FIGUUR 25 MET HET BRABANT MODEL (VERHAGEN ET AL., 2014) GESIMULEERDE GHG, GVG, GLG EN KWELINTENSITEIT ONDER HET HUIDIGE KLIMAAT (LINKS) EN ONDER SCENARIO W H IN 2050 (MIDDEN) RECHTER KOLOM: VERSCHILKAARTEN

FIGUUR 26 GESCHAALDE NATUURWAARDE SANG & GOORKENS VOLGENS DE METHODE GELDERLAND, ZOWEL ONDER HET HUIDIGE KLIMAAT, ALS ONDER SCENARIO WH IN 2050. NVT = GEEN UITKOMST OMDAT VOORSPELD IS BUITEN HET BEREIK VAN DE VEGETATIEMODULE

KWR | Juli 2018 De Waterwijzer Natuur, Modelversie 1.0

Figuur 26. Geschaalde natuurwaarde Sang & Goorkens volgens de methode Gelderland, zowel onder het huidige klimaat, als onder scenario WH in 2050. NVT = geen uitkomst omdat voorspeld is buiten het

bereik van de vegetatiemodule.

3.3 Toetsing habitatypenkaart Vecht

Een aantal natuurgebieden langs de Overijsselse Vecht is in het kader van een studie door KWR voor Watershap Vechtstromen bestudeerd. Daardoor konden we beschikken over een vegetatiekaart met de landelijke typologie volgens DVN, die door Mark Jalink was

samengesteld uit lokale vegetatiekaarten. Op basis van deze vegetatiekaart is onderzocht met WATERNOOD of de uitkomsten van het hydrologisch model in overeenstemming zijn met de actuele vegetatie. Figuur 27 toont de maximaal haalbare totale doelrealisatie. In het grootste deel van het gebied heeft de WWN geen uitkomsten kunnen berekenen omdat doelrealisatiefunctie van het vegetatietype niet is beschreven (vooral productiebossen). Op locaties waar WATERNOOD wel een berekening heeft kunnen doen, is de doelrealisatie vaak minder dan 100%, wat betekent dat de hydrologische uitkomsten niet corresponderen met de huidige vegetatie. Dat komt vooral door een suboptimale GVG (Figuur 28). Bij de

zuidelijke locaties in het kaartbeeld gaat het echter om een een schijnspiegelsysteem, zodat de afwijking verklaarbaar en acceptabel is (mond. med. Mark Jalink). Op andere locaties is de afwijking deels toe te schrijven aan ruimtelijke heterogeniteit (Figuur 8).

Door Mark Jalink is de vegetatiekaart omgezet in een kaart met habitattypen. Daarvan is de haalbaarheid met zowel WATERNOOD als met PROBE berekend (Figuur 29). Zoals besproken in § 2.4.3 zijn de uitkomsten niet goed met elkaar te vergelijken en mag men verwachten dat de doelrealisatie op basis van WATERNOOD systematisch hoger uitvalt dan de kansrijkdom van PROBE, en dat waar het laatste model een hoge kansrijkdom voorspelt, WATERNOOD een hoge doelrealisatie behoort te hebben. Dus van de cellen die in Figuur 29 voor PROBE donker zijn gekleurd (hoge kansrijkdom), mag worden verwacht dat ze dat ook zijn bij WATERNOOD (hoge doelrealisatie). Dat blijkt ook te kloppen: 88% van de cellen met een kansrijkdom meer dan 90% heeft een doelrealisatie van meer dan 90%.

In Tabel 5 is de overeenkomst tussen beide kaarten verder uitgewerkt. Deze tabel toont hoe de kansrijkdom van PROBE correspondeert met de doelrealisatie van WATERNOOD. Per klasse van 10% is de verdeling van de uitkomsten van WATERNOOD aangegeven (ook in klassen van 10%). Wat meteen opvalt, is dat de uiterst linker en uiterst rechter kolom van de tabel de hoogste percentages bevatten; de hoogste overeenkomst van beide kaarten wordt dus bereikt bij de laagste of bij de hoogste uitkomsten van WATERNOOD. Dat heeft te maken met de steile trapeziumfuncties van dit model, waardoor de doelrealisatie overwegend twee waarden aanneemt: 0% of 100%. Tussen die uitersten komt weinig voor, terwijl PROBE meer waarden over de hele procentuele schaal berekent.

