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


4.4 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


5.2 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

stormen 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


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


Mont Rigi 1951 2014 1985 tot 1989, 1999

Oostende 1951 1981

Saint-Hubert 1951 2014


Spa 1951 2014

Stabroek 1970 2014

Ukkel 1950 2014

Wevelgem 1953 2014 1970, 1989 tot 2008

Zaventem 1951 2014


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


Saint-Hubert 1988 2014

Schaffen 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

Klimaatverandering in België van 1952 tot nu: een vergelijking ......FACULTEIT WETENSCHAPPEN Master...

Documents

Transcript of Klimaatverandering in België van 1952 tot nu: een vergelijking ......FACULTEIT WETENSCHAPPEN Master...

Sportclub nieuws deel 1-1-1952

Klimaatverandering en ruimtelijke kwaliteit

Klimaatverandering - Netherlands Institute of ... · Klimaatverandering Themastudie Clingendael Strategische Monitor 2017 Louise van Schaik Maite Reece Ernst Kuneman1 Februari 2017

Begraafregister Urk Holkenkamp 1952 - 2009 · 2018. 11. 4. · Begraafregister Urk Holkenkamp 1952 - 2009 Ver. Vrienden van Urk - Werkgroep Genealogie Uitgave 28 januari 2010

Hydrologische consequenties van klimaatverandering

Amazonewoud: gevolgen van klimaatverandering (2010/1)

De Reclame Zaterdag 10 Mei 1952

Klimaatverandering: Laatste stand van zaken

Timmer aan minder klimaatverandering: Gebruik hout!

EffEctEn van klimaatvErandEring in nEdErland: 2012

2. Klimaatverandering...37 Klimaatverandering 2. Klimaatverandering Voornaamste bevindingen Sinds 1900 zijn de Europese gemiddelde jaartemperaturen met 0,3 tot 0,6 C gestegen. Klimaatmodellen

IPO brochure Klimaateffectatlas: "Inspelen op klimaatverandering"

ICT en klimaatverandering

Dr. Elisabeth Dingemanse (1886-1952): een endocrinologe ...

Wat zijn de gevolgen? Klimaatverandering

Wereldwijde klimaatverandering: irritatie en actie...Wereldwijde klimaatverandering: irritatie en actie Een ternauwernood geredde klimaatconferentie, twijfel aan de betrouwbaarheid

De vergelijking van referentiekaders

“DE WEGWIJZER” 1952-1955 door Iet Bezemer-Keemink.

Automatische vergelijking - WordPress.com

Klimaatverandering - ROOT of contentcontent.alterra.wur.nl/.../klimaatverandering_nl.pdf · 2008-11-20 · Klimaatverandering Internationaal • ADAM: Europees onderzoek naar de effectiviteit