Variable influence on the equatorial troposphere associated with SSW using ERA-Interim

Sudden stratospheric warming (SSW) events are identified to investigate their influence on the equatorial tropospheric climate. Composite analysis of warming events from Era-Interim (1979–2013) record a cooling of the tropical lower stratosphere with corresponding changes in the mean meridional stratospheric circulation. A cooling of the upper troposphere induces enhanced convective activity near the equatorial region of the Southern Hemisphere and suppressed convective activity in the off-equatorial Northern Hemisphere. After selecting vortex splits, the see-saw pattern of convective activity in the troposphere grows prominent and robust

Advancing global & regional reanalyses

This report outlines the structure of and summarizes the recommendations made at the 5th International Conference on Reanalysis (ICR5), attended by 259 participants from 37 countries, in Rome (Italy), on 13-17 November 2017. It first summarizes the conference structure. Then, the key recommendations of ICR5 are given for the five main conference topics: production; observations (data rescue and preparation); data assimilation methods; quality assurance of reanalysis; and applications in science, services, and policymaking. Lastly, five high-level recommendations are proposed to managing agencies on how best to advance the field of reanalyses, which serves tens of thousands of users, via enhanced research, development, and operations

long-term variability and future trends

In dieser Arbeit wird die Wirkung von steigenden Treibhausgaskonzentrationen auf die Anzahl großer Stratosphärenerwärmungen (SSWs) auf Grundlage von Ensemblesimulationen und unter Berücksichtigung interner Variabilität untersucht. Dabei wird ein zur Beantwortung der Fragestellung weiterentwickelter Algorithmus zur Identifikation von SSWs verwendet. Hier wird gezeigt, dass SSWs durch die Implementierung eines Klimakriteriums besser von ”Final Warmings“ abgegrenzt werden können als mit früheren objektiven Verfahren. Der untersuchte große Datensatz wurde mit dem Ozean-Troposphäre- Stratosphäre Modell EGMAM (ECHO-G mit mittlerer Atmosphäre Modell) erzeugt und umfasst Kontrollsimulationen, Szenarienrechnungen inklusive Stabilisierungszeiträumen und idealisierte Experimente. Durch Anwendung des Algorithmus wird gezeigt, dass EGMAM im Vergleich zu den Beobachtungen die Anzahl an SSWs um ungefähr die Hälfte unterschätzt. Dennoch simuliert das Modell weitere Eigenschaften von SSWs wie die Stärke, die Dauer sowie das Abwärtswandern stratosphärischer Anomalien im Zusammenhang mit SSWs in guter Übereinstimmung mit den Beobachtungen. Für den historischen Zeitraum von 1860-2000 kann für den leichten Anstieg der Treibhausgaskonzentrationen kein Einfluss auf die Anzahl von SSWs festgestellt werden. Untersuchungen des 21. Jahrhunderts zeigen für alle Szenarien (B1, A1B und A2) trotz starker interner Variabilität einen Anstieg in der Anzahl von SSWs. Durch die Hinzunahme der im Anschluss an die transienten Phasen gerechneten Stabilisierungszeiträume und der idealisierten Experimente ergibt bei sich Betrachtung hinreichend großer Stichproben ein linearer Zusammenhang zwischen der Häufigkeit von SSWs und dem Strahlungsantrieb. Danach wird eine Verdopplung in der Anzahl von SSWs im Vergleich zum vorindustriellen Kontrolllauf erreicht, wenn das Treibhausgasniveau des A2-Szeanrios im Jahr 2100 erreicht wird bzw. die CO2-Konzentrationen vervierfacht werden. Diese Abschätzung gibt erstmalig einen Überblick über die Unsicherheiten, die mit den verschiedenen Szenarien sowie interner Variabilität hinsichtlich der zukünftigen Häufigkeit von SSWs verknüpft sind. Als Ursache für die Zunahme an SSWs wird eine Steigerung des troposphärischen Wellenflusses in die Stratosphäre sowie die Verminderung der mittleren Windgeschwindigkeit in 60°N und 10 hPa identifiziert, welche durch den anthrogenen Klimawandel bedingt sind. Für die Südhemisphäre, in der das Modell weniger als ein SSW in 100 Jahren simuliert, verändert sich die Anzahl an SSWs mit steigenden Treibhausgaskonzentrationen hingegen nicht. Im Anschluss an die projezierten Änderungen wird die Variabilität von SSWs auf verschiedenen Zeitskalen intensiv untersucht. So schwankt die Häufigkeit simulierter SSWs im Kontrolllauf unter vorindustriellen Bedingungen im