Huidig WH 2050 Verschil

3.3 TOETSING HABITATYPENKAART VECHT

Een aantal natuurgebieden langs de Overijsselse Vecht is in het kader van een studie door KWR voor Watershap Vechtstromen bestudeerd. Daardoor konden we beschikken over een vegetatiekaart met de landelijke typologie volgens DVN, die door Mark Jalink was samenge­ steld uit lokale vegetatiekaarten. Op basis van deze vegetatiekaart is onderzocht met WATER­ NOOD of de uitkomsten van het hydrologisch model in overeenstemming zijn met de actuele vegetatie. Figuur 27 toont de maximaal haalbare totale doelrealisatie. In het grootste deel van het gebied heeft de WWN geen uitkomsten kunnen berekenen omdat doelrealisatiefunctie van het vegetatietype niet is beschreven (vooral productiebossen). Op locaties waar WATER­ NOOD wel een berekening heeft kunnen doen, is de doelrealisatie vaak minder dan 100%, wat betekent dat de hydrologische uitkomsten niet corresponderen met de huidige vegetatie. Dat komt vooral door een suboptimale GVG (Figuur 28). Bij de zuidelijke locaties in het kaartbeeld gaat het echter om een een schijnspiegelsysteem, zodat de afwijking verklaarbaar en accep­ tabel is (mond. med. Mark Jalink). Op andere locaties is de afwijking deels toe te schrijven aan ruimtelijke heterogeniteit (Figuur 8).

Door Mark Jalink is de vegetatiekaart omgezet in een kaart met habitattypen. Daarvan is de haalbaarheid met zowel WATERNOOD als met PROBE berekend (Figuur 29). Zoals besproken in § 2.4.3 zijn de uitkomsten niet goed met elkaar te vergelijken en mag men verwachten dat de doelrealisatie op basis van WATERNOOD systematisch hoger uitvalt dan de kansrijkdom van PROBE, en dat waar het laatste model een hoge kansrijkdom voorspelt, WATERNOOD een hoge doelrealisatie behoort te hebben. Dus van de cellen die in Figuur 29 voor PROBE donker zijn gekleurd (hoge kansrijkdom), mag worden verwacht dat ze dat ook zijn bij WATERNOOD (hoge doelrealisatie). Dat blijkt ook te kloppen: 88% van de cellen met een kansrijkdom meer dan 90% heeft een doelrealisatie van meer dan 90%.

In Tabel 5 is de overeenkomst tussen beide kaarten verder uitgewerkt. Deze tabel toont hoe de kansrijkdom van PROBE correspondeert met de doelrealisatie van WATERNOOD. Per klasse van 10% is de verdeling van de uitkomsten van WATERNOOD aangegeven (ook in klassen van 10%). Wat meteen opvalt, is dat de uiterst linker en uiterst rechter kolom van de tabel de hoogste percentages bevatten; de hoogste overeenkomst van beide kaarten wordt dus bereikt bij de laagste of bij de hoogste uitkomsten van WATERNOOD. Dat heeft te maken met de steile trapeziumfuncties van dit model, waardoor de doelrealisatie overwegend twee waarden

33

aanneemt: 0% of 100%. Tussen die uitersten komt weinig voor, terwijl PROBE meer waarden over de hele procentuele schaal berekent.

FIGUUR 27 MET WATERNOOD BEREKENDE TOTALE DOELREALISATIE VAN DE ACTUELE VEGETATIE ONDER HET HUIDIGE KLIMAAT IN NATUURGEBIEDEN LANGS DE