"Het IMAGE-model FAIR maken is een belangrijke stap voor wetenschap en beleid"

In deze serie interviews laten we zien welke bijdrage projecten kunnen leveren aan FAIR Research IT. De onderzoeksteams van de projecten hebben een subsidie ontvangen van het FAIR Research IT Innovation Fund.

Met het IMAGE-model wordt onderzoek gedaan naar klimaatopwarming en maatregelen daartegen. Dit computermodel is niet open-source toegankelijk en de computercode is verouderd. Dankzij het Innovatiefonds is het onderdeel over landgebruik, IMAGE-land, omgezet naar een open-source Python-versie. Dit is een bouwsteen in een grotere transitie om het IMAGE-model FAIR, publiek beter toegankelijk en transparanter te maken. Onderzoekers van de Universiteit Utrecht werkten in dit project samen met medeaanvrager Planbureau voor de Leefomgeving (PBL).

Klimaatverandering, landgebruik: het zijn thema’s die volop leven. Ook in de wetenschap, inhoudelijk én methodologisch: hoe onderzoek je dit soort thema’s goed? Met dergelijke vragen houdt Judith Verstegen zich bezig. Zij is geo-informatiewetenschapper en docent bij Sociale Geografie en Planologie. “Mijn expertise is geographic information science, GIS. Ik ontwikkel methoden voor geografisch onderzoek. Mijn focus ligt op simulatiemodellen en ruimtelijke optimalisatie, waarbij ik kijk naar ruimtelijke systemen die een menselijke component hebben. Zo werkte ik onlangs aan de modellering van looproutes in steden. En tijdens mijn PhD hield ik me bezig met landgebruik. Daar ken ik Jonathan van.” Jonathan Doelman is onderzoeker bij het Planbureau voor de Leefomgeving (PBL) en gastonderzoeker bij het Copernicus Instituut (UU) “Vanuit het PBL analyseren we langetermijnscenario’s op het gebied van klimaat, milieu en duurzame ontwikkeling: hoe ziet de toekomst eruit, wat is het effect van beleidsmaatregelen op bijvoorbeeld klimaatverandering? Daarbij kijk ik zelf vooral naar de rol van landgebruik, zoals landbouw en ontbossing.”

Integrated Assessment Modelling

Doelman en zijn collega’s doen deze scenarioanalyses met Integrated Assessment Models (IAMs), legt hij uit. “Met dit type model boots je interacties na tussen het menselijke systeem, zoals energie- en landgebruik, en het biofysische systeem, zoals klimaat en bossen.” Verstegen vult aan: “Dat het ‘integrated’ is, betekent dat allerlei verschillende modelcomponenten interacteren. Zo simuleert één component het landsysteem, een andere klimaat.” Ze vertelt dat een IAM niet datagedreven werkt, maar theoriegedreven. “Je begint met theorieën, zoals economische theorie over marktwerking. Die aannames implementeer je als regels in code. Daarna kun je die regels toepassen op een bepaalde case, zoals een land en jaartal. Om het model te maken heb je ook data nodig, bijvoorbeeld uit de HYDE-database. Vervolgens kun je je analyse uitvoeren. Misschien wil je de vraag naar voedsel bestuderen. Dan kijkt het model bijvoorbeeld hoeveel landgebruik nodig is in de toekomst en waar nieuwe akkerbouw zou kunnen komen.” Met deze modellen kun je naast toekomstscenario’s ‘what-if scenarios' schetsen, waarmee je de effecten van mogelijke beleidsmaatregelen in kaart brengt.

Het IMAGE-model

Er zijn meerdere IAMs, waaronder het IMAGE-model (Integrated Model to Assess the Global Environment). Eigenaar PBL werkt hiermee, evenals een UU-onderzoeksgroep en partners in onder andere Wageningen en Duitsland. Doelman: “We analyseren er de grote lijnen mee op klimaatgebied: waar gaat het heen op lange termijn? Het is heel nuttig voor wetenschap op mondiale schaal.” Het IMAGE-model speelt dan ook een belangrijke rol bij grote analyses zoals die van het Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) en The Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES). “Wij analyseren bijvoorbeeld: wat moet je doen vanuit beleid om klimaatdoelen te bereiken? Daarbij kijk ik zelf naar landgebruik: wat moet je veranderen in de landbouwsystemen, hoeveel bio-energie en herbebossing heb je nodig, wat zijn de interacties met bijvoorbeeld voedselvoorziening? Dat doe ik met IMAGE-land, het onderdeel van het IMAGE-model dat het landgebruik simuleert.”

