“Voor een goede timing van beleidsadviezen is sensitiviteit voor de beleidsagenda’s van waterschappen nodig. Bij welk politiek thema sluit het voorstel aan? Beleidscycli bieden altijd een kans om de status quo ter discussie te stellen. Bijvoorbeeld door in een investeringsplan het vernieuwen van gemalen in veenweidegebieden uit te stellen en te kiezen voor onderhoud van bestaande gemalen om zo in te spelen op noodzakelijke veenweidevernatting in de toekomst. Zo kun je sturend zijn richting gewenst toekomstig landgebruik.

Het onderzoek of beleidsadvies dat je in een organisatie wil laten landen, moet ook aansluiten op de actualiteit. Wat speelt er nu? Op zo’n moment kun je ook best een eerder uitgevoerd onderzoek opnieuw onder de aandacht brengen. Mijn ervaring bij de Wetenschappelijke Klimaatraad (WKR) heeft me geleerd dat je lang moet investeren in het laten landen van producten. Soms helpt het om media-aandacht te genereren, maar dan blijf je nog steeds zender. Het is beter om aan te sluiten bij de behoefte van gebruikers. Zo hebben wij voor ons advies over klimaatadaptatie, dat in juni 2025 verscheen, aansluiting gezocht bij het lopende proces van het opleveren van een nieuwe Nationale Klimaatadaptatiestrategie. Deze strategie wordt elke tien jaar aangepast, een mooi moment om kennis actief in te brengen. Onze aanbevelingen gingen bijvoorbeeld over het verrekenen van de kosten voor adaptatie van de waterschappen bij de initiatiefnemers van gebiedsontwikkeling en over beter inzicht in verzekeringsopties tegen klimaatrisico’s. Om deze aanbevelingen goed te laten aansluiten bij de praktijk voerden we veel gesprekken met gebruikers en toetsten we aanbevelingen tussentijds bij het ministerie, het Verbond van Verzekeraars, de Unie van Waterschappen en andere betrokken partijen. Zo kwamen we erachter hoe we bepaald beleid een duwtje kunnen geven. 

Waterschappen hebben een vrij dwingende horizon. Er ligt veel vast. Bestaande beleidscycli breek je niet zomaar open. Bijvoorbeeld om verbeteringen door te voeren op het gebied van circulaire materialen of energieverbruik. Voorstellen moeten meestal passen binnen de scope van het vastgestelde budget. Een uitzondering daarop vormen de innovatieve samenwerkingsverbanden van waterschappen, zoals de Energie- en Grondstoffenfabriek. Het gaat bij waterschappen ook vaak over het nakomen van de bestaande regels en afspraken en het optimaal faciliteren van het landgebruik. Wat is ons mandaat richting het beïnvloeden van de ruimtelijke ordening? Wat zijn onze hoofdtaken? Van oudsher beperken die taken bij waterschappen zich tot watermanagement. Als je klimaatneutraal en klimaatadaptief wilt opereren, zul je echter de grenzen van dat mandaat moeten opzoeken. Dat is ook een politieke discussie.

Ik pleit altijd voor het aanstellen van toekomstscouts bij een waterschap, die een brug vormen tussen kennis en strategie en de operationele taken van het waterschap. Zij kunnen helpen bij het laten landen van nieuwe kennis en beleid en het ter discussie stellen van bestaande werkwijzen. Een toekomstscout legt de link met de directie en het dagelijks bestuur. Bijvoorbeeld door elk kwartaal actief nieuw beleid onder de aandacht te brengen of door best practices te delen. Voor STOWA zou het ook heel goed zijn als ze bij elk waterschap zo’n toekomstscout als aanspreekpunt zouden krijgen.”

De SFT-methode kent twee sporen: het chemiespoor en het bioassayspoor. Een bioassay meet het effect van alle aanwezige stoffen tezamen op organismen en biedt zo een ‘totaalplaatje’ van de waterkwaliteit. Dat gebeurt bijvoorbeeld door de levendigheid van watervlooien te meten. Een bioassay is erg belangrijk voor monitoring van waterkwaliteit, het werkt als de spreekwoordelijke kanarie-in-de-kolenmijn. Je kijkt met bioassays naar het effect van alle stoffen bij elkaar. Je krijgt ook een idee van de stofgroep(en) die je nader moet onderzoeken. Maar voor een goed beeld, moet je het chemiespoor bewandelen. De sporen vullen elkaar daarmee goed aan.

