Klimaatbestendige. Wor. Steden. Voortgangsrapportage Climate Proof Cities 2012 k in pro. gres s. December 2012

Transcriptie

1 Klimaatbestendige Wor Steden Voortgangsrapportage Climate Proof Cities 2012 k in pro December 2012 gres s

2 Klimaatbestendige Steden, Voortgangsrapportage Climate Proof Cities 2012 Datum: December 2012 Climate Proof Cities consortium 1 Redactie: Vera Rovers, Peter Bosch, Ronald Albers (TNO) Met bijdragen van 2 : Hoofdstuk Onderwerp Naam Instituut 2.1 Hittekaarten NL Hittekaarten Randstad Lisette Klok Leyre Echevarría Icaza TNO TU Delft 2.2 Rotterdam R dam/arnhem/a dam R dam/arnhem/a dam Vliegtuig Utrecht/Bakfiets Scintillometer Bert van Hove Cor Jacobs Jan Elbers Ronald Hutjes Bert Heusinkveld Oscar Hartogensis WUR MAQ/ESS WUR Alterra WUR Alterra WUR ESS WUR MAQ WUR MAQ 2.3 Mesoschaal model Microschaal model Data gedreven model Reinder Ronda Patrick Schrijvers Mike van der Heijden WUR MAQ TU Delft TU Eindhoven 2.4 Conclusies hoofdstuk 2 Bert van Hove WUR MAQ/ESS Gevoeligheid Mens Hein Daanen TNO Gevoeligheid Gebouwen Kwetsbaarheid Straat Mike van der Heijden Wiebke Klemm/Irina Hotkevica TU Eindhoven WUR LAR 3.1.3/3.1.4 Gevoeligheid Wijk en Wijktypologie Frank van der Hoeven Alexander Wandl TU Delft TU Delft 3.2 Gevoeligheid wateroverlast Karin Stone Deltares Groen Stedelijke structuur Wiebke Klemm Laura Kleerekoper WUR LAR TU Delft Groen/Stedelijke structuur Groen (veldwerk) Groene ontwerpprincipes Water (nat wegdek) Water (vijver) Laura Kleerekoper Wiebke Klemm Wiebke Klemm/Yuqiao Liu/Yi Shan Reinder Brolsma Twan van Hooff/Yasin Toparlar TU Delft WUR LAR WUR LAR Deltares TU Eindhoven Gebouwmaatregelen Duurzame gebouwkoeling Mike van der Heijden/Anika Haak Reinder Brolsma TU Eindhoven Deltares 4.2 Maatregelen/Methode Water Toine Vergroesen Deltares 5.0 Ruimtelijke ordening in NL Liz Root Radboud Nijmegen 5.1 Gemeenten Anita Kokx Universiteit Utrecht Caroline Uittenbroek Universiteit Utrecht 5.2 Woningcorporaties Martin Roders/Ad Straub/Henk Visscher TU Delft 5.3 Burgerinitiatieven Beitske Boonstra TNO 5.4 Conclusies hoofdstuk 5 Tejo Spit Universiteit Utrecht Climate Proof Cities is onderdeel van het nationale onderzoeksprogramma Kennis voor Klimaat, mede gefinancierd door het Ministerie van Infrastructuur en Milieu Zie ook bijlage A voor een uitgebreide lijst van onderzoekers binnen het CPC programma.

3 Voorwoord Dit is de tweede voortgangsrapportage van het consortium Climate Proof Cities (CPC). Dit rapport geeft een overzicht van de stand van zaken na twee jaar onderzoek naar klimaatadaptatie in stedelijk gebied. In de voortgangsrapportages worden voorlopige resultaten getoond, zodat onze stakeholders alvast een beeld kunnen vormen van de lopende activiteiten en het eindresultaat. Ook zijn deze rapportages een manier om informatie uit te wisselen tussen de onderzoekers om zodoende de integratie tussen de afzonderlijke projecten te bevorderen. Meer dan de voortgangsrapportage uit 2011 geeft dit rapport een inkijk in de verwachte resultaten. De eerste projecten naderen het einde en de AIO s produceren hun eerste resultaten. In deze fase van het onderzoeksprogramma is de diversiteit van onderwerpen en uitkomsten het grootst. De komende twee jaren moet dit convergeren naar een samenhangend beeld over klimaatadaptatie in het stedelijk gebied. Op 4 oktober 2012 vond een Midterm Review van het onderzoeksprogramma Kennis voor Klimaat plaats. De reviewers adviseerden CPC aandacht te besteden aan de voortgang ten opzichte van het oorspronkelijke onderzoeksvoorstel, aan de integratie van onderzoeksresultaten binnen het programma (tussen projecten), aan de borging van wetenschappelijke resultaten en aan het managen van de verwachtingen van de stakeholders. Om aan deze opmerkingen tegemoet te komen staat de beantwoording van de vijf onderzoeksvragen van Climate Proof Cities in deze voortgangsrapportage centraal. In het laatste hoofdstuk wordt een vooruitblik gegeven van de verwachte resultaten later in het programma. Ook hebben we extra aandacht besteed aan de bijdragen aan de wetenschappelijke literatuur. Tenslotte zijn we verheugd over de grote belangstelling vanuit stakeholders en andere geïnteresseerden om zo snel mogelijk over de resultaten van het onderzoeksprogramma te kunnen beschikken. Dat betekent dat het onderzoek uiterst relevant is. In overleg met Kennis voor Klimaat en de stakeholders proberen we dan ook wegen te vinden om, nog vóór de afronding van (AIO-)projecten, in die grote informatievraag te voorzien, zonder daarbij de wetenschappelijke kwaliteit aan te tasten. Dit rapport is hier een voorbeeld van. Ronald Albers Consortiumleider Climate Proof Cities 2

4 Beleidssamenvatting Klimaat en stad Als gevolg van de mondiale opwarming kunnen hete zomers en extreme regenbuien in de toekomst vaker voorkomen in Nederland. De gebouwde omgeving is daarbij extra kwetsbaar, omdat ze warmte vast houdt en een hoger percentage verhard oppervlak heeft waardoor sneller water op straat kan blijven staan bij piekbuien. Kortom, wateroverlast en hoge temperaturen kunnen ervoor zorgen dat de leefbaarheid van de stad in de toekomst afneemt. Bovendien hebben steden een hoge dichtheid aan inwoners, goederen en infrastructuur en een belangrijk aandeel in de economie, waardoor extreme weersomstandigheden een grote impact kunnen hebben op steden. Omdat investeringen in de gebouwde omgeving die nu gedaan worden, bijvoorbeeld voor renovatie of nieuwbouw, leiden tot gebouwen en infrastructuren die er over pakweg vijftig jaar nog steeds staan, is het van belang om nu al te overwegen of aanpassingen aan een toekomstig klimaat kunnen worden ingepast. Ook zijn er aanpassingen in de gebouwde omgeving mogelijk die de huidige overlast van extreme weersomstandigheden verminderen. Er bestaat een heel scala aan mogelijke aanpassingsopties, maar omdat we nog niet goed weten hoe het stedelijk klimaat precies werkt en hoe klimaatverandering dit beïnvloedt, is er nog veel onduidelijk over de effectiviteit van deze maatregelen. Het onderzoeksprogramma Climate Proof Cities beoogt de kennis aan te dragen die weloverwogen besluiten over de noodzaak en de tijdigheid van de aanpassingen aan klimaatverandering mogelijk maken (zie tekstkader). Het onderzoek van het CPC consortium concentreert zich daarbij op het terugdringen van hittestress en wateroverlast. Deze beleidssamenvatting geeft een overzicht van de voorlopige resultaten halverwege het programma. De conclusies in deze samenvatting zijn gebaseerd op tussentijdse resultaten die nog kunnen wijzigen in de loop van het programma. Het gebruik van resultaten is daarom voor eigen verantwoordelijkheid. Climate Proof Cities Climate Proof Cities (CPC) is één van de thema s binnen het nationale onderzoeksprogramma Kennis voor Klimaat. Het CPC onderzoek levert kennis om steden en de gebouwde omgeving duurzaam te laten functioneren onder veranderde klimaatomstandigheden. Het 4-jarige onderzoeksprogramma besteedt aandacht aan hitte in de stad vanwege toenemende risico s van langdurige warme periodes, en aan wateroverlast door frequentere en intensere regenbuien. Binnen het consortium werken onderzoekers van verschillende onderzoeksinstituten en diverse achtergronden aan een 20-tal deelprojecten om 5 hoofdonderzoeksvragen te beantwoorden. Om de bruikbaarheid van de uitkomsten in de praktijk te vergroten werken de onderzoekers samen in 4 case studies in verschillende Nederlandse stedelijke gebieden, te weten: Rotterdam, Haaglanden, Amsterdam, Arnhem/Nijmegen, Brabant en Utrecht. 3

5 Voorlopige conclusies 1. Hoe werkt het lokale klimaat in Nederlandse steden? Steden zijn over het algemeen warmer dan het buitengebied. Door de dichte bebouwing en de eigenschappen van het stedelijk materiaal wordt warmte vastgehouden in steden en treedt het zogenaamde hitte-eilandeffect (Urban heat Island of UHI) op. Met behulp van satellietbeelden kan het verschil in oppervlaktetemperatuur tussen stad en het omringende platteland bepaald worden (dit wordt wel het oppervlakte UHI, of surface UHI (suhi) genoemd). Het suhi effect komt voor in elke stad in Nederland, groot of klein (zie figuur 1). Het oppervlakte UHI is overdag het grootst, wanneer de droge en stenige oppervlakten in een stad de zonnestraling absorberen. Als de zon ondergaat blijft de bebouwing de geabsorbeerde hitte uitstralen en daalt de oppervlaktetemperatuur. Door deze uitstraling blijft echter de luchttemperatuur in de stad hoog. De beleving van het hitte-eilandeffect is van meer factoren afhankelijk dan alleen de temperatuur. De zogenaamde Effective Temperature (ET) is een maat voor het thermisch comfort en wordt berekend uit gegevens voor luchttemperatuur, luchtvochtigheid en windsnelheid. Daarnaast kunnen ook kleding en stofwisseling een rol spelen. De gevoelstemperatuur en het comfortniveau zijn daarom per persoon verschillend. Door klimaatverandering stijgt de algehele temperatuur en daarmee ook de hogere temperaturen in de stad. Om hittestress te voorkomen is het van belang om adaptatie in de overwegingen mee te nemen bij het plannen en ontwerpen van gebouwen en openbare ruimte. Het atmosferisch UHI, het verschil in luchttemperatuur tussen de stad en de omgeving, is juist het grootst na zonsondergang en afkoeling in de stad treedt pas op aan het einde van de nacht. Het effect volgt een dagelijks patroon volgens een voorspelbare curve die varieert gedurende het jaar. Het effect is in de zomer groter dan in de winter en kan op warme dagen oplopen tot 9 C in de avond. Het hitte-eiland effect kan binnen een stad sterk verschillen en is afhankelijk van de lokale kenmerken. Met name de bebouwingsdichtheid en het percentage verhard versus groen oppervlak lijken van groot belang. Figuur 1 Het oppervlakte hitte-eiland effect van de Nederlandse steden (overdag). De kaarten zijn gebaseerd op een NOAA-AVHRR satellietbeeld van de oppervlaktetemperatuur opgenomen tijdens de hittegolfperiode van

6 2. Hoe kwetsbaar zijn Nederlandse steden voor de effecten van klimaatverandering? De kwetsbaarheid van een wijk of buurt voor hitte is afhankelijk van de leeftijd van de bewoners, het type en de kwaliteit van de gebouwen en diverse stedelijke kenmerken. De mens ervaart hittestress bij een ET-waarde groter dan 27 C. Hittestress kan leiden tot een verminderd thermisch comfort en verlaagde arbeidsproductiviteit, maar ook tot serieuze aan hitte gerelateerde ziekten met soms sterfte tot gevolg. In Nederland stijgt tijdens hittegolven de sterfte met 12% (ongeveer 40 doden per dag extra). Met name ouderen boven de 75 zijn gevoelig voor hittestress en de gevolgen ervan. Hun lichaamstemperatuur kan tijdens hitteperioden oplopen tot boven de 38 graden. In een poging om in een klimaatkamer te onderzoeken of zij zich zouden kunnen voorbereiden op een naderende hittegolf, blijkt dat een waarschuwingsperiode van drie dagen voor hen, evenals voor jongeren, te kort is om te kunnen acclimatiseren. Voor Amsterdam is een kwetsbaarheidstypologie ontwikkeld waarbij een kaart is gemaakt met de kwetsbare delen van de stad (figuur 2). In de hoofdstad blijkt dat aandachtsgebieden aan te wijzen zijn in het westelijk deel van de stad, maar ook in Noord, Oost en Zuidoost. Naast hitte is ook gekeken naar de gevoeligheid van het stedelijk gebied voor wateroverlast. Voor verschillende stedelijke elementen zijn drempelwaardes bepaald, de waterdiepten waarop schade begint op te treden. Verkeershinder en storingen in de elektriciteitsvoorzieningen kunnen bijvoorbeeld optreden vanaf een waterdiepte van 30 cm. Daarnaast is ook een schatting gemaakt van de hoogte van de schade aan de stedelijke elementen. De schadegevoeligheid van een gebied kan worden verlaagd door de drempelwaarde te verhogen, bijvoorbeeld door kwetsbare voorzieningen hoger te plaatsen. Voor wateroverlast zal eenzelfde kwetsbaarheidstypologie worden ontwikkeld als voor hittestress is gebeurd. Ook is met gebouwsimulaties onderzoek gedaan naar de gevoeligheid van gebouwtypen voor opwarming binnenshuis bij oplopende buitentemperaturen. Hieruit blijkt dat in tussenwoningen en twee-onder-een-kap woningen minder vaak hoge temperaturen en minder uren oververhitting voorkomen dan in vrijstaande woningen en hoekwoningen. Daarnaast kunnen bepaalde stedelijke kenmerken een wijk gevoeliger maken voor opwarming. In Amsterdam blijkt bijvoorbeeld het percentage verhard oppervlak de oppervlaktetemperatuur van de buurten overdag te voor 70% bepalen. Ook het percentage wateroppervlak speelt een belangrijke rol en, in mindere mate de groen index (NDVI), verkeersruimte, bebouwingsschil en schaduw. Voor de hoogte van de nachtelijke luchttemperatuur spelen albedo, sky-view factor en de nabijheid van oppervlaktewater eveneens een rol. Figuur 2 Kwetsbaarheidstypologie van wijken in Amsterdam. 5

7 3. Welke maatregelen kunnen genomen worden om steden beter aan te passen aan een toekomstig klimaat? Modellen en metingen bevestigen dat het wit schilderen van daken en het aanplanten van groen leidt tot een verlaging van de buitentemperatuur en daarmee een vermindering van het hitte-eilandeffect. Maar welke maatregel, of combinatie van maatregelen, het beste kan worden ingezet om de buitentemperatuur te reduceren is erg afhankelijk van de lokale situatie, zoals de oriëntatie en de hoogte-breedte verhouding van de straat en het type gebouw. Het wit schilderen van gevels kan in sommige situaties bijvoorbeeld juist zorgen voor opwarming van de lucht vanwege weerkaatsingen van de straling. Wanneer bij de witte gevels ook bomen worden geplaatst, kan dit tot gevolg hebben dat de straling wordt gevangen en de warmte vervolgens niet meer weg kan. Meer dan kengetallen over de effectiviteit van de individuele maatregelen, is het dan ook van belang om inzicht te hebben in de achterliggende processen die een rol spelen bij het bepalen van de effectiviteit van maatregelen op het leefniveau van de stad. Voor het voorkomen van opwarming binnenshuis kan onderscheid worden gemaakt in nieuwbouw en bestaande woningen. Simulaties laten zien dat nieuwbouw (goed geïsoleerde) woningen het meest gebaat zijn bij het weren van zonnestraling voor de gevelopeningen en het creëren van natuurlijk ventilatie door ramen te openen (figuur 3). Bij oudere woningen kan extra isolatie juist een groot effect hebben, evenals andere aanpassingen aan de gebouwschil (verhogen albedo en een vegetatiedak). Daarnaast is de oriëntatie van de woning een belangrijke factor in het reduceren van het aantal uren oververhitting in de woning. In de zomermaanden geeft een oriëntatie op het oosten en westen de meeste overschrijdingsuren. Figuur 3 Invloed van zes verschillende adaptatiemaatregelen op het aantal overschrijdingsuren in een rijwoning van na Het gekleurde streepje geeft de onzekerheidsmarge in de resultaten aan. (INS=extra isolatie; THM=extra thermische massa; ALB=verhogen albedo; OVH= overstek plaatsen boven ramen); OPW=ramen openen voor ventilatie; VGR=vegetatiedak. Om de stedelijke watersystemen robuuster te maken tegen wateroverlast zijn er vanouds al veel maatregelen beschikbaar om de bergingsof transportcapaciteit te vergroten, zowel bovengronds als ondergronds. Een belangrijk aspect bij bergingsmaatregelen is de inschatting van de tijd die nodig is om de maatregel weer geheel beschikbaar (leeg) te maken, de hersteltijd. Daarnaast zijn ook nieuwe maatregelen mogelijk zoals waterpleinen, groene en blauwe daken. Er wordt een afwegingsinstrument ontwikkeld om te kunnen bepalen welke maatregelen het beste kunnen worden genomen om een watersysteem robuuster te maken. Om te bepalen of bergings- en/of transportmaatregelen noodzakelijk zijn, is een optimalisatiemethode ontwikkeld die het stedelijke afwateringssysteem analyseert op basis van de vastgestelde neerslagnorm. Voor deze analyse kan een heel scala aan rekeninstrumenten worden ingezet. Echter, hoe complex het systeem ook is, het is altijd beter om de analyse te beginnen met oriënterend onderzoek, gebruik makend van gezond verstand en gebiedskennis in combinatie met eenvoudige rekentools. 6

8 4. Hoe kunnen deze maatregelen bestuurlijk geïmplementeerd worden? Het is onwaarschijnlijk dat klimaatadaptatie een zelfstandig beleidsterrein wordt voor lokale overheden. Vandaar dat veel aandacht wordt gegeven aan het mainstreamen, het integreren van klimaatadaptatie in bestaand beleid. Daarbij is bewustwording ( awareness ) en continuïteit in de manier waarop dit vertaald wordt in de politiek/bestuurlijke agenda op lokaal niveau een noodzakelijke randvoorwaarde. Het vinden van ankerpunten voor de ophanging van mainstreaming van klimaatadaptatie (strategie en maatregelen), in termen van doelvervlechting zou hiervoor een oplossing kunnen zijn. Een belangrijk punt bij het mainstreamen van klimaatadaptatiemaatregelen is de vraag of er op creatieve manier nieuwe financieringsvormen gevonden kunnen worden. Ook andere actoren kunnen een belangrijke rol spelen bij het agenderen van klimaatadaptatie en vooral bij de uitvoering ervan. Woningcorporaties zoeken meer en meer naar manieren om de duurzaamheidsopgave (waaronder klimaatadaptatie maatregelen) gestructureerd vorm te geven. Door het netwerk van actoren en belanghebbenden rond bouw, beheer en renovatie van vastgoed systematisch in kaart te brengen, kunnen nieuwe oplossingen en kansen worden geïdentificeerd. Tenslotte kunnen bewoners ook zelf initiatieven nemen om, redenerend vanuit hun eigenbelang, klimaatmaatregelen te realiseren bij de verbetering van hun woning en woonomgeving. Vanwege verschillende werkwijzen blijkt het echter nog lastig om de aansluiting te vinden tussen burgerinitiatieven en overheidsbeleid. Om co-evolutie tussen deze twee te stimuleren verdient het aanbeveling om eerst de daadwerkelijke doelstellingen van de gemeente rond klimaatadaptatie te bepalen, dan te kijken wat er allemaal al in de gemeente gebeurt en welke partijen al bezig zijn met initiatieven, en pas daarna het beleid en de visie vast te stellen. 5. Wat is de uiteindelijke balans van kosten en baten van de aanpassingsmaatregelen? Het onderzoeksprogramma is nog in een te vroeg stadium om antwoord op deze laatste onderzoeksvraag te kunnen geven. Een eerste stap hiernaartoe is om de verschillende maatregelen onderling vergelijkbaar te maken in de berekening van de effectiviteit en kosten. Vooruitblik De monitoring van het stedelijk hitte-eiland door het vaste en mobiele meetnetwerk zal worden voortgezet en er zullen zoveel mogelijk gegevens worden verzameld om de werking van het stedelijk klimaat beter te begrijpen en de modellen te kunnen valideren. Daarnaast zal de kwetsbaarheidstypologie voor hitte worden getest in verschillende steden en worden uitgebreid met een typologie voor wateroverlast. Ook zal informatie over de kosten en baten (effectiviteit) van verschillende adaptatiemaatregelen worden verbeterd en worden bekeken hoe hittemaatregelen kunnen worden gecombineerd met maatregelen tegen wateroverlast. Om klimaatadaptatie beter te implementeren in beleid en proces wordt verder onderzoek gedaan naar innovatieve aanpakken bij verschillende actoren. Gekeken wordt onder andere naar de effectiviteit en haalbaarheid van een nieuwe financieringsconstructie, naar diverse bouw- en beheerprocessen en naar het verloop van co-evolutieprocessen tussen beleid en burgerinitiatieven. Mogelijk nog belangrijker dan het verbeteren, uitbreiden en concretiseren van de resultaten, is dat de onderzoeksresultaten de komende twee jaar steeds beter aan elkaar gekoppeld kunnen worden om tot een samenhangende aanpak te komen en betere afwegingen te kunnen maken. 7

9 Tussentijdse aanbevelingen Binnentemperatuur: Afhankelijk van het type en de kwaliteit van gebouwen, kan er bij oplopende buitentemperaturen sneller of minder snel oververhitting optreden binnenshuis. Het is daarom verstandig om bij bouwkundige ontwerpen rekening te houden met de opwarming van gebouwen. Hierbij kan gebruik worden gemaakt van de in ontwikkeling zijnde instrumenten die een gebouwvoorraad kunnen doorrekenen om te bepalen welke opties het meest effectief zijn. Buitentemperatuur: De inrichting van een wijk/buurt kan de buitentemperatuur beïnvloeden. In het ruimtelijke ontwerp kan rekening worden gehouden met het hitte-eilandeffect door onder andere de verhouding tussen verhard, groen en wateroppervlak in beschouwing te nemen. De ontwikkelde kwetsbaarheidstypologie kan inzicht bieden in kwetsbare delen van de stad voor hittestress. Wateroverlast: De stedelijke inrichting is ook van belang bij het voorkomen van wateroverlast tijdens piekbuien. Met behulp van de optimalisatiemethode kan worden bepaald of maatregelen moeten worden genomen om de bergings- en transportcapaciteit van het stedelijk afwateringssysteem te vergroten. Ook is een overzicht gemaakt van de verschillende rekeninstrumenten die kunnen worden ingezet bij de analyse van het stedelijk watersysteem. Gezond verstand en gebiedskennis, eventueel in combinatie met eenvoudige rekentools, kan echter al snel veel bruikbare informatie opleveren. Verder kan de schadegevoeligheid van kwetsbare voorzieningen in de stad, zoals wegen en elektriciteitsvoorzieningen, worden verlaagd door de drempelwaarde te verhogen (bijvoorbeeld door kwetsbare voorzieningen, zoals schakelkasten, hoger te plaatsen, of door middel van drempels te zorgen dat wateroverlast minder schade veroorzaakt. Beleid en implementatie: In tegenstelling tot een thema als waterveiligheid, is het onwaarschijnlijk dat adaptatiemaatregelen alleen zullen worden genomen om hittestress en wateroverlast door piekbuien te voorkomen. Het is daarom belangrijk om bij de implementatie van klimaatadaptatie mee te liften met bestaand beleid door middel van doelvervlechting en om meer bewustwording bij betrokkenen te creëren. Om burgerinitiatieven te ondersteunen en stimuleren is het aan te raden om al in een vroeg stadium te inventariseren welke initiatieven er al spelen en de betrokken partijen in de procesvorming te betrekken. 8

10 Management summary Climate and city Due to global warming it is possible that in the future, hot summers and extreme rainfall will occur more often in the Netherlands. The urban environment is especially vulnerable to this because it retains heat and has a higher percentage of impervious surfaces, allowing water build up faster in the streets during heavy rainfall. In short, flooding and high temperatures can ensure that in the future, the quality of life in the city will decrease. Furthermore, cities have a high density of inhabitants, goods and infrastructure as well as an important share in the economy, which means that extreme weather conditions can have a significant impact on cities. Since the investments that are currently being made in the urban environment, such as renovations or the construction of new buildings, determine the existence of buildings and infrastructure that will still be there around fifty years from now, it is already important to consider whether it is possible to accommodate for future climate changes. There are also adaptations that can be made in the urban environment which could minimize the inconvenience currently caused by extreme weather conditions. There is a wide range of possible options for adaptation, but because we are still uncertain about exactly how the urban climate works and how it is influenced by climate change, the effectiveness of these measures is still unclear. The research programme Climate Proof Cities (CPC) aims to provide the knowledge required to make well-considered decisions about the need and timeliness of adaptations to climate change (see text box). The CPC consortium s research focuses on reducing heat strain and water nuisance. This management summary gives an overview of the preliminary results halfway through the programme. The full progress report (including citations and bibliography) can be downloaded on the website (in Dutch). The conclusions in this summary are based on interim results which are subject to change during the course of the programme. Therefore the use of these results is one s own responsibility. Climate Proof Cities Climate Proof Cities (CPC) is one of the themes within the national research programme Knowledge for Climate. The CPC research provides knowledge to allow cities and the urban environment to function sustainably under changing climate conditions. The four-year research programme studies the phenomenon of heat in the city because of the increasing risk of lengthy hot spells, and water nuisance due to more frequent and more intense rainfall events. In order to answer five main research questions, researchers with diverse backgrounds and from different research institutes are working within the consortium on around twenty sub-projects. To enlarge the practical applicability, the researchers are collaborating on 4 case studies in different Dutch urban areas: Rotterdam, Haaglanden, Amsterdam, Arnhem/Nijmegen, Brabant and Utrecht. 9

