Als antwoord op de toenemende hoeveelheid watergerelateerde problemen zijn in de afgelopen jaren hydrologische modellen ontwikkeld. Ze helpen ons deze uitdagingen beter te begrijpen, te voorspellen en uiteindelijk oplossingen te verzinnen. De modellen gebruiken onder andere meteorologische metingen als invoer en berekenen met wiskundige formules gegevens als verdamping, afvoer en het beschikbare grondwater op een maandelijkse of zelfs dagelijkse tijdschaal (voor extra informatie zie bijlage). Net als de nilometers kunnen de modellen een droogte of overstroming zien aankomen. Ze kunnen echter verder kijken: de kracht in de modellen ligt in het analyseren van toekomstscenario’s. Zo kan aan de hand van een model onderzocht worden wat er zal gebeuren als temperaturen door klimaatverandering hoger worden, of wat het effect is op de bodemvruchtbaarheid als er een grote dam wordt gebouwd in Ethiopië.
De onvoorspelbare Nijl
Het stroomgebied van de Nijl ondergaat grote verandering door onder andere bevolkingsgroei. Om de groeiende watervraag aan te kunnen is het van levensbelang dat de Nijl goed voorspeld wordt. Echter, wetenschappers hebben grote moeite met de voorspellingen. Waarom is de Nijl zo onvoorspelbaar?
Dit gebied, het kruispunt tussen Europa, Afrika en het Midden-Oosten, ondergaat razendsnelle verandering: voorspeld is dat de bevolking hier verdubbelt tot 1 miljard in 2050. Daarnaast kunnen klimaatverandering en de bouw van een grote dam in Ethiopië grote invloed hebben op de afvoer van het water. Voor de toenemende watervraag en politieke stabiliteit is het essentieel dat de veranderingen in afvoer goed voorspeld worden.
De Egyptische bevolking is altijd al sterk afhankelijk geweest van de natuurlijke cyclus van de Nijl. De overstromingen van de rivierbanken in het natte najaar zorgden voor een bijzonder vruchtbare voedingsbodem in de droge tijd die volgde. Te veel water was een ramp omdat de gebouwde infrastructuur overstroomde; te weinig water had een grote hongersnood tot gevolg. Correcte voorspellingen over de komende hoeveelheid water waren dus toen al van levensbelang.
In het Oude Egypte werd het voorspellen van de afvoer gedaan aan de hand van stenen nilometers. Tegenwoordig gebeurt dit aan de hand van computermodellen en zijn goede voorspellingen misschien wel belangrijker dan ooit. Echter, het voorspellen is zelfs voor moderne hydrologische computermodellen bijzonder lastig. Naast de grote natuurlijke variaties komt dit door de grote lengte van de rivier, de lage databeschikbaarheid en complexe menselijke invloeden.
Hoe ‘fout’ zijn voorspellingen?
De meeste hydrologische modellen maken voorspellingen die goed overeenkomen met de werkelijkheid, zoals voor de Rijn. Hier is het verschil tussen de geobserveerde en gesimuleerde afvoer vaak slechts enkele procenten. Voor de Nijl is dit anders. Vrijwel alle grootschalige berekeningen voor de afvoer van deze rivier zijn veel hoger dan wat er gemeten wordt. Denk voor een niet-gekalibreerd model (zie kader: Kalibreren) aan 10.000 kubieke meter per seconde (m3/s) in plaats van 2.000 m3/s in het natte seizoen bij de Aswan dam. Een verschil van 67 duizend badkuipen, per seconde!
Wispelturig door lengte
Een factor die een grote rol speelt is de lengte van de rivier. De Blauwe Nijl vindt zijn oorsprong in de Ethiopische Hooglanden en de Witte Nijl begint al bij het Victoriameer in Oeganda waarna de twee samenkomen bij Khartoem in Soedan. De Nijl begint dus eigenlijk op de evenaar, en reist 30 breedtegraden richting het noorden. Als je vanuit Nederland 30 graden omhoog gaat, zit je nagenoeg op de Noordpool. Het is dan ook niet gek te bedenken dat het water onderweg door verschillende klimaatzones reist: van regenwouden in het zuiden tot de droge woestijn in het noorden. Zo valt er in de Ethiopische Hooglanden twee keer zoveel regen tijdens het natte seizoen als de jaarlijkse Nederlandse neerslag, terwijl er in Egypte nagenoeg geen druppel valt. Deze extreme klimaatomstandigheden zorgen ervoor dat de afvoer van de Nijl jaarlijks en maandelijks sterk varieert afhankelijk van het weer in de verschillende gebieden.
