Child pages
  • De tool: Theorie
Skip to end of metadata
Go to start of metadata

You are viewing an old version of this page. View the current version.

Compare with Current View Page History

« Previous Version 65 Next »

 

De tool

 

Schematisatie

Invoer

Stoffenbalansen

Waterbalansen

Ecologie

Maatregelen

 


 

Schematisatie

Een KRW-Verkenner schematisatie bestaat uit:

  • Gebiedskenmerken
    • oppervlaktewater (waterlichamen)
    • afwateringsgebieden
    • onderlinge relatie (waterstromen)
  • Emissies
    • water
    • stoffen
  • Ecologische parameters
    • inrichting
    • beheer
  • Kaartmateriaal (zoals shapes)

Voor de invoergegevens maakt de KRW-Verkenner waar mogelijk gebruik van externe databases met beschrijvingen van de hydrologie, emissies en kenmerken van waterlichamen. Zo kan hydrologische informatie opgehaald worden van bestaande waterkantiteitsmodellen (bijvoorbeeld SOBEK), emissiegegevens van de EmissieRegistratie en overige gegevens, zoals de inrichting van een waterlichaam of de verstuwingsgraad van lokale databases van waterbeheerders.

 

 
 

Waterbalans

De waterbalans wordt opgelost volgens een vooraf vastgelegd netwerk. Bronnen lozen geheel hun vracht op een oppervlaktewatereenheid (SWU) of een afwateringsgebied (Basin). Een afwateringsgebied loost zijn wateroverschot op een of meerdere oppervlaktewatereenheden. De verhouding tussen de ontvangende waterlichamen wordt vooraf vastgelegd. Een oppervlaktewatereenheid loost zijn wateroverschot vervolgens ook weer op een of meerdere waterlichamen. De hoofd-afstromingsrichting is hiermee vastgelegd.

Naast de hoofd-afstromingsrichting, waarbij de door het watersysteem worden getransporteerd, kunnen ook vaste debieten tussen oppervlaktewatereenheden onderling en tussen waterlichamen en afwateringsgebieden worden opgelegd. Op deze manier kan er ook water tegengesteld aan de hoofd-afstromingsrichting stromen. Dit is bijvoorbeeld van belang bij de inlaat van water of bij doorspoeling.

De werking van het transport van water- en stoffen in de KRW-Verkenner kan worden uitgelegd met het onderstaande eenvoudige voorbeeld..

Drie van de bronnen ‘lozen’ op het afwateringsgebied, drie op het onderste waterlichaam. Daarnaast wordt er water ingelaten om het peil in het afwateringsgebied te kunnen handhaven. Dit water wordt vanuit het bovenste waterlichaam ingelaten. De waterbalans van het afwateringsgebied wordt dan: 50 + 80 + 200 vanuit de bronnen, plus 40 inlaatwater. De totale stroom van het afwateringsgebied naar het waterlichaam wordt dan 370 (hierbij even voorbijgaand aan uitgaande stromen als verdamping en wegzijging). De waterbalans van het onderste waterlichaam wordt dan: 370 + 8 + 20 + 50 + 40 – 40, waarmee het debiet van het onderste naar het bovenste waterlichaam uitkomt op 448.

Bij het vastleggen van dergelijke retourstromen in het netwerk van waterlichamen en afwateringsgebieden is het van belang deze als een absoluut debiet op te geven.

wabacore

De waterbalans module wordt gevormd door de het programma Wabacore. Dit is een steady state waterbalansen model die voor de verkenner is opgezet als pre-processor voor de stofbalans.

De rekenkern krijgt de volgende informatie van de user interface door:

  • Alle segmenten (rekeneenheden) van de KRW-Verkenner schematisatie. De segmenten worden gevormd door de afwateringseenheden en de oppervlaktewater eenheden.
  • De relatie tussen de segmenten, de links.
  • Alle belastingen en onttrekkingen van water op de segmenten.

Wabacore maakt een stelsel vergelijkingen dat de waterbalans voor de segmenten weergeeft. De uitgangspunten daarbij zijn:

  • er is een willekeurig aantal bekende debieten tussen segmenten in het netwerk of over de randen;
  • elk segment heeft 0, 1 of meer onbekende uitstromende debieten; en
  • van elk onbekend uitstromend debiet is bekend welk deel (percentage) van de totale uitstroming uit het segment het omvat.

