Overstromingsgerelateerde verzekeringswaarde van landgebruikssystemen toegepast in ruimtelijke planning

In Europa zijn overstromingen een van de meest voorkomende natuurrampen, die gepaard gaan met zware maatschappelijke en economische gevolgen. Bovendien is de economische schade van overstromingen toegenomen in de laatste decennia omwille van socio-economische ontwikkelingen, zoals een stijgend welvaartsniveau en verstedelijking in overstromingsgevoelige gebieden. Deze trend was dan ook de aanleiding om het overstromingsbeheer, gericht op de controle van overstromingen door middel van infrastructuren, bv. sluizen en dijken, aan te passen naar een geïntegreerd overstromingsrisicobeheer, waarbij overstromingsrisico gedefinieerd wordt als het product van de kans op overstromingen met de resulterende schade. Een duurzaam overstromingsrisicobeheer is er dus op gericht om zo efficiënt mogelijk de sociale, ecologische en economische impact van overstromingen te beperken, onder andere door landgebruik, dat de capaciteit heeft om het overstromingsrisico stroomafwaarts te verminderen, te vrijwaren of nieuw te realiseren. Landgebruik, en de ruimtelijke verdeling ervan in het landschap, beïnvloedt het overstromingsrisico via hydrologische processen. Zo kan vegetatie, bv. bos en winterse bodembedekkers van landbouwpercelen, de snelle oppervlakkige afstroming van water vertragen en reduceren, waarbij de waterretentie en infiltratie in de bodem toenemen. Verharding van de bodem daarentegen verhoogt het overstromingsrisico door infiltratie en waterretentie te verhinderen, waardoor de snelle oppervlakkige afstroming toeneemt. Het vermogen van stroomopwaarts landgebruik om overstromingsrisico te beïnvloeden kan dus geïnterpreteerd worden als een verzekeringswaarde.

Het doel van deze doctoraatsthesis was om overstromingsrisicobeheer wetenschappelijk te onderbouwen aan de hand van doelgerichte landgebruiksveranderingen, met toepassing op Vlaanderen, de noordelijke regio van België. Vlaanderen heeft een hoog overstromingsrisico, aangezien het zowel een grotendeels van nature overstromingsgevoelig gebied is en gekenmerkt wordt door een hoge graad van urbanisatie met een verspreid patroon. Daarom worden in deze thesis procedures ontwikkeld en geëvalueerd voor een ruimtelijke optimalisatie- en overstromingsrisico-analyse, met als doel enerzijds de meest geschikte locaties in het landschap te vinden voor landgebruiksveranderingen om het overstromingsrisico stroomafwaarts te verlagen, en anderzijds de reductie van het risico t.g.v. deze landgebruiksveranderingen, ofwel de verzekeringswaarde, te kwantificeren.

Eerst werd de impact van verharding op de ernst van overstromingen onderzocht in een empirische analyse op basis van de Vlaamse dataset met de contouren van overstromingen sinds 1988. De overstromingsoppervlakten en –volumes afgeleid van deze dataset en het historisch landgebruik werden samen geanalyseerd aan de hand van multivariate regressieanalyse en machine learning methoden. Deze machine learning technieken zijn geschikt voor empirische analyses, aangezien hun flexibiliteit ruimtelijk expliciete modellen met een hoger aantal observaties mogelijk maakt. Echter, de impact van verharding op overstromingsvolume en –oppervlakte kon niet worden aangetoond met de empirische analyses, die vooral werden gehinderd door de beperkte tijdsperiode waarvoor overstromingscontouren beschikbaar zijn. Bovendien kunnen de analyses ook beïnvloed worden door de onzekerheden verbonden aan de geregistreerde overstromingscontouren en de inconsistenties in landgebruiksclassificatie. Het is daarom van belang dat de registratie van overstromingen en landgebruik voortgezet wordt op een meer consistente manier.

