Stagiair data en modellen

Je gaat met behulp van modellen en data opnieuw economisch optimale overstromingskansen berekenen voor dijkringdelen in Nederland. Je test in hoeverre de hiervoor ontwikkelde software bruikbaar en toepasbaar is, je inventariseert mogelijkheden voor het verbeteren van de modellen, de parameters/aannames en de data. Je schrijft hierover een rapport en presenteert je uitkomsten aan stakeholders. Lijkt dit jou leuk? Lees dan snel verder!

In 2012 zijn overstromingsnormen vastgesteld die in 2015 wettelijk zijn vastgelegd. Deze normen geven aan wat de maximale overstromingskans mag zijn voor onze dijken. De bouwstenen van deze keuzes bestonden uit een analyse naar het Landelijk Individueel Risico, het groepsrisico en een maatschappelijke kostenbaten-analyse (MKBA).

Voor de MKBA zijn overstromingskansen, gevolgen (schades) en kosten om kans reductie te realiseren relevant. Verder is de verhouding vaste-variabele kosten van belang voor het berekenen van de optimale timing van de dijkversterkingen. Speciaal hiervoor is in 2012 een optimaliseringsmodel gebouwd (optimaliseRing). Nadien zijn er nog varianten van dit model gebouwd.

Sinds 2012 zijn de modellen en data die ten grondslag liggen aan de MKBA herzien:

• het schademodel is aangepast (zie software) (o.a. vanwege groei van de economie en klimaatverandering). Hierdoor zijn er andere prognoses voor het jaar 2050;
• de kosten van dijkversterkingen zijn veranderd. Hiervoor wordt het programma KOSWAT gebruikt en die krijgt in 2022 ook een update;
• de discontovoet is aangepast;
• nieuwe schattingen van de overstromingskansen zijn beschikbaar uit diverse beleidsstudies (deze zijn niet consistent). Decimeringshoogten (worden gebruikt voor het toetsen en ontwerpen van primaire waterkeringen) kan Rijkswaterstaat wel beschikbaar stellen voor waterstanden en golven;
• het basis model dat gebruik wordt heet OptimaliseRing, dit is gemodelleerd in AIMMS en is gebaseerd op continue wiskunde. Hierna is het model OptimaliseRing-Discreet ontwikkeld, deze maakt gebruikt van discrete wiskunde en is gemodelleerd in Python. Daarnaast is er ook nog een complexer model ontwikkeld, Dique-opt, deze maakt gebruik van de flexibiliteit van OptimaliseRing-Discreet, maar is ontwikkeld om ook voorliggende keringen mee te nemen.

Dit bieden wij

• meerdere studenten kunnen meewerken aan het verder ontwikkelen en robuust maken van de modellen en de MKBA;
• je krijgt de mogelijkheid om je eigen onderwerp te kiezen (nu wordt bijvoorbeeld twee varianten van OptimaliseRing, een continu en een discreet, met elkaar vergeleken en wordt voor het Oosterscheldegebied gekeken naar de optimale veiligheid van stormvloedkering en de achterliggende keringen gezamenlijk);
• je werkt mee om de kennis over het model op te frissen, zodat alles werkt en hier in 2023 nieuw beleid mee kan worden gemaakt.

Will jij een bijdrage leveren aan optimale overstromingskansen? Solliciteer dan nu!