sou · GVB360d9 · 2008-01-01 00:00:00 — I beräkningarna baserade på den tyska globalmodellen ökar vindarna till i slutet av seklet beroende utsläppsscenario över i medeltal. Den maximala vindhastigheten beräknas förändras ungefär lika mycket som förändringen i medelvindhastighet. I beräkningarna baserade på den engelska globalmodellen är vindförändringarna i allmänhet små i regionen. Variabilitet och extremer När det gäller extrema väderhändelser så framträder en bild av ett framtida klimat med förändringar både i frekvens och i grad av en del extrema händelser i regionen. De kalla extremerna minskar kraftigt . visar beräkningarna på ett varmare klimat, men de riktigt stora förändringarna i varma extremer ligger längre söderut i . Det är bara i de sydligaste delarna av landet som temperaturen under de varmaste dagarna proportionellt sett ökar mer än medeltemperaturen. Nederbördsklimatet ser ut att gå inte bara mot mer utan också mot mer intensiv nederbörd i hela landet. Det sistnämnda gäller även i där nederbörden totalt sett beräknas minska. Bilaga B 21 SOU 2007:60 90 Torrperiod och torrdagar Se figurerna 9.5 och 9.6 Den största ökningen av antal torra dagar (dagar med nederbörd <1 mm) sker i med . I norra är förändringen oftast liten men det finns en tendens till att antalet torra dagar minskar med tiden så att det vid århundradets slut är ett färre antal torra dagar än . Förändring i torrperiodens längd (antal dagar i följd med nederbörd <1 mm) är mestadels liten. Den största ändringen ses i mot slutet av århundradet med en förlängning på 3–. Relativ fuktighet Se figur 9.7 Den relativa fuktigheten tenderar i de flesta framtidsscenarier att vara oförändrad eller öka . Ökningen ses särskilt i norra . Ur brandrisksynvinkel kan man förvänta sig att en eventuell förändring i den absolut lägsta relativa fuktigheten är av intresse. En del scenarier redovisar medelförändring av den lägsta relativa fuktigheten som simulerats för en månad, dvs. medelvärde av månadsminimum av relativ fuktighet. Här ses en svag till måttlig ökning i men en signifikant ökning i norra . Markvatten Se figur 9.8 Förändring av markvattenhalten redovisas för de översta av jordlagret. Ändringen anges i procent, dvs. (mm vatten i scenario – mm vatten i referens)/(mm vatten i referens). Här redovisas enbart medelförändringen av den lägsta markvattenhalten som simulerats för en månad, dvs. medelvärde av månadsminimum av markvatten. Den kraftigaste ändringen anger en reduktion av markvatten med i sydöstra . Som ett exempel skulle vatten i de översta i så fall minska till . SOU 2007:60 Bilaga B 21 91 Scenariekartor från har på beställning av Klimat- och sårbarhetsutredningen tagit fram ett stort antal (tusentals) klimatkartor som på olika sätt beskriver klimatet och dess möjliga utveckling. Materialet bygger på beräkningar med Rossby Centrets regionala klimatmodell RCA3 och den kopplade RCAO-modellen. Vi har granskat materialet men pga. dess omfattning kan det förekomma felaktigheter i kartorna. På följande sidor redovisas ett urval av alla kartor som bedömts intressanta som underlag för en bedömning av risken för ökad framtida skogsbrand. De variabler/index som redovisas är differensplottar, dvs. ändringen i tiden av respektive variabel/index, framtidsperiod – referensperiod (1961–1990). De variabler/index som redovisas framgår av tabellerna nedan. Kortnamnet är det namn som används i