Gewasfactoren en potentiële verdamping: geen robuuste combinatie. Het gebruik van gewasfactoren in klimaatprojecties nader onderzocht

Transcriptie

1 Gewasfactoren en potentiële verdamping: geen robuuste combinatie Het gebruik van gewasfactoren in klimaatprojecties nader onderzocht Februari 2013

2 Postbus BB Nieuwegein T F E info@kwrwater.nl I

3 Gewasfactoren en potentiële verdamping: geen robuuste combinatie Het gebruik van gewasfactoren in klimaatprojecties nader onderzocht Februari KWR Alle rechten voorbehouden. Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd, opgeslagen in een geautomatiseerd gegevensbestand, of openbaar gemaakt, in enige vorm of op enige wijze, hetzij elektronisch, mechanisch, door fotokopieën, opnamen, of enig andere manier, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de uitgever. Postbus BB Nieuwegein T F E info@kwrwater.nl I

4

5 Colofon Titel Het gebruik van gewasfactoren in klimaatprojecties nader onderzocht Opdrachtnummer B Rapportnummer BTO (s) Onderzoeksprogramma PBC Bronnen Projectmanager JW Kooiman Opdrachtgever BTO Kwaliteitsborger Dr. ir. Willem Jan Zaadnoordijk Auteurs Dr. ir. Ruud P. Bartholomeus, Prof. dr. ir. Jan-Philip M. (Flip) Witte Verzonden aan Dit rapport is verspreid onder PBG-hydrologie en is openbaar Foto kaft

6

7 Voorwoord In dit rapport beschrijven we de toepasbaarheid van gewasfactoren voor het berekenen van de potentiële verdamping, in het bijzonder in afhankelijkheid van het klimaat. Een nauwkeurige bepaling van de potentiële verdamping in hydrologische modellen is van essentieel belang voor betrouwbare hydrologische berekeningen en voor een juiste schatting van de hoeveelheid grondwater die kan worden gewonnen zonder schade aan landbouw en natuur te veroorzaken. We hebben gestreefd naar een eenvoudige methode om de gewasfactoren, zoals afgeleid in de jaren 1980, geschikt te maken voor toepassing onder de huidige en toekomstige klimatologische condities. We moeten echter concluderen dat empirische gewasfactoren weliswaar zeer praktisch in gebruik zijn, maar dat een meer procesmatige aanpak nodig is om systematische fouten in hydrologische effectvoorspellingen te voorkomen. Dat geldt zowel voor voorspellingen onder het huidige klimaat, als voor analyses van klimaatscenario s. De conclusie dat het gebruik van gewasfactoren met grote onzekerheden is omgeven is niet nieuw. Zo is menigmaal duidelijk gemaakt dat met gewasfactoren alleen de langjarig gemiddelde potentiële verdamping geschat mag worden; de temporele variatie in deze verdamping kan niet met gewasfactoren beschreven worden. In dit rapport komt deze bevinding opnieuw naar voren, maar we laten ook zien dat voor langjarig-(klimaat)-gemiddelde schattingen van de potentiële verdamping, de gewasfactorbenadering moet worden afgeraden. We hopen dat dit rapport inzicht geeft in de algemene toepasbaarheid van gewasfactoren, en dat men onze conclusie deelt dat een meer procesmatige verdampingsberekening nodig is voor betrouwbare hydrologische effectvoorspellingen. Dat een dergelijke benadering ook mogelijk is, blijkt onder andere uit internationale ontwikkelingen in de hedendaagse (eco)hydrologie, waarin de wisselwerking tussen bodem, vegetatie en klimaat steeds meer aandacht krijgt. Samen met de waterbedrijven zijn we ook in Nederland deze weg ingeslagen. Hiervoor zijn we hen erkentelijk. Hopelijk kunnen we samen ook een vervolg geven aan dit onderzoek en aan de praktische toepassing van de resultaten. Ten slotte bedanken we het KNMI voor het beschikbaar stellen van de klimaatprojecties van meteorologische variabelen die gebruikt zijn in dit onderzoek. Ruud Bartholomeus en Flip Witte Nieuwegein, 12 februari 2013 KWR - i - Februari 2013

8 KWR - ii - Februari 2013

9 Samenvatting Metingen en proceskennis vereist voor betrouwbare verdampingsberekening in grondwatermodellen Samen met de neerslag, bepaalt de verdamping de hoeveelheid water die doorsijpelt naar het grondwater. Een betrouwbare bepaling van de verdamping in hydrologische modellen is daarom van belang voor betrouwbare simulaties van bijvoorbeeld de grondwateraanvulling en grondwaterstandsdynamiek. Dat geldt voor de heersende weerscondities, waarbij het effect van een waterhuishoudkundige maatregel moet worden berekend, maar ook voor scenarioanalyses zoals klimaatprojecties. Dit onderzoek toont aan dat het gebruik van empirische gewasfactoren voor het vaststellen van de potentiële verdamping, wat standaard is in Nederlandse hydrologische modellen, systematisch onjuiste waarden oplevert. Vooral voor bossen kan de fout in het neerslagoverschot door gebruik van gewasfactoren tientallen procenten bedragen, zelfs als verdamping van interceptiewater expliciet wordt gesimuleerd. Investeren in meetgegevens en een verbeterde schematisering van de potentiële en actuele verdamping in hydrologische modellen is nodig voor betrouwbare hydrologische analyses. Zowel voor het huidige klimaat, als voor het klimaat van de (nabije) toekomst. Belang: betrouwbare hydrologische effectvoorspellingen Voor de drinkwaterbedrijven is een betrouwbare berekening van de grondwateraanvulling van belang. Ongeveer tweederde van het leidingwater dat de drinkwaterbedrijven in Nederland produceren, is immers onttrokken grondwater, water dat door grondwateraanvulling is ontstaan. Onttrekkingen op de stuwwallen zijn volledig afhankelijk van wat er vanuit de hemel uiteindelijk doorsijpelt naar het grondwater. Als we het KNMI mogen geloven zal het jaarlijkse neerslagoverschot in De Bilt onder het W+ scenario in 2050 met bijna 30% zijn gedaald (Hermans et al., 2009) en in de Amsterdamse Waterleidingduinen met 42% (Witte et al., 2008). Vooral de zomers worden veel droger. Wat deze verandering betekent voor de werkelijke grondwateraanvulling, valt met de huidige stand van kennis echter niet te zeggen. In de meeste hydrologische modellen wordt de potentiële verdamping afgeleid uit de referentieverdamping via empirische gewasfactoren, waarbij de referentieverdamping wordt berekend uit routinematig ingewonnen meteorologische gegevens. In Nederland wordt de referentiegewasverdamping volgens Makkink op dagbasis beschikbaar gesteld door het KNMI. We hebben echter bedenkingen bij het gebruik van empirische gewasfactoren om de potentiële en vervolgens de werkelijke verdamping uit deze referentie te berekenen, met name op de hogere zandgronden en bij klimaatprojecties. Dit betekent dat volgens ons de effecten van natuurlijke variaties in het weer op de waterhuishouding en ecosystemen, niet goed kunnen worden voorspeld. Dit geldt nog meer voor de effecten van klimaatverandering. Een goede berekeningswijze is nodig voor een betrouwbare schatting van de (klimaatgemiddelde) grondwateraanvulling, nu, en onder het toekomstige klimaat. Het is immers de grondwateraanvulling die het hydrologische systeem aandrijft. Daarnaast is een nauwkeurige berekening van de grondwateraanvulling van groot belang voor het berekenen van de kwaliteit van het grondwater. Aanpak: klimaatafhankelijkheid gewasfactoren conceptueel ontrafeld Dat op korte temporele schaal, maanden tot jaren, schommelingen in gewasfactoren kunnen optreden is bekend en ook goed verklaarbaar. Een afhankelijkheid van het klimaat (dat is de weersgesteldheid over een periode van 30 jaar) ligt eveneens in de lijn der verwachtingen. In dit rapport hebben we, via een conceptuele benadering, de algemene geldigheid van het gebruik van klimaatgemiddelde gewasfactoren ontrafeld voor natuurlijke vegetaties in Nederland. Aanvankelijk hadden we als doel de huidige gewasfactoren geschikt te maken voor toepassing in klimaatprojecties. Daarvoor hebben we onderzocht of gewasfactoren, afgeleid voor de huidige en historische Nederlandse klimatologische condities en volgens zowel de Nederlandse als de internationale definitie, toepasbaar zijn onder andere klimatologische condities. We hebben ons daarbij gericht op de robuustheid van gewasfactoren van natuurlijke vegetaties en de onzekerheden die het toepassen van deze gewasfactoren genereert. Zowel KWR - iii - Februari 2013