Vergleich zu den Beobachtungen zwischen 13% und 70%. Die Untersuchung des Frequenzspektrum, ermittelt mit einer Wavelet-Transformation, offenbart erstmalig eine periodische Schwingung in der Anzahl von SSWs mit einer Periode von 52 Jahren. Ferner wird in der Arbeit ein Mechanismus erarbeitet, welcher die Entstehung der multi-dekadischen Variabilität erklärt. Es wird gezeigt, dass Phasen mit einer erhöhten Anzahl von SSWs mit einem stärkerem troposphärischen Wellenfluss in die Stratosphäre, einem positiven Wärmefluss aus dem Nordatlantik in die Atmosphäre, einer erhöhten Anzahl von Blockierungen und positiven Scheeanomalien über Eurasien einhergehen. Der stärkste Zusammenhang besteht dabei zwischen den SSWs und dem Wärmefluss aus dem Nordatlantik. Die multi-dekadische Variabilität ist die Folge einer Eigenschwingung im Nordatlantik, die durch abwärtswandernde stratosphärische Anomalien im Spätwinter angeregt wird, welche in Verbindung mit SSWs stehen.The effect of increasing greenhouse gas concentrations on the number of sudden stratospheric warmings (SSWs) is investigated on the basis of ensemble simulations under consideration of internal variability. Here, an existing algorithm is further optimized for the identification of SSWs to answer this scientific question. It is shown here that in comparison to previous objective methods SSWs are better distinguished from ”Final Warmings“ by implementing a climate criterion. The large analyzed data set is generated with the ocean- troposphere-stratosphere model EGMAM (ECHO-G with middle atmosphere model) and includes control simulations, scenario projections continued with stabilized concentrations and idealized experiments. The applycation of the algorithm shows that EGMAM generates only half the number of SSWs compared to observations. Nevertheless, further simulated properties of SSWs such as the strength, duration and downward coupling of stratospheric anomalies associated with SSWs are in good agreement with observations. For the historical period 1860-2000 the slight increase in greenhouse gas concentrations does not affect the number of identified SSWs. Investigations of the 21st century show for all scenarios (B1, A1B and A2) an increase in the number of SSWs, which is superimposed by a considerable amount of internal variability. Only by including the stabilization periods and results of the idealized experiments the sample is sufficiently large to show a clear linear correlation between the number of SSWs and the radiative forcing. Following this relationship a doubling in the number of SSWs compared to the pre-industrial control run is achieved if the greenhouse gas levels of the A2-szeanrio in 2100 is reached or the CO2 concentrations are quadrupled. The present study gives for the first time an overview of the uncertainties associated with different scenarios as well as internal variability regarding the future number of SSWs. The cause for the increase of SSWs is a strengthening of resolved wave flux into the stratosphere and the weakening of the zonal mean zonal wind at 60°N and 10 hPa due to climate change. For the southern hemisphere, where the model simulates less than one SSW in 100 years, the number of SSWs does not change due to the increase of greenhouse gas concentrations. Following the analyses of the projected changes, the variability of SSWs on different time scales is studied in detail on the basis of a long pre-industrial control run. The number of simulated SSWs under pre-industrial conditions varies between 13% and 70% of the observed amount. Investigations of the frequency spectrum, determined with a Wavelet transformation, reveals for the first time a periodic oscillation in the number of SSWs with a period of 52 years. Moreover, in this study a mechanism is developed to explain the origin of this multi-decadal variability. It is shown that periods with an increased number of SSWs are connected to an increased tropospheric wave flux into the stratosphere, a positive heat flux from the North Atlantic into the atmosphere, an increased number of blockings and positiv snow cover anomalies over Eurasia. The strongest link exists between SSWs and heat flux from the North Atlantic. The multi-decadal variability is the result of a natural mode in the North Atlantic, which is stimulated by downward progressing stratospheric anomalies related to SSWs

