In de hydrologische wetenschappen groeit de belangstelling voor geïntegreerde of hybride modelleringsbenaderingen, die de beperkingen van puur fysisch gebaseerde modellen proberen te overstijgen door ze te combineren met data-gedreven methoden. Deze benadering stelt wetenschappers in staat om de complexiteit van hydrologische systemen beter te doorgronden door gebruik te maken van de sterke punten van verschillende modeltypen. Fysisch gebaseerde modellen, die de onderliggende mechanismen van hydrologische processen nauwkeurig simuleren, bieden transparantie en interpretatiekracht, maar kampen vaak met onzekerheden en beperkte flexibiliteit. Data-gedreven modellen daarentegen kunnen uit grote datasets patronen leren zonder expliciete kennis van het proces, maar missen vaak uitleg en fysieke betekenis. Door deze modellen te integreren, ontstaat een hybride systeem waarin het ene model de zwaktes van het andere compenseert.

In de praktijk zijn dergelijke hybride systemen vooral toegepast op kleine stroomgebieden, maar er is nog veel potentie om deze aanpak uit te breiden naar grotere stroomgebieden met uiteenlopende topografieën, klimaatomstandigheden en landgebruik. Dit vergroot de toepasbaarheid en betrouwbaarheid van de modellen aanzienlijk. Het testen van hybride modellen over verschillende hydrologische omgevingen helpt niet alleen om hun mogelijkheden en beperkingen te identificeren, maar versterkt ook het vertrouwen in hun extrapolerend vermogen naar onbekende situaties.

Binnen de traditionele hydrologie worden geïntegreerde modellen vaak gebruikt om de interactie tussen oppervlakte- en grondwaterstromen gelijktijdig te simuleren. Deze modellen combineren diverse processen zoals evapotranspiratie, bodemwaterstromen, en interacties tussen verschillende waterlichamen. Richards’ vergelijking, een fundamentele fysisch-gebaseerde formule, wordt hierbij veel toegepast om zowel verzadigde als onverzadigde stromingen te modelleren. Populaire geïntegreerde modelpakketten zoals MIKE SHE, HydroGeoSphere, GSFLOW en ParFlow zijn voorbeelden van systemen die in detail de hydrologische cyclus binnen een stroomgebied simuleren. Ze onderscheiden zich door de mate van ruimtelijke detaillering, complexiteit van de fysische processen die ze beschrijven, en hun toepassingsgebied.

MIKE SHE, bijvoorbeeld, is een uitgebreid pakket dat alle waterbalansprocessen simuleert, van oppervlakkige afvoer tot grondwaterstromen, en biedt daarnaast mogelijkheden voor waterkwaliteitsanalyses. HydroGeoSphere combineert 2D en 3D simulaties voor respectievelijk oppervlakte- en grondwaterstromen en integreert ook vegetatie- en energietransportprocessen, waarbij parallelle rekenkracht wordt ingezet voor complexe scenario’s. GSFLOW koppelt oppervlakkige stroming met grondwaterstromen over meerdere stroomgebieden en werkt met dagelijkse tijdstappen. ParFlow is sterk in ruimtelijk expliciete modellering en integreert landoppervlakteprocessen, energie-uitwisselingen en biogeochemische cycli met hydraulische stromingen in de bodem.

Daarnaast speelt de integratie van hydrologische modellen met klimaatmodellen een cruciale rol bij het voorspellen van toekomstige waterbeschikbaarheid onder veranderende klimaatomstandigheden. Klimaatmodellen zoals globale circulatiemodellen (GCM’s) en regionale klimaatmodellen (RCM’s) leveren inputvariabelen zoals neerslag en temperatuur die, na correctie van systematische biases, gebruikt worden in hydrologische modellen om toekomstscenario’s te simuleren. Deze gecombineerde aanpak maakt het mogelijk om de effecten van klimaatverandering op grondwaterstanden, verdamping en bodemvocht beter te begrijpen en te kwantificeren.

