Analyse bruikbaarheid modellen - instrumentaria voor KRW beleidtool voor kust- en overgangswateren

(1)

Analyse bruikbaarheid modellen /

instrumentaria voor KRW beleidtool

voor kust- en overgangswateren

december 2004 Rapport

RWS-RIKZ

Opdrachtgever:

(2)

Analyse bruikbaarheid modellen /

instrumentaria voor KRW beleidtool voor

kust- en overgangswateren

Maarten Kuijper

Rapport

(3)

OPDRACHTGEVER: RWS-RIKZ

TITEL: Analyse Bruikbaarheid Modellen / Instrumentarium voor KRW Beleidtool voor kust-en overgangswaterkust-en

SAMENVATTING:

In dit rapport worden de resultaten gepresenteerd van een analyse van de bruikbaarheid van een aantal methodieken en mathematische modellen voor een te ontwikkelen beleidtool voor de Kaderrichtlijn Water. De studie beperkt zich tot die methodieken / modellen die (mede) door het WL ontwikkeld zijn en/of gebruikt worden. De achterliggende vraag is hoe op een effectieve wijze en op basis van bestaande kennis, modellen en instrumentaria, een zo betrouwbaar

mogelijke analyse uitgevoerd kan worden naar de haalbaarheid van de KRW doelstellingen en maatregelenpakketten. Met behulp van een vragenlijst worden aan aantal aspecten van de verschillende methodieken / modellen geëvalueerd en beoordeeld in het licht van de functionele eisen van een te ontwikkelen beleidtool. Dit geeft niet alleen inzicht in de stand van zaken voor wat betreft de modellering, maar stuurt ook de discussie over hoe het beleidtool er uit moet zien.

REFERENTIES: RIKZ Opdracht nr. 73041326

n.a.v. Offerte WL | Delft Hydraulics met ref: 26-10-2004 MCM7506/Z3893.95/DB

VER AUTEUR DATUM OPMERK. REVIEW GOEDKEURING

1.0 M.W.M. Kuijper 5-12-04 J. Kranenberg

PROJECTNUMMER: Z3893

TREFWOORDEN: Kaderrichtlijn Water, Ecologische modellering, Chemie, Habitat

AANTAL BLADZIJDEN: 35

VERTROUWELIJK: JA, tot (datum) januari 2008 NEE

(4)

Inhoud

1 Inleiding ...1

2 Doelstelling ...1

3 Aanpak en werkwijze ...2

4 Quick-scan van modellen / instrumentaria...2

5 Comparatieve analyse...3

5.1 HABITAT...5

5.2 EcoFuzz ...8

5.3 GEM ...11

5.4 Diagnostic tool op basis van BLOOM...16

5.5 GEMCO...18 5.6 MamPec ...23 5.7 IMPAQT ...25 5.8 SOBEK-RIVER...29 6 Synthese en aanbevelingen...32 7 Referenties ...36

(5)

1 Inleiding

RIKZ is voornemens een beleidtool KRW voor kust- en overgangswateren te (laten) ontwikkelen. De beleidtool dient de strategieontwikkeling en communicatie te ondersteunen bij de vaststelling van ecologische doelen en maatregelenpakketten op waterlichaam- en stroomgebiedniveau voor de Kaderrichtlijn Water. RIKZ wil daarbij aansluiten op de ontwikkeling van de beleidtool KRW voor zoete wateren.

Een kwantitatief inzicht is vereist in de effecten van menselijk handelen op het ecologisch functioneren van de watersystemen. Om een pakket van effectieve maatregelen vast te kunnen stellen moet immers in principe voor iedere menselijke activiteit kunnen worden aangegeven in hoeverre deze leidt tot een afwijking van het ‘goed ecologisch functioneren’. Voor de ecologische kwaliteitselementen (fytoplankton, hogere planten, bodemfauna en visfauna) zijn de oorzaak-effect relaties echter lang niet altijd bekend, hetgeen een systematische analyse naar de haalbaarheid van KRW doelstellingen op dit moment niet goed mogelijk maakt.

Deze problematiek ligt ten grondslag aan de huidige studie. Hoe kan op een effectieve wijze en vanuit de bestaande kennis, modellen en instrumentaria, een zo betrouwbaar mogelijke analyse uitgevoerd worden naar de haalbaarheid van de KRW doelstellingen en maatregelenpakketten. Als eerste stap hierin wordt een evaluatie verlangd van de bruikbaarheid van verschillende methoden / modellen / instrumenten die momenteel beschikbaar zijn (of op korte termijn beschikbaar komen) voor een analyse van de haalbaarheid van KRW doelstellingen voor elk van de ecologische kwaliteitselementen in relatie tot maatregelenpakketten. De huidige studie heeft betrekking op deze eerste stap.

2 Doelstelling

Het doel van deze studie is om op basis van een vergelijkende analyse van modellen / instrumentaria aanbevelingen te doen over de bruikbaarheid van bestaande modellen en instrumentaria voor een te ontwikkelen beleidtool waarmee de haalbaarheid van KRW doelstellingen in relatie tot maatregelenpakketten geëvalueerd kan worden.

(6)

3 Aanpak en werkwijze

Deze studie is uitgevoerd door Maarten Kuijper met bijdragen van Arthur Baart, Johannes Smits, Hans Los, Joost Icke en Nicky Villars. De analyse is tot stand gekomen door de volgende stappen te nemen:

1. Quick-scan van beschikbare of in ontwikkeling zijnde modellen en instrumentaria die door het WL ontwikkeld zijn of gebruikt worden.

2. Opstellen van een vragenlijst aan de hand waarvan de modellen / instrumentaria geëvalueerd kunnen worden.

3. Uitvoeren van een comparatieve analyse van de verschillende modellen / instrumentaria die in beschouwing genomen moeten worden.

4. Verslaglegging en aanbevelingen.

4 Quick-scan van modellen / instrumentaria

De studie beperkt zich tot de algemene modellen / instrumentaria die door het WL gebruikt worden. Gekozen is om zowel deterministische modellen op te nemen als meer simpele methodieken; dit om de verscheidenheid van benaderingen te tonen alsook hun individuele waarde voor een beleidtool in te schatten.

De volgende modellen en instrumentaria zijn in beschouwing genomen: · HABITAT

· EcoFuzz · GEM

· Diagnostic tool op basis van BLOOM · GEMCO

· MAMPEC · IMPACT · SOBEK-RIVER

De keuze voor deze modellen is tot stand gekomen met instemming van het RIKZ. Voor uitleg over elk van deze modellen wordt naar het volgende hoofdstuk verwezen. In de navolgende tekst wordt gesproken van modellen. Modellen hebben hier betrekking op de softwarepakketten en niet op de toepassingen op een bepaald watersysteem. Waar dit laatste het geval is wordt daar specifiek aan gerefereerd.

(7)

5 Comparatieve analyse

Een vragenlijst is opgesteld op basis waarvan alle modelbenaderingen met elkaar vergeleken zijn. In eerste instantie werd gedacht aan een lijst van gemeenschappelijke criteria waaraan de modellen zouden moeten voldoen ter ondersteuning van een beleidtool. Echter de waarde van de individuele modellen voor een beleidtool hangt af van het doel waarvoor ze gebruikt worden. Zo zijn er modellen die gericht zijn op de ruimtelijke analyse; andere modellen bieden weer een multi-criteria analyse functionaliteit; en weer andere (vooral de zwaardere modellen) lenen zich voor uitgebreidere analyses waarvan alleen de resultaten door het beleidtool gebruikt zullen worden, of waarmee naderhand meer gedetailleerde haalbaarheidstudies mee kunnen worden uitgevoerd. Daarom is gekozen voor een vragenlijst waarin een aantal aspecten aan de orde komen op basis waarvan de bruikbaarheid van elk model ingeschat kan worden.

Door deze vragenlijst te hanteren wordt indirect ook inzicht verkregen in de gewenste functionaliteit van een beleidtool en de daaronder hangende modellen / instrumenten. Ook wordt duidelijk voor welke kwaliteitselementen de beschikbare modellen toereikend zijn en waar nog de nodige model- en kennisontwikkeling vereist is.

De vragen met bijbehorende uitleg staan genoemd in tabel 1.

Tabel 1: Vragenlijst ter beoordeling van de verschillende modellen

Vraag Uitleg

1. Doel van het instrument / model Hier wordt onder verstaan een korte beschrijving van het doel waarvoor het model /

instrumentarium / methodiek in eerste plaats is ontwikkeld?

2. Voor welke (deel-)maatlatten van de kwaliteitselementen zou het model / instrumentarium specifieke informatie kunnen leveren?

