sou · H3B351d2 · 2015-09-15 00:00:00 — I denna analys har klimatscenariodata skalats ned med DBS-metoden, vilket innebär en förändring av den geografiska upplösningen. Den högre upplösningen är nödvändig för att kunna använda klimatscenarier i hydrologiska beräkningar. DBS-metoden är utformad så att klimatsignalen, d.v.s. skillnaden i klimat mellan två tidsperioder, ska påverkas så lite som möjligt. Det betyder att vid analys av differenser kommer upplösningen från den regionala klimatmodellen att bli tydlig, vilket framträder som ett gånger rutmönster i kartorna. Detta är inget beräkningsfel utan en effekt av DBS- skaleringen då klimatscenariernas låga upplösning ska anpassas till den höga upplösning som observationsdata har. Viktigt att ha i åtanke är att inte tolka varje enskild ruta utan se helheten i resultatet. De meteorologiska resultaten i analysen har en upplösning . Vid studier av absoluta medelvärden anses resultaten vara robusta och representativa för varje gridruta. Vid studier av extremvärden ökar osäkerheten i den geografiska detaljrikedomen och enstaka gridrutor kan ge mycket missvisande resultat. Därför rekommenderas att ta ett antal gridrutor i beaktande vid lokala extremvärdesanalyser, en tumregel är 5-10 stycken. Kartor som visar skillnader i temperatur eller nederbörd mellan referensperiod och framtida förhållanden har interpolerats och utjämnade kartskikt visas i rapporten. 2.9Begreppen återkomsttid, risk och sannolikhet Med en händelses återkomsttid menas att händelsen inträffar eller överträffas i genomsnitt en gång . Det innebär att sannolikheten för exempelvis ett 100- årsflöde är 1 på 100 för varje enskilt år. Eftersom exponeringen för risken sker under flera år blir den ackumulerade sannolikheten stor. För t.ex. ett hus som står i ett område som endast är skyddat mot ett 100-årsflöde, är sannolikheten för översvämning . Detta är skälet till att större dammar ofta dimensioneras för återkomsttider på, eller till och med bortom, 10 . Då blir ändå sannolikheten under exponeringstid . Tabell 2.3 visar sambandet mellan återkomsttid, exponerad tid och sannolikheten. Tabell 2.3 Sambandet mellan återkomsttid, exponerad tid och sannolikhet i procent. Sannolikhet under 50 år Sannolikhet under 100 år Beräkning av återkomsttider sker med en teknik som kallas frekvensanalys och försvåras om dataserierna är korta eller om de är påverkade av regleringar i vattendrag. Det innebär exempelvis att ett 100-årsflöde kan komma att ändras när nya data kommer in. Kartorna som visas i kapitel 3 baseras på ett medelvärde för nio globala klimatmodeller för respektive utsläppsscenario RCP4.5 och RCP8.5. I bilaga A finns kartor som visar max- och minvärden. Detta ger en bild av spridningen mellan de olika beräkningarna. I följande avsnitt redovisas beräknade framtida förändringar av lufttemperaturen i . Först visas beräknad utveckling för hela landet (figur 3.1 och 3.2). Därefter jämförs perioderna 2021-2050 och 2069-2098 med . Slutligen visas den beräknade framtida utvecklingen av värmeböljor. Lufttemperaturen väntas öka succesivt under detta århundrade (figur 3.1 och 3.2). Spridningen mellan de olika scenarierna är stor, men samtliga förutsäger en ökad temperatur. RCP4.5 innebär i medeltal en ökning på ca till slutet av seklet jämfört med . För RCP8.5 är ökningen större, i medeltal ca till slutet av seklet. Vattentemperaturen i sjöar och vattendrag beror till stor del på temperaturen i luften. Det finns dock en årstidsfördröjning eftersom vattnet värms upp långsammare än luften och kyls ner långsammare . Några beräkningar har inte gjorts för framtida vattentemperaturer, men det kan antas att även de stiger när lufttemperaturen stiger. Figur 3.1 Beräknad förändring av årsmedeltemperaturen (°C) i jämfört med den normala (medelvärdet för 1961-1990). Staplarna visar historiska data som är framtagna från observationer, röda staplar visar temperaturer högre än den normala och blå staplar temperaturer lägre än den normala. Den svarta kurvan visar ett medelvärde