presentationen av kartmaterialet på Rossby Centrets webbsidor under sammanställningen till Klimat- och sårbarhetsutredningen. Figurnr Beskrivning Kortnamn Enhet 9.1 Medeltemperatur nivå T2m_mean °C/månad 9.2 Längsta sammanhängande period med dygnsmaxtemperatur >20ºC T2max_maxHWaveGT20 dagar/år 9.2b Antal dagar med dygnsmaxtemperatur >20ºC T2max_nGT20 dagar/år 9.3 Antal dygn med snötäcke SnowCover_nSnowCover dagar/år 9.4 Nederbörd, summerad Precip_sum mm/månad 9.5 Antal dagar med nederbörd <1 mm (antal torrdagar) Precip_nDryDay1 dagar/månad 9.6 Längsta sammanhängade period med nederbörd <1 mm/dag (torrperiod) Precip_max DrySpell1 dagar/säsong Bilaga B 21 SOU 2007:60 92 Följande variabler finns inte med i det ursprungliga materialet till Klimat- och sårbarhetsutredningen men har tagits fram specifikt för bedömning av brandrisk: Figurnr Beskrivning Kortnamn Enhet 9.7 Medel av relativ fuktighet nivå relative_humidity % 9.7 Medel av månadsminimum av relativ fuktighet nivå monmin_relative_humidity % 9.8 Medel av månadsminimum av markfuktighet i de översta monmin_top_soil_moisture ändring i % Figur 9.1 GCM: ECHAM4/OPYC3, IPCC-SRES: A2 GCM: HadAM3H SOU 2007:60 Bilaga B 21 93 Figur 9.2 Bilaga B 21 SOU 2007:60 94 Figur 9.2b GCM: ECHAM4/OPYC3, IPCC-SRES: A2 SOU 2007:60 Bilaga B 21 95 Figur 9.3 GCM: ECHAM4/OPYC3 Figur 9.4 GCM: ECHAM4/OPYC3, IPCC-SRES: A2 Bilaga B 21 SOU 2007:60 96 GCM: HadAM3H Figur 9.5 GCM: ECHAM4/OPYC3, IPCC-SRES: A2 SOU 2007:60 Bilaga B 21 97 Kommentar: Före april och efter september är alla resultat negativa, dvs. antalet dagar minskar. GCM: HadAM3H Bilaga B 21 SOU 2007:60 98 Kommentar: Före april och efter september är i princip alla resultat negativa, dvs. antalet dagar minskar. SOU 2007:60 Bilaga B 21 99 Figur 9.6 GCM: ECHAM4/OPYC3, IPCC-SRES: A2 GCM: HadAM3H Bilaga B 21 SOU 2007:60 100 Figur 9.7 DIFF_relative_humidity RCA3 1961–1990 2021–2050 2071–2100 GCM: ECHAM4/OPYC3, IPCC-SRES: A2 MAM JJA DIFF_monmin_relative_humidity RCA3 1961–1990 2021–2050 2071–2100 GCM: ECHAM4/OPYC3, IPCC-SRES: A2 MAM JJA SOU 2007:60 Bilaga B 21 101 Figur 9.8 DIFF_monmin_top_soil_moisture RCA3 2021–2050 2071–2100 GCM: ECHAM4/OPYC3, IPCC-SRES: A2 MAM JJA 10 Resultat av brandriskanalyser med simulerade väderdata I detta kapitel redovisas modellberäkningar för brandriskindex (FWI) som genomförts av vid , och skötsel, . Bilaga B 21 SOU 2007:60 102 Inledning Det är inte någon lätt uppgift att analysera den potentiella framtida skogsbrandsituationen, eftersom den är ett resultat av interaktionen av många olika faktorer. Vad gäller exempelvis den totala arealen skog som brinner i ett område beror den av flera olika komponenter, varav samtliga är dynamiska och direkt eller indirekt kan komma att ändras under ett framtida förändrat klimat. Dels beror arealen av mängden antändningar, vilka är en funktion av så väl människors beteende (antropogena antändningar) som klimatet (blixtantändningar). Dels beror arealen av brandbeteendet, som styrs av klimatet och bränsletypen. Bränsletypen i sin tur är en funktion av markvegetation och trädbestånd, vilket ytterst bestäms av klimatet. Slutligen är det naturligtvis avgörande vilka resurser samhället är berett att satsa på brandbekämpning i skog. I tar vi för givet att alla bränder skall bekämpas, utan hänsyn till kostnader, men i andra delar av det norra barrskogsbältet (och ) finns zoner där man av ekonomiska skäl valt att inte ha någon