Brug af HIP

Hvis du opdager fejl eller har forslag til forbedringer, så send meget gerne en e-mail til hip@sdfi.dk med beskrivelsen af fejlen og evt. et screendump. Mange tak.

Kendte fejl er:

• Målinger af grundvand, der vises i grafer og tabeller, har forskudt klokkeslæt med 1-2 time(r). Fejlen gælder ikke visning af alle data, og er kun betydningsfuld for visning af data per time.
• Der kan være problemer med download af zip-filer, hvis de er meget store. Data kan også hentes fra SDFI’s FTP-server via Dataforsyningen.

Andre data, som vi arbejder på at vise i HIP

• Målinger af dybde til grundvand kan pt. ses i grafer sammen med års-percentiler. Vi arbejder på at vise målinger sammen med måneds-percentiler. Det gør, at man kan se, om en given måling er er højere eller lavere end normalt i forhold til en gennemsnitsværdi for måneden i stedet for (som nu) i forhold til en gennemsnitsværdi for året.
• Kvalitetsmærkning af terrænnære grundvandsdata (pejlinger) til brug for modellering ses ikke i HIP. GEUS har anvendt maskinlæring til at identificere data om terrænnært grundvand, der er egnede til modellering og andre kvantitative analyser. Denne mærkning af datakvalitet er endnu ikke synlig i HIP-brugergrænsefladen. Kalibrerings- og valideringsdata der er anvendt til modellering i HIP (baseret på de valgte kvalitetsmærkede data) vises heller ikke, men er tilgængelige for download.

Fomålet med det hydrologiske informations- og prognosesystem HIP er at give fælles indsigt og samlet adgang til data, der har forskellige dataejere i stat, regioner og kommuner, og som er særligt værdifulde for arbejdet med klimatilpasning og klimasikring, der vil komme til at fylde meget i de kommende år. Let adgang til databaseret viden og information i HIP foregår på to måder, dels ved visualisering af målinger, modelberegninger og statistisk information om hydrologiske forhold nær overfladen, og dels ved at give let og samlet adgang til frie offentlige hydrologiske data inden for et geografisk område, fx et vandløbsopland eller en kommune.

Kort om brug af data fra HIP

Datavisualisering i HIP skal understøtte dialog og samarbejde på tværs af sektorer og administrative grænser samt med borgere og rådgivere om klimatilpasning, vandforvaltning og anden planlægning, hvor ekstreme vandmængder har betydning. Det kan fx være by- og infrastrukturplanlægning eller prioritering af indsatsområder for kloakrenovering, miljøbeskyttelse, landbrugsproduktion, udtagning af områder til skov og rekreative formål og meget andet, der er afspejlet i forskellige brugerhistorier.

Data i HIP kan hentes både via webservices eller downloades. Samlet adgang til data og modelberegninger om terrænnære hydrologiske forhold understøtter på denne måde både offentlige myndigheders forvaltning og virksomheders udvikling af lokale løsninger og nye it-værktøjer, der kan bruges til klimatilpasning og klimasikring. Læs mere om data dokumentation.

Data og modelberegninger i HIP kan ikke stå alene. Dels er både målinger og modelberegninger behæftet med usikkerheder, som der skal tages forbehold for, og dels er der mange andre faktorer end vand, der har betydning for klimatilpasning og klimasikring, fx mennesker og miljø. I HIP findes brugervejledninger, der skal hjælpe med at vurdere modelberegningernes usikkerhed og egnethed/gyldighed i forhold til forskellige anvendelsesområder. Et udvalg af HIP modelberegninger kan også ses i KAMP på www.klimatilpasning.dk sammen med andre data, der er vigtige til brug for klimatilpasning, såsom miljø-, natur- og plan- og ejendomsdata.