för en ensemble med nio klimatscenarier för scenario RCP4.5. Det grå fältet visar variationsbredden mellan det högsta och lägsta värdet för medlemmarna i ensemblen. Figur 3.2 Beräknad förändring av årsmedeltemperaturen (°C) i jämfört med den normala (medelvärdet för 1961-1990). Staplarna visar historiska data som är framtagna från observationer, röda staplar visar temperaturer högre än den normala och blå staplar temperaturer lägre än den normala. Den svarta kurvan visar ett medelvärde för en ensemble med nio klimatscenarier för scenario RCP8.5. Det grå fältet visar variationsbredden mellan det högsta och lägsta värdet för medlemmarna i ensemblen. Kartor över den beräknade förändringen av årsmedeltemperaturen för redovisas i figur 3.3. Som framgår av figuren beräknas temperaturen bli högre i hela landet i framtidens klimat. Störst beräknas ökningen bli i norr, vilket överensstämmer med tidigare resultat från såväl som IPCC. Skillnaderna mellan de två utsläppsscenarierna är små för men ökar mot slutet av århundradet. Figur 3.3 Förändring (grader) av årets medeltemperatur mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. Den beräknade förändringen av vinterns (december, ) medeltemperatur redovisas i figur 3.4. Vintertemperaturen beräknas stiga mer än årsmedeltemperaturen, med den största ökningen i norra . Figur 3.4 Förändring (grader) av medeltemperatur för vintern (december, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. Den beräknade förändringen av vårens (mars, ) medeltemperatur redovisas i figur 3.5. Vårens medeltemperatur beräknas stiga ungefär i nivå med årsmedel- temperaturen, med den största ökningen i nordöstra . Figur 3.5 Förändring (grader) av medeltemperatur för våren (mars, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. Den beräknade förändringen av sommarens (juni, ) medeltemperatur redovisas i figur 3.6. Sommarens medeltemperatur beräknas stiga något mindre än årsmedeltemperaturen. Uppvärmningen blir mest påtaglig i fjälltrakterna. Figur 3.6 Förändring (grader) av medeltemperatur för sommaren (juni, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. Den beräknade förändringen av höstens (september, ) medeltemperatur redovisas i figur 3.7. Uppvärmningen beräknas bli ganska lik den som gäller med de högsta värdena i norr. Figur 3.7 Förändring (grader) av medeltemperatur för hösten (september, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098 Den framtida beräknade förekomsten av värmeböljor visas i figur 3.8. En värmebölja definieras här som ett medelvärde maximalt antal sammanhängande dagar med en dygnsmedeltemperatur . Beräkningarna visar en framtida ökning av förekomsten av långa värmeböljor i stort sett i hela landet. Speciellt påtagligt är detta för . Figur 3.8 Maximalt antal sammanhängande dagar med dygnsmedeltemperatur över20°C för samt för perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. I följande avsnitt redovisas beräknade framtida förändringar av nederbörden , årstid samt för de högsta värdena respektive för en 7-dygnsperiod, som procentuell förändring mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. Den beräknade procentuella förändringen av medelnederbörden redovisas i figur 3.9. Som framgår av figuren beräknas nederbörden öka i hela landet i framtidens klimat. Störst beräknas ökningen bli i inland. Skillnaderna mellan de två utsläppsscenarierna är små för men ökar mot slutet av århundradet. Figur 3.9 Förändring (%) av årets medelnederbörd mellan referensperioden 1961- 1990 och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. Den beräknade procentuella förändringen av vinterns (december, ) medelnederbörd redovisas i figur 3.10. Liksom för årsmedelnederbörden beräknas vinterns nederbörd öka i hela landet i framtidens klimat. Relativt sett blir ökningen dock större för vintern än för året som helhet. Störst beräknas ökningen bli i inland samt på . Figur 3.10 Förändring (%) av medelnederbörd för vintern (december, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. Den beräknade