Hierbij wordt het oorspronkelijke doel van het model gerelateerd aan de mogelijke beheersvraag (i.e. toetsing aan de deelmaatlatten).

3. Kan het instrumentarium toegepast worden op elk type overgangs- of kustwater?

Voor welke watertypen is het instrument inzetbaar?

4. Begrip van de onderliggende processen?

Bevat het desbetreffende model / instrumentarium de kennis over processen en componenten die relevant zijn voor de beheerstaak / deelsysteem. Zo niet, kan dergelijke kennis eenvoudig in het model / instrumentarium gestopt worden? 5. Beschikbaarheid van gegevens /

informatiebehoefte?

Hoe groot is de informatiebehoefte van het instrument? Zijn alle gegevens te achterhalen?

(8)

6. Tijd- en ruimteschaal? Op welke tijd- en ruimteschaal is het instrument van toepassing?

Hoe verhouden deze zich tot de vanuit de KRW toetsing te verwachten beheersvragen?

7 Wat is de onzekerheid van het instrument?

Welke mate van onzekerheid kan men verwachten van het instrument. Kan met het instrument een gevoeligheidsanalyse of onzekerheidsanalyse worden uitgevoerd? 8. Mogelijkheden m.b.t. koppeling aan

andere modellen

Kan het instrument gekoppeld worden aan andere modellen. Wat is hiervoor nodig?

9. Benodigde computerinspanning? Hoe rekenintensief is het instrumentarium? 10. IT inpasbaarheid? Is de gewenste functionaliteit aanwezig of op

korte termijn te verwezenlijken. Vergt dit aanpassingen aan het instrument, zo ja, welke? 11. Is het instrumentarium reeds

operationeel, i.e.

gevalideerd/gekalibreerd?.

Zo ja, voor welke wateren.

12. Korte beschrijving van de procedure?

Hoe zou een modelstudie er uit zien. Welke stappen moeten daarbij doorlopen worden en hoeveel tijd is daar mee gemoeid?

13. In hoeverre draagt het instrument bij dat de uiteindelijke beleidtool voldoet aan de gewenste functionaliteit van een beslissingondersteunend systeem?

Beslissingondersteunende systemen zouden de volgende functionaliteiten moeten bieden (van der Most et al., 1998):

· het structureren en ordenen van informatie; · het ontwikkelen van een gezamenlijke

kennis- en informatiebasis en daarmee bijdragen aan een gemeenschappelijk referentiekader voor betrokken actoren; · het ondersteunen van de communicatie over

aard en omvang van de problematiek resp. effecten van mogelijke oplossingen; · het vergroten van het kennisniveau en het

inzicht van betrokken actoren met betrekking tot de samenhang van de problematiek c.q. het bevorderen van een meer integrale benadering;

· het expliciet maken en verhelderen van posities en percepties van betrokken actoren. Deze vragen zijn voorgelegd aan de inhoudelijke experts die met de modellen werken. In de navolgende paragrafen volgt een uitwerking van de individuele modellen.

(9)

5.1 HABITAT

1. Doel van het instrument / model

HABITAT is een model met GIS functie waarmee voorspellingen gedaan kunnen worden over het voorkomen en de geschiktheid van leefgebieden (habitats) van specifieke soorten of leefgemeenschappen als gevolg van veranderingen in milieufactoren. Het is oorspronkelijk ontwikkeld voor studies naar de ecologische effecten van maatregelen in het wateren natuurbeheer op lokale, regionale en (inter)nationale schaal. Het gaat hierbij vooral om maatregelen voor inrichting, herstel, beheer en behoud van ecosystemen. Bij inrichtingsmaatregelen zijn niet alleen de ecologische functie van een gebied van belang, maar gelden ook andere functies zoals veiligheid, scheepvaart, recreatie, industrie e.a. (WL | Delft Hydraulics, 2004).

Analyse van de habitatgeschiktheid vindt plaats met behulp van soortmodellen. Soortmodellen bestaan enerzijds uit een set van kennisregels per soort en anderzijds uit zogenaamde combinatiefuncties die de achtergrondkaarten van omgevingscondities combineren met de kennisregels om te komen tot een geaggregeerd totaalplaatje. Kennisregels bepalen de geschiktheid van een bepaald gebied voor de invoervariabele(n). De gebruiker kan kiezen uit verschillende typen kennisregels (klassenverdeling, univariaat, multivariaat en gebroken lineair). Het resultaat van een typische habitatanalyse is een ruimtelijke kaart met de habitatgeschiktheid (waarde tussen 0 en 1) voor een bepaalde soort. Deze kaart is vervolgens te vertalen naar dichtheden / biomassa van de soorten.

HABITAT is een product waarvan de ontwikkeling van de huidige basisversie tot stand is gekomen via een samenwerking tussen WL en RWS.

2. Voor welke (deel-)maatlatten van de kwaliteitselementen zou het model / instrumentarium specifieke informatie kunnen leveren?

Arealen ecotopen, die weer te vertalen zijn in biomassa’s, diversiteit, etc.

Aanwezigheid soorten, concentraties, fysisch-chemische en hydromorfologische parameters.

3. Kan het instrumentarium toegepast worden op elk type overgangs- of kustwater?

Ja

4. Begrip van de onderliggende processen

Soortenkennisregels en gebiedskennis moeten door de gebruiker worden toegevoegd en kunnen worden opgeslagen in de verschillende databases die onderdeel uitmaken van het instrument. Soortenkennisregels zouden uit literatuurstudies moeten komen of empirisch afgeleid worden uit veldwaarnemingen. Gebiedskennis kan worden ingelezen.

5. Beschikbaarheid van gegevens / informatiebehoefte

HABITAT is opgebouwd uit vier soorten informatie:

· Soortmodellen: per soort wordt met een rekenregel weergegeven hoe deze reageert op een verandering in de milieufactoren. Een soortmodel bestaat uit verschillende rekenregels.

· Ecotopenclassificaties: met een ecotopenclassificatie worden invoervariabelen gecombineerd tot ecotopen middels een classificatietabel. Het resultaat van een ecotoopclassificatie is een kaart met ecotopen.

(10)

· Kaartbestanden: in de kaartendatabase staan de kaarten van een bepaald gebied met invoervariabelen.

· Projecten: in de projectdatabase staan de door de gebruiker uitgevoerde analyses. Binnen een project kunnen verschillende scenario’s – ook wel cases genoemd -gedefinieerd worden die vervolgens met elkaar vergeleken kunnen worden.

Voor de eerste drie typen informatie geldt dat deze toegevoegd moet worden aan het instrument. Voor KRW-toepassingen moet men dan denken aan kennisregels over die soorten die relevant zijn, en ecotopenclassificaties (vegetatiezones) die specifiek zijn voor een bepaald gebied.

6. Tijd- en ruimteschaal

HABITAT kan in principe toegepast worden op elke tijd- en ruimteschaal. De vraag is echter in hoeverre kennisregels beschikbaar zijn of gegenereerd kunnen worden met modellen waarmee de toestand van een ecologische component als gevolg van een verandering in één of meerdere milieufactoren over meerdere jaren voorspeld kan worden. Dit zal voor ieder beheersgebied en beheerselement afzonderlijk bepaald moeten worden.

7 Onzekerheid

HABITAT-toepassingen zijn doorgaans gebaseerd op een groot aantal aannames. Deze bepalen in grote mate de onzekerheid van het instrument. Een gevoeligheidsanalyse behoort nog niet tot de mogelijkheden maar toevoeging van deze functionaliteit staat wel gepland.

8. Mogelijkheden m.b.t. koppeling aan andere modellen

HABITAT kan eenvoudig gekoppeld worden aan andere modellen. HABITAT-toepassingen maken veelal gebruik van modeluitvoer van 2D of 3D stromingsmodellen, waterkwaliteitsmodellen of morfologische modellen. Omdat HABITAT niet dynamisch is dient er veelal een temporele aggregatie van de modeluitvoer te worden toegepast.

De uitvoer van HABITAT bestaat uit GIS kaarten en tabellen waarin een beperkte set van uitvoergegevens staan, zoals arealen van een bepaalde ecotoop of soorthabitat. Deze uitvoer kan ook als invoer dienen voor de 2D en 3D modellen.

9. Benodigde computerinspanning?

HABITAT toepassingen vergen een geringe rekentijd.

10. IT inpasbaarheid

HABITAT heeft een open structuur en kan dientengevolge gemakkelijk uitgebreid worden met nieuwe functionaliteiten. Voor KRW toepassingen volstaat de huidige functionaliteit.

