Quickscan droogte 2011

Transcriptie

1 Quickscan droogte 2011 meerwaarde van Remote Sensing Eindrapportage Waterschap Aa en Maas januari 2012 definitief

2

3 Quickscan droogte 2011 meerwaarde van Remote Sensing Error! Reference source not found. dossier : BA7364 registratienummer : LW-AF /MSW versie : definitief classificatie : Waterschap Aa en Maas januari 2012 definitief DHV B.V. Niets uit dit bestek/drukwerk mag worden verveelvoudigd en/of openbaar gemaakt d.m.v. drukwerk, fotokopie, microfilm of op welke andere wijze ook, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van DHV B.V., noch mag het zonder een dergelijke toestemming worden gebruikt voor enig ander werk dan waarvoor het is vervaardigd. Het kwaliteitssysteem van DHV B.V. is gecertificeerd volgens ISO 9001.

4

5 INHOUD BLAD 1 INLEIDING Aanleiding quickscan Werkwijze Leeswijzer 4 2 DROOGTE EN SCHADE Belang van inzicht in actuele verdamping Bepalen watervraag planten Van droogte naar schade 8 3 DROOGTE KNMI gegevens Remote Sensing gegevens 13 4 BRUIKBAARHEID AANGESCHAFTE DATA Brondata en bewerkingen Advies bruikbaarheid aangeschafte data Openstaande vragen 21 5 DROOGTE 2011; EXTREEM WEER OF KLIMAATSVERANDERING? Droogte voorjaar 2011 in historisch perspectief Droogte voorjaar 2011 in klimaatperspectief 23 6 CONCLUSIES EN AANBEVELINGEN Conclusies Aanbevelingen 26 7 LITERATUUR 29 8 COLOFON 1 Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW - 1 -

6

7 1 INLEIDING 1.1 Aanleiding quickscan Het voorjaar van 2011 was extreem droog. Zo droog, dat Waterschap Aa en Maas de calamiteitenorganisatie heeft ingezet om de droogte te bestrijden om eventuele schade voor gebruiksfuncties te beperken. Tijdens deze droogtecalamiteit is de ontwikkeling van de droogte nauwlettend gevolgd op grondwaterstanden, droogval van beken en neerslag(voorspellingen). Tot op heden was het voor het waterschap moeilijk om inzicht te krijgen in het groene water, water dat door de planten wordt verbruikt. Om water beter te kunnen sturen zou het waterschap inzicht willen in enerzijds de watervraag van planten en anderzijds de hoeveelheid water die voor planten beschikbaar is. In 2011 heeft Waterschap Aa en Maas daarom, samen met 5 andere waterschappen, Remote Sensing data van WaterWatch aangeschaft om inzicht in deze watervraag te krijgen. De afdeling Onderzoek en Monitoring (O&M) is onder andere verantwoordelijk voor het aanleveren van inhoudelijke informatie over droogte. Dat doet O&M regulier met behulp van waterberichten, en in tijden van een calamiteit middels een zogeheten SitRap (SituatieRapportage). Daarbij wil O&M naast de eerder genoemde parameters (grondwaterstanden, droogval van beken en neerslagvoorspellingen ) gebruik maken van de sinds de zomer van 2011 beschikbare, op satelliet (Remote Sensing) gebaseerde, gegevens van actuele verdamping, verdampingstekort en bodemvochtgehalten. Aa en Maas heeft voor het project Waterbalans in Beeld DHV om ondersteuning gevraagd. DHV levert vakinhoudelijke expert kennis over het gebruik van Remote Sensing data bij hydrologische vraagstukken. Daarnaast werkt DHV samen met Deltares aan een verkenningsstudie naar de wensen en eisen waaraan het systeem peilbeheer 3.0 moet voldoen (Deltares, 2012) en heeft hiermee een overzicht over de informatie die binnen het waterschap beschikbaar is en een overzicht over de resterende databehoefte. Voor deze quickscan is gebruik gemaakt van data die binnen Waterschap Aa en Maas beschikbaar is, er is dus geen extra data aangeschaft. De quickscan heeft als doel een overzicht te geven over wat het waterschap met de Remote Sensing data meer weet en kan dan voorheen, en waar op het gebied van droogte nog open vragen liggen. 1.2 Werkwijze Bij het maken van deze quickscan is gebruik gemaakt van de FEWS configuratie van het waterschap. FEWS is het systeem dat het waterschap gebruikt voor de opslag en bewerking van waterkwantiteitsdata. Binnen dit FEWS systeem zijn aanpassingen gedaan. Hierdoor is het voor het waterschap mogelijk om na dit project te kiezen welke configuratie-opties zij willen overnemen in het dagelijkse FEWS systeem. De resultaten alsmede de theoretische achtergrond van de door het waterschap aangeschafte Remote Sensing data zijn tijdens deze quickscan gepresenteerd aan hydrologen van het waterschap. Daarnaast zijn de resultaten gebruikt voor een presentatie op de waternetwerkdag van 17 november. Dit rapport geeft een overzicht van de mogelijkheden van Remote Sensing voor het bepalen van de watervraag, de meerwaarde ervan voor het waterschap Aa en Maas op basis van een aantal voorbeelden en geeft tot slot aanbevelingen voor de toekomst. Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW - 3 -

8 1.3 Leeswijzer Hoofdstuk 2 gaat in op het belang van inzicht in de actuele verdamping en het verdampingstekort. Hoe definieer je droogte, wanneer leidt droogte tot gewasschade en hoe meet je dat? In hoofdstuk 3 wordt ingegaan op de droogte van 2011, specifiek voor het beheersgebied van Waterschap Aa en Maas. Wat weet het waterschap op basis van KNMI metingen, en wat op basis van Remote Sensing data. Hoofdstuk 4 gaat in meer detail in op de achtergrond, de bruikbaarheid en de nauwkeurigheid van de tot nu toe door het waterschap aangeschafte Remote Sensing data. In hoofdstuk 5 wordt de droogte van het voorjaar van 2011 in historisch en klimaatsveranderingsperspectief geplaatst. Tot slot worden in hoofdstuk 6 de belangrijkste conclusies weergegeven en worden aanbevelingen gedaan voor de toekomst. In dit rapport worden de aangeschafte gegevens over verdamping en vochttekort voor het gemak Remote Sensing data genoemd. Remote Sensing betekent letterlijk op afstand waarnemen. Op afstand worden één of meerdere variabelen gemeten die vervolgens worden omgerekend naar de gewenste variabele. Het is daarmee een zogenaamd indirecte meetmethode. Deze Waterwatch-data worden ook wel satellietdata genoemd, maar ook dat is slecht deels correct. In paragraaf 4.2 wordt hier verder uitleg over gegeven. 19 januari 2012, versie definitief Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte LW-AF /LW-AF /MSW

