Technical Documentation and Manual for the Expert supporting system MEI, version 2

The main purpose of this technical documentation is to clearly establish the key ideas and methods used during development of the MEI-model. This document introduces in this way the technical set-up of the model for application developers and administrators. In describing how MEI (version 2) works from a technical point of view, a set of general principles and starting-points influencing the choice of software and the application set-up are first given. The main technical improvement is found in the use of a database instead of spreadsheets to store model calculations. The MEI model is built as a 3-tier application, separating the user services from the business logic and the data services. Several main functions of the application are described by using UML (Unified Modelling Language). Diagrams arising from this language that were put to use are: use-cases, to describe the system from the user's point of view; class-diagrams for functional units and their relationships; and sequence diagrams, to describe the interaction between classes on a time scale.Dit rapport beschrijft de werking van het MEI-model (versie 2) in technisch opzicht. Als eerste worden een aantal algemene uitgangspunten en randvoorwaarden genoemd die hebben meegespeeld bij de keuze voor software en de manier van applicatie-ontwikkeling. De functie van dit document is vooral vastlegging van de gevolgde werkwijze bij de applicatie-ontwikkeling. Het vormt voor een beheerder c.q. ontwikkelaar de eerste kennismaking met de technische opzet van het MEI-model. Naast een aantal inhoudelijke verbeteringen in het model-concept was er behoefte aan een database waarin de modelberekeningen kunnen worden opgeslagen. De algemene opzet de MEI-applicatie volgt de 3-lagen architectuur , waarin de gebruikerslaag, de applicatielogica en de data-communicatie naar de database te onderscheiden zijn. Een aantal functies wordt beschreven met behulp van UML (Unified Modelling Language). Hiervan zijn 3 diagrammen gebruikt: use-cases voor de gebruikerswensen; class-diagrams voor de functionele elementen die tesamen de gewenste functies uitvoeren; en sequence diagrams waarin concrete acties en de samenwerking tussen classes op een tijdsas gevolgd kunnen worden

Technical Documentation and Manual for the Expert supporting system MEI, version 2

Dit rapport beschrijft de werking van het MEI-model (versie 2) in technisch opzicht. Als eerste worden een aantal algemene uitgangspunten en randvoorwaarden genoemd die hebben meegespeeld bij de keuze voor software en de manier van applicatie-ontwikkeling. De functie van dit document is vooral vastlegging van de gevolgde werkwijze bij de applicatie-ontwikkeling. Het vormt voor een beheerder c.q. ontwikkelaar de eerste kennismaking met de technische opzet van het MEI-model. Naast een aantal inhoudelijke verbeteringen in het model-concept was er behoefte aan een database waarin de modelberekeningen kunnen worden opgeslagen. De algemene opzet de MEI-applicatie volgt de 3-lagen architectuur , waarin de gebruikerslaag, de applicatielogica en de data-communicatie naar de database te onderscheiden zijn. Een aantal functies wordt beschreven met behulp van UML (Unified Modelling Language). Hiervan zijn 3 diagrammen gebruikt: use-cases voor de gebruikerswensen; class-diagrams voor de functionele elementen die tesamen de gewenste functies uitvoeren; en sequence diagrams waarin concrete acties en de samenwerking tussen classes op een tijdsas gevolgd kunnen worden.The main purpose of this technical documentation is to clearly establish the key ideas and methods used during development of the MEI-model. This document introduces in this way the technical set-up of the model for application developers and administrators. In describing how MEI (version 2) works from a technical point of view, a set of general principles and starting-points influencing the choice of software and the application set-up are first given. The main technical improvement is found in the use of a database instead of spreadsheets to store model calculations. The MEI model is built as a 3-tier application, separating the user services from the business logic and the data services. Several main functions of the application are described by using UML (Unified Modelling Language). Diagrams arising from this language that were put to use are: use-cases, to describe the system from the user's point of view; class-diagrams for functional units and their relationships; and sequence diagrams, to describe the interaction between classes on a time scale.DG

Information analysis of the Expert supporting system for calculating efficiency of environmental policy instruments