Dit resulteert in een stelsel vergelijkingen voor de onbekende debieten. Per segment is er een waterbalansvergelijking, en daarnaast zijn er vergelijkingen die de verhoudingen tussen 2 of meer onbekende uitstromende debieten uit hetzelfde segment vastleggen. Voor segmenten zonder onbekende uitstroming wordt om reken technische redenen een onbekende uitstroming toegevoegd. Als de invoer consistent is, zal dit debiet een waarde nul krijgen. Het wordt dan na oplossen van het stelsel weer verwijderd.

Oplossen vergelijkingen waterbalans

Het stelsel vergelijkingen wordt eerst gereduceerd, door directe substitutie van vergelijkingen met slechts 1 onbekende. Dit wordt herhaald totdat er geen direct oplosbare vergelijkingen meer zijn. In fysische termen betekent dit dat lijnvormige strengen van segmenten die aan het "vermaasde" netwerk vastzitten opgelost worden. Het resterende stelsel wordt opgelost via directe matrixinversie volgens de LU-decompositie-methode. Deze aanpak is gekozen omdat directe matrixinversie voor grote stelsels (b.v. de landelijke applicatie, ca. 20 000 onbekenden) niet mogelijk is vanwege een te groot beslag op het interne geheugen. Bij de landelijke applicatie bleek dat de reductie van het stelsel door directe substitutie zeer effectief is en dat het resterende stelsel zeer beperkt was (enkele honderden onbekenden).

 
 

Stofbalans

In de KRW-Verkenner wordt een vereenvoudigde beschrijving gegeven van het stoftransport door een gebied. Alle inkomende en uitgaande balansposten moeten vooraf aan de KRW-Verkenner worden opgegeven. De benodigde gegevens zijn te verkrijgen uit verschillende databronnen. Denk daarbij aan:

  • Meetgegevens van het te beschrijven watersysteem;
  • Landelijke databases, zoals de Emissieregistratie; en/of
  • modelstudies (bijvoorbeeld STONE), of uit de landelijke Emissieregistratie.

Bedenk goed dat al deze databronnen met onzekerheden omgeven zijn. Een goede analyse van de aanwezige gegevensbronnen in het beschouwde gebied moet worden uitgevoerd, voordat wordt begonnen met het vullen van de KRW-Verkenner.

Voorafgaand van de stofbalans, heeft de KRW-Verkenner al een waterbalans opgelost. De waterbalans vormt een belangrijke input bron van de stofbalans. De afvoer en vracht uit een bovenstrooms ‘bakje’ wordt als in-post opgelegd aan een benedenstrooms bakje en zal dan ook de concentratie in het benedenstroomse bakje beïnvloeden.

Met behulp van de KRW-Verkenner kan de gebruiker in principe alle stoffen doorrekenen. Standaard zijn er vier stoffen hard vanuit het UI opgenomen. Deze vier stoffen (TotaalN, TotaalP, Chloride en BZV) hebben een relatie met de ecologische module van de KRW-Verkenner en kunnen daarom niet worden gewijzigd. Naast deze vier stoffen kan de gebruiker iedere stof toevoegen die hij of zij wil.

Steady State oplossing

De KRW-Verkenner maakt, net als de waterbalans, gebruik van een steady state oplossing. Dat wil zeggen dat voor een rekeneenheid (basin of SWU) het volgende geldt:

Waarin:

M

Massa (g)

Qin

Instromende debieten (m3/s)

Qout

Uitstromende debieten (m3/s)

Cin

Concentratie van stof van het instromende bakje (g/m3)

C

Concentratie van stof in het rekenbakje

V

Volume van de rekeneenheid (m3)

k

Afbraakconstante (1/d)

Retentie

De afbreekconstante in de KRW-Verkenner kan per stof worden opgegeven. Daarnaast kan de gebruiker de afbreekconstante temperatuur afhankelijk maken. De volgende formulering wordt gebruikt:

Waarin:

k

Afbraakconstante (1/d)

K20

Afbraaksconstante bij 20° Celcius (1/d)

θ

Temperatuurscoefficient, default is 1.047 ( - )

T

Watertemperatuur (° Celcius)

Daarnaast is de retentie ruimtelijk differentieerbaar door middel van een "Tag" aan een oppervlaktewater node of een basin.