A regional climate model simulation over the Baltic Sea region for the last Millennium

Variabilitet och långsiktig klimatförändring i Fennoskandien undersöks i en 1000 årlång under det senaste milleniet i en 1000 år lång klimatmodellsimulering. Vi använder Rossby Centresregionala klimatmodell (RCA3) med randvärden från en global klimatmodell (GCM). Effekten avvariabilitet i solinstrålning, ändrade astronomiska förhållanden och ändringar iväxthusgskoncentrationer har använts för att driva modellerna. Resultaten visar att RCA3 genererar enmedeltida varm period (MCA) som är den varmaste under hela milleniet undantaget 1900-talet.Dessutom visar resultaten på en kall ”Lilla Istid” (LIA). I simuleringen motsvarar dessa perioder 1100-1299 (MCA) samt 1600-1799 (LIA). Det här överensstämmer med rekonstruktioner och kan till störstadelen relateras till ändringar i solinstrålning. Vi fann vidare att variabiliteten över flera decennier har enbetydande effekt på klimatet under MCA och LIA. Variabiliteten över flera decennier kan ibland ocksåförklara motsägelsefulla rekonstruktioner om dessa är representativa för kortare icke sammanfallandeperioder. I tillägg till tidsserier, undersöker vi också rumsliga mönster hos temperatur, lufttryck ihavsytans nivå, nederbörd, molntäcke, vindhastighet och byighet för både säsongs- ochårsmedelvärden. De flesta parametrarna visar störst skillnad mellan olika perioder för vintersäsongen.Som exempel kan nämnas att vintern under MCA var 1-2.5 K varmare än under LIA sett sommedelvärde över flera decennier.Variabilitet och långsiktig klimatförändring i Fennoskandien undersöks i en 1000 årlång under det senaste milleniet i en 1000 år lång klimatmodellsimulering. Vi använder Rossby Centresregionala klimatmodell (RCA3) med randvärden från en global klimatmodell (GCM). Effekten avvariabilitet i solinstrålning, ändrade astronomiska förhållanden och ändringar iväxthusgskoncentrationer har använts för att driva modellerna. Resultaten visar att RCA3 genererar enmedeltida varm period (MCA) som är den varmaste under hela milleniet undantaget 1900-talet.Dessutom visar resultaten på en kall ”Lilla Istid” (LIA). I simuleringen motsvarar dessa perioder 1100-1299 (MCA) samt 1600-1799 (LIA). Det här överensstämmer med rekonstruktioner och kan till störstadelen relateras till ändringar i solinstrålning. Vi fann vidare att variabiliteten över flera decennier har enbetydande effekt på klimatet under MCA och LIA. Variabiliteten över flera decennier kan ibland ocksåförklara motsägelsefulla rekonstruktioner om dessa är representativa för kortare icke sammanfallandeperioder. I tillägg till tidsserier, undersöker vi också rumsliga mönster hos temperatur, lufttryck ihavsytans nivå, nederbörd, molntäcke, vindhastighet och byighet för både säsongs- ochårsmedelvärden. De flesta parametrarna visar störst skillnad mellan olika perioder för vintersäsongen.Som exempel kan nämnas att vintern under MCA var 1-2.5 K varmare än under LIA sett sommedelvärde över flera decennier.Variabilitet och långsiktig klimatförändring i Fennoskandien undersöks i en 1000 årlång under det senaste milleniet i en 1000 år lång klimatmodellsimulering. Vi använder Rossby Centresregionala klimatmodell (RCA3) med randvärden från en global klimatmodell (GCM). Effekten avvariabilitet i solinstrålning, ändrade astronomiska förhållanden och ändringar iväxthusgskoncentrationer har använts för att driva modellerna. Resultaten visar att RCA3 genererar enmedeltida varm period (MCA) som är den varmaste under hela milleniet undantaget 1900-talet.Dessutom visar resultaten på en kall ”Lilla Istid” (LIA). I simuleringen motsvarar dessa perioder 1100-1299 (MCA) samt 1600-1799 (LIA). Det