Jämförelse länsanalyser och scenariotjänst

Länsanalyserna publicerades av SMHI år 2015 (’länsanalyserna’, Sjökvist m.fl. 2015) som följd av regeringsuppdraget att ta fram länsvisa klimatunderlag baserat på resultat från IPCC:s femte vetenskapliga sammanställning (IPCC, 2013). År 2021 publicerade SMHI en ny klimatscenariotjänst (’scenariotjänsten’, SMHI, 2022), innehållande uppdaterade underlag från klimatforskningen. Då både metodik, beräkningsmetoder, och detaljnivå har utvecklats och uppdaterats är skillnader mellan resultaten i länsanalyserna och scenariotjänsten förväntade. Det finns ett behov från användare av SMHI:s klimatunderlag att få ett tydliggörande av skillnaderna och en förklaring till vad dessa skillnader beror på.  I rapporten görs tre olika typer av analyser:  • Historisk data: referensperiod. Här jämförs länsanalysernas referensperiod 1961–1990 med scenariotjänstens referensperiod 1971–2000 (temperatur och nederbörd). • Historisk data: referensdataset. Här jämförs länsanalysernas referensdataset PTHBV med scenariotjänstens referensdataset SMHI GridClim (temperatur och nederbörd). • Klimatsignal meteorologi och hydrologi. Här jämförs framtidens klimat med referensperioden och olika beräkningar av framtidens klimat med varandra. Befintliga referensperioder i länsanalyserna och scenariotjänsten används. Ett urval av meteorologiska och hydrologiska index jämförs.  Scenariotjänstens referensperiod (1971–2000) ligger tio år senare i tiden än länsanalysernas referensperiod (19611990). Generellt är förändringen i årsmedeltemperatur mellan de två perioderna 0,25–0,5 grader, med lokala avvikelser. Vintrarna på 90-talet var betydligt varmare än genomsnittet för 1961–1990, temperaturskillnaden mellan perioderna vintertid är 0,75-1,25 grader.  Den senare referensperioden var också blötare, med upp till 12 % mer årsnederbörd. Även sommarnederbörden hade större mängder under den senare perioden, förutom i västra Götaland som visar något mindre.   Jämförelsen mellan referensdataseten GridClim och PTHBV visar på en systematisk skillnad som delvis kan kopplas till topografi. Dataseten bearbetar observationer på olika sätt, exempelvis gällande höjdkorrigering, vilket troligtvis är en av förklaringarna till skillnaderna i resultat. Generellt ligger skillnaderna mellan -0,5 och +0,5 grader i årsmedeltemperatur, men i framförallt Norrland finns större skillnader. Vintersäsongen visar ännu större skillnader, där GridClim är systematiskt varmare än PTHBV. Skillnaden ökar med höjden, ungefär 0,13 grader per 100 meter. Nederbörden är generellt lite lägre i GridClim än i PTHBV, både på helår och sommar. Här finns också systematiska skillnader som troligen kan kopplas till datasetens framtagande och upplösning.   Klimatscenarierna från de två dataunderlagen jämfördes för temperatur och nederbörd i slutet av seklet. Generellt är skillnaderna små, -0,5 – +0,5 grader, men i vissa områden ger scenariotjänsten större uppvärmning än länsanalyserna, 0,5–1,0 grader. Scenariotjänsten är betydligt varmare på vintern jämfört med länsanalyserna, i Götaland ca 1 grad, och längre norrut 1 – ca 4 grader. Systematiska skillnader tyder på att de olika referensdataseten (GridClim och PTHBV) har betydelse för skillnaderna i temperatur i slutet av seklet. Generellt visar scenariotjänsten mindre nederbörd än länsanalyserna, men det finns även områden med mer nederbörd. Sommartid är skillnaden inte lika tydlig, då det finns områden med både mer och mindre nederbörd. Analyserna tyder på att referensdata påverkar den geografiska fördelningen av nederbörden i stor grad.   En avgörande skillnad mellan de hydrologiska resultaten i länsanalyserna och scenariotjänsten är att många index i scenariotjänsten bygger på reglerad vattenföring, medan länsanalyserna utgår från oreglerad tillrinning. För att resultaten från de båda beräkningarna ska bli jämförbara har lokal tillrinning beräknats utifrån underlaget till scenariotjänsten och jämförts med länsanalyserna.  Scenariotjänsten har en mindre ökning av medeltillrinningen och ett större område med minskad medeltillrinning än länsanalyserna. Förändringarna i tillrinning med återkomsttid på 10 och 100 år är större i underlaget till scenariotjänsten, både vad gäller områden med ökningar och minskningar. Båda dessa förändringar bedöms bero på att olika klimatensembler har använts. Förändringen i det reglerade 10-årsflödet som visas i scenariotjänsten ser något annorlunda ut jämfört med underlaget till scenariotjänsten då de kraftigt reglerade vattendrag generellt får en större ökning av 10-årsflödet.  Förändringen i sommartillrinning och antal dagar med låg tillrinning skiljer sig mellan scenariotjänsten och länsanalyserna. Denna skillnad bedöms främst bero på att olika hydrologiska modeller har använts, HBV-Sverige i länsanalyserna och S-HYPE i scenariotjänsten. Mer analyser av detta behöver göras.     Sammanfattningsvis finns det skillnader mellan det framtida klimatet i länsanalyserna och i scenariotjänsten. För vissa index är den framtida utvecklingen samstämmig mellan de båda dataseten. För andra index är skillnaderna stora, som till exempel vintertemperatur, säsongstillrinning och lågflöden.The county analyzes (Sjökvist et al. 2015) were published by SMHI in 2015 with the aim to produce county-wise climate data based on results from the IPCC's fifth assessment report (AR5, 2013). In 2021, SMHI published a new climate scenario web service (www.smhi.se/klimat), containing updated data from climate research. As both the methodology, calculation methods and level of detail have been developed and updated, differences between the results in the county analyzes and the scenario service are expected. This report aims to clarify the differences between the two datasets and explain what these differences are due to, in support of old and new users of SMHI's climate data