 
 

Ecologie

Ecologische kennisregels kunnen worden gebruikt om veranderingen in EKR-scores van de vier biologische kwaliteitselementen (macrofyten, macrofauna, vissen en fytoplankton) te berekenen op waterlichaamniveau na het nemen van maatregelen.

De ecologische rekenkern van de KRW-Verkenner bevat meerdere rekenmodulen (zie onderstaand figuur). Op hoofdlijnen wordt onderscheid gemaakt tussen twee hoofdmethoden:

  • Regionale kennisregels; en
  • Landelijke kennisregels

De hoofdmethode wordt bepaald door het KRW-watertype. In onderstaande tabel zijn de typen weergegeven. Bij het importeren of genereren van rekeneenheden in de Verkenner wordt het watertype en dus ook de hoofdmode gezet. In het geval van bijvoorbeeld een M3 wordt de rekenmethode op Regionaal gezet. Bij een R7 zal de methode op Ecotopen gezet worden. Sommige watertypen ondersteunen twee methoden, namelijk de M14 en M20. Standaard wordt dan gebruik gemaakt van de Regionale methode.

KRW-Watertype

Ecotopen

Regionale wateren

M1a/b

 

x

M2

 

x

M3

 

x

M4

 

x

M6a/b

 

x

M7a/b

 

x

M8

 

x

M10

 

x

M14

x

x (default)

M20

x

x (default)

M21

x

 

M23

 

x

M27

 

x

M30

 

x

M31

 

x

KRW-Watertype

Ecotopen

Regionale wateren

R4

 

x

R5

 

x

R6

 

x

R7

x

 

R8

x

 

R12

 

x

R13

 

x

R14

 

x

R15

 

x

R16

x

 

R17

 

x

R18

 

x

O2

x

 

Regionale wateren

De regionale kennisregels zijn gebaseerd op data van regionale wateren. De data is opgeslagen in een dataset die door RoyalHaskoning-DHV wordt beheerd (Evers et al, 2009). De database bevat relaties tussen EKR-score en verschillende waterkwaliteit- en inrichtingsvariabelen voor een groot aantal waterlichamen in Nederland. In 2009 zijn voor de ex-ante evaluatie regressiebomen afgeleid uit de data.

De KRW-watertypen zijn ingedeeld in 8 clusters. Per cluster zijn rekenregels afgeleid per biologisch kwaliteitselement.

Voor ieder cluster zijn een aantal stuurvariabelen van belang. In onderstaande tabel zijn per cluster de stuurvariabelen weergeven. De gebruiker van de KRW-Verkenner kan de chemische variabelen door de stofbalans van de Verkenner laten berekenen. Een andere mogelijkheid is dat de gebruiker de ecologische module loskoppelt van de stofbalans en baseert op metingen van de chemische variabelen.

In 2012 is de dataset verder verbeterd en zijn drie rekenmethoden ontwikkeld op dezelfde dataset:

  • Regressiebomen 2012 (Vissers, 2013b) ;
  • Neurale Netwerken - EEE3 (Schomaker, 2013); en
  • PUNN neuraal netwerk (de Niet, 2012).

De PUNN (de Niet, 2012) methode heeft zich bewezen als de methode met de meest voorspellende kracht (Vissers, 2013a). De PUNN methode is dan ook als de “default” methode opgenomen in de KRW-Verkenner. De overige methoden, de regressiebomen zijn ook opgenomen in de KRW-Verkenner, maar niet direct voor de gebruiker toepasbaar. Mocht de gebruiker geïnteresseerd zijn, dan kan contact opgenomen worden met de KRW-Verkenner helpdesk.

Rijkswateren

Op dit moment is de ontwikkeling van rekenregels voor Rijkswateren nog in volle gang. De methodiek die hier gebruikt wordt is gebaseerd op ecotopen als rekeneenheden. Een waterlichaam bestaat hierbij uit verschillende ecotopen, die elk een specifieke soortenlijst bevatten. De soorten kunnen direct vertaald worden in EKR-scores door gebruik te maken van de KRW-maatlatten. Door een oppervlaktegewogen berekening te maken wordt een soortenlijst gegenereerd (macrofauna is hierbij een uitzondering) per waterlichaam en aan de hand hiervan wordt de EKR-score berekend. Een verandering in de ecotoopcompositie door bijvoorbeeld het nemen van een inrichtingsmaatregel heeft op deze manier effect op de EKR-score. Kijk bij Overig voor meer informatie.