The report contains an information analysis for the second version of the Expert supporting system MEI. The purpose of this system is to analyse and forecast the implementation of environmentally friendly technology in the industrial sector. Important output variables are technology use and process emissions. Starting-point for the information analysis was a prototype of MEI (version 1) and a list with conceptual and technical improvements. The main concept of the model could be described using the prototype (version 1), the improvements list and further user input. From this description, the general-user functions of the model were analysed. In the next step, the data requirements were described, resulting in a data model. A flow diagram of calculations could then be made with the data model and the main calculation rules. This information analysis is the basis for the technical design of the new MEI (version 2), while the data model has been implemented as a database structure.Om een operationele versie van het MEI model (versie 2) te kunnen maken is een informatie-analyse uitgevoerd. Het MEI model is bedoeld om de implementatie van milieuvriendelijke techniek in de industrie sector te kunnen analyseren en voorspellen. Belangrijke output is het techniekgebruik en de procesemissies. Het uitgangspunt voor deze analyse was het prototype van MEI (versie 1) en een lijst met conceptuele en technische verbeterpunten. Met de lijst verbeterpunten en gebruikers informatie is het model in algemene zin beschreven. Hieruit zijn de belangrijkste gebruiksfuncties gedestilleerd. Hierna konden de data behoeften van het model beschreven worden, hetgeen is vastgelegd in een data model. Met het data model en de rekenregels is een stroomdiagram van de berekeningen afgeleid. Deze informatie analyse is de basis voor een technisch ontwerp voor het nieuwe MEI model, en het opzetten van een geschikte database structuur. Een korte beschrijving van beschikbare software voor uitvoering is ook opgenomen in dit rapport, inclusief argumenten voor een software keuze en een algemene architectuur

Expert supporting system for calculations of efficiency of environmental policy instruments

Behaviour is the result of a complex process of information exchange in different forms, many kinds of risk assessment (especially personal), social and cultural background and individual characteristics. Behaviour is complex and therefore hard to understand and even harder to predict. Although behaviour of actors in companies involved in environmental problems might be a little less complex, it's still a big challenge to understand the processes. In recent years many case studies have been done, specific information analysed and, more and less important factors distinguished. To be able to make use of these insights a first attempt has been made in the form of a model to develop a structure for analysing these processes. After some experience with simple versions of such a structure the computer model was built. Meant to be an 'expert supporting system', this model supports experts in translating their (mostly qualitative) knowledge on a case into a prognosis of the implementation path of a technology or a package of measures. The model structure is based on the idea that companies find themselves in different situations, mainly at least technically speaking. The environmental pressure (emissions) from a group of companies (sector) is dependent on the distribution over different situations or states, because every state has a characteristic emission factor. This distribution changes yearly under the influence of several driving forces. A function having three parameters is used. The time to prepare for a change of state, the speed and the part of the sector that will never undergo changed state. These parameters represent a function of seven driving forces, which are functions of characteristics of the environmental policy like guidelines, policy goals, subsidies and priorities of the sector. Driving forces include: the sectors, organisations knowledge of new technologies, the age of their installations, their economic situation e.g., costs, efficiency, complexity, technical depreciation time, etc. of the measures, public attention, like signals from research, media (daily papers), actions of environmental groups.De beschrijving van de versie van het model MEI (Model Effectiviteit Instrumenten versie 2.0) is gericht op de toepassing voor de penetratie van technieken bij groepen van bedrijven (bv. in bedrijfstakken). Dit model is een poging om de opgedane kennis en ervaring op het gebied van milieubeleidsanalyse te operationaliseren. Bewust is de economische afweging van kosten en baten hierin niet uitgewerkt; resultaten van andere modellen daarvoor kunnen wel worden ingebracht. De aandacht is vooral gericht op maatregelen en bijbehorende overwegingen, die gericht zijn op algemene (maatschappelijke) milieubaten. MEI is een 'expert ondersteunend systeem', vooral bedoeld om het inzicht in deze complexe materie te vergroten en de problematiek op een meer gestructureerde, methodische wijze te benaderen. Het spel van drijvende krachten achter het al dan niet toepassen van bepaalde technieken door bedrijven is zo complex, dat elke poging tot een gestructureerde benadering hiervan tevens een inperking inhoudt. Dit geldt in nog sterkere mate voor een kwantitatief werkend model als deze eerste versie van MEI, ook al gebeurt de input vooral in kwalitatieve termen. Het model moet daarom gezien worden als een hulpmiddel, zowel voor de praktijk als bij verder onderzoek. Met enkele cases is een beperkte validatie uitgevoerd. Het model is echter bewust zodanig opgezet, dat het betrekkelijk eenvoudig is om eigen inzichten over de kwantitatieve uitwerking in de rekenstructuur onder te brengen