11. Is het instrumentarium reeds operationeel, i.e. gevalideerd/gekalibreerd?.

Bij het valideren van habitatmodellen dient rekening gehouden worden met het feit dat een habitatmodel een potentiële geschiktheid voorspelt. Deze potentiële geschiktheid hoeft niet direct overeen te komen met een bepaalde waargenomen dichtheid van voorkomen in het veld, omdat wellicht ook andere factoren die niet in het habitatmodel opgenomen zijn beperkend kunnen zijn (bijv. populatiedynamische factoren).

(11)

Tot nu toe is het HABITAT-model gevalideerd op schedefonteinkruid en de driehoeksmossel in het IJsselmeergebied. Validatie beperkt zich in deze instantie tot het accuraat voorspellen van het wel of niet voorkomen van een soort, en niet op correlatie met in het veld geconstateerde dichtheden of aantallen.

12. Korte beschrijving van de procedure

Met HABITAT kan de gebruiker soortmodellen en ecotopenclassificaties toepassen in een bepaald studiegebied, waarbij de variabelen in de modellen/classificaties gekoppeld zijn met kaartbestanden met gegevens van het studiegebied. De toepassing voert de gebruiker uit in projecten die onderverdeeld zijn in cases. De modellen en classificaties kan de gebruiker selecteren uit de daarvoor bedoelde kennisdatabases of zelf definiëren. De bestandsgegevens van de kaarten die aan de modelvariabelen gekoppeld moeten worden kan de gebruiker ter plekke opgeven of selecteren uit de kaartendatabase.

De werkwijze van het model is als volgt: · Aanmaken van een project

· Aanmaken van een case (projectscenario’s)

· Aanmaken (of uit bestaande database inlezen) van soortmodellen en ecotopenclassificatie

· Invullen van soortmodellen met regels en invullen van de ecotopenclassificatie · Verifiëren en doorrekenen case

· Verwerken van resultaten

De inspanning ligt vooral in het genereren van de kennisregels en ecotopenclassificatie waarvoor doorgaans een uitvoerige literatuurstudie voor nodig is, eventueel aangevuld met expertkennis. Daarnaast dienen de juiste gegevens (kaarten) beschikbaar te zijn die aan de basis staan van de analyse.

Een indicatie van de benodigde tijd voor het uitvoeren van een complete HABITAT studie is 5 weken, inclusief de literatuurstudie en het verzamelen van het benodigde basiskaartmateriaal. Indien de soortendatabase reeds gevuld is, kan een HABITAT analyse volstaan met een drie of viertal dagen.

13. Kan het instrument ertoe bijdragen dat de uiteindelijke beleidtool voldoet aan BOS functionaliteiten, zijnde:

het structureren en ordenen van informatie;

· HABITAT leent zich uitstekend voor het structureren en ordenen van informatie. Per soort kunnen algemeen geldende kennisregels worden opgesteld die vervolgens worden opgeslagen in een database. Daarnaast kunnen gebiedskaarten opgeslagen worden.

· Met behulp van een andere database kunnen scenario’s met elkaar vergeleken worden en kunnen kaarten weggeschreven worden.

het ontwikkelen van een gezamenlijke kennis- en informatiebasis en daarmee bijdragen aan een gemeenschappelijk referentiekader voor betrokken actoren;

· Binnen HABITAT is het mogelijk om een gezamenlijke database op te bouwen van kennisregels, indelingen en kaarten die kunnen worden uitgewisseld en door meerdere partijen kunnen worden gebruikt.

(12)

het ondersteunen van de communicatie over aard en omvang van de problematiek resp. effecten van mogelijke oplossingen;

· HABITAT is primair opgezet om effecten in beeld te brengen. Het is eenvoudig om verschillende scenario’s door te rekenen en de effecten kwantitatief weer te geven.

het vergroten van het kennisniveau en het inzicht van betrokken actoren met betrekking tot de samenhang van de problematiek c.q. het bevorderen van een meer integrale benadering;

· HABITAT is een instrument dat helpt bij het beter analyseren van de problematiek.

het expliciet maken en verhelderen van posities en percepties van betrokken actoren.

· Dit is een mogelijkheid indien HABITAT als visualisatietool wordt gebruikt, bijvoorbeeld om verschillen in opvattingen over kennisregels en de uitwerking daarvan op habitatgeschiktheid te laten zien.

5.2 EcoFuzz

EcoFuzz is een systeem dat gebaseerd is op fuzzy set theorie. Het is oorspronkelijk opgesteld om op basis van expert judgements aangevuld met literatuurkennis en resultaten van mesocosmexperimenten snel een uitspraak te kunnen doen over de gevolgen van klimaatsverandering op het Waddenzee ecosysteem. Hiertoe zijn fuzzy rules opgesteld die aangeven hoe verschillende componenten van het systeem (morfologie, fytoplankton, microfytobenthos, macrozoobenthos, kwelders en scholeksters) reageren op de gevolgen van klimaatverandering (i.e. verschillende scenario’s van zeespiegelstijging, temperatuurstijgingen, lichtintensiteit en storm frequenties) (WL | Delft Hydraulics, 1999). De voor dit doel ontwikkelde versie van EcoFuzz beperkt zich in eerste instantie tot kwalitatieve aanduidingen variërend van sterke afname, afname, gelijk blijven, toename en sterke toename. De kwalitatieve uitspraken worden uitgezet tegen veranderingen in een parameter van de desbetreffende component. Dit leidt tot zogenaamde lidmaatschapfuncties die weergeven welke mate van procentuele verandering van een parameter overeenkomt met de verschillende kwaliteitsaanduidingen. De manier waarop verbanden gelegd worden tussen verschillende parameters loopt via een relationele database die op basis van if-then regels de relatie vastlegt (bijv. if A decreases and B decreases then C decreases).

Het model is naast de Waddenzee ook toegepast op de geschiktheid van vishabitat in de Waal (Baptist et al., 2002), de relatie tussen Phaeocystis bloeien en schuimvorming op het Nederlandse strand (Blauw et. al., 2004) en de kans op drijflagenvorming op het IJsselmeer (Ibelings et. al. 2003).

Fuzzy logic is bij uitstek geschikt voor die beheersvragen waar onvoldoende kennis beschikbaar is om tot betrouwbare kwantitatieve uitspraken te komen. De methode moet dan ook eerder gezien worden als een manier om kwalitatieve kennis gestructureerd te presenteren. De mogelijkheden van fuzzy logic zijn overigens ook ingebouwd in het HABITAT instrument.

(13)

EcoFuzz bestaat in principe uit een lege schil. De benodigde kennis moet eerst ingewonnen worden via literatuurstudies, vragenlijsten die aan experts worden voorgelegd of via workshops.

In zijn simpelste vorm kan dit instrument eenvoudig worden ingevuld met de specialistische kennis van experts. Op basis van de kennis van experts kan een simpele beslisboom worden uitgewerkt die aangeeft hoe de relaties tussen verschillende parameters liggen en welke lidmaatschapsfuncties gedefinieerd kunnen worden voor zover de complexiteit van het natuurlijke systeem dit toelaat. In sommige gevallen kan voor een kwantitatieve invulling van de lidmaatschapsfuncties teruggevallen worden op processen die in bestaande modellen zitten zoals ERSEM en GEM.

Het instrument kan zonder moeite op alle ruimte- en tijdschalen worden toegepast. De vraag is echter in hoeverre de kennisregels die in het instrument zitten een juiste weergave zijn van wat er op een lange tijd- of ruimteschaal gebeurt. Dit zal voor ieder beheersgebied en beheerselement afzonderlijk bepaald moeten worden.

Analoog aan HABITAT zal EcoFuzz meestal worden gebruikt om een evenwichtssituatie te beschrijven die na verloop van tijd optreedt. Voor dynamisch modelleren is het instrument niet echt geschikt.

7 Onzekerheid

De kennis die in EcoFuzz wordt opgenomen is doorgaans gebaseerd op expert judgement. De ervaring met de toepassing op de Waddenzee is dat de verschillende experts nogal eens verschillen van mening. Dit is enerzijds te vertalen in een bandbreedte van onzekerheid, maar kan anderzijds ook duiden op een fundamenteel gebrek aan kennis of tegenstrijdigheden. De onzekerheid van het instrument hangt dus deels af van de mate van consensus onder de experts.

In gevallen dat proceskennis of resultaten overgenomen worden uit bestaande modellen zoals GEM of ERSEM hangt de mate van onzekerheid van EcoFuzz uiteraard af van de betrouwbaarheid van deze toeleverende modellen.