Studentbåge : utvecklandet av en webbapplikation för cykelförsäljning

Syftet med följande rapport är att beskriva erfarenheterna med designen och implementationen av en webbapplikation för e-handel. Arbetet genomfördes som en del av ett kandidatarbete, inom civilingenjörsprogrammet Industriell ekonomi vid Linköpings tekniska högskola, av ett team bestående av åtta studenter. Utgångspunkten för kandidatarbetet, som beskrivs i den här rapporten, var att teamet blev kontrakterat av en fiktiv kund (kursledningen) att skapa en handelsplats för cyklar. Då projektet bedrevs i utbildningssyfte hade kunden vissa krav på hur webbapplikationen skulle skapas både vad gäller slutgiltig funktionalitet och arbetsmetodik. Projektarbetet omfattade 18 högskolepoäng och sträckte sig över fem månader. Ur de specifikationer som kunden gav arbetade teamet fram en vision. Då cykeln är en integrerad del av studentlivet så beslutade teamet att skapa en handelsplats som de själva skulle vilja använda. Med utgångspunkt i teammedlemmarnas erfarenhet om cykelhandel i linköpingsområdet skapades konceptet Studentbåge med följande vision: ”Studentbåge; en köp- och säljplats för cyklar på nätet med låga barriärer för både köpare och säljare” Teamets erfarenheter som studenter var att cykelköp i stor utsträckning sker på andrahandsmarknaden men att det bland de befintliga tjänsterna saknades en aktör som erbjöd en tjänst som fokuserade på cyklar i närområdet. Teamets vision för en webbapplikation som uppfyllde det behovet inkluderade en rad funktioner för att fylla det uppfattade behovet. Möjligheten för användare att ladda upp cykelannonser var central då den tilltänkta affärsmodellen byggde på att användarna betalar för att lägga upp en annons. Då publicering av annonser och betalning av dessa kräver att användaruppgifter registreras så var även en inloggningsfunktion ett nödvändigt inslag i webbapplikationens design. För att användare skulle kunna hitta cyklar de var intresserade av så var även en sökfunktion del av visionen

