Framtidsklimatet studeras med klimatmodeller
För att få en översiktlig bild av framtida klimat används globala klimatmodeller (GCM) som beskriver luftströmmar och väderfenomen över hela jorden. Dessa drivs bland annat med antaganden om framtidens utsläpp av växthusgaser, så kallade utsläppsscenarier.
För mer regionala analyser krävs en bättre beskrivning av detaljer som påverkar det regionala klimatet. Därför kopplas de globala klimatberäkningar till regionala klimatmodeller (RCM) med bättre upplösning och beskrivning av detaljer som exempelvis Östersjön och den Skandinaviska bergskedjan. Den regionala klimatmodellen drivs av resultat från den globala modellen på randen av sitt modellområde. Det gör att valet av global modell får stor betydelse för slutresultatet även regionalt.
Antaganden om växthusgaser
För att kunna göra beräkningar av framtida klimat behövs antaganden om framtida utsläpp av växthusgaser. Vanligtvis används utsläppsscenarier som utarbetats av FNs klimatpanel, IPCC. I utvärderingsrapport AR5 2013-2014 används fyra nya scenarier för att beräkna framtida klimatförändringar, så kallade RCP:er, ”Representative Concentration Pathways”. RCP-scenarierna betecknas med siffror som anger den strålningsdrivning de ger upphov till år 2100. Strålningsdrivningen är skillnaden mellan mängden energi från solinstrålning som träffar jorden och hur mycket energi som jorden strålar ut till rymden igen. I den lägsta RCP:en handlar det om 2,6 och i den högsta 8,5 watt per kvadratmeter.
De tidigare utsläppsscenarierna, SRES, bygger på antaganden av världens utveckling fram till år 2100. Utifrån antaganden om jordens folkmängd, ekonomisk tillväxt, teknologisk utveckling m.m. uppskattades hur mycket klimatpåverkande gaser och partiklar som kommer att släppas ut. Därefter beräknades hur atmosfärens sammansättning förändras vartefter.
Teknik för hydrologiska effektstudier
För att studera hydrologiska effekter används hydrologiska modeller, som drivs med temperatur- och nederbördsdata. Hydrologiska modeller har vanligen beräkningsrutiner för markfuktighet, snöackumulation, snösmältning och grundvatten samt beskriver vattnets väg i avrinningsområdet.
Utdata från klimatmodeller kan dock inte användas direkt som indata till en hydrologisk modell. Orsaken är att klimatmodellerna inte kan beskriva det nutida klimatet tillräckligt detaljerat för att ge en trovärdig hydrologisk respons. DBS-metoden (Distribution Based Scaling) har utvecklats på SMHI för att möjliggöra en anpassning av utdata från klimatmodeller så de kan användas till hydrologiska studier (Yang et al., 2010).
Omskalning med DBS-metoden
DBS-metoden innebär att data från meteorologiska observationer används till att justera klimatmodellens resultat för att ta bort de systematiska felen. De justerade data blir därmed statistiskt jämförbara med observationer och kan direkt användas som indata till en hydrologisk modell. De korrigeringsfaktorer som införs, används även vid beräkningen av framtidens klimat. Då DBS-metoden tillämpas behåller man vid övergången till den hydrologiska modellen både förändringar i medelvärden och de förändringar i klimatets variabilitet som ges av klimatmodellen.
Figuren nedan visar exempel på anpassning av temperatur- och nederbördsdata med DBS-metoden. Efter anpassningen av modelldata stämmer de väl överens med observerade data. Särskilt viktigt är att den överskattning av antal dagar med nederbörd med en viss intensitet som ges av klimatmodellen korrigeras.
En förutsättning när DBS-metoden används är att resultaten för framtida tidsperioder måste jämföras med historiskt klimat så som detta beskrivs av klimatmodellen och inte av meteorologiska observationer. Metoden innebär också att det inte är möjligt att jämföra individuella dagar eller år med observationsdata.
Klimatdatabas är grunden
Den observerade nederbörd och temperatur som klimatmodelldata anpassas mot hämtas från en databas, PTHBV, som SMHI byggt upp med särskild inriktning på hydrologisk modellering.
Databasen innehåller interpolerade värden på nederbörd och temperatur, i ett rikstäckande rutnät (gridrutor) med upplösningen 4 km × 4 km. Data från SMHIs meteorologiska stationer har interpolerats med hänsyn till stationernas avstånd från beräkningsrutan och till deras inbördes korrelation. Höjddata, information om typisk vindriktning och vindstyrka används. Detaljer om hur interpolationen utförs har beskrivits av Johansson (2000) och Johansson och Chen (2003 och 2005).
I databasen har den observerade nederbörden även korrigerats för mätförluster, som framförallt orsakas av att en del av nederbörden blåser förbi mätaren. Klimatdata finns lagrade från 1961och varje år görs en genomgång av förändringar i stationsnätet och databasen uppdateras.
Hydrologiska effektstudier för län och land
SMHI har på uppdrag av flertalet länsstyrelser i Sverige gjort studier av klimatets utveckling från år 1961 och fram till år 2100 baserat på mätningar och analyser av 16 tillgängliga DBS-nedskalade regionala klimatscenarier. Inget aktivt urval av scenarier har gjorts. Analyserna omfattar temperatur och nederbörd samt oftast även vattenföring och snöförhållanden. Rapporterna finns tillgängliga på respektive länsstyrelses webbsida.
