Actualisatie en extrapolatie van hydrologische parameters in de nieuwe Code van Goede Praktijk voor het Ontwerp van Rioleringssystemen

Transcriptie

1 Faculteit Ingenieurswetenschappen Departement Burgerlijke Bouwkunde Afdeling Hydraulica Kasteelpark Arenberg 40 BE-3001 Heverlee (Leuven) tel fax Actualisatie en extrapolatie van hydrologische parameters in de nieuwe Code van Goede Praktijk voor het Ontwerp van Rioleringssystemen Studie uitgevoerd voor Vlaamse Milieumaatschappij Afdeling Operationeel Waterbeheer Eindrapport, september 2009 Prof. dr. ir. Patrick Willems

2 Faculteit Ingenieurswetenschappen Departement Burgerlijke Bouwkunde Afdeling Hydraulica Kasteelpark Arenberg 40 BE-3001 Heverlee (Leuven) tel fax

3 Inhoud 1 Inleiding Code van goede praktijk Klimaatscenario s Inleiding Trends en multidecadale oscillaties in de neerslagstatistieken Hoog- midden- en laag-klimaatscenario s tot Neerschaling van klimaatscenario s tot 10 minuten puntneerslag Neerschalingsmethoden Analyse nauwkeurigheid convectieve neerslagresultaten in klimaatmodellen Classificatie in atmosferische circulatiepatronen Soorten classificaties Lamb- en Jenkinson Collison-classificaties voor de UK en België Voorkomingsfrequenties van de Lamb-circulatiepatronen voor België Validatie ECHAM5-klimaatmodelruns in het beschrijven van de voorkomingsfrequenties van de Lamb-circulatiepatronen voor België Verband tussen circulatiepatronen en kleinschalige neerslag Weather Typing gebaseerde neerschalingsmethoden Neerschalingsresultaten Vergelijking dagneerslagextremen voor de controleperiode met deze voor de historische Ukkelneerslag Factor verandering dagneerslagextremen van de controleperiode tot Vergelijking IDF-verbanden voor de controleperiode met deze voor de historische Ukkelneerslag Verandering IDF-verbanden van de controleperiode tot de scenarioperiode Invloed klimaatverandering op ontwerpneerslag Aangepaste IDF-verbanden en composietbuien Aangepaste historische neerslagreeksen waaronder 100 jaar Ukkelneerslag Aangepaste reeksen met 1000 jaar synthetische neerslag Regionale verschillen binnenland - kust ETo op basis van Bultot- en Hargraeves-methoden Aangepaste nodige buffervolumes bij bronmaatregelen Samenvatting resultaten en aanbevelingen Kadering in het groter geheel van de klimaatproblematiek Verwachte toename laagwaterproblematiek Nood aan bijkomende bergings- en infiltratievoorzieningen Referenties...77 K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij i

4 1 Inleiding Dit rapport geeft een overzicht van de resultaten bij de studie Actualisatie en extrapolatie van hydrologische parameters in de nieuwe Code van Goede Praktijk voor het Ontwerp van Rioleringssystemen, die in opdracht van de Afdeling Operationeel Waterbeheer van de Vlaamse Milieumaatschappij werd uitgevoerd. De studie beoogde de neerslagstatistieken en afgeleide resultaten uit de code van goede praktijk te actualiseren aan de huidige klimaatcondities. Ook werd op basis van de huidig beschikbare kennis over de toekomstige klimaatevoluties een inschatting gemaakt van de verandering in neerslagstatistieken en bijhorende ontwerpwaarden uit de code tot het jaar Hierbij werd rekening gehouden met de onzekerheden op de inschatting van de toekomstige evoluties van het klimaat. De veranderende klimaatcondities werden finaal ook vertaald naar aangepaste neerslagreeksen, en gecombineerd met bijhorende aangepaste tijdreeksen voor potentiële evapotranspiratie (ETo), om gebruikt te worden in hydrologische en hydrodynamische modelleringsstudies. Bij deze studie werd gebruik gemaakt van heel wat voorbereidend onderzoek dat werd uitgevoerd in het kader van het project CCI-HYDR voor Federaal Wetenschapsbeleid (Ntegeka et al., 2008). Dat project handelt over de invloed van klimaatverandering op hydrologische extremen in België en wordt sinds 2006 uitgevoerd via een samenwerking tussen de Afdeling Hydraulica van de K.U.Leuven en het Koninklijk Meteorologisch Instituut van België (KMI). De resultaten van het project CCI-HYDR zijn eerder reeds vertaald naar klimaatscenario s die bruikbaar zijn voor hydrodynamische modelleringsstudies langs bevaarbare waterlopen (voor het Waterbouwkundig Laboratorium; Boukhris et al., 2008), voor het bestuderen van adaptieve maatregelen tegen overstromingen (onderzoeksproject ADAPT voor Federaal Wetenschapsbeleid) en voor ecologische impactstudies (voor het Instituut voor Natuur- en Bosonderzoek; Demarée et al., 2009; Baguis et al., 2009). Voorliggende studie legde zich toe op rioleringstoepassingen en op hydrologische toepassingen langs kleinschalige rivierbekkens; dus op neerslagextremen bij zeer kleine tijdschalen (tot 10 minuten). De actualisatie van de neerslagstatistieken aan het huidige klimaat gebeurde op basis van een grondige statistische trendanalyse van historische neerslagreeksen (vooral deze van Ukkel), terwijl de extrapolatie naar toekomstige klimaatcondities een neerschaling vroeg van de resultaten van klimaatmodellen van de dagtijdschaal naar de 10-minuten-schaal. De studie omvat 3 deelstudies: Deel 1: Invloed klimaatverandering op ontwerpneerslag: aanpassen IDF-verbanden, composietbuien en historische neerslagreeksen; Deel 2: Invloed klimaatverandering op ontwerpneerslag: aanpassen synthetische reeksen tot 1000 jaar; Deel 3: Aangepaste nodige buffervolumes bij bronmaatregelen. Hierna wordt voor de verschillende stappen de methodologie en de resultaten samengevat. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 1

5 2 Code van goede praktijk Deze studie nam als uitgangsbasis de ontwerp-code van goede praktijk voor het ontwerp van rioleringssystemen uit 2004 (zie de toelichtingstekst van Vaes et al., 2004). Deze laatste is een ontwerp-tekst die tot op heden niet werd goedgekeurd. De huidige officiële code betreft de Krachtlijnen voor een geïntegreerd rioleringsbeleid uit De neerslagstatistieken uit deze laatste code werden in de versie van Vaes et al. (2004) echter bijgesteld. Bij de opmaak van de Krachtlijnen van 1996 werd een vergelijking gemaakt tussen de toenmalige ontwerpregel op basis van blokneerslag en de meer nauwkeurige aanpak op basis van lange-termijn simulaties. Om echter consequent te blijven met de toenmalige ontwerpregel op basis van een blokbui van 20 minuten bij een terugkeerperiode van 2 jaar, werden de terugkeerperioden van de continue lange-termijn-simulaties ongeveer verdubbeld. In de ontwerp-code van Vaes et al. (2004) werd deze aanpassing niet langer behouden, maar werd de ontwerpterugkeerperiode aangepast (zie de Tabel 9 uit de ontwerp-code van Vaes et al., 2004; een geactualiseerde versie van deze tabel voor ledigingsdebieten tussen 10 en 40 l/(s.ha) en voor terugkeerperioden tot 20 jaar is hieronder weergegeven in Tabel 1). Omdat de voorliggende studie zich vooral op de actualisatie en extrapolatie van neerslagstatistieken toelegt, werd uitgegaan van de ontwerpcode van De neerslagstatistieken in deze ontwerp-code werden bekomen op basis van de neerslaggegevens te Ukkel voor de periode Tabel 1. Grootte-ordes van buffervolumes in functie van het maximaal ledigingsdebiet en terugkeerperiode van de noodoverlaat. terugkeerperiode Krachtlijnen voor een geïntegreerd rioleringsbeleid van jaar 5 jaar terugkeerperiode lange termijn simulaties bij constante doorvoer ±1 jaar ±2 jaar ±5 jaar ±20 jaar terugkeerperiode lange termijn simulaties bij lineaire doorvoerrelatie ±0.5 jaar ±1 jaar ±2 jaar ±10 jaar maximaal ledigingsdebiet (via infiltratie, afgeknepen doorvoer, verdamping,...) 40 l/(s.ha) 10 l/(s.ha) 50 m 3 /ha 5 mm 100 m 3 /ha 10 mm 100 m 3 /ha 10 mm 150 m 3 /ha 15 mm 150 m 3 /ha 15 mm m 3 /ha mm m 3 /ha mm m 3 /ha mm 3 Klimaatscenario s 3.1 Inleiding De studie maakte vooreerst een analyse van het gewijzigd en wijzigend klimaat op de ontwerpneerslag voor Vlaanderen. In de toelichtingstekst van Vaes et al. (2004, hoofdstuk 4) werd de ontwerpneerslag gebaseerd op de Ukkel-neerslagreeks voor de periode tot en met Meerdere studies hebben ondertussen aangewezen (zie verder) dat deze periode niet langer representatief is voor het huidige en toekomstige klimaat. Via trendanalyses op de 10 minuten neerslagreeks te Ukkel voor de periode werden door Willems et al. (2007c) en Ntegeka & Willems (2008) multidecadale oscillaties en trends waargenomen. Deze zijn verder onder de loep genomen (paragraaf 2.2) met het oog op het actualiseren van de ontwerpneerslag. Daarna is gewerkt rond het neerschalen van de klimaatscenario s tot een 10 minuten tijdschaal (paragraaf 2.3), met als doel de ontwerpneerslag in de toekomst te extrapoleren tot het jaar K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 2

6 3.2 Trends en multidecadale oscillaties in de neerslagstatistieken De trendanalyse is uitgevoerd op basis van de unieke dataset met meer dan 100 jaar observaties van 10 minuten neerslagintensiteiten sinds 1898 te Ukkel met dezelfde pluviograaf en op dezelfde meetlocatie (Demarée et al., 1998). Op basis van deze meerjarige en hoogfrequentie meetreeks werd een analyse uitgevoerd van trends in het voorkomen van uitzonderlijke neerslaggebeurtenissen. De analyse werd doorgevoerd bij uitmiddelingsduren (of aggregatieniveaus) van 10 minuten, 1 uur, 1 dag, 1 week (7 dagen) en 1 maand (30 dagen). Het is duidelijk dat de korte uitmiddelingsduren relevant zijn rioleringstoepassingen, de grote aggregatieniveaus voor de problematiek van wateroverlast langs de grotere rivieren. Verder is de analyse afzonderlijk doorgevoerd voor de vier climatologische seizoenen, waaronder de winterperiode (december februari) en zomerperiode (juni augustus). De statistische analyse vereist dat onafhankelijke neerslagextremen uit de tijdreeks worden geëxtraheerd. Dit is gebeurd volgens een onafhankelijkheidscriterium waarbij twee neerslagextremen als onafhankelijk worden verondersteld indien de tussentijd groter is dan 12 uur of groter dan het beschouwde aggregatieniveau. Aggregatie is hierbij doorgevoerd volgens de methode van het bewegend gemiddelde met een stap van 10 minuten. Deze statistische voorverwerking is identiek aan de methode die eerder door de auteurs is gebruikt bij de afleiding van de intensiteit/duur/frequentie (IDF) verbanden en de ontwerpbuien voor rioleringstoepassingen, zoals beschreven in de ontwerp-code van goede praktijk (Vaes et al., 2004); zie ook Willems (2000). Op basis van de onafhankelijke neerslagextremen voor de periode (108 jaar) werd een frequentieanalyse uitgevoerd waarbij empirische neerslagkwantielen werden afgeleid voor terugkeerperioden (of gemiddelde herhalingstijden) van 1 jaar tot 107 jaar. Dit werd gemiddeld gedaan voor de volledige periode van 107 jaar, maar ook voor deelperioden met lengte: 5 jaar, 6 jaar,..., tot 15 jaar. De kwantielen voor de deelperioden werden daarna vergeleken met de overeenkomstige kwantielen voor het meerjarig gemiddelde van de volledige meetperiode van 107 jaar. De verhouding van een kwantiel voor een deelperiode versus de overeenkomstige kwantiel voor het meerjarig gemiddelde wordt hierna perturbatiefactor genoemd. De kwantielwaarden voor een deelperiode met lengte L worden afgeleid van de onafhankelijke neerslagextremen geëxtraheerd in deze deelperiode. Na sortering (met i het rangnummer; i=1 voor het grootste extrema) kunnen ze gerelateerd worden aan de empirische terugkeerperioden L/i; dit levert kwantielwaarden x (L), x (L/2),, x (L/i), op. De kwantielen afgeleid van de volledige meetreeks van 107 jaar zijn x g(107), x g(107/2),, x g(107/i), De perturbatiefactoren F stemmen dan overeen met x (L) /x g(l), x (L/2) /x g(l/2), In Figuur 1 en Figuur 2 worden de perturbatiefactoren weergegeven, gemiddeld voor alle empirische terugkeerperioden tussen 107 jaar, 107/2 jaar,..., tot 1 jaar, en dit voor het specifieke geval van deelperioden met een lengte van 15 jaar (bewegend over de volledige tijdreeks met een tijdstap van 1 jaar). De resultaten zijn afzonderlijk weergegeven voor uitmiddelingsduren van 10 minuten, 1 dag en 1 maand, en voor de winter- en de zomerperiode. Een factor van 1.1 weergegeven bij het jaartal 1910 betekent bijvoorbeeld dat gemiddeld over de periode (periode van 15 jaar gecentreerd rond 1910) de neerslagextremen bij terugkeerperioden tussen 1 en 107 jaar gemiddeld 10% hoger zijn in vergelijking met het meerjarig gemiddelde. Het is dus een periode met meer of hogere neerslagextremen. Analyse van de resultaten toont dat het patroon gelijklopend is voor alle bestudeerde uitmiddelingsduren: de periode van de jaren 1910 en 1920 was een periode met meer neerslagextremen, de jaren 1930 en 1940 met minder extremen, de jaren 1960 met meer extremen, de jaren 1970 met minder extremen voor de zomer, en de jaren 1990 tot voor kort met meer extremen. In deze totale periode van 107 jaar worden dus schommelingen/oscillaties waargenomen met oscillatiepieken en oscillatiedalen elke 30 à 40 jaar. Voor de winterperiode wordt sinds de jaren 1990 een sterke toename in de neerslagextremen vastgesteld, met een verhoging van de neerslagkwantielen met meer dan 20% t.o.v. het meerjarig gemiddelde. Voor de zomer is deze toename minder sterk; de jaren 1990 vertonen bijvoorbeeld een minder sterke toename dan de jaren K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 3

7 Perturbatiefactor winter, 10 min winter, 1 dag 0.7 winter, 1 maand meerjarig gemiddelde Figuur 1. Variatie in extreme neerslagkwantielen (relatief t.o.v. het meerjarig gemiddelde) voor een voortschrijdend gemiddelde van 15 jaar, in de winterperiode en voor uitmiddelingsduren van 10 minuten, 1 dag en 1 maand Perturbatiefactor zomer, 10 min zomer, 1 dag 0.7 zomer, 1 maand meerjarig gemiddelde Figuur 2. Variatie in extreme neerslagkwantielen (relatief t.o.v. het meerjarig gemiddelde) voor een voortschrijdend gemiddelde van 15 jaar, in de zomerperiode en voor uitmiddelingsduren van 10 minuten, 1 dag en 1 maand. Om na te gaan welke perturbatiefactoren significant verschillend zijn van 1 of welke verschillen met goede kans het gevolg zouden kunnen zijn van toeval, is een statistische hypothesetoetsing doorgevoerd. Hiertoe zijn 95% betrouwbaarheidsintervallen berekend voor de perturbatiefactoren onder de veronderstelling dat neerslagextremen willekeurig in de tijd verdeeld zijn. De techniek van parametrische bootstrapping is toegepast uitgaande van de K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 4

8 verdeling van de neerslagintensiteiten bij verschillende uitmiddelingsduren zoals eerder afgeleid voor de Ukkelneerslag door Willems (2000). Figuur 3 geeft een voorbeeld van de berekende betrouwbaarheidsintervallen voor de 10 minuten zomerneerslag. Hieruit blijkt dat het meerjarig gemiddelde buiten het betrouwbaarheidsinterval gesitueerd is voor meerdere deelperioden: (significant meer extreem dan gemiddeld), (minder extreem), (meer extreem), (minder extreem), 1994-nu (meer extreem). Voor deze perioden kan de hypothese verworpen worden dat de perturbatiefactoren afwijken van het meerjarig gemiddelde ten gevolge van toevalligheden (beperkt aantal waarnemingen) Perturbatiefactor zomer, 10 min % betrouwbaarheidsinterval meerjarig gemiddelde Figuur 3. 95% betrouwbaarheidsintervallen op de perturbatiefactoren voor de 10 minuten zomerneerslag. De perturbatiefactoren zijn het gevolg van een combinatie van een variatie in het aantal neerslagextremen, en van een variatie in de grootte van de neerslagextremen (de neerslagintensiteit). Om na te gaan welke van beide factoren belangrijkst is, zijn de perturbaties ook afzonderlijk berekend voor de gemiddelde neerslagintensiteit van de extremen (de amplitude van het signaal) en voor het aantal neerslagextremen. Figuur 4 toont het resultaat voor de 10 minuten zomerneerslag. Hieruit blijkt dat beide factoren een rol spelen, maar dat de variatie in het aantal neerslagextremen belangrijkst is. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 5