Studentbåge : utvecklandet av en webbapplikation för cykelförsäljning

Syftet med följande rapport är att beskriva erfarenheterna med designen och implementationen av en webbapplikation för e-handel. Arbetet genomfördes som en del av ett kandidatarbete, inom civilingenjörsprogrammet Industriell ekonomi vid Linköpings tekniska högskola, av ett team bestående av åtta studenter. Utgångspunkten för kandidatarbetet, som beskrivs i den här rapporten, var att teamet blev kontrakterat av en fiktiv kund (kursledningen) att skapa en handelsplats för cyklar. Då projektet bedrevs i utbildningssyfte hade kunden vissa krav på hur webbapplikationen skulle skapas både vad gäller slutgiltig funktionalitet och arbetsmetodik. Projektarbetet omfattade 18 högskolepoäng och sträckte sig över fem månader. Ur de specifikationer som kunden gav arbetade teamet fram en vision. Då cykeln är en integrerad del av studentlivet så beslutade teamet att skapa en handelsplats som de själva skulle vilja använda. Med utgångspunkt i teammedlemmarnas erfarenhet om cykelhandel i linköpingsområdet skapades konceptet Studentbåge med följande vision: ”Studentbåge; en köp- och säljplats för cyklar på nätet med låga barriärer för både köpare och säljare” Teamets erfarenheter som studenter var att cykelköp i stor utsträckning sker på andrahandsmarknaden men att det bland de befintliga tjänsterna saknades en aktör som erbjöd en tjänst som fokuserade på cyklar i närområdet. Teamets vision för en webbapplikation som uppfyllde det behovet inkluderade en rad funktioner för att fylla det uppfattade behovet. Möjligheten för användare att ladda upp cykelannonser var central då den tilltänkta affärsmodellen byggde på att användarna betalar för att lägga upp en annons. Då publicering av annonser och betalning av dessa kräver att användaruppgifter registreras så var även en inloggningsfunktion ett nödvändigt inslag i webbapplikationens design. För att användare skulle kunna hitta cyklar de var intresserade av så var även en sökfunktion del av visionen