procentuella förändringen av vårens (mars, ) medelnederbörd redovisas i figur 3.11. Liksom för vintern beräknas vårens nederbörd öka mer än årsmedelnederbörden. Störst beräknas ökningen bli i inland. Figur 3.11 Förändring (%) av medelnederbörd för våren (mars, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069- 2098. Den beräknade procentuella förändringen av sommarens (juni, ) medelnederbörd redovisas i figur 3.12. Sommarens nederbörd beräknas öka i hela landet i framtidens klimat men ökningen blir mindre för sommaren än för året som helhet och vintern och våren. Störst beräknas ökningen bli i . Figur 3.12 Förändring (%) av medelnederbörd för sommaren (juni, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. Den beräknade procentuella förändringen av höstens (september, ) medelnederbörd redovisas i figur 3.13. Höstens nederbörd beräknas öka i hela landet i framtidens klimat, men liksom för sommaren blir ökningen mindre än för året som helhet och vintern och våren. Störst beräknas ökningen bli i och längs . Figur 3.13 Förändring (%) av medelnederbörd för hösten (september, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. Den beräknade procentuella förändringen av den största dygnsnederbörden redovisas i figur 3.14. Den största dygnsnederbörden är ett medelvärde högsta dygnsnederbörd . Den största dygnsnederbörden beräknas öka i hela landet i framtidens klimat. Ökningen är förhållandevis likartad över hela landet med en tendens till ett maximum i mellersta . Figur 3.14 Förändring (%) av den största dygnsnederbörden mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. I figur 3.15 visas den beräknade procentuella förändringen av den största 7- dygnsnederbörden mellan och perioderna 2021-205 samt 2069-2098. Den största 7-dygnsnederbörden är ett medelvärde högsta 7- dygnsnederbörd . I den största delen av landet väntas den största 7- dygnsnederbörden att öka. Figur 3.15 Förändring (%) av den största 7-dygnsnederbörden mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. Längsta torrperiod definieras här som ett medelvärde av maximalt antal sammanhängande dagar med nederbörd mindre än . I figur 3.16 visas den beräknade längsta torrperioden för samt för perioderna 2021-2050 och 2069- 2098. I stora delar av landet väntas de längsta perioderna utan nederbörd bli något kortare. Figur 3.16 Maximalt antal sammanhängande dagar med nederbörd mindre än för samt för perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. Extrem nederbörd än är främst av intresse för bedömningen av översvämningsrisker i tätorter samt spridning av föroreningar och andra ämnen. I avsnitt 3.3 redovisas beräkningar av förändringen av extrem korttidsnederbörd med återkomsttiden . Det betyder att sannolikheten för att detta värde inträffar eller överskrids under ett givet år på en given plats är . Ändring i den extrema korttidsnederbörden visas för varaktigheterna , , och , för de båda RCP-scenarierna och för de båda tidsperioderna 2021- 2050 och 2069-2098 (tabell 3.1). För samtliga fall beräknas medelvärdet att öka och den största ökningen väntas för regn med 20 minuters varaktighet. Ökningen av extrem korttidsnederbörd uppvisar inga tydliga regionala skillnader. I figur 3.17-3.20 visa resultatet i kartform. I bilaga A visas även kartor för förändring i extremnederbörd och . Tabell 3.1 Procentuell ökning av korttidsnederbörd med återkomsttid från 1961- 1900 till de båda perioderna 2021-2050 och 2069-2098. Beräkningen är gjord för olika varaktigheter på regnet och för scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Tabellen visar ett medelvärde för hela landet och för samtliga scenarier. I figur 3.17 visas beräkningar av förändringen av extrem nederbörd med återkomsttiden . Resultaten visar att extrem nederbörd beräknas öka betydligt mer än nederbörden för tidsperioden eller mer. Figur 3.17 Förändring (%) av 20-minutersnederbörden med återkomsttid mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069- 2098. I figur 3.18 visas beräkningar av förändringen av