10 het historische klimaat ( ) als enkele KNMI 06 klimaatscenario s (met 2050 als projectieperiode) zijn daarbij beschouwd. Resultaat: gewasfactoren bron van systematische fouten, ook in het huidige klimaat Uit dit onderzoek blijkt dat de huidige gewasfactoren voor het bepalen van de potentiële verdamping niet kunnen worden gecorrigeerd voor toepassing in klimaatscenario s. Sterker nog, het gebruik van empirische gewasfactoren moet niet alleen voor klimaatprojecties worden afgeraden, maar ook voor analyses onder het huidige klimaat. Uit onze simulaties van gewasfactoren op basis van meetgegevens van de afgelopen 100 jaar, blijkt namelijk dat empirisch vastgestelde gewasfactoren aanzienlijke variaties kunnen vertonen die afhangen van de geselecteerde meetperiode. Het gebruik van gewasfactoren voor Nederland, zoals bepaald in de jaren 1980, kan daardoor leiden tot systematische fouten in de berekende potentiële verdamping, zelfs onder het huidige klimaat. Vervolgstappen: meten, modellen parametriseren en aansluiten bij internationale ontwikkelingen In principe kunnen gewasfactoren voor klimaatscenario s modelmatig worden afgeleid. Het gebruik van gewasfactoren blijft echter gekunsteld en een bron van fouten. De vraag is daarom of dat de juiste en gewenste weg is om te bewandelen. Beter kan geïnvesteerd worden in goede procesmatige beschrijving van verdamping (bijvoorbeeld via de Penman-Monteith vergelijking) en deze via metingen te parametriseren voor vegetatie-eigenschappen en meteorologische condities. Hiermee wordt ook aangesloten bij internationale ontwikkelingen, waarin de wisselwerking tussen bodemvocht, vegetatie en atmosfeer steeds meer aandacht krijgt, en een groot aandeel van het onderzoek binnen de hedendaagse (eco)hydrologie vormt. Ook door de drinkwaterbedrijven is deze weg ingezet, door te investeren in dit onderzoek naar de actuele verdamping. Bovendien hebben de waterbedrijven bijgedragen aan een meetinstallatie bestaande uit lysimeters in combinatie met een thermische infraroodcamera (BTO project B111800) (zie foto s). Deze meetopstelling is een belangrijke aanzet om de berekende verdamping te valideren aan meetgegevens voor natuurlijke vegetaties. Op termijn kunnen de meetgegevens worden opgeschaald naar de ruimtelijke resolutie die wordt gebruikt in verdampingsalgoritmen op basis van satellietbeelden (denk aan SEBAL), zodat deze kunnen worden geijkt en gevalideerd. Tevens zijn de metingen te gebruiken voor de ijking en de validatie van de verdamping berekend met hydrologische modellen. Ter vervanging van de benadering met gewasfactoren hebben de waterbedrijven al met al een begin gemaakt met een meer procesmatige aanpak, ondersteund door metingen in het veld. Meetopstelling van de actuele verdamping. Verdampingsmetingen met lysimeters (links) worden via een thermische camera (midden en rechts) ruimtelijk opgeschaald. Duidelijk zichtbaar zijn temperatuurverschillen tussen vegetaties als gevolg van verschillen in verdamping. Zulke beelden zijn op termijn bedoeld om verdampingsschattingen uit satellietbeelden over grotere oppervlakten te ijken. Foto s: Bernard Voortman (KWR). KWR - iv - Februari 2013

11 Inhoud Voorwoord Samenvatting Inhoud i iii v 1 Inleiding 1 2 Methode Simulaties met het model SWAP Afleiden gewasfactoren Aanpassingen SWAP voor gebruik K t 5 3 Resultaten en discussie Algemeen Berekende K tot en K t Toepassing K tot en K t bij de berekening van E tot_p Analyse klimaatafhankelijkheid gewasfactoren Gewaseigenschappen en werkelijke verdamping Klimaatprojecties 22 4 Conclusies en aanbevelingen 23 5 Referenties 25 I Bijlage: aanpassingen SWAP-code 27 KWR - v - Februari 2013

