Klimaatverandering in België van 1952 tot nu: een vergelijking ......FACULTEIT WETENSCHAPPEN Master...
Transcript of Klimaatverandering in België van 1952 tot nu: een vergelijking ......FACULTEIT WETENSCHAPPEN Master...
FACULTEIT WETENSCHAPPEN
Master in de Geografie
Klimaatverandering in België van 1952 tot nu: een
vergelijking tussen verschillende regio's
Steven Goethals
Academiejaar 2015 - 2016
Aantal woorden in de tekst: 26659
Promotor: Prof. dr. ir. David Dehenauw,
Vakgroep Geografie
Masterproef ingediend tot het
behalen van de graad van
Master in de Geografie
1
WOORD VOORAF
Al van jongs af aan ben ik gefascineerd door het weer en bijhorende elementen. Mooie
wolkenhemel, stralende zon of een verfrissende regenbui, het weer brengt elke dag wel iets
anders. Dat is het fascinerende en mysterieuze eraan. De kers op de taart is wanneer er een
cumulonimbus op je af komt drijven. Deze prachtige wolken zorgen voor een schouwspel van
licht en geluid. Het is de voornaamste reden waarom ik voor geografie gekozen heb als
opleiding. Ondertussen heb ik veel nieuwe interessante dingen bijgeleerd zoals de
geomorfologie en het beheer van het landschap, het erfgoed in Vlaanderen en de Geografische
Informatie Systemen. Ondanks de verschillende boeiende onderwerpen die geografie biedt,
wou ik graag iets doen met meteorologie of klimaat als masterproef. Ik contacteerde professor
David Dehenauw en hij stelde het interessante onderwerp voor om de regionale
klimaatverandering in België te onderzoeken. Ik wil dan ook mijn promotor, professor
Dehenauw, bedanken voor de ondersteuning en begeleiding bij het maken van deze
masterproef. Verder wil ik ook familie en vrienden bedanken voor de ontspanning en bijstand
in moeilijke momenten.
2
INHOUDSTAFEL
1. INLEIDING .......................................................................................................................... 5
1.1 Probleem- en doelstelling .......................................................................................... 5
1.2 Onderzoeksvragen en hypothesen ............................................................................ 6
1.3 Structuur .................................................................................................................... 6
2. ACHTERGROND ................................................................................................................ 8
2.1 Schets van het huidige klimaat in België ................................................................. 8
2.1.1 Luchttemperatuur ....................................................................................................... 8
2.1.2 Windrichting en windsnelheid .................................................................................... 9
2.1.3 Neerslag ..................................................................................................................... 9
2.2 Globale evolutie Belgische klimaat ........................................................................ 10
3. STUDIEGEBIED, DATA EN METHODEN ................................................................... 14
3.1 Studiegebied ............................................................................................................. 14
3.1.1 Omgeving van de weerstations ................................................................................ 14
3.2 Data ........................................................................................................................... 18
3.2.1 Algemeen .................................................................................................................. 18
3.2.2 De verschillende weerparameters ............................................................................ 19
3.2.3 Opstelling en meten van weerparameters ................................................................ 20
3.2.4 Datacontrole ............................................................................................................ 20
3.2.4.1 Controle op uitschieters .............................................................................. 20
3.2.4.2 Selectie op stations ...................................................................................... 23
3.3 Methoden .................................................................................................................. 26
3.3.1 Berekeningen en visualisatie .................................................................................... 26
3.3.2 Statistische significantie ........................................................................................... 27
4. RESULTATEN ................................................................................................................... 31
4.1 Vergelijking van het gemiddelde van de parameters met de klimaatatlas ........ 31
4.1.1 Temperatuur ............................................................................................................. 31
4.1.1.1 Gemiddelde temperatuur ............................................................................. 31
4.1.1.2 Gemiddelde minimumtemperatuur ............................................................. 34
4.1.1.3 Gemiddelde maximumtemperatuur............................................................. 37
4.1.1.4 Samenvatting ............................................................................................... 40
4.1.2 Neerslag ................................................................................................................... 41
4.1.2.1 Gemiddelde neerslag ................................................................................... 41
4.1.2.2 Samenvatting ............................................................................................... 44
3
4.1.3 Wind ......................................................................................................................... 44
4.1.3.1 Gemiddelde wind ........................................................................................ 45
4.1.3.2 Samenvatting ............................................................................................... 47
4.2 Algemene stijging of daling van de weerparameters in België ............................ 48
4.2.1 Temperatuur ............................................................................................................. 48
4.2.2 Neerslag ................................................................................................................... 49
4.2.3 Wind ......................................................................................................................... 49
4.2.4 Bewolkingsgraad ...................................................................................................... 50
4.3 Stijging of daling van de weerparameters in België per station .......................... 50
4.3.1 Temperatuur ............................................................................................................. 50
4.3.2 Neerslag ................................................................................................................... 55
4.3.3 Wind ......................................................................................................................... 58
4.3.4 Bewolkingsgraad ...................................................................................................... 63
4.4 Stijging of daling van de temperatuur en neerslag in België per station per
seizoen .................................................................................................................................. 65
4.4.1 Temperatuur ............................................................................................................. 65
4.4.2 Neerslag ................................................................................................................... 67
5. DISCUSSIE ......................................................................................................................... 70
5.1 Zijn er versnellingen of sprongen in de stijging of daling van de
weerparameters? ................................................................................................................ 70
5.1.1 Temperatuur ............................................................................................................. 70
5.1.2 Neerslag ................................................................................................................... 73
5.1.3 Wind ......................................................................................................................... 74
5.1.4 Bewolkingsgraad ...................................................................................................... 77
5.2 Is er een patroon binnen de weerstations tussen de verschillende
weerparameters? ................................................................................................................ 79
5.2.1 Vergelijking neerslag – bewolking ........................................................................... 79
5.2.2 Vergelijking neerslag – wind ................................................................................... 80
5.2.3 Vergelijking wind – bewolking ................................................................................. 80
5.2.4 Vergelijking temperatuur – andere weerparameters ............................................... 81
5.2.5 Conclusie .................................................................................................................. 81
5.3 Hitte-eiland effect .................................................................................................... 82
5.3.1 Het hitte-eiland effect ............................................................................................... 82
5.3.2 Mogelijkheden om hitte-eiland effect te onderzoeken .............................................. 83
4
5.3.3 Stations met een hitte-eiland effect .......................................................................... 84
5.3.4 Invloed van de stations met een hitte-eiland effect op de temperatuurstijging ........ 90
5.4 Warmen de weerstations op hogere hoogtes sneller op in België? ...................... 91
5.4.1 Globale trend en mogelijke oorzaken ...................................................................... 91
5.4.2 Temperatuurstijging en hoogte in België ................................................................. 93
5.5 Warmen de weerstations aan de kust sneller op? ................................................. 97
6. BESLUIT ............................................................................................................................. 99
7. LITERATUURLIJST ...................................................................................................... 102
8. BIJLAGE .......................................................................................................................... 106
5
1. INLEIDING
Het klimaat is een veel besproken onderwerp. De verandering ervan in de afgelopen decennia
wordt gebruikt om de toekomst te helpen voorspellen. Het is vooral door de onzekerheid en
onze afhankelijkheid van het weer en klimaat dat het veel onderzocht en bediscussieerd
wordt. Verschillende delen van de wereld hebben een ander klimaat. De wereld kan worden
ingedeeld in verschillende klimaatstreken met behulp van een klimaatclassificatie. De
bekendste is de klimaatclassificatie van Köppen. Volgens deze indeling kent België een
gematigd maritiem klimaat met milde winters en koele zomers (Ahrens, 2009).
Het macroklimaat wordt hoofdzakelijk gevormd door de verschillen in luchtdruk en
bijhorende winden. Luchtdrukverdelingen boven de continenten en zeeën bepalen de
overheersende luchtstromingen in België. Deze windrichtingen bepalen ons weer voor een
aantal dagen tot er een verandering komt in de luchtdrukverdelingen (Landuyt & Schietecat,
1992). Regionale verschillen zorgen voor veranderingen in deze algemene patronen. Als de
weerparameters over lange perioden (ongeveer 30 jaar) worden bestudeerd dan wordt het
klimaat onderzocht. Doorgaans worden de klimaatstudies voor België gebaseerd op de
meetgegevens uit Ukkel, omdat de metingen daar het verst teruggaan in de tijd. Maar zelfs in
ons kleine landje treden er regionale verschillen op in het klimaat. Wat deze verschillen
precies zijn en of er een verandering te zien in deze streken gedurende de laatste decennia,
wordt onderzocht in deze masterproef.
1.1 Probleem- en doelstelling
Veel van de Belgische klimatologie is nog braakliggend terrein. Zo verschilt het klimaat in
België van de ene streek ten opzichte van de andere. Deze microklimaten zijn nog niet goed
gekend, of verklaringen ontbreken. Ook is nog niet duidelijk of er zich bepaalde evoluties
hebben voorgedaan binnen één station. Een betere verklaring voor deze verschillen en
evoluties kunnen klimatologen helpen om het Belgische klimaat beter te voorspellen. Ook kan
het meteorologen helpen om duiding te geven bij weerverschillen tussen verschillende
regio’s.
Het doel van het onderzoek is iets meer te weten te komen over de Belgische microklimaten
door de klimatologie te bestuderen van de synoptische stations in België. Door welke factoren
6
worden deze gekenmerkt en hoe kunnen ze verklaard worden. Hierbij wordt onderzocht hoe
het klimaat voor verschillende streken in België de afgelopen 50, 60 tal jaar geëvolueerd is en
als er verschillen zijn waar te nemen tussen de stations/streken. Het is dus vooral het huidige
klimaat en de inzichten hierin die onderzocht worden.
1.2 Onderzoeksvragen en hypothesen
De voornaamste onderzoeksvragen zijn:
Is er een invloed van de klimaatverandering te zien per streek/station? Is er dus een evolutie te
zien binnen één station? Verschilt deze evolutie van andere stations?
Wat zijn de klimaatverschillen tussen verschillende stations? Door welke factoren kunnen ze
verklaard worden?
Op basis van de literatuurstudie (zie paragraaf 2) kan verwacht worden dat voor de
verschillende streken een stijging zal waar te nemen zijn in temperatuur. Verder kan
onderzocht worden als dit voor elk station rond dezelfde periode gebeurd is en of deze stijging
van dezelfde grootteorde is. Ook de maximum- en minimumtemperaturen zouden een stijging
moeten vertonen. Voor de jaarlijkse hoeveelheid neerslag wordt geen bepaalde trend
verwacht. Deze is zeer variabel. Wel wordt een trend verwacht aan de kust, daar zal de
jaarlijkse hoeveelheid neerslag stijgen. Wanneer onderzocht wordt op het niveau van de
seizoenen zal de neerslag die in enkele dagen valt, in de winter wel een stijging vertonen.
Voor de windsnelheden kunnen we aannemen dat deze een dalende trend zullen vertonen. Het
is interessant om te onderzoeken of dit overal in het land met dezelfde graad is.
1.3 Structuur
De structuur van deze paper ziet er als volgt uit. Eerst wordt het huidige klimaat van België
geschetst als achtergrond. Zowel de gemiddelden van verschillende weerparameters als de
globale evolutie van het Belgische klimaat worden besproken. Vervolgens worden het
studiegebied en de gebruikte data en methoden besproken. Hierna worden de resultaten
behandeld. Eerst wordt er een vergelijking gemaakt tussen de eigen data en de gemiddelden
uit de klimaatatlas. Daarna wordt de algemene stijging of daling van de verschillende
7
weerparameters berekend voor België. Vervolgens wordt hetzelfde gedaan voor elk
weerstation. In de discussie wordt er naar verbanden en verklaringen gezocht voor de stijging
en daling van de verschillende parameters. In het eerste deel wordt onderzocht als er bepaalde
versnellingen of sprongen aanwezig zijn in de stijging of daling van de verschillende
weerparameters. Als tweede wordt geanalyseerd als er een bepaald patroon te vinden is tussen
de weerparameters binnen de weerstations. Zo wordt nagegaan als bijvoorbeeld een stijging in
neerslag gepaard gaat met stijging in wind of bewolking. Vervolgens wordt er naar stations
gezocht met een mogelijk hitte-eiland effect en de mogelijke invloed ervan op de
temperatuurstijging. Hierna wordt een mogelijk verband onderzocht tussen de opwarming en
de hoogte van de weerstations. Tot slot wordt gekeken naar de opwarming aan de kust. Al de
bevindingen worden finaal samengevat in het besluit.
8
2. ACHTERGROND
Om een beeld te construeren over het klimaat in België, wordt er een schets gegeven van het
huidige klimaat en de globale evolutie van het Belgische klimaat.
2.1 Schets van het huidige klimaat in België
2.1.1 Luchttemperatuur
De luchttemperatuur is de temperatuur van de lucht, gemeten op een hoogte van 1,5 meter. De
luchttemperatuur wordt beïnvloed door verschillende factoren. Zo worden de temperaturen
aan de kust beïnvloed door de aanwezigheid van de Noordzee en de temperaturen in de
Ardennen door de hoogte. Afstand tot de zee en hoogteligging bepalen dus mee de
temperatuur. Naast deze factoren spelen nog andere een rol zoals de infraroodstraling van de
bodem, plaatselijk reliëf, enzovoort. (http://www.meteo.be, 02/04/2016).
De Noordzee zorgt aan de kust voor lagere temperaturen in de winter en hogere in de zomer.
Het gemiddelde temperatuurverschil is ongeveer 1°C ten opzichte van de rest van België. De
maximum temperatuur verschilt meer, aan de kust is het in de zomer ongeveer 3°C koeler dan
in de Kempen. De zee zorgt voor minder grote temperatuurfluctuaties aan de kust. De
minimale temperatuur is er dan ook steeds wat hoger, in de zomer gemiddeld 2,5°C warmer
dan in de Kempen (http://www.meteo.be, 02/04/2016).
Ook de hoogte speelt een rol in de luchttemperatuur. Gemiddeld daalt de temperatuur met
0,6°C voor elke 100 m hogerop. Het gemiddelde verschil tussen de laagvlakte en de
hoogvlakte in de Ardennen bedraagt 3°C. Bovengenoemde temperatuurverschillen zijn
gemiddelde waarden en kunnen dus zeker veranderen naar gelang bepaalde luchtstromingen
of weercondities (http://www.meteo.be, 02/04/2016).
De gemiddelde hoogste maxima bedragen 30 à 32°C in Laag- en Midden-België en 28°C op
de toppen van de Ardennen. De gemiddelde laagste minima bedragen tussen –10°C aan de
kust, –11°C tot –14°C in Laag- en Midden-België en –15°C op de plateaus van Hoog-België.
In de valleien van de Ardennen bedraagt de minimum temperatuur gemiddeld –19°C
(http://www.meteo.be, 02/04/2016). Koude lucht daalt, waardoor er in de valleien een lagere
9
temperatuur wordt gemeten. In de zomer worden er hogere maximum waarden gemeten dan
buiten de vallei door het isolerende effect (Landuyt & Schietecat, 1992).
Er treedt een groot verschil op tussen de luchttemperatuur nabij de grond en de
luchttemperatuur op 1,5 m hoogte. De minima op grondniveau zijn meestal zo’n 3 tot 5°C
lager dan de minima onder de thermometerhut. Dit verschil kan veel groter worden door
bepaalde weersomstandigheden. Omgekeerd kan ook, dat de minima aan de grond licht hoger
is dan deze op 1,5 m hoogte (http://www.meteo.be, 02/04/2016).
Het KMI (koninklijk Meteorologisch Instituut) meldt in hun nieuwe klimaatatlas dat de
gemiddelde Belgische temperatuur 9.8°C bedraagt. De jaarlijkse normalen van de dagelijkse
maximumtemperatuur schommelen tussen de 11,5°C en 15°C. De minimumtemperaturen
schommelen tussen 3°C en 7°C. De laagste waarden worden veelal bereikt in de Hoge
Venen, de locatie van de hoogste waarde verschilt doorheen het jaar. Deze bevindingen
werden berekend voor een referentieperiode van 1981 tot 2010 (http://www.meteo.be,
10/05/2016).
2.1.2 Windrichting en windsnelheid
De wind is een belangrijke factor die ons klimaat bepaalt. Naargelang de windrichting en
seizoen brengt hij koude of warme lucht. Komt de wind uit het zuiden of westen, dan komen
er zachte en vochtige luchtsoorten naar onze streken. Komt de wind uit het westen tot
noorden, dan komen er koele, labiele luchtsoorten ons toegestroomd. Winden uit noord tot
oost en oost tot zuid zijn zeldzamer en brengen droge en koude lucht in de winter en droge en
warme lucht in de zomer (http://www.meteo.be, 02/04/2016) (Landuyt & Schietecat, 1992).
Het grootste deel van het jaar komt de wind uit het zuidwesten. De gemiddelde windsnelheid
bedraagt 6 à 7 m/s aan de kust en neemt af tot 2 à 4 m/s in de valleien van Hoog-België en in
Belgisch Lotharingen. De lager gelegen valleien zijn er namelijk beschut tegen de wind. Om
de twee jaar bereikt de maximale windstoot gemiddeld 35 m/s aan de kust en 23 à 30 m/s in
het binnenland (http://www.meteo.be, 02/04/2016).
2.1.3 Neerslag
10
De gemiddelde jaarlijkse neerslag in België bedraagt tussen de 750 en 850 mm. In Hoog-
België stijgt de hoeveelheid neerslag als de hoogte stijgt en als de helling gericht is naar de
zuidwesten winden. De streek van Carlsbourg-Libramont en de Baraque Fraiture kennen een
maximum neerslag van 1200 mm op een jaar. In de Hoge Venen kan dit oplopen tot meer dan
1400 mm. Niet overal in België valt de meeste neerslag op hetzelfde moment. Dit is zeer
afhankelijk van regio tot regio (http://www.meteo.be, 02/04/2016). In de Hoge Venen valt de
meeste neerslag van april tot en met september. Van oktober tot en met maart valt de meeste
neerslag in de streek van Libramont-Carlsbourg-Bouillon. De locatie met de piekneerslag
verschilt dus van tijd tot tijd. Gemiddeld valt de meeste neerslag in de winter en de minste in
de lente. (http://www.meteo.be, 10/05/2016). In dezelfde maand valt niet elk jaar dezelfde
hoeveelheid neerslag. Ongeveer 2/3 van de keer mag men zich verwachten aan een
maandelijkse hoeveelheid neerslag dat tussen de 50 en 150% ligt van de normale waarde. De
jaarlijkse gemiddelde neerslag verschilt ongeveer 15% (http://www.meteo.be, 02/04/2016).
In het grootste deel van het land valt al deze neerslag in gemiddeld 200 dagen. Ook dit
verschilt echter van streek tot streek. Aan de kust is dit lichtjes minder, met 182 dagen. In
Hoog-België valt de neerslag in gemiddeld 216 dagen en in de Hoge Venen in 230 dagen. Dit
zijn gemiddelde waarden en kan zo’n 25 dagen afwijken. Het aantal regendagen is het grootst
in december en januari met gemiddeld 15 tot 20 dagen. Van mei tot augustus is het aantal
regendagen per maand minder, namelijk 13 tot 17 dagen. Dit zijn opnieuw gemiddelde
waarden en de afwijking is 5 dagen. Normaal gezien zijn er dus per maand minstens 8
regendagen en maximum 25. Heel uitzonderlijk kan dit meer of minder zijn
(http://www.meteo.be, 02/04/2016).
2.2 Globale evolutie Belgische klimaat
Tricot et al. (2008, 2015) onderzoeken de mogelijke veranderingen in het Belgische klimaat,
vooral gebaseerd op meetgegevens van Ukkel. Daarin besluit men dat er over de periode
tussen 1833 en 2014 een globale opwarming is in België van ongeveer 2°C. Deze stijging is
ongeveer in twee stappen gebeurd, telkens met een stijging van ongeveer een graad. Een
eerste keer in 1910 en een tweede op het einde van de jaren 1980 (Tricot et al., 2008, 2015).
Dit wordt ook bevestigd in de studie van Vandiepenbeeck (2008). Hij vergelijkt drie periodes;
van 1833 tot 1909, van 1910 tot 1987 en van 1988 tot 2007. Bij de vergelijking van deze
periodes stelt hij eveneens een temperatuurstijging vast rond het jaar 1988 (Vandiepenbeeck,
11
2008). In de eerste helft van de 20ste
eeuw is er een significante stijging te zien van de
maximale temperaturen. Bij de opwarming tijdens de jaren ’80 is een stijging van zowel de
minimale als maximale temperatuur te zien. De opwarming is te zien in andere statistieken
ook. Zo is waar te nemen dat de datum van de eerste vorstdag later in het jaar valt, en dat de
datum van de laatste vorstdag zich vroeger voordoet (Tricot et al., 2008, 2015). Men maakt
wel een kritische noot en men vraagt zich af of deze opwarming zou te maken hebben met de
verstedelijking van Brussel. In de studie van 2008 zegt men dat het waarschijnlijk geen
hoofdrol speelt, aangezien Ukkel zich ten zuiden van de regio Brussel bevindt. De
overheersende windrichting komt van het zuidwesten, waardoor de aangevoerde luchtsoorten
voornamelijk van de voorstedelijke gebieden komt (Tricot et al., 2008). Bovendien toont een
eerdere studie aan dat andere stations in Wallonië, niet in een grootstad, ongeveer gelijke
waarden vertonen als Ukkel. Dit werd berekend voor de periode 1954 tot 1993
(Vandiepenbeeck et al., 1995). In de nieuwe versie uit 2015 wordt bewezen dat deze
aannames niet waar zijn. Studies hebben aangetoond dat de toename van de totale
ondoordringbare oppervlakten in de Brusselse agglomeratie sinds de jaren 1960, geleid heeft
tot een grotere opwarming dan in rurale gebieden. De stad heeft dus wel degelijk een invloed
op de luchttemperaturen en dan vooral op de minimum temperaturen (Hamdi et al., 2009).
Voor Ukkel in de periode van 1878 tot en met 2012 stijgt de jaarlijkse minimumtemperatuur
met 0,3°C per decennium en de jaarlijkse maximumtemperatuur met 0,2°C (Tricot et al.,
2015). Volgens de studie van Van de Vyver (2012) is de dagelijkse maximumtemperatuur
gestegen met 0,5°C/decennia en de dagelijkse minimumtemperatuur met 0,4°C/decennia (van
1952/1953 tot 2012 op basis van negen stations in België). Dezelfde studie onderzocht ook of
er een verband bestaat met grootschalige atmosferische circulatiepatronen zoals de Noord-
Atlantische Oscillatie (NAO). De Noord-Atlantische Oscillatie is een atmosferisch circulatie
patroon dat van belang is voor het weer in West-Europa. Het heeft vooral een effect in de
winter, maar in mindere mate ook in de zomer. De oscillatie wordt uitgedrukt door de NAO-
index. Deze meet het verschil in luchtdruk tussen de depressie bij IJsland en het
hoogdrukgebied nabij de Azoren. Net zoals bij het ENSO effect (El Niño Southern
Oscillation) is er ook een cyclische schommeling in de NAO, maar deze is zeer onregelmatig
(Tricot et al., 2015). Bij een positieve NAO-index is er over het algemeen een verhoogde
stormactiviteit en meer neerslag in Noord-Europa. Een negatieve index geeft een lagere
storm- en neerslagactiviteit (Hurrell & Deser, 2009). Van de Vyver (2012) berekende in zijn
studie dat de jaarlijkse maximumtemperatuur van 1952/1953 tot 2012 gemiddeld lineair steeg
12
met 0,4°C per decennium. Deze trend kon niet worden gelinkt met de zomerse NAO-index,
die geen stijgende of dalende trend vertoonde. De stijging zou daarom gelinkt kunnen worden
aan externe factoren van het klimaat zoals de stijgende broeikasgassen in die periode. De
winter NAO-index vertoont een grillig gedrag, maar heeft wel een duidelijk stijgende trend,
naar analogie met de koude extreme temperaturen. De opwarmende trend van de koude
extremen kan dus wel voor een deel verklaard worden door de NAO-index (Van de Vyver,
2012).
Het voorkomen van hittegolven kent een grote variabiliteit. Gemiddeld is er een hittegolf
bijna om de twee jaar. Wat op te merken is, is dat hittegolven frequent waren tijdens de jaren
40 en dat ze dit opnieuw zijn sinds een twintigtal jaren. Er is dus een significante stijging
waar te nemen sinds de laatste jaren, maar deze is er in het verleden ook al eens geweest. Het
aantal koudegolven in een jaar kent eveneens een grote variabiliteit. Gemiddeld was er in de
20ste
eeuw wel elk jaar één. Rond het begin van de jaren ‘70 is er echter een opmerkelijke
daling waar te nemen in de frequentie van koudegolven. Er wordt ook onderzocht of de
droogteperiodes langer duren. Er blijkt echter geen indicatie te zijn dat dit het geval is. Voor
de zonneschijnduur zijn er metingen beschikbaar van Ukkel sinds 1887. Voor deze gegevens
is er geen globale trend te zien. Wel is er een belangrijke variabiliteit op meerjaarlijkse schaal.
Zo zijn er meestal hogere waarden tussen 1920 tot 1950 en lagere waarden tussen 1960 tot
1990 (Tricot et al., 2008, 2015).
Rond 1910 is er een stijging waar te nemen in de hoeveelheid neerslag. Deze stijging komt
overeen met 7% van de jaarlijkse hoeveelheid neerslag. Voor 1910 ligt de trend voor de
gemiddelde jaarlijkse neerslag rond 760 mm, erna rond 810 mm. Na 1910 is er dus geen
opmerkelijke stijging meer waar te nemen. Bij de winter- en lenteneerslag is eveneens een
stijging waar te nemen, zeer opvallend rond 1910 en opmerkelijk rond 1965. Voor de zomer
en herfst is geen significante evolutie waar te nemen. Er is echter geen tendens te zien in het
aantal dagen met neerslag in de 20ste
eeuw. Er is ook niet voldoende informatie om te
besluiten dat overvloedige neerslag tijdens onweders tegenwoordig frequenter voorkomen.
Ook kan niet besloten worden dat een onweersbui intenser is dan vroeger (door te kijken naar
maximale neerslaghoeveelheid binnen een uur) (Tricot et al., 2008, 2015). Aan de kust is wel
een significante stijging waargenomen sinds de jaren 1980 in de jaarlijkse extreme
neerslagwaarden. Rond het einde van de jaren 1970 is een stijging te zien in de maximum
dagelijkse en 10-daagse neerslag. Deze trend is niet meer waarneembaar voor gebieden verder
13
dan 50 km van de kust en voor de 10-daagse neerslag 100 km ver van de kust (Tricot et al.,
2015). De grote hoeveelheden neerslag in tien dagen vallen voornamelijk in de winter (Tricot
et al., 2008). Gellens (2002) bevestigt deze trend. Hij besloot dat de hoeveelheid winterse
neerslag die in enkele dagen valt, overal in het land toeneemt vanaf de jaren 1950. In de
zomer daarentegen is er geen significante stijging waargenomen van de neerslag die valt op
enkele dagen (Gellens, 2002).
Tricot et al. (2008, 2015) tonen verder aan dat het opmerkelijk minder sneeuwt in Ukkel sinds
de opwarming aan het eind van de jaren 1980. Een daling werd ook waargenomen rond 1920,
als gevolg van de opwarming in de jaren 1910. Er werd geen tendens gevonden voor de
maximale dikte van de sneeuwlaag en het jaarlijkse aantal dagen met sneeuw op de bodem
voor Ukkel. In het station te Saint-Hubert werd wel een significante daling vastgesteld van de
jaarlijkse maximale dikte van de sneeuwlaag (Tricot et al., 2008, 2015).
De jaarlijkse gemiddelde windsnelheid blijft relatief stabiel tot het begin van de jaren 1980.
