Presentatie door Michiel Pezij, Deltares, Universiteit Twenthe, op de Delft-FEWS NL Gebruikersdag 2018, tijdens de Deltares Software Dagen - Editie 2018. Dinsdag, 5 juni 2018, Delft.

1. Gebruik van Sentinel-1-
bodemvochtinformatie in NHI en FEWS
Michiel Pezij
PhD student University of Twente/Deltares
5 juni 2018

2. Nut van bodemvochtinformatie
• Water in bodem boven grondwaterspiegel
• Vormt de link tussen oppervlakte-/ondergrondprocessen
• Interessant voor:
– Droogtevoorspellingen
– Overstromingsvoorspellingen
– Omvang van overstromingen
– Irrigatiemanagement
– Etc.
2Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

3. OWAS1S-project
3
Optimizing Water Availability with Sentinel-1 Satellites
1. Ontwikkeling Sentinel-1-bodemvochtproduct
2. Effect op diepere
ondergrond
3. Toepassingen voor
waterbeheer
Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

4. 4

5. Afgeleide indicatoren
• Resterende bergingscapaciteit van bodem
• Vochtbeschikbaarheid voor gewassen
• Draagkracht
5Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

6. Verbetering modeluitvoer
Hoe kunnen we met deze data een model verbeteren?
• Verbeteren van bodemvochtmodelschattingen
• Gebruik data-assimilatietechniek om datasets te combineren
• Nauwkeurigheid modeluitkomsten versus satellietobservaties
Impact op andere hydrologische variabelen
• Relatie tussen bodemvocht- en grondwaterdynamiek
• Relatie tussen bodemvocht en oppervlaktewater
6Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

7. Operationeel waterbeheer
Hydrologisch modellering binnen FEWS
• Nederlands Hydrologisch Instrumentarium (NHI)
– Landelijk Hydrologisch Model (LHM)  Rijkswaterstaat
– Regionale toepassingen (MIPWA, AZURE, etc.)
• Softwarecodes: MetaSWAP/iMODFLOW
• Modelafwijkingen op lokale schaal
7Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

8. Twente
8
Bron: BOFEK2012
Bron: AHN
Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies
Enschede

9. Observaties
SMAP L3 (O’Neill et al., 2016)
• Oppervlaktebodemvocht (~5 cm diepte)
• 9 km x 9 km resolutie
• Gevalideerd met Twente data
• Corrigeren voor systematische fout
– Linear matching methode
9
O'Neill, P. E., et al. 2016. SMAP Enhanced L3 Radiometer Global Daily 9
km EASE-Grid Soil Moisture, Version 1. Boulder, Colorado USA. NASA
National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center.
10.5067/ZRO7EXJ8O3XI.
Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

10. Data-assimilatie
𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙 𝑢𝑝𝑑𝑎𝑡𝑒 = 𝐾 ∗ 𝑂𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑡𝑖𝑒 + 1 − 𝐾 ∗ 𝑀𝑜𝑑𝑒𝑙𝑢𝑖𝑡𝑣𝑜𝑒𝑟
Hoe bepalen we K?
• Schatten van nauwkeurigheid observaties en model
Ensemble Kalman Filter (EnKF)
• Bepaal modelonzekerheid door meerdere modelruns uit te voeren
• Verstoor invoer/forcering van elke modelrun
10Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

11. Resultaten testdata
11Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

12. Resultaten testdata
12Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

13. Resultaten SMAP
13Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

14. Discussie
Toepassingen voor waterbeheer
• Interessant om modeluitkomsten up-to-date te maken
• Toepasbaar op nationale/regionale/lokale schalen
Veel rekenkracht nodig
• Implementatie van LHM-OpenDA op Cartesius HPC
• Toepassing voor waterbeheer: updaten van modelparameters?
14Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

15. Conclusies
Ontwikkeling van NHI-OpenDA bodemvochtframework
• Nauwkeurige bodemvochtschattingen op verschillende schalen
• Ook effect op modelschattingen andere hydrologische variabelen
• Toepasbaar voor regionale NHI-toepassingen
Validatie
• Testdata laten goede resultaten zien
• Verder testen met OWAS1S-bodemvochtproduct
• Nut van indicatoren testen in workshops
15Achtergrond || Methode|| Resultaten || Conclusies

16. Vragen?
16
Contact:
michiel.pezij@deltares.nl
www.owas1s.nl