12 KWR - vi - Februari 2013

13 1 Inleiding De verdamping van het aardoppervlak (E) bestaat uit drie termen: de transpiratie van planten (E t), de interceptie van neerslagwater door planten (E i), en de verdamping van de bodem (E s) (NHV, 2002): Etot = Et + Ei + Es [1] Niet alle hydrologische modellen berekenen deze termen afzonderlijk (Bartholomeus et al., 2012). Eén van de belangrijkste invoervariabelen in hydrologische modellen is de potentiële verdamping (E p) (Federer et al., 1996; Zhou et al., 2006). Hydrologische modellen berekenen de werkelijke (actuele) verdamping als een fractie van E p, welke afhangt van de vochtcondities in de wortelzone. Samen met de neerslag, bepalen de potentiële en hiermee de werkelijke verdamping en de hoeveelheid water die doorsijpelt naar het grondwater, de grondwateraanvulling. Een betrouwbare bepaling van de potentiële verdamping is daarom van belang voor betrouwbare simulaties van de grondwateraanvulling en bijvoorbeeld de grondwaterstandsdynamiek. Dat geldt voor het huidige klimaat, waarbij het effect van een waterhuishoudkundige maatregel moet worden berekend, maar ook voor klimaatprojecties. In de meeste hydrologische simulaties wordt de potentiële verdamping afgeleid uit de referentiegewasverdamping (E ref) via empirische gewasfactoren (K) (Allen et al., 1998; Doorenbos en Pruitt, 1977; Feddes, 1987) (Figuur 1), waarbij E ref wordt berekend uit routinematig ingewonnen meteorologische gegevens. Voor E p geldt dan: Ep = K Eref [2] E ref is gedefinieerd als de verdamping van een referentiegewas, meestal een kort, groen gewas dat de bodem volledig bedekt, en waarvan het plantoppervlak droog is en de plantenwortels optimaal van zoet water worden voorzien. Uit de internationale wetenschappelijke literatuur komt naar voren dat de Penman-Monteith aanpak de beste is voor het berekenen van de referentiegewasverdamping (Droogers, 2009; Itenfisu et al., 2003; Lu et al., 2005). De internationale standaard voor E ref wordt dan ook berekend door de Penman-Monteith vergelijking te parametriseren voor gras of alfalfa (Allen et al., 1998). Per definitie (Allen et al., 1998; NHV, 2002) maakt de interceptieverdamping (E i) geen deel uit van de referentiegewasverdamping, omdat deze gedefinieerd is voor een droog gewas. De referentiegewasverdamping volgens Makkink (E ref_mak), zoals gebruikt door het KNMI, voldoet niet aan deze definitie. Makkink (1957) heeft zijn vergelijking namelijk afgeleid uit metingen onder gemiddelde meteorologische condities, dus met inbegrip van de interceptiepost. In de berekening van E ref_mak zitten empirische constanten, welke E ref_mak per definitie ongeschikt maakt voor klimaatprojecties. E ref_mak geldt alleen voor de gemiddelde meteorologische condities die Makkink gebruikte voor zijn vergelijking. Gewasfactoren voor Nederland zijn afgeleid uit waterbalansstudies, in het bijzonder van beregeningsexperimenten in het veld waarbij water is toegevoegd zodat het gewas potentieel verdampt (Feddes, 1987). Beregening leidt echter tot interceptie. Feddes (1987) benadrukt ook dat de door hem gepresenteerde gewasfactoren gemiddelden zijn over een reeks gemiddelde, droge en natte jaren, die niet homogeen verdeeld zijn. Gevolg van het gebruik van deze empirische gewasfactoren is dat impliciet gecorrigeerd wordt voor het gecombineerde effect van bodemverdamping (E s), transpiratie (E t) en interceptieverdamping (E i). Elk van deze factoren kan echter op een verschillende manier veranderen door veranderende klimatologische omstandigheden. Dit betekent dat gewasfactoren van Feddes (1987) alleen toegepast kunnen worden onder de gemiddelde meteorologische omstandigheden waarvoor ze zijn bepaald. Zo zullen door een veranderend neerslagpatroon, bijvoorbeeld in de vorm van meer intensieve neerslag, empirisch afgeleide gewasfactoren waarschijnlijk niet meer geldig zijn. De gewasfactorbenadering van Feddes (1987) verschilt van die van de internationale standaard van de Food and Agriculture Organization FAO (Allen et al., 1998), omdat de laatste benadering per definitie uitgaat van een gewas met een droog bladoppervlak (dus zonder interceptie) en dus alleen corrigeert voor E s and E t. Allen et al. (1998) geeft aan dat hun gewasfactor met een factor moet worden vermenigvuldigd, als interceptieverdamping optreedt. E i kan E s en E t van een begroeid oppervlak KWR Februari 2013

14 aanzienlijk beïnvloeden en het is, ook voor korte gewassen, daarom van belang de bijdrage van E i expliciet te beschouwen. De grote kracht van gewasfactoren is hun praktische toepasbaarheid. De nadelen ervan zijn echter evident. Zo vertrouwen gebruikers veelal op gepubliceerde K-waarden, in plaats van deze af te leiden voor het studiegebied. Echter, de empirische oorsprong van K-waarden beperkt de algemene toepasbaarheid, doordat de waarden slechts geldig zijn voor de omstandigheden waaronder deze bepaald zijn. Dit beperkt de mogelijkheid om K-waarden toe te passen op locaties waarvoor omgevingsfactoren, zoals het klimaat, afwijken van die waaronder de K-waarden zijn afgeleid (Farahani et al., 2007). Allen et al. (1998) geven aan dat K-waarden niet klimaatrobuust zijn, in het bijzonder voor vegetaties die hoger zijn dan het referentiegewas. Zo zijn K-waarden afhankelijk van veranderingen in windsnelheid en relatieve luchtvochtigheid. Deze afhankelijkheid is groot voor aride, en klein voor humide klimaten. Dit kan duiden op een beperkte invloed van veranderende klimatologische condities op K-waarden voor Nederland (humide klimaat). K-waarden zijn voornamelijk bepaald voor landbouwgewassen. Aan natuurlijke vegetaties is veel minder aandacht besteed. Spieksma et al. (1996) hebben in het kader van het Nationaal Onderzoeksprogramma Verdroging een studie uitgevoerd naar K-waarden van natuurlijke vegetaties. De potentiële verdamping, echter, is een onbruikbaar begrip voor droogteminnende vegetaties, omdat die van nature helemaal niet optimaal van water worden voorzien (als men dat wel zou doen, zou hun biomassa en soortensamenstelling veranderen). Gepubliceerde K-waarden voor zulke vegetaties zijn daarom meestal ontleend aan metingen van de actuele verdamping, of uit schattingen. Daarom zijn K- waarden voor droge vegetaties in de praktijk verhoudingsgetallen tussen de werkelijke verdamping (die bij droogte is gereduceerd) en de referentieverdamping. Net als K-waarden gelden die verhoudingsgetallen voor de tijdens de meting heersende weersomstandigheden. De veronderstelling achter de hydrologische rekenprocedure dat met die verhoudingsgetallen de potentiële verdamping wordt vastgesteld, is dus onjuist. Dat op korte temporele schaal, maanden tot jaren, schommelingen in K-waarden kunnen optreden is bekend (Dolman et al., 2000; Spieksma et al., 1996) en gezien de hiervoor geschetste afhankelijkheid van K-waarden ook goed verklaarbaar. Een afhankelijkheid van de klimatologische gesteldheid ligt ook in de lijn der verwachtingen. In dit rapport ontrafelen we daarom, via een conceptuele benadering, de algemene geldigheid van het gebruik van klimaatgemiddelde K-waarden voor natuurlijke vegetaties voor het Nederlandse klimaat. We richten ons daarbij op de robuustheid van K-waarden onder veranderende klimatologische condities. Daarvoor leiden we K-waarden af volgens de internationale definitie (zonder interceptieterm) en vergelijken deze met K-waarden zoals deze verkregen worden uit metingen (inclusief interceptieterm). Vervolgens passen we de gemeten K-waarden toe in klimaatprojecties om inzicht te verwerven in de betrouwbaarheid van de zo berekende potentiële verdamping E p. Figuur 1: Curve voor gewasfactor K volgens de wereldvoedselorganisatie FAO met vier fases van gewasgroei (uit Allen et al. (2005)). KWR Februari 2013

