Spatial Prediction of Water Table Dynamics in Flanders – Ruimtelijke Voorspelling Van De Grondwaterdynamiek in Vlaanderen
Total Page：16
File Type：pdf, Size：1020Kb
FACULTY OF SCIENCES Spatial Prediction of Water Table Dynamics in Flanders { Ruimtelijke voorspelling van de grondwaterdynamiek in Vlaanderen Proefschrift voorgelegd tot Author: het verkrijgen van de graad Johan Van de Wauw van Doctor in de Promoter: Wetenschappen: Geologie Prof. Dr. P.A. Finke 2012 2 Voorwoord Waarom ben je van Leuven naar Gent gegaan voor je doctoraat? Je had toch ook in Leuven kunnen doctoreren? Dat is zowat de eerste vraag die de meeste mensen me stelden toen ik in Gent startte. Mijn antwoord was steevast tweeledig: omdat het een assistentenmandaat is en ik dus naast onderzoeks- ook onderwijservaring zou opdoen, maar vooral dat er hier geen project klaarlag, waardoor ik mijn eigen onderzoeksvoorstel mocht uitwerken. Dat bleek uiteindelijk gemakkelijker gezegd dan gedaan, maar al van de start lag vast dat ik wou werken rond het gebruik van moderne technieken voor bodemkartering: daar was ik tijdens mijn masterthesis kort mee in contact gekomen en het leek me een interessant onderwerp. Vanuit mijn eigen interesse in het natuurbeheer en natuurstudie wist ik hoe belangrijk de watertafel was voor het vegetatietype. Toen ik leerde over de herkartering van de drainageklassekaart zoals die in Nederland gebeurd was werd mijn interesse gewekt: Zouden diezelfde technieken ook hier gebruikt kunnen worden? Hebben we daarvoor wel genoeg data? Waar vinden we die data? Voor die data ging ik in eerste instantie terug naar Leuven: de Dijlevallei ten zuiden van Leuven, waar ik jarenlang mee heb geholpen in het beheer was ook gewoon het stukje Vlaanderen met de meeste metingen van de watertafel. Prima bruikbaar, maar helaas niet representatief voor heel Vlaanderen. Dus gingen we samen met een masterstudent (Yousef Zidan) op zoek naar een gebied dicht bij Gent (Kluizen), waar we dezelfde methodes konden testen in een gebied dat veel armer aan data is, en met steun van het departement LNE1 konden we ook een derde grote casestudy uitwerken, waarbij we kozen voor een gebied tussen Moerkerke en Damme, waar veel verschillende landschaptypes te vinden zijn, en we deden een analyse naar de actualisatiebehoefte van heel Vlaanderen. De tijd stond ondertussen ook niet stil, en als assistent kon ik meewerken in een aantal onderzoeksprojecten die eveneens met bodemkartering te maken hebben. In eerste instantie kon ik nog een aantal zaken van mijn masteronderzoek in Ethiopi¨e afronden en publiceren. Daarnaast kon ik ook meewerken aan het aanmaken van een bodem en 1Ontwikkeling van een methodiek voor het actualiseren van de drainageklasse van de Vlaamse bodems en het uittesten van deze methodiek voor ´e´enof meerdere proefgebieden 3 terreindatabank voor Centraal Afrika (SOTER-CAF). Andere projecten waren het in kaart brengen van de kans op archeologische vondsten en het karteren van bodems in Iran. Hoewel die onderzoeken geen onderdeel van dit eindwerk uitmaken hebben ze evenzeer bijgedragen tot de kennis en ervaring die ik gedurende mijn werk aan de UGent heb opgedaan. Hoewel je een doctoraat in principe alleen schrijft had dit zeker niet mogelijk geweest zonder een aantal mensen. Ik denk in de eerste plaats aan mijn promoter Peter Finke, die naast de wetenschappelijke ondersteuning er ook zijn op toezag dat mijn focus niet teveel afgeleid werd door interessant nevenprojecten. Behalve Peter waren er natuurlijk ook nog de andere collega's van het Laboratorium voor bodemkunde die op verschillende manieren hebben bijgedragen, al was het maar om even over iets anders dan onderzoek te spreken. Ik denk aan Prof. Van Ranst met zijn kennis over het aanmaken van de bodemkaart en voor het verstrekken van informatie van de niet gepubliceerde kaartbladen. Ann Verdoodt en Ann Zwertvaegher voor de feedback op tussentijdse presentaties. Geert Baert voor de fijne samenwerking in het LNE project en ook bij SOTER. En hoewel Clemence Goyens en Azam Jafari maar korte tijd in ons labo vertoefden hou ik nog hele goede herinneringen over aan onze samenwerking. Buiten de UGent zijn er natuurlijk ook nog mensen die ik moet bedanken: Piet Debecker en zijn collega's bij het INBO voor het beschikbaar stellen van de data uit natuurgebieden, maar zeker ook voor de opmerkingen die hij op mijn onderzoek formuleerde. Ook de VMM stelde de data van zijn netten beschikbaar: zonder hen zou dit onderzoek niet mogelijk geweest zijn. Zoals al hoger vermeld steunde het departement LNE het onderzoek en wil ik ook nog de jobstudenten bedanken die hierin meedraaiden. Ook wil ik de makers van een aantal open source pakketen bedanken: voor het aanmaken en verwerken van de data werd bijna uitsluitend gebruik gemaakt van R en SAGA. Ik hoop dat de software geproduceerd in de loop van dit doctoraat op een zelfde manier niet enkel een eindpunt kan zijn maar de basis kan vormen voor verder onderzoek. Tot slot wil ik uiteraard ook nog het thuisfront bedanken: zonder de steun van Liesbeth was het waarschijnlijk niet meer mogelijk geweest om dit doctoraat nog af te werken. 