Labels verduidelijken klimaatrisico’s
Overstromingen, hevige regenbuien en extreem lange periodes van droogte komen steeds vaker voor door klimaatverandering. Meer regenwater vasthouden en laten infiltreren is voor veel gemeenten een speerpunt. Om zoveel mogelijk hemelwater vast te houden, moeten naast de openbare plekken ook private percelen zoals tuinen worden benut. Gemeenten zijn hierin mede afhankelijk van bewoners. De website IkBenWaterproof.nl geeft advies op perceelniveau aan inwoners, gebaseerd op overstromings- en wateroverlast labels.
In één oogopslag
De labels verduidelijken de klimaatrisico’s voor woningen in één oogopslag. Door woningen een label te geven, kunnen inwoners gemakkelijk zien welke klimaatrisico’s gelden voor hun woonlocatie. Met label A loop je het minste risico, met label F het meeste.
Betekenis van de labels
Bewoners hoeven niet zelf te rekenen met abstracte herhalingstijden en waterdieptes. Voor het wateroverlastlabel maken we gebruik van openbare data die de waterdiepte aangeven bij kortdurende hevige neerslag. Dit zijn simulaties van regenbuien waarbij er 70 - 140 mm water in 2 uur tijd valt. Het label is gebaseerd op het aantal centimeter water dat tijdens zulke buien op het perceel terecht komt.
Hetzelfde hebben we gedaan voor het overstromingslabel. Dat is te zien in de video hierboven. Daarvoor is de waterdiepte tijdens een gesimuleerde overstroming bepalend voor het label, in combinatie met de kans op zo’n waterstand.
Loopt jouw woning risico?
Ikbenwaterproof.nl geeft burgers een indicatie van welke risico’s zij lopen op wateroverlast of overstromingen en biedt informatie over de vele maatregelen die zij kunnen nemen. We maken onderscheid tussen twee typen maatregelen, namelijk maatregelen die bijdragen aan het opvangen van (regen)water en maatregelen die waterschade binnenshuis verminderen. Na het invullen van enkele basisgegevens over de woning op ikbenwaterproof.nl volgt er gelijk een advies over risico’s en maatregelen.
Wetenschappelijk onderbouwd
De labels zijn gebaseerd op verschillende datasets en er zit een aantal belangrijke keuzes achter die bepalen welke label bij welke woning past. Die keuzes zijn gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek aan de Universiteit Utrecht. Lees er hier meer over.