Daarna is er een opmerkelijke daling waar te nemen. Het verschil in windsnelheid tussen nu
en 1980 bedraagt ongeveer 10%. Dit werd waargenomen op de luchthaven van Zaventem en
het weerstation in Saint-Hubert. De weerstations in Zaventem, Ukkel en Saint-Hubert kennen
in de lente, zomer en herfst (uitgezonderd in Ukkel) relatief brutale en zeer opvallende afname
van de windsnelheid sinds de jaren 1980. Wanneer de windsnelheden meestal het hoogst zijn,
in de winter, wordt er dus geen tendens waargenomen. Om te onderzoeken of er meer stormen
zijn dan vroeger, wordt gekeken naar het aantal dagen waarop de maximale windstoten de
kaap van 70 km/h overschrijden. Het aantal stormdagen is variabel van jaar tot jaar en het is
dus niet zo dat er nu meer stormen zijn dan vroeger (Tricot et al., 2008, 2015).
14
3. STUDIEGEBIED, DATA EN METHODEN
3.1 Studiegebied
Het onderzoek wordt uitgevoerd op verschillende synoptische stations die verspreid zijn over
heel België. Het studiegebied bestaat dus uit het grondgebied van België. De synoptische
stations behoren tot het wereldwijde synoptische netwerk, dat overal ter wereld op dezelfde
tijdstippen (uurlijks) en op dezelfde manier metingen uitvoert. Vele van deze stations zijn
geautomatiseerd. De automatische stations (AWS) zenden om de 10 minuten gegevens door
van bepaalde parameters (http://www.meteo.be, 25/03/2016). Uit de data die verkregen werd
van het KMI, worden 20 stations geselecteerd voor temperatuur, wind en bewolking (selectie
1) en 23 stations voor de neerslag (selectie 2). Zie figuur 1. Voor meer informatie over de
selectie van de stations, zie paragraaf 3.2.
Figuur 1: Synoptische weerstations België (KMI, eigen verwerking)
3.1.1 Omgeving van de weerstations
15
Het synoptische weerstation van Koksijde is gelegen op een vliegveld ten zuiden van
Koksijde. De topografie is overwegend vlak en er zijn dan ook weinig obstakels te vinden.
Het is bijna volledig omgeven door akkerland. De kustlijn ligt op 3,3 km in
noordnoordwestelijke richting (Cabooter et al., 2006).
Het weerstation van Middelkerke is gelegen op de luchthaven van Oostende, op ongeveer 1,1
km van de kustlijn en 3,2 km van Middelkerke. Enkele caravans en bomen zijn te vinden
rondom de site (Cabooter et al., 2006).
Het station dat vroeger in Munte gelegen was, is verhuisd naar militair domein van
Semmerzake in 1997. Het is gelegen op een plateau in de vallei van de Schelde. De
aanwezige populieren zorgen voor windobstakels (Cabooter et al., 2006).
Het automatisch weerstation te Zelzate is gelegen in het staalbedrijf ArcelorMittal. Er zijn
vele hoge gebouwen te vinden rondom de site (Cabooter et al., 2006).
Het station te Chièvres is gelegen op een militair domein. Het terrein wordt gekenmerkt door
een grote open vlakte met soms windschermen en gebouwen (Cabooter et al., 2006).
Het weerstation te Ukkel is gelegen in de sub-urbane gebieden ten zuiden van Brussel. De
anemometer is hier geplaatst op 30 m door de hoge gebouwen en bomen (Cabooter et al.,
2006).
Het weerstation van Gosselies is gelegen op de luchthaven van Charleroi. De oostelijke,
zuidelijke en westelijke kant is binnen een straal van 5 km volledig geürbaniseerd. Het
noordoostelijke deel is minder dicht bebouwd. De topografie rond de anemometer is niet vlak,
er is een hoogte verschil van 5 m op 150 m meer naar het noordwesten (Cabooter et al.,
2006).
Deurne is gelegen in de sub-urbane gebieden van Antwerpen, op ongeveer 5,5 km ten
zuidoosten van de stad. Ten noorden van de site zijn vrij dicht huizen te vinden op ongeveer
110 m afstand (Cabooter et al., 2006).
16
Het weerstation van Zaventem is gelegen net ten zuidoosten van Brussels Airport. De
onmiddellijke omgeving van het station is redelijk plat. Men zorgt er hier voor dat vegetatie in
de omringende velden niet hoger is dan 50 cm (Cabooter et al., 2006).
Het weerstation van Dourbes is gelegen in het Geofysisch Centrum van het KMI. De
anemometer wordt omgeven door bomen en bos. Het gebied ten noorden van de site is licht
golvend en ten zuiden is er een helling richting de vallei (Cabooter et al., 2006).
Het synoptisch station Florennes is gelegen op een militaire luchthaven. De site is gelegen
tussen twee hoger gelegen bossen, waardoor een soort van Funnel effect gecreëerd wordt
(Cabooter et al., 2006).
Het weerstation Beauvechain is gelegen op een militaire luchtmachtsbasis. Het is een groot,
open gebied omringt door bomen (Cabooter et al., 2006).
Het automatisch station van Ernage ligt aan de noordelijke grens van de provincie Namen op
ongeveer 2 km van de gemeente Gembloux en 1,5 km ten zuidzuidoosten van Ernage. Het
weerstation staat op een open, licht golvend terrein. De hoogtes variëren tussen 150 en 170 m.
Er zijn veel windschermen te vinden. Binnen een straal van 5 km zijn er 2 bossen (Cabooter et
al., 2006).
In het noordoosten van Vlaams-Brabant is het station te Schaffen gelokaliseerd. De
anemometer is gelegen op een heuvel in de vallei van de Demer, waardoor er geen obstakels
te vinden zijn die de metingen kunnen belemmeren. Binnen een straal van 5 km is het
landschap typisch golvend met geïsoleerde heuvels (Cabooter et al., 2006).
Het weerstation van Saint-Hubert is gesitueerd in het zuidoosten van België. Het station is
gelegen op een hoogte van ongeveer 560 m. Tussen het zuiden en westen is er een aflopende
helling met sparren op (Cabooter et al., 2006).
Het station van Bierset is gelegen op de luchthaven van Luik, 8 km ten westen van Luik. De
westzijde van de site is zachtjes golvend met hoogtes tussen 150 en 180 m. Ten oosten en
zuiden van de site is het terrein complexer en meer bebouwd. De topografie is zacht dalend
richting de Maasvallei (Cabooter et al., 2006).
17
Het weerstation van Kleine Brogel is gelegen op een militair vliegterrein in het noordoosten
van België. Het is omgeven door dennenbomen tussen de 12 en 15 m en ligt op zandgronden
(Cabooter et al., 2006).
Het weerstation te Spa is gelegen op een kam in de luchthaven van Spa. De hoogtelijnen
tussen 400 en 500 m vertonen een sterk verval. Door de specifieke topografie komt de
dominante wind niet vanuit het zuidwesten, maar zuidoosten (Cabooter et al., 2006).
Op heide, in het natuurreservaat van de Hoge Venen is het automatisch weerstation Mont Rigi
te vinden. Het is omgeven door verspreide struiken en is dicht gelegen bij het hoogste punt
van België op een hoogte van 674 m. Van het zuiden tot het westen is het open terrein. De site
is op een helling gelegen, gericht naar het zuidwest met een hellingsgraad van 3,6% (Cabooter
et al., 2006).
Nabij de Duitse grens, in het oosten van België is het weerstation van Elsenborn gelegen.
Slechts enkele windschermen zijn te vinden rond de site (Cabooter et al., 2006).
Het weerstation van Botrange is gelegen op een hoogte van 694 meter en is nu niet meer in
gebruik (http://meteotollembeek.be/data/documents, 12/04/2016). Het is omgeven door
dennenbomen (https://www.google.be/maps, 10/05/2016).
Het weerstation van Genk is gelegen aan de Ford fabriek. Ze is niet meer in gebruik sinds
2004 (https://www.google.be/maps, 10/05/2016).
In het zuidelijke puntje van ons land ligt het weerstation Virton. Ze is gelegen op een naar het
zuiden gericht plateau (Landuyt & Schietecat, 1992) op een hoogte van ongeveer 262 m
(http://geoportail.wallonie.be/, 10/05/2016).
Het weerstation te Wevelgem is gelegen op de luchthaven van Wevelgem. In het noordoosten
en zuidwesten van de luchthaven zijn dichtbij woonwijken gelegen. Ten zuiden van de
luchthaven is een industriezone (https://www.google.be/maps, 10/05/2016).
18
Het station van Oostende lag aan het Oosterstaketsel en was dus omringd door water. Dit is nu
afgebroken en is niet meer in gebruik sinds 2005 (http://www.geopunt.be/, 11/05/2016).
Het station Brustem is gelegen op de regionale luchthaven te Brustem (Sint-Truiden). Het ligt
ongeveer op een hoogte van 70 m in de streek Haspengouw (http://www.geopunt.be/,
11/05/2016).
In een veld ten zuidwesten van Stabroek is het weerstation van Stabroek gelegen. In de
onmiddellijke omgeving ligt ten noordoosten van het station een weg met bomen. In het
zuiden en westen is akkerland te vinden. Iets verder ten noordoosten ligt Stabroek en ten
westen de haven van Antwerpen (https://www.google.be/maps, 10/05/2016).
3.2 Data
3.2.1 Algemeen
De gegevens die gebruikt zullen worden voor heel het onderzoek werden bekomen bij het
KMI. Zo werden de verschillende weerparameters van alle synoptische stations opgevraagd.
Om een te grote set aan gegevens te beperken, worden de gemiddelde waarden voor 24u
doorgestuurd en niet de waarden om de 6u.
De dataset bestaat uit een gemiddelde waarde per parameter per dag. Dit voor alle synoptische
stations vanaf 1952 tot en met 2014 (of naar gelang de beschikbaarheid per station, zie
paragraaf 3.2.4.2). De verschillende parameters die onderzocht worden zijn: gemiddelde
temperatuur, minimumtemperatuur, maximumtemperatuur, neerslag, gemiddelde
windsnelheid, de hoogst gemiddelde windsnelheid, de zwaarste rukwind, gemiddelde
windrichting, gemiddelde totale bewolking en de gemiddelde lage- en middelhoge bewolking.
Tijdens de analyse van de data bleek dat de gegevens voor de neerslag van de synoptische
stations niet betrouwbaar waren. De gemiddelde jaarneerslag voor België ligt rond 800 mm,
maar daar kwamen vele stations niet aan. Zelfs Ukkel had een lagere jaarneerslag. Daarom
werd het KMI gecontacteerd voor meer informatie. Het blijkt dat de synoptische neerslag data
inderdaad wat fouten kan bevatten en dus niet zo betrouwbaar zijn. Om toch data te hebben
voor de neerslag, werd gebruik gemaakt van de klimatologische neerslag data van het KMI.
19
Deze data wordt dagelijks gemeten van 8u lokale tijd tot 8u lokale tijd de dag erna. Hierin
verschilt de neerslag van de andere parameters, want die zijn van middernacht tot
middernacht gemeten. Een belangrijk verschil, maar de gegevens mogen gebruikt worden
aangezien we hier vooral gaan werken met data over meerdere jaren. Mocht de neerslag dag
op dag vergeleken worden zou dit wel een probleem zijn.
3.2.2 De verschillende weerparameters
De gemiddelde temperatuur werd verkregen als de gemiddelde luchttemperatuur over 24u. De
minimum- en maximumtemperatuur zijn respectievelijk de minimum en maximum
temperatuur van een bepaalde dag. De temperatuur wordt uitgedrukt in graden Celsius.
Zoals in vorige paragraaf vermeld werd, bestaat de neerslag data uit de som van de neerslag
over 24u (opgemeten van 8u tot 8u). Neerslag wordt uitgedrukt in mm (= 1 liter neerslag op
een oppervlakte van 1 m²).
Voor wind zijn er vier parameters. Elk uur wordt een synoptisch rapport opgemaakt met
hierin de verschillende metingen. De gemiddelde windsnelheid wordt gemeten in een
tijdsinterval van tien minuten. Dit wordt dus zes keer gedaan in een uur. De gemiddelde
windsnelheid uit de verkregen data is de gemiddelde windsnelheid van de afgelopen tien
minuten voordat het synoptisch rapport wordt opgemaakt. Van deze uurlijkse waarden wordt
het gemiddelde berekend over 24u om een dagwaarde te krijgen. De tweede windparameter is
de hoogst gemiddelde windsnelheid. Deze is de hoogst gemiddelde wind van de zes
gemiddelde windsnelheden berekend in het uur voor het synoptisch rapport. Ook hier wordt
het gemiddelde berekend over 24u om een dagwaarde te krijgen. De zwaarste rukwind is de
hoogste rukwind gemeten op een bepaalde dag. Alle drie worden ze uitgedrukt in m/s. De
gemiddelde windrichting is de gemiddelde windrichting over 24u en wordt uitgedrukt in de
verschillende windrichtingen (N, NNO, …).
De gemiddelde totale bewolking en de gemiddelde lage- en middelhoge bewolking zijn de
gemiddelde bewolking en gemiddelde lage- en middelhoge bewolking over 24u. De
bewolkingsgraad wordt uitgedrukt in octa’s. Eén octa is één achtste van de hemel. De schaal
gaat dus van nul tot en met acht. Nul octa wil zeggen dat er geen bewolking is, bij acht octa is
het volledig bewolkt (http://www.meteo.be, 04/04/2016).
20
3.2.3 Opstelling en meten van weerparameters
De luchttemperatuur wordt gemeten op een hoogte die gelegen is tussen 1,25 en 2 m boven de
grond. In België is dit meestal op 1,5 m hoogte. De thermometer moet zo geplaatst worden
zodat hij minimale straling ontvangt, maar tegelijkertijd wel circulatie van verse lucht toelaat.
Daarom wordt hij in een weerhut geplaatst. De luchttemperatuur, de maximum en minimum
temperatuur worden elk op afzonderlijke thermometers gemeten (WMO, 2003).
De neerslag wordt gemeten met behulp van een automatische regenmeter. Deze is zo gemaakt
dat de windeffecten, verdamping en het opspatten een minimaal effect hebben op de
metingen. Er moet gemeten worden tot 0,2 mm nauwkeurig, indien kan tot 0,1 mm (WMO,
2003).
De windsnelheid wordt gemeten op 10 m boven de grond in open terrein. Ze wordt uitgedrukt
in meter per seconde en kilometer per uur. De windsnelheid is een gemiddelde van de
windsnelheid voor 10 minuten, tenzij de snelheid sterk verandert. Dan wordt een gemiddelde
genomen na de verandering. De windrichting wordt gemeten in graden en is eveneens een
gemiddelde van de windrichting voor 10 minuten (WMO, 2003).
De meeste metingen van bewolking worden gedaan door visuele observatie. De totale
bewolking is de fractie van de hemel die bedekt is door zichtbare bewolking. Naast de
schatting kan ook gebruik gemaakt worden van remote sensing. Via infrarode stralingen
wordt dan het percentage wolkendek geschat (WMO, 2008).
3.2.4 Datacontrole
3.2.4.1 Controle op uitschieters
De verkregen gegevens ondergingen eerst een grondige controle op de waarden. De dataset is
zeker niet volledig. Soms ontbreken er een paar dagen, andere jaren ontbreken er zelfs hele
maanden. Een jaar met slechts vier maanden aan gegevens zou zonder controle foutief gezien
worden als een geldig meetjaar. Om deze fout zo veel mogelijk te elimineren wordt er in een
grafiek uitgezet hoeveel gegevens er van een jaar aanwezig zijn voor een bepaalde parameter
van een welbepaald station. Om een grens te trekken wordt er beslist dat wanneer er voor
21
minder dan de helft van het jaar gegevens beschikbaar zijn, het jaar verwijderd wordt. Als er
minder dan een half jaar aan data aanwezig is, is dit veel te weinig om een betrouwbaar
oordeel te vellen over het jaargemiddelde waarde van die parameter. Vier à vijf maanden data
missen is nog altijd veel. Bij twijfelgevallen zoals een vier à vijf maanden gegevens die
ontbreken, wordt er daarom gekeken naar de gemiddelde waarde van deze parameter voor alle
beschikbare jaren van het station. Vertoont deze geen opvallende uitschieter voor dat jaar, dan
wordt het jaar behouden. Is er wel een opvallende uitschieter aanwezig, dan is dit hoogst
waarschijnlijk foutief omdat bijvoorbeeld enkel de wintermaanden weg zijn. Dan wordt het
jaar verwijderd uit de dataset.
Naast de controle op uitschieters, worden de verschillende parameters ook gecontroleerd op
welke waarden ze bevatten. De hoogste en laagste waarden van een parameter worden
onderzocht of ze realistisch zijn en/of een uitschieter kunnen veroorzaken. Sommige waarden
worden verwijderd hierdoor. Bij te veel foute waarden wordt er gebruik gemaakt van een
slicer in Excel. Hierdoor wordt slechts het geselecteerde bereik van waarden opgenomen in de
dataset, er wordt dus een bepaalde limiet ingesteld. In Schaffen bijvoorbeeld is voor een
bepaalde dag in mei 2012 de gemiddelde temperatuur 50°. Deze waarde is veel te hoog en
wordt daarom verwijderd. De maximumtemperatuur zou op 1 juli 1973 zou -20 bedraagt
hebben in Bierset. Dit is veel te laag en ook deze waarde is verwijderd. Zo zijn er ook nog
verschillende waarden verwijderd voor de minimumtemperatuur.
Voor de windparameters wordt er gewerkt met een slicer, aangezien er redelijk wat foute
waarden zijn. In de dataset voor de zwaarste rukwinden lopen de waarden van 0 m/s tot en
met 99 m/s. Deze laatste is veel te hoog voor realistisch te zijn. Daarom werd er gezocht naar
een realistische waarde om als grenswaarde in te stellen. Op 25 januari 1990 werd ons land
getroffen door een zware storm. In Bevekom werd een maximale windstoot geregistreerd van
168 km/h, dit is de hoogste waarde van de eeuw (http://www.meteo.be, 05/04/2016). In de
eigen dataset werd die dag in Ukkel de hoogste windstoot gemeten van 45,9 m/s. Daarom
wordt als grenswaarde voor de maximale rukwind 46 m/s genomen. Alle waarden hoger
worden niet in de analyse opgenomen. We baseren ons hier op een zware storm die slechts
één keer om de paar decennia voorkomt, dus deze waarde wordt als een betrouwbare grens
gezien. Belangrijke noot: in de dataset voor de zwaarste rukwinden zijn er heel wat jaren die
veel data missen. Er zijn ook jaren verwijderd waarvan wel meer dan de helft van de gegevens
aanwezig was. Dit gaat vaak om een jaar die tussen jaren zit waarvan er te weinig gegevens
22
zijn. Voor een aaneensluitende reeks te hebben werd dit jaar (met iets meer dan de helft aan
gegevens) dan ook verwijderd. In deze dataset van zwaarste rukwind zijn dan ook redelijk wat
jaren verwijderd, zodanig dat het maximum aantal meetjaren 26 bedraagt. Toch werden deze
gegevens ook geanalyseerd, om toch een gedacht te creëren van de zwaarste rukwinden. Men
dient wel in het achterhoofd te houden dat dit om een zeer onvolledige dataset gaat.
Bij de hoogst gemiddelde windsnelheid lopen de waarden tussen 0 m/s en 105 m/s. In de
eigen data werd de hoogst gemiddelde windsnelheid op 25/01/1990 gemeten in Oostende met
een waarde van 31,1 m/s. Daarom werd als grenswaarde 32 m/s ingesteld voor de hoogst
gemiddelde windsnelheid. De gemiddelde windsnelheid waarden lopen van 0 m/s tot en met
32 m/s. Op 25/01/1990 was de gemiddelde windsnelheid voor 24u het hoogst in Oostende met
17,4 m/s. Daarom werd als grenswaarde voor gemiddelde windsnelheid 18 m/s genomen.
Bij neerslag wordt niet met gemiddelde gewerkt, maar met de som. De som van alle dagen
wordt opgeteld en zo wordt het jaartotaal verkregen van de neerslag voor een bepaald station.
Daarom werd hier een strengere quota genomen in de selectie. Het aantal beschikbare data
moet groter zijn dan 300 waarden in een jaar. Maximum twee maanden mogen ontbreken dus.
Wanneer er meer maanden ontbreken zal dit al snel een vertekend beeld geven van het
neerslagtotaal. Twee maanden is eigenlijk ook te veel, maar er werd een afweging gedaan met
de beschikbare data. Anders worden er te veel gegevens weggesmeten.
Bij de gemiddelde totale bewolking hebben sommige stations (zoals Beauvechain, Chièvres,
Elsenborn, Saint-Hubert, …) de laatste jaren (van 2008 tot 2013 ongeveer) veel keer de
waarde '0' opgemeten. Normale jaren geven ongeveer een tien, twintig tal keer een nul
waarde. Maar bij bijvoorbeeld Beauvechain wordt er 85 keer nul geregistreerd in 2009. Dit
zou willen zeggen dat er op 85 dagen geen wolkje aan de lucht zou zijn. Dit lijken foute data
te zijn. Daarom wordt er verder gewerkt met de bewolkingsdata zonder nul. Uit heel de
dataset wordt dus de nul waarde weg gefilterd. Hierdoor moet men er zich wel van bewust
zijn dat de waarden in verband met bewolking in werkelijkheid enkele tienden van een octa
lager zal liggen dan weergegeven door de data. Er wordt dus een overschatting gemaakt. Maar
deze fout zal kleiner zijn dan wanneer de nul waarden in de data wordt gelaten.
23
De gemiddelde lage- en middelhoge bewolking vertoont de opvallende stijging in nul
waarden niet, dus de nul waarde werd hier behouden. Verder werd er, net zoals de andere
datasets, gecontroleerd op eventuele jaren met te weinig data of foute waarden.
3.2.4.2 Selectie op stations
Vervolgens wordt er een selectie gedaan op de verschillende stations. Zo werden alle stations
die minder dan 30 jaar metingen bevatten weg gelaten. De bedoeling is om een
klimatologische studie uit te voeren, om dit betrouwbaar te doen moeten er voldoende
gegevens beschikbaar zijn. Daarom werd er gekozen voor een minimale gegevensreeks van
30 jaar. Doordat er twee verschillende datasets zijn, één voor temperatuur, wind en bewolking
en één voor de neerslag, wordt deze selectie op de twee verschillende datasets toegepast. Voor
de eerste selectie (deze van temperatuur, wind en bewolking) blijven er 20 stations over met
voldoende data. De tweede selectie (deze van neerslag) bevat 23 stations.
De meeste stations in deze twee datasets zijn dezelfde. Genk, Schaffen, Virton en Zelzate zijn
echter niet aanwezig in de selectie van de neerslag omdat deze minder dan 30 jaar aan
gegevens bevatten. De dataset van de neerslag bevat echter wel zeven andere stations die wel
meer dan 30 jaar gegevens hebben. Deze stations zijn: Botrange, Dourbes (Dourbes en
Dourbes AWS), Elsenborn, Ernage, Mont Rigi (Mont Rigi en Mont Rigi AWS), Stabroek en
Wevelgem. Zij worden mee opgenomen in de selectie van de neerslag. Sommige stations zijn
een samenvoeging zoals Dourbes en Mont Rigi. Deze bestaan uit een manueel en een
automatisch station. De data van deze twee mag samengevoegd worden. Er dient wel in het
achterhoofd gehouden te worden dat de automatische stations iets lagere neerslag waarden
meten dan de manuele stations. Dit blijkt uit eerdere observaties van het KMI. Ernage en
Ernage-Gembloux zijn ook samengenomen. Het gaat hier om verandering van naam van
station.
Zoals eerder vermeld in vorige paragraaf bedraagt het maximum aantal meetjaren voor de
dataset van de zwaarste rukwinden slechts 26 jaar. Deze wijkt af van de quota van 30 jaar dat
eerder gesteld werd. Omdat deze gegevens niet zouden verloren gaan, wordt de dataset van de
zwaarste rukwinden toch in rekening gebracht. Er werd hier een minimum aantal metingsjaren
ingesteld van tien jaar dat de stations moeten bevatten. De uitkomst is een dataset van 16
stations. Er waren vier stations met te weinig data (dus minder dan tien jaar). De stations zijn
Brustem, Genk, Oostende en Virton, ze zijn weggelaten in deze derde selectie.
24
In deze selecties hebben niet alle stations dezelfde tijdsperiode. De meeste bevatten wel de
volledige datareeks van 1952 tot en met 2014, maar sommigen lopen maar tot 1996, 2003,
2005, … . Aangezien niet alle data over volledig dezelfde periode gaat, sluipen er fouten in de
resultaten. Er werd desondanks toch gekozen voor deze stations te gebruiken. Er zijn 9
stations die het volledige bereik hebben van 1952 tot en met 2014 (voor de eerste selectie).
Een studie over het regionale klimaat in België zou minder volledig zijn indien er maar 9
stations zouden gebruikt worden. Daarom werden ook de andere stations in rekening
gebracht, hetzij met enkele jaren data die ontbreken. Semmerzake is het station waarvan de
meeste gegevens ontbreken voor selectie 1, ze bevat slechts 34 jaar aan metingen. In selectie
twee zijn het Botrange en Oostende die de minste jaren aan data bevatten, respectievelijk 32
en 30 jaar. In de selectie van de zwaarste rukwinden zijn Ukkel en Zelzate de twee stations
met de minste gegevens, respectievelijk 13 en 11 jaar. Sommige stations missen ook enkele
jaren in het midden van de metingen, zoals Beauvechain en Kleine-Brogel voor selectie 1. Bij
de dataset van de bewolking en lage- en middelhoge bewolking zijn er stations die een lager
aantal meetjaren bevatten in vergelijking met de rest van de weerparameters uit selectie 1. Bij
de bewolking en lage- en middelhoge bewolking heeft Chièvres data tot en met 2012,
Oostende tot en met 1995 en Ukkel en Zelzate tot en met 2011. Saint-Hubert en Spa bevatten
data tot en met 2007 voor de lage- en middelhoge bewolking. Deze opmerking werden naast
de begin- en eindjaren ook weergegeven in tabel 1. Er dient dus rekening gehouden te worden
met deze ontbrekende data bij de analyse. Tabel 1, 2 en 3 geven zorgvuldig de beschikbare
meetjaren voor de drie selecties weer.
Tabel 1: Weerstations, selectie 1
Station Beginjaar Eindjaar Ontbrekende
data
Opmerking
bewolking
Opmerking lage
bewolking
Beauvechain 1952 2014 1972 tot 1981
Bierset 1952 2014
Brustem 1952 1996
Chièvres 1952 2014 Tot 2012 Tot 2012
Deurne 1952 2014
Florennes 1952 2014
Genk 1952 2004
Gosselies 1962 2014
Kleine-Brogel 1954 2014 1972 tot 1979
Koksijde 1952 2014
Middelkerke 1956 2014
25
Oostende 1952 2005 Tot 1995 Tot 1995
Saint-Hubert 1952 2014 Tot 2007 Tot 2007
Schaffen 1952 2014 1972 tot 1981
Semmerzake 1980 2014
Spa 1952 2014 Tot 2007 Tot 2007
Ukkel 1952 2014 Tot 2011 Tot 2011
Virton 1952 2003
Zaventem 1952 2014
Zelzate 1968 2014 Tot 2011 Tot 2011
Tabel 2: Weerstations, selectie 2
Station Beginjaar Eindjaar Ontbrekende data
Beauvechain 1953 2014
Bierset 1952 2014
Botrange 1952 1984
Brustem 1951 1991
Chièvres 1956 1998
Deurne 1951 2014
Dourbes 1966 2014
Elsenborn 1951 2014 1959, 1979 tot 1986
Ernage 1963 2014
Florennes 1951 2014
Gosselies 1971 2014
Kleine-Brogel 1954 2014
Koksijde 1951 2014
Middelkerke 1956 2014
Mont Rigi 1951 2014 1985 tot 1989, 1999
Oostende 1951 1981
Saint-Hubert 1951 2014
Semmerzake 1975 2014
Spa 1951 2014
Stabroek 1970 2014
Ukkel 1950 2014
Wevelgem 1953 2014 1970, 1989 tot 2008
Zaventem 1951 2014
Tabel 3: Weerstations, selectie 3
Station Beginjaar Eindjaar
Beauvechain 1994 2014
Bierset 1994 2014
Chièvres 1994 2014
Deurne 1988 2014
Florennes 1994 2014
Gosselies 1988 2014
26
Kleine-Brogel 1994 2014
Koksijde 1994 2014
Middelkerke 1988 2014
Saint-Hubert 1988 2014
Schaffen 1994 2014
Semmerzake 1994 2014
Spa 1988 2014
Ukkel 2001 2014
Zaventem 1988 2014
Zelzate 2003 2014
3.3 Methoden
3.3.1 Berekeningen en visualisatie
De verwerking en analyse van de gegevens gebeurde door middel van Microsoft Excel. Door
gebruik te maken van draaitabellen werden de gegevens gebundeld. Via draaigrafieken
werden ze gevisualiseerd. Op deze manier werden de verschillende weerparameters
gecontroleerd, verwerkt en geanalyseerd. Om te kijken naar het algemene verloop van de
parameter over de verschillende jaren, werd er een trendlijn toegevoegd. Bij deze trendlijn
hoort een eerstegraadsvergelijking, die werd gebruikt om te berekenen of er stijging of daling
waar te nemen was en hoe groot deze is. Voor de gemiddelde temperatuur van 1952 – 2014
(voor alle stations samen) bijvoorbeeld, is de vergelijking van de trendlijn y = 0,0246x +
9,0292. Door de richtingscoëfficiënt te vermenigvuldigen met het aantal jaar dat er gegevens
zijn (2014 – 1952 = 62), kan berekend worden hoe groot de stijging is. 0,0246 x 62 = 1,52 °C.
