Forrige innlegg pekte på det klare milde signalet i langtidsprognosene. Dette har endret seg noe. Temperaturen i Sør-Norge har de siste dagene ligget noe under normalen for årstiden, og nå har det siden før helgen sett ut til at neste uke (vinterferie for mange) blir relativt kald. Her er siste prognose:
Gjennomsnittlig temperaturprognose for uke 8 sett under ett. Enheten er avvik i grader fra modellens normalperiode, som består av samme tid på året de siste 20 årene. Prognosen er det gjennomsnittlige avviket blant de 100 varslene som ble produsert 11. februar. Klikk på bildet for å se oppdatert prognose for denne uken.
Hele landet ligger ifølge dette varselet inni en kjølig sone. Men uken etter (som er vinterferie blant annet i Bergen) er det større usikkerhet rundt temperaturen, og ukene etter er det per i dag mest sannsynlig at det blir mildere igjen. Du kan klikke på bildet over og bruke piltastene på nettsiden for å navigere fremover i tid.
Men er det nok snø? Bildet under (fra SeNorge) viser snømengdene i prosent av normalen. Det er bokstavelig talt ganske tynt mange steder.
Noe annet som har endret seg i det siste er utsiktene for mars og april. Nå ser det nemlig ut til at de sterke vestavindene høyt over oss i stratosfæren vil svekkes. Hittil i vinter har disse vindene vært uvanlig sterke, og dette henger sammen med mildværet vi har hatt mange steder. Det er nemlig sånn at disse vindene høyt over oss styrer lavtrykk inn mot kysten vår. Svekkelsen i stratosfæren er forventet å starte i begynnelsen av mars. Kanskje går vi mot en kjøligere avslutning på vinteren, eventuelt en kald start på våren?
Grafen under viser de siste prognosene for vindstyrken i stratosfæren. Dersom disse skulle finne på å gå under null, betyr det at vinden snur fra vestlig til østlig. Dette kaller vi en brå stratosfærisk oppvarming, og det henger ofte sammen med kalde (og tørre) perioder i Nord-Europa. De siste prognosene antyder en viss sannsynlighet for dette (se på de blå linjene som krysser nullpunktet).
De siste 100 prognosene (vist med tynne blå linjer) for gjennomsnittlig vindstyrke fra vest på 60 grader nord og 10 hPa (ca. 30 km over bakken). Gjennomsnittet av de 100 prognosene er vist med en tykk blå linje. Den tykke røde linjen viser modellens normale vindhastighet, mens de tynne røde linjene viser modellens 10. og 90. prosentil. Les mer her.
Det er lite som tyder på en kald mars i de nyeste sesongvarslene, men disse modellene har lav treffsikkerhet på denne tiden av året. Bildet under viser en evaluering av dem gjort spesifikt for varsler for mars laget i februar. Prikkene som dekker hele Norge viser at modellene ikke har noen signifikant treffsikkerhet (les mer her).
Det har gått lang tid siden forrige innlegg. I mellomtiden har vi fortsatt med å undersøke sesongvarslingsmodellenes treffsikkerhet på ulike tider av året. Vi er ennå ikke i mål med dette arbeidet, men her kommer en oppdatering (scroll nedover dersom du bare er interessert i varselet for de neste ukene).
Basert på sesongvarslene som blir produsert i september, har vi sett på treffsikkerheten deres for oktoberværet. Vi stilte følgende spørsmål. Hva er sannsynligheten for at temperaturen i oktober blir blant de høyeste de siste ti årene, og hva er sannsynligheten for måneden blir en av de fem våteste de siste ti årene?
Det er en viktig årsak til at vi fokuserer på den siste tiårsperioden. Vanligvis sammenligner man med en 30 år lang normalperiode. For tiden er normalperioden som brukes av Meteorologisk institutt 1991–2020. Altfor lenge var det 1961–1990. Det er problematisk å sammenligne med en periode som har gått ut på dato. Se for eksempel på gjennomsnittstemperaturen gjennom året i Bergen fra 1961 til 2023:
Man kan se med det blotte øye at den har økt. Det er til og med tydelig at den har økt i perioden etter 1990. Dermed sammenligner man med en periode som var kaldere enn dagens klima. Dette blir enda tydeligere når vi viser en kurve som viser avvik fra 1991–2020-normalen fra og med 1991:
Vi ser at alle årene fra og med 2014 har vært varmere enn denne normalen (med unntak av 2023, som var nøyaktig på normalen). Konsekvensen av å sammenligne med en utdatert normalperiode er at varslene nesten alltid blir at det blir varmere enn «normalt». Ikke fordi det nødvendigvis blir varmt i forhold til dagens klima, men fordi den normalperioden man sammenligner med var kaldere.
