Search

Extracellular vesicles (EVs) are cell-derived multicomponent messengers that participate in diverse intercellular communication processes regulating immune responses, cell survival and proliferation. However, EVs also play a role in disease processes like cancer. Since EVs contain biological information that reflects the status of the cell of origin, they might be used in liquid biopsies as disease biomarkers. The detection and characterization of EVs is a fundamental step towards EV-based biomarker profiling of pathological processes and is complicated due to their small size, heterogeneity and complex composition. Therefore, technological solutions that allow high throughput detection and analysis of single EVs are of utmost importance. Flow cytometry (FCM) is a promising technology for this purpose. However, traditional flow cytometers, designed for cells, lack the sensitivity for the detection of nano-sized EVs, whose signals are typically below or at the detection limit of conventional instruments. In my PhD thesis I explored the limits of flow cytometry of single EVs, provide guidance for reproducible and robust EV FCM and address the challenges of EV analysis in body fluids. First, we developed and characterized a reference material for EV research. Next, we focused on high-sensitivity FCM for the detection of EVs and I present a reporting framework developed by the ISEV-ISAC-ISTH EV Flow cytometry workgroup to increase reproducibility of results. Since fluorescence calibration of EV signals is of importance for inter-instrument and inter-lab comparisons, we provide insights into the utilization of current calibrators and show that intrinsic variations related to these calibrators compromise accurate calibration of EV signals. In addition to the fluorescence, light scatter signals also contain valuable information that it is often lost within the background noise. By using an open-architecture flow cytometer, we optimized the configuration by combining differently sized hardware components to improve light scatter-based EV detection by reducing optical background signals. Lastly, we applied these technological advancements in the field of high-sensitivity FCM to investigate interactions between biological particles, namely EVs and lipoprotein particles (LPPs), which are known to co-isolate. Liquid biopsy EV-based biomarker profiling is complicated because LPPs in blood outnumber EVs by orders of magnitude and have biophysical overlapping properties with EVs, including size and density. We here demonstrate by high-sensitivity FCM, in combination with orthogonal methods; i.e., Rayleigh and Raman scattering and cryo-electron microscopy, that EV-LPP complexes can be formed and can impact EV-analysis in blood. Overall, the findings presented in my thesis can contribute to the development of robust liquid biopsy EV biomarker profiling by FCM and shed light on the complexity of single EV analysis in body fluids, which will ultimately help to a successful clinical translation of EVs as disease biomarkers.

In het kader van de vernieuwing van het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit (LML) zijn per 1 april 2011 oude, uit 1992 daterende, meetopstellingen voor ozon vervangen door nieuwe. Onderdeel van deze vervanging vormt een vergelijking tussen de meetresultaten verkregen met de beide meetopstellingen. Deze is in 2009 en 2010 op 10 locaties uitgevoerd. Uit deze vergelijking blijkt dat met de nieuwe opstelling ca. 13% hogere meetwaarden worden verkregen. Het gevonden verschil zou grotendeels kunnen worden verklaard door keuze van de bij de kalibratie van de oude meetopstelling gebruikte methode (gas-fase titratie). In 1991 is vastgesteld dat bij kalibratie m.b.v. gas-fase titratie een correctie van de meetwaarden diende te worden uitgevoerd door vermenigvuldiging met 0,91. Echter, bovenstaande bevindingen zijn mogelijk slechts representatief voor de periode waarin, de locaties waar en de opstellingen waarmee de vergelijkingen hebben plaatsgevonden. Op basis van nader onderzoek is vastgesteld dat een eventueel verloop in de oude meetopstellingen geen verklaring vormt voor de gevonden verschillen. Wel is op basis van literatuuronderzoek bevestigd dat inderdaad een verschil bestaat in resultaten verkregen bij kalibratie m.b.v. gas-fase titratie en UV-fotometrie. Onderzoek van het BIPM uit 2006 toont aan dat de verhouding tussen de resultaten 0,97 bedraagt. Recent inzicht heeft derhalve geleerd dat de destijds gehanteerde factor voor correctie van resultaten van kalibraties verricht m.b.v. gas-fase titratie en UVfotometrie heeft geleid tot een onderschatting van de gemeten ozonconcentraties. Op basis hiervan is besloten de meetgegevens voor ozon van het LML uit de periode 1992 t/m 2010 te corrigeren door vermenigvuldiging met een factor 0,97 / 0,91.

In een zogeheten equivalentiestudie door het RIVM is de onzekerheidsfactor bepaald tussen de fijnstofmetingen (PM10) in het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit (LML) en de Europese referentiemethode. De in de equivalentiestudie bepaalde meetonzekerheid van de huidige PM10-meetinstrumenten in het meetnet bedraagt circa 17 procent. De in de Europese richtlijn vermelde maximaal toegestane onzekerheid is 25 procent. De equivalentiestudie is uitgevoerd om de kwaliteit van deze fijnstofmetingen in Nederland te waarborgen. Tevens heeft de studie geleid tot verbeteringen in de kwaliteit van de PM10-metingen in het LML. In dit rapport wordt de technische achtergrond van de gevolgde stappen en de bijbehorende resultaten nader beschreven. Het LML meet PM10 op circa veertig locaties met behulp van automatische beta-adsorptiemonitoren. Hoewel deze methode afwijkt van de voorgeschreven referentiemethode, staat de Europese regelgeving deze toe mits gelijkwaardigheid met de referentiemethode wordt aangetoond. Dat is voor de verschillende PM10-meetopstellingen in het meetnet onderzocht en aangetoond. Hierbij is onderscheid gemaakt tussen drie apparaattypen en tussen meetlocaties binnen en buiten het stedelijk gebied. Het equivalentieonderzoek is grotendeels gebaseerd op de guideline die de Europese werkgroep Clean Air For Europe (CAFE) aanbeveelt. Op een onderdeel is daarvan afgeweken. Voor dat onderdeel is een alternatieve wiskundige methode ontwikkeld, die ook in deze studie wordt gepresenteerd.