9 2 DROOGTE EN SCHADE 2.1 Belang van inzicht in actuele verdamping Voor een waterschap is het van belang om de ruimtelijke verdeling van de actuele verdamping te kennen. Dat is nodig om inzicht te krijgen in: 1. de waterbalans; 2. de watervraag; 3. gewasschade door droogte. Ad 1. Na neerslag is verdamping de grootste hydrologische variabele in de waterbalans van een gebied. Per jaar valt er gemiddeld mm neerslag en is de referentieverdamping gemiddeld 575 mm in het beheergebied van Aa en Maas (Afbeelding 1). Dat betekent dat per jaar gemiddeld circa 70% van de gevallen neerslag verdampt. Ter vergelijking: als we het debiet van de rivier de Maas (gemiddeld debiet van 230 m 3 /s op de grens van Nederland) vertalen naar een waterdiepte over heel Nederland ( km 2 ) is dat 177 mm per jaar. Naast het aandeel van neerslag en verdamping in de waterbalans is inzicht in de ruimtelijke verdeling van groot belang om watervraag en wateraanbod beter op elkaar te kunnen afstemmen. Afbeelding 1. Langjarig gemiddelde van de jaarlijkse neerslag en referentieverdamping in Nederland. (Bron: Ad 2. Inzicht in de watervraag (waterbehoefte) van planten is niet eenvoudig te bepalen met standaard (meteorologische/hydrologische) meetmethoden. In de volgende paragraaf wordt daar verder op ingegaan. De verdampingsflux is een resultante van een (complex) gekoppeld systeem op het grensvlak Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW - 5 -

10 van bodem, plant en atmosfeer. Tot op heden werd dit door waterschappen vaak bepaald met behulp van hydrologische modellen. Door middel van Remote Sensing technieken kan deze flux ook indirect uit metingen worden bepaald. Daarmee is het een onafhankelijke methode die snel beschikbaar is. Het voordeel voor waterschappen is dat ze (1) zonder het draaien van een hydrologische model inzicht hebben in de ruimtelijke verdeling van verdamping en vochttekort en (2) dat ze beschikken over een onafhankelijke bron die kan helpen om de nauwkeurigheid van hydrologische modellen te verbeteren (Schuurmans et al., 2009 & Schuurmans et al., 2011). Hydrologische modellen blijven namelijk belangrijk voor het maken van scenario-analyses om effecten van ingrepen of effecten van klimaatverandering te kunnen berekenen en voorspellen. Ad 3., hiervoor wordt verwezen naar paragraaf Bepalen watervraag planten Schade aan planten (zowel in agrarisch gebied als in natuurgebieden) als gevolg van droogte wordt veroorzaakt door een tekort aan vocht in de bodem. Hierdoor kunnen de plantenwortels niet voldoende vocht opnemen om te voldoen aan de verdampingsvraag. Er treedt in zo n geval droogtestress op waardoor de actuele productie van biomassa achter kan gaan lopen op de potentiële productie. In het uiterste geval is het zo droog dat een plant verdort. Elke plant (elk gewas) heeft echter een ander groeiseizoen en andere ontwikkeling van het bewortelingssysteem. Hoeveel schade een bepaald gewas uiteindelijk ondervindt is dus afhankelijk van het gewas en het moment van droogte. Zo is in 2011, ondanks de droogte in het voorjaar, de productie van de fruitteelt uiteindelijk groot geweest. Naast het gewas is ook de bodemsoort van belang. Elke bodemsoort heeft een ander vochtleverend en vochtvasthoudend vermogen. Zo zijn lemige gronden beter in staat om water vast te houden dan zandgronden. De watervraag van planten is een proces dat op zich afspeelt in het grensvlak bodem-plant-atmosfeer. Het is niet iets dat alleen met meteorologische variabelen kan worden bepaald (neerslag en referentieverdamping). Het is ook niet iets dat door middel van het meten van hydrologische variabelen kan worden bepaald. Zo geeft het meten van grondwaterstanden een indicatie maar verklaart niet alles. Het is dan ook noodzakelijk te weten of de grondwaterstand dusdanig diep onder maaiveld gezakt is dat er geen interactie meer is met de wortelzone en de plant. Inzicht in het bodemvochtgehalte van de wortelzone is al informatiever, maar levert ook niet alle benodigde informatie. Het is namelijk afhankelijk van het gewas wanneer de drempelwaarde voor droogtestress optreedt. In veel hydrologische modellen wordt gebruik gemaakt van de zogenaamde Feddes reductie functie (Afbeelding 2). In hydrologische modellen wordt gerekend met drukhoogtes. In de verzadigde zone (zone onder het freatische grondwater) zijn deze drukhoogtes positief. In de onverzadigde zone (zone boven de freatische grondwaterspiegel) zijn de drukhoogtes negatief. Afhankelijk van de drukhoogte in de onverzadigde zone die het model berekend wordt de verdampingsreductie berekend. Dit concept heeft een aantal nadelen, waaronder de vorm van de curve (een S-vorm zou geschikter zijn), en het feit dat in de meeste modellen wordt uitgegaan van een worteldiepte die afhankelijk is van de gewas-bodemcombinatie maar constant is in de tijd. Bij bodemvochtgehaltes is het belangrijk om na te gaan wat er precies bedoeld wordt. Gaat het bijvoorbeeld om het bovenste grondlaagje (5 cm), of over het gemiddelde van de wortelzone die per gewas en per stadium van het gewas verschilt? Een bovenste bodemlaagje kan uitgedroogd zijn. Een gewas dat diep wortelt zal daar geen stress van ondervinden, maar een grasgewas dat ondiep wortelt wel. 19 januari 2012, versie definitief Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte LW-AF /LW-AF /MSW