For å illustrere dette kan vi se på varslene for oktober, laget i september. Her er sannsynligheten for at måneden blir varmere enn medianen i normalperioden, ifølge åtte modellsystemer (og flere titalls prognoser fra hver av dem):
Beregnet sannsynlighet for at oktober 2024 blir varmere enn normalt (i perioden 1993–2016). Lastet ned fra Copernicus Climate Change Service (C3S). Klikk her for å se flere varsler.
Overvekten av gule og røde farger, som indikerer sannsynligheter over 60 %, er åpenbar. Det er kun i den østlige delen av det tropiske Stillehavet at sannsynligheten er under 40 %. Dette skyldes den pågående La Niña-episoden. Problemet er like tydelig dersom vi zoomer inn på Europa:
Beregnet sannsynlighet for at oktober 2024 blir varmere enn normalt (i perioden 1993–2016). Lastet ned fra Copernicus Climate Change Service (C3S). Klikk her for å se flere varsler.
Men hva med modellenes treffsikkerhet? Vi har gjort en validering (eller evaluering) som vi håper er forståelig.
Dersom du skulle ha gjettet om oktober kom til å bli blant de fem varmeste i løpet av de siste ti årene, ville du antagelig ha gjettet 50 %. Modellene gjetter ikke, men bruker fysiske ligninger til å regne ut en sannsynlig værutvikling. Dette gjøres med mange ulike modellsystemer, og hver modell brukes til å lage flere titalls prognoser. Hvis vi setter sammen alle disse prognosene, kan vi beregne sannsynligheter, rett og slett ved å telle opp andelen av prognoser som er blant de fem varmeste det siste tiåret.
Vi har beregnet denne sannsynligheten for hver tiårsperiode fra og med 1993. Det er så langt tilbake som vi har prognoser med dagens modeller. Dette betyr ikke at modellsystemene stammer fra 1993, men de som har utviklet dem har laget prognoser bakover i tid, nettopp for å kunne validere dem. Vi har altså gått gjennom disse prognosene og laget et mål på hvor godt de har gjort det.
La oss ta oktober i et gitt år bakover i tid. Dersom oktober ble blant de fem varmeste av de siste ti årene, og sannsynligheten basert på modellene var over 50 % for at dette skulle skje, får de en positiv score. Dersom sannsynligheten var under 50 %, får de negativ score. Og jo høyere sannsynligheten er på riktig side, jo høyere score får de. Samtidig regner vi ut tilsvarende score for en tenkt person som alltid gjetter 50 %. Etter å ha gjort dette for alle tiårsperioder, kan vi avsløre hvor mye høyere eller lavere score modellene har i forhold til ren gjetning.
Under viser vi en figur som illustrerer denne sammenligningen. Her har vi sett både på temperatur til venstre og nedbør til høyre. En verdi på for eksempel 0,2 indikerer at modellen er 20 % mer treffsikker en en tenkt person som alltid gjetter 50 %.
Validering av modellene fra ECMWF, UK Met Office, DWD, CMCC, og Météo France. Fargene viser Brier skill score, som er en sammenligning av treffsikkerheten til modellene og en tenkt person som alltid gjetter 50 %. Røde farger indikerer at modellene treffer oftere, og hvite prikker viser områder der forskjellen er statistisk signifikant (med et signifikansnivå på 5 %).
Vi ser at modellen gjør det ganske bra for temperatur i Atlanteren vest for De britiske øyer og Frankrike, men at treffsikkerheten er dårlig i Norge. Det samme gjelder nedbør: modellene treffer ikke oftere enn du ville ha gjort dersom du gjettet. Noen steder treffer de sjeldnere (blå farger).
Som en konsekvens av dette ønsker vi ikke å gå ut med varsler på denne tiden av året. Treffsikkerheten er notorisk lav på høsten og våren. Årsaken er sannsynligvis at været er så variabelt på disse tidene av året. Det er med andre ord vanskelig å si noe om en hel måned under ett. Treffsikkerheten er høyere om vinteren, så vi kommer tilbake med sesongvarsler senere på året.