9 4 350 Gemiddelde intensiteit neerslagextremen [mm/10min] zomer, 10 min, gemiddelde intensiteit neerslagextremen 95% betrouwbaarheidsinterval zomer, 10 min, aantal neerslagextremen Aantal neerslagextremen over 15 jaar Figuur 4. Variatie in de gemiddelde neerslagintensiteit van de neerslagextremen en het aantal neerslagextremen (over een periode van 15 jaar) voor de 10 minuten zomerneerslag, samen met de 95% betrouwbaarheidsintervallen. Uit de voorgaande analyse blijkt duidelijk dat neerslagextremen niet willekeurig in de tijd voorkomen, maar gegroepeerd. Dit fenomeen van meerjarige afhankelijkheid is reeds langer bekend onder de benaming clustering of persistentie. Het zorgt voor een groepering van neerslagextremen over perioden van meerdere decaden, en dus voor multidecadale schommelingen (zie de benaderende cyclische variaties in Figuur 5 en Figuur 6). % verandering in extremen winter, 10 jaar bewegend venster winter, 15 jaar bewegend venster lange-termijn gemiddelde benaderende cyclische variaties benaderende cyclische variaties + invloed klimaatverandering effect klimaatverandering jaar Figuur 5. Variatie in extreme neerslagkwantielen (relatief t.o.v. het meerjarig gemiddelde) voor een voortschrijdend gemiddelde van 10 en 15 jaar, in de winterperiode en voor een uitmiddelingsduur van 10 minuten. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 6

10 % verandering in extremen jaar zomer, 10 jaar bewegend venster zomer, 15 jaar bewegend venster lange-termijn gemiddelde benaderende cyclische variaties Figuur 6. Variatie in extreme neerslagkwantielen (relatief t.o.v. het meerjarig gemiddelde) voor een voortschrijdend gemiddelde van 10 en 15 jaar, in de zomerperiode en voor een uitmiddelingsduur van 10 minuten. Door de multidecadale schommelingen in het klimaat zijn er de laatste 15 jaar toevallig zeer veel extreme regenbuien voorgekomen, zowel tijdens de winter (Figuur 5) als tijdens de zomer (Figuur 6). Voor de zomer zijn deze echter niet extremer dan bijvoorbeeld in de jaren of de jaren 1960 (Figuur 6). Het aantal rioleringsoverstromingen is sinds die tijd wel sterk toegenomen maar dat vindt zijn verklaring in het gewijzigd landgebruik (toename in de verharding, aanleg van rioleringen en waterzuiveringsinfrastructuur). In de winterperiode is het aantal en de grootte van extreme winterbuien (die potentieel tot rivieroverstromingen leiden) de laatste 15 jaar wel beduidend hoger dan in de jaren en 1960 (Figuur 5). Door uit te gaan van een ruwe hypothese dat zonder klimaatverandering de laatste oscillatiepiek (bij benadering) even hoog zou zijn dan de oscillatiepieken in de jaren en 1960, werd in Figuur 5 en Figuur 6 de recente toename in neerslagextremen opgedeeld in een deel "natuurlijke klimaatoscillaties" en een deel "klimaatverandering". In Figuur 7 is inderzocht of het deel klimaatverandering consistent is met de resultaten van klimaatmodellen. Analoge resultaten als bij Figuur 5, maar voor een voortschrijdend gemiddelde van 30 jaar (de simulatieperiode van de beschouwde klimaatmodellen), werden voor de periode na 1960 overgenomen in Figuur 7. De resultaten werden echter herschaald zodat het gemiddelde voor de periode (de referentieperiode van de klimaatmodellen; zie paragraaf 2.3) bij 0% ligt (groene punten). Bovendien is het deel "natuurlijke klimaatoscillaties" uit Figuur 5 afgetrokken van de totale historische trend (blauwe punten). Let wel dat elk groen of blauw punt gebaseerd is op alle neerslagextremen in een periode van 30 jaar (15 jaar voor het punt en 15 jaar na het punt). In rood zijn in Figuur 7 de voorspellingen met de klimaatmodellen weergegeven (de toename in winterneerslag van de referentieperiode tot de scenarioperiode op basis van de PRUDENCE regionale klimaatmodelruns; zie paragraaf 2.3). De onzekerheden zijn zeer groot, maar de range aan voorspellingen zijn consistent met de recente historische waarnemingen: enkele % toename in winterneerslag per decade. In volgende paragraaf worden deze simulaties met klimaatmodellen verder geanalyseerd met als doel om tot klimaatscenario s te komen, bruikbaar om de neerslagstatistieken en ontwerpregels uit de ontwerp-code van goede praktijk aan te passen aan het gewijzigd en wijzigend klimaat. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 7

11 % Resultaten regionale klimaatmodellen SHMI-MPI-A2 % verandering in extremen Perturbation factor % % % % % % % Historische trend Historische trend, na aftrekking van de klimaatoscillatie SHMI-MPI-B2 HC-adhff HC-adhfe DMI-ecsc-A2/B2 HS3 HS2 HC-adhfa CNRM-DE6 SHMI-HC-22 METNO-B2 / UCM-B2 SHMI-A2 / METNO-A2 / HC-adhfd-B2 / MPI-3005 / CNRM-DE7 KNMI / DMI-S25 GKSS-SN / GKSS / CNRM-DE5 CNRM-DC9 SHMI-B2 / UCM-A2 / MPI-3006 DMI-HS1 / ETH 0% 1 Referentieperiode Tot tijdshorizon % Figuur 7. Recente trends en toekomstige evoluties in de extreme neerslag voor Vlaanderen (gebaseeerd op 31 simulaties met 12 verschillende regionale klimaatmodellen): voorbeeld voor de winterperiode. 3.3 Hoog- midden- en laag-klimaatscenario s tot 2100 De toekomstige klimaatscenario s zijn gebaseerd op simulatieresultaten met regionale klimaatmodellen voor Vlaanderen, zoals recent in samenwerking met het KMI statistisch verwerkt in het project CCI-HYDR voor Federaal Wetenschapsbeleid. De klimaatmodelresultaten geven indicaties over de verandering in het klimaat ten gevolge van de toekomstige evoluties in de uitstoot van broeikasgassen. Schattingen in deze toekomstige uitstoot zijn gemaakt door de Intergouvernementele Werkgroep rond Klimaatverandering (IPCC, 2001, 2007). Ze zijn gebaseerd op toekomstverwachtingen van de evolutie van de wereldeconomie, van de bevolkingstoename, van het gebruik van materialen, van energiebronnen, enzovoort. Deze evolutie kan meer of minder duurzaam verlopen, al dan niet sterk rekening houdend met ecologische aspecten, en meer mondiaal of meer regionaal georiënteerd. Als gevolg hiervan kunnen de concentraties van de broeikasgassen in de atmosfeer verder blijven toenemen tot het jaar 2100 met in het meest pessimistische scenario een verdrievoudiging van de CO2 uitstoot. Een ander scenario is dat deze eerst toenemen tot het midden van de volgende eeuw en daarna opnieuw dalen. De invloed op de temperatuur verloopt gelijklopend hieraan (Figuur 8). K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 8

12 Figuur 8. Invloed verschillende IPCC-broeikasgasemissiescenario s op de wereldgemiddelde temperatuur (op basis van meer dan 20 mondiale klimaatmodellen) (IPCC, 2007). De IPCC-broeikasgasemissie-basisscenario s zijn: A1 (en specifieke versie A1B): mondiale markt; A2: veilig scenario; B1: mondiale solidariteit; B2: zorgzaam scenario. De scenario s 1 (A1 en B1) gaan uit van een verdere mondialisering van de wereldbevolking en economie, met een bevolkingsgroei die piekt in het midden van de 21e eeuw en daarna daalt, samen met snelle economische veranderingen en een sterke evolutie naar een diensten- en informatie-economie. De scenario s 2 (A2 en B2) veronderstellen daarentegen een evolutie naar een meer lokaal georiënteerde wereldbevolking en economie, met meer gefragmenteerde technologische evoluties. Het verschil tussen de scenario s 1 en 2 heeft dus in hoofdzaak te maken met het verschil tussen de evolutie naar een meer mondiale wereld of naar een meer regionaal georiënteerde wereld. Het verschil tussen de scenario s A en B heeft anderzijds te maken met de graad van milieuduurzaamheid in de verdere evolutie van de wereld. Bij de scenario s B gaat men uit van een evolutie die maximaal rekening houdt met de interacties tussen economie, sociale aspecten en de impact op het milieu, en die uitgaat van een algemene vermindering in het gebruik van materialen en de introductie van propere en duurzamere technologieën. De scenario s A gaan uit van een verdere economische groei met tragere technologische vernieuwingen. Als gevolg hiervan kunnen de concentraties van de broeikasgassen in de atmosfeer verder blijven toenemen tot het jaar 2100 met in het meest pessimistisch scenario een verdrievoudiging van de CO2-uitstoot. Een ander scenario is dat deze eerst toenemen tot het midden van de volgende eeuw en daarna opnieuw dalen. De meeste eerder uitgevoerde internationale impactstudies rond klimaatverandering gaan uit van het A2-scenario, wat eerder een bovengrens geeft van de potentiële impact. Al deze emissiescenario s zijn doorgerekend in regionale en mondiale klimaatmodellen om de effecten ervan na te gaan op het klimaat. In het project CCI-HYDR zijn in het totaal 31 simulatieruns met 12 verschillende gekoppelde mondiale regionale klimaatmodellen statistisch geanalyseerd (bekomen in het Europese PRUDENCE-project) voor de emissiescenario s A2 en B2. Bepaalde klimaatmodel-emissiescenariocombinaties werden meermaals doorgerekend (verschillende initiële condities), waardoor in het totaal 31 runs werden bekomen (zie Tabel 2 en Tabel 3). Om ook rekening te kunnen houden met de andere IPCC-emissiescenario s werden de PRUDENCE-runs aangevuld met alle simulatieruns met mondiale klimaatmodellen die beschikbaar zijn in de AR4 Archive van het IPCC (zie Tabel 4). In het onderzoeksproject CCI-HYDR zijn voor al deze simulatieruns de simulatieresultaten voor neerslag (inclusief extreme neerslag) en potentiële evapotranspiratie (ETo) statistisch verwerkt voor de specifieke Belgische regio. In deze studie zijn deze runs aangevuld met 17 zeer recente runs bekomen met het nieuwste ECHAM5 Duitse mondiale klimaatmodel (telkens emissiescenario A1B). Naast het feit dat het K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 9

13 om een zeer recent model gaat (gebruikt voor het AR5 van IPCC en in het Europese project ESSENCE), hebben deze runs het voordeel dat zij afzonderlijke resultaten geven voor de convectieve en de niet-convectieve neerslag en continue tijdreeksresultaten op dagbasis voor de periode (volgens historische gegevens tot 2000, en volgens het A1B emissiescenario daarna), zodat de toekomstige klimaatevolutie meer continu kan worden afgeleid. De 17 ECHAM5 runs werden uitgevoerd en ter beschikking gesteld door Andreas Sterl van het KNMI. Figuur 9 toont een voorbeeld van de gridlocaties van het regionaal klimaatmodel van het Deens Meteorologisch Instituut (DMI) waarvoor simulatieresultaten beschikbaar zijn vanuit het PRUDENCE-project. De gridresolutie is in het geval van het DMI-model 25 km. In het project CCI-HYDR werden eerst de resultaten geanalyseerd voor de gridlocatie dichtst bij het hoofdmeteorologisch station van het KMI te Ukkel (Figuur 9). Eén van de taken hier was het vergelijken van de consistentie van de simulatieresultaten van de klimaatmodellen voor het huidige en recente klimaat met de historische metingen te Ukkel. Daarna zijn ook de andere gridlocaties voor België geanalyseerd en de regionale verschillen bestudeerd voor de klimaatveranderingsimpacts op neerslag en ETo. DMI 25 km Figuur 9. Belgische gridlocaties van het DMI klimaatmodel met gridresolutie 25 km (CCI-HYDR project). K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 10

14 PRUDENCE Partner Naam run Mondiaal Regionaal klimaatmodel klimaatmodel Météo France (France) CNRM DA9 Observed SST ARPEGE Danish Meteorological Institute (Denmark) DMI ECC ECHAM5 HIRHAM ecctrl ECHAM4/OPYC HIRHAM HC1 HadAM3H HIRHAM HC2 HadAM3H HIRHAM HC3 HadAM3H HIRHAM F25 HadAM3H HIRHAM Swiss Federal Institute of Technology (Switzerland) GKSS Forschungszentrum Geesthacht GmbH (Deutschland) Met. Office Hadley Centre (United Kingdom) The Abdus Salam Intl. Centre for Theoretical Physics (Italy) Koninklijk Nederlands Meteorologisch Instituut (The Netherlands) Norwegian Meteorological Institute (Norway) Max-Planck-Institut für Meteorologie (Deutschland) Swedish Meteorological and Hydrological Institute (Sweden) Universidad Complutense de Madrid (Spain) ETH HC_CTL HadAM3H CHRM GKSS CTL HadAM3H CLM CTLsn HadAM3H CLM (improved) HC adeha HadAM3P HadRM3P adehb adehc HadAM3P HadAM3P HadRM3P HadRM3P ICTP ref HadAM3H RegCM KNMI HC1 HadAM3H RACMO METNO HADCN HadAM3H HIRHAM MPI 3003 HadAM3H REMO SMHI HCCTL HadAM3H RCAO MPICTL ECHAM4/OPYC RCAO HCCTL_22 HadAM3H RCAO (High res.) UCM control HadAM3H PROMES Tabel 2. Overzicht van de PRUDENCE-controleruns (periode ) met gekoppelde regionale-mondiale klimaatmodellen. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 11

15 PRUDENCE Naam run Modelresolutie Emissiescenario Mondiaal Regionaal Partner (km) klimaatmodel klimaatmodel SMHI SMHI-MPI-A2 49 A2 ECHAM4/OPYC RCAO SMHI-MPI-B2 49 B2 ECHAM4/OPYC SMHI-HC A2 HadAM3H SMHI-A2 49 A2 HadAM3H SMHI-B2 49 B2 HadAM3H KNMI KNMI 47 A2 HadAM3H RACMO METNO METNO-A2 53 A2 HadAM3H HIRHAM METNO-B2 53 B2 HadAM3H DMI DMI-S25 25 A2 HadAM3H HIRHAM DMI-ecsc-A2 50 A2 ECHAM4/OPYC DMI-ecsc-B2 50 B2 ECHAM4/OPYC DMI-HS1 50 A2 HadAM3H DMI-HS2 50 A2 HadAM3H DMI-HS3 50 A2 HadAM3H ETH ETH 55 A2 HadAM3H CHRM HC HC-adhfa 50 A2 HadAM3P HadRM3P HC-adhfe 50 A2 HadAM3P HC-adhff 50 A2 HadAM3P HC-adhfd-B2 50 B2 HadAM3P MPI MPI A2 HadAM3H REMO MPI A2 HadAM3H CNRM CNRM-DC9 59 A2 ARPEGE ARPEGE CNRM-DE5 59 A2 ARPEGE CNRM-DE6 59 A2 ARPEGE CNRM-DE7 59 A2 ARPEGE GKSS GKSS-SN 55 A2 HadAM3H CLM GKSS 55 A2 HadAM3H CLM ICTP ICTP-A2 52 A2 HadAM3H RegCM ICTP-B2 52 B2 HadAM3H RegCM UCM UCM-A2 52 A2 HadAM3H PROMES UCM-A2 52 B2 HadAM3H Tabel 3. Overzicht van de PRUDENCE-scenarioruns (periode ) met gekoppelde regionale-mondiale klimaatmodellen. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 12

16 Instituut Model Controlerun A2 A1B B1 BCCR BCM2.0 CCCma CGCM3 (T47) CNRM CM3 CSIRO Mk3.0 MIUB, METRI, M&D ECHO-G LASG FGOALS-g1.0 GFDL CM2.0 CM2.1 GISS AOM E-H E-R INM CM3.0 IPSL CM4 NIES MIROC3.2 hires MIROC3.2 medres MRI CGCM2.3.2 NCAR PCM CCSM3 UKMO HadCM3 HadGEM1 Tabel 4. Overzicht van de runs met mondiale klimaatmodellen uit de IPCC AR4 Archive. De resultaten van de mondiale en regionale klimaatmodelruns werden statistisch geanalyseerd. Perturbatiefactoren werden afgeleid die de verandering voorstellen in neerslag- en ETokwantielen van de controleperiode (referentieperiode in het recente verleden) tot de scenarioperiode (periode in de toekomst, deze gaat maximaal tot 2100). Aangezien de voorspellingen met de klimaatmodellen onderhevig zijn aan grote onzekerheden, zijn de perturbatiefactoren afgeleid voor een hoog-, midden-, en laagklimaatveranderingsscenario (hierna kort klimaatscenario genoemd). Het midden-scenario laat toe om een beste schatting te bekomen, terwijl de vergelijking met het hoog- en laag-scenario het mogelijk maakt om een kwantificering te bekomen van de onzekerheid in de toekomstige klimaatverandering. Deze onzekerheid is het gevolg van onzekerheden in de toekomstige uitstoot aan broeikasgassen (is ingerekend door verschillende broeikasgasemissiescenario s in rekening te brengen) en de onzekerheden in de resultaten van de klimaatmodellen (dus de onzekerheden in de impact van de emissiescenario s op de verandering van het klimaat). Er is ook nog een bijkomende onzekerheid in de neerschaling van de klimaatmodelresultaten, zoals beschreven in volgende paragrafen. Figuur 10 toont een voorbeeld van de perturbatiefactoren voor de 31 PRUDENCEklimaatmodelruns, samen met de afgeleide CCI-HYDR hoog-, midden- en laagklimaatveranderingsscenario s, voor de extreme dagneerslag in de winter. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 13

17 Figuur 10. % neerslagtoename tijdens het winterseizoen voor uitzonderlijke neerslag (dagneerslag die zich minder frequent voordoet dan 10 keer per jaar) te Ukkel, volgens de 31 simulaties met 12 regionale klimaatmodellen (klimaat van tot ). De CCI-HYDR klimaatverandering werd afgeleid voor elke maand afzonderlijk, en voor zowel de gemiddelde seizoenscondities als voor de uitzonderlijke gebeurtenissen (de extremen). De extremen stellen alle neerslagkwantielen voor met terugkeerperiode groter dan 0.1 jaar (d.i. met een voorkomingsfrequentie kleiner dan 10 keer per jaar). De afhankelijkheid met de terugkeerperiode werd onderzocht alsook de afhankelijkheid met de tijdschaal (dag-, week-, maand- en seizoensschaal; zie ook verder). Er is rekening gehouden met de vaststelling dat in de zomerperiode de kleine regenbuien sterk in aantal verminderen (het verklaart de daling van de perturbatiefactor met toenemende tijdschaal; zie voorbeeld verder in Figuur 13), maar dat de extreme regenbuien in intensiteit kunnen toenemen (Figuur 11). K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 14