11 Afbeelding 2. Feddes reductie factor (FR) als functie van de drukhoogte. tussen h1 en h2 is er een reductie van de potentiële verdamping doordat de wortels een tekort aan zuurstof hebben (natschade), Tussen h2 en h3 is de actuele verdamping gelijk aan de potentiele verdamping. Tussen h3 (h3l en h3h zijn gelijk aan resp. ETpot = 1 mm/dag en ETpot = 5 mm/dag) en h4 vindt er een verdampingsreductie plaats als gevolg van water tekort (droogte stress). Naar (Feddes et al., 1978) Aan het begin van het groeiseizoen bevat de wortelzone veel vocht. Hoe groot deze vochtvoorraad is hangt af van het bodemtype en van de dikte van de wortelzone. Bodems met een hoog lutum- en organisch stofgehalte kunnen veel vocht vasthouden. Grofzandige bodems hebben een lage vochtvoorraad. Als er tijdens het groeiseizoen meer water wordt verdampt dan er neerslag valt zal de vochtvoorraad afnemen. Pas als de vochtvoorraad is uitgeput treedt er een verdampingstekort op. Het moment waarop dit optreedt is afhankelijk van de bodem en van het gewas. Veel agrariërs maken daarom gebruik van bodemvochtmeters die op verschillende diepten het bodemvochtgehalte bepalen. Op basis van hun ervaringsdeskundigheid kunnen ze vaststellen of er nog voldoende vocht beschikbaar is, of dat beregening noodzakelijk is. Kortom, om inzicht te krijgen in de vochtbehoefte van gewassen is het van belang het hydrologische systeem, de bodem en de eigenschappen van het gewas in hun totaliteit te beschouwen. De verdampingsflux is een resultante van de toestand van het hydrologische systeem. Het is mogelijk om deze flux met regionale hydrologische modellen te simuleren. Hierbij worden de meteorologische variabelen neerslag en referentieverdamping als randvoorwaarde opgelegd. Verder is aangegeven welke gewassen waar groeien en zijn per gewas drempelwaarden voor het onttrekken van water aan de bodem gegeven. Tenslotte is de bodemkaart met bijbehorende parameters opgenomen. De onverzadigde zone en verzadigde zone zijn in het model gekoppeld. Een model blijft echter altijd een versimpeling van de werkelijkheid, waarin invoergegevens als landgebruik en bodemkaart, de bodemparameters en het modelconcept van gewasverdamping kunnen afwijken van de realiteit. Voor het meten van actuele verdamping bestaan verschillende methoden. Metingen zijn echter altijd, met uitzondering van lysimeters, indirect. Een verhandeling hierover valt buiten de scope van deze opdracht. Het STOWA rapport uit 2009 Verbetering bepaling actuele verdamping voor het strategisch waterbeheer: definitiestudie geeft een goed overzicht van de verschillende methoden met daarbij de voor- en nadelen (STOWA, 2009). Een aanbeveling die daarin staat voor de korte termijn is het gebruik van Remote Sensing gegevens, zoals in deze quickscan is gedaan. Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW - 7 -

12 In het volgende hoofdstuk wordt ingegaan op hoe de droogte op basis van KNMI gegevens kan worden bepaald en hoe op basis van Remote Sensing data. Daar wordt, aan de hand van voorbeelden, nog meer achtergrondinformatie over meetmethoden van neerslag en verdamping gegeven, alsmede de definities van neerslagtekort en verdampingstekort. 2.3 Van droogte naar schade Droogtestress van planten is nog niet hetzelfde als schade aan planten. Zoals in de vorige paragraaf is aangegeven heeft elke plant (elk gewas) een ander groeiseizoen en andere ontwikkeling van het bewortelingssyteem. Daardoor is de uiteindelijke werkelijke schade aan een bepaald gewas afhankelijk van het gewas, het bodemtype (het functioneren van het hydrologische systeem) en het moment van droogte. In 2009 is een (klant vertrouwelijk) rapport uitgebracht met grenswaarden voor neerslag (natschade) en neerslagtekort (droogteschade) in het kader van een landbouwverzekering op basis van weerderivaat (Droogers en Schuurmans, 2009). Daarbij is gekeken naar een aantal gewasbodemcombinaties en zijn SWAP-modellen doorgerekend met historische reeksen. Deze grenswaarden zijn globaal geldig voor de gewas-bodemcombinaties. Daarbij is aangegeven dat de werkelijke schade afhankelijk is van locale (hydrologische) omstandigheden. Het verdient de aanbeveling om voor dit onderwerp contact te zoeken met agrariërs en/of Land en tuinbouw organisaties (ZLTO) alsmede drinkwaterbedrijven. Drinkwaterbedrijven hebben ook een interesse getoond in deze nieuwe ontwikkelingen op gebied van data en modellen gezien de landbouwschaderegelingen die drinkwaterbedrijven met agrariërs hebben. Daarbij wordt o.a. gebruik gemaakt van de HELP-tabel (Tabel 1) en de relatie tussen landbouwopbrengst (%) en euro s afkomstig van het LEI/CDG ( In opdracht van Brabant Water en Vitens wordt momenteel gewerkt aan een visie op een verbeterde werkwijze landbouwschade. De ZLTO was nauw betrokken bij de hierboven genoemde brede weersverzekering en heeft naar verwachting veel bruikbare gegevens over de werkelijk opgestreden droogteschade. Bovendien worden dezelfde Remote Sensing gegevens gebruikt in het project High Tech Beregening Op Maat (HT BOM), waarbij ook het Waterschap Aa en Maas is betrokken. Hierbij worden systemen ontwikkeld die de boeren advies geeft over zowel de kosten/baten van beregening (is het bijvoorbeeld goedkoper om schade te laten ontstaan en veevoer in te kopen) en over waar op het terrein als eerste moet worden beregend. Tabel 1. Vochttekort (mm/jaar) voor cultuurgrasland volgens de HELP-tabel (1987) Vochttekort (mm/jaar) voor cultuurgrasland volgens de HELP-tabel (1987) Bodemtype II II* III III* IV V V* VI VII VII* veen moerig klei leem eerd/vaaggrond podzol januari 2012, versie definitief Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte LW-AF /LW-AF /MSW

13 3 DROOGTE KNMI gegevens Het KNMI heeft binnen Nederland een eigen meetnetwerk, zie Afbeelding 3. Als overheidsorgaan hanteert het KNMI de free and open data policy, hetgeen betekent dat meetdata van het KNMI licentievrij zijn. Op de automatische weerstations (AWS, 35 stations) wordt zowel de neerslag als de referentieverdamping volgens de formule van Makkink bepaald. Op circa 330 vrijwilligersstations (STN) wordt elke 24 uur (om 8 UTC) de neerslag gemeten. Daarnaast beschikt het KNMI over 2 neerslagradars die elke 5 minuten een vlakdekkend beeld geven van de ruimtelijke verspreiding van de neerslag. Bij verdamping moet altijd de vraag worden gesteld over welke verdamping het gaat. De referentieverdamping, de potentiële verdamping of de actuele verdamping. Dit zijn de 3 termen die door hydrologen wordt onderscheiden. Het KNMI spreekt soms over potentiële verdamping waar de referentieverdamping wordt bedoeld. De referentieverdamping van Makkink wordt vaak gelijk gesteld aan de potentiële verdamping van grasland waarbij voldoende water beschikbaar is in de wortelzone. De Makkink verdamping wordt berekend op basis van kortgolvige zonnestraling (globale straling) en temperatuur. Op deze locaties is het in principe echter ook mogelijk de Penman-Monteith referentieverdamping te bepalen, die naast een stralingsterm ook een aërodynamische term bevat. Zie STOWA rapport voor meer uitleg over het verschil tussen de twee methoden (STOWA, 2010). Het neerslagtekort berekent het KNMI uit het verschil tussen de Makkink referentie verdamping en de hoeveelheid neerslag. Dit verschil wordt dagelijks gesommeerd vanaf 1 april en neemt dus toe naarmate het weinig of niet regent. Het landelijke neerslagtekort was in het voorjaar van 2011 groter dan in recordjaar Afbeelding 4 toont het verloop van het neerslagtekort zoals berekend gemiddeld over 13 stations (De Bilt, De Kooy, Eelde, Heerde, Hoofddorp, Hoorn, Kerkwerve, Oudenbosch, Roermond, Ter Apel, West-Terschelling, Westdorpe en Winterswijk). Bijzonder aan het voorjaar van 2011 was dat er vóór 1 april al sprake was van een neerslagtekort, maar dat dit vanwege de definitie in de gepubliceerde grafieken niet wordt meegenomen. Afbeelding 5 geeft een overzicht van de landelijke variabiliteit van het potentieel neerslagoverschot (gelijk aan het potentieel neerslagtekort maar dan plus en min teken verschillend) op 31 juli Dit is bepaald door de Makkink referentieverdamping ruimtelijk te interpoleren op basis van de 35 stations en de neerslag ruimtelijk te interpoleren, op basis van (zoals aangeven op de kaart) 162 stations. Er zijn diverse methoden om ruimtelijk te interpoleren (geostatistiek). De interpolatietechniek die voor het maken van dit figuur is gebruikt houdt geen rekening met andere factoren die invloed hebben op de verdamping zoals hoogteligging, afstand tot de zee e.d. Hiermee is het beeld dat ontstaat glad. Op basis van dit beeld kan worden gesteld dat het beheersgebied van Aa en Maas op 31 juli 2011 een neerslagtekort had dat varieert tussen 50 in het noordwesten van het beheergebied tot 200 mm in het zuidoosten. Het gemiddelde neerslagtekort over de eerder genoemde 13 weerstations was op die dag ongeveer 80 mm (Afbeelding 3). Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW - 9 -

