Verzilting van zoet water is een veelvoorkomend probleem dat het leven in veel opzichten beïnvloedt, zoals infrastructuur, voedselproductie, milieu, biodiversiteit en de beschikbaarheid van veilig drinkwater wereldwijd. Klimaatverandering heeft een breed scala aan verziltingsgerelateerde effecten, en deze situatie treft vooral de kustgebieden. Dit probleem op kustlocaties wordt meestal veroorzaakt door 5 hoofdoorzaken: stijgende zeespiegel, de afname van stroomopwaartse rivierafvoeren, overmatige grondwateronttrekking, menselijke activiteiten en stormvloeden die zout water verder landinwaarts drijven. Als gevolg van deze factoren zet zoutwaterindringing druk op de belanghebbenden die activiteiten in deze gebieden uitvoeren en afhankelijk zijn van zoetwater.

Het hoofddoel van dit onderzoek is het vinden van een antwoord op de volgende vraag: “In hoeverre kunnen online sensornetwerkgegevens worden gebruikt om (hybride) voorspellingsmodellen voor de waterkwaliteit te bouwen die geschikt zijn om het oppervlaktewaterbeheer te optimaliseren?” Een stijging van het zoutgehalte in rivieren die worden gebruikt voor (drink- of industrie)waterproductie zal leiden tot hogere waterverwerkingskosten. Voorspellingsmodellen voor de waterkwaliteit op korte termijn die de voorspelling van toekomstige zoutgehalten mogelijk maken, zouden de optimalisatie van het waterbeheerbeleid mogelijk maken. De ontwikkeling van deze modellen en hun toepassing om het managementbeleid te verbeteren, is het hoofddoel van dit werk.