brandbekämpning. Den här studien analyserar endast en mindre del av detta komplex, nämligen den direkta effekten av ett förändrat klimat på brandrisken, uttryckt som antalet dagar med en vädersituation (uttorkning, vind, luftfuktighet) som medger snabb brandspridning och hög brandintensitet. Därtill kan man räkna med att framtida vegetationsförändringar till följd av ändrat klimat, kan inverka på brandsituationen. Dessa potentiella effekter behandlas inte i detta kapitel. Emellertid kan det krävas ganska stora vegetationsförändringar för att få en kvantitativt annorlunda bränslesituation. Så länge marken täcks av mossa eller renlav och skogsbeståndet utgörs av barrträd brukar man ha överraskande likartade bränslestruktur på marken, med ungefär finbränsle/m2. Om man får en betydande ökning av lövträdsinslaget kommer dock bränslesituationen att förändras påtagligt: mängden finbränsle på marken minskar och strukturen i en bränslebädd dominerad av lövförna är dessutom mindre gynnsam för brandspriding (, 1998). SOU 2007:60 Bilaga B 21 103 Metoder För att skatta förändringar i brandrisksituationen under ett förändrat framtida klimat, har vi utnyttjat verkliga och simulerade dagliga väderdata och beräknat brandrisken med hjälp av ett kanadensiskt brandrisksystem. Detta system nyttjar dagliga observationer av temperatur, nederbörd, relativ luftfuktighet och vind för att generera ett antal olika index som är relevanta för att bedöma den dagliga skogsbrandsituationen (Gardelin, 1997). Det index vi koncentrerat oss på i denna studie är FWI (fire weather index), vilket ger en relativ skattning av intensiteten i flamfronten av en fritt spridande skogsbrand. Det kanadensiska brandrisksystemet har testats för svenska skogsbiotoper (, 1998) och visat sig ge realistiska skattningar av brandspridningspotential och intensitet. FWI-indexet är alltså designat för att skatta brandintensiteten. Denna är i sin tur, för ett och samma bränsle, en funktion av spridningshastigheten och bränslekonsumtionen per tidsenhet och är väl korrelerat med svårigheten att bekämpa elden (Stocks et al., 1989). Ju lägre index, dess enklare kan elden begränsas och därmed finns en god koppling till avbränd areal. Dessutom finns en koppling mellan indexvärdet och risken att en skogsbrand över huvud taget skall inträffa. För att få ett integrerat mått på brandrisksituationen har vi gjort dagliga FWI-beräkningar över och koncentrerat oss på förändringar i antal dagar med höga indexvärden. Internationella analyser har visat att detta ger ett integrerat mått på brandklimatet vid jämförelser mellan olika regioner etc. (Stocks et al., 1996). I samtliga fall har beräkningarna gjorts över perioder (verkliga data) respektive (simulerade data). Simuleringarna har varit Hadley control respektive B2 och Echam control respektive A2. (Dessutom har RCA Era40 körts, men behandlas inte vidare här då den gav sämre passning mot verkligt väder än övriga modellkörningar). Vi har gjort beräkningar av FWI-index baserat på dagliga väderdata: dels verkliga, dels simulerade väderdata. De verkliga data-serierna kommer från 12 stationer spridda över landet. Tidstäckningen är –1995. Simulerade väderdata har erhållits för samma orter, samt för ytterligare 12 positioner i landet, för att få en bättre täckning inom landet. Tidstäckningen för simulerade data har varit –1990 (Echam control, Hadley con Bilaga B 21 SOU 2007:60 104 