Expert supporting system for calculations of efficiency of environmental policy instruments

De beschrijving van de versie van het model MEI (Model Effectiviteit Instrumenten versie 2.0) is gericht op de toepassing voor de penetratie van technieken bij groepen van bedrijven (bv. in bedrijfstakken). Dit model is een poging om de opgedane kennis en ervaring op het gebied van milieubeleidsanalyse te operationaliseren. Bewust is de economische afweging van kosten en baten hierin niet uitgewerkt; resultaten van andere modellen daarvoor kunnen wel worden ingebracht. De aandacht is vooral gericht op maatregelen en bijbehorende overwegingen, die gericht zijn op algemene (maatschappelijke) milieubaten. MEI is een 'expert ondersteunend systeem', vooral bedoeld om het inzicht in deze complexe materie te vergroten en de problematiek op een meer gestructureerde, methodische wijze te benaderen. Het spel van drijvende krachten achter het al dan niet toepassen van bepaalde technieken door bedrijven is zo complex, dat elke poging tot een gestructureerde benadering hiervan tevens een inperking inhoudt. Dit geldt in nog sterkere mate voor een kwantitatief werkend model als deze eerste versie van MEI, ook al gebeurt de input vooral in kwalitatieve termen. Het model moet daarom gezien worden als een hulpmiddel, zowel voor de praktijk als bij verder onderzoek. Met enkele cases is een beperkte validatie uitgevoerd. Het model is echter bewust zodanig opgezet, dat het betrekkelijk eenvoudig is om eigen inzichten over de kwantitatieve uitwerking in de rekenstructuur onder te brengen.Behaviour is the result of a complex process of information exchange in different forms, many kinds of risk assessment (especially personal), social and cultural background and individual characteristics. Behaviour is complex and therefore hard to understand and even harder to predict. Although behaviour of actors in companies involved in environmental problems might be a little less complex, it's still a big challenge to understand the processes. In recent years many case studies have been done, specific information analysed and, more and less important factors distinguished. To be able to make use of these insights a first attempt has been made in the form of a model to develop a structure for analysing these processes. After some experience with simple versions of such a structure the computer model was built. Meant to be an 'expert supporting system', this model supports experts in translating their (mostly qualitative) knowledge on a case into a prognosis of the implementation path of a technology or a package of measures. The model structure is based on the idea that companies find themselves in different situations, mainly at least technically speaking. The environmental pressure (emissions) from a group of companies (sector) is dependent on the distribution over different situations or states, because every state has a characteristic emission factor. This distribution changes yearly under the influence of several driving forces. A function having three parameters is used. The time to prepare for a change of state, the speed and the part of the sector that will never undergo changed state. These parameters represent a function of seven driving forces, which are functions of characteristics of the environmental policy like guidelines, policy goals, subsidies and priorities of the sector. Driving forces include: the sectors, organisations knowledge of new technologies, the age of their installations, their economic situation e.g., costs, efficiency, complexity, technical depreciation time, etc. of the measures, public attention, like signals from research, media (daily papers), actions of environmental groups.DG

Information analysis of the Expert supporting system for calculating efficiency of environmental policy instruments