De gemiddelde temperatuur in België is dus gestegen met 1,52°C van 1952 tot 2014. Deze
methode werd gebruikt voor alle stijging/dalingen te berekenen van de verschillende
parameters.
De verschillende waarden die berekend werden voor de weerparameters worden visueel
voorgesteld met behulp van ArcMap 10.2.2. De grondlaag van België werd bekomen via de
universiteit van Gent (http://cartogis.ugent.be/geodata/, 20/11/2013). De waarden voor de
verschillende weerparameters worden gelinkt aan de stations en via een aantal klassen
voorgesteld. Op deze manier worden de regionale verschillen duidelijk weergegeven. De
classificatie van de waarden gebeurde door middel van de Natural Breaks (Jenks)
classificatiemethode. De waarden worden via deze methode zodanig geclusterd dat de
27
variantie binnen de klassen zo klein mogelijk is en de variantie tussen de verschillende
klassen zo groot mogelijk (De Smith et al., 2007). Op deze manier komen de waarden die het
dichtst bij elkaar liggen, zo veel mogelijk in dezelfde klasse terecht. De grenswaarden die via
de Jenks classificatiemethode bekomen worden, worden wel afgerond naar een rond getal. Dit
bevordert het aflezen en de interpretatie van de waarden. Bij het afronden wordt erop gelet dat
de waarden zo veel mogelijk in dezelfde klasse blijven. Het aantal klassen wordt zodanig
gekozen zodat de spreiding van de waarden zo duidelijk mogelijk wordt afgebeeld. Meestal
wordt gekozen voor vijf klassen, maar afwijking zijn mogelijk. Er wordt ook niet te hoog
gegaan in aantal klassen, want dan wordt het onderscheid in kleuren te klein. Dit is nefast
voor het duidelijk interpreteren van de kaart. De kleuren werden zo logisch mogelijk
voorgesteld. De blauw achtige kleuren komen overeen met negatieve resultaten, om het
aflezen te vergemakkelijken. De geel en rode kleuren stellen positieve resultaten voor. Door
middel van een sterretje in de rechterbovenhoek van het station wordt weergegeven of de
stijging/daling significant is of niet.
3.3.2 Statistische significantie
Om na te gaan of de verschillende temperatuur/neerslag/… stijging of daling wel degelijk van
toepassing zijn, werd er gewerkt met statistische significantie. De Man-Kendall toets is een
wijd verspreide statistische test in de klimatologie. Ook in het klimaatrapport van het KMI
wordt deze test gebruikt (Tricot et al., 2015). De Mann-Kendall toets wordt gebruikt om een
trend te analyseren. Er wordt dus onderzocht of er een trend aanwezig is in de metingen die
statistisch significant is.
De Man-Kendall is een non-parametrische toets en stelt dus geen voorwaarden dat de data
normaal verdeeld moeten zijn. De data mag wel geen autocorrelatie vertonen
(http://members.home.nl/amo, 07/04/2016). De test wordt berekend als volgt:
𝑆 = ∑
𝑛−1
𝑖=1
∑
𝑛
𝑗=𝑖+1
𝑠𝑔𝑛(𝑇𝑗 − 𝑇𝑖)
Waarin dat S de toetsingsgrootheid is, T de waarden van de beschouwde variabele, j en i
waarden van de tijdsindex, n het aantal waarden en sgn() de signum functie volgens
(http://members.home.nl/amo, 07/04/2016):
28
𝑠𝑔𝑛(𝑇𝑗 − 𝑇𝑖) = {
1 𝑎𝑙𝑠 𝑇𝑗 − 𝑇𝑖 > 0
0 𝑎𝑙𝑠 𝑇𝑗 − 𝑇𝑖 = 0
−1 𝑎𝑙𝑠 𝑇𝑗 − 𝑇𝑖 < 0
De waarden worden geëvalueerd als een geordende serie. Elke waarde wordt vergeleken met
opeenvolgende waarden. Als een waarde van een latere tijdsperiode hoger is dan de waarde
van een eerdere tijdsperiode dan wordt S vermeerderd met 1. Anderzijds is het zo dat als een
waarde van een latere tijdsperiode lager is dan een waarde van een eerdere tijdsperiode, dan
wordt S verminderd met 1. Het netto resultaat hiervan levert de eindwaarde van de
toetsingsgrootheid S (Karmeshu, 2012). Een positieve waarde voor S geeft aan dat er een
opwaartse trend is. Een negatieve waarde geeft een neerwaartse trend aan.
Als n groter is dan 10 (wat in deze paper altijd het geval is), dan is S bij benadering normaal
verdeeld met volgende verwachtingswaarde en variantie van S, σ² (https://cran.r-project.org,
06/04/2016):
𝐸[𝑆] = 0
σ² =𝑛(𝑛 − 1)(2𝑛 + 5) − ∑ 𝑡𝑖(𝑖)(𝑖 − 1)(2𝑖 + 5)
18
Waarin ti het aantal gelijke waarden uitdrukt in het bereik van i. De sommatie gebeurt enkel
wanneer de dataset gelijke waarden bevat (Karmeshu, 2012). De gestandaardiseerde
toetsingsgrootheid ZS wordt berekend als volgt:
𝑍𝑆 =
{
𝑆 − 1
σ𝑎𝑙𝑠 𝑆 > 0
0 𝑎𝑙𝑠 𝑆 = 0𝑆 + 1
σ𝑎𝑙𝑠 𝑆 < 0
De toetsingsgrootheid ZS wordt gebruikt als maat voor significantie van de trend. Als |ZS|
groter is dan Zα/2 (waarin dat α het significantielevel aangeeft), dan wordt de nulhypothese
verworpen en is de trend significant (Karmeshu, 2012).
Een andere statistiek die berekend wordt bij de Mann-Kendall test is de Kendall’s tau. Het is
een maat voor de correlatie en dus ook een maat voor de sterkte van de relatie tussen twee
variabelen. Ze wordt uitgevoerd op de rangen van de data. Voor elke variabele apart worden
de waarden geordend en genummerd. De laagste waarde krijgt een 1, de tweede laagste een 2
enzovoort. De Kendall tau neemt waarden aan tussen -1 en 1. Een positieve correlatie wijst
aan dat de rangen van beide variabelen tezamen stijgen. Een negatieve correlatie wil zeggen
dat als de rangen van één variabele stijgen, ze van de andere variabele dalen (Karmeshu,
29
2012). Bijvoorbeeld: er wordt gecontroleerd als de gemiddelde jaarlijkse temperatuur een
trend vertoont van 1952 tot 2014. De gemiddelde jaarlijkse temperatuur wordt geordend en
genummerd. 1 voor de laagste temperatuur, 2 voor de tweede laagste temperatuur, enzovoort.
De hoogste temperatuur krijgt uiteindelijk de waarde 62. Hetzelfde wordt gedaan voor de
jaren. 1 voor het laagste jaar (1952), 62 voor het jaar 2014. Als de Kendall Tau een positieve
waarde geeft, wil dit zeggen dat wanneer de rang van de jaren stijgt, de rang van de
temperatuur hoger wordt. Met andere woorden: hoe verder in de tijd, hoe warmer het is. Hoe
dichter de waarde bij 1, hoe sterker deze correlatie zal zijn. Mocht de Kendall Tau negatief
zijn zou dit willen zeggen dat naarmate de tijd verstrijkt, de temperatuur zou dalen.
Er wordt een tweezijdige toets gedaan, aangezien het niet de bedoeling is op voorhand te
definiëren of het een dalende of stijgende trend is. De toets ziet er dus als volgt uit:
De nulhypothese H0 is dat er geen trend is. De gegevens zijn dus onafhankelijk en willekeurig
geordend.
De alternatieve hypothese HA is dat er wel een trend is.
Voor de test uit te voeren werd gebruik gemaakt van een hulpprogramma in Excel, Xlstat
(https://www.xlstat.com, 04/06/2016). In deze tool worden verschillende opties ingesteld.
Eerst wordt onder de alternatieve hypothese ingesteld dat het om een tweezijdige toets gaat,
dus tau ≠ 0. Ook wordt het significantieniveau ingesteld. Alle berekeningen worden gedaan
op het 95% betrouwbaarheidsniveau, dus α = 0,05 (= 5%). Vervolgens wordt er gekeken naar
de autocorrelatie. In een tijdserie analyse is het belangrijk om rekening te houden met
autocorrelatie. Autocorrelatie treedt ook op in weerdata zoals temperatuur of neerslag. De
temperatuur gemeten op een dag is gecorreleerd met de temperatuur van de volgende dag
(http://scienceofdoom.com, 06/04/2016). Een voorwaarde om de Mann-Kendall test uit te
voeren is dat de meetpunten in de data onafhankelijk zijn en dus niet gecorreleerd zijn met
elkaar. Als de data toch gecorreleerd is dan zal dit invloed uitoefenen op de test om het
correct te voorspellen van een trend (Yue & Wang, 2004). Positieve autocorrelatie in de data
leidt tot een grotere kans om een trend te detecteren wanneer er eigenlijk geen bestaat en
omgekeerd (Hamed & Rao, 1998). De autocorrelatie dient dus zo veel mogelijk geëlimineerd
te worden.
30
Xlstat voorziet twee manieren om zo goed mogelijk rekening te houden met autocorrelatie in
de data. De eerste gepubliceerd door Hamed & Rao (1998) en de tweede door Yue & Wang
(2004). Volgens de helptool van Xlstat in Excel (Excel Xlstat helptool, 15/03/2016) wordt de
test goed uitgevoerd door de eerste methode wanneer er geen trend in de data aanwezig is. De
methode voorgesteld door Yue & Wang heeft het voordeel dat ze beter presteert wanneer
zowel een trend als autocorrelatie aanwezig is (Excel, 2016). Het is dan ook deze dat gebruikt
wordt in de berekeningen.
De laatste optie die ingesteld wordt in de tool is in verband met de ontbrekende data. Wanneer
er ergens een waarde ontbreekt, dan wordt ingesteld dat deze genegeerd wordt. Xstat biedt
ook de optie aan om de ontbrekende data te berekenen. Dit wordt gedaan door gemiddelden te
berekenen van de laatst gekende en eerst volgend gekende waarde. Maar zo worden er
waarden gecreëerd die niet gemeten zijn en het zou fout zijn om deze op te nemen in de data.
Er wordt dan ook niet gebruik gemaakt van deze functie.
31
4. RESULTATEN
4.1 Vergelijking van het gemiddelde van de parameters met de klimaatatlas
Omdat de verkregen gegevens een strenge datacontrole hebben ondergaan (zie paragraaf 3.2),
wordt ze vergeleken met de klimaatatlas opgesteld door het KMI (http://www.meteo.be,
10/05/2016). Dit wordt gedaan om de eigen data te controleren en na te gaan of er grote
verschillen zijn met de gegevens van het KMI. De eigen gegevens bestaan namelijk enkel uit
data van synoptische stations, terwijl het KMI ook gebruik maakt van manuele weerstations
(http://www.meteo.be, 25/03/2016). De vergelijking wordt ook uitgevoerd omdat hierdoor de
regionale klimaatgemiddelden in België uitgelicht worden. In paragraaf 4.2 wordt dan de
stijging of daling voor de verschillende weerparameters voor elk station berekend.
Om de gegevens te vergelijken werden de gemiddelde waarden berekend van elke parameter
voor elk station. Voor de meeste stations gaat het om de gemiddelde waarde van 1952 tot
2014 (voor aantal beschikbare jaren van de stations, zie paragraaf 3.2.4.2). Deze werden
uitgezet op kaart. Vervolgens werden de uitkomsten vergeleken met deze van de klimaatatlas.
De klimaatatlas behandelt de periode 1981 tot 2010 en hiermee dient rekening gehouden te
worden tijdens de vergelijking. Om de vergelijking zo gemakkelijk mogelijk te maken werden
de klassegrenzen en kleuren zo veel mogelijk hetzelfde gekozen als deze in de klimaatatlas.
4.1.1 Temperatuur
4.1.1.1 Gemiddelde temperatuur
Op de kaart van de gemiddelde jaarlijkse temperatuur worden de 20 stations die onderzocht
worden afgebeeld, zie figuur 2. De kleuren geven de gemiddelde jaarlijkse temperatuur van
1952 tot 2014 weer op basis van het gemiddelde van de 20 weerstations. Op de kaart is te zien
dat het in Vlaanderen warmer is dan in Wallonië. Heel in het zuiden van België (Virton) ligt
de gemiddelde temperatuur weer wat hoger. Op de eigen kaart is er geen waarde te zien in de
klasse 9°C – 9,5°C. Voor de overige stations komen de waarden goed overeen met de kaart
van de klimaatatlas. De gemiddelde temperaturen liggen in Vlaanderen tussen 9,50°C en
11°C. In Wallonië tussen 7°C en 10°C. De temperatuur daalt over het algemeen met de
hoogte. Maar dit geldt niet altijd. Zo ondervinden Landuyt & Schietecat (1992) dat Ukkel een
hoger gemiddelde temperatuur heeft dan Kleine-Brogel. Ook op de eigen kaart is dit te zien.
32
Ukkel ligt hoger (op 100 m), maar is niet kouder. Het zijn vooral de hogere
minimumtemperaturen bij Ukkel die het hoger gemiddelde doen bereiken. De stedelijke
agglomeratie zorgt voor warmere minimumtemperaturen. De zandgronden in Kleine-Brogel
zorgen voor sterke uitstraling en nachtelijke afkoeling. Kleine-Brogel ligt ook redelijk
ingesloten in vrij dicht bebost gebied, waardoor de invloed van de wind er zwakker is.
Hierdoor wordt de nachtelijke uitstraling en afkoeling bevorderd. Dit zorgt voor lagere
minimumtemperaturen (Landuyt & Schietecat, 1992). Deze lagere minimumtemperaturen
voor Kleine-Brogel worden ook waargenomen op de eigen kaart, zie paragraaf 4.1.1.2.
Figuur 2: Jaarlijkse gemiddelde temperatuur (KMI, eigen verwerking)
Naast de gemiddelde jaarlijkse temperatuur worden ook de waarden gegeven voor de
gemiddelde temperatuur in de verschillende seizoenen. De meteorologische lente bestaat uit
de maanden maart, april en mei. De zomer uit juni, juli en augustus. De herfst uit september,
oktober en november en de winter uit december, januari en februari. De bijhorende figuren
voor elk seizoen is te vinden in bijlage 1.
33
De kaart voor de gemiddelde temperatuur in de lente verschilt hier en daar van de
klimaatatlas. Zo bevinden Bierset en Brustem zich in een klasse lager dan op de kaart van het
KMI. Ook Koksijde heeft een lagere waarde. Genk en Zelzate bevinden zich in een klasse
hoger. Saint-Hubert heeft een hogere waarde dan deze op de klimaatatlas. Op deze kaart heeft
de kust lagere temperaturen dan de rest van Vlaanderen. Dit is het gevolg van het koelere
zeewater die de temperaturen aan de kust tempert.
Bij de gemiddelde temperatuur voor de zomer bevindt Saint-Hubert zich ook nu in een klasse
hoger dan op de klimaatatlas. Florennes verschilt zelfs ongeveer 1° met de klimaatatlas, die de
omgeving ongeveer 1° warmer aanduidt. Heel Vlaanderen is ongeveer één klasse lager
gelegen dan op de klimaatatlas. Behalve Zelzate, die is warmer op de eigen kaart dan op de
klimaatatlas. Genk, Zelzate en Virton hebben hier de hoogste gemiddelde temperatuur. De
kust heeft weer iets lagere temperaturen dan het binnenland.
De volgende kaart is deze van de gemiddelde temperatuur in de herfst. Hier heeft vooral
Vlaanderen hoge temperaturen. Deze komen grotendeels overeen met de klimaatatlas. Ook de
waarden in Wallonië komen goed overeen met de klimaatatlas. Deze zijn over het algemeen
lager dan in Vlaanderen. De kust heeft nu hogere of gelijke temperaturen dan de rest van
Vlaanderen. De Noordzee zorgt aan de kust voor zachtere temperaturen in de winter en
frissere in de zomer. Watermassa’s warmen traag op en koelen traag af. Hierdoor is zeewater
warmer in de herfst dan in de lente. Volgens Landuyt & Schietecat (1992) speelt de
nachtelijke afkoeling van het landoppervlak dan ook een minder grote rol bij Oostende dan in
Ukkel. De afkoelende lucht in Oostende wordt gecompenseerd door de warmteoverdracht van
het water naar de laagste luchtlagen. Hierdoor is de gemiddelde minimumtemperatuur van
Oostende dan ook meestal hoger dan deze van Ukkel (Landuyt & Schietecat, 1992). Dit
laatste wordt ook gezien op de eigen kaart, maar geldt niet voor de hele kust (zie paragraaf
4.1.1.2). Hoe verder weg van de kust, hoe minder het temperende maritieme effect. Zo wordt
Virton nog eens beschermd van dit effect door de Ardense Hoogten (Landuyt & Schietecat,
1992). De gemiddelde temperatuur ligt er dan ook lager in de herfst en winter.
Bij de gemiddelde temperatuur in de winter komt de hoogste klasse niet helemaal overeen met
de klasse in de klimaatatlas. De eigen kaart heeft namelijk hogere waarden. Deze stopt niet bij
4°C, maar loopt op tot 4,4°C. Verder komen de stations goed overeen met de waarden uit de
34
klimaatatlas. Vlaanderen wordt gekenmerkt door hogere temperaturen in de winter dan
Wallonië. Ook de kust heeft nog hoge temperaturen door de maritieme invloed.
4.1.1.2 Gemiddelde minimumtemperatuur
De kaart voor de gemiddelde jaarlijkse minimumtemperaturen in België wordt weergegeven
in figuur 3. Ze komt niet zo goed overeen met deze van de klimaatatlas. Er werd gewerkt met
zeven klassen voor deze kaart (in plaats van acht in de klimaatatlas). De eigen waarden liggen
tussen 4,5°C en 8°C en bij de klimaatatlas tussen 3°C en 7°C. Dit is wel opmerkelijk
aangezien dit voor de laagste waarden een verschil geeft van 1,5°C. Een deel kan verklaard
worden doordat in de gebieden van 3°C tot 4°C op de klimaatatlas geen station terug
gevonden wordt die door deze studie gebruikt wordt. Deze kleuren worden dan ook
weggelaten op de eigen kaart, om de vergelijking met de klimaatatlas te vergemakkelijken. Er
werd een klasse bijgemaakt van 7°C tot 8°C om de bovenste waarden meer te spreiden. De
stations in Wallonië bevinden zich één klasse hoger dan op de klimaatatlas. Voor de meeste
stations in Vlaanderen geldt hetzelfde. Koksijde en Middelkerke bevinden zich in dezelfde
klasse. Het algemene beeld geldt wel nog steeds: de minimumtemperatuur in Wallonië ligt
lager dan deze in Vlaanderen. Op de klimaatatlas vertonen de gebieden aan de kust een
hogere minimumtemperatuur dan de rest van Vlaanderen. Deze trend is niet echt te zien op de
eigen kaarten.
35
Figuur 3: Jaarlijks gemiddelde minimumtemperatuur (KMI, eigen verwerking)
De volgende kaart is deze van de gemiddelde minimumtemperatuur voor de lente. Ze is te
vinden in bijlage 2, net zoals de kaarten voor de andere seizoenen. De grenswaarden voor de
klassen verschillen van de klimaatatlas. Waarden van 1,5°C tot 3°C in de klimaatatlas komen
voor in gebieden waar geen stations staan die deze studie gebruikt. Daarom werden weer
eigen klassegrenzen opgesteld. De grenzen werden aan dezelfde kleur gekoppeld van de
klimaatatlas om de vergelijking gemakkelijker te maken. Juist de hoogste klasse heeft andere
waarden van 5,51°C tot 6,50°C voor de eigen kaart. Op de klimaatatlas loopt deze klasse maar
tot 6°C. De meeste stations bevinden zich weer een klasse hoger dan op de klimaatatlas,
behalve Koksijde, Middelkerke en Ukkel.
Ook de gemiddelde minimumtemperatuur in de zomer heeft dezelfde situatie. De waarden van
9°C tot 10,5°C komen niet voor op de plaats waar de stations gestationeerd zijn. Opnieuw
werden de kleuren van de klassen gelijkgesteld met deze van in de klimaatatlas voor de
vergelijking te vergemakkelijken. Het merendeel van de stations ligt hier in dezelfde klassen
36
als deze van de klimaatatlas. Semmerzake en Zelzate zitten in een klasse hoger. De
gemiddelde minimumtemperatuur in de zomer is hoger in Vlaanderen dan in Wallonië.
De gemiddelde minimumtemperatuur in de herfst heeft opnieuw dezelfde situatie. De
waarden van 4°C tot 5°C komen niet voor op de plaats waar de stations gestationeerd zijn.
Opnieuw werden de kleuren van de klassen gelijkgesteld met deze van in de klimaatatlas voor
de vergelijking te vergemakkelijken. Er werd een klasse meer gemaakt van 8,01°C tot 9,50°C
om de bovenste waarden meer te spreiden. De meeste stations liggen hier een klasse hoger
dan op de klimaatatlas, behalve de waarden in de Ardennen, deze bevinden zich wel in
dezelfde klasse.
Ook de gemiddelde minimumtemperatuur in de winter heeft dezelfde situatie. De waarden
van -3°C tot -2°C komen niet voor op de plaats waar de stations gestationeerd zijn. Om het
overzicht te bewaren werden de kleuren niet volledig gelijk gesteld met deze van de
klimaatatlas. De onderste klasse werd samengenomen, namelijk van -1,50°C tot -0,50°C. Op
deze manier kunnen de bovenste waarden beter gespreid worden in twee klassen: van 1,51°C
tot 2,00°C en van 2,01°C tot 3,00°C. Uit de vergelijking blijkt dat bijna alle stations een
klasse hoger zitten dan op de klimaatatlas. Het zijn Oostende en Zelzate die de hoogste
waarden hebben. De hoogste minimumtemperaturen situeren zich aan de kust door de
maritieme invloed daar.
Naast deze kaarten werd ook een kaart opgesteld met daarop de laagste minimumtemperatuur
die werd waargenomen tussen 1952 en 2014, zie figuur 4. Er is een duidelijk patroon
zichtbaar. De laagste minimumtemperaturen worden bereikt in oosten van het land en in de
Ardennen. Aan de kust en in West- en Oost-Vlaanderen gaan de minimumtemperaturen niet
zo laag.
37
Figuur 4: Laagste minimumtemperatuur (KMI, eigen verwerking)
4.1.1.3 Gemiddelde maximumtemperatuur
De gemiddelde jaarlijkse maximumtemperatuur schommelt tussen de 10°C en 14°C in België,
zie figuur 5. De laagste klasse gaat van 10,6° tot 11,5° op de eigen kaart, en niet van 11° tot
11,5° zoals in het klimaatrapport. Saint-Hubert, Florennes en Spa zijn lager gecategoriseerd
dan in de klimaatatlas. Net zoals ook de stations in Vlaanderen. Aan de kust is het verschil
groter, Oostende en Middelkerke zijn twee graden hoger geklasseerd in de klimaatatlas. De
hoogste maximumtemperaturen liggen in Vlaanderen, aan de kust liggen ze iets lager.
Wallonië heeft de laagste maximumtemperaturen behalve Virton.
38
Figuur 5: Jaarlijks gemiddelde maximumtemperatuur (KMI, eigen verwerking)
De kaarten voor de gemiddelde maximumtemperatuur voor de verschillende seizoenen zijn te
vinden in bijlage 3. Bij de gemiddelde maximumtemperatuur in de lente zijn Saint-Hubert,
Virton en Spa in dezelfde klasse ingedeeld als in de klimaatatlas. De andere stations zijn een
klasse lager ingedeeld, Oostende en Middelkerke zijn zelfs twee klassen lager ingedeeld. De
maximumtemperaturen aan de kust liggen iets lager dan in Vlaanderen in de lente door de
rechtstreekse maritieme invloed. Wallonië heeft de laagste maximumtemperaturen, behalve
Virton deze is beschermd van de maritieme invloed door de Ardense Hoogten (Landuyt &
Schietecat, 1992).
De gemiddelde maximumtemperatuur in de zomer schommelen van 18°C tot 23°C. Hier is de
hoogste klasse van de klimaatatlas (23° - 23,5°) weggelaten, aangezien deze niet in de data
zit. De meeste stations zitten een klasse lager dan in de klimaatatlas. Semmerzake en Zelzate
bevinden zich in dezelfde klasse. Aan de kust is het verschil weer iets groter, daar zijn de
eigen waarden twee graden minder dan in de klimaatatlas. Het algemeen patroon is wel te
herkennen, de kust en de Ardennen (buiten Virton) hebben lagere maxima in de zomer dan
39
het binnenland. Virton ligt op een naar het zuiden gericht plateau, waardoor de gemiddelde
maximumtemperatuur hier gevoelig hoger ligt in de zomer (Landuyt & Schietecat, 1992). In
Kleine-Brogel worden hoge maximumtemperaturen waargenomen door de sterke opwarming
van het zandig aardoppervlak.
De gemiddelde maximumtemperatuur in de herfst is voor Florennes, Saint-Hubert en Spa
lager geklasseerd dan in de klimaatatlas. Vlaanderen is voornamelijk in dezelfde klasse
gelegen. Waarden aan de kust liggen een klasse lager. Op de klimaatatlas is duidelijk de
warmere kuststrook te zien, en verder naar het binnenland een afnemende temperatuur. Dit
effect is dus minder duidelijk te zien op de eigen kaarten. De kust heeft in de herfst normaal
wel hogere maximumtemperaturen door het warmere zeewater.
Voor de gemiddelde maximumtemperatuur in de winter is de warmte overgang van de kust
naar het koudere zuiden, zuidoosten van het land duidelijker zichtbaar. Florennes, Saint-
Hubert en Spa zitten in een lagere klasse dan op de klimaatatlas. De rest van de stations
komen over het algemeen wel overeen met de klimaatatlas. In de winter heeft de kust de
hoogste gemiddelden onder invloed van het relatief warme zeewater. Kleine-Brogel heeft
lagere maxima temperaturen in de winter doordat de zon de zandige gronden minder kan
opwarmen. Bovendien is er een groot verlies aan warmte ‘s nachts (Landuyt & Schietecat,
1992).
Net zoals de laagste minimumtemperaturen werden weergegeven, worden nu ook de hoogste
maximumtemperaturen uitgezet op kaart, zie figuur 6. De hoogste maximumtemperaturen zijn
verspreid te vinden over België. Zelzate, Kleine-Brogel, Gosselies en Virton bevinden zich in
de hoogste klasse van 37°C tot 38,50°C. Daar werden de hoogste maximumtemperaturen
genoteerd. In Saint-Hubert en Spa werden de laagste hoogste maximumtemperatuur
waargenomen.