trol), 2011–2040 (Echam A2, Echam B2), samt 2071–2100 (Echam A2, Hadley B2). Simuleringarna gäller i samtliga fall ytor om (se vidare den närmare beskrivningen av klimatsimuleringen). Analysen av verkliga data stördes en del av att observationsserierna inte var fullständiga för alla stationer under alla år. Inga försök gjordes att ersätta saknade data genom interpolering från grannstationer, utan istället fick respektive år utgå. Ursprungligen ingick ytterligare några stationer (, , ), som dock fick strykas ur analysen, då alltför föll bort. Indexberäkningar från verkliga väderdata Frekvensfördelningen av FWI-värden (antal dagar per klass i medeltal ) antar ett likartat mönster i samtliga fall: ett stort antal dagar i FWI-klassen 0-1 och däröver en successiv minskning av antal dagar per klass. Ett exempel ges i Figur 10.1 för i SÖ . Klassen 0–1 höll där i medeltal (ej med i figuren), men för FWI-värden däröver är det en jämn reducering (Figur 10.1). SOU 2007:60 Bilaga B 21 105 Figur 10.1 Frekvensfördelning av antal dagar med olika FWI-index för i SÖ . Medeltal , beräknat på verkliga väderdata för perioden –1995. Klassbredden har satts till 1 FWI-enhet. Klassen 0–1 var allra störst, med omkring och har inte tagits med i figuren. Hög brandrisk föreligger vid FWI-värden över 20 och extremt hög risk vid FWI-värden över 30. En logaritmering av Y-axeln i figuren över frekvensfördelningen resulterar i en någotsånär rätlinjig avtrappning i antal dagar per klass med ökande FWI (Figur 10.2), vilket visar att fördelningen följer en exponentiellt avtagande funktion, om man undantar den allra lägsta klassen (FWI-värden 0–1). Detta gör det lättare att jämföra olika data-set, och att se fördelningen av det relativt lilla antal dagar med mycket höga indexvärden; de dagar som ur brandsynpunkt är allra viktigast. Bilaga B 21 SOU 2007:60 106 Figur 10.2 Frekvensfördelning av antal dagar med olika FWI-index, beräknat på verkliga väderdata för perioden –1995 för två lokaler i olika klimatzoner: i respektive i län. Notera att Y-axeln logaritmerats för att kunna se fördelningen av extrema dagar (jämför Figur 10.1). Med stigande nivåer på FWI följer dels att allt större andel av skogsmarken når ett brännbart stadium, dels att intensitet och spridningshastighet i en potentiell brand ökar. Vid FWI>10 finns en påtaglig risk för brandspridning i de mest lättorkade skogstyperna (et al., 2005). Vid FWI>20 är de flesta skogsmiljöer brännbara och vid FWI>30 kan man dessutom påräkna ett explosivt brandbeteende med snabb spridning, hög intensitet och stor risk för kronbrand. För skilda delar av landet är det i medeltal 50–med FWI>10 och 10–med FWI>30 (Figur 10.3). För båda dessa tröskelvärden är det i SÖ . Antal orter med bra verkliga data var ganska få, men räcker för att grovt bedöma verkligt brandväder för olika delar av landet . Exemplen respektive kan illustrera ett par typfall. ligger i det torra (NV ) och representerar en ur brandrisksyn SOU 2007:60 Bilaga B 21 107 punkt extrem del av landet. ligger i inland (V om ) och är typiskt för en stor del av (undantaget fjällnära områden): för båda lokalerna faller antal dagar per klass exponentiellt med ökande FWI. Högsta noterade värden ligger närmare 50 för och ännu något högre för . Kurvan för ligger generellt högre och har ett något flackare förlopp än för , det vill säga har både ett större antal dagar med brandrisk och en procentuellt