EcoFuzz kan gebruikt worden met andere modellen door de modelresultaten te vertalen in kennisregels. EcoFuzz leent zich ook voor de aggregatie van resultaten door middel van een multi-criteria analyse. De EcoFuzz toepassingen zijn minder geschikt voor dynamisch modelleren.

EcoFuzz toepassingen vergen een zeer geringe rekentijd.

EcoFuzz heeft een open structuur en kan dientengevolge gemakkelijk uitgebreid worden met nieuwe functionaliteiten. Voor KRW toepassingen volstaat de huidige functionaliteit.

(14)

De EcoFuzz toepassing op de Waddenzee is slechts gevalideerd door de kennisregels die zijn opgesteld op basis van interviews met de experts terug te koppelen op diezelfde experts voor een heroverweging. Validatie is wel toegepast op de vorming van drijflagen op het IJsselmeer en de voorspelling van Phaeocystis schuim op het strand en hierbij zijn redelijke resultaten geboekt.

De werkwijze van EcoFuzz is als volgt:

· Opstellen van een conceptueel model dat de verbanden toont tussen stuurvariabelen en uitvoerparameters

· Afleiden van lidmaatschapfuncties (via literatuurstudies, empirische data-analyse of interviews met experts) die de onderlinge relaties “kwantificeren” (via if-then rekenregels)

· Combineren van rekenregels tot een geaggregeerde output · Kalibratie aan de hand van veldgegevens

· Validatie met een onafhankelijke set van data

De inspanning ligt vooral in het genereren van de kennisregels waarvoor doorgaans een uitvoerige literatuurstudie voor nodig is, eventueel aangevuld met expertkennis. Daarnaast dienen de juiste gegevens beschikbaar te zijn voor de kalibratie / validatie. De EcoFuzz manual en het programma zijn down te loaden van:

http://www.habes.net/partners/expert_systems.asp

Een indicatie van de benodigde tijd voor het uitvoeren van een complete EcoFuzz studie is 4 weken, inclusief de literatuurstudie en het verzamelen van het benodigde basiskaartmateriaal. Indien de kennisregels reeds bekend zijn, kan een EcoFuzz analyse volstaan met een drie of viertal dagen.

· EcoFuzz leent zich uitstekend voor het structureren en ordenen van informatie. Door de conceptuele modellen wordt duidelijk op grond van welke relaties een uitspraak wordt gedaan. De rekenregels kunnen bovendien in schematische vorm weergegeven worden.

· Binnen EcoFuzz is het niet mogelijk om een gezamenlijke database op te bouwen van kennisregels. Elk model moet afzonderlijk worden ingevuld, hetgeen een gemeenschappelijke informatiebasis in de weg staat.

· EcoFuzz is primair opgezet om effecten in beeld te brengen. Het is eenvoudig om verschillende scenario’s door te rekenen en de effecten kwantitatief weer te geven.

het vergroten van het kennisniveau en het inzicht van betrokken actoren met betrekking tot de samenhang van de problematiek c.q. het bevorderen van een meer integrale benadering;

(15)

· EcoFuzz is een instrument dat vooral kan helpen bij het opstellen van oorzaak-effect relaties en het identificeren van het soort informatie dat nodig is om deze relaties nader in te vullen.

het expliciet maken en verhelderen van posities en percepties van betrokken actoren.

· Dit is een mogelijkheid indien EcoFuzz als visualisatietool wordt gebruikt, bijvoorbeeld om verschillen in opvattingen over kennisregels en de uitwerking daarvan te laten zien.

5.3 GEM

GEM is een dynamisch, deterministisch en generiek ecologisch model voor estuariene wateren en kustwateren, toegespitst op de beantwoording van vragen met betrekking tot primaire productie en kringlopen / stofstromen. GEM is gebaseerd op het generieke modelinstrumentarium voor waterkwaliteit DELWAQ en kan worden toegepast voor 2D- en 3D-simulaties. De uitvoer van het model omvat tijdreeksen voor de concentraties in zones of raaien, contourkaarten voor de concentraties op gewenste tijdstippen, en massabalansen per gewenste periode. Voor toetsing aan maatlatten is nabewerking van de simulatieresultaten mogelijk door gebruik van een statistische module.

De “standaardversie” van het huidige GEM waarvan de ontwikkeling startte in 1994 omvat fytoplankton (biomassa en soortensamenstelling), particulaire en opgeloste anorganische nutriënten (N,P,Si), particulaire en opgeloste organisch stof (C,N,P; in totaal 4 organische fracties), zuurstof, saliniteit (chloride), extinctie, doorzicht en slib. Met de algenmodule BLOOM kunnen ook macroalgen zoals Ulva worden gesimuleerd. De sediment-wateruitwisseling wordt in die versie beschouwd met behulp van een samengesteld proces, waarvoor drie verschillende opties bestaan die sterk uiteenlopen voor wat betreft procesdetail en de mate van gelaagdheid van het sediment (redoxgradiënt). Zwevend slib kan zowel worden gesimuleerd als opgelegd. De graas door zoöplankton en/of benthische filter feeders wordt opgelegd op basis van een speciale procesroutine die biomassa tijdreeksen vertaalt naar graasdruk.

De “ontwikkelversie” van GEM is recentelijk uitgebreid met een nieuwe microfytobenthosmodule ter vervanging van de oorspronkelijke nauwelijks gebruikte module, en met een nieuwe slibmodule waarin ook de interactie met biota kan worden beschouwd. Vervolgens is GEM opgezet conform DELWAQ-G. Dit is een nieuwe vorm van DELWAQ, waarmee naast watercompartimenten, sedimentlagen expliciet kunnen worden gemodelleerd. De procesformuleringen zijn generiek. De mate waarin en de wijze waarop processen (formuleringen) tot uiting komen is afhankelijk van lokale condities, bijvoorbeeld van het zuurstofgehalte. De gesimuleerde stoffen zijn uitgebreid met twee minerale fosfaatvormen, sulfaat, sulfide en methaan, hetgeen ook de toevoeging van een reeks processen impliceerde. De formuleringen voor de consumptie van electron-acceptoren (zuurstof, etc.) bij de afbraak van organische stof zijn gewijzigd. Aan nitrificatie is een formulering conform MM-kinetiek toegevoegd. GEM bevat ook drie dynamische grazersmodules. Er zijn twee modules voor de groei en graas door zooplankton. De eerste is ontwikkeld in het kader van BEON, de tweede is overgenomen uit ERSEM. De derde module richt zich naast filter feeders ook op benthische deposit feeders en is overgenomen van ERSEM. Momenteel vindt een vergelijking van de modules plaats.

(16)

GEM is een product waarvan de ontwikkeling tot stand is gekomen in opdracht van en in samenwerking met RWS en onderzoeksinstituten (NIOO-CEME, Alterra, NIOZ).

De standaardversie van GEM levert informatie met betrekking tot de volgende maatlatten: · Fytoplankton; zomergemiddeld gehalte van Chl-a, gehalte Phaeocystis.

· Macroalgen en angiospermen; arealen (bijv. Ulva, geen zeegras).

· Macrofauna; dominante benthische filter feeders, biomassa’s, dichtheden en arealen (alleen voor zover filter feeders als forcering worden beschouwd, en simulaties ter analyse van draagkracht worden uitgevoerd).

· Fysisch-chemisch; zuurstofhuishouding, zoutgehalte, nutriëntengehalten, doorzicht. · Vissen; geen.

· Hydromorfologisch; debiet zoetwater, mineraal slib en zand bedekking.

De ontwikkelversie van GEM kan aanvullend informatie met betrekking tot de volgende maatlatten leveren:

· Macrofauna; dominante benthische filter en deposit feeders, biomassa’s, dichtheden en arealen.

Ja, dat kan. GEM is generiek, en onderdelen die meer specifiek van belang zijn in ondiepe getijdewateren (microfytobenthos, benthische grazers) kunnen in geval van diepere kustwateren desgewenst uit het model worden weggelaten.

De standaardversie van GEM bevat veel kennis over dominante processen en componenten bezien vanuit het beheer met betrekking tot eutrofiëring, primaire productie door fytoplankton, zuurstofhuishouding en doorzicht. Het bevat beperkte kennis en componenten ten aanzien van primaire consumenten in de zin van forcering en ten aanzien van slib. GEM bevat niets ten aanzien van secundaire consumenten. De ontwikkelversie van GEM heeft reeds goede simulatiepotentie ten aanzien van microfytobenthos, zoöplankton, dominante benthische filter en deposit feeders, en slib. De verdere ontwikkeling van het model in die richtingen via kalibratie/validatie zal aanzienlijke inspanningen vragen, inclusief onderbouwend nader onderzoek.