De gemeente Breda heeft geconstateerd dat de meetwaarden van fijn stof (PM10) bij de Tilburgseweg te Breda hoog zijn in vergelijking met de andere meetpunten van het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit (LML) van het RIVM. Dit is zichtbaar in de lijst met geconstateerde overschrijdingsdagen zoals die continu wordt bijgehouden op de website van het LML. Op verzoek van de gemeente Breda heeft de provincie Noord-Brabant de fijnstofconcentraties in de periode van augustus tot en met oktober 2006 gemeten. In de periode augustus tot en met oktober 2006 heeft het RIVM eveneens fijnstofreferentiemetingen verricht. Uit de referentiemetingen volgt dat de metingen van het RIVM en de provincie Noord-Brabant met elkaar in overeenstemming zijn. De meetresultaten van de automatische metingen zijn in overeenstemming met de in Europa geldende kwaliteitscriteria. Uit het equivalentieonderzoek dat in 2006 door het LML heeft plaatsgevonden, volgt dat het aantal gerapporteerde overschrijdingsdagen van het meetstation aan de Tilburgseweg te Breda is aangepast.

In het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit (LML) wordt op diverse locaties in Nederland fijnstof (PM10) concentraties gemeten. Om de kwaliteit van deze metingen te waarborgen zijn in 2006 een tweetal grote activiteiten ondernomen. Als eerste zijn de procedures, meetconfiguraties en instellingen in het meetnet grondig doorgelicht. De bevindingen van de doorlichting van het meetnet hebben geleid tot een hervalidatie. Het effect van deze hervalidatie op de metingen is gering, maar heeft wel geleid tot een vermindering van de meetonzekerheid. De tweede activiteit is het uitgevoerde equivalentieonderzoek. In dit onderzoek is de gelijkwaardigheid tussen de automatische PM10-metingen in het LML en de door de EU voorgeschreven referentiemethode aangetoond. Aan de hand van dit onderzoek is voor de PM10-metingen een nieuwe en nauwkeurigere kalibratie bepaald zodat niet langer de interim kalibratiefactor van de EU toegepast hoeft te worden. Het aantonen van de equivalentie tussen de automatische meetmethode en de referentiemeetmethode is volledig gebaseerd op de aanbevelingen die de Clean Air For Europe (CAFE) steering group begin 2006 heeft vastgesteld zodat Nederland geheel conform de Europese voorschriften werkt. In het equivalentieonderzoek zijn kalibratiefuncties voor verschillende apparaattypen voor regionale en stedelijke locaties bepaald. De consequentie voor de jaargemiddelden van regionale stations na 2003, die gebruikt zijn voor de Generieke Concentraties voor Nederland (GCN-kaarten) in 2006, is een daling van minder dan 1 mug/m3. Met de hervalidatie van meetdata en de resultaten van het equivalentieonderzoek zijn onzekerheden in de PM10-metingen verkleind en voldoen de metingen aan de gestelde kwaliteitseisen.

Background Measurement error in exposure variables is an important issue in epidemiological studies that relate exposures to health outcomes. Such studies, however, usually pay limited attention to the quantitative effects of exposure measurement error on estimated exposure-outcome associations. Therefore, the estimators for exposure-outcome associations are prone to bias. Existing methods to adjust for the bias in the associations require a validation study with multiple replicates of a reference measurement. Validation studies with multiple replicates are quite costly and therefore, in some cases only a single–replicate validation study is conducted besides the main study. For a study that does not include an internal validation study, the challenge in dealing with exposure measurement error is even bigger. The challenge is how to use external data from other similar validation studies to adjust for the bias in the exposure-outcome association. In accelerometry research, various accelerometer models have currently been developed. However, some of these new accelerometer models have not been properly validated in field situations. Despite the widely recognized measurement error in the accelerometer, some accelerometers have been used to validate other instruments, such as physical activity questionnaires, in measuring physical activity. Consequently, if an instrument is validated against the accelerometer, and the accelerometer itself has considerable measurement error, the observed validity in the instrument being validated will misrepresent the true validity. Methodology In this thesis, we adapted regression calibration to adjust for exposure measurement error for a single-replicate validation study with zero-inflated reference measurements and assessed the adequacy of the adapted method in a simulation study. For the case where there is no internal validation study, we showed how to combine external data on validity for self-report instruments with the observed questionnaire data to adjust for the bias in the associations caused by measurement error in correlated exposures. In the last part, we applied a measurement error model to assess the measurement error in physical activity as measured by an accelerometer in free-living individuals in a recently concluded validation study. Results The performance of the proposed two-part model was sensitive to the form of continuous independent variables and was minimally influenced by the correlation between the probability of a non-zero response and the actual non-zero response values. Reducing the number of covariates in the model seemed beneficial, but was not critical in large-sample studies. We showed that if the confounder is strongly linked with the outcome, measurement error in the confounder can be more influential than measurement error in the exposure in causing the bias in the exposure-outcome association, and that the bias can be in any direction. We further showed that when accelerometers are used to monitor the level of physical activity in free-living individuals, the mean level of physical activity would be underestimated, the associations between physical activity and health outcomes would be biased, and there would be loss of statistical power to detect associations. Conclusion The following remarks were made from the work in this thesis. First, when only a single-replicate validation study with zero-inflated reference measurements is available, a correctly specified regression calibration can be used to adjust for the bias in the exposure-outcome associations. The performance of the proposed calibration model is influenced more by the assumption made on the form of the continuous covariates than the form of the response distribution. Second, in the absence of an internal validation study, carefully extracted validation data that is transportable to the main study can be used to adjust for the bias in the associations. The proposed method is also useful in conducting sensitivity analyses on the effect of measurement errors. Lastly, when “reference” instruments are themselves marred by substantial bias, the effect of measurement error in an instrument being validated can be seriously underestimated.