18 Figuur 11. Afhankelijkheid van de perturbatiefactor met de terugkeerperiode; voor dagneerslag in de zomer en simulatie met regionale klimaatmodellen (klimaat van tot ). De naamgeving van de klimaatscenario s is gebaseerd op de hydrologische impact. Bij het opstellen van deze scenario s werden de simulatieresultaten met de klimaatmodellen immers na statistische verwerking gecombineerd (voor de verschillende maanden en voor de variabelen neerslag en ETo) tot drie klimaatscenario s die een hoge, gemiddelde en lage hydrologische impact hebben (Figuur 12). Op basis van een correlatieanalyse tussen de veranderingen in de zomer en de winter, en tussen neerslag en ETo, zijn bvb. voor het hoog scenario een hoge neerslagtoename in de winter gecombineerd met een lage neerslagtoename in de zomer, en met een hoge ETo-toename in de winter en een hoge ETo-toename in de zomer. Het hoogklimaatscenario leidt tot de meest pessimistische impact op neerslagafstromingsdebieten, hoogwater langs rivieren, overstromingen, bodemvocht- en grondwaterstanden in de winter (maar tot een minst pessimistische impact op laagwater in de zomer). Het laag-klimaatscenario leidt tot de meest pessimistische impact op laagwater en grondwaterstanden tijdens droge zomerperioden (maar tot een minst pessimistische impact op hoogwater). Het middenklimaatscenario leidt tot gematigde resultaten, voor zowel hoog- als laagwater (voor zowel de natte als de droge perioden). K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 15

19 Hoog /Nat Midden /Gematigd Laag /Droog Hydrologische impact Hoogwater / overstromingen Laagwater / droogte Figuur 12. Hoog-, midden-, en laag-klimaatscenario s ontwikkeld voor hydrologische impactanalyse in België. Voor meer details over de CCI-HYDR methodologie en de CCI-HYDR klimaatscenario s die voor neerslag (inclusief extreme neerslag) en ETo werden bekomen, wordt verwezen naar de drie technische CCI-HYDR rapporten (Baguis et al., 2008; Ntegeka et al., 2008; Ntegeka & Willems, 2008) en het samenvattend rapport (Ntegeka et al., 2008). Al deze rapporten zijn te downloaden van de CCI-HYDR webstek ( deel Reports ) of worden toegestuurd op eenvoudig verzoek aan de CCI-HYDR coordinator (Patrick.Willems@bwk.kuleuven.be). Zoals ook in de inleiding gemeld, zijn de CCI-HYDR klimaatscenario s momenteel reeds in gebruik bij het Waterbouwkundig Laboratorium van de Vlaamse Overheid voor hydrodynamische modelleringsstudies langs bevaarbare waterlopen (Boukhris et al., 2008), en bij het Instituut voor Natuur- en Bosonderzoek (INBO) en de Vlaamse Milieumaatschappij voor ecologische impactstudies (Demarée et al., 2009; Baguis et al., 2009); o.a. voor het MIRA-S 2009 rapport, en de Natuursimulator van het INBO. In de voorliggende studie is verder onderzocht of de CCI-HYDR klimaatscenario s voldoende bruikbaar zijn voor toepassingen bij kleine tijdschalen tot 10 minuten, zoals voor het ontwerp van rioleringssystemen en bronmaatregelen, en de hydrologische modellering van kleinschalige stroomgebieden. Ook is een statistische neerschalingsprocedure uitgewerkt en toegepast die toelaat om de klimaatscenario s, afgeleid van klimaatmodelruns met dagtijdstap, neer te schalen tot een tijdstap van 10 minuten. Aangezien op 10 minuten tijdschaal de neerslagextremen vaak het gevolg zijn van convectieve zomeronweders, en deze laatste typisch minder nauwkeurig gemodelleerd worden door klimaatmodellen, vroeg dit bijzondere aandacht in de studie. 3.4 Neerschaling van klimaatscenario s tot 10 minuten puntneerslag Neerschalingsmethoden De mondiale en regionale klimaatmodelruns geven resultaten op een kleinste tijdschaal van 1 dag. Voor rioleringstoepassingen en kleinschalige hydrologische impactstudies zijn echter tijdschalen van 10 minuten nodig. Daarom moeten de resultaten van de klimaatmodellen in de tijd neergeschaald worden. In deze studie zijn verschillende methoden toegepast en geëvalueerd. Een eerste reeks methoden maakt gebruik van perturbatiefactoren (zoals in het project CCI-HYDR). Wanneer de perturbatiefactoren voor de dagtijdschaal worden vergeleken met deze die bekomen worden na aggregatie op een week-, maand- en seizoensschaal, dan blijkt dat voor de winter de verschillen statistisch niet signifikant zijn. Voor de zomer is dat (waarschijnlijk ten gevolge van de lokale convectieve zomeronweders) anders: de perturbatiefactoren dalen van kleine naar grote tijdschalen: zie Figuur 13. De daling blijkt het gevolg van een daling in het aantal regenbuien in de zomer. In het project CCI-HYDR is daar mee rekening gehouden door eerst het aantal natte dagen aan te passen (perturbatiefactoren K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 16

20 voor het aantal natte dagen) en daarna de neerslagintensiteit van deze natte dagen (perturbatiefactoren voor de neerslagintensiteit). Wanneer de verandering van de perturbatiefactoren van grote naar kleinere tijdschalen wordt onderzocht (van seizoens-, naar maand-, naar week- en dagschaal) en geëxtrapoleerd naar de 10-minuten-tijdschaal, dan geeft Figuur 13 aan dat zulke extrapolatie neerkomt op de veronderstelling dat de verandering op 10-minutenbasis gelijk is aan deze op dagbasis. Deze veronderstelling werd eerder reeds gemaakt voor extrapolatie naar een tijdschaal van 1 uur (voor de klimaatscenario s voor het Waterbouwkundig Laboratorium). Ze werd toen niet verder onderzocht aangezien voor de toepassingen van het Waterbouwkundig Laboratorium (grote rivieren) uurlijkse neerslagextremen tijdens de zomerperiode weinig invloed hebben op de rivierafvoeren of overstromingsrisico s. Voor de voorliggende studie (focus op rioleringstoepassingen en kleinschalige rivierbekkens) ligt dat duidelijk anders. Figuur 13. Afhankelijkheid van de neerslagperturbatiefactor met de tijdschaal voor de hoog-, midden- en laag-klimaatscenario s (voor de zomerneerslag). Verschillende neerschalingen tot de 10-minuten-tijdschaal zijn geïmplementeerd en geëvalueerd. De eerste methode bestaat in de (meest eenvoudige) veronderstelling dat de perturbatiefactoren voor de neerslagintensiteiten tijdens de natte dagen identiek zijn voor alle tijdschalen van 1 dag of minder (d.i. extrapolatie op basis van Figuur 13). Hiertoe is de CCI- HYDR Perturbation Tool verder uitgebreid naar de 10-minuten-tijdschaal. De Tool laat toe om aangepaste neerslag- (en ETo-) reeksen aan te maken volgens het CCI-HYDR hoog-, middenen laag-klimaatveranderingsscenario. De neerslagperturbaties gebeuren in deze methode afzonderlijk per maand, en afhankelijk van de terugkeerperiode. Hiertoe worden per maand de dagneerslagwaarden in de controle- en scenarioruns van het klimaatmodel gerangschikt van groot naar klein, op basis van het rangschikkingsnummer de empirische overschijdingsfrequentie bepaald, en voor elke overschrijdingsfrequentie (of terugkeerperiode) de perturbatiefactor bepaald als de verhouding van de neerslagkwantielwaarde uit de scenariorun over de neerslagkwantielwaarde uit de controlrun. Een historische neerslagreeks kan dan aangepast worden door overeenkomstig per maand de overschrijdingsfrequentie of terugkeerperiode te bepalen van elke neerslagdag en in functie van deze terugkeerperiode de perturbatiefactoren toe te passen. In deze studie werd dit gedaan voor de 10-minuten Ukkelreeks op basis van een periode van 100 jaar: Vijf meer geavanceerde neerschalingsmethoden (hierna ook kortweg Weather Generators (WG) genoemd) werden daarna uitgetest, nog steeds gebruik makende van de 31 PRUDENCE-klimaatmodelresultaten (combinaties van controleruns en scenarioruns): WGCCIHYDR1: perturbatiefactoren per maand, kwantiel- of terugkeerperiodegebaseerd (dus idem CCI-HYDR), maar in geval van dagen met dezelfde K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 17

21 neerslagkwantiel (ook alle droge dagen) wordt de perturbatiefactor volledig willekeurig gekozen (uit de set van kwantielen in de klimaatmodelruns die dezelfde terugkeerperiode hebben). WGCCIHYDR2: idem WGCCIHYDR1, maar voor dagen met dezelfde neerslagkwantiel wordt de perturbatiefactor niet willekeurig gekozen, maar gelijk aan de perturbatiefactor van de meest gelijkende kwantiel in de klimaatmodelruns. De meest gelijkende kwantiel wordt hierbij bepaald op basis van 4 criteria. Deze 4 criteria zijn, in volgorde van afnemend belang: (1) de lengte van de voorafgaandelijke droogweerperiode, (2) de lengte van de navolgende droogweerperiode, (3) indien geen droogweerperiode: de verhouding met de neerslagwaarde tijdens de voorgaande dag, (4) de verhouding van de neerslagwaarde tijdens de volgende dag. WGCCIHYDR3: idem WGCCIHYDR1, maar voor dagen met dezelfde neerslagkwantiel wordt de perturbatiefactor niet willekeurig gekozen, maar gelijk aan de perturbatiefactor van de kwantiel in de klimaatmodelruns, die dezelfde terugkeerperiode heeft voor de 10-minuten-neerslagpiekintensiteit. Er wordt dus verondersteld dat dagen met dezelfde dagneerslag, maar een hogere 10-minuten-piekintensiteit een hogere perturbatiefactor hebben. In geval er nog steeds dagen zijn met dezelfde neerslagkwantielen voor zowel de dagneerslag als de 10-minuten-piekneerslag (is vooral bij droge perioden het geval: dag- en 10-minuten-piekneerslag gelijk aan nul), wordt de perturbatiefactor volledig willekeurig gekozen. WGCCIHYDR4: idem WGCCIHYDR3, maar in geval er dagen zijn met dezelfde neerslagkwantielen voor zowel de dagneerslag als de 10-minuten-piekneerslag, wordt de perturbatiefactor niet willekeurig gekozen, maar volgens de terugkeerperiode van de voorafgaandelijke dagneerslag. Er wordt dus verondersteld dat dagen met dezelfde dagneerslag en dezelfde 10-minuten-piekintensiteit, maar een hogere voorafgaandelijke dagneerslag een hogere perturbatiefactor hebben. WGCCIHYDR5: idem CCIHYDR4, maar eerst worden de perturbatiefactoren gebaseerd op de 10-minuten-kwantielen en daarna op de dagkwantielen (dus belang van 10- minuten- en dagneerslag wordt omgekeerd). Er wordt verondersteld dat dagen met dezelfde 10-minuten-piekintensiteit, maar een hogere dagneerslag een hogere perturbatiefactor hebben. Al deze methoden maken rechtstreeks gebruik van de neerslagresultaten van de klimaatmodellen. Voor convectieve zomerneerslag is het echter bekend dat deze resultaten niet zo nauwkeurig zijn. Dit is in deze studie bevestigd (zie paragraaf 2.4.2) op basis van runs met het mondiale klimaatmodel ECHAM5. Omwille van deze beperkte nauwkeurigheid van de neerslagresultaten van de klimaatmodellen is een tweede set van neerschalingsmethoden (op basis van weather typing ) toegepast en getest. Ze maken geen gebruik maken van de neerslagresultaten van de klimaatmodellen, maar van de resultaten van luchtdruk, atmosferische circulatiepatronen en temperatuur. Deze laatste variabelen zijn immers een grootteorde nauwkeuriger in vergelijking met neerslag. De tweede set methoden maken ook geen veronderstellingen a priori over de vorm van de afhankelijkheid van de perturbatiefactoren met de tijdschaal, en laten bovendien toe om beter met de ruimtelijke schaling rekening te houden. Men tracht bij weather typing de kleinschalige neerslagwaarde (de zogenaamde predictant ) te voorspellen door een gelijkaardige klimaat- of predictorconditie te vinden in het verleden en de bijhorende waarde voor de predictant te kopiëren. Meestal wordt een classificatie van atmosferische circulatiepatronen met drukwaarden over een groot gebied als predictor genomen, omdat deze data meestal goed beschikbaar zijn en de klimaatmodellen deze circulatiepatronen over het algemeen relatief goed beschrijven. Voor België is het meest logisch om deze te baseren op het Noord-Atlantische gebied (bvb. tussen 15 westerlengte en 25 oosterlengte; en tussen 35 en 65 noorderbreedte). Bovendien zijn in andere Europese landen reeds verbanden aangetoond tussen deze classificatie en neerslag (weliswaar nog nergens specifiek gefocust op lokale convectieve zomerneerslag of op neerslagtijdschalen kleiner dan 12 of 6 uur). K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 18

22 Een nauwkeurigere methode (die bovendien ook zou toelaten om met de ruimtelijke variabiliteit van de neerslag rekening te houden) is een neerschalingstechniek op basis van stochastische neerslaggeneratoren (zoals eerder voor Vlaanderen door U.Gent en K.U.Leuven ontwikkeld; De Jongh et al., 2000?; Willems, 2001). Deze laatste optie kon niet worden gevolgd wegens onhaalbaar binnen het korte tijdsbestek van de huidige studie. De toepassing van de weather typing techniek wordt in de paragrafen 2.4.3, en verder besproken Analyse nauwkeurigheid convectieve neerslagresultaten in klimaatmodellen In deze paragraaf worden de 17 ECHAM5-runs geanalyseerd, waarvoor afzonderlijke resultaten voor convectieve en niet-convectieve neerslag ter beschikking zijn gesteld door het KNMI. Het gaat telkens om de continue resultaten voor de 51-jarige periode Deze periode is voldoende lang als testperiode. Bovendien zijn voor deze ganse periode neerslagmetingen beschikbaar te Ukkel. Het gekozen gridpunt in de ECHAM5-resultaten heeft de coördinaten [51,29; 3,75] en ligt het dichtst bij Ukkel. In de analyse gaat de aandacht vooral uit naar de dagen met extreme neerslag, aangezien vooral deze van belang zijn voor de huidige studie. Voor grotere terugkeerperiodes worden de daggemiddelde neerslagintensiteiten in sterke mate onderschat (Figuur 14). De onderschatting is groter voor de zomerperiode (juni, juli, augustus; Figuur 14), dan voor de wintermaanden (december, januari, februari; Figuur 15). Een onderschatting van extremen is onvermijdelijk en logisch wanneer resultaten van een klimaatmodel vergeleken worden met puntneerslagmetingen. Het klimaatmodel berekent immers een gemiddelde neerslagintensiteit over de oppervlakte van een gridcel, welke slechts in het theoretische geval van een extreme regenbui die zich met eenzelfde neerslagintensiteit voordoet over de volledige gridcel even hoog kan zijn als de waargenomen puntneerslag. Om rekening te houden met dit verschil werd in Figuur 14 en Figuur 15 een ruimtelijke reductiefactor van 0.8 toegepast op de waarnemingen te Ukkel. De onderschatting voor de zomermaanden blijft echter bestaan. Figuur 14. Vergelijking in extreme dagneerslag tussen de 17 runs van het ECHAM5 model en de observaties te Ukkel voor de zomermaanden juni, juli en augustus (periode ). K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 19

23 Figuur 15. Vergelijking in extreme dagneerslag tussen de 17 runs van het ECHAM5-model en de observaties te Ukkel voor de wintermaanden december, januari en februari (periode ) Wanneer de convectieve en niet-convectieve dagneerslagwaarden afzonderlijk worden geplot versus de terugkeerperiode (Figuur 16 en Figuur 17), blijken de extreme convectieve neerslagintensiteiten niet hoger dan de niet-convectieve neerslagintensiteiten. Dit kan het gevolg zijn van de gridgrootte van het ECHAM5 klimaatmodel en het meer lokale karakter van de convectieve zomerneerslag. Omwille van de schaalgrootte worden in de huidige klimaatmodellen de kleinschalige verticale luchtbewegingen (die verantwoordelijk zijn voor de convectieve neerslag) niet fysisch gemodelleerd. De convectieve neerslagwaarden worden arbitrair via een extra convectieschema geparametriseerd, wat meteen de beperkte nauwkeurigheid van deze resultaten verklaart. Dit is precies ook de reden waarom in deze studie naast de neerschaling op basis van kwantiel-perturbaties ook een neerschaling op basis van weather typing is toegepast. Deze laatste methode vereist dat de neerslaggebeurtenissen worden geassocieerd met verschillende soorten atmosferische circulatiepatronen, zoals besproken in de volgende paragraaf. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 20

24 Figuur 16. Vergelijking in extreme convectieve dagneerslag tussen de 17 runs van het ECHAM5 model (volledig jaar, periode ). Figuur 17. Vergelijking in extreme niet-convectieve dagneerslag tussen de 17 runs van het ECHAM5 model (volledig jaar, periode ) Classificatie in atmosferische circulatiepatronen Soorten classificaties Classificaties met circulatiepatronen kunnen via verschillende methoden gemaakt worden. Globaal kunnen deze methoden in drie groepen ingedeeld worden. Een eerste, subjectieve groep bepaalt vooraf de verscheidene circulatietypes en wijst nadien ook dagen handmatig toe aan één van deze circulatietypes. De verschillende types kunnen bepaald worden door expertise (o.a. de zogenaamde Hess-Brezowsky methode), of door fysische overwegingen (o.a. de classificatie van Lamb in the UK). De tweede, gemengde aanpak bestaat erin om de toewijzing van een circulatietype aan een gebeurtenis (dag) automatisch te laten gebeuren. Dit K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 21