GEM is vooral toegepast op grote watersystemen (kuststrook, zuidelijke Noordzee). Dit verklaart waarom fytoplankton goed vertegenwoordigd is in de standaardversie, in tegenstelling tot primaire consumenten, en waarom de uitwisseling tussen bodem en water daarin meestal op sterk vereenvoudigde wijze werd gemodelleerd. Ten behoeve van de vraagstelling vanuit de KRW is het noodzakelijk GEM geschikt te maken voor toepassing in estuaria en een klein deel van de kuststrook. Daarvoor is het nodig dat de interacties tussen primaire producenten en consumenten, en tussen bodem en water met meer detail in het model worden opgenomen dan in de huidige standaardversie. Dit geldt in het bijzonder de ondiepe getijdewateren.

(17)

De huidige standaardversie van GEM behoeft primair de volgende informatie: · bathymetrie en hydrodynamisch gesimuleerde dynamische waterbeweging;

· belastingen in de vorm van tijdreeksen ten aanzien van nutriënten, particulaire en opgeloste organische stof, chloride, zoet water en in geval dat slib wordt gemodelleerd ook de slibbelasting;

· meteorologische forcering (instraling, wind, water temperatuur);

· monitoringgegevens van nutriënten, particulaire en opgeloste organische stof, fytoplanktongehalte (bij voorkeur ook soortensamenstelling), chloride en zwevend slib (ten behoeve van begin- en randcondities, kalibratie en validatie);

· verspreiding, biomassa, soortensamenstelling van microfytobenthos (alleen in geval van ondiepe getijdensystemen ten behoeve van initialisatie, kalibratie en validatie);

· verspreiding en biomassa (of dichtheden) van dominante benthische filter feeders (alleen in geval van estuaria en ondiepe getijdensystemen ten behoeve van graasforcering);

· slibgehalte van het sediment (alleen in geval van slibmodellering ten behoeve van initialisatie, kalibratie en validatie);

· waarden van procescoëfficiënten (uit de GEM database, zonodig door kalibratie te modificeren).

De ontwikkelversie van GEM behoeft aanvullend primair de volgende informatie:

· waterkwaliteit van het gemodelleerde watersysteem met betrekking tot het gehalte van sulfaat (ten behoeve van begin- en randcondities, kalibratie en validatie);

· sedimentkwaliteit van het gemodelleerde watersysteem met betrekking tot de gehaltes van water, slib, organische stof, fosfor, ijzer (ten behoeve van initialisatie, kalibratie en validatie);

· poriewaterkwaliteit in sediment met betrekking tot de gehalten van nutriënten, sulfaat, sulfide en opgeloste organische stof (met name voor platen van ondiepe getijdensystemen, ten behoeve van kalibratie en validatie);

· verspreiding en biomassa (of dichtheden) van dominante benthische filter feeders en microfytobenthosgrazers (Macoma en/of Hydrobia) (alleen in geval van estuaria en ondiepe getijdensystemen ten behoeve van graasforcering, in het bijzonder van belang indien slib wordt gemodelleerd).

De informatie dient minimaal een geheel jaar te omspannen, en voor zover van toepassing voldoende dekkend te zijn voor het gesimuleerde watersysteem.

GEM kan in principe toegepast worden op elke ruimteschaal, waarbij het rekengrid naar behoefte kan worden verfijnd. De tijdschaal is minimaal een jaar, maar kan in principe ook een (lange) reeks van jaren betreffen. De beperkingen liggen enerzijds in de omvang van de rekenlast, en anderzijds in de beschikbaarheid van gegevens met betrekking tot belastingen, randcondities en forcering.

Beperkingen vanuit de rekenlast gelden in het bijzonder de ontwikkelversie van GEM, wanneer deze in de vorm van DELWAQ-G (DELWAQ uitgebreid met een meerlagen bodem) wordt toegepast.

(18)

In relatie tot tijd- en ruimteschalen zal de beantwoording van relevante beheersvragen slechts beperkingen ondervinden voor zover deelsystemen als gevolg van praktische grenzen gesteld aan de rekenlast moeten worden gemodelleerd zonder dat onderlinge interacties kunnen worden meegenomen.

7 Onzekerheid

De onzekerheid van de standaardversie van GEM is gering in geval van jaarsimulaties voor diepere kustwateren. Onzekerheid in de orde van 10% is haalbaar bij de huidige condities, mits de fysische forcering correct is. Dit is het gevolg van de vele reeds uitgevoerde kalibraties/validaties. De onzekerheid is echter aanzienlijk wanneer standaard GEM wordt toegepast op ondiepe getijdewateren zoals de Waddenzee, met name in het geval van meerjarige simulaties waarin belastingen met de tijd sterk veranderen. De ontwikkelversie van GEM biedt een goed perspectief voor het verkrijgen van een hogere zekerheid in voorspellingen voor ondiepe getijdewateren.

GEM wordt toegepast gekoppeld aan hydrodynamische modellering, waarvan de resultaten als invoer worden gebruikt. De koppeling met DELFT3D-FLOW en WAQUA / TRIWAQ is standaard en geheel geautomatiseerd. Koppeling aan de resultaten van andere hydrodynamische modellen kunnen met een beperkte inspanning tot stand worden gebracht. De resultaten van GEM kunnen eenvoudig aan een modelinstrument als HABITAT worden gekoppeld.

De rekentijden van GEM zijn sterk afhankelijk van de toegepaste configuratie. Een 2D jaarsimulatie van een marien watersysteem met de standaardversie duurt een tot twee uren op een snelle PC (niveau 2003). De rekentijden van volledige 3D-toepassingen bedragen een halve tot een hele dag, maar kan sterk oplopen als het systeem met kleine lagen beschreven moet worden.

Een jaarsimulatie van de ontwikkelversie op basis van DELWAQ-G met een 2D-waterkolom en 9 lagen in het sediment voor de westelijke Waddenzee vergt een rekentijd van circa een dag op een multi-processor PC. De rekentijden van volledige 3D-toepassingen bedragen circa twee dagen.

De software van GEM kan betrekkelijk eenvoudig met nieuwe functionaliteit (processen, stoffen, organismen) worden uitgebreid omdat het is gebaseerd op DELWAQ met zijn processenbibliotheek.

De standaardversie van GEM is volledig operationeel en met goed gevolg uitgebreid gekalibreerd en gevalideerd voor de meeste Nederlandse mariene (deel)watersystemen. Dit is in veel mindere mate het geval voor de Waddenzee. De resultaten voor dit watersysteem zijn voor verbetering vatbaar. GEM is niet specifiek gekalibreerd voor de Oosterschelde en de Westerschelde. De resultaten zijn met name voor de Oosterschelde goed, voor de Westerschelde minder.

(19)

De ontwikkelversie van GEM is nog niet volledig operationeel met betrekking tot microfytobenthos, graasforcering en slib. Momenteel wordt aan verdere operationalisering en kalibratie gewerkt voor de eerste toepassing, de westelijke Waddenzee.

De stappen in een volledige toepassing van standaard GEM zijn:

1. bepaling en voorbereiding van de toepassing (doel, wijze van uitvoering modelstudie, keuze van invoer, modelspecificatie, planning en begroting van activiteiten);

2. opzetten bathymetrie, grid, meteorologische en hydrologische forcering voor een hydrodynamisch model;

3. simuleren van de waterbeweging met dit model;

4. verzameling en analyse van beschikbare relevante gegevens ten aanzien van wateren sedimentkwaliteit, benthische filter feeders, belastingen en meteorologische forcering; 5. kwantificering van de belastingen;

6. kwantificering van de slibforcering (tenzij meegemodelleerd); 7. kwantificering van de graasforcering (tenzij meegemodelleerd); 8. gereedmaken van alle invoerbestanden;

9. uitvoering basissimulatie met kalibratie/validatie; 10. uitvoering scenariosimulaties; en

11. analyse en rapportage van resultaten.

De totale benodigde tijd is sterk afhankelijk van wat reeds beschikbaar is. Een waterbeweging is voor Nederlandse mariene watersystemen over het algemeen reeds beschikbaar. Maar ook in hydrodynamische modellering is vooruitgang, dus zullen simulaties van tijd tot tijd opnieuw moeten worden gedaan. Een hydrodynamische “update-simulatie” brengt 15-25 dagen werk met zich mee (activiteiten 2-3).