här överensstämmer med rekonstruktioner och kan till störstadelen relateras till ändringar i solinstrålning. Vi fann vidare att variabiliteten över flera decennier har enbetydande effekt på klimatet under MCA och LIA. Variabiliteten över flera decennier kan ibland ocksåförklara motsägelsefulla rekonstruktioner om dessa är representativa för kortare icke sammanfallandeperioder. I tillägg till tidsserier, undersöker vi också rumsliga mönster hos temperatur, lufttryck ihavsytans nivå, nederbörd, molntäcke, vindhastighet och byighet för både säsongs- ochårsmedelvärden. De flesta parametrarna visar störst skillnad mellan olika perioder för vintersäsongen.Som exempel kan nämnas att vintern under MCA var 1-2.5 K varmare än under LIA sett sommedelvärde över flera decennier.Variabilitet och långsiktig klimatförändring i Fennoskandien undersöks i en 1000 årlång under det senaste milleniet i en 1000 år lång klimatmodellsimulering. Vi använder Rossby Centresregionala klimatmodell (RCA3) med randvärden från en global klimatmodell (GCM). Effekten avvariabilitet i solinstrålning, ändrade astronomiska förhållanden och ändringar iväxthusgskoncentrationer har använts för att driva modellerna. Resultaten visar att RCA3 genererar enmedeltida varm period (MCA) som är den varmaste under hela milleniet undantaget 1900-talet.Dessutom visar resultaten på en kall ”Lilla Istid” (LIA). I simuleringen motsvarar dessa perioder 1100-1299 (MCA) samt 1600-1799 (LIA). Det här överensstämmer med rekonstruktioner och kan till störstadelen relateras till ändringar i solinstrålning. Vi fann vidare att variabiliteten över flera decennier har enbetydande effekt på klimatet under MCA och LIA. Variabiliteten över flera decennier kan ibland ocksåförklara motsägelsefulla rekonstruktioner om dessa är representativa för kortare icke sammanfallandeperioder. I tillägg till tidsserier, undersöker vi också rumsliga mönster hos temperatur, lufttryck ihavsytans nivå, nederbörd, molntäcke, vindhastighet och byighet för både säsongs- ochårsmedelvärden. De flesta parametrarna visar störst skillnad mellan olika perioder för vintersäsongen.Som exempel kan nämnas att vintern under MCA var 1-2.5 K varmare än under LIA sett sommedelvärde över flera decennier.Variability and long-term climate change in Fennoscandia is investi-gated in a 1000-year long climate model simulation. We use the Rossby Centre Regional Climate model (RCA3) with boundaryconditions from a General Circulation Model (GCM). Solar variability, changes in orbital parameters and changes in greenhouse gases over the last millennium are used to force the climate models. It is shown that RCA3 generates a warm period corresponding to the Medieval Climate Anomaly (MCA) being the warmest period within the millennium apart from the 20th century. Moreover, an analogy forthe Little Ice Age (LIA) was shown to be the coldest period. The simulated periods are 1100-1299 A.D. for the MCA and 1600-1799 A.D. for the LIA, respectively. This is in agreement with recon-structions and mostly related to changes in the solar irradiance. We found that multi decadal variability has an important impact on the appearance of the MCA and LIA. Moreover, multi decadal variability mayhelp to explain sometimes contradicting reconstructions if these are representative for relatively short non-overlapping periods. In addition to time series, we investigate spatial patterns of temperature, sealevel pressure, precipitation, cloud cover, wind speed and gustiness for annual and seasonal means. Most parameters show the clearest response for the winter season. For instance, winter during the MCAare 1-2.5 K warmer than during the LIA for multi decadal averages

