Date (Creation)

2019-12-13

Date (Publication)

2019-12-13

Date (Revision)

2023-06-08

Code

maks_snomengde

Purpose

Part of the national knowledge-base on climate change for climate change adaptation.

Status

Completed

Point of contact

Organisation name	Individual name	Electronic mail address	Role
Norges vassdrags- og energidirektorat	Seksjon for geomatikk og dataanalyse IGD	gisstotte@nve.no	Publisher
Norges vassdrags- og energidirektorat	Seksjon for hydrologisk modellering	climatedata@nve.no	Owner

Maintenance and update frequency

As needed

GEMET - INSPIRE themes, version 1.0

• Meteorological geographical features

Nasjonal inndeling i geografiske initiativ og SDI-er

• Felles datakatalog

Nasjonal tematisk inndeling (DOK-kategori)

• Vær og klima

Place

• Norge

Theme

• klimagrid

• klima

• snø

• snømengde

• maksimal snømengde

Keywords

• klimaframskrivninger

Spatial scope

• National

Specific usage

Modellert snømengdene er veldig følsom for temperatur og nedbør som varierer med høyde over havet. Analyser av snø bør derfor tolkes i lys av at høydegrunnlaget er griddet til 1x1 km og usikkerheter i nedbør og temperatur. Generelt gjelder at beregningene kun kan betraktes som mulige utfall i et fremtidig klima og kan ikke betraktes som absolutte tall.

Framskrivninger av avrenning/fordampning/snøens vannekvivalent/markvannsunderskudd ble beregnet av NVE i samarbeid med Norsk klimaservicesenter i 2015. Dette er modellerte klimaframskrivninger beregnet ved å kjøre den hydrologiske modellen HBV med inngangsdata fra ti klimamodeller. Også den historiske perioden er modellert, og gjenskaper de statistiske egenskapene ved de hydrologiske variablene, men ikke den eksakte historiske utviklingen (enkelthendelser kan ikke finnes igjen i dette datasettet). Inngangsdataene har en romlig utstrekning på 1x1 km og modellerte variable på denne skalaen har stor usikkerhet. Et grid på 1x1 km klarer ikke å fange opp lokale variasjoner i terrenget. Klimaframskrivningene er altså modellert for en gjennomsnittshøyde og ikke for fjelltopper eller dalbunner. Dette påvirker særlig referanseperioden som oppgir absoluttverdier, men kan også påvirke relative verdier for endringer ved midten og slutten av århundret. Enkelte analyser bør derfor tolkes i lys av at høydegrunnlaget er griddet til 1x1 km.

Generelt:

WMS-kartene viser trettiårsmidler, altså gjennomsnitt i tid. Selve datasettet kan lastes ned fra https://nedlasting.nve.no/klimadata/kss, men må i så fall brukes med omhu.

1) Klimamodeller er utviklet for å vurdere om det er endringer mellom lange tidsperioder, men de har ikke dekning for å simulere enkeltår.

For å være litt teknisk: En værvarslingsmodell tar inn observert nedbør og temperatur underveis i simuleringene, og blir dermed holdt innenfor realistiske verdier. Klimamodeller har derimot ikke noen oppdatering av modellens interne tilstand. Da blir tidsrekkefølgen annerledes enn det som er observert og det er ikke mulig å finne igjen historiske hendelser i klimamodellsimuleringene. Fordi varme og kalde år ikke blir gjenskapt av en klimamodell -- og er forskjellig fra klimamodell til klimamodell -- har vi ikke grunnlag for å fastslå verdier for enkeltår.

Du kan lese mer om dette i IPCCs FAQ 11.1: «Climate predictions do not provide forecasts of the detailed day-to-day evolution of future weather. Instead, they provide probabilities of long-term changes to the statistics of future climatic variables.»

https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2020/05/WGI_AR5_FAQ_EN.pdf

2) Stor variasjon fra år til år gjør det nødvendig å ta gjennomsnitt over lengre perioder for at klimaendringssignalet skal overgå støyen fra år til år-variabiliteten. Denne effekten er større når man går ned i skala, til mer detaljert oppløsning. Du kan lese mer om dette i IPCCs FAQ 10.2: «Multi-decadal warming trends detected in many regions are considered to be outside the range of trends one might expect from natural internal variability of the climate system, but such trends will only become obvious when the local mean climate emerges from the ‘noise’ of year-to-year variability.» […] “. Future warming trends cannot be predicted precisely, especially at local scales, so estimates of the future time of emergence of a warming trend cannot be made with precision.”