 
 

Maatregelen

Met het nemen van maatregelen zet de gebruiker het stuur op de ontwikkelingen in zijn beheersgebied. De KRW-Verkenner maakt het mogelijk de effecten van deze maatregelen op de ecologische kwaliteit door te rekenen. Dit is de essentie van de KRW-Verkenner.
In de KRW-Verkenner zit een groot aantal maatregelen en hun effecten voorgeprogrammeerd. Globaal worden de maatregelen onderverdeeld in drie categorieën:

  • Maatregelen gericht op puntbronnen
  • Maatregelen op Diffuse bronnen; en
  • Maatregelen gericht op de inrichting en het beheer (ecologie).

Al naar gelang de wens van de gebruiker kan deze ervoor kiezen maatregelen generiek of juist locatiespecifiek toe te passen. Daarnaast heeft de gebruiker de mogelijkheid de maatregelen in de tijd in te plannen. Gecombineerde maatregelpakketten en "gestapelde maatregelen" kunnen worden doorgerekend. Voor zeer complexe maatregelpakketten, waarbij bijvoorbeeld ingrijpende hydrologische aanpassingen worden doorgevoerd of grote planologische ingrepen, waarbij bijvoorbeeld zowel effecten op emissies (locaties van emissiebronnen) en inrichtingsmaatregelen worden doorgevoerd, kan het noodzakelijk zijn om nieuwe databases voor de hydrologie, emissies of gebiedskenmerken in te lezen. Ook effecten van andere, niet specifiek ten behoeve van de KRW genomen maatregelen kunnen worden doorgerekend, mits ze een kwantificeerbaar effect hebben op hydrologie, emissies of gebiedskenmerken. Voorbeelden hiervan zijn maatregelen die mogelijk worden genomen in het kader van veiligheid en zoetwatervoorziening.

 
 

Uitvoer

De effecten van maatregelen en maatregelpakketten worden inzichtelijk gemaakt aan de hand van kaarten, tabellen, diagrammen en rapportages. De nieuwe User Interface van de KRW-Verkenner zal de mogelijkheid hebben een aantal varianten te vergelijken. Hieronder is een voorbeeld te zien van de User Interface van de KRW-verkenner met een grafiek van de totale stikstof concentratie in een demo model.

 
 

Monitoring

De primaire functie van de KRW-Verkenner is het doorrekenen van maatregelen en maatregelpakketten voor het behalen van de KRW doelstellingen. Deze functionaliteit is dan ook vooral bedoeld voor in de planfase van het beleidsproces, als hulpmiddel bij het opstellen van stroomgebiedbeheersplannen. Naast deze toepassing hebben de gebruikers de mogelijkheid gegevens uit eigen berekeningen of de monitoring te vergelijken met berekende waarden. Deze optie biedt uitgebreide mogelijkheden voor evaluaties, gebiedsanalyses of ijking. De gebruiker kan hierdoor gevoel ontwikkelen voor de mogelijkheden en beperkingen van de KRW-Verkenner. Een voorbeeld is de stikstofconcentratie: deze is voor een bepaald watersysteem of waterlichaam te berekenen met de KRW-Verkenner op basis van de bekende emissies, hydrologie en gebiedskenmerken, maar ook te meten op een specifieke monitoringslocatie in of nabij het betreffende watersysteem. Op basis van beide sporen kunnen uitspraken worden gedaan over de ecologische toestand. Het expliciet inzichtelijk maken van deze twee sporen in de KRW-Verkenner vergroot de mogelijkheid tot het opbouwen van systeemkennis en het analyseren van fouten of beperkingen in de berekeningen of aannames. Door de terugkoppeling met de ontwikkelaars van de KRW-Verkenner ontstaat een kennisbasis die gebruikers kan helpen in het gebruik van de KRW-Verkenner en die de verdere ontwikkeling van de KRW-Verkenner zal ondersteunen. Vanzelfsprekend kunnen niet alle monitoringsgegevens in brede zin op deze manier worden benut. Alleen die gegevens die een duidelijke relatie hebben met de stuurvariabelen of parameters die in de KRW-Verkenner berekeningen worden gebruikt, kunnen hier een rol spelen.

 

 
  • No labels