Background Measurement error in exposure variables is an important issue in epidemiological studies that relate exposures to health outcomes. Such studies, however, usually pay limited attention to the quantitative effects of exposure measurement error on estimated exposure-outcome associations. Therefore, the estimators for exposure-outcome associations are prone to bias. Existing methods to adjust for the bias in the associations require a validation study with multiple replicates of a reference measurement. Validation studies with multiple replicates are quite costly and therefore, in some cases only a single–replicate validation study is conducted besides the main study. For a study that does not include an internal validation study, the challenge in dealing with exposure measurement error is even bigger. The challenge is how to use external data from other similar validation studies to adjust for the bias in the exposure-outcome association. In accelerometry research, various accelerometer models have currently been developed. However, some of these new accelerometer models have not been properly validated in field situations. Despite the widely recognized measurement error in the accelerometer, some accelerometers have been used to validate other instruments, such as physical activity questionnaires, in measuring physical activity. Consequently, if an instrument is validated against the accelerometer, and the accelerometer itself has considerable measurement error, the observed validity in the instrument being validated will misrepresent the true validity. Methodology In this thesis, we adapted regression calibration to adjust for exposure measurement error for a single-replicate validation study with zero-inflated reference measurements and assessed the adequacy of the adapted method in a simulation study. For the case where there is no internal validation study, we showed how to combine external data on validity for self-report instruments with the observed questionnaire data to adjust for the bias in the associations caused by measurement error in correlated exposures. In the last part, we applied a measurement error model to assess the measurement error in physical activity as measured by an accelerometer in free-living individuals in a recently concluded validation study. Results The performance of the proposed two-part model was sensitive to the form of continuous independent variables and was minimally influenced by the correlation between the probability of a non-zero response and the actual non-zero response values. Reducing the number of covariates in the model seemed beneficial, but was not critical in large-sample studies. We showed that if the confounder is strongly linked with the outcome, measurement error in the confounder can be more influential than measurement error in the exposure in causing the bias in the exposure-outcome association, and that the bias can be in any direction. We further showed that when accelerometers are used to monitor the level of physical activity in free-living individuals, the mean level of physical activity would be underestimated, the associations between physical activity and health outcomes would be biased, and there would be loss of statistical power to detect associations. Conclusion The following remarks were made from the work in this thesis. First, when only a single-replicate validation study with zero-inflated reference measurements is available, a correctly specified regression calibration can be used to adjust for the bias in the exposure-outcome associations. The performance of the proposed calibration model is influenced more by the assumption made on the form of the continuous covariates than the form of the response distribution. Second, in the absence of an internal validation study, carefully extracted validation data that is transportable to the main study can be used to adjust for the bias in the associations. The proposed method is also useful in conducting sensitivity analyses on the effect of measurement errors. Lastly, when “reference” instruments are themselves marred by substantial bias, the effect of measurement error in an instrument being validated can be seriously underestimated.

Onderzoek van de Commissie Waterbeheer 21e Eeuw (WB21) heeft o.a. geresulteerd in een wateropgave. In dit onderzoek is een methode ontwikkeld waarmee inzicht kan worden verkregen in de hydrologische variabelen van gebieden in Nederland. De methode kan een basis vormen voor het in beeld krijgen van de effecten van waterhuishoudkundige maatregelen en daarmee aangeven in hoeverre kan worden voldaan aan de wateropgave. In eerste instantie is een landsdekkende ruimtelijke schematisatie uitgevoerd en is de Gt-kaart 1 : 50 000 geactualiseerd. Vervolgens zijn SWAP-modellen voor een groot aantal mogelijke situaties geparametriseerd en gekalibreerd. Middels metamodellen, welke van de modelresultaten zijn afgeleid, kunnen verschillende hydrologische variabelen in kaart worden gebracht. Het kan hierbij bijvoorbeeld gaan om kwel, afvoer, berging in zowel grondwater als oppervlaktewater of fluxen. Validatie van enkele variabelen geeft aan dat de gegenereerde kaarten plausibel zijn

Bij de laatste validatie van het Landelijk KRW-Verkenner Model (Cleij et al. 2014) is gebleken dat de concentraties voor N-totaal en P-totaal vaak matig tot slecht voorspeld worden. Eén van de manieren om de voorspellende waarde van een model te verhogen is kalibratie. Het LKM is echter modelparameter-arm, en de enige 'knoppen', waaraan wat betreft modelparameters gedraaid kan worden zijn de parameters van het eerste-orde afbraak proces voor -totaal en -totaal de a raakconstante ij en de temperatuurco ici nt De tot nu toe gebruikte retentieparameters zijn afkomstig van een vertaling van de retentieparameters van het KRW-ECHO systeem naar de retentieparameters voor de KRWVerkenner (Roovaart et al. 2012). Het in dit rapport beschreven onderzoek is via kalibratie gezocht naar een nieuwe set retentieparameters voor N-totaal en P-totaal, uitgaande van de tot nu toe gehanteerde parameterwaarden met als doel het voorspellend vermogen van het LKM op dit punt te verbeteren.

Bij de laatste validatie van het Landelijk KRW-Verkenner Model (Cleij et al. 2014) is gebleken dat de concentraties voor N-totaal en P-totaal vaak matig tot slecht voorspeld worden. Eén van de manieren om de voorspellende waarde van een model te verhogen is kalibratie. Het LKM is echter modelparameter-arm, en de enige 'knoppen', waaraan wat betreft modelparameters gedraaid kan worden zijn de parameters van het eerste-orde afbraak proces voor -totaal en -totaal de a raakconstante ij en de temperatuurco ici nt De tot nu toe gebruikte retentieparameters zijn afkomstig van een vertaling van de retentieparameters van het KRW-ECHO systeem naar de retentieparameters voor de KRWVerkenner (Roovaart et al. 2012). Het in dit rapport beschreven onderzoek is via kalibratie gezocht naar een nieuwe set retentieparameters voor N-totaal en P-totaal, uitgaande van de tot nu toe gehanteerde parameterwaarden met als doel het voorspellend vermogen van het LKM op dit punt te verbeteren.