De complexiteit en onderlinge verbondenheid van processen binnen een geïntegreerd hydrologisch systeem benadrukken het belang van een diepgaande kennis van zowel de fysische kenmerken van het stroomgebied als de methodologische beperkingen van de gebruikte modellen. Het combineren van modellen vereist een zorgvuldige kalibratie en validatie om ervoor te zorgen dat het hybride systeem zowel de dynamiek van de natuurlijke processen respecteert als effectief gebruik maakt van de beschikbare data. Het blijft daarnaast essentieel om te beseffen dat modellen, hoe geavanceerd ook, benaderingen zijn van de werkelijkheid die inherent onzekerheden bevatten en daarom met voorzichtigheid geïnterpreteerd moeten worden.

Endtext

Hoe Klimaatverandering de Intensiteit en Frequentie van Droogte beïnvloedt

In deze studie werd de droogte-intensiteit en de verspreiding van droogtegebieden onderzocht door gebruik te maken van de zogenaamde “run theory” (Yevjevich 1967), waarmee de droogtegraden en duur per periode werden berekend. Daarnaast werd de variatie in de gemiddelde duur van droogtes en de frequentie van droogtegevallen voor de referentieperiode geanalyseerd. Het aantal droogte-incidenten verwijst naar het aantal keren dat er opeenvolgende droge maanden optreden, terwijl de gemiddelde duur van een droogte de verhouding is tussen het totale aantal droge maanden binnen een bepaalde periode. Om het percentage van het getroffen gebied door droogte te berekenen, werden grids die droogte vertoonden geïdentificeerd voor elke maand binnen de bestudeerde periode. Daarbij werd de maximale droogteverspreiding per jaar verzameld om het lokale patroon van de droogte te evalueren.

Voor de frequentieanalyse werd de L-momentenbenadering gebruikt om de lengte van verschillende herhalingsperioden en de intensiteit van droogte te berekenen (Bisht et al. 2018). Om het patroon van de droogtegebieden in verschillende tijdsbestekken te analyseren, werden twee niet-parametrische tests toegepast: de Theil-Sen's slopetest (TSS) (Theil 1950; Sen 1968) en de Mann-Kendal (MK)/gewijzigde Mann-Kendal (MMK) test (Hamed en Rao 1998; Rao et al. 2003). De MMK-test werd gebruikt voor auto-gecorreleerde data, omdat de autocorrelatie van de tijdreeksen de nauwkeurigheid van de MK-test verlaagt. Deze statistische testen worden in detail besproken door Bisht et al. (2017).

De impactanalyse van veranderingen in landgebruik en landbedekking (LULC) op hydrologische processen wordt verder uitgewerkt in hoofdstuk 6, waarin de basis wordt gelegd voor een casestudy over de effecten van LULC-veranderingen. Voor de analyse van LULC-veranderingen werd het Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model gebruikt. Dit model vereist specifieke invoergegevens, zoals digitale hoogtemaps, LULC-kaarten, bodemkaarten en meteorologische gegevens, welke eerder in tabel 12.1 worden besproken. De LULC-kaarten die werden gebruikt om de veranderingen in het stroomgebied te analyseren, laten verschillende belangrijke LULC-klassen zien, zoals dichtbeboste gebieden, bebouwde gebieden, landbouwgrond, struikgewas, waterlichamen en onvruchtbare grond. De kaarten voor de historische perioden (1989, 1994, 2006, 2011) tonen de verandering in landgebruik door de tijd heen.

Voor de toekomstige voorspelling van LULC-veranderingen werden de LULC-kaarten van 2006 en 2011 gebruikt, samen met verklarende variabelen uit 2011. Transition Potential Maps (TPM) werden gecreëerd voor de voorspelling van LULC-veranderingen in de komende decennia. Deze voorspellingen werden gemaakt door rekening te houden met de niet-stationaire relatie tussen de verklarende variabelen en LULC’s, wat inhoudt dat de toekomstprognose werd afgeleid van de meest recente gegevens, zoals de sensusdata van 2011.