• Hent denne side som PDF

Brug af HIP til screening

Visualisering af målinger og modelberegninger i HIP (hipdata.dk) kan anvendes til screening af problemområder og understøtte diskussion af løsningsmuligheder, der kan placeres strategiske steder i landskabet, fx muligheder for midlertidig opmagasinering af vand eller andre løsninger. De identificerede muligheder skal dernæst undersøges nærmere, ofte med anvendelse af supplerende data, samt vurderes i forhold til mulige konsekvenser for fx miljø, produktion, kulturværdier og sociale hensyn lokalt eller andre steder i oplandet. Det kræver indsigt i hele vandets kredsløb og vurdering af risici for oversvømmelser fra både ekstremregn, vandløb, terrænnært grundvand og stormfloder for at identificere helhedsorienterede og omkostningseffektive løsninger, der kan bidrage til at skabe en sikker og bæredygtig fremtid til gavn for alle. Deet er vigtigt at orientere sig om usikkerheden for modelberegninger for at vurdere om beregningerne i et givent område opfylder nøjagtighedskritierier for anvendelse på screeningsniveau. Modelusikkerhed er udstillet på kort i HIP.

Brug af HIP til detailplanlægning

HIP inkluderer en ny unik mulighed for at downloade data og modelberegninger inkl. såkaldte randbetingelser til lokale analyser og videreudvikling af lokale modeller og mere detaljerede kortlægninger, der kan anvendes til detailplanlægning. Adgang til randbetingelser i HIP skaber en fælles referenceramme for videreudvikling af lokale modeller, beslutningsstøtteværktøjer og kortlægninger, der er konsistente og sammenhængende på tværs af geografiske regioner.

Randbetingelser bør anvendes med supplerende relevante lokale og mere detaljerede data, fx flere geologiske data, vandløbsmålinger, data om befæstelse, kloakker, dræn og afløb, eller data fra droner, radar, lidar og andre remote sensing data, der giver information om hydrologiske forhold. Flere data giver mulighed for mere præcise og mere detaljerede kortlægninger i fx 10 eller 20 m grid. Randbetingelser kan også bruges til at udvikle varslingssystemer, der tager højde for grundvandsdynamik og inkluderer realtidsdata fra IoT-sensorer.

Randbetingelser i HIP inkluderer både klimascenarier samt dynamiske og stationære (periodemidlede) randbetingelser for en historisk (reference) periode (1990-2019) samt for fremtiden (2041-2070 og 2071-2100) for en lang række forhold (grundvandspotentiale, dybde til grundvand, vandføring (vandløb), infiltration til mættet zone, horizontal grundvandsstrømning og vertikal udveksling med dybere lag) samt download af den hydrostratigrafiske model, modelusikkerheder, samt kalibrerings- og valideringsdata, der er anvendt til at lave modelberegninger i HIP. Anvendelsen af randbetingelser kræver ekspertindsigt i både data og metoder, herunder viden om metoder til at arbejde med klimascenarier. En ekspertvejledning til brug for arbejdet med randbetingelser kan findes her.

Data og modelberegninger kan downloades via HIP brugergrænsefladen for vandløbsoplande, kommuner og for 10 km kvadratnet arealer (randbetingelser), der vælges ved hjælp af et polygontegneværktøj i HIP (hipdata.dk).

Vilkår for brug af data fra HIP

Oplysninger om data

Det hydrologiske informations- og prognosesystem HIP udstiller data og modelberegninger om terrænnære hydrologiske forhold, der kan tilgås fra hipdata.dk. HIP inkluderer frie data fra forskellige offentlige myndigheder og institutioner, der er hentet via webservices af Styrelsen for Dataforsyning og Infrastruktur (SDFI) og fra SDFI selv med det formål at give let og samlet adgang til fælles data om terrænnære hydrologiske forhold. Oversigt over data, modelberegninger og links til metadata med information om dataejere mm. kan findes under dokumentation.

Data, modelberegninger og metadata stilles vederlagsfrit til rådighed af dataejerne.

Der udstilles både rådata og kvalitetssikrede data i HIP.