ASM (Activated Sludge Models)

A method is presented to calibrate transfer function-noise (TFN) models, operating at the same frequency as the input (auxiliary) variables, to sparsely or irregularly observed time series of the output (target) variable. Once calibrated, the TFN models can be used to predict or simulate the output variable at the same frequency as the input variable. Consequently, the method provides a useful tool for filling in gaps of irregularly or sparsely observed hydrological time series. Although generic and suitable for any type of time series, the method is described through the modeling of a time series of groundwater head data with precipitation surplus (precipitation minus potential evapotranspiration) as input variable. First, the TFN model is written in vector notation, yielding the state equation of a linear discrete stochastic system. Subsequently, the state equation is embedded in a Kalman filter algorithm. The Kalman filter is then combined with a maximum likelihood criterion to obtain estimates of the parameters of the TFN model for small time steps (e.g., 1 day) while using sparsely (e.g., two times a month) or even irregularly observed time series of groundwater head data. The method is illustrated using (subsets of) time series of groundwater head data with varying regular and irregular observation intervals.

Soil heat flux is difficult to measure accurately and soil heat flux plates are difficult to calibrate. In this research the reference heat flux was calculated from the temperature gradient and independent thermal conductivity measurements. Reference conductivities, as measured by the non-steady state probe method, have an error of about 2%, while the temperature gradient was measured to an accuracy better than 1%. This results in very reliable reference measurements. Compared with this reference, commercially available heat flux plates have significant inaccuracies. The 1 mm thin TNO PU 43 T sensor was the most accurate with an average relative error of only 4%. A promising new technique is the in situ self calibration, as performed by the Huksefluks HFP-01-SC disc sensor. With self calibration this sensor achieves an accuracy of 5% and confers several advantages for field use. The MIDDLETON CN3 and TNO WS 31S sensors had relative errors of about 20%. The ring shaped sensor Huksefluks SH1 gave relatively poor results, because it measured, in fact, the temperature gradient instead of the heat flux. The results of this sensor remained poor after correcting for the thermal conductivity of the sand. For all sensors the same conclusions hold for non-steady state conditions with evaporation. The often used Philip (1961) correction factor is shown to be not very accurate: in only half of our experiments its use decreased the relative measuring error; and in some cases it made it worse. However, the correction remains useful as a tool for designing soil heat flux sensors; also a positive relation exists between the magnitude of the correction and the inaccuracy of the measurement.

Modeling of integrated urban water systems (IUWS) has seen a rapid development in recent years. Models and software are available that describe the process dynamics in sewers, wastewater treatment plants (WWTPs), receiving water systems as well as at the interfaces between the submodels. Successful applications of integrated modeling are, however, relatively scarce. One of the reasons for this is the lack of high-quality monitoring data with the required spatial and temporal resolution and accuracy to calibrate and validate the integrated models, even though the state of the art of monitoring itself is no longer the limiting factor. This paper discusses the efforts to be able to meet the data requirements associated with integrated modeling and describes the methods applied to validate the monitoring data and to use submodels as software sensor to provide the necessary input for other submodels. The main conclusion of the paper is that state of the art monitoring is in principle sufficient to provide the data necessary to calibrate integrated models, but practical limitations resulting in incomplete data-sets hamper widespread application. In order to overcome these difficulties, redundancy of future monitoring networks should be increased and, at the same time, data handling (including data validation, mining and assimilation) should receive much more attention.

Uit onderzoek van het RIVM blijkt dat met het programma CAR II berekende concentraties systematisch te hoog zijn. Toepassing van een nieuwe ijking van het model verbetert de overeenkomst tussen de berekende en gemeten concentratieniveaus sterk. Lokale overheden gebruiken het model CAR II (Calculation of Air pollution from Road traffic) voor de berekening van de luchtkwaliteit in verkeersbelaste situaties. Sinds begin 2007 wordt hierbij gerekend met nieuwe emissiefactoren voor wegverkeer welke voor verschillende stoffen aanmerkelijk hoger zijn dan eerder het geval was. Gebruik van deze nieuwe emissies leidde tot grote verschillen tussen berekende en gemeten concentraties. Het RIVM heeft in opdracht van het ministerie van VROM een nieuwe ijking van het programma CAR II uitgevoerd. Op basis van door gemeenten aangeleverde verkeersgegevens zijn voor de jaren 2003 tot en met 2006 berekeningen met CAR II uitgevoerd in de straten waar meetstations van het Landelijk Meetnet Luchtkwaliteit van het RIVM staan. De resultaten van de berekeningen voor stikstof(di)oxide, koolmonoxide en fijn stof zijn vervolgens vergeleken met metingen in de straten over dezelfde periode. Uit de vergelijking blijkt dat de berekende concentratiebijdragen met 0.62 moeten worden vermenigvuldigd voor een goede overeenkomst met de gemeten waarden. Omdat de in CAR II gebruikte emissiefactoren in 2007 ook zijn aangepast veranderen de netto berekende concentratieniveaus in de straten slechts beperkt ten opzichte van de afgelopen jaren. Na toepassing van de nieuwe ijking zijn de berekende stikstofdioxide- en fijnstofconcentraties gemiddeld 0.4 en 0.7 mug/m3 (microgram per kubieke meter) hoger dan de gemeten concentraties. Na toepassing van de nieuwe ijking zijn de berekende stikstofdioxide- en fijnstofconcentraties gemiddeld 0.4 en 0.7 mug/m3 (microgram per kubieke meter) hoger dan de gemeten concentraties.