extrem nederbörd med återkomsttiden . Resultaten visar att även 1-timmesextremer beräknas öka betydligt mer än nederbörden , men inte lika mycket som 20- minutersextremer. Figur 3.18 Förändring (%) av 1-timmesnederbörden med återkomsttid mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069- 2098. I figur 3.19 visas beräkningar av förändringen av extrem nederbörd med återkomsttiden . Resultaten visar att 3-timmarsextremer beräknas öka över hela landet. Figur 3.19 Förändring (%) av 3-timmarsnederbörden med återkomsttid mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069- 2098. I figur 3.20 visas beräkningar av förändringen av extrem nederbörd med återkomsttiden . Resultaten visar att 12-timmarsextremer beräknas öka i princip i hela landet. Figur 3.20 Förändring (%) av 12-timmarsnederbörden med återkomsttid mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069- 2098. Vattentillgång och vattenflöden beror av nederbörd, snösmältning och avdunstning. I vissa fall är det den ökade nederbörden som påverkar vattentillgången mest, medan det i andra fall är den ökade avdunstningen eller den förändrade snösmältningen. Framtidens vattentillgång kommer därför att förändras på olika sätt i olika delar av landet. Förändringen kan också skilja sig för de olika parametrarna; vattentillgång, extrema flöden och lågflöden. Vid perioder med kraftigt regn eller stor snösmältning kan vattendrag och sjöar översvämmas. I städer orsakas översvämningar vanligtvis av kraftig nederbörd , vilket behandlas i avsnitt 3.3. Termen vattentillgång används för att beskriva hur stor tillgång på vatten det i medeltal finns i vattendragen. För att studera extrema flöden används s.k. 100-årsflöde (och 200- årsflöde) som är ett flöde som i genomsnitt inträffar en gång (200- årsperiod). Förekomst av lågflöden uttrycks som antal dagar med låga flöden i dagens och framtidens klimat. I följande avsnitt (3.4) redovisas den beräknade framtida förändringar av vattentillgången i , årstid samt extremvärde med en återkomsttid på 100 respektive samt förändringar i lågflöden. Liksom för nederbörd och temperatur är beräkningarna baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda utsläppsscenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Den hydrologiska modellen är HBV-modellen som i detta fall satts upp för ca 1000 avrinningsområden i landet. I samtliga beräkningar av vattentillgång och flöden används som referensperiod. För framtida klimat används perioderna 2021-2050 och 2069-2098. Spridningen mellan resultat baserade på olika globala klimatmodeller redovisas i bilaga A. I figur 3.21 visas beräknad förändring (%) av vattentillgången mellan och de båda perioderna 2021-2050 samt 2069-2098. Den beräknade framtida förändringen visar på ökande vattentillgång i stora delar av landet med den största ökningen i norra och längs . I sydöstra beräknas vattentillgången minska på grund av den ökande avdunstningen i ett varmare klimat. Förändringen skiljer sig dock mycket mellan olika årstider, se figur 3.22-3.25. Figur 3.21 Förändring (%) av vattentillgången mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. I figur 3.22 visas beräknad förändring (%) av vattentillgången (december, ). Varmare väder med mindre ackumulation av snö samt ökad nederbörd ger för samtliga scenarer stora ökningar av vattentillgången, speciellt i och . Figur 3.22 Förändring (%) av vattentillgång för vintern (december, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. I figur 3.23 visas beräknad förändring (%) av vattentillgången (mars, ). Den markanta beräknade ökningen i norra beror på en tidigare vårflod som inte sträcker sig så långt in i ett varmare klimat. I uteblir vårfloden allt oftare som avdunstningen ökar. Detta leder till lägre vattentillgång i medeltal . Procentuellt sett blir förändringen speciellt stor i områden med liten vattentillgång i dagens klimat såsom på och . Figur 3.23 Förändring (%) av vattentillgång för våren (mars, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069- 2098. I