De modellering van hydrologische en aardse systemen blijft een uitdaging, zelfs in het tijdperk van overvloedige data en krachtige rekenkracht. Hydrologische modellen worden traditioneel ingedeeld naar hun ruimtelijke en temporele benadering van het stroomgebied: lumped modellen beschouwen de hydrologische fluxen enkel als functie van tijd, terwijl distributed modellen rekening houden met zowel ruimte als tijd. Daarnaast worden modellen ook geclassificeerd op basis van hun onderliggende processen: conceptuele modellen (grey-box), empirische modellen (black-box) en procesgebaseerde modellen (white-box). Conceptuele modellen baseren zich op veronderstelde relaties tussen input en output, terwijl empirische modellen statistische verbanden benutten. Procesgebaseerde modellen daarentegen, steunen op natuurkundige principes zoals behoud van energie, massa en momentum en bieden daardoor een diepgaander inzicht in de processen binnen een stroomgebied.

Door de jaren heen is er een duidelijke verschuiving geweest van empirische naar procesgebaseerde modellen, aangezien deze laatste het complexe samenspel van hydrologische processen beter kunnen beschrijven. Toch brengen juist deze mechanistische modellen aanzienlijke uitdagingen met zich mee, vooral in de parameterisatie. Parameters zijn moeilijk te meten in het veld en de onzekerheden in deze waarden kunnen leiden tot meerdere, ogenschijnlijk gelijkwaardige modeloplossingen, een fenomeen bekend als equifinaliteit.

Een belangrijke innovatie in het evalueren van deze modellen is de spatial pattern-oriented benadering. In tegenstelling tot de traditionele kalibratie aan de uitlaat van een stroomgebied, wordt hier de ruimtelijke verdeling van hydrologische outputdata betrokken bij de beoordeling van modelprestaties. Dit maakt het mogelijk om problemen als equifinaliteit en onzekerheid beter te adresseren, omdat het model niet alleen wordt afgerekend op globale uitkomsten maar ook op de ruimtelijke accuraatheid van voorspellingen.

Geïntegreerde modelleer systemen bieden een weg vooruit in het omgaan met de inherente complexiteit en onzekerheid van hydrologische modellering. Waar voorheen modellen vaak als geïsoleerde instrumenten werden gezien die specifieke processen simuleren, erkennen deze systemen juist de onderlinge verbondenheid van processen en schaalniveaus. Door verschillende modelcomponenten – bijvoorbeeld hydrologie, landgebruik, klimaat en menselijke activiteiten – te combineren, ontstaat een completer en robuuster beeld van het watersysteem.

Deze integratie stelt onderzoekers en beleidsmakers in staat scenario’s te simuleren die rekening houden met het samenspel tussen natuurlijke processen en antropogene invloeden. Bovendien maakt het gebruik van geavanceerde methoden zoals machine learning en participatieve mapping het mogelijk onzekerheden te verminderen en besluitvorming beter te onderbouwen.

Naast de technische vooruitgang is het cruciaal te beseffen dat modellering altijd een benadering blijft van een realiteit die zich door complexe interacties manifesteert. Het begrip van de beperkingen en onzekerheden in modellen, evenals het kritisch evalueren van de resultaten, is onontbeerlijk. Daarnaast vraagt het werken met geïntegreerde systemen om een multidisciplinaire aanpak, waarbij kennis van hydrologie, ecologie, sociaal-economische factoren en technologie samenkomt.

Het ontwikkelen en toepassen van geïntegreerde modelleer systemen draagt bij aan een dieper begrip van hydrologische processen in een veranderend landschap. Dit vereist echter voortdurende verbetering van modelstructuren, betere dataverzameling, en samenwerking tussen verschillende kennisdomeinen. Alleen zo kunnen deze systemen een effectieve bijdrage leveren aan duurzaam waterbeheer en klimaatadaptatie.

Hoe Onzekerheid de Betrouwbaarheid van Hydrologische Modellen Beïnvloedt

Water is essentieel voor het behoud van al het leven op aarde en de ecologische integriteit van verschillende ecosystemen. De beschikbaarheid van zoet water is echter een steeds groter zorgpunt geworden door klimaatveranderingen en de veranderende gebruikspatronen (Kumar et al. 2005). Sectoren die water gebruiken, zoals de landbouw, huishoudens, industrie, transport en toerisme, worden geconfronteerd met tijdelijke waterschaarste. De watercrisis heeft een kritiek stadium bereikt, wat kan leiden tot conflicten over water tussen boeren, stadsbewoners en mensen uit verschillende regio's (Paul et al. 2021). Daarom is het essentieel om maatregelen te nemen tegen de watercrisis, ondersteund door gedegen analyse en zorgvuldige planning voor het duurzaam beheer van waterbronnen.