större andel av i höga risknivåer. Figur 10.3 Siffrorna visar antal dagar med FWI-index >10 (vänster karta) respektive FWI>20 (höger karta) för fjorton orter i landet. Beräkningar baserade på verkliga väderobservationer. Medeltal över –1995. Siffrorna är avrundade till närmaste heltal. Bilaga B 21 SOU 2007:60 108 Indexberäkningar från simulerade väderdata Körningarna med simulerade 1900-talsdata gav genomgående mycket lägre FWI-nivåer än verkliga data, men Hadley ligger närmare verkligheten än ECHAM. Det innebär att någon eller några av de variabler som ingår i beräkningen av FWI-indexet är systematiskt felskattade i dessa modeller. Det kan till exempel röra sig om antalet nederbördsdagar per lokal, eller luftfuktigheten. Dock följer frekvensfördelningen även för simulerade data grovt sett en exponentiellt avtagande funktion, men med väsentligt brantare lutning än för verkliga data (Figur 10.3). Grovt räknat motsvaras FWI-nivån 30 för verkliga data av 20 för Hadley B och bara 10 för Echam A2 (Figur 10.4). I vissa simuleringar som gjorts i har man schablonkorrigerat nederbörd och rh för att närma sig realistiska brandindex-värden. Vi tror dock att man i förstone bör koncentrera sig på förändringarnas storlek och riktning och inte på absolutvärden i FWI. SOU 2007:60 Bilaga B 21 109 Figur 10.4 Frekvensfördelning av antal dagar med olika FWI-index, beräknat på tre olika data-set för det sena : verkliga väderdata för perioden –1995, Hadley-simulering för perioden – 1990, respektive Echam-simulering . Övre grafen gäller i och den undre i län. Notera att Y-axeln logaritmerats för att bättre kunna se fördelningen av extrema dagar (jämför Figur 10.1). 0,01 0,1 1 10 100 1000 0 10 20 30 40 50 60 FWI Antal dagar per klass Echam A2 Hadley B2 Verkliga data Bilaga B 21 SOU 2007:60 110 0,01 0,1 1 10 100 1000 0 10 20 30 40 50 60 FWI Antal dagar per klass Echam A2 Hadley B2 Verkliga data SOU 2007:60 Bilaga B 21 111 Figur 10.5 Sambandet mellan verkliga och simulerade FWI-index för 12 orter i landet. Kustnära orter har valts bort. För respektive ort (punkt i figuren) noteras på x-axeln antal dagar med FWI >20 beräknat på verkliga väderdata för perioden –1995. I y-led noteras antal dagar över vissa tröskelvärden för simulerade väderdata: Echam FWI>10 (översta grafen), Echam FWI >10 (mellersta grafen) respektive Hadley FWI >10 (understa grafen). Simulerade väderdata i samtliga fall för perioden –1990. Korrelationen (Pearsons korrelationskoefficient) inom respektive dataset är 0.38, 0.48 respektive 0.79. Verkliga data vs Echam modelldata 0 5 10 15 20 25 0 10 20 30 40 Verkliga data FWI>20 Echam FWI>5 Verkliga data vs Echam modelldata 0 1 2 3 4 5 6 0 10 20 30 40 Verkliga data FWI>20 Echam FWI>10 Bilaga B 21 SOU 2007:60 112 Även om alltså FWI-index är gravt underskattat när man räknar på simulerade data finns en förhållandevis god geografisk korrelation mellan simulerade och verkliga index, när man tittar över vissa tröskelvärden (Figur 10.5). För de 12 orterna med goda verkliga data var det en svag korrelation (0.38) med Echam när man sätter tröskelvärdet FWI>5, något bättre (0.48) med tröskelvärdet FWI>10 och riktigt bra (0.79) med Hadley och tröskelvärdet FWI>10. Den geografiska trenden över landet som avspeglas i modelldatat för det sena ligger alltså ganska nära verkligheten, åtminstone för Hadley. Jämförelser av CO2-senario B2 respektive A2 för perioden –2040 För