11 Interim conclusions 1. How does the urban climate system function in The Netherlands? In general, cities are warmer than their surrounding areas. Because of the high density of buildings and the characteristics of urban material, heat is retained in cities and the socalled Urban Heat Island (UHI) effect occurs. Using satellite images, the difference in surface temperature between cities and the surrounding countryside can be determined (this is known as the surface UHI (suhi)). The suhi effect occurs in every Dutch city, whether it is large or small (see figure 1). The surface UHI is at its highest point during the daytime, when the dry and stony surfaces in the city absorb sunshine. After sunset, the buildings continue to radiate the absorbed heat and the surface temperature drops. Because of this radiation, however, the temperature of the air in the city remains high. The perception of the heat island effect depends on more factors than just temperature. The so-called Effective Temperature (ET) is a measure for thermal comfort and is calculated using data for air temperature, humidity and wind speed. Aside from this, clothing and metabolic rate can also play a role. The level of thermal comfort therefore differs from one person to the next. Because of climate change, temperatures are rising in general and with it, the already higher temperatures in cities. In order to prevent heat strain, it is important to take adaptation into consideration during the planning and designing of buildings and open spaces. As a consequence, the atmospheric UHI, the difference in air temperature between the city and its surroundings, is at its highest point after sunset, and the city does not cool down until the end of the night. The effect follows a daily pattern according to a predictable curve that varies throughout the year. The effect is greater during the summer than during the winter and on hot days can amount to 9 C in the evenings. The heat island effect can vary greatly within a city and depends on local features. Especially the density of buildings and the percentage of paved versus green surface seem to be of particular significance. Figure 4 The surface Heat Island effect of Dutch cities (daytime). The maps are based on an NOAA-AVHRR satellite image of the surface temperature captured during the heat wave of

12 2. How vulnerable are Dutch cities to the effects of climate change and what will be the impacts of future climate change? A district or neighbourhood s vulnerability to heat depends on the age of the inhabitants, the type and quality of the buildings, and various urban characteristics. Humans experience heat stress at an ET value greater than 27 C. Heat stress can lead to reduced thermal comfort and lower work productivity, but also to serious heat-related diseases, some of which can lead to death. In the Netherlands, the death rate increases by 12% during heat waves (approximately 40 additional deaths per day). Especially people aged older than 75 are sensitive to heat stress and its consequences. Their body temperatures can exceed 38 degrees during heat waves. In an attempt to assess whether they could prepare for an approaching heat wave in a climate room, it emerged that a warning period of three days was too short for both young people and the elderly to acclimatise. A vulnerability typology has been developed for Amsterdam, including a map with the vulnerable parts of the city (figure 2). It illustrates that areas requiring special attention can be found in the western part of the city, but also in the North, East and Southeast. Besides the effects of heat, the sensitivity of urban areas to pluvial flooding was also analysed. For urban elements threshold values have been determined: the water depth at which damage starts to occur. Traffic disturbances and interruptions in the electricity supply, for example, can take place from a water level of 30 cm. Furthermore, estimates were made of the amount of damage done to urban elements. An area s sensitivity to damage can be lowered by increasing the threshold value, for example by locating vulnerable facilities on higher ground. A vulnerability typology for neighbourhoods such as the one for heat, will also be developed for water nuisance. Using building simulations, research was also done into how sensitive different types of buildings are for indoor warming caused by high outdoor temperatures. This showed that terraced and semi-detached houses are less often subject to high temperatures and periods of overheating than detached and corner houses. Aside from this, specific urban characteristics can make an area more vulnerable to warming. For instance in Amsterdam, the percentage of impervious surface appeared to determine for 70% the surface temperature in neighbourhoods during the day. The percentage of water surface also plays an important role, and to a lesser extent, so do the green index (NDVI), traffic area, relative area of building envelope and shadow. Night time air temperatures are also determined by the albedo, the sky-view factor, and the proximity of surface water. Figure 2 Vulnerability typology of neighbourhoods in Amsterdam. 11

13 3. Which measures and strategies are available to improve the adaptive capacity of cities? Models and measurements confirm that painting roofs white and planting more greenery leads to a reduction in the outdoor temperature, and therefore a reduction of the heat island effect. But which measure or combination of measures can best be applied in order to reduce the outdoor temperature is highly dependent on the local conditions, such as the orientation, the height to breadth ratio of the street, and building type. In fact, painting facades white can, in some cases, cause the air to heat up because of reflections of the radiation. When, in addition, trees are placed near these white facades, a possible consequence is that the radiation is trapped and the heat can no longer escape. Aside from indicators of the effectiveness of individual measures, it is therefore more important to gain insight into the underlying processes that play a role in determining the effectiveness of measures on the living conditions of the city. In the prevention of indoor warming, a distinction can be made between newly built houses and existing ones. Simulations show that newly built (well-insulated) houses have the most to gain from implementing an overhang and creating natural ventilation by opening windows (figure 3). In older houses, extra insulation can in fact have a significant effect, as can other adjustments to the building envelope (e.g. a green roof and increasing the albedo). In addition, the building s orientation is an important factor in reducing the amount of overheating hours in the house. In the summer months, houses facing east and west experience the longest periods of overheating. Figure 3 Influence of six different adaptation measures on the amount of overheating hours in a terraced house built after The coloured lines indicate the error margin in the results. (INS = extra insulation; THM = extra thermal mass; ALB = increased albedo; OVH = placement of overhang above windows; OPW = opening windows for ventilation; VGR = green roof.) To make urban water systems more robust in the face of pluvial flooding there have long been methods available to enlarge storage or transport capacities, both above and below ground. An important aspect of storage measures is assessing the time needed to empty the receptacle again, also known as the recovery time. Also, new, measures have entered the scene, such as water plazas, green and blue roofs. An assessment tool is being developed in order to determine which measures can best be taken to make the urban water system more robust. To determine whether storage and/or transport measures are necessary, an optimisation method has been developed that analyses the urban drainage system based on the agreed precipitation norm. A whole range of calculation instruments are able to perform this analysis. However, no matter how complex the system is, it is always better to start the analysis with exploratory research, using common sense and knowledge of the area in combination with simple calculation tools. 12

14 4. How to implement adaptive measures in urban areas? It is unlikely that climate adaptation will become an independent policy area for local authorities. That is why a lot of effort is put into mainstreaming : integrating climate adaptation in existing policies. Awareness and continuity in the way this is translated into political/administrative agenda on a local level is an essential consideration. Finding anchoring points with which to secure the mainstreaming of climate adaptation (strategy and measures) in terms of interweaving goals could be the answer. An important issue in mainstreaming climate adaptation measures is to find or create new financial structures. Other parties can play an important role in getting climate adaptation on the agenda as well, especially in implementing it. More and more, social housing associations are seeking ways to give structure to the sustainability task, including climate adaptation measures. By analysing systematically the actors and stakeholders involved in the construction, management and renovation of real estate, new solutions and opportunities can be identified. Finally, residents themselves, acting out of self-interest, can take initiatives to put climate measures into practice while improving their houses and living environments. Because of different methods of working, however, it seems that it is difficult to join civilian initiatives and government policy. In order to stimulate co-evolution of the two, it is useful to determine what the local authority s objectives actually are on climate adaptation, followed by examining what is already happening in the district and which parties are already working on initiatives, only then deciding on a policy and vision on the question. 5. What are the costs and benefits of the climate adaptation policies? The research programme is still in too early a stage to answer this last research question. A first step towards this, is assuring that adaptation measures are comparable with one another in terms of calculating costs and effectiveness. Outlook Monitoring the Urban Heat Island using both fixed and mobile measuring networks will be continued, and as many data as possible will be gathered in order to validate the models and better understand how the urban climate works. Aside from this, the vulnerability typology for heat will be tested in different cities and will be expanded with a profile for pluvial flooding. Information about costs and benefits (effectiveness) will also be improved, and ways to combine heat measures with flooding measures will be assessed. In order to better implement climate adaptation in policy and practice, further research will be done on innovative approaches by various parties. Among other things, the effectiveness and feasibility of a new financing structure, different building and management processes, and the progress of coevolution processes between local authorities and civilian initiatives will be examined. What is possibly more important than improving, expanding and substantiating the results is that the research outcomes can increasingly be linked to each other during the coming two years in order to form a consistent approach and to be able to make comparative assessments. 13

15 Interim recommendations Indoor temperature: Depending on the type and quality of buildings, indoor areas can either overheat quickly or slowly in rising outdoor temperatures. It is therefore advisable to take the warming of buildings into account in architectural designs. Here one can make use of the instruments currently in development that can examine building stocks in order to determine which options are most effective. Outdoor temperature: The layout of a district/neighbourhood can influence the outdoor temperature. The heat island effect can be taken into account in the spatial design process by considering the ratio between impervious surfaces, green surfaces, and water surfaces. The vulnerability typology that has been developed can offer insights into the parts of the city most vulnerable to heat strain. Pluvial flooding: The layout of the cityscape is also important in preventing water nuisance during extreme rainfall events. Using the optimisation method, it can be determined whether measures should be taken to enlarge the storage and transport capacities of the urban drainage system. Also, an overview has been made of the different calculation instruments that can be used in the analysis of the urban water system. Common sense and a good knowledge of the area, eventually in combination with simple calculation tools, however, can also yield a lot of useful information. Furthermore, the sensitivity to damage of vulnerable facilities in the city, such as roads and electricity provisions, can be lowered by decreasing the threshold value (for example by placing vulnerable items, such as switch boxes, higher up, or ensuring that flooding causes less damage by installing doorsteps). Policy and Implementation: Contrary to the attention paid to a subject such as water safety, it is unlikely that adaptation measures will be taken merely to prevent heat strain and water nuisance through heavy rainfall. In the implementation of climate adaptation, it is therefore important to raise awareness among those involved and to hitch a ride with existing policy by interweaving goals. In order to stimulate and support civilian initiatives it is advisable to chart, at an early stage, which steps have already been taken and include the involved parties in shaping the process. 14

16 Inhoudsopgave Voorwoord... 2 Beleidssamenvatting... 3 Management summary... 9 Inhoudsopgave Inleiding Referenties Hoofdstuk Klimaat en stad; Wat is het probleem? Metingen van de oppervlaktetemperatuur met satellietbeelden Vaste en mobiele metingen van het stadsklimaat Monitoring netwerk Rotterdam Monitoring in andere steden Mobiele metingen Modellering van het stadsklimaat Modellering op mesoschaal Modellering op microschaal Voorspellend data-gedreven model van het UHI Conclusies Stedelijk klimaat Referenties Hoofdstuk Kwetsbaarheid van steden; hoe groot is het probleem? Kwetsbaarheid voor hitte Gevoeligheid van de bevolking voor hitte Gevoeligheid van gebouwen en straten voor hitte Gevoeligheid van wijken voor hitte Naar een kwetsbaarheidsclassificatie voor wijken Gevoeligheid van het stedelijk gebied voor wateroverlast Conclusies kwetsbaarheid stedelijk gebied Referenties hoofdstuk

17 4. Klimaatbestendige steden en adaptatiebeleid; wat moet er gebeuren? Hittemaatregelen Buitentemperatuur op straat- en wijkniveau Binnentemperatuur in gebouwen Maatregelen tegen wateroverlast Analyse- en optimalisatiemethode stedelijk watersysteem Conclusies adaptatiemaatregelen Referenties hoofdstuk Adaptatiebeleid: Hoe kan het geïmplementeerd worden? Gemeente Woningcorporaties Burgers Conclusies klimaatadaptatie implementeren in beleid Referenties hoofdstuk Vooruitblik Bijlagen Bijlage A Lijst van onderzoekers Climate Proof Cities Bijlage B Publicaties Climate Proof Cities Bijlage C Monitoring netwerk

18 1. Inleiding Het onderzoeksprogramma Kennis voor Klimaat is bedoeld om de kennis te genereren die nodig is om Nederland klimaatbestendig te maken. Ook bij extreme weersomstandigheden, moet de veiligheid, de productiviteit en de leefbaarheid in stand blijven. Climate Proof Cities (CPC) is één van de thema s binnen Kennis voor Klimaat. Het CPC onderzoek levert de kennis voor beleid teneinde steden en de gebouwde omgeving duurzaam te laten functioneren onder veranderde klimaatomstandigheden. Steden hebben een hoge dichtheid aan inwoners, goederen en infrastructuur en hebben een belangrijk aandeel in de economie, waardoor extreme weersomstandigheden een grote impact kunnen hebben op steden. Omdat investeringen in de gebouwde omgeving die nu gedaan worden, bijvoorbeeld voor renovatie of nieuwbouw, leiden tot gebouwen en infrastructuren die er over pakweg vijftig jaar nog steeds staan, is het van belang om nu al te overwegen of aanpassingen aan een toekomstig klimaat kunnen worden ingepast (EEA, 2010). Hiernaast zijn er nu aanpassingen in de gebouwde omgeving mogelijk die de huidige overlast van extreme weersomstandigheden verminderen. Climate Proof Cities beoogt de kennis aan te dragen die weloverwogen besluiten over de noodzaak en de tijdigheid van deze aanpassingen aan klimaatverandering mogelijk maken. Hiertoe werken de onderzoeksprojecten in Climate Proof Cities in 5 werkpakketten aan de volgende onderzoeksvragen (zie ook figuur 1.1): 1. Hoe werkt het lokale klimaat in Nederlandse steden? Hoe beïnvloedt stedelijke inrichting het lokale klimaat? 2. Hoe kwetsbaar zijn Nederlandse steden voor de effecten van klimaatverandering? 3. Welke maatregelen kunnen genomen worden om steden beter aan te passen aan een toekomstig klimaat (met frequentere extremen in temperatuur, neerslag en droogte)? 4. Hoe kunnen deze maatregelen bestuurlijk geïmplementeerd worden? 5. En tenslotte: wat is de uiteindelijke balans van kosten en baten van de aanpassingsmaatregelen? Het onderzoek is praktisch georganiseerd in een 20-tal deelonderzoeken die in de looptijd van het project informatie opleveren over: De gemeten toestand van het klimaat in de stad (uit vaste en mobiele metingen). Deze informatie dient ter ondersteuning van de ontwikkeling van modellen en het bepalen van de effectiviteit van maatregelen. Modellen waarmee de effectiviteit van maatregelen kan worden gesimuleerd op gebouw, straat, wijk en stadsniveau De effecten van hittegolven op het binnenklimaat en in het bijzonder op de gezondheid van ouderen. De gevoeligheid van de verschillende onderdelen (wijken) van een stad voor extreme hitte en extreme neerslag: dit leidt tot een wijktypologie waarmee snel een indruk kan worden verkregen van de kwetsbaarheid van verschillende wijken. Kwantitatieve gegevens over de effectiviteit van verschillende aanpassingsmaatregelen op gebouw, straat, wijk, stads- en regio-niveau. Kennis en handreikingen voor de bestuurlijke aanpak van klimaatadaptatie in stadsvernieuwing, bij woningcorporaties, en bij herstructurering van bedrijventerreinen, en voor stedelijke ontwikkeling in het algemeen. 17

19 Figuur 1.1 Hoofdstructuur van het Climate Proof Cities onderzoeksprogramma Het onderzoeksprogramma besteedt vooral aandacht aan hitte in de stad en de toenemende risico s van langdurige warme periodes, en aan overlast door frequentere en intensere regenbuien. Uiteraard heeft klimaatverandering ook positieve kanten en biedt kansen die op het moment dat ze optreden, gegrepen kunnen worden. Voor het vergroten van de duurzaamheid van het stedelijk gebied blijft het echter belangrijk schade, productiviteitsverlies en overlast te beperken, waar mogelijk door weinig kostende aanpassingen van aanstaande lange termijn investeringen. Steeds meer studies, zowel internationaal (Isoard, 2011; Stern, 2006; Watkiss, 2011) als nationaal (Rekenkamer, 2012; PBL, 2011) tonen aan dat de kosten van adaptatie laag zijn en de baten hoog, vergeleken met de mogelijke schade van klimaatverandering. Het EUproject ClimateCost geeft aan dat de totale kosten van klimaatverandering kunnen oplopen tot 4% van het Europese bruto binnenlands product (bbp) (Watkiss, 2011), wat niet ver van de schatting van Stern (2006) ligt (5% van het wereldwijde bbp). Daarbij geldt dat hoe langer wordt gewacht met het nemen van adaptatiemaatregelen, hoe moeilijker en duurder het wordt. Wanneer adaptatie daarentegen consequent wordt meegenomen in beslissingen, kan het worden geïntegreerd en gekoppeld aan ander beleid en lopende processen, zodat de kosten van adaptatie beperkt blijven (PBL, 2011). 18

20 Om de bruikbaarheid van de uitkomsten in de praktijk te vergroten werken de onderzoekers samen in 4 case studies in verschillende Nederlandse stedelijke gebieden, te weten: Rotterdam, Haaglanden, Amsterdam, Arnhem/Nijmegen, Tilburg en Utrecht. zie figuur 1.2 voor een overzicht van de case studies en de daarmee samenhangende projecten. Deze structuur leidt naar verwachting tot een goede onderlinge aansluiting van onderzoek en integratie van uitkomsten, waarbij er een directe lijn ontstaat van metingen identificatie van kwetsbaarheid (modellering van) mogelijke maatregelen stedelijk ontwerp instrumenten voor implementatie. Ook dit jaarlijkse rapport beoogt de uitkomsten van CPC onderzoek in samenhang te presenteren. Het CPC onderzoek is formeel gestart medio 2010 (terwijl de meeste onderzoekers eind 2010/begin 2011 zijn begonnen) en loopt tot eind De resultaten in dit tussenrapport zijn daarom voorlopige resultaten en kunnen in de loop van het programma nog wijzigen. Ook zijn de resultaten divers en leiden nog niet tot volledige antwoorden op de onderzoeksvragen. Het kopiëren van resultaten uit dit rapport is daarom voor eigen verantwoordelijkheid. Resultaten die reeds gepubliceerd zijn, zijn te vinden in Bijlage B. Volgende rapporten in deze serie zullen in toenemende mate de noodzaak van en mogelijkheden voor klimaatadaptatie in de stad uitdiepen. Figuur 1.2 Verdeling van de CPC-projecten over de werkpakketten en case studies 19

21 Referenties Hoofdstuk 1 Algemene Rekenkamer (2012). Aanpassing aan klimaatverandering: strategie en beleid. kst ISSN s-gravenhage. EEA (2010). The European Environment State and Outlook Adapting to climate change. Kopenhagen: European Environment Agency. Isaord, S. (2011). Perspectives on Adaptation to Climate Change in Europe. In: Ford, J.D.,and L. Berrang-Ford (eds), Climate change adaptation in Developed Nations. Springer. PBL (2011). Een delta in beweging. Bouwstenen voor een klimaatbestendige ontwikkeling van Nederland. Den Haag. Planbureau voor de Leefomgeving. Stern, N. (2006). The Economics of Climate Change. The Stern Review. Cambridge: Cambridge University Press. Watkiss, P. (ed) (2011). The ClimateCost Project. Final Report. Volume 1: Europe. Published by the Stockholm Environment Institute, Sweden. ISBN

22 2. Klimaat en stad; Wat is het probleem? Onderzoeksvraag: Hoe werkt het lokale klimaat in Nederlandse steden? Hoe beïnvloedt stedelijke inrichting het lokale klimaat? Als gevolg van de mondiale opwarming (Meehl et al., 2007) zullen hete zomers en extreme regenbuien in de toekomst vaker voorkomen in Nederland (Van den Hurk et al., 2007). Afhankelijk van het klimaatscenario kunnen we in 2050 in het midden van het land bijvoorbeeld 7 tot 15 tropische dagen per jaar verwachten ten opzichte van gemiddeld 4 in het huidige klimaat (Van den Hurk et al., 2007). Men verwacht dan ook dat een hittegolf zoals in 2003, die veel levens heeft gekost in Europa, vaker voor zal komen in de toekomst (Beniston, 2004; Kovats en Hajat, 2008). In het meest extreme scenario kan een zomer zoals die in 2003 qua temperatuur representatief zijn voor zomers rond 2040 (Stott et al., 2004). Daarnaast is bekend dat een stad veel warmte vasthoudt, het zogenaamde hitteeilandeffect (zie het tekstkader). Met klimaatverandering neemt dan ook de kans op onaangenaam hoge temperaturen in de stad toe. Ook kan bij piekbuien sneller water op straat blijven staan, omdat een stad veel verhard oppervlak heeft. Door toenemende verharding in het stedelijk gebied, het frequenter voorkomen van extremere neerslag en achterstallig onderhoud worden de ontwerpnormen 3 steeds vaker overschreden. In ruim 90% van de gemeenten treedt nu al wateroverlast op, hoofdzakelijk op een enkele locatie (Stichting RIONED, 2008). Als gevolg van klimaatverandering kan (in het natste KNMI-scenario) de hoeveelheid neerslag per uur in zomerse buien met een kwart toenemen (Van den Hurk et al., 2007). Het toenemen van extreme buien kan ervoor zorgen dat stedelijke watersystemen nog vaker gaan falen. Ook al weten we niet precies hoe het klimaat er in de toekomst uit zal zien, we weten wel dat de mondiale opwarming de komende decennia door zal zetten, ook als we vandaag zouden stoppen met de uitstoot van broeikasgassen. Wateroverlast en hoge temperaturen kunnen er dan voor zorgen dat de leefbaarheid van de stad in de toekomst afneemt. Hoe het stedelijk klimaat in Nederland precies werkt en hoe klimaatverandering dit beïnvloedt, is echter nog onvoldoende bekend om effectief maatregelen te kunnen nemen. 3 Van oudsher is de riolering ontworpen op een frequentie van overlopen van 2 jaar. Dat wil zeggen dat één keer per twee jaar een bui mag optreden waardoor het riool overstroomt. Er ontstaat dan water op straat. Voor oppervlaktewater in stedelijk gebied wordt een frequentie van overstromen gehanteerd van 100 jaar. 21

23 Binnen het onderzoeksprogramma Climate Proof Cities worden daarom verschillende studies uitgevoerd naar klimaatparameters binnen de gebouwde omgeving, zoals de oppervlakte- en luchttemperatuur (2.1 en 2.2). Ook worden modellen ontwikkeld om het toekomstige stedelijke klimaat beter te kunnen beschrijven (2.3), zodat de effectiviteit van adaptatiemaatregelen kan worden beoordeeld. De meetresultaten uit 2.1 en 2.2 worden gebruikt voor de verdere parametrisatie en validatie van deze modellen. Paragraaf 2.4 geeft een samenvatting van de voorlopige bevindingen over de werking van het stedelijk klimaat. Het hitte-eilandeffect Steden zijn over het algemeen warmer dan het buitengebied. Door de dichte bebouwing en de eigenschappen van het stedelijk materiaal wordt warmte beter vastgehouden in steden en treedt het zogenaamde hitte-eilandeffect op (figuur 2.1). Men kan 3 typen van het stedelijk hitte-eilandeffect (Urban Heat Island (UHI)) onderscheiden: Het oppervlakte UHI (surface UHI (suhi), het verschil in oppervlaktetemperatuur tussen stad en omringende platteland). Het atmosferische UHI, het verschil in luchttemperatuur tussen stad en omringende platteland. Het atmosferische UHI kan worden onderverdeeld in: o UHI van de atmosferisch grenslaag boven de stad ( Urban Boundary Layer UHI ) waarvan de intensiteit afhangt van de geografische ligging van de stad, algemene configuratie en morfologie. o UHI op leefniveau ( canopy layer UHI ), waar de aanwezigheid van gebouwen, straatoppervlak, bomen en water een direct, merkbaar effect heeft op het klimaat op leefniveau (microklimaat). In discussies over het stadsklimaat gaat het vooral om dit hitte-eiland effect. Het oppervlakte UHI treedt vooral overdag op, wanneer de oppervlakken de zonnestraling absorberen. Zodra de zon ondergaat kan de bebouwing de geabsorbeerde hitte uitstralen en daalt de oppervlaktetemperatuur. Door deze uitstraling naar de lucht is het effect van het atmosferische UHI juist het grootst na zonsondergang en afkoeling in de stad treedt pas op aan het einde van de nacht. Figuur 2.1. Het stedelijk hitte-eiland effect: verschil in lucht- en oppervlaktetemperatuur tussen stad en buitengebied overdag en s nachts. Bron: laatst geraadpleegd: november

24 2.1 Metingen van de oppervlaktetemperatuur met satellietbeelden Het verschil in oppervlaktetemperatuur tussen stad en buitengebied, oftewel het oppervlakte hitte-eiland effect (suhi), is voor Nederlandse steden in kaart gebracht op grond van twee NOAA-AVHRR satellietbeelden van de hittegolfperiode in 2006 (Klok et al., 2012). Uit deze kaarten blijkt dat het hitte-eilandeffect ook in Nederland goed is waar te nemen (figuur 2.2). Ook blijkt dat niet alleen de grootste steden van Nederland een stadseffect kennen. De satellietbeelden laten zien dat bijna elke stad in Nederland te maken heeft met een hitteeiland effect, zowel overdag als s nachts (figuur 2.2). Figuur 2.2. Het oppervlakte hitte-eiland effect van de Nederlandse steden voor de situatie overdag (links) en s nachts (rechts). De kaarten zijn gebaseerd op twee NOAA-AVHRR satellietbeelden van de oppervlaktetemperatuur opgenomen tijdens de hittegolfperiode van Het verschil in de oppervlaktetemperatuur tussen stad en het buitengebied is hierbij gedefinieerd als het oppervlakte hitte-eiland effect (Klok et al., 2012). De kaarten laten zien dat overdag het oppervlakte hitte-eiland effect kan oplopen tot 9 C; gemiddeld voor de 73 grootste steden in Nederland is het 2,9 C. s Nachts is het oppervlakte hitte-eiland effect, met een gemiddelde van 2,4 C, lager dan overdag. Het onderzoek laat ook zien dat er een relatie lijkt te zijn tussen de bodemsoort van de stad en het oppervlakte hitte-eiland effect. Steden gebouwd op zandgronden vertonen overdag een hoog oppervlakte hitte-eiland effect en steden gebouwd op klei en veen juist s nachts. In een vervolgonderzoek zou deze relatie echter nauwkeuriger onderzocht moeten worden. Uit 23