Hydrologisch modelleren is een van de effectieve methoden voor het creëren van de noodzakelijke scenario’s en het verzamelen van waterbronnendata voor duurzame ontwikkeling en beheer. Dit is vooral belangrijk vanwege de beperkingen van hydrologische meetmethoden en de beperkte beschikbaarheid van ruimtelijke en temporele hydrologische metingen (Singh en Frevert 2006; Beven en Young 2013). Hydrologische modellen kunnen worden gebruikt om toekomstige veranderingen in hydrologische systemen, zoals rivierbassins en verschillende ecosystemen, te voorspellen, zelfs onder veranderende klimatologische omstandigheden (Singh en Frevert 2006; Beven 2012). Echter, er zijn verschillende factoren die de betrouwbaarheid van deze modellen beïnvloeden, waarvan onzekerheid een cruciale rol speelt.

Onzekerheid in hydrologische modellen verwijst naar het onvermogen om een incident of situatie precies uit te drukken, wat een integraal onderdeel is van elk systeem (Zadeh 2005). In hydrologische simulaties kan onzekerheid voortkomen uit verschillende processen en spatiotemporale variabiliteit, wat onvermijdelijk is (Hassan et al. 2008, 2009). Dit heeft invloed op de resultaten van het model, wat het moeilijk maakt om betrouwbare voorspellingen te doen die van cruciaal belang zijn voor het beheer van waterbronnen. Zonder een grondige onzekerheidsanalyse zijn de resultaten van hydrologische modellen vaak onbetrouwbaar en onbruikbaar, wat besluitvormers in verwarring brengt (Pappenberger en Beven 2006; Todini 2007).

De classificatie en de techniek voor het analyseren van onzekerheden in hydrologische modellen zijn van groot belang voor het verbeteren van de betrouwbaarheid van waterbeheer. Verschillende onderzoekers hebben de bronnen van onzekerheid op verschillende manieren gecategoriseerd. Zo verdeelden Yen et al. (1986) de onzekerheden in hydrologische modellen in vijf klassen: (1) Natuurlijke onzekerheid, die inherent is aan het natuurlijke proces; (2) Modelonzekerheid, die ontstaat door een onjuiste weergave van fysische processen; (3) Parameteronzekerheid, gerelateerd aan de modelparameters; (4) Onzekerheid door meetfouten in gegevens (invoer- en kalibratiegegevens); en (5) Onzekerheid veroorzaakt door menselijke fouten. Merz en Thieken (2009) deelden de onzekerheden in voorspellingen op in aleatoire en epistemische onzekerheden, terwijl Beven (2016) onderscheid maakte tussen aleatoire, epistemische, semantische en ontologische onzekerheden.

Er zijn drie belangrijke bronnen van onzekerheid in hydrologische modellering: modelparameters, modelstructuur en observatiegegevens. Sommige onderzoekers (Rojas et al. 2010a; Ye et al. 2010) beschouwen de onzekerheid van modelgrensvoorwaarden als de vierde bron, ook wel scenario-onzekerheid genoemd. Het begrijpen van deze verschillende soorten onzekerheden is essentieel voor het verbeteren van de effectiviteit van hydrologische modellen en het beheer van waterbronnen.

Modelparametrische Onzekerheid

Een van de belangrijkste oorzaken van onzekerheid in de uitkomsten van een model is de onbetrouwbaarheid van de schattingen van de modelparameters. Wanneer de kalibratieprocedure van een model wordt herhaald met verschillende gegevenssets, kunnen verschillende parameterwaarden worden verkregen. Dit kan resulteren in verschillende voorspellingen en gedragingen van het gesimuleerde systeem, wat bijdraagt aan onzekerheid in de modeluitkomsten. Deze onzekerheid wordt parameteronzekerheid genoemd, omdat ze wordt veroorzaakt door de benaderde waarden van de parameters. De voorspelling zou altijd nauwkeurig zijn, en de parameteronzekerheid in de voorspellingen zou nul zijn als de onzekerheid in de parameterwaarden zou worden verwijderd. Dit betekent echter niet dat voorspellingen volledig accuraat zouden zijn, aangezien een onjuiste definitie van de grensvoorwaarden ook onzekerheid in de modeluitkomst kan veroorzaken. Zowel vaste als veranderlijke grensvoorwaarden kunnen aanwezig zijn, maar hun waarden kunnen vaag zijn omdat ze niet worden berekend op basis van de staat van het systeem.

Het begrijpen van deze onzekerheden is van groot belang voor hydrologische modellering, omdat het de besluitvormers in staat stelt om weloverwogen keuzes te maken met betrekking tot waterbeheer, ondanks de inherente onzekerheden. Het beheren van onzekerheid in modellen is van cruciaal belang voor het bevorderen van het vertrouwen in de voorspellingen en het garanderen van een effectief waterbeheer, vooral in regio’s waar waterschaarste een steeds urgenter probleem wordt.

De implicaties van deze onzekerheden moeten niet worden onderschat. Onzekerheden in hydrologische modellen kunnen de effectiviteit van beleidsmaatregelen en de implementatie van waterbeheerstrategieën beïnvloeden, met verstrekkende gevolgen voor zowel het milieu als de samenleving. Daarom is het noodzakelijk dat hydrologische modellen niet alleen gebaseerd zijn op de beste beschikbare gegevens, maar ook dat ze robuust zijn in hun benadering van onzekerheid. Het uitvoeren van gedetailleerde onzekerheidsanalyses kan helpen om de potentiële risicoscenario’s beter in kaart te brengen en adequater te reageren op toekomstige waterbehoeften en crises.