40
Figuur 6: Hoogste maximumtemperatuur (KMI, eigen verwerking)
4.1.1.4 Samenvatting
Over het algemeen is het in Vlaanderen warmer dan Wallonië. Dit is voornamelijk
omdat Wallonië hoger gelegen is. Over het algemeen geldt hoe hoger, hoe kouder.
Zelzate en Genk noteren vaak een hoge waarden. Ze zijn beide gelegen op een
industriële site, wat de hogere temperaturen verklaart.
De meeste stations bevatten iets lagere waarden dan op de klimaatatlas voor de
gemiddelde temperatuur. Het betreft hier ook een langere periode. Klimaatatlas is van
1981 tot 2010, bij het eigen onderzoek van 1952 tot 2014.
Bij de minimum temperaturen liggen de stations veelal in een klasse hoger dan op de
klimaatatlas. De gemiddelde minimum temperaturen zijn dus iets hoger dan op de
klimaatatlas.
Bij de gemiddelde maximum temperaturen liggen de stations meestal een klasse lager
dan op de klimaatatlas. De gemiddelde maximum temperaturen zijn dus iets lager dan
op de klimaatatlas.
41
Uit deze twee laatste bevinden kan besloten worden dat de extremen een beetje
afgevlakt worden. Iets hogere gemiddelde minimumtemperaturen, iets lagere
gemiddelde maximumtemperaturen. Dit komt omdat het hier over een langere periode
gaat die onderzocht wordt.
Uit deze bevindingen kan besloten worden dat de eigen data goed overeenkomt met de
gegevens uit de klimaatatlas. De meeste stations bevinden zich in een klasse lager dan deze in
de klimaatatlas, maar dit kan verwacht worden aangezien het over een langere periode gaat bij
de eigen data.
4.1.2 Neerslag
4.1.2.1 Gemiddelde neerslag
Voor de gemiddelde jaarlijkse neerslag werden niet hetzelfde aantal klassen genomen dan de
klimaatatlas, zie figuur 7. De verschillende kleuren op de kaart zouden met negen klassen niet
meer duidelijk zijn. Daarom werd gekozen voor vijf klassen. De classificatie gebeurde door
de Natural Breaks (Jenks) methode. Vervolgens werden de grenzen afgerond om de
leesbaarheid te vergroten. De meeste stations behoren tot dezelfde klasse als in de
klimaatatlas. De waarden komen dus goed overeen. Oostende is wel een uitschieter. Deze is
met een gemiddelde jaarneerslag van 550 mm te laag. De rest van de stations hebben een
waarde van 715 mm tot 1454 mm. De gemiddelde jaarlijkse neerslag voor België op basis van
de 23 stations en de periode 1954 – 2014 bedraagt 894,22 mm. Deze ligt lager dan de waarde
in de klimaatatlas die een gemiddelde weergeeft van 925 mm per jaar. In de klimaatatlas
zullen meer stations opgenomen zijn in de berekening voor de gemiddelde waarde, waardoor
deze hoger ligt. Ook de ontbrekende jaren/maanden voor sommige stations in de eigen dataset
kunnen een oorzaak zijn voor de lagere waarde. De meeste neerslag in ons land valt in de
Hoge Venen. Ook Florennes en Saint-Hubert kennen een neerslag boven de 1000 mm. Hoe
dichter bij de kust (en dus ook hoe lager en vlakker de topografie), hoe minder neerslag er
valt. Aan zee is de neerslagduur korter en zijn er vlugger opklaringen. Boven land is er
toenemende luchtturbulentie door wrijving met het onregelmatig oppervlak. Ook de stijging
van het terrein ter hoogte van de Ardennen zorgt voor verdere ontwikkeling van bewolking.
Dit zorgt voor meer en spreiding van de wolken, met langere neerslag tot gevolg. Ook door
opwarming van het landoppervlak ontstaan er meer buien (Landuyt & Schietecat, 1992).
42
Figuur 7: Jaarlijkse gemiddelde neerslaghoeveelheid (KMI, eigen verwerking)
Voor de gemiddelde jaarlijkse neerslag in de lente werden de stations weer opgedeeld in vijf
klassen volgens dezelfde procedure als de gemiddelde jaarlijkse neerslag. We zien dat de
waarden van de stations allemaal iets lager liggen dan in de klimaatatlas. Het algemeen
patroon is wel hetzelfde voor de lente: lage neerslag aan de kust en Vlaanderen, hoge neerslag
in de Ardennen en Hoge Venen. Zie bijlage 4 voor de gemiddelde neerslaghoeveelheid per
seizoen.
Voor de gemiddelde jaarlijkse neerslag in de zomer werden de stations opgedeeld in vijf
klassen volgens dezelfde procedure als de gemiddelde jaarlijkse neerslag. De meeste stations
zitten ongeveer in dezelfde klasse als deze van de klimaatatlas. In de Hoge Venen worden wel
iets hogere waarden opgemeten. Oostende is hier ook de uitschieter met te lage
neerslagwaarden. Het algemeen patroon komt goed overeen met de klimaatatlas. De meeste
neerslag valt in de zomer in de Hoge Venen. Over grote delen van Vlaanderen en Wallonië
valt er tussen de 201 en 250 mm neerslag. Aan de Westhoek wordt er iets minder neerslag
geregistreerd.
43
Voor de gemiddelde jaarlijkse neerslag in de herfst werden de stations weer opgedeeld in vijf
klassen volgens dezelfde procedure als de gemiddelde jaarlijkse neerslag. De waarden in
Vlaanderen en aan de kust zijn iets lager gelegen dan in de klimaatatlas. Bij de Hoge Venen
komen ze wel overeen. Het algemeen patroon blijft wel zichtbaar. Aan de kust valt er meer
neerslag in de herfst dan in het binnenland. De kans op buienvorming is er wat groter dan in
het binnenland door het warme zeewater (in tegenstelling tot het koelere landoppervlak). Dit
is een gunstigere toestand voor het ontstaan van convectieve bewolking (Landuyt &
Schietecat, 1992). Oostende is weer een uitschieter met te lage waarden. In de Hoge Venen
valt de meeste neerslag. Op de klimaatatlas valt er ook veel neerslag in de buurt van Bouillon.
Dat kan niet gecontroleerd worden, aangezien er geen beschikbare stations zijn in die buurt.
In Haspengouw valt er minder neerslag.
Voor de gemiddelde jaarlijkse neerslag in de winter werden de stations weer opgedeeld in vijf
klassen volgens dezelfde procedure als de gemiddelde jaarlijkse neerslag. Oostende is weer de
uitschieter met te weinig neerslag. Over heel Vlaanderen zijn de waarden lager dan op de
klimaatatlas. Waarden in de Hoge Venen komen goed overeen. Het algemeen patroon blijft
zichtbaar. Minder neerslag in Vlaanderen, meer in de Hoge Venen. De meeste neerslag valt in
de winter volgens de klimaatatlas in de buurt van Bouillon. Dit kan opnieuw niet
gecontroleerd worden.
Er werd ook een kaart opgesteld van de hoogst gemeten neerslag in 24u voor elk station, zie
figuur 8. Hierop is het station van Botrange de duidelijke winnaar, waar er eens 156 mm
neerslag werd gemeten op één dag. De stations in de Hoge Venen vertonen allemaal hoge
waarden, de rest van de metingen ligt redelijk verspreid. Het zijn dan ook vooral de lokale
onweders in de zomer die voor grote neerslag op korte tijd zorgen.
44
Figuur 8: Hoogste neerslaghoeveelheid in 24u (KMI, eigen verwerking)
4.1.2.2 Samenvatting
Hoe hoger, hoe meer neerslag. In de Hoge Venen valt de meeste neerslag.
Oostende heeft in de eigen data een te lage jaarlijkse neerslag.
In de herfst is er iets meer neerslag aan de kust dan elders over grote delen van
Vlaanderen.
Voor sommige seizoenen (lente, herfst en winter) worden iets lagere waarden
geregistreerd dan in de klimaatatlas.
Over het algemeen komen de neerslag gegevens goed overeen met deze van de klimaatatlas,
ook het algemene patroon is goed zichtbaar. Oostende is in de eigen data wel een uitschieter.
Deze heeft een te lage gemiddelde neerslag in vergelijking met de klimaatatlas.
4.1.3 Wind
45
De wind kan niet vergeleken worden met de klimaatatlas, aangezien deze parameter daar niet
is in opgenomen. Toch werden er algemene kaarten opgesteld om te kijken of er een verschil
is per streek in gemiddelde wind. Er wordt gewerkt met vijf klassen en de classificatie
gebeurd via de Natural Breaks (Jenks) methode. De grenzen worden afgerond om de klassen
beter te interpreteren.
4.1.3.1 Gemiddelde wind
Hoe dichter bij de zee, hoe vlakker het terrein en hoe minder de wind wordt afgeremd door
het terrein. De grootste windsnelheden zijn dan ook hier te vinden, zie figuur 9. Hoe verder in
het binnenland, hoe meer bebouwing en beplanting en de ruwheid van het terrein. Dit zorgt
voor lagere windsnelheden. Langs de andere kant, hoe hoger de plaats gelegen is, hoe meer
wind men krijgt. Zeker op een hoger gelegen plateau ligt de gemiddelde windsnelheid hoger
(Landuyt & Schietecat, 1992). De gemiddelde wind is dus het hoogst aan de kust met een
waarde van 4,61 tot 6,50 m/s. Virton heeft de laagste gemiddelde windsnelheid. Verder
hebben over het algemeen de stations in Wallonië een hogere gemiddelde windsnelheid dan
Vlaanderen. Vlaanderen heeft een gemiddelde windsnelheid tussen 3,51 en 3,80 m/s,
Wallonië tussen 3,81 en 4,60 m/s. Kleine-Brogel heeft een lage waarde door het feit dat ze ver
landinwaarts ligt, en dat ze in een rijk bebost gebied ligt afgeschermd van de sterke winden.
Volgens Landuyt & Schietecat (1992) heeft Florennes een lagere gemiddelde windsnelheid
dan Melsbroek (Zaventem). Op de eigen kaart heeft deze ook een lagere gemiddelde snelheid,
maar met een kleiner verschil dan Landuyt & Schietecat (1992) aangeven. In de eigen data
ligt de gemiddelde windsnelheid van Florennes ongeveer 0,8 km/u lager dan die van
Zaventem. Landuyt & Schietecat (1992) berekenen een waarde van ongeveer 2,5 km/u.
De gemiddelde windrichting komt bijna in alle stations vanuit het ZW. Virton (WZW), Spa
(ZZO) en Zelzate (ZZW) wijken af van dit gemiddelde. Aan de kust is de gemiddelde
windrichting WZW. De wind voor alle stations samen komt het meest uit het ZW van 1952
tot en met 2014. In 14,26 % van de gemeten waarden komt ze het uit het ZW. De wind waait
het minst vanuit het OZO, slechts in 2,90 % van de gevallen.
46
Figuur 9: Jaarlijks gemiddelde windsnelheid en -richting (KMI, eigen verwerking)
Zie bijlage 5 voor de gemiddelde windsnelheid- en richting per seizoen. De hoogste
gemiddelde windsnelheid in de lente is nog steeds te vinden aan de kust. Virton heeft de
laagste windsnelheid. De meeste stations liggen in de middenklasse, tussen de 3,71 en 4,10
m/s.
Bij de meeste stations komt de wind uit het ZW. De meeste wind komt in Koksijde vanuit het
NNO (11,65%), maar het verschilt niet veel met het WZW (11,61%). Aan de kust komt de
wind het meest vanuit het WZW in de lente.
De gemiddelde windsnelheid aan de kust in de zomer schommelt tussen 4,11 en 6 m/s. Elders
in het land ligt de snelheid lager. De meeste stations hebben een gemiddelde snelheid van 3,31
tot 4,10 m/s. Virton heeft de laagste gemiddelde windsnelheid.
Hier en daar draait de wind in sommige stations naar het WZW in de zomer (in plaats van het
ZW). Het ZW blijft wel overheersen. Opvallend is dat de wind in Spa in de zomer niet het
meest van het ZZO komt, maar van het ZW. Dit is alleen in de zomer zo. Andere seizoenen
komt de wind het meest uit het ZZO in Spa. Aan de kust is de overheersende windrichting het
47
WZW. In de lente en zomer is er in de namiddag vaak een zeebries die uit het NNO komt,
deze zorgt ervoor dat de gemiddelde windrichting uit het ZW meer naar westelijke richtingen
getrokken wordt in deze periode (Galle, 2015).
Aan de kust blijft de wind de grootste gemiddelde snelheid hebben, ook in de herfst. De
meeste stations hebben een gemiddelde windsnelheid tussen de 3,01 en 3,80 m/s. Virton heeft
de laagste snelheid.
Hier en daar draait de overheersende windrichting in sommige stations naar het ZZW in de
herfst (in plaats van het ZW). Dit gebeurt ook aan de kust voor Koksijde en Middelkerke. De
wind blijft over het algemeen het meest uit het ZW komen in de verschillende stations.
De kust heeft de grootste gemiddelde windsnelheid in de winter, Virton de laagste. De
gemiddelde wind aan de kust ligt tussen 4,91 en 7,00 m/s. Voor Virton is de gemiddelde
windsnelheid in de winter gelijk aan 2,7 m/s. De meeste stations meten een gemiddelde
windsnelheid van 4,31 tot 4,90 in de winter. Wallonië lijkt een grotere windsnelheid te kennen
dan Vlaanderen. De gemiddelde windsnelheid ligt in de winter hoger dan in andere seizoenen.
In de winter draait de wind hier en daar naar het ZZW in sommige stations (in plaats van het
ZW). Dit zijn wel andere stations dan in deze die in de herfst naar het ZZW waren gedraaid,
behalve Middelkerke. Bij de andere stations aan de kust komt de voornaamste windrichting
uit het ZW. Ook elders in het land waait de wind het meest uit het ZW.
Doordat de data van de rukwinden begrensd werd door een slicer in Excel, wordt hier de
hoogst gemeten rukwind per station niet weergegeven. De meeste stations bereikten de
grenswaarde van 46 m/s.
4.1.3.2 Samenvatting
Stations in Vlaanderen hebben over het algemeen een lagere gemiddelde windsnelheid
dan stations in Wallonië.
De stations hebben in de winter de hoogste windsnelheid en in de zomer de laagste.
De gemiddelde windsnelheid is het grootst voor de stations aan de kust en de wind
komt er het meest uit het WZW.
In de lente en zomer waait de wind het meest uit het WZW aan de kust, in de herfst en
winter uit het ZW.
48
Virton, Zelzate en Spa wijken af van de gemiddelde windrichting, het ZW.
Alleen in de zomer komt de wind in Spa het meest uit het ZW, in plaats vanuit het
ZZO.
Dat de wind is Spa voornamelijk uit het ZZO komt is mogelijk te wijten aan extra wrijving
over het Ardens reliëf dat ZW-NO gericht is. De overheersende windrichting in België is ZW,
waardoor de wrijving maximaal is ter hoogte van het weerstation aangezien deze in de
lengteas ligt van het reliëf. Meer wrijving aan de grond zorgt ervoor dat de windsnelheid hier
gaat afnemen, wat op zijn beurt zorgt voor een afname van de corioliskracht. Hierdoor zal de
wind krimpen aan het aardoppervlak ten opzichte van de hoofdrichting op hogere hoogte
(Ahrens, 2009). Men kan dus verwachten dat de wind meer zuidelijke richtingen opzoekt.
Hoe harder de wind waait op hoge hoogte, hoe meer wrijving er zal zijn aan de grond. Dit
recht evenredige effect zorgt ervoor dat dit effect het kleinst is in kalme seizoenen. Door een
zwakke wind op hoge hoogte is de wrijving aan de grond zwak en neemt de corioliskracht
niet af. In de zomer wordt dan ook waargenomen dat de wind voornamelijk het ZW komt. In
andere seizoenen, en zeker in de wintermaanden, wanneer de wind het hardst waait, is het
wrijvingseffect groter en krimpt de wind meer naar het zuiden (Ahrens, 2009).
4.2 Algemene stijging of daling van de weerparameters in België
De stijging of daling van alle weerparameters werd eerst berekend voor heel België. Alle 20
stations (of 23 voor neerslag) werden hiervoor samen genomen. In de volgende paragraaf zal
de stijging of daling onderzocht worden per station voor een meer gedetailleerd beeld.
4.2.1 Temperatuur
Voor heel België wordt een temperatuurstijging waargenomen van 1,52°C tussen 1952 en
2014 op basis van de 20 synoptische stations. Er werd gecontroleerd of deze stijging
significant is met behulp van de Mann-Kendall toets. Uit deze analyse blijkt dat de
temperatuurstijging significant is.
De gemiddelde maximumtemperatuur is significant gestegen met 1,80°C van 1952 tot en met
2014. Ook de stijging van de hoogste maximumtemperaturen werd uitgezet, deze is gestegen
met 3,71°C van 1952 tot en met 2014. Deze stijging is eveneens significant.
49
De gemiddelde minimumtemperatuur is significant gestegen met 1,98°C van 1952 tot en met
2014. De gemiddelde minimumtemperatuur is dus meer gestegen dan de gemiddelde
maximumtemperatuur. De stijgen van de laagste minimumtemperaturen werden eveneens
uitgezet, deze is gestegen met 4,18°C van 1952 tot en met 2014. Deze stijging is significant.
4.2.2 Neerslag
De gemiddelde jaarlijkse neerslag is gestegen met 15,68 mm van 1954 tot en met 2014. Dit is
een zeer lichte stijging, maar statistische analyse toonde aan dat deze stijging niet significant
is. Het tijdsinterval voor de gemiddelde jaarlijkse neerslag berekening is van 1954 tot en met
2014. Voor sommige stations zijn nog metingen tussen 1950 en 1953 beschikbaar, maar deze
werden niet gebruikt omdat slechts weinig stations metingen hadden van deze jaren. Dit zou
bijgevolg een vertekend beeld kunnen geven over de stijging of daling. De gemiddelde
jaarlijkse neerslag vertoont dus een licht stijgende trend, maar deze is niet significant. Dit
komt overeen met de studie van Tricot et al. (2015). Zij vonden een significante
neerslagsprong rond 1910, daarna een gelijk blijvende trend.
De maximum neerslag gevallen in 24u per jaar is licht gedaald met 5,616 mm van 1954 tot en
met 2014, zie bijlage 12. In tegenstelling met de gemiddelde jaarlijkse neerslag is deze wel
significant. Tricot et al. (2015) vinden echter voor de maximale neerslag gevallen in 24u in
Ukkel geen merkbare trend in de periode van 1898 – 2014.
4.2.3 Wind
De gemiddelde windsnelheid is licht gedaald met 0,32 m/s van 1952 tot en met 2014. De
daling is significant.
De hoogst gemiddelde windsnelheid is zeer licht gestegen met 0,08 m/s van 1952 tot en met
2014. Dit is verwaarloosbaar weinig en de stijging is niet significant. De maximum hoogst
gemiddelde windsnelheid is gedaald met 6,35 m/s van 1952 tot en met 2014. Deze daling is
wel significant.
50
De gemiddelde zwaarste rukwind is gedaald met ongeveer 0.84 m/s van 1988 tot en met 2014.
De maximum zwaarste rukwind is eveneens gedaald met 17,60 m/s van 1988 tot en met 2014.
Beide dalingen zijn significant.
De stijgen of daling voor de verschillende windrichtingen werd ook onderzocht. Voor elke
windrichting werd berekend of zijn aandeel per jaar vroeger meer of minder is dan zijn
aandeel per jaar nu. Zo zou het aandeel voor de ZZW wind met 0,03% gestegen zijn. De
andere windrichtingen komen eveneens dergelijke lage stijgings- of dalingswaarden uit. Dit
gaat dus om zeer kleine waarden. Hieruit kan geconcludeerd worden dat de windrichting
nagenoeg niet veranderd is in de periode 1952 - 2014.
4.2.4 Bewolkingsgraad
De gemiddelde bewolkingsgraad is licht gedaald met 0.22 octa’s van 1952 tot en met 2014.
Deze trend is significant. Opgelet, zoals eerder vermeld is de nul waarde uit deze data
gehaald. Dit is dus een overschatting, de werkelijke absolute waarde zal iets lager liggen. Dit
wil dus zeggen dat er iets minder bewolking is dan vroeger.
De gemiddelde lage- en middelhoge bewolking is zeer licht gedaald met 0,02 octa’s van 1952
tot en met 2014. Deze trend is niet significant.
4.3 Stijging of daling van de weerparameters in België per station
De stijging of daling van de verschillende weerparameters van 1952 tot 2014 wordt
weergegeven op kaart. De bespreking van de verschillende resultaten volgt hieronder. Een
sterretje in de rechterbovenhoek van het station heeft aan of de stijging/daling significant is.
De werkwijze waarop de kaarten tot stand zijn gekomen is te vinden in paragraaf 3.3.1. De
begin- en eindgrenzen zijn hier niet afgerond, zodat de echte grenswaarden weergegeven
worden. Mocht men bijvoorbeeld de eindgrens wel afronden, dan zou men een verkeerde
interpretatie kunnen maken over de stijging of daling van de bepaalde parameter.
4.3.1 Temperatuur
51
De temperatuurstijgingen liggen tussen 0,29°C en 1,86°C, zie figuur 10. De stations met de
hoogste stijging zijn Schaffen, Florennes en Saint-Hubert. Ze hebben een stijging tussen
1,76°C en 1,86°C. Virton heeft de laagste temperatuurstijging. Daar is de temperatuur in de
laatste 62 jaar gestegen met 0,29°C. De temperatuurstijging is voor alle stations significant. Er
kan dus aangenomen worden dat er een geldige temperatuurstijging is voor het hele land. De
stations in Vlaanderen liggen vooral in de klasse 0,30°C – 1,25°C, deze in Wallonië in een
hogere klasse. Hierdoor lijkt de opwarming in Vlaanderen iets lager dan in Wallonië. De
temperatuurstijging aan de kust ligt een klasse hoger dan over het algemeen in de rest van
Vlaanderen. Koksijde heeft een iets grotere opwarming dan Middelkerke en Oostende.
Figuur 10: Temperatuurstijging (KMI, eigen verwerking)
De temperatuurstijging voor de maximumtemperaturen liggen tussen 0,05°C en 2,36°C, zie
figuur 11. Deze is voor alle stations significant, behalve Brustem die een stijgingswaarde had
van 0,05°C. Aangezien de laagste temperatuurstijging niet significant is, is de temperatuur het
minst gestegen in Virton met een waarde van 0,74°C. De stations met de hoogste
temperatuurstijging voor de maximumtemperaturen zijn Semmerzake, Gosselies en Kleine-
Brogel. Ze liggen in de klasse van 1,91°C tot 2,36°C. In de stijgingswaarden voor de
52
maximumtemperatuur is er niet echt een patroon te herkennen. De waarden zijn redelijk
verspreid over heel België. Wat wel opvalt hier is dat Kleine-Brogel toch wel grote stijging
kent ten opzichte van Genk, terwijl deze niet zo ver van elkaar liggen. Aan de kust heeft
Koksijde een grotere opwarming dan Middelkerke en Middelkerke een grotere dan Oostende.
Figuur 11: Stijging maximumtemperatuur (KMI, eigen verwerking)
De minimumtemperaturen zijn meer gestegen dan de maximumtemperaturen. De
stijgingswaarden gaan hier van 0,32°C tot 3,52°C, zie figuur 12. De stijging is voor alle
stations significant. Het station met de hoogste minimum temperatuurstijging is Genk, met
een waarde van 3,52°C. De laagste stijgingen zijn te vinden in Brustem en Virton, ze liggen in
de klasse van 0,32°C tot 0,45°C. Een duidelijk patroon is niet aanwezig, wel liggen redelijk
wat stations in de klasse van 1,56°C tot 2,00°C. Aan de kust is het omgekeerde te vinden dan
bij de maximumtemperaturen. Deze keer heeft Oostende de hoogste stijging, dan Middelkerke
en Koksijde de laagste.
53
Figuur 12: Stijging minimumtemperatuur (KMI, eigen verwerking)
Er is ook een stijging te vinden voor de hoogste maximumtemperaturen, zie figuur 13. Deze is
voor alle stations significant. De stations met de grootste stijging zijn Gosselies en Kleine-
Brogel met waarden in de klasse van 4,01°C tot 4,73°C. Bij deze stations is de hoogste
maximumtemperatuur dus het meest gestegen de afgelopen 62 jaar. De laagste stijging is voor
Brustem en Virton, ze liggen in de klasse van 0,65°C tot 1,00°C. Redelijk wat stations liggen
hier in de klasse van 2,51°C tot 4,00°C. Aan de kust kennen Koksijde en Middelkerke een
grotere maximumtemperatuurstijging dan Oostende.
54
Figuur 13: Stijging hoogste maximumtemperatuur (KMI, eigen verwerking)
Er is duidelijk een grotere stijging van de laagste minimumtemperaturen. Deze lopen van
1,22°C tot 5,90°C, zie figuur 14. Ze is voor alle stations significant, behalve Middelkerke. In
Genk is de laagste minimumtemperatuur het meeste gestegen, met een waarde van 5,90°C. De
stations met de laagste stijging zijn Semmerzake, Chièvres en Gosselies. Ze bevinden zich in
de klasse van 1,22°C tot 1,50°C. De meeste stations bevinden zich in de klasse van 2,41°C tot
3,00°C. Bij de stijging van de minimumtemperaturen bevinden Chièvres, Gosselies en
Florennes zich in dezelfde klasse. Bij de stijging voor de laagste minimumtemperatuur
daarentegen liggen Chièvres en Gosselies in de laagste klasse en Florennes twee klassen
hoger. Aan de kust kent Koksijde een hogere stijging dan Oostende en Middelkerke, maar
deze laatste is niet significant.
55
Figuur 14: Stijging laagste minimumtemperatuur (KMI, eigen verwerking)
4.3.2 Neerslag
De stijgings- en dalingswaarden voor de neerslag lopen zeer uiteen. De waarden lopen van -
151 mm tot 223 mm, zie figuur 15. Er zijn echter wel heel wat weerstations niet significant
bevonden. Het gaat om volgende stations: Semmerzake, Zaventem, Gosselies, Ernage,
Brustem, Bierset, Florennes, Saint-Hubert, Botrange en Spa. De stations waar de sterkste
neerslagstijging is terug te vinden zijn Koksijde, Middelkerke, Stabroek en Elsenborn. Ze
kennen een neerslagstijging van 100 mm tot 223 mm. Mont Rigi (Significant) en Botrange
(niet significant) kennen de grootste neerslagdaling. De daling gaat hier van -151 mm tot -100
mm. De neerslagstijging aan de kust is over het algemeen hoger dan de rest van het land. De
stijging is groter voor Koksijde en Middelkerke dan voor Oostende.
56
Figuur 15: Stijging/daling neerslaghoeveelheid (KMI, eigen verwerking)
Zeer opvallend is hier de grote neerslagstijging in Elsenborn en de grote neerslagdaling in
Mont Rigi. Op het eerste zicht lijkt het een interessant gegeven, maar beide stations zijn
slechts een paar kilometer van elkaar gelegen wat een fout in de data doet vermoeden. Na
grondige analyse van de gegevens blijkt dit ook zo te zijn. Mont Rigi mist vijf jaar aan data
tussen 1985 en 1990. Van 1951 tot en met 1984 kent de grafiek van de gemiddelde jaarlijkse
neerslag een redelijk stabiel verloop. Vanaf 1990 tot 2014 is er een daling te registreren, deze
waarden lopen in dezelfde lijn of het eerste deel van de gegevens. Elsenborn mist acht jaar
aan data tussen 1979 en 1987. Van 1951 tot en met 1979 kent de grafiek van de gemiddelde
jaarlijkse neerslag hier eveneens een relatief stabiel patroon. De gemiddelde waarde ligt hier
rond de 1170 mm neerslag. Voor het tweede deel van de gegevens, van 1987 tot en met 2014
wordt een daling geregistreerd. Maar deze daling loopt niet in dezelfde lijn als het eerste deel,
zie grafiek 1. De daling wordt ingezet vanaf ongeveer 1500 mm. Dit komt niet overeen met de
1170 mm neerslag gemiddeld van het eerste deel. Het tweede deel van de gegevens ligt dus
een pak hoger dan het eerste deel. Waarschijnlijk ligt een andere meetmethode of dergelijk
aan de basis van deze knik in de grafiek. Aangezien er in het tweede deel in de grafiek van
57
Elsenborn een daling wordt geregistreerd, wordt ervan uitgegaan dat ook de neerslag in
Elsenborn gedaald is. Net zoals in Mont Rigi.