figur 3.24 visas beräknad förändring (%) av vattentillgången (juni, ). Varmare väder med högre avdunstning samt minskad eller utebliven vårflod leder, trots ökad nederbörd, till minskad vattentillgång för sommaren i samtliga scenarier i stora delar av landet. Störst blir den beräknade minskningen i sydöstra samt i de södra fjälltrakterna. Figur 3.24 Förändring (%) av vattentillgång för sommaren (juni, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. I figur 3.25 visas den beräknade förändringen (%) av vattentillgången (september, ). Vattentillgången beräknas öka i stora delar av landet med den största ökningen i norra och längs . Ökningen i norr beror på en kombination av mer nederbörd och att den nederbörd som tidigare fallit som snö kommer att falla som regn i ett varmare klimat. I sydöstra beräknas vattentillgången att minska främst på grund av att den ökande avdunstningen torkat ur marken . Figur 3.25 Förändring (%) av vattentillgång för hösten (september, ) mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. I figur 3.26 visas förändringen (%) i vattenflöden med en återkomsttid av . Dessa flöden beräknas öka i stora delar av landet utom i inland och norra kustland samt nordvästra där de högsta flödena skapas av snösmältning . På grund av detta beräknas 100-årsflödena minska eftersom vårfloden blir lägre. Figur 3.26 Förändring (%) av 100-årsflödet mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. I figur 3.27 visas förändringen (%) i vattenflöden med en återkomsttid av . Liksom för 100-årsflödena beräknas 200-årsflödena öka i stora delar av landet utom i inland och norra kustland samt nordvästra där de högsta flödena skapas av snösmältning . På grund av detta beräknas 200-årsflödena minska eftersom vårfloden blir lägre. Figur 3.27 Förändring (%) av 200-årsflödet mellan och perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. I figur 3.28 visas antal dagar med låga vattenflöden för referensperioden 1963- 1992 samt för perioderna 2021-2050 och 2069-2098. Lågt vattenflöde definieras som flöden under medelvärdet av varje års lägsta vattenflöde för . Antalet dagar med låga flöden beräknas minska i norra och öka i . Speciellt stor är ökningen i . De låga flödena kan på utsatta platser leda till brist på vatten. Ökningen av antalet dagar med lågflöden i sydöstra beror främst på den ökade avdunstningen. Eftersom framtidens vintrar väntas bli mildare med mer regn än snö, blir perioden med lågflöde kortare. Figur 3.28 Antal dagar med låga vattenflöden för samt för perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. I figur 3.29 visas antal dagar med låg markfuktighet för referensperioden 1963- 1992 samt för perioderna 2021-2050 och 2069-2098. Markfuktighet har beräknats med HBV-modellen. Låg markfuktighet definieras som markfuktighet lägre än medelvärdet av varje års lägsta markfuktighet för . Låg markfuktighet, enligt denna definition, beräknas bli vanligare i hela landet . Detta kan speciellt få stora konsekvenser i , där vi redan i dagens klimat ofta har låg markfuktighet. Figur 3.29 Antal dagar med låg markfuktighet för samt för perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. 3.6Antal dagar med snötäcke I figur 3.30 visas antal dagar med snötäcke för samt för perioderna 2021-2050 och 2069-2098. Snötäcket är beräknat med HBV-modellen och gränsen har satts i smält form. Beräkningarna visar att antalet dagar med snötäcke minskar i hela landet. I blir det ovanligt med snö enligt beräkningar med RCP8.5. Figur 3.30 Antal dagar med snötäcke för samt för perioderna 2021-2050 respektive 2069-2098. FN:s klimatpanels (IPCC:s) senaste utvärdering av kunskapsläget (AR5) (IPCC, 2013) visar att havet kan komma att stiga med upp emot en meter under detta sekel. Utvecklingen beror på framtidens utsläpp av växthusgaser. IPCC konstaterar också att det är mycket troligt att den globala höjningen av havsnivån i genomsnitt var . har takten ökat. Stigningen har uppmätts till . Vid beräkningarna av regionala effekter för ska den framtida havsnivån justerats för den landhöjning som råder på platsen. Figur 3.31 visar vad en meters global havsnivåhöjning under betyder för ändringen av medelnivån för havet vid Sveriges kuster, när hänsyn tas till den lokala landhöjningen. Figur 3.31 Nettoeffekten av en meters global havsnivåhöjning under , ifall hänsyn tas till den lokala landhöjningen. Beräkningen av landhöjningen är baserad på Lantmäteriets landhöjningsmodell NKG2005LU (och , 2007). 