Wat zijn de toekomstige richtingen voor onzekerheidsanalyse in hydrologisch modelleren?

In de wereld van hydrologisch modelleren is onzekerheid een inherente factor die de betrouwbaarheid van voorspellingen kan beïnvloeden. Een belangrijk onderzoeksgebied is het identificeren en reduceren van de onzekerheid in hydrologische voorspellingen. Er zijn verschillende richtingen die toekomstig onderzoek zou kunnen volgen om deze onzekerheid te minimaliseren en de modelprestaties te verbeteren.

Allereerst speelt het gebruik van effectieve en betrouwbare samplingmethoden een cruciale rol. De Monte Carlo-methode wordt vaak gebruikt als basis voor onzekerheidsanalyse, maar het nadeel is de hoge rekentijd die nodig is, aangezien de hydrologische modellen duizenden keren moeten worden uitgevoerd om convergentie van de output te bereiken. Er is daarom behoefte aan efficiëntere technieken die kunnen bijdragen aan de betrouwbaarheid van de analyse zonder de rekentijd te verlengen. Innovaties in het ontwikkelen van snellere en meer betrouwbare samplingtechnieken zijn essentieel voor de toepassing in echte situaties.

Daarnaast is het bepalen van de prior probability van een model van fundamenteel belang voor het resultaat van de voorspellingen. De prior probability wordt berekend op basis van eerdere onderzoeksdata of subjectieve kennis van het veld, en heeft invloed op de posterior probability en de gemiddelde voorspellingen van het model. Het is van cruciaal belang dat dit proces zowel kwalitatief als kwantitatief goed wordt uitgevoerd. De kwaliteit van de gebruikte prior kennis bepaalt voor een groot deel de nauwkeurigheid van de uiteindelijke voorspellingen.

De bepaling van de posterior probability is een ander belangrijk aspect. De posterior probability heeft invloed op de gecombineerde voorspellingen van meerdere modellen. Ondanks de grote betekenis van dit aspect, is er relatief weinig aandacht besteed aan de technieken om de posterior probability te berekenen. Het ontwikkelen van betrouwbare en geaccepteerde methoden voor deze berekening is essentieel om de integriteit van het model te waarborgen.

Verder moeten de verschillende bronnen van onzekerheid in hydrologische modellen op een geïntegreerde manier worden geanalyseerd. In de huidige praktijken worden de bronnen van onzekerheid vaak afzonderlijk geëvalueerd, wat leidt tot oversimplificaties of het volledig weglaten van bepaalde invloeden. Om tot nauwkeurige en betrouwbare evaluaties te komen, moeten alle mogelijke oorzaken van onzekerheid in één gezamenlijke benadering worden meegenomen. Dit zorgt voor een vollediger en realistischer begrip van de onzekerheid in hydrologische simulaties.

Een andere belangrijke benadering voor het meten van onzekerheid is het gebruik van informatie-entropie, een techniek die voldoet aan de principes van Shannon en geschikt is voor multivariate en alle soorten kansverdelingen. In tegenstelling tot de klassieke variantieberekeningen, die voornamelijk geschikt zijn voor univariate verdelingen, biedt informatie-entropie een meer flexibele en robuuste manier om onzekerheid te kwantificeren. De toepassing van deze techniek kan de precisie van hydrologische simulaties aanzienlijk verbeteren en moet verder onderzocht worden.

In de toekomst moet ook meer aandacht worden besteed aan de kwantitatieve beoordeling van de onzekerheid in hydrologische simulaties. De variantie wordt traditioneel gebruikt om onzekerheid te meten, maar deze methode heeft zijn beperkingen, vooral voor niet-normale kansverdelingen. De uitbreiding van de variantiemethode naar een scattermatrix kan weliswaar een multivariate aanpak ondersteunen, maar er is een bredere acceptatie nodig voor technieken zoals informatie-entropie, die theoretisch gezien beter geschikt is voor verschillende verdelingen.

Het is essentieel dat toekomstige onderzoekers zich niet alleen richten op de techniek zelf, maar ook op het verbeteren van de methodologieën voor het verwerken en interpreteren van de grote hoeveelheden data die in hydrologische modellen worden gebruikt. Terwijl de technologie voor het uitvoeren van simulaties zich blijft ontwikkelen, zal de kunst van het begrijpen en minimaliseren van onzekerheid in deze simulaties een sleutelrol spelen in het verbeteren van de precisie en bruikbaarheid van hydrologische voorspellingen.

Hoe beïnvloedde de arrestatie van Meng Wanzhou de Amerikaanse-China betrekkingen en handelsstrategieën?
Wat was de ware aard van de misdaad en hoe werd gerechtigheid bereikt in de zoektocht naar de fraudeur?
Wat is de beting van Fick’s wet voor neutronen diffusiemodellen?
Wat kunnen we leren van de impact van meteorieten op aarde?
Hoe promptvariaties de nauwkeurigheid van modeloutput beïnvloeden bij het extraheren van gedetailleerde informatie