Jämförelse länsanalyser och scenariotjänst

Länsanalyserna publicerades av SMHI år 2015 (’länsanalyserna’, Sjökvist m.fl. 2015) som följd av regeringsuppdraget att ta fram länsvisa klimatunderlag baserat på resultat från IPCC:s femte vetenskapliga sammanställning (IPCC, 2013). År 2021 publicerade SMHI en ny klimatscenariotjänst (’scenariotjänsten’, SMHI, 2022), innehållande uppdaterade underlag från klimatforskningen. Då både metodik, beräkningsmetoder, och detaljnivå har utvecklats och uppdaterats är skillnader mellan resultaten i länsanalyserna och scenariotjänsten förväntade. Det finns ett behov från användare av SMHI:s klimatunderlag att få ett tydliggörande av skillnaderna och en förklaring till vad dessa skillnader beror på.  I rapporten görs tre olika typer av analyser:  • Historisk data: referensperiod. Här jämförs länsanalysernas referensperiod 1961–1990 med scenariotjänstens referensperiod 1971–2000 (temperatur och nederbörd). • Historisk data: referensdataset. Här jämförs länsanalysernas referensdataset PTHBV med scenariotjänstens referensdataset SMHI GridClim (temperatur och nederbörd). • Klimatsignal meteorologi och hydrologi. Här jämförs framtidens klimat med referensperioden och olika beräkningar av framtidens klimat med varandra. Befintliga referensperioder i länsanalyserna och scenariotjänsten används. Ett urval av meteorologiska och hydrologiska index jämförs.  Scenariotjänstens referensperiod (1971–2000) ligger tio år senare i tiden än länsanalysernas referensperiod (19611990). Generellt är förändringen i årsmedeltemperatur mellan de två perioderna 0,25–0,5 grader, med lokala avvikelser. Vintrarna på 90-talet var betydligt varmare än genomsnittet för 1961–1990, temperaturskillnaden mellan perioderna vintertid är 0,75-1,25 grader.  Den senare referensperioden var också blötare, med upp till 12 % mer årsnederbörd. Även sommarnederbörden hade större mängder under den senare perioden, förutom i västra Götaland som visar något mindre.   Jämförelsen mellan referensdataseten GridClim och PTHBV visar på en systematisk skillnad som delvis kan kopplas till topografi. Dataseten bearbetar observationer på olika sätt, exempelvis gällande höjdkorrigering, vilket troligtvis är en av förklaringarna till skillnaderna i resultat. Generellt ligger skillnaderna mellan -0,5 och +0,5 grader i årsmedeltemperatur, men i framförallt Norrland finns större skillnader. Vintersäsongen visar ännu större skillnader, där GridClim är systematiskt varmare än PTHBV. Skillnaden ökar med höjden, ungefär 0,13 grader per 100 meter. Nederbörden är generellt lite lägre i GridClim än i PTHBV, både på helår och sommar. Här finns också systematiska skillnader som troligen kan kopplas till datasetens framtagande och upplösning.   Klimatscenarierna från de två dataunderlagen jämfördes för temperatur och nederbörd i slutet av seklet. Generellt är skillnaderna små, -0,5 – +0,5 grader, men i vissa områden ger scenariotjänsten större uppvärmning än länsanalyserna, 0,5–1,0 grader. Scenariotjänsten är betydligt varmare på vintern jämfört med länsanalyserna, i Götaland ca 1 grad, och längre norrut 1 – ca 4 grader. Systematiska skillnader tyder på att de olika referensdataseten (GridClim och PTHBV) har betydelse för skillnaderna i temperatur i slutet av seklet. Generellt visar scenariotjänsten mindre nederbörd än länsanalyserna, men det finns även områden med mer nederbörd. Sommartid är skillnaden inte lika tydlig, då det finns områden med både mer och mindre nederbörd. Analyserna tyder på att referensdata påverkar den geografiska fördelningen av nederbörden i stor grad.   En avgörande skillnad mellan de hydrologiska resultaten i länsanalyserna och scenariotjänsten är att många index i scenariotjänsten bygger på reglerad vattenföring, medan länsanalyserna utgår från oreglerad tillrinning. För att resultaten från de båda beräkningarna ska bli jämförbara har lokal tillrinning beräknats utifrån underlaget till scenariotjänsten och jämförts med länsanalyserna.  Scenariotjänsten har en mindre ökning av medeltillrinningen och ett större område med minskad medeltillrinning än länsanalyserna. Förändringarna i tillrinning med återkomsttid på 10 och 100 år är större i underlaget till scenariotjänsten, både vad gäller områden med ökningar och minskningar. Båda dessa förändringar bedöms bero på att olika klimatensembler har använts. Förändringen i det reglerade 10-årsflödet som visas i scenariotjänsten ser något annorlunda ut jämfört med underlaget till scenariotjänsten då de kraftigt reglerade vattendrag generellt får en större ökning av 10-årsflödet.  Förändringen i sommartillrinning och antal dagar med låg tillrinning skiljer sig mellan scenariotjänsten och länsanalyserna. Denna skillnad bedöms främst bero på att olika hydrologiska modeller har använts, HBV-Sverige i länsanalyserna och S-HYPE i scenariotjänsten. Mer analyser av detta behöver göras.     Sammanfattningsvis finns det skillnader mellan det framtida klimatet i länsanalyserna och i scenariotjänsten. För vissa index är den framtida utvecklingen samstämmig mellan de båda dataseten. För andra index är skillnaderna stora, som till exempel vintertemperatur, säsongstillrinning och lågflöden.The county analyzes (Sjökvist et al. 2015) were published by SMHI in 2015 with the aim to produce county-wise climate data based on results from the IPCC's fifth assessment report (AR5, 2013). In 2021, SMHI published a new climate scenario web service (www.smhi.se/klimat), containing updated data from climate research. As both the methodology, calculation methods and level of detail have been developed and updated, differences between the results in the county analyzes and the scenario service are expected. This report aims to clarify the differences between the two datasets and explain what these differences are due to, in support of old and new users of SMHI's climate data