Grondwaterstandsinformatie van goede kwaliteit vinden wij belangrijk. Iedere inspanning om deze kwaliteit vast te stellen en te verbeteren juichen wij toe, vooral als zo’n inspanning wetenschappelijk degelijk is onderbouwd. Wat betreft dat laatste willen wij graag twee opmerkingen plaatsen bij het artikel ‘Controle van kalibratiegegevens’ van Jaco van der Gaast in Stromingen 19(2), pag. 85-90

Land use is constantly changing. For example, urban areas expand as a result of population growth, cropping patterns change to fulfil the demand for bioenergy and natural vegetation recovers in locations where farmers cease to farm. Understanding these changes is pivotal to explore future land-use scenarios and to design spatial policies. Land-use models are increasingly being used for these purposes. They function as virtual laboratories in which scientists or policy analysts can conduct experiments. In order to reliably apply models for these purposes, they need to be calibrated, where calibration is the adjustment of parameters to improve the model’s performance. Consequently, the value of modelled land-use scenarios and policy assessments depends on the quality of the calibration. Assessment of the quality of the calibration is termed validation, and is ideally performed independently in the sense that the data that is used for validation has not been used for calibration. The development of a land-use model can be described by four sequential phases: analysis and conceptual modelling, computer programming of the conceptual model, calibration of the computerized model, and experimentation with the calibrated model. The first three phases all have their own evaluation procedures: conceptual validation, code verification and operational validation, respectively. Operational validation provides insights into the strengths and weaknesses of a particular model application, and sometimes it can suggest directions for improvement. However, available assessment methods have limitations for their application in land-use modelling. Therefore, there is a demand to develop and apply more appropriate methods. The work presented in this thesis first considers the properties of land-use models that are important for their assessment, and subsequently presents and applies several methods that can be used for this assessment. Many land-use changes are directly or indirectly the result of human decisions. However, human decisions are inherently uncertain, and therefore land-use models cannot be expected to simulate these land-use changes exactly. This is acknowledged by many land-use models as they use a stochastic component to simulate land-use changes. Therefore, land-use models should not only be validated on their predictive accuracy, their capacity to accurately allocate land-use changes on the map, but also on their process accuracy, their capacity to realistically simulate land-use change processes. Moreover, many models start from an initial land-use map and simulate changes relative to this map. The amount of change for a simulation is typically small relative to the entire map, which means that a large part of the result is caused by persistence. For this reason, a benchmark, such as a naive predictor, is required to properly asses the accuracy of simulation results. This benchmark can be implicit to the assessment method itself, or explicit, i.e. another land-use model which serves as a reference model. Outperforming the benchmark can be considered a minimum threshold to pass; however, it cannot directly inform whether a model is acceptable as this depends on the purpose of the model, the requirements of the study and the application domain. The predictive accuracy of a land-use model is typically assessed by comparing a simulation result with the actual land-use map at the end of a simulation. A common method for this is the Kappa statistic, which expresses the agreement between two land-use maps corrected for the expected agreement from a random allocation given the distribution of class sizes. However, this is not an appropriate reference level to assess the predictive accuracy of land-use models, because it does not account for the amount of change. This thesis presents Kappa Simulation, a new map-comparison method that is identical in form to Kappa, but which instead applies a more appropriate reference model based on random allocation of class transitions relative to the initial map. This implicitly accounts for the amount of change, which truly allows gauging the predictive accuracy of changes in land-use models. However, Kappa Simulation cannot differentiate between near-hits and complete misses, while this distinction is often very relevant for land-use modellers. This thesis therefore presents Fuzzy Kappa Simulation. This statistic is an improvement of Kappa Simulation, as it applies a fuzzy interpretation of class transitions and their locations. This means that it can account for near-hits, which makes it arguably the most suitable map comparison method to assess the predictive accuracy of land-use models. Because of the intrinsic uncertainty underlying land-use change processes, a realistic land-use model does not necessarily generate a high predictive accuracy, which justifies a separate assessment of its process accuracy. Ideally, process accuracy is assessed directly from the values of model parameters. However, it is often impossible to observe real-world values for these parameters because drivers for land-use changes are correlated or they cannot be measured. Therefore, the process accuracy is typically assessed indirectly from the land-use patterns generated by the model. Two groups of methods exist to characterize land-use patterns: landscape metrics and fractal metrics. Landscape metrics are a collection of algorithms that have been applied in landscape ecology to characterize land-use patterns. In this thesis, landscape metrics have been used to compare the simulated land-use map with the observed land-use map instead. Fractal metrics, which have their origin in complexity science, are another type of measures to characterize regularities in (urban) land-use patterns. Examples are power-law distributions for urban clusters and fractal dimensions of patches of urban land. Moreover, fractal metrics can be interpreted in absolute terms since they represent general regularities in urban systems for which values are known from literature. Therefore, fractal metrics also allow evaluation of the process accuracy of a synthetic application for which no observed land-use pattern is available for comparison. Neighbourhood rules represent the influence of the existing land-use distribution on the location of land-use changes. This includes the persistence, conversion and attraction/repulsion of land uses in the neighbourhood of a location. Because neighbourhood rules cannot be estimated directly from data, they need to be set in a calibration procedure. The work in this thesis indicates that agents consider their neighbourhood at different spatial scales: the direct vicinity of a location has a strong influence on the allocation of new urban land, but neighbourhood rules over larger distance – typically the size of urban regions – also improve the model performance. This thesis also discusses a special type of neighbourhood rules: rules describing the influence of the existing activity distribution on the allocation of activity changes, where activities denote a quantity or density related to a land use, such as inhabitants for residential land use. This study shows that relatively simple rules can grow a realistic urban settlement structure, which confirms that neighbourhood rules improve the process accuracy of a land-use model. It should be noted that while the methods presented and applied in this thesis are objective, the selection of assessment methods remains subjective. Moreover, because no method is yet capable of describing land-use patterns satisfactorily, more subjective methods such as visual assessment of simulation results or interpretation of parameter values remain of added value in the calibration and validation of land-use models.

