Denne artikkelen er produsert og finansiert av Universitetet i Oslo - les mer.
Ekstreme nedbørshendelser har ført til store skader på infrastruktur og boliger de siste tiårene. Nå utvikler meteorologene nye metoder for å beregne hvor mye vann som kan skylle ned over oss i en slik værhendelse.(Foto: Turid Sollien Børrud)
Meteorologene utvikler nye metoder for å beregne ekstrem nedbør
Ved å kjøre værmodeller gjentatte ganger har meteorologene funnet to ulike værmønstre. De kan kobles til ekstreme nedbørshendelser.
Flom, jordskred og oversvømmelser. De fleste av oss har ekstremværet «Hans» fra august i år friskt i minnet. Det ga et voldsomt skadeomfang på både boliger og infrastruktur.
Nå jobber forskerne med nye metoder for å beregne hvor mye nedbør som kan falle i slike ekstreme værhendelser.
– Vi må vite hvor mye nedbør som kommer, så vi kan forberede oss og bygge et samfunn som kan tåle det, sier forsker Karianne Ødemark ved Meteorologisk institutt.
Saken oppsumert
Forskere utvikler nye metoder for å beregne ekstrem nedbør.
Studier av atmosfæriske sirkulasjonsmønstre er sentrale.
70–90 prosent av nedbørshendelser på Sør-Vestlandet er knyttet til atmosfæriske elver.
Kunstig intelligens og maskinlæring brukes i meteorologisk forskning.
Studerer sirkulasjonsmønstre
Dagens metoder for beregning av påregnelig maksimal nedbør skal fornyes. Dagens metode brukes blant annet ved dimensjonering av damanlegg.
Fornyelsen innebærer nye metoder for å forstå værfenomener som vi allerede har opplevd.
– Vi trenger å vite hvordan vi skal dimensjonere anleggene for å tåle slike ekstreme nedbørsmengder. For å si noe om det må vi skjønne hvilke situasjoner som fører til ekstremt nedbør. Da må vi se på sirkulasjonsmønsteret i atmosfæren, forklarer Ødemark.
For mens «Hans» betegnes som en svært uvanlig værhendelse der uværet kom østfra, er innbyggerne på kysten langt oftere utsatt for ekstreme nedbørshendelser.
I januar 2022 traff stormen «Gyda» Midt-Norge. Det førte blant annet til at deler av Meråkerbanen gled ut.
I oktober 2014 førte kraftig nedbør over en tredagersperiode til at elleve hus og fire bruer i Odda og Flåm ble tatt av vannmassene.
Høsten 2005 gikk tre liv tapt da et voldsomt jordskred traff Hatlestad terrasse sør for Bergen. Jordskredet skjedde etter at uværet «Kristin» hadde gitt store mengder nedbør over byen.
Atmosfæriske elver som tømmer seg
Felles for disse uværene var det meteorologene kaller en atmosfærisk elv. Det er et bånd av fuktighet som strekker seg tvers over Atlanterhavet før det treffer fjellene langs norskekysten.
Og når en slik elv først treffer land, flytter den seg ikke med det første.
Forskning viser at mellom 70 til 90 prosent av nedbørshendelsene på Sør-Vestlandet er knyttet til slike atmosfæriske elver.
– Vi snakker om en stor transport av fuktighet som kommer inn mot kysten. Der løftes det så opp av fjellene og blir til regn. Det er en konstant tilførsel av fuktighet, så det kan regne i ganske lang tid når det først treffer kysten, sier Ødemark.
Ifølge meteorologene har vi til enhver tid et titalls slike elver svevende over hodet på oss.
Men hva er det som skal til for at de skal skape uvær og ekstremnedbør?
Annonse
Fjellene langs kysten har stor betydning for hva som skjer når en atmosfærisk elv treffer. Topografien i landskapet fører til store lokale variasjoner. Topografi er en detaljert beskrivelse av et sted.
Derfor trenger forskerne tidsserier med værobservasjoner med høy geografisk oppløsning for å forstå hva som skjer. Tidsserier som ikke nødvendigvis eksisterer i det omfanget som meteorologene har bruk for.