14 Afbeelding 3. Meetnetwerk van het KNMI. De automatische weerstations (AWS) waar zowel neerslag als Makkink refentieverdamping wordt bepaald, het vrijwilligers meetnet (STN) waar elke 24 uur de neerslag wordt bepaald en de twee radars (C-band). Het KNMI hanteert het neerslagtekort om een maat te hebben voor de droogte, zodat men jaren onderling kan vergelijken. Het is echter geen variabele die inzicht geeft in de werkelijke watervraag (waterbehoefte) van planten zoals uitgelegd in paragraaf 2.2. Het KNMI geeft zelf ook aan: Eenzelfde neerslagtekort zal van plaats tot plaats verschillende effecten hebben op bodem en vegetatie en zal aanleiding geven tot een verschillende waterbehoefte. Afbeelding 7 laat het verloop van het neerslagtekort zien voor het KNMI meetstation Volkel (Afbeelding 6). Als we dit verloop vergelijken met het landelijk gemiddelde op basis van 13 stations (Afbeelding 4) zien we eenzelfde soort verloop maar ook verschillen. Zo neemt in het landelijke beeld het neerslagtekort in juli sneller af dan bij Volkel. Dit illustreert hoe met deze data een veel gedetailleerder beeld kan worden verkregen dan op basis van de data die het KNMI verstrekt. 19 januari 2012, versie definitief Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte LW-AF /LW-AF /MSW

15 Afbeelding 4. Verloop van neerslagtekort landelijk gemiddeld over 13 stations in 2011 (zwart) in vergelijking met andere historische jaren Afbeelding 5. Landelijk overzicht van het doorlopend potentieel neerslagoverschot op 31 juli Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW

16 Afbeelding 6. Ligging KNMI station Volkel (print screen van FEWS met open streetmap) cum. potentiele verdamping Volkel (KNMI station) cum. pot. neerslagtekort Volkel (KNMI station) Apr Apr-11 1-May Apr May May Jun May Jul Jun Jun Jul Jul Aug Aug-11 9-Aug-11 Afbeelding 7. Verloop cumulatieve verdamping en cumulatief neerslagtekort in mm bij KNMI station Volkel. 19 januari 2012, versie definitief Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte LW-AF /LW-AF /MSW

17 3.2 Remote Sensing gegevens Neerslagtekort is geen maat voor de werkelijke watervraag (waterbehoefte) van planten zoals uitgelegd in paragraaf 2.2. Het verdampingstekort is een veel betere maat. Immers, zolang er voldoende water in de bodem aanwezig is voor een plant zal deze potentieel verdampen en daarmee optimaal produceren. Pas als er onvoldoende vocht aanwezig is in de bodem zal de plant minder gaan verdampen en dus ook minder biomassa produceren dan mogelijk zou zijn onder hydrologisch ideale omstandigheden. Allereerst wordt overzicht gegeven van het verdampingstekort in het gehele beheersgebied van Aa en Maas (paragraaf 3.2.1). Daarbij is gekeken naar het cumulatieve verdampingstekort op 1 juni (gerekend vanaf 1 april) en op 1 september. De motivatie voor de keuze van 1 juni is het feit dat dit het moment was waarop het neerslagtekort het grootst was. Na 1 juni is het flink gaan regenen. De keuze voor 1 september is gemaakt omdat op dat moment het groeiseizoen voor veel gewassen voorbij is. Het neerslagtekort is op dat moment alweer sterk afgenomen (in Volkel tot ongeveer 80 mm), terwijl het verdampingstekort alleen maar toe kan nemen (zie Afbeelding 6). Interessant is te zien hoe deze twee termen zich op dat moment verhouden. Naast het overzicht voor het gehele beheersgebied van Aa en Maas is ingezoomd op de omgeving van KNMI station Volkel (paragraaf 3.2.2), om meer inzicht te geven in de ruimtelijke variabiliteit die inzichtelijk wordt gemaakt met de Remote Sensing data ten opzichte van een meetstation van het KNMI Overzicht Aa en Maas beheersgebied Afbeelding 8 laat het cumulatieve verdampingstekort zien van 1 april tot 1 juni In deze periode viel nauwelijks neerslag. Te zien valt dat het cumulatieve verdampingstekort op 1 juni in het hele gebied varieert tussen 0-10 en mm. Hierbij dient opgemerkt te worden dat het groeiseizoen in 2011 voor veel gewassen al voor 1 april begon. Van de periode voor 1 april zijn geen verdampingsgegevens op basis van Remote Sensing data beschikbaar omdat Aa en Maas pas vanaf 1 april de data heeft gekocht. Regionaal worden in Afbeelding 8 bepaalde verschillen herkenbaar. Zoals Den Bosch, waar het verdampingstekort tussen de 0 en 20 mm blijft. Of de Stippelberg, waar het verdampingstekort is toegenomen tot mm en de Bakelse Plassen, waar geen verdampingstekort is. In open water is altijd water beschikbaar en is er dus nooit een verdampingstekort. Dit regionale beeld is nog sterker in Afbeelding 10. Op 1 september varieert het verdampingstekort binnen het beheersgebied van Aa en Maas tussen de 0-10 mm en meer dan 70 mm. Buiten het regionale beeld (Afbeelding 8) kan ook lokaal inzicht verkregen worden in het verdampingstekort in een gebied. Dit is bijvoorbeeld relevant bij het afwegen van de keuze voor de inzet van waterbergingsgebieden als buffer (zie nieuwsbericht in Afbeelding 9) of bij de sturing van wateraanvoer. Op deze kaart is te zien dat de Stippelberg eruit springt als een gebied met een groot cumulatief verdampingstekort. Uit deze kaart valt ook af te lezen dat er verschil is tussen het verdampingstekort op de Deurnsche Peel en dat op de Grote Peel. Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW

18 DHV B.V. Den Bosch Stippelberg en Bakelse plassen Peel venen Afbeelding 8. Cumulatief verdampingstekort (potentiele minus actuele verdamping) van 1 april tot 1 juni 2011 (screenshot FEWS Aa en Maas) Afbeelding 9. Nieuwsbericht over de inzet van Hoogdonk 19 januari 2012, versie definitief als waterbuffer. Bron: Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte 2011 LW-AF /LW-AF /MSW

19 Bij de inzet van Hoogdonk als buffer bleef het onduidelijk hoe het gebufferde water ingezet zou kunnen worden. Een vlakdekkende kaart van het verdampingstekort voor de omgeving van zo n buffer helpt bij de discussie daarover. Over het belang van deze data voor het operationeel peilbeheer wordt verwezen naar hoofdstuk 6.2. Den Bosch Stippelberg en Bakelse plassen Peel venen Afbeelding 10. Verdampingstekort cumulatief vanaf 1 april 2011 op 1 september 2011 voor beheersgebied Aa en Maas (screenshot FEWS Aa en Maas) Omgeving Volkel Afbeelding 7 laat het verloop van het neerslagtekort en de cumulatieve potentiële verdamping zien voor het KNMI meetstation Volkel. Met de Remote Sensing data is het mogelijk om naast de potentiële verdamping ook de actuele verdamping te zien. In Tabel 2 zijn de verdampingswaarden cumulatief vanaf 1 april voor de verschillende bronnen gegeven. Deze waarden van Remote Sensing (RS) zijn gebaseerd op 1 pixel, ter hoogte van station Volkel (rij 842, kolom 658). Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW

20 Tabel 2. Waarden van verdamping voor KNMI station Volkel volgens verschillende data bronnen, cumulatief vanaf 1 april voor 1 juni en 1 september juni september 2011 KNMI ref Makkink [mm] RS Etpot [mm] RS Etact [mm] Naast dat het mogelijk is om inzicht te hebben in de potentiële verdamping en de actuele verdamping en dus het verdampingstekort, is het met deze data ook mogelijk een beeld te krijgen van de ruimtelijke variabiliteit van de verdamping. Afbeelding 11 laat de ruimtelijke verdeling van de cumulatieve potentiële verdamping zien vanaf 1 april tot respectievelijk 1 juni en 1 september voor de omgeving Volkel. De legenda van beide beelden is verschillend om het ruimtelijk patroon duidelijk weer te geven. Het landgebruik is duidelijk in de beelden te herkennen. De zeer lage waarden in het beeld (blauw) zijn de stedelijke gebieden en gebieden met open water. Deels worden deze gebieden door WaterWatch uit de beelden gefilterd en hebben een daardoor een lage waarde. Aanbevolen wordt om kritisch naar de stedelijke gebieden te kijken en deze pixels er mogelijk uit het beeld te filteren omdat deze waarden niet realistisch zijn. Afbeelding 11. Ruimtelijke verdeling van cumulatieve potentiële verdamping op 1 juni en 1 september rondom KNMI station Volkel (stip in het midden). NB: legenda verschilt om ruimtelijk beeld duidelijk te maken. Afbeelding 12 laat het cumulatieve verdampingstekort vanaf 1 april op 1 juni zien voor de omgeving van Volkel. Daaruit is op te maken dat het verdampingstekort varieert tussen 0-10 mm en mm. Afbeelding 13 laat hetzelfde zien maar dan op het moment van 1 september. Op dat moment varieert het verdampingstekort tussen de 0-10 mm (stedelijk gebied) tot zelfs meer dan 70 mm. Het is ook mogelijk om per pixel het tijdsverloop te zien van het (cumulatieve) actuele- en potentiële verdamping en het cumulatieve verdampingstekort. Afbeelding 14 geeft een print screen van FEWS om een indruk te geven van de mogelijkheid. 19 januari 2012, versie definitief Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte LW-AF /LW-AF /MSW

21 Afbeelding 12. Cumulatief verdampingstekort (mm) op 1 juni 2011 in omgeving Volkel (zie uitsnede boven). KNMI station Volkel aangegeven met rode stip. Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW

22 Afbeelding 13. Cumulatief verdampingstekort (mm) op 1 september 2011 in omgeving Volkel (zie uitsnede boven). 19 januari 2012, versie definitief Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte LW-AF /LW-AF /MSW

23 Afbeelding 14. Verloop van cumulatieve actuele- (boven) en potentiële verdamping (midden) en cumulatieve verdampingstekort voor pixel Volkel (print screen FEWS). Verticale lijn is 1 juni Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW

24 4 BRUIKBAARHEID AANGESCHAFTE DATA 4.1 Brondata en bewerkingen Geleverd door WaterWatch is: Vanaf dag 91 (1 april) 2011: ddd_bio_utm31_250m_aa_en_maas.zip: biomasa productie ddd_eta_utm31_250m_aa_en_maas.zip: actuele verdamping ddd_etd_utm31_250m_aa_en_maas.zip: verdampingsdeficiet (ETpot-ETact) Vanaf dag 103 (13 april) 2011 tot heden: ddd_pex14_utm31_250m_aa_en_maas.zip Voor de volgende dagen nl_soilmoisture_datum: 12-05; 26-05; 09-06; 23-06; 07-07; 21-07; 04-08; 11-08; 18-08; 01-09; Binnen de FEWS configuratie zijn de volgende parameters aangemaakt op grid niveau van WaterWatch: potentiële verdamping = actuele verdamping + verdampingsdeficiet actueel neerslagtekort = actuele verdamping neerslag potentieel neerslagtekort = pot verdamping neerslag FR = actuele verdamping / potentiële verdamping (de Feddes reductie factor) Bewerkingen Op WaterWatch grid niveau: - cumulatief (vanaf 1 april) o biomassa productie o actuele verdamping o potentiele verdamping o neerslag o potentiele neerslagtekort o actuele neerslagtekort 4.2 Advies bruikbaarheid aangeschafte data De geleverde verdampingsproducten, actuele verdamping en verdampingstekort (verdampingsdeficiet), worden als meest waardevol beschouwd en alleen deze data zijn gebruikt in de analyse van de droogte van Op deze data zijn de bovenstaande bewerkingen uitgevoerd. In dit rapport wordt de aangeschafte verdampingsdata voor het gemak Remote Sensing data genoemd. Remote Sensing betekent letterlijk op afstand waarnemen. De regenradar is ook een voorbeeld van Remote Sensing data. Satellietdata wordt deze data soms ook genoemd. Dit is slecht deels correct, hieronder een korte uitleg. Voor de verdampingsproducten wordt gebruik gemaakt van het algorithme SEBAL (Surface Energy Balance for Land) dat gebruik maakt van thermische banden die op verschillende satellieten zit (o.a. Aster, Modis). De resolutie van de opnamen verschilt per satelliet en per thermische band. Het grote nadeel van thermische banden is dat op het moment dat er bewolking is er geen goede opnamen van het 19 januari 2012, versie definitief Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte LW-AF /LW-AF /MSW