Ruimtelijk expliciete, hydrologische modellen zijn nodig om het effect van landgebruiksveranderingen op de oppervlakkige afstroming in te schatten. Deze modellen hebben echter een lange rekentijd, waardoor ze eerder geschikt zijn om landgebruiksscenario’s (‘wat als?’) met een beperkt aantal modelsimulaties te analyseren. Optimalisatie-analyses met de vraag waar landgebruiksveranderingen het grootste effect hebben op overstromingsgevaar, hebben een hoog aantal modelsimulaties nodig, waardoor het nodig is om zeer rekenefficiënte modellen te gebruiken. Een rekenefficiënt en ruimtelijk expliciet afstromingsmodel werd ontwikkeld, dat ook rekening houdt met stroomafwaartse interacties tussen afstroming en herinfiltratie. Op basis van de populaire Soil Conservation Service Curve Number (SCS–CN) methode werden achttien modelconfiguraties ontwikkeld en geëvalueerd voor drie studiegebieden, waarbij twee methoden om bodemvochtgehalte in rekening te brengen en drie herinfiltratie-methoden werden getest, en de waarden voor drie verschillende parameters werden gevarieerd. Het meest performante model, met een NSE van 0.57, 0.56 en 0.64 in de drie studiegebieden, werd als accuraat genoeg beschouwd om de hydrologische impact van landgebruik off-site te kunnen inschatten. Dit afstromingsmodel implementeert de SCS–CN-methode met de λ parameter gelijk aan 0.05 en integreert hiermee de SWAT-methode om de CN aan te passen aan bodemvochtgehalte en de re-infiltratie methode voorgesteld door Van Loo (2018), met een hydraulische radius van 3 mm en een seizoensgebonden ruwheidscoëfficient.

Vervolgens werd dit afstromingsmodel geïntegreerd in een iteratieve optimalisatieprocedure om te zoeken waar bepaalde landgebruiksinterventies het meest effectief zijn om de accumulatie van oppervlakkige afstroming, en dus het overstromingsgevaar, te minimaliseren in een stroomafwaartse locatie. In deze optimalisatieprocedure worden de alternatieve locaties gerangschikt op basis van de reductie in volume afgestroomd water ten gevolge van de landgebruiksinterventie, daarbij rekening houdend met ruimtelijke interacties stroomafwaarts. Deze procedure werd getest in twee stroomgebieden voor drie landgebruiksinterventies: bebossing, verharding en het planten van winterse bodembedekkers op akkerbouwpercelen. De resultaten tonen het aanzienlijke effect aan van deze landgebruiksveranderingen en hun locaties op de stroomafwaartse accumulatie van oppervlakkige afstroming. De locaties met de hoogste prioriteit hebben de grootste impact, waarbij een indicatie gegeven wordt waar in het bekken een maximaal effect op overstromingsgevaar kan bekomen worden met een minimum aan betrokken oppervlakte. Deze analyse toont aan voor bebossing dat de meest geschikte locaties zijn gelegen in de valleien, wat het belang aantoont van het verhogen van de infiltratie-capaciteit in de riviervalleien. Verharding wordt daarentegen beter vermeden in de valleien.

Uiteindelijk werd het effect van landgebruiksveranderingen, bepaald door de optimalisatieprocedure, nagegaan in een analyse van de overstromingsrisico’s. In deze analyse werd de relatieve economische impact van landgebruiksverandering op overstromingsschade berekend, en vervolgens gecombineerd met de overstromingskans om de relatieve impact van de landgebruiksverandering op het overstromingsrisico te bepalen. Hierdoor wordt een indicatie gegeven van de efficiëntie van de landgebruiksinterventies om het overstromingsrisico te verlagen. Deze analyse werd geïllustreerd voor een studiegebied, waarvan de resultaten aangeven dat bebossing in valleigebieden resulteert in een grote vermindering van het overstromingsrisico, waaraan de interpretatie kan gekoppeld worden dat de aanleg van bos op deze locaties een hoge verzekeringswaarde heeft. Het verharden van stroomopwaarts gelegen gebieden, en dus het vermijden van verharding in valleien, leidt tot een eerder beperkte stijging van het overstromingsrisico.

De resultaten van deze doctoraatsthesis tonen consistent het belang aan van riviervalleien in overstromingsrisicobeheer, aangezien deze gebieden een zeer lage prioriteit kregen voor verharding en een hoge voor bebossing, wat gepaard gaat met een hoge verzekeringswaarde. Deze resultaten kunnen dienen om het draagvlak te vergroten voor ruimtelijke interventies in het kader van duurzaam waterbeheer.