4 Diskussion och slutsatser De beräkningar av framtidens klimat och vattentillgång som redovisas i denna rapport bygger på ett helt nytt material och delvis nya förutsättningar än de tidigare analyser som presenterats av , exempelvis för Klimat- och sårbarhetsutredningen, vattenkraftindustrin, MSB:s översvämningskarteringar eller i Länsstyrelsernas klimatanalyser. Detta gäller främst följande moment i beräkningskedjan: 1.Utsläppsscenarierna är nya och delvis kraftigare. Det tillämpade RCP8.5- scenariet motsvarar betydligt högre utsläpp och koncentrationer av växthusgaser i atmosfären än de utsläppsscenarier som varit dominerande i tidigare publicerade hydrologiska beräkningar. 2.De globala klimatmodellerna har vidareutvecklats och urvalet av dessa skiljer sig från tidigare studier. 3.Till skillnad från att tidigare ha utnyttjat flera regionala klimatmodeller bygger beräkningarna på endast en regional modell (RCA4), som dessutom har utvecklats . Det återstår att analysera hur denna modell förhåller sig till andra regionala klimatmodeller. 4.Användningen av DBS-metoden, för att justera klimatmodellens resultat för att minimera de systematiska felen, började tillämpas först efter Klimat- och sårbarhetsutredningen. Metoden har dock använts i de flesta arbeten som gjorts åt vattenkraftindustrin, MSB och i de länsvisa klimatanalyserna. Dessa ändrade förutsättningar gör det svårt att göra alltför detaljerade jämförelser med tidigare beräkningar, men det går ändå att dra en del generella slutsatser. De stora dragen i förändringen av nederbörd, temperatur, vattentillgång och flöden kvarstår från tidigare utredningar. Användningen av RCP8.5-scenariet, med sin höga framtida koncentration av växthusgaser, förstärker de hydrologiska effekterna avsevärt jämfört med tidigare publicerade analyser. Beträffande extrema vattenflöden så visar de nya beräkningarna att en större andel av yta kan komma att utsättas för förstärkta extremflöden jämfört med tidigare beräkningar. Detta gäller även för jämförbara koncentrationsnivåer av växthusgaser. Vid jämförelse av IPCC:s fem vetenskapliga utvärderingar är bedömningen av framtida globala havsnivåer förhållandevis stabil. Nivåerna ligger högre i utvärderingen (AR5) än i den (AR4). IPCC (2013). Climate Change : The Physical Science Basis. I Contribution to the IPCC 5th Assessment Report. [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S. , J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex & P.M. Midgley (eds.)]. , , and , , , 1535 pp. (2000). Areal precipitation and temperature in the Swedish mountains. An evaluation from a hydrological perspective. Nordic Hydrology, 31, 207-228. , B. och , D. (2003). The influence of wind and topography on precipitation distribution in : Statistical analysis and modelling. , 23, 1523-1535. , B. och , D. (2005). Estimation of areal precipitation for runoff modelling using wind data: a case study in . , 29, 53-61. , F. och , G. (2011) The Coordinated Regional Downscaling Experiment: CORDEX, An international downscaling link to CMIP5: , No. 56, Vol 16, No.2 pages 34-40. , G., , B., , M., Gardelin, M. och , S. (1997) Development and test of the distributed HBV-96 model. 201, 272- 288. , R., , J.A., Hibbard, K.A., Manning, M.R., , S.K., van Vuuren, D.P., , T.R., Emori, S., Kainuma, M., Kram, T., Meehl, G.A., , J.F.B., Nakicenovic, N., Riahi, K., , S.J., Stouffer, R.J., , A.M., Weyant, J.P. och Wilbanks, T.J. (2010): The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature, 463, 747–756. (2013). Extrem korttidsnederbörd i klimatprojektioner för .