Nederland krijgt te maken met toenemende droogte, warme periodes en meer hevige hoosbuien. Daarop speelt het stedelijk waterbeheer in.

Klimaatadaptatie door meer berging voor water waar het kan, door vergroening van de woonomgeving en door vergroting van de afvoercapaciteit waar het moet. Stichting RIONED onderzoekt de effectiviteit van maatregelen en ontwikkelt instrumenten voor de dimensionering en de juiste inpassing van klimaatadaptieve maatregelen. Veel informatie vanuit onderzoek van Stichting RIONED is vervat in RIONEDnieuwsartikelen. Het overzicht daarvan vindt u in de kennisbank.

Door klimaatverandering veranderen ook de neerslaghoeveelheden en -patronen. Informatie over de nieuwe neerslagstatistiek van het KNMI vindt u op de site van STOWA.
Stichting RIONED heeft de neerslagradargegevens op een toegankelijke manier ontsloten via de website Radartools. Hier kunt u per vierkante kilometer de door neerslagradarmetingen raadplegen. Tevens zijn de neerslagmetingen van Netatmo-regenmeters ontsloten.

Integrale Risicoafweging

Klimaatadaptatie is een proces met veel betrokkenen. Bewoners, bedrijven en overheden dragen ieder hun eigen verantwoordelijkheid om de risico’s niet op elkaar af te wentelen. Een integrale risicoafweging is een manier om wateroverlast te beoordelen over de individuele belangen heen. STOWA en Stichting RIONED ondersteunen een project waarin via een aantal casestudies . Deze werkwijze is getoetst op bruikbaarheid.

Procesaanpak

Klimaatadaptatie en energietransitie in het stedelijk waterbeheer zijn complexe processen vanwege de vele betrokkenen met soms tegenstrijdige belangen en vanwege het ontbreken van een duidelijk beeld van de gewenste eindsituatie. Het gaat meer om een richting dan om het realiseren van een vastomlijnd einddoel. Daarom is het belangrijk het proces goed te beheersen en te werken in overzichtelijke planningscycli. Vanuit instrumenten voor procesbeheersing hebben Stichting RIONED en STOWA een concepthandreiking in ontwikkeling.

Data science in stedelijk waterbeheer

Onderzoek naar de mogelijkheden van data science (datawetenschap) om hemelwateroverlast in stedelijk gebied te voorspellen of modelleren. Dit onderzoek voert Stichting RIONED uit in samenwerking met STOWA en het Advanced Data Science Lab (ADSL) van de Universiteit Leiden.

Nieuwsberichten

4 januari 2022 - Toepassing machine learning technieken op voorspelling van regenwateroverlast in stedelijk gebied
2 oktober 2020 - Resultaten verkennend onderzoek