Het gebruik van geïntegreerde voorspellingsmodellen is steeds gangbaarder geworden in toepassingen voor zowel overstromingsbeheer als droogtebeheer. Dergelijke modellen, die vaak gebaseerd zijn op semi-verdeelde regen-afvoerstructuren, combineren neerslagwaarnemingen en voorspellingen, metingen van rivier- en stuwpeil, en gebruiken deze inputs om stroomafwaartse debieten te modelleren via hydrologische of hydrodynamische rekenmodellen. Hiermee ontstaat een instrument dat niet alleen operationeel waardevol is, maar ook bijdraagt aan strategisch beleid en planning op diverse schaalniveaus. Vooral het integreren van dezelfde voorspellingsaanpak gedurende het hele jaar voor uiteenlopende toepassingen kan significante voordelen opleveren — financieel, operationeel en qua consistentie in besluitvorming — mits men bereid is te investeren in de initiële modelontwikkeling.

In het bijzonder voor droogtevoorspelling is aandacht vereist voor de interacties tussen oppervlaktewaterstromen, grondwateronttrekkingen en teruglozingen. Dergelijke relaties beïnvloeden het totale hydrologische systeem aanzienlijk. Roostergebaseerde modellen die oppervlakte-, grondwater- en bodemcondities combineren, bieden een extra dimensie aan het begrijpen van regionale droogtedynamiek. Europese voorbeelden zoals het systeem ontwikkeld binnen het EFAS-kader (European Flood Awareness System) tonen aan hoe seizoensgebonden ensemblevoorspellingen kunnen worden omgezet in gestandaardiseerde droogte-indicatoren. Deze indices ondersteunen een reeks beslissingen zoals irrigatieplanning, energiemanagement, scheepvaartoptimalisatie en ecosysteembehoud.

Een belangrijk onderscheid dat hierbij gemaakt moet worden, is dat tussen hydrologische voorspellingen van lage afvoeren en daadwerkelijke droogtevoorspellingen, die langdurige perioden van abnormaal lage stroomsnelheden betreffen. De ernst van droogten is bovendien afhankelijk van de toegepaste drempeltechnieken bij de berekening van indicatoren, wat impliceert dat technische keuzes directe beleidsimpact hebben. Daarom is het van belang dat prestatie-indicatoren niet alleen traditionele maatstaven zoals de Nash-Sutcliffe Efficiency omvatten, maar ook statistieken die duur en frequentie van droogtes tijdens de ijkperiode vastleggen. Wanneer men werkt met ensemblevoorspellingen, zijn probabilistische evaluatiecriteria essentieel.

Voor de landbouwsector hebben dergelijke voorspellingsmodellen hun nut bewezen in het anticiperen op agrarische droogtes, die ontstaan wanneer het bodemvochtgehalte onder het kritische niveau voor gewasgroei zakt. Naast de neerslagtekorten spelen ook verhoogde verdampingspercentages een rol, met gevolgen voor de waterbehoefte van gewassen. De reactie van gewassen op droogte wordt bepaald door tal van factoren: bodemcapaciteit, ziektedruk, droogteresistentie van het gewas, en externe maatregelen zoals irrigatiebeperkingen.

Landbouwstrategieën dienen dus niet enkel klimatologisch, maar ook agronomisch geïnformeerd te zijn. De plantdata en groeistadia van gewassen zoals maïs, tarwe, soja en sorghum verschillen onderling sterk, wat betekent dat het moment van droogte een cruciale determinant is voor de uiteindelijke opbrengstschade. Maatregelen kunnen variëren van het zoeken naar alternatieve irrigatiebronnen, aanpassingen in pesticidengebruik, bodemvochtbehoudstechnieken (zoals mulchen en wieden), tot het aanpassen van gewaskeuzes en zaaidata.

Op grotere schaal spelen beleidsmatige beslissingen zoals voedselrantsoenering, importstrategieën en voedselreserves een rol. De tijdshorizon waarop dergelijke beslissingen genomen moeten worden varieert van dagen tot maanden, afhankelijk van de complexiteit en het schaalniveau van het besluit. Statistische modellen, zoals regressieanalyses die gewasopbrengsten koppelen aan klimaatscenario's, bieden een eenvoudige methode voor impactinschatting, terwijl gewassimulatiemodellen, die opereren op veld- tot nationale schaal, een hoger detailniveau en voorspellingsnauwkeurigheid leveren.