I mellomtiden støtter vi oss på mer oppdaterte prognoser for en kortere tidshorisont. De fleste har sikkert fått med seg at Yr siden sommeren har tilbudt 21-dagersvarsler (se eksempel her for Trondheim). Vi har skrevet om dette tidligere ettersom varslene ble utviklet som en del av forskningssenteret vårt, Climate Futures. Den modellen som ligger bak disse langtidsvarslene er utviklet av ECMWF, og prognosene har bra treffsikkerhet noen få uker frem i tid, avhengig av værsituasjon. En annen fordel med dem er at de produseres hver dag, slik at man alltid har oppdaterte prognoser.
Bildet under viser beregnet sannsynlighet for at neste uke blir varmere enn medianen de siste 20 årene (altså at den kommer inn blant den varmeste halvparten av oktobermånedene).
Beregnet sannsynlighet for at oktober blir varmere enn medianen for oktober de siste 20 årene. Denne er oppgitt i prosent og antyder hvor mange av de 100 prognosene som tilfredsstiller dette. Prognosen og figuren er laget av ECMWF. Se flere prognoser basert på samme modell her.
Sannsynligheten for dette er tydelig lav i hele landet, og særlig i nord. En annen tolkning av dette er at det er høy sannsynlighet for at det blir kaldere enn medianen. Denne prognosen har holdt seg stabil i flere dager nå, noe som ofte er et tegn på at det går mot en stabil værsituasjon. Også den påfølgende uken har høy sannsynlighet for kjølig vær (klikk på bildet over for å se prognosen, der du kan klikke deg fremover i tid med piltastene).
Nedbøren er også interessant. Kartet under viser sannsynligheten for at det blir våtere enn medianen, der røde farger viser sannsynligheter under 50 % (altså økt sannsynlighet for at det blir tørrere enn medianen), mens blå farger indikerer sannsynlighet på mer enn 50 %.
Beregnet sannsynlighet for at oktober blir våtere enn medianen for oktober de siste 20 årene. Denne er oppgitt i prosent og antyder hvor mange av de 100 prognosene som tilfredsstiller dette. Prognosen og figuren er laget av ECMWF. Se flere prognoser basert på samme modell her.
Det er altså foreløpig en overvekt av sannsynlighet for at det blir relativt tørt på Vestlandet. Det pleier å bety at det kommer færre lavtrykk enn vanlig inn fra vest. Vi kan se på de mest sannsynlige værregimene for å undersøke dette mer.
ECMWF operer med fire regimer. To av disse er knyttet til værmønsteret som kalles Den nordatlantiske svingning, eller NAO (North Atlantic Oscillation). Hvis denne svingningen er i den positive fasen (NAO+), er det typisk stor lavtrykksaktivitet inn fra vest. Da blir det mildt og vått på Vestlandet. I motsatt fase (NAO–), er det mindre lavtrykksaktivitet og vi får gjerne en tørr og kald værtype. Den iskalde vinteren 2009/10 var en klassisk negativ NAO-vinter.
Figuren under viser de dominerende væregimene for hver av de 100 prognosene. Den grønne fargen indikerer NAO–, og vi ser at mange av prognosene faller innunder dette regimet i neste uke. Sannsynligheten for NAO+ (blå farge) er lav. Det er også relativt høy sannsynlighet for regimet ATR (lilla farge), som står for Atlantic Ridge, en høytrykksrygg ute i Nord-Atlanteren. Dette værmønsteret gir som regel nordavind i Norge, noe som ofte gir en tørr og kald værtype. Det siste av de fire regimene (rød farge) er såkalt Scandinavian Blocking, som innebærer et stabilt høytrykk over Skandinavia. Vi ser at alle prognosene har dette værmønsteret i dag (1. oktober), en dag som er kjennetegnet av nydelig og varmt høstvær i Sør-Norge og mindre bra vær i nord.
Dominerende værregimer i hver av de 100 prognosene fra ECMWF for hver dag. Klikk på bildet for å se den nyeste prognosen (oppdateres hver dag).
Den 13. juni publiserte jeg et varsel for juli og august, basert på mer enn 500 individuelle prognoser fra åtte ulike modeller (les mer om hvordan disse lages her). På det tidspunktet var det ganske gode sjanser for at juli kom til å bli blant de fem varmeste juli-månedene i perioden 2015–2024. Følgende figur, reprodusert her, viste at sjansen for dette var over 50 % mange steder:
For ethvert sted på kartet indikerer fargene antallet juli-prognoser (av totalt 553) som er varmere enn den femte varmeste juli-måneden mellom 2015 of 2023, delt på 553 og oppgitt i prosent. Modellene som er brukt er beskrevet her, og data ble lastet ned fra Copernicus’ Climate Data Store. Publisert her 12. juni.
