UT-onderzoeker biedt slimme oplossing voor de Nederlandse waterhuishouding

De zomers van 2018 en 2019 waren uitermate droog en hadden een grote impact op de waterhuishouding in Nederland. Ook deze zomer is de verwachting dat Nederland droogterecords gaat breken. Maar niet alleen Nederland, heel Europa heeft te maken met lage grondwaterstanden en gebrek aan neerslag. UT-onderzoeker Michiel Pezij ontwikkelde methoden, waarbij satellietbeelden en algoritmen een grote rol spelen, om informatie over bodemvocht beschikbaar te maken voor waterbeheerders, zodat bijtijds maatregelen genomen kunnen worden.

Lees hieronder het hele artikel
 
global goal icon

In het kort

  • De droge zomers van de afgelopen jaren hebben op het gebied van landbouw en natuur veel negatieve gevolgen gehad op de Nederlandse waterhuishouding.
  • Bij waterschappen is weinig actuele informatie beschikbaar over het water in de bovenste laag van de bodem, waardoor het lastig is om in te schatten welke sturingsmaatregelen er zijn in perioden van zowel droogte als teveel water.
  • Onderzoeker van de Universiteit Twente, Michiel Pezij, ontwikkelde twee methoden om de huidige en toekomstige status van het Nederlandse bodemvocht efficiënt in kaart te brengen.
Smart methods

Pezij ontwikkelde samen met onderzoeksinstituut Deltares twee slimme methodes die informatie over bodemvocht beschikbaar maken, die het Nederlandse watermanagement positief beïnvloeden en uiteindelijk ook voor internationale ontwikkelingsdoelen kan functioneren, zoals het fungeren voor de verbetering van de agrarische sector. Deze nieuwe informatie helpt de waterschappen de ernst van zowel de bodemcondities in te schatten en maatregelen te nemen bij zowel droogte als overmatige neerslag.

 

De eerste methode combineert bodemvochtinformatie uit satellietbeelden met bestaande geohydrologische rekenmodellen. Deze methode biedt ook andere modelresultaten, zoals die van de grondwaterstanden, die dan ook kunnen worden verbeterd. Deze methode vraagt relatief veel tijd en computercapaciteit. In de tweede methode combineert een machine learning algoritme dezelfde satellietbeelden van bodemvocht met radargegevens van neerslag en verdamping. Deze methode is in tegenstelling tot de eerste methode eenvoudig en snel toepasbaar.

 

Beide methoden leiden tot ruimtelijke inzichten over het bodemvocht en zijn huidige toestand en toekomstige veranderingen, zodat de waterbeheerders maatregelen kunnen nemen om de negatieve gevolgen van de droogte en wateroverschot condities beperkt te houden.

Condities

De droogte op landbouw en natuur heeft de afgelopen jaren aanzienlijk veel negatieve gevolgen gehad. Er is bij waterschappen weinig informatie beschikbaar over de huidige status van het water in de bovenste laag van de Nederlandse bodem. Dit maakte het voor de waterschappen enorm lastig om in te schatten welke maatregelen er nodig zijn in perioden van zowel droogte als een water overschot, waar Pezij’s slimme ontwikkeling een historische oplossing voor biedt. Een innovatie dat waterbeheerder de mogelijkheid geeft op tijd maatregelen te nemen, zodat de gevolgen van de droge en natte condities gecontroleerd kunnen worden beperkt.

Datum: 30 juli 2020
Bron tekst: Universiteit Twente, NOS
Auteur: Twente.com
Beeld / video: Universiteit Twente