Hydroklimatologi

Hur påverkas den hydrologiska cykeln av ett varmare klimat?

Ett skyfall kan få stora konsekvenser, även om det bara påverkar ett litet område.
Ett skyfall kan få stora konsekvenser, även om det bara påverkar ett litet område.

Den globala uppvärmningen påverkar omsättningen av vatten. En intensivare avdunstning lyfter vatten från vattendrag, mark och växter till atmosfären, vilket leder till totalt mer nederbörd på jorden. Trots den totala ökningen kan stora förändringar ske i olika regioner eller olika årstider med konsekvensen att både översvämningar och torka ofta förvärras.

Klimatförändringar manifesterar sig olika på olika skalor. Till exempel påverkas nederbörd olika i stora vädersystem och i mindre åskskurar och förändringar i extremer kan skilja sig markant från förändringar i medelklimatet. Det gör studier av klimatförändringar i nederbörd och hydrologi intressanta och utmanande.

Hydroklimatologi beskriver gränsskiktet mellan vatten i atmosfären och vatten på marken i alla dess former. Utbytet av vatten kan ha stor påverkan på både det lokala och globala klimatet.

Robust koppling mellan klimatmodeller och hydrologiska modeller

Hydrologiska modeller behöver bra meteorologiska drivdata. Vi utvecklar därför olika observationsbaserade datasett för historisk och realtidsanvändning, till exempel HydroGFD (Berg et al., 2018, 2020) och HIPRAD (Berg et al., 2016). Hydrologiska klimatsimuleringar kompliceras av systematiska fel i klimatmodeller, vilket kräver så kallad biasjustering innan användning. Vi utvecklar verktyget MIdAS (MultI-scale bias AdjuStment) som hanterar olika former av biasjustering med flexibel hantering av tid- och rumsskalor för robustare och mer pålitliga resultat.

Hydrometeorologiska extremer

Extremer är av sin natur osäkra. Än större blir osäkerheterna när man tittar på sällsynta extremer som inträffar, till exempel, en gång på 100 år, eller som är en kombination av olika enskilda extremer som tillsammans skapar unika händelser med stor samhällspåverkan. För att bättre förstå processerna för hydrometeorologiska extremer och dess samhällspåverkan studeras stora datamaterial för historiskt och framtida klimat.

Forsknings- och utvecklingsfrågor

Hur kan man kombinera observationstyper för att förbättra nederbördsprodukterna?
HIPRAD (Berg et al., 2016) och HydroGFD (Berg et al., 2018, 2020) läser in olika datasett och kombinerar dem till en produkt som är bättre än de enskilda datasetten. Nya metoder för kombinationer och beräkningar utforskas löpande.

Vad är state-of-the-art för biasjustering och hur går vi vidare?
Biasjustering utförs rutinmässigt i de flesta hydrologiska forskningsprogram, men det finns ingen tydlig state-of-the-art och metod att följa. Vi undersöker olika metoder för biasjustering, interaktionen mellan olika tid- och rumsskalor, samt metoder för utvärdering, med målet att ta fram det bästa underlaget för hydrologiska effektstudier.

Hur kommer hydroklimatologiska extremer att förändras i framtiden?
Vattencykeln intensifieras i de flesta delar av världen, och vi studerar hur det påverkar torka och översvämningshändelser. Ett särskilt fokus ligger just nu på multipla extremer med stor samhällspåverkan.

Våra främsta publikationer inom detta fokusområde

Berg, P.; Almén, F. & Bozhinova, D. HydroGFD3.0: a 25 km global near real-time updated precipitation and temperature data set, submitted to ESSD, 2020.

Berg, P.; Christensen, O. B.; Klehmet, K.; Lenderink, G.; Olsson, J.; Teichmann, C.; & Yang, W. (2019). Summertime precipitation extremes in a EURO-CORDEX 0.11 degrees ensemble at an hourly resolution. Natural hazards and earth system sciences, 19(4), 957-971. doi.org/10.5194/nhess-19-957-2019

Berg, P.; Donnelly, C. & Gustafsson, D. Near-real-time adjusted reanalysis forcing data for hydrology, Hydrology and Earth System Sciences, Copernicus GmbH, 2018, 22, 989-1000, doi.org/10.5194/hess-22-989-2018

Berg, P.; Norin, L. & Olsson, J. Creation of a high resolution precipitation data set by merging gridded gauge data and radar observations for Sweden, Journal of Hydrology, 2016, 541, 6-13, doi.org/10.1016/j.jhydrol.2015.11.031

Berg, P.; Haerter, J. O.; THejll, P.; Piani, C.; Hagemann, S. & Christensen, J. H. Seasonal characteristics of the relationship between daily precipitation intensity and surface temperature, Journal of Geophysical Research, 2009, 114, 9 PP. doi.org/10.1029/2009JD012008

Berg, P.; Moseley, C. & Haerter, J. Strong increase in convective precipitation in response to higher temperatures, Nature Geosci., 2013, 6(3), 181-185, doi.org/10.1038/ngeo1731

Moseley, C.; Berg, P. & Haerter, J. O. Probing the convection life-cycle by iterative rain cell tracking, Journal of Geophysical Research, 2013, 118, 13361-13370, doi.org/10.1002/2013JD020868

Moseley, C.; Hohenegger, C.; Berg, P. & Haerter, J. Convective extremes driven by cloud-cloud interaction, Nature Geoscience, 2016, 9, 748-752, doi.org/10.1038/ngeo2789

Schmith, T.; Thejll, P.; Berg, P.; Boberg, F.; ... & Madsen, M. S. (2020). Identifying robust bias adjustment methods for extreme precipitation in a pseudo-reality setting. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 1-22.doi.org/10.5194/hess-2020-318

Yang, W.; Gardelin, M.; Olsson, J.; and Bosshard, T. Multi-variable bias correction: application of forest fire risk in present and future climate in Sweden, Nat. Hazards Earth Syst. Sci., 2017, 15, 2037-2057, doi.org/10.5194/nhess-15-2037-2015.