Agrometeorologische diensten en commerciële partijen bieden steeds vaker beslissingsondersteunende systemen aan, waarmee boeren, beleidsmakers en logistieke planners in staat worden gesteld om risicogebaseerde keuzes te maken. Dit is echter alleen mogelijk indien de voorspellingen betrouwbaar zijn én er effectieve communicatiestructuren bestaan om deze informatie tijdig bij gebruikers te krijgen. Dit geldt des te meer in het kader van mondiale of continentale monitoringsdiensten die gebruik maken van satellietdata voor indicatoren zoals de Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) en het Leaf Area Index (LAI). Bodemvochtinschattingen, cruciaal voor droogte-evaluatie, worden verkregen uit conceptuele waterbalansmodellen of landoppervlakmodellen, waarvan de prestatie mede afhankelijk is van de ruimtelijke en temporele resolutie van de onderliggende remote sensing-data.

Een van de meest robuuste systemen op dit gebied is het MARS-programma (Monitoring Agricultural ResourceS) van het Joint Research Centre, dat gewasopbrengstprognoses verstrekt op basis van een geïntegreerde analyse van observaties, modellen en klimatologische verwachtingen.

Het is cruciaal te onderkennen dat technische modelcomplexiteit slechts één zijde van het spectrum is. Minstens zo belangrijk zijn institutionele capaciteit, operationele infrastructuur, en de mate waarin eindgebruikers betrokken zijn bij ontwerp, interpretatie en toepassing van de modellen. Zonder deze verbinding tussen wetenschap en praktijk blijven zelfs de meest geavanceerde voorspellingssystemen onderbenut.

Hoe worden klimaatmodellen toegepast om de impact van klimaatverandering op hydrologie te beoordelen?

De toepassing van klimaatmodellen voor het onderzoeken van de impact van klimaatverandering op de hydrologie is een complex proces dat gebruikmaakt van geavanceerde wetenschappelijke benaderingen. De klimaatmodellen die hierbij worden ingezet, zoals de General Circulation Models (GCM) en Earth System Models (ESM), zijn ontworpen om de interacties tussen de atmosfeer, oceaan, landoppervlak en ijskappen te simuleren. Dit stelt wetenschappers in staat om toekomstscenario’s van het klimaat te voorspellen, die vervolgens worden gebruikt voor hydrologische analyses, zoals waterbeheer, voorspellingen van droogtes en overstromingen, en veranderingen in de watercyclus.

Het Coupled Model Intercomparison Project (CMIP), dat werd opgericht in 1995, vormt de ruggengraat van deze klimaatmodellen. Het CMIP, een initiatief van het Wereld Meteorologisch Organisatie (WMO) onder het World Climate Research Programme (WCRP), coördineert verschillende fasen van klimaatmodellering en biedt een raamwerk voor het vergelijken van de prestaties van verschillende klimaatmodellen. In de laatste fase, CMIP6, die in 2021 werd afgerond, hebben meer dan dertig modelgroepen wereldwijd bijgedragen, waaronder universiteiten, onderzoeksinstituten en nationale meteorologische diensten. De modellen die werden gebruikt, variëren van de meer eenvoudige GCM’s tot de complexere ESM’s die bijvoorbeeld de koolstofcyclus in hun simulaties integreren.

Deze modellen worden door het Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) gebruikt om wetenschappelijke beoordelingen te maken van de klimaatverandering. De modelfases zijn vaak afgestemd op de rapportages van het IPCC, waardoor de scenario’s voor toekomstige emissies en landgebruik zich direct vertalen naar geprojecteerde klimaatveranderingen. De ScenarioMIP is hierbij een van de bekendste experimenten, waarin toekomstige emissie- en landgebruikscenario’s worden gebruikt om mogelijke klimaatveranderingen te onderzoeken.

De toepassing van verschillende scenario’s, zoals de Shared Socio-economic Pathways (SSP’s), helpt wetenschappers de impact van klimaatverandering beter te begrijpen. De SSP’s zijn verhaallijnen die rekening houden met veranderingen in verschillende sociaal-economische gebieden, zoals bevolkingsgroei, urbanisatie en inkomen per hoofd van de bevolking. Samen met de Representative Concentration Pathways (RCP’s), die de mogelijke toekomstige concentraties van broeikasgassen schetsen, bieden ze een breed scala aan mogelijke uitkomsten voor klimaatverandering.

Voor de hydrologische impactbeoordeling worden de modelresultaten verder verfijnd met regionale of lokale klimaatmodellen die hogere resoluties bieden dan de globale modellen. Deze gedetailleerdere modellen zijn belangrijk voor het uitvoeren van impactanalyses op specifieke regio’s of voor specifieke toepassingen, zoals waterbeheerplannen, overstromingsrisicoanalyse of droogtevoorspellingen. Het Verenigd Koninkrijk bijvoorbeeld, heeft het UK Climate Projections 2018 (UKCP18) systeem, dat drie verschillende modelresoluties biedt voor toepassingen op globaal, regionaal en lokaal niveau.