Een grote variatie in afvoer zorgt in het algemeen voor een hogere onvoorspelbaarheid. Als de afvoer constanter was geweest, zoals de meeste Europese rivieren, was de Nijl een stuk voorspelbaarder geweest. De wispelturigheid van de Nijl is legendarisch: de Bijbel verhaalt dit in een gesprek tussen Jozef en de Farao, die zei: ‘er komen zeven jaren waarin er in heel Egypte grote overvloed zal zijn, daarna volgen zeven jaren van hongersnood’. Om het nog spannender te maken: wetenschappers van MIT concludeerden recent in het tijdschrift Nature Climate Change dat door klimaatverandering de natuurlijke variatie in afvoer van de Nijl met 50 procent omhooggaat.
De nauwkeurigheid van een model kan relatief eenvoudig bepaald worden door de gesimuleerde afvoer te vergelijken met geobserveerde afvoer. Aan de hand van deze vergelijking kan een model gekalibreerd worden: wiskundige formules worden in dit proces aangepast zodat ze beter de realiteit nabootsten. De uiterst verschillende klimaatomstandigheden en bodemeigenschappen van de Nijl maken het lastig om het gebied te kalibreren. Als je in een stroomgebied overal dezelfde grondsoort hebt, kan je de factor die bijvoorbeeld de weerstand tegen verdamping representeert eenvoudig aanpassen. Helaas is deze factor niet hetzelfde voor het droge zand benedenstrooms en de vochtige moerassen bovenstrooms, hierdoor werkt dit voor de Nijl een stuk lastiger. Kalibreren heeft ook nadelen. Als een model gekalibreerd moet worden voor een bepaald gebied of bepaalde tijdsperiode, werken deze aanpassingen vaak juist minder goed in een andere periode of regio. Daarom is het erg lastig met gekalibreerde hydrologische modellen voorspellingen te maken, en wil je kalibratie zoveel mogelijk voorkomen.
Opstapeling van fouten in model
Het water dat de Nijl laat stromen komt uit een gebied dat 18 keer zo groot is als de Rijn. Dit formaat zorgt van een ophoping van fouten: als een model er bovenstrooms in de Ethiopische Hooglanden bijvoorbeeld al naast zit, wordt er richting benedenstrooms steeds een beetje aan de fout toegevoegd. Aangezien de Nijl de langste rivier ter wereld is (of toch niet?) stapelt deze fout zich behoorlijk op voordat het water bij de Middellandse Zee uitkomt.
Menselijke invloeden doen er nog een schepje bovenop
De Nijl is de slagader van Egypte. Ongeveer 95 procent van de Egyptische bevolking woont binnen 20 kilometer van de rivier. Naast Egypte zijn nog tien andere landen sterk afhankelijk van de Nijl. Om de extreme jaarlijkse en maandelijkse variatie van afvoer te verminderen en optimaal gebruik te kunnen maken van het water zijn in de afgelopen eeuw grote dammen gebouwd. Een goed voorbeeld hiervan is de Aswan Dam in Egypte. Het bijbehorende enorme reservoirmeer (twee keer zo groot als het land Luxemburg) zorgt door het nieuwe grote wateroppervlakte voor extra verdamping en door de tijdelijke opslag in een vermindering in seizoensgebonden variaties. Veel modellen houden rekening met deze toegevoegde complexiteit, maar lang niet allemaal. Het correct voorspellen van de hydrologische invloed van dammen is zeker nu van groot belang: in Ethiopië wordt op dit moment de Grand Renaissance Dam gebouwd. Meningen van wetenschappers over het effect van dit enorme bouwwerk lopen sterk uiteen. Als blijkt dat de dam een grote invloed gaat hebben op de bovenstroomse afvoer heeft dit grote gevolgen voor de bevolking en zijn politieke consequenties onvermijdbaar. Zo heeft de Egyptische overheid meerdere malen de bouw proberen te stoppen en zijn diplomatieke sancties opgelegd.
Naast de grote projecten wordt veel water op kleine schaal onttrokken. In Egypte valt nagenoeg geen regen en dus is landbouw sterk afhankelijk van irrigatie. Het water wordt hiermee verspreid over een groter oppervlakte waardoor verdamping toeneemt, nog een proces waar de modellen rekening mee moeten houden. Een ding is duidelijk: menselijk toedoen laat veel water uit de Nijl verdwijnen voordat het in de Middellandse Zee terechtkomt. Maar hoeveel precies blijft een belangrijk vraagstuk voor de wetenschappers achter de hydrologische modellen.