Dataejerne har tilvejebragt rådata og kvalitetssikrer data på et fagligt forsvarligt grundlag. Kvalitetssikring foregår hos dataejerne på forskellige måder, og ofte er der flere kvalitetssikringsniveauer. Kvalitetssikring kan indebære hhv. løbende automatisk/elektronisk kvalitetssikring og manuel faglig kvalitetssikring, der foretages med jævne mellemrum.

Metadata fra Geodata-info.dk indeholder oplysninger fra dataejere om de forskellige datasæt, såvel som beskrivelser af data og deres kvalitet.

Ansvarsfraskrivelse

Data og modelberegninger stilles til rådighed, som de er, og dataejerne eller SDFI garanterer ikke, at data og modelberegninger kan anvendes til specifikke formål.

Dataejerne eller SDFI er ikke ansvarlige for fejl i data, modelberegninger og metadata, eller for følger af, at data, modelberegninger og metadata kan ændres i forbindelse med kvalitetssikring, anvendelse af nye metoder eller genberegning af visse data m.v.

Dataejerne og SDFI kan ikke gøres ansvarlig for tab eller skader, hverken direkte eller indirekte, som følge af adgang til eller brug af data, modelberegninger og metadata eller for manglende adgang til disse.

SDFI kan ikke gøres ansvarlig for fejl eller mangler i forbindelse med udstillingen af data, modelberegninger eller metadata, som der henvises til fra HIP.

SUPPORT

HIP inkluderer kort, tidsserier og statistiske beregninger for dybden til terrænnært grundvand, vandløbsdata, jordens vandindhold og havvandstand i kystzoner, både målinger og modelberegninger. Terrænnært grundvand er defineret som det første frie grundvandsspejl man støder på fra oven (inkl. hængende grundvandsspejl). I praksis antages det, at pejlinger af grundvand fra boringer med indtag indenfor 10 m under terræn formodes at give et korrekt billede af terrænnært grundvand, dog bør der i hvert tilfælde foretages en konkret vurdering. Målinger findes fra ca. år 1900 til idag. Modelberegningerne inkluderer daglige beregninger i perioden 1/1-1990 til 31/12-2019, samt modelberegnede prognoser for fremtiden, der viser, hvordan dybden til terrænnært grundvand og vandføring i vandløb forventes at ændre sig. Tilgængeligheden af data i HIP er beskrevet under Dokumentation. I dette afsnit beskrives, hvordan data vises i HIP.

Hvordan vises historiske data, realtidsdata og prognoser for fremtiden?

I HIP vises data om terrænnære hydrologiske forhold i historisk tid, i realtid og for fremtiden under tre seperate faneblade. Historiske målinger og modelberegninger findes i en historisk fane i HIP, realtidsmålinger findes i en realtidsfane, og modelberegnede prognoser for den nære (2041-2070) og fjerne (2071-2100) fremtid findes i en fremtidsfane.

Der er en smule overlap mellem målinger i historisk fane og realtidsfanen. I Historisk fane vises alle målinger helt tilbage fra starten af 1900-tallet til i dag, mens realtidsfanen kun viser data fra målestationer, der er aktive dén dag, hvor du bruger HIP. I realtidsfanen vises således den senest målte værdi fra aktive målestationer. Ved valg af en målestation med musen, vil man se målinger fra den sidste uge og frem til og med dagens dato i en graf, således at man kan følge den aktuelle løbende udvikling. Dette kan fx være relevant i tilfælde med stigende vandstande og risiko for oversvømmelse eller andre risici.

Hvilken betydning har farverne, der bruges til at vise data?

Data vises generelt med en farveskala fra blå til rød, hvor blåt indikerer ”mest vand” (”vådt”) eller ”mere vand” (effekt af klimaændringer), og rødt indikerer ”mindst vand” (altså en forholdsvis ”tør” situation) eller ”mindre vand” (effekt af klimaændringer).

Fx vil et kort over dybden til terrænnært grundvand vise områder med lav dybde til grundvand med blå farver (grundvand tæt på terræn), hvorimod det dybere (> 10 m) vises med en mørk rød farve. Se Figur 1.