Om een operationele versie van het MEI model (versie 2) te kunnen maken is een informatie-analyse uitgevoerd. Het MEI model is bedoeld om de implementatie van milieuvriendelijke techniek in de industrie sector te kunnen analyseren en voorspellen. Belangrijke output is het techniekgebruik en de procesemissies. Het uitgangspunt voor deze analyse was het prototype van MEI (versie 1) en een lijst met conceptuele en technische verbeterpunten. Met de lijst verbeterpunten en gebruikers informatie is het model in algemene zin beschreven. Hieruit zijn de belangrijkste gebruiksfuncties gedestilleerd. Hierna konden de data behoeften van het model beschreven worden, hetgeen is vastgelegd in een data model. Met het data model en de rekenregels is een stroomdiagram van de berekeningen afgeleid. Deze informatie analyse is de basis voor een technisch ontwerp voor het nieuwe MEI model, en het opzetten van een geschikte database structuur. Een korte beschrijving van beschikbare software voor uitvoering is ook opgenomen in dit rapport, inclusief argumenten voor een software keuze en een algemene architectuur.The report contains an information analysis for the second version of the Expert supporting system MEI. The purpose of this system is to analyse and forecast the implementation of environmentally friendly technology in the industrial sector. Important output variables are technology use and process emissions. Starting-point for the information analysis was a prototype of MEI (version 1) and a list with conceptual and technical improvements. The main concept of the model could be described using the prototype (version 1), the improvements list and further user input. From this description, the general-user functions of the model were analysed. In the next step, the data requirements were described, resulting in a data model. A flow diagram of calculations could then be made with the data model and the main calculation rules. This information analysis is the basis for the technical design of the new MEI (version 2), while the data model has been implemented as a database structure.DG

Onzekerheidsanalyse van de NOx emissie van Nederlandse personenauto's in 1998

In decision-making processes on emission reduction, not only are emission data needed but also information on the uncertainty of these data. Here, structured expert elicitation was used an uncertainty analysis on NOx emissions from Dutch passenger cars in 1998. Experts from several Dutch research institutes were elicited on individual car performance (emission factors) and volumetric (kilometres driven) variables could be obtained with the expert elicitation method. Total population uncertainty was calculated by propagation and aggregation of individual car uncertainty in a Monte Carlo simulation. The calculation process was explicitly geared to variables showing inherent variability (aleatory uncertainty) and variables that are uncertain because of a lack of knowledge (epistemic uncertainty). The smallest 95% uncertainty interval for total population NOx emission was obtained for the TNO-CBS (Statistics Netherlands) expert (-12% to +15%), while the largest interval was obtained for the RIVM expert (-35% to +51%). The combination of experts (called decision-makers [DM]) showed intervals of -30% to +41% (DM before propagation) and -46% to +81% (DM after aggregation). The use of structured expert elicitation was very time consuming, and there is still a lot of discussion on combining expert data. Therefore, the need for structured expert elicitation should be firmly substantiated and focused on sensitive and controversial variables.Bij besluitvorming over maatregelen op het gebied van emissie-reductie zijn niet alleen gegevens over emissies nodig maar ook over de onzekerheid daarvan. Dit rapport beschrijft een studie naar het gebruik van gestructureerde expertbevraging bij onzekerheidsanalyse van de NOx-emissies uit personenauto's. Experts van verschillende Nederlandse onderzoeksinstituten zijn bevraagd over prestatiegegevens (emissie-factoren) en volumegegevens (kilometrages). De totale populatie onzekerheid is berekend door het opschalen van de onzekerheid van individuele auto's door Monte Carlo simulaties. In de berekening is expliciet onderscheid gemaakt tussen variabelen die inherent variabel zijn (aleatorische onzekerheid) en variabelen die onzeker zijn vanwege een gebrek aan kennis (epistemische onzekerheid). Het kleinste 95% betrouwbaarheidsinterval werd verkregen voor de TNO-CBS expert (-12% tot +15%), en het grootste interval voor de RIVM expert (-35% tot +51%). De combinatie van experts (decision-makers [DM] genoemd in deze methode) kreeg intervallen van -30% tot +41% (DM voor propagatie) en van -46% tot +81% (DM na aggregatie). Het gebruik van expert bevraging bleek arbeidsintensief en er is veel discussie over het wel of niet combineren van expert antwoorden. Het gebruik van deze methode moet daarom goed onderbouwd worden, en moet zich richten op de meest gevoelige en controversiele parameters