Merk også at nedbør og hydrologiske variable er mer utfordrende enn temperatur fordi variabiliteten i nedbør er større enn variabiliteten i temperatur.

3) Relative verdier

I tillegg til å oppgi tallene for lange tidsperioder heller den enkeltår, presenterer vi relative verdier (endringer mellom slutten av perioden og referanseperioden) heller enn absoluttverdier.

Nedbør og temperatur varierer med høyde over havet: det blir kaldere oppover i høyden, og også våtere oppover i høyden. Endringene varierer ikke i like stor grad med høyde over havet. Dersom man kjenner gjennomsnittsverdiene for et sted (et målepunkt), kan endringene legges sammen med de lokale verdiene.

Å bruke griddede verdier på 1x1 km som grunnlag for enkeltsteder kan gi feil utslag.

Eksempel: For målepunktet i Finnsnes i Troms er dette gjennomsnittverdiene for temperatur/nedbør for perioden 1971–2000: Finnsnes 3,4 °C / 1030 millimeter. Framtidsverdier kan beregnes ved å legge på endringstall. Kilde: klimaprofil Troms (klimaservicesenter.no).

4) Datanedlasting

Om du ønsker å laste ned data, anbefaler vi å bruke verdier for mange gridceller og ikke bare én. Selv om klimaframskrivningene presenteres for 1x1 km, er de avledet fra regionale klimamodeller med grov oppløsning. Det gjør at høydegrunnlaget i modellen er veldig forskjellig fra høyden i virkeligheten. I modellen har hver gridcelle én representativ høyde, som gjør at terrenget flates ut. Det påvirker i sin tur framskrivningene av temperatur og nedbør, særlig der det er store variasjoner i landskapet.

Fra Klimaservicesenterets skolesider, kap 15, Teknisk boks 15.1.

«Når alle resultatene er gjennomsnitt av 1x1 km, blir detaljer glattet ut. Én gridrute har én verdi, og variasjoner innenfor dette arealet tas ikke hensyn til. Det innebærer at modellresultatene jevner ut dype daler og høye fjell. Områder med mye topografi blir derfor forenklet til et gjennomsnitt over hver kvadratkilometersrute, og det blir vanskelig å gi lokal informasjon i disse områdene.

For snø, lokale byger (og andre lokale prosesser), er det altså vanskelig å få ut ekstreme hendelser - det man får er et gjennomsnitt for hele 1x1-ruta (det vil si lavere verdi over et større område). »

https://klimaservicesenter.no/kss/laer-mer/skolesider

https://nve.maps.arcgis.com/apps/MapSeries/index.html?appid=5763455ea5b1469dbc129f379f945190

Framskrivningene er beregnet for ett gjennomsnittlig høydenivå for hele ruta. I enkelte deler av landet kan ruta ha en høyde på flere hundre meter over havet, selv om kommunesenteret er ved kysten. I så fall vil det å bruke griddede verdier på 1x1 km som grunnlag for enketpunkter. De relative verdiene kan likevel være representative, både for lavland og i høyden.

5) Klima- og hydrologiske framskrivninger er usikre av flere grunner. Usikkerheter er knyttet til fremtidige menneskeskapte utslipp, naturlige klimavariasjoner, klimamodeller, biasjusteringsmetoder og hydrologiske modeller. Dette er viktig å ha i bakhodet i tolkningen av resultater fra enhver studie der de nedlastede estimatene har blitt brukt. Dataene er ikke kvalitetskontrollert på lokal skala.

