Over het project

Over de scenario’s

  • De scenario’s zijn het resultaat van het onderzoek in het kader van de Ruimtelijke Verkenning 2023.

  • De scenario’s zijn gebaseerd op vier verschillende normatieve maatschappijbeelden die het PBL eerder publiceerde in Oefenen met de toekomst.

  • In alle vier scenario’s wordt gestreefd naar een duurzaam Nederland in de brede zin van het woord, denk aan een circulaire en klimaatneutrale samenleving en voldoende woningen.

  • Afhankelijk van de voorkeuren in de samenleving en de keuzes van beleidsmakers komen de transitiepaden en de ruimtelijke patronen er in elk scenario anders uit te zien.

  • Alle vier scenario’s wijken af van de huidige situatie en het huidige beleid. In elk scenario veronderstellen we een aantal belangrijke institutionele wijzigingen.

  • De scenario’s zijn over de hele breedte van de NOVI (vijf hoofdthema’s) uitgewerkt.

Over de uitwerking van de kaarten en beelden

  • In deze studie zijn voor de vier scenario’s op een integrale manier kaarten en andere ruimtelijke beelden gemaakt. Dat wil zeggen dat sectorale thema’s in samenhang in beeld zijn gebracht. Daarvoor is gebruik gemaakt van ruimtelijke modellering en ontwerpend onderzoek met zowel experts als stakeholders.

  • Voor de inschatting van de nationale ontwikkeling van huishoudens en banen tot 2050 is gebruik gemaakt van de cijfers uit het hoge scenario van de toekomstverkenning Nederland in 2030 en 2050 van het CPB en het PBL, die in 2020 deels zijn geactualiseerd. Er is voor het hoge scenario gekozen om een duidelijk contrast met het heden en duidelijke verschillen tussen de scenario’s te kunnen laten zien. In de hoofdpublicatie hebben we een beknopte onzekerheidsanalyse opgenomen om relevante verschillen met het lage scenario te laten zien.

  • De regionale verdeling van bevolking en banen verschilt per scenario. Hetzelfde geldt voor de omvang en de ruimtevraag die daaruit voortkomt alsook voor de specifieke locaties waar deze ruimtevraag binnen regio’s neerslaat.

  • De woongebieden, werklocaties, windparken en zonnevelden op de nationale kaarten zijn gebaseerd op ruimtelijke modellering met behulp van Tigris XL en RuimteScanner.

  • De landbouw- en natuurgebieden op de nationale kaarten zijn gebaseerd op interpretaties van de scenario’s van de Natuurverkenning 2022 van WUR en PBL.

  • De gedetailleerde ruimtegebruikskaarten uit de modellen zijn grafisch bewerkt en op de kaarten vereenvoudigd weergegeven.

  • De collages en visualisaties van de kenmerkende gebiedstypen zijn een ruimtelijke interpretatie van de scenario’s op het lage schaalniveau.

Relatie met andere PBL-verkenningen

  • Het PBL voert momenteel verkenningen uit voor diverse beleidsterreinen. Deze zijn gericht op verschillende leefomgevingsthema’s, hebben verschillende doelen, waarvoor ook verschillende bijpassende methodes worden ingezet. Het PBL stemt deze verschillende verkenningen zo goed als mogelijk op elkaar af door waar mogelijk gebruik te maken van elkaars (concept)bevindingen.

  • Naast deze Ruimtelijke Verkenning loopt er op het gebied van klimaatmitigatie een trajectverkenning voor een klimaatneutrale economie in Nederland in 2050. Elementen uit dit onderzoek hebben we in deze studie gebruikt als input voor het verder doordenken van de ruimtelijke aspecten van verschillende varianten van een toekomstig energiesysteem (denk aan energievraag en -aanbod en diverse technologieën).

  • Voor wat betreft de natuur is voor de scenario’s in deze studie gebruik gemaakt van de drie scenario's die in de Natuurverkenning zijn ontwikkeld en uitgewerkt. De scenario's zijn daarnaast voor wat betreft de ontwikkelingen in de landbouw zo veel mogelijk afgestemd met de ontwikkelpaden zoals die in de Landbouw-Natuur Verkenning zullen worden geformuleerd.

  • Tot slot hebben we in deze Ruimtelijke Verkenning gebruik gemaakt van de omgevingsscenario’s die het PBL en het CPB in 2015 hebben gepubliceerd in Nederland in 2030 en 2050, inclusief een update daarvan uit 2020. Het PBL werkt momenteel aan een nieuwe versie van die omgevingsscenario’s.