Nå har juli startet temmelig kjølig fra Trøndelag og sørover. Selv om det er lenge igjen av juli, og det fremdeles er lov å håpe på bedring, har jeg begynt å få meldinger fra folk som er misfornøyd med varselet for Norge (men merk at varselet ser ut til å ha truffet bra på varmen i Middelhavsområdet). Det er jeg selv også, så dette innlegget er delvis selvkritikk og delvis et forslag til en forbedret kommunikasjon av usikkerheten i varslene.
Jeg foreslår to «tiltak». Det første er enkelt og har kun med fargevalg å gjøre. Her er en alternativ måte å vise det samme varselet på:
Samme som forrige figur, men med et annet fargevalg.
Ettersom den underliggende sannsynligheten for at en juli-måned blir blant de fem varmeste av ti juli-måneder er 50 %, har jeg valgt å bruke røde farger for alt over 60 % og blå farger for alt under 40 %. Intervallet mellom 40 % og 60 % har jeg valgt å vise med hvite farger, ettersom verdier i dette intervallet ikke kan regnes som et tydelig signal. Jeg mener at dette gir et riktigere bilde av varslene enn da jeg brukte utelukkende røde farger.
Videre tenker jeg at varslene må vises sammen med informasjon om usikkerheten. Jeg har et forslag til hvordan denne kan presenteres. I eksempelet bruker jeg bare fem av de åtte modellene (dette er først og fremst fordi disse fem brukes til å lage omtrent samme antall prognoser hver måned; 50–60 per modell). Her er tilsvarende kart for disse fem modellene:
Tilsvarende de forrige figurene, men basert på kun fem av de åtte modellene (les mer om modellene her).
Resultatet endres seg knapt. For å gjøre en validering av disse modellene, kan vi bruke det som kalles hindcasts eller re-forecasts. Det er prognoser som er laget med samme modell og på samme måte som årets prognoser, men for juli-måneder bakover i tid. Den felles referanseperioden for alle disse modellene er 1993–2016.
For å validere prognosene har jeg laget juli-prognoser tilsvarende den over for disse tidligere årene, for alle modellene. For hver av disse prognosene sjekket jeg om det var over eller under 50 % sannsynlighet for at juli kom til å bli varmere enn de fem varmeste juli-månedene i løpet av de siste ni årene. Altså, for juli 2002 sjekket jeg om den ble varslet varmere enn den femte varmeste juli-måneden i perioden 1993–2001, for juli 2003 sjekket jeg om varselet var varmere enn den femte varmeste mellom 1994 og 2002, og så videre frem til jui 2016.
Videre sjekket jeg om den aktuelle juli-måneden faktisk ble varmere (ved hjelp av ERA5-reanalysen). Hver gang modellen hadde rett (altså om den varslet varmere og det ble varmere, eller den varslet at det ikke skulle ble varmere og det ikke ble det), ga jeg den 1 poeng. Og hver gang modellen tok feil, fikk den 0 poeng. Så summerte jeg opp hvor ofte modellen traff i prosent. En verdi på mer enn 50 % er bedre enn du og jeg ville ha klart ved å gjette.
Figuren under viser treffsikkerheten til hver av modellene, samt treffsikkerheten til det kombinerte varselet til slutt. Også her har jeg maskert bort verdier mellom 40 % og 60 %.
Validering av juli-prognoser for perioden 1993–2016 for fem modeller, samt et varsel laget ved å kombinere modellene til slutt (COMBINED). Verdier over 50 % indikerer at modellene gjør det bedre enn gjetning.
I flere områder gjør den kombinerte modellen det en god del bedre enn en modell basert på gjetning. Det er særlig over havet vi finner høye verdier. Årsaken til dette er at det er lettere å varsle temperaturene i havet enn i luften, ettersom de førstnevnte endrer seg saktest.
I Sør-Norge gjør ikke den kombinerte modellen det særlig godt, dessverre. Jeg ble faktisk selv litt overrasket over hvor dårlig den gjør det. Og her kommer selvkritikken: fra nå av kommer jeg til å presentere en evaluering av prognosene sammen med prognosene. Da kan folk selv ta stilling til om de stoler på dem.
For øvrig er denne typen evalueringer viktig fordi de kan brukes til å bruke modellene på en bedre måte. For eksempel går det an å undersøke om modellene er spesielt gode i gitte situasjoner. Eller om de er særlig dårlige i andre situasjoner. Hvis man vet dette, kan man gjøre forsøk på å vekte modellene ulikt, slik at det kombinerte varselet muligens blir mer pålitelig. Problemet er at valideringsperiodene er korte og at klimaet er i endring, slik at det ikke er noen garanti for at en modell som har gjort det godt historisk vil gjøre det bra i fremtiden.