25 de analyse blijkt verder dat steden met veel bebouwing en verharding en een lage albedo (donkere oppervlakken) over het algemeen een groter stedelijk hitte-eilandeffect kennen. Afname van de fractie verhard oppervlak in het stedelijk gebied met 10%, oftewel meer vegetatie en groen, reduceert het oppervlakte hitte-eiland effect bijvoorbeeld gemiddeld met 1,2 C s nachts en 2,0 C overdag (Klok et al., 2012). Eigenschappen van de stad zelf lijken van groter belang dan de locatie van de stad (zoals de nabijheid van de zee, de noord-zuid ligging (in verband met de hoeveelheid zonnestraling die word opgevangen) en de west-oostligging (in verband met de heersende windrichting in Nederland uit het westen en de daaraan gerelateerde windsnelheid)). Een close-up satelliet beeld van het hitte eiland effect in de Randstad laat bijvoorbeeld zien dat Haarlem, dichtbij de Noordzee en met gemiddeld een hogere windsnelheid, toch hogere oppervlakte temperaturen tijdens een hittegolf heeft dan andere Nederlandse steden van dezelfde omvang (qua oppervlak en inwoners), zoals Zoetermeer (Zie Figuur 2.3). Een overzicht van elementen in de stedelijke structuur die belangrijk zijn voor de ontwikkeling van het hitteeilandeffect wordt gegeven in paragraaf Figuur 2.3. Satellietbeeld van de oppervlaktetemperatuur van Modis 11A1 (1 km resolutie). Het beeld geeft de gemiddelde temperatuur weer op 1 juli 2007 overdag, tijdens de laatste hittegolf in Nederland. (Legenda is in graden Kelvin. Voorbeeld: 289,66 K (overgang groen-blauw) is 25,51 C; 308,24 K (geel) is 35,09 C). 24

26 2.2 Vaste en mobiele metingen van het stadsklimaat Naast analyse van satellietbeelden van de oppervlaktetemperatuur zijn voor het Kennis voor Klimaat en CPC programma studies naar de luchttemperatuur in steden gedaan. Met name in Rotterdam is een uitgebreid monitoring netwerk opgericht Monitoring netwerk Rotterdam Sinds augustus 2009 worden er in situ meteorologische metingen uitgevoerd op 3 locaties in de stad Rotterdam en op 1 locatie in het buitengebied ten noorden van Rotterdam (Van Hove et al., 2010, 2011a,b,c). Het station in het buitengebied dient als referentiestation 4. In aanvulling hierop zijn in 2010 nog eens 4 extra meetstations in de stad geplaatst en 6 in de regiogemeenten: Capelle aan den IJssel, Ridderkerk, Lansingerland, Vlaardingen, Westvoorne en Bernisse 5. Fig Dagelijks verloop van de UHI in de zomermaanden (JJA) en in de wintermaanden (DJF) gemeten op het meteostation Zuid in Rotterdam. De JJA waarden zijn gemiddelde zomerwaarden van 2010 en 2011, de DJF waarden zijn gemiddelde winterwaarden van 2009/2010, 2010/2011 en 2011/2012. De verticale lijnen zijn de standaardafwijkingen (Van Hove et al., 2010, 2011a,b,c) Het monitoring netwerk wordt sinds januari 2012 in een samenwerkingsverband van de gemeente Rotterdam, TU-Delft en Wageningen UR operationeel gehouden. 25

27 Met behulp van het monitoring netwerk is het atmosferisch stedelijk hitte-eilandeffect bepaald voor de zomer en wintermaanden (figuur 2.4). In tegenstelling tot het oppervlakte stedelijke hitte-eilandeffect (suhi), laat het atmosferisch stedelijk hitte-eiland effect een maximumwaarde (UHI max ) na zonsondergang zien. Dit laatste is het gevolg van de snellere afkoeling van het buitengebied in vergelijking met de stad. De UHI max waarden zijn in de zomer hoger dan in de winter (Van Hove et al., 2011b). De figuren laten zien dat temperatuurverschillen tussen stad en platteland van 5 graden en meer geen uitzondering zijn: op de helft van de locaties kwamen zulke verschillen in de zomer op tenminste 5% van de dagen voor. Echter, ook op mooie winterdagen (helder weer, weinig wind) kunnen de nachtelijke verschillen in temperatuur tussen stad en platteland groot zijn. De hoogste waarden voor UHI max worden gevonden voor de weerstations Centrum, Rijnhaven, Zuid en Spaanse polder. Dit zijn locaties met een hoge bebouwingsdichtheid en weinig doorlaatbare oppervlakken. Voor locaties met een lagere bebouwingsdichtheid en meer groen (bijvoorbeeld locatie Oost ) is de UHI max lager (Fig. 2.5). Dit komt overeen met hetgeen voor de oppervlaktetemperatuur is gevonden (zie 2.1). Verder valt op dat een dichtbebouwde wijk s nachts steeds minder afkoelt naarmate de warmte periode langer duurt. Dit accumulerend effect treedt minder op in een meer groene wijk (Figuur 2.6). Figuur 2.5. Mediaan en 95-percentielwaarden voor de UHI max op de meetlocaties in Rotterdam-agglomeratie. De UHI max is gedefinieerd als het maximale verschil in temperatuur tussen stad en buitengebied gedurende een etmaal. De waarden zijn berekend voor de maanden juni, juli en augustus (JJA) van 2010 en 2011 (a) en voor de maanden december, januari en februari (DJF) van 2009/2010, 2010/2011 en 2011/2012 (b). 26

28 Fig. 2.6 Figuur boven: Luchttemperaturen op de stadslocaties Centrum, Zuid en Oost (coordinaten respectievelijk: N, O; N, O; N, O) in Rotterdam en op de referentielocatie in het buitengebied ten noorden van Rotterdam( N, O) voor de periode 27 juni tot 4 juli Figuur onder: Verschil in luchttemperatuur tussen stadslocatie en referentie. De locaties Centrum en Zuid kunnen worden geclassificeerd als dichtbebouwd en de locatie Oost als een locatie met een minder dichte bebouwing en meer groen (respectievelijk, 1, 2 en 3 volgens het Urban Climate Zone (UCZ) classificatiesysteem van Oke (2006). (bron: Van Hove et al., 2011a,c). Behalve de luchttemperatuur worden ook luchtvochtigheid, windrichting en snelheid, zwarte bol temperatuur 6 en straling (alle componenten) continu gemeten op de weerstations in het monitoringnetwerk. Zodoende kan ook het thermisch comfort worden geanalyseerd. Een directe maat voor thermisch comfort is de Effective Temperature die wordt berekend uit gegevens voor luchttemperatuur, luchtvochtigheid en windsnelheid. De mens ervaart hittestress bij een ET-waarde groter dan 27 C. Figuur 2.7 toont het aantal dagen met een ET 27 C uitgezet tegen het percentage verhard oppervlak en Sky View Factor 7 die voor verschillende wijken rondom de meetlocaties in Rotterdam zijn bepaald. De figuur laat zien dat een locatie in een wijk met een grotere verhard oppervlak een groter aantal dagen heeft met ET 27 C, terwijl een locatie in een wijk met een grotere Sky View Factor (meer open zicht op de atmosfeer) een kleiner aantal dagen met verminderd thermisch comfort laat zien. 6 Meting van de luchttemperatuur in een zwarte bol om op die manier een indruk te krijgen van het effect van stralingswarmte op de mens ( mean radiant temperature ) 7 Zie het tekstkader in paragraaf voor een uitleg van dit begrip. 27

29 Fig Aantal dagen met Effective Temperature (ET) 27 C uitgezet tegen het percentage verhard ( impervious ) oppervlak (a) en tegen de Sky View Factor (SVF; zie tekstkader 3.1.3), voor de verschillende meetlocaties in Rotterdam (r 2 = 0.49 voor impervious en r 2 = 0.62 voor SVF). Naast bovenstaande metingen, meet sinds mei 2011 een scintillometer continu de warmtefluxen van het stedelijk gebied van Rotterdam tussen het Erasmus MC en het Sint Franciscus Gasthuis. De gegevens van de scintillometer zijn nog niet geanalyseerd, omdat voor een juiste interpretatie van de meetgegevens het eerst noodzakelijk is om de hoogte van het meetpad en de ruwheidsparameters van het terrein te bepalen. In de afgelopen periode is hieraan gewerkt. 28

30 2.2.2 Monitoring in andere steden Ook in andere Nederlandse steden worden monitoring activiteiten uitgevoerd. Sinds september 2011 zijn 6 meetstations in Utrecht in bedrijf waarmee de luchttemperatuur en luchtvochtigheid worden gemeten 8 (Van der Pas, 2012). In Arnhem is in juni 2012 een weerstation en meetmast voor fluxmetingen 9 (turbulentie, CO2, H2O) op een flat aan de van Muijlwijkstraat geplaatst 10. De meteorologische bepalingen ondersteunen de CPC metingen binnenshuis in Arnhem (zie hoofdstuk 3.1.2). In Amsterdam heeft de GGD Amsterdam temperatuurgegevens uit het luchtkwaliteitsmeetnet van 11 weerstations beschikbaar gesteld. De onderstaande tabel toont de eerste, voorlopige resultaten voor de Effective Temperature (ET). Tabel 2.1 geeft ook hier een indicatie dat het aantal dagen met hittestress in dichter bebouwde locaties (b.v. Amsterdam Overtoom, Hoofddorp) groter is dan in locaties met minder bebouwing. Tabel 2.1 Het aantal dagen met een Effective Temperature (ET) > 23 C (matige hittestress) en ET > 27 C (hittestress) voor de periode van 16 mei tot 15 juli 2011 Plaats ET > 23 C ET > 27 C Schiphol 14 4 Amsterdam Einsteinweg 14 4 Amsterdam Van Diemenstraat 21 9 Amsterdam Overtoom 26 6 Amsterdam Westerpark 15 4 Amsterdam - Stadhouderskade 17 4 Amsterdam Staalstraat 11 4 Zaandam 17 7 Hoogtij (bedrijventerrein Zaanstad) 11 4 Ijmuiden 10 4 Wijk aan Zee 13 6 Velsen Reyndersweg 9 3 Spaarnwoude 17 7 De Rijp 9 3 Badhoevedorp 20 8 Hoofddorp Oude Meer 11 4 Naast deze gegevens kan er ook gebruik worden gemaakt van de datasets van 32 weeramateurstations in verschillende steden in NL (Steeneveld et al., 2011) De fluxmetingen maken ook deel uit van het wereldwijde urbanflux meetnet. Ze zijn bedoeld om stromen van CO 2, waterdamp en warmte in de stad te kunnen bepalen en zodoende uiteindelijk het effect van vegetatie in de stad nader te kunnen analyseren. (

31 2.2.3 Mobiele metingen Bakfiets metingen in de stad Naast een vast netwerk zijn ook mobiele metingen gedaan voor de steden Rotterdam, Arnhem en Utrecht (Heusinkveld et al., 2010, 2012; Ren et al., 2012; van der Pas, 2012). De mobiele metingen worden uitgevoerd met behulp van twee (elektrische) bakfietsen waar meetapparatuur op is bevestigd om onder andere temperatuur, luchtvochtigheid, straling en windsnelheid en richting te kunnen bepalen. In totaal is hiermee al 257 uur gefietst (zie Bijlage C). De metingen zijn niet alleen in het voorjaar en in de zomermaanden verricht, maar ook tijdens de koudegolf eind januari 2012 in Rotterdam en Utrecht. Door de harde wind ontstond er een hele lage gevoelstemperatuur en bleef het nachtelijk UHI effect beperkt. Opvallend was de overeenkomst in temperatuurverschillen tussen de zomer en winter situatie bij dezelfde windrichting en bewolkingsgraad. Vliegtuigmetingen boven het stedelijk gebied Met vliegtuigmetingen wordt de verticale atmosferische structuur en energiebalans in kaart gebracht, waarmee parameters voor de mesoschaalmodellen kunnen worden ondersteund en gevalideerd. Tot nu toe is er een zestal vluchten uitgevoerd boven Rotterdam en omgeving waarbij de luchttemperatuur, oppervlaktetemperatuur, luchtvochtigheid en CO 2 concentratie zijn gemeten (zie Bijlage C voor een overzicht). De meeste vluchten zijn op ongeveer 300m hoogte uitgevoerd. Om het UHI effect in kaart te brengen zijn zogenaamde Lagrangiaanse vluchten uitgevoerd waarbij wordt meegevlogen met de luchtmassa zoals deze over de zuidelijke randstad heen beweegt. Andere vluchten bestaan uit een bovenwinds van de stad gevlogen traject dwars op de wind, een traject dwars over de stad (of tussen de steden door) dwars op de wind, en een traject benedenwinds van de stad. Figuur 2.6 geeft een voorbeeld van Lagrangiaanse trajecten voor een oostelijke wind. Daarnaast zijn op de meeste van deze dagen ook een of meerdere verticale profielen gevlogen om de opbouw van de atmosferisch grenslaag te karakteriseren. Een voorlopige analyse van de meetgegevens laat zien dat het UHI effect op 300 m hoogte gering is en moeilijk te onderscheiden van de dagelijkse gang van de gemeten variabelen. De metingen suggereren dat de lucht op deze hoogte boven de stad op warme dagen niet veel meer dan 1 C warmer, en slechts een 4 ppm rijker is aan CO 2 dan de omgeving. Een meer directe interpretatie is mogelijk van de metingen aan de oppervlaktetemperatuur. Deze laten grote contrasten zien, bijvoorbeeld tussen oppervlaktetemperatuur voor water en voor bebouwd oppervlakte (asfalt op wegen of daken). Het verschil kan oplopen tot wel 40 o C (bv op 27 mei 2012, figuur 2.6). 30

32 Figuur 2.6 Links: Trajecten van Lagrangiaanse vluchten bij oostelijke wind op 27 mei Leg 1 is bovenwinds van het stedelijk gebied, leg 4 benedenwinds.de kleur van het traject correspondeert met de gemeten oppervlaktetemperatuur. Rechts: Luchttemperatuur (in graden Kelvin) langs de 4 legs. De luchttemperaturen benedenwinds (leg 2-4) zijn hoger ( graden) dan de luchttemperaturen bovenwinds (leg 1). 2.3 Modellering van het stadsklimaat Binnen het programma worden modellen ontwikkeld die met hoge nauwkeurigheid het lokale stedelijke klimaat op meso- (stad tot wijkniveau) en microschaal (wijk tot gebouwniveau) in kaart brengen. Deze modellen houden rekening met lokale windpatronen, de bijbehorende lokale temperatuur en luchtvochtigheid en de verspreiding van gas en/of fijnstofconcentraties. Als input voor dit computermodel worden onder andere de meteorologische gegevens uit paragraaf 2.1 en 2.2 gebruikt, evenals gegevens betreft de geometrie, globale windsnelheid, windrichting, tijd en datum. Deze computersimulaties bieden de mogelijkheid om karakteristieke parameters te vinden die belangrijk zijn voor het koelen van steden op warme dagen Modellering op mesoschaal Behalve warmte van de zon, kan een stad ook opwarmen door emissies van warmte uit antropogene bronnen. Belangrijke bronnen van antropogene warmte emissies zijn emissies vanuit gebouwen zoals huizen, fabrieken en kantoren, door het verkeer en metabolische warmte gegenereerd door lichamen van mensen en dieren. Er is echter nog maar weinig over bekend over hoe deze parameter in Nederland het UHI op stad- en wijkniveau bepaalt. Dit komt onder andere doordat er tot voor kort slechts weinig informatie beschikbaar was over welke antropogene emissies er op stad- en wijkniveau in Nederland zijn en waar deze zich bevinden (Klok et al., 2010). Mesoschaalmodellen (zoals het Weather and Research Forecasting Model (WRF)) nemen deze emissies doorgaans dan ook niet of op een relatief eenvoudige wijze mee in de berekeningen van het UHI effect op stad- en wijkniveau. 31

33 In het kader van het CPC project zijn de antropogene emissies zoals deze zijn geschat door Allen et al. (2010) geïmplementeerd in het mesoschaalmodel WRF. Dit betekent dat voor Nederland voor het eerst een inschatting is gemaakt wat het effect van deze belangrijke parameter is voor het UHI op stad- en wijkniveau. Met behulp van het LUCY-model 11 (Large scale Urban Comsumption of energy) is gekeken wat de antropogene emissies van warmte zijn in de Randstad. LUCY is een model voor mondiale inventarisatie van antropogene emissies van uitgestoten warmte (grid van 5 km). Voor een warme dag in Nederland blijken de lokale verschillen in geëmitteerde antropogene warmte vrij groot te zijn (zie figuur 2.7): in de verstedelijkte gebieden rond Den Haag en Rotterdam loopt de emissie van antropogene warmte op tot ongeveer 20 W m-2 gedurende de nacht en ongeveer 70 W m-2 gedurende de dag, terwijl op het omliggende platteland de emissie van warmte veel lager ligt. Figuur 2.7: antropogene emissies van warmte (in W m-2) voor de randstad voor 2 uur s nachts lokale tijd (links) en 12 uur s middags lokale tijd (rechts) zoals geschat met behulp van versie 3.1 van het LUCY model. Deze ruimtelijke verschillen in antropogene emissies zoals onttrokken aan het LUCY model zijn geïmplementeerd in het WRF model. Door de uitkomsten van LUCY aan het WRF model toe te voegen, kan het effect van de antropogene emissies worden meegenomen in de berekeningen voor het stedelijk klimaat. Deze nieuw uitgerekende temperaturen zijn vervolgens vergeleken met modelberekeningen waarin geen rekening is gehouden met antropogene emissies van warmte. Uit de eerste resultaten blijkt dat het inbouwen van antropogene emissies van warmte uit LUCY leidt tot gesimuleerde temperaturen die (lokaal) tot 0.6 C hoger of tot 0.3 C lager zijn dan de temperaturen die zijn berekend zonder dat er rekening is gehouden met antropogene emissies van warmte (zie figuur 2.8a). Ook zijn de nieuwe temperatuurberekeningen vergeleken met een situatie waarbij, zowel in tijd als in ruimte, een constante waarde van de antropogene emissies van 38 W m-2 is gehanteerd, zie figuur 2.8b. Indien er geen rekening wordt gehouden met ruimtelijke en 11 Met dank aan dr. Sue Grimmond van het King s college in London. 32

34 temporele variaties in antropogene emissies wordt de temperatuur lokaal tot circa 0.2 C onderschat of tot circa 0.6 C overschat ten opzichte van de situatie waarbij wel rekening wordt gehouden met temporele en ruimtelijke variaties in de antropogene emissies. Belangrijkste conclusies zijn dat in Nederland 1) antropogene emissies van warmte een belangrijke parameter zijn die het UHI effect in Nederlandse steden bepalen en dat 2) ruimtelijk variaties in antropogene emissies invloed hebben op het lokale klimaat op stad- en wijkniveau in Nederland. Traditioneel wordt deze ruimtelijke variatie niet meegenomen in mesoschaalmodellen voor de atmosfeer. Dit betekent dat weersverwachtingen gebaseerd op deze modellen voor sommige gebieden een overschatting van de temperatuur berekenden, terwijl voor andere gebieden de temperatuur wordt onderschat. Dit onderzoek laat zien dat het meenemen van deze ruimtelijke variaties in Nederland tot belangrijke verschillen in de berekende temperatuur leiden. Figuur 2.8 Links) verschil in temperaturen in de Randstad zoals berekend met WRF tussen situatie met antropogene emissies vanuit LUCY en situatie zonder antropogene emissies; rechts) verschil in temperaturen in de Randstad zoals berekend met WRF tussen situatie met emissies vanuit LUCY en een situatie met een (temporeel en ruimtelijke) constante waarde van 38 W m-2 voor de antropogene emissies (rechts). Beide diagrammen gelden voor UTC 20:00 (22h00 lokale tijd) Modellering op microschaal In bestaande microschaalmodellen is te zien hoe de warmte zich met de wind verspreid door de wijk (afhankelijk van de geometrie van de gebouwen) en hoe de warme lucht de rest van de luchtstroming beïnvloedt. Ter illustratie hiervan is in figuur 2.9 de temperatuurverdeling op Plein in Amsterdam weergegeven. In deze simulatie hebben alle muren in de zuidelijke richting, alle daken en de grond een temperatuur van 30 C in het model gekregen. Koudere lucht van 20 C komt vanuit het westen (links) met een snelheid van 2 m/s (windkracht 2 op de Beaufort schaal). In de figuur kunnen we zien dat in het zog van gebouwen de temperatuur hoger is. Dit komt door de lagere windsnelheid binnen de gebouwde omgeving wat ervoor zorgt dat de warme lucht dat gebied niet kan verlaten, oftewel: het wordt warmer. In de onbelemmerde gebieden is er een hogere windsnelheid en warme lucht verplaatst zich naar het oosten. 33

35 Figuur 2.9 Simulatie van de temperatuursverdeling op Plein in Amsterdam (in C) In deze bestaande modellen wordt de temperatuur van de muren opgelegd, door bijvoorbeeld te zeggen dat de muren op het zuiden een temperatuur hebben van 30 C en alle andere muren 20 C. Om de werkelijkheid beter te benaderen wordt het microschaalmodel nu, naast temperatuur, uitgebreid met de oppervlakte energie balans. Dit is de balans tussen radiatie (kortgolvige en langgolvige straling) aan de ene kant en de fluxen (voelbare, latente en grond flux) aan de andere kant, zie figuur Deze balans berekent hoe warm het oppervlak wordt, op basis van de stand van de zon. Dit is vervolgens gebruikt als input voor het microschaal model wat hiervoor is beschreven. Dit geeft nauwkeurigere temperatuurwaardes voor gebouwen, en geeft de mogelijkheid om verschillende adaptatiemaatregelen te testen. Figuur 2.10 Overzicht van de energy fluxen voor de oppervlakte energie balans Alle losse componenten van de oppervlakte energie balans zijn op het moment van schrijven zo goed als gereed. Sommige delen worden los getest, waarna alle componenten samen komen in het uiteindelijke model. Het uiteindelijke verbeterde model zal nog gevalideerd worden met metingen en observaties om te bepalen hoe nauwkeurig het model is. 34

36 2.3.3 Voorspellend data-gedreven model van het UHI Op basis van het meetnetwerk in Rotterdam is een voorspellend data-gedreven model ontwikkeld waarmee op basis van de metingen van het KNMI in het landelijk gebied de gemiddelde UHI intensiteit in Rotterdam kan worden voorspeld. Dit gebeurt op basis van een neuraal netwerk. Dit is een techniek die slechts in enkele eerdere studies is gebruikt (e.g. Santamouris et al., 1999; Kim en Baik, 2002; Kolokotroni et al., 2010). Uit de eerdere studies blijkt dat met de techniek de uurlijkse UHI intensiteit nauwkeurig kan worden gereproduceerd. Dit neurale netwerk kan worden gebruikt om de meetdata van KNMI te transformeren naar uurlijkse data in de stad. Deze data kan bijvoorbeeld worden gebruikt in gebouwsimulaties, waarmee het effect van het urban heat island van Rotterdam op de binnenomgeving kan worden bepaald. Meetdata Voor het model is een aaneengesloten dataset noodzakelijk voor verschillende locaties in de stad. De meetlocaties in Rotterdam met een nagenoeg aaneengesloten dataset vanaf zijn: Vlaardingen, Ommoord, Rijnhaven, Centrum en Spaanse Polder. Deze meetlocaties zijn dan ook gebruikt in het model. Hieronder is een voorbeeld te zien van een dag in oktober uit deze dataset, samen met een schets van het verloop van het UHI volgens Oke (1987). De grafieken komen met elkaar overeen (figuur 2.19). Figuur 2.19: Links zijn de meetresultaten in Rotterdam voor een dag in oktober weergegeven. De metingen in het landelijk gebied zijn weergegeven in blauw, het gemiddelde van vijf meetpunten in Rotterdam in rood. Rechts is een schets van Oke (1987) over het verloop van het UHI over de dag weergeven. De grafiek links (blauwe en rode lijn) en rechtsboven laten een overeenkomst zien. 35

37 Neuraal netwerk In de onderstaande grafiek is de uitvoer van het neuraal netwerk voor 5 dagen te zien 12. De grafiek laat zien dat het gemiddelde UHI van Rotterdam kan worden geproduceerd met behulp van het neurale netwerk op basis de meetresultaten van het KNMI. Figuur 2.20 In de bovenstaande grafiek zijn de metingen van het landelijk gebied, het gemiddelde van vijf meetlocaties in Rotterdam en de voorspelling met behulp van het neurale netwerk weergegeven. De grafiek laat zien dat het neurale netwerk instaat is om de meetdata in Rotterdam te reproduceren op basis van de meetgegevens van het landelijk gebied. De weergegeven uren op de horizontale as zijn geteld vanaf Het voorlopige neuraal netwerk bestaat uit een inputlayer, twee hiddenlayers en een outputlayer. Het aantal neuronen in hiddenlayer één is 14 en hiddenlayer twee is 16. De voorlopige trainingsfunctie is Levenberg-Marquardt backpropagation. De input voor het model bestaat uit de volgende data van het landelijk gebied: zonshoogte, windrichting, windsnelheid, globale zoninstraling, bewolkingsgraad, relatieve luchtvochtigheid en temperatuur. Deze parameters zijn meegeven voor het huidige en de drie eerdere uren, waardoor in totaal 28 input parameters worden gebruikt. De inputdata was opgedeeld in trainingsdata (70%), validatiedata (15%) en testdata (15%). De testdata is niet gebruikt bij het trainen van het neuraal netwerk, en wordt gebruikt om na het trainen van het model de accuraatheid vast te stellen. De mean squared error op de trainingsdata was 0.09, op de validatiedata 0.10 en op de testdata