perioden –2040 gjordes en jämförelse mellan de två CO2scenarierna B2 och A2. Endast Echam-simuleringar fanns tillgängliga. Beräkningarna av FWI-index indikerar en betydande skillnad i antal dagar med höga indexvärden: Vid tröskelvärde FWI>5 gav scenario A2 i medeltal (över alla de 24 lokalerna) 2.9 fler dagar än B2 (skillnad) och vid tröskelvärde FWI>10 i medeltal 1.0 fler dagar (skillnad). Det verkar inte vara någon tydlig geografisk trend när man jämför A2 och B2 (Figur 10.6). Det är inte heller Verkliga data vs Hadley modelldata 0 5 10 15 20 25 30 35 40 0 10 20 30 40 Verkliga data FWI>20 Hadley FWI>10 SOU 2007:60 Bilaga B 21 113 någon större skillnad i förändringens storlek mellan orter med låga risknivåer respektive höga (Figur 10.7). Figur 10.6 Skillnad i antal brandriskdagar mellan C02-scenarierna B2 och A2 för 24 olika orter i landet sorterade från norr till söder. Simulerade data från Echam-modellen för perioden – 2040. Positiva värden innebär att A2 genererar fler brandriskdagar än B2. Två olika tröskelvärden (FWI>5 resp10) illustreras för varje ort. Skillnader vid CO2-scenario B2 vs A2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Antal dagaar FWI >5 FWI >10 Bilaga B 21 SOU 2007:60 114 Figur 10.7 Sambandet mellan antal brandriskdagar (FWI>10) för de två olika CO2-scenarierna B2 och A2, för 24 orter i landet. Simulering för perioden –2040 med Echam-modellen som bas. För samtliga orter utom två (och , inringade), indikerar hög-C02-scenariet A2 fler riskdagar. Scenario B2 vs A2, Echam 2011-2040. Dagar med FWI>10 0 2 4 6 8 10 024 68 10 Antal dagar, B2 Antal dagar A2 SOU 2007:60 Bilaga B 21 115 Figur 10.8 Antal dagar med FWI-index >10 enligt Echam-modellen för de två olika CO2-scenarierna B2 (vänstra kartan) respektive A2 (högra kartan). Siffrorna är avrundade till närmaste heltal för värden över 1. Trender När man jämför simuleringar för det sena med det sena indikerar såväl Hadley B2 som ECHAM A2 ett förändrat brandklimat: I exemplet ger 2071–2100 jämfört med –1990 (Control) något fler dagar med måttlig brandrisk (Figur 10.9 och 10, övre panelerna), men nära nog oförändrat antal dagar med hög risk. Frekvensfördelningen startar –2100 från en något högre nivå, men faller snabbare. Hadley (Figur 10.9) respektive Echam (Figur 10.10) ger samma relativa bild. I exemplet ger 2071–2100 totalt sett ett högre antal brandriskdagar, Bilaga B 21 SOU 2007:60 116 men dessutom med förstärkt trend i högre brandriskklasser (Figur 10.9 och Figur 10.10, undre graferna). Kurvan som illustrerar frekvensfördelningen –2100 har en flackare avtrappning. Här får man alltså en kraftig ökning med extremt hög brandrisk. Figur 10.9 Frekvensfördelning av FWI för Hadley-modellens simulerade data. För varje ort (respektive ) illustreras fördelningen för sent 1900-tal (control = 1961–1990) respektive framtidsklimatet (2071–2100). Hadley 0,01 0,1 1 10 100 1000 0 10 20 30 40 50 FWI Antal dagar per klass Control 2071-2100 SOU 2007:60 Bilaga B 21 117 Hadley 0,01 0,1 1 10 100 1000 0 10 20 30 40 50 FWI Antal dagar per klass Control 2071-2100 Bilaga B 21 SOU 2007:60 118 Figur 10.10 Frekvensfördelning av FWI-index för Echam-modellens simulerade data för två orter: respektive . Echam 0,01 0,1 1 10 100 1000 0 10 20 30 40 50 FWI Antal dagar per klass Control 2071-2100 Echam 0,01 0,1 1 10 100 1000 0 10 20 30 40 50 FWI Antal dagar per klass Control 2071-2100 SOU 2007:60 Bilaga B 21 119 