Closed source en niet FAIR

Kortom, het IMAGE-model maakt interessant onderzoek mogelijk dat ook voor beleid en maatschappij relevant is. Toch kleven er nadelen aan, vertelt Doelman. “Het is geschreven in verschillende programmeertalen, verouderd en closed source. Dit maakt het model ontoegankelijk en ons werk minder transparant.” Hij vertelt dat onderzoekers, zoals PhD’s van (buitenlandse) instituten, regelmatig vragen waar ze het IMAGE-model kunnen downloaden en gebruiken. “Die moeten we teleurstellen. Bovendien maakt de closed source het voor IMAGE-gebruikers lastiger hun onderzoek gepubliceerd te krijgen. Zonde.”

Het IMAGE-team is dan ook bezig het model FAIR te maken, vertelt Doelman. “We zitten in een grotere transitie naar open-source en betere documentatie. Ook willen we de code naar één veelgebruikte programmeertaal omzetten: Python. Dat maakt het model veel toegankelijker en toekomstbestendig.” Hij vertelt dat sommige andere IAMs inmiddels al open-source zijn. “Dan groeit het aantal onderzoekers dat eraan werkt snel. Dat is interessant aan FAIR en open-source science: je kunt met meer mensen aan een onderzoeksonderwerp werken, op een gestructureerde manier. Je ontwikkelt ook sneller door, aangezien anderen dingen toevoegen aan je model. Verstegen: “Plus: als meer mensen jouw model gebruiken, ontdek je eerder fouten. Belangrijk, zeker als het voor beleid wordt gebruikt. Open-source verhoogt de reproduceerbaarheid enorm.” Tot slot levert het meer transparantie op. Doelman: “Het is belangrijk dat mensen die lezen over IMAGE of ons werk reviewen de code kunnen bekijken. Dan begrijpen ze wat er gebeurt. En stellen zij kritische vragen? Dan kunnen wij het model verbeteren en daarmee nog beter onderzoek doen.”

Dat is interessant aan FAIR en open-source science: je kunt met meer mensen aan een onderzoeksonderwerp werken, op een gestructureerde manier.

Consortium

In deze grotere transitie zocht Doelman naar manieren om ‘zijn’ onderdeel, IMAGE-land, te verFAIRen. “Maar dat is zo’n enorme klus dat ik hulp nodig had. Zo kwam ik met Judith [Verstegen] in contact.” Verstegen: “Jonathan benaderde me al vóór de call voor het Innovatiefonds. Het leek me prachtig om te helpen, maar het kostte te veel tijd. Toen ik de call zag, dacht ik: wat een mooie kans om samen een aanvraag in te dienen. Als universiteit is het ook goed dit soort initiatieven vanuit onderzoeksinstituten te ondersteunen.” Bovendien had ze tijdens haar PhD al een open-source landgebruiksmodel ontwikkeld. “Dus ik kon hierin ook iets toevoegen vanuit mijn expertise.”

Verstegen werd hoofdaanvrager en bracht een consortium samen. “We hebben samengewerkt met drie UU-departementen: Sociale Geografie, het Copernicus Instituut en Fysische Geografie. Vanuit PBL waren naast Jonathan [Doelman] enkele andere onderzoekers betrokken.” Met het budget konden ze voor zeven maanden een onderzoeker van Sociale Geografie aannemen (Ben Romero-Wilcock) om IMAGE-land om te zetten naar een open-source Python-code. Verstegen deed de dagelijkse begeleiding, Doelman beantwoordde vragen over het IMAGE-model. “Ook konden we met het budget een software engineer van Fysische Geografie inschakelen voor technische support en twee workshops organiseren. In de startworkshop brachten we iedereen samen en formuleerden we criteria voor het ‘nieuwe’ model. In de eindworkshop demonstreerden we de software voor PBL-onderzoekers.” Verstegen vertelt dat de samenwerking met PBL ideaal was om software te ontwikkelen die echt aansluit op de praktijk. “Je wilt natuurlijk dat een verbeterd model voldoet aan de behoeften en wensen van degenen die ermee (gaan) werken. Aangezien PBL een van de eindgebruikers is, was deze samenwerking heel zinvol!”