Grafiek 1: Jaarlijkse neerslaghoeveelheid - Elsenborn
Bij de stijging of daling voor de hoogste neerslag gevallen in 24u liggen de waarden tussen -
12,4 mm en 13,94 mm, zie figuur 16. Volgende stations zijn niet significant: Oostende,
Semmerzake, Wevelgem, Deurne, Brustem, Bierset, Spa, Elsenborn, Botrange, Dourbes en
Saint-Hubert. De grootste stijging bij hoogste neerslag gevallen in 24u is te vinden in
Koksijde, Middelkerke, Stabroek en Semmerzake (deze laatste is niet significant). Ze liggen
in de klasse van 7,00 mm tot 13,94 mm. De sterkste daling is te vinden in Chièvres en Mont
Rigi met een waarde die ligt in de klasse van -12,40 mm tot -10,00 mm. De meeste stations in
Wallonië lijken een daling te kennen, terwijl Vlaanderen vooral een stijging kent. Aan de kust
hebben Koksijde en Middelkerke een sterke stijging, Oostende iets minder maar deze is niet
significant.
58
Figuur 16: Stijging/daling maximum neerslag in 24u (KMI, eigen verwerking)
4.3.3 Wind
De waarden voor de stijging en daling van de gemiddelde windsnelheid lopen van -6,86 m/s
tot 0,91 m/s, zie figuur 17. De volgende stations zijn niet significant: Koksijde, Chièvres,
Ukkel, Gosselies, Florennes, Schaffen en Genk. De grootste stijging in windsnelheid is voor
Oostende en Bierset. Ze bevinden zich in de klasse 0,41 m/s tot 0,91 m/s. De sterkste daling is
te vinden in Genk. Daar is de gemiddelde windsnelheid gedaald met 6,86 m/s. Maar zoals
eerder vermeld is deze niet significant. Er is geen duidelijk patroon te herkennen, maar de
meeste stations worden gekenmerkt door een daling in de windsnelheid. Aan de kust kent
Oostende een stijgen en Middelkerke een daling. In Koksijde zou de windsnelheid gestegen
zijn, maar deze is niet significant.
59
Figuur 17: Stijging/daling windsnelheid (KMI, eigen verwerking)
Bij de hoogst gemiddelde windsnelheid lopen de waarden van -2,19 m/s tot 2,05 m/s, zie
figuur 18. Niet alle stations zijn significant. Zo zijn Middelkerke, Schaffen, Genk, Brustem en
Zaventem statistisch niet significant. De hoogste stijging is te vinden bij Oostende en Bierset,
ze bevinden zich in de klasse van 1,00 m/s tot 2,05 m/s. De sterkste daling is te vinden bij
Saint-Hubert en Virton. Zij hebben een waarde uit de klasse -2,19 m/s tot -1,00 m/s. Aan de
kust hebben Koksijde en Oostende een stijging, Middelkerke een daling maar deze is niet
significant.
60
Figuur 18: Stijging/daling hoogst gemiddelde windsnelheid (KMI, eigen verwerking)
Voor de data van de zwaarste rukwinden ontbreken vier stations (Brustem, Genk, Oostende en
Virton) aangezien zij te weinig metingen bevatten. Zie paragraaf 3.2.4.2. De stijgings-
/dalingswaarden liggen tussen -1,29 m/s en 0,60 m/s, zie figuur 19. De niet-significante
stations zijn Semmerzake, Ukkel, Schaffen en Florennes. De zwaarste rukwinden zijn het
meest gestegen in Schaffen (niet significant), Deurne, Bierset en Chièvres. De waarden liggen
er in de klasse van 0,01 m/s tot 0,60 m/s. De sterkste daling is te vinden in Saint-Hubert, Spa,
Zaventem en Middelkerke met een waarde tussen -1,29 m/s en -0,90 m/s. De meeste stations
registreren een daling. Aan de kust heeft Koksijde een minder grote daling dan Middelkerke.
61
Figuur 19: Stijging/daling zwaarste rukwind (KMI, eigen verwerking)
De stijging of daling per station voor de verschillende windrichtingen werd niet onderzocht
aangezien uit vorige paragraaf bleek dat dit om zeer kleine waarden ging.
De maximum hoogst gemiddelde windsnelheid werd ook uitgezet op kaart, zie figuur 20. De
waarden lopen van -10,33 m/s tot 4,20 m/s. Volgende stations zijn niet significant: Koksijde,
Middelkerke, Oostende, Deurne, Gosselies en Genk. De grootste stijging is te vinden bij
Beauvechain en Kleine-Brogel met waarden die liggen tussen 2,00 m/s en 4,20 m/s. De
sterkste daling is te vinden bij Virton (-10,33 m/s). Bij de meeste stations wordt een daling
geregistreerd. Aan de kust is de daling te Middelkerke groter dan Koksijde en Oostende, maar
ze zijn alle drie niet significant.
62
Figuur 20: Stijging/daling maximum hoogst gemiddelde windsnelheid (KMI, eigen
verwerking)
Bij de maximum zwaarste rukwind vertonen alle stations een daling met waarden tussen -
23,43 m/s en -0,95 m/s, zie figuur 21. De stations Zelzate, Ukkel en Chièvres zijn niet
significant. De sterkste daling is te vinden bij Kleine-Brogel, Spa, Gosselies en Florennes. Ze
vertonen een daling tussen -23,43 m/s en -18 m/s. De lichtste daling is te vinden bij Zelzate en
Chièvres, maar deze zijn beide niet significant. De laagste daling is bijgevolg voor Zaventem
met een daling van 6,39 m/s. Aan de kust zijn Middelkerke en Koksijde beide in de klasse van
-17,99 tot -11 m/s gelegen.
63
Figuur 21: Stijging/daling maximum zwaarste rukwind (KMI, eigen verwerking)
4.3.4 Bewolkingsgraad
De meeste stations registreren een daling voor de gemiddelde bewolkingsgraad in de
afgelopen 62 jaar. De waarden lopen van -0,97 octa tot 0,19 octa, zie figuur 22. Koksijde,
Oostende, Zelzate, Deurne, Beauvechain, Spa en Saint-Hubert zij niet significant. Stations
met een lichte stijging, van 0,00 octa tot 0,19 octa, zijn Oostende, Koksijde, Saint-Hubert,
Middelkerke en Florennes. Alleen de laatste is hiervan significant. De sterkste daling is te
vinden voor Semmerzake. De gemiddelde bewolkingsgraad is voor dit station gedaald met
0,97 octa. De kust vertoont voor alle stations een lichte stijging, maar alleen Middelkerke is
significant.
64
Figuur 22: Stijging/daling bewolkingsgraad (KMI, eigen verwerking)
Ook de stijging/daling voor de lage- en middelhoge bewolking werd onderzocht. De waarden
hiervoor liggen tussen -0,5 octa en 1,69 octa, zie figuur 23. Volgende stations zijn niet
significant: Semmerzake, Deurne, Zaventem, Chièvres, Kleine-Brogel, Florennes, Spa en
Virton. De stations waar de hoogste stijging werd geregistreerd zijn Middelkerke en Oostende
met waarden tussen 0,20 octa en 1,69 octa. De sterkste daling in lage- en middelhoge
bewolking waren te vinden in Koksijde, Zelzate en Gosselies met waarden tussen -0,50 octa
en -0,35 octa. Terwijl de gemiddelde bewolking vooral dalende waarden kende, zijn er voor
de lage- en middelhoge bewolking meer stations te vinden die stijgen. Aan de kust kennen
Oostende en Middelkerke een opvallende stijging. De lage- en middelhoge bewolking zijn er
relatief sterk toegenomen. Koksijde kent daarentegen een daling.
65
Figuur 23: Stijging/daling lage- en middelhoge bewolkingsgraad (KMI, eigen
verwerking)
4.4 Stijging of daling van de temperatuur en neerslag in België per station per seizoen
4.4.1 Temperatuur
Tabel 4 geeft de algemene temperatuurstijging weer van 1952 tot en met 2014 voor elk
seizoen. Dit werd berekend op basis van de 20 stations. De temperatuurstijging is voor elk van
de seizoenen significant. Uit de tabel blijkt dat de lente het seizoen is met de grootste
temperatuurstijging. De temperatuur is in dat seizoen gestegen met 1,71°C. Daarna volgt de
winter met 1,64°C. De herfst is het minst opgewarmd met een temperatuurstijging van
1,25°C. De kaarten met de temperatuurstijging per seizoen zijn te vinden in bijlage 6.
66
Tabel 4: Algemene temperatuurstijging per seizoen
Seizoen Temperatuurstijging (°C) Significant?
lente 1,71 ja
zomer 1,54 ja
herfst 1,25 ja
winter 1,64 ja
Alle stations hebben een significante temperatuurstijging in de lente, behalve Brustem en
Virton. De stations met de hoogste stijging zijn Zelzate, Schaffen, Kleine-Brogel, Gosselies,
Saint-Hubert en Spa met een waarde tussen 2,01°C en 2,47°C. De lichtste stijging is te vinden
in Genk, Brustem en Virton (laatste twee niet significant), met een waarde in de klasse van
0,19°C tot 1,00°C. De meeste stations in Wallonië kennen een relatief hogere opwarming dan
deze in Vlaanderen. We zien dat Kleine-Brogel een sterkere stijging heeft dan Genk. Aan de
kust hebben Koksijde en Oostende een iets hogere stijging dan Middelkerke. De kust heeft
een hogere opwarming dan de meeste andere stations in Vlaanderen.
De stijgingswaarden voor de zomer liggen tussen 0,39°C en 2,42°C. Alle stations zijn hier
significant, behalve Genk. De sterkste temperatuurstijging in de zomer is weggelegd voor
Schaffen, Florennes, Saint-Hubert en Spa met waarden tussen 2,01°C en 2,41°C. De lichtste
stijging is voor Semmerzake, Virton en Genk (deze laatste niet significant). Ze bevatten
waarden tussen de 0,39°C en 0,50°C. Ook nu lijkt Kleine-Brogel een grotere stijging te
hebben dan Genk. Maar dit is niet helemaal zeker, aangezien de waarde voor Genk niet
significant is. De opwarming in Wallonië ligt over het algemeen hoger dan de opwarming in
Vlaanderen. Aan de kust heeft Oostende een licht hogere stijging dan Koksijde en
Middelkerke.
De temperatuurstijging in de herfst is voor alle stations significant, behalve Brustem en Genk.
De sterkste stijgers tijdens de herfst zijn Zelzate en Schaffen met stijgingswaarden tussen
1,51°C en 1,70°C. Er is één lichte daler voor de temperatuur tijdens de herfst en dat is Virton.
De temperatuur is er in de herfst gedaald met 0,33°C. De waarden in Wallonië zijn opnieuw
iets hoger dan deze in Vlaanderen. Aan de kust heeft Koksijde een iets grotere opwarming
dan Middelkerke en Oostende.
De temperatuurstijging is voor alle stations significant in de winter. De sterkste stijgers in de
winter zijn Schaffen en Genk met waarden tussen 2,01°C en 2,12°C. De lichtste stijgers zijn
67
Middelkerke en Semmerzake met waarden in de klasse van 1,06°C tot 1,10°C. Genk kent in
de winter een grotere opwarming dan Kleine-Brogel. Opvallend is dat Koksijde en Oostende
een relatief hoge stijging kennen aan de kust en Middelkerke niet. Deze heeft zelfs de laagste
stijging in de winter.
Algemene bevindingen bij de temperatuurstijging voor de seizoenen:
Zelzate: hoge opwarming in lente en herfst, lagere in zomer en winter.
Virton: lagere opwarming in lente, zomer en herfst, hogere in winter.
Spa: hogere opwarming in lente en zomer, lager in herfst en winter.
Kleine-Brogel: hoge opwarming in lente en zomer. Gemiddeld in herfst en lager in
winter.
Genk: lage opwarming in lente en zomer. Gemiddeld in herfst en hoger in winter.
4.4.2 Neerslag
Tabel 5 geeft de algemene neerslagstijging of -daling weer van 1954 tot en met 2014 voor elk
seizoen. Voor de algemene kijk op de seizoenen werd ook gewerkt met de data vanaf 1954
om consistent te blijven met paragraaf 4.2. Bij de neerslag per seizoen per regio wordt weer
met de volledige dataset gewerkt. Uit de tabel is af te leiden dat alleen de neerslag in de herfst
significant gedaald is. Ook de lente vertoont een neerslagdaling, maar deze wordt niet
significant bevonden. De zomer en winter geven een neerslagstijging, maar zijn eveneens niet
significant. Deze bevinden zijn in strijd met deze van Tricot et al. (2015). Zij ondervinden een
significante stijging voor de winter en lente. Voor de neerslaghoeveelheden tijdens de zomer
en herfst wordt er geen significante evolutie waargenomen. De reden voor deze
tegenstrijdigheid is onduidelijk. Waarschijnlijk ligt het gebruik van andere data aan de
oorzaak. De kaarten met de neerslagstijging per seizoen zijn te vinden in bijlage 7.
Tabel 5: Algemene neerslagstijging/daling per seizoen
Seizoen Neerslagstijging (mm) Significant?
lente -7,488 Nee
zomer 13,128 Nee
herfst -13,938 Ja
winter 20,712 Nee
68
De neerslag stijgings- en dalingswaarden voor de lente lopen van -57 mm tot 62 mm. Maar
liefst 13 stations zijn niet significant: Middelkerke, Chièvres, Ukkel, Zaventem, Deurne,
Stabroek, Kleine-Brogel, Bierset, Beauvechain, Florennes, Dourbes, Spa en Mont Rigi. De
sterkste neerslag stijging is te vinden in Oostende, Brustem en Botrange, met een waarde
tussen 41 mm en 62 mm. De sterkste neerslag daling in de lente is te vinden in Semmerzake,
Gosselies, Elsenborn en Mont Rigi (deze laatste niet significant) met waarden in de klasse van
-57 tot -40 mm. Er is geen duidelijk patroon te herkennen. Mont Rigi (niet significant) en
Elsenborn worden allebei gekenmerkt door een daling in de neerslag, Botrange kent een
stijging. Een belangrijke opmerking hierbij is dat de waarden voor Botrange wel maar tot
1984 lopen. Aan de kust hebben Koksijde en Middelkerke (niet significant) een iets lichtere
neerslag stijging dan Oostende.
Voor neerslag stijging of daling in de zomer ontbreken er voor Elsenborn redelijk wat data in
deze maanden. Dit zorgt voor een onrealistische neerslagstijging in de zomer voor Elsenborn.
Daarom is deze meting weggelaten hier. Volgende stations zijn niet significant: Oostende,
Wevelgem, Deurne, Kleine-Brogel, Ukkel, Beauvechain, Ernage, Saint-Hubert en Mont Rigi.
De sterkste neerslagstijging in de zomer is voor Stabroek met een stijging van 113,98 mm. De
grootste daling is voor Chièvres, Brustem, Botrange en Mont Rigi (deze laatste niet
significant), met een waarde tussen -103 mm en -70 mm. Ook hier is geen eenduidig patroon
merkbaar. Koksijde en Middelkerke kennen een neerslagstijging aan de kust, Oostende een
daling maar niet significant.
De stijging- en dalingswaarden voor de neerslag zijn gelegen tussen -46 mm en 41 mm.
Oostende, Wevelgem, Semmerzake, Chièvres, Ukkel, Zaventem, Deurne, Kleine-Brogel,
Brustem, Dourbes, Saint-Hubert, Spa, Elsenborn en Mont Rigi zijn niet significant. De
sterkste neerslagstijging in de herfst is te vinden in Koksijde, Middelkerke en Botrange met
waarden tussen 31 mm en 41 mm. De grootste daling is te vinden in Gosselies, Ernage en
Florennes met waarden tussen -46 mm en -35 mm. De hoogste neerslagstijging is te vinden
aan de kust bij Koksijde en Middelkerke. Oostende heeft een daling maar is niet significant.
In Vlaanderen is de stijging minder voor de herfst en in Wallonië worden de meeste stations
door een daling gekenmerkt.
De meeste stations kennen een stijging voor de neerslag in de winter. Volgende stations zijn
niet significant: Oostende, Wevelgem, Chièvres, Beauvechain, Ernage, Brustem, Bierset,
69
Florennes, Spa en Elsenborn. De sterkste stijger voor neerslag in de winter is Stabroek met
98,49 mm. De grootste daler is Botrange met een daling van 102,94 mm. Botrange heeft hier
een grotere daling dan Mont Rigi. Voor de kust heeft Middelkerke de hoogste stijging, dan
Koksijde en dan Oostende, maar deze is niet significant.
70
5. DISCUSSIE
In de discussie worden de stijging en daling van de verschillende weerparameters met elkaar
vergeleken en besproken. Er wordt voornamelijk onderzocht als er bepaalde trends of
patronen aanwezig zijn in de stijging of dalingen.
5.1 Zijn er versnellingen of sprongen in de stijging of daling van de weerparameters?
Eerst wordt onderzocht als er bepaalde versnellingen of sprongen aanwezig zijn in de stijging
of daling van de verschillende weerparameters. De analyse wordt uitgevoerd door algemeen
naar de parameters te kijken, dus niet op het niveau van de weerstations. Het jaargemiddelde
van de parameter wordt uitgezet voor elk jaar van 1952 tot en met 2014. Vervolgens wordt er
met behulp van de richtingscoëfficiënt gezocht naar eventuele sprongen of versnellingen.
5.1.1 Temperatuur
Voor de gemiddelde temperatuur is er geen snellere stijging of daling waar te nemen maar een
temperatuursprong rond het jaar 1988, zie grafiek 2. Van 1952 tot en met 1988 is de
gemiddelde temperatuur redelijk constant met een waarde van 9,37°C. Van 1989 tot en met
2014 is ze eveneens relatief constant met een waarde rond de 10,38°C. Rond het jaar 1988 is
er dus een temperatuursprong van ongeveer 1,01°C waar te nemen. Ook Vandiepenbeeck
(2008) stelt in zijn studie een temperatuursprong vast. Hij berekent een sprong van 1,2°C rond
het jaar 1988. De eigen waarde komt dus goed overeen met deze van Vandiepenbeeck (2008).
De zwarte lijn op de grafieken heeft hier telkens het gemiddelde weer voor de tijdsperiode
voor en na 1988.
71
Grafiek 2: Gemiddelde jaarlijkse temperatuur
In de lente wordt er ook een temperatuursprong gedetecteerd. Zie bijlage 8 voor de
gemiddelde jaarlijkse temperatuur per seizoen. Van 1952 tot en met 1988 daalt de
temperatuur in de lente. De gemiddelde temperatuur is in deze periode ongeveer 8,2°C. De
periode 1989 tot 2014 wordt gekenmerkt door een stijging, de gemiddelde temperatuur is in
deze periode 9,81°C. De temperatuursprong heeft dus ongeveer een grote van 1,61°C. In de
zomer wordt een temperatuursprong van 1,2°C waargenomen rond het jaar 1988. De periode
1989-2014 is dus gemiddeld 1,2°C warmer dan de periode 1952-1988. De laatste twintig jaar
wordt er een lichte daling waargenomen voor de gemiddelde temperatuur in de zomer. Er is
geen temperatuursprong waar te nemen in de herfst. De eerste dertig jaar blijft de gemiddelde
temperatuur redelijk stabiel rond 10°C. Daarna begint deze zacht te stijgen. De stijging is het
grootst in de laatste twintig jaar. Van 1952 tot en met 1987 ligt de gemiddelde temperatuur in
de winter rond 2,45°C. De periode van 1988 tot en met 2014 begint bij een gemiddelde
temperatuur van 4,20°C, waardoor er een temperatuursprong is van 1,76°C in de winter rond
het jaar 1987. Daarna daalt de gemiddelde winter temperatuur, voornamelijk door de zeer lage
gemiddelde temperatuur in 2010.
Bij de gemiddelde maximumtemperatuur is er eveneens een sprong waar te nemen rond 1988,
daarna volgt een lichte stijging in de maximumtemperaturen, zie grafiek 3. Van 1952 tot en
72
met 1988 ligt de gemiddelde maximumtemperatuur rond 12,93°C. Na 1988 ligt deze rond
14°C en stijgt ze lichtjes tot 2014. De stijging is het grootst in de periode 1973-1993. De
temperatuursprong bedraagt ongeveer 1,07°C. De hoogste maximumtemperatuur kent een
sprong van 1,91°C rond het jaar 1988, zie bijlage 9. De periode 1952-1987 kent een lichte
stijging, van 1988 tot 2014 is de stijging groter. De laatste twintig jaar zijn eerder stabiel en de
hoogste maximumtemperatuur ligt gemiddeld rond 35°C. De eerste twintig jaar (1952-1972)
ligt ze rond de 33°C. Hogere maximumtemperaturen worden dus gemakkelijker bereikt de
laatste twintig jaar. Dit is ook op te merken als er gekeken wordt naar de top vijf per station
van de hoogste maximumtemperaturen en wanneer deze bereikt werden, zie bijlage 17.
Redelijk wat waarden uit deze top vijf komen uit de laatste twintig jaar.
Grafiek 3: Gemiddelde jaarlijkse maximumtemperatuur
De gemiddelde minimumtemperatuur heeft geen duidelijke sprong rond het jaar 1988, zie
grafiek 4. Hier stijgt de temperatuur gestaag in de afgelopen 60 jaar. De sterkste stijging is
gelegen tussen 1973 en 1993. Op deze grafiek is de trendlijn weergegeven. De laagste
minimumtemperatuur is zeer variabel, zie bijlage 10. Van 1952 tot 1987 is ze redelijk
constant. Rond het jaar 1987 is er een grote sprong van 3,56°C, maar in de periode erna (1952
tot 2014) wordt er wel een lichte daling waargenomen. De laatste dertig jaar worden lage
minimumtemperaturen van -20°C niet meer gemeten. Dit is ook op te merken als er gekeken
73
wordt naar de top vijf per station van de laagste minimumtemperaturen en wanneer deze
bereikt werden, zie bijlage 18. Redelijk wat waarden uit deze top vijf komen uit de eerste helft
van de meetjaren.
Grafiek 4: Gemiddelde jaarlijkse minimumtemperatuur
5.1.2 Neerslag
De gemiddelde neerslag heeft een variabel patroon, zie grafiek 5. De zwarte lijn is de
trendlijn. De eerste twintig jaar is er een daling, dan een stijging en de laatste twintig jaar
weer een daling. Maar er wordt geen duidelijk blijvende stijging of daling waargenomen. Ook
lijkt er geen neerslagsprong in de data te zitten.
74
Grafiek 5: Gemiddelde jaarlijkse neerslaghoeveelheid
Ook voor elk van de vier seizoenen wordt er geen duidelijk patroon waargenomen, zie bijlage
11. Er zijn perioden van minder neerslag, en dan weer perioden van meer neerslag. Zo is de
neerslaghoeveelheid voor de lente van 1989 tot 2014 iets lager dan de periode ervoor en is de
neerslag voor de winter van 1988 tot 2014 iets hoger dan de periode ervoor. Dit wordt ook
waargenomen in de studie van Vandiepenbeeck (2008).
De maximum neerslag in 24u kent over het algemeen een daling, maar verder wordt er geen
eenduidig patroon gevonden in de grafiek, zie bijlage 12. De eerste twintig jaar is er een
daling, daarna een lichtere daling met een piek in 1982 van 156 mm neerslag op één dag. In
de jaren ’80 en ’90 is er stijging. De laatste 15 jaar blijft de maximum neerslag redelijk
stabiel. De top vijf per station van neerslag gevallen in 24u wordt weergegeven in bijlage 19.
Er is geen bepaald patroon te herkennen. De hoogste waarden worden bereikt in verschillende
decennia.
5.1.3 Wind
Van 1952 tot en met 1985 is de gemiddelde windsnelheid constant met ongeveer 4,04 m/s, zie
grafiek 6. De zwarte lijn is hier getrokken op basis van het gemiddelde verloop om de
75
algemene trend weer te geven. Vanaf 1986 tot 2014 is er een lichte daling waar te nemen van
0,30 m/s. Tricot et al. (2015) vinden voor Ukkel een regelmatige daling van de gemiddelde
windsnelheid vanaf 1960 met meer dan 15%. Voor Zaventem vindt men een daling van 10%.
Bij de eigen data voor heel België is dit ongeveer een daling van 7,5%. Een belangrijke
ontwikkeling in de omgeving van Ukkel waren de boomkruinen die zich meer ontwikkelden
tussen 1920 en 1940. In deze periode wordt er geen daling geregistreerd in windsnelheid en
deze verandering in omgeving kan dus niet verantwoordelijk worden geacht voor de daling
waargenomen door het KMI vanaf 1960 (Vandiepenbeeck, 2008).
Grafiek 6: Gemiddelde jaarlijkse windsnelheid
De daling wordt in de lente al iets vroeger ingezet, rond het jaar 1980. Zie bijlage 13 voor de
gemiddelde windsnelheid per seizoen. De periode van 1952 tot 1980 is relatief constant, met
een gemiddelde windsnelheid van 4,1 m/s. Van 1981 tot en met 2014 daalt de gemiddelde
windsnelheid in de lente met ongeveer 0,55 m/s. In de zomer is de plotse winddaling in de
jaren ’80 niet merkbaar. De grootste daling is gelegen in de eerste twintig jaar (1952-1972).
Na 1972 daalt de windsnelheid nog steeds, maar deze is veel vlakker. In de herfst verloopt de
periode van 1952-1980 vrij constant. Daarna wordt de daling ingezet. Tussen 1981 en 2014 is
de gemiddelde windsnelheid ongeveer gedaald met 0,53 m/s. De gemiddelde windsnelheid in
de winter is meer variabel. In de periode 1952 tot 1985 is de gemiddelde windsnelheid relatief
76
stabiel met een waarde van 4,57 m/s. Van 1986 tot en met 2014 wordt er een daling
geregistreerd. Deze is minder groot dan de daling in de lente en zomer. De wind is van 1986
tot 2014 ongeveer gedaald met 0,40 m/s.
De hoogst gemiddelde windsnelheid blijft relatief constant van 1952 tot 1985 met een waarde
van 6,12 m/s, zie bijlage 14. Daarna maakt deze een sprong omhoog en vertoont dan een
daling in de periode van 1986 tot en met 2014 met een grootte van 0,48 m/s. De maximum
hoogst gemiddelde windsnelheid is ongeveer constant voor 1952 tot en met 1983. Daarna is er
eveneens een daling, zie bijlage 15. Dit is ook min of meer op te merken als er gekeken wordt
naar de top vijf per station van de hoogt gemiddelde windsnelheid, zie bijlage 20. Weinig
hoogste waarden worden bereikt na 2000.
De gemiddelde zwaarste rukwind kent een redelijk constante daling, zie bijlage 16. Ze daalt
met ongeveer 0.84 m/s van 1988 tot en met 2014. De hoogste zwaarste rukwind kent een
daling van 17,60 m/s van 1988 tot en met 2014, zie grafiek 7. Van 1988 tot 2003 liggen de
waarden redelijk hoog, rond 44 m/s. Vanaf 2004 is er een sprong omlaag in de data en liggen
de waarden rond 33 m/s. Dit is 10 m/s lager, wat een grote sprong is. In het eerste deel
bereiken de waarden ook gemakkelijk de ingestelde limiet van 46 m/s. Deze limiet is
ingesteld op een zware storm die slechts om de paar decennia voorkomt. Het kan dus niet zijn
dat voor veel jaren in dit deel 46 m/s wordt waargenomen. Dit is ook op te merken als er
gekeken wordt naar de top vijf per station van de zwaarste rukwind, zie bijlage 21. Bijna alle
waarden worden hier bereikt voor 2004. De sterke daling voor hoogste zwaarste rukwind is
dus waarschijnlijk te wijten aan fouten in de data.