Land use is constantly changing. For example, urban areas expand as a result of population growth, cropping patterns change to fulfil the demand for bioenergy and natural vegetation recovers in locations where farmers cease to farm. Understanding these changes is pivotal to explore future land-use scenarios and to design spatial policies. Land-use models are increasingly being used for these purposes. They function as virtual laboratories in which scientists or policy analysts can conduct experiments. In order to reliably apply models for these purposes, they need to be calibrated, where calibration is the adjustment of parameters to improve the model’s performance. Consequently, the value of modelled land-use scenarios and policy assessments depends on the quality of the calibration. Assessment of the quality of the calibration is termed validation, and is ideally performed independently in the sense that the data that is used for validation has not been used for calibration. The development of a land-use model can be described by four sequential phases: analysis and conceptual modelling, computer programming of the conceptual model, calibration of the computerized model, and experimentation with the calibrated model. The first three phases all have their own evaluation procedures: conceptual validation, code verification and operational validation, respectively. Operational validation provides insights into the strengths and weaknesses of a particular model application, and sometimes it can suggest directions for improvement. However, available assessment methods have limitations for their application in land-use modelling. Therefore, there is a demand to develop and apply more appropriate methods. The work presented in this thesis first considers the properties of land-use models that are important for their assessment, and subsequently presents and applies several methods that can be used for this assessment. Many land-use changes are directly or indirectly the result of human decisions. However, human decisions are inherently uncertain, and therefore land-use models cannot be expected to simulate these land-use changes exactly. This is acknowledged by many land-use models as they use a stochastic component to simulate land-use changes. Therefore, land-use models should not only be validated on their predictive accuracy, their capacity to accurately allocate land-use changes on the map, but also on their process accuracy, their capacity to realistically simulate land-use change processes. Moreover, many models start from an initial land-use map and simulate changes relative to this map. The amount of change for a simulation is typically small relative to the entire map, which means that a large part of the result is caused by persistence. For this reason, a benchmark, such as a naive predictor, is required to properly asses the accuracy of simulation results. This benchmark can be implicit to the assessment method itself, or explicit, i.e. another land-use model which serves as a reference model. Outperforming the benchmark can be considered a minimum threshold to pass; however, it cannot directly inform whether a model is acceptable as this depends on the purpose of the model, the requirements of the study and the application domain. The predictive accuracy of a land-use model is typically assessed by comparing a simulation result with the actual land-use map at the end of a simulation. A common method for this is the Kappa statistic, which expresses the agreement between two land-use maps corrected for the expected agreement from a random allocation given the distribution of class sizes. However, this is not an appropriate reference level to assess the predictive accuracy of land-use models, because it does not account for the amount of change. This thesis presents Kappa Simulation, a new map-comparison method that is identical in form to Kappa, but which instead applies a more appropriate reference model based on random allocation of class transitions relative to the initial map. This implicitly accounts for the amount of change, which truly allows gauging the predictive accuracy of changes in land-use models. However, Kappa Simulation cannot differentiate between near-hits and complete misses, while this distinction is often very relevant for land-use modellers. This thesis therefore presents Fuzzy Kappa Simulation. This statistic is an improvement of Kappa Simulation, as it applies a fuzzy interpretation of class transitions and their locations. This means that it can account for near-hits, which makes it arguably the most suitable map comparison method to assess the predictive accuracy of land-use models. Because of the intrinsic uncertainty underlying land-use change processes, a realistic land-use model does not necessarily generate a high predictive accuracy, which justifies a separate assessment of its process accuracy. Ideally, process accuracy is assessed directly from the values of model parameters. However, it is often impossible to observe real-world values for these parameters because drivers for land-use changes are correlated or they cannot be measured. Therefore, the process accuracy is typically assessed indirectly from the land-use patterns generated by the model. Two groups of methods exist to characterize land-use patterns: landscape metrics and fractal metrics. Landscape metrics are a collection of algorithms that have been applied in landscape ecology to characterize land-use patterns. In this thesis, landscape metrics have been used to compare the simulated land-use map with the observed land-use map instead. Fractal metrics, which have their origin in complexity science, are another type of measures to characterize regularities in (urban) land-use patterns. Examples are power-law distributions for urban clusters and fractal dimensions of patches of urban land. Moreover, fractal metrics can be interpreted in absolute terms since they represent general regularities in urban systems for which values are known from literature. Therefore, fractal metrics also allow evaluation of the process accuracy of a synthetic application for which no observed land-use pattern is available for comparison. Neighbourhood rules represent the influence of the existing land-use distribution on the location of land-use changes. This includes the persistence, conversion and attraction/repulsion of land uses in the neighbourhood of a location. Because neighbourhood rules cannot be estimated directly from data, they need to be set in a calibration procedure. The work in this thesis indicates that agents consider their neighbourhood at different spatial scales: the direct vicinity of a location has a strong influence on the allocation of new urban land, but neighbourhood rules over larger distance – typically the size of urban regions – also improve the model performance. This thesis also discusses a special type of neighbourhood rules: rules describing the influence of the existing activity distribution on the allocation of activity changes, where activities denote a quantity or density related to a land use, such as inhabitants for residential land use. This study shows that relatively simple rules can grow a realistic urban settlement structure, which confirms that neighbourhood rules improve the process accuracy of a land-use model. It should be noted that while the methods presented and applied in this thesis are objective, the selection of assessment methods remains subjective. Moreover, because no method is yet capable of describing land-use patterns satisfactorily, more subjective methods such as visual assessment of simulation results or interpretation of parameter values remain of added value in the calibration and validation of land-use models.

niet beschikbaar

Dit rapport beschrijft de 'stand der techniek' van meetmethoden voor het vaststellen van de concentratie zwevende deeltjes in de troposfeer, gericht op de fijne fractie, de zogenaamde PM2,5-fractie. De beschrijving van de prestaties van de meetmethoden volgens de huidige stand van de techniek is gebaseerd op een literatuurstudie en op eigen ervaringen van de deelnemende instituten. De studie richt zich op de vergelijkbaarheid van de automatische meetmethoden met de standaardmethode (referentie). Het is de wens van de betrokken meetinstanties om de ervaringen met PM2,5-meetmethoden te inventariseren en om onderling de meetstrategie af te stemmen. Een zorgvuldige selectie van een PM2,5-meetmethode is daarbij van belang. Doel van het rapport is de betrokken meetinstanties te ondersteunen met een overzicht van de prestaties van verschillende meetmethoden. Daarnaast draagt het rapport bij tot het proces van normaliseren en/of harmoniseren van meetmethoden.

