PCLake is een waterkwaliteitsmodel ontwikkeld door het RIVM. Het model kan onder andere gebruikt worden om het effect van voorgestelde maatregelen op de waterkwaliteit van meren te berekenen. De grote gedetailleerdheid van het model leidt tot relatief lange reken-tijden, wat een bezwaar vormt als het model ingezet wordt in scenariostudies met een groot aantal simulaties. Doel van deze studie is het opstellen van een metamodel PCLake, d.w.z. een model van het model PCLake dat - bij benadering - dezelfde resultaten genereert, maar in een aanzienlijk kortere tijd. De operationele doelstelling van deze studie was om het effect van acht belangrijke omgevingsvariabelen op het chlorofylgehalte van het meer, zoals gesimuleerd door PCLake, te beschrijven met behulp van een metamodel. Deze invoer-variabelen waren de oppervlakte en diepte van het meer, de instroomsnelheid van het water, het fosfaat- en slibgehalte van het instromende water, de verhouding tussen het nitraat- en het fosfaatgehalte van het instromende water, de visserijdruk en de oppervlakte moeras. Voor de metamodellering werden drie verschillende methoden toegepast: (1) regressieboom, (2) radial basis function network en (3) interpolatie. In een vergelijking tussen de drie methoden bleek dat interpolatie de meest nauwkeurige benadering gaf van de door PCLake gesimuleerde waarden. De overeenkomst tussen PCLake en het meest nauwkeurige meta-model, toegepast op een aselecte steekproef van 80000 punten uit de invoerruimte, leverde een R2 van 0.965. De rekentijd van alle metamodellen varieerde van 1 - 2 milliseconden per berekening, tegen 9 seconden voor PCLake. Omdat het metamodel is opgesteld voor een breed bereik van invoervariabelen, houdt dit in dat het gebruikt kan worden in scenariostudies, om in de plaats van PCLake voorspellingen te doen voor de waterkwaliteit in toekomstige situaties. Naast een methode-vergelijking bevat dit rapport ook practische aanwijzingen over de toepassing van de bestudeerde methoden in de vorm van een aantal procedures.