De KRW-verkenner wordt ontwikkeld in opdracht van STOWA, Rijkswaterstaat en het Directoraat Generaal Water van het Ministerie van Verkeer en Waterstaat. |
InvoerGebiedskenmerken, emissies en waterbalansen worden gebruikt als input voor de KRW-verkenner. Voor de invoer maakt de KRW-Verkenner waar mogelijk gebruik van externe databases met beschrijvingen van de hydrologie, emissies en kenmerken van waterlichamen. Hydrologische informatie kan worden onttrokken aan bestaande SOBEK-toepassingen voor waterkwantiteit of andere waterkwantiteitsmodellen. De emissiegegevens kunnen worden onttrokken aan deEmissieRegistratie , al dan niet in combinatie met de EmissieModule. Overige gegevens, zoals de inrichting van een waterlichaam of de verstuwingsgraad worden uit lokale databases van waterbeheerders gehaald. BerekeningenStoffenbalansDe berekening van de stoffenbalans wordt uitgevoerd met behulp van het programma DELWAQ. DELWAQ is een waterkwaliteitsmodule (onderdeel van o.a. SOBEK en Delft-3D) waarmee stof- en sedimenttransport in watersystemen berekend kan worden. DELWAQ is daarnaast voorzien van een uitgebreide processenbibliotheek en kan de dynamiek in een watersysteem meenemen in de berekeningen. De DELWAQ module zal onafhankelijk draaien in de KRW-Verkenner. Het voordeel hiervan is dat de gebruiker een stoffenbalans kan doorrekenen die past bij de informatiebehoefte op dat moment. Zo kan de gebruiker door de instellingen van DELWAQ te wijzigen al naar gelang de behoefte en de beschikbare informatie kiezen voor een zeer snelle maar minder nauwkeurige berekening of voor langzamere maar nauwkeuriger berekeningen. EcologieEcologische kennisregels worden in de KRW-verkenner gebruikt om de waterkwaliteit in combinatie met de gebiedsgegevens om te zetten in zogenaamde ecologische kwaliteitsratio's (EKR). Per watertype zijn verschillende stuurvariabelen van belang voor het bepalen van de EKR score. De EKR score wordt berekend voor vier biologische kwaliteitselementen: macrofyten, macrofauna, vissen en fytoplankton. De rekenregels zijn gebaseerd op het rapport van Evers et al (2009).. Decision tree learning met regressiebomen zijn gebruikt om de rekenregels af te leiden. Er zijn tot nu toe alleen rekenregels afgeleid voor regionale wateren. De watertypen zijn ingedeeld in clusters. Per cluster van watertypen worden dezelfde rekenregels gebruikt voor alle biologische kwaliteitselementen.
MaatregelenMet 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. MonitoringDe primaire functie van de KRW-Verkenner is het doorreken van maatregelen en maatregelpakketten voor het behalen van de KRW doelstellingen. Deze functionaliteit is dan ook vooral bedoeld in de planfase van de 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. UitvoerDe 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. |
Informatie
BouwteamHet bouwteam bestaat uit medewerkers van het Deltares Software Center (DSC). Zij programmeren de software voor de KRW-verkenner.
GebruikersgroepDe gebruikersgroep bestaat uit mensen van waterschappen, rijkswaterstaat, ingenieursbureaus en universiteiten. Zij dragen bij aan het testen en vormen van de KRW-verkenner zodat er een instrument ontwikkeld wordt dat voldoet aan de wensen en actief 'in het veld' gebruikt kan worden. Leden van de gebruikersgroep
StuurgroepDe stuurgroep is actief betrokken bij de besluitvorming omtrent het ontwikkeltraject van de KRW-verkenner en de financiering hiervan.
|
GebruikersbijeenkomstTijdens de gebruikersbijeenkomst van 29 april 2010 maakt men kennis met een eerste opzet van de KRW-verkenner. Met deze versie van de KRW-verkenner kan een ecologische berekening gemaakt worden. Hieronder kan een demonstratie shapefile gedownload worden plus de handleiding van een tutorial. Met behulp van deze tutorial kan een beeld verkregen worden van de mogelijkheden. Daarna kan eventueel gerekend worden met eigen shapefiles. Demonstratie shapefilesOm de shapefile in GIS te bekijken moet alle onderstaande bestanden gedownload worden en in dezelfde map geplaatst worden. De attributen van de shapefiles kunnen ook extern veranderd worden door de *.dbf file openen in excel en hierin parameterwaarden te veranderen. Handleiding tutorialis nog in de maak Eigen shapefiles geschikt maken voor de KRW-verkennerDe waterlichamen hebben in de shapefile een ID, een KRW-type en een naam. Daarnaast zijn de ecologische stuurvariabelen opgenomen in de shapefile. Deze worden hieronder beschreven. Om straks met eigen data te kunnen werken zijn 3 stappen noodzakelijk:
Attributen in de shapefileDe meegeleverde demo shapefile heeft een aantal attributen.
Stuurvariabelen per watertypeDe waterlichamen zijn volgens het ecologisch model geclusterd in 8 groepen. Per groep zijn een aantal stuurvariabelen van belang. In onderstaande tabel staan de clusters en de bijbehorende watertypen en stuurvariabelen weergegeven.
Omschrijving van de stuurvariabelenIn de onderstaande tabel volgt een omschrijving van de stuurvariabelen van het ecologisch model.
De Meanderingsklasse kan ook worden afgeleid uit de sinuositeit van een waterlichaam. Gebruik dan de volgende indeling:
De KRW-verkenner zit in een continu ontwikkeltraject. Daardoor kan er geen garantie gegeven worden dat gemaakte projecten in een oude versie nog steeds werkzaam zijn in een nieuwe versie. |
Helpdesk en contactpersonen
|