77
Grafiek 7: Maximum zwaarste rukwind
5.1.4 Bewolkingsgraad
De gemiddelde bewolkingsgraad daalt geleidelijk aan doorheen de jaren, zie grafiek 8. De
zwarte lijn op de grafiek is de trendlijn. De grootste daling is van 1973 tot en met 1993. Als er
gekeken wordt naar de periode 1952 tot 1981 dan blijft de gemiddelde bewolking ongeveer
gelijk. Daarna neemt ze een lichte sprong naar beneden en stijgt dan heel licht in de periode
1982 tot en met 2014.
78
Grafiek 8: Gemiddelde bewolkingsgraad
Hetzelfde wordt gezien bij de lage- en middelhoge bewolkingsgraad, zie grafiek 9. Deze heeft
eerst een stijging tot 1981, dan een kleine sprong naar beneden om dan weer met een zeer
lichte stijging verder te gaan tot 2014. Als er gekeken wordt naar een periode van twintig jaar,
dan is er in de eerste twintig jaar een stijging en daarna een daling. Van 1973 tot 1993 daalt de
gemiddelde lage- en middelhoge bewolking sterker dan de laatste twintig jaar.
79
Grafiek 9: Gemiddelde lage- en middelhoge bewolkingsgraad
5.2 Is er een patroon binnen de weerstations tussen de verschillende weerparameters?
In deze paragraaf wordt nagegaan als er een bepaald patroon te vinden is tussen de
weerparameters binnen de weerstations. Gaat bijvoorbeeld een stijging in neerslag gepaard
met stijging in wind of bewolking? Er worden telkens twee weerparameters met elkaar
vergeleken. Per station wordt er uitgezet als er een stijging of daling is voor deze parameter.
Hierna wordt dan onderzocht hoeveel stations hetzelfde patroon vertonen. Er wordt zowel
naar recht als omgekeerd evenredige patronen gezocht. Een recht evenredig patroon is dat als
de ene weerparameter stijgt (daalt) voor een bepaald station, de andere parameter ook zal
stijgen (dalen). Een omgekeerd evenredig patroon is als de ene weerparameter stijgt (daalt),
de andere weerparameter zal dalen (stijgen).
5.2.1 Vergelijking neerslag – bewolking
Bij de vergelijking tussen neerslag en bewolking zijn er zestien stations die kunnen
vergeleken worden. Acht daarvan vertonen een patroon tussen de maximum neerslag in 24u
en de lage- en middelhoge bewolking. Als bij deze stations de maximum neerslag in 24u stijgt
(daalt), dan stijgt (daalt) de gemiddelde lage- en middelhoge bewolking eveneens. Het gaat
80
om volgende stations: Beauvechain, Bierset, Brustem, Deurne, Florennes, Kleine-Brogel,
Middelkerke en Zaventem. Wanneer er rekening gehouden wordt met significantie vertonen
slechts drie stations dit patroon. De andere vergelijkingen (neerslag – bewolking, neerslag –
lage- en middelhoge bewolking, maximum neerslag in 24u – bewolking) hebben allemaal
zeven stations die een recht evenredig patroon vertonen. Voor het station van Middelkerke is
er voor elke vergelijking een stijging. Zowel de neerslag als de maximum neerslag in 24u
stijgen er, evenals de bewolking en lage- en middelhoge bewolking. Bij Bierset en Brustem
daalt de neerslag en de bewolking, maar de neerslag is er niet significant.
5.2.2 Vergelijking neerslag – wind
Er zijn 16 stations die kunnen vergeleken worden. Zeven daarvan vertonen een patroon tussen
de maximum neerslag in 24u en gemiddelde windsnelheid. Als bij deze stations de maximum
neerslag in 24u stijgt (daalt), dan stijgt (daalt) ook de gemiddelde windsnelheid. Wanneer er
wordt rekening gehouden met significantie is dit nog maar één. De andere vergelijkingen
(neerslag – wind, maximum neerslag in 24u – wind, neerslag – zwaarste rukwind, maximum
neerslag in 24u – zwaarste rukwind) vertonen vijf of vier stations met een recht evenredig
patroon. Acht stations vertonen een omgekeerd evenredig patroon. Wanneer de maximum
neerslag in 24u stijgt, dan vertonen deze acht stations een daling in zwaarste rukwind. Het
gaat om volgende stations: Beauvechain, Kleine-Brogel, Koksijde, Middelkerke, Saint-
Hubert, Semmerzake, Ukkel en Zaventem. Wanneer de gemiddelde neerslag stijgt, dan
vertonen zes stations een daling in gemiddelde wind. In vier van de gevallen gaat het om
hetzelfde station (Zaventem, Saint-Hubert, Middelkerke en Kleine-Brogel).
5.2.3 Vergelijking wind – bewolking
Er zijn 20 stations die hier vergeleken kunnen worden. Elf daarvan vertonen een patroon
tussen de gemiddelde windsnelheid en de bewolking. Als bij deze stations de gemiddelde
windsnelheid stijgt (daalt), dan stijgt (daalt) ook de gemiddelde bewolkinggraad. Het gaat om
volgende stations: Deurne, Genk, Gosselies, Kleine-Brogel, Oostende, Schaffen,
Semmerzake, Spa, Virton, Zaventem en Zelzate. Wanneer er wordt rekening gehouden met
significantie zijn dit nog maar vier stations. De andere vergelijkingen (wind – bewolking,
wind – lage- en middelhoge bewolking, zwaarste rukwind – bewolking, zwaarste rukwind –
81
lage-en middelhoge bewolking) hebben allemaal zeven stations die een recht evenredig
patroon vertonen.
5.2.4 Vergelijking temperatuur – andere weerparameters
De temperatuur kent overal een stijging. Van de andere weerparameters vertonen neerslag en
maximum neerslag in 24u de meeste stations met een stijging, respectievelijk 14 en 13
stations. Wanneer de temperatuur stijgt, stijgt dus meestal ook de neerslag.
5.2.5 Conclusie
Er kan niet zomaar gezegd worden dat als de neerslag een stijging kent in een bepaald station
voor de periode 1952-2014, dat de wind of de bewolking dan ook zal stijgen in dat station.
Daarvoor vertonen te weinig stations een gelijkenis. Bovendien werden de niet significante
resultaten hier ook in rekening gebracht, wat het werkelijke aantal nog lager maakt. Er is dus
geen duidelijk patroon tussen de weerparameters binnen een station gevonden. Bij vier
stations (Beauvechain, Kleine-Brogel, Middelkerke en Zaventem) is er wel een soort van
patroon gevonden. Bij deze vier weerstations stijgt de maximum neerslag in 24u en de lage-
en middelhoge bewolking en dalen de zwaarste rukwinden en de maximum zwaarste
rukwinden. Dit gaat uiteraard maar om vier stations die verspreid gelegen zijn en dit kan niet
veralgemeend worden.
Wanneer er gekeken wordt naar neerslag en lage-en middelhoge bewolking per seizoen, is er
in de winter wel een zeker patroon te zien. 11 van de 16 stations geven in de winter een
neerslagstijging en een stijging in lage-en middelhoge bewolking. In de lente komt een
neerslag stijging (daling) overeen met een stijgende (dalende) lage- en middelhoge
bewolking. Dit patroon is te vinden bij elf van de zestien stations in de lente, bij zeven in de
zomer en vier in de herfst. In de herfst wordt er bij elf stations gevonden dat de lage- en
middelhoge bewolking stijgt en de neerslag daalt. 68% van de stations geeft aan dat er zowel
een neerslagstijging als een stijging in lage- en middelhoge bewolking is. Deze gepaarde
stijging kan mogelijk gelinkt worden aan het buienpatroon in de winter. In de winter is er
vaker stratiforme neerslag dan convectieve neerslag. Stratiforme neerslag bestaat uit regen of
sneeuw die verbonden is aan fronten. Convectie neerslag valt uit cumulus en cumulonimbus
bewolking, dit zijn buien en onweders. Frontale neerslag gaat gepaard met een volledig
82
bewolkte hemel terwijl dit bij buien veel minder het geval is. Het is waarschijnlijk daarom dat
beide stijgingen meer gepaard voorkomen. In de zomer zijn er meer buien en dus niet
noodzakelijk meer lage- en middelhoge bewolking.
5.3 Hitte-eiland effect
5.3.1 Het hitte-eiland effect
Steden zijn gemiddeld enkele graden warmer dan hun rurale omgeving. Dit kan zelfs oplopen
tot 7-8°C als de condities hiervoor gunstig zijn (Brouwers et al., 2015). Het hitte-eilandeffect
of UHI-effect (Urban Heat Island) is al enkele eeuwen gekend, maar heeft pas recent aan
belang gewonnen. Dit komt vooral doordat men verwacht dat de hittestress zal toenemen door
de globale klimaatverandering. Er zijn bovendien aanwijzingen dat de hoge nachtelijke
minimumtemperaturen aanleiding zouden geven tot gezondheidsproblemen. Wanneer het
drukkend warm is in de zomer koelen de temperaturen in de steden ’s nachts niet zo goed af,
in vergelijking met het platteland. De stadbewoners kunnen hierdoor onvoldoende rusten en
recupereren van de hittestress overdag (Brouwers et al., 2015). De oorzaken van het stedelijk
hitte-eiland zijn voornamelijk enkele factoren die voor een verminderde koeling zorgen in de
stad. Enkele van deze factoren zijn: mindere aanwezigheid van vegetatie (minder
evapotranspiratie), het invangen van kort- en langgolvige straling tussen gebouwen, de hoge
thermische inertie van stedelijke materialen en het vrijkomen van antropogene warmte (door
onder andere verwarming van gebouwen, het gebruik van airco-installaties en het verkeer)
(Brouwers, et al., 2015).
De invloed van het hitte-eiland effect is vooral zichtbaar in de nachtelijke temperaturen (dus
de minimumtemperaturen). In rurale gebieden wordt overdag een groot deel van de
beschikbare stralingsenergie omgezet in latente warmte. In steden vindt vooral een conversie
plaats van stralingsenergie naar de opslag van deze energie in het stedelijk weefsel. ’s Nachts
zal er op het platteland bij helder weer een grote uitstraling plaatsvinden van thermisch
infrarode energie waardoor het oppervlak afkoelt, evenals de lucht erboven. In steden
daarentegen wordt deze afkoeling sterk tegengegaan door het vrijkomen van de grote
hoeveelheden warmte die eerder overdag opgeslagen werden (De Ridder et al., 2015).
83
De hogere temperaturen in steden kan mogelijk een invloed uitoefenen op de sterkte van de
temperatuurstijging. Daarom wordt er gezocht naar mogelijkheden om het stedelijk hitte-
eiland effect te onderzoeken, in de hoop deze te kunnen toepassen op de eigen data. Zo
kunnen dan de stations achterhaald worden die mogelijk een hitte-eiland effect hebben.
5.3.2 Mogelijkheden om hitte-eiland effect te onderzoeken
In een studie van Milieurapport Vlaanderen (MIRA) stelt men een stedelijk hitte-eiland
indicator voor, hittegolf graaddagen genaamd, die de hittestress per jaar in één cijfer
samenbalt (De Ridder et al., 2015). De indicator wordt berekend door voor alle hittegolfdagen
de overschrijdingen van de minimum- en maximumtemperaturen boven de drempelwaarden
van respectievelijk 18,2 °C en 29,6 °C op te tellen in ‘hittegolf graaddagen’. De hittegolf
graaddagen moeten zowel voor de stad als voor een station in het omgevend platteland
berekend worden. Hierna wordt dan de vergelijking gemaakt (De Ridder et al., 2015).
Aangezien er niet gewerkt wordt met stations die zo dicht op elkaar liggen, kan deze factor
niet berekend worden voor de eigen data. Er wordt hier dan ook niet verder ingegaan op deze
indicator.
Aangezien het vooral de minimumtemperaturen zijn die stijgen door de invloed van de
stedelijke omgeving, kan het interessant zijn om naar deze gegevens te kijken. Een analyse
van de metingen in Ukkel gaf aan dat het aantal dagen waarop de minimumtemperatuur niet
onder de 15°C daalt, vooral de laatste drie decennia significant hoger ligt dan in het begin van
de 20ste
eeuw (Brouwers et al., 2015). Uit paragraaf 4.3.1 blijkt dat alle stations een stijging
vertonen in minimumtemperaturen. Vermoedelijk zal het aantal dagen waarop de
minimumtemperatuur niet onder de 15 °C daalt, dan ook stijgen voor stations die meer
gelegen zijn in het rurale gebied. Deze factor kan een mogelijke indicatie geven op de
aanwezigheid van een hitte-eiland effect, maar een bijkomende factor is nodig.
Vandiepenbeeck (1998) onderzocht de mogelijkheid van een hitte-eiland effect op enkele
synoptische stations nabij een stad in België. Hij deed dit door de gemiddelde temperatuur te
berekenen voor elke windrichting in een station. Dit werd gedaan voor het station in meer
urbane omgeving en een referentiestation in rurale omgeving. Vervolgens werd het verschil
bepaald tussen een urbaan station en het ruraal station. Er kan verondersteld worden dat als de
wind uit de richting van de stad komt, dat deze warmer zal zijn. Als het verschil tussen de
84
twee stations voor deze windrichting groot is, kan dit mogelijk wijzen op een hitte-eiland
effect. Vandiepenbeeck (1998) besloot dat de twee stations het dichtst bij de stad, Ukkel en
Deurne een hitte-eiland effect kennen. Zaventem lijkt te ver te liggen om een duidelijke
invloed te hebben van de stad (Vandiepenbeeck, 1998). De methode is niet honderd procent te
betrouwen aangezien niet alleen de wind bepaalt of er een hitte-eiland effect is of niet. De
windsector waarin de stad gelegen is wordt bovendien bepaald door de onderzoeker zelf en
zal misschien door andere personen anders gedefinieerd worden. Bij gebrek aan andere
bruikbare indicatoren wordt deze samen met de eerder besproken methode gebruikt om het
hitte-eiland effect te onderzoeken.
5.3.3 Stations met een hitte-eiland effect
Bovenstaande twee methodes werden gecombineerd om te onderzoeken of een station
mogelijk een opwarming kent, veroorzaakt door de urbane omgeving. Eerst werd gebruik
gemaakt van Google Maps (https://www.google.be/maps, 10/05/2016) om na te gaan welke
stations in een stedelijk omgeving gelegen zijn. De mogelijke stations die in aanmerking
komen voor een stedelijk hitte-eiland effect te ondervinden zijn Deurne, Genk, Gosselies,
Stabroek, Ukkel, Wevelgem en Zelzate. Dit is te zien in tabel 6. De dataset bevat voor
Stabroek en Wevelgem enkel neerslag gegevens. Deze kunnen dus niet onderzocht worden op
een mogelijk verband met stedelijk hitte-eiland. Enkele twijfelgevallen waren Bierset,
Schaffen, Semmerzake en Zaventem, omdat zij nog relatief dicht bij bebouwing gesitueerd
zijn. Er wordt verwacht dat het hitte-eiland effect bij deze stations niet aanwezig of zeer
gering is.
Tabel 6: Omgeving van de weerstations (google.be/maps, geopunt.be)
Station Omgeving Kans op hitte-
eiland effect?
Beauvechain Op Vliegveld. Vliegveld in open omgeving. Nee
Bierset Op vliegveld. Westen: velden. Oosten: meer bebouwing.
Noordoost: industriepark.
Twijfel
Botrange Omringd door bomen. Geen dichte bebouwing
aanwezig.
Nee
Brustem Op vliegveld. Vliegveld omgeven door velden en kleine
nederzettingen.
Nee
Chièvres Op vliegveld. Vliegveld omgeven door vooral velden en
twee kleine nederzettingen.
Nee
Deurne Op Vliegveld. Vliegveld omringd door dichte
bebouwing. Juist in zuidoosten wat meer open.
Ja
85
De eerste methode die onderzocht wordt is deze van Vandiepenbeeck (1998). Voor de te
onderzoeken stations werd per seizoen voor elke windrichting de gemiddelde temperatuur
berekend van 1952 tot en met 2014 (of minder, naar gelang het bereik van het station zie
paragraaf 3.2.4.2). Om de meer urbane stations te vergelijken met de rurale condities werd dit
ook gedaan voor een referentiestation. Het referentiestation dient in het platteland gelegen te
zijn en een zo volledig mogelijk, continue dataset te bevatten. Vandiepenbeeck (1998)
gebruikte Saint-Hubert als referentiestation omdat deze het meest heterogeen is. Daarom
wordt ook hier Saint-Hubert als referentie genomen. Ook Florennes voldoet aan de
voorwaarden. Het station ligt in het rurale landschap en heeft een zo volledig mogelijke
Dourbes Omringd door bomen. Geen dichte bebouwing
aanwezig.
Nee
Elsenborn Op vliegveld. Vliegveld omringd door velden en bossen. Nee
Ernage In veld. Omringd door velden. In zuiden dorp
Gembloers.
Nee
Florennes Op vliegveld. Vliegveld omgeven door velden en
bossen.
Nee
Genk Aan industrieterrein Ford Genk. Ja
Gosselies Op vliegveld. Vliegveld omringd door gebouwen en
nederzettingen.
Ja
Kleine-Brogel Op vliegveld. Vliegveld omringd door velden in bossen.
In noordwesten Kleine-Brogel.
Nee
Koksijde Op vliegveld. Vliegveld omgeven door velden.
Noorden: Koksijde en kust. Zuiden: Veurne.
Nee
Middelkerke Op vliegveld. Zuiden: velden. Noorden: huizen en zee.
Noordoosten: Oostende.
Nee
Mont Rigi In veld. Tussen bossen en velden. Nee
Oostende Op oosterstaketsel. Nu afgebroken. Omgeven door zee. Nee
Saint-Hubert Op Vliegveld. Vliegveld omgeven door bossen en
velden.
Nee
Schaffen Op vliegveld. Omgeven door velden. Oosten: Schaffen.
Zuiden: Diest, grenzend aan domein van
kazerne/vliegveld.
Twijfel
Semmerzake In veld. Dicht bij kleine parking en huizen.
Noordwesten: dichtbij Semmerzake.
Twijfel
Spa Op vliegveld. Vliegveld omgeven door bossen. Nee
Stabroek In veld. Noorden: dicht bij huizen. Westen: haven van
Antwerpen.
Ja
Ukkel Op KMI. Volledig omringd door huizen. Ja
Virton Omgeven door velden en huizen. Nee
Wevelgem Op Vliegveld. Vliegveld omgeven door huizen.
Noorden: wat meer open, velden.
Ja
Zaventem Op vliegveld. Omgeven door velden. Wat verder wel
huizen en wijken.
Twijfel
Zelzate Op staalbedrijf ArcelorMittal. Omgeven door industrie. Ja
86
dataset. Daarom wordt Florennes als tweede referentiestation genomen, als dubbele controle.
De stations worden dus zowel met Saint-Hubert als Florennes vergeleken. Wanneer de
gemiddelde temperatuur per seizoen voor elke windrichting berekend is, wordt het verschil
berekend tussen het urbane station en het referentiestation (dit wordt dus twee keer gedaan,
voor Saint-Hubert en Florennes). Vervolgens worden de windrichtingen bepaald die komen
vanuit de stad en warmere lucht met zich kunnen meebrengen naar het station toe. Deze
windrichtingen worden de urbane windsector genoemd. Dit werd gedaan met behulp van
Google Maps (https://www.google.be/maps, 10/05/2016). De urbane windsector voor Bierset
is van ONO tot OZO, voor Deurne W tot N, voor Gosselies ZO tot ZW, voor Schaffen Z-ZW,
voor Semmerzake W tot N, voor Ukkel NW tot NO en voor Zaventem ZW tot W. Aangezien
het weerstation van Genk en Zelzate gelegen zijn op een industrieterrein kan deze methode
niet toegepast worden op deze stations. Hierna werd het verschil berekend tussen de
gemiddelde temperatuurverschillen van de urbane windsector en deze van de andere
windrichtingen, voor elk seizoen. Het resultaat voor Bierset en Saint-Hubert is als voorbeeld
weergegeven in tabel 7 en voor Bierset en Florennes in tabel 8.
Tabel 7: Verschil tussen de gemiddelde temperatuurverschillen in de richting van de
stad en de andere richtingen, voor Bierset – Saint-Hubert (in °C).
lente zomer herfst winter
Gemiddelde ONO-OZO 2,230 2,507 2,162 1,585
Gemiddelde ZO-NO 2,458 2,539 2,089 1,679
Verschil -0,228 -0,032 0,073 -0,094
Tabel 8: Verschil tussen de gemiddelde temperatuurverschillen in de richting van de
stad en de andere richtingen, voor Bierset – Florennes (in °C).
lente zomer herfst winter
Gemiddelde ONO-OZO 0,882 1,494 1,120 0,361
Gemiddelde ZO-NO 0,705 1,022 0,509 0,136
Verschil 0,177 0,472 0,611 0,225
Uit tabel 7 kan opgemaakt worden dat er voor de vergelijking tussen Bierset en Saint-Hubert
een negatief verschil is tussen drie van de vier seizoenen. Het is dus niet zo dat de winden die
komen uit de richting van de stad (ONO-OZO) gemiddeld warmer zijn dan de andere
windrichtingen. Op basis van deze tabel wordt ervan uitgegaan dat er geen hitte-eiland effect
is in Bierset. Tabel 8 echter heeft wel een verband aan. Wanneer Bierset vergeleken wordt
87
met het tweede referentiestation Florennes, is te zien dat het gemiddelde temperatuurverschil
van de wind uit de richting van stad groter is voor alle seizoenen dan het gemiddelde
temperatuurverschil uit de andere windrichtingen. In vergelijking met Florennes zijn de
winden die komen uit de richting van de stad wel warmer dan de andere windrichtingen.
Vooral deze in de herfst is hoog. Hieruit kan besloten worden dat er mogelijk wel een hitte-
eiland effect is. Dezelfde berekeningen werden uitgevoerd voor de overige stations, zie
bijlage 22. Tabel 9 geeft weer als er op basis van de analyse van de berekeningen een
mogelijk hitte-eiland effect is of niet. Het besluit voor beide referentiestations wordt in de
tabel voorgesteld.
Tabel 9: Mogelijk hitte-eiland effect op basis van windrichting voor de twee
referentiestations
Station Saint-Hubert Florennes
Bierset Nee Ja
Deurne Ja Ja
Genk / /
Gosselies Nee Nee
Schaffen Nee Nee
Semmerzake Ja Ja
Ukkel Ja Ja
Zaventem Ja Nee
Zelzate / /
In tabel 9 is te zien dat Bierset en Zaventem de enige stations zijn met een tegenstrijdige
conclusie op basis van de twee verschillende referentiestations. Vooral Zaventem is
opmerkelijk dat deze een mogelijk hitte-eiland effect kent wanneer ze vergeleken wordt met
Saint-Hubert. Dit verschilt ook met wat Vandiepenbeeck (1998) berekende. Hij concludeerde
dat Zaventem te ver lag van Brussel om een duidelijk hitte-eiland effect te hebben.
In de tweede methode wordt het aantal dagen dat de minimumtemperatuur hoger is dan 15°C
bepaald voor de periode van 1952 tot en met 2014 (of minder, naar gelang het bereik van het
station, zie paragraaf 3.2.4.2). Het aantal dagen wordt uitgezet per jaar en de
richtingscoëfficiënt wordt berekend aan de hand van de trendlijn. De mate van stijging (de
richtingscoëfficiënt) wordt uitgezet in tabel 10. Op de grafiek vertoont Genk een opvallende
sprong rond het jaar 1968. Voor 1968 verloopt het aantal dagen met een minimumtemperatuur
hoger dan 15°C redelijk constant. In 1968 maakt deze een sprong omhoog en kent sindsdien
een sterke stijging. Waarschijnlijk gaat het hier om een verplaatsing van het station naar Ford
88
Genk (geopend in 1964). Alleen de richtingscoëfficiënt van 1968 tot en met 2014 wordt hier
bijgevolg gegeven. Aangezien het aantal dagen dat de minimumtemperatuur hoger is dan
15°C zal stijgen bij de meeste andere stations, is het moeilijk om een besluit te nemen op
basis van de stijging alleen. Daarom wordt ook het gemiddeld aantal dagen dat de temperatuur
hoger is dan 15°C weergegeven. Het gemiddelde is berekend voor de periode van 1952 tot
2014. Wanneer dit gemiddelde opvallend hoog is, kan er het vermoeden zijn dat er meer aan
de hand is dan de reguliere opwarming. Ook deze resultaten worden weergegeven in tabel 10.
Ter vergelijking worden ook de twee referentiestations (Saint-Hubert en Florennes) uit de
vorige methode weergegeven in de tabel. In de laatste kolom wordt dan een besluit gevormd
op basis van deze twee factoren als er een mogelijk hitte-eiland effect is of niet.
Tabel 10: Mogelijk hitte-eiland effect op basis van minimumtemperatuur
Station Gemiddeld aantal dagen
minimumtemperatuur >15°C
Richtingscoëfficiënt Hitte-eiland
effect?
Bierset 25,87 0,3381 Ja
Deurne 27,86 0,3582 Ja
Florennes 16,71 0,2022
Genk 31,71 0,4673 (1968-2014) Ja
Gosselies 24,38 0,4245 Ja
Saint-Hubert 11,94 0,1408
Schaffen 22,11 0,3465 Nee
Semmerzake 27,17 0,2826 Nee
Ukkel 31,67 0,3033 Ja
Zaventem 26,97 0,0877 Nee
Zelzate 39,15 0,5275 Ja
Genk, Ukkel en Zelzate hebben een gemiddeld aantal dagen dat de minimumtemperatuur
hoger is dan 15°C van meer dan 30 dagen. Dit is veel in vergelijking met de andere stations.
Genk en Zelzate hebben bovendien een hoge richtingscoëfficiënt. Dit wijst op een snelle
stijging van het aantal dagen dat de minimumtemperatuur hoger is dan 15°C. De kans op een
hitte-eiland effect is groot bij hen. De richtingscoëfficiënt van Ukkel is niet opmerkelijk hoog.
Maar aangezien het gemiddeld aantal dagen dat de minimumtemperatuur hoger is dan 15°C,
een stuk hoger is dan naburige stations (Beauvechain 25,19 dagen en Zaventem 26,97), wordt
besloten dat ook hier een hitte-eiland effect is. Ook Deurne heeft een hoge richtingscoëfficiënt
en gemiddeld zijn er 27 dagen op een jaar dat de minimumtemperatuur hoger is dan 15°C. De
kans op een hitte-eiland effect is er reëel. Semmerzake heeft ook 27 dagen dat de
minimumtemperatuur hoger is dan 15°C. De stijging is wel minder groot dan deze van
89
Deurne. Een twijfelgeval aangezien de minder beschikbare data van dit station. Het feit dat
het de data zijn van voor 1980 die ontbreken, kan een verklaring zijn voor het relatief hoog
gemiddelde. Daarom wordt de kans op een hitte-eiland effect hier op nee gezet. De
richtingscoëfficiënt op Zaventem is zeer laag en gaat niet gepaard met een groot gemiddelde.
Daarom is de kans op een hitte-eiland effect eerder klein. Bierset en Gosselies kennen een
grote stijging en hebben een relatief groot gemiddelde. De kans op een hitte-eiland effect
wordt daarom als ‘ja’ aangeduid. Schaffen heeft nog een grote stijging, maar het gemiddelde
is eerder aan de lage kant. Daarom wordt het hitte-eiland effect hier als gering beschouwd.