Sammantaget analyserades simulerade data från 24 olika punkter spridda över landet. För 12 av dessa finns dessutom verkliga väderdata (av mer eller mindre god tidstäckning). För de simulerade beräkningarna valdes ett tröskelvärde om FWI 10 för att få ett kvantitativt mått på hur antalet dagar med en försvarlig brandrisk varierar spatialt och hur de kan komma att förändras i skilda delar av landet. Samma tröskelvärde valdes för både Hadley och ECHAM, men som visats ovan gav Hadley control respektive Echam control (simulerat 1900-talsdata) så olika resultat att man inte bör jämföra dem med varandra utan enbart inom respektive modell för olika tidsperioder. Det simulerade 1900-talsdatat visar för Hadley en måttligt stark N-S gradient i antal dagar med FWI-index 10 eller högre (Fig 11, vänstra kartan). Inom finns dessutom en försvarlig öst-västlig gradient, med omkring dubbelt så många dagar i öster. FWI-index över 10 ligger ungefär i paritet med FWI-index över 20 för verkliga data. De simulerade värdena för två kustnära punkter, och , ser ut att vara omotiverat låga, liksom värdet för , vilket torde bero på att den geografiska ruta som simuleringen gjorts för i respektive fall inkluderar en betydande mängd havs- eller sjöyta. Förändringen i antal dagar med FWI 10 eller högre –2100 för Hadley-simuleringen illustreras i högra kartan i Figur 10.11. Positiva siffror visar ett ökat antal dagar, negativa siffror ett minskat antal dagar. För de flesta punkter i är det en kraftig ökning, ofta (även vad gäller förändringen verkar och något udda, jfr förklaringen ovan). Norrut avtar ökningen och vänds för stora delar av inland i en svag till måttlig minskning. Bilaga B 21 SOU 2007:60 120 Figur 10.11 Antal dagar i med FWI-indexvärden >10 enligt väderdata från Hadley. Vänstra kartan visar antal dagar i medel . Mellersta kartan visar medlet för perioden – 2100. Högra kartan visar förändring i antal dagar /2100. Positiva siffror innebär ökat antal. Siffrorna är avrundade till närmaste heltal. För Echam var det ingen tydlig geografisk gradient för det sena i antal dagar med FWI över 10 (Figur 10.12). Två punkter i norr står ut med allra högst antal: och . Däremot visade förändringen till 2071–2100 samma geografiska trend som Hadley: en mycket kraftig ökning i och en nedgång i . Liksom för de Hadleybaserade beräkningarna skiljer förändringsvärdena för och ut sig från det generella mönstret i SÖ . SOU 2007:60 Bilaga B 21 121 Figur 10.12 Antal dagar i med FWI-indexvärden >10 enligt väderdata från ECHAM. Vänstra kartan antal dagar i medel . Högra kartan visar förändring i antal dagar till 2071/2100. Positiva siffror innebär ökat antal. I Figur 10.13 redovisas antal högriskdagar för de Echam-baserade beräkningarna för tre olika tidsperioder: 1961–90, 2011–40 respektive 2071–2100. Tendensen är att den stora ökningen i antal riskdagar i , sker först . För Hadley finns alltså inget data –2040, varför någon närmare precisering av tidpunkten för förändringen –2100 (se Figur 10.14) inte kan göras. Bilaga B 21 SOU 2007:60 122 Figur 10.13 Antal dagar med FWI>10 för simulerade väderdata enligt Echam A2: Control (=1961–1990), 2011–2040 respektive 2071–2100. De 24 olika orterna har arrangerats från norr till söder. Figur 10.14 Antal dagar med FWI>10 för simulerade väderdata enligt Hadley: Control (=1961–1990), respektive 2071–2100. De 24 olika orterna har arrangerats från norr till söder.