Grundvandsstand (DVR90) vises tilsvarende med en blå-rød skala, hvor blå er de laveste koter tæt på havets gennemsnitlige overflade (kyst, å-dale, lavninger), og de højeste koter ses med mørk rød farve.

Grundvandsstand vises også med en relativ skala, hvor blå farve viser vandstande, der er højere end normalt (dvs. tættere på terræn end normalt), og røde farver viser grundvandsstande, der er meget lavere end normalt (dvs grundvandet ligger dybere end normalt for en given lokalitet). De ”normale” vandstande vises med en neutral lys grå farve. De relative grundvandsstande viualiseres både på kort og i grafer med farver, baseret på brug af percentiler (Figur 1 og 2).

Nedenstående tabel illustrerer sammenhæng mellem percentilklasser og de farvede kategorier for relativ grundvandsstand i grafer og på kort. Grundvandsstand vises på kort med relativ skala for datasættet ”/Målinger/Terrænnært grundvand/Tidsserier/Afvigelse fra normal/” under historisk fane. Grafer med farvede percentilklasser vises for både modelberegninger og målinger.

Effekten af klimaændringer på dybden til grundvand anvender blå farve til at vise stigende grundvand (positiv ændring af dybde), samt rødlige farver til at vise områder med faldende grundvandsstand (negativ ændring i dybden).

Til visning af beregnet sandsynlighed for at dybden til grundvand er mindre end 1 meter, er det dog valgt at anvende en anden farveskala, der udelukkende har rødlige nuancer. Det skyldes, at denne beregning ikke viser variationer i dybde, men i antal dage per år (varighed), hvor dybden til grundvand er mindre end 1 meter. Den samme rødlige farveskala anvendes til visning af sandsynlighed for, at dybden til terrænnært grundvand er 2 meter eller dybere.

De beregnede effekter af klimaændringer er dog vist i den generelt anvendte blå-røde farveskala for at tydeliggøre hvilke områder, der vil være hhv. mere våde (blå) eller mindre våde (rød) i fremtiden.

For vandføring viser blå farve ligeledes vandløbspunkter med størst vandføring (hvilket gælder for de største vandløb), hvorimod det er valgt at vise de laveste vandføringer med en lys grålig farve. Det skyldes, at de laveste vandføringer repræsenterer en stor mængde meget små vandløb, som blev meget dominerende med brug af mørke røde farver på kort. Ændringer i vandføring (pga klimaændringer) er dog vist med blå-rød farveskala for at tydeliggøre hvilke områder, der kan forvente at få hhv. mere eller mindre vand i fremtiden.

Historiske data på kort - brug af timeslider til at vælge dag eller periode

Historiske målinger og modelberegninger vises både på kort, i grafer og tabeller i HIP's historiske fane. Man kan vælge at se målinger og modelberegninger i 100 m grid på kort for valgte dage, måneder, årstider eller år med brug af en timeslider, der findes nederst på skærmbilledet i HIP.

Med timeslider'en kan man enten vælge en dato eller ”bladre” gennem en historisk periode med forskellige tidsskridt (dage, måneder, årstider eller år) og se på kortet, hvordan de hydrologiske forhold ændrer sig over tid. Det er derfor muligt at vælge en dag eller et år, som man er særligt interesseret i at se data og modelberegninger for. Det kan fx være, hvis der er en kendt lokal ekstremhændelse, man vil undersøge nærmere, eller hvis man er interesseret i at se nærmere på data og modelberegninger i en særlig våd eller tør periode, der kan have forstærket kendte problemstillinger i lokalområdet (fx øget miljørisici i forholdsvist våde eller tørre år/årstider).

Årstider i HIP følger DMI's definition af vinter, forår, sommer og efterår. Et eksempel på sammenhæng mellem årstider og måneder i HIP ses i nedenstående tabel.

