Största dygnsnederbörd

I Sverige förekommer regn eller snö i genomsnitt 150 till 200 dygn per år, i fjällen något fler. Oftast rör det sig om mängder mindre än 10 mm per dygn, men i något eller några dussin fall kommer det mer. Ett av dessa fall är årets största dygnsnederbörd.

För att studera förekomsten av de allra största dygnsnederbördsmängderna används här dels en griddad information från ptHBV och dels mätningar från enskilda stationer. Baserat på dessa två datakällor beräknas "Största dygnsnederbörden". 

Hur den varierar geografiskt och över tiden beskrivs nedan. Till sist en utblick hur den kan förändras i framtiden.

Databasen ptHBV

För alla år och dygn sedan 1961 har uppmätta dygnsvärden för temperatur och nederbörd analyserats och räknats fram för ett gridnät över Sverige. Denna griddade databas, kallad ptHBV, utgör ett bra hjälpmedel om nederbördens eller temperaturens fördelning i tid och rum ska studeras. Tidsupplösningen är alltså dygn och den rumsliga upplösningen är 4 km.

Analysen bygger bland annat på de observationer som beskrivs i nästa stycke. Metodiken, som används, ger en utslätning av nederbördsfältet. Extremt höga värden dämpas och vissa 'torra' gridpunkter kan få aningen nederbörd då de egentligen har haft uppehåll.

Nederbördsmätningar från enskilda stationer

Nederbördsnätet innehåller förhållandevis många stationer, men är glest med hänsyn taget till hur liten yta som berörs av exempelvis skurar under sommarhalvåret. Beräkningen har ställt kravet att ytterst få observationer får saknas under ett år.

Två perioder 1961-1990 och 1991-2013

Den geografiska fördelningen av den största dygnsnederbörden för perioden 1961-1990 till vänster påminner om den för perioden 1991-2013 till höger. Analyserna är baserade på stationsdata.

De högsta värdena finns främst på västsidan av Sydsvenska höglandet och strax innanför södra Norrlandskusten. Analysen i fjällen är osäker; om vårt stationsnät hade varit tätare i där skulle det sannolikt finnas en del högre värden även i fjällen.

Jämförelse mellan de två perioderna baserad på enskilda stationer

Förändringen mellan de två perioderna visas här i form av procentuell avvikelse (baserad på kvoten) mellan den senare perioden och den tidigare perioden. Utifrån dessa data syns en allmän ökning (blått) av den största nederbörden, men det förekommer även områden där en minskning (gult) har skett.

Eftersom denna typ av nederbörd (årets högsta dygnsnederbörd) är väldigt lokal och vanligen faller i form av skurar är det osäkert om den geografiska fördelningen innehåller någon signifikant information eller om den är en följd av slumpen.

Förändring över tid

Den största dygnsnederbörden i genomsnitt för hela landet per år 1961-2013 baserat på stationsdata.
Den största dygnsnederbörden (mm) i genomsnitt för hela landet per år 1961-2013 baserat på stationsdata.
Förstora Bild

När varje års data (mm) plottas för perioden 1961 till 2013 ser vi en svag ökning över tiden. Denna ökning syns i alla landsändar.

Ökningen med cirka 0,1 mm per år, som gäller om vi beaktar hela landet, är signifikant (testad på konfidensgraden 95%). Detta gäller även om testen utförs för Götaland och för norra Norrland, men inte för Svealand eller för södra Norrland.

Den största dygnsnederbörden i genomsnitt för norra Norrland per år 1961-2013 baserat på stationsdata.
Den största dygnsnederbörden (mm) i genomsnitt för norra Norrland per år 1961-2013 baserat på stationsdata.
Förstora Bild
Den största dygnsnederbörden i genomsnitt för södra Norrland per år 1961-2013 baserat på stationsdata.
Den största dygnsnederbörden (mm) i genomsnitt för södra Norrland per år 1961-2013 baserat på stationsdata.
Förstora Bild
Den största dygnsnederbörden i genomsnitt för Svealand per år 1961-2013 baserat på stationsdata.
Den största dygnsnederbörden (mm) i genomsnitt för Svealand per år 1961-2013 baserat på stationsdata.
Förstora Bild
Den största dygnsnederbörden i genomsnitt för Götaland per år 1961-2013 baserat på stationsdata.
Den största dygnsnederbörden (mm) i genomsnitt för Götaland per år 1961-2013 baserat på stationsdata.
Förstora Bild

Resultat utifrån ptHBV

När den griddade databasen ptHBV används blir resultatet att de extrema värdena dämpas något. Framförallt för perioden 1961-1990 framträder inte de höga värdena på västsidan av Sydsvenska höglandet lika markant som i analysen där stationsvisa data används.

För den senare perioden 1991-2013 syns emellertid de två områdena. En intressant skillnad (i jämförelse med analysen baserad direkt på stationsdata) är att fjällområdet nu uppvisar några områden med höga värden, en följd av att ptHBV-modellen tar hänsyn till topografin.

Jämförelse mellan de två perioderna, ptHBV-data

En jämförelse mellan de två perioderna 1991-2013 och 1961-1990 visar att den största dygnsnederbörden har ökat på de flesta hållen i landet, men det finns också stora områden där den minskat.

Eftersom denna typ av nederbörd är väldigt lokal och vanligen faller i form av skurar är det osäkert om den geografiska fördelningen innehåller någon signifikant information eller om den är en följd av slumpen.

Att det skett en ökning är däremot sannolik.

Årlig variation baserad på ptHBV

När data från ptHBV används framträder en liknande bild liknande den som baseras på stationsvisa data. Det vill säga en ökning.

Den största dygnsnederbörden i genomsnitt för hela landet per år 1961-2013 baserat på ptHBV-data.
Den största dygnsnederbörden (mm) i genomsnitt för hela landet per år 1961-2013 baserat på ptHBV-data.
Förstora Bild

Hur blir framtiden

Den största dygnsnederbörden i Sverige förväntas öka. I slutet av seklet kommer den största dygnsnederbörden att vara 10-50% mer än under perioden 1961-1990, beroende på vilket scenario som används.

Största dygnsnederbörden beräknas öka under alla årstider och ungefär lika mycket i hela landet. Trots att klimatmodellsimuleringarna i stort sett är överens om att den största dygnsnederbörden ökar så finns det under alla årstider och i alla scenarier enskilda klimatmodellsimuleringar som ger ingen eller liten ökning.

Mer om Största dygnsnederbörd i framtiden.