Regn med oss

Feil grunnlag?

Endringer i klimaet forventes å påvirke mange ulike felt i samfunnet. Både økonomiske og sikkerhetsmessige hensyn tilsier at det settes i verk tiltak innenfor flere sektorer. For at myndigheter og beslutningstakere skal kunne føre en målrettet og effektiv tilpasningspolitikk, kreves det kunnskap om klimaendringene på tilstrekkelig fin skala – typisk kommunenivå eller finere. Spørsmålet er om samfunnet per i dag har slik informasjon – og om den brukes forsvarlig? Eller tas avgjørelser på feilaktig grunnlag – avgjørelser som skal sikre liv og infrastruktur og som vil skape store ringvirkninger i årtier framover?

Nedskalering

Globale klimamodeller er store matematiske modeller som beskriver fysiske prosesser i hav og atmosfære. De er svært komplekse, men har likevel begrenset oppløsning i tid og rom. De kan derfor ikke brukes direkte til å si noe om effekter av klimaendringer på lokal skala. For å bygge bro mellom tilgjengelig og ønsket oppløsning benyttes ulike teknikker kalt nedskalering. Én form for nedskalering er via forenklede værvarslingsmodeller som bringer storskala værinformasjon ned til lokale forhold.

En gjennomgang NR har gjort av egenskaper ved nedskalerte nedbørdata for en historisk kontrollperiode over Norge, viser til dels betydelige avvik fra lokale observasjoner. Enkle korreksjoner som tar sikte på å utjevne forskjellene i for eksempel gjennomsnitt og standardavvik mellom de to datasettene, har blitt brukt i klimamodelleringskretser. Men selv med en slik etterbehandling avdekker ulike statistiske mål og tester både geografiske og sesongvise forskjeller. Forskjellene er gjerne størst for ekstremværsituasjoner hvor nedskaleringene gjennomgående angir for lite nedbør. Dette er spesielt kritisk, både økonomisk og sikkerhetsmessig, ettersom klimatilpasningstiltak i samfunnet i mange tilfeller dimensjoneres ut fra en "worst case"-tankegang. Det forskes derfor videre med sikte på å forbedre nedskaleringene, både gjennom mer nøyaktige nedskaleringsmodeller og via avansert statistisk etterbehandling av modellresultatene.

Uten å avfeie klimaendringene som fenomen, hevder enkelte kritikere at globale klimamodeller har iboende fysiske begrensninger som gjør dem uegnet som kilde for effektstudier, og at dette ikke kan rettes opp av noen form for nedskalering. Enkelt sagt fordi “alt henger sammen med alt”, slik at lokale egenskaper ved modellene påvirker og påvirkes av dynamikken i hele klimasystemet.

Trenger et svar!

Samfunnet på sin side står overfor utfordringer der beslutninger må tas ut fra den informasjonen som er tilgjengelig, selv om denne kan være både ufullstendig og befengt med feil. Statistikerens rolle i dette landskapet vil være å omsette og foredle denne informasjonen til en best mulig beskrivelse av framtidas klima, inkludert anslag på usikkerheten. Bruk av usikkerhetsintervaller for å angi rimelige verdier gir beslutningstakerne et langt bedre grunnlag for å ta sine avgjørelser enn om de kun fikk oppgitt én verdi – for eksempel midtpunktet i intervallet.

De lærde – og ulærde – vil nok fortsette å strides om framtidas klima – fasiten får vi først om noen tiår!