Nieuwe tekst
SCENARIO_01, SCENARIO_2: SMEEREBBE‐VLOERZEGEM, POPULIER, PERIODE 1969‐1998
5.2 Bemalingsscenario’s uitgevoerd op het dennenstand te Ravels ______________________ 173
2.2.1 Brasschaat, Balegem en Gontrode
Tussen locatie A en B in Brasschaat blijkt 15 % verschil te zijn in de opgemeten bestandstranspiratie (zie Fig. 7, Hoofdstuk 3). Het belangrijkste verschil tussen beide plaatsten is het voorkomen van een ondiepe kleilaag in plaats A. Het hoger verdampingsniveau kan dus te wijten zijn aan de reservoirfunctie van de bodem boven deze kleilaag. Water kan gemakkelijker worden onttrokken boven deze laag. In locatie B daarentegen spoelt het regenwater snel doorheen het wortelprofiel naar de onderste lagen. Het dennenbestand in locatie A en B transpireert gemiddeld tussen 28 mei en 15 september 2000 respectievelijk ongeveer 1,2 en 1 mm.d‐1.
Het populierenbestand van Balegem verdampte 201 mm gedurende de hierboven vermelde periode, hetgeen neerkomt op 1,8 mm.d‐1.
Het gemengde loofbos van Gontrode verbruikte in de periode 1 juni tot 30 september 2001 slechts 96,5 mm of gemiddeld 0,64 mm.d‐1.
2.2.2 Literatuur
Om na te gaan of deze bekomen transpiratiewaarden aanvaardbaar zijn worden kort enkele literatuurwaarden vermeld:
• Simpson (2000) vond zomerwaarden tussen 1 en 1,5 mm.d‐1 voor douglas‐sparren. • Lindroth et al. (1995) vermelden waarden voor wilgen van 2 mm.d‐1.
• Het populierenbestand van Balegem werd reeds eerder uitgerust met sap‐stroomsensoren. Meiresonne et al. (1999) vonden dagwaarden van gemiddeld 1,9 mm voor 1997 als meetperiode. Dit is duidelijk in overeenstemming met de bekomen waarden van deze studie. • Wilson et al. (2001) vonden gemiddelde transpiraties van 0,57 tot 0,63 mm.d‐1 in 1998 en 0,67
tot 0,79 mm.d‐1 in 1999 voor een hoofdzakelijk eikenbestand.
• Gochis en Cuenca (2000) hebben met behulp van waterbalansen verschillende verdampingen berekend voor 1‐, 2‐ en 3‐jarige populieren. Respectievelijke ETact zijn 466, 675 en 839 mm per groeiseizoen (15 maart‐15 oktober).
• Samson (2001) vermeldt een seizoentranspiratie voor beuk, eik, es, eik/beuk in het Aelmoeseneiebos van respectievelijk 406, 173, 147 en 376 mm. Gemiddeld per dag bedraagt dit respectievelijk 01,11 0,47 0,40 en 1,03 mm.d‐1.
Al deze literatuurwaarden moeten natuurlijk in hun context worden gezien.
2.2.3 Besluit
Uit de summiere literatuurgegevens blijkt dat de bekomen transpiratiewaarden voor de proefvlakken van Brasschaat, Balegem en Gontrode in redelijke overeenstemming zijn met in de literatuur vermelde waarden. Voor de vier proefvlakken is de gemiddelde transpiratie 1,16 mm met een standaardafwijking van 0,49 mm.