Nå blir det en liten sommerpause herfra. Ha en flott sommer, uansett hvor du er!
Oppdatert kl 15:50, 23. april 2024 (rettet en liten feil i mine beregninger)
Oppdatering 24. april: jeg har vært i kontakt med Rantanen, og han skriver: «I just want to say that I really agree on everything you have written! It’s good that you have corrected the issue in your blog!» Jeg har også vært i kontakt med både VG og Dagbladet i dag, og de kommer til å skrive nye saker der de nyanserer tolkningen av varselet.
Både Dagbladet og VG har kjørt saker om sesongvarsler for sommeren de siste dagene. Førstnevnte smeller til med følgende overskrift: «Varsler rekordvarme».
Dette er temmelig misvisende. Begge avisene viser til det nyeste sesongvarselet fra ECMWF og et innlegg på X fra Mika Rantanen. Han har laget noen kart som ser veldig røde ut i Norden:
Skjermdump av Mika Rantanens innlegg på X. Skjermdumpen ble tatt av meg fra Dagbladet 14:12 23 april 2024.
Men hva er det egentlig Rantanen viser her? Jo, han har brukt sommervarslene (juni, juli og august) fra ECMWF for årene 2017-2024. I hvert av disse årene ble det produsert 51 slike sommervarsler i april, og han har regnet ut gjennomsnittet av disse 51 varslene for hver sommer. Så har han rangert disse gjennomsnittlige varslene etter temperatur, og på bildet til høyre viser han hvilken plass 2024 kom på i denne rangeringen. De rødeste fargene indikerer hvor 2024 kom på førsteplass av de 8 somrene som ble sammenlignet.
Gir dette mening? Hvorfor skulle det være interessant hvilken plass 2024 kommer på i sammenligning med de tidligere varslene? Etter mine begreper er det langt mer interessant å se på hvordan 2024 rangeres i forhold til hva som faktisk skjedde i årene etter 2017. Altså å sammenligne med observasjoner i stedet for å sammenligne med varsler.
Jeg har derfor sett på alle de 51 varslene for sommeren 2024. Så har jeg talt opp hvor mange av disse som er varmere enn alle somrene etter 2017. (Teknisk notat: referansen jeg brukte var ERA5-reanalysen for 2017–2023, og før jeg talte opp, trakk jeg fra gjennomsnittet for perioden 1993–2016 for begge datasettene. Med andre ord: jeg sammenlignet avvikene fra en normal i begge datasettene.)
Her er resultatet i prosent:
Andel av de 51 sommervarslene fra ECMWF fra april 2024 som er varmere enn alle somrene i perioden 2017–2023 (referanse: ERA5).
I det meste av området som er vist er det langt under 50 prosent sjanse for at 2024 skal bli «rekordvarm» (altså varmere enn alle somrene i perioden 2017–2023). Riktignok er det opptil 40 prosent sjanse noen steder i Norge, men det er etter min mening vanskelig å tolke disse sannsynlighetene i den retningen VG og Dagbladet har gjort det.
Det hører også med til historien at sommervarsler produsert så tidlig som april har liten eller ingen treffsikkerhet. Her er ECMWF sin egen validering av sommervarsler fra april:
Validering av ECMWF sine sommervarsler produsert i april. Les full forklaring her.
Det er kun de punktene som er markert med prikker som er treffsikre, riktignok i henhold til ganske strenge kriterier. Men uansett: varslene for Norge har ingen signifikant treffsikkerhet. Derfor velger vi å vente til mai med å publisere våre sommervarsler. I mellomtiden kan du selv se på eksisterende varsler fra ECMWF her.
Juli-varselet vårt, som ble publisert 14. juni, var basert på simuleringer med åtte sesongvarslingsmodeller som brukte tilstanden i havet og atmosfæren, samt på land, per 1. juni (les mer om hvordan vi lager varsler). Det så ut til at Sør-Norge mest sannsynlig ville få varmt vær i likhet med Sør-Europa, og at det var lavere sannsynlighet for varme i Nord-Norge. Her er kartet som ble vist:
Sannsynlighet for at juli 2023 skulle bli varmere enn gjennomsnittet for referanseperioden 1993–2016, basert på prognoser fra åtte modeller og lastet ned fra Copernicus-tjenesten. Fargeskalaen er vist over bildet og indikerer sannsynligheten i prosent.