Dit rapport beschrijft de 'stand der techniek' van meetmethoden voor het vaststellen van de concentratie zwevende deeltjes in de troposfeer, gericht op de fijne fractie, de zogenaamde PM2,5-fractie. De beschrijving van de prestaties van de meetmethoden volgens de huidige stand van de techniek is gebaseerd op een literatuurstudie en op eigen ervaringen van de deelnemende instituten. De studie richt zich op de vergelijkbaarheid van de automatische meetmethoden met de standaardmethode (referentie). Het is de wens van de betrokken meetinstanties om de ervaringen met PM2,5-meetmethoden te inventariseren en om onderling de meetstrategie af te stemmen. Een zorgvuldige selectie van een PM2,5-meetmethode is daarbij van belang. Doel van het rapport is de betrokken meetinstanties te ondersteunen met een overzicht van de prestaties van verschillende meetmethoden. Daarnaast draagt het rapport bij tot het proces van normaliseren en/of harmoniseren van meetmethoden.

Het multiple stress model SMART-MOVE is ontwikkeld om op nationale schaal de effecten van verdroging, verzuring en vermesting op het voorkomen van plantensoorten te voorspellen. Het model bestaat uit: (1) een bodemmodule SMART2, die de verandering van bodemvochtgehalte, zuurgraad en stikstofbeschikbaarheid berekent en (2) een vegetatiemodule MOVE, die bestaat uit regressievergelijkingen welke de relatie tussen de omgevingsfactoren en de kans op voorkomen van soorten beschrijven. De omgevingsfactoren zijn weergegeven in gemiddelde Ellenberg-indicatiewaarden per opname. Omdat naast deze standplaatsfactoren ook beheersmaatregelen invloed hebben op het voorkomen van soorten, is onderzocht of indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid gebruikt kunnen worden om de effecten van beheer op de vegetatie te beschrijven. Daartoe is een dataset van 500 vegetatie-opnamen ingedeeld in 4 categorieen voor beheersintensiteit, waarna door middel van ordinale logistische regressie-analyse kalibratie met indicatiewaarden voor licht, maaigevoeligheid en stikstof plaatsvond. Op basis van deze analyse konden vergelijkingen opgesteld worden die voor elke categorie de kans weergeven dat een opname tot die categorie behoort. Op basis van deze kansen is een relatieve schaal voor beheersintensiteit opgesteld, welke als basis voor de invoer van MOVE kan dienen. Uitbreiding van MOVE met indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid resulteerde in een significante verbetering van de regressievergelijkingen. Geconcludeerd werd dat indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid gebruikt kunnen worden om de effecten van beheersintensiteit op het voorkomen van soorten te beschrijven. Wanneer SMART-MOVE uitgebreid wordt met deze variabelen, kunnen effecten van beheer en successie op nationale schaal worden beschreven.

Het multiple stress model SMART-MOVE is ontwikkeld om op nationale schaal de effecten van verdroging, verzuring en vermesting op het voorkomen van plantensoorten te voorspellen. Het model bestaat uit: (1) een bodemmodule SMART2, die de verandering van bodemvochtgehalte, zuurgraad en stikstofbeschikbaarheid berekent en (2) een vegetatiemodule MOVE, die bestaat uit regressievergelijkingen welke de relatie tussen de omgevingsfactoren en de kans op voorkomen van soorten beschrijven. De omgevingsfactoren zijn weergegeven in gemiddelde Ellenberg-indicatiewaarden per opname. Omdat naast deze standplaatsfactoren ook beheersmaatregelen invloed hebben op het voorkomen van soorten, is onderzocht of indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid gebruikt kunnen worden om de effecten van beheer op de vegetatie te beschrijven. Daartoe is een dataset van 500 vegetatie-opnamen ingedeeld in 4 categorieen voor beheersintensiteit, waarna door middel van ordinale logistische regressie-analyse kalibratie met indicatiewaarden voor licht, maaigevoeligheid en stikstof plaatsvond. Op basis van deze analyse konden vergelijkingen opgesteld worden die voor elke categorie de kans weergeven dat een opname tot die categorie behoort. Op basis van deze kansen is een relatieve schaal voor beheersintensiteit opgesteld, welke als basis voor de invoer van MOVE kan dienen. Uitbreiding van MOVE met indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid resulteerde in een significante verbetering van de regressievergelijkingen. Geconcludeerd werd dat indicatiewaarden voor licht en maaigevoeligheid gebruikt kunnen worden om de effecten van beheersintensiteit op het voorkomen van soorten te beschrijven. Wanneer SMART-MOVE uitgebreid wordt met deze variabelen, kunnen effecten van beheer en successie op nationale schaal worden beschreven.

niet beschikbaar

Het gebruik van een ionspecifieke meter in de tuinbouw maakt het naar verwachting mogelijk de behoefte van het gewas per dagdeel in beeld te brengen. Vervolgens kan snel en per element worden bijgestuurd. Hierdoor kan de uitstoot van meststoffen omlaag en kan mogelijk teeltvoordeel worden behaald in de vorm van productie of kwaliteit. Doelstellingen van dit project zijn: • Een gebruiksvoorschrift voor plaatsing, onderhoud en controle van de meters. • Het registreren en analyseren van voedingsaanpassingen met bestaande techniek. • Het beoordelen van de gewasrespons op voedingsaanpassingen.

Het gebruik van een ionspecifieke meter in de tuinbouw maakt het naar verwachting mogelijk de behoefte van het gewas per dagdeel in beeld te brengen. Vervolgens kan snel en per element worden bijgestuurd. Hierdoor kan de uitstoot van meststoffen omlaag en kan mogelijk teeltvoordeel worden behaald in de vorm van productie of kwaliteit. Doelstellingen van dit project zijn: • Een gebruiksvoorschrift voor plaatsing, onderhoud en controle van de meters. • Het registreren en analyseren van voedingsaanpassingen met bestaande techniek. • Het beoordelen van de gewasrespons op voedingsaanpassingen.

