Hoe beïnvloeden geïntegreerde modellering en hybride modellen de voorspelling van waterbeschikbaarheid en waterkwaliteit?

Traditioneel werd aangenomen dat landgebruik en landbedekking (LULC) statisch zijn bij het voorspellen van toekomstige waterbeschikbaarheid. Toch spelen antropogene factoren een cruciale rol in klimaatverandering en moeten ze daarom geïntegreerd worden in modellen. Om deze beperking te overwinnen, worden LULC-projecties samen met klimaatprojecties ingevoerd in goed gekalibreerde hydrologische modellen. Dit maakt het mogelijk de gecombineerde impact van klimaatverandering en veranderingen in landgebruik nauwkeuriger te analyseren. Terwijl klimaatmodellen doorgaans lange termijn voorspellingen bieden, tot bijvoorbeeld de jaren 2050 of 2080, leveren LULC-modellen betrouwbare voorspellingen voor een periode van twee tot drie decennia. Hierdoor is de gecombineerde analyse het meest accuraat voor een termijn van circa 20 tot 30 jaar. Sociaaleconomische paden (SSP's) kunnen hierbij een waardevol alternatief vormen voor LULC-projecties, omdat ze langetermijnprognoses van sociaaleconomische factoren bieden die geïntegreerd kunnen worden in deze modellen. Desondanks blijft onzekerheid een inherent probleem binnen geïntegreerde modellen, die voortkomt uit hydrologische modellen, klimaatmodellen, emissiescenario’s en interne variabiliteit, evenals uit de interacties daartussen.

De toepassing van geïntegreerde systemen in de moderne hydrologie richt zich steeds meer op hybride modellen waarin procesgebaseerde hydrologische modellen worden gecombineerd met machine learning (ML). Deze hybride modellen verenigen de fysische consistentie van procesmodellen met de adaptiviteit van data-gedreven methoden, wat leidt tot betere interpretatie en nauwkeurigheid. ML-modellen hebben van zichzelf een ‘black box’-karakter, wat leidt tot problemen met interpretatie en soms inconsistentie met fysische wetten. Door ML te integreren binnen procesmodellen – bijvoorbeeld door ML te gebruiken om subroutines te vervangen, parameters te verbeteren, of mismatch tussen model en observatie te analyseren – kunnen deze beperkingen worden verminderd. Dit maakt het mogelijk om modellen te bouwen die niet alleen robuust zijn, maar ook beter extrapoleren naar onbekende situaties, zoals aangetoond in studies waarbij physics-guided neural networks (PGNN) superieur presteerden bij het modelleren van watertemperaturen.

Hoe werkt Markov Chain Monte Carlo (MCMC) en waarom is het essentieel voor onzekerheidsanalyse in hydrologische modellen?

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is een krachtige dynamische steekproefmethode die diepgaande exploratie van de kansverdeling van parameters binnen hydrologische modellen mogelijk maakt. Tijdens de evolutie van de Markov-keten wordt het relevante gebied van de kansverdeling grondig doorzocht, wat wordt bereikt door het opbouwen van een keten met een stabiele dichtheidsverdeling. Het zoekproces berust op twee fundamentele functies: de voorstel- en acceptatiefuncties. De voorstel- of voorstelverdeling genereert verschillende parameterstalen, terwijl de acceptatiefunctie bepaalt of een voorgesteld staal wordt geaccepteerd of verworpen. Deze wisselwerking vormt de kern van MCMC, waarbij de nauwkeurigheid van de steekproeven en de validiteit van de onzekerheidsanalyse worden bewaakt.