38 2.4 Conclusies Stedelijk klimaat De belangrijkste bevindingen tot nu toe zijn: 1. Elke stad in Nederland heeft te maken met een stedelijk hitte-eiland effect (UHI); 2. Er is geen duidelijke correlatie gevonden tussen het atmosferische UHI op leefniveau en het oppervlakte UHI. 3. Het UHI is in de zomermaanden en in het voorjaar het grootst en het kleinst in de winter. Echter, ook op mooie winterdagen (helder weer, weinig wind) kunnen de nachtelijke verschillen in temperatuur tussen stad en platteland groot zijn; 4. In de zomermaanden is het UHI van Nederlandse steden aanzienlijk (tot 9 C) en vergelijkbaar met dat van andere Europese steden; 5. Het temperatuurverschil tussen stad en platteland is vooral op leefniveau groot; een voorlopige analyse van de vliegtuigmeetgegevens laat zien dat het UHI op 300 m hoogte ( boundary layer UHI ) gering is. Ook kunnen er grote verschillen in UHI op leefniveau binnen een stad voorkomen ( intra-urban variability ); 6. De relatie tussen UHI en het inwoneraantal van een stad (als proxy voor de grootte van de stad) zoals gerapporteerd door Oke (1973), wordt niet bevestigd in ons onderzoek; dit suggereert dat andere factoren zoals populatiedichtheid en stad- /wijkeigenschappen, meer bepalend zijn voor het UHI; 7. Bevolkingsdichtheid en het percentage groen in een wijk blijken een merkbare invloed te hebben op het UHI; wijken met een lagere bevolkingsdichtheid en meer groen laten een geringere opwarming en een geringere UHI zien (voorwaarde is wel dat de vegetatie kan beschikken over voldoende bodemvocht). Onderzoeksresultaten van Steeneveld et al. (2011) tonen aan dat 10% meer groen in een wijk leidt tot een afname van de maximum atmosferisch UHI met 0.58 C. Het gemiddeld oppervlakte UHI neemt bij 10% meer groen af met 1,2 C s nachts en 2,0 C overdag (Klok et al., 2012). 8. Door de grote warmtecapaciteit van water, kan oppervlaktewater in de stad zowel een verkoelend als een verwarmend effect op de omgeving hebben. Zo neemt het verkoelend vermogen van oppervlaktewater in de zomermaanden af door een stijging van de watertemperatuur. 9. De warmteproductie door menselijke activiteiten is een belangrijke parameter voor het UHI. In en rond de grote steden Den Haag en Rotterdam zijn de antropogene emissies van warmte ongeveer 20 W m-2 gedurende de nacht en ongeveer 70 W m- 2 gedurende de dag. Ook zijn ruimtelijke variaties van antropogene emissies van belang voor het bepalen van het lokale klimaat op stad- en wijkniveau. 10. Hoe langer de warmteperiode duurt, hoe minder snel een dichtbebouwde wijk s nachts afkoelt. In een groene wijk treedt dit accumulerend effect minder op. 37

39 11. Eerste analyses van de meetresultaten voor verschillende steden geven een indicatie dat thermisch comfort en hittestress in de toekomst een belangrijk item kan worden. Dit is onderwerp voor verdere studie. 12. Het UHI-effect volgt een dagelijks patroon volgens een voorspelbare curve. Op basis van de temperatuurmetingen in het landelijk gebied kan het gemiddelde UHI effect voor Rotterdam worden voorspeld. 38

40 Referenties Hoofdstuk 2 Allen, L., Lindberg, F., Grimmond, C.S.B. (2011). Global to city scale urban anthropogenic heat flux: model and variability. Int. J. Climat., 31(13): Beniston, M. (2004). The 2003 heat wave in Europe: A shape of things to come? An analysis based on Swiss climatological data and model simulations. Geophysical Research Letters, Vol.31 (doi: /2003gl018857). Heusinkveld, B.G., L.W.A. van Hove, C.M.J. Jacobs, G.J. Steeneveld, J.A. Elbers, E.J. Moors, and A.A.M. Holtslag (2010). Use of a mobile platform for assessing urban heat stress in Rotterdam. Proceedings of the 7the Conference on Biometeorology. Albert-Ludwigs- University of Freiburg, Germany, April Heusinkveld, B.G., L.W.A. van Hove, G.J. Steeneveld, C.M.J. Jacobs, A.A.M. Holtslag ( in afronding). Relating spatial variability of the urban heat island to vegetation cover and building density for Rotterdam (Netherlands). Hove, B. van, Steeneveld, G.J., Jacobs, C., Maat, H. ter, Heusinkveld, B., Elbers, J., Moors, E. en Holtslag, B. (2010). Modelling and observing urban climate in the Netherlands. KvR 020/10, ISBN Hove, L.W.A. van, J.A. Elbers, C.M.J. Jacobs, B.G. Heusinkveld, W.W.P. Jans (2011a). Stadsklimaat in Rotterdam; Eerste analyse van de meetgegevens van het meteorologische meetnet. Wageningen, Alterra, Alterra-rapport blz. Hove, L.W.A. van, C.M.J. Jacobs, B.G. Heusinkveld, J.A. Elbers, G.J. Steeneveld, S. Koopmans, E.J. Moors and A.A.M. Holtslag (2011b). Exploring The Urban Heat Island Intensity Of Dutch Cities. In: Hebbert, M., Jankovic, V., Webb, B (eds), City Weathers, meteorology and urban design Manchester Architecture Research Centre, University of Manchester. ISBN: Hove, L.W.A. van, G.J. Steeneveld, C. Jacobs, B.G. Heusinkveld, J. Elbers and A.A.M. Holtslag (2011c). Exploring the Urban Heat Island Intensity of Dutch cities - Assessment based on a literature review, recent meteorological observations and datasets provided by hobby meteorologists. Alterra report Alterra, part of Wageningen UR Wageningen, 2011, 62 pp. ISSN Hurk, B. van den, Klein Tank, A.K., Lenderink, G., Ulden, A. van, Oldenborgh, G.J. van, Katsman, C., Brink, H. van den, Keller, F., Bessembinder, J., Burgers, G., Komen, G., Hazeleger, W., Drijfhout, S. (2007). New climate change scenarios for the Netherlands. Water Science & Technology, Vol. 56(4): Kim, Y.H., Baik, J. (2002). Maximum urban heat island intensity in Seoul. Journal of Applied Meteorology, 41:

41 Klok, E.J., Broeke, H. ten, Harmelen, T. van, Verhagen, H., Kok, H., Zwart, S. (2010). Ruimtelijke verdeling en mogelijke oorzaken van het hitte-eilandeffect. TNO rapport TNO- 034-UT Klok, E.J., S. Schaminée, J. Duyzer, and G.J. Steeneveld (2012). De stedelijke hitte-eilanden van Nederland in kaart gebracht met satellietbeelden. TNO-060-UT Kolokotroni, M., Davies, B. Croxford, S. Bhuiyan, A. Mavrogianni (2010). A validated methodology for the prediction of heating and cooling energy demand for buildings within the urban heat island: Case-study of London. Solar Energy, Vol.84(12): Kovats, R.S., Hajat, S. (2008). Heat stress and public health: a critical review. Annual Review of Public Health, Vol.29: Meehl, G.A., T.F. Stocker, W.D. Collins, P. Friedlingstein, A.T. Gaye, J.M. Gregory, A. Kitoh, R. Knutti, J.M. Murphy, A. Noda, S.C.B. Raper, I.G. Watterson, A.J. Weaver and Z.-C. Zhao, 2007: Global Climate Projections. In: Solomon, S., D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor and H.L. Miller (eds.), Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA. Memon, R.A., Leung, D.Y.C. en Liu C.-H. (2009). An investigation of urban heat island intensity as an indicator of urban heating. Atmospheric Research, Vol.94: Oke, T.R. (1973). City size and the urban heat island. Atmospheric Environment (1967), Vol.7(8): Oke., T.R. (1987). Boundary layer climates, Second edition, London, ISBN , pp Oke, T.R. (2006). Towards better scientific communication in urban climate. Theor. Appl. Climatol., Vol.84: Pas, W.W.J. van der (2012). Het stedelijk hitte-eiland effect van Utrecht. BSc thesis Wageningen University. 29 pp. Ren, Ch., T.Spit, S. Lenzholzer, H. L. S. Yim, B. Heusinkveld, B. van Hove, L. Chen, S.Kupski, R. Burghard, L. Katzschner (2012). Urban Climate Map System for Dutch spatial planning. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Vol.18: Santamouris, M., Mihalakakou, G., Papanikolaou, N., Assimakopoulos, D.N. (1999). A neural network approach for modelling the heat island phenomenon in urban areas during the summer period. Geophysics Research Letters, Vol.26(3): Steeneveld, G.J., Koopmans, S., Heusinkveld, B.G., van Hove, L.W.A., Holtslag, A.A.M. (2011). Quantifying urban heat island effects and human comfort for cities of variable size and urban morphology in the Netherlands. J. Geophys. Res.116, D20129, 14pp. (doi: /2011 JDO15988). 40

42 Stichting RIONED (2008). Regenwateroverlast in de bebouwde omgeving. Inventariserend onderzoek onder gemeenten. Stott, P., Stone, D., & Allen, M. (2004). Human contribution to the European Heat wave of Nature, Vol.432:

43 3. Kwetsbaarheid van steden; hoe groot is het probleem? Onderzoeksvraag: Hoe kwetsbaar zijn Nederlandse steden voor de effecten van klimaatverandering? Kwetsbaarheid van steden voor klimaatverandering wordt gedefinieerd als de mate waarin het stedelijk systeem ontvankelijk is voor en niet in staat is de negatieve gevolgen op te vangen van de verandering in klimaatparameters. Bij dat laatste gaat het dan om de variabiliteit en de extremen in temperatuur, neerslag, en wind. Deze extremen kunnen een (be)dreiging vormen voor de stad en haar inwoners. Maar een klimaatdreiging alleen hoeft nog niet tot schade te leiden. De kwetsbaarheid van een stad wordt bepaald door drie factoren: de gevoeligheid voor de klimaatdreiging, de mate van blootstelling en het aanpassingsvermogen (IPCC, 2007). Deze kwetsbaarheid bepaalt samen met de waarschijnlijkheid van een extreme gebeurtenis van een bepaalde intensiteit het risico voor een stedelijk systeem. De blootstelling aan klimaatverschijnselen heeft simpelweg te maken met het in contact komen met die dreiging. De geografie van een gebied is hiervoor bepalend: Steden in hoog- Nederland zijn niet blootgesteld aan overstromingen vanuit de zee. Wel kan iedere plek in Nederland worden blootgesteld aan een hittegolf. In het centrum van stedelijke gebieden is de blootstelling aan extreem hoge temperaturen groter dan in het buitengebied, vanwege het stedelijk hitte eiland effect (zie hoofdstuk 2). De gevoeligheid voor een klimaatdreiging wordt bepaald door de kenmerken van een gebied. Deze kunnen fysisch/ecologisch van aard zijn, bijvoorbeeld de hoeveelheid groen die bepaalt of een effect gemakkelijk kan worden opgevangen, of sociaal-economisch, zoals het aandeel kwetsbare groepen in de samenleving of de hoeveelheid kapitaalgoederen. Een stadsdeel met veel kelders waarin kleine bedrijven gevestigd zijn is gevoeliger voor overstromingen dan een vergelijkbare buurt zonder kelders. Het aanpassingsvermogen maakt dat kwetsbaarheid voor klimaatdreigingen verminderd kan worden. Het aanpassingsvermogen wordt bepaald door de mate waarin een stad kan omgaan met de effecten van klimaatverandering, mogelijke aanpassingen kan verwezenlijken en de schade kan beperken (Smit et al., 2001). Door voorbereid te zijn op extreme omstandigheden ( disaster preparedness ) kan de gevoeligheid en de blootstelling worden verminderd. Figuur 3.1 geeft een overzicht van kernbegrippen rond kwetsbaarheid en een op indicatoren gebaseerd analysekader. 42

44 Figuur 3.1: Dimensies van kwetsbaarheid (1 e schil) uitgesplitst in componenten (2 e schil) en selectie van indicatoren (3 e schil) van stedelijke gebieden voor hitte. Naar het Vulnerability Scoping Diagram van Polsky et al. (2007). In dit hoofdstuk gaan we vooral in op de gevoeligheid van steden voor de gevolgen van hitte. Hierbij beginnen we met de bevolking (3.1.1), vervolgens kijken we naar de kwaliteiten van gebouwen waarin de bevolking een groot deel van de dag doorbrengt (3.1.2) en tenslotte brengen we dit samen met de kenmerken van wijken 3.1.3). Ook is er een kwetsbaarheidstypologie van wijken ontwikkeld voor hitte (3.1.4). Met zo n typologie kunnen steden snel een beeld vormen van de mate van kwetsbaarheid van verschillende stadsdelen en van de belangrijkste factoren die de kwetsbaarheid van een wijk bepalen. In deze wijktypologie is het aanpassingsvermogen nog niet meegenomen. Het is ook de vraag in hoeverre de dimensie aanpassingsvermogen van toepassing is op wijkniveau. Toegang tot technologie is bijvoorbeeld vaak niet op wijkniveau georganiseerd. Tenslotte wordt in hoofdstuk 3.2 de gevoeligheid van het stedelijk gebied voor wateroverlast bekeken. 43

45 3.1 Kwetsbaarheid voor hitte Gevoeligheid van de bevolking voor hitte Boven een zekere grens leiden hoge temperaturen tot hittestress. Deze hittestress kan leiden tot een verminderd thermisch comfort, slaapverstoring, gedragsverandering (grotere agressie) en verminderde arbeidsproductiviteit. Hittestress kan echter ook tot serieuze hitte gerelateerde ziekten leiden zoals: huiduitslag, krampen, oververmoeidheid, beroertes, nierfalen en ademhalingsproblemen. Soms kan hittestress zelfs sterfte tot gevolg hebben (Howe en Boden, 2007; Daanen et al., 2010). Tijdens hittegolven nemen zowel het bezoek aan ziekenhuizen (voor noodgevallen) en sterfte beduidend toe (Kovats en Hajat, 2008) (Wang et al., 2009). In Nederland stijgt tijdens hittegolven de sterfte met 12% (ongeveer 40 doden per dag extra) (Huynen et al., 2001). Binnen CPC is samen met het CBS en het KNMI een analyse gemaakt van de relatie tussen indicatoren voor hittestress en mortaliteit. Het blijkt dat de combinatie van temperatuur en vochtigheid, waarvoor gecombineerde indices bestaan zoals de hitte index en de humidex, een iets betere voorspeller is voor mortaliteit dan temperatuur alleen (Daanen en Bröde, in afronding). Met deze relaties kan een indicatie worden gegeven van het effect van verschillende klimaatscenario s in 2050 op de gezondheid. Aangezien in Nederland meer mensen sterven van de kou dan van de hitte, leidt ieder van de KNMI06 scenario s tot een vermindering van het aantal sterfgevallen per jaar. Voor de warmere scenario s neemt echter (zonder adaptatie) het aantal hitte- sterfgevallen toe met hogere gemiddelde temperaturen. Dezelfde relatie geldt voor het temperatuur gerelateerde ziekenhuisbezoek: netto over het jaar neemt dit af, maar in de zomerperiode neemt dit toe. Waar klimaatverandering leidt tot minder schade, uitgedrukt in Euro s, vanwege sterfte en ziekenhuisbezoek, ontstaat meer schade door verminderde arbeidsproductiviteit. De omvang van de (in Euro s uitgedrukte) schade hangt uiteraard sterk af van de waarderingsmethode, maar ligt in de orde van tientallen tot honderden miljoenen Euro s per jaar (dat geldt zowel voor de winst vanwege verminderde sterfte en ziekte, als door het verlies aan arbeidsproductiviteit (Stone et al., 2012). Tabel 3.1 Financiële schade door hittestress in MEuro/jaar (Stone et al., 2012) De kwetsbaarste groep voor hittestress zijn ouderen boven de 75 jaar oud (Kovats en Hajat, 2008). Tot de leeftijd van 65 jaar wordt hitte tolerantie niet zozeer beïnvloed door leeftijd, maar door de conditie. In het bijzonder personen met overgewicht, problemen met hart en bloeddruk, en mensen die bepaalde medicijnen gebruiken blijken gevoeliger voor hitte. Fysieke inspanning terwijl men onder invloed van alcohol of drugs is maakt iemand ook gevoeliger. Kinderen en baby s blijken niet gevoeliger voor hitte dan volwassenen (Rowland, 2008). 44

46 Ouderen zijn het meest gevoelig voor hoge temperaturen, omdat deze: temperatuur minder waarnemen, meer te leiden hebben van ziektes en andere conditie verminderende factoren, minder zweten en daarmee warmte verliezen, vaker medicijnen gebruiken die uitdrogen bevorderen, een verminderde aandrang hebben om te drinken. In het algemeen vergroot uitdroging de gevoeligheid voor hittestress (Pandolf, 1997). Om een beeld te krijgen van de hittebelasting van ouderen tijdens hittegolven, zijn in 2010 in een hete periode uitgebreide metingen gedaan thuis bij ouderen in Tilburg. De buitentemperatuur, de binnentemperatuur in de huiskamer en de slaapkamer, de huidtemperatuur en de lichaamstemperatuur van ouderen zijn gedurende deze periode voortdurend geregistreerd. De huidtemperatuur en de lichaamstemperatuur liepen op tot zeer hoge waarden. In rust kon de lichaamstemperatuuroplopen tot boven de 38 C, Zie figuur 3.2 (Daanen et al., 2011). Figuur 3.2 Typisch temperatuurverloop in huiskamer, slaapkamer, op de huid en in het lichaam van een oudere vrouw tijdens de hittegolf van (Daanen et al., 2011) Behalve de hier bovengenoemde factoren, vertonen ouderen vaak een suboptimaal gedrag tijdens hittegolven. Ouderen zijn vaak bang voor tocht, en dat betekent dat ze de ramen dicht houden in de ochtend, terwijl dat een goed moment zou zijn om te ventileren. Ook zullen ze niet snel een airconditioning aanzetten waardoor de temperatuur in huis onnodig hoog oploopt. Door hun verminderde waarneming van temperatuur neigen ze ernaar teveel kleding te dragen. 45

47 Gebaseerd op het onderzoek met ouderen in Tilburg, zijn de belangrijkste gedragsfactoren die hittegevoeligheid vergroten: Onvoldoende drinken Verhinderen ventilatie door het dichthouden van ramen Dragen van ongeschikte kleding Te veel bewegen Te weinig op zoek gaan naar koele plekken Binnen CPC is ook onderzoek gedaan naar de mogelijkheid van acclimatisatie van ouderen, hetgeen neerkomt op het vergroten van het aanpassingsvermogen van de mensen zelf. Aangezien meteorologische diensten als het het KNMI een hittegolf een aantal dagen van te voren kunnen zien aankomen, zou deze periode gebruikt kunnen worden om ouderen fysiek voor te bereiden op de naderende hitteperiode. Gezonde jonge mensen kunnen zich goed aanpassen aan hitte (Strydom et al., 1966). Er zijn onderzoeken geweest waarin de zweetproductie zich in zeven dagen verdubbelde, waardoor het koelvermogen van deze personen toenam. Bij ouderen was het vermogen tot acclimatisatie nog nooit onderzocht. Aan het CPC experiment namen acht vrouwen van boven de 75 jaar deel en acht vrouwen in de leeftijdscategorie jaar. Onder gecontroleerde omstandigheden hebben ze een aantal dagen lang lichte oefeningen gedaan onder hoge temperaturen, om te kijken of er aanpassingen aan de hitte optraden. De oudere vrouwen hadden een beduidend lagere zweet productie dan de jongere vrouwen, maar bij geen van beide groepen konden tekenen van acclimatisatie gemeten worden. Mogelijk is een periode van drie dagen tekort voor acclimatisatie (Daanen en Herweijer, in afronding). Bovenstaande inzichten zijn inmiddels ingebracht in het nationale hitteplan (Ministerie VWS, 2007), dat ouderen, familie van ouderen, verzorgenden en zorginstellingen richtlijnen biedt voor hittegolven. Behalve richtlijnen afgeleid van bovengenoemde kwetsbaarheidsfactoren (zoals voldoende drinken, ventileren, of het nemen van een bad of douche om af te koelen) en zorgen dat informatie hierover beschikbaar is, is een belangrijke richtlijn dat hulp aangeboden wordt. Veel bejaarden zijn niet in staat om de genoemde acties zelfstandig uit te voeren Gevoeligheid van gebouwen en straten voor hitte Naar een gevoeligheidsklassificatie voor gebouwen Als gevolg van de klimaatverandering worden gebouwen in Nederland vaker blootgesteld aan mildere winters en hetere zomers (Van den Hurk et al., 2006; Klein Tank et al., 2009; Van den Hurk et al., 2007). Zo blijkt dat een hete zomer als in het jaar 2003 vaker zal gaan voorkomen (Beniston, 2004; Kovats en Hajat, 2008) en onder het SRES A2 scenario (Nakićenović en Swart, 2000) een doorgaand jaar kan gaan worden rond 2040 (Stott et al., 2004). In dit onderzoek naar de kwetsbaarheid van gebouwen wordt daarom onderzocht welk gebouwtype het meest kwetsbaar zijn voor een hete zomer en hittegolf zoals in Uit deze kwetsbaarheidsanalyse zal eveneens naar voren komen welk gebouwtype als eerste in aanmerking komt voor adaptatie maatregelen. 46

48 De kwetsbaarheid wordt onderzocht door middel van gebouwsimulaties, zoals dit eveneens is uitgevoerd door e.g. Coley en Kershaw (2010), Chow en Levermore (2010) en de Wilde en Tian (2010). In tegenstelling tot deze eerder studies hebben de resultaten in dit project geen betrekking op één bepaald gebouw, maar op gebouwtypen. Dit wordt bewerkstelligd door de toepassing van Monte Carlo analyses waarbij honderden variaties op een gebouw worden gesimuleerd. Uiteindelijk is het hierdoor mogelijk om de kwetsbaarheid voor een gehele gebouwvoorraad te simuleren (Crawley, 2008), hetgeen nog niet eerder is uitgevoerd (de Wilde en Tian, 2011). Om de gevoeligheid van gebouwen voor extreme weersomstandigheden beter te begrijpen, kan gebruik gemaakt worden van Building Energy Simulation (BES). Met een BES model kan het effect van hittegolven op de binnentemperatuur van verschillende woning typen worden gesimuleerd. Hierbij kan gebruik worden gemaakt van gegevens over hittegolven in het verleden of van de klimaatprojecties aan de hand van de klimaat scenario s van het KNMI. Tot nu toe zijn vier hoofdtypen van woningen in Nederland geëvalueerd: rijtjes(tussen)woningen, rijtjes(hoek)woningen, vrijstaande woningen en twee-onder-eenkap woningen. Voor de maatvoering is uitgegaan van de Nederlandse referentiegebouwen (SenterNovem, 2006). De overige parameters zoals oriëntatie, volume, mate van isolatie, en het weer in een bepaald jaar zijn gevarieerd met de waarden zoals aangegeven in Tabel 3.2. Tabel 3.2 Range van de variabelen in Latin hypercube sample. Variabele Range Orientatie [ ] 45 / 90 /135 / 180 / 225 / 270 / 315 / 360 Raamopening [m 2 ] -20% / -10% / 0% / +10% / +20% Volume van het gebouw [m 3 ] -20% / -10% / 0% / +10% / +20% Rc 1 -waarde muren [m 2 K/W] 1.30 / 2.53 / 3.0 Rc 1 -waarde dak [m 2 K/W] 1.30 / 2.53 / 4.0 Rc 1 -waarde vloer [m 2 K/W] 1.30 / 2.53 / 3.0 Vloer dikte [m] -20% / 0% / +20% Type glas [-] Single / Double layers Ventilatie 2 [m 3 /m 3 h] -20% / -10% / 0% / +10% / +20% Klimaatjaar year [-] 1975 / 1976 / 1990 / 2003 / ) De Rc-waarde is een waarde voor de warmteweerstand. Hoe hoger deze waarde, hoe beter de isolatie. 2 ) Vergeleken met de minimaal vereiste ventilatie in het Bouwbesluit, 1 dm 3 s -1 m -2 voor woonkamer, slaapkamer en opbergruimtes (NEN 1087, 2001). Om de variatie in de parameters correct te representeren, zijn voor ieder gebouwtype 400 verschillende varianten gegenereerd (door een willekeurige steekproef met Latin Hypercube sampling ). Vervolgens zijn 4 x 400 simulaties doorgerekend met een BES model. Voor iedere simulatie is het aantal oververhittingsuren (dat wil zeggen uren met een binnentemperatuur van meer dan 25 C) geteld. Deze maat is gebaseerd op de temperatuur waarbij bewoners het warm krijgen (CISBE, 2005). In tussenwoningen en twee-onder-een-kap woningen blijken minder vaak hoge temperaturen voor te komen en is er sprake van minder uren oververhitting dan bij de hoekwoningen en vrijstaande woningen (figuur 3.3). Uit deze simulaties blijken vrijstaande woningen en hoekwoningen dus gevoeliger te zijn voor hitte dan tussenwoningen en tweeonder-een-kap woningen. De analyse houdt geen rekening met bewonersgedrag of interne 47

49 warmtebronnen. De ramen blijven gesloten en gordijnen, zonweringen of andere maatregelen om de zon buiten te houden zijn ook niet meegenomen. Het effect van deze variabelen op de kwetsbaarheidsclassificatie moet nog bepaald worden. Figure 3.3a+b Frequentie van gemiddelde week binnentemperatuur (a) en de oververhittingsuren (b) voor vier verschillende woningtypen. In de zomer van 2012 zijn metingen uitgevoerd in de J.P. van Muijlwijkstraat in Arnhem om de resultaten uit deze simulaties te valideren. De data worden op het moment van schrijven nog geanalyseerd. Ook zullen de gebouwsimulaties worden gekoppeld aan het voorspellend data gedreven model (paragraaf 2.3.3), zodat met de KNMI gegevens van de temperatuur in het landelijk gebied een goede inschatting kan worden gemaakt van de binnentemperatuur. Gevoeligheidsprofielen voor straten Ook de opwarming van verschillende typen straten is in kaart gebracht. Voor straten die verschillen in hoogte-breedte verhoudingen en oriëntaties naar de zon zijn gevoeligheidsprofielen opgesteld (Hotkevica, 2012). Deze profielen brengen de zonstraling in de straat in kaart door middel van zon/schaduwanalyses. Straling is als belangrijkste uitgangspunt genomen in deze studie als de directe invloedfactor voor thermisch comfort in de buitenruimte (en zo ook in straten) (Park et al., 2012 ; Vanos et al., 2012). Figuur 3.4 toont de toepassing van de gevoeligheidsprofielen in het casestudiegebied Bergpolder-Zuid in Rotterdam (programma sketch-up). Deze kaart geeft een indicatie welke bestaande straten meer last hebben van opwarming door directe straling dan andere. Het thermisch comfort in de straat kan verbeterd worden door de straling in de straat te verminderen. Het aanbrengen van bomen en beplanting kan bijvoorbeeld zorgen voor meer schaduw. Op het moment wordt gekeken wat geschikte groene ontwerpprincipes zijn voor straatprofielen om de opwarming te vermijden. Hierbij worden niet alleen naar de grootte en vorm van groene elementen meegenomen, maar ook de combinatie van groene elementen (inclusief onderlinge afstanden, beplantingsschema s en combinaties van verschillende elementen). 48