25 zijn bijvoorbeeld de geautomatiseerde versies van de Hess-Brezowsky classificatie en de objectieve Lamb classificatie, ook wel Jenkinson Collison techniek genoemd. De derde categorie laat ook de eerste stap via een algoritme lopen en creëert een indeling in circulatietypes volgens het principe van maximale overeenstemming binnen een type (techniek van clusteranalyse) of volgens maximale verscheidenheid tussen types onderling (techniek van eigenvectoren). Hier bestaan talrijke varianten in, aangezien de algoritmes op tal van manieren kunnen werken. Tabel 5 geeft een overzicht van deze drie groepen van classificatiemethoden. Klimatologische literatuur geeft aan dat methoden uit de objectieve categorie momenteel in ongeveer 45% van alle classificaties met circulatiepatronen in Europa wordt gevolgd, terwijl dit 30% is voor de volledig subjectieve groep en 25% voor de gemengde methodes. Tabel 5. Classificaties op basis van atmosferische circulatiepatronen zijn opgedeeld in drie grote groepen. De uiteindelijk gekozen methodologie is deze van groep 2, meerbepaald de Jenkinson-Collison techniek. De eerste groep is immers moeilijk toe te passen in klimaatvoorspellingen, aangezien de toewijzing handmatig dient te gebeuren. De tweede groep is quasi hetzelfde en kent deze moeilijkheid niet. De derde groep ontwikkelt een kunstmatige indeling in types en die resulterende types hebben meestal weinig fysische betekenis, wat een nadeel is in vergelijking met de eerste twee groepen. De tweede groep daarentegen bestaat voor de helft uit studies die met Jenkinson Collison werken, wat dus goed is voor 12% van alle studies met atmosferische circulatietypes in Europa, en werkt met een fysisch zinvolle indeling. De link met Lamb-studies uit groep 1 kan evenzeer gelegd worden, aangezien Jenkinson Collison voor dezelfde indeling de toewijzing van Lamb tracht te benaderen Lamb- en Jenkinson Collison-classificaties voor de UK en België De Jenkinson Collison techniek, ontwikkeld in 1977, is niet meer dan een objectieve uitvoering van de subjectieve weersclassificatie uit van wijlen professor Hubert Lamb. Deze klimatoloog van de Climate Research Unit (CRU) uit Groot-Brittannië bestudeerde dagelijks de weerkaarten om aan elke dag een bepaald circulatietype toe te wijzen. Hij hanteerde hierbij een indeling met maar liefst 28 verschillende atmosferische circulatiepatronen, welke ook overgenomen zijn bij Jenkinson Collison. Tabel 6 geeft een overzicht van de logische codering en nummering voor de circulatiepatronen. Voor elk van de 8 windrichtingen onderscheidt men een anticyclonische oorzaak, een cyclonische oorzaak of een frontale oorzaak. Daarbij komen nog het pure cyclonische patroon, het pure anticyclonische patroon en het undefined patroon. Vier voorbeelden staan reeds weergegeven in Figuur 18 ter verduidelijking. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 22

26 Tabel 6. De 28 patronen van de Lamb-classificatie met bijhorende nummering. Figuur 18. Enkele klasses van circulatiepatronen ter illustratie. Linksboven het pure anticyclonische patroon ( A ), met een hogedrukgebied boven onze regio. Rechtsboven veroorzaakt een hogedrukgebied ( A van anticyclonic) een noordoostelijke wind ( NE ) omdat de wind in wijzerzin om een hogedrukgebied waait in het noordelijke halfrond. Linksonder een typisch front tussen een hoog- en lagedrukgebied dat een noordwestenwind ( NW ) met zich meebrengt. Rechtsonder een lagedrukgebied ( C van cyclonic) dat een zuidenwind meebrengt omwille van de rotatie tegen de klok in die wind maakt om een lagedrukgebied in het noordelijk halfrond. Voor de UK zijn de Lamb-classificaties (subjectieve methode door Prof. Lamb) beschikbaar voor elke dag in de periode Aangezien verwacht wordt dat de atmosferische circulatiepatronen voor de UK en België sterk gecorreleerd zijn, zijn deze gegevens ook voor België bruikbaar. De beschikbare neerslagreeks van Ukkel begint in 1898, zodat wij hier dus een dagreeks van 100 jaar drukpatronen hebben met daaraan gelinkte neerslag in België. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 23

27 Zoals hierboven beschreven gebeurt de Jenkinson Collison-classificatie in tegenstelling met de Lamb-classificatie op een objectieve manier op basis van een algoritme. Het algoritme berekent atmosferische circulatierichtingen op basis van luchtdrukinformatie op zeeniveau en dit op een grid van 16 locaties in een ruim gebied rond het studiegebied (Figuur 19). Figuur 19. Weergave van de 16 punten op het 10 x 5 grid waarvan de Jenkinson-Collison de drukwaarde gebruikt ter bepaling van het circulatiepatroon (overgenomen uit Kwakernaak (2008) Om een vergelijking mogelijk te maken met de Lamb-classificatie werd de Jenkinson-Collisonclassificatie eerst voor de UK toegepast, en daarna voor België. Laatste berekeningen werden eerder reeds uitgevoerd aan de K.U.Leuven bij het Departement Aard- en Omgevingswetenschappen en werden hier niet herhaald. Dank gaat naar Prof. N. Van Lipzig en medewerker Mr. Demuzere voor het ter beschikking stellen van deze Jenkinson-Collisonclassificatie voor België voor de periode De classificatie is gebaseerd op de dagelijkse drukpatronen op het middaguur uit de ERA40-dataset met historische klimatologische data (Demuzere, 2008). Naast het gebruik van de 28 circulatiepatronen van de Lamb-classificatie, werd ook een groepering doorgevoerd tot slechts 10 typen, dit om de soms kleine kleine populaties te vergroten. De groepering is gebeurd zoals in Tabel 7 getoond wordt, m.a.w. alle hybride patronen (zoals ANE of CW ) worden toegekend aan hun puur directionele variant ( welke respectievelijk NE en W zouden zijn). Op deze manier verkrijgt men 10 circulatietypes waarvan 8 directionele plus de cyclonische en anticyclonische, verder aangevuld met het undefined type. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 24

28 Tabel 7. Groepering van de 28 patronen van de Lamb-classificatie tot 10 directionele hybridetypes Voorkomingsfrequenties van de Lamb-circulatiepatronen voor België Analyse van de voorkomingsfrequentie van deze Lamb-patronen (Figuur 20 en Figuur 21 voor de winter en Figuur 22 en Figuur 23 voor de zomer) toont dat, naast hoge- en lagedruksituaties, de patronen met een westelijke wind veruit het meest frequent voorkomen. Figuur 20. Voorkomingsfrequentie van de 28 Lamb-weerspatronen voor België, voor de winter op basis van de periode Figuur 21. Voorkomingsfrequentie van de 10 hybride-weerspatronen voor België, voor de winter op basis van de periode K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 25

29 Figuur 22. Voorkomingsfrequentie van de 28 Lamb-weerspatronen voor België, voor de zomer op basis van de periode Figuur 23. Voorkomingsfrequentie van de 10 hybride-weerspatronen voor België, voor de zomer op basis van de periode Validatie ECHAM5-klimaatmodelruns in het beschrijven van de voorkomingsfrequenties van de Lamb-circulatiepatronen voor België Bij wijze van validatie van de klimaatmodelruns is een vergelijking gemaakt tussen de frequentieverdeling van de verschillende atmosferische circulatiepatronen. Dit vereist dat het Jenkinson-Collison-classificatiealgoritme wordt toegepast op elke klimaatmodelrun (in deze studie gedaan voor de 17 ECHAM5-runs; zie Figuur 24 voor het volledig jaar, Figuur 25 voor de winter en Figuur 26 voor de zomer). Voor elk van deze 17 klimaatmodelruns is de gemiddelde frequentie aan weerspatronen berekend. Dit werd gedaan voor de tijdsspanne , omdat dan voor precies dezelfde periode vergeleken kan worden met de historische frequenties van circulatiepatronen uit de ERA40 dataset. Deze dataset bevat een heranalyse van historische meetgegevens en wordt algemeen als correct erkend. Aangezien de ERA40 dataset SLP drukwaarden bevat, kan men dus de historisch correcte Jenkinson Collison patronen vinden. De validatieoefening werd reeds eerder uitgevoerd door Demuzere (2008) en de bevindingen worden hier bevestigd: de westelijke en zuidwestelijke patronen komen vaker voor in de klimaatmodelsimulaties dan in realiteit. Daartegenover staat een onderschatting van de frequentie voor de patronen U, A, E en NE. Verder zien we bevestigd dat de reproductie van frequenties veel nauwkeuriger gebeurt voor de wintermaanden (DJF) dan voor de zomermaanden. In het winterseizoen zijn de afwijkingen in frequentie inderdaad duidelijk kleiner: enkel C wordt overschat ten koste van A. Mogelijke redenen waarom ECHAM5, net als vele andere klimaatmodellen, moeilijkheden heeft met zomermaanden zijn het gebrek aan een flux adjustment en de lage resolutie van het model. Toch blijft ECHAM5 één van de beste K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 26

30 modellen uit het IPCC AR4 op het vlak van circulatie. Bovendien vallen de frequentieafwijkingen in absolute waarde zeer goed mee, zijnde 2 3 dagen per maand voor de minst goede patronen in de zomer. De ECHAM5-runs worden daarom meegenomen in de verdere studie als basis voor het toepassen van de weather typing neerschalingstechniek. Figuur 24. Percentage dagen met een bepaald weerspatroon voor de periode : vergelijking tussen de Jenkinson-Collison-classificaties op basis van historische gegevens (ERA40) en de resultaten van de 17 ECHAM5-klimaatmodelruns, voor het volledige jaar. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 27

31 Figuur 25. Percentage dagen met een bepaald weerspatroon voor de periode : vergelijking tussen de Jenkinson-Collison-classificaties op basis van historische gegevens (ERA40) en de resultaten van de 17 ECHAM5-klimaatmodelruns, voor de winter (DJF). Figuur 26. Percentage dagen met een bepaald weerspatroon voor de periode : vergelijking tussen de Jenkinson-Collison-classificaties op basis van historische gegevens (ERA40) en de resultaten van de 17 ECHAM5-klimaatmodelruns, voor de zomer (JJA). K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 28

32 3.4.4 Verband tussen circulatiepatronen en kleinschalige neerslag Op basis van de 3 typen weerspatronen is naar verbanden gezocht tussen de weerspatronen en de neerslag. Eerst is een analyse gemaakt op basis van de Lamb-weerstypen. Figuur 27 toont aan dat de opdeling in circulatiepatronen zinvol is, aangezien verschillende gemiddelde dagneerslagwaarden verbonden zijn aan de verschillende patronen (Figuur 28 voor de 10 hybride-patronen, en Figuur 29 en Figuur 30 voor de zomer. Als voornaamste conclusie kan men stellen dat alle negen anticyclonische patronen een beduidend lagere neerslag vertonen dan de gemiddelde neerslag en dat in tegenstelling hiermee de negen cyclonische patronen per dag een hogere neerslag voortbrengen. Dit stemt uiteraard overeen met de ervaring, i.e. een hogedrukgebied zorgt voor mooi weer met meer droge dagen en een depressie brengt precipitatie teweeg. Er blijkt bovendien een duidelijke trend te zijn binnen elk van de drie grote categorieën van Lamb-patronen naargelang de windrichting. Westen- en noordenwinden geven hogere neerslagwaarden, terwijl oosten- en zuidwinden overeen komen met gemiddeld lagere dagneerslagwaarden. SW, W, NW en C zijn de meest natte patronen. Een meer gedetailleerde analyse liet toe om de oorzaak van een hoge (lage) gemiddelde neerslag te vinden. Er zijn immers twee mogelijke oorzaken, namelijk een hoog (laag) aantal natte dagen binnen het patroon of een hoge (lage) neerslagwaarde op een natte dag binnen het patroon. De neerslagwaarde is inderdaad het resultaat van de frequentie aan regenbuien (hier voorlopig beschouwd als natte dagen) en de neerslagintensiteit per regenbui (hier voorlopig de dagneerslagwaarde). Een natte dag werd hierbij gedefinieerd als een dag met minstens 0,3mm neerslag. De analyse in Figuur 31 t.e.m. Figuur 35 aan dat de verschillen in gemiddelde dagneerslag per patroon vooral het gevolg zijn van de proportie aan natte dagen. De frequentie aan natte dagen per patroon varieert immers veel sterker dan de gemiddelde neerslagwaarde op een natte dag. De analyse per seizoen bevestigt dat de zomerperiode de minst frequente maar wel hevigste regendagen heeft. Figuur 27. Gemiddelde dagneerslag voor elk van de 28 Lamb-weerspatronen voor Ukkel, voor de winter op basis van de periode K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 29

33 Figuur 28. Gemiddelde dagneerslag voor elk van de 10 hybride-weerspatronen voor Ukkel, voor de winter op basis van de periode Figuur 29. Gemiddelde dagneerslag voor elk van de 28 Lamb-weerspatronen voor Ukkel, voor de zomer op basis van de periode Figuur 30. Gemiddelde dagneerslag voor elk van de 10 hybride-weerspatronen voor Ukkel, voor de zomer op basis van de periode K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 30

34 Figuur 31. Proportie aan natte dagen voor elk van de 28 Lamb-weerspatronen voor Ukkel, voor de winter op basis van de periode Figuur 32. Proportie aan natte dagen voor elk van de 10 hybride-weerspatronen voor Ukkel, voor de winter op basis van de periode Figuur 33. Proportie aan natte dagen voor elk van de 28 Lamb-weerspatronen voor Ukkel, voor de zomer op basis van de periode K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 31

35 Figuur 34. Proportie aan natte dagen voor elk van de 10 hybride-weerspatronen voor Ukkel, voor de zomer op basis van de periode Figuur 35. Gemiddelde dagneerslag op natte dagen voor elk van de 28 Lamb-weerspatronen voor Ukkel, voor de zomer op basis van de periode Dezelfde analyse werd herhaald voor de neerslagextremen (dagen met uitzonderlijke neerslag; op basis van de 25% hoogste dagneerslag- of 10-minutenneerslagwaarden). Om het aantal plots te beperken zijn hierna in Figuur 36 en Figuur 37 enkel de resultaten weergegeven voor de zomerperiode. De meer uitzonderlijke neerslagextremen komen vooral tijdens deze zomermaanden voor, ten gevolge van hevige convectieve zomeronweders. De resultaten verlopen zeer gelijkaardig als deze voor alle dagen; een hoge gemiddelde neerslag betekent immers ook een hoge extreme waarde. De variaties worden wel versterkt: de patronen met hoge neerslagfrequenties krijgen een nog grotere neerslagfrequentie (wanneer men enkel naar de meer extreme regendagen kijkt), de patronen met lage neerslagfrequenties krijgen een nog lagere neerslagfrequentie. Het weerstype U krijgt hierbij een grote voorkomingsfrequentie, wat wil zeggen dat de meest extreme neerslagdagen heel vaak het gevolg zijn van dit weertype. U betekent dat de dominante windrichting niet duidelijk kon bepaald worden, logischerwijze vaak overeen komend met windluwe convectieve zomerperioden. Het type doet zich gelukkig niet vaak voor, maar indien het zich voordoet dan kan de neerslag bijzonder extreem zijn. Het is dit soort informatie die de basis zal vormen van de Weather Typing gebaseerde neerschalingstechniek die verder wordt besproken. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 32

36 Figuur 36. Gemiddelde dagneerslag van de 25% hoogste dagneerslagen voor elk van de 28 Lamb-weerspatronen voor Ukkel, voor de zomer op basis van de periode Figuur 37. Gemiddelde 10-minuten neerslagintensiteit van de dagen met de 25% hoogste 10- minuten neerslagintensiteiten voor elk van de 28 Lamb-weerspatronen voor Ukkel, voor de zomer op basis van de periode Weather Typing gebaseerde neerschalingsmethoden De gevonden weather typing verbanden zijn toegepast op de controle- en scenarioruns van de regionale en mondiale klimaatmodelruns, om 10-minuten tijdreeksen van puntneerslag te bekomen. De Weather Typing neerschalingsmethode gaat hierbij als volgt: voor elke dag in de scenarioperiode (klimaatmodelrun met toekomstige klimaatcondities) wordt een dag uit het verleden gezocht met een meest gelijkaardig atmosferisch circulatiepatroon (hierna kortweg weerstype genoemd). De neerslag van die dag (inclusief de 10-minuten-waarden) wordt gecopieerd en gebruikt als beste schatting van de (neergeschaalde) neerslag voor de beschouwde dag in de toekomst. In deze studie gebeurt dat op basis van de 10-minuten neerslag te Ukkel. Het algoritme dat deze procedure uitvoert wordt ook Weather Generator (WG) genoemd. In deze studie zijn verschillende WG s geïmplementeerd en getest. De verschillen hebben te maken met de manier waarop de meest gelijkaardige dag uit het verleden wordt gezocht: WG1: kiest een willekeurige dag uit het verleden (periode ) dat tot dezelfde maand en tot hetzelfde weerstype (op basis van de 28 Jenkinson-Collison weerstypen) behoort. WG2: idem WG1, maar op basis van de 10 Jenkinson-Collison weerstypen en beslissing over droge of natte dag op basis van de toestand van de vorige dag (via de K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 33

