Kwaliteitsborging grondwaterstands- en stijghoogtegegevens - KWR ...

In principe is het mogelijk om naast, of in plaats van het neerslagoverschot andere reeksen alsverklarende variabelen te gebruiken. Dit kan het geval zijn voor stijghoogte metingen in de nabijheidvan onttrekkingen, of vlak bij oppervlaktewater. In deze gevallen is de input reeks respectievelijk deonttrekking en het waterniveau in het oppervlaktewater. De voordelen zullen duidelijk zijn. Eenaandachtpunt hierbij is dat we dan wel over de betreffende inputreeksen dienen te beschikken.A6 Verschil stijghoogtereeksen (filterverwisselingen)De verschilreeks tussen twee stijghoogte reeksen kan op dezelfde wijze beoordeeld worden als deverschillen tussen twee opeenvolgende tijdstappen. Voor twee stijghoogtereeksen h 1,t en h 2,t is degenormeerde verschilreeks:zth= 1, t 2, t(A19)h1hσ − σh2En de toets is dan:− 3σ ≤ ( z − z)≤ 3σ(A20)ztzOpm.: In eerste instantie denken we daarbij vooral aan meetreeksen uit dezelfde waarnemingsput enmeetreeksen die door dezelfde waarnemer worden waargenomen. Uiteraard kunnen ook meetreeksenworden vergeleken die om een andere reden een goed verband vertonen.A7 Responsfunctie stijghoogtereeksenEen stijghoogtereek kan ook worden gemodelleerd als respons op een andere stijghoogte reeks.Wiskundig is dit gelijk aan het voorspellen met het neerslagoverschot (zie punt A5), alleen is deverklarende input reeks een stijghoogte in plaats van het neerslagoverschot. Dit is het oudestambuisprincipe, waarbij een regressie model wordt gebruikt. Een regressie model kan worden gezienals een bijzonder geval van een responsfunctie.In heel veel gevallen vertoont de dynamiek van stijghoogte reeksen in één hydrologische eenheid eengrote mate van overeenkomst. Ook reeksen van verticaal boven elkaar gelegen filter vertonen vaak eenovereenkomstige dynamiek. Het onderscheidend vermogen is naar verwachting dan ook goed.Aandachtspunten zijn:• Uitzoeken welke reeksen met elkaar worden gemodelleerd,• Het is niet zonder meer duidelijk welke reeksen input zijn en welke de respons. Dit speelt niet zozeer bij de klassieke reeksen van een frequentie van 24 maal per jaar, omdat daar doorgaans eenregressie model gebruikt wordt, zonder vertraging in de tijd. Dit is anders bij hogere frequentieswaarbij de ene reeks een paar dagen sneller reageert dan de andere.• Bij de detectie van niet-plausibele waarden kan dat aan beide reeksen liggen• Bij missende waarnemingen bij de input reeks kan het model niet worden gebruikt.A8. Simultane tijdreeksmodelleringHet tijdreeksmodel met het neerslagoverschot (punt A5) kan ook simultaan worden toegepast opmeerdere stijghoogtereeksen. De component als gevolg van de ruis wordt hierbij gesplitst in één of meerruimtelijk samenhangende componenten en een locale component die per voor elke reeks uniek is. Deessentie hierbij is dat extreme waarden in de ruimtelijk samenhangende componenten duiden op eendaadwerkelijk opgetreden extreme stijghoogte, terwijl echte meetfouten zich manifesteren in de localecomponent.A9. Ruimtelijk patroonWe kunnen de waarnemingen van verschillende reeksen op een bepaalde datum ook in de ruimtelijkecontext beoordelen. Als voorbeeld nemen we hier de toets tegen de regiem curve. De toetsingsgrootheidvoor een waarneming op een locatie k in het maand m is dan:Kwaliteitsborging grondwaterstands- en stijghoogtegegevens© KWR, TNO - 39 - April 2013