The Offshore Industry Committee (OIC) of OSPAR discussed in its 2008 meeting the reporting of inputs of metals from offshore installations. INPUT is currently compiling data and information on discharges and emissions to the OSPAR maritime area to be used in the Quality Status Report (QSR). This includes an assessment of the inputs of cadmium, lead, and mercury in produced water. Initial estimates were considered by OIC to be unrepresentative, since many of the analyses recorded values below the analytical detection limits of the techniques used. Given the urgency of producing reliable information that could be used to prepare estimates of inputs of cadmium, lead, and mercury for the QSR, OIC agreed to conduct a further study, using the assistance of Quasimeme, to ensure quality assurance from sampling to measurement and reporting. This report focuses on the intercalibration exercise.

The Offshore Industry Committee (OIC) of OSPAR discussed in its 2008 meeting the reporting of inputs of metals from offshore installations. INPUT is currently compiling data and information on discharges and emissions to the OSPAR maritime area to be used in the Quality Status Report (QSR). This includes an assessment of the inputs of cadmium, lead, and mercury in produced water. Initial estimates were considered by OIC to be unrepresentative, since many of the analyses recorded values below the analytical detection limits of the techniques used. Given the urgency of producing reliable information that could be used to prepare estimates of inputs of cadmium, lead, and mercury for the QSR, OIC agreed to conduct a further study, using the assistance of Quasimeme, to ensure quality assurance from sampling to measurement and reporting. This report focuses on the intercalibration exercise.

Onderzoek van de Commissie Waterbeheer 21e Eeuw (WB21) heeft o.a. geresulteerd in een wateropgave. In dit onderzoek is een methode ontwikkeld waarmee inzicht kan worden verkregen in de hydrologische variabelen van gebieden in Nederland. De methode kan een basis vormen voor het in beeld krijgen van de effecten van waterhuishoudkundige maatregelen en daarmee aangeven in hoeverre kan worden voldaan aan de wateropgave. In eerste instantie is een landsdekkende ruimtelijke schematisatie uitgevoerd en is de Gt-kaart 1 : 50 000 geactualiseerd. Vervolgens zijn SWAP-modellen voor een groot aantal mogelijke situaties geparametriseerd en gekalibreerd. Middels metamodellen, welke van de modelresultaten zijn afgeleid, kunnen verschillende hydrologische variabelen in kaart worden gebracht. Het kan hierbij bijvoorbeeld gaan om kwel, afvoer, berging in zowel grondwater als oppervlaktewater of fluxen. Validatie van enkele variabelen geeft aan dat de gegenereerde kaarten plausibel zijn

Het Dove-project (Diffuse belasting van het Oppervlaktewater in de Veehouderij) heeft tot doel om de bijdrage van de melkveehouderij aan de diffuse nutriëntenbelasting (stikstof en fosfor) van het oppervlaktewater te kwantificeren in een veenweidegebied, een zandgebied en een kleigebied. Daarbij is ondermeer gebruik gemaakt van modellen die het transport van water en stikstof- en fosforverbindingen kunnen beschrijven. Deze procesmodellen maken het mogelijk om uitspraken te doen over de nutriëntenbelasting op tijdstippen waarop en voor omstandigheden waarvoor geen meetgegevens beschikbaar zijn (bijvoorbeeld in scenario- analyses). In dit informatieblad is beschreven hoe de procesmodellen zijn gekalibreerd en gevalideerd voor een proefperceel in het veenweidegebied. Hierbij zijn nieuwe methoden gehanteerd die tot voor kort niet gebruikelijk waren. Een toepassing van de gekalibreerde en gevalideerde modellen voor het analyseren van het hydrologische systeem en voor het doorrekenen van scenario's wordt beschreven in respectievelijk B0-05-infoblad 03 en B0-05-infoblad 04.

Het Dove-project (Diffuse belasting van het Oppervlaktewater in de Veehouderij) heeft tot doel om de bijdrage van de melkveehouderij aan de diffuse nutriëntenbelasting (stikstof en fosfor) van het oppervlaktewater te kwantificeren in een veenweidegebied, een zandgebied en een kleigebied. Daarbij is ondermeer gebruik gemaakt van modellen die het transport van water en stikstof- en fosforverbindingen kunnen beschrijven. Deze procesmodellen maken het mogelijk om uitspraken te doen over de nutriëntenbelasting op tijdstippen waarop en voor omstandigheden waarvoor geen meetgegevens beschikbaar zijn (bijvoorbeeld in scenario- analyses). In dit informatieblad is beschreven hoe de procesmodellen zijn gekalibreerd en gevalideerd voor een proefperceel in het veenweidegebied. Hierbij zijn nieuwe methoden gehanteerd die tot voor kort niet gebruikelijk waren. Een toepassing van de gekalibreerde en gevalideerde modellen voor het analyseren van het hydrologische systeem en voor het doorrekenen van scenario's wordt beschreven in respectievelijk B0-05-infoblad 03 en B0-05-infoblad 04.

In veel stikstofmodellen wordt denitrificatie vaak gemodelleerd met behulp van eenvoudige rekenregels. Actuele denitrificatie is gelijk aan de potentiële denitrificatie gereduceerd door het actuele nitraatgehalte, de actuele water verzadigingsgraad en de actuele bodemtemperatuur. Deze reductie vindt plaats aan de hand van een drietal reductiefuncties, welke gezamenlijk vier onbekende parameters bevatten. In dit rapport wordt beschreven hoe deze vier parameters zijn bepaald voor een zestal locaties in Nederland door denitrificatie te meten aan grondmonsters die onderling verschillen in nitraatgehalte, verzadigingsgraad en temperatuur. Uit deze studie wordt geconcludeerd dat de parameters locatiespecifiek zijn, en dat er geen relatie duidelijk wordt tussen de waarden van deze parameters en de hoofdgrondsoorten zand, veen en klei