Hvis vi tar en titt på fasiten, stemmer det ikke så godt med varselet. Kartet under viser avviket fra gjennomsnittstemperaturen i referanseperioden 1993–2016 (projeksjonen er litt forskjellig fra kartet over). Det ser ut til at det kalde området som omfattet Nord-Norge i varselet flyttet seg sørover, slik at det ble Sør-Norge som ble kaldt. For Norge sin del er fargene på fasiten omtrent motsatte av fargene i varselet. Hva gikk galt?
Temperaturen i juli 2023 minus gjennomsnittstemperaturen for juli 1993–2016, vist i grader. Data fra ERA5-reanalysen.
Vi meteorologer pleier å se på lufttrykket når vi skal vurdere hvorfor varsler slår feil. Kartet under viser varslet lufttrykk i juli, i form av avvik fra referanseperioden. En overvekt av modellsimuleringene hadde et høytrykk over Norskehavet i nord og et lavtrykk over Atlanteren vest for Portugal. Det er ikke usannsynlig at dette skyldtes de høye havtemperaturene under området med varslet lavtrykk, i kombinasjon med lavere havtemperaturer i Norskehavet under det varslete høytrykket. Ettersom luft beveger seg mot klokken rundt et lavtrykk og med klokken rundt et høytrykk, ville denne situasjonen ha ført til østlig (varm og tørr) vind inn over Sør-Norge og nordlig (kald) vind over Nord-Norge.
Varslet lufttrykk i juli 2023 minus gjennomsnittet for referanseperioden 1993–2016, basert på prognoser fra åtte modeller og lastet ned fra Copernicus-tjenesten. Fargeskalaen over bildet viser avviket i hektopascal.
Kartet under viser hva som virkelig skjedde i juli. De blå fargene illustrerer at det kom mange lavtrykk inn fra sørvest, og disse hadde med seg våte, kjølige luftmasser. Dette gjorde det forholdsvis kaldt i Sør-Norge og på De britiske øyer. Oslo var 1,4 grader under normalen (1991–2020), mens Bergen var 0,2 grader under. (I fjor var det motsatt; da var Oslo 0,2 grader under mens Bergen var 1,4 grader kaldere enn normalt.) Tromsø var 1,8 grader varmere enn normalt i juli 2023.
Lufttrykket i juli 2023 minus gjennomsnittstrykket for juli 1993–2016, vist i hektopascal. Data fra ERA5-reanalysen.
Det dårlige juli-varselet illustrerer hvorfor det er viktig å forske på sesongvarsling. Vi vet nå hva som gikk galt, men ikke hvorfor dette skjedde. Det er mange kandidater. Skjevheten i varslene kan ha vært en bivirkning av systematiske feil i modellene. For eksempel kan det hende at modellene er for sensitive til ekstremt høye havtemperaturer, og at det var derfor varslene hadde en urealistisk overvekt av lavtrykk i den sørlige delen av Nord-Atlanteren. Et annet alternativ er at det skjedde noe uventet i atmosfæren som «låste» værsystemene til situasjonen på figuren over. Vi må aldri glemme at været opptrer kaotisk, og at noen situasjoner rett og slett ikke er forutsigbare, som et resultat av sommerfugleffekten.
I Climate Futures kommer vi til å undersøke juli 2023 i detalj, i håp om å lære mer om hvorfor modellene ikke var på sporet denne sommeren.
Her er en kort evaluering av varselet vårt for november. Vi bruker de nye grafene som illustrerer spennet mellom de ulike modellprognosene. Figur 1 gjengir varselet for Bergen, der det som ble målt er markert med rødt.
Figur 1. Prognose for akkumulert nedbør (y-aksen, i millimeter) og gjennomsnittlig temperatur (x-aksen, i grader) i november 2022 i Bergen. De blå prikkene viser hver av modellprognosene. Tallene indikerer målt temperatur og nedbør i november hvert år siden 1990-tallet. De sorte linjene viser gjennomsnittlig temperatur for perioden 1993–2016, som er modellenes referanseperiode. De blå linjene viser gjennomsnittet av modellprognosene. De gule linjene viser forventet nedbør og temperatur i november 2022 i henhold til en lineær trend de siste tiårene. Teksten i de fire kvadrantene (delene av hver graf) sier hvor stor andel av prognosene som finnes i hver kvadrant i forhold til referanseperioden, og tallene i parentes angir hvor stor andel som modellene vanligvis plasserer i hver kvadrant. De røde linjene og sirkelen viser det som ble målt i november.