37 transitiekansen in Tabel 8: Pww stelt de kans voor dat een natte dag wordt gevolgd door een natte dag, Pdw geeft de kans dat een natte dag wordt gevolgd door een droge dag). Tabel 8. Transitiekansen voor een natte dag gevolgd door een andere natte dag (Pww) of door een droge dag (Pdw) voor de 4 klimatologische seizoenen. WG3: idem WG1, maar waarbij voor alle dagen uit het verleden (die tot dezelfde maand en hetzelfde weerstype behoren) de dag wordt gekozen waarvan de dagneerslagwaarde de meest overeenstemmende voorkomingsfrequentie heeft. Deze WG3 maakt naast de luchtdrukinformatie (om de weerstypen te bepalen) dus ook gebruik van de dagneerslagresultaten. Alle dagneerslagwaarden die behoren tot dezelfde maand en weerstype worden hiertoe gerangschikt en gelinkt aan een empirische overschrijdingsfrequentie, dit zowel voor de resultaten van het klimaatmodel als voor de Ukkelgegevens. De meest gelijkende dag is dus niet enkel maand- en weerstype-gebaseerd, maar ook neerslagkwantiel-gebaseerd. Bij deze eerste drie typen WG s wordt verondersteld dat de invloed van klimaatverandering volledig verklaard wordt door de verandering in weerstypen (tussen de controleruns en de scenarioruns van de klimaatmodellen). Dit laatste blijkt echter niet volledig het geval te zijn (zie verder). Naast het verschil in weerstype zorgt klimaatverandering ook voor een (temperatuurgerelateerde) verandering in de neerslagverdeling per weerstype. Met dit laatste wordt rekening gehouden in de kwantiel-perturbatiegerelateerde methoden (zie de WGCCIHYDR s). 3.5 Neerschalingsresultaten Op basis van elke WG werden (stochastisch) 10-minuten-neerslagreeksen gesimuleerd: Voor de WG s op basis van weather typing : generatie van reeksen van 10-minutenneerslagintensiteiten voor de periode en elk van de 17 ECHAM5-modelruns (runs 21 t.e.m. 31): de deelreeks voor de periode wordt consistent met CCI- HYDR en PRUDENCE controlrun genoemd; de deelreeks voor de periode komt overeen met de scenariorun ; Voor de WGCCIHYDR s (de uitbreidingen van de CCI-HYDR perturbator): aanpassingen aan de Ukkel-reeks van 10-minuten-neerslagintensiteiten voor de periode : voor elk van de 31 PRUDENCE regionale klimaatmodelscenario s. De resultaten zijn geëvalueerd via de volgende statistische analyses: K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 34

38 Berekening van de empirische frequentieverdeling voor de dagneerslagextremen en vergelijking met deze op basis van de historische gegevens van Ukkel; Berekening van de factor verandering in dagneerslagextremen (perturbatiefactor) als de verhouding van de neerslagkwantielen voor de scenariorun over de neerslagkwantielen voor de controlerun; Berekening van neerslagintensiteit-duur-frequentie (IDF)-verbanden voor de controlruns en vergelijking met deze op basis van de historische gegevens van Ukkel: enkel van nut voor de WG s; Berekening en vergelijking van de IDF-verbanden voor de controlruns en de scenarioruns: nagaan invloed klimaatverandering op de neerslagstatistieken in functie van de tijdsduur en de terugkeerperiode; voor tijdsduren van 1 dag of meer kan ook vergeleken worden met de rechtstreekse neerslagresultaten van de klimaatmodellen Vergelijking dagneerslagextremen voor de controleperiode met deze voor de historische Ukkelneerslag Figuur 38 vergelijkt de empirische frequentieverdeling van de dagneerslagextremen (voor terugkeerperioden groter dan 0.5 jaar; dus voor dagneerslagen die zich minder frequent voordoen dan 2 keer per jaar). De historische gegevens van Ukkel zijn hier vergeleken met de ECHAM5-run 21 (als voorbeeld van een representatieve run) en de resultaten van de WG s op basis van deze ECHAM5-run. In de plot blijkt overduidelijk het probleem van mondiale klimaatmodellen om neerslagextremen nauwkeurig te beschrijven: de ECHAM5-run onderschat sterk de neerslagextremen (deze komen vooral voor tijdens de zomermaanden, ten gevolge van convectieve neerslag). De WG s hebben dat probleem echter niet meer, aangezien zij geen gebruik maken van de neerslagresultaten van de klimaatmodellen, maar de neerslagwaarden genereren op basis van de tijdsopeenvolging van atmosferische circulatiepatronen (die nauwkeuriger worden gesimuleerd door de klimaatmodellen) en het kiezen van analoge dagen uit de Ukkelreeks. De WG s werken door deze procedure de systematische afwijking weg tussen de klimaatmodelresultaten en de historische neerslag. Bovendien zetten zij correct de grofschalige klimaatmodelresultaten om in kleinschalige neerslaginformatie. De 3 WG s blijken allen goed te presteren in het beschrijven van de frequentieverdeling van dagneerslag. Figuur 38. Dagneerslag in functie van de terugkeerperiode, voor Ukkel en de WG s op basis van ECHAM5-run 21 voor centrum België. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 35

39 3.5.2 Factor verandering dagneerslagextremen van de controleperiode tot De factor verandering in dagneerslag (ook perturbatiefactor genoemd) werd berekend als de verhouding van de neerslagkwantielen voor de scenariorun over de neerslagkwantielen voor de controlerun , en dit voor alle terugkeerperioden (dus maximaal tot 30 jaar). Als referentiebasis gelden de rechtstreekse neerslagresultaten van de regionale en mondiale klimaatmodellen: de 31 PRUDENCE controlerun-scenarioruncombinaties (Figuur 39) en de 17 ECHAM5-runs (Figuur 40). Beiden geven in grootteorde een vergelijkbaar bereik aan perturbatiefactoren, maar het bereik is logischerwijze smaller voor de ECHAM5-runs aangezien slechts 1 klimaatmodel en 1 emissiescenario is beschouwd. Wanneer de resultaten van WG1 en WG2 hiermee worden vergeleken, dan worden systematisch lagere perturbatiefactoren gevonden (Figuur 41 en Figuur 42; vooral voor WG2), wat meteen aangeeft dat de neerslagverandering door klimaatverandering niet enkel het gevolg is van een verandering in de frequentie van atmosferische circulatiepatronen. Ook de neerslagverdeling per circulatiepetroon (en per maand) zal verschuiven, een effect dat via de kwantielperturbatiefactoren (toegepast in de WGCCIHYDR s) kan worden ingerekend. De factoren neerslagverandering in de WGCCIHYDR s zijn inderdaad hoger en meer gelijklopend dan deze afgeleid uit de klimaatmodelruns (in dit geval de PRUDENCE regionale klimaatmodelruns): vergelijk Figuur 43 (voor de meeste eenvoudige WGCCIHYDR) en Figuur 44 (voor de meest geavanceerde WGCCIHYDR) met Figuur 39 (regionale klimaatmodelruns). Figuur 39. Factor neerslagverandering voor dagneerslag in functie van de terugkeerperiode, op basis van de 31 controlerun-scenariorun combinaties met 12 regionale klimaatmodellen voor centrum België. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 36

40 Figuur 40. Factor neerslagverandering voor dagneerslag in functie van de terugkeerperiode, op basis van de 17 ECHAM5-runs voor centrum België. Figuur 41. Factor neerslagverandering voor dagneerslag in functie van de terugkeerperiode, na WG1 op basis van de 17 ECHAM5-runs voor centrum België. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 37

41 Figuur 42. Factor neerslagverandering voor dagneerslag in functie van de terugkeerperiode, na WG2 op basis van de 17 ECHAM5-runs voor centrum België. Figuur 43. Factor neerslagverandering voor dagneerslag in functie van de terugkeerperiode, na WGCCIHYDR1 op basis van de 31 controlerun-scenariorun combinaties met 12 regionale klimaatmodellen voor centrum België. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 38

42 Figuur 44. Factor neerslagverandering voor dagneerslag in functie van de terugkeerperiode, na WGCCIHYDR5 op basis van de 31 controlerun-scenariorun combinaties met 12 regionale klimaatmodellen voor centrum België. Figuur 45 toont voor 1 representatief voorbeeld van controlerun-scenariorun combinatie van regionaal klimaatmodel (DMI-ECC B2) en voor het voorbeeld van ECHAM5-run 21 (zie ook Figuur 38) de factor verandering in extreme dagneerslag versus terugkeerperiode (voor terugkeerperioden groter dan 0.5 jaar), en vergelijkt deze met de resultaten van de WG s en de WGCCIHYDR s. Hierin wordt opnieuw aangetoond dat de WG s de invloed van de klimaatverandering onderschatten. De verschillende WGCCIHYDR s blijken in dit geval een gelijklopende performantie te hebben. De WGCCIHYDR s 1, 2, 3 en 4 geven dezelfde resultaten voor de hogere dagneerslagen, maar verschillen vooral voor de manier waarop de lage neerslagen en droge perioden worden gesimuleerd. Wanneer de analyse wordt herhaald voor alle klimaatmodelruns (zie bvb. Figuur 44) en ook naar andere tijdsduren wordt gekeken (zie volgende paragrafen), blijkt dat de meest geavanceerde WGCCIHYDR (WGCCIHYDR5) de beste performantie vertoond. Vooral deze wordt hierna verder geëvalueerd (voor alle 31 runs) en vergeleken met de resultaten van de aangepaste CCI-HYDR Perturbation Tool (die een vereenvoudigde impactanalyse toelaat op basis van slechts 3 klimaatscenario s: hoog-, midden, en laag-klimaatscenario; zie paragrafen 2.3 en 2.4.1). K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 39

43 Figuur 45. Factor neerslagverandering voor dagneerslag in functie van de terugkeerperiode, voor verschillende WG s op basis van ECHAM5-run 21 of klimaatmodelrun DMI- ECC B2 voor centrum België Vergelijking IDF-verbanden voor de controleperiode met deze voor de historische Ukkelneerslag In voorgaande paragraaf werd enkel de dagneerslag geanalyseerd. In deze paragraaf wordt de analyse verder uitgebreid voor het ganse bereik aan uitmiddelingsduren tussen 10-minuten en 15 dagen. Dit is gebeurd door het vergelijken van de intensiteit-duur-frequentie (IDF)- verbanden. De IDF-verbanden werden eerder voor Ukkel afgeleid door o.a. Demarée in 1985 op basis van de methode van de jaarlijkse maxima, en werden meest recent aangepast op basis van de Partial Duration Series gebaseerde extreme-waarden-analysemethode door Willems (2000). Dezelfde methode werd hier gevolgd, inclusief dezelfde criteria voor het extraheren van onafhankelijke neerslagextremen uit de tijdreeks. Vooreerst zijn de rechtstreekse neerslagresultaten van de klimaatmodellen vergeleken, voor de controleperiode met de huidige IDF-verbanden voor Ukkel (dit als bijkomende evaluatie van de nauwkeurigheid van de neerslagresultaten van de klimaatmodellen), en in tweede instantie tussen de scenarioperiode en de controleperiode (om de verschuiving in IDF-verbanden voor de klimaatverandering te bestuderen). Figuur 46 vergelijkt de ECHAM5 runs met de historische neerslagstatistieken te Ukkel; idem in Figuur 47 voor de CCI-HYDR-controleruns met 12 regionale klimaatmodellen. De marges geven de variatie aan tussen het hoogste en het laagste resultaat voor alle 17 ECAHM5-runs en alle 31 CCI-HYDR-runs. Figuur 46 geeft aan dat de nauwkeurigheid van de ECHAM5- neerslagresultaten goed is voor de hogere uitmiddelingsduren van 10 dagen of meer. Voor een tijdsduur van 1 dag worden, zoals ook in vorige paragraaf besproken, sterke systematische onderschattingen vastgesteld. Ook de regionale klimaatmodellen beschouwd in CCI-HYDR (Figuur 47) kennen een onderschatting voor de kleine uitmiddelingsduren, maar veel minder sterk dan voor de ECHAM5 mondiale klimaatmodelruns. Dit komt uiteraard door het regionale karakter van de CCI-HYDR-klimaatmodelruns. In alle IDF-plots stellen de vier gekleurde reeksen de resultaten voor bij terugkeerperioden van 1 maand, 1 jaar 10 jaar en 100 jaar. Aangezien de controleruns van de klimaatmodellen maar 30 jaar beslaan ontbreken voor 100 jaar de resultaten bij deze runs. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 40

44 Figuur 46. IDF-verbanden op basis van de rechtstreekse neerslagresultaten van de 17 ECHAM5-runs voor de controlperiode en vergelijking met de historische gegevens te Ukkel en de huidige IDF-verbanden, voor terugkeerperioden van 1 maand, 1 jaar, 10 en 100 jaar. Figuur 47. IDF-verbanden op basis van de rechtstreekse neerslagresultaten van de 31 CCI- HYDR-regionale klimaatmodelruns voor de controlperiode en vergelijking met de historische gegevens te Ukkel en de huidige IDF-verbanden, voor terugkeerperioden van 1 maand, 1 jaar, 10 en 100 jaar. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 41

45 De WGCCIHYDR s geven voor de controleperiode logischerwijze identieke resultaten als deze van Ukkel. De WG s kunnen voor de controleperiode wel afwijken van Ukkel. Daarom werden ook deze gevalideerd: voorbeeld voor WG3 in Figuur 48. De WG s werken effectief en nauwkeurig de systematische afwijkingen t.o.v. de historische neerslagstatistieken te Ukkel weg. Merk op dat bij de WG s (en ook de WGCCIHYDR s) resultaten beschikbaar komen bij tijdsduren kleiner dan 1 dag: tot 10-minuten. De klimaatmodelruns produceren enkel resultaten voor tijdschalen van 1 dag of groter. De WG s en WGCCIHYDR s voeren inderdaad een neerschalingsoperatie uit, die voor de controleperiode zeer nauwkeurig blijkt (voorbeeld Figuur 48; de andere WG s hebben een vergelijkbare nauwkeurigheid). Figuur 48. IDF-verbanden op basis van de WG3-resultaten volgens de 17 ECHAM5-runs: vergelijking controleperiode met de historische gegevens te Ukkel en de huidige IDF-verbanden, voor terugkeerperioden van 1 maand, 1 jaar, 10 en 100 jaar Verandering IDF-verbanden van de controleperiode tot de scenarioperiode Na validatie van de IDF-verbanden voor de controleperiode via de vergelijking met het huidige klimaat, is de verschuiving in IDF-verbanden bestudeerd door de verwachte klimaatverandering tot De klimaatscenario s doen de IDF-verbanden opschuiven (in hoofdzaak naar boven, dus naar hogere neerslagintensiteiten) en dit voor zowel de ECHAM5-runs als de CCI-HYDR-regionale klimaatmodelruns in ongeveer even sterke mate: Figuur 49 en Figuur 50. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 42

46 Figuur 49. IDF-verbanden op basis van de rechtstreekse neerslagresultaten van de 17 ECHAM5-runs: vergelijking scenarioperiode met de controleperiode en vergelijking met de historische gegevens te Ukkel en de huidige IDF-verbanden, voor terugkeerperioden van 1 maand, 1 jaar, 10 en 100 jaar. Figuur 50. IDF-verbanden op basis van de rechtstreekse neerslagresultaten van de 31 CCI- HYDR-regionale klimaatmodelruns: vergelijking scenarioperiode met de controleperiode en vergelijking met de historische gegevens te Ukkel en de huidige IDF-verbanden, voor terugkeerperioden van 1 maand, 1 jaar, 10 en 100 jaar. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 43

47 Figuur 51 analyseert de opschuiving in IDF-verbanden volgens de 31 runs van de beste neerschalingsmethode volgens WGCCIHYDR5. Gelijkaardige plots zijn gemaakt voor alle andere WGCCIHYDR s en WG s, en voor de aangepaste CCI-HYDR Perturbation Tool. Omdat de precieze percentages opschuiving moeilijk af te lezen zijn in deze IDF-grafieken, zijn deze percentages afgeleid en afzonderlijk geplot in Figuur 52 en verder voor drie geselecteerde terugkeerperioden: 1 maand (= jaar), 1 jaar en 10 jaar. Figuur 51. IDF-verbanden op basis van de WGCCIHYDR5-resultaten volgens de 31 CCI- HYDR-regionale klimaatmodelruns: vergelijking scenarioperiode met de controleperiode en vergelijking met de historische gegevens te Ukkel en de huidige IDF-verbanden, voor terugkeerperioden van 1 maand, 1 jaar, 10 en 100 jaar. Figuur 52 en Figuur 53 tonen de factor neerslagverandering t.o.v. klimaatverandering (zoals afgeleid uit de verschuiving in IDF-verbanden) voor 3 geselecteerde terugkeerperioden en een aantal tijdsduren. Figuur 52 geeft de resultaten op basis van de aangepaste CCI-HYDR Perturbation Tool (voor de hoog-, midden- en laag-klimaatscenario s); Figuur 53 ter vergelijking volgens de beste neerschalingsprocedure WGCCIHYDR5 (volgens het hoogste, gemiddelde en laagste resultaat van de 31 CCI-HYDR-klimaatmodelruns). Het laag-scenario geeft in de twee gevallen een daling van de neerslag met enkele procenten, waarbij het percentage daalt van dagneerslag naar neerslag bij kleinere tijdsduren (tot ongeveer 20% bij 10-minuten). Het midden-scneario komt in de 2 gevallen overeen met een nagenoeg ongewijzigd klimaat of slechts enkele % stijging in neerslag. Het hoog-scenario verschilt meer, met in grootteorde een stijging van 20 tot 40% bij dagneerslag, dat voor zeer extreme regenbuien (terugkeerperiode van 10 jaar) kan oplopen tot 80% voor 10-minuten neerslag. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 44

48 Figuur 52. Factor neerslagverandering voor extreme neerslag bij verschillende uitmiddelingsduren voor hoog- (boven), midden- (centraal) en laag- (onder) klimaatscenario (aangepaste CCI-HYDR Perturbation Tool), voor terugkeerperioden van 1 maand ( jaar), 1 jaar en 10 jaar. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 45