Het effect van deze veranderingen in landgebruik op de waterbalans werd onderzocht door gebruik te maken van de LULC-kaarten voor 2020 en 2030, die de impact van deze veranderingen op de waterhuishouding in het gebied visualiseren.

In de casestudy over onzekerheidsanalyse werd gebruik gemaakt van kwantielmapping en andere theoretische methoden die in hoofdstuk 10 worden besproken. Voordat deze analyse werd uitgevoerd, werd het SWAT-model ingesteld, gekalibreerd en gevalideerd. Het model werd geconfigureerd volgens de LH-OAT-methode, waarbij zeven gevoelige parameters voor de kalibratie werden geïdentificeerd (Van Griensven et al. 2006). Deze parameters omvatten factoren zoals het wateropslagcapaciteit van de bodem en de afvoercapaciteit van kanalen, die essentiële hydrologische processen beïnvloeden.

De gevoeligheid van het model werd geëvalueerd door te kijken naar de overeenkomsten tussen geobserveerde en gesimuleerde stroomafvoeren, waarbij verschillende statistische maatstaven zoals de Nash-Sutcliffe efficiëntie (NSE) en de coefficient of determination (R²) werden gebruikt. De resultaten van deze evaluatie waren belangrijk voor het valideren van de nauwkeurigheid van de voorspellingen van het model.

De bevindingen van deze studie met betrekking tot droogte in een veranderend klimaat laten zien dat de intensiteit en het bereik van droogte in de toekomst waarschijnlijk toenemen. De trendanalyse heeft aangetoond dat, afhankelijk van het gebruikte RCP-scenario (RCP 4.5 en RCP 8.5), de droogte in de lange termijn (2010–2099) in intensiteit zal toenemen, wat wijst op een substantiële wijziging van droogteomstandigheden op wereldschaal.

Naast de technische en modelmatige aspecten is het belangrijk te begrijpen dat de voorspelde stijging van droogte-intensiteit en frequentie ook gevolgen heeft voor de landbouw, waterbeheer en ecologische systemen. Een belangrijke factor die vaak wordt over het hoofd gezien, is de sociale en economische impact van droogte, met name voor kwetsbare gemeenschappen die afhankelijk zijn van land- en waterbronnen. Het voorspellen van de toekomstige effecten van droogte op basis van LULC-veranderingen en klimaatprojecties vereist een holistische benadering die zowel natuurwetenschappelijke als sociaal-economische aspecten in acht neemt.

Hoe beïnvloeden hydrologische en meteorologische modellen de voorspelling van droogte en waterbeheer?

Hydrologische droogte is een fenomeen dat ontstaat wanneer de waterreserves in een bepaald gebied afnemen door onvoldoende neerslag en het onvermogen van het water om terug te keren naar het systeem via de bodem en atmosferische processen. Dit leidt tot aanzienlijke problemen op het gebied van landbouw, waterbronnen en ecosystemen. Het begrijpen van de processen die leiden tot hydrologische droogte is van cruciaal belang voor het beheer van waterbronnen, vooral in regio’s die gevoelig zijn voor langdurige periodes van droogte. In deze context speelt het gebruik van hydrologische modellen een belangrijke rol, aangezien ze ons helpen om de veranderingen in de waterbalans te begrijpen en toekomstige droogteperiodes te voorspellen.

Hydrologische modellen zoals LISFLOOD, MIKE SHE en SWRRB, evenals technieken zoals het Kinematic Wave-model en de rational method, worden vaak toegepast om droogte en overstromingen te voorspellen. Deze modellen simuleren de beweging van water door een bassin, de infiltratie van water in de bodem, het grondwaterbeheer en de interactie van oppervlakte- en grondwaterstromen. Dit maakt het mogelijk om te voorspellen hoe water zich over een bepaald gebied verspreidt en waar de droogte het meest intens zal zijn. Modellen worden vaak aangepast en gevalideerd met behulp van historische neerslag- en stromingsdata om hun nauwkeurigheid te verhogen.