Onzekerheidsanalyse van de NOx emissie van Nederlandse personenauto's in 1998

Bij besluitvorming over maatregelen op het gebied van emissie-reductie zijn niet alleen gegevens over emissies nodig maar ook over de onzekerheid daarvan. Dit rapport beschrijft een studie naar het gebruik van gestructureerde expertbevraging bij onzekerheidsanalyse van de NOx-emissies uit personenauto's. Experts van verschillende Nederlandse onderzoeksinstituten zijn bevraagd over prestatiegegevens (emissie-factoren) en volumegegevens (kilometrages). De totale populatie onzekerheid is berekend door het opschalen van de onzekerheid van individuele auto's door Monte Carlo simulaties. In de berekening is expliciet onderscheid gemaakt tussen variabelen die inherent variabel zijn (aleatorische onzekerheid) en variabelen die onzeker zijn vanwege een gebrek aan kennis (epistemische onzekerheid). Het kleinste 95% betrouwbaarheidsinterval werd verkregen voor de TNO-CBS expert (-12% tot +15%), en het grootste interval voor de RIVM expert (-35% tot +51%). De combinatie van experts (decision-makers [DM] genoemd in deze methode) kreeg intervallen van -30% tot +41% (DM voor propagatie) en van -46% tot +81% (DM na aggregatie). Het gebruik van expert bevraging bleek arbeidsintensief en er is veel discussie over het wel of niet combineren van expert antwoorden. Het gebruik van deze methode moet daarom goed onderbouwd worden, en moet zich richten op de meest gevoelige en controversiele parameters.In decision-making processes on emission reduction, not only are emission data needed but also information on the uncertainty of these data. Here, structured expert elicitation was used an uncertainty analysis on NOx emissions from Dutch passenger cars in 1998. Experts from several Dutch research institutes were elicited on individual car performance (emission factors) and volumetric (kilometres driven) variables could be obtained with the expert elicitation method. Total population uncertainty was calculated by propagation and aggregation of individual car uncertainty in a Monte Carlo simulation. The calculation process was explicitly geared to variables showing inherent variability (aleatory uncertainty) and variables that are uncertain because of a lack of knowledge (epistemic uncertainty). The smallest 95% uncertainty interval for total population NOx emission was obtained for the TNO-CBS (Statistics Netherlands) expert (-12% to +15%), while the largest interval was obtained for the RIVM expert (-35% to +51%). The combination of experts (called decision-makers [DM]) showed intervals of -30% to +41% (DM before propagation) and -46% to +81% (DM after aggregation). The use of structured expert elicitation was very time consuming, and there is still a lot of discussion on combining expert data. Therefore, the need for structured expert elicitation should be firmly substantiated and focused on sensitive and controversial variables.RIV

Update of the national emission projections for SO2, NOx, NH3, NMVOC and PM10 up to 2010