User contact info

Organisation name	Individual name	Electronic mail address	Role
			Owner

Use limitation

Climate and hydrological projections are uncertain for different reasons. Uncertainties are related to future anthropogenic emissions, natural climate variability, climate models, bias-adjustment methods and hydrological models. This is important to keep in mind when interpreting results from any study using the projections. The data are not quality controlled on a local scale. No computations should be made on the 30-year averages shown in the WMS! Both the reference period and projection periods are computed from an ensemble of ten models. The reference period can therefore differ from observed data. The reference period is subtracted from the projection period towards the middle and end of the century to obtain projected changes. Finally, the median of the ten models are computed (ensemble median). If you wish to do computations of climate projections to e.g. impact research, the background data must first be downloaded from http://nedlasting.nve.no/klimadata/kss/ and the method above should be followed. No computations should be made on the 30-year averages shown in the WMS! Performing computations over several grid cells directly on the 30-year averages will not give a correct result. Data from Klimagrid are licenced under Norwegian Licence for Open Government Data (NLOD) which is compatible with CC 4.0 Norway (CC BY 4.0). Licence texts are available at https://data.norge.no/nlod/en/2.0 and http://spdx.org/licenses/CC-BY-4.0. Klimagrid data are free to use, including data on the download portal. Exceptions may apply to tailor-made deliverables and dissemination of data produced by collaborators, or if special delivery guarantees are required. For those using Klimagrid, this means that the information in Klimagrid an normally be used freely for both commercial and non-commercial activities. Errors and missing data may occur. NVE and NCCS assume no responsibility for data that provides incorrect or misleading information. Data located on the service layer is "as is". It may contain errors and omissions. NVE gives no guarantees for the quality of the information and does not take responsibility for data that may provide incorrect or misleading information. If you come across errors and omissions in the data, please contact NVE so we can fix the issue .

Access constraints

Other restrictions

Other constraints

Åpne data

Use constraints

Other restrictions

Other constraints

Norsk lisens for offentlige data (NLOD) 2.0

Other constraints

The Norwegian Water Resources and Energy Directorate accepts no liability for damage or injuries due to errors in data and incorrect use of data.

Classification

Unclassified

Spatial representation type

Grid

Language

English

Topic category

• Climatology, meteorology, atmosphere

Begin date

1971-01-01

End date

2000-01-01

Supplemental Information

Både referanseperioden og framskrivningsperioden er beregnet ut fra ti modeller. Referanseperioden kan derfor avvike fra observerte data. Referanseperioden trekkes fra framskrivningsperioden mot midten og slutten av århundret for å gi forventede endringer. Til slutt beregnes medianen av de ti modellene (ensemblemedian). Hvis du ønsker å gjøre beregninger av klimaframskrivninger til f.eks. effektforskning, må bakgrunnsdata først lastes ned fra http://nedlasting.nve.no/klimadata/kss/ og følg deretter metoden over. Ingen beregninger bør gjøres på disse 30-årsgjennomsnittene! Beregninger utført direkte på 30-års gjennomsnitt vil ikke gi et korrekt resultat .

Distribution format

Name	Version
NetCDF

Units of distribution

Hele landet

OnLine resource

Protocol	Linkage	Name
WWW:DOWNLOAD-1.0-http--download	http://nedlasting.nve.no/klimadata/kss/

Hierarchy level

Dataset

Statement

Selv om regionale klimaframskrivninger fra Euro-CORDEX (oppløsning ca 12 x 12 km) er nedskalert og biasjustert,til 1 x 1 km, klarer ikke metoden å rette opp at grunnlagsdataene har grov oppløsning. Artefakter forekommer.

I korte trekk er en empirisk kvantilmappingsmetode (EQM) brukt for å bias-justere Euro-CORDEX simuleringer til Norge, ved først å re-gridde til 1 x 1 km og ved å bias-justere mot SeNorge versjon 1.1 som observerte data, for hver kalendermåned og gridcelle.

Se for øvrig vedlagt dokumentasjon (Wong et al., 2016).

Metadata

File identifier

09d702c1-4d65-4f31-8cf3-d7b7750fb17e XML

Metadata language

Norwegian

Hierarchy level

Dataset

Date stamp

2023-11-15

Metadata standard name

ISO19115

Metadata standard version

2003

Metadata author

Organisation name	Individual name	Electronic mail address	Role
Norges vassdrags- og energidirektorat	Seksjon for geomatikk og dataanalyse IGD	gisstotte@nve.no	Point of contact

Other language

Language	Character encoding
English	UTF8