Tabel 11: Hitte-eiland effect
Station Op basis van
windrichting -
Saint-Hubert
Op basis van
windrichting
- Florennes
Op basis van
minimumtemperatuur
Bierset Nee Ja Ja
Deurne Ja Ja Ja
Genk / / Ja
Gosselies Nee Nee Ja
Schaffen Nee Nee Nee
Semmerzake Ja Ja Nee
Ukkel Ja Ja Ja
Zaventem Ja Nee Nee
Zelzate / / Ja
In tabel 11 worden nu de twee methodes gecombineerd. Hier is uit op te maken dat Deurne en
Ukkel een grote kans hebben om een hitte-eiland effect te kennen. Ze hebben namelijk drie
keer een ‘ja’ als besluit gekregen. Ook van Genk en Zelzate mag men besluiten dat deze een
hitte-eiland effect kennen gezien de hoge waarden in tabel 10 en ze op een industrieterrein
gelegen zijn. Schaffen kent geen hitte-eiland effect op basis van deze vergelijkingen, met drie
keer een ‘nee’. Gosselies en Zaventem hebben allebei één keer een ‘ja’, de kans dat hier een
hitte-eiland effect is, is gering. Bierset en Semmerzake hebben allebei twee keer een ‘ja’. Hier
is de kans op een hitte-eiland effect groter. Het station van Semmerzake ligt zeer dicht bij het
dorp Semmerzake. Misschien dat dit enig hitte-eiland effect kan oproepen. Of Bierset
effectief een stedelijk hitte-eiland effect kent valt te betwijfelen omdat dit station redelijk ver
van de dichtstbijzijnde stad (Luik) gelegen is, verder dan dat Gosselies van Charleroi gelegen
is. Gosselies kan hierdoor toch een hitte-eiland effect kennen, aangezien deze toch relatief
dicht bij Charleroi ligt. Meer gespecialiseerd onderzoek zal moeten duidelijk maken of deze
twee stations een hitte-eiland effect kennen. Op basis van tabel 10 kan afgeleid worden dat het
hitte-eiland effect het grootst is in Zelzate. Deze heeft namelijk het hoogste gemiddelde en de
90
hoogste richtingscoëfficiënt. De afwijking van Zelzate ten opzichte van de andere stations is
hier dan ook het grootst. Grote warmte producerende processen bij de ijzerverwerking op
ArcelorMittal liggen hier aan de oorzaak.
5.3.4 Invloed van de stations met een hitte-eiland effect op de temperatuurstijging
Nu de stations die een hitte-eiland effect hebben gekend zijn, kan onderzocht worden of er
een opvallende relatie is met de stijging van de temperatuur en minimumtemperatuur. De
stations met de hoogste temperatuurstijging zijn Schaffen, Florennes en Saint-Hubert. Deze
zijn allen in een ruraal gebied gelegen, behalve Schaffen. Schaffen is dicht bij Diest gelegen,
maar ondervindt hier geen invloed van. Het zijn dus niet de stations met een hitte-eiland effect
die de grootste opwarming kennen. Zelzate zit hier wel niet zo ver van. Deze staat op de
vierde plek met een temperatuurstijging van 1,74°C. Ukkel zit in het midden met een stijging
van 1,47°C. Deurne en Genk bevinden zich eerder onder de laagste stijgers, Genk zelfs op de
voorlaatste plaats. Genk en Zelzate zijn beiden op een industrieterrein gelegen en verschillen
maar liefst 0,87°C in stijgingswaarde. Genk kent daarentegen wel de grootste
minimumtemperatuur stijging, met een stijgingswaarde van 3,52°C. Zelzate is de derde
grootste met een stijging van 2,19°C, Deurne volgt met 2,16°C. Ukkel zit weer in het midden
met een minimumtemperatuurstijging van 1,79°C. Opvallend is hier wel dat drie van vier
stations die een hitte-eiland effect kennen, bovenaan de stijgingslijst staan van de
minimumtemperatuur. De hoge waarde voor Genk kan wel deels verklaard worden doordat,
zoals eerder werd opgemerkt, er na 1968 een sprong zit in de data. Voor 1968 liggen de
minimumtemperaturen gevoelig lager dan erna. Waarschijnlijk is het station verzet in deze
periode naar de Ford fabriek. Maar van 1968 tot en met 2004 kent Genk nog altijd een hoge
stijging van 1,96°C. Bij de stijging van de maximumtemperaturen zitten Deurne en Ukkel in
de middenmoot en Zelzate en Genk bij de laagste maximumtemperatuurstijging. De steden
met een hitte-eiland effect lijken dus een grotere invloed uit te oefenen op de
minimumtemperatuurstijging dan de maximumtemperatuurstijging.
Ukkel bevindt zich bij alle drie de stijgingen in het midden, op de 12de plaats en kent dus een
redelijk regelmatige stijging. Gosselies die op basis van de minimumtemperaturen wel een
mogelijk hitte-eiland zou kunnen kennen heeft de op één na grootste stijging in
maximumtemperatuur. Bierset scoort zowel redelijk hoog voor de stijging in
maximumtemperatuur als minimumtemperatuur. Het is dus niet zo duidelijk als Gosselies en
91
Bierset een hitte-eiland effect zouden kennen. Semmerzake die op basis van windrichting wel
een hitte-eiland effect leek te hebben scoort laag in de stijging van de minimumtemperatuur.
De kans dat Semmerzake een hitte-eiland effect zou kennen is dus eerder laag.
5.4 Warmen de weerstations op hogere hoogtes sneller op in België?
De temperatuurstijging in Vlaanderen ligt vooral in de klasse 0,30°C – 1,25°C. Deze in
Wallonië liggen een klasse hoger van 1,56°C tot 1,75°C, of nog een klasse hoger van 1,76°C
tot 1,86°C. Buiten Zelzate, Koksijde en Schaffen zijn alle stations lager geklasseerd in
Vlaanderen, dan in Wallonië. Alleen Virton is een uitzondering, met de laagste stijging. Het
stijgingsverschil is ook te zien in de meeste seizoenen. Het belangrijkste verschil tussen
Vlaanderen en Wallonië is de hoogte. Is het zo dat hogere hoogtes sneller opwarmen?
5.4.1 Globale trend en mogelijke oorzaken
De meeste papers hierover verschijnen pas na 2000, dus het onderzoek is nog zeer jong.
Rangwala & Miller (2012) vatten verschillende studies samen van onderzoek dat tot dan toe
verricht is naar de relatie tussen stijging van de temperatuur en hoogte. Ze besluiten dat het
moeilijk is om definitief te zeggen dat de bergstreken overal ter wereld sneller opgewarmd
zijn dan de rest van de globale landoppervlakte. Meerdere studies geven aan dat bergstreken
sneller opgewarmd zijn dan lager gelegen gebieden. Sommige onderzoeken suggereren een
seizoen afhankelijk effect, minimumtemperaturen die stijgen tijdens winter en
maximumtemperaturen die stijgen in de zomer. Maar er zijn ook enkele studies die een
grotere opwarming vonden in de lagere streken. Uit de huidige studies is dus het uiteindelijke
globale effect niet te besluiten. Dit komt voornamelijk door gebrek aan voldoende
waarnemingen om uitsluitsel te geven (Rangwala & Miller, 2012). Het aantal meteorologische
stations op grootte hoogte is schaars. Plus in bergen heerst er vaak een specifiek bergklimaat
(Pepin et al., 2015). Niet alle stations in de bergstreken zijn even betrouwbaar. Men moet ook
onderzoeken of er geen artificiële invloeden zijn in de omgeving van de stations, zodat de
juiste conclusies kunnen genomen worden (Oyler et al., 2015). Meer onderzoek is nodig om
een definitief globaal oordeel te vellen.
Er zijn enkele redenen die een snelle temperatuurstijging met de hoogte mogelijk maken.
Natuurlijk is elke streek anders en zijn deze redenen niet overal van toepassing. Mogelijke
92
oorzaken die kunnen zorgen voor een snellere temperatuurstijging op hoge hoogtes zijn
sneeuw/ijs albedo feedback, bewolking, waterdamp en aerosolen. Het sneeuw/ijs albedo
feedback is één van de sterkste feedbacks in het klimaatsysteem en heeft een snelle
responstijd. Wanneer de temperatuur stijgt in een bepaalde referentieperiode, zal er meer
sneeuw smelten. Dit zorgt voor een lokale daling in het albedo, waardoor er meer
zonnestraling wordt geabsorbeerd. Hierdoor wordt de temperatuurstijging dan weer versterkt
(Rangwala & Miller, 2012). Het effect van sneeuw/ijs albedo zou een sterker effect hebben op
de maximumtemperaturen in de zomer door de toegenomen absorptie van zonnestralen (Pepin
et al., 2015).
Het effect van de bewolking is nog zeer onzeker in het klimaatsysteem omdat deze zowel een
opwarmend als afkoelend effect heeft. Stijging van bewolking overdag zorgt ervoor dat de
maximumtemperatuur daalt. Wanneer echter de bewolking ’s nachts stijgt, dan zorgt deze
voor een verhoging van de minimumtemperatuur. Rangwala & Miller (2012) stellen toch dat
het waarschijnlijk is dat de bewolking mede verantwoordelijk is in sommige
temperatuurtrends die gevonden zijn, op basis van enkele studies die ze bespreken. Het blijft
desondanks moeilijk om de volledige impact van de bewolking in te schatten (Rangwala &
Miller, 2012).
Door de stijgende temperatuur is er meer waterdamp in de atmosfeer. Deze absorbeert en
zendt lange golfstralen uit die de oppervlakte opwarmt. Studies, aangehaald door Rangwala &
Miller (2012), suggereren dat de stijging in specifieke vochtigheid voor een stijging in
longwave downwelling radiation zorgt. Dit resulteert in een warmer oppervlak. Deze stijging
in longwave downwelling radiation komt globaal voor, maar is vooral groot wanneer de
initiële vochtigheid laag is. Deze wordt gevonden op grote hoogte in de winter (Rangwala &
Miller, 2012).
Straling absorberende aerosolen zoals roet en stof absorberen de straling in de atmosfeer en
zorgen voor een lager albedo wanneer ze op sneeuw vallen. Dit veroorzaakt dan weer een
snellere sneeuwsmelt en hogere absorptie van zonnestralen. Er zijn ook niet absorberende
aerosolen. Deze reflecteren de inkomende zonnestralen en beïnvloeden het lokale
warmtebudget. Er is echter maar weinig gekend over de invloed van reflecterende aerosolen
in bergen (Rangwala & Miller, 2012).
93
Wang et al. (2016) berekenen hoeveel sneller de hoger gelegen stations (> 500 m) opwarmen
in vergelijking met de laag gelegen stations (< 500 m). Ze doen dit op basis van 2781 stations
over heel de wereld voor de periode van 1961-2010. De hoog gelegen stations zouden zo’n
1,24 keer sneller opwarmen dan de laag gelegen stations. Ze vinden ook een latitude effect.
Wanneer stations in de Arctische regio (ten noorden van 60 °N) vergeleken worden met
stations op dezelfde hoogte maar op lagere breedtegraad, dan is er een trend te zien. Een
toename in versnelling van de opwarming is te zien op hogere breedtegraad (Wang et al.,
2016).
Kotlarski et al. (2015) vinden een relatie tussen de temperatuurstijging en hoogte voor Europa
in de 21ste
eeuw. Ze onderzoeken enkele oorzaken en vinden vooral een relatie met de
sneeuwbedekking. De Alpen kennen een daling van oppervlaktesneeuw en het aantal
sneeuwdagen in de 21ste
eeuw. In veel van de gevallen is de afname in aantal sneeuwdagen
grotendeels afhankelijk van de hoogte. Men gaat er wel van uit dit niet de enige factor is die
meespeelt in de snellere stijging (Kotlarski et al., 2015).
5.4.2 Temperatuurstijging en hoogte in België
Het globale effect van een eventuele snellere temperatuurstijging op hoge hoogte kan niet met
honderd procent zekerheid worden gezegd. Wel is zeker dat bepaalde gebieden ter wereld wel
degelijk een relatie tonen. De meeste studies gaan over echt bergachtige streken zoals de
Alpen en de Rocky Mountains, omdat dit de meest uitgesproken gebieden zijn. Echte bergen
zijn in België niet te vinden, maar wel een hoogteverschil van 694 m tussen de kust en de
hoogte top van België.
Wanneer de uitschieters in Vlaanderen (Schaffen en Zelzate) en Wallonië (Virton) worden
verwijderd is er een relatie te zien tussen de temperatuurstijging en de hoogte. Zie grafiek 10.
Virton werd eruit gehaald omdat deze voor alle temperatuurparameters een lage stijging
vertoont. Waarschijnlijk gaat het hier om een verplaatsing van het station of het gebruik van
een andere meetmethode die voor een lage stijging zorgt. Schaffen vertoont voor alle
seizoenen een hogere temperatuurstijging dan de omliggende stations. Waarschijnlijk gaat het
hier om een lokale factor. En Zelzate werd uit de data gehaald omdat deze een hogere
stijgingstemperatuur heeft dan de omliggende stations, hoogst waarschijnlijk doordat daar het
hitte-eiland effect het grootst is. De hoogte van de verschillende stations werd bekomen door
94
de ligging van de stations op te zoeken op de hoogte- en reliëfkaart in Geopunt
(http://www.geopunt.be/, 11/05/2016) en Géoportail Wallonie (http://geoportail.wallonie.be/,
10/05/2016).
Grafiek 10: Relatie temperatuurstijging - hoogte
Op grafiek 10 is te zien dat de temperatuurstijging groter is voor de stations die hoger gelegen
zijn. Ondanks het geringe hoogteverschil in vergelijking met andere studies lijkt het effect
ook hier aanwezig te zijn.
Als men kijkt naar de seizoenen blijkt dat het effect het grootst is in de zomer. Daarna komt
de herfst, lente en winter, zie bijlage 23. Er werd ook onderzocht of de hoogte een effect heeft
op de minimum- en maximumtemperatuurstijging. Bij de maximumtemperaturen werden er
geen stations verwijderd. Bij de minimumtemperaturen wel. Uit paragraaf 5.3.4 bleek dat de
stations met een hitte-eiland effect vooral een invloed uitoefenen op de stijging van de
minimumtemperaturen. Daarom werden Zelzate, Deurne, Ukkel en Genk uit de dataset
verwijderd. De stijging bij de maximumtemperaturen blijft even groot voor elke hoogte, zie
bijlage 24. Er wordt hier geen verband waargenomen. De minimumtemperatuurstijging kent
een lichte daling met de hoogte, zie bijlage 25. Maar deze is te licht om een duidelijk verband
aan te tonen. De minimumtemperatuurstijging is dus ook niet afhankelijk van de hoogte. Een
patroon tussen minimum- en maximumtemperaturen en de hoogte in de verschillende
95
seizoenen werd niet gevonden. In sommige studies werd zo’n patroon wel gevonden
(Rangwala & Miller, 2012).
Omdat er een verband gevonden wordt tussen de temperatuurstijging en de hoogte, wordt er
nagegaan wat hiervan de oorzaak zou kunnen zijn voor België. Aangezien de relatie het
sterkst blijkt in de zomer en het zwakst in de winter is de oorzaak van het sneeuw/ijs albedo
feedback mechanisme eerder uit te sluiten. Andere factoren die kunnen meespelen zijn
bewolking, waterdamp en aerosolen (Rangwala & Miller, 2012). Waterdamp en aerosolen
kunnen niet direct onderzocht worden aangezien hier geen data voor aangeleverd is. Wel kan
nagegaan worden als de bewolking een mogelijke factor kan zijn.
Het finale effect van de bewolking op het klimaat is nog onzeker, maar men weet wel dat
verschillende types bewolking een verschillend effect opleveren. Hoge cirrusbewolking bevat
minder water en dus ook minder druppels die de zonnestralen kunnen reflecteren. Cumulus en
strato wolken daarentegen bevatten veel meer water. De vele druppels zorgen voor meer
reflectie en dus meer zonnestralen die terug in de atmosfeer worden gestuurd (Verschuren,
2015). Data van de lage- en middelhoge bewolking zijn voor handen en kunnen nader
bekeken worden. Uit paragraaf 4.2.4 bleek dat de lage- en middelhoge bewolking over heel
België zeer licht gedaald is met 0,02 octa’s van 1952 tot en met 2014. Deze daling is niet
significant en vertoonde ook geen duidelijk patroon wanneer de waarden per station werden
uitgezet, zie paragraaf 4.3.4. De jaarlijkse stijging/daling van de lage- en middelhoge
bewolking levert niets op. Daarom wordt de data hier verder onderzocht per seizoen.
Tabel 12: Stijging/daling lage- en middelhoge bewolking per seizoen
Seizoen Stijging/daling lage- en
middelhoge bewolking
Significant?
lente -0,087 Nee
zomer -0,446 Ja
herfst 0,155 Nee
winter 0,304 Ja
Tabel 12 geeft de stijging of daling van de lage- en middelhoge bewolking weer per seizoen
van 1952 tot en met 2014 (of minder, naar gelang het bereik van de data). Hieruit is af te
leiden dat enkel de zomer en winter een significante trend vertonen. In de zomer is de lage
bewolking fors gedaald met bijna een halve octa (0,446 octa) van 1952 tot 2014. In de winter
96
is er een stijging te zien van 0,30 octa. Vervolgens wordt er onderzocht of er een relatie is
tussen de lage- en middelhoge bewolking en de hoogte van de stations. Hiervoor wordt de
lage bewolking uitgezet op de hoogte van de stations. Oostende vertoont een opvallend hoge
stijging dan de rest van de stations en heeft maar data van 1952 tot 1995. Daarom werd deze
hier uit de vergelijking gelaten. Voor de lente en herfst is er een zeer kleine relatie en voor de
winter is er geen relatie te zien tussen de hoogte en de bewolking. In de zomer is er een lichte
daling waar te nemen in de bewolking met de hoogte, zie grafiek 11.
Grafiek 11: Relatie stijging/daling lage- en middelhoge bewolking – hoogte in de zomer
Op de grafiek is te zien dat de bewolking meer gedaald is aan de stations op hogere hoogte.
De relatie tussen twee is echter zeer licht en bovendien lijken de laatste vier stations niet mee
te doen met deze trend. In theorie is het wel mogelijk dat de lagere lage- en middelhoge
bewolking voor de grotere relatie zorgt tussen temperatuurstijging en hoogte. Minder lage
bewolking betekent minder reflectie en dus een lager albedo. Hierdoor worden er minder
zonnestralen teruggestuurd in de atmosfeer. Dit kan voor een temperatuurstijging zorgen aan
de grond. Aangezien de lage bewolking licht daalt op grotere hoogte zou dit een verklarende
factor kunnen zijn voor de snellere temperatuurstijging op hogere hoogte. De relatie is echter
klein en meer gespecialiseerd onderzoek is dus nodig om het uiteindelijke effect te bepalen.
97
Er wordt ook een poging gedaan om het verschil in temperatuurstijging tussen Vlaanderen en
Wallonië te berekenen. Hiervoor worden dezelfde stations weggelaten als voor het opstellen
van grafiek 10. Schaffen, Zelzate en Virton worden dus uit de berekening gelaten. Vervolgens
wordt de gemiddelde temperatuurstijging berekend voor Vlaanderen en Wallonië. De
gemiddelde temperatuurstijging in Vlaanderen is 1,26°C, deze in Wallonië 1,66°C. De
temperatuurstijging in Wallonië ligt gemiddeld 0,40°C hoger dan in Vlaanderen van 1952 tot
en met 2014. Wallonië warmt dus ongeveer 1,32 keer sneller op dan Vlaanderen. Deze is
vergelijkbaar met de factor die Wang et al. (2016) vonden in hun studie, namelijk 1,24 keer
sneller.
5.5 Warmen de weerstations aan de kust sneller op?
De temperatuurstijging aan de kust ligt een klasse hoger dan over het algemeen in de rest van
Vlaanderen. Koksijde heeft hierbij een iets grotere opwarming dan Middelkerke en Oostende.
De temperatuurstijging van de stations in Vlaanderen liggen over het algemeen tussen 0,30°C
en 1,25°C. Aan de kust liggen ze tussen 1,26°C en 1,55°C. Middelkerke heeft de laagste
temperatuurstijging aan de kust met een waarde van 1,28°C. Het gaat hier natuurlijk maar om
drie stations voor heel de kust, maar op het eerste zicht lijkt het zo dat de kust sneller is
opgewarmd dan de rest van Vlaanderen. De grootste factor die het weer aan de kust
beïnvloedt is het zeewater, meer bepaald de temperatuur van het zeewater. Daarom wordt naar
literatuur gezocht die een snellere temperatuurstijging linkt aan de stijging van de
zeewatertemperatuur.
Galle (2015) onderzocht het klimaat aan de Belgische kust meer in detail. Hij besloot dat er te
veel gegevens ontbreken in de beginjaren van de meetreeks om duidelijk te stellen dat de
gemiddelde zeewatertemperatuur is gestegen aan onze kust, maar zag wel een stijgende trend.
Twee andere studies, van de European Environment Agency (www.eea.erupa.eu, 29/04/2015)
en een Nederlandse studie (Lenderink et al., 2008) wijzen wel op een stijging in de
temperatuur van de Noordzee. Verder werden er geen relevante studies gevonden die iets
zeggen over de stijging van de temperatuur van het zeewater in de Noordzee. Er is een
stijging te zien vooral in de laatste decennia, maar er zijn hier eigenlijk nog te weinig studies
over gevoerd om duidelijk te stellen dat de temperatuur van het zeewater voor de Belgische
kust is gestegen. Over een paar jaar, wanneer meer data vergaard is, zal men misschien meer
kunnen zeggen hierover.
98
Er werd bovendien ook geen literatuur gevonden die de stijging van de zeewatertemperatuur
linkt aan de temperatuurstijging aan de kust. De stijging in zeewatertemperatuur wordt wel
gelinkt aan de neerslagstijging aan de kust door Lenderink et al. 2008. Zij vonden een
positieve relatie tussen de twee. Het warmere water aan de kust zorgt voor toename in
ontwikkeling van buien en neerslag. Dit wordt ook door de eigen data bevestigd in figuur 15,
die de stijging en daling van de neerslaghoeveelheid weergeeft.
De temperatuur van het zeewater is zeker gelinkt aan de temperaturen aan de kust. Het warme
zeewater zorgt namelijk voor aangenamere temperaturen aan de kust in de herfst en winter
(Galle, 2015) (http://www.meteo.be, 02/04/2016). Als een temperatuurstijging van het
zeewater gelinkt is aan de temperatuurstijging aan de kust, kan op basis van de huidige
literatuur niet gezegd worden. Hiervoor is verder onderzoek nodig.
99
6. BESLUIT
In deze paper werd de klimaatverandering onderzocht tussen verschillende regio’s in België
van de afgelopen 60 jaar. Dit werd gedaan door weerparameters van 27 weerstations met
elkaar te vergelijken. Om de eigen data te controleren werd deze eerst vergeleken met deze uit
de klimaatatlas, opgesteld door het KMI. Uit deze bevindingen kon besloten worden dat de
eigen data goed overeenkomt met de gegevens uit de klimaatatlas. Bij neerslag was het station
te Oostende wel een uitschieter, deze vertoonde te lage neerslag gemiddelden. Als eerste werd
de algemene stijging of daling van de weerparameters onderzocht, dus voor heel België.
Hieruit bleek dat de temperatuur significant gestegen is met 1,52°C tussen 1952 en 2014. Ook
de minimum- en maximumtemperatuur kennen een significante stijging. De gemiddelde
jaarlijkse neerslag vertoonde een niet significante stijging. De wind is significant gedaald met
0,32 m/s van 1952 tot en met 2014. Uit analyse bleek dat de windrichting nagenoeg niet
veranderd is tussen 1952 en 2014.
Vervolgens werd er nagegaan als er een evolutie te zien is van de weerparameters binnen één
station. Dit werd gedaan door de stijging en daling van alle parameters te onderzoeken voor
elk station. Ze werden uitgezet op kaart om de verschillende regio’s in België met elkaar te
vergelijken. De temperatuurstijgingen van de verschillende weerstations liggen tussen 0,29°C
en 1,86°C. Virton heeft de laagste temperatuurstijging en de opwarming in Vlaanderen lijkt
iets lager te liggen dan in Wallonië. De temperatuurstijging aan de kust ligt iets hoger dan
over het algemeen in de rest van Vlaanderen. In de stijgingswaarden voor de maximum- en
minimumtemperatuur is er niet echt een patroon te herkennen. De stijging van de
minimumtemperatuur ligt wel hoger dan deze van de maximumtemperatuur. De stijgings- en
dalingswaarden voor de neerslag lopen zeer uiteen, de waarden lopen van -151 mm tot 223
mm. De neerslagstijging aan de kust is over het algemeen hoger dan de rest van het land.
Verder vertonen de wind- en bewolkingparameters geen echt duidelijk regionaal patroon.
Deze bevindingen komen overeen met wat in de hypothese verwacht werd. De temperatuur is
inderdaad in het hele land gestegen en de neerslag vertoont geen duidelijke trend. Er werd wel
verwacht dat de neerslag in de winter een stijging ging vertonen. Dit is inderdaad het geval,
maar de stijging was niet significant volgens de Mann-Kendall toets.
Na het bekomen van deze resultaten werd er onderzocht als er versnellingen of sprongen te
vinden zijn de stijging/daling van de verschillende weerparameters. Hieruit kan besloten
100
worden dat er voor de temperatuur en maximumtemperatuur geen versnelling, maar een
sprong waar te nemen is rond het jaar 1988. De gemiddelde temperatuur voor 1988 ligt
ongeveer een graad lager dan de gemiddelde temperatuur na 1988. De minimumtemperatuur
heeft niet echt een sprong, deze stijgt eerder gestaag gedurende de afgelopen 60 jaar. De
sterkste stijging is gelegen tussen 1973 en 1993. De gemiddelde jaarlijkse neerslag kent een
redelijk variabel patroon. De gemiddelde wind is redelijk stabiel tot 1985, en kent daarna een
daling.
Er kan niet zomaar gezegd worden dat als de neerslag een stijging kent in een bepaald station
voor de periode 1952-2014, dat de wind of de bewolking dan ook zal stijgen in dat station.
Daarvoor vertonen te weinig stations een gelijkenis. Wanneer er gekeken wordt naar neerslag
en lage-en middelhoge bewolking per seizoen, is er in de winter wel een zeker patroon te zien.
68% van de stations geeft aan dat er zowel een neerslagstijging als een stijging in lage- en
middelhoge bewolking is. Deze gepaarde stijging kan mogelijk gelinkt worden aan het
buienpatroon in de winter. Frontale neerslag gaat gepaard met een volledig bewolkte hemel
terwijl dit bij buien veel minder het geval is. Het is waarschijnlijk daarom dat beide stijgingen
meer gepaard voorkomen.
De hogere temperaturen in steden kan mogelijk een invloed uitoefenen op de sterkte van de
temperatuurstijging. Daarom werd er gezocht naar stations die mogelijk een hitte-eiland effect
hebben. Deurne, Ukkel, Genk en Zelzate kennen op basis van enkele vergelijkingen een hitte-
eiland effect. Voor Bierset en Gosselies is het effect minder duidelijk. Zij kennen mogelijk
een hitte-eiland effect, maar ze is dan waarschijnlijk minder groot dan deze van Ukkel en
Genk. Een belangrijke noot hierbij is dat de methode die gebruikt werd om stations met een
hitte-eiland effect te ontdekken, niet helemaal te vertrouwen is. Een hitte-eiland effect is niet
gemakkelijk te onderzoeken, aangezien er vaak te weinig data voor handen is van rurale
weerstations dicht bij de stad. Er werden hier dan ook twee methodes gecombineerd om de
betrouwbaarheid enigszins te verhogen. De stations met een hitte-eiland effect werden
vervolgens vergeleken met de temperatuurstijging. Hieruit kon besloten worden dat het niet
de stations met een hitte-eiland effect zijn, die de grootste opwarming kennen. De stations met
de hoogste temperatuurstijging zijn namelijk Schaffen, Florennes en Saint-Hubert. De stations
met een hitte-eiland effect vertonen wel een band met de minimumtemperatuurstijging. Drie
van vier stations die een hitte-eiland effect kennen, kennen een grote
101
minimumtemperatuurstijging. Hun invloed op de maximumtemperatuurstijging is eerder
miniem.
