Conclusie en discussie

Het model RuimteScanner kent een lange traditie van ontwikkeling, doorontwikkeling en toepassing. De scope van de toepassingen is breed, met variatie in thematiek, scope, regionale focus, tijdshorizon, ruimtelijk detailniveau etc. Doorontwikkeling en toepassing van het model gaan steeds hand in hand, met (potentiële) nieuwe toepassingen van het model als belangrijkste drijvende kracht. Deze toepassingen vragen om een duidelijke aansluiting op de werelden die met het model worden verkend, met herkenbare (beleids)knoppen, expliciete actoren/stakeholders, herkenbare mechanismen en indicatoren die rechtsreeks hierop terug te voeren zijn. De (beleids)varianten die met het model worden opgebouwd komen bij voorkeur ‘tekenend en rekenend’ tot stand, in co-creatie met stakeholders en beleidsmakers, met ruimte voor zowel empirie als ontwerp.

Tegen deze achtergrond is een nieuwe modelversie ontwikkeld: RuimteScanner 2.0. In tegenstelling tot eerdere versies beschrijft het nieuwe model de regionale dynamiek aan de vraagkant van de virtuele grond- en vastgoedmarkt in termen van verwachte aantallen actoren (bijvoorbeeld banen) en objecten (bijvoorbeeld wooneenheden). Hiermee sluit het model aan op voor- en nageschakelde modellen die eveneens met actoren en/of objecten rekenen. De nieuwe RuimteScanner versie wijst deze entiteiten toe aan locaties op basis van locatie- en (in het geval van wonen) ontwikkelpakket-specifieke dichtheden, waaraan lokale minima en maxima kunnen worden opgelegd. De woningdichtheden van de ontwikkelpakketten worden opgebouwd uit de vooronderstelde (steden)bouwkundige kenmerken hiervan, zoals aantal bouwlagen, stedelijk groen etc. Deze zijn hiermee intern consistent en bieden aangrijpingspunten voor zowel de definitie van hun lokale geschiktheid als, na de allocatie, effectmodellering (bijvoorbeeld van het stedelijk hitte eilanden effect).

Door de uitsplitsing van een actor-, object- en ruimtegebruikslaag is het vernieuwde RuimteScanner model in staat om onttrekking (actoren) en sloop (objecten) expliciet te administreren en heralloceren. In basis (her)alloceert het vernieuwde model de actoren en objecten op een sequentiële (sector-na-sector) en getrapte (locatietype-na-locatietype) manier. Dit geeft veel ruimte voor ontwerp. Binnen sectoren gebeurt de allocatie nog steeds integraal, met concurrentie tussen verschillende subsectoren zoals bijvoorbeeld bovengenoemde ontwikkelpakketten. De onderliggende geschiktheidskaarten hebben nog steeds een sterke empirische basis. In het geval van wonen wordt deze uitgedrukt in termen van exploitatiesaldi. Dit maakt het mogelijk om minima in te stellen hiervoor en/of externaliteiten hierin te verdisconteren zoals potentiële overstromingsschade. Hiermee kunnen allocatieresultaten worden verkregen die tegelijk realistisch (financieel haalbaar) en maatschappelijk wenselijk zijn.

Het verder ontwikkelde RuimteScanner model heeft zo op meerdere aspecten haar toepassingsbereik versterkt. Het model is vooral geschikter gemaakt voor meer exploratieve toepassingen zoals de Ruimtelijke Verkenning 2023 beschreven in Hoofdstuk 3. Er zijn echter ook verdere ontwikkelpunten aan te wijzen. Meest fundamenteel daarbij, vanuit zowel een theoretisch als praktisch oogpunt, is dat het de voorkeur zou verdienen om meer ruimtevragers in onderlinge concurrentie te kunnen alloceren. Dit vergt echter dat de geschiktheden voor verschillende ruimtegebruiksfuncties op een eenduidige manier worden gespecificeerd. Idealiter gebeurt dit naar het voorbeeld van de ontwikkelopties binnen de sector wonen, met geschiktheden uitgedrukt in grondexploitatiesaldi. Vooralsnog ontbreekt deze informatie voor het thematische detailniveau dat het model nastreeft, maar er is in het verleden al divers onderzoek gedaan naar het definiëren van biedprijzen voor grond en het implementeren daarvan in het model RuimteScanner (Koomen et al., 2015). Bij het opzetten van een meer geïntegreerd model waarin de ruimtevragers in onderlinge samenhang worden bezien kan dit eerdere onderzoek als vertrekpunt dienen en is het aan te bevelen een verkenning te doen naar de ontwikkeling en toepassing van vergelijkbare modellen in andere landen. Bij een dergelijke inventarisatie is het van belang zowel de wetenschappelijke onderbouwing als praktische toepasbaarheid in de Nederlandse beleidscontext te bezien.

Een tweede aandachtspunt betreft de waarschijnlijkheid van de ruimtelijke patronen die met de opeenvolgende RuimteScanner versies werden gesimuleerd. Dit onderwerp komt regelmatig terug in presentaties van ruwe modeluitkomsten in regio-bijeenkomsten. De ruimtelijke resolutie van het model en daarmee de herkenbaarheid van de resultaten, is in de loop van de tijd toegenomen (van 500 via 100 naar 25 meter gridcellen). Dit betekent echter niet automatisch dat de plausibiliteit van de gesimuleerde patronen ook is vergroot. Een groter detailniveau vergt namelijk ook een preciezer beschrijving van de krachten die de veranderingen aandrijven. Die gevraagde precisie verhoudt zich lastig tot het exploratieve karakter van veel modeltoepassingen. Dit is deels op te vangen met heldere communicatie over de doelstelling en aannamen in het simulatieproces. Daarnaast zou meer aandacht besteed kunnen worden aan het objectniveau waarop ruimtelijke veranderingen plaatsvinden. Een mogelijke ontwikkelrichting is allocatie per perceel in plaats van gridcel. Zeer kleine percelen (in de stad) kunnen eventueel van tevoren worden samengevoegd, om bijvoorbeeld een minimum omvang van 1 hectare oppervlak te halen. Zeer grote percelen kunnen vooraf worden opgeknipt, bijvoorbeeld om een maximum van 100 hectare, te verkrijgen.

Verder verdient het de aanbeveling om de actor-laag in het model uit te breiden met bevolking en huishoudens. Analoog aan de banen zouden de regionale projecties van huishoudens uit Tigris XL gebruikt kunnen worden voor de allocatie van 'wonen'. Dit alleen al omwille van interne modelconsistentie en eenvoud in uitlegbaarheid. Daarnaast zou dit nuttig zijn voor effectmodellen zoals slachtoffers bij overstromingen.

Tot slot is de scope van het vernieuwde RuimteScanner model vooralsnog beperkt tot stedelijke functies. In eerdere toepassingen werden ook landelijke functies zoals landbouw en natuur integraal meegenomen. Het ligt voor de hand deze te herintroduceren. Zeker gezien de huidige maatschappelijke en beleidsmatige focus op landbouw- en natuur gerelateerde dossiers (stikstof, watertekorten en -overschotten, waterkwaliteit, soortenrijkdom). Het verdient daarbij de aanbeveling om aan te sluiten op de (effect)modellen ten aanzien van deze functies bij de diverse kennisinstellingen die hieraan rekenen, zoals WUR (ecosysteemdiensten) en Deltares (Landelijk Water Model).