Het chemiespoor verklaart de toxische druk op basis van de aanwezige, gemeten stoffen, hun concentraties en kennis over de schadelijkheid. Voor het chemiespoor is een rekentool ontwikkeld voor de waterschappen, waar zij zelf in kunnen voeren welke stoffen ze in welke concentratie hebben aangetroffen. De bijdragen van alle stoffen worden opgeteld tot een totale toxische druk.

Belangrijk nadeel is dat de rekentool alleen stoffen kan meenemen waarvan de toxiciteit bekend is. Dat wil zeggen: wanneer de schadelijke effecten ooit nauwkeurig zijn bepaald voor een aantal verschillende waterorganismen. Voor bijvoorbeeld algen of bacteriën, maar ook voor een aantal hogere organismen zoals watervlo, kikker, salamander of snoek.

Harry Boonstra, senior adviseur monitoring waterkwaliteit & ecologie bij Wetterskip Fryslân: “In de rekentool zitten nu zo’n zevenhonderd stoffen. Maar er zijn er honderdduizend in omloop; bij uitgebreide screenings door ons laboratorium zien wij honderden tot duizenden piekjes in het oppervlaktewater. De veelgebruikte pesticiden hebben we relatief goed in beeld. Daar is onderzoek naar gedaan. Maar uit die pesticiden ontstaan in het milieu afbraakproducten, zogeheten metabolieten. Soms zijn die minder schadelijk voor organismen, maar het omgekeerde kan ook het geval zijn. En van de PFAS-stoffen zit er maar een aantal in de rekentool, terwijl er tienduizenden in omloop zijn. Het beeld vanuit de rekentool is nu dus nog beperkt. Meestal is het een sterke onderschatting.”

Iedere stof die wordt toegevoegd aan de rekentool brengt de toxische druk dichter bij de werkelijkheid. Maar daarvoor zijn betrouwbare meetgegevens nodig. Die komen beschikbaar via instanties als de European Chemicals Agency (ECHA) en haar Amerikaanse tegenhanger, de Environmental Protection Agency (EPA). Ook door het RIVM verzamelde en gecontroleerde data uit eerdere projecten doet mee. In de nieuwste versie 3 van de SFT waaraan wordt gewerkt, volgt weer een aanvulling, maar er blijven nog altijd grote hiaten.

Door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie willen de ontwikkelaars van STF3 de stoffenset verder uitbreiden. AI blijkt namelijk in staat ‘gaten’ in toxiciteitsgegevens juist op te kunnen vullen. Jaap Slootweg, informatieanalist bij RIVM en mede-initiator van het vervolgproject: “Het idee komt eigenlijk van mijn collega Markus Viljanen, een wiskundig expert. Hij wees ons erop dat we een AI-model, een Factorisation Matrix, kunnen gebruiken om toxiciteitsgegevens te voorspellen. Het resultaat van de eerste pogingen verraste ons zeer positief.”

Het gaat om een vorm van AI die ook wordt gebruikt om Netflix-abonnees nieuwe kijksuggesties aan te bieden op basis van hun eerdere kijkgedrag. Slootweg: “Dat draait om het koppelen van films aan mensen. Wij gebruiken het eigenlijk om waterorganismen en stoffen te matchen. Leo [Posthuma, red.] gebruikt hiervoor vaak de analogie met een sudoku. Je hebt wat gegevens en daarmee kun je een hele puzzel oplossen.” Want de methode werkt voor stoffen waarvan wel wat toxiciteitsgegevens bekend zijn, maar niet de complete Species Sensitivity Distribution (SSD) die nodig is voor de SFT-rekentool. Een SSD is een logaritmische curve die aangeeft bij welke concentraties verschillende soorten organismen schade ondervinden. Je hebt er dus meetgegevens voor nodig van diverse organismen (bacteriën, algen, vissen, planten, kikkers). Het idee is dat AI op basis van minder metingen toch een juiste SSD kan voorspellen.

Hoeveel en welke meetgegevens er precies bekend moeten zijn om AI een gedegen voorspelling te laten maken, is een belangrijk doel van het onderzoeksproject, vertelt Slootweg. “We trainen het AI-systeem met de gegevens die we hebben. Dus met alle stoffen waarvoor we genoeg betrouwbare data hebben. Voor een paar van die stoffen nemen we opzettelijk de gegevens niet mee. Zo testen we met die stoffen of het systeem goed werkt. Rolt er een juiste SSD-curve uit als we maar een paar gegevens invoeren? En wat is dan het minimum dat je nodig hebt? Crossvalidatie heet dat.”