Det var betydelig varmere og tørrere enn normalt, og dette ble ikke fanget opp av modellene. Den røde sirkelen ligger helt i ytterkant av «skyen» av modellprognoser. Modellene hadde riktignok høyere sannsynlighet (20 %) enn det de vanligvis har (18 %) for at det skulle bli tørt og varmt, men det er likevel klart at været ble tørrere enn de fleste av prognosene indikerte.
Figur 2 viser tilsvarende graf for Oslo. Nedbøren var ganske lik normalen, og dette var varslet. Temperaturen ble høyere enn normalt, men betydelig høyere enn gjennomsnittet av varslene.
Figur 2. Som Figur 1, men for Oslo (Blindern).
Til slutt ser vi på Tromsø i Figur 3. Her var temperaturen godt varslet av modellenes gjennomsnitt, mens det ble langt tørrere enn normalt selv om modellenes prognoser var at det mest sannsynlig kom til å bli våtere enn normalt.
Figur 3. Som Figur 1, men for Tromsø.
En oppsummering kan være at det ble varmere enn forventet i Sør-Norge (Bergen og Oslo), mens det ble tørrere enn forventet på Vestlandet og i Nord-Norge (Bergen og Tromsø).
Her evaluerer vi varselet vårt for juni, som ble produsert 20. mai. For hver av de fire byene (Oslo, Bergen, Bodø og Tromsø) gjengir vi grafene fra den gang, men vi tegner inn de faktiske observasjonene med sirkler. Her er alle grafene for temperaturen:
Den målte temperaturen i Oslo var 17,3 grader (som er 2 grader varmere enn normalt for normalperiode 1991–2020), og ifølge prognosene våre var det bare 10% sjanse for en så høy temperatur (eller høyere). Temperaturen i alle de fire byene lå over det midterste 50%-intervallet i prognosene våre. Det var med andre ord varmere enn varslet. Hvis vi relaterer den målte temperaturen til vårt medianvarsel, var den 2,1 grader høyere i Oslo, 1,7 grader høyere i Bergen, 1,5 grader høyere i Bodø, og 1,5 grader høyere i Tromsø.
Her er de fire grafene for nedbøren:
I alle de fire byene ligger nedbøren innenfor vårt sentrale 50%-intervall.
Varselet vårt for oktober ble publisert her 22. september. Grafene under viser fasiten for temperatur og nedbør for fire byer i Norge. Vi ser på temperaturen først (bla med pilsymbolene for å se alle byene):
Den sorte sirkelen viser at den målte gjennomsnittstemperaturen i Oslo var 8,1 grader. Dette var en god del mildere enn vårt medianvarsel på 6,8 grader. Det var også så vidt utenfor intervallet som representerte halvparten av våre scenarioer og strakk seg fra 5,9 til 8,0 grader. I Bergen var det også mildt med 9,9 grader. Også dette var mildere enn vårt medianvarsel, men det var såvidt innenfor vårt 50%-intervall. I Bodø og Tromsø traff vi omtrent som i Oslo.
Så til nedbøren, der resultatene var noe dårligere:
For Oslo sin del ble det skivebom. Oktober 2020 var den nest våteste i perioden etter 1993 med hele 205,9 millimeter nedbør. Dette var mer enn i Bergen, og fasiten falt langt utenfor vårt 80%-intervall, som kun strakk seg opp til 154 mm. I Bergen var situasjonen motsatt. Medianvarselet vårt var på 275 mm, mens fasiten ble på kun 189 mm, langt tørrere enn gjennomsnittet for perioden 1993–2019 (280 mm). I Bodø og Tromsø varslet vi også tørrere enn normalt, men det ble enda tørrere enn vårt medianvarsel i begge byene.
I august publiserte vi temperatur– og nedbørvarsler for september. Nå er september over, og vi kan se på hvordan det gikk. Under har vi lagt ut grafer som oppsummerer både varsel og fasit for fire byer i Norge. Vi begynner med temperaturen i Bergen:
Vi varslet altså at det var 50% sjanse for at temperaturen kom til å ligge mellom 12,6 og 14,3 grader. Medianvarselet vårt (altså det som lå i midten av alle scenarioene) var på 13,3 grader, og gjennomsnittet i referanseperioden 1993–2019 var 12,7 grader. Den sorte sirkelen i høyre billedkant viser det som faktisk skjedde: 12,3 grader, altså en del kaldere enn varslet og samtidig kaldere enn «normalen» de siste 27 årene. Hvis man skulle ha gitt et varsel kun basert på historikk, ville man ha varslet 12,7 grader, altså gjennomsnittet for tidligere år. Da ville man kun ha bommet med 0,5 grad, ikke 1 grad slik vårt varsel gjorde.
