Gezond en schoon water, dat is waar we als waterschap aan werken. Om dit te bereiken, voeren we verschillende maatregelen uit zoals maaien en baggeren. Maar wat voor effect heeft dat precies op de waterkwaliteit? Om dit beter in kaart te brengen, doen we sinds kort aan datamining.
Datamining is op een slimme manier naar verbanden zoeken tussen data. In dit geval zijn dat gegevens over waar en wanneer er gemaaid of gebaggerd is én data over de waterkwaliteit. Denk aan de concentratie van bepaalde stoffen in het water (nutriënten) en de aanwezigheid van macrofauna. Dit zijn kleine waterdieren, zoals libellelarven, waterwantsen en kokerjuffers.
Alleen bepaalde effecten meten
Omdat we alleen het effect van maaien en baggeren op de waterkwaliteit willen weten, gebruiken we zogenoemde Generalized Additive Models (GAM’s). Met deze modellen kun je andere factoren uitsluiten, zoals het weer en ontwikkelingen in de omgeving. Ook die hebben invloed op de waterkwaliteit.
Het mooie is dat deze aanpak dure studies overbodig kan maken. Voorwaarde is wel dat de data goed bijgehouden worden.
Uitkomst onderzoek
Datamining laat zien dat maaien en baggeren op de lange termijn een positief effect hebben op de waterkwaliteit. Baggeren leidt tot lagere nutriëntenconcentraties. Maaien draagt ook bij aan een betere waterkwaliteit, omdat sloten zo niet dichtgroeien.
Maar er zijn ook negatieve effecten die we nu beter in beeld hebben. Baggeren zorgt er soms voor dat er minder verschillende soorten kleine waterdieren zijn. En het duurt soms wel vijf jaar om dat te herstellen.
Vervolgonderzoek oplossing negatieve effecten
We doen daarom nu verder onderzoek naar de negatieve effecten. Zo willen we ervoor zorgen dat onze waterkwaliteit nog verder omhoog gaat.