15 2 Methode 2.1 Simulaties met het model SWAP Het SWAP model (Soil-Water-Atmosphere-Plant, (Kroes et al., 2009; Van Dam et al., 2008)) simuleert transport van water, opgeloste stoffen en warmte in de onverzadigde en verzadigde zone. SWAP wordt gezien als het standaardmodel voor bepalen van actuele verdamping als functie van meteorologische gegevens, gewas- en bodemgegevens (Feddes en Raats, 2004). Het SWAP model geeft naast de mogelijkheid om referentieverdamping als invoer te gebruiken ook de optie om intern de potentiële verdamping te berekenen gebaseerd op Penman-Monteith (Van Dam et al., 2008). Vervolgens kan SWAP de potentiële verdamping berekenen, uitgaande het standaardreferentiegewas (aerodynamische weerstand = 70 s m -1, gewashoogte = 12 cm, albedo = 0.23). Ook is het mogelijk niet uit te gaan van het standaardreferentiegewas, maar van de werkelijke gewasgegevens (gewasweerstand, hoogte en albedo) (Kroes et al., 2009). Deze laatste optie is in dit onderzoek gebruikt om de werkelijke potentiële verdamping van verschillende vegetaties te simuleren. Voor een overzicht en uitgebreide beschrijving van SWAP en de berekening van E t, E s en E i wordt verwezen naar Kroes et al. (2009). Voor de analyse zijn we uitgegaan van de gewasbestanden zoals die in het Nationaal Hydrologische Instrumentarium NHI gebruikt worden voor de berekening van verdamping van begroeid oppervlak. In dit rapport beschouwen we alleen een referentiegrasland en vijf natuurlijke vegetaties (en dus geen akkerbouw): natuurlijk grasland, struikheide, loofbos, licht naaldhout en donker naaldhout. Voor de gebruikte parameters wordt verwezen naar NHI (2008), waarin de verdampingseigenschappen voor onze modellering met SWAP gegeven zijn. De aan het NHI ontleende parameterwaarden stellen we dus niet ter discussie, maar gebruiken we om de klimaatafhankelijkheid van gewasfactoren te onderzoeken. De gebruikte meteorologische condities zijn die van De Bilt voor de periode Op dagbasis zijn gebruikt: Minimale en maximale temperatuur ( C) Windsnelheid (m/s) Globale straling (kj/m 2 ) Absolute luchtvochtigheid (kpa) Neerslag (mm) Voor de klimaatprojecties zijn de KNMI 06 W en W+ gebruikt, met als referentieperiode Neerslag en verdampingsvariabelen voor de klimaatscenario s zijn beschikbaar gesteld door het KNMI, gebruik makend van methodes die ontwikkeld zijn voor het Nationaal Data en Modellen Centrum NMDC (Bakker en Bessembinder, 2011). Zowel de gegevens voor het huidige als het toekomstige klimaat gelden voor de condities boven een referentiegrasland. Om de door ons gesimuleerde referentieverdamping consistent te houden met de klimaatprojecties voor de referentieverdamping volgens Makkink uit de KNMI 06 scenario s, is de globale straling niet getransformeerd in de scenario s. Naast de meteorologische condities voor Nederland is gebruik gemaakt van condities in Groot Brittannië ( We onderscheiden dus uiteindelijk vier scenario s: het huidige Nederlandse klimaat en de KNMI 06 scenario s W en W+, (respectievelijk H_NL, W_NL, W+_NL), en het huidige klimaat van Birmingham (H_UK). De windsnelheid is voor alle scenario s gelijk gesteld aan die van het huidige klimaat. KWR Februari 2013

16 2.2 Afleiden gewasfactoren Uit de verhouding tussen de SWAP-resultaten voor het referentiegewas en de werkelijke potentiële verdamping van de vijf verschillende vegetatietypen, leiden we maandelijkse K-waarden (verg. [2]). Maandwaarden gebruiken we om de variatie binnen een jaar te laten zien, maar in principe kunnen K- waarden voor elke gewenste tijdstap bepaald worden. Voor de K-waarden worden twee benaderingen gebruikt: - K-waarden zoals deze afgeleid worden uit metingen inclusief de interceptieterm (equivalent aan de K-waarden voor de Makkink-verdamping volgens Feddes (1987)). Deze K-waarde corrigeert impliciet voor E s, E t en E i, ofwel de totale verdamping (E tot), en wordt K tot genoemd. - K-waarden volgens de internationale definitie van de FAO (Allen et al., 1998), welke alleen corrigeert voor transpiratie (E t). Deze noemen we K t. Per definitie geldt de referentiegewasverdamping (E ref) voor een grasveld, optimaal van water voorzien, maar met een droog bladerdek, dus zonder interceptieverdamping (E i = 0). Daarnaast bedekt het gras de bodem volledig en is er geen bodemverdamping (E s=0). De referentieverdamping is daarom gelijk aan de potentiële transpiratie (E t_p) van het referentiegrasland, waarbij geen interceptie optreedt (E i = 0). E ref wordt niet rechtstreeks gemeten, maar berekend uit overige meteorologische variabelen. Eenzelfde benadering volgen we hier. Er geldt dus: E = E [3] ref t_p refgrass, Ei =0 Afhankelijk van de wijze waarop een K-waarde is gedefinieerd wordt E ref omgezet in de potentiële totale verdamping (via K tot) of in de potentiële transpiratie (via K t) van een vegetatietype. Een gewasfactor zoals die wordt afgeleid uit metingen van de totale verdamping E tot corrigeert impliciet voor E s, E t en E i.: E K tot tot = [4] Eref Wordt de internationale definitie van de K-waarde conceptueel zuiver doorgevoerd, dan geldt dat de K- waarde alleen corrigeert voor verschillen in transpiratie van een droog referentiegras (welke gelijk is aan E ref, zie verg. [3]) en van een droog vegetatietype. Om de potentiële transpiratie van een droog gewas te bepalen (E t_p, I=0), wordt in SWAP de optie gebruikt om de geïntercepteerde hoeveelheid neerslag I niet te beschouwen (I=0). Dit is van belang, omdat indien het blad bedekt is met interceptiewater de potentiële transpiratie nul is (de stomatale weerstand van een nat bladoppervlak is dan gelijk aan nul (Allen, 2005; Gavin en Agnew, 2000)). Er geldt: Et_p, I=0 Kt = [5] Eref Voor het gebruik van K t geldt dat E s, I en E i expliciet moeten worden gesimuleerd, evenals de invloed van I op E t. Opgemerkt moet worden dat de berekening van E s en E i ook onzekerheden zal introduceren; deze laten we hier buiten beschouwing. We leiden hier maandelijkse K-waarden af voor klimaatgemiddelde omstandigheden (30 jaar) (Figuur 2A) en testen hoe robuust deze factoren zijn voor klimaatprojecties (Figuur 2B). KWR Februari 2013

17 2.3 Aanpassingen SWAP voor gebruik K t Om K t te gebruiken in SWAP, is voor dit onderzoek de modelcode aangepast (zie bijlage). E s en E i worden expliciet gesimuleerd. E t_p wordt eerst verkregen door vermenigvuldiging van E ref met K t (verg. [5]). E t_p wordt vervolgens gereduceerd voor I, door aan te nemen dat de transpiratie nul is zolang er nog interceptiewater aanwezig is (als I>0, dan E t = 0) en te veronderstellen dat het interceptiereservoir een openwaterverdamping heeft en aan het eind van de dag altijd weer leeg is (zie Kroes et al. (2009); van Walsum en Supit (2012) voor details). Voor SWAP-simulaties met K tot geldt dat I niet gesimuleerd wordt, omdat de bijdrage van I in E tot al wordt meegenomen via K tot (verg. [4]). Figuur 2: Schematisch overzicht van de gevolgde procedure om K tot- (boven) en K t-waarden af te leiden uit modelsimulaties (A) en vervolgens de met K-waarden bepaalde totale potentiële verdamping voor klimaatprojecties te vergelijken met de gesimuleerde werkelijke potentiële verdamping (B). PM=verdamping volgens Penman- Monteith. KWR Februari 2013

