4.1
Werkwijze
Het LWKM is gerealiseerd door de geactualiseerde invoergegevens stapsgewijs te implementeren. Daardoor kon worden gecontroleerd of er geen fouten werden geïntroduceerd. Daarnaast wordt op deze manier zichtbaar wat het effect van de verschillende verbeterstappen op de resultaten is. Deze werkwijze levert inzicht in de gevoeligheid van het instrumentarium voor het wijzigen van de invoergegevens en geeft inzicht in de parameters die voor kalibratie in aanmerking komen. Een model bestaat uit de samenhang van in code omgezette concepten (procesbeschrijvingen), de data die het systeem karakteriseren, invoerdata die voor bepaalde tijdsintervallen worden opgelegd en parameters, waarvan er een aantal door kalibratie (inregelen) wordt vastgesteld. Bij de inregeling van parameters worden allerlei intrinsieke modelaannames, ruimtelijke en temporele schaalaspecten van het model, betrouwbaarheidsaspecten van de data en de kennis en ervaring van de modelleur in de uiteindelijke waarde verwerkt. Het nieuwe instrumentarium is op veel onderdelen gewijzigd t.o.v. het oude instrumentarium, wat tot nieuwe inzichten leidt en ook na toepassing tot nieuwe inzichten zal leiden. Daarom dient er rekening mee te worden gehouden dat de uiteindelijke inregeling nog een aantal jaren zal vergen.
Nadat eerder is aangetoond (Renaud et al., 2015) dat aansluitend bij het LHM technisch gezien landsdekkende ANIMO-berekeningen voor een klimaatreeks kunnen worden uitgevoerd, zijn met ANIMO stapsgewijs berekeningen uitgevoerd met de geactualiseerde invoergegevens voor de 400.596 rekeneenheden. De berekeningen zijn uitgevoerd op het High Performance Computing netwerk van Wageningen Universiteit en Research. Idealiter zouden deze berekeningen met geactualiseerde gegevens en schematiseringen resultaten opleveren die herkenbaar zijn en die beschikbare metingen benaderen. De ervaring leert dat het gebruik van betere data bij eerder
ingeregelde modellen/instrumenten ook tot andere, soms ook slechtere, resultaten kunnen leiden. Om te begrijpen hoe de nieuwe schematisering en actuele data doorwerken op de resultaten en om de gerealiseerde veranderingen en aanpassingen te kunnen controleren, is het daarom noodzakelijk om een stapsgewijze aanpak te volgen. De volgende stappen zijn onderscheiden:
1. Herschikking STONE-plots m.b.v. de update GxG 2017 2. Herschikking STONE-plots m.b.v. LHM 3.3
3. LWKM (ANIMO) met LHM 3.3 en nieuwe bodemschematisering en -gegevens 4. Als 3 met nieuwe onderrandconcentraties en bodemvoorraden
5. Als 4 met mestverdeling INITIATOR 6. Beleidstoepassing m.b.v. HRU’s
De beide eerste stappen zijn toegevoegd, omdat in stap 3 de schematisering van het topsysteem wordt gewijzigd waardoor zowel de hydrologie als de data van het topsysteem tegelijkertijd worden gewijzigd. Om gevoel te krijgen bij het effect van de wijzigingen in de hydrologie zijn daarom de resultaten van STONE eerst geprojecteerd (‘herschikt’) op de geactualiseerde Gt-kaart (Knotters et al., 2018) en de rekenresultaten van het LHM 3.3. Daardoor wordt tevens een indruk verkregen van de bijdrage van de gewijzigde schematisering en data van het topsysteem.
4.2
Projectie van STONE-uitkomsten op de Gt-kaart 2017
Als eerste stap is verkend wat het effect is van wijziging van de hydrologie op de resultaten van STONE- plots. Daarvoor zijn de uitkomsten van het STONE-model ruimtelijk toegekend aan de LHM-cellen op basis van de nieuwe Gt-kaart (Knotters et al., 2018). Voor de ontwikkeling van STONE is de Gt-kaart van de bodemkaart 1:50.000 leidend geweest voor de indeling in grondwaterklassen en daarmee de
schematisering in plots. Deze stap zou een indruk kunnen geven van het effect van de autonome ontwikkeling in grondwaterstanden als gevolg van klimaatverandering, intensiverende landbouw, grotere onttrekking en wijzigingen in het oppervlaktewatersysteem (door inrichting en beheer) en een basis voor verdere vergelijking van de nieuwe hydrologie op basis van LHM 3.3 (stap 2).
Waar de oude voor STONE gebruikte Gt-kaart de situatie rond 1980-1985 beschrijft, beschrijft de geactualiseerde kaart de situatie rond 1995-2000. Bij de projectie van STONE-uitkomsten op de nieuwe Gt-kaart worden ook de meest recente bestanden van het landgebruik en buisdrainage gebruikt. Door de wijzigingen in grondwatertrap, landgebruik en drainage zal de kaart met geprojecteerde STONE-uitkomsten per cel anders kunnen zijn dan de kaart met uitkomsten per STONE-plot.
Nitraat in het bovenste grondwater
De nitraatconcentraties in het bovenste grondwater (figuur 4.1) zijn in het oostelijk en noordelijk zandgebied, in de Gelderse Vallei en ook in het zuidelijk Zandgebied hoger dan de waarden van de STONE-plotkaart. In de Flevopolders zijn de concentraties lager. Voor de overige gebieden zijn de veranderingen op het eerste oog minder groot.
Figuur 4.1 Nitraatconcentraties in het bovenste grondwater voor de periode 2005-2010 berekend met STONE (links) en voor STONE geprojecteerd op de geactualiseerde Gt-kaart, buisdrainage en landgebruik (rechts).
Totaal-stikstof naar het oppervlaktewater
De berekende uit- en afspoeling van totaal-stikstof naar het oppervlaktewater (figuur 4.2) is op de kaart met geprojecteerde STONE-uitkomsten lager dan de waarden in STONE voor de Zeeuwse eilanden, Goeree-Overflakkee, het Groene Hart, de kop van Noord-Holland en de zandgebieden (met name het noordelijk) en hoger voor de Hoekse Waard. Voor de overige gebieden zijn de
veranderingen minder goed te duiden zonder gedetailleerdere analyse.
Totaal-fosfor naar het oppervlaktewater
De berekende uit- en afspoeling van totaal-fosfor naar het oppervlaktewater (figuur 4.3) is op de kaart met geprojecteerde STONE-uitkomsten lager dan de waarden in STONE voor de Zeeuwse eilanden, Goeree-Overflakkee, Noord-Holland, het noordelijk kleigebied en de zandgebieden (met name de veenkoloniën). In de Flevopolders en de Hoekse Waard is de berekende fosforafspoeling hoger.