The Surface Climate Response to 11-Yr Solar Forcing during Northern Winter: Observational Analyses and Comparisons with GCM Simulations

The surface climate response to 11-yr solar forcing during northern winter is first reestimated by applying a multiple linear regression (MLR) statistical model to Hadley Centre sea level pressure (SLP) and sea surface temperature (SST) data over the 1880–2009 period. In addition to a significant positive SLP response in the North Pacific found in previous studies, a positive SST response is obtained across the midlatitude North Pacific. Negative but insignificant SLP responses are obtained in the Arctic. The derived SLP response at zero lag therefore resembles a positive phase of the Arctic Oscillation (AO). Evaluation of the SLP and SST responses as a function of phase lag indicates that the response evolves from a negative AO-like mode a few years before solar maximum to a positive AO-like mode at and following solar maximum. For comparison, a similar MLR analysis is applied to model SLP and SST data from a series of simulations using an atmosphere–ocean general circulation model with a well-resolved stratosphere. The simulations differed only in the assumed solar cycle variation of stratospheric ozone. It is found that the simulation that assumed an ozone variation estimated from satellite data produces solar SLP and SST responses that are most consistent with the observational results, especially during a selected centennial period. In particular, a positive SLP response anomaly is obtained in the northeastern Pacific and a corresponding positive SST response anomaly extends across the midlatitude North Pacific. The model response versus phase lag also evolves from a mainly negative AO-like response before solar maximum to a mainly positive AO response at and following solar maximum.This work was supported under Grant AGS-1067827 from the Climate Dynamics Branch of the U.S. National Science Foundation and under Grant NNX10AQ63G from the NASA Living With a Star Targeted Research and Technology Program.6 month embargo: Published Online: 24 September 2013This item from the UA Faculty Publications collection is made available by the University of Arizona with support from the University of Arizona Libraries. If you have questions, please contact us at [email protected]

A method for assessing the coastline recession due to the sea level rise by assuming stationary wind-wave climate

The method introduced in this study for future projection of coastline changes hits the vital need of communicating the potential climate change impact on the coast in the 21th century. A quantitative method called the Dynamic Equilibrium Shore Model (DESM) has been developed to hindcast historical sediment mass budgets and to reconstruct a paleo Digital Elevation Model (DEM). The forward mode of the DESM model relies on paleo-scenarios reconstructed by the DESM model assuming stationary wind-wave climate. A linear relationship between the sea level, coastline changes and sediment budget is formulated and proven by the least square regression method. In addition to its forward prediction of coastline changes, this linear relationship can also estimate the sediment budget by using the information on the coastline and relative sea level changes. Wind climate change is examined based on regional climate model data. Our projections for the end of the 21st century suggest that the wind and wave climates in the southern Baltic Sea may not change compared to present conditions and that the investigated coastline along the Pomeranian Bay may retreat from 10 to 100 m depending on the location and on the sea level rise which was assumed to be in the range of 0.12 to 0.24 m