3. PenmanMonteith
3.1. Methode
Tabel 2 toont de belangrijkste eigenschappen van de Penman‐Monteith methode volgens uiteenlopende kriteria. Tabel 2 Overzicht van de belangrijkste eigenschappen van Penman‐Monteith sapstroommethode (+ is een positieve en – is een negatieve beoordeling van het onderdeel van de methode)kriteria PENMAN-MONTEITH SCORE
invoervereisten temperatuur, globale instraling, windsnelheid, relatieve vochtigheid ++ foutenbronnen afstand weerstation - proefvlak, gewasfactoren --experimentele
opstelling
weerstation of beschikbare data van KMI
+ tijd opvolging weinig opvolging nodig ++ verwerking/analyse opvullen gaten door middel van naburige weerstations + bijkomende gegevens niet nodig
++ dynamisch karakter
van de variabelen
volgt volledig de meteorologische dynamiek
++ interactie
bodem-gewas
er wordt weinig rekening gehouden met bodemkarakteristieken, zeker bij potentiële evapotranspiratie ---interactie
gewas-atmosfeer
is gezien de invoervereisten zeer duidelijk aanwezig, maar wordt uitgedrukt door de gewasfactoren, die voor bossen uiterst moeilijk te vinden zijn
-tijdschaal afhankelijk van tijdschaal gegevensverzameling + ruimtelijke schaal regio, dus niet steeds specifiek voor beoogde bestand ---kosten installatie weerstation is duur, data van KMI relatief duur zeker als voor kleine
tijdschaal
--kosten labometingen er zijn geen labometingen vereist ++
3.2. Resultaten
Uit paragraaf 2, Hoofdstuk 3 blijkt dat er met de Penman‐Monteith methode slechts in weinige gevallen stress wordt aangetoond (ETact = ETc). Dit kan worden verklaard door de hoge neerslaghoeveelheden tijdens de maand juli, waardoor het bodemvochtgehalte voldoende werd aangevuld om de vegetatie blijvend van water te voorzien. De verschillen tussen de bestanden onderling zijn eerder minimaal en lijken vooral afkomstig te zijn van verschillen in de atmosferische watervraag. Voor de bosbestanden bedraagt ETact gemiddeld 458 mm en is de standaardafwijking 50 mm. Voor de landbouwbestanden (slechts drie!) is de gemiddelde ETact 448 mm en de afwijking 57 mm. ETact van bossen is hoger, maar de intervallen (gemiddelde standaardafwijking) overlappen elkaar.
4. WAVE
4.1. Methode
4.1.1 Algemeen
Tabel 3 geeft de belangrijkste eigenschappen weer van het WAVE‐model volgens diverse kriteria.
Tabel 3 Overzicht van de belangrijkste eigenschappen van het WAVE‐model sapstroommethode (+ is een positieve en – is een negatieve beoordeling van het onderdeel van de methode)
kriteria WAVE SCORE
invoervereisten hydrodynamische bodemkarakteristieken, meteorologische data, gewaskarakteristieken, waterinvoer in systeem, onderste
randvoorwaarde
---foutenbronnen staalname ongestoorde bodemstalen, bodemparameters in labo bepaald niet noodzakelijk dezelfde als op terrein, gewasfactoren ---experimentele
opstelling
profielkuil, TDR-sondes, doorvalcollectoren
+ tijd opvolging wekelijkse metingen --verwerking/analyse zeer uitgebreide dataset brengt tijdrovende kwaliteitsanalyse met zich
mee
-bijkomende gegevens niet nodig
dynamisch karakter van de variabelen
gewaskarakteristieken volgen seizoenschommelingen, meteorologische
gegevens zeer dynamisch +
interactie bodem-gewas
de beschikbaarheid van het bodemvocht is heel belangrijk bij de bepaling van de transpiratie, bodemhydrodynamische karakteristieken worden gebruikt om de waterfluxen in de bodem te bepalen
+++
interactie gewas-atmosfeer
de atmosfeer bepaalt het plafond van het waterverbruik
+++
tijdschaal dag +
ruimtelijke schaal puntschaal (profielkuil) wanneer de de bodem- en gewaskarakteristieken heterogeen zijn; bestandsschaal wanneer de bodem- en
gewaskarakteristieken homogeen zijn
-/+
kosten installatie mits zelfgemaakte TDR-sondes relatief laag, maar noodzakelijke
KMI-gegevens en intensieve arbeid ---kosten labometingen dure bodemfysische bepalingen, Tektronix (= afleestoestel voor
TDR-sonders) is zeer duur
---
4.1.2 Nadelen
Het WAVE‐model vereist een hoge invoerintensiteit (zie ook Hoofdstuk 1 en 2) onder andere meteorologische data, bodemfysische eigenschappen van de uitgekozen locatie, gewasspecifieke gegevens, onderste randvoorwaarden... Al deze gegevens zijn plaatsspecifiek en tijdsvariabel.
