Langetermijnvoorspelling van waterstanden met machine learning

Recent ontwikkelde methodes op basis van machine learning en deep learning tonen potentie voor het modelleren van waterdynamiek en -beschikbaarheid. In dit onderzoek is verkend hoe recente machine learning-technieken kunnen worden toegepast voor het maken van voorspellingen van grondwaterstanden en welke voor- en nadelen en aandachtspunten hierbij komen kijken. Er is een vernieuwende machine learning-modelleringsmethode ontwikkeld, die is toegepast voor het maken van langetermijnvoorspellingen voor een set grondwatermeetlocaties in Drenthe en uitgebreid is geëvalueerd. Het onderzoek heeft duidelijk gemaakt dat modelleringsmethodes op basis van machine learning en deep learning waarschijnlijk bruikbaar zijn voor het modelleren van (grond)waterdynamiek en -voorraden onder huidige condities, mits de modellen verder worden verbeterd. Om deze methodes te kunnen gebruiken voor langetermijnvoorspellingen en gedetailleerde analyses van droogteperiodes, is een beter begrip nodig van hun werking en betrouwbaarheid.