49 Figuur 53. Factor neerslagverandering voor extreme neerslag bij verschillende uitmiddelingsduren voor het hoogste (boven), gemiddelde (centraal) en laagste (onder) resultaat uit de 31 WGCCIHYDR-runs, voor terugkeerperioden van 1 maand ( jaar), 1 jaar en 10 jaar. Het is de aangepaste CCI-HYDR Perturbation Tool (voor het eenvoudig simuleren van de klimaatverandering via slechts 3 klimaatscenario s: hoog, midden en laag) die hierna is toegepast om de impact door te rekenen op buffervoorzieningen langs rioleringsstelsels en om historische neerslagreeksen aan te passen voor (in dit geval kleinschalige) hydrologische modelleringstoepassingen. De WGCCIHYDR5-neerschalingsmethode is tevens toegepast bij het analyseren van de invloed op de buffervoorzieningen, op basis van een meer tijdrovende aanpak voor alle 31 CCI-HYDR-klimaatmodelruns voor centraal België. Deze laatste resultaten gelden als referentie ter vergelijking met de aangepaste CCI-HYDR-scenario s en om de gevoeligheid van de impactresultaten te analyseren voor een meer geavanceerde neerschalingsmethode en een sterker veronderstelde neerslagtoename van de kortstondige uitzonderlijke neerslag. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 46

50 4 Invloed klimaatverandering op ontwerpneerslag 4.1 Aangepaste IDF-verbanden en composietbuien Overeenkomstig de gekozen neerschaling in vorige paragraaf geeft Figuur 54 de aanpassingen aan de intensiteit/duur/frequentie (IDF) verbanden van de Vlaamse neerslag (zie ook paragraaf 4.2 van de toelichtingstekst van Vaes et al., 2004), voor het toekomstig klimaat tot 2100 voor het hoog-, midden- en laag-klimaatscenario. Alhoewel het laag-klimaatscenario overeenkomt met een beperkte daling in neerslag werd ze voor ontwerpdoeleinden logischerwijze gelijk genomen aan het huidig klimaat. De overeenkomstige percentages verschuiving in ontwerpneerslag zijn voor enkele terugkeerperioden en tijdsduren weergegeven in Figuur 52. Ze stellen aanpassingen voor aan de oude IDF-verbanden, die gebaseerd zijn op het gemiddeld klimaat tijdens de voorbije decennia tot en met Figuur 54. Opschuiving IDF-verbanden bij het hoog-, midden- en laag-klimaatscenario (op basis van de 31 CCI-HYDR-regionale klimaatmodelruns, via vergelijking scenarioperiode met de controleperiode ) voor terugkeerperioden van 1 maand, 1 jaar en 10 jaar, en vergelijking met de huidige IDF-verbanden voor terugkeerperioden van 1 maand, 1.5 maand, 1 jaar, 2 jaar, 10 jaar, 50 jaar en 100 jaar. De IDF-verbanden blijken bij het hoog en midden klimaatscenario naar boven op te schuiven. De verschuiving komt overeen met een bepaalde factor op de neerslagintensiteit, die sterk afhankelijk is van de terugkeerperiode maar nagenoeg onafhankelijk van het aggregatieniveau. In Figuur 55 wordt deze factor geplot versus de terugkeerperiode. Deze correctiefactoren zullen in de vervolgstudie worden aangeleverd in de vorm van zowel formules, grafieken als tabellen (dus aanpassingen aan vergelijkingen (36) (47), Figuur 106 en Tabel 27 van de toelichtingstekst van Vaes et al., 2004). K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 47

51 Figuur 55. Factor wijziging IDF-verbanden bij het hoog- en midden-klimaatscenario (op basis van de 31 CCI-HYDR-regionale klimaatmodelruns, via vergelijking scenarioperiode met de controleperiode ). De curven in Figuur 55 zijn gekalibreerd aan de empirisch bepaalde opschuiving in IDFverbanden voor terugkeerperioden van 1 maand, 1, 2, 5 en 10 jaar. De factor verandering in IDF-verbanden blijkt te voldoen aan de volgende vergelijking: T f(t) = f1 (1 f2 exp( )) (5) f De afgeijkte parameterwaarden voor deze vergelijking staan opgelijst in Tabel 9. 3 Tabel 9. Parameterwaarden voor de afgeijkte verbanden tussen de factor verandering in IDFverbanden (nagenoeg dezelfde voor alle aggregatieniveaus tussen 10 minuten en 15 dagen) en de terugkeerperiode, voor het hoog-, en midden-klimaatscenario (geldig tot een terugkeerperiode van 30 jaar). Hoog-klimaatscenario Midden-klimaatscenario f f f De correctiefactoren (5) leveren aanpassingen aan de vergelijkingen (36) (47), Figuur 106 en Tabel 27 van de toelichtingstekst van Vaes et al., 2004). Overeenkomstig deze verschuiving in IDF-verbanden zijn aangepaste composietbuien opgemaakt, die gebruikt kunnen worden bij het ontwerp van rioleringssystemen (zie ook hoofdstuk 4.3 van de toelichtingstekst van Vaes et al., 2004). Figuur 56 toont de aangepaste composietbui voor een terugkeerperiode van 2 jaar, voor zowel het hoog- als het middenklimaatscenario. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 48

52 Figuur 56. Aanpassing composietbui bij het hoog- en midden-klimaatscenario (op basis van de 31 CCI-HYDR-regionale klimaatmodelruns, via vergelijking scenarioperiode met de controleperiode ), voorbeeld voor een terugkeerperiode van 2 jaar. In plaats van bijkomende composietbuien (hoog- en midden-klimaatscenario) door te rekenen bij een ontwerp van rioleringsstelsels dat rekening houdt met de klimaatverandering, kan men zich uiteraard ook beperken tot de huidige set van composietbuien en rekening houden met de verminderde terugkeerperiode die met deze buien overeenkomt. In Figuur 54 werden in stippellijn de huidige IDF-verbanden weergegeven, die bij een hoogklimaatscenario zullen overeen komen met de toekomstige IDF-verbanden bij 1 maand, 1 jaar en 10 jaar. Een huidige composietbui bij een terugkeerperiode van 1.5 maand komt na het hoog-klimaatscenario overeen met een terugkeerperiode van 1 maand. Een huidige composietbui bij een terugkeerperiode van 2 jaar komt na het hoog-klimaatscenario overeen met een terugkeerperiode van 1 jaar. Voor grotere terugkeerperioden is de verandering wat onzekerder en minder eenduidig: voor de kleine aggregatieniveaus (1 uur of minder) daalt een terugkeerperiode van 100 jaar tot 10 jaar, terwijl voor de grotere aggregatieniveaus een terugkeerperiode van 50 jaar tot 10 jaar daalt. 4.2 Aangepaste historische neerslagreeksen waaronder 100 jaar Ukkelneerslag De neergeschaalde klimaatmodelruns zijn gebruikt om de tijdreeks van 100 jaar 10-minutenneerslag te Ukkel (in deze studie is de periode gebruikt) aan te passen aan de klimaatscenario s. Dit is gedaan via het stochastisch perturberen van zowel de intensiteit van de regenbuien in de tijdreeks, als van het aantal regenbuien in de tijd, op basis van de aangepaste CCI-HYDR Perturbation Tool. Het verminderen van de frequentie aan (vooral minder extreme) zomerbuien gebeurt door het willekeurig selecteren van natte dagen en deze droog te maken. Zulke willekeurige methode kan door toeval natte dagen verwijderen die oorspronkelijk een zeer hoge neerslagintensiteit hebben; ze kan ook natte dagen verwijderen die toevallig kleine neerslagintensiteiten hebben. Om de invloed van deze willekeur te beperken wordt de random procedure 10 maal onafhankelijk doorgevoerd en de meest gemiddelde aanpassing (neerslagintensiteiten voor de verwijderde natte dagen) finaal geselecteerd. Na deze aanpassing in de frequentie aan natte dagen, worden de neerslagintensiteiten per dag geperturbeerd, overeenkomstig de perturbatiefactoren die per kwantiel (grootste neerslagintensiteit, 2de grootste, enz.) zijn afgeleid (op basis van het hoog-, midden- en laagklimaatscenario, en de resultaten van de klimaatmodellen). De aanpassingen aan de intensiteit gebeuren dus continu in functie van de overschrijdingskans of terugkeerperiode. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 49

53 De aangepaste Perturbation Tool kan worden toegepast voor een tijdshorizon 2085 (periode ). Ook interpolaties kunnen gemaakt worden voor 2020, 2030, 2050,... Zulke interpolaties zijn meest eenvoudig doorgevoerd op basis van een lineaire interpolatie tussen 1975 (het midden van de controleperiode van de regionale klimaatmodellen) en 2085 (het midden van de scenarioperiode ). Rekening houdend met de brede waaier aan mogelijke tijdsevoluties in de uitstoot aan broeikasgassen, zoals door het IPCC (2007) voorspeld, is zulke lineaire interpolatie een goede gemiddelde benadering. Aan de opdrachtgever werden inmiddels geperturbeerde Ukkelreeksen bezorgd, zoals momenteel aangemaakt: De oorspronkelijke meetreeksen van 10-minuten- en uurlijkse neerslagintensiteiten (in mm/10 min of mm/h) te Ukkel voor een periode van 100 jaar (periode ); Dezelfde neerslagreeksen, maar geperturbeerd aan het hoog-klimaatscenario (voorlopig enkel voor de toekomstperiode ); Dezelfde neerslagreeksen, maar geperturbeerd aan het midden-klimaatscenario; Dezelfde neerslagreeksen, maar geperturbeerd aan het laag-klimaatscenario. De neerslagreeksbestanden zijn aangeleverd is zowel text- (of ASCII-) formaat (met 1 neerslagwaarde per lijn, en een nieuwe lijn per 10 minuten of uur), als in PDM-formaat. Het PDM-formaat laat toe om de aangepaste neerslagreeksen onmiddellijk in te lezen in de PDM hydrologische modelleringssoftware van VMM Afdeling Operationeel Waterbeheer. De aangepaste neerslagreeksen kunnen gebruikt worden voor simulaties in hydrologische en gekoppelde hydrologisch-hydrodynamische modellen van rivieren en rioleringsstelsels. Ze kunnen o.a. gebruikt worden voor lange-termijn simulaties met een bakmodel (vb. Remuli) of een conceptueel hydrologisch model van een rivierbekken (vb. PDM, NAM). Dergelijke simulaties zijn nodig als basis voor het dimensioneren van regenwaterputten en infiltratievoorzieningen (of om de ontwerpregels overeenkomstig aan te passen), voor het modelleren van de invloed van overstortemissies (zie hoofdstuk 2 in de toelichtingstekst van Vaes et al., 2004), voor het analyseren en ontwerpen van waterbeheersmaatregelen langs rivieren, enz. De aangepaste neerslagreeksen zijn ook in Deel 3 van de studie gebruikt om aangepaste nodige buffervolumes bij bronmaatregelen te berekenen (zie paragraaf 4). Naast het aanpassen van de neerslagreeks werd ook de historische ETo-reeks te Ukkel geperturbeerd. Dit gebeurde op dagbasis, aangezien de evapotranspiratie-variaties binnen eenzelfde dag in tegenstelling met neerslag geen grote invloed hebben op de hydrologische modelresultaten. De klimaatscenario s voor ETo dienden dus niet neergeschaald te worden. Wel dienden de dagperturbaties voor ETo afhankelijk van de (dag)neerslagperturbaties te gebeuren. Neerslag- en ETo-veranderingen zijn immers afhankelijk (positieve afhankelijkheid in de winter, negatieve in de zomer; zie Ntegeka et al., 2008). De historische ETo-reeks te Ukkel werd zowel gebaseerd op deze die het KMI heeft opgemaakt in het kader van project CCI-HYDR (op basis van de Bultot-methode), als op basis van de Hargraeves-methode. De ETo-reeks voor Ukkel, die de opdrachtgever gebruikt voor de modelleringsstudies, is gebaseerd op de Hargraeves-methode. De CCI-HYDR Perturbation Tool, die in deze studie werd uitgebreid, werd opgebouwd via een Excel-werkboek en programma s in VBA-programmeertaal. De tool kan gebruikt worden op elke PC, en staat ter beschikking van de opdrachtgever of elkeen die in opdracht van VMM modelleringsstudies uitvoert. De tool kan dus gebruikt worden om andere reeksen dan deze van Ukkel, bvb. lokale neerslagreeksen, aan te passen aan de (neergeschaalde) klimaatscenario s. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 50

54 4.3 Aangepaste reeksen met 1000 jaar synthetische neerslag VMM Afdeling Operationeel Waterbeheer gebruikt in haar modelleringsstudies naast de historische reeks van 100 jaar neerslagwaarden te Ukkel ook een synthetische reeks met 1000 jaar neerslagwaarden. Deze laatste reeks werd opgebouwd door de U.Gent op basis van een stochastische neerslaggenerator (De Jongh et al., 2000?). Ze wordt gebruikt om overstromingsgebeurtenissen tot een terugkeerperiode van 1000 jaar hydrologisch en hydrodynamisch te modelleren en te karteren. De aanpassing aan deze reeks van 1000 jaar neerslagintensiteiten is volgens dezelfde procedure gebeurd als voor de historische reeks van 100 jaar neerslagintensiteiten te Ukkel. Aangezien deze tijdreeks van 1000 jaar neerslag enkel bruikbaar is voor hydrologische modelleringsstudies indien er ook een ETo-tijdreeks beschikbaar is, werd via een stochastische simulatieprocedure 1000 jaar synthetische ETo (op dagbasis) gegenereerd. Dit gebeurde op basis van verbanden tussen de dagneerslag en de bijhorende frequentieverdeling van ETodagwaarden. Deze verbanden werden afgeleid uit de 100 jaar neerslag- en ETo-reeksen te Ukkel, en dit afzonderlijk per maand en voor verschillende intervallen van de dagneerslagintensiteit. De gekozen intervallen zijn: 0-0.1, 0.1-2, 2-5, 5-10, 10-15, 15-20, 20-30,>30 mm/dag. In de vervolgstudie wordt nog gecontroleerd of deze synthetisch gegenereerde ETo-reeks in vergelijking met de historische reeks van Ukkel bij simulatie in een hydrologisch model dezelfde neerslagafvoeren oplevert. De gegenereerde reeks van 1000 jaar ETo-waarden werd daarna geperturbeerd aan de hoog-, midden- en laag-klimaatscenario s, volgens dezelfde methode als de 100 jaar ETo-waarden. De volgende geperturbeerde 1000 jaar neerslag- en ETo-reeksen werden aan de opdrachtgever bezorgd: De oorspronkelijke 1000 jaar synthetisch gegenereerde reeks van 10 minutenneerslagintensiteiten (voor de artificiële periode ); De in deze studie aangemaakte bijhorende reeks van 1000 jaar ETo-dagwaarden (voor dezelfde artificiële periode ); Dezelfde reeksen, maar geperturbeerd aan het hoog-klimaatscenario (voorlopig enkel voor de toekomstperiode ); Dezelfde reeksen, maar geperturbeerd aan het midden-klimaatscenario; Dezelfde reeksen, maar geperturbeerd aan het laag-klimaatscenario. De reeksen zijn aangeleverd is zowel text- (of ASCII-) formaat, als in PDM-formaat. De reeksen van 1000 jaar zijn opgedeeld in 10 keer 100 jaar en hebben hetzelfde aantal dagen als gebruikt in de originele reeks van U.Gent, namelijk 367 dagen per jaar (waarbij februari telkens 30 dagen heeft). 4.4 Regionale verschillen binnenland - kust Hogervermelde tijdreeksen met 100 jaar en 1000 jaar neerslag en ETo werden in eerste instantie aangepast zonder rekening te houden met de invloed van het niet inrekenen van de ruimtelijke variabiliteit van de neerslag. Zowel bij de historische trendanalyse als bij de opmaak van de klimaatscenario s werd Ukkel immers als referentielocatie voor gans Vlaanderen gekozen. In het project CCI-HYDR is aangetoond dat de invloed van klimaatverandering op neerslag en ETo nagenoeg identiek is voor het ganse binnenland (Ntegeka et al., 2009). Enkel aan de kust is er een significante wijziging in deze invloed (Figuur 57 en Figuur 58). Daarom werden in dit project zowel aangepaste reeksen ontwikkeld voor het binnenland als voor de kust. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 51

55 Figuur 57. Regionale verschillen in seizoensgemiddelde winterneerslag: kuststreek heeft ±10% hogere neerslagtoename (scenarioperiode t.o.v. referentieperiode ; laag- (links), midden- (centraal) en hoog- (rechts) klimaatscenario). Figuur 58. Regionale verschillen in seizoensgemiddelde zomerneerslag: kuststreek heeft ±10% lagere neerslagafname (scenarioperiode t.o.v. referentieperiode ; laag- (links), midden- (centraal) en hoog- (rechts) klimaatscenario). Hiertoe werden de perturbatiefactoren afgeleid voor het binnenland geschaald met de factoren vermeld in Tabel 10. Tabel 10. Factoren waarmee de perturbatiefactoren op basis van Ukkel geschaald zijn om overeenkomstige perturbatiefactoren te bekomen voor de kust. Variabele Winter Zomer Neerslag 1.1 (+10%) 1.1 (+10%) ETo 1.0 (0%) 0.94 (-6%) Overeenkomstig werden de volgende reeksen voor zowel het binnenland als voor de kust afgeleverd: De meetreeksen van 10-minuten- en uurlijkse neerslagintensiteiten (in mm/10 min of mm/h) te Ukkel voor een periode van 100 jaar (periode ), geperturbeerd aan het hoog-klimaatscenario (voor de toekomstperiode ); Dezelfde neerslagreeksen, maar geperturbeerd aan het midden-klimaatscenario; K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 52