50 Figuur 3.4 Toepassing van gevoeligheidsprofielen voor straten in Bergpolder-Zuid, Rotterdam (Hotkevica, 2012). In de gekleurde straatprofielen zijn het aantal uren met directe zonstraling in de straat en op façades weergegeven. 49

51 3.1.3 Gevoeligheid van wijken voor hitte Voor Amsterdam, de regio Den Haag-Rotterdam en Brabant worden de stedelijke kenmerken die van belang zijn voor het stedelijk hitte-eiland onderzocht door middel van een (Van der Hoeven en Wandl, 2012), zie ook figuur 2.3 en 3.1. Amsterdam, bijvoorbeeld, is verdeeld in blokjes van 100 x 100 meter (en de regio rond Amsterdam in cellen van 1 x 1 km). Voor iedere blokje, is het percentage landbedekking per landgebruikstype bepaald evenals andere relevante eigenschappen (zie tekstkader op pagina 44). De gebruikte gegevens komen uit verschillende bronnen zoals de topografische kaart van Amsterdam, het kadaster, het digitaal hoogtemodel (AHN2), en satellietgegevens van NASA (Landsat 5) en ESA (AATSR). Software voor remote sensing raster data (VISAT, ATCOR2), GIS software (ArcGis) en een combinatie van ruimtelijke analyse hulpmiddelen is gebruikt om al deze gegevens te kunnen combineren. De resulterende kaartbeelden zijn gecombineerd met de dag en nacht temperatuur gegevens, teneinde correlaties te vinden tussen stedelijke kenmerken en de temperatuur in een blokje (zie figuur 3.5). De dagtemperatuur is afgeleid van de oppervlakte temperatuur van twee Landsat 5 beelden van de dagen 16 en 25 augustus 2006 (een hittegolf periode in een groot deel van Europa, waarbij de temperatuur in Amsterdam boven 30 C bereikte). De nachttemperatuur is bepaald uit AATSR satellietbeelden en luchttemperatuur dichtbij het oppervlak. Deze methode is eerder geverifieerd voor Rome (Fabrizi et al., 2010). Een multivariate regression analysis is uitgevoerd op 20 factoren om hun bijdrage aan de temperatuur in de stad te analyseren. Daaruit blijkt dat de dag oppervlaktetemperatuurverschillen in de regio Amsterdam het beste verklaard kunnen worden door de combinatie van zes factoren (in volgorde van belangrijkheid): verhard oppervlak (verreweg de belangrijkste factor: verklaart 70%). Ook water speelt een bepalende rol. In mindere mate zijn de groen index (NDVI), verkeersruimte, bebouwingsschil en schaduw aan te wijzen als factoren die bepalend zijn voor de oppervlakte temperatuur in Amsterdam tijdens de hittegolf van 2006 (zie onderstaand tekstkader voor een uitleg van deze begrippen). In het geval van de nachtelijke luchttemperatuur spelen albedo, sky-view factor en de nabijheid van oppervlaktewater eveneens een rol. Dit verschillen tussen dag en nacht wordt veroorzaakt doordat overdag de warmte bepaald wordt door de straling van de zon, en s nachts door de afgifte van warmte die opgeslagen is in water, de bodem en in gebouwen. Het bepalen van de hoeveelheid groen met de vegetatie index op basis van beschikbare satellietbeelden werkt beter dan de manier waarop groen in gemeentelijke GIS gedefinieerd is. Het gemeentelijk GIS definieert ruimtegebruik op basis van wat er op de grond gebeurt. Satellietbeelden nemen de boomkruinen waar boven de ruimte die in het GIS te boek staat als verkeersruimte. Deze verschillen blijken bepalend. Met een clusteranalyse is de typologie ruimtegebruik voor Amsterdam gemaakt die laat zien dat de condities, verantwoordelijk voor het hitte-eiland overdag, zich vooral voordoen binnen de Ring, op haven- en bedrijventerreinen en rond grootschalige infrastructuur (figuur 3.5). Aan de hand van deze factoren zijn twee kwetsbaarheidstypologieën ontwikkeld voor de stad Amsterdam (paragraaf 3.1.4). 50

52 Figuur 3.5 Typologie ruimtegebruik Amsterdam (dag temperatuur). (Donkere tint = eerste waarde/lichte tint = tweede waarde) 51

53 Verklaring van stedelijke kenmerken die van invloed zijn op lucht- en oppervlaktetemperatuur Landgebruikstype Verhard oppervlak Verhard oppervlak bestaat onder andere uit gebouwen, stoepen en asfalt; materiaal dat warmte absorbeert, opslaat en weer afgeeft (zie ook paragraaf 2.1 en 2.2). Verhard oppervlak wordt uitgedrukt in een getal van 1 (weinig verhard oppervlak) tot 100 (veel verhard oppervlak). Water Water neemt langzaam warmte op gedurende de dag en geeft deze weer langzaam af gedurende de nacht.. Zeewater is in de zomer koeler dan oppervlaktewater in het binnenland. Water wordt uitgedrukt in % van het bestudeerde oppervlak dat bedekt is met water. Verkeersruimte Verkeersruimte is verhard oppervlak waar geen schaduw op valt. Deze factor is toegevoegd omdat de analyse uit paragraaf aangeeft dat er een statistisch verschil bestaat tussen verhard oppervlak en verkeersruimte. Verkeersruimte wordt uitgedrukt in % van het bestudeerde oppervlak dat bedekt is met verkeersruimte. Groen Index (NDVI) De Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) is een op reflectie van verschillende lichtstralen gebaseerde index die gerelateerd kan worden aan de bedekkingsgraad van groen (zie ook paragraaf 2.1 en 2.2). De index loopt van 1 (hoge bedekkingsgraad) tot 0 (lage bedekkingsgraad). Andere relevante eigenschappen Albedo De albedo factor is een indicator voor de reflectie van zonnestraling. Bij een hoge albedo wordt meer straling teruggekaatst naar de atmosfeer en minder warmte geabsorbeerd. De waarde voor albedo wordt gegeven van 0 (donker) tot 1 (licht). Bebouwingsschil De bebouwingsschil is een index voor de verhouding tussen het gebouwoppervlak (of gebouwschil) en het bestudeerde grondoppervlak. Hoe hoger het getal, hoe meer gebouwoppervlak er is in verhouding tot het grondoppervlak en hoe meer warmte-uitwisseling kan plaatsvinden tussen de gebouwen en de omgeving. Skyview factor De skyview factor (SVF) is een maat voor blootstelling aan de atmosfeer. De SVF wordt vaak uitgedrukt in een percentage van de hemel dat zichtbaar is als je omhoog kijkt. Een hoge SVF, dus weinig bebouwing, betekent dat gebouwen hun warmte makkelijker kwijt kunnen en sneller afkoelen (Zakšek et al., 2011). Schaduw Een indicator voor de periode dat het bestudeerde oppervlak gemiddeld in de schaduw ligt gedurende de dag. De waarde loopt van 0 (geen schaduw) tot 600 (alleen maar schaduw). Omdat schaduw van minder groot belang is in het bepalen van de temperatuur dan andere factoren, lijkt het in figuur 3.5 alsof meer schaduwuren leidt tot een hogere temperatuur. Dit is echter het gevolg van de specifieke combinatie van factoren voor een bepaald cluster (of: kleur). Schaduw mag dan van minder belang zijn, tezamen met de andere vijf factoren zoals genoemd in de tekst en figuur, benaderen zij het model het beste. 52

54 3.1.4 Naar een kwetsbaarheidsclassificatie voor wijken Door CPC wordt een gebiedstypologie ontwikkeld die inzicht biedt in de kwetsbaarheid voor hitte. In eerste instantie is de typologie gemaakt voor Amsterdam, gedurende de verdere ontwikkeling zal deze getest worden op Rotterdam en Den Haag. De typologie maakt duidelijk in hoeverre een stad (in het onderstaande voorbeeld Amsterdam) zelf bijdraagt aan het stedelijk hitte-eilandeffect, in hoeverre de ligging van de stad een rol speelt in de ontwikkeling van het stedelijk hitte-eiland, in hoeverre buurten en woningen hun bewoners blootstellen aan het hitte-eiland effect, en in hoeverre de bewoners van de stad kwetsbaar zijn voor de gevolgen ervan (Van der Hoeven en Wandl, 2012). Met andere woorden, de typologie brengt de gedetailleerde informatie over de kwetsbaarheid van mens, gebouw en stedelijk gebied zoals in de voorgaande paragrafen beschreven samen in een samenhangend kader. Het doel van de typologie is om de basis te vormen voor concrete handreikingen voor het soort actie dat een stad kan ondernemen ten behoeve van het welzijn en het comfort van haar bevolking en het beperken van energiegebruik om gebouwen te koelen tijdens warm weer. De gebiedstypologie maakt het mogelijk om uitspraken te doen over specifieke maatregelen/prioriteiten voor verschillende delen van de stad Amsterdam. Daarbij is niet alleen gekeken naar de plekken in Amsterdam die warmer worden tijdens een hittegolf. Het gaat uiteindelijk om het comfort en de gezondheid van de bewoners van de stad, en de energie die nodig is om gebouwen te koelen. Onderstaande factoren zijn meegenomen in het bepalen van de kwetsbaarheidstypologie voor bewoners: Oppervlaktetemperatuur De gebouwde omgeving zelf speelt een bepalende rol: geen stad zonder hitte-eiland. Omdat de oppervlakte temperatuur bijdraagt aan de opwarming van lucht en gebouwen brengen we de aspecten in beeld die van invloed zijn op die oppervlakte temperatuur (zie paragraaf 3.1.3). Woningkwaliteit Dat de buitentemperatuur stijgt of het dak warm wordt, hoeft nog niet te betekenen dat in een woning of een kantoor de temperatuur eveneens oploopt. Dat hangt af van de mate waarin de schil van het gebouw energie doorlaat (zie paragraaf 3.1.2). Als benadering van de gebouwkwaliteit is in deze typologie het energielabel van gebouwen gebruikt. Leefbaarheid De buurt en haar bewoners doen er eveneens toe. Onderzoekers op het gebied van de volksgezondheid wijzen op het verband tussen de gezondheid van bewoners en de leefbaarheid van de buurt. Bewoners in buurten met een geringe leefbaarheid zijn relatief kwetsbaar. De Leefbaarometer 13 is hiervoor als indicator genomen. Ouderdom Tenslotte maakt het ook uit of in die warme buurt met zijn specifieke bebouwing en wisselende leefbaarheid ook mensen wonen die als gevolg van hun leeftijd meer gevoelig zijn voor hitte dan anderen: 75-plussers (zie ook paragraaf 3.1.1)

55 Door de aspecten van de gebouwde omgeving te combineren met de mensen die verblijven in die gebouwde omgeving, zijn omvangrijke sociale aandachtsgebieden aan te wijzen in met name het westelijk deel van de stad, maar ook in Noord, Oost en Zuidoost (figuur 3.6). Het kwetsbaarste type wordt gekenmerkt door een bijzonder hoog aantal ouderen per hectare terwijl het gemiddelde energielabel matig is. Daarnaast zijn er delen van de stad waar weliswaar minder 75-plussers wonen maar waar zowel de leefbaarheid als ook het energielabel van de bebouwing te wensen overlaat. Op basis van de oppervlaktetemperatuur, het gemiddelde energielabel en het aantal werkenden per hectare is tevens een typologie gemaakt ten aanzien van de werkgelegenheid. De veronderstelling is dat werkplekken met een slecht energielabel in warme delen van de stad relatief veel energie gebruiken voor koeling. Met name in het historische centrum lijkt er onevenredig veel energie nodig te zijn om werkplekken te koelen (Figuur 3.7). 54

56 Figuur 3.6 Kwetsbaarheidstypologie ten aanzien van de bewoners van Amsterdam. 55

57 Figuur 3.7 Kwetsbaarheidstypologie ten aanzien van de werkende bevolking 56

58 3.2 Gevoeligheid van het stedelijk gebied voor wateroverlast Ook in de zomer van 2012 hebben verschillende regio s in Nederland te kampen gehad met wateroverlast waarbij zich schade aan gebouwen voordeed, de brandweer moest uitrukken om kelders, tunneltjes en wegen die geblokkeerd waren voor verkeer leeg te pompen. Schadefuncties die de gevolgen van wateroverlast kwantitatief beschrijven zijn een hulpmiddel voor gemeentes om na te gaan welke elementen in de stad het gevoeligst zijn voor wateroverlast. Een eerste versie schadefuncties is beschreven in Stone et al. (2012). Uit onderzoek van Spekkers et al. (2012) naar de relatie tussen neerslagintensiteit en schade aan gebouwen en interieur, blijkt dat de variatie in schade niet alleen verklaard kan worden met neerslag karakteristieken. Ook andere verklarende variabelen zoals gebouw karakteristieken en eigenschappen van het rioolsysteem kunnen een rol spelen. De door CPC ontwikkelde functies beschrijven de schades in relatie tot verschillende variabelen, zoals optredende waterdiepte, de duur van de wateroverlast of de aanwezigheid van kelders. De eerste versie schadefuncties hebben als gemeenschappelijk kenmerk een drempelwaarde ( treshold ) voor de waterdiepte vanaf waar schade begint op te treden. Tot deze waterdiepte treedt geen schade op. Deze drempelwaarde geeft al inzicht in de gevoeligheid van de verschillende stedelijke elementen (zie tabel 3.3). Een stedelijk element met een lage drempelwaarde zal eerder schade ondervinden dan een element met hoge drempelwaarde. Tabel 3.3 Samenvatting van de drempelwaardes en reikwijdte aan neerslagschade (in concept). Impact Urban aspect Threshold (m) Average costs per unit (euros 2012) ((min - max) Unit Material damage Houses and interior 0 (basement) 0.1 (w/o basement) Content : House: House per event Electricity supply 0.3 (low tension) 0,35 (street lights) 0,5 (middle tension) , Substation Street light per event Economic damages Business interruption 0 (basement) 0.1 (w/o basement) 5, ,- (2010) Business per hour Traffic disruption 0.3 Transport: Personal: 1,50 6 Commuter traffic: 2 8,5 Business traffic: 7,5 30 (2006) Electricity failure 0.3 (low tension) 0,5 (middle tension) Households: 0 80 Businesses: (based on legal compensation) Vehicle per min Per event 1 8 hour Emergency assistance Fire brigade 0 (house with basement) 0.3 (roads) Per turn-out Social disruption Accessibility health facilities 0 (basement) 0.1 (w/o basement) 0.3 (roads) - Per health facility 57

59 Water op straat is de eerste overlast die zich voordoet en bij een waterdiepte van 30 cm ontstaat hinder voor het verkeer. Vooral in gebieden met meer reliëf of depressies (bijvoorbeeld tunneltjes) is deze waterdiepte snel bereikt. Echter hinder treedt pas op wanneer alternatieve routes weinig tot niet beschikbaar zijn. Ook elektriciteitsvoorzieningen kennen een drempelwaarde vanaf 30 cm maar deze voorzieningen staan vaak hoger op de stoep tegen de gevels van gebouwen en op deze locaties wordt niet snel een waterdiepte van 30 cm bereikt. Daarentegen stroomt een gebouw met (maar ook zonder) een kelder al snel vol wanneer het water de gevel bereikt met een aanzienlijke schade aan huizen tot gevolg. In het geval van een commercieel gebouw is er ook kans op tijdelijke bedrijfsuitval. De resultaten tonen dat vooral het overstromen van gebouwen (met name kelders) en verkeershinder hogere schades tot gevolg kunnen hebben. Ook de kosten die door de brandweer gemaakt moeten worden zijn aanzienlijk, aangezien deze in geval van wateroverlast altijd ter plekke is. Schade aan elektriciteitsvoorzieningen zijn vooralsnog zeldzaam. Een samenvatting van de drempelwaardes en reikwijdte aan neerslagschade is opgenomen in tabel 3.3. De schadegevoeligheid van het stedelijk gebied kan verlaagd worden door de waterdiepte vanaf waar een stedelijk element schade ondervindt te verhogen. Veerbeek en Husson (2012) hebben aangetoond dat een kleine verhoging in dorpelhoogte een groot effect heeft op de klimaatgevoeligheid van gebouwen. Maar ook het verlagen van de waterdieptes door bijvoorbeeld de straatprofielen aan te passen kan hieraan bijdragen (zie ook paragraaf 4.2 voor maatregelen tegen wateroverlast). Ook het reduceren van de overlastduur en opruimtijd, vooral waar het wegen en commerciële gebouwen betreft, dragen bij aan het verlagen van de schadebedragen. En met het verminderen van wateroverlast worden de kosten voor uitrukken van de brandweer verlaagd. 58

60 3.3 Conclusies kwetsbaarheid stedelijk gebied De kwetsbaarheid van steden voor klimaatverandering is de mate waarin het stedelijk systeem ontvankelijk is voor en niet in staat is om de negatieve gevolgen op te vangen van de verandering in klimaatparameters. Deze kwetsbaarheid is een combinatie van drie factoren: de gevoeligheid voor de klimaatdreiging, de mate van blootstelling en het aanpassingsvermogen. Binnen CPC is met name naar de gevoeligheid van het stedelijk gebied voor hitte en wateroverlast gekeken. Bij hitte is daarbij onderscheid gemaakt in de gevoeligheid van mensen, gebouwen en het stedelijke gebied. Hoge temperaturen kunnen leiden tot hittestress bij mensen waarbij sprake kan zijn van verminderd thermisch comfort, maar ook tot hitte gerelateerde ziekten met soms zelfs sterfte tot gevolg. In Nederland stijgt tijdens hittegolven de sterfte met ongeveer 40 doden per dag. Met name ouderen boven de 75 jaar zijn gevoelig voor hittestress. Bij metingen blijkt dat de lichaamstemperatuur in rust kan oplopen tot boven de 38 C. Onderzoek heeft plaatsgevonden om te zien of ouderen zich fysiek zouden kunnen voorbereiden op een naderende hittegolf. Na een driedaags onderzoek in een warme klimaatkamer bleken er echter nog geen tekenen van acclimatisatie op te treden. Aan de andere kant sterven in Nederland meer mensen van de kou dan van de hitte, waardoor opwarming van het klimaat gemiddeld tot een vermindering van het aantal sterfgevallen en ziekenhuisbezoeken per jaar zal leiden. Tijdens de zomermaanden kan er dan wel weer een piek ontstaan. Ook kan een verminderde arbeidsproductiviteit optreden tijdens hete perioden. Deze effecten kunnen in Euro s worden uitgedrukt als schade. De omvang van de schade hangt sterk af van de waarderingsmethode, maar ligt in de orde van tientallen tot honderden miljoenen Euro s per jaar (dat geldt zowel voor de winst vanwege verminderde sterfte en ziekte, als door het verlies aan arbeidsproductiviteit). Er is ook gekeken of bepaalde gebouwtypen gevoeliger zijn voor hitte en daardoor sneller zullen opwarmen. Uit simulaties blijkt dat er in tussenwoningen en twee-onder-een-kap woningen minder vaak hoge temperaturen voorkomen en er minder uren oververhitting zijn dan bij de hoekwoningen en vrijstaande woningen. Vrijstaande woningen en hoekwoningen lijken daarom gevoeliger voor hitte dan tussenwoningen en twee-onder-een-kap woningen. Metingen van de afgelopen zomer zullen worden gebruikt om deze simulaties te valideren. Ook op wijkniveau kunnen bepaalde stedelijke kenmerken de wijk meer of minder gevoelig maken voor hitte. Van de regio Amsterdam zijn satellietbeelden van de oppervlaktetemperatuur tijdens de hittegolf van 2006 bestudeerd, samen met gegevens van de wijk. De oppervlaktetemperatuur overdag blijkt door zes factoren te kunnen worden verklaard (in volgorde van belangrijkheid): verhard oppervlak (verreweg de belangrijkste factor: verklaart 70%), water, groen index (NDVI), verkeersruimte, bebouwingsschil, en schaduw. In het geval van de nachtelijke luchttemperatuur spelen albedo, sky-view factor en de nabijheid ten opzichte van oppervlaktewater eveneens een rol. Aan de hand van deze gegevens is een kaart van Amsterdam gemaakt waar te zien is dat de gevoelige wijken/buurten zich vooral voordoen binnen de Ring, op haven- en bedrijventerreinen en rond grootschalige infrastructuur. 59

61 Met deze gevoeligheidsinformatie is een kwetsbaarheidstypologie die rekening houdt met de oppervlaktetemperatuur, de concentratie ouderen, de energie-prestatie van de woningen en de leefbaarheid van de wijk. Deze typologie is als een handreiking aan beleidsmakers om te laten zien welke delen/buurten van de stad kwetsbaar zijn voor hitte. Voor Amsterdam blijkt dat er omvangrijke sociale aandachtsgebieden aan te wijzen in met name het westelijk deel van de stad, maar ook in Noord, Oost en Zuidoost. Dezelfde buurten worden als kwetsbaar aangemerkt als er wordt gekeken naar de werkende bevolking door de combinatie van oppervlaktetemperatuur, de concentratie van werkenden en de energielabels van de kantoorgebouwen mee te nemen. Ook voor wateroverlast zal een dergelijke typologie worden uitgewerkt. Als aanloop is een eerste studie afgerond naar de gevoeligheid van het stedelijk gebied voor wateroverlast. Voor verschillende stedelijke elementen is een drempelwaarde vastgesteld, de waterdiepte vanaf wanneer schade begint op te treden. 30 cm water op straat is bijvoorbeeld de drempelwaarde waarbij hinder voor het verkeer ontstaat en elektriciteitsvoorzieningen schade kunnen oplopen. Door deze drempelwaarden te verhogen, door bijvoorbeeld het straatprofiel aan te passen, kan de schadegevoeligheid worden verkleind en de schadekosten kosten worden verlaagd. 60

62 Referenties hoofdstuk 3 Beniston, M. (2004). The 2003 heat wave in Europe: A shape of things to come? An analysis based on Swiss climatological data and model simulations. Geophysical Research Letters, Vol.31. doi: /2003gl Chow, D.H.C., Levermore, G.J. (2010). The effects of future climate change on heating and cooling demands in office buildings in the UK. Building Services Engineering Research & Technology, Vol.31(4); Coley, D., Kershaw, T. (2010). Changes in internal temperatures within the built environment as a response to a changing climate. Elsevier, Building and Environment, Vol.45; Crawley, D.B. (2008). Estimating the impacts of climate change and urbanization on building performance. Journal of Building Performance Simulation, Vol.1(2); Daanen, H.A.M., Bröde, P. (in afronding). Predictive value of bioclimatic indices for climaterelated mortality. International Journal of Biometeorology. Daanen, H.A.M, Herweijer, J.A. (in afronding). Short high-intensity heat acclimation does not lead to adaptations in young and elderly females. European Journal of Applied Physiology. Daanen, H., Heusinkveld, B., Van Hove, B., & Van Riet, N. (2011). Heat strain in elderly during heat waves in the Netherlands. In: Kounalakis, S., Koskolou, M. (eds), Abstract book XIV International Conference on Environmental Ergonomics (pp ). Nafplio, Greece. Daanen, H., Simons, A., Janssen, S. (2010). De invloed van hitte op de gezondheid, toegespitst op de stad Rotterdam. TNO Publicatie, TNO-DV 2010 D248, 25 pages. Fabrizi, R., Bonafini, S., & Biondi, R. (2010). Satellite and Ground-Based Sensors for the Urban Heat Island Analysis in the City of Rome. Remote Sensing, Vol.2(5): Hoeven, F. D. van der, Wandl, A. (2012 in afronding). Amsterwarm. Gebiedstypologie warmte-eiland Amsterdam. Delft, Nederland: TU Delft. Howe, A., en Boden, B. (2007). Heat-related illness in athletes. American Journal of Sports Medicine, Vol. 35(8): Hotkevica, I. ( in afronding). Green streets for urban heat mitigation. Master thesis Landscape Architecture, Wageningen University and Research Centre. Supervisor: Wiebke Klemm. Hurk, B. van den, A. Klein Tank, G. Lenderink, A.van Ulden, G.J. van Oldenborgh, C. Katsman, H.van den Brink, F. Keller, J. Bessembinder, G.Burgers, G. Komen, W. Hazeleger, S. Drijfhout (2006). KNMI Climate Change Scenarios 2006 for the Netherlands. KNMI, De Bilt, The Netherlands. Hurk, B. van den, Klein Tank, A.K., Lenderink, G., Ulden, A. van, Oldenborgh, G.J. van, Katsman, C., Brink, H. van den, Keller, F., Bessembinder, J., Burgers, G., Komen, G., 61