4 Summary Shallow water tables are one of the most important land characteristics. They determine the potential land use: the depth is essential in the evaluation of suitability for agriculture and in nature development projects, it is also crucial to identify possible problems with other land uses. Although it is easy to derive the water table on a specific location at one point in time, the depth is highly variable in time (due to its dependence on precipitation surplus) and in space (as is easily observed when strolling through the countryside). The common method for estimating the water table depth in Flanders was by using estimates based on the existing natural drainage class map of Flanders. This natural drainage class map is based on data collected during the national soil survey. It was derived from the depth of gley mottles and the reduction horizon and the position in the landscape and is often used to predict the depth and variability of the water table. Rather than duplicating this methodology, a different method was applied based on actual measurements of the water table. The evaluation was done in three case studies in different part of Flanders: The Dijle Valley, Kluizen and Damme. These encompass some of the major regions where the water table is of great importance: sandy Flanders, river valleys in central Flanders, the coastal region and areas with temporary water tables. The method consisted of three steps: 1. Locations with sufficient water table measurements were used as reference time series. Their data were combined with daily precipitation surplus data using time series analysis to derive climate representative water table statistics. The most important statistics derived were the mean highest water table (MHW) defined as the mean value of the three highest water table levels measured biweekly (or semi-monthly) and the mean lowest water table (MLW) by using the three lowest water table levels. A continuous time series model (PIRFICT) was chosen and implemented, using the precipitation and potential evapotranspiration as driver variables. 2. The data derived from these reference time series were combined with data from shorter time series. In the case of Dijle, additional series were already existing. In 5 contrast for Kluizen and Damme, 500 locations were visited twice, once during winter and once during summer, when the water table is supposed to be on its highest/lowest respectively. This was used to estimate the MHW and MLW in these locations. 3. Finally these locations were used to create areawide predictions. Two major methods were used: remapping and relabeling methods. Relabeling methods use the old soil drainage class map and apply new attributes to the existing polygons without changing their borders. Remapping uses ancillary maps as a basis: from the digital elevation model relevant properties like slope and wetness index were derived and combined with other properties such as the horizontal and vertical distance to channels. To map MHW, MLW and drainage class, point measurements and these ancillary maps were used in a regression kriging approach. All methods proved to be superior to estimates using only the old soil drainage class maps. Nevertheless, the timing of measurements was important, and a large number of summer measurements taken in Damme during an unusually dry summmer could not be used in the further analysis, leading to much higher uncertainties associated with these maps. Apart from testing the updating methodologies in different study areas, a second subject was an evaluation of the predictive quality of the current drainage class map in different parts of Flanders. This predictive quality was evaluated by combining data from networks with good spatial but poor temporal coverage with data from networks with better temporal but poor spatial coverage. Point predictions for MHW and MLW were derived by applying time series modelling (in networks with a good temporal coverage) and by using total least squares regression (to expand to the other sites). The resulting MHW and MLW point data set was used to evaluate the currency of the existing map and to identify regional differences. The quality of the current map is moderate, and large differences occur between regions. Especially the Campine region shows large and systematic differences, whereas the southeastern hills and chalk-loam region are relatively accurate. If more weight is given to errors in the wetter drainage classes, about 50% of the area of Flanders would benefit from remapping. 6 Samenvatting Ondiepe watertafels zijn een van de belangrijkste landschapskenmerken, die het mogelijk landgebruik bepalen: de diepte is essentieel voor de gewaskeuze, in natuurontwikkeling en ook cruciaal voor het bepalen van potenti¨ele problemen met ander landgebruik. Hoewel het eenvoudig is om de watertafel op een plaats op een bepaald tijdstip vast te stellen, is de diepte door de afhankelijkheid van het neerslagoverschot sterk veranderlijk in tijd. Maar ook in de ruimte zoals je op elke tocht door het platteland kan vaststellen.