Årstid, Eksempel for året 2007	Måneder i årstider
Vinter 2007	december 2006, januar 2007 og februar 2007
Forår 2007	marts, april og maj (2007)
Sommer 2007	juni, juli og august (2007)
Efterår 2007	september, oktober og november (2007)

Historiske data i grafer og tabeller med forskellige tidsskridt

Man kan vælge at se en graf eller tabel for et valgt målepunkt (målestation eller boring), vandløbsberegningspunkt eller beregningscelle ved enten at trykke på et punkt eller en celle på kortet (for modelberegnet terrænnært grundvand) med musen.

I grafen (og tabellen) kan man se, hvor mange målinger der findes på den valgte lokalitet, samt hvordan data varierer over tid, hvis der er mere end en måling. Alle historiske modelberegninger er daglige beregninger over 30 år i perioden d. 1/1 1990 til d. 31/12 2019. Der vises også statistiske beregninger i en tabel for denne periode for både målinger og modelberegninger. Statistiske beregninger for målinger er foretaget, hvis der er mindst 5 års data med observationer hvert år, årstid eller måned over de 30 år til beregning af statistik på basis af alle data eller separat for de 4 årstider og de 12 måneder.

I grafen kan man også vælge at se percentiler og (for modelberegninger) en række beregnede ekstremhændelser (2-, 5-, 10-, 20-, 50- og 100-års hændelser), Percentilerne bruges til at visualisere data, så man kan se, om grundvandet ligger højere eller lavere end normalt, eller om vandføringen (i vandløb) er højere eller lavere end normalt. Se eksempel på graf- og tabelvisninger i Figur 4 for hhv. målinger (venstre graf) og modelberegninger (højre graf).

Det er også muligt at foretage simple statistiske beregninger for en periode, man selv vælger. Denne funktion ses under grafen (Figur 4 til venstre). Beregningerne foretages for den periode, der vælges i datofeltet over grafen eller tabellen. Perioden kan ændres af brugeren (se Figur 5).

Man kan vælge at se både målinger og modelberegninger i graf og tabel med forskellige tidsskridt, dvs per time (kun målinger), per dag, per måned, per årstid eller per år, eller man kan se alle målinger (ned til data per 10. minut, når de findes). Du kan kopiere data fra tabellen til Excel eller andet filformat, hvis du ønsker at lave din egen graf for fx at vise data sammen med dine egne data.

I grafvinduet er der også 10 grafværktøjer, der ses lige over grafen (Figur 6).

De inkluderer (fra venstre), at man kan 1) tage et billede af grafen og downloade det til en png-fil; 2) zoom og 3) panorer-funktioner (så man kan zoome til et markeret område eller trække grafen til højre eller venstre for at se data på et andet tidspunkt); 4) zoom-in og 5) zoom-ud knapper (kan være nyttig sammen med panorering); 6) se den nærmeste dataværdi når man fører musen over grafen (hover); 7) se dataværdier for alle plots, når man fører musen over grafen (Compare data on hover); 8) eller slå linier til (og fra) og føre musen over et plot for at relatere dataværdier til x- og y-akserne (toggle spike lines); 9) downloade data som csv samt 10) få axerner tilbage til default position.

Modelusikkerhed

Modelberegningernes usikkerhed er beregnet ud fra sammenligning med tilgængelige målinger i 3 forskellige perioder 1990-1999, 2000-2010 og 2011-2019. De beregnede usikkerheder vises med farver på kort i HIP, og de anvendte kalibrerings- og valideringsdata, der har været brugt til at foretage beregningene kan downloades fra HIP sammen med de beregnede modelusikkerheder. Modelberegningerne er kalibreret og valideret med brug af data fra terrænnære grundsvandsboringer samt målinger af vandføring i vandløb. Der har været anvendt maskinlæring til at identificere de terrænnære grundvandsboringer, der har data, der er egnede til hydrologisk modellering.