Benodigde gegevens zijn veelal deels al eerder verzameld en geanalyseerd. Belastingen zijn over het algemeen beschikbaar voor jaren tot en met 1998. Als gegevens voor nieuwe jaren in het geding zijn bedraagt de benodigde inspanning circa 10-15 dagen voor activiteiten 4-8. De kalibratie/validatie kan ongeveer 5 dagen beslaan, de uitvoering van elke scenariosimulatie 1-2 dagen. De analyse, bespreking en rapportage van de aanpak en de resultaten kost over het algemeen ongeveer 10 dagen. Met een volledige toepassing is inclusief de voorbereiding een tijdbesteding van orde 40 dagen gemoeid. Deze schatting is echter op te vatten als een zeer globale indicatie.

13. Kan het instrument ertoe bijdragen dat de uiteindelijke beleidtool voldoet aan BOS functionaliteiten?

GEM levert gestructureerde en geordende informatie, omdat het model in feite interpoleert over ruimte en tijd, zodat een gebiedsdekkend, tijdsafhankelijk (seizoensverschillen) beeld wordt verkregen, zowel van gesimuleerde gehalten en biomassa’s als van forcerende biomassa’s. GEM levert een gezamenlijke kennis- en informatiebasis, draagt bij aan vergroting van het gedeelde kennisniveau en inzicht in het systeemgedrag, en ondersteunt de communicatie over aard en omvang van de problematiek en effecten van mogelijke oplossingen.

De leercurve voor GEM toepassingen is echter nogal groot en dientengevolge is het model minder geschikt als communicatietool naar een groot aantal gebruikers toe. Ook wordt de

(20)

GEM kan dan ook het best gebruikt worden om modelresultaten te genereren die als basis dienen voor een eventueel te ontwikkelen beleidtool of om na een eerste verkenning van (een set van) herstelmaatregelen een meer gedetailleerde haalbaarheidsstudie uit te voeren.

5.4 Diagnostic tool op basis van BLOOM

Het fytoplankton model BLOOM simuleert de algenbiomassa en soortensamenstelling. Hiertoe wordt een optimalisatietechniek (zogenaamd ‘lineair programming’) gehanteerd waarbij de netto productie van fytoplankton over een bepaalde periode correspondeert met de omgevingsconditie en bestaande biomassa. Deze benadering heeft haar waarde aangetoond in een groot aantal studies. De algen worden onderverdeeld in een drietal groepen, te weten diatomeeën, flagellaten en dinoflagellaten en een enkele soort, namelijk

Phaeocystis. Elk van deze groepen wordt in het model beschreven aan de hand van hun

fysiologische status onder P-gelimiteerde omstandigheden, N-gelimiteerde omstandigheden en licht (energie)-gelimiteerde omstandigheden. Indien gewenst kan het model kan uitgebreid worden met meerdere soorten of groepen algen. BLOOM is een rekenmodule die opgenomen is in GEM en wordt dan met name gebruikt om de algendynamiek bij wisselende nutriëntenconcentraties en lichtklimaat dynamisch te modelleren.

In het diagnostic tool draait BLOOM als stand-alone programma. Het rekent de evenwichtsituatie (biomassa en algensamenstelling) uit die ontstaat bij bepaalde omgevingscondities. De tool rekent dit uit op basis van beschikbare meetgegevens van nutriënten en lichtklimaat in een watersysteem. Voor gegevens waarover geen kennis beschikbaar is wordt verondersteld dat ze niet beperkend zullen zijn. De berekening levert een T0 situatie op en laten zien in hoeverre de twee maatgevende grootheden voor de KRW, i.e. de totale algenbiomassa (uitgedrukt in Chl.a) en aantal cellen/l Phaeocystis afwijken van de gewenste situatie. Vervolgens kan afgeleid worden welke mate van nutriëntenreductie (van P, N, Si) of verbetering van het doorzicht (uitgedrukt in m) benodigd is om te voldoen aan de norm. Dit valt af te leiden uit de respons curves die het model berekent. Op deze manier kan snel een diagnose gesteld worden van de mate waarin een watersysteem afwijkt van de norm en welk nutriënt (lees: verstoring) hiervoor verantwoordelijk is.

Om BLOOM is een user-interface geprogrammeerd dat de gebruiker op een eenvoudige manier door de verschillende stappen leidt. Een analyse met de diagnostische tool kan dan ook snel en gemakkelijk uitgevoerd worden.

De diagnostische tool op basis van BLOOM levert informatie met betrekking tot de fytoplankton maatlat, en dan met name het zomergemiddeld gehalte van Chl-a en gehalte

Phaeocystis en indien gewenst ook de fysisch-chemische parameters, DIN en

winter-DIP en doorzicht.

(21)

BLOOM bevat de dominante processen en componenten bezien vanuit het beheer met betrekking tot eutrofiëring, primaire productie door fytoplankton en doorzicht.

De volgende invoergegevens moeten geleverd worden: · mengdiepte;

· tijdreeksen met monitoringgegevens van nutriënten, particulaire en opgeloste organische stof, chloride, zoet water en zwevend stof;

· meteorologische forcering (instraling, water temperatuur);

· Chl. a concentraties en Phaeocystis gehaltes voor validatie (indien deze gegevens beschikbaar zijn).

Het lichtklimaat wordt of bepaald via invoer van achtergrond extinctie of uitgerekend als functie van zout, zwevend stof en chlorofyl.

De informatie dient minimaal een geheel jaar te omspannen, en voor zover van toepassing voldoende dekkend te zijn voor het gesimuleerde watersysteem.

De diagnostische tool kan in principe toegepast worden op elke ruimteschaal. Voorwaarde is wel dat in het gekozen watersysteem geen al te grote gradiënten van milieucondities optreden en dat de verblijftijd meer dan 10 dagen is. De tijdschaal is minimaal een jaar, maar kan in principe ook een (lange) reeks van jaren betreffen.

7 Onzekerheid

De diagnostische tool op basis van BLOOM rekent een evenwichtssituatie uit dat zich zou instellen bij een bepaalde beschikbaarheid van licht en nutriënten. Indien de gegevens van voldoende kwaliteit zijn kan hiermee een redelijke mate van nauwkeurigheid bereikt worden. De stand-alone versie van BLOOM is getest op veel meren en kolommen in de Noordzee en levert hier resultaten op die in overeenstemming zijn met de werkelijk gemeten algenbiomassa en samenstelling.

De met het model berekende responscurves kunnen eenvoudig vertaald worden in kennisregels die in een HABITAT of EcoFuzz applicatie kunnen worden ingelezen.

De rekentijd is miniem. Een volledige analyse incl. invoer van gegevens kan binnen 3 uur worden uitgevoerd.

De diagnostische tool o.b.v. BLOOM kan betrekkelijk eenvoudig met nieuwe functionaliteiten worden uitgebreid. Het is geschreven in Visual Basic.

(22)

De procedure omvat de volgende stappen: 1. verzamelen van invoergegevens 2. vaststellen van normwaarden 3. invoer van gegevens in het model 4. berekening uitvoeren en analyse

5. afleiden van benodigde nutriëntenreductie uit berekende respons curves

De totale benodigde tijd hangt sterk af of de beperkte set van invoergegevens beschikbaar is of niet of nog ingezameld moet worden. De analyse zelf duurt hooguit 3 uur.

13. Kan het instrument ertoe bijdragen dat de uiteindelijke beleidtool voldoet aan BOS functionaliteiten?

De user-interface zorgt dat een gebruiker op gestructureerde wijze de analyse zelf kan uitvoeren zonder dat deze enige ervaring heeft. De resultaten worden inzichtelijk gepresenteerd in de vorm van responscurves. De toepassing beperkt zich tot de fytoplankton maatlat. Het is een instrument dat uitermate geschikt is om beheerders begrip bij te brengen over de aard van de verstoring die ten grondslag ligt aan de slechte ecologische kwaliteit. Het levert bovendien een eerste-orde afschatting van de mate waarin de nutriëntenbelasting gereduceerd moet worden om een goede ecologische kwaliteit te kunnen behalen.

5.5 GEMCO

Het GEMCO model (Generic Estuary Model for Contaminants) is ontwikkeld voor milieurisico analyses, in het bijzonder voor het bepalen van ruimtelijk variërende chemische concentraties in een estuariene of kustwater. Het model is generiek van opzet in die zin dat: 1. het in principe in elk Europees estuarium en aanpalend kustwater gebruikt kan worden

voor een risicoanalyse; en

2. het model is eenvoudig te gebruiken, d.w.z. de user-interface is eenvoudig, en de hoeveelheid invoergegevens beperkt, zodat het model door niet-specialisten gebruikt kan worden.

Het modelconcept is weergegeven in figuur 1. Het model omvat een abiotische en een biotische module. Afhankelijk van de invoer berekent de GEMCO abiotische module eerst de contaminantenconcentraties in het estuarium en kustwater in termen van: totale concentraties, opgeloste fracties, fracties geadsorbeerde aan zwevend stof en fracties geadsorbeerd aan bodem sediment. De biotische module berekent op grond van deze concentraties vervolgens de concentraties in verschillende voedselwebcomponenten.