Echter, de toepassing van hydrologische modellen brengt onzekerheden met zich mee. De onzekerheden kunnen voortkomen uit onvolledige of onnauwkeurige gegevens, evenals uit de keuze van modelstructuren en -parameters. De kalibratie van het model is een van de belangrijkste stappen in dit proces, waarbij het model wordt aangepast aan de werkelijke waarnemingen van stroming en neerslag. Dit kan bijvoorbeeld gedaan worden door het gebruik van de Nash-Sutcliffe-efficiëntie (NSE) of de Root Mean Square Error (RMSE) om de modelprestaties te evalueren en te optimaliseren.

Daarnaast is de rol van meteorologische droogte ook niet te onderschatten. Meteorologische droogte is een belangrijke indicator voor het ontstaan van hydrologische droogte, aangezien langdurige periodes zonder neerslag direct invloed hebben op de waterreserves in een regio. Het monitoren van neerslag via satellietdata, zoals die van MODIS en de geavanceerde radarsatellieten zoals RISAT, is essentieel om tijdig droogte te detecteren en voorspellen. In dit geval wordt ook veel gebruik gemaakt van geavanceerde remote sensing-technieken, die kunnen helpen om de actuele toestand van de bodemvochtigheid en de veranderingen in het landgebruik te analyseren.

In veel gevallen worden complexe voorspellingssystemen ontwikkeld door het combineren van hydrologische en meteorologische modellen met machine learning-algoritmen. Deze benaderingen, zoals Random Forests of de K-nearest neighbours (KNN)-methode, kunnen nieuwe inzichten bieden door patronen in de data te ontdekken die moeilijk met traditionele modellen te verklaren zijn. Ook Bayesian estimation en Markov-modellen worden steeds vaker toegepast om onzekerheden in de voorspellingen beter te kwantificeren en zo de betrouwbaarheid van de resultaten te verbeteren.

In een bredere context wordt het begrip van hydrologische en meteorologische processen in combinatie met geavanceerde modelleringstechnieken van groot belang voor geïntegreerd waterbeheer (IWRM). Dit is een benadering die zowel de menselijke activiteiten als de natuurlijke hydrologische processen in overweging neemt om duurzame en robuuste waterbeheerstrategieën te ontwikkelen. Bovendien moeten sociaaleconomische factoren, zoals landgebruik en bevolkingsgroei, worden meegenomen in modellen, omdat deze een directe invloed hebben op de waterbeschikbaarheid en het risico van droogte.

Het is ook belangrijk dat de onzekerheden en de bijbehorende risico’s zorgvuldig worden geanalyseerd. Verschillende benaderingen voor het kwantificeren van onzekerheden, zoals de Monte Carlo-simulaties en Latin hypercube sampling, kunnen helpen bij het identificeren van de mate van variabiliteit in de voorspellingen en bij het ontwikkelen van strategieën die robuust genoeg zijn om verschillende toekomstscenario’s aan te kunnen.

Met het oog op de wereldwijde klimaatverandering is het essentieel dat de modellen voortdurend worden aangepast en verbeterd om rekening te houden met veranderende patronen van neerslag, temperatuur en verdamping. Geprojecteerde klimaatveranderingen, die vaak worden geanalyseerd met behulp van Regionale Klimaatmodellen (RCM’s) en Shared Socioeconomic Pathways (SSPs), helpen om de mogelijke effecten van klimaatscenario’s op droogte en waterbronnen te begrijpen. Dit draagt bij aan het ontwikkelen van toekomstbestendige strategieën voor waterbeheer, zowel op lokaal als mondiaal niveau.

Wat is de rol van de "Doodman" op Halloween?
Wat is de Impact van Klimaatverandering op Hydrologische Modellen en Waterbronnen?
Wat maakt hybride elektrische voertuigen zo effectief en veelbelovend?