Nedbørvarselet for Bergen traff heller ikke så veldig bra:
Fasiten ble 383 mm, altså akkurat utenfor 50%-intervallet vårt, men merk at medianvarselet var nærmere fasiten enn det historiske gjennomsnittet.
Resultatene var bedre for Oslo. Først temperaturen, der medianvarselet var 12,9 grader, og den målte temperaturen var 12,8 grader:
Nedbørvarselet for Oslo traff ikke like bra selv om fasiten lå godt innenfor vårt 50%-intervall. Det historiske gjennomsnittet var nærmere fasiten enn medianvarselet vårt:
Temperatur- og nedbørvarslene for Bodø og Tromsø følger under.
Det modellbaserte varselet vårt for juli fikk en god del oppmerksomhet i media, ettersom juli ble en varm måned. Det var spesielt varmt på Østlandet; i Oslo var snittemperaturen i juli hele 4,6 grader høyere enn gjennomsnittet for de siste 30 årene.
En viktig del av varsling er validering, altså å sjekke i ettertid hvordan varselet stemte med det som faktisk skjedde. Det har vi gjort nå, ved å bruke observert temperatur og nedbør fra følgende seks stasjoner i Norge:
De seks stasjonene som ble brukt i valideringen: Bergen (Florida), Oslo (Blindern), Tromsø, Bodø, Lindesnes Fyr og Værnes.
For hver av stasjonene brukte vi månedsverdier for temperatur og nedbør fra 1989 til 2018, altså de siste 30 år. Vi brukte ikke den offisielle normalperioden 1961–1990. Årsaken til dette er at beregnet avvik i modellene ikke følger denne normalperioden. Avviket beregnes ut fra modellens klimatologi, som vil være mer sammenlignbart med de siste 30 år enn den nå foreldete normalperioden.
For hver stasjon regnet vi ut juli-gjennomsnittet over 30 år, og så definerte vi observert avvik som verdien i juli 2018 minus dette gjennomsnittet. Observert standardavvik er det gjennomsnittet av avviket fra gjennomsnittet over 30 år (se definisjon av standardavvik her). Varslet avvik er definert som interpolerte verdier fra kartene som ble vist i varselet.
For temperaturen fikk vi følgende (avrundete) tall i grader:
Stasjon
Varslet avvik
Observert avvik
Varslet minus observert
Observert standardavvik
Bergen (Florida)
1,7
1,8
-0,1
1,6
Oslo (Blindern)
2,4
4,6
-2,2
1,7
Tromsø
0,3
2,5
-2,2
1,6
Bodø
0,7
1,9
-1,3
1,5
Lindesnes Fyr
1,5
1,4
0,0
1,4
Værnes
1,6
2,7
-1,1
1,6
Varselet traff best for Bergen og Lindesnes. For Oslo sin del, og sikkert mange andre steder på Østlandet også, var det varslet en varm juli, men den faktiske temperaturen var 2,2 grader høyere enn varselet. Det er mer enn standardavviket, som er 1,7 grader i Oslo. For Tromsø var varslet også 2,2 grader for kaldt. For alle stasjonene var fortegnet på det varslete avviket det samme som det observerte avviket. Ellers merker vi at varslet avvik var mindre enn standardavviket for Tromsø og Bodø. Med andre ord: for disse stasjonene ga modellen et utydelig signal.
Når det gjelder nedbøren, er tallene oppgitt i millimeter i tabellen under.
Stasjon
Varslet avvik
Observert avvik
Varslet minus observert
Observert standardavvik
Bergen (Florida)
-14
-103
89
54
Oslo (Blindern)
-16
-67
50
43
Tromsø
19
-50
70
42
Bodø
15
-54
70
36
Lindesnes Fyr
-13
-55
41
43
Værnes
-17
-53
36
35
Først merker vi oss at varslet avvik var mindre enn standardavviket for alle stasjonene. Det betyr altså at modellen ikke gav særlig tydelige signaler. Fortegnet ble feil i Tromsø og Bodø. Begge steder ble det varslet våtere enn normalt, mens det ble tørrere. For de andre stedene ble fortegnet riktig. Feilen (varslet minus observert) var omtrent ett standardavvik på Lindesnes og på Værnes, mens den var større for de andre stedene. I Bergen var det spesielt tørt i juli, og det var ikke varslet.