(23)

Figuur 1 Schema van het GEMCO model. PEC = Predicted Environmental Concentration

Chemische concentraties in water, sediment en biota

Ja

Estuaria staan bekend om hun diversiteit en complexiteit, waar getijdenbeweging en dichtheidsstromen a.g.v. de overgang van zoet naar zout van belangrijke factoren zijn in het transport en gedrag van contaminanten. Gezien het generieke karakter van het GEMCO model, is gekozen voor een versimpeling met betrekking tot de geometrie, hydrodynamica en waterkwaliteitsprocessen.

De abiotische module bestaat uit gekoppelde hydrodynamische en waterkwaliteitsprocessen waarmee de concentraties van chemische contaminanten in de waterkolom en in het sediment berekend worden. Het model gebruikt de Delft3D-FLOW en Delft3D-WAQ codes als basis voor de modellering. De schematisatie van het model staat in Figuur 2.

Sea 10 km 40 km Estuary River Direct emissions Atmospheric deposition

(24)

In GEMCO wordt een getijgemiddelde benadering gehanteerd om het advectieve transport te beschrijven. Dit impliceert dat er geen gedetailleerde modellering plaatsvindt van het binnenkomende en uitgaande tij, maar dat een gemiddelde stroming over een getijcyclus wordt berekend. In deze benadering wordt de getijgemiddelde dispersie over de lengte van het estuarium uitgedrukt in een enkele parameter die het resultaat is van alle mixing processen die optreden en die geaggregeerd worden in de versimpelde hydrodynamische beschrijving. Het gebruik van een dispersie coëfficiënt (D) maakt het mogelijk de horizontale en verticale verspreiding van continue emissies te beschrijven zonder dat daarvoor gedetailleerde kennis van het stroomgedrag nodig is.

De berekening van de concentratie contaminanten in het estuarium en de kustzone is gebaseerd op een evenwichtssituatie met behoud van massa. De massa balans vergelijking voor een chemische stof in de waterkolom of een compartiment onder een evenwichtsituatie wordt beschreven met:

load + inflow - outflow - settling - volatilisation - decomposition = 0

De verdeling over opgeloste en particulaire fracties beïnvloedt het verlies en de verspreiding van een chemische stof en de blootstelling daarvan aan organismen. De waterkwaliteitsberekening in GEMCO houdt rekening met de volgende processen die de totale beschikbare hoeveelheid chemische stof in het water bepalen:

· Adsorptie van organische chemicaliën aan organische particulaire fracties, als functie van de Koc partitie coëfficiënt;

· Adsorptie van zware metalen aan anorganische en organische particulaire fracties, als een functie van de Kd partitie coëfficiënt;

· Sedimentatie van geadsorbeerde chemicaliën als functie van de netto sedimentatie snelheid van het zwevend stof en de concentratie van zwevende particulaire deeltjes; · Verlies van (organische) chemische stoffen door vervluchting als functie van de Henry

constante.

· Verlies van (organische) chemische stoffen door decompositie (bijv. biodegradatie, hydrolyse) als functie van de eerste orde afbraaksnelheden in water.

Het GEMCO model berekent ook de chemische concentraties in de bovenste laag van het sediment in het estuarium. Om deze concentratie te berekenen wordt een volledige homogeen gemengde topbodemlaag gedefinieerd met vaste dichtheid en dikte. Net als bij de berekeningen in de waterkolom is de berekening van de chemische concentratie in het sediment gebaseerd op behoud van massa.

De biotische component gebruikt de met de abiotische module berekende concentraties als startpunt en berekent vervolgens de chemische concentraties in de verschillende voedselweb componenten. Het model is afhankelijk van biologische processen. Twee typische voedselwebben zijn opgenomen die representatief worden verondersteld voor estuariene systemen, te weten:

1. een pelagisch voedselweb waarbij de top predator de zeebaars is. 2. een demersaal voedselweb waarbij de toppredator een schol of schar.

(25)

In het GEMCO model zijn default waarden opgenomen voor de afbraak snelheid en andere procesparameters. bovendien zijn de coëfficiënten van een aantal stoffen reeds opgenomen.

GEMCO is ontworpen als een gebruikersvriendelijk model voor niet-specialisten en heeft daardoor beperkte invoer nodig. Die verschillende typen informatie zijn benodigd als input: 1. Estuariene kenmerken en milieucondities (bijv. rivierafvoer, dimensies, getijamplitude

bij de monding, water temperatuur);

2. Chemische eigenschappen van de contaminanten die in de analyse beschouwd moeten worden. Hiervan zijn meestal in de literatuur terug te vinden eigenschappen van belang zoals moleculaire massa, oplosbaarheid, organische koolstof partitie coëfficiënt, Henry constante, etc.

3. Emissies van contaminanten (bijv. concentraties in rivierwater, atmosferische belasting, puntbronnen in het estuarium).

Aan het model zit een database vast waarin de verschillende defaultwaarden kunnen worden bewaard, bijv. voor verschillende estuariumtypen.

Tijdschaal: GEMCO berekent een evenwichtssituatie.

Ruimteschaal: Elk estuarium is weergeven door middel van een 2-dimensionaal grid

bestaande uit 50 cellen in de lengterichting en 10 cellen over de breedte. Dit resulteert in 500 rekencellen voor een 2D dieptegemiddeld verspreiding van contaminanten. De schaal van elke gridcel hangt af van de totale lengte en breedte van het estuarium dat beschouwd wordt. Het aanpalende kustwatersysteem wordt weergegeven door een box van 40 km bij 10 km.

7 Onzekerheid

Het model is primair ontwikkeld voor risicoanalyses. Een aantal aannames worden gemaakt ten aanzien van de geometrie, hydrodynamica en waterkwaliteitsprocessen in de modelopzet. De onzekerheid van het model hangt af van de mate van onzekerheid in de beschrijving van de estuariene kenmerken, zoals de rivierafvoer, slib concentraties, en zoutgradiënt. Indien de correcte informatie over fysische kenmerken en chemische belastingen bekend is naast de chemische eigenschappen van de stoffen die beschouwd worden, kan het model concentraties uitrekenen die hooguit een factor 2 afwijken van de werkelijke concentraties. Gezien de beperkte rekentijd van het model is het eenvoudig een groot aantal berekeningen uit te voeren voor onzekerheids- of gevoeligheidsanalyses.

GEMCO kan eenvoudig gekoppeld worden aan een riviermodel (bijv. SOBEK).

GEMCO toepassingen vergen een geringe rekentijd, resultaten van een model berekening zijn binnen enkele seconden beschikbaar.

(26)

GEMCO is al geschikt voor KRW toepassingen m.b.t. berekenen van chemische concentraties. Het model kan op de meeste PC’s draaien. Het is beschikbaar op een CD-ROM voor installatie.

GEMCO is al operationeel. Diverse kalibraties en validaties zijn uitgevoerd in het GEMCO project. Een validatie van het conservatieve transport is uitgevoerd voor de Schelde, Seine en Guadalquivir estuaria. Een validatie van de abiotische component is door WL | Delft Hydraulics uitgevoerd voor de Westerschelde. Hierbij is gekeken in welke mate het GEMCO model met simpele invoer dezelfde resultaten kan genereren als een ingewikkeld deterministisch model van de Westerschelde. Met beide modellen is gekeken naar Cd, Cu, BaP, Atrazine, Lindaan en PCB. De berekende waarden lijken goed overeen te komen met veldmetingen, vooral voor BaP. De details van deze validatie staan in WL | delft Hydraulics (2003a). Ifremer heeft aanvullend validaties uitgevoerd voor de Seine (Ifremer, 2004). Ifremer and IVM hebben aanvullende validaties uitgevoerd voor de biotische module: · Validatie van pelagische voedselweb op PCB congeneren in het Ebro estuarium.

· Validatie van beide voedselwebben op PCBs (7 congeneren) en HCB met Nederlandse data van de Westerschelde en Eems-Dollard.

· Validatie van beide voedselwebben op PCB congeneren in het Seine estuarium en baai. Op grond van de uitgevoerde validatiestudies is geconcludeerd dat gegeven het generieke karakter van het voedselweb, de prestatie van het model redelijk acceptabel is in het log(Kow) bereik van 5-8. Een beschrijving van deze voedselweb validatiestudies staat in Ifremer (2003, 2004). Aanvullende validaties en gevoeligheidsanalyses staan gepland voor 2005.