25 aardoppervlak gemaakt kunnen worden. Ze kunnen dus niet door de wolken heen kijken. Op zo n moment wordt de temperatuur van de wolken gemeten dat natuurlijk geen maat is voor het verdampingstekort aan het aardoppervlak. Voor meer achtergrond informatie wordt verwezen naar Bastiaanssen (1995) en Bastiaanssen et al., (2005). Naast satellietdata worden voor het maken van de verdampingsbeelden ook meteorologische parameters van KNMI weerstations gebruikt. De noodzakelijke meteorologische parameters worden daarbij ook ruimtelijk geïnterpoleerd. Deze ruimtelijke interpolatie wordt door WaterWatch op een andere manier gedaan dan door het KNMI. Er wordt namelijk beter rekening gehouden met de kenmerken van het landoppervlak waardoor er een veel gevarieerder en minder glad beeld ontstaat dat realistischer is. Dit onderdeel dat door WaterWatch is ontwikkeld heet MeteoLook. De exacte methodiek is niet open maar het principe is wel gepubliceerd. Meteolook zorgt er ook voor dat op dagen dat er geen bruikbare satellietopnamen zijn er toch dagelijks een beeld kan worden geleverd van de potentiële en actuele verdamping. Voor meer informatie hierover wordt verwezen naar Voogt (2007) en Appendix 5 van het proefschrift Hydrological Now- and Forecasting (Schuurmans, 2008). Over de nauwkeurigheid van deze data kan alleen verwezen worden naar een studie uit 1995 van circa 300 metingen. Daaruit komt dat de standaard fout van de sebal gebaseerde actuele verdamping mm/week is. Als je de standaard fout per dag wil hebben moet je het delen door wortel 7, en kom je (negatieve schatting) uit op 0.72 mm/dag. De nauwkeurigheid zal echter ook sterk afhangen van de bewolkingsgraad en andere meteorologische omstandigheden. Om de vergelijking met regenradar te maken: ook daar hangt de betrouwbaarheid sterk af van het type neerslag. De toegevoegde waarde van de Remote Sensing is met name dat het een beeld geeft van de ruimtelijke verdeling van de verdamping, gedurende het gehele jaar. Daarnaast is de toegevoegde waarde groot in tijden van droogte wanneer er verdampingstekort optreedt. Verdampingsreductie als gevolg van natschade is in dit project niet onderzocht. De nauwkeurigheid zou verbeterd kunnen worden door beter inzicht in de betrouwbaarheid per bodemtype en gewastype (bijvoorbeeld vergelijking met hydrologisch model) en door het meenemen van lokale metingen van bijvoorbeeld bodemvocht (ground truth). 4.3 Openstaande vragen De volgende vragen staan nog open: - overzicht van de dagen met daarbij de volgende informatie over verdampingsbeelden: o welke satelliet o bruikbare data voor geheel Aa en Maas gebied? o kwaliteitslabel per dag (bijv. wanneer SEBAL, wanneer meteolook) - Meer achtergrond informatie over de totstandkoming van de bodemvochtbeelden o Welke satellietbron? o Bodemvocht representatief voor welke bodemdiepte? o Inzicht in nauwkeurigheid van de data Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW

26 5 DROOGTE 2011; EXTREEM WEER OF KLIMAATSVERANDERING? Een vraag die voor het waterschap van belang is, is hoe vaak een droogteperiode zoals opgetreden in voorjaar 2011 nu voorkomt, oftewel de herhalingstijd. Daarnaast is het goed om inzicht te hebben of een dergelijk droog voorjaar door klimaatsverandering vaker voor zal komen. Hoewel er binnen deze quickscan geen uitgebreide analyse is gedaan en de vraag over droogte in relatie tot klimaat ook ter sprake komt bij Deltaplan Hoge Zandgronden, zijn hieronder wel een aantal gegevens van het KNMI overgenomen die enig inzicht geven op bovenstaande vragen. 5.1 Droogte voorjaar 2011 in historisch perspectief Afbeelding 15 geeft het verloop van het hoogste neerslagtekort in Nederland in het voorjaar (rode balken) en zomer (grijze balken) over de periode Deze grafiek is afkomstig van de KNMI website. De data zijn waarschijnlijk alleen gebaseerd op de meetreeks van De Bilt, waar de langste meetreeks beschikbaar is. De rode en grijze gestippelde lijnen geven de trends voor het voorjaar en de zomer over de volledige periode; de dikke gestreepte lijnen de trends over de laatste 30 jaar. Uit dit figuur blijkt dat het hoogste neerslagtekort in de zomer de afgelopen 30 jaar niet is toegenomen, maar het hoogste neerslagtekort in het voorjaar wel een toename laat zien. Deze toename van het neerslagtekort in de afgelopen 30 jaar hangt vooral samen met de toegenomen referentieverdamping. Die toename van de referentieverdamping in de laatste 30 jaar is op alle Nederlandse weerstations gemeten en hangt samen met een toename van de globale straling en een stijging van de temperatuur. De toename in de globale straling is waarschijnlijk vooral het gevolg van een afname van de bewolking, en bovendien van een toename in de helderheid van de lucht door een afname van de luchtvervuiling. Met een eenvoudige berekening kunnen we een schatting maken van de bijdrage van beide trends aan de toename in de potentiële verdamping. De trend in de globale straling draagt ongeveer 75 procent bij en de trend in de temperatuur levert een bijdrage van circa 25 procent. De waarden van de globale straling en van de temperatuur in het voorjaar 2011 staan beide op de een na hoogste plaats in de historische meetreeks. Dit voorjaar was niet alleen de verdamping bijzonder groot, maar is ook de hoeveelheid neerslag zeer gering. Gemiddeld over Nederland viel dit voorjaar tot en met 30 mei circa 50 mm regen tegen 172 mm als langjarig gemiddelde over de laatste 30 jaar. Sinds het begin van de metingen in 1906 is er in de drie voorjaarsmaanden, maart, april en mei, nog nooit zo weinig neerslag gevallen. Zo n geringe hoeveelheid komt ongeveer eens in de 150 jaar voor. De geringe hoeveelheid neerslag dit voorjaar past niet in een trend, die suggereert dat de neerslag de laatste jaren eerder iets is toegenomen. Het weer kent natuurlijk variatie. Ondanks de toenemende trend is te zien dat het neerslagtekort in het voorjaar van 2011 uitzonderlijk is. 19 januari 2012, versie definitief Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte LW-AF /LW-AF /MSW