Multi-chain methoden vertegenwoordigen een volgende generatie binnen MCMC, waarbij meerdere Markov-ketens parallel worden uitgevoerd en hun informatie wordt gedeeld. Dit versnelt de convergentie aanzienlijk en verhoogt de betrouwbaarheid van de resultaten. Voorbeelden hiervan zijn de Shuffled Complex Evolution Metropolis (SCEM) en het Differential Evolution Markov Chain (DE-MC) algoritme. De laatste combineert MCMC met differentiële evolutie, een populatiegebaseerde optimalisatiemethode, wat leidt tot krachtige algoritmen zoals DREAM die snel convergeren en ook complexe, multimodale kansverdelingen adequaat kunnen doorzoeken.

De continue evolutie van MCMC-algoritmen is grotendeels te danken aan vooruitgang in wiskundige statistiek en rekentechnieken. Hun flexibiliteit en betrouwbaarheid maken MCMC bijzonder geschikt voor het kwantificeren van onzekerheden in hydrologische modellen, vooral wanneer de modellen te maken hebben met niet-lineaire, multimodale en hoogdimensionale waarschijnlijkheidsverdelingen. Een nadeel blijft echter de rekenintensiviteit, wat de toepasbaarheid in grootschalige of realtime scenario’s kan beperken.

Naast parameteronzekerheid speelt ook de onzekerheid in de modelstructuur een cruciale rol. Tot op heden is dit aspect vaak onderbelicht gebleven, hoewel studies aantonen dat structurele onzekerheid een significant deel van de voorspelfout kan verklaren. Multimodel- of ensemblemodellen bieden een aanpak om structurele onzekerheid te reduceren door meerdere modellen te combineren en te wegen op basis van hun prestaties en plausibiliteit. Deze aanpak omvat het selecteren, kalibreren, wegen en combineren van modellen, waarbij criteria zoals de Kullback-Leibler-informatie worden ingezet om modelgewichten te bepalen. Diverse informatiecriteria, zoals AIC, BIC en hun varianten, helpen bij het objectief selecteren van modellen die de werkelijke hydrologische processen het beste representeren.

Bayesiaanse modelgemiddeling (BMA) biedt een formeel raamwerk om zowel de onzekerheid binnen individuele modellen als tussen verschillende modellen te kwantificeren. Door het combineren van voorafgaande waarschijnlijkheden met geïntegreerde likelihoods, berekent BMA de posteriori waarschijnlijkheden van modellen, wat leidt tot een genuanceerdere inschatting van voorspellingsonzekerheid. Dit maakt het mogelijk om de bijdrage van zowel parameter- als structurele onzekerheid expliciet te onderscheiden, wat essentieel is voor een betrouwbare interpretatie van hydrologische voorspellingen.

Belangrijk is dat onzekerheidsanalyse in hydrologie niet beperkt blijft tot het kwantificeren van fouten, maar ook inzicht biedt in de beperkingen van modellen en de complexiteit van natuurlijke systemen. De groeiende rekenkracht en methodologische verfijningen zoals adaptieve en multi-chain MCMC-algoritmen stellen onderzoekers in staat om steeds complexere en realistischere onzekerheidsanalyses uit te voeren. Toch blijft het cruciaal om niet alleen technische aspecten te overwegen, maar ook de implicaties van modelstructuren, gegevenskwaliteit en aannames die ten grondslag liggen aan de modellen kritisch te evalueren.

Daarnaast verdient het aandacht dat hydrologische systemen vaak niet volledig gekend zijn en dat modelstructuren nooit een perfecte weergave bieden van de realiteit. Daarom blijft het werken met meerdere modellen en het integreren van expertkennis en empirische data onmisbaar. Het combineren van probabilistische benaderingen met systematische modelselectie en -evaluatie is essentieel voor het vergroten van de robuustheid en betrouwbaarheid van hydrologische voorspellingen.

Hoe beïnvloedt Landgebruik, Klimaatverandering en Onzekerheid in Hydrologische Modellen Duurzaam Waterbeheer?

