sou · H3B351d2 · 2015-09-15 00:00:00 — Klimatologi 6, . (2015) klimat 1860-2014. Underlag till dricksvattenutredningen. Klimatologi 13, . , G., Bärring, L., , U., , C., , C., , E., Kolax, M., Kupiainen, M., Nikulin, G., , P., Ullerstig, A. och , S. (2014). CORDEX scenarios for Europe from the regional climate model RCA4. Reports Meteorology and Climatology, 116, . WMO (1981) Selection of distribution types for extremes of precipitation, WMO-No. 560, Operational Hydrology Report 15, , . , , , J., , , , J., , J. och , F. (2010). Distribution based scaling to improve usability of RCM projections for hydrological climate change impacts studies. , 41.3-4, 211-229. , J. och , R. (2007) Postglacial Land Uplift Model and System Definition for the RH 2000. Reports in Geodesy and . LMV-Rapport 2007:4, . Kartorna som visas i kapitel 3 baseras på ett medelvärde för samtliga nio scenarier. I denna bilaga finns även kartor som visar max- och minvärden för RCP4.5 och 8.5. Detta ger en bild av spridningen mellan de olika beräkningarna. Det lägsta respektive högsta värdet för varje beräkningspunkt har valts ut och de behöver inte vara baserade på samma globala modell. Figur A.1 Förändring (grader) av årets medeltemperatur mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för min och max visar resultat från den modell som ger minst respektive störst ändring för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.2 Förändring (grader) av årets medeltemperatur mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för min och max visar resultat från den modell som ger minst respektive störst ändring för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. 1961-1990 2021-2050, RCP4.5 Figur A.3 Maximalt antal sammanhängande dagar med dygnsmedeltemperatur över20°C för och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för min och max visar resultat från den modell som ger minst respektive flest antal dagar för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. 1961-1990 2069-2098, RCP4.5 Figur A.4 Maximalt antal sammanhängande dagar med dygnsmedeltemperatur över20°C för och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för min och max visar resultat från den modell som ger minst respektive flest antal dagar för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.5 Förändring (%) av årets medelnederbörd mellan referensperioden 1961- 1990 och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för min och max visar resultat från den modell som ger den lägsta respektive högsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.6 Förändring (%) av årets medelnederbörd mellan referensperioden 1961- 1990 och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för min och max visar resultat från den modell som ger den lägsta respektive högsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.7 Förändring (%) av den största dygnsnederbörden mellan och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för min och max visar resultat från den modell som ger den lägsta respektive högsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller Figur A.8 Förändring (%) av den största dygnsnederbörden mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för min och max visar resultat från den modell som ger den lägsta respektive högsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.9 Förändring (%) av den största 7-dygnsnederbörden mellan och 2021-2050. Den största 7-dygnsnederbörden är ett medelvärde högsta 7-dygnsnederbörd . Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.10 Förändring (%) av den största 7-dygnsnederbörden mellan och 2069-2098. Den största 7-dygnsnederbörden är ett medelvärde högsta 7-dygnsnederbörd . Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Längsta torrperiod definieras här som maximalt antal sammanhängande dagar med nederbörd mindre än . Figur A.11 Maximalt antal sammanhängande dagar med nederbörd mindre än för och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.12 Maximalt antal sammanhängande dagar med nederbörd mindre än för och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.13 Förändring (%) av 20-minutersnederbörden med återkomsttid mellan och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.14 Förändring (%) av 20-minutersnederbörden med återkomsttid mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.15 Förändring (%) av 1-timmesnederbörden med återkomsttid mellan och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.16 Förändring (%) av 1-timmesnederbörden med återkomsttid mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.17 Förändring (%) av 3-timmarsnederbörden med återkomsttid mellan och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.18 Förändring (%) av 3-timmarsnederbörden med återkomsttid mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.19 Förändring (%) av 6-timmarsnederbörden med återkomsttid mellan och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.20 Förändring (%) av 6-timmarsnederbörden med återkomsttid mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.21 Förändring (%) av 12-timmarsnederbörden med återkomsttid mellan och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.22 Förändring (%) av 12-timmarsnederbörden med återkomsttid mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller Figur A.23 Förändring (%) av 24-timmarsnederbörden med återkomsttid mellan och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.24 Förändring (%) av 24-timmarsnederbörden med återkomsttid mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.25 Förändring (%) av Vattentillgång mellan och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.26 Förändring (%) av vattentillgång mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.27 Förändring (%) av 100-årsflödet mellan och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.28 Förändring (%) av 100-årsflödet mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.29 Förändring (%) av 200-årsflödet mellan och 2021-2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Figur A.30 Förändring (%) av 200-årsflödet mellan och 2069-2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. 1963-1992 2021-2050, RCP4.5 Figur A.31 Antal dagar med låga vattenflöden för samt för . Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Lågt vattenflöde definieras som flöden under medelvärdet av alla års lägsta vattenflöde för . Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. 1963-1992 2069-2098, RCP4.5 Figur A.32 Antal dagar med låga vattenflöden för samt för . Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Lågt vattenflöde definieras som flöden under medelvärdet av alla års lägsta vattenflöde för . Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. 1963-1992 2021-2050, RCP4.5 Figur A.31 Antal dagar med låg markvattenhalt för samt för . Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Låg markvattenhalt definieras som markvattenhalt under medelvärdet av alla års lägsta vattenflöde för . Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. 1963-1992 2069-2098, RCP4.5 Figur A.32 Antal dagar med låg markvattenhalt för samt för . Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Låg markvattenhalt definieras som markvattenhalt under medelvärdet av alla års lägsta vattenflöde för . Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Antal dagar med snötäcke 1963-1992 2021-2050, RCP4.5 Figur A.33 Antal dagar med snötäcke för och 2021- 2050. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. Antal dagar med snötäcke 1963-1992 2069-2098, RCP4.5 Figur A.34 Antal dagar med snötäcke för och 2069- 2098. Beräkningarna är baserade på resultat från nio globala klimatmodeller och för de båda scenarierna RCP4.5 och RCP8.5. Kartorna för max och min visar resultat från den modell som ger den högsta respektive lägsta ökningen för varje beräkningspunkt. De vänstra kartorna är ett medelvärde för samtliga modeller. ger ut sju rapportserier. Tre av dessa, R-serierna är avsedda för internationell publik och skrivs därför oftast på engelska. I de övriga serierna används det svenska språket. RMK (Report Meteorology and Climatology) RH (Report Hydrology) RO (Report Oceanography) I serien KLIMATOLOGI har tidigare utgivits: 1Lotta , , , , (University KwaZulu ) (2009) Local Assessment of Vulnerability to Climate Change Impacts on in the Upper Basin, South – Recommendations for Adaptation 2Gunn , (2010) Klimatförändringarnas effekter på svenskt miljömålsarbete 3Jonas , , , , , , , (2010) En studie av framtida flödesbelastning på huvudavloppssystem 4Markku Rummukainen, . A. , , , , (2011) Uppdatering av den vetenskapliga grunden för klimatarbetet. En översyn av natur-vetenskapliga aspekter 5Sten (2012) Framtidens havsnivåer i ett hundraårsperspektiv – kunskapssammanställning 2012. 6Jonas och (2013) Extrem korttidsnederbörd i klimatprojektioner för . 7Bidrag från arbetsgrupp 2 (WG 2) till den femte utförderingen (AR 5) från Intergovermental Panel on Climate Change, IPCC. FNs klimatpanel – Sammanfattning för beslutsfattare. Effekter, anpassning och sårbarhet. 8Att begränsa klimatförändringar. (2014) (Ej publicerad) Uppdatering av det klimatvetenskapliga kunskapsläget 10- Risker och konsekvenser för samhället av förändrat klimat – en kunskapsöversikt (2014) 11.Gunn (2015) Vägledning för användande av klimatscenarier. 12Lotta , , , , och (2015) Underlag till kontrollstation 2015 för anpassning till ett förändrat klimat. Grundvattennivåns tidsmässiga variationer i Omslagsbild: Artesiskt vatten ur ett prospekteringsrör i Stekenjokk. geologiska undersökning Box ••, ••• • tel: •• -•• ‚• •• fax: •• -•• ‚• •• e-post: Grundvattennivåer med klimatscenarier .................................................................................................. Nederbörd och temperaturer mellan 1975–2014 .................................................................................... Regressionsanalys och signi kans ............................................................................................................... Exempel på observerade nivåserier 1975–2014 ........................................................................................ Grundvattennivåns månadsmedelvärden i tioårsperioder .................................................................... Förändringar i månadsmedelvärden i regimområdena .......................................................................... Grundvattennivåer i västra och ...................................................................................... Trender i grundvattennivåns årsmedelvärden .......................................................................................... Förändringar i högsta och lägsta grundvattennivåer ............................................................................. Skillnader mellan högsta och lägsta grundvattennivåer ........................................................................ Dagförskjutning av lägsta och högsta grundvattennivå ........................................................................ Inom geologiska undersöknings (SGU) Grundvattennät har mätningar av grundvatten- nivåer utförts i mer än år (). Syftet med nivåmätningarna är att be- skriva och förklara tidsmässiga variationer i grundvattnets mängd i förhållande till klimat, geo- logi och topogra i olika delar av . Nivåerna varierar beroende på temperatur, nederbörd, jordar etc. Variationerna i skiljer sig således markant från norra . Syftet med detta arbete var att undersöka eventuella trender och förändringar i uppmätta grundvattennivåer för perioden – inom områden med olika hydrologiska regimer. I ar- betet har förändringar i variationsvidden (skillnad mellan högsta och lägsta nivå), medelnivåer och tider för maximi- och miniminivåer i olika delar av landet studerats med regres- sionsanalys för ett urval av stationerna inom SGUs Grundvattennät. Klimatrelaterade förändringar i grundvattenbildning och grundvattennivå har behandlats i olika rapporter. Bland annat har nivådata från SGUs Grundvattennät använts för kalibrering av modeller för att beräkna grundvattennivåer i ett framtida klimat med hjälp av klimatscenarier (m. . , m. . ). Ett delmål i den nu utförda studien var att utvärdera om den tidigare prognostiserade förändringen i grundvattennivå till följd av klima- tets förändring kan observeras i uppmätta nivåer. Framtagandet av denna rapport ger ett stöd för uppföljningen av miljökvalitetsmålet Grund- vatten av god kvalitet som SGU ansvarar för. Rapporten kan också användas som ett komple- ment till de klimatstudier där grundvattennivåer beräknas i ett framtida klimat. Den utgör även ett underlag till den statliga utredningen (L : ). För att kunna relatera dagens redan observerade grundvattennivåtrender till framtida prognos- tiserade nivåer återges här resultaten från ett antal tidigare rapporter där grundvattennivåer be- räknats fram med hjälp av olika klimatscenarier. I slutrapporten av det SGU- nansierade projektet i ett förändrat klimat (m. . ) användes en modell för att beräkna grundvattenbildning och grundvatten- nivåer för perioden – jämfört med referensperioden – . I denna studie utfördes beräkningar för markklasserna morän och grov jord. Markklassen grov jord i modellen mot- svarar långsamreagerande, större grundvattenmagasin i exempelvis isälvsavlagringar. Resulta- ten från modellkörningarna i morän visade att medelgrundvattennivåerna i norra kan komma att öka medan medelnivåerna i förutspås sjunka med , – , m, främst i och östra . Skillnaderna mellan den högsta och den lägsta nivån förväntas dock minska i norra på grund av att senvinterns låga nivåer ökar jämfört med . Detta beror på att kortare perioder med snölagring förväntas. Grundvattennivåns avsänk- ningsperiod (recession) förväntas också bli längre vilket medför lägre nivåer . Detta innebär i sin tur att grundvattenbildningen inträ ar senare med ett tydligare maximum. I södra och ser grundvattnets nivåvariationer i stället ut att öka. Detta beror till stor del på att mer regn kan komma i stället för snö som kan lagras och fördröja grundvattenbildningen. Grundvattenmagasinen fylls på under större delen av hös- ten och vintern vilket ger högre nivåer och en mindre markerad snösmältnings- topp. Sommarens nivåer förväntas sjunka på grund av stor avdunstning eller förbli oförändrade jämfört med dagens regim. m. . ( ) har arbetat vidare med modelleringar av grundvattennivåer med den grundvattenmodell som användes av m. . ( ). Fem olika modeller och två klimat- scenarier användes vilka gav stora skillnader i resultaten för perioden – . Störst var skillnaderna i beräknade månadsmedelvärden mellan olika modeller och scenarier under vinter- halvåret, då grundvattenbildningen normalt är mer komplex. Nästan alla resultat visade en höjd grundvattennivå för de esta stationer som ingick i modellen ( stycken). Precis som tidigare beskrivits av m. . ( ) ser nivåerna ut att öka främst i norra rige, medan de kan komma att minska i sydöstra delarna av landet samt längs . kan nivåerna bli lägre för att vid slutet av året vara oförändrade eller öka något. Modellerna visar att högsta- och lägstanivåerna förmodligen inte kommer att förändras så mycket , dock kommer skillnader i månadsmedelvärdena mellan extremnivåerna att blir mycket större. Nederbörd och temperaturer mellan 1975–2014 () har upp till års observationsdata med nederbörd och temperatur. har varit de mest nederbördsrika och var- maste åren som uppmätts, även om kortare perioder med höga temperaturer och stor nederbörd observerats tidigare. Den största temperaturökningen har skett i norra . Årsmedeltem- peraturen har varit mycket över den normala, speciellt och våren som de senaste åren ökat med mellan och , °C, jämfört med referensperioden – (m. . Perioden – började med lägre årsmedeltemperaturer än normalt.