– Metoden som brukes for å beregne påregnelig maksimal nedbør i dag, er svært avhengig av tilgjengelige observasjonsdata. I tillegg vil anslaget påvirkes av subjektive valg, av hvilke datapunkter man velger å inkludere i analysen, sier Ødemark.
Modelldata gir statistikk
Metoden som ble utviklet på 1970-tallet, er heller ikke revidert siden den gang. Nå har Ødemark og kollegene ved Meteorologisk institutt utviklet en ny metode hvor man tar utgangspunkt i et system for modellbasert sesongvarsling for beregning av ekstremnedbørsverdier.
– Vi bruker et europeisk system for sesongvarsler for værvarsling. Hver måned modellerer systemet flere mulige utfall av været syv måneder frem i tid. Ved å hente ut de forskjellige mulige vær-situasjonene får vi produsert et svært stort datasett som vi kan kjøre statistiske analyser på, sier Ødemark.
Ved å se på storskala mønstre for sirkulasjon om høsten for de siste fire tiårene har hun funnet to mønstre i datasettet. De kan knyttes til ekstremnedbørshendelser på Vestlandet.
Det er i begge tilfellene snakk om sterke vinder som bringer fuktig luft mot land i forbindelse med lavtrykkssystemer.
– Det vi har sett på, er om det er karakteristikker ved atmosfæren som er dominerende i den sesongen hendelsen inntreffer. Det er her vi finner to mønstre som har kobling til hvor mye nedbør hendelsene fører med seg. Det ene atmosfæremønsteret ser også ut til å ha en kobling til hvor mye sjøis det er i Arktis under samme sesong. Men her kjenner vi så langt ikke årsaks-sammenhengen, sier Ødemark.
Status quo på Vestlandet
– De to mønstrene har begge hatt en trend over perioden vi ser på, men med motsatt fortegn. Totalt sett er det dermed ingen endring i mengde nedbør på høsten på Vestlandet, legger hun til.
Trenden for Norge som helhet er likevel en økning i nedbørsmengdene.
Annonse
– Vi ser at det er forskjell på sesongene og på regionene. Høstsesongen på Vestlandet skiller seg ut ved at vi ikke har en økning i ekstrem nedbør. Ser man derimot på nedbøren gjennom hele året, vil man se at det har vært en økning i årene fra 1981 til 2018, sier Ødemark.
Foreløpig er resultatene til Ødemark og kollegene små brikker i et større puslespill.
Man må forstå detaljene for å forstå det store bildet.
– Vi må se på flere sesonger og se på om storm-mønstrene endrer seg over tid. Vi vet for eksempel at vi i nord har flere ekstremhendelser om høsten. Det vi ønsker å vite, er om det foregår et skifte i når de store hendelsene vil inntreffe i vestlandsregionen.
Kunstig intelligens gjør sitt inntog
Samtidig som forskerne leter etter mer presise måter å beregne ekstremværet på, har også kunstig intelligens gjort sitt inntog i meteorologien.
– Vi tror maskinlæring vil bli et kraftig verktøy i fremtiden. Dette er det også veldig mye forskning på nå. Bare de siste årene har det dukket opp flere AI-modeller som «trenes» på værdata for å varsle været. En stor fordel med slike maskinlæringsmodeller er at de krever mindre regnekraft og er raskere enn de tradisjonelle, fysiske modellene, sier Ødemark.
Men ennå gjenstår det mye trening av AI-modeller før de kan overta jobben som værvarslere.
De trenger data å trene på. Det tar de fra de gode, gamle maskinene for værvarsling. Og det krever igjen mye regnekraft.
– Det man ser for seg for fremtiden, er at de skal kunne trene direkte på observerte værdata, noe de ikke gjør i dag. Men her går utviklingen veldig raskt nå, sier Ødemark.
Karianne Ødemark: Extreme precipitation and physical model-based estimates for return values and PMP in Norway. Doktoravhandling ved UiO, 2023. Sammendrag.