63 Hazeleger, W., Drijfhout, S. (2007). New climate change scenarios for the Netherlands. Water Science & Technology, Vol.56(4): Huynen, M., Martens, P., Schram, D., Weijenberg, M., & Kunst, A. (2001). The impact of heat waves and cold spells on mortality rates of the Dutch population. Environmental Health Perspectives, Vol.109: IPCC. (2007). Impacts, Adaptation and Vulnerability, Contribution of Working Group II. In: Perry, M., Canziani, O., Palutikof, J., Van der Linden, P., Hanson, C. (eds), Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, UK. Klein Tank, A.M.G., Lenderink G. (Eds.)(2009). Climate change in the Netherlands; Supplements to the KNMI 06 scenarios. KNMI, De Bilt, The Netherlands. Kovats, R.S., Hajat, S. (2008). Heat Stress and Public Health: A Critical Review. Public and Environmental Health Research Unit (PEHRU), London School of Hygiene and Tropical Medicine, London, United Kingdom. The annual review of Public Health, Vol.29; Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn & Sport (2007). Nationaal Hitteplan. Nakićenović, N., Swart, R. (2000). Special Report on Emissions Scenarios: A special report of Working Group III of the Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC SRES, Cambridge University Press, ISBN , IPCC SRES. Pandolf, K. (1997). Aging and human heat tolerance. Experimental Aging Research, Vol.23: Park, M., A. Hagishima, et al. (2012). Effect of urban vegetation on outdoor thermal environment: Field measurement at a scale model site. Building and Environment, Vol.56: Polsky, C., Neff, R., Yarnal, B. (2007). Building comparable global change vulnerability assessments: The vulnerability scoping diagram. Global Environmental Change, Vol.17: Rowland, T. (2008). Thermoregulation during exercise in the heat in children: old concepts revisited. J. Appl. Physiol, Vol.105: Smit, B., Pilifosova, O., Burton, I., Challenger, B., Huq, S., & Klein, R. (2001). Adaptation to climate change in the context of sustainable development and equity. In McCarthy, J. et al. (eds), Climate Change 2001: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Contribution of Working Group II to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge, UK and New York, USA: Cambridge University Press. Spekkers, M. H., Ten Veldhuis, J. A. E., Kok, M., & Clemens, F. H. L.R. (2011). Analysis of pluvial flood damage based on data from insurance companies in the Netherlands. In Zenz, G., Hornich, R. (eds), Urban Flood Risk Management Conference (pp ). Graz (Austria). 62

64 Stone, K., Daanen, H., Bosch, P., Jonkhoff, W. ( in afronding). Quantifying the sensitivity of our urban systems. Sensitivity functions for urban systems. Knowledge for Climate report number XX. Stott, P.A., Stone, D.A., Allen, M.R. (2004). Human contribution to the European Heat wave of Nature, Vol.432; Strydom, N., Wyndham, C., & Williams, C. (1966). Acclimatization to humid heat and the role of physical conditioning. J Appl. Physiol., Vol.21: Vanos, J. K., J. S. Warland, et al. (2012). Human energy budget modeling in urban parks in toronto and applications to emergency heat stress preparedness. Journal of Applied Meteorology and Climatology, Vol.51(9): Veerbeek, W., Husson, H. (2012 in afronding). Vulnerability to Climate Change: Appraisal of a vulnerability assessment method in a policy context. Knowledge for Climate report number xx. Wang, X., Barnett, A., Hu, W., & Tong, S. (2009). Temperature variation and emergency hospital admissions for stroke in Brisbane, Australia, Int. J. Biometeorol., Vol.53: Wilde, P. de, Tian, W. (2010). The role of adaptive thermal comfort in the prediction of the thermal performance of a modern mixed-mode office building in the UK under climate change. Journal of Building Performance Simulation, Vol.3(2); Wilde, P. de, Tian, W. (2011). Towards probabilistic performance metrics for climate change impact studies. Energy and Buildings. doi: /j.enbuild Zakšek, K., Oštir, K., & Kokalj, Ž. (2011). Sky-view factor as a relief visualization technique. Remote Sensing, Vol. 3(2):

65 4. Klimaatbestendige steden en adaptatiebeleid; wat moet er gebeuren? Onderzoeksvraag: Welke maatregelen kunnen genomen worden om steden beter aan te passen aan een toekomstig klimaat? Er bestaat een heel scala aan mogelijkheden voor gemeenten om zich voor te bereiden op of aan te passen aan hitte in de stad (Döpp et al., 2011) of toenemende wateroverlast (Van de Ven et al., 2009). Er is echter nog weinig bekend over hoe effectief deze maatregelen zijn en welke kosten erbij komen kijken. Deze informatie is nodig om de juiste afwegingen te kunnen maken en te komen tot een optimale adaptatiestrategie. Binnen CPC worden daarom via metingen en computersimulaties gegevens verzameld over de meest kansrijke maatregelen tegen hitte en wateroverlast. 4.1 Hittemaatregelen We maken hier onderscheid tussen maatregelen die effect hebben op de buitentemperatuur, zodat het hitte-eilandeffect wordt voorkomen (4.1.1), en maatregelen die het binnenklimaat van gebouwen koel en aangenaam houden (4.1.2), zodat de gevolgen van een hitte-eiland, zoals hittestress en verlaagde arbeidsproductiviteit, beperkt kunnen worden Buitentemperatuur op straat- en wijkniveau Groen Groene ruimtes in de stad zoals parken, stedelijke bossen, groengordels, straatbomen, groene voortuinen, gevels en daken bieden verkoeling op warme zomerse dagen. De vegetatie ter plaatste zorgt voor een aangenaam buitenklimaat door (Dimoudi en Nikolopoulou, 2003); actieve verkoeling overdag door verdamping via bladeren (evapotranspiratie); passieve verkoeling overdag door schaduw; en absorberen van relatief weinig warmte in tegenstelling tot stenig oppervlakte. Ook kan de schaduwwerking van groene elementen op gebouwoppervlakken de opwarming van het binnenklimaat beperken. 64

66 Bij parken speelt mee dat ze niet alleen zelf minder opwarmen ten opzichte van de bebouwde omgeving, maar er is ook sprake van windcirculatie en het Parc Cooling Island effect (PCI) dat zorgt voor verkoeling van omliggende wijken (Slater, 2010; Vanos et al., 2012). Hoe comfortabel parken en de omgeving van parken op warme zomerse dagen zijn hangt af van een aantal factoren zoals grootte en ligging van het park in de stad en ook verhouding tussen open grasvelden en bosschages binnen het park. Om deze aspecten nader te onderzoeken zijn in de zomer van 2012 micrometeorologische metingen uitgevoerd. Op het moment worden de uitkomsten van deze metingen nog geanalyseerd. Naast deze metingen zijn in de steden Rotterdam, Utrecht en Arnhem 540 interviews met bewoners gehouden om inzicht te krijgen in het gedrag en de voorkeuren van bewoners als het gaat om het gebruik van de groene ruimte op warme zomers dagen. Het doel is om te achterhalen welke rol groene ruimtes op warme zomerse dagen op stadsniveau spelen. Welke buitenruimtes vinden bewoners van de stad thermisch comfortabel? Waar in of rond de stad bevinden zich deze thermische comfortabele ruimtes? Welke ruimtelijke kenmerken van deze plekken worden gewaardeerd? Uit eerste analyses blijkt bijvoorbeeld dat eigenschappen van parken zoals openheid, schaduw en veel groen vaak genoemd zijn. De interviews worden op dit moment uitgewerkt en de resultaten vervolgens vergeleken met de micrometeorologische metingen van de zomer. Ook groene elementen op straatniveau zoals straatbomen, groene voortuinen of groene façades verbeteren het microklimaat zowel in de buiten- als ook in de binnenruimte. In de literatuur worden een aantal kenmerken van vegetatie in de straat en rond gebouwen beschreven die invloed hebben op hun effect op het microklimaat. Hierbij horen de maat en breedte van groene stroken, bijvoorbeeld voortuinen, soort en vorm van bomen en struiken en de locatie van het groen ten opzichte van de gebouwen (Saito et al., 1990; Givoni, 1991). Bij het planten van bomen in straten voor een beter microklimaat in de zomermaanden moet rekening worden gehouden met de situatie in de wintermaanden. In de winter is overmatig schaduw op gebouwen in verband met minder zonlicht en warmte juist onwenselijk. Bij bladverliezend groen is de schaduwwerking in de winter echter beperkt. Ook moet voldoende windcirculatie gewaarborgd worden door bomen niet te dicht op elkaar te plaatsen. Te veel bomen en een lage Sky View Factor (zie tekstkader in paragraaf 3.1.3) verminderen de nachtelijke afkoeling (Park et al., 2012). Het hitte mitigerende effect van groene elementen op straatniveau wordt in een pilotproject in Utrecht (Rivierenbuurt/ Hoograven) onderzocht. In juli en augustus 2012 zijn bakfietsmetingen in negen straten uitgevoerd, die met elkaar overeenkomen in bebouwingsstructuur (eengezinswoningen uit de jaren 30) en oriëntatie naar de zon (noordoost-zuidwest), maar verschillen in de mate aan groen in de straat. Eén type straat beschikt over geen of nauwelijks groen, een tweede type beschikt over grote straatbomen en een derde over voortuinen en kleine straatbomen. Door continue metingen in de loop van de dag en deels nacht, welke herhaald zijn over meerdere dagen, wordt inzicht verkregen in hoeverre een straat met voortuinen en/of straatbomen minder opwarmt dan een straat zonder groene elementen. 65

67 Parallel aan de metingen in de straten zijn ook hier 106 interviews met bewoners en voorbijgangers uitgevoerd over hun beleving van de ruimtelijke kwaliteit van de betreffende straten inclusief de beoordeling van de wel of niet aanwezige groene inrichting van de straat. Hun ervaringen van thermisch comfort in deze straten zijn opgenomen in plattegronden: bijvoorbeeld, welke kant van de straat vindt de respondent aangenamer op warme zomerse dagen. De resultaten van de metingen en de interviews worden op dit moment geanalyseerd. Ook is met behulp van computersimulaties gekeken wat het effect van een aantal groene maatregelen is op de luchttemperatuur. De simulaties zijn uitgevoerd met het micro-schaal model Envi-met dat rekent met wind, straling, verdamping (ook van vegetatie), warmte uitwisseling met bodem en andere materialen en multi-reflecties 14. De simulaties zijn gedaan voor de Couperusbuurt in Amsterdam Nieuw-West, een laagbouw wijk met open bouwblok structuur, met in de binnengebieden grasvelden, struiken en af en toe een boom. Zo is bijvoorbeeld gekeken wat het effect is als de huidige vegetatie zou worden verwijderd, bijvoorbeeld wanneer een parkeerplaats zou worden aangelegd, zie figuur 4.1. De luchttemperatuur op 2 meter hoogte zou zonder vegetatie met 1-2 graden toenemen bij een hittegolf situatie. Figuur 4.1 Verschil in luchttemperatuur van de bestaande situatie (links) en een extreme variant zonder vegetatie (rechts) gesimuleerd met Envi-met 14 Met multi-reflecties wordt de weerkaatsing van straling tussen tegenoverliggende gevels en bestrating bedoeld. 66

68 Ook is er gekeken naar het verkoelend effect van bomen boven bestrating ten opzichte van een verharde parkeerplaats zonder bomen. In de simulaties geven bomen een verkoelend effect wanneer dit als enige maatregel wordt toegepast. Echter, in combinatie met lichtere gevels geven de simulaties juist een hogere temperatuur door het plaatsen van bomen. Dit heeft waarschijnlijk te maken met de extra warmte die door de gevels naar de straat wordt gereflecteerd en vervolgens niet weg kan vanwege de bomen die de luchtverplaatsing blokkeren. Wanneer de maatregelen toepassen lichte kleur, meer schaduw en groene elementen individueel worden vergeleken, dan geven groene maatregelen het grootste verkoelende effect in C op te leveren. Het is daarom belangrijk waar en in combinatie met welke andere maatregelen groen wordt ingezet ten behoeve van comfort in de binnen en buitenruimte. Ook groene daken en groene gevels kunnen een effect hebben op de luchttemperatuur op straat en zorgen voor een reductie van de binnentemperatuur (zie 4.1.2). Het effect op de luchttemperatuur wordt nog onderzocht aan de hand van simulaties in de J.P. van Muijlwijkstraat in Arnhem met een Computational Fluid Dynamics (CFD) model (Merema, 2012). Met de huidige kennis over groen zijn groene ontwerpprincipes ontwikkeld voor zeven representatieve stedelijke bouwblokken in Rotterdam (Liu en Shan, 2012). Sommige typen blokbebouwingen accumuleren meer hitte dan andere en uit een analyse van hitte in de stad Rotterdam (gebaseerd op Heusinkveld et al., 2010; Klok et al., 2012b) kwamen deze zeven typen naar voren als bijzonder warmtevasthoudend (en daarmee kwetsbaar voor hitteoverlast). Voor elk type bouwblok zijn optimale groene maatregelen aan de hand van zon/schaduw- en windanalyses en uitgebreide literatuurstudie bepaald. Figuur 4.2 illustreert de toepassing van groene ontwerpprincipes voor een bouwblok met gevarieerde hoogtes en openbare binnenhof. Groene maatregelen worden hier o.a. toegepast om windcirculatie bij de hoeken van gebouwen te verminderen, om schaduw te bieden op façades, daken en in het binnenhof om daarmee opwarming van de binnen-en buitenruimte tegen te gaan. De ontwerpprincipes zijn getoetst en toegepast in twee cases in Rotterdam; één ervan, het bouwblok aan het Eudokiaplein ligt in Bergpolder-Zuid, een praktijkcase binnen CPC. De ontwerpprincipes laten ontwerpers zien welke maatregelen in aanmerking komen om in nieuwbouw- of herstructureringsprojecten thermisch comfortabele buitenruimte bij blokbebouwing te creëren. 67

69 Figuur 4.2 Voorbeeld voor groene ontwerpprincipes voor een bouwblok met gevarieerde hoogtes en openbare binnenhof (Liu en Shan 2012) 68

70 Water Water kan als koelmiddel worden ingezet, omdat het warmte opneemt en verdampt, waardoor de luchttemperatuur minder stijgt of zelfs afneemt. Metingen in Rotterdam laten bijvoorbeeld al zien dat het natmaken van het wegdek tot een afkoeling van een paar graden kan leiden op 2 meter hoogte (figuur 4.3). Figuur 4.3 Temperatuurprofielen boven een droog en natgemaakt wegoppervlak in Rotterdam (temperatuur in C) Ook is gekeken wat het effect is van het plaatsen van vijvers in de wijk. Om de luchtstroming en de reductie in luchttemperatuur door verdampingskoeling in de wijk Bergpolder Zuid in Rotterdam te voorspellen is gebruik gemaakt van Computational Fluid Dynamics (CFD) simulaties. Om de nauwkeurigheid van het CFD-model te bepalen zijn de door CFD voorspelde oppervlaktetemperaturen vergeleken met de door Klok et al. (2012a) gemeten oppervlaktetemperaturen (zie ook hoofdstuk 2.1). Uit deze vergelijking bleek dat de door het CFD-model voorspelde oppervlaktetemperaturen zeer goed overeenkomen met de gemeten waarden. Het modelleren van verdampingskoeling in CFD is eveneens succesvol getest aan de hand van een afzonderlijke validatiestudie, gebruik makende van windtunnelexperimenten uitgevoerd door Iskra en Simonson (2007). Voor Bergpolder Zuid in Rotterdam zijn in CFD vervolgens de huidige situatie, alsmede drie verschillende varianten doorgerekend waarin verdampingskoeling is toegepast door middel van het toevoegen van vijvers op drie locaties in de wijk (zie Fig. 4.4) (Toparlar, 2012). De eerste variant behelst een grote vijver in een semi-open binnenplaats, de tweede variant behelst een kleinere vijver in een gesloten binnenplaats, de derde variant behelst een vijver op het dak van een gebouw. De locaties zijn weergegeven met nummers in Figuur 4.4b. De luchttemperaturen in de binnenplaatsen en boven het dak in de huidige situatie zijn vergeleken met de luchttemperaturen na toepassing van verdampingskoeling door middel van het aanleggen van vijvers De randvoorwaarden voor de CFD-simulaties zijn gelijk genomen aan de door het KNMI gemeten condities in Rotterdam op 16 juli 2003 om 14:00 uur in de middag. De gemeten luchttemperatuur was destijds 33.6 C, de intensiteit van de zonnestraling bedroeg 900 W/m 2, de windsnelheid U 10 op 10 m hoogte was 3 m/s en de windrichting was 150 (0 = noordenwind). 69

71 Figuur 4.4. Schematische weergave van Bergpolder Zuid. (a) Huidige situatie. (b) Situatie na toepassing van vijvers (blauwe vlakken met witte stippellijn en voorzien van nummers) ten behoeve van verdampingskoeling (Toparlar, 2012). Uit Figuur 4.5 blijkt dat door het toepassen van een grote vijver in een semi-open binnenplaats de luchttemperatuur op 1.8 m hoogte kan worden verlaagd met 1.4 C tot 2.0 C, afhankelijk van de locatie van het datapunt. Het plaatsen van een kleine vijver in de gesloten binnenplaats kan leiden tot een afname van 1.0 C tot 1.5 C van de luchttemperaturen op 1.8 m (figuur 4.6). Uit Figuur 4.7 blijkt dat door het toepassen van een vijver op het dak van een gebouw in Bergpolder Zuid de luchttemperatuur op 0.5 m hoogte boven het dak kan worden verlaagd met 2.7 C tot 3.9 C, afhankelijk van de locatie van het datapunt. Figuur 4.5 (a) Schematische weergave van de vijver in de semiopen binnenplaats in Bergpolder Zuid. (b) Luchttemperaturen voor en na toepassing van een vijver ten behoeve van verdampingskoeling (Toparlar, 2012). 70

72 Figuur 4.6 (a) Schematische weergave van de vijver in de gesloten binnenplaats in Bergpolder Zuid. (b) Luchttemperaturen voor en na toepassing van een vijver ten behoeve van verdampingskoeling (Toparlar, 2012). Figuur 4.7 (a) Schematische weergave van de vijver op het dak van een gebouw in Bergpolder Zuid. (b) Luchttemperaturen voor en na toepassing van een vijver ten behoeve van verdampingskoeling (Toparlar, 2012). In 2011 en 2012 zijn metingen uitgevoerd in de omgeving van de Berkelselaan (Oude Noorden) in Rotterdam om het effect van vegetatie en oppervlaktewater op de omgevingstemperatuur te bepalen. Hierbij zijn, naast temperatuurmetingen met behulp van drie kilometer glasvezelkabel (DTS), ook de luchtvochtigheid, windsnelheid, en grondwaterstand gemonitord. In 2012 zijn de metingen uitgebreid met bodemvochtigheidsmetingen en sap flow metingen om de transpiratie van bomen te bepalen. Ook hebben metingen plaatsgevonden op de campus van de TU Delft om temperatuurprofielen voor de lucht-water-interface te kunnen ontwikkelen. 71

73 Stedelijke structuur Ook de structuur van een wijk en de ligging en inrichting van een straat kunnen van invloed zijn op de vorming van een hitte-eiland. Binnen CPC is tot nu toe met name onderzoek gedaan naar de oriëntatie van de straat, de kleur van de gebouwschil, materiaalkeuze en de verhouding tussen de hoogte en breedte van de straat. De oriëntatie van straten kan de luchtstroming beïnvloeden en daarmee oververhitting versterken of juist tegengaan. Voor straten met een noord-zuid oriëntatie gelden daarbij andere uitgangspunten dan voor oost-west georiënteerde straten. Een noord-zuid georiënteerde straat heeft een grote piek belasting rond het middag uur wanneer de hele straat is blootgesteld aan de straling van de zon. Bij deze oriëntatie zijn bomen met een brede kruin of canvas doeken een effectief middel om oververhitting tegen te gaan. Bij een oost- west georiënteerde straat ontvangt vooral de noordzijde van de straat veel zonnestraling. Door met name bomen te plaatsen die op deze zijde schaduw werpen kan oververhitting worden tegengegaan. Je kan ook de luchtstroming door straten stimuleren en daarmee opwarming in de zomer verminderen door straten op een bepaalde windrichting te oriënteren. In figuur 4.8 is te zien dat de gemiddelde windrichting tijdens hitte- en koudeperioden uit het noordoosten komt. In de zomer zou je deze windrichting willen stimuleren, terwijl je dit in de winter juist zou willen remmen. Een andere optie is om op hete dagen, wanneer de windsnelheid gemiddeld heel laag is, een lokale luchtstroming te creëren. Door gebruik te maken van de thermische gelaagdheid en warme lucht te laten stijgen is het mogelijk om ventilatie op gang brengen. Dit principe zal verder worden bestudeerd waarbij het onderzoek zich met name richt op de vraag waar, en hoe groot, het opwarm gebied in een straat moet zijn om dit effect te creëren. Figuur 4.8 Heersende windrichting in Nederland tijdens hitte- en koudeperioden 72

74 Ook de verhouding tussen de hoogte en breedte van de straat heeft invloed op verschillende aspecten. Hoe smaller een straat hoe meer schaduwwerking, hoe minder ventilatie en hoe meer multi-reflecties 16. Het eerste heeft een verkoelend effect, de laatste twee een opwarmend. Welke van de aspecten van doorslaggevende invloed zijn is afhankelijk van de hoogte-breedte verhouding. Bij een zeer brede straat zal één bouwlaag extra de ventilatie niet zodanig beïnvloeden dat het windpatroon in de straat verandert, wel kan de schaduw van de extra bouwlaag net de stoep beschaduwen waar mensen lopen. Andersom kan een zeer smalle straat met een paar meter extra breedte nog steeds weinig ventilatie en veel multi-reflecties binnen het straatprofiel hebben. Om het effect van de hoogte/breedte verhouding te berekenen zijn simulaties uitgevoerd voor de Couperusbuurt in Amsterdam met behulp van het computerprogramma Envi-met (zie ook groen ). Bij de simulaties is uitgegaan van een breed straatprofiel met een hoogte/breedte verhouding van Wanneer deze verhouding wordt verhoogd door extra bouwlagen (maximaal 2) toe te voegen, levert dit een koelere luchttemperatuur op. Uit de simulaties blijkt verder ook dat asfalt voor meer opwarming van de lucht op twee meter hoogte zorgt dan betontegels. Ook is met simulaties gekeken wat de invloed is van de kleur van het dakoppervlak (met een nok van 9 meter hoog) op de luchttemperatuur in omringend gebied van het bouwblok op straatniveau (twee meter hoogte). De simulaties wijzen duidelijk een daling in de luchttemperatuur aan naarmate het dak lichter is en dus meer straling omhoog reflecteert. Een lichtere gevel daarentegen, leidt niet altijd tot een koelere omgeving rond het gebouw. In figuur 4.9 is de Couperusbuurt in Amsterdam Nieuw-West te zien waar de combinatie van bestrating in plaats van gras, een donker dak en lichte gevel de temperatuur deed oplopen en de combinatie van bestrating, een licht dak en middel-donkere gevel minder opwarming opleverde. Het effect van combinaties van maatregelen is dus niet een simpele optel- of aftreksom van effecten van losse maatregelen. In een simulatie waarin tegelijkertijd verschillende maatregelen die tot opwarming leiden worden gecombineerd bleek het effect groter dan verwacht op grond van de individuele maatregelen. 16 Met multi-reflecties wordt de weerkaatsing van straling tussen tegenoverliggende gevels en bestrating bedoeld. 17 De straat is ongeveer 4x zo breed als dat hij hoog is. 73

75 Figuur 4.9 De combinatie van een donker dak, lichte gevel en verharding zorgt voor opwarming. de opwarming die door de verharding wordt veroorzaakt kan verminderd worden door te kiezen voor een licht dak, een middel donkere gevel en extra bomen. De opwarming van de lucht bij een lichte gevel kan verklaard worden doordat de lucht (of persoon/object) op twee meter hoogte dan meer straling ontvangt en daardoor meer opwarmt. Er blijkt een kantelpunt te liggen waarbij nog meer reflectie door een nog lichtere gevel juist wel leidt tot afkoeling, maar waar dit punt ligt is nog onduidelijk. De opwarming van de lucht is ook afhankelijk van de afstand tot de gevel. Hoe dichter het meetpunt bij de gevel ligt hoe meer invloed de temperatuur van de gevel zal hebben op de meting. De gevel zelf warmt overigens wel meer op naarmate de reflectiefactor lager is. Er wordt momenteel verder onderzoek gedaan naar de invloed van hogere reflectiewaardes en omslagpunten in verschillende situaties. Leidt het grootschalig toepassen van lichte gevels bijvoorbeeld tot een opwarming van de hele wijk of juist niet? En is een lichte kleur van de gevel wel of niet gunstig voor de weggebruikers die zich op een bepaalde afstand tot de gevel bevinden? Ook wordt verder onderzoek gedaan naar de effecten van klimaatadaptatiemaatregelen in andere wijktypologieën, zoals een jaren 30 wijk en een modern stadscentrum. Daarnaast zullen de maatregelen die tot nu toe uitsluitend op hitte zijn gebaseerd worden afgewogen binnen een integraal ontwerp waarbij ook water, energie, infrastructuur en andere stedelijke aspecten worden meegenomen. Over het algemeen kan geconcludeerd worden dat adaptatiemaatregelen voor het reduceren van de buitentemperatuur vooral een verkoelend effect blijken te hebben op hun directe omgeving. Bovendien zijn de maatregelen van invloed op elkaar; meerdere verkoelende maatregelen tegelijk kunnen elkaar tegenwerken, maar ook versterken. Relaties tussen de verschillende maatregelen zijn nog niet helder genoeg om hier algemene richtlijnen voor op te stellen. 74

76 4.1.2 Binnentemperatuur in gebouwen Passieve koeling en het voorkomen van opwarming binnenshuis Op het schaalniveau van gebouwen zijn er verschillende adaptatiemaatregelen mogelijk. In het onderzoek van Haak (2012) zijn een aantal adaptatiemaatregelen onderzocht voor een typische Nederlandse rijwoning 18, zoals beschreven door Senternovem (2006). In dit onderzoek is onderscheid gemaakt tussen rijwoningen uit vier verschillende perioden (I: vóór 1974, II: , III: , en IV: vanaf 2011) waarbij de isolatiewaarden van de gevels en daken varieerden. Het onderzoek is uitgevoerd met behulp van de programma s ESP-r en EnergyPlus (programma s voor gebouwprestatiesimulatie). De onderzochte adaptatiemaatregelen zijn (zie ook figuur 4.10); (1) het plaatsen van een overstek boven ramen, (2) het verhogen van de thermische massa, (3) het openen van ramen bij een bepaalde temperatuur, (4) het verhogen van de isolatiewaarden van de gebouwschil, (5) het verhogen van de albedo-waarde (reflectie kortgolvige straling), (6) het toepassen van groene daken. Figuur 4.10 De zes onderzochte adaptatiemaatregelen op gebouwniveau (Haak, 2012) De verschillende maatregelen zijn vergeleken op basis van de Adjusted Adaptive Temperature Limit (De Dear et al., 1997). The Adjusted Adaptive Temperature Limit stelt een grens aan de aanvaardbare binnentemperatuur. Deze grens is hoger als de lopend gemiddelde buitentemperatuur hoger is. Het aantal uren dat de operatieve binnentemperatuur boven de gestelde temperatuurlimiet uitkomt (overschrijdingsuren) geeft een indicatie van het aanwezige thermische discomfort. De simulaties zijn uitgevoerd voor een hittegolfperiode zoals die van 2003 en bij verschillende woningoriëntaties, zoals geïllustreerd in figuur Rijwoningen zijn met 36% het meest voorkomende woningtype in de Nederlandse woningvoorraad. 75