Framtidsklimat i Västerbottens län - enligt RCP-scenarier

Hur klimatet i Västerbottens län utvecklas beror på hur användningen av fossila bränslenblir i framtiden, dvs. hur mycket mängden växthusgaser ökar i atmosfären. Rapportenbeskriver dagens och framtidens klimat i Västerbotten baserat på observationer ochberäkningar utifrån två olika utvecklingsvägar, begränsade utsläpp (RCP4.5) respektivehöga utsläpp (RCP8.5).Geografiskt detaljerade klimatdata har framtagits och använts för hydrologiskmodellering. Resultaten beskrivs i form av olika klimatindex, dvs. medelvärden,säsongsvariationer och mer extrema förhållanden, baserade på statistiska bearbetningar avmodelldata.Temperaturen för Västerbottens län beräknas öka med ca 3 grader enligt RCP4.5 och ca 6grader enligt RCP8.5 till slutet av seklet. Störst uppvärmning sker vintertid med upp mot7 grader enligt RCP8.5. Vegetationsperioden ökar med ca 30-50 dagar och antalet varmadagar blir fler. RCP8.5 visar ett årsmedelvärde på ca 8 dagar i följd meddygnsmedeltemperaturer på över 20°C i slutet av seklet.Årsmedelnederbörden ökar med ca 20-40 %. Nederbörden ökar mest under våren därRCP8.5 visar på en 50 % ökning i vissa områden. Den kraftiga nederbörden ökar också,maximal dygnsnederbörd kan öka med 15- 25 % beroende på RCP-scenario.För länet ses en ökning av totala årstillrinningen med uppemot 10 % vid mitten av seklet.Ökningen fortsätter mot slutet av seklet och den procentuellt största ökningen skervintertid.Vattendragen har under referensperioden haft tydliga årstidsförlopp, med vårflödestopp,låga sommarflöden, högre höstflöden och lägre vinterflöden. Mönstret för årstidsförloppetkvarstår men framtidsscenarierna visar på tidigare vårflödestoppar, och högre vinter- ochhöstflöden. Förändringen av tillrinningen under sommaren är inte lika tydlig och varierarfrån område till område.Antalet dagar med snö varierar över länet. Enligt klimatscenarierna minskar snötäcketgenerellt i länet och trenden är starkast för RCP8.5. Antalet dagar med låg markfuktighetökar i framtiden. Från dagens 5-15 dagar till 20-40 dagar (RCP4.5) eller 25-50 dagar(RCP8.5) mot slutet av seklet.The report describes todays and future climate in Västerbotten County based onobservations and climate modelling. Regional modelled RCP4.5 and RCP8.5 scenarioshave been further downscaled to 4×4 km2 resolution. The results are presented asmeteorological and hydrological indices based on statistically processed model data

Framtidsklimat i Värmlands län - enligt RCP-scenarier

Rapporten beskriver dagens och framtidens klimat i Värmland baserat på observationer och beräkningar utifrån två olika antaganden om atmosfärens innehåll av växthusgaser (begränsade utsläpp RCP4.5 respektive höga utsläpp RCP8.5). Data från internationell klimatforskning har bearbetats för att möjliggöra analyser på lokal skala, inklusive hydrologisk modellering. Resultaten presenteras med kartor och diagram i form av olika klimatindex, dvs. medelvärden, säsongsvariationer och mer extrema förhållanden, baserade på statistiska bearbetningar av data.The report describes todays and future climate in Värmland County based on observationsand climate modelling. Regional modelled RCP4.5 and RCP8.5 scenarios have beenfurther downscaled to 4×4 km2 resolution. The results are presented as meteorologicaland hydrological indices based on statistically processed model data

Framtidsklimat i Västra Götalands län - enligt RCP-scenarier

Rapporten beskriver dagens och framtidens klimat i Västra Götalands län baserat på observationer och beräkningar utifrån två olika antaganden om atmosfärens innehåll av växthusgaser (begränsade utsläpp RCP4.5 respektive höga utsläpp RCP8.5). Data från internationell klimatforskning har bearbetats för att möjliggöra analyser på lokal skala, inklusive hydrologisk modellering. Resultaten presenteras med kartor och diagram i form av olika klimatindex, dvs. medelvärden, säsongsvariationer och mer extrema förhållanden, baserade på statistiska bearbetningar av data.The report describes todays and future climate in Västra Götaland County based on observationsand climate modelling. Regional modelled RCP4.5 and RCP8.5 scenarios have beenfurther downscaled to 4×4 km2 resolution. The results are presented as meteorologicaland hydrological indices based on statistically processed model data

Framtidsklimat i Kronobergs län - enligt RCP-scenarier

Rapporten beskriver dagens och framtidens klimat i Kronoberg baserat på observationer och beräkningar utifrån två olika antaganden om atmosfärens innehåll av växthusgaser (begränsade utsläpp RCP4.5 respektive höga utsläpp RCP8.5). Data från internationell klimatforskning har bearbetats för att möjliggöra analyser på lokal skala, inklusive hydrologisk modellering. Resultaten presenteras med kartor och diagram i form av olika klimatindex, dvs. medelvärden, säsongsvariationer och mer extrema förhållanden, baserade på statistiska bearbetningar av data.The report describes todays and future climate i Kronoberg County based on observationsand climate modelling. Regional modelled RCP4.5 and RCP8.5 scenarios have beenfurther downscaled to 4×4 km2 resolution. The results are presented as meteorologicaland hydrological indices based on statistically processed model data