18 KWR Februari 2013

19 3 Resultaten en discussie 3.1 Algemeen In dit hoofdstuk geven we eerst de componenten van de waterbalans aan het landoppervlak, zoals bepaald door de meteorologische condities en de vegetatie: neerslag P, potentiële bodemverdamping E s_p, potentiële transpiratie E t_p en interceptieverdamping E i_p. Vervolgens geven we op maandbasis de gewasfactoren K tot en K t, zoals afgeleid volgens respectievelijk vergelijking [4] en [5]. Deze verschillende definities van K-waarden passen we vervolgens toe om op dagbasis de totale potentiële verdamping E tot_p af te leiden. Dat doen we voor het huidige klimaat, maar ook voor de KNMI 06 klimaatscenario s W en W+ en het huidige klimaat van het binnenland van Engeland (Birmingham) (scenario s H_NL, W_NL, W+_NL en H_UK). Door vergelijking met de via Penman-Monteith verkregen werkelijke potentiële verdamping, krijgen we ten slotte inzicht in de fout van via K tot en K t afgeleide E tot_p 3.2 Berekende K tot en K t Figuur 3 geeft voor verschillende vegetatietypen P, E t_p, E s_p en E i_p per maand (De Bilt), gemiddeld over de periode P is vanzelfsprekend gelijk voor alle vegetaties. Per definitie geldt dat E s_p = 0 voor het referentiegras, omdat deze de bodem volledig bedekt. Voor de andere vegetatietypen geldt dat de bodem niet volledig bedekt is en de Leaf Area Index LAI niet constant is. Dit heeft effect op zowel E s_p, E t_p en E i_p. Zo is E s_p relatief hoog en E t_p relatief laag bij een lage LAI en hiermee lage bodembedekking. E i_p van gras en heide is aanzienlijk lager dan van bossen, zoals verwacht mocht worden. Een hoge E i_p zorgt voor een relatief lage E t_p, doordat tijdens interceptieverdamping de transpiratie reduceert (zie methode 2.2). Beseft moet worden dat de gewasbestanden slechts een indicatie geven van de verschillen die tussen verschillende natuurlijke vegetaties kunnen optreden. Binnen een vegetatietype kan er in werkelijkheid nog veel variatie bestaan. Tabel 1 geeft per vegetatie het percentage van de neerslag dat via interceptie verdampt en hiermee niet de bodem indringt. De gesimuleerde waarden zijn aannemelijk. Zo kan in vochtige en gematigde klimaten E i 10 tot 50% van de jaarlijkse neerslag bedragen (Gerrits et al., 2007; Gerrits, 2009), kan voor bossen de E i bijna even groot zijn als de (werkelijke) transpiratie (Tiktak en Bouten, 1994) en is E i van landbouwgewassen en gras gemiddeld ongeveer 100 mm per jaar (Massop et al., 2005). Wel lijkt de gesimuleerde E i van een donker naaldbos aan de hoge kant (zie ook Dolman et al. (2000)). Ook lijkt voor het natuurlijk grasland de bodemverdamping te hoog en de interceptieverdamping te laag: bij deze resultaten stellen we ons een droogteminnende en zeer korte vegetatie voor met veel kale grond, zoals een schraal duingrasland. Bij een natuurlijk grasland in natte en voedselrijkere beekdalen en moerassen, ligt een interceptieverdamping voor de hand die hoger is dan die van het standaardgrasland. Ook de struikheidevegetatie moet veel kale grond bevatten, om zo n hoge bodemverdamping en zo n lage interceptieverdamping te kunnen verklaren, maar zulke uitgevreten heidevegetaties komen wel voor. Tabel 2 geeft de verhouding tussen de totale verdamping E tot en de referentieverdamping E ref, ofwel K tot (vergelijking [4]). De hoge waarden voor K tot voor de wintermaanden, zeker voor bossen, zijn een gevolg van de hoge interceptieverdamping E i. Doordat E i onderdeel uitmaakt van de gemeten verdamping E tot, maar per definitie niet van de referentiegewasverdamping E ref, geldt ook voor de afgeleide K tot van het referentiegrasland dat deze afwijkt van 1. Tabel 3 geeft de verhouding tussen de potentiële transpiratie van een droog bladoppervlak E t_p, I=0 en de referentieverdamping E ref. Zoals het hoort volgens de internationale definitie (Allen et al., 1998) geldt voor het referentiegrasland K t = 1. K t corrigeert impliciet voor verschillen in LAI en bodembedekking tussen het referentiegewas en de werkelijke vegetatie. Wat in de K t-waarden duidelijk naar voren komt is het effect van de bodembekking, via LAI, op E t_p. Door de volledige bodembedekking van het referentiegrasland is in de zomermaanden E t_p van het referentiegrasland hoger dan van vegetaties met een lagere bedekking; een verschil dat in de wintermaanden nauwelijks van belang is door de lage KWR Februari 2013

20 verdampingsvraag. Hierdoor is in de wintermaanden K t 1 en in de zomermaanden K t < 1. Hieruit blijkt tevens dat voor verschillen in bedekkingsgraad ook via K t-waarden wordt gecorrigeerd. Figuur 3: Componenten van de waterbalans (P = neerslag, E i_p = interceptieverdamping, E t_p = potentiële transpiratie, E s_p = potentiële bodemverdamping) voor een zestal vegetaties, berekend met SWAP en Penman- Monteith. Gewasbestanden zijn zoals gebruikt in het NHI (NHI, 2008); meteorologie van De Bilt, huidige klimaat ( ). KWR Februari 2013

21 Tabel 1: E i_p als percentage van P voor een referentiegras en vijf vegetatietypen uit het NHI (NHI, 2008); meteorologie van De Bilt, huidige klimaat ( ). maand referentie gras natuurlijk grasland struikheide loofbos licht naaldbos donker naaldbos gemiddeld Tabel 2: K tot voor een referentiegras en vijf vegetatietypen uit het NHI (NHI, 2008); meteorologie van De Bilt, huidige klimaat ( ). De hoge waarden in de winter worden veroorzaakt door het aandeel van interceptieverdamping op de totale verdamping. maand referentie gras natuurlijk grasland struikheide loofbos licht naaldbos donker naaldbos Tabel 3: K t voor een referentiegras en vijf vegetatietypen uit het NHI (NHI, 2008); meteorologie van De Bilt, huidige klimaat ( ). K t = 1 voor het referentiegras, wat volgens de definitie ook zo hoort. K t corrigeert alleen voor de potentiële transpiratie van een gewas met een droog bladoppervlak. K t corrigeert impliciet voor verschillen in LAI en bodembedekking tussen het referentiegewas en de werkelijke vegetatie, dat de lage waarden in de zomer verklaart. E s neemt bij lagere bedekking wel toe, waardoor het van groter belang is E s goed te berekenen. maand referentie gras natuurlijk grasland struikheide loofbos licht naaldbos donker naaldbos KWR Februari 2013

