Dit artikel bevat een uitgebreide samenvatting van het proefschrift ‘Hydrological Droughts in the Netherlands: from Simulations to Projections’. Dit proefschrift kwam tot stand in een samenwerking tussen de Universiteit Utrecht en Rijkswaterstaat en werd geïnspireerd door de uitdagingen waarmee het waterbeheer in Nederland te maken krijgt tijdens de steeds vaker voorkomende perioden van droogte. In het proefschrift wordt gekeken of machine learning-technieken geschikt zijn voor het simuleren, voorspellen en projecteren van hydrologische droogten, en het kwantificeren van de effecten van waterbeheer op de mogelijke schade als gevolg van droogte. Door praktische inzichten te combineren met recente wetenschappelijke ontwikkelingen op het gebied van machine learning, wordt getoetst in hoeverre hybride modelbenaderingen gebruikt kunnen worden voor het waterbeheer in Nederland. Dit proefschrift laat bijvoorbeeld zien dat we nog veel kunnen winnen als we machine learning-technieken meer gaan toepassen in het operationele waterbeheer. De uitkomsten van dit onderzoek zijn ondertussen deels opgenomen in het operationele voorspellingssysteem van Rijkswaterstaat.
Het volledige proefschrift is beschikbaar onder: Hauswirth S. (2024), Hydrological Droughts in the Netherlands: from Simulations to Projections, Utrecht Studies in Earth
Sciences, volume 305, https://dspace.library.uu.nl/handle/1874/437427