Framtidsklimat i Norrbottens län - enligt RCP-scenarier

Rapporten beskriver dagens och framtidens klimat i Norrbotten baserat på observationer och beräkningar utifrån två olika antaganden om atmosfärens innehåll av växthusgaser (begränsade utsläpp RCP4.5 respektive höga utsläpp RCP8.5). Data från internationell klimatforskning har bearbetats för att möjliggöra analyser på lokal skala, inklusive hydrologisk modellering. Resultaten presenteras med kartor och diagram i form av olika klimatindex, dvs. medelvärden, säsongsvariationer och mer extrema förhållanden, baserade på statistiska bearbetningar av data.The report describes todays and future climate in Norrbotten County based onobservations and climate modelling. Regional modelled RCP4.5 and RCP8.5 scenarioshave been further downscaled to 4×4 km2 resolution. The results are presented asmeteorological and hydrological indices based on statistically processed model data

Framtidsklimat i Västernorrlands län - enligt RCP-scenarier

Hur klimatet i Västernorrlands län utvecklas beror på hur användningen av fossilabränslen blir i framtiden, dvs. hur mycket mängden växthusgaser ökar i atmosfären.Rapporten beskriver dagens och framtidens klimat i Västernorrland baserat påobservationer och beräkningar utifrån två olika utvecklingsvägar, begränsade utsläpp(RCP4.5) respektive höga utsläpp (RCP8.5).Geografiskt detaljerade klimatdata har tagits fram och använts för hydrologiskmodellering. Resultaten beskrivs i form av olika klimatindex, dvs. medelvärden,säsongsvariationer och mer extrema förhållanden, baserade på statistiska bearbetningar avmodelldata.Temperaturen i Västernorrlands län beräknas öka med drygt 3 grader enligt RCP4.5 ochuppemot 6 grader enligt RCP8.5 till slutet av seklet. Störst uppvärmning sker vintertidmed upp mot 7 grader enligt RCP8.5. Vegetationsperiodens längd ökar med ca 1- 2månader beroende på scenario och antalet varma dagar blir fler. RCP8.5 visar på att detstörsta antalet dygn i sträck, per år, med dygnsmedeltemperatur på över 20 grader ökarfrån dagens 1 dag till 10 dagar i slutet på seklet.Årsmedelnederbörden ökar med 20-30 %. Nederbörden ökar mest vintertid, RCP8.5 visar på att detstörsta antalet dygn i sträck, per år, med dygnsmedeltemperatur på över 20 grader ökarfrån dagens 1 dag till 10 dagar i slutet på seklet.Årsmedelnederbörden ökar med 20-30 %. Nederbörden ökar mest vintertid, RCP8.5 visarr på en 50 % ökning i länet. Den kraftiga nederbörden ökar också, maximaldygnsnederbörd kan öka med ca 20 %.För länet ses en ökning av årstillrinningen med uppemot 15 % vid mitten av seklet.Ökningen fortsätter mot slutet av seklet och är störst i den norra delen av länet. Denprocentuellt största ökningen sker vintertid.Tillrinning med återkomsttid 10 år respektive 100 år ser ut att minska i de västliga delarnaav länet men i kustområdena ser den ut att öka.För vattendragen i Västernorrland kvarstår årstidsförloppet men vårflödestoppen kommertidigare och i medeltal är flödet lägre då. Under hösten och vintern blir flödena högre.Enligt klimatscenarierna minskar snötäcket generellt i länet. Antalet dagar med lågmarkfuktighet ökar i framtiden, från dagens 10 dagar till 25-40 dagar mot slutet av sekletberoende på scenario.The report describes todays and future climate in Västernorrland County based onobservations and climate modelling. Regional modelled RCP4.5 and RCP8.5 scenarioshave been further downscaled to 4×4 km2 resolution. The results are presented asmeteorological and hydrological indices based on statistically processed model data