22 3.3 Toepassing K tot en K t bij de berekening van E tot_p Figuur 4 geeft tijdreeksen van de relatieve fout in E tot_p berekend met K tot en K t in vergelijking tot de relatieve fout in de werkelijke potentiële verdamping, zoals berekend met de Penman-Monteith (E tot_p(pm)) vergelijking. De relatieve fout is gedefinieerd als: Etot_p( K) relatieve fout= 1 [6] Etot_p( PM) Waarbij een relatieve fout groter dan nul wijst op een overschatting van E tot_p, en een relatieve fout kleiner dan nul op een onderschatting van E tot_p. Figuur 5 geeft de relatieve fout als boxplots, waarmee een beter beeld wordt gegeven van de verdeling (mediaan, onder- en overschatting) van deze fout. Huidige klimaat Voor het huidige klimaat voor Nederland ( H_NL ) zijn de resultaten voor K t (rode lijn in Figuur 4) zoals verwacht mocht worden: E tot_p zoals bepaald met K t en expliciete simulatie van E i en E s_p, is nagenoeg gelijk aan de werkelijke E tot_p (Figuur 4 en Figuur 5, kolom H_NL ). De schommelingen rond de relatieve fout = 0 worden veroorzaakt doordat de simulaties zijn uitgevoerd op dagbasis, met 30-jaar gemiddelde gewasfactoren op maandbasis. Voor K tot (blauwe lijn) is de gemiddelde fout in E tot_p klein, maar de uitschieters zijn groter dan bij K t. Voor de berekening van E tot_p betekent dit dat deze langjarig gemiddeld wel goed berekend wordt, maar dat in de tijd sprake is van grote onder- én overschattingen. Dit resultaat is in lijn met de bevindingen van Spieksma et al. (1996), die melden dat de fout in de verdamping bij het gebruik van K tot tientallen procenten bedragen. Deze fout zien we niet alleen bij bossen, maar ook bij korte vegetaties. De fout is aanzienlijk lager bij het gebruik van K t en expliciete simulatie van E s en E i. Hierbij moet wel opgemerkt worden dat er impliciet vanuit gegaan wordt dat E s en E i correct berekend worden. In de praktijk zal door onnauwkeurigheden in de berekening van E s en E i de fout in E tot_p ook bij gebruik van K t groter zijn dan hier gepresenteerd. De relatieve fout in E tot_p(k tot) laat een verband zien met de neerslagintensiteit P en met de referentieverdamping E ref (Figuur 6). De relatieve fout voor E tot_p(k tot) is vooral groot in periodes met een neerslagoverschot (P-E tot_p(pm) > 0), waarin overigens juist de grondwateraanvulling plaatsvindt; dan kan de fout tientallen procenten bedragen. De relatie tussen de relatieve fout in E tot_p(k tot) en P-E tot_p(pm) is significant (lineaire regressie, statistieken niet getoond). Voor korte vegetaties is de fout bij een neerslagtekort, ofwel gedurende de zomermaanden, te verwaarlozen, maar bij hoge vegetaties beslist niet; dan wordt E tot_p systematische overschat. In het algemeen gesteld wordt E tot_p (K tot) dus algemeen systematisch overschat (relatieve fout > 0) in maanden met weinig neerslag, en systematisch onderschat voor maanden met veel neerslag; de relatieve fout neemt uiteraard af met een toenemende verdampingsvraag (hoge E ref). Gebruik van K tot zorgt dus voor grote fouten bij hele droge, of hele natte perioden. Doordat zowel onder- als overschatting plaatsvindt, kan de 30-jaar gemiddelde fout wel niet zo groot zijn, maar de dynamiek (zelfs op maandbasis) kan behoorlijk misgaan. Voor E tot_p(k t) treden zulke systematische afwijkingen niet of nauwelijks op; alleen voor bossen kan een kleine systematische onderschatting van E tot_p(k t) bij een groot neerslagtekort worden onderscheiden. Het verband tussen de relatieve fout in E tot(k t) en P-E tot_p(pm) (Figuur 6) is veel minder sterk dan voor het verband tussen E tot_p(k tot) en P-E tot_p(pm), maar is wel significant (lineaire regressie, statistieken niet getoond). Doordat E tot(k tot) sterk is gecorreleerd aan neerslag, referentieverdamping en neerslagoverschot (Figuur 6), zal K tot ongeschikt zijn voor klimaatprojecties waarin deze variabelen veranderen. Op basis van Figuur 6 lijkt K t, daarentegen, hiervoor beter geschikt. Dit is getoetst door toepassing van K tot en K t in een drietal klimaatscenario s, zoals hierna besproken. Klimaatscenario s Als de gewasfactoren voor het huidige Nederlandse klimaat worden toegepast op het W en W+ scenario, en op het huidige klimaat van het binnenland van Engeland (scenario H_UK ), blijkt dat de variatie in de relatieve fout in E tot nagenoeg gelijk blijft (vergelijk eerste kolom met de overige kolommen in Figuur KWR Februari 2013

23 5). Wat opvalt echter, is dat E tot_p in W en W+ systematisch wordt onderschat voor alle vegetaties wanneer deze wordt berekend uit K t. In deze scenario s verandert de neerslagverdeling, en neemt de referentieverdamping toe. De systematische onderschattingen kunnen niet worden verklaard uit de correlaties uit Figuur 6, simpelweg omdat er voor E tot_p(k t) voor het huidige klimaat geen systematische afwijkingen in E tot_p(k t) optreden en de relatieve fout in E tot_p(k t) nauwelijks is gecorreleerd aan neerslag en verdamping. De systematische fout wordt waarschijnlijk veroorzaakt door verschillen in aerodynamische weerstand tussen de vegetaties en het referentiegewas (Allen et al., 1998; Allen et al., 2005), al zou dit effect voor humide gebieden niet groot moeten zijn (Allen et al., 1998). Deze aerodynamische weerstand wordt in de Penman-Motheith vergelijking gebruikt. Hierop komen we terug in de paragraaf 3.4 Analyse klimaatafhankelijkheid gewasfactoren. Voor scenario H_UK, dat aanzienlijk minder neerslag kent en nagenoeg dezelfde referentieverdamping als H_NL, is er geen systematische onderschatting voor E tot_p(k t). Door de lagere neerslagintensiteit ontstaat wel een systematische overschatting van E tot_p(k tot), wat consistent is met de correlaties tussen de relatieve fout en het neerslagoverschot in Figuur 6. Mocht op basis van de correlaties in Figuur 6 nog verwacht worden dat met K t de potentiële verdamping E tot_p bepaald kan worden voor andere klimatologische omstandigheden (W, W+, UK), dan blijkt deze verwachting dus onterecht, gezien de systematische onderschattingen van E tot_p(k t). We moeten dus helaas concluderen dat, naast K tot, die verandert door veranderingen in neerslagintensiteit, ook K t niet klimaatrobuust is. Dat komt doordat de potentiële transpiratie van de verschillende vegetaties een andere respons vertoont op de scenario s dan het referentiegewas. KWR Februari 2013

24 Figuur 4: Relatieve fout (verg. [6]) in maandwaarden van E tot_p berekend met K tot (blauw) en K t (rood), voor het huidige Nederlandse klimaat ( H_NL ) en de scenario s W, W+ en UK. Slechts 10 jaar van de 30-jaar simulaties zijn getoond; K tot en K t ontleend aan het huidige klimaat. KWR Februari 2013

25 Figuur 5: Boxplots van de relatieve fout (verg. [6]) in maandwaarden van E tot_p berekend met K tot en K t, voor het huidige Nederlandse klimaat ( H_NL ) en de scenario s W, W+ en UK. Voor licht en donker naaldhout geldt dat niet de volledige plots zijn gegeven; de uitbijters zijn groter dan het bereik van de verticale as (voor K tot). K tot en K t ontleend aan het huidige klimaat. KWR Februari 2013

26 Figuur 6: Relatieve fout (verg. [6]) in maandwaarden van E tot_p berekend met K tot (blauw) en K t (rood), als functie van de neerslag (P), referentieverdamping (E ref) en het neerslagoverschot (P-E tot_p(pm)) voor De Bilt, De lijnen geven de lineaire regressielijnen (dik) en de 10 en 90% regressiequantielen, welke een trend in het verloop van de maximale onder- en overschatting van E tot_p weergeven; 80% van de gesimuleerde waarden ligt tussen deze lijnen. K tot en K t ontleend aan het huidige klimaat. 3.4 Analyse klimaatafhankelijkheid gewasfactoren Algemeen Bij aanvang van deze studie was de hypothese dat gewasfactoren niet klimaatrobuust zijn doordat met klimaatverandering de verdeling van de neerslag over het jaar verandert. Deze verwachting blijkt te zijn uitgekomen bij de toepassing van K tot, al zijn de systematische fouten in de berekende E tot_p voor korte vegetaties gering (Figuur 5). Echter, ook als alleen gewasfactoren voor transpiratie worden gebruikt, dus K t, en bodem- en interceptieverdamping expliciet worden gesimuleerd, blijkt dat er systematische fouten optreden, ook voor het humide Nederlandse klimaat. Kennelijk werkt een procentuele verandering in de referentieverdamping, zoals gepresenteerd in de KNMI 06 scenario s, niet 1:1 door in de potentiële KWR Februari 2013