Toch voorspelbaar?
Gelukkig is er hoop voor de computermodellen door de ontwikkeling van allerlei nieuwe technieken. Een goed voorbeeld is het gebruik van satellietenbeelden (zie kader: Het GRACE project). Hopelijk zorgen deze nieuwe projecten voor computermodellen die betere en geavanceerdere voorspellingen maken dan de oud Egyptische nilometers. Deze voorspellingen zijn namelijk essentieel. Voor politieke stabiliteit en de toekomstige 1 miljard mensen die afhankelijk zullen zijn van het water van de Nijl.
In 2002 werd het Gravity Recovery And Climate Experiment (GRACE) gestart. Dankzij het internationale onderzoeksproject vliegen twee satellieten door de ruimte die het zwaartekrachtsveld van de aarde continue observeren. Temporele verschillen in zwaartekracht geven een massaverandering in de korst van de aarde aan. Een relatieve plotselinge verandering kan bijna geheel worden toegeschreven aan hydrologische effecten. Zo is het mogelijk met behulp van de GRACE satellieten te bepalen wat het grondwaterpeil is over de hele wereld. Tot voor kort hadden wetenschappers in het stroomgebied van de Nijl enkel data van sporadische veldstudies beschikbaar. Dankzij GRACE en andere satelliet projecten die bijvoorbeeld bodemvocht meten hebben de wetenschappers achter de computermodellen essentiële nieuwe informatie in handen.
De ‘Hydrological Decade’ en data beschikbaarheid
In 1964 UNESCO erkende het belang van een internationale samenwerking op hydrologisch gebied en begon zo in 1965 de Hydrological Decade. Dit tienjarige onderzoeksprogramma zou allerlei hydrologische data verzamelen om het inzicht in wereldwijde processen te vergroten en diende als basis van onderzoek naar watervoorraden over de hele wereld. Een resultaat van dit gouden tijdperk van de hydrologie was nieuwe afvoerstations over de hele wereld. Data van deze stations werd later verzameld door het Global Runoff Data Centre (GRDC). De geobserveerde data van onder andere de GRDC stations is essentieel voor de modellen. Zonder deze data hebben ze geen input en daarnaast kan de gesimuleerde data niet met de realiteit worden vergeleken. In het algemeen geldt: des de meer data beschikbaar, des de beter het model werkt. Je zie het al aankomen: langs de Nijl zijn er veel minder stations dan in, bijvoorbeeld, Nederland. In ons landje zijn zeventien GRDC stations op een oppervlakte van ongeveer 41.000 vierkante kilometer; in het gehele afvoergebied van de Nijl met een oppervlakte van ongeveer 3.400.000 vierkante kilometer slechts 27. Als je evenveel stations per vierkante kilometer bij de Nijl wilt hebben als in Nederland, moet je er nog 1387 bijbouwen. Of andersom: als je evenveel station per vierkante kilometer in Nederland zou hebben als in stroomgebied van de Nijl, zou er minder dan een half station staan! Daarnaast zijn de Nederlandse stations nog steeds actief. Langs de Nijl stopte de meeste metingen direct na het aflopen van de Hydrological Decade in 1984.
BRONNEN
- Bijbel: 7 jaren overvloed, 7 jaren van hongersnood [Gen. 41:1-57].
- Massachusetts Institute of Technology. Climate change predicted to increase Nile flow variability: Climate change could lead to overall increase in river flow, but more droughts and floods, study shows. ScienceDaily. ScienceDaily, 24 April 2017
- Mohamed S. Siam, Elfatih A. B. Eltahir (2017). Climate change enhances interannual variability of the Nile river flow. Nature Climate Change.
- United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2013). World Population Prospects: The 2012 Revision, Highlights and Advance Tables. Working Paper No. ESA/P/WP.228.
- Beek, van L. P. H., & Bierkens, M. F. P. (2009). The global hydrological model PCR-GLOBWB: conceptualization, parameterization and verification. Utrecht University, Utrecht, The Netherlands.
- Van Wirdum, C. (2017). Simulating hydrology over complex terrain: improving the performance over the Nile Basin and the implications for future scenarios. Bachelorthesis.
- Williams, M. A. (2009). Human impact on the Nile basin: Past, present, future. The Nile, 771-779.
- Climate-data.org voor klimaatgegevens.