77 Figuur 4.11 Rijtjeswoning in vier verschillende oriëntaties Uit een vergelijking van de rijwoningen uit de vier verschillende bouwperioden blijkt dat het aantal overschrijdingsuren hoger is naarmate de rijwoningen ouder zijn (lagere isolatiewaarden). Het aantal overschrijdingsuren voor rijwoningen gebouwd voor 1974 bedraagt , afhankelijk van oriëntatie, terwijl het aantal overschrijdingsuren voor een rijwoning van na 2011 ligt op , eveneens afhankelijk van de oriëntatie. Het aantal overschrijdingsuren is aanzienlijk hoger voor een oriëntatie van de rijwoning (en dus van de gevelopeningen) op het oosten en westen ( ), dan voor een oriëntatie op het noorden of zuiden ( ). De zonnebaan in combinatie met de oriëntatie van de gevelopeningen op het oosten en westen zorgt ervoor dat zonnestraling verder de woning kan binnendringen en leidt tot hogere binnentemperaturen (Figuur 4.12). Zoninval bij zon vanuit het zuiden Zoninval bij zon vanuit het oosten en westen Figuur 4.12 Schematisch overzicht van de inval van de zonnestraling in zomer en winter. De figuur laat zien dat de zon in de zomer verder de ruimte binnen komt door ramen op het oosten en westen dan door ramen op het zuiden (en uiteraard het noorden). 76

78 Uit de simulaties waarin de adaptatiemaatregelen zijn toegepast op de rijwoning van na 2011 bleek dat het toepassen van een overstek boven de ramen de grootste reductie in het aantal overschrijdingsuren geeft; afhankelijk van de oriëntatie kan de reductie oplopen tot 70-99% (Figuur 4.13). Er dient te worden opgemerkt dat de gesimuleerde overstek een diepte heeft van 2 m. Om hetzelfde effect te bereiken zouden ook beweegbare zonweringen kunnen worden gebruikt, welke esthetisch gezien makkelijker te integreren zijn in de gevel, en tevens maximaal gebruik van warmte door de zonnestraling in de winter toelaten. Verder tonen de simulaties aan dat het open zetten van ramen zodra de binnentemperatuur boven de 24 C komt, en mits de buitentemperatuur lager is dan de binnentemperatuur, het aantal overschrijdingsuren kan terug brengen met 83-91%. Het verhogen van de albedowaarde resulteert in een reductie van het aantal overschrijdingsuren met 20-51%, en het toepassen van een vegetatiedak levert een vermindering op van 14-47%. Het verhogen van de thermische isolatie levert slechts een maximale reductie van 18% op. Het vergroten van de thermische massa heeft veruit het minste effect op het aantal overschrijdingsuren, de berekende reductie is niet groter dan 7%, en in sommige gevallen neemt het aantal overschrijdingsuren zelfs toe. De resultaten voor het toepassen van de klimaatadaptatiemaatregelen op een rijwoning gebouwd voor 1974, dus met een lagere isolatiewaarde, laten een andere trend zien. Het verhogen van de albedo-waarde levert de grootste reductie in overschrijdingsuren (49-91%). Het openen van ramen boven een bepaalde binnentemperatuur levert een reductie van 55-67% en het toepassen van een overstek leidt tot een reductie van 30-67%. Een reductie van 33-66% kan worden bereikt door het toepassen van een vegetatiedak. Het verhogen van de thermische isolatie van de gebouwschil kan leiden tot een maximale reductie van 61%. Het vergroten van de thermische massa heeft wederom veruit het minste effect op het aantal overschrijdingsuren, de berekende maximale reductie is niet groter dan 4%. Uit het onderzoek kan het volgende worden geconcludeerd: Voor nieuwbouwhuizen liggen de grootste kansen voor het beperken van oververhitting in woningen in het weren van de zonnestraling (toepassing overstek van 2 m). Echter, in de winter levert de zonnestraling juist een positief effect doordat het de warmtevraag vermindert. In plaats van het toepassen van een overstek zou ook kunnen worden gekozen voor het toepassen van beweegbare verticale zonwering voor de gevelopeningen, waardoor de zonnestraling in de zomer maximaal kan worden geweerd, en in de winter maximaal kan worden doorgelaten. Het toepassen van extra isolatie bij oudere bestaande woningen (van vóór 1974) heeft een groot effect, maar bij nieuwbouwwoningen is het effect gering. Hoe hoger de isolatiewaarde van een woning, hoe minder effect de aanpassingen aan de gebouwschil hebben (extra isolatie/thermische massa, verhogen albedo en een vegetatiedak). 77

79 De oriëntatie van de woning is een zeer belangrijke factor voor de oververhitting in de woning. Om het aantal overschrijdingsuren te beperken is een oriëntatie op het zuiden/noorden gewenst in de zomermaanden (waarmee het aantal overschrijdingsuren direct met een derde/de helft kan worden verminderd ten opzichte van een oriëntatie op het oosten/westen). In de wintermaanden kan een oriëntatie op het oosten, westen en zuiden echter gewenst zijn om de warmtevraag te beperken door gebruik te maken van de zonnestraling. Figuur 4.13 Invloed van de zes verschillende adaptatiemaatregelen op het aantal overschrijdingsuren in een rijwoning. (a) Woning van na 2011; (b) woning uit ; (c) woning uit ; (d) woning van voor Zie voor een verklaring van de maatregelsymbolen figuur (Haak, 2012). 78

80 Actieve koeling (en verwarming) via het watersysteem Gebouwen kunnen ook actief gekoeld worden tijdens warme periodes om een aangenaam binnenklimaat te creëren. Daarbij is het van belang het gebruik van fossiele energie zoveel mogelijk te beperken om verdere klimaatverandering te voorkomen. Het watersysteem zou bijvoorbeeld kunnen voorzien in de levering van warmte en koude aan gebouwen. Op het moment hebben we in Nederland echter een tekort aan warmte vanwege de relatief grote warmtevraag in de winter en beperkte koudevraag in de zomer. Klimaatverandering biedt daarbij juist verdere mogelijkheden voor het koppelen van warmte-en koudelevering. Door de verwachte opwarming en verbeterde bouwtechnieken treedt er een verschuiving op in de stedelijke warmte- en energiebalans. Warmere winters en verbeterde isolatie zorgen voor een kleinere warmtevraag. Tegelijkertijd neemt de vraag naar koeling in de zomer naar verwachting toe. De huidige netto gebruikers van warmte kunnen hierdoor in de toekomst mogelijk zelfs een netto overschot hebben van warmte. Dit vergroot de mogelijkheid voor het efficiënt verbinden van warmtebronnen en gebruikers. Uit een casestudy in de Watergraafsmeer blijkt dat het mogelijk is om de hoeveelheid warmte die op dit moment wordt gebruikt voor de verwarming van gebouwen in deze wijk uit het watersysteem en de waterketen te verkrijgen (zie tabel 4.1) (Brolsma et al., 2012). Omdat de warmte veelal wordt gewonnen in de zomer en gebruikt in de winter, is er opslag nodig. Ook de koude-warmte opslag capaciteit in de ondergrond van Watergraafsmeer is voldoende om in de piekvraag te voldoen. Daarnaast is binnen CPC de haalbaarheid onderzocht van het combineren van het drinkwaternetwerk met een netwerk voor het leveren van koude en warmte (Brolsma et al., 2012). In de ondergrond liggen vele netwerken waaronder die voor drinkwater, gas en elektriciteit. Het combineren van twee van deze netwerken kan een besparing opleveren. Wanneer warmte en koude uit het drinkwatersysteem kan worden verkregen, zou een aardgasnetwerk bijvoorbeeld overbodig kunnen worden. Uit onderzoek blijkt dat deze combinatie van drinkwater en warmte/koude uit hetzelfde leidingnet theoretisch en praktisch mogelijk is. De waterkwaliteit in het leidingsysteem zal echter door opwarming en een langere verblijfstijd achteruitgaan en niet geschikt zijn voor directe consumptie. Door het gebruik van zogenaamde point-source zuivering, waarbij elk huis is voorzien van een eigen zuivering, kan hier wel in worden voorzien. De relatief hoge kwaliteit en lage kosten van het huidige drinkwater in Nederland maken het gecombineerd leveren van warmte en koude en drinkwater aan woningen vooralsnog echter onwenselijk. 79

81 Tabel 4.1 Energiebalans van de Watergraafsmeer bestaande uit de energievraag (921 TJ/jaar) en beschikbaarheid (959 TJ/jaar), uitgesplitst naar beschikbaarheid voor direct gebruik en beschikbaarheid voor opslag voor later verbruik. Daarnaast is de beschikbare opslagcapaciteit (ATES) weergegeven. (Brolsma et al., 2012) Demand Direct supply from water cycle Indirect supply from water cycle (temporal mismatch, heat to be stored) Item Heat (TJ year -1 ) Item Heat (TJ year -1 ) Item Heat (TJ year -1 ) ATES Storage potential in heat for different ATES types (TJ year -1 ) Item 1 SLT 1 OLT 2 MT 3 Space heating 753 Direct surface water heat use for heating 74 Surface water using ATES (T min = 16ºC) rd Aquifer, part B Hot sanitary 147 Direct supply from ATES (assuming balancing systems) In house recovery from sewerage (used for sanitary applications) 98 Local drinking water (Tmin = 17ºC) 41 Drinking water (Tmin = 17ºC) 22 Regional recovery from 62 sewerage Ice skating rink, Jaap Eden baan rd Aquifer, part C Sciencepark 63 Total heating 921 Total direct usable heat 213 Total heat for ATES regeneration and indirect use 746 Total storage (aquifer 3B & C) Balance ) SLT, standard low temperature ATES system (8-16 ºC) 2 ) OLT optimized low temperature ATES system (8-25 ºC) 3 ) MT medium temperature ATES system (8-25 ºC) 4.2 Maatregelen tegen wateroverlast Een betere verwerking van extreme neerslag is een onderdeel van het streven naar steden met een robuuster watersysteem. Het stedelijke watersysteem bestaat in grote lijnen uit drie componenten die meestal onderling in verbinding staan; een langzaam reagerende component, het grondwater, en twee snel reagerende componenten, de riolering en het oppervlaktewater. Wateroverlast situaties ontstaan meestal doordat de snel reagerende componenten het aanbod niet meer aan kunnen. Bij maatregelen wordt vaak ook de langzaam reagerende component ingeschakeld. Een robuuster watersysteem zal een stad minder gevoelig maken voor wateroverlast, ongeacht klimaatverandering. Meer robuustheid wordt bereikt door de capaciteit van het stedelijk watersysteem te verbeteren. Daarbij maken we onderscheid tussen berging en interne transportcapaciteit, om het water probleemloos in die, vaak tijdelijke, berging te krijgen. In een situatie waarin het stedelijke watersysteem optimaal is ingericht, zullen berging en interne transportcapaciteit zo zijn afgesteld dat de aanwezige bergingscomponenten bij extreme neerslag gelijkmatig worden gevuld. Als het stedelijke watersysteem eenmaal optimaal is ingericht, kan de robuustheid van het watersysteem alleen maar verder verhoogd worden door meer berging aan te leggen. Dat gaat dan meestal samen met een proportionele verruiming van de interne transportcapaciteit. 80

82 Er bestaat een scala aan maatregelen die kunnen worden genomen om de berging of transportcapaciteit te verbeteren. Binnen het kader van CPC heeft Vergroesen (2012a) een overzicht gemaakt van de beschikbare maatregelen waarbij een onderscheid is gemaakt naar ondergrondse en bovengrondse oplossingen en naar bergings- en infiltratie voorzieningen. Van de maatregelen is beschreven waar ze kunnen worden ingezet (Tabel 4.2). Daarbij zijn zowel kenmerken onderscheiden van de maatregel zelf (doel waarvoor en schaal waarop de maatregel kan worden ingezet), als kenmerken van het gebied waar de maatregel kan worden ingezet (type, relief, ontwikkeling en ontwatering van het stedelijk gebied), maar ook zaken als kosten, toegevoegde waarde en beheer van de maatregel (zie ook het tekstkader voor een verklaring van de symbolen in tabel 4.2). Daarnaast is door middel van kentallen een grootteorde van het effect van de maatregel aangegeven (Tabel 4.3). Daarbij zijn de dimensies van de maatregel aangegeven, die nodig zijn om 10 mm extra neerslag in een standaard gebied van 1 ha te verwerken. Belangrijk aspect is dat ook een inschatting is gemaakt van de tijd die nodig is om de maatregel weer geheel beschikbaar (leeg) te maken, de hersteltijd. Op het moment wordt een afwegingsinstrument ontwikkeld voor maatregelen bij extreme neerslag in stedelijk gebied waarmee, op basis van de beschikbare onderzoeksresultaten, adaptatiemaatregelen in het stedelijke waterbeheer kunnen worden afgewogen. Verklaring van de symbolen in tabel 4.2 Schaal + maatregel heeft effect op dit schaalniveau en hoger - maatregel wordt op een hoger niveau geïmplementeerd Type stedelijk gebied + maatregel is kansrijk - maatregel is niet kansrijk Relief + maatregel is kansrijk - maatregel is niet kansrijk Ontwikkeling + maatregel is kansrijk - maatregel is niet kansrijk Ontwatering + maatregel goed toepasbaar bij gegeven grondwaterstand - maatregel slecht toepasbaar bij gegeven grondwaterstand Kosten + lage kosten in aanleg - hoge kosten in aanleg Toegevoegde waarde Meervoudig ruimtegebruik + geen extra ruimte beslag - wel extra ruimte beslag Gebruik + water kan gebruikt worden voor laagwaardig huishoudelijk gebruik o water kan gebruikt worden voor besproeiing van vegetatie en grondwater aanvulling - water kan slecht gebruikt worden Beheer We R G Wa WS P Wegbeheerder (Gemeente) Rioolbeheerder (Gemeente) Groenvoorziening (Gemeente) Waterbeheerder (Gemeente) Waterbeheerder (Waterschap) Particulier 81

83 Huis Straat Wijk Stad Hoogstedelijk Laagstedelijk Vlak (<1%) Hellend (>1%) Top Helling Voet Bestaand Herprofilering straat Herstructurering Nieuwbouw Gw diep (>1m) Gw ondiep (<1m) Als losse maatregel Met meeliften Meervoudig ruimtegebruik Grondwater aanvulling Beleving Stadsklimaat Gebruik Onderhoudsgevoelig Particulier Gemeente Waterschap Maatregel Doel Schaal Type stedelijk Relief Ontwikkeling Ontwatering Kosten Toegevoegde waarde Beheer Beschrijving gebied in rapport Tabel 4.2 Overzicht toepasbaarheid maatregelen. Zie het tekstkader hierboven voor een verklaring van de symbolen. Ondergrondse berging/vertraging 4.1 Riolering Opslag Versnellen o o + o o - o - R Ondergrondse berging Opslag Vertragen o + o o o o o R Berg-bezinkvoorziening Opslag Vertragen o + o o o o R Kruipruimtes (alle) Opslag Vertragen + + o o + o o + + o - o + o o P Kruipruimtes (50 cm berging) Opslag Vertragen + + o o + o o + + o - o + o o P Waterzak in kruipruimte Opslag Vertragen + + o o + o o + + o - o + + o P Bovengrondse berging/vertraging 4.2 Oppervlaktewater Opslag Vertragen/versnellen o o + G B S o o Wa WS Onderwater luchtzak Opslag Vertragen o o o? Wa WS Verdiepte wegen Opslag Vertragen o o We Berging in/onder wegen Opslag Vertragen o o - o + o o We Waterplein Opslag Vertragen o o + o + - o o - o + B o? R, O Groene daken Opslag Vertragen + + o o + o o o o + B S o o P Daktuinen Opslag Vertragen + + o o + o o B S o o P Blauwe daken Opslag Vertragen + + o o + o o o o + B S o o P Blauwe daken met geknepen afvoer Opslag Vertragen + + o o + o o o o + o o P Groene gevels Opslag Vertragen + + o o + o o o o P Berging in gebouwen (hoog) Opslag Vertragen + + o o + o o P Berging in/tussen gebouwen (laag) Opslag Vertragen + + o o + o o P Atrium / hofje Opslag Vertragen o + o o + o o o o - o + B S o o P Kelder en fundering Opslag Vertragen + + o o o - o + o o P Regentonnen Opslag Vertragen + o o o o o o o o o - P Ondergrondse infiltratie 4.3 Infiltratie units, infiltratiekratten Opslag Vertragen o o + o o - o + G o o R, We Extra drooglegging/ophoging Opslag Vertragen o o o o o + + o + o o WS Infiltratie putten (gw op 0.75m) Opslag Vertragen o o o o + + nvt o - o + G o o R Infiltratie putten (gw op 2m) Opslag Vertragen o o o o nvt - o + G o o R Infiltratie greppels Opslag Vertragen o o + o o - o o o o o G o - R Infiltratietransportriolen Opslag Vertragen o o + o o o - o + G o - R Infiltratie-drainage riolen Opslag Vertragen o o + o o o - o + G o - R Bovengrondse infiltratie/vertraging 4.4 Wadis (bovengronds opslagdeel) Opslag Vertragen o o + + o - o o - o o G B o -? Wadis (ondergronds opslagdeel) Opslag Vertragen o o + + o - o o - o o G B o -? Wadis boven- en ondergrondse opslag Opslag Vertragen o o + + o - o o - o o G B o -? Doorlatende verharding Opslag Vertragen o o + o o G o o We Klinkers Opslag Vertragen o o + o o G o - We Tegels Opslag Vertragen o o + o o G o - We ZOAB Opslag Vertragen o o + o o o o We Maaiveld aanpassen Afvoeren Vertragen/versnellen o o OR, We Parken en groenstroken Opslag Vertragen o o o o + + G B S o o G Overige maatregelen 4.5 Pomp capaciteit Afvoeren Versnellen o o/ o o + - nvt R Voorbemalen/versneld afvoeren Afvoeren Versnellen - o + + o o + o/ o o o + - nvt R RTC Afvoeren Vertragen/versnellen - o + + o o o o/- o o o o o o o o o - o + - nvt R Afkoppelen Afvoeren nvt o o + o o R Bypass riolering Afvoeren Versnellen o o R Acceptatie nvt nvt o o + nvt nvt nvt? Onderhoud nvt Vertragen/versnellen o o nvt nvt nvt

84 Tabel 4.3 Overzicht kentallen maatregelen Maatregel Afvoerend areaal Oppervlak [m2] Diepte [m] Anders Vuistregel berging over het totale oppervlak [m] Ledigingstijd [d] Opmerking Ondergrondse berging/vertraging Riolering 50% % grotere buisdiameters 0.5 Huidig berging in gemengde stelsels is 7 mm, om 10mm extra te bergen zijn 55% grotere buisdiameters nodig Ondergrondse berging 50% 50 1 L x B x H / CA 0.5 pompcapaciteit voor legen: 4 m3/uur Berg-bezinkvoorziening 50% 50 1 L x B x H / CA 0.5 pompcapaciteit voor legen: 4 m3/uur Kruipruimtes (alle) 50% L x B x H / CA in zandige (0.5 m/d) - siltige (0.05 m/d) grond Kruipruimtes (50 cm berging) 50% in zandige (0.5 m/d) - siltige (0.05 m/d) grond Waterzak in kruipruimte 50% L x B x H / CA 0.5 pompcapaciteit voor legen: 4 m3/uur Bovengrondse berging/vertraging Oppervlaktewater 55% L x B x H / CA 0.33 of 0.12 m extra peilstijging of 550 m2 extra open water, bij toelaatbare stijging van 0.1 m. Gemaalcapaciteit voor legen: 6 m3/uur Onderwater luchtzak 55% 50 1 L x B x H / CA 0.33 Gemaalcapaciteit voor legen: 6 m3/uur Verdiepte wegen 50% L x B x H / CA 0.5 legen via riool, dus in een halve dag Berging in/onder wegen 50% L x B x H / CA in zandige (0.5 m/d) - siltige (0.05 m/d) grond Waterplein 50% L x B x H / CA 0.5 pompcapaciteit voor legen: 4 m3/uur Groene daken 20% L x B x H x Ө / CA 4-12 verdamping zomer (2.3 mm/d) - winter (0.8 mm/d) Daktuinen 20% L x B x H x Ө / CA 4-12 verdamping als groene daken, maar minder relevant door grotere berging Blauwe daken 20% L x B x H / CA 0.01 afvoerpijp openen als er weer afvoercapaciteit is Blauwe daken met geknepen afvoer 20% L x B x H / CA 0.25 Vertraagde afvoer, die begint zodra er water in de berging zit Groene gevels geen significante berging Berging in gebouwen (hoog) 20% m3 L x B x H / CA 0.01 vergelijkbaar met blauwe daken Berging in/tussen gebouwen (laag) 50% m3 L x B x H / CA vergelijkbaar met berging in kruipruimte Atrium / hofje m vergelijkbaar met berging in kruipruimte Kelder en fundering m vergelijkbaar met berging in kruipruimte Regentonnen 20% m3, c.a. 40 regentonnen L x B x H / CA 0.01 afvoergat openen als er weer afvoercapaciteit is Ondergrondse infiltratie Infiltratie units, infiltratiekratten 50% L x B x H / CA 1-10 in zandige (0.5 m/d) - siltige (0.05 m/d) grond Extra drooglegging/ophoging 50% A x H / CA 0.33 Gemaalcapaciteit: 14 mm/d neerslag op het gehele bemalingsgebied Infiltratie putten (gw op 0.75m) 50% putten van Ø 2m N x L x B x H / CA 0.75 in zandige grond (0.5 m/d) Infiltratie putten (gw op 2m) 50% putten van Ø 2m N x L x B x H / CA 2 in zandige grond (0.5 m/d) Infiltratie greppels 50% L x B x H x Ө / CA 0.75 in zandige grond (0.5 m/d) Infiltratietransportriolen 50% % grotere buisdiameters of 400 m buis Ø 40 cm L x 0.25 π ز in zandige (0.5 m/d) - siltige (0.05 m/d) grond, zie riolering Infiltratie-drainage riolen 50% % grotere buisdiameters of 400 m buis Ø 40 cm L x 0.25 π ز in zandige (0.5 m/d) - siltige (0.05 m/d) grond, zie riolering Bovengrondse infiltratie/vertraging Wadis (bovengronds opslagdeel) 50% L x Hb x (B + Hb / S) / CA in zandige (0.5 m/d) - siltige (0.05 m/d) grond Wadis (ondergronds opslagdeel) 50% (L x Ho x B x Ө) / CA in zandige (0.5 m/d) - siltige (0.05 m/d) grond Wadis boven- en ondergrondse opslag 50% L x (Hb x (B + Hb / S) + Ho x B x Ө) / CA in zandige (0.5 m/d) - siltige (0.05 m/d) grond Doorlatende verharding 50% Klinkers mm - Tegels mm - ZOAB 50% L x B x H x Ө / CA in zandige (0.5 m/d) - siltige (0.05 m/d) grond Maaiveld aanpassen Parken en groenstroken 50% Overige maatregelen Pomp capaciteit 50% Voorbemalen/versneld afvoeren 50% RTC Afkoppelen Bypass riolering Acceptatie Onderhoud A = Areaal [m2] CA = Catchment Area [m2] L = Lengte [m] Ө = effectieve porositeit [-] B = Bodembreedte [m] N = aantal [-] H = Hoogte [m] S = talud helling (waarde tussen 0 en 1) [-] Hb = bovengrondse waterdiepte [m] Ø = buis-diameter [m] Ho = ondergrondse hoogte [m] 83

85 Analyse- en optimalisatiemethode stedelijk watersysteem In het kader van CPC is een analyse- en optimalisatiemethode ontwikkeld voor het vergroten van de robuustheid van het stedelijk watersysteem voor extreme neerslag (Vergroesen, 2012b). Hierbij worden 4 stappen gehanteerd (Figuur 4.14 geeft een schematische weergave van de methode): 1. Keuze neerslagrandvoorwaarde (Pnorm) 2. Bepalen netto bergingscapaciteit (Bnetto) 3. Bepalen interne transportcapaciteit (Qintern) 4. Optimalisatie Op basis van een door de waterbeheerder(s) vooraf vastgestelde neerslag (de norm), die door het watersysteem nog net probleemloos verwerkt moet kunnen worden (Pnorm), worden de berging (Bnetto of Bn) en de interne transportcapaciteit van het systeem (Qintern of Qi) daarop gecontroleerd, en waar nodig kunnen maatregelen worden ingezet om de capaciteit van berging, transport of beide te vergroten (zie tabel 4.2). Figuur 4.14 Optimalisatie stedelijk watersysteem (schematische weergave) (Vergroesen, 2012b) 84