De evaluatie van hydrologische impacten, vooral als het gaat om waterbeheer en de dynamiek van de watercyclus, vereist een diepgaand begrip van zowel de klimaatmodellen als de specifieke regionale en lokale kenmerken van de waterbronnen. Hydrologische modellen die worden gekoppeld aan klimaatmodellen, kunnen worden gebruikt om de verwachte veranderingen in neerslag, verdamping en de beschikbaarheid van water te voorspellen. Dit is cruciaal voor beleidsmakers en ingenieurs die verantwoordelijk zijn voor de planning van waterinfrastructuren, het beheer van watervoorraden en het ontwerpen van adaptieve maatregelen tegen de gevolgen van klimaatverandering.

In veel landen, zoals de VS en het VK, worden nationale klimaatevaluaties regelmatig uitgevoerd. Deze rapportages, vaak gebaseerd op de laatste modellen van het CMIP-proces, bieden belangrijke informatie over de toekomstige klimaatscenario’s en de bijbehorende risico’s voor het milieu en de samenleving. Deze evaluaties vormen de basis voor beleidsmaatregelen, met name in sectoren die kwetsbaar zijn voor klimaateffecten, zoals de landbouw, energieproductie en stedelijke planning.

Naast het technische aspect van klimaatmodellering is het voor de lezer belangrijk te begrijpen dat de toekomstige klimaatscenario’s niet in steen gebeiteld zijn, maar afhankelijk van verschillende keuzes in beleidsmaatregelen en technologische ontwikkelingen. De aannames die ten grondslag liggen aan de SSP’s, bijvoorbeeld, stellen ons in staat om verschillende toekomsten te onderzoeken op basis van keuzes die nu worden gemaakt. Dit maakt het mogelijk om klimaatverandering niet als een vast gegeven te zien, maar als een reeks mogelijke uitkomsten waarin menselijk handelen een cruciale rol speelt.

De wetenschappelijke gemeenschap blijft zich inzetten voor het verbeteren van de modelleermethoden en de nauwkeurigheid van klimaatvoorspellingen, maar het blijft een uitdaging om de complexiteit van de interacties in het klimaatsysteem volledig te doorgronden. Terwijl klimaatmodellen ons waardevolle inzichten bieden, moeten ze altijd in context worden geplaatst en met de nodige voorzichtigheid worden geïnterpreteerd.

Hoe wordt neerslag gemeten en geschat door verschillende systemen?

Er bestaan verschillende systemen die de neerslag over grote delen van het aardoppervlak schatten, tot breedtegraden van ongeveer 60 graden noorder- en zuiderbreedte. Het algoritme dat gebruikt wordt om deze schattingen te maken, is meerdere keren geüpdatet sinds de lancering van GPM (Global Precipitation Measurement), waarbij elke nieuwe versie de nauwkeurigheid van de neerslagschattingen verder verbetert. De uitvoer heeft een ruimtelijke resolutie van 0,1° × 0,1° met intervallen van 30 minuten, en er zijn drie versies beschikbaar met toenemende verfijning: IMERG-E, IMERG-L en IMERG-F. IMERG-E is beschikbaar binnen ongeveer vier uur na de observatie, IMERG-L na 14 uur en IMERG-F na ongeveer 3,5 maanden. De suffixen E, L en F staan respectievelijk voor Early Run, Late Run en Final Run, waarbij de laatste versie maandelijkse regenmeterdata bevat en voornamelijk bedoeld is voor onderzoeksdoeleinden. Talrijke wetenschappelijke artikelen zijn gepubliceerd over de prestaties en toepassingen van de IMERG-uitvoeren, waarbij bijvoorbeeld Pradhan et al. (2022) meer dan honderd artikelen wereldwijd noemden binnen slechts enkele jaren na de lancering van GPM.

Rain gauges, of regenmeters, spelen een cruciale rol in verschillende toepassingen zoals overstromingswaarschuwingen, irrigatieplanning en waterbeheer. Ze zijn ook essentieel voor het valideren van satellietobservaties en voor het gebruik in multisensorproducten, in combinatie met satelliet- en/of weersradarobservaties. Traditioneel werden handmatig bediende regenmeters gebruikt, waarbij regenwater werd opgevangen in een speciaal daarvoor bestemde container. Elke dag of op een ander vast tijdstip zou een waarnemer het verzamelde water in een meetbeker legen om de neerslag sinds de laatste meting vast te leggen. Deze worden vaak ‘opslag-’ of ‘niet-opname’-meters genoemd. De gegevens werden meestal periodiek naar regionale of nationale hoofdkantoren gestuurd of verzameld tijdens routinematige bezoeken door personeel.

