwmonitoring wordt vaak gebruikgemaakt van statistische en gewassimulatiemodellen, waarbij satellietgebaseerde gegevens een belangrijke rol spelen.

Onderzoek naar droogtevoorspelling richt zich op verschillende gebieden, zoals het verbeteren van seizoensvoorspellingen, probabilistische besluitvormingsmodellen en technieken voor het verwerken van meteorologische voorspellingen naar hydrologische schalen. Veel landen kunnen aanzienlijke vooruitgang boeken door hun monitoringssystemen te verbeteren en hun capaciteiten op het gebied van waarschuwingen en training uit te breiden. Er is een groeiende erkenning voor de waarde van impact-gebaseerde voorspellingen en waarschuwingen bij droogtes, die niet alleen van pas komen in droogtevoorspellingen, maar ook in andere gebieden zoals overstromingsvoorspellingen.

Er is ook een groeiende belangstelling voor de voorspelling van nieuw erkende droogtetype, zoals flash-droogtes, urbane droogtes en ecologische droogtes. Deze droogtes hebben vaak een andere dynamiek dan traditionele droogtes en vereisen specifieke benaderingen. Tegelijkertijd wint het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning steeds meer terrein, met veelbelovende toepassingen op het gebied van droogteherkenning, voorspelling en impact-gebaseerde voorspellingen. AI kan bijvoorbeeld helpen bij het selecteren van geschikte voorspellers op basis van historische droogte-impactdata.

In de toekomst zal het integreren van meerdere technologieën en gegevensbronnen, evenals de toepassing van geavanceerde modellering en kunstmatige intelligentie, de nauwkeurigheid van droogtevoorspellingen en -waarschuwingen aanzienlijk verbeteren. Dit zal niet alleen bijdragen aan beter geïnformeerde besluitvorming, maar ook aan een effectievere aanpak van de droogteproblematiek wereldwijd.

Hoe worden stuwdammen en getijdenkeringen bestuurd bij risico’s en onzekerheden?

Met name bij overstromingen staan beheerders van stuwmeren en dammen vaak voor complexe beslissingen waarin het risico voor de constructie moet worden afgewogen tegen de gevolgen van noodlozingen voor gemeenschappen stroomafwaarts. Bij stuwmeren spelen daarnaast economische afwegingen mee: onnodig lozen kan toekomstige mogelijkheden voor watergebruik, irrigatie of elektriciteitsopwekking verminderen. Hydrodynamische modellen bieden vaak de mogelijkheid om operationele regels in het model te verwerken, zoals het openen van een sluisdeur of het draaien van een radiaalspuwer bij het bereiken van bepaalde waterstanden. Deze regels kunnen zeer complex zijn en rekening moeten houden met terugkoppelingen binnen een riviertraject waar meerdere constructies aanwezig zijn.

Stuwmeren, vaak aangelegd door een dam dwars over een rivier (in-stream dammen), hebben meestal een overstort om overstroming van de dam te voorkomen. Alternatief zijn off-stream reservoirs, waarbij water wordt opgeslagen in gebieden naast de rivier door middel van dammen of dijken, vaak bedoeld voor overstromingsbeheer stroomafwaarts. Deze gebieden, ook wel washlands genoemd, worden soms multifunctioneel gebruikt voor landbouw, recreatie of natuurbeheer. De waterafvoer uit reservoirs wordt doorgaans gereguleerd met poorten, sluizen of kleppen, maar bij hoge waterstanden kan de controle verloren gaan door overstorten of te hoge rivierstanden.

De impact van reservoirbeheer op de rivierafvoer tijdens hoogwater is cruciaal; het kan de piekafvoer verlagen en soms ook vertragen, wat downstream overstromingsrisico’s vermindert. Deze dynamiek vraagt om een gedetailleerd inzicht in de hydraulische processen, operationele beperkingen en sociale gevolgen van beslissingen. Door de complexiteit van deze systemen en het grote aantal onzekere factoren is een integrale benadering van modellering en besluitvorming essentieel om effectief en verantwoord waterbeheer te realiseren.

Hoe moderne technologieën en methoden bijdragen aan hydrologische monitoring en voorspellingen

Het monitoren van hydrologische parameters, zoals neerslag, sneeuwbedekking en rivierdebieten, is van essentieel belang voor het beheren van watervoorraden en het voorspellen van natuurlijke gebeurtenissen zoals droogtes of overstromingen. De ontwikkeling van nieuwe technologieën en methoden heeft de nauwkeurigheid van deze metingen verbeterd en biedt steeds meer mogelijkheden voor gedetailleerde en tijdige waarnemingen, zowel in goed onderzochte als in onderbelichte gebieden.