Het opmerkelijkste klimaatverschil in België is gevonden tussen de opwarming in Vlaanderen
en de opwarming in Wallonië. Deze zou zo’n 1,32 keer sneller zijn in Wallonië dan in
Vlaanderen tussen 1952 en 2014. Wanneer de temperatuurstijging en de hoogte van de
weerstations worden uitgezet op een grafiek is er een recht evenredig verband te zien. De
stations op een hogere hoogte lijken sneller op te warmen dan deze lager gelegen. Het
onderzoek wereldwijd hiernaar is nog pril en het effect kan niet met zekerheid bevestigd
worden. Toch is er een opmerkelijk verband vast stellen in België. Onderzoek tussen meer
verschillende stations is nodig om uitsluitsel te geven. Ook zullen onderzoeken in de
toekomst, met meer data, nodig zijn. Een mogelijke oorzaak voor een snellere opwarming op
hoge hoogte is het sneeuw/ijs albedo effect. Temperatuurstijging zorgt voor meer
sneeuwsmelt en dus een lager albedo. Dit kan dan leiden tot een grotere opwarming.
Aangezien het effect in België het kleinst is in de winter, is het weinig waarschijnlijk dat het
sneeuw/ijs albedo effect hier meespeelt. Lage bewolking heeft ook een effect op het albedo.
Een afname in lage bewolking zorgt eveneens voor een lagere albedo. Hier wordt wel een
verband gevonden met de hoogte. De lage bewolking daalt licht, wanneer de hoogte van de
stations toeneemt. Het kan een mogelijke verklaring zijn, maar het effect is klein. Meer
onderzoek is nodig om een mogelijke oorzaak vast te stellen. Tot slot werd onderzocht als de
opwarming van de weerstations aan de kust gelinkt kon worden aan de stijging van de
zeewatertemperatuur. Op basis van het huidige onderzoek kon hier niets over besloten
worden.
In deze paper is een eerste aanzet gegeven tot het onderzoeken van de klimaatverandering
tussen verschillende regio’s in België. Deze bevindingen en vooral de mogelijk snellere
opwarming op hogere hoogte nodigen uit voor meer diepgaand onderzoek. Een vergelijken
tussen meer stations in België kan nagaan of de stations op hogere hoogte inderdaad sneller
opgewarmd zijn. De stations met een hitte-eiland effect lijken vooral een invloed uit te
oefenen op de minimumtemperatuurstijging. Hier kan het verschil tussen dag- en
nachttemperaturen verder onderzocht worden. Mogelijk warmen de nachttemperaturen sneller
op dan deze overdag bij deze stations. Een vergelijking tussen stad en dichtbij ruraal gebied is
hier nodig.
102
7. LITERATUURLIJST
Ahrens, C.D. (2009). Meteorology Today. An introduction to weather, climate and the
environment. Belmont, Brooks/Cole.
Brouwers, J., Peeters, B., Van Steertegem, M., van Lipzig, N., Wouters, H., Beullens, J.,
Demuzere, M., Willems, P., De Ridder, K., Maiheu, B., De Troch, R., Termonia, P.,
Vansteenkiste, Th., Craninx, M., Maetens, W., Defloor, W., Cauwenberghs, K. (2015).
MIRA Klimaatrapport 2015, over waargenomen en toekomstige
klimaatveranderingen. Vlaamse Milieumaatschappij i.s.m. KU Leuven, VITO en
KMI. Aalst, Belgium. 147 p.
Cabooter, Y., De Ridder, K., Van Ypersele, J.P., Tricot, C. (2006). SPSD II. Improved
prediction of wind power in Belgium. Part 1: Sustainable production and consumption
patterns. Brussel: The Belgian Science Policy.
De Ridder, K., Maiheu, B., Wouters, H., van Lipzig, N. (2015). Indicatoren van het stedelijk
hitte-eiland in Vlaanderen. Studie uitgevoerd in opdracht van de Vlaamse
Milieumaatschappij, MIRA, MIRA/2015/05, VITO.
De Smith, M.J., Goodchild, M.F., Longley, P. (2007). “4.2.12.1 Univariate classification
schemes”. In: De Smith, M.J., Goodchild, M.F., Longley, P. (2007). Geospatial
Analysis: A Comprehensive Guide to Principles, Techniques and Software Tools.
Leicester: Troubador Publishing Ltd. pp. 99-102.
Galle, M. (2015). Klimatologie en fysische oceanografie van de Belgische kust en zee.
Masterproef. Universiteit Gent. Vakgroep Geografie.
Geiger R., Aron R. H., Todhunter P. (2009). The Climate near the ground. Verenigde Staten:
Rowman & Littlefield Publishers INC.
Gellens, D., (2002.). Combining regional approach and data extension procedure for assessing
GEV distribution of extreme precipitation in Belgium, Journal of Hydrology. Volume
268, pp. 113-126.
Hamdi, R., Deckmyn, A., Termonia, P., Demarée, G.R., Baguis, P., Vanhuysse, S. and Wolff,
E. (2009). Effects of historical urbanization in the Brussels Capital Region on surface
air temperature time series: A model study. Journal of Applied Meteorology and
Climatology. Volume 48, pp. 2181–2196.
Hamdi, R., Van de Vuyver, H. (2011). Estimating urban heat island effects on near-surface air
temperature records of Uccle (Brussels, Belgium): an observational and modeling
study. Advances in Science & Research. Volume 6, pp. 27–34.
103
Hamed, K.H., Rao A.R. (1998). A modified Mann-Kendall trend test for autocorrelated data.
Journal of Hydrology. Volume 204(1-4), pp. 182-196.
Hurrell, J.W., Deser, C. (2009) North Atlantic climate variability: The role of the North
Atlantic Oscillation. Journal of Marine Systems. Volume 78, Issue 1, pp. 28–41.
Karmeshu, N. (2012). Trend Detection in Annual Temperature & Precipitation using the
Mann Kendall Test – A Case Study to Assess Climate Change on Select States in the
Northeastern United States. Pennsylvania : University of Pennsylvania. Department of
Earth and Environmental Science. 33 blz.
(http://repository.upenn.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1045&context=mes_capstone
s )
Kotlarski, S., Lüthi, D., Schär, C. (2015). The elevation dependency of 21st century European
climate change: an RCM ensemble perspective. International Journey of Climatology.
Volume 35, Issue 13, pp. 3902-3920.
Landuyt, L., Schietecat, G.D. (1992). Klimaatgemiddelden en weerextremen in België.
Brussel: Koninklijk Meteorologisch Instituut van België.
Lenderink, G., van Meijgaard, E., Selten, F. (2008). Intense coastal rainfall in the Netherlands
in response to high sea surface temperatures: analysis of the event of August 2006
from the perspective of a changing climate. Climate Dynamics. Volume 32, issue 1, pp
19-33.
McGuire, C.R., Nufio, C.R., Bowers, M.D., Guralnick, R.P. (2012). Elevation-Dependent
Temperature Trends in the Rocky Mountain Front Range: Changes over a 56-and 20-
Year Record. Plos One. Volume 7, Issue 9, e44370.
Mormal, P., Tricot, C. (2004). Aperçu climatique des Haute-Fagnes. Brussel: Koninklijk
Meteorologisch Instituut van België.
Oyler, J.W., Dobrowski, S.Z., Ballantyne, A.P., Klene, A.P., Running, S.W. (2015). Artificial
amplification of warming trends across the mountains of the western United States.
Geophysical Research Letters. Volume 42, Issue 1, pp. 153-161.
Pepin, N., Bradley, R.S., Diaz, H.F., Baraer, M., Caceres, E.B., Forsythe, N., Fowler, H.,
Greenwood, G., Hashmi, M.Z., Liu, X.D., Miller, J.R., Ning, L., Ohmura, A., Palazzi,
E., Rangwala, I., Schöner, W., Severskiy, I., Shahgedanova, M., Wang, M.B.,
Williamson, S.N., Yang, D.Q. (2015). Elevation-dependent warming in mountain
regions of the world. Nature Climate Change. Volume 5, Issue 5, pp. 424-430.
104
Rangwala, I., Miller, J.R. (2012). Climate change in mountains: a review of elevation-
dependent warming and its possible causes. Climatic change. Volume 114, Issue 3, pp.
527-547.
Tricot, C., Debontridder, L., Delcloo, A., Vandiepenbeeck, M. (2008). “Hoofdstuk 1. De
evolutie van het klimaat in België”. In: KMI, (Ed). Oog voor het klimaat. Brussel:
Koninklijk Meteorologisch Instituut van België. pp. 3-24.
Tricot, C., Vandiepenbeeck, M., Van de Vyver, H., Debontridder, L. (2015). “Hoofdstuk 1.
De evolutie van het klimaat in België”. In: KMI, (Ed). Oog voor het klimaat 2015.
Brussel: Koninklijk Meteorologisch Instituut van België. pp. 4-28.
Van de Vyver, H. (2012). Evolution of extreme temperatures in Belgium since the 1950s.
Theoretical and Applied Climatology. Volume 107, Issue 1, pp 113-129
Vandiepenbeeck, M. (1998). On a recent urban effect in the time series of the temperature in
different stations in Belgium. Onuitgegeven scriptie. Brussel: Koninklijk
Meteorologisch Instituut van België.
Vandiepenbeeck, M. (2008). Aperçu des caractéristiques climatiques constatées à Bruxelles-
Uccle durant la période trentenaire 1988-2007. Bulletin de la Société géographique de
Liège. Volume 51, pp. 151-162.
Vandiepenbeeck, M., Tricot, C., Tempels, J., Joukoff, A. (1995). “Le climat de la Belgique
change-t-il?”. In: Direction Générale des Ressources Naturelles et de l'Environnement.
(1994) Etat de l’environnement Wallon. Volume 1. Brussel: Ministère de la Région
Wallonne. pp. 211-223.
Verschuren, D. (2015). Chapter 2: The greenhouse effect : Feedbacks. Onuitgegeven scriptie.
Universiteit Gent. Faculteit Bio-ingenieurswetenschappen.
Wang, Q., Fan, X., Wang, M. (2014). Recent warming amplification over high elevation
regions across the globe. Climate Dynamics. Volume 43, Issue 1, pp. 87–101.
Wang, Q., Fan, X., Wang, M. (2016). Evidence of high-elevation amplification versus Arctic
amplification. Scientific Reports. Volume 6, 19219.
WMO (2003). Manual on the Global Observing System. Volume I. Zwitserland: World
Meteorological Organization.
WMO (2008). Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation.
Zwitserland: World Meteorological Organization.
Yue, S., Wang, C. (2004). The Mann-Kendall Test Modified by Effective Sample Size to
Detect Trend in Serially Correlated Hydrological Series. Water Resources
Management. Volume 18, Issue 3, pp 201-218
105
Internetbronnen:
Baggelaar, P. K., Van Der Meulen, E. C.J. (2010). Trendanalist. Gebruikershandleiding.
http://members.home.nl/amo/icastat/Handleiding.pdf. 07/04/2016
European Environment Agency (2009). Sea surface temperature anomaly for period 1870-
2006. http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/figures/sea-surface-temperature-
anomaly-for-period-1870-2006. 29/04/2015
Excel Xlstat helptool (2016). Mann-Kendall Trend Test. 15/03/2016
Géoportail Wallonie (2016). http://geoportail.wallonie.be/. 10/05/2016
Geopunt (2016). http://www.geopunt.be/. 11/05/2016
Google Maps (2016). Google Maps. https://www.google.be/maps. 10/05/2016
Herremans, L. (2011). Weerstations op het dak van België.
http://meteotollembeek.be/data/documents/Weerstations=20op=20het=20dak=20van=
20Belgi=C3=AB.pdf. 12/04/2016
KMI (2016). Bewolkingsgraad. http://www.meteo.be/meteo/view/nl/91313-
WeerWoorden.html?view=188150. 04/04/2016
KMI (2016). Het waarnemingsnetwerk. http://www.meteo.be/meteo/view/nl/124570-
Waarnemingsnetwerk.html. 25/03/2016
KMI (2016). Karakteristieken van enkele klimatologische parameters.
http://www.meteo.be/meteo/view/nl/360361-Parameters.html. 02/04/2016
KMI (2016). Klimaatatlas. http://www.meteo.be/meteo/view/nl/16788784-Klimaatatlas.html.
10/05/2016
KMI (2016). Storm. http://www.meteo.be/meteo/view/nl/1103446-Storm.html. 05/04/2016
Pohlert, T. (2016). Non-Parametric Trend Tests and Change-Point Detection. https://cran.r-
project.org/web/packages/trend/vignettes/trend.pdf. 06/04/2016
Scienceofdoom (2011). Statistics and Climate – Part Three – Autocorrelation.
http://scienceofdoom.com/2011/07/31/statistics-and-climate-%E2%80%93-part-three-
autocorrelation. 06/04/2016
UGent (2013). http://cartogis.ugent.be/geodata/. 20/11/2013
Xlstat. (2016). Mann-Kendall trend test. https://www.xlstat.com/en/solutions/features/mann-
kendall-trend-tests. 06/04/2016
106
8. BIJLAGE
107
Bijlage 1: Gemiddelde temperatuur per seizoen
108
109
Bijlage 2: Gemiddelde minimumtemperatuur per seizoen
110
111
Bijlage 3: Gemiddelde maximumtemperatuur per seizoen
112
113
Bijlage 4: Gemiddelde neerslaghoeveelheid per seizoen
114
115
Bijlage 5: Gemiddelde windsnelheid en –richting per seizoen
116
117
Bijlage 6: Temperatuurstijging per seizoen
118
119
Bijlage 7: Stijging/daling neerslaghoeveelheid per seizoen
120
121
Bijlage 8: Gemiddelde jaarlijkse temperatuur per seizoen
122
Bijlage 9: Hoogste maximumtemperatuur per jaar
Bijlage 10: Laagste minimumtemperatuur per jaar
123
124
Bijlage 11: Gemiddelde neerslag per seizoen
125
Bijlage 12: Maximum neerslag in 24u per jaar
126
127
Bijlage 13: Gemiddelde windsnelheid per seizoen
Bijlage 14: Gemiddelde hoogst gemiddelde windsnelheid
128
Bijlage 15: Maximum hoogst gemiddelde windsnelheid
Bijlage 16: Gemiddelde zwaarste rukwind
129
Beauvechain jaar Bierset jaar Brustem jaar Chièvres jaar Deurne jaar
35,7 2006 36,7 2006 36,4 1990 36,5 2003 36 1976
35,4 1994 36,1 1994 36 1957 36,4 1990 35,5 2012
35,3 1990 35,9 2010 35 1964 36,2 2003 35,4 2003
35,1 1990 35,7 2003 34,5 1986 36 1959 35,1 2013
35 1952 35,6 1998 34,2 1989 35,8 1990 35 1957
Florennes jaar Genk jaar Gosselies jaar Kleine-
Brogel
jaar Koksijde jaar
36,7 2003 37 1959 38 1976 38,2 2009 36,2 2003
35,9 2003 36,6 2003 37 2006 37,8 2006 36 2006
35,5 2003 36,5 1994 36,6 2003 37,7 2003 35,7 1995
34,8 2006 36,4 1990 36,5 2003 37,4 1994 35 1957
34,3 2011 36 1957 36,2 2003 37,3 2010 34,7 1995
Middelkerke jaar Oostende jaar Saint-
Hubert
jaar Schaffen jaar Semmerzake jaar
36 2006 35 1975 34,4 2003 36,8 2006 36,9 2006
35,9 1995 34,3 1999 34,3 2003 36,4 2010 35,4 1990
35,6 2003 33,7 1999 33,5 2003 36 2010 35,3 1994
34 1957 33,2 1984 32 1952 35,8 2010 35,1 2003
33,5 2003 33 1952 31,7 2003 35,7 2012 34,8 2003
Spa jaar Ukkel jaar Virton jaar Zaventem jaar Zelzate jaar
35 2003 36,2 2006 37,7 2003 36 1952 37,6 2006
34,8 2003 35,9 1990 37,6 2003 35,9 1990 36,6 1990
33,3 2006 35,2 1990 37,1 2003 35,8 2006 35,3 1990
33,2 2003 35 1952 36,1 2003 35,2 1998 35,1 2013
33,1 2006 34,7 1989 36 1952 35,1 2003 35 1975
Bijlage 17: Top vijf hoogste maximumtemperatuur (°C)
Opmerking: Als er meerdere jaren zijn met dezelfde waarde, wordt het vroegste jaar genomen
wanneer de waarde wordt waargenomen.
130
Beauvechain jaar Bierset jaar Brustem jaar Chièvres jaar Deurne jaar
-18 1956 -19,8 1985 -23 1985 -20,6 1982 -18 1968
-17 1963 -18,3 1987 -21 1982 -18,9 1985 -17 1985
-16,8 1985 -18 1979 -20 1979 -18,4 1982 -16 1969
-16,3 1997 -17,5 1982 -19 1963 -17,6 1985 -15,8 1985
-16 1966 -17 1971 -18 1979 -17,5 1985 -15,2 2012
Florennes jaar Genk jaar Gosselies jaar Kleine-
Brogel
jaar Koksijde jaar
-18,9 1985 -21 1956 -17,5 1985 -22,8 1985 -19 1966
-18,4 1985 -20 1985 -17 1963 -20 1956 -18,1 1985
-18 1969 -19 1956 -16,7 2012 -19 2009 -18 1956
-17,4 1987 -18 1956 -15,7 1985 -18,6 1997 -17,1 1985
-17,1 1985 -17 1979 -15,6 1997 -18,3 1987 -16,3 1985
Middelkerke jaar Oostende jaar Saint-
Hubert
jaar Schaffen jaar Semmerzake jaar
-17 1966 -16 1976 -21 1956 -18 1956 -15,6 1985
-16 1971 -15 1962 -20 1956 -17 2009 -15 1987
-15 1985 -14 1979 -19,4 1987 -16,8 1985 -14,6 1985
-14,9 1985 -13 1963 -19 1979 -16,3 1985 -13,4 1997
-14 1956 -12,4 1997 -18,1 1991 -16 1966 -12,8 1987
Spa jaar Ukkel jaar Virton jaar Zaventem jaar Zelzate jaar
-21 1956 -16,2 1985 -21 1968 -18 1964 -17,3 1985
-20 1987 -16 1956 -20 1956 -17 1979 -14 1985
-19,4 1987 -15 1963 -19 1963 -16,6 1982 -13,8 1997
-19 1979 -14 1979 -18 1979 -16 1963 -13,4 1985
-18 1963 -13,8 1997 -17,6 2001 -15,8 1985 -13,3 1982
Bijlage 18: Top vijf laagste minimumtemperatuur (°C)
Als er meerdere jaren zijn met dezelfde waarde, wordt het laatste jaar genomen wanneer de
waarde wordt waargenomen.
131
Beauvechain jaar Bierset jaar Botrange jaar Brustem jaar Chièvres jaar
118,7 1982 107,6 1982 156 1982 67 1982 83,6 1968
73,4 1996 102,3 1966 116,9 1953 63,2 1966 74,4 1981
68 1962 77 1998 98 1959 59,6 1961 71,5 1956
64 2002 74,4 1981 90,2 1960 50,7 1966 63 1965
62,6 2014 63,4 1960 82,3 1952 48,3 1959 52,8 1966
Deurne jaar Dourbes jaar Elsenborn jaar Ernage jaar Florennes jaar
70,1 1960 65,1 2010 93,5 1991 88,7 1996 70,2 1953
66,5 1998 60,8 1972 83 1998 53,5 1969 58,8 1996
61,3 1952 55,4 1983 80,3 1998 53,3 2002 57,8 2010
55 1996 52,8 1992 79,1 1996 47,5 1966 57,5 1980
51,5 1951 51 2009 74,7 1994 47,1 1977 56,9 1996
Gosselies jaar Kleine-
Brogel
jaar Koksijde jaar Middelkerke jaar Mont
Rigi
jaar
71,6 2005 79,9 1996 76,8 2007 60 1996 114,5 2000
65,4 1981 71 1983 73,8 1996 57,6 1998 114,1 1982
63,1 1996 59,8 1966 57,9 1969 53,6 1993 97,1 1959
62,4 1996 54,2 2009 54,2 1993 50,8 1984 92,5 1991
57 1972 50,9 1992 54 2013 50,4 2005 76,7 1984
Oostende jaar Saint-
Hubert
jaar Semmerzake jaar Spa jaar Stabroek jaar
34,6 1969 75,6 1966 75,8 1996 98,2 1982 101 1998
32,7 1967 68 1953 68,4 2006 80,8 2005 71 2005
32 1973 65 1963 64,6 2000 72 2007 65,3 2013
31,2 1960 63,4 2007 62 2001 71,4 1968 63,1 1970
31 1981 61,3 2000 56,4 1992 70,9 1964 58,2 1992
Ukkel jaar Wevelgem jaar Zaventem jaar
61,8 2009 69,3 1987 91,1 1982
60,4 1963 54,4 1957 80,8 1996
59,6 1962 53,6 1965 60,7 1963
56,7 1996 47 1960 56,7 2009
56,4 1996 44,8 2013 52,6 1957
Bijlage 19: Top vijf neerslag gevallen in 24u per station (mm)
Opmerking: Als er meerdere jaren zijn met dezelfde waarde, wordt het vroegste jaar genomen
wanneer de waarde wordt waargenomen.
132
Beauvechain jaar Bierset jaar Brustem jaar Chièvres jaar Deurne jaar
23,6 1990 30,5 1979 32,1 1963 21 1990 31,6 1965
23,5 1990 28,5 1975 31,6 1966 20 2009 30,5 1965
21 2005 28 1968 30,6 1995 19,4 1993 29,5 1974
20,3 1953 27,5 1975 29 1952 19,3 1983 29 1968
19,4 1990 26,8 2007 26,5 1957 18,8 1954 22,4 1983
Florennes jaar Genk jaar Gosselies jaar Kleine-
Brogel
jaar Koksijde jaar
31,1 1969 31,6 1975 30,5 1977 28 2010 31,6 1970
30,5 1973 30,5 1979 30 2006 24 2010 26 2014
30 2005 28 1964 29 1975 22 2012 25,5 1990
29 1969 27,5 1976 20,3 1984 19,3 1954 25,4 1969
26 1964 24,6 1988 20 2007 18 2000 24,9 1976
Middelkerke jaar Oostende jaar Saint-
Hubert
jaar Schaffen jaar Semmerzake jaar
31,1 1976 31,6 1975 30,5 1974 23,6 1990 30 2003
27,5 1990 31,1 1990 29,5 1966 20,3 1953 28,6 1988
25,5 1987 30,5 1983 26,5 1960 18,5 1990 26 1990
24,2 1993 29,5 1979 23,4 1960 18 1990 25 2007
23,9 1986 29,1 1990 22,4 1977 17,8 1954 23 1999
Spa jaar Ukkel jaar Virton jaar Zaventem jaar Zelzate jaar
31,6 1970 30,5 1963 32,1 1970 29,5 1964 30,5 1969
30 1978 25,4 1957 31,6 1977 29 1975 30 2000
29,5 1967 25 1996 31,1 1975 26,5 1954 29,5 1978
29 1975 24,9 1958 30,5 1972 24,9 1977 29 1977
28,5 1979 24 1996 29,5 1972 22,9 1953 22,4 1975
Bijlage 20: Top vijf hoogst gemiddelde windsnelheid (m/s)
133
Beauvechain jaar Bierset jaar Chièvres jaar Deurne jaar Florennes jaar
45,9 1996 46 2000 36,2 1995 43,4 1990 46 1998
43,4 1996 40 2000 35 2011 43 2000 45,4 1994
41,8 1996 38,3 1995 32 2011 42,8 1989 45 1998
41 2001 36,2 1996 31 2007 41,3 1995 44,4 1996
40,8 1996 36 2000 30 1996 40,8 1994 44 2002
Gosselies jaar Kleine-
Brogel
jaar Koksijde jaar Middelkerke jaar Saint-
Hubert
jaar
45,9 1988 41,3 1995 43 1999 45,9 1988 45,4 1995
45,4 1991 41 1999 42 1999 43,9 1991 44,4 1995
44,9 1994 40 1997 40,3 1995 40,3 1991 41,8 1990
43,9 1990 38 2000 38 1998 39,8 1990 40,8 1995
43 1998 36,2 1996 37,2 1994 37,7 1990 40,3 1990
Schaffen jaar Semmerzake jaar Spa jaar Ukkel jaar Zaventem jaar
43 2002 41 1999 45,9 1992 42 2002 40,8 1992
41,8 1995 39 2001 44,4 1994 40 2003 39,8 1992
41 2000 38 2002 43,9 1993 39 2001 38,3 1990
39 2007 33 2001 41,3 1995 37 2001 37 2014
34 2004 31,1 1994 41 1997 31 2001 36,7 1992
Zelzate jaar
31,7 2007
27,4 2004
27 2004
26,9 2008
25,3 2007
Bijlage 21: Top vijf zwaarste rukwinden (m/s)
134
Deurne - Saint-Hubert lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind W-N 4,097 3,607 4,144 4,224
Gemiddelde wind NNO-WZW 2,857 2,655 2,638 2,795
Verschil 1,239 0,953 1,507 1,429
Deurne - Florennes lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind W-N 2,174 1,954 2,187 2,4867
Gemiddelde wind NNO-WZW 1,292 1,336 1,376 1,4274
Verschil 0,882 0,618 0,811 1,0593
Gosselies - Saint-Hubert lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind ZO-ZW 2,427 2,546 2,207 2,2215
Gemiddelde wind WZW - OZO 2,636 2,734 2,373 2,4128
Verschil -0,21 -0,188 -0,17 -0,191
Gosselies - Florennes lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind ZO-ZW 0,857 1,087 0,739 0,8001
Gemiddelde wind WZW - OZO 0,911 1,327 0,889 0,9014
Verschil -0,05 -0,24 -0,15 -0,101
Schaffen - Saint-Hubert lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind Z-ZW 3,053 2,855 2,672 2,6898
Gemiddelde wind WZW - ZZO 2,854 2,682 2,71 2,4892
Verschil 0,2 0,174 -0,04 0,2006
Schaffen - Florennes lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind Z-ZW 1,11 1,063 1,115 1,0824
Gemiddelde wind WZW - ZZO 1,238 1,344 1,249 1,0346
Verschil -0,13 -0,281 -0,13 0,0478
Semmerzake - Saint-Hubert lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind W-N 3,85 3,121 4,049 4,5791
Gemiddelde wind NNO-WZW 3,13 2,899 2,807 2,8998
Verschil 0,72 0,222 1,242 1,6792
Semmerzake - Florennes lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind W-N 1,927 1,468 2,092 2,8417
Gemiddelde wind NNO-WZW 1,565 1,581 1,545 1,532
Verschil 0,362 -0,113 0,546 1,3097
Ukkel - Saint-Hubert lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind NW-NO 3,354 2,878 3,283 3,3479
Gemiddelde wind ONO-WNW 2,831 2,515 2,605 2,8643
Verschil 0,523 0,363 0,678 0,4837
135
Ukkel - Florennes lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind NW-NO 1,661 1,539 1,707 1,8952
Gemiddelde wind ONO-WNW 1,162 1,054 1,17 1,3671
Verschil 0,499 0,485 0,537 0,5281
Zaventem - Saint-Hubert lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind ZW-W 3,313 3,289 3,263 3,1815
Gemiddelde wind WNW-ZZW 2,833 2,492 2,574 2,6455
Verschil 0,479 0,797 0,688 0,5361
Zaventem - Florennes lente zomer herfst winter
Gemiddelde wind ZW-W 1,204 1,316 1,298 1,2824
Gemiddelde wind WNW-ZZW 1,256 1,196 1,207 1,2582
Verschil -0,05 0,12 0,09 0,0243
Bijlage 22: Verschil tussen de gemiddelde temperatuurverschillen in de richting van de
stad en de andere richtingen, voor Deurne, Gosselies, Schaffen, Semmerzake, Ukkel en
Zaventem (in °C).
136
137
Bijlage 23: Relatie temperatuurstijging – hoogte per seizoen
Bijlage 24: Relatie maximumtemperatuurstijging - hoogte
138
Bijlage 25: Relatie minimumtemperatuurstijging - hoogte
Softwareprogramma’s
Addinsoft Xlstat 2016 (https://www.xlstat.com/en/download)
Arcmap 10.2.2
Microsoft Excel 2010
Lijst met gebruikte afkortingen:
AWS = Automatic Weather Station
ENSO = El Niño Southern Oscillation
KMI = Koninklijk Meteorologisch Instituut
NAO = Noord-Atlantische Oscillatie
MIRA = Milieurapport Vlaanderen
UHI = Urban Heat Island
WMO = World Meteorological Organization