56 Dezelfde neerslagreeksen, maar geperturbeerd aan het laag-klimaatscenario; De 1000 jaar synthetisch gegenereerde reeks van 10 minuten-neerslagintensiteiten (voor de artificiële periode ), geperturbeerd aan het hoog-klimaatscenario (voorlopig enkel voor de toekomstperiode ); De in deze studie aangemaakte bijhorende reeks van 1000 jaar ETo-dagwaarden (voor dezelfde artificiële periode ); Dezelfde reeksen, maar geperturbeerd aan het midden-klimaatscenario; Dezelfde reeksen, maar geperturbeerd aan het laag-klimaatscenario. Ook de perturbatietool laat toe om de neerslag- en ETo-reeksen van een willekeurige locatie en met een willekeurige lengte aan te passen voor zowel het binnenland als de kust. 4.5 ETo op basis van Bultot- en Hargraeves-methoden De aanmaak en aanpassing van de ETo-reeksen zijn voor zowel de historische reeksen van 100 jaar als de synthetische reeksen van 1000 jaar in eerste instantie gebaseerd op de EToreeks, die in het kader van het onderzoeksproject CCI-HYDR door het KMI werd opgemaakt (Ntegeka et al., 2009). Ze is gebaseerd op de methode Bultot van het KMI (Bultot et al., 1983). De Afdeling Operationeel Waterbeheer van de VMM maakt in haar modelleringsstudies evenwel gebruik van een andere ETo-tijdreeks, die uitsluitend gebaseerd is op de temperatuurmeetgegevens te Ukkel, en dit op basis van de methode Hargraeves. Daarom werden naast de Bultot (KMI) gebaseerde ETo-reeks ook de Hargraeves-gebaseerde EToreeks aangepast aan de klimaatscenario s. Van de opdrachtgever werd een Hargraeves-gebaseerde ETo-reeks bekomen (opgemaakt door Soresma, 2001). Deze blijkt echter verschillende ontbrekende perioden te hebben (ten gevolge van ontbrekende temperatuurwaarden) en eindigt in april Omwille van deze ontbrekende perioden en de te korte duur om een volledige reeks van 100 jaar te bekomen, werd in deze studie de Hargraeves-methode opnieuw toegepast, mogelijks niet met dezelfde temperatuurmeetreeksen. In deze studie werd gebruik gemaakt van de temperatuurmeetreeksen te Ukkel voor daggemiddelde, minimale en maximale temperatuur, zoals recent ter beschikking gesteld door het KMI (minimale en maximale temperatuur slechts beschikbaar voor ons vanaf 1976). Hierdoor zijn er dus 3 ETo-reeksen ter beschikking voor de periode : - Op basis van de Bultot-methode (door het KMI); - Op basis van de Hargraeves-methode toegepast door Soresma in een vroegere studie voor VMM (deze reeks wordt in de figuren hierna ETo-VMM genoemd); - Op basis van de Hargraeves-methode toegepast in deze studie op basis van de temperatuurmetingen van het KMI te Ukkel (hierna ETo-Harg genoemd). In Figuur 59 en Figuur 60 is een vergelijking weergegeven van de maand- en seizoensgemiddelde ETo-waarden voor de 3 ETo-reeksen. Om voor de ETo-VMM reeks correcte maand- en seizoensgemiddelde waarden te kunnen berekenen werden de ontbrekende periode ingevuld via het gemiddelde van de dagwaarden onmiddellijk voor en onmiddellijk na elke ontbrekende periode. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 53

57 140 Intensity [mm/day] ETo-Harg ETo-Bultot ETo-VMM Month [-] Figuur 59. Vergelijking van de maandgemiddelde ETo-waarden volgens de 3 methoden (op basis van de periode ) mm/season Summer ETo-Harg ETo-Bultot ETo-VMM 100 Spring 50 0 Autumn Winter seasons Figuur 60. Vergelijking van de seizoensgemiddelde ETo-waarden volgens de 3 methoden (op basis van de periode ). De Hargraeves-gebaseerde ETo-reeksen vertonen hogere ETo-waarden dan deze op basis van de methode Bultot. De twee Hargraeves-gebaseerde reeksen leveren vergelijkbare resultaten, met de grootste verschillen tijdens de zomermaanden. Het verschil tussen de twee Hargraevesgebaseerde ETo-reeksen is mogelijks het gevolg van verschillen in de gebruikte temperatuurreeksen. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 54

58 De finale Hargraeves-methode ETo-reeks die in deze studie werd geperturbeerd is deze volgens Soresma (2001), maar met de ontbrekende perioden vervangen door deze op basis van de in deze studie berekende Hargraeves-reeks. Ook de periode na april 2000 werd op basis van deze laatste reeks aangevuld. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 55

59 5 Aangepaste nodige buffervolumes bij bronmaatregelen De aangepaste historische reeks van 100 jaar 10-minuten-neerslagintensiteiten te Ukkel werd doorgerekend in het bakmodel Remuli voor de hoog-, midden- en laag-klimaatscenario s bij een toekomsthorizon voor De resultaten van deze simulaties zijn statistisch verwerkt en aangepaste nodige buffervolumes bij bronmaatregelen afgeleid. Dit is op dezelfde wijze gebeurd als beschreven in de toelichtingstekst van Vaes et al. (2004). De nodige buffervolumes zijn bepaald in functie van het ledigingsdebiet (bij zowel lineaire als constante doorvoer) en de terugkeerperiode van de overlaat. Figuur 61 en Figuur 62 geven het % verandering in de terugkeerperiode van de overlaat in functie van het buffervolume en ledigingsdebiet (in Figuur 61 voor het hoog-klimaatscenario en in Figuur 62 voor het midden-klimaatscenario). Het laagklimaatscenario komt overeen met een ongewijzigd klimaat. Het buffervolume varieert in de analyse van 10 tot 500 m 3 /ha; de maximale doorvoerdebiet van 1 tot 50 l/(s.ha). Buffervoorzieningen met grotere bergingsvolumes en grotere doorvoerdebieten lopen minder vaak over, maar klimaatverandering heeft wel een grotere relatieve invloed op de bijhorende terugkeerperioden. Het percentage vermindering in terugkeerperiode neemt inderdaad toe naar grotere buffervolumes en grotere doorvoerdebieten (zie Figuur 61 en Figuur 62). De punten in Figuur 61 en Figuur 62 zijn empirisch bepaald en zijn daardoor aan toevallige fluctuaties onderhevig ten gevolg van de intrinsieke variabiliteit aan regenbuien in de oorspronkelijke en geperturbeerde Ukkelreeksen. Zoals in extreme-waarden-statistiek gangbaar is, zijn aan deze punten verbanden gekalibreerd. Ook deze zijn weergegeven in Figuur 61 en Figuur 62. De verbanden hebben de volgende algemene machtsvergelijking: 1 c 2 B c 3 F = c + (1) waarbij F de relatieve verandering voorstelt in de terugkeerperiode en B het buffervolume in m 3 /ha. De parameters c 1, c 2 en c 3 zijn als volgt afhankelijk van het ledigingsdebiet Q in l/(s.ha): c1 1,1 + 1,2 1, 3 = c c exp(c Q) (2) c 2 2 = c 2,1 exp(c 2, Q) (3) c 3,2 3 c 3,1 Q c = (4) De afgeijkte parameterwaarden (waarvoor de verbanden zijn getoond in Figuur 61 en Figuur 62) zijn opgelijst in Tabel 11. Tabel 11. Parameterwaarden voor de afgeijkte verbanden tussen de relatieve verandering in de terugkeerperiode van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een constante doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het hoog-, en midden-klimaatscenario. Hoog-klimaatscenario Midden-klimaatscenario c 1, c 1, c 1, c 2, c 2, c 3, c 3, K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 56

60 Figuur 61. Verandering in de terugkeerperiode van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een constante doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het hoog-klimaatscenario. Figuur 62. Verandering in de terugkeerperiode van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een constante doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het midden-klimaatscenario. Ter vergelijking en om de gevoeligheid na te gaan van de gekozen neerschalingsmethode is ook de neerschalingsprocedure van WGCCIHYDR5 (zie paragraaf 2.4) toegepast op basis van alle 31 CCI-HYDR-runs met 12 verschillende regionale klimaatmodellen, en gesimuleerd om de invloed na te gaan op de terugkeerperiode van overlaat van de buffervoorziningen. De neerschalingsmethode WGCCIHYDR5 veronderstelt een meest sterke invloed van de klimaatverandering op de kortstondige uitzonderlijke neerslag (zie paragraaf 2.5). Het resultaat van de meest pessimistische run (van alle 31 runs) is in Figuur 63 weergegeven. Dit worst K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 57

61 case scenario geeft een relatief beperkte afname in de terugkeerperiode van overloop voor de hogere doorvoerdebieten. Hierna wordt niet met dit worst case scenario verder gerekend. Figuur 63. Verandering in de terugkeerperiode van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een constante doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor de meest pessimistische run van de 31 CCI-HYDR-klimaatmodelresultaten en de WGCCIHYDR5 neerschalingsprocedure (de curven komen overeen met deze van Figuur 61). Op analoge manier werden ook de resultaten bij een lineaire doorvoerrelatie geanalyseerd. Dezelfde typen machtsverbanden (1) werden afgeijkt aan deze resultaten (Figuur 64 en Figuur 65). De overeenkomstige parameterwaarden staan opgelijst in Tabel 12. Tabel 12. Parameterwaarden voor de afgeijkte verbanden tussen de relatieve verandering in de terugkeerperiode van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een lineaire doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het hoog-, en midden-klimaatscenario. Hoog-klimaatscenario Midden-klimaatscenario c 1, c 1, c 1, c 2, c 2, c 3, c 3, K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 58

62 Figuur 64. Verandering in de terugkeerperiode van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een lineaire doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het hoog-klimaatscenario. Figuur 65. Verandering in de terugkeerperiode van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een lineaire doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het midden-klimaatscenario. De empirische resultaten voor het huidig klimaat afgeleid op basis van de Ukkelreeks voor de periode zijn weergegeven in Tabel 13 en Tabel 14. Deze sluiten dicht aan bij de resultaten in Vaes et al. (2004) op basis van de Ukkelreeks voor (slechts 3 jaar verschil). De aangepaste resultaten bij het hoog- en midden-klimaatscenario zijn opgenomen in Figuur 18 t.e.m. Figuur 17. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 59

63 Tabel 13. Terugkeerperiode (in aantal jaren) van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een constante doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het huidig klimaat. Maximale constant doorvoerdebiet [l/(s.ha)]: berging [m 3 /ha]: > > >50 > >50 > >50 >50 > >50 >50 >50 > >50 >50 >50 > >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 >50 >50 > K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 60

64 Tabel 14. Terugkeerperiode (in aantal jaren) van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een lineaire doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het huidig klimaat. Maximale lineair doorvoerdebiet [l/(s.ha)]: berging [m 3 /ha]: > >50 > >50 > >50 > >50 >50 > >50 >50 >50 > >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 > K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 61

65 Tabel 15. Terugkeerperiode (in aantal jaren) van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een constante doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het hoog-klimaatscenario. Maximale constant doorvoerdebiet [l/(s.ha)]: berging [m 3 /ha]: > > >50 > >50 > >50 > >50 >50 > >50 >50 >50 > >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 62

66 Tabel 16. Terugkeerperiode (in aantal jaren) van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een lineaire doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het hoog-klimaatscenario. Maximale lineair doorvoerdebiet [l/(s.ha)]: berging [m 3 /ha]: > K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 63

67 Tabel 17. Terugkeerperiode (in aantal jaren) van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een constante doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het midden-klimaatscenario. Maximale constant doorvoerdebiet [l/(s.ha)]: berging [m 3 /ha]: > > >50 > >50 > >50 >50 > >50 >50 > >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 > >50 >50 >50 >50 >50 > K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 64

68 Tabel 18. Terugkeerperiode (in aantal jaren) van overloop van de buffervoorziening in functie van zijn buffervolume en doorvoerdebiet (bij een lineaire doorvoerrelatie en een concentratietijd van 10 minuten), voor het midden-klimaatscenario. Maximale lineair doorvoerdebiet [l/(s.ha)]: berging [m 3 /ha]: > > > >50 > >50 > >50 > >50 >50 > >50 >50 >50 > K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 65

69 De verbanden die de klimaatveranderingsinvloed beschrijven via vergelijkingen (1), (2), (3) en (4) en de parameterwaarden van Tabel 11 en Tabel 12, kunnen worden toegepast om de ontwerptabellen uit de ontwerp-code van goede praktijk aan te passen. Hieronder wordt de aanpassing gegeven van Tabel 7 uit de toelichtingstekst van Vaes et al. (2004). Tabel 19 en Tabel 20 herhalen de resultaten overgenomen uit de ontwerp-code, terwijl Tabel 21 t.e.m. Tabel 27 de aangepaste resultaten weergeven na de klimaatscenario s. De benodigde buffervolumes stijgen dus duidelijk. Ze nemen voor de meeste doorvoerdebieten en terugkeerperioden toe met 15% tot 35%. Tabel 19. Nodige buffervolumes (in m 3 /ha) in functie van het maximaal doorvoerdebiet en de terugkeerperiode van de overlaat voor een constante doorvoerrelatie bij een concentratietijd van 10 minuten (Vaes et al., 2004). constant Terugkeerperiode van overloop [jaar]: doorvoer debiet [l/(s.ha)]: Tabel 20. Nodige buffervolumes (in m 3 /ha) in functie van het maximaal doorvoerdebiet en de terugkeerperiode van de overlaat voor een lineaire doorvoerrelatie bij een concentratietijd van 10 minuten (Vaes et al., 2004). constant Terugkeerperiode van overloop [jaar]: doorvoer debiet [l/(s.ha)]: K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 66

70 Tabel 21. Nodige buffervolumes (in m 3 /ha) in functie van het maximaal doorvoerdebiet en de terugkeerperiode van de overlaat voor een constante doorvoerrelatie bij een concentratietijd van 10 minuten en het hoog-klimaatscenario. constant Terugkeerperiode van overloop [jaar]: doorvoer debiet [l/(s.ha)]: Tabel 22. % toename (t.o.v. de huidige ontwerp-code) in nodige buffervolumes (in m 3 /ha) in functie van het maximaal doorvoerdebiet en de terugkeerperiode van de overlaat voor een constante doorvoerrelatie bij een concentratietijd van 10 minuten en het hoog-klimaatscenario. constant Terugkeerperiode van overloop [jaar]: doorvoer debiet [l/(s.ha)]: % +13% +20% +15% +35% +33% % +15% +17% +19% +38% +30% % +18% +16% +22% +31% +29% % +18% +15% +26% +31% +35% % +20% +16% +27% +29% +38% % +16% +14% +28% +27% +30% % +19% +16% +27% +27% +30% 5 +11% +18% +17% +24% +22% +20% 2 +17% +20% +20% +21% +23% +24% 1 +21% +26% +31% +28% +29% +19% K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 67

71 Tabel 23. Nodige buffervolumes (in m 3 /ha) in functie van het maximaal doorvoerdebiet en de terugkeerperiode van de overlaat voor een lineaire doorvoerrelatie bij een concentratietijd van 10 minuten en het hoog-klimaatscenario. constant Terugkeerperiode van overloop [jaar]: doorvoer debiet [l/(s.ha)]: >1000 >1000 >1000 Tabel 24. % toename (t.o.v. de huidige ontwerp-code) in nodige buffervolumes (in m 3 /ha) in functie van het maximaal doorvoerdebiet en de terugkeerperiode van de overlaat voor een lineaire doorvoerrelatie bij een concentratietijd van 10 minuten en het hoog-klimaatscenario. constant Terugkeerperiode van overloop [jaar]: doorvoer debiet [l/(s.ha)]: % +37% +28% +34% +44% +43% % +35% +23% +31% +38% +39% % +28% +23% +33% +36% +34% % +27% +23% +31% +40% +31% % +25% +26% +29% +39% +29% % +26% +24% +23% +28% +20% % +26% +26% +29% +25% +22% 5 +16% +17% +21% +24% +27% +24% 2 +21% +25% +28% +27% +33% +18% 1 +22% +30% +39% K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 68

72 Tabel 25. Nodige buffervolumes (in m 3 /ha) in functie van het maximaal doorvoerdebiet en de terugkeerperiode van de overlaat voor een constante doorvoerrelatie bij een concentratietijd van 10 minuten en het midden-klimaatscenario. constant Terugkeerperiode van overloop [jaar]: doorvoer debiet [l/(s.ha)]: Tabel 26. % toename (t.o.v. de huidige ontwerp-code) in nodige buffervolumes (in m 3 /ha) in functie van het maximaal doorvoerdebiet en de terugkeerperiode van de overlaat voor een constante doorvoerrelatie bij een concentratietijd van 10 minuten en het midden-klimaatscenario. constant Terugkeerperiode van overloop [jaar]: doorvoer debiet [l/(s.ha)]: % +0% +2% +13% +23% +18% 40 +0% +0% +1% +17% +21% +16% 30 +0% +0% +6% +17% +22% +9% 25 +0% +1% +5% +17% +21% +9% 20 +2% +4% +7% +25% +17% +11% 15 +1% +3% +8% +28% +19% +13% 10 +5% +6% +10% +24% +22% +15% 5 +7% +11% +17% +19% +22% +15% 2 +13% +17% +18% +13% +20% +19% 1 +9% +14% +16% +11% +24% +19% K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 69

73 Tabel 27. Nodige buffervolumes (in m 3 /ha) in functie van het maximaal doorvoerdebiet en de terugkeerperiode van de overlaat voor een lineaire doorvoerrelatie bij een concentratietijd van 10 minuten en het midden-klimaatscenario. constant Terugkeerperiode van overloop [jaar]: doorvoer debiet [l/(s.ha)]: >1000 >1000 Tabel 28. % toename (t.o.v. de huidige ontwerp-code) in nodige buffervolumes (in m 3 /ha) in functie van het maximaal doorvoerdebiet en de terugkeerperiode van de overlaat voor een lineaire doorvoerrelatie bij een concentratietijd van 10 minuten en het midden-klimaatscenario. constant Terugkeerperiode van overloop [jaar]: doorvoer debiet [l/(s.ha)]: % +18% +17% +29% +24% +33% % +16% +17% +25% +31% +27% % +13% +12% +30% +29% +25% % +14% +12% +31% +25% +22% % +18% +13% +27% +26% +21% % +20% +11% +22% +22% +13% % +20% +19% +20% +24% +17% 5 +13% +17% +17% +18% +24% +20% 2 +13% +14% +14% +15% +30% +18% 1 +9% +10% +10% +10% K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 70