Maakt het nog uit voor welke stof je de SSD-curve laat voorspellen? Helpt het bijvoorbeeld als de stof tot een stoffengroep behoort waar al veel gegevens over bekend zijn? Slootweg: “Het AI-model kijkt niet naar de moleculaire structuur van een stof of naar bekende stofeigenschappen. Het model traint ‘latente’ eigenschappen op basis van meetgegevens. Dat kun je vergelijken met de films en kijkers. Voer je in wat mensen kijken, dan zit hun smaak, het filmgenre, daar eigenlijk al in verborgen.”

Boonstra is een van die toekomstige gebruikers van SFT3 en zal protoversies testen. De ecoloog noemt zichzelf zeker geen data-scientist, maar vindt het superinteressante materie. “We verzamelen bij de waterschappen zoveel data met metingen; daar liggen nog veel kansen.” Hij is blij dat er bij het waterschap data-analisten en -scientists zijn bij wie hij vragen kan neerleggen. “Als je dichtbij elkaar zit, overleg je makkelijker en leer je elkaars taal beter te spreken. Ik probeer enigszins bij te blijven om een goed beeld te hebben van wat je met AI kan. Dat is al best hard werken. Het wetterskip gebruikt een andere vorm van AI inmiddels voor onderzoek naar zwemwaterkwaliteit (zie kader).”

Boonstra hoopt dat AI veel ‘gaten’ in de toxiciteitsdata kan opvullen. “We kunnen nu vaak maar een klein deel van de toxische druk verklaren aan de hand van de rekentool en chemische metingen. Wanneer je de toxische druk beter kunt verklaren, geeft dat ook meer handelingsperspectieven aan het waterschap om op te treden tegen vervuilers van het oppervlaktewater.”

Slootweg denkt dat AI een uitstekende ‘gatenvuller’ zal zijn. “Uiteraard markeren we gegevens die met AI zijn gegenereerd, om onderscheid te maken met experimentele meetdata.” Zou AI ook kunnen zorgen dat er minder experimentele tests nodig zijn en er dus minder watervlooien of vissen als proefdier worden gebruikt? Slootweg: “Natuurlijk heb je altijd metingen nodig, maar wellicht kunnen we inderdaad met minder toe dankzij AI-opvullingen. Een lonkend perspectief, maar dat moet zich eerst wel bewijzen. Het gaat nu vooral om een betere diagnose en verklaring voor de chemische waterkwaliteit. Waar komt een hoge toxische druk vandaan? Wat is er precies aan de hand?”

Water, bodem en omgeving zijn onlosmakelijk met elkaar verbonden. Bovendien is waterbeheer verknoopt met thema’s als klimaatadaptatie, biodiversiteit en circulariteit. STOWA-bestuurslid en dijkgraaf Marijn Ornstein (Vallei en Veluwe). “Het is een natuurlijke neiging om comfortabel in je eigen bubbel te blijven. Daar vindt je herkenning en begrip en ken je de uitdagingen. Maar ook Defensie, de bouw en het onderwijs zijn sectoren met veel opgaven voor de komende jaren. Hoe pakken zij dat aan? Hoe innoveren zij? Door over je horizon te kijken, kun je veel leren.”

Ornstein zag dat bijvoorbeeld gebeuren in contacten tussen de waterwereld en de luchtvaart. Voor haar aanstelling als dijkgraaf werkte Ornstein bij Schiphol aan crisisbeheersing. “Daar zit crisisbeheer in de genen.” Crisismanagement in de waterwereld was van oudsher geënt op de klassieke noodsituaties: hoogwater dat zich vaak dagen van tevoren aankondigt. Inmiddels is er bij waterschappen ook alle aandacht voor mogelijke sabotage en continuering van de bedrijfsvoering. “Zo zijn er nog veel meer kruisbestuivingen mogelijk. En die zijn nodig”, benadrukt Ornstein. Het is bijvoorbeeld dringen geblazen in Nederland om alle opgaven in landbouw, wonen, water en natuur ruimtelijk te realiseren. Zonder projecten die doelen combineren lukt dat niet.

De ‘frisse blikken’ in de STOWA ter Info zullen afkomstig zijn uit andere sectoren, van jonge mensen, waterexperts uit het buitenland, bestuurders of innovatiedeskundigen. Zij brengen ideeën vanuit hun achtergrond. Ornstein: “De blik en de stem van jonge generaties vind ik zelf erg belangrijk. Duurzaamheid komt uiteindelijk  neer op: je problemen niet afwentelen op toekomstige generaties.”

De ‘STOWA neemt het onder de loep’-video over bioassays.

Jaap Slootweg

Voorbeeld van een Species Sensitivity Distribution (SSD)

Soortengevoeligheidsverdelingen voor twee verschillende maar vergelijkbare chemicaliën