På smhi.se finns även resultat på Sverigeskala över förändrade framtida vattenförhållanden. Arbetet är baserat på ovanstående 16 klimatscenarier och med samma teknik som för länsanalyserna. Vattentillgång, marktorka och lågvattenföring är beskrivet.
Hydrologiska effektstudier för Sverige och Europa
Förutom de studier som beskrivs ovan har SMHI även utfört hydrologiska effektstudier för hela Sverige och Europa. Dessa studier har utförts i olika typer av forskningssamarbeten bland annat finansierat av Naturvårdsverket, Formas och EU-kommissionen. De har resulterat i en samling kartor som finns tillgängliga på Sverigeskala (vattenweb) och Europaskala (E-hypeweb). Kartorna visar hur en framtida klimatförändring skulle kunna påverka svensk vattentillgång för en mängd olika variabler och variation av flöde i vattendrag på lokal skala.
I applikationen visas t.ex. temperatur, nederbörd, medelvattenföring, snötäcke samt låg- och högflöden.
Beräkningar för Sverige har gjorts med hjälp av SMHIs hydrologiska modell S-HYPE (version 2010) för 38000 områden som täcker Sveriges yta. För Europa har den Pan-Europeiska modellen E-Hype (Version 2.0) använts. Den simulerar vattenvägar för Europa baserat på 35 000 områden som täcker Europas yta.
I båda fallen redovisas långtidsmedelvärden för dagens klimat (referensperiod 1981-2010) tillsammans med möjliga framtida förändringar. I studien ligger fokus på förändringar för halvseklet (2036-2065) och sekelskiftet (2071-2100).
Medelvärdena bygger på dagliga beräkningar med nederbörd och temperatur från två olika klimatprojektioner. Dessa baseras på två globala klimatmodellerna (Hadley 3 och Echam 5) som drivits med IPCCs utsläppsscenario A1B. Resultaten har skalats ner dynamiskt med RCA-modellen vid Rossby Centre/ SMHI och därefter korrigerats och skalats statistiskt med DBS-metoden.
Resultaten från de två globala modellerna ger stora skillnader och ibland även motsatta resultat, speciellt för lokala förhållanden.
Variation och osäkerhet
Osäkerheter i den typ av resultat som presenteras i analyserna påverkas av val av utsläppsscenarier, global klimatmodell, regional klimatmodell, hydrologisk modell och naturlig variabilitet. Spridningen i resultat kan vara stor, vilket delvis beror på att olika modeller beskriver klimatologiska processer på olika sätt, exempelvis återkopplingen mellan atmosfärisk koncentration av växthusgaser och temperatur. Därför rekommenderas att resultat från många olika klimatprojektioner används som beslutsunderlag och för effektmodellering.
Den metodik som använts för bl.a. länsanalyserna karakteriseras av att flera möjliga klimatscenarier ingår, en så kallad ensemble, och att resultaten bearbetas statistiskt. Syftet är att öka kvalitén i analysen och att identifiera trender som är generella mellan olika scenarier. Det är önskvärt att täcka in ett stort antal scenarier som kan medföra mycket olika effekter. Hydrologiska förändringar som uppträder i flera olika klimatscenarier bedöms således mer troliga än sporadiskt förekommande förändringar.
Tolkningen av resultaten bör koncentreras till långsiktiga trender snarare än till absoluta värden. Där det är tillämpbart används spridningsmått i form av percentiler för att indikera spridningen i resultat mellan olika klimatmodeller. Detta underlättar tolkningen då det ger en mer samlad bild av den tänkbara framtidsutvecklingen.
De två projektioner som presenteras på vattenweb och E-Hypeweb, täcker inte på långt när det stora osäkerhetsintervallet, men sammanfaller relativt väl med 25 - 75 % av intervallet i SMHIs ensemble av 16 klimatprojektioner. Flera hydrologiska modeller är också att föredra för säkrare slutsatser.
Uppdatering av hydrologiska effektstudier för Sverige
SMHI arbetar f.n. med att DBS-omskala nya regionala RCP-scenarier för att kunna använda data till hydrologiska studier. Arbetet initieras främst av de behov som länsstyrelserna uttryckt och en databas kommer att göras tillgänglig.
Referenser
Johansson, B. 2000. Areal precipitation and temperature in the Swedish mountains. An evaluation from a hydrological perspective. Nordic Hydrology, 31, 207-228.
Johansson, B. and Chen, D. 2003. The influence of wind and topography on precipitation distribution in Sweden: Statistical analysis and modelling. International Journal of Climatology, 23, 1523-1535.
Johansson, B. and Chen, D. 2005. Estimation of areal precipitation for runoff modelling using wind data: a case study in Sweden. Climate Research, 29, 53-61.
Yang W., Andréasson J., Graham L.P., Olsson J., Rosberg J. and Wetterhall F. 2010. Distribution based scaling to improve usability of RCM projections for hydrological climate change impacts studies. Hydrology Research, 41.3-4, 211-229.