74 De belangrijke tabel 9 uit de ontwerp-code van goede praktijk, die de grootte-ordes samenvat van de benodigde buffervolumes in functie van het maximaal ledigingsdebiet en de terugkeerperiode van de noodoverlaat, is aangepast in Tabel 29. Hieruit blijkt dat de terugkeerperiode van de ontwerpwaarden (vb. 100 m3/ha of 10 mm bij 10 l/(s.ha); of 50 m3/ha of 5 mm bij 40 l/(s.ha)) die in de huidige ontwerp-code een terugkeerperiode van overloop geven van grootteorde 1 jaar (bij constante doorvoer), na het hoog-klimaatscenario (tegen 2100) een verminderde terugkeerperiode heeft van grootteorde 0.5 jaar. De ontwerpwaarden die in de huidige ontwerp-code een terugkeerperiode van overloop geven van grootteorde 2 jaar, kennen na het hoog-klimaatscenario (tegen 2100) een verminderde terugkeerperiode van ongeveer 1 jaar. Bij overgang van het huidig klimaat naar het hoog-klimaatscenario wordt de terugkeerperiode dus is grootteorde gehalveerd. Let wel dat deze getallen gelden voor een tijdshorizon tot 2100, uitgaande van de huidige kennis m.b.t. de klimaatevoluties, en een op basis van deze kennis meest pessimistisch scenario (hoog-klimaatscenario). Tabel 29. Grootte-ordes van buffervolumes in functie van het maximaal ledigingsdebiet en terugkeerperiode van de noodoverlaat. terugkeerperiode Krachtlijnen voor een geïntegreerd rioleringsbeleid van 2 jaar 5 jaar 1996 terugkeerperiode lange termijn simulaties bij constante doorvoer, ±1 jaar ±2 jaar ±5 jaar ±20 jaar huidig klimaat terugkeerperiode lange termijn simulaties bij constante doorvoer, ±0.5 jaar ±1 jaar ±2 jaar ±10 jaar hoog klimaatscenario terugkeerperiode lange termijn simulaties bij lineaire doorvoerrelatie, ±0.5 jaar ±1 jaar ±2 jaar ±10 jaar huidig klimaat terugkeerperiode lange termijn simulaties bij lineaire doorvoerrelatie, <0.5 jaar ±0.5 jaar ±1 jaar ±5 jaar hoog klimaatscenario maximaal ledigingsdebiet (via infiltratie, afgeknepen doorvoer, verdamping,...) 40 l/(s.ha) 10 l/(s.ha) 50 m 3 /ha 5 mm 100 m 3 /ha 10 mm 100 m 3 /ha 10 mm 150 m 3 /ha 15 mm 150 m 3 /ha 15 mm m 3 /ha mm m 3 /ha mm m 3 /ha mm K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 71

75 6 Samenvatting resultaten en aanbevelingen In het licht van de huidige kennis rond de problematiek van de klimaatverandering werd de ontwerpneerslag voor het dimensioneren van rioleringsstelsels en buffervoorzieningen onder de loep genomen, en geëxtrapoleerd tot het jaar De onzekerheden in deze extrapolatie zijn zeer groot omwille van onzekerheden in de gebruikte resultaten van klimaatmodellen en onzekerheden in het neerschalen van de gridgemiddelde dagneerslag van de klimaatmodelsimulaties naar de kleinschalige neerslag nodig voor stedelijk hydrologisch ontwerp en impactanalyses. Er werd gewerkt met een hoog-, midden- en laag-klimaatscenario. Deze werden afgeleid uit meer dan 30 runs met mondiale klimaatmodellen (ongeveer 20 runs opgenomen in het archief bij het 4 de Assessment Report van het IPCC en 17 runs met het nieuwste en momenteel meest gerespecteerde klimaatmodel ECHAM5), en ongeveer 30 runs met regionale Europese klimaatmodellen. Voor het neerschalen van de dag- en gridgemiddelde neerslagresultaten naar de 10-minuten tijdschaal en naar puntneerslag, werden twee methoden toegepast, getest en vergeleken: een eerste methode op basis van kwantiel-perturbatiefactoren, en een tweede methode op basis van Weather Typing. De eerste methode maakt rechtstreeks gebruik van de neerslagresultaten van klimaatmodellen. Dergelijke procedure levert mogelijks onbetrouwbare resultaten op aangezien de nauwkeurigheid van de neerslagresultaten van klimaatmodellen, vooral voor de extreme convectieve neerslag in de zomer, niet zo groot is. Daarom werd de tweede methode op basis van Weather Typing uitgeprobeerd. Deze tweede methode maakt primair gebruik van de meer nauwkeurige luchtdrukresultaten van de klimaatmodellen en relateert die op basis van historische reeksen aan de kleinschalige extreme neerslag. De methode gaf zeer goede resultaten bij het neerschalen van historische neerslag, maar bleek helaas onvoldoende in staat om de toekomstige neerslagverandering door klimaatverandering te beschrijven. Toekomstige neerslagverandering blijkt immers niet enkel het gevolg te zijn van veranderingen in de atmosferische circulatiepatronen, maar ook van veranderingen in de neerslagverdeling (bij eenzelfde circulatiepatroon) ten gevolge van de temperatuursstijging. Dit laatste kan meest eenvoudig worden ingerekend via de eerste methode op basis van kwantiel-perturbatiefactoren. Daarom wordt momenteel gewerkt aan een nieuwe methode die de voordelen van beide neerschalingsmethoden combineert. De eerste methode op basis van kwantiel-perturbatiefactoren werd in deze studie (in vergelijking met de toepassing in vroegere studies) bovendien verder verfijnd om beter rekening te kunnen houden met de onzekerheden die betrokken zijn bij de neerschaling. Vroegere studies (vb. voor het Waterbouwkundig Laboratorium) hadden vooral aandacht voor de extreme winterneerslag. Het neerschalen van deze neerslag is een grootteorde minder onzeker dan voor extreme convectieve zomerneerslag het geval is. Meer specifiek werden 5 verschillende neerschalingsprocedures toegepast, geëvalueerd (op basis van historische neerslag) en de invloed op het inschatten van toekomstige neerslagstatistieken vergeleken. Er werd naast het hoog-klimaatscenario ook een worst case klimaatscenario afgeleid, dat (voor elk klimaatmodelresultaat voor dagneerslag) de meest extreme toename in de 10-minuten zomerneerslag geeft. Het worst case scenario blijkt de impactresultaten op buffervoorzieningen in vergelijking met het hoog-scenario slechts in beperkte mate te beïnvloeden. De laag-, midden- en hoog--klimaatscenario s tot 2100 werden gebruikt om aangepaste neerslagstatistieken (IDF-verbanden en composietbuien) af te leiden, en ontwerpreeksen van 100 jaar 10-minuten neerslag te Ukkel ( ) te construeren (aanpassingen aan de historische reeks van Ukkel). Ook werd de reeks met 1000 jaar synthetische neerslag (gegenereerd door het team van Prof. Verhoest van de U.Gent) aangepast aan deze scenario s. De reeksen werden bovendien aangevuld met ETo-reeksen, zodat ze kunnen gebruikt worden in (kleinschalige) hydrologische impactstudies. In een laatste deel van deze studie werden ze gebruikt om de invloed na te gaan van de potentiaal toekomstige klimaatverandering op de ontwerpwaarden voor het dimensioneren van buffervoorzieningen als bronmaatregelen bij rioleringsstelsels. Globaal blijkt dat de nodige buffervolumes (bij een constant veronderstelde doorvoer) in grootteorde 20% tot maximaal 30% stijgen bij een hoog-klimaatscenario tot De terugkeerperiode van overloop neemt voor hetzelfde scenario en voor de meest gangbare doorvoerdebieten en maximale bergingswaarden met ongeveer een factor 2 af. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 72

76 De aangepaste neerslagreeksen, neerslagstatistieken en ontwerpwaarden uit deze studie laten toe om bij toekomstige kleinschalige hydrologische impactstudies rekening te houden met de mogelijke invloed van klimaatverandering tot Het laag-klimaatscenario komt bij benadering overeen met de huidige klimaatcondities, terwijl het hoog-klimaatscenario toelaat om volgens de huidig beschikbare kennis over de klimaatevolutie een meest pessimistische inschatting te bekomen van de klimaatevolutie tot Alhoewel de finale tijdreeksen en ontwerpwaarden werden aangeleverd voor deze tijdshorizon van 2100 kunnen via de ontwikkelde perturbatietool historische tijdreeksen (ook andere dan deze te Ukkel) aangepast worden voor kleinere tijdshorizons (vb. 2020, 2030, 2050,...). Aangezien de onzekerheden in de toekomstige klimaatverandering nog zeer groot zijn (het hoog-klimaatscenario verschilt zeer sterk van het laag-klimaatscenario; en werkelijke onzekerheden kunnen nog groter zijn) wordt hier NIET aanbevolen om toekomstige afvoer- en bergingssystemen en waterbeheersmaatregelen te ontwerpen volgens de toekomstige neerslagcondities. WEL wordt aanbevolen om bij nieuwe ontwerpen rekening te houden met de potentiële toekomstige klimaatverandering. Met rekening houden wordt bedoeld dat no regret en climate proof maatregelen worden genomen, en dat in het licht van de grote onzekerheden ontwerpen en maatregelen adaptief worden gemaakt. Adaptief maken betekent dat men de mogelijkheid voorziet om later indien zou blijken dat het klimaat in de richting van het hoog-klimaatscenario opschuift bijkomende berging, bijkomende pompcapaciteit,... te bouwen (liefst met zo beperkt mogelijke kost). Er moet worden voorkomen dat maatregelen worden genomen die dergelijke aanpassingen in de toekomst onmogelijk of zeer duur zouden maken. Uiteraard dient men in de toekomst de klimaatevoluties continu op te volgen en bij significant veranderende trends de klimaatprojecties bij te stellen (hopelijk gepaard gaande met verkleinde onzekerheden). Rekening houden met de klimaatscenario s houdt OOK in dat de wijzigende klimaatcondities en invloed op rioleringssystemen in het groter geheel van de klimaatproblematiek en de bijhorende impact op de waterhuishouding worden gezien. Naast de invloed op de korte-duur hemelwaterpieken (zoals in de voorgaande hoofdstukken bestudeerd) werd in andere studies (zie volgend hoofdstuk) aangetoond dat klimaatverandering hoogstwaarschijnlijk in de toekomst gepaard zal gaan met een belangrijke toename in de laagwaterproblematiek. De tijdsvariatie in optredend en beschikbaar hemelwater kan in de toekomst dus aanzienlijk toenemen. Een belangrijke uitdaging zal er in bestaan om ons waterbeheer aan deze wijzigende omstandigheden aan te passen. Bij een toenemende tijdsvariatie in de neerslag (meer neerslag op korte tijd, lagere totale neerslagvolumes in de zomer) wordt best naar aanpassingen gezocht die de invloed van deze toenemende tijdsvariatie op de waterhuishouding tegengaan; zie volgend hoofdstuk voor concrete suggesties. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 73

77 7 Kadering in het groter geheel van de klimaatproblematiek 7.1 Verwachte toename laagwaterproblematiek In het project CCI-HYDR voor Federaal Wetenschapsbeleid (Willems et al., 2009) en een parallele studie voor het Waterbouwkundig Laboratorium (Boukhris et al., 2008) werd de invloed onderzocht van de klimaatscenario s op hoog- en laagwaterafvoeren langs rivieren. Op basis van een doorrekening van de hoog-, midden- en laag- klimaatscenario s tot 2100 werd in die studies geconcludeerd dat de klimaatverandering de laagwaterproblematiek langs Vlaamse rivieren in de zomer in belangrijke mate zou doen toenemen. Door de sterke daling in de zomerneerslag en de toename in de verdamping zouden de laagwaterdebieten in onze rivieren aanzienlijk dalen. Het laagste jaarlijks laagwaterdebiet zou tegen 2100 met meer dan 20 % dalen (gemiddeld 50 % voor het midden-scenario, gemiddeld 70 % in het meest ongunstige scenario). Het is duidelijk dat deze verwachte daling in laagwaterafvoeren de kans op watertekorten aanzienlijk kan doen toenemen, met mogelijk nadelige gevolgen voor het industrieel en huishoudelijk watergebruik, voor de diepgang van de scheepvaart, voor de waterkwaliteit, de ecologie langs de riviervalleien, enz. (zie ook het document Verdroging ook in Vlaanderen? van een KAOW-werkgroep o.l.v. Prof. J.Berlamont). 7.2 Nood aan bijkomende bergings- en infiltratievoorzieningen De hogervermelde toename in de laagwaterproblematiek, gecombineerd met de te verwachten graduele toename in de korte-duur regenwaterpieken vraagt dat waterbeheerders de komende decennia meer belang hechten aan de planning van de regenwaterafvoer. Zoals in hoofdstuk 4 besproken kan dit door bij het (her)dimensioneren van rioleringen en de bijhorende buffervoorzieningen (regenwatertanks, infiltratiebekkens, enz.) rekening te houden met meer intense neerslagperiodes. Ontwerpwaarden die volgens de huidige aanpak een terugkeerperiode van overloop van de buffervoorziening hebben van grootteorde 2 jaar, zouden tegen het eind van deze eeuw onder het hoog-klimaatscenario een verkorte terugkeerperiode hebben van slechts een half jaar. Huidige ontwerpwaarden met een terugkeerperiode van 5 jaar, kennen in dat geval een verkorte terugkeerperiode tussen één en anderhalf jaar. Door de klimaatverandering zouden buffervoorzieningen dus groter gedimensioneerd moeten worden of zouden er bijkomende voorzieningen nodig zijn die hemelwater stockeren en/of laten infiltreren in de ondergrond. Onder het hoog-klimaatscenario zou het nodige buffervolume met 15 tot 35 % toenemen. Het voorzien van bijkomende bergings- en infiltratievoorzieningen laat toe om de twee hogervermelde typen waterbeheersproblemen gecombineerd aan te pakken. Via zulke voorzieningen wordt zowel het risico op wateroverlast tijdens hevige regenbuien beperkt (door waterberging op plaatsen waar het weinig hinder veroorzaakt), als de toekomstig verwachtte toename aan watertekorten verminderd (via de waterstockage, of via infiltratievoorzieningen die het grondwater aanvullen). Dit kan via de aanleg van regenwatervoorzieningen, maar ook via kortdurende berging op straat of in de openbare ruimte. Figuur 66 geeft een voorbeeld van hoe via de aanleg van verhoogde stoepranden en verdieping van de straat, bijkomende berging op straat kan gerealizeerd worden. Het is een voorbeeld van een effectief en goedkoop middel om tijdens extreme regenbuien tijdelijk en gecontroleerd relatief grote hoeveelheden water op te slaan. Dergelijke waterberging tussen de stoepen verooorzaakt hinder (de toegankelijkheid en begaanbaarheid vermindert tijdelijk), maar veroorzaakt geen materiële schade. Ook via het doordacht aanleggen van lokale depressies in het openbaar terrein (in parken of andere groengebieden, in speeltuinen, enz), kan tijdelijk heel wat water geborgen worden (vb. Figuur 67). Laatste maatregel heeft bovendien het voordeel dat het geborgen water na de regenperiode infiltreert in de ondergrond, en alzo rechtstreeks bijdraagt tot het tegengaan van de verdroging. Het vereist echter een betere afstemming tussen ruimtelijke planning en waterbeheer (dergelijke afstemming wordt reeds geruime tijd als ondermaats bestempeld; zie o.a. conclusies van het internationaal congres over Water & Urban Development Paradigms aan de K.U.Leuven op september 2008). Het vereist, onder meer, dat er een betere afstemming komt tussen de code van goede praktijk voor het ontwerp van rioleringssystemen, de watertoets, de gewestelijke stedenbouwkundige verordening en andere stedenbouwkundige K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 74

78 voorschriften. Bovendien vereist het infiltreren van stedelijk regenwater in de ondergrond dat men naast het waterkwantiteitsaspect ook rekening houdt met de waterkwaliteit (cfr. VLAREMbepalingen). Andere aspecten die moeten bekeken worden zijn de invloed op de verkeersveiligheid, de verantwoordelijkheid van de wegbeheerder, maar ook de specifieke verantwoordelijkheden van de water- en rioolbeheerders, andere openbare domeinbeheerders, de individuele burgers (privé-terreinen), de landbouw, enz. Figuur 66. Voorbeeld van mogelijkheid tot creatie van bijkomende berging op straat via stoeprandverhoging en straatpeilverlaging (RIONED, 2009). K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 75

79 Figuur 67. Voorbeeld van mogelijkheid tot creatie van bijkomende waterberging in de openbare ruimte (groenvoorzieningen, speeltuinen,...) (RIONED, 2009). Vorige beschouwingen maken duidelijk dat een herziening van de huidige officiële code (Krachtlijnen voor een geïntegreerd rioleringsbeleid uit 1996) zich opdringt, niet enkel wat de ontwerpneerslagstatistieken betreft, maar ook m.b.t. de beleidskeuzes inzake afvoer van hemelwater van het openbaar wegdomein, de scheiding van regenwater en afvalwater, de problematiek van de kwaliteit van het afstromend hemelwater, de voorschriften van septische putten, enz. De hoger geschetste wijzigende omstandigheden vragen inderdaad een herziening van deze beleidskeuzes en bijhorende verantwoordelijkheden en wetgeving. Dit kan het best gerealizeerd worden via een afzonderlijke werkgroep in de schoot van de CIW met betrokkenheid van alle actoren. K.U.Leuven Afdeling Hydraulica voor Vlaamse Milieumaatschappij 76