SMHI Gridded Climatology

A gridded dataset (SMHI Gridded Climatology - SMHIGridClim) has been produced forthe years 1961 - 2018 over an area covering the Nordic countries on a grid with 2.5 kmhorizontal resolution. The variables considered are the two meter temperature and twometer relative humidity on 1, 3 or 6 hour resolution, varying over the time periodcovered, the daily minimum and maximum temperatures, the daily precipitation and thedaily snow depth. The gridding was done using optimal interpolation with the gridppopen source software from the Norwegian Meteorological Institute.Observations for the analysis are provided by the Swedish, Finish and Norwegianmeteorological institutes, and the ECMWF. The ECA&D observation data set (e.g. usedfor the gridded E-OBS dataset) was considered for inclusion but was left out because ofcomplications with time stamps and accumulation periods varying between countries andperiods. Quality check of the observations was performed using the open source softwareTITAN, also developed at the Norwegian Meteorological Institute.The first guess to the optimal interpolation was given by statistically downscaledforecasts from the UERRA-HARMONIE reanalysis at 11 km horizontal resolution. Thedownscaling was done to fit the output from the operational MEPS NWP system at 2.5km with a daily and yearly variation in the downscaling parameters.The quality of the SMHIGridClim dataset, in terms of annual mean RMSE, was shown tobe similar to that of gridded datasets covering the other Nordic countries; “seNorge”from Norway and the dataset “FMI_ClimGrid” from Finland.Ett klimatologiskt griddat datasett (SMHI Gridded Climatology - SMHIGridClim) hartagits fram för åren 1961 – 2018. Data täcker de nordiska länderna med en horisontellupplösning av 2,5 km. Variablerna som tagits fram är lufttemperatur och relativluftfuktighet vid 2m höjd med en upplösning av1,3 eller 6 timmar beroende av tidsperiod,samt dygnsupplöst min- och maxtemperatur, nederbörd och snödjup. Datasetet ärframtaget med optimal interpolation av stationsdata genom analysverktyget gridpp, somär en öppet tillgänglig programvara från Norska Meteorologiska Institutet.Observationer till analysen har erhållits från de svenska, norska och finskameteorologiska instituten, samt ECMWF. En ansats gjordes också att användaobservationer från datasetet ECA&D från KNMI, men på grund av svårigheter med atttidsstämplarna för data från olika länder inte överensstämde, uteslöts datasetet uranalysen. Kvalitetskontroll av observationerna gjordes med programvaran TITAN, somäven den finns tillgänglig från och utvecklats av Norska Meteorologiska Institutet.Som en första gissning till interpolationen användes statistiskt nerskalade prognosfält(från 11 km till 2,5 km upplösning) från UERRA-HARMONIE. Nerskalningen gjordesmot fält från den operationella numeriska väderprognosmodellen MEPS. Anpassningengjordes med nedskalningsparametrar som varierar över året och dygnet.Kvalitén hos ”SMHIGridClim med avseende på genomsnittligt RMSE är liknande densom tagits fram för griddade data för andra nordiska länderna med varierandeanalysmetoder; “seNorge” från Norge och “FMI_ClimGrid” från Finland

Observerad klimatförändring i Sverige 1860–2021

Historiska observationer av temperatur, vegetationsperiodens längd, nederbörd, snö, globalstrålning och geostrofisk vind i Sverige har analyserats. Längden på de tillgängliga tidsserierna varierar mellan de olika variablerna. Det finns dagliga temperaturobservationer från Uppsala så långt tillbaka som 1722, medan startåret för de globalstrålningsmätningar från åtta svenska stationer som analyserats här är så sent som 1983. Klimatindikatorer som baseras på dessa observationer visar att:• Sveriges årsmedeltemperatur har ökat med 1,9 °C jämfört med perioden 1861–1890. • Sveriges årsnederbörd har ökat sedan 1930 från 600 mm/år till nästan 700 mm/år. • Antalet dagar med snötäcke har minskat sedan 1950. • Globalstrålningen har ökat med cirka 10 % sedan mitten av 1980-talet. • Någon förändring av den geostrofiska vinden kan inte fastslås från 1940.De ovan listade förändringarna syftar alla till årliga genomsnitt för hela Sverige. De är statistiskt signifikanta i de flesta fall. Bilden blir mer tvetydig då genomsnitt för olika landsdelar eller säsonger undersöks. Exempelvis är den ökade årsnederbörden mest ett resultat av ökad nederbörd under vinter och höst, medan det inte finns någon tydlig trend för sommar och vår. Det är också generellt sett svårare att fastslå förändringar i extremvärden. Exempelvis finns ingen signifikant trend vad gäller vinterns största snödjup, trots en tydlig minskning i antalet dagar med snötäcke.Historical Swedish observations of temperature, length of vegetation period, precipitation, snow, global radiation, and geostrophic wind have been analysed. The length of available time series varies among these variables. Whereas there are temperature observations for Uppsala ranging back to 1722 continuous measurements of global radiation at eight Swedish stations start only in 1983. Climate indicators based on these observations show that: • The annual mean temperature for Sweden has increased by 1.9 °C compared to the period 1861• The amount of annual precipitation increased since 1930 from about 600 mm/year to almost 700 mm/year. • The number of days with snow cover has reduced since 1950. • The global radiation increased with circa 10 % since the mid-1980’s. • The geostrophic wind has no clear change pattern since 1940. The listed changes are annual averages for Sweden. These are robust and statistically significant in most cases. The picture is getting more diverse when investigating smaller regions or different seasons instead of annual means. For instance, the increase of precipitation is mainly related to enhanced precipitation during autumn and winter whereas there are no obvious trends in spring and summer. Moreover, changes in extremes are generally harder to identify. For instance, despite the clear negative trend in the number of days with snow cover there is no significant trend for the maximum snow depth. –1890.Denn