De user interface van GEMCO begeleidt de gebruiker op heldere wijze door het model. Er zijn drie niveau’s van detail in de definiëring van het estuarium. Het eerste niveau biedt vier generieke ‘jaargemiddelde’ estuariumtypen waaruit gekozen kan worden. Op het tweede niveau worden de scenario’s van seizoensbeïnvloeding (zomer/winter) nader geselecteerd. Het derde niveau biedt de mogelijkheid om door de gebruiker gedefinieerde specifieke estuaria te selecteren.

Een modelberekening bestaat uit de volgende stappen: · selecteer een niveau (estuariumbeschrijving) · selecteer een chemische stof

· selecteer een estuarium

· definieer een emissie of stofconcentratie in het estuarium · bereken concentraties

· toon resultaten

Nadat het niveau geselecteerd is, kan men kiezen uit een lijst van vooraf gedefinieerde stoffen, emissies en estuaria. Het programma bevat een database met daarin gegevens over een aantal stoffen en de dimensies van zo’n 50 Europese estuaria.

(27)

De verzameling van emissiegegevens kost doorgaans de meeste tijd. Het is soms ook lastig om gegevens over de kenmerken en dimensies van estuaria boven tafel te krijgen. Echter indien al deze gegevens beschikbaar zijn is de toepassing simpel en kunnen alle relevante gegevens gemakkelijk ingevoerd worden via de user-interface.

· GEMCO gebruikt een helder en gestructureerd formaat voor de modelberekeningen. Alle chemische stoffen, emissie scenario’s en estuariene kenmerken die gebruikt worden in het model worden opgeslagen in de bijbehorende database. Je kunt gemakkelijk deze informatie aanpassen, kopiëren of verwijderen. De default estuaria typen kunnen echter niet veranderd worden. Elk berekening wordt bewaard als een combinatie van chemische stoffen, emissie scenario en estuariumtype.

· De chemische database kan worden uitgewisseld met een groep andere gebruikers. Op dit moment kunnen de andere databases nog niet uitgewisseld met andere gebruikers tenzij deze de directory informatie beschikt. Indien gewenst kan een dergelijke functionaliteit aangepast worden.

· De uitvoer bestaat uit grafieken en GIS kaarten van concentraties die gemakkelijk uitgedraaid en vervolgens besproken kunnen worden.

5.6 MamPec

MamPec is ontwikkeld in opdracht van CEPE (Associatie van Europese Verffabrikanten) met als doel het voorspellen van scheepvaart gebonden emissies van aangroeiwerende middelen en verwachte concentraties (PEC, predicted environmental concentration) in water, zwevend stof en sediment in Europese havens, jachthavens, en scheepvaartroutes ten behoeve van de risicobeoordeling in het kader van toelatingsprocedures. De voorspellingen zijn gebaseerd op een geïntegreerd hydrodynamisch transport en chemisch lotgevallen model in combinatie met een emissieschattingsmodel.

De door het model voorspelde concentraties kunnen worden vergeleken met voor de beheersvraag relevante grens- en streefwaarden.

(28)

Het model is gebaseerd op de huidige kennis van hydrodynamische processen en chemische lotgevallen modellen.In de gehanteerde default instellingen van het model zijn voor het Nederlandse kustmilieu karakteristieke waarden gehanteerd. Indien meer specifieke kennis beschikbaar is over de locale hydyrodynamische processen, milieuomstandigheden en scheepvaartkarakteristieken, kan dit via de user interface worden ingevoerd.

De invoergegevens van het model (algemene hydrodynamische karakteristieken, dimensies van havens en gebieden, stofgegevens, scheepvaartkarakteristieken) zijn in het algemeen beschikbaar uit bestaande databestanden en literatuurgegevens. Voor parameters waarvoor geen gegevens voorhanden zijn kunnen enkele schattingsmodules gebruikt worden. Voor het chemisch lotgevallenmodel is aangesloten bij de Europese praktijk van de risicobeoordeling van bestaande en nieuwe stoffen (EUSES).

Het model voorspelt evenwichtsconcentraties voor een periode van 1-50 jaar. Het model voorspelt concentraties in een ruimtelijk grid voor havens, havengebieden, en scheepvaartroutes. Het ruimtelijk grid is schaalbaar van 1 tot enkele honderden km2_.

7 Onzekerheid

De output van het model geeft inzicht in de ruimtelijke variatie van de voorspelde concentraties. Gevoeligheids en onzekerheidsanalyse zijn niet als geautomatiseerde functionaliteit in het model opgenomen. Gegeven de korte rekentijd van het model (< 1 sec) is het wel eenvoudig mogelijk om een groot aantal berekeningen uit te voeren ten behoeve van gevoeligheids- en/of onzekerheids analyse.

Uitvoer van het model verloopt via algemeen toegepaste bestandsformaat (ascii). Het is eenvoudig om dit uit te breiden met bijv. GIS uitvoer.

Model draait op standaard desktop of laptops (Pentium II of hoger, kloksnelheid 200 Mhz of hoger). Schijfruimte: 10 Mb. OS: Win95-WinXP. Berekende resultaten binnen enkele secondes. Installatiebestanden en handleiding (5 Mb) te downloaden via www.cepe.org.

N.v.t

Model is gebruikt in toelatingsprocedures voor biocides in Finland en Nederland.

Validatie voor: TBT (haven van Rotterdam) en Irgarol (verschillende Nederlandse en Europese jachthavens). Beschreven in: Van Hattum (2001); Van Hattum et al. (2002). In opdracht van Commissie Toelating Bestrijdingsmiddelen is door het RIVM een evaluatierapport (vertrouwelijk) over het model opgesteld met een positief advies. De emissiescenario’s in het model zijn als basis gebruikt voor de nieuwe ontwerp OECD-EU emissiescenario’s voor antifoulants.

(29)

Afhankelijk van gewenste nauwkeurigheid en de beschikbaarheid van gegevens (hydrodynamische condities, haven dimensies, stofgegevens, scheepvaartkarakteristieken) kan een typische studie voor een of meerdere stoffen in een of meerdere havens en kustgebieden variëren van 0.5-5 dagen.

· Ja, het model gebruikt een onderliggende Access database waarin alle gedefinieerde invoergegevens worden bewaard. Data-integriteit is gewaarborgd.

· Ja, het model is geaccepteerd door de belangrijkste actoren (chemische industrie, EEC, OECD, en diverse overheden) als gemeenschappelijk instrument bij het bepalen van te verwachten concentraties.

· Ja, zowel de benodigde hoeveelheid data invoer als de uitvoer is zeer beperkt. Door de aard van het model en de extreem eenvoudige user interface is het model door alle actoren eenvoudig toe te passen en zijn de resultaten voor eenieder duidelijk.

5.7 IMPAQT

IMPAQT is een dynamisch, deterministisch wateren sedimentkwaliteitsmodel voor oppervlaktewatersystemen, inclusief estuariene wateren en kustwateren, toegespitst op de beantwoording van vragen met betrekking tot verontreiniging met organische stoffen (chemicaliën) en zware metalen. De eerste versie van IMPAQT werd in opdracht van RWS ontwikkeld in de periode 1985-1993. Met deze versie, die niet meer operationeel is, konden ook enige radioactieve stoffen worden gesimuleerd.

Het huidige IMPAQT is voor wat betreft de organische microverontreinigingen en zware metalen geïncorporeerd in DELFT3D-WAQ. Het model is dus gebaseerd op het generieke modelinstrumentarium voor waterkwaliteit DELWAQ, en kan worden toegepast voor 2D- en 3D-simulaties. De verschillende processen waaronder partitionering (sorptie), overall afbraak en vervluchtiging zijn opgenomen in DELWAQ’s processenbibliotheek. Meer specifieke afbraakprocessen (biodegradatie, fotolyse en hydrolyse) zijn niet opgenomen, net als de oorspronkelijk in IMPAQT beschikbare normering van berekende gehalten. De uitvoer van het model omvat tijdreeksen voor de concentraties in compartimenten, contourkaarten voor de concentraties op gewenste tijdstippen, en massabalansen per gewenste periode. Voor toetsing aan normen is nabewerking van de simulatieresultaten mogelijk door gebruik van een statistische module.

IMPAQT kan in principe worden toegepast voor alle organische microverontreinigingen, hoewel het minder geschikt is voor ion-vormende, hydrolyserende stoffen. IMPAQT is operationeel voor een nader te identificeren microverontreiniging (OMP), lindaan, HCH, HCB, PCB153, Benzo-a-pyreen, Fluorantheen, Diuron, Atrazine en Mevinfos. Waarden