Rioleringsoverlast

Onder meer als hoofd water en riolering bij de gemeente Breda. Daar gebruikte ik berekeningsmodellen om te voorspellen waar wateroverlast zou kunnen plaatsvinden, bijvoorbeeld door verstoppingen. Maar die theoretische modellen staan ver van de werkelijkheid, ze gaan uit van perfect werkende modellen. Ik ontwikkel bij mijn onderzoek een nieuw model, dat gebaseerd is op onderzoek naar de praktijk van wateroverlast veroorzaakt door een niet goed werkende riolering. Die kennis uit de praktijk wil ik in het theoretische model integreren.

Voor mijn model verzamel ik veel gegevens uit de praktijk. Als bijvoorbeeld een fietspad onder water staat en niemand er meer langs kan, melden mensen dat bij de gemeente. Die meldingen verzamel ik. Bij een middelgrote gemeente (met ongeveer 100.000 inwoners) komen jaarlijks pakweg duizend meldingen binnen.

Al die meldingen voer ik in, in mijn model. Dat moet kwantitatief de risico’s laten zien van het hele spectrum van gevallen van water op straat. Van ondergelopen parkeerplaatsen, waarbij het voor een paar mensen vervelend is dat ze niet bij hun auto kunnen, tot drukke kruispunten, waarvan honderden mensen de dupe zijn. Mijn model moet de basis zijn om de situatie te verbeteren. Gemeentemedewerkers voeren straks hun meldingsgegevens in mijn model in. Ze zien dan welke wateroverlast in hun gemeente het meeste voorkomt. Waar zit de ellende en wat kun je er aan doen? Mijn model zal antwoorden geven over wat ze het beste aan het rioolstelsel kunnen veranderen.

Er kan bijvoorbeeld uitkomen dat de kolken (rioolputten op straat) steeds verstopt raken, omdat ze te klein zijn of niet vaak genoeg worden schoongemaakt. Dan is het onnodig om de rioolbuizen te vergroten; het is noodzakelijk om de kolken beter te onderhouden. Dit is een duidelijk geval, meestal zal het lastiger zijn om te bepalen wat er aan de hand is.

Met mijn model kun je na het invoeren van de data van je gemeente, per wijk zien wat het probleem is, waar het probleem zit en hoe je dit het beste kunt oplossen. Je kunt het model ook gebruiken om te voorspellen welk effect klimaatverandering op je rioolstelsel zal hebben. En of je dat beter kunt compenseren met grotere buizen of door frequenter riolen en kolken schoon te maken. Vaak liggen er duizenden kilometers riool onder steden. Je kunt niet specifiek elk individueel geval voorspellen.

Ik verzamel nu data uit Breda en Haarlem. Waarschijnlijk ga ik Delft ook bij mijn onderzoek betrekken. Ik spreek regelmatig nog oud-collega’s van de gemeente. Ze zijn enthousiast. Uit eigen ervaring weet ik zeker dat ze straks wat aan mijn model hebben.”

Naam: ir. Marie-Claire ten Veldhuis

Leeftijd: 38

Promotor: Prof.ir. Frans Clemens (Civiele Techniek en Geowetenschappen)

Onderwerp: Risicoanalyse voor stedelijke wateroverlast

Tussenstand: Halverwege

“Voordat ik aan dit promotieonderzoek begon, werkte ik tien jaar lang in de praktijk. Onder meer als hoofd water en riolering bij de gemeente Breda. Daar gebruikte ik berekeningsmodellen om te voorspellen waar wateroverlast zou kunnen plaatsvinden, bijvoorbeeld door verstoppingen. Maar die theoretische modellen staan ver van de werkelijkheid, ze gaan uit van perfect werkende modellen. Ik ontwikkel bij mijn onderzoek een nieuw model, dat gebaseerd is op onderzoek naar de praktijk van wateroverlast veroorzaakt door een niet goed werkende riolering. Die kennis uit de praktijk wil ik in het theoretische model integreren.

Voor mijn model verzamel ik veel gegevens uit de praktijk. Als bijvoorbeeld een fietspad onder water staat en niemand er meer langs kan, melden mensen dat bij de gemeente. Die meldingen verzamel ik. Bij een middelgrote gemeente (met ongeveer 100.000 inwoners) komen jaarlijks pakweg duizend meldingen binnen.

Al die meldingen voer ik in, in mijn model. Dat moet kwantitatief de risico’s laten zien van het hele spectrum van gevallen van water op straat. Van ondergelopen parkeerplaatsen, waarbij het voor een paar mensen vervelend is dat ze niet bij hun auto kunnen, tot drukke kruispunten, waarvan honderden mensen de dupe zijn. Mijn model moet de basis zijn om de situatie te verbeteren. Gemeentemedewerkers voeren straks hun meldingsgegevens in mijn model in. Ze zien dan welke wateroverlast in hun gemeente het meeste voorkomt. Waar zit de ellende en wat kun je er aan doen? Mijn model zal antwoorden geven over wat ze het beste aan het rioolstelsel kunnen veranderen.

Er kan bijvoorbeeld uitkomen dat de kolken (rioolputten op straat) steeds verstopt raken, omdat ze te klein zijn of niet vaak genoeg worden schoongemaakt. Dan is het onnodig om de rioolbuizen te vergroten; het is noodzakelijk om de kolken beter te onderhouden. Dit is een duidelijk geval, meestal zal het lastiger zijn om te bepalen wat er aan de hand is.

Met mijn model kun je na het invoeren van de data van je gemeente, per wijk zien wat het probleem is, waar het probleem zit en hoe je dit het beste kunt oplossen. Je kunt het model ook gebruiken om te voorspellen welk effect klimaatverandering op je rioolstelsel zal hebben. En of je dat beter kunt compenseren met grotere buizen of door frequenter riolen en kolken schoon te maken. Vaak liggen er duizenden kilometers riool onder steden. Je kunt niet specifiek elk individueel geval voorspellen.

Ik verzamel nu data uit Breda en Haarlem. Waarschijnlijk ga ik Delft ook bij mijn onderzoek betrekken. Ik spreek regelmatig nog oud-collega’s van de gemeente. Ze zijn enthousiast. Uit eigen ervaring weet ik zeker dat ze straks wat aan mijn model hebben.”