Model study on the variability of ecosystem parameters in the Skagerrak-Kattegat area, effect of load reduction in the North Sea and possible effect of BSAP on Skagerrak-Kattegat area

Newly developed ecosystem model NEMO-Nordic-SCOBI was applied to Skagerrak - Kattegat area to investigate the variability of some indicators of the ecosystem. Also, two sensitivity runs were performed to investigate possible effect of the Baltic Sea Action Plan (BSAP) and a river loads reduction scenario on the Skagerrak - Kattegat area. The performed investigation could be used “to provide a basis to assist with the interpretation of measurement data before the Intermediate Assessments Eutrophication status assessment”. Comparison of simulation results with observations indicates acceptable model performance. Modeled sea surface salinity, temperature and dissolved inorganic phosphate (DIP) are in good agreement with observations. At the same time, the model has a bias in certain areas of the investigated region for dissolved inorganic nitrogen (DIN) and dissolved silicate during the winter season. However, the model in its current state shows good enough results for the performed investigation. Results of the two sensitivity studies show a decrease of sea surface nutrients concentrations during winter period in both regions. In the Skagerrak area the decrease is due to reduction in river nutrient loads in North Sea. In the Kattegat area there is a decrease of dissolved phosphate due to the implementation of BSAP. At the same time, in both scenarios, no significant changes were obtained for near bottom oxygen or surface layer Chl-a.Den nyligen utvecklade ekosystemmodellen NEMO-Nordic-SCOBI användes för att studera variabiliteten av några indikatorer för ekosystemet i Skagerrak- kattegatt området. Även två känslighetsstudier gjordes för att undersöka möjliga effekter av Baltic Sea Action Plan (BSAP) och en reduktion scenario av närsaltstillförsel på Skagerrak-Kattegatt området. Den utförda studien kan användas som underlag och stöd vid tolkningen av observationsdata inför utvärderingen ”Intermediate Assessments Eutrophication status assessment”. Jämförelsen mellan modelldata och observationer indikerar att modellens resultat är acceptabla. Modellerade ytvärden av salthalt, temperatur och löst fosfat (DIP) visar god överenskommelse med observerade värden. Samtidigt har modellresultaten avvikelser i vissa delområden vad gäller löst oorganiskt kväve (DIN) och löst kisel under vitertid. Dock visar modellen i sitt nuvarande tillstånd tillräckligt goda resultat för den aktuella studien. Resultaten från de två känslighetsstudierna visar en minskning av näringskoncentrationer i ytan under vintern i båda havsområdena. I Skagerrak är minskningen orsakad av reducerad närsaltstillförsel i Nordsjön. I Kattegatt minskar lösta fosfatet på grund av genomförandet av BSAP. Ingen av scenarierna visade någon signifikant påverkan på syre vid havsbotten eller på ytkoncentratiner av Chl-a