Uit klimatologische variabelen dient ETo, de interceptiehoeveelheden, … te worden berekend (zie ook Hoofdstuk 2). Indien de WAVE‐gewasmodule, voor landbouwgewassen, wordt gebruikt zijn nog meer gegevens noodzakelijk. Steeds stelt zich het probleem van de beschikbaarheid van de lokaal benodigde gegevens. Om de nauwkeurigheid van de modelresultaten te verhogen zou voor elke plaats de
HOOFDSTUK 4: Bespreking 159 meteorologische data het best in situ worden opgemeten of opgevolgd. Verder zijn vele variabelen en parameters experimenteel en dus gebonden aan beperkingen.
De bodemfysische karakteristieken van de locatie dienen te zijn gekend. Hiervoor moeten ongestoorde bodemstalen op verschillende dieptes van het bodemprofiel worden verzameld. Een belangrijk probleem dat zich voordoet is het uitkiezen van optimale omstandigheden (bodem is best op veldcapaciteit), wat niet altijd mogelijk is. Verder dient de grote heterogeniteit van de fysische bodemkenmerken te worden beklemtoond. Gaat men dieper in op de Tabellen 3, 4 en 6 in Hoofdstuk 2, dan vallen direct de grote standaardafwijkingen op die ook in de literatuur worden vermeld (Van der Velden en Van Orshoven, 1993; Feyen et al., 1995).
De gewaskenmerken, vooral voor bosbestanden leveren ook grote problemen op. De gewasfactor kan enkel worden geschat uit modelkalibraties net zoals de worteldichtheid en de kritische bodemdrukken voor waterextractie door vegetatie. Daarbij dient nog een tijdreeks van bladoppervlaktes (LAI) te worden verzameld en verwerkt.
Ook het monitoren van de onderste randvoorwaarde van het bodemcompartiment, vooral uit tensiometergegevens is zeer gevoelig aan meetfouten en zeer locatiespecifiek. Worden de tensiometers 20 cm verder geïnstalleerd, dan kunnen de meetresultaten reeds ernstig verschillen.
Een ander groot nadeel is de grote arbeidsintensiteit eigen aan het verzamelen van hydrologische variabelen, het inrichten van profielputten en het uiteindelijk monitoren van de tijdafhankelijke gegevens op de proefvlakken.
De hoger vermelde beschrijving van problemen en/of nadelen zijn eigenlijk inherent aan de discipline van Hydrologie en Bodemfysica en worden natuurlijk weerspiegeld in het WAVE‐model.
Een specifiek nadeel van het WAVE‐model is de eendimensionale beperking van de waterstromen, waardoor het model ongeschikt is op heuvelachtig terrein.
Ook de noodzakelijke gewenning om met een bepaald model te werken moet worden vermeld. Het duurt een tijdje alvorens de kleinigheden, eigen aan een wiskundig model, worden ontdekt.
4.1.3 Voordelen
Natuurlijk zijn er ook voordelen aan het WAVE‐model. Namelijk dat WAVE een deterministisch, mechanistisch model is. Het is gebaseerd op wetten en vergelijkingen, wat mogelijkheden biedt om scenario’s te berekenen, voorspellingen te maken en extrapolaties uit te voeren. Dit gegeven kan maar moeilijk worden onderschat. Invoergegevens kunnen dan wel plaatsgebonden zijn, het model kan echter worden ingezet op verschillende plaatsen, rekeninghoudend met wetmatige beperkingen zoals de gebruikte veronderstellingen. Ondanks vorige kritieken dient ook te worden beklemtoond dat, in vergelijking met bijvoorbeeld energiebalansen, de meeste waterbalanstermen relatief gemakkelijk kunnen worden verzameld of beschikbaar zijn bij instituten zoals het KMI.