Skip to main content
Norges vassdrags- og energidirektorat

Klima - Dager i året med snødybde over 30 cm

  • Egen nedlastningsside
    • Open license
    • netcdf
    • bin
    Download
  • Datasets
  • Public access 

    Publicly available to everyone. Access may still require registration and an API key request, as long as anyone can request such registration and/or API keys.

    Read more about access levels here

  • Open data 

    The dataset is classified as public access and has at least one distribution with an approved open license.

Description

Antall dager i året med snødybde over 30 cm for vises for hele året, for tre trettiårsperioder: 1971–2000, 2031–2060 og 2071–2100. Framtidsperiodene viser endring (framtidsperiode vs 1971–2000). Klimaframskrivningene av antall dager med snø på bakken er beregnet av Norges vassdrags- og energidirektorat (NVE) i samarbeid med Norsk klimaservicesenter (KSS). Resultatene er dokumentert i rapporten Klima i Norge 2100 (Hanssen-Bauer et al., 2015), tilgjengelig på https://klimaservicesenter.no.

Kartene presenteres som 30-års gjennomsnitt for tre perioder: 1971–2000, 2031–2060 og 2071–2100. Kun årsverdier er tilgjengelige. Referanseperioden viser absoluttverdier for 1971–2000, mens de to framskrivningsperiodene, 2031–2060 og 2071–2100, viser endringer i forhold til referanseperioden (f.eks. gjennomsnittet av 2071–2100 minus gjennomsnittet av 1971–2000). Framtidsperiodene viser forventede endringer ved et middels utslippsscenario, RCP4.5 og høyt utslippsscenario, RCP8.5.

På grunn av systematiske skjevheter i resultatene fra GCM/RCM-modeller, og fordi disse har mye grovere oppløsning enn effektmodeller, er det nødvendig med en postprosessering for å oppnå plausible tidsserier for bruk i lokale konsekvensstudier. Metoden er beskrevet i detalj i NVE-rapport 59-2016 (Wong et al., 2016). 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 gridcelle.

Referanser: Hanssen-Bauer,I., E.J.Førland, I.Haddeland, H.Hisdal, S.Mayer, A.Nesje, J.E.Ø.Nilsen, S.Sandven, A.B.Sandø, A.Sorteberg og B.Ådlandsvik, 2015: Klima i Norge 2100 – Kunnskapsgrunnlag for klimatilpasning oppdatert i 2015. Norsk Klimaservicesenter, NCCS Report 2/2015 203pp. ISSN: 2387-3027 https://klimaservicesenter.no/kss/rapporter/kin2100

Wong, W., Haddeland, I., Lawrence, D., and Beldring, S. (2016). Gridded 1x1 km climate and hydrological projections for Norway. NVE Report No. 59, Norwegian Water Resources and Energy Directorate, Oslo, Norway. https://publikasjoner.nve.no/rapport/2016/rapport2016_59.pdf

Distributions
1

Egen nedlastningsside
  • Open license
  • netcdf
  • bin
Description:

Webside eller webløsning hvor en etat tibyr nedlastning av data direkte eller gjennom ulike grafiske brukergrensesnitt

Access URL:
http://nedlasting.nve.no/klimadata/kss/
Status:
Not provided
Direct download:
API:
Not provided
Documentation:
Not provided
License:
Conforms to:
Not provided
Rights for use:
Not provided
Download

APIs providing this dataset
1

Klima - Dager i året med snødybde over 30 cm - Antall dager i året med snødybde over 30 cm - (1971-2000)
  • png
Description:

Forventede endringer presenteres som 30-års gjennomsnitt for fem sesonger og tre scenarioer (15 kartlag totalt): årlig, vinter, vår, sommer, høst, multiplisert med referanseperiode, middels utslippsscenario, RCP4.5 og høyt utslippsscenario, RCP8.5.

Alle disse 15 kartlagene er presentert for tre perioder: 1971–2000, 2031–2060 og 2071–2100. Det første laget i netcdf-filen viser perioden 1971–2000, det andre laget viser 2031–2060 og det tredje viser 2071–2100. For referanseperioden inneholder det andre og tredje laget i filen derfor ingen data. For framskrivningsperiodene inneholder det første laget ingen data.

Referanseperioden viser absoluttverdier for 1971–2000, mens de to framskrivningsperiodene, 2031–2060 og 2071–2100, viser endringer i forhold til referanseperioden (f.eks. gjennomsnittet av 2071–2100 minus gjennomsnittet av 1971–2000). 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. \n Ingen beregninger bør gjøres på disse 30-årsgjennomsnittene! 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 få forventede endringer. Til slutt beregnes medianen av de ti modellene (ensemblemedian).

Hvis du ønsker å gjøre beregninger av klimaprognoser til f.eks. konsekvensforskning, må bakgrunnsdata først lastes ned fra http://nedlasting.nve.no/klimadata/kss/ og følge metoden over. Beregninger utført direkte på 30-års gjennomsnitt vil ikke gi et korrekt resultat. \n På grunn av systematiske skjevheter i resultatene fra GCM/RCM-modeller, og fordi disse har mye grovere oppløsning enn effektmodeller, er det nødvendig med en postprosessering for å oppnå plausible tidsserier for bruk i lokale konsekvensstudier.

Metoden er beskrevet i detalj i NVE-rapport 59-2016 (Wong et al., 2016 https://publikasjoner.nve.no/rapport/2016/rapport2016_59.pdf ). 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.

Endpoint:
Documentation:
  1. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/fe648fa1-7f4d-4934-a6a2-b92ad45ea5b3
  2. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/3f79057d-6ddc-4653-9c6f-90d1984b59b3
  3. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/4d07178b-11d3-4007-8ff7-e19ef5a85745
  4. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/4e7f4cfd-f7eb-4cc4-89df-9dcceaf65417
  5. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/fe814351-79ee-436c-9657-c0695d10f985
  6. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/6e84ddb5-9374-4a30-9f3c-1b2891a62464
  7. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/b20fba39-7c82-497b-ad44-2af77479b711
  8. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/34003de1-b706-46bc-b3d2-154173bfd96a
  9. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/08696345-4050-4be2-a945-65db7b7e602b
  10. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/1fdfe8eb-84e0-441c-a7f4-7aa10ad009b6
  11. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/178082d2-548c-4804-a461-3a28cb8d7552
  12. https://kartkatalog.geonorge.no/Metadata/uuid/6a6c9247-e0d9-49c4-8ae7-e5714cd45dbc
Go to API

Similar datasets

regObs dataNorges vassdrags- og energidirektorat (nve)
Public access
Hydrologiske dataNorges vassdrags- og energidirektorat (nve)
Public access
MagasinstatistikkNorges vassdrags- og energidirektorat (nve)
Public access
JordskredvarslerNorges vassdrags- og energidirektorat (nve)
Public access
SnøskredvarslerNorges vassdrags- og energidirektorat (nve)
Public access