86 Ook is een overzicht gemaakt van de bestaande rekentools voor het analyseren van het stedelijk watersysteem en wanneer deze te gebruiken (Vergroesen, 2012c). Het inzetten van rekentools is afhankelijk van het onderzoeksniveau (tabel 4.4). Echter, hoe complex en gedetailleerd het onderzochte watersysteem en de beoogde maatregelen ook zijn, het is altijd beter om de analyse te beginnen met oriënterend onderzoek, gebruik makend van eenvoudige rekentools. Gezond verstand, gebiedskennis en ervaring, aangevuld met eventueel aanwezige monitoringsdata, rekentools en kengetallen geven na grondige analyse bijna altijd al een goede eerste indruk van het watersysteem en het effect van beoogde maatregelen daarop. Daarbij kan zonodig gebruik gemaakt worden van eenvoudig op te zetten 1 e orde modellen als waterbalansen, bakjesmodellen en GIS-analyses. Gebaseerd op het resultaat van het oriënterend onderzoek kan dan bepaald worden of de inzet van meer complexe rekentools nodig is, en zo ja welke rekentools dat zijn. Dat kan afhangen van het watersysteem, maar ook van de beoogde maatregelen. De twee belangrijkste argumenten om naast gezond verstand, gebiedskennis en ervaring ook andere rekentools in te zetten, zijn: 1. Begrip van het stedelijke watersysteem vergroten; 2. Het effect van maatregelen kwantificeren. Het grootste voordeel van het gebruik van rekentools is dat de beschikbare kennis en informatie simultaan, reproduceerbaar en toetsbaar kan worden aangewend. Het grootste gevaar schuilt in oneigenlijk gebruik van rekentools. Bij gebruik van numerieke modellen wordt bij toenemende complexheid het risico groter dat het gezonde verstand wordt uitgeschakeld en de resultaten klakkeloos voor juist en exact worden aangenomen. Tabel 4.4 Relatie tussen onderzoeksniveau en inzet van rekentools (Vergroesen, 2012c) Onderzoeksniveau Oriënterend onderzoek naar werking van het stedelijke watersysteem of naar het effect van maatregelen op dat watersysteem. Onderzoek naar de werking van specifieke delen van het stedelijke watersysteem of naar het effect van geen spijt maatregelen op dat deel van het watersysteem, waarbij de wisselwerking met andere delen van het watersysteem verwaarloosbaar is. Onderzoek naar de werking van het totale stedelijke watersysteem of naar het effect van kostbare maatregelen op dat watersysteem, waarbij de wisselwerking tussen de verschillende onderdelen van het watersysteem optreedt. Inzet van rekentools gezond verstand gebiedskennis en ervaring kengetallen modellen 1 e orde 1 aanwezige rekentools gezond verstand gebiedskennis en ervaring modellen 2 e orde 2 gezond verstand gebiedskennis en ervaring modellen 3 e orde 3 1 ) 1 e orde modellen zijn modellen als waterbalansen, bakjesmodellen en GIS-analyses. 2 ) 2 e orde modellen zijn bijvoorbeeld: 1D rioleringsmodellen, 1D oppervlaktewatermodellen, 2D overstromingsmodellen, 3D grondwatermodellen. 3 ) 3 e orde modellen zijn bijvoorbeeld: gekoppelde stromingsmodellen en integrale stromingsmodellen. 85

87 4.3 Conclusies adaptatiemaatregelen Om te kunnen bepalen welke maatregelen het beste kunnen worden ingezet om hitte of wateroverlast te voorkomen, wordt in het CPC programma onderzoek gedaan naar de effectiviteit van mogelijke adaptatiemaatregelen. Adaptatiemaatregelen voor het reduceren van de buitentemperatuur lijken vooral verkoeling te geven in de directe omgeving waarin deze wordt toegepast. Ook blijkt het inzetten van maatregelen om het hitte-eiland te reduceren maatwerk. Het effect is afhankelijk van verschillende factoren zoals de oriëntatie van de straat, de hoogte-breedte verhouding, de locatie van de maatregel en de kleur van de gebouwen om te kunnen bepalen of het juist wel of niet nuttig is om bijvoorbeeld in schaduw te voorzien, groene elementen toe te passen en luchtstroming op te wekken. Wat betreft groene elementen komt het type groen ook erg nauw, denk bijvoorbeeld aan de maat en breedte van groene stroken (zoals voortuinen), aantal, soort en vorm van bomen en struiken en de locatie van het groen ten opzichte van de gebouwen. Combinaties van maatregelen kunnen elkaar versterken, maar ook tegenwerken. Het licht kleuren van gevels en tegelijkertijd plaatsen van bomen kan er bijvoorbeeld toe leiden dat de weerkaatste straling wordt gevangen en de lucht opwarmt. De verhoudingen tussen de verschillende maatregelen zullen daarom verder moeten worden bestudeerd om het effect van de interacties te kunnen bepalen. Voor het voorkomen van opwarming van het binnenklimaat kan onderscheid worden gemaakt in nieuwbouw en bestaande woningen. Nieuwbouw (goed geïsoleerde) woningen zijn het meest gebaat bij het weren van zonnestraling voor de gevelopeningen en het creëren van natuurlijk ventilatie door ramen te openen. Bij oudere woningen kan extra isolatie juist een groot effect hebben, evenals andere aanpassingen aan de gebouwschil ( verhogen albedo en een vegetatiedak aanleggen). Daarnaast is de oriëntatie van de woning een belangrijke factor in het reduceren van het aantal uren oververhitting in de woning. In de zomermaanden geeft een oriëntatie op het oosten en westen de meeste overschrijdingsuren. Klimaatverandering biedt aan de andere kant verbeterde mogelijkheden voor duurzame koeling van gebouwen doordat de warmte- en koudevraag beter in balans komt. Uit een case studie in Watergraafsmeer blijkt dat warmte nodig voor gebouwen geheel uit het lokale watersysteem en de waterketen te halen is. Het combineren van drinkwater en warmte/koude uit hetzelfde leidingnet lijkt op dit moment echter niet wenselijk vanwege de hoge kwaliteit en efficiëntie van het huidige drinkwatersysteem. De maatregelen tegen wateroverlast zijn gebundeld in een overzicht waarbij de kenmerken en de effectiviteit van de maatregel zijn beschreven. Ook is een analyse- en optimalisatiemethode ontwikkeld voor het vergroten van de robuustheid van het stedelijk watersysteem voor extreme neerslag. Op het moment wordt een afwegingsinstrument ontwikkeld voor deze maatregelen. 86

88 Referenties hoofdstuk 4 Brolsma, R.J., Boderie, P., de Graaff, M., Bonte, M., Brand, R., de Wit, J., Hofman, J. ( in afronding). Combining water and energy supply. Deltares. Dear, R. de, Brager, G., Cooper, D. (1997). Developing an adaptive model of thermal comfort and preference. Final Report. ASHRAE RP/884. Dimoudi, A. Nikolopoulou, M. (2003). Vegetation in the urban environment: Microclimatic analysis and benefits. Energy and Buildings, Vol.35(1): Döpp, S., Klok, L., Janssen, S., Jacobs, C., Heusinkveld, B., Kleerekoper, L., Lenzholzer, S., Brolsma, R., Blocken, B., Bosch, P., Heijden, M. van der, Daanen, H., Timmermans, H., Hensen, J., Broeke, H. ten, Klemm, W., Uittenbroek, C., (2011). Kennismontage. Hitte en Klimaat in de Stad. Climate Proof Cities Consortium, Ministerie van Infrastructuur en Milieu, Deltaprogramma Nieuwbouw en Herstructurering. TNO-060-UT Givoni, B. (1991). Impact of planted areas on urban environmental quality: A review. Atmospheric Environment - Part B Urban Atmosphere, Vol.25(3): Haak, A. (2012). Climate change and heat stress in residential buildings - Evaluation of adaptation measures. Master thesis, Eindhoven University of Technology. Supervisors: Mike van der Heijden, Twan van Hooff, Harry Timmermans, Jan Hensen, Bert Blocken, Peter Bosch. Heusinkveld, B. G., L. W. A. v. Hove, et al. (2010). Use of a mobile platform for assessing urban heat stress in Rotterdam. Proceedings of the 7th Conference on Biometeorology, Freiburg. Iskar, C., Simonson, C. (2007). Convective mass transfer coefficient for a hydrodynamically developed airflow in a short rectangular duct. International Journal of Heat and Mass Transfer, Vol.50: Klok, E.J., Schaminée, S. Duyzer, J., Steeneveld, G.J. (2012a). De stedelijke hitte-eilanden van Nederland in kaart gebracht met satellietbeelden. TNO-rapport, TNO-060-UT Klok, L., S. Zwart, et al. (2012b). The surface heat island of Rotterdam and its relationship with urban surface characteristics. Resources, Conservation and Recycling, Vol.64(0): Liu, Y., Shan, Y. (2012 in afronding). Green building blocks to mitigate heat. Master thesis Landscape Architecture, Wageningen University and Research Centre. Supervisor: Wiebke Klemm. Merema, B. (2012 in afronding). Computational analysis of climate change adaptation measures at the building and street scale focused on vegetative measures: case study for the city of Arnhem. Master thesis, Eindhoven University of Technology. Supervisor: Wendy Janssen, Christof Gromke, Bert Blocken, Harry Timmermans. 87

89 Park, M., Hagishima, A. et al. (2012). Effect of urban vegetation on outdoor thermal environment: Field measurement at a scale model site. Building and Environment, Vol.56: Saito, I., Ishihara, O., et al. (1990). Study of the effect of green areas on the thermal environment in an urban area. Energy and Buildings, Vol.15(3-4): Senternovem (2006). Referentiewoningen nieuwbouw. Senternovem. Slater, G. A. (2010). The ability of urban parks to reduce air temperature of surrounding neighbourhoods: a study of four Toronto parks. Master thesis Landscape Architecture, University of Guelph. Toparlar, Y. (2012 in afronding). Computational analysis of climate change adaptation measures at the building and street scale focused on evaporative cooling: case study for Bergpolder Zuid. Master thesis, Eindhoven University of Technology. Supervisors: Twan van Hooff, Wendy Janssen, Hamid Montazeri, Harry Timmermans, Bert Blocken, Ronald Albers. Vanos, J. K., Warland, J.S., et al. (2012). Human energy budget modeling in urban parks in toronto and applications to emergency heat stress preparedness. Journal of Applied Meteorology and Climatology, Vol.51(9): Ven, F. van de, E. Luyendijk, M. de Gunst, E. Tromp, M. Schilt, L. Krol, B. Gesonius, C. Vlaming, L. Valkenburg, R. Peter (2009). Waterrobuust bouwen. Beter Bouw en Woonrijp Maken/SBR, ISBN Vergroesen, A.J.J. (2012a - in afronding). Verwerking van extreme neerslag in stedelijk gebied Kentallen van maatregelen. Deltares rapport. Vergroesen, A.J.J. (2012b in afronding). Verwerking van extreme neerslag in stedelijk gebied - Handleiding. Deltares rapport. Vergroesen, A.J.J. (2012c in afronding). Verwerking van extreme neerslag in stedelijk gebied Inzet van rekentools. Deltares rapport. 88

90 5. Adaptatiebeleid: Hoe kan het geïmplementeerd worden? Onderzoeksvraag: Hoe kunnen adaptatiemaatregelen bestuurlijk geïmplementeerd worden? Het Nederlandse ruimtelijke ordeningsbeleid wordt in brede kring erkend als een aanpak die succesvol heeft geleid tot een breed scala aan overheidsinvesteringen in stedelijke infrastructuur. Het gaat dan om zogenaamde harde infrastructuur die over het algemeen wordt beheerd door gemeenten, zoals straten, bruggen, het waterleidingnetwerk, riolering, parken en openbare ruimte. Het Nederlandse planningssysteem wordt ook wel gezien als een paradijs voor planologen (Faludi, 1994), maar er zijn ook wetenschappers die beweren dat er barsten in de mythe zijn (Buitelaar, 2010; Van der Krabben, 2013; Needham, 2007) en dat de Nederlandse planningspraktijk in een staat van verwarring is geraakt (Roodbol- Mekkes et al., 2012). De traditionele mechanismen werken niet langer en het ruimtelijke ordeningssysteem heeft de mogelijkheid tot innoveren verloren. Toevoeging van klimaatadaptatie betekent in dat geval een nog grotere uitdaging voor alle actoren om financiële middelen voor stedelijke ontwikkeling vrij te maken. Tegelijkertijd wordt in het deelprogramma van het Delta Programma Nieuwbouw en Herstructurering duidelijk gemaakt dat klimaatadaptatie op lokaal niveau moet worden opgepakt binnen bestaande kaders voor investeringen in de ruimtelijke ordening (Klimaatwijzer, 2011). De focus komt te liggen op verbeterde coördinatie en het gebruik van bestaande mechanismen om kosten te dekken. Deze ontwikkelingen geven aan dat men neigt naar groei- en marktgeörienteerde oplossingen als mogelijke bronnen voor financiële ondersteuning van investeringen in klimaatadaptatie. Voorlopige onderzoeksresultaten suggereren evenwel dat het niet zo makkelijk zal zijn om de aansluiting te vinden bij de bestaande institutionele structuren voor lokale planning en bij diegenen die voor de implementatie verantwoordelijk zijn (Root, 2012, 2013a). Uit een praktijkstudie bij Stadshavens Rotterdam komt naar voren dat de traditionele manier om investeringen los te krijgen voor stedelijke ontwikkeling niet meer werkt. In reactie op het verschuiven van de spelregels bestaat er de tendens naar een veel langzamer en incrementeler aanpak, waarbij de nadruk ligt op vrijwillige overeenkomsten en onderhandelingen. Wat dit in de praktijk betekent is nog niet duidelijk, maar in het algemeen is er een sterke weerstand tegen het vaststellen van regels en eisen. Vanuit het idee dat het bestaande reguleringskader voldoende is, is er bij de gebiedsinrichting betrokken actoren eerder behoefte aan een bredere uitleg en toepassing van de regels (Root, 2013a). Voor het programma van Nieuwbouw en Herstructurering bestaat het risico dat wordt aangesloten bij een institutionele organisatie die log en traag is en niet is toegerust om nieuwe financiële constructies te realiseren. 89

91 Deze bevindingen over ruimtelijke ordening in Nederland zullen in twee fases verder worden onderzocht waarbij in het bijzonder wordt ingaan op de mogelijkheid van geleidelijke organisatorische veranderingen. In eerste instantie zal worden gezocht naar signalen waarbij innovatieve aanpakken worden ingezet om klimaatadaptatie te implementeren. Op welke manieren wijzigen planologen en landontwikkelaars bestaande aanpakken, herinterpreteren ze de regels, lenen inzichten van andere sectoren of passen oude aanpakken toe op nieuwe toepassingen (Mahoney en Thelen, 2010)? In de tweede fase zal een nieuwe, openbare financieringsconstructie gebaseerd op het belastingstelsel worden onderzocht (genaamd tax increment finance ) en zal worden geëvalueerd of deze zou kunnen worden toegevoegd aan de Nederlandse stedelijke ontwikkelings- toolkit, zodanig dat investeringen in klimaatadaptatie van de grond komen. In de volgende paragrafen zal verder worden ingegaan op welke manieren de belangrijkste actoren van stedelijke ontwikkeling (gemeenten, woningcorporaties en burgers) adaptatiemaatregelen in hun beleid en proces kunnen doorvoeren. 5.1 Gemeente Het volledig klimaatbestendig maken van stedelijke planning is een lastige opgave (Kabat et al., 2005). In enkele stedelijke gebieden is gemeentelijk klimaatbeleid formeel vastgesteld, zoals in het Stadsdeel Nieuw-West in Amsterdam en de gemeente Nijmegen. Uit onderzoek blijkt echter dat dit geen garantie is dat klimaatadaptatie ook daadwerkelijk geïmplementeerd wordt (Kokx en Spit in afronding). Factoren die de implementatie bemoeilijken zijn onder meer; de politieke focus op klimaatmitigatie in het gemeentelijk klimaatbeleid; een gebrek aan beschikbare gemeentelijke financiële middelen; en te weinig ambtelijke en politieke aandacht voor het bouwen aan brede samenwerkingscoalities om klimaatadaptatie te kunnen implementeren (creëren van draagvlak en het vergroten van de financiële middelen). Bovendien gaan gemeenten dikwijls uit van een sectorale benadering waarbij klimaatbeleid vaak los staat van de andere beleidssectoren. In plaats van een apart beleidsveld moet er juist gezocht worden naar bredere manieren om klimaatadaptatie mee te nemen in toekomstige ontwikkelingen, bijvoorbeeld door het onderwerp te integreren in bestaande beleidssectoren in de wetenschappelijke literatuur wordt dit mainstreaming genoemd. Het mainstreamen van klimaatadaptatie betekent dat het belang van het onderwerp in andere beleidsprocessen wordt meegenomen en mogelijke handelingen die het adaptieve vermogen van de beleidssector kunnen vergroten, worden overwogen (Uittenbroek et al., 2012). Het integreren van klimaatadaptatie in bestaande beleidssectoren biedt zowel op korte als lange termijn een effectieve en efficiënte oplossing voor stedelijke ontwikkeling (Smit en Wandel, 2006). 90

92 Integratie van klimaatadaptatie in andere sectoren is echter niet vanzelfsprekend (Uittenbroek et al., 2012). Bij mainstreamen moet niet het opleggen van nieuwe normen voor klimaatbestendigheid leidend zijn, maar is het belangrijk voortdurend het nagestreefde adaptatiebeleid of adaptatiemaatregelen af te stemmen met het beleid in de andere sectoren. Ondanks dat er binnen diverse gemeenten wel geluiden klinken die mainstreamen prefereren, lijkt de bereidheid om dit te doen bij diverse gemeentelijke beleidsafdelingen nog te missen. Het gaat dan vooral om beleidsvelden waarvan verwacht wordt dat ze mainstreamen zoals ruimtelijke ordening, infrastructuur en volksgezondheid. Dit kan onder andere verklaard worden door hoe klimaatadaptatie begrepen wordt (zie tabel 5.1 voor de elementen waarop percepties kunnen verschillen). Persoonlijke percepties kunnen onderling van elkaar verschillen door verschillende sociale achtergrond of toegang tot kennis, maar in het geval van de gemeente zal de perceptie ook beïnvloed worden door de agenda van de wethouder en de organisatiestructuur (de toezegging van geld, taken/tijd en informatie in de organisatie). Wanneer klimaatadaptatie niet belangrijk wordt geacht door de wethouder is er een grote kans dat de beleidsafdelingen niet de middelen en tijd krijgen om er op te handelen. Dit leidt bij diverse gemeentelijke beleidsafdelingen (zoals ruimtelijke ordening, milieu, water, GGD) tot frustratie omdat zij klimaatadaptatie wel een belangrijk onderwerp vinden en graag willen handelen. Uit interviews blijkt echter dat zelfs zonder politieke steun en/of toedeling van middelen en tijd, beleidsafdelingen kunnen investeren in kennisontwikkeling en werken aan een verhaal dat de wethouder kan overtuigen van het belang van klimaatadaptatie (Uittenbroek, 2012a). Het opzetten van een platform of het uitbreiden van het netwerk is van belang voor het integreren van klimaatadaptatie in gemeentelijk beleid. Dit leidt tot nieuwe inzichten die het verhaal van klimaatadaptatie kunnen versterken (Uittenbroek, 2012b). Tabel 5.1 Elementen waarop percepties kunnen verschillen (aangepaste tabel naar Entman (1993)) Elementen Percepties over Probleem Het erkennen van klimaatverandering Oorzaak/gevolg Oorzaken en risico s van klimaatverandering Moraliteit Verdeling van verantwoordelijkheden Mate van urgentie Oplossingen Selectie van verantwoorde en effectieve maatregelen Een andere bevinding is dat om de aandacht voor klimaatadaptatie te krijgen, beleidsafdelingen aanvullende of andere terminologie gebruiken. Termen zoals kustveiligheid en wateroverlast spreken beter tot de verbeelding bij zowel wethouder als burger (Uittenbroek, 2012a). Hierbij worden vaak termen gebruikt die al geworteld zijn in het bestaande beleid. 91

93 De integratie van klimaatadaptatie in beleid wordt verder bemoeilijkt door concurrentie van andere beleidsdoelen. Doelvervlechting kan daarbij voorkomen dat klimaatadaptatie als een extra opdracht of doel gezien wordt. Doelvervlechting is een strategie voor een beleidssector om de adaptieve capaciteit te vergroten evenals de scope voor oplossingen te verbreden. Het gebruiken van bestaande terminologie is een voorbeeld van doelvervlechting (Koppenjan en Klijn, 2004). Uit het voorbeeld van Presikhaaf blijkt dat doelvervlechting kan leiden tot een breed gedragen ecologische, sociale en economisch duurzame binnenstedelijke gebiedsontwikkeling (Kokx - in afronding). In de herstructureringswijk Presikhaaf in de gemeente Arnhem zijn diverse beleidsdoelstellingen met elkaar verbonden, zoals; het verbeteren van de ecologie (aanleggen van ecologische verbindingszones); extra waterberging in het licht van klimaatverandering (in het park en de natte ecozone); het verbeteren van de recreatiemogelijkheden dicht bij huis (park en ecozones); en het verbeteren van de sociale cohesie en leefbaarheid door het creëren van ontmoetingsplekken (park en ecozones) en de herinrichting van de openbare ruimte (waaronder de aanleg van wadi s). Kosten voor (grootschalig) groen en waterberging zijn gedeeld tussen de gemeente en het waterschap. De woningcorporaties hebben de kosten van de inrichting van de openbare ruimte binnen hun herontwikkelingslocaties voor hun rekening genomen. Uit deze casus blijkt dat doelvervlechting meer mogelijkheden biedt om actoren met elkaar te verbinden en kosten te kunnen delen (governance). Vervolgens leidt dit tot een grotere tevredenheid bij alle betrokken actoren (of stakeholders), omdat iedereen een verbetering percipieert ten opzichte van de huidige of de te verwachten situatie. Figuur 5.1 Doelvervlechting: herinrichting, extra waterberging en herstructurering school in Park Presikhaaf, gemeente Arnhem (foto Anita Kokx). 92

94 5.2 Woningcorporaties Woningcorporaties zijn als doelgroep/actor interessant voor onderzoek naar effectieve mogelijkheden voor de implementatie van fysieke klimaatadaptatiemaatregelen (aanpassingen aan of bij woningen), omdat zij met relatief weinig organisaties (ca. 400 corporaties) relatief veel woningen beheren (32% van de Nederlandse woningvoorraad). Zo kan er gemakkelijk een vliegwieleffect gecreëerd worden. Bovendien hebben zij de wettelijke verplichting middels het Besluit Beheer Sociale Huurwoningen om te zorgen dat de woningen van voldoende kwaliteit zijn en dus ook klimaatbestendig dienen te zijn. Er kan op verschillende manieren een beweging op gang komen die uiteindelijk resulteert in adaptatie van de woningvoorraad; de zogenoemde adaptatiegovernance. Governance heeft betrekking op de relaties tussen actoren als overheid, brancheorganisaties en (semi)private organisaties (Meuleman, 2008). Een gangbare driedeling is die in hiërarchische, markt en netwerk governance. Kort gezegd wordt hiërarchische governance gekenmerkt door controle, markt governance door competitie en netwerk governance door samenwerking (Brown et al., 2012). Het krachtenveld waarin woningcorporaties zich de afgelopen eeuw hebben bewogen is grotendeels hiërarchisch geweest, waarbij de overheid controle heeft uitgevoerd op het handelen van de corporaties. Sinds in de jaren 90 de corporaties gedeeltelijk verzelfstandigd zijn en zelf financieel verantwoordelijk zijn geworden (Conijn, 1994), zijn kenmerken van markt governance zichtbaar. Een onmisbare actor bij het implementeren van fysieke adaptatiemaatregelen is de bouwsector, die de maatregelen daadwerkelijk aanbrengt. Traditioneel gezien overheersen hier de markt- en hiërarchische governance. Bijvoorbeeld, in aanbestedingstrajecten legt een corporatie vooraf in een bestek vast wat er gedaan moet worden en welke materialen gebruikt moeten worden (hiërarchie). De partij die het werk uitvoert is in veel gevallen degene die in een aanbesteding de goedkoopste aanbieder is geweest (markt). Deze werkwijze biedt weinig ruimte voor innovatie (Davey-Wilson, 2001) en heeft geleid tot fragmentatie (Vrijhoef, 2011), waarbij veel partijen slechts op een specifiek moment bij het project berokken zijn, wat zorgt voor risico s op tegenstrijdige belangen en miscommunicatie (Manchester Business School, 2009). Echter, vanwege zijn versnipperde karakter is de bouwsector uitermate geschikt voor een netwerk governance regime, omdat deze vorm juist gericht is op samenwerking en integratie van meerdere partijen (Pattberg, 2010). Bovendien is netwerk governance een stijl die kan omgaan met onzekerheid (Jones et al., 1997) die kenmerkend is voor klimaatverandering en een stijl die past bij de huidige tijdgeest van open source software toepassingen, Wikipedia (Meuleman, 2008), maar ook van decentralisatie van de overheid en social media. Het vervolg van het onderzoek richt zich op het verder uitwerken van een drietal bouw- en beheerprocessen, primair gebaseerd op netwerk governance, eventueel aangevuld met hiërarchische of marktgovernance aspecten. Enerzijds om een procesaanpassing te ontwikkelen die erop gericht is de processen binnen de bouwsector en corporaties minder traditioneel te maken, maar meer te laten functioneren als een netwerk en de daarbij horende voordelen te benutten. Anderzijds om de potentie te onderzoeken van het bouwproces als governance instrument voor de implementatie van klimaatadaptaties als alternatief voor bijvoorbeeld subsidiëring of regelgeving. 93

95 De processen zijn gebaseerd op drie netwerk governance modi van Provan en Kenis (2007), waarbij het uitgangspunt is dat de markt in staat is oplossingen aan te dragen, onder de voorwaarde dat er volgens netwerktheorie wordt samengewerkt om barrières te slechten (zie ook figuur 5.2): De eerste modus is het deelnemergestuurde netwerk, met de focus op (keten)samenwerking in de bouw, waarbij de kennis en ervaring van bouwpartijen op een vroeg moment in het bouwproces beschikbaar komt en dus optimaal ingezet kan worden. De tweede modus is het netwerk waarbij één partij de coördinerende taak op zich neemt, en niet alleen verantwoordelijk is voor de uitvoeringsfase, maar ook voor de beheerfase van de woningen, bijvoorbeeld in zogenaamde Design-Build-Maintain contracten. Tenslotte kan er een netwerk opgezet worden van niet alleen bouwpartijen, maar ook externe actoren die niet specifiek aan de bouw gelieerd zijn, maar die bijvoorbeeld financiële belangen hebben bij een aangepaste woningvoorraad, zoals een verzekeringsmaatschappij (lager risico op schade door overstroming) of een gemeente (door infiltratie of waterberging op perceel minder druk op riolering). De effectiviteit en haalbaarheid van de drie processen zal in het komende jaar onderzocht worden. Figuur 5.2 Schematische weergave bouwprocessen en invloeden actoren op staat van woning 94