De uitdagingen van duurzaam waterbeheer zijn tegenwoordig wereldwijd een hot topic. Met de opwarming van de aarde, de veranderingen in landgebruik (LULC), en de onzekerheden in hydrologische modelsimulaties wordt het steeds moeilijker om betrouwbare strategieën te ontwikkelen voor het beheer van watervoorraden. Dit hoofdstuk bespreekt drie casestudies die de impact van LULC-veranderingen, klimaatverandering met een focus op droogtekarakterisatie, en de onzekerheden in hydrologische modellen behandelen, omdat deze aspecten cruciaal zijn voor het verduidelijken van de dynamiek van waterbronnen in een veranderende wereld.

Elk van deze casestudies biedt waardevolle inzichten die essentieel zijn voor het ontwikkelen van duurzamer waterbeheer, dat rekening houdt met de onzekerheden die inherent zijn aan klimaatmodellen en hydrologische simulaties. De noodzaak om deze drie facetten—klimaatverandering, landgebruik en modelonzekerheid—te begrijpen, komt voort uit hun invloed op de beschikbaarheid van water en de landbouwproductie, wat uiteindelijk effect heeft op de voedselzekerheid en de levensstandaard van de bevolking.

In de casestudy's wordt een breed scala aan gegevens gebruikt, zoals de Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) voor hoogtedata, temperatuur- en neerslaggegevens van het India Meteorological Department (IMD), en informatie over landgebruik van de FAO. Het gebruik van deze gegevens helpt om nauwkeurige analyses te maken van de interactie tussen klimaatverandering, landgebruik en waterbeschikbaarheid, vooral in regio's waar droogte een frequente bedreiging vormt voor de watervoorziening.

Wat betreft de analyse van droogte, wordt de SPEI-3 toegepast, een index die de watertekorten of -overschotten in een specifieke periode van drie maanden analyseert. De keuze voor deze tijdschaal is gebaseerd op de typische groeicyclus van gewassen, die meestal drie tot vier maanden beslaat. Dit maakt de SPEI-3-index bijzonder geschikt voor het onderzoeken van de impact van droogte op de landbouw. De analyse richt zich op de droogtekenmerken van de regio, zoals de ernst, duur en de spreiding van droogte, en hoe deze zich in de toekomst kunnen ontwikkelen onder verschillende klimaatscenario’s.

De tweede casestudy gaat dieper in op de veranderingen in landgebruik en hun effecten op hydrologische processen. Het gebied rond de Subarnarekha rivier in India werd gekozen om te illustreren hoe veranderingen in bosbedekking, landbouwgrond en stedelijke gebieden de waterstroom en grondwaterreserves beïnvloeden. Historische gegevens van landgebruik (1989, 1994, 2006, en 2011) tonen aan hoe het landschap in de loop der jaren is veranderd, wat van invloed is op de waterbalans in het gebied. Het gebruik van dergelijke kaarten en gegevens is cruciaal voor het begrijpen van de manier waarop menselijke activiteiten het hydrologisch systeem beïnvloeden.

Naast de besproken casestudy’s is het belangrijk om te begrijpen dat de relatie tussen klimaatverandering, landgebruik en hydrologische processen niet in isolatie kan worden gezien. De manier waarop verschillende gebieden reageren op veranderingen in het klimaat en het landgebruik varieert sterk, afhankelijk van hun geografische ligging, het soort ecosysteem en de mate van menselijke activiteit. Dit maakt het essentieel om regio-specifieke analyses uit te voeren om te kunnen voorspellen hoe droogte, landgebruik en klimaatverandering elkaar versterken en de watervoorraden beïnvloeden.

Het is ook van belang te beseffen dat hoewel technologische vooruitgangen in hydrologische modellen en data-analysemethoden veelbelovend zijn, de onzekerheid in voorspellingen altijd zal blijven. Het combineren van verschillende modelbenaderingen, het gebruik van lokale kennis, en het integreren van sociale en economische factoren in de besluitvorming zijn van cruciaal belang om een veerkrachtig en duurzaam waterbeheer te waarborgen.