27 verdamping van andere vegetaties. Dit heeft tot gevolg dat gewasfactoren aangepast moeten worden aan het klimaatscenario. Dit geldt voor zowel K tot als K t. Analyse klimaatscenario s Om de afhankelijkheid van K van het klimaat verder te onderzoeken, zijn gewasfactoren afgeleid voor het W, W+ en UK scenario, gebaseerd op de werkelijke verdamping berekend met SWAP en Penman- Monteith (equivalent aan de procedure zoals gevolgd voor het huidige klimaat). Figuur 7 laat zien dat K tot lager is voor alle scenario s dan de K tot voor het huidige klimaat, al zijn de verschillen voor korte vegetaties beperkt. K t is systematisch hoger voor W en W+, wat overeenkomt met de systematische onderschatting van E tot_p voor alle vegetaties van deze scenario s in Figuur 4 en Figuur 5 (die gebaseerd zijn op K-waarden ontleend aan het huidige klimaat). Voor UK treden geen systematische verschillen in K t op, wat in overeenstemming is met de goede voorspelling van E tot(k t) (Figuur 4 en Figuur 5). Passen we nu de voor ieder scenario afgeleide K t toe om E tot_p onder de klimaatscenaro s te bpalen, dan verdwijnen de systematische fouten zoals die optreden in Figuur 4 en Figuur 5 (resultaten niet getoond). Allen et al. (1998) stellen een correctiefactor voor, om K t voor het standaard klimaat (in dit geval dus het huidige klimaat van De Bilt ) te transformeren naar andere klimaten. Natuurlijke vegetaties zijn meestal hoger dan het referentiegewas en hebben daardoor een hogere aerodynamische ruwheid (en lagere aerodynamische weerstand). Doordat de aerodynamische ruwheid van natuurlijke vegetaties over het algemeen groter is dan die van het referentiegewas, zal de K t-waarde voor zulke vegetaties meer dan bij het referentiegewas toenemen als de windsnelheid toeneemt en de relatieve luchtvochtigheid afneemt. Deze afwijking met het referentiegewas is volgens Allen et al. (1998) uitsluitend afhankelijk van de hoogte van de vegetatie, en van verschillen in windsnelheid en minimale relatieve luchtvochtigheid tussen de klimaten. De windsnelheid is in de analyse voor alle klimaten gelijk verondersteld, waardoor de correctie alleen op basis van verschillen in minimale relatieve luchtvochtigheid geschiedt. Equivalent aan Allen et al. (1998) schrijven we: ( S) ( H) Kt = Kt + cor b h met: cor= a( RHmin( H) RHmin( S) ) 3 Met S = klimaatscenario, H = huidig klimaat, cor de correctiefactor, RH min de (klimaat)gemiddelde minimale relatieve luchtvochtigheid (%), h de vegetatiehoogte (m) en a en b empirische variabelen. Om te toetsen of de door Allen et al. (1998) voorgestelde correctie de systematische fouten in K t (Figuur 7) kan verklaren en beperken, is K t met verg. [7] berekend voor een fictieve vegetatie met LAI=2, en met hoogtes variërend van 0 tot 20 m (0, 0.25, 1, 5, 10, 15 en 20 m), voor het huidige klimaat en voor de scenario s W, W+ en UK. Voor K t(h) zijn de maandwaarden uit Tabel 3 genomen. De windsnelheid is in de analyse dus voor alle klimaten gelijk verondersteld. Dit geeft aan dat aan de absolute uitkomsten van deze analyse niet teveel waarde moet worden gehecht; in werkelijkheid zal de windsnelheid immers verschillen per scenario. De parameters a en b zijn vervolgens via regressie bepaald (cor ~ K t(s)-k t(h)) (Tabel 5). Figuur 8 laat in combinatie met Tabel 4 voor twee ruwheden RSC zien dat hoe lager de minimale relatieve luchtvochtigheid is (van hoog naar laag in luchtvochtigheid volgens Tabel 4: UK, H, W, W+), des te groter de correctie is. De droge transpiratie E t_p_i=0 van een hoge vegetatie neemt dus toe ten opzichte van die van het referentiegewas. Dit zien we ook terug in de gesimuleerde gewasfactoren voor de klimaatscenario s (Figuur 7), waarvoor K t systematisch hoger is bij de scenario s W en W+ (beide lage minimale relatieve luchtvochtigheid) dan voor het huidige klimaat H. De voorgestelde correctie van vergelijking [7] is per definitie niet geldig voor K tot. Echter, ook voor K tot is geen 1:1 vertaling van de verandering van E ref naar E tot_p mogelijk. Deze gewasfactor blijkt voor alle vegetaties zelfs af te nemen (Figuur 7), wat toe te schrijven is aan een afname van de interceptieterm met een toename van de piekerigheid van het neerslagpatroon. De maandelijkse correctiefactoren voor K t waarvan Figuur 8 een voorbeeld geeft, zijn helaas ongeschikt voor toepassing in verschillende klimaatscenario s omdat er geen eenduidige relatie is voor de [7] KWR Februari 2013

28 verschillende klimatologische omstandigheden. De gefitte parameterwaarden a en b verschillen per scenario (Tabel 5), maar ook zijn de verschillen in K t en hiermee in a en b afhankelijk van de ruwheidskarakteristieken van de vegetatie (Figuur 8) en van de bedekkingsgraad van de bodem (resultaten niet getoond). Dit maakt de correctiefactoren niet algemeen toepasbaar. Een eenvoudige correctie van huidige gewasfactoren voor een ander klimaat lijkt dus, in tegenstelling tot het voorstel van Allen et al. (1998), niet mogelijk te zijn. Figuur 7: K tot (boven) en K t (onder) voor de klimaatscenario s (S) W, W+ en UK tegen K voor het huidige Nederlandse klimaat (maandgemiddelden van Tabel 2 en Tabel 3). Voor zowel K tot(s) als K t(s) zijn er, bij hoge én bij korte vegetaties, systematische verschillen met K(H): K tot(s) heeft systematisch lagere waarden, terwijl K t(s) juist systematisch hoger uitvalt. KWR Februari 2013

29 Figuur 8: Gesimuleerde correctie (cor uit vergelijking [7]) voor klimaatscenario s met verschillen in minimale relatieve luchtvochtigheid RH min (Tabel 5) en twee verschillende minimale oppervlakteweerstanden (RSC=150 en 70 s m -1 ). De punten geven de benodigde correctie (Kt(S)-Kt(H)); de lijnen geven de correctiefuncties, waarbij a en b (vergelijking [7]) gefit zijn op de punten. Duidelijk zichtbaar is de niet-lineaire toename van de correctiefactor (horizontale as) met gewashoogte en de afhankelijkheid van de correctiefactor voor oppervlakteweerstand RSC. Tabel 4: Gemiddelde minimale relatieve luchtvochtigheid (RHmin) per maand voor de vier onderzochte scenario s. RHmin maand H W W+ UK KWR Februari 2013