De integratie van satellietdata, zoals die van de Landsat- of MODIS-satellieten, heeft de mogelijkheid om sneeuwbedekking en sneeuwwaterinhoud wereldwijd te monitoren aanzienlijk verbeterd. Dit is cruciaal voor regio's die afhankelijk zijn van sneeuw als waterbron, zoals veel delen van Noord-Amerika en de Alpen. De combinatie van zichtbare en passieve microgolfdata maakt het mogelijk om een meer gedetailleerd beeld te krijgen van sneeuwcondities, wat van onschatbare waarde is voor zowel hydrologische als klimatologische voorspellingen (Foster et al., 2011).

Daarnaast is er een verschuiving naar het gebruik van onbemande luchtvoertuigen (UAV's) en geavanceerde sensoren voor hydrologische metingen. UAV's bieden de mogelijkheid om waterstanden en oppervlaktewaterbewegingen nauwkeurig vast te leggen door middel van beeldverwerkingsmethoden (Koutalakis et al., 2019). Dit maakt het mogelijk om gegevens te verzamelen in moeilijk bereikbare gebieden, waar conventionele meetmethoden zoals peilmeetstations of radar niet altijd geschikt zijn.

Met de vooruitgang in technologieën zoals het gebruik van GNSS- interferometrie voor het monitoren van waterniveaus (Karegar et al., 2022), zijn we in staat om waterlichamen in real-time te volgen met een ongekende precisie. Dit biedt een beter inzicht in de dynamiek van rivieren en meren, wat essentieel is voor het beheren van watervoorraden en het voorspellen van overstromingen.

Ook het gebruik van crowdsourcing in hydrologisch onderzoek wordt steeds gebruikelijker. Het verzamelen van gegevens via burgerwetenschappers, zoals het meten van rivierdebieten door vrijwilligers, heeft bijgedragen aan de uitbreiding van hydrologische netwerken, vooral in ontwikkelingslanden of afgelegen gebieden. Deze aanpak heeft het potentieel om significante hoeveelheden gegevens te leveren die cruciaal zijn voor het beheren van waterbronnen en het verbeteren van voorspellingsmodellen (Lowry & Fienen, 2013).

Wat betreft neerslagmetingen, wordt de traditionele sneeuwmeetmethode van handmatige metingen steeds vaker aangevuld door geautomatiseerde systemen, zoals SNOTEL (Soil Climate Analysis Network), die nauwkeurige informatie bieden over sneeuwbedekking en wateropslag op de grond (Fleming et al., 2023). Deze geautomatiseerde systemen kunnen sneller reageren op veranderingen en bieden een continue gegevensstroom die essentieel is voor het verbeteren van weersvoorspellingen en waterbeheerstrategieën.

Er is echter niet alleen een technologische vooruitgang; de methoden om metingen te interpreteren en onzekerheden in de hydrologische modellen te beheren, zijn ook verbeterd. Er wordt steeds vaker gebruikgemaakt van Bayesiaanse benaderingen, die een statistische raamwerk bieden voor het omgaan met de onzekerheden in hydrometrische metingen en het afleiden van betrouwbare hydrologische schattingen uit de beschikbare gegevens (Le Coz et al., 2014). Dit is van cruciaal belang voor het verbeteren van de besluitvorming in waterbeheer, aangezien het helpt bij het verminderen van de impact van onvolledige of onnauwkeurige gegevens.

Met de vooruitgang in hydrologische technologieën en methoden kunnen wetenschappers nu nauwkeuriger voorspellen wanneer en waar watertekorten of overstromingen zich kunnen voordoen, en dit helpt overheden en gemeenschappen zich beter voor te bereiden. Het monitoren van rivieren, stuwmeren en zelfs sneeuwbedekking is een steeds complexer en efficiënter proces geworden, waarbij moderne technologieën zoals satellieten, UAV's en sensoren een belangrijke rol spelen.

Voor een beter begrip van deze technieken is het belangrijk te beseffen dat, hoewel de technologie grote vooruitgangen heeft geboekt, de integratie van diverse gegevensbronnen en het effectief omgaan met de onzekerheden in de data altijd uitdagingen zullen blijven. Dit betekent dat het niet alleen de technologie zelf is die de vooruitgang aandrijft, maar ook de methoden en benaderingen die we gebruiken om de verzamelde gegevens te interpreteren en toe te passen. Het is van belang dat hydrologische modellen altijd in staat blijven om nieuwe soorten gegevens te integreren en te reageren op de constante veranderingen in klimaat- en landschapskenmerken.