27 Afbeelding 15. Hoogste neerslagtekort in Nederland in voorjaar (rood) en zomer (grijs) over De rode en grijze gestippelde lijnen geven de trends voor het voorjaar en de zomer over de volledige periode; de dikke gestreepte lijnen de trends over de laatste 30 jaar (rechts in de figuur). (Bron: KNMI) 5.2 Droogte voorjaar 2011 in klimaatperspectief Het neerslagtekort is een gecombineerd effect van neerslag en referentie verdamping. Hieronder wordt aangegeven wat het KNMI over de toekomstige ontwikkeling van deze twee parameters zegt ( Neerslag In het KNMI'06 scenario waarin de zomerneerslag het sterkst afneemt (W+) neemt de winterneerslag toe. In het voorjaar hebben we te maken met een overgangsperiode, waarin volgens KNMI 06 de neerslagverandering geleidelijk overgaat van een toename vroeg in het voorjaar naar een afname in mei. Het aantal natte dagen neemt gemiddeld iets af, waardoor de kans op langere perioden zonder neerslag weer wat groter wordt. In het W-scenario neemt de neerslag in alle seizoenen juist toe. De extreem lage neerslag in het voorjaar van 2011 past dus niet in het beeld dat de KNMI 06 scenario s laten zien en moet dus primair als een natuurlijke fluctuatie gezien worden. Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW

28 Referentie verdamping De referentie verdamping van Makkink hangt af van de temperatuur en van de hoeveelheid inkomende zonnestraling. Temperatuur In alle scenario s neemt de temperatuur toe, ook in het voorjaar. In de G+/W+ scenario s is deze toename sterker dan in de G/W scenario s. Deze toename van de temperatuur is verantwoordelijk voor het toegenomen potentieel neerslagtekort in het voorjaar ten opzichte van de waarnemingen gedurende de 20e eeuw, maar de geprojecteerde veranderingen in het voorjaar zijn nog vrij klein. Hierbij moet worden opgemerkt dat de waargenomen temperatuurstijging in Nederland in het voorjaar veel sterker is dan die in de KNMI'06 scenario's. Inkomende zonnestraling Helaas zeggen de KNMI 06 scenario s weinig over de verandering van de inkomende zonnestraling. Een verklaring voor de beperkte aandacht voor straling in de KNMI 06 scenario s is het feit dat resultaten van klimaatmodellen die een belangrijk onderdeel vormen van de informatie die in de scenario s is verwerkt allerminst eenduidig zijn. Bovendien komen veel modelresultaten slecht overeen met waargenomen trends in de straling. Deze trends hangen samen met een aantal factoren (luchtvervuiling, verandering in bewolking door gewijzigde hydrologie en gewijzigde circulatie) die nog niet goed kunnen worden gerepresenteerd in de gebruikte klimaatmodellen. Samenvattend is de droogte van het voorjaar van 2011 een som van drie factoren: weinig regen: er is geen enkele aanwijzing dat dit door klimaatverandering veroorzaakt wordt; hoge temperaturen, samenhangend met de opwarming van de aarde; veel zonnestraling, waarvan onduidelijk is wat de relatie is met klimaatverandering. Voor de volgende generatie klimaatscenario's wordt onderzocht wat de factoren zijn achter de toename van zonnestraling en de resulterende sterkere temperatuurstijging en indien mogelijk wordt dit verwerkt in de projecties. 19 januari 2012, versie definitief Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte LW-AF /LW-AF /MSW

29 6 CONCLUSIES EN AANBEVELINGEN 6.1 Conclusies De hoofdconclusie van deze quickscan is dat het waterschap op basis van remote sensing data zowel in ruimte als in de tijd op hoog detailniveau inzicht heeft in de watervraag binnen het beheersgebied. Parameter voor droogte: Neerslagtekort, dat kan worden bepaald uit reeds beschikbare KNMI-data geeft geen inzicht in de werkelijke watervraag (waterbehoefte); Verdampingstekort geeft wel inzicht in de werkelijke watervraag; Remote Sensing data verschaffen inzicht in verdampingstekort, de huidige KNMI data niet; Neerslagtekort is wel een goede maat om jaren onderling met elkaar te vergelijken (in het verleden en in de toekomst), omdat de meetreeks voor verdampingstekort nog te kort is. Ruimtelijke verdeling: De regionale verdeling van neerslagtekort door KNMI geeft een glad geïnterpoleerd beeld Het regionale verdampingstekort in het beheersgebied van Aa en Maas was tot nu toe alleen inzichtelijk te maken met behulp van hydrologische modellen, met introductie van enkele onzekerheidsbronnen; De aangeschafte data van verdampingstekort geven een gedetailleerd beeld van de variabiliteit van de watervraag onafhankelijk van de hydrologische modellen; Het regionale beeld van verdampingstekort in het beheersgebied van Aa en Maas op basis van de Remote Sensing data wordt door hydrologen van het waterschap herkend; Het verdampingstekort geeft een indirect beeld van beschikbaar vocht in wortelzone (die per gewas en per bodem varieert); De bruikbaarheid van data is het grootst op moment dat er verdampingstekort optreedt. Indien dat niet het geval is kan worden gesteld dat de wortelzone nog vocht bevat, maar niet hoeveel vocht; Data over bodemvocht zoals deze nu zijn geleverd tonen zeer weinig ruimtelijke variatie en dit lijkt onrealistisch. Nauwkeurigheid Remote Sensing data: De nauwkeurigheid van de actuele verdamping en het verdampingstekort is in dit stadium nog niet bekend. Uit vergelijkingsstudies in het verleden (1995) komt een standaard fout van circa 0.72 mm/dag. De potentiële verdamping op basis van de Remote Sensing pixel ter hoogte van KNMI station Volkel geeft iets lagere waarden dan de Makkink referentieverdamping; De cumulatieve potentiële verdamping op basis van Remote Sensing data vanaf 1 april was op 1 juni bij KNMI station Volkel circa 5% lager en op 1 september circa 1% lager dan de Makkink referentieverdamping Bruikbaarheid Remote Sensing data: Remote Sensing data zijn goed bruikbaar in droge perioden waarin verdampingstekort optreedt. In zeer natte omstandigheden kan ook verdampingsreductie optreden als gevolg van zuurstoftekort van het wortelsysteem. De bruikbaarheid van de uit Remote Sensing bepaalde verdampingsreductie in dit natte traject is in deze studie niet onderzocht. Het grote voordeel van Remote Sensing data is dat het inzicht geeft in de ruimtelijke variabiliteit. De nauwkeurigheid zou verbeterd moeten worden door beter inzicht in Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW

30 de betrouwbaarheid per bodemtype en gewastype (bijvoorbeeld vergelijking met hydrologisch model) of door meenemen van locale metingen van bijvoorbeeld bodemvocht (zie aanbevelingen). Kans op voorkomen: Uit KNMI-meetreeksen volgt dat er de afgelopen 30 jaar een stijging is van de hoogte van het neerslagtekort gedurende het voorjaar; Het droge voorjaar van 2011 is niettemin zeer uitzonderlijk; Het weer kent natuurlijke variatie; de droogte van voorjaar 2011 is ten dele toe te schrijven aan klimaatsverandering: o De hoge referentieverdamping in het voorjaar van 2011 is te verklaren door 2 factoren: De hoge temperaturen, samenhangend met de opwarming van de aarde; De grote hoeveelheid zonnestraling, waarvan onduidelijk is wat de relatie is met klimaatverandering. o Er is geen enkele aanwijzing dat de extreem geringe hoeveelheid neerslag in voorjaar 2011 door klimaatverandering veroorzaakt is; 6.2 Aanbevelingen De aanbevelingen die uit deze quickscan komen zijn onderverdeeld in 4 categorieën: operationeel peilbeheer modellen data schadebepaling Per categorie is aangegeven in welke richting het waterschap geadviseerd wordt vervolgstappen te ondernemen. Het zijn daarmee geen harde aanbevelingen maar vormen meer een denkrichting. De uitkomsten van deze studie moeten worden beschouwd met andere lopende projecten waarvan peilbeheer 3.0 de belangrijkste is. In dit rapport is met name de toegevoegde waarde van data ten opzichte van de huidige metingen binnen Aa en Maas beschouwd, gebaseerd op de data van het voorjaar van Operationeel peilbeheer Met deze data heeft het waterschap een parameter beschikbaar die voorheen niet met andere metingen beschikbaar was en een directe maat is voor de watervraag van gewassen. Doordat deze data elke dag geleverd worden, zijn ze in principe op een relatief eenvoudige wijze in te zetten in het operationele peilbeheer waarmee het wateraanbod in tijden van droogte kan worden gestuurd. Hoe het verdampingstekort in de praktijk kan worden bestreden is een andere vraag. De waterbehoefte is meestal het grootst op plekken waar de grondwaterstand dusdanig diep wegzakt dat er geen capillaire nalevering vanuit het grondwater meer kan plaatsvinden. Zolang het dan niet regent, zal de bodem verder uitdrogen en zal de plant meer en meer last krijgen van droogtestress en dus schade ondervinden. Interessant is vervolgens de vraag hoe het waterschap en/of de agrariër hierop kan ingrijpen. Moet er oppervlaktewater heen worden geleid, en hoe komt dat dan vervolgens ter beschikking van de plant? Is er een tijdelijke oplossing in de vorm van beregening mogelijk? Bij beregening uit oppervlaktewater zijn de kosten voor het transport van water vanuit de kanalen en beken met wateraanvoer belangrijk. Bij beregening uit grondwater zijn eventuele effecten op andere (niet beregende) landbouwgronden en natuurgebieden belangrijk. 19 januari 2012, versie definitief Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte LW-AF /LW-AF /MSW

31 Hierbij zal er goed inzicht moeten zijn in de grootte en de verdeling van het wateraanbod. Hierop wordt verder ingegaan binnen het project peilbeheer 3.0 waarvan het functioneel ontwerp half december 2011 wordt opgeleverd. Een mogelijke vervolgstap is het vergelijken van regionale verdampingstekorten met het beschikbare wateraanbod in termen van volumes (m3) en fluxen (m3/dag). Daarbij zou onderscheid kunnen worden gemaakt tussen: deelstroomgebieden; functies (landbouw, natuur, overig); gewassen; financiële schade (op basis van de economische waarde van gewassen); beregenbaarheid uit oppervlaktewater, beregenbaarheid vanuit grondwater. Zo n verdeling levert een beeld op dat gebruikt kan worden in het operationele waterbeheer: waar zetten we het beschikbare oppervlaktewater in, waar leggen we beregeningsverboden op. Het kan ook een aanzet geven voor beprijzing van het beschikbaar oppervlaktewater en van het beschikbare RWZI-effluent. Remote Sensing data leveren een regionaal beeld van het moment waarop er verdampingstekorten optreden, ofwel van de combinaties bodem/gewas waar de vochtvoorrraad het eerst is uitgeput. Deze plekken zouden geïnventariseerd kunnen worden; komt hier een logisch beeld uit? Dat kan een aanleiding geven om bepaalde gebieden voorrang te geven bij uitvoering van de GGOR, danwel om waterconserveringsopgaven te definiëren als inzet vanuit het waterschap richting ingelanden. Modellen De meerwaarde van regionale hydrologische modellen is tweevoudig: 1. ze geven inzicht in de ruimtelijke variabiliteit van het hydrologische systeem; 2. ze geven inzicht in hoe het hydrologisch systeem reageert op veranderingen, met name in de toekomst. Het eerste punt heeft een grote meerwaarde voor het geval dat hydrologische variabelen alleen als puntmetingen beschikbaar zijn. Te denken valt aan grondwaterstandsbuizen maar ook aan neerslagstations en verdampingsstations. Door middel van Remote Sensing is het mogelijk inzicht te krijgen in de ruimtelijke variabiliteit van een aantal van dit soort hydrologische variabelen. Echter niet elke variabele is op dit moment via dergelijke technieken beschikbaar op een ruimtelijke schaal die voor waterschappen van belang is. Er wordt binnen dit project alleen ingegaan op Remote Sensing technieken die operationeel inzetbaar zijn. Dat wil zeggen technieken waarvan de meerwaarde in diverse wetenschappelijke studies is aangetoond. De twee variabelen die op dit moment op voldoende ruimtelijk detailniveau en betrouwbaar genoeg zijn om in te zetten zijn neerslag en verdamping. Case studies uit het verleden hebben aangegeven dat door gebruik te maken van Remote Sensing data hydrologische modellen verbeterd kunnen worden. Zowel conceptueel (kloppen de model aannames over bodem-plant-atmosfeer interactie) als flux-gerelateerd (kloppen de modeluitkomsten van bijvoorbeeld kwel/wegzijging). (Schuurmans, 2008 en Schuurmans et al., 2009).Op basis van die case studies adviseren wij Waterschap Aa en Maas, eventueel in SAT-Water verband, een vergelijking uit te voeren van de door gebiedsdekkende grondwatermodellen berekende verdampingstekorten en het verdampingstekort dat volgt uit de Remote Sensing data. Door de aanwezige gebiedskennis binnen het waterschap in te Waterschap Aa en Maas/Quickscan droogte januari 2012, versie definitief LW-AF /LW-AF /MSW