Automatische regenmeters, die frequentere metingen mogelijk maken, hebben de traditionele methoden in veel gevallen vervangen. Deze meters rapporteren op een frequenter basis, met waarden van 1, 5 of 15 minuten, vooral in toepassingen die te maken hebben met overstromingen. Een van de meest voorkomende typen is de tipping bucket rain gauge (zie figuur 2.4). Het principe van deze meter is dat regenwater wordt verzameld in een reservoir dat is gemonteerd op een hefarm, verdeeld in twee containers. Wanneer een bepaald gewicht water in één container is verzameld, kantelt de arm en leegt deze kant, zodat de tegenovergestelde kant omhoog komt om de lege ruimte in te nemen. Elke kanteling wordt geregistreerd op een datalogger en, voor meters met telemetrie, direct gerapporteerd of verzameld om op het volgende transmissiemoment te worden verzonden. De regenhoeveelheid die per kanteling wordt geregistreerd, varieert meestal van 0,2 tot 2,0 mm, afhankelijk van de voorkeur van de gebruiker.

Er bestaan echter verschillende andere soorten automatische regenmeters. Zo zijn er druppeltellende regenmeters die gebruik maken van optische detectors, elektroden of piëzo-elektrische sensoren om de grootte en het aantal druppels die de meter raken te bepalen. Ook zijn er verwarmde platen die de intensiteit van de neerslag of sneeuwval schatten door het extra vermogen dat nodig is voor verdamping van een elektrisch verwarmde plaat te meten. Weegsystemen meten het gewicht van het verzamelde water met behulp van belastingscellen, rekstrookjes of trillingsdraadtechnieken.

De keuze van de te gebruiken regenmeter hangt af van verschillende factoren, zoals prestaties, kosten, ondersteuning door de leverancier, energiebehoeften, onderhoudseisen en locatiegerelateerde overwegingen zoals beveiliging en bereikbaarheid van de plaats. Een 2008/2009 enquête wees uit dat het meest voorkomende type regenmeter in nationale netwerken de tipping bucket meter was, gevolgd door weegregenmeters, waarbij rapportage-intervallen van 1 minuut of per uur het vaakst voorkwamen. Solid-state meters zoals druppeltellers en verwarmde platen bieden een alternatief, en de eerste zijn vaak te vinden in weersstations die door snelwegbeheerders worden geëxploiteerd.

Met wereldwijd waarschijnlijk meer dan 100.000 regenmeters, en mogelijk tot een kwart miljoen als ook de maandelijks registrerende regenmeters worden meegerekend, is het gebruik van regenmeters wijdverspreid. Het is belangrijk om te begrijpen dat de prestaties van een regenmeter doorgaans wordt beoordeeld op basis van ervaring, documentatie van de fabrikant en indien mogelijk, bevindingen uit intercomparatiestudies. In operationele situaties kunnen er echter verschillende prestatieproblemen optreden, zoals tijdelijke blokkades door slecht onderhoud (bijvoorbeeld gras of vallende bladeren), onjuiste metingen door opspattend water van de omringende grond of andere factoren zoals niet-gerapporteerde testen of reparaties van de meter.

Windeffecten zijn vaak een van de grootste zorgen bij het plaatsen van regenmeters, en veel nationale diensten hebben technische standaarden die de maximale hoogte waarop meters moeten worden geïnstalleerd en de minimale afstand tot obstakels specificeren. In sommige gevallen, vanwege bijvoorbeeld de beveiliging van apparatuur of het risico van overstromingen, moeten meters op suboptimale locaties worden geplaatst, zoals in beperkte gebieden of op daken van meetstations voor rivierpeilen. In zulke gevallen kunnen windschermen worden gebruikt om de luchtstroom rondom de meter te verstoren en/of kan de meter een aerodynamischere vorm krijgen om windinvloeden te verminderen.

De keuze van de meetmethode hangt sterk af van de toepassingsomgeving en de vereiste nauwkeurigheid. In sommige gevallen zijn referentieregenmeters noodzakelijk, waarbij de meter in een grote put wordt geïnstalleerd met de opening op grondniveau, om windinvloeden en opspattend water te minimaliseren. Deze soorten installaties worden vaak gebruikt in intercomparatiestudies en voor het afleiden van correctiefactoren voor andere soorten meters.

Hoewel het meten van neerslag een complexe taak is, biedt het nauwkeurig meten van neerslag essentieel inzicht voor hydrologische toepassingen zoals de bepaling van gemiddelde neerslag over een gebied, bijvoorbeeld voor modelberekeningen van stroomgebieden. Verschillende technieken voor neerslagmeting, waaronder die besproken in de tabel 2.6, kunnen verschillende voordelen bieden, afhankelijk van de specifieke vereisten van de situatie.

Hoe verschillende soorten piepers zich aanpassen aan hun omgeving: Van de Rodekeelpieper tot de Waterpieper
Hoe Kan Tijdreizen de Menselijke Geest Beïnvloeden?
Hoe werkt twee-fotonen 3D-printen voor bio-engineering en microsystemen?