30 Tabel 5: Gefitte parameters a en b per maand (vergelijking [7]), voor de scenario s W, W+ en UK, voor een gewas met LAI=2 en RSC=150s m -1. a b maand W W+ UK W W+ UK Analyse periode Gezien de klimaatafhankelijkheid van gewasfactoren is het interessant om te analyseren hoe klimaatgemiddelde gewasfactoren in de loop van de tijd zijn veranderd. Zijn bijvoorbeeld gewasfactoren zoals afgeleid in de jaren 1980 nu nog wel toepasbaar? Figuur 9 geeft de jaarlijkse neerslagintensiteit en referentiegewasverdamping voor de periode voor De Bilt. Omdat globale straling niet voor deze hele periode gemeten is, is deze afgeleid uit de relatieve zonneschijnduur volgens Allen et al. (1998). De 30-jaar (klimaatgemiddelde) terugschrijdend gemiddelde neerslagintensiteit laat een stijgende trend zien. De referentieverdamping nam, na een stijging in de eerste helft van de vorige eeuw, af in de periode De afgelopen 30 jaar laat weer een stijgende trend zien. Het dal tussen hangt samen met de uitstoot van fijne stofdeeltjes uit vliegtuigen die als condensatiekerntjes fungeren ( global dimming ) (Roderick en Farquhar, 2002). Figuur 10 laat dezelfde terugschrijdende gemiddelden zien, maar nu ten opzichte van de eerst berekende gemiddelde waarde ( ). Behalve neerslag en referentieverdamping, laat deze figuur ook de klimaatgemiddelde totale potentiële verdamping E tot_p en E t_i=0, en klimaatgemiddelde waarden van K tot en K t zien. Door te normaliseren naar de waarden in 1936 zijn verschillen in veranderingen in de tijd tussen vegetatietypen duidelijk zichtbaar. Eenzelfde patroon als voor E ref is te zien in de klimaatgemiddelde totale potentiële verdamping E tot_p en E t_i=0, maar de trends zijn niet gelijk. Hieruit volgt dat veranderingen in E tot en E t, I=0 voor elk van de vegetaties niet gelijk zijn aan de veranderingen in de referentieverdamping E ref. Gevolg hiervan is dat zowel K tot en K t niet constant zijn; ze zijn afhankelijk van de klimatologische periode waarover ze worden bepaald. Dit betekent dat wanneer K-waarden worden gebruikt voor gemiddelde hydrologische condities in een bepaalde periode, K-waarden gebruikt moeten worden die zijn toegesneden op deze periode. Zowel de traditionele Nederlandse K-waarden, als die volgens de internationale definitie, zijn niet klimaatrobuust. Een voorbeeld van mogelijke effecten van fouten in K op de grondwateraanvulling is gegeven in Figuur 11, waarbij het neerslagoverschot P - E tot_p is berekend met zowel Penman-Monteith als met K tot en K t. Hierbij hebben onderscheid gemaakt naar de periode waarover K-waarden zijn bepaald. Een meetcampagne van 30 jaar, om klimaatgemiddelde waarden af te leiden, is immers praktisch nauwelijks haalbaar; in de praktijk meet men veelal slechts enkele jaren. In een eerdere studie hebben we aangetoond, dat het gebruik van te korte meetreeksen resulteert in systematische fouten in de relatie tussen vegetatie-eigenschappen en bodemvochtcondities. Door het gebruik van klimaatgemiddelde waarden, kunnen deze fouten geminimaliseerd worden (Bartholomeus et al., 2008). Om het belang aan te tonen van het gebruik van klimaatgemiddelde K-waarden voor hydrologische toepassingen, zijn K- waarden bepaald op basis van twee verschillende periodes: : representatief voor een klimaatgemiddelde periode van 30 jaar; KWR Februari 2013

31 : representatief voor een meetcampagne van 3 jaar. Vervolgens zijn deze K-waarden toegepast voor verdampingsberekeningen over de periode Deze simulaties geven inzicht aan de toepasbaarheid van K-waarden in klimatologische condities van 50 tot 100 jaar in de toekomst; een analyse equivalent aan klimaatprojecties, met als verschil dat deze is uitgevoerd op basis van meetgegevens, en dus zonder de toepassing van fictieve klimaatscenario s. Gebruik van klimaatgemiddelde K-waarden geeft goede resultaten voor de periode waarop K t is geparametriseerd. Bovendien gaat het voor korte vegetaties (klimaat)gemiddeld eigenlijk heel goed, de gemiddelde fout is vrijwel nihil, al zijn grote afwijkingen in bepaalde jaren (en dus is er het risico dat gepubliceerde factoren sterk afwijken van het gemiddelde). Voor bossen is de fout aanzienlijk. De fout bij K tot is niet zo interessant, want nogmaals, het was al bekend dat interceptieverdamping voor bossen altijd expliciet gesimuleerd moet worden (Gerrits, 2009; Gerrits, 2010; Spieksma et al., 1996). Dit is gedaan in de toepassing van klimaatgemiddelde K t. Maar ook hier zijn er periodes met een fout van meer dan 5 cm/jaar bij alle bossen. Bij een neerslagoverschot van 29.6 tot 7.3 cm/jr (loofbos en donker naaldbos, Figuur 3) is dat een afwijking van maarliefst 17-68%. Daarbij moet gerealiseerd worden deze factoren netjes zijn bepaald over een periode van 30 jaar. Een meer praktisch realiseerbare meetcampagne van 3 jaar levert een aanzienlijke stijging op van de absolute fout, die zelfs in enkele jaren 100% bedraagt voor donker naaldbos. Ook voor korte vegetaties neemt de fout toe, al blijft deze beperkt. Kanttekening hierbij dat niet alle korte vegetaties op een representatieve wijze in de NHI schematisering lijken te zijn vertegenwoordigd. In 3.2 werd al opgemerkt dat de categorieën natuurlijke graslanden en heide wel bijzonder schraal en open moeten zijn om de verschillende gesimuleerde verdampingsposten te kunnen verklaren. Bij rietlanden en ruigten, bijvoorbeeld, zullende interceptie- en de transpiratieterm veel hoger zijn, waardoor de klimaatafhankelijkheid van hun gewasfactoren groter zal zijn. De absolute fout die gemaakt wordt door verandering in K t voor de door het NHI onderscheiden korte vegetaties op het klimaatgemiddelde neerslagoverschot is dus beperkt. Wel laat deze analyse de gevoeligheid van het gebruik van K tot en K t op het neerslagoverschot zien en de fout die gemaakt kan worden op de klimaatgemiddelde grondwateraanvulling. Beide definities van K geven geen bevredigende resultaten voor hydrologische simulaties van het historische Nederlandse klimaat. Gebruik van historische K-waarden voor toepassing in het huidige klimaat moet dan ook worden afgeraden, evenals de toepassing van K-waarden van het huidige klimaat voor klimaatprojecties. Figuur 9: Jaarlijkse neerslagintensiteit en referentieverdamping voor de periode voor De Bilt. De lijnen geven het 30-jaar (klimaatgemiddelde) terugschrijdende gemiddelde. De dalende trend in E ref in de jaren is toe te schrijven aan het globaal dimeffect ( global dimming, (Roderick en Farquhar, 2002)), het verschijnsel waarbij door stoffen in de atmosfeer de hoeveelheid licht die het aardoppervlak bereikt afnam. Door de verbeterde luchtkwaliteit is er sinds de jaren 1990 weer sprake van een omgekeerde trend. KWR Februari 2013