Dankzij deze samenwerking konden we software ontwikkelen die optimaal aansluit op de praktijk

Interessant onderzoek

Naast PBL-onderzoekers profiteren ook UU-onderzoekers van de ‘verFAIRing’ van het IMAGE-model. Doelman: “De samenwerking tussen was al nauw; UU-professor Detlef van Vuren is ook senior onderzoeker bij het PBL en leidt het IMAGE-team met daarin zowel onderzoekers van PBL als UU.” Daarnaast is het project waardevol voor andere (toekomstige) IMAGE-gebruikers. Doelman: “De nieuwe versie is natuurlijk fijn voor nieuwe leden van het IMAGE-team, maar juist ook voor mensen daarbuiten. Hierdoor kunnen alle geïnteresseerden het model beter begrijpen en gebruiken.” Ook onderzoekers die werken met andere modellen profiteren van de verFAIRing van IMAGE, aldus Verstegen. “Zo vergelijkt men steeds vaker IAMs of worden ze samen gerund om een onzekerheidsmarge uit te rekenen. Dit soort studies kunnen anderen nu veel gemakkelijker doen met het IMAGE-model.”

Bredere impact

Naast de wetenschap hebben ook beleid en maatschappij baat bij de verFAIRing van het IMAGE-model. Doelman: “Denk bijvoorbeeld aan de politieke discussie over modellen die planbureaus en kennisorganisaties gebruiken, zoals het stikstofmodel waarop veel stikstofbeleid is gebaseerd. Hoe meer invloed modellen hebben op beleid - en daarmee de levens van mensen - hoe belangrijker dat je goed kunt uitleggen wat het model doet. De samenleving heeft er baat bij als we dingen kwantitatief doorrekenen, maar daarbij moeten we wel transparant zijn.” Ook volgens Verstegen helpen projecten zoals deze om meer begrip en vertrouwen te creëren onder burgers. “Met een transparant model is het makkelijker om de consequenties te accepteren. Zo was het eerste model waarmee men de scenario’s doorrekende tijdens de coronapandemie closed source. Daar kwam veel kritiek op, het schaadt het vertrouwen. Als de software open is, gaat niet iedereen zelf alles bekijken, maar media schrijven er wel over en beïnvloeden mensen. Vaak denkt men - en terecht: als het niet transparant is, is het dan wel te vertrouwen? Ook daarom is FAIR werken enorm belangrijk.”

Betekenis project

Doelman vertelt dat het Innovatiefonds een belangrijke stap was voor het IMAGE-team in de grotere transitie naar open-source en Python. “Het was een heel nuttig traject en een fijne samenwerking met de UU. Het gedeelte dat af is, staat al in Github. Het IMAGE-model als geheel kan helaas nog niet gebruikt worden; vanwege de omvang is nog niet alles omgezet.” Verstegen licht toe: “We hebben ervoor gezorgd dat je de landbouwcomponent ook los kunt draaien, dus voor landgebruik is het model al toegankelijk en FAIR.” Voor haar sloot het project mooi aan op haar eigen onderzoek. “Ik beoefen wetenschap om mensen te helpen en ontwikkelingen verder te brengen. Ook ben ik trots op de brede samenwerking. Op de UU zitten geo-informatiewetenschappers niet bij elkaar maar verdeeld over verschillende departementen binnen Geowetenschappen. Daardoor vergeten mensen soms dat er ook methodologisch onderzoek gedaan wordt naar ruimtelijke analysemethodes of softwareontwikkeling. Dat probeer ik meer zichtbaar te maken. Dit project heeft daaraan bijgedragen.”