Dit rapport bevat een actualisatie uitgevoerd in 2003 ten behoeve van de Uitvoeringsnota Verzuring en grootschalige luchtverontreiniging 2003Op 19 december 2003 heeft het kabinet de Uitvoeringsnota verzuring en grootschalige luchtverontreiniging 2003 'Erop of eronder' gepubliceerd. Doelstelling van de Uitvoeringsnotitie is de realisatie van de nationale emissieplafonds voor SO2, NOx, NH3 en NMVOS uiterlijk in 2010. Ten behoeve van deze Uitvoeringsnotitie heeft het Milieu- en Natuurplanbureau van het RIVM de prognose voor de emissies in 2010 aangepast aan nieuwe inzichten en trends. De geactualiseerde emissieprognoses voor SO2, NOx, NH3 en NMVOS (en fijn stof) worden in dit rapport gepresenteerd. De ramingen houden rekening met het door de tweede kamer geaccordeerde beleid tot Juli 2003. De effecten van het nieuw aangekondigde in de Uitvoeringsnota 'Erop of Eronder' zijn niet verwerkt in de ramingen met uitzondering van NOx-emissiehandel. De aangepaste raming toont aan dat bij uitvoering van het geaccordeerde beleid de emissieplafonds voor SO2, NOx en NMVOS waarschijnlijk niet worden gehaald. Aanvullende maatregelen zijn nodig. Voor NH3 lijkt het plafond haalbaar, hoewel er een kans aanwezig is dat het plafond toch overschreden wordt. Na doorvoering van het afgesproken beleid worden de plafonds voor SO2, NOx en NMVOS met resp. circa 15, 28 en 15 miljoen kg overschreden. Het emissieplafond voor NH3 wordt naar verwachting met circa 7 miljoen kg onderschreden. In 2005 wordt een nieuwe referentieraming opgesteld door ECN en RIVM voor de periode tot 2020. Op dat moment worden ook de emissieprognoses voor 2010 bijgesteld.In december 2003 the Dutch Government has set down a national programme for the reduction of sulphur dioxide (SO2), nitrogen oxides (NOx), volatile organic compounds (NMVOC) and ammonia (NH3) in an implementation memorandum called 'Erop or Eronder'. For this memorandum, the Netherlands Environmental Assessment Agency (RIVM/MNP) took on the task of updating the emission projections according to the latest insights into emission sources, policies and trends up to 2010. The updated emission projections for SO2, NOX, NH3, NMVOC (and also PM10) will be presented in this report. The projection includes current policy decisions up to July 2003. Effects of new measures announced in the implementation memorandum 'Erop of Eronder' have not been considered in the projections with the exception of the Dutch NOx-emission trading system. Projections show that given current policies, the emission ceilings for SO2, NOX and NMVOC will probably not be met in 2010. Additional measures are needed. The emission ceiling for NH3 seems attainable, although there is still a chance that the ceiling will be exceeded. Results show that the ceiling for SO2, NOX and NMVOC will be exceeded by approximately 15, 28 and 15 million kg, respectively. Projected emissions for NH3 are ascertained at about 7 million kg below the emission ceiling. In 2005 the Netherlands Environmental Assessment Agency (RIVM/MNP) will publish new projections up to the year 2020 in cooperation with the Netherlands Energy Research Foundation (ECN). Emission projections for the year 2010 will then also be updated.VRO

Response of nitrogen dynamics in semi-natural and agricultural grassland soils to experimental variation in tide and salinity

In the framework of rehabilitation efforts to enhance the ecological value of closed-off estuaries, we studied the effects of restoring a tidal movement and seawater incursion on soil nitrogen conversion rates and vegetation response of semi-natural and agricultural grasslands in an outdoor mesocosm experiment. Intact soil monoliths including vegetation were collected in June 2004 on two locations on the shores of the Haringvliet lagoon in the south-western part of the Netherlands, which used to be a well-developed estuary before closure in 1970. For more than 1 year, soil monoliths were continuously subjected to a full-factorial combination of tidal treatment [stagnant/tidal (0.20 m amplitude)] and water type [(freshwater, oligohaline (salinity = 3)]. Soil, soil moisture and water nitrogen concentrations were monitored for a year, as well as vegetation response and nitrogen conversion rates in the soil. As expected, nitrogen mineralization rates were enhanced by the tidal treatment in comparison with the stagnant treatment. Denitrification rates however, were much less affected by tide and were even lower in the tidal treatments after 3 months in the agricultural grassland soils, implying that in general, soils were more oxic in the tidal treatments. Oligohaline treatments had virtually no effect on soil nitrogen conversion rates compared to freshwater treatments. Vegetation performance, however, was lower under saline conditions, especially in the semi-natural grassland. No further significant differences in response to the tidal and oligohaline treatments were found between the two soils although they differed strongly in soil characteristics. We conclude that if the rehabilitation measures in the former Haringvliet estuary are carried out as planned, drastic changes in soil nitrogen processes and vegetation composition will not occur.