Usikkerhed for terrænnært grundvand

Der udstilles tre usikkerhedskort for hhv. 1990-1999, 2000-2010 og 2011-2019, der viser middelfejlen (i meter) på modelberegninger i forhold til tilgængelige målinger (pejlinger) i en boring. Middelfejlen (ME) beskriver den gennemsnitlige afvigelse mellem observerede og modellerede dybder til det terrænnære grundvand i den pågældende periode:

• En positiv ME: indikerer at de modelberegnede dybder til det terrænnære grundvand generelt overestimeres (altså står tættere på terræn) end de observerede dybder til det terrænnære grundvand.
• En ME omkring 0: indikerer at de modelberegnede dybder til det terrænnære grundvand generelt ikke har afvigelser i forhold til de observerede dybder til det terrænnære grundvand.
• En negativ ME: indikerer at de modelberegnede dybder til det terrænnære grundvand generelt underestimeres (altså står længere fra terræn) end de observerede dybder til det terrænnære grundvand

Middelfejlen er beregnet med brug af kvalitetssikrede målinger (pejlinger) med et indtag indenfor 10 meter under terræn. Der er anvendt maskinlæring til at identificere egnede terrænnære grundvandsdata (pejlinger) til hydrologisk modellering. Dette er beskrevet i dokumentationsrapporten.

Middelfejlen er i størstedelen af landet mellem +/- 2 m, hvilket er acceptabelt for terrænnært grundvand (defineret som det første frie grundvandsspejl man støder på fra oven inden for 10 m under terræn). I HIP vises små middelfejl med en dæmpet grå farve (dvs. hvor der er god overensstemmelse med observationer), hvorimod de større middelfejl vises med tydeligere blå (overestimeret dybde) og røde (underestimeret dybde) farver.

Et eksempel på kortlægning af middelfejl for dybde til grundvand i perioden 1990-1999 ses i Figur 7.

Usikkerhed for vandføring (vandløb)

Usikkerhed for vandføring i vandløb visualiseres med brug af en række parametre, der beskriver overensstemmelsen mellem observeret og modelleret vandføring i de samme 3 perioder som for terrænnært grundvand, 1990-1999, 2000-2010 og 2011-2019:

• Kling-Glupta Effiency (KGE) - der beskriver modellernes evne til at simulere vandføringsdynamikken i den valgte periode, altså hvor godt variationerne i vandføring simuleres.
• Vandbalancefejlen (WBE) - der er et mål for afvigelsen i % mellem observeret og modelleret vandføring i den valgte periode, altså hvor godt vandbalancen simuleres.
• Maksimumsafstrømningen (Q01) - der er et mål for afvigelsen i % mellem observeret og simuleret maksimumsvandføring i den valgte periode, altså hvor godt maksimumværdier simuleres.

Alle tre mål er visualiseret i forhold til, om de vurderes at opfylde kriterier for anvendelse på screeningsniveau. I alt anvendes 4 kategorier til at vise om modelberegninger er egnede til detailanalyser (blå), overslagsberegninger (grøn), screening (gul), eller om de er for usikre til at anvendes til screening (rød).

Jo større et opland, des større symbol (Figur 8). Generelt opnås gode resultater for vandføringsdynamikken (KGE), vandbalance (WBE) og maksimumsafstrømning (Q01) i størstedelen af landet, dog varierende performance i Nordsjælland og Midtjylland. Der er svagere performance på det sydlige Sjælland og øerne for vandføringsdynamikken (KGE) og maksimumsafstrøming, samt performance for vandbalancen (WBE) er svagere for for det sydlige Sjælland og Midtjylland. Lokalt kan der være områder, hvor modellen ikke opfylder screeningsniveau. Hvis data ikke er gode nok til screening i et lokal område, kan man overveje at hente randbetingelser fra HIP til opsætning af en lokal model.

Sammenstilling af data

Der er god mulighed for at sammenstille, sammenligne og analysere data i HIP, fx ved at se forskellige datasæt samtidigt med farver på kort i forskellige områder eller i grafer og tabeller med forskellige tidsskridt, fx per dag, per måned, per årstid eller per år (Figur 9). På denne måde kan en modelberegning for en given dag, måned, årstid eller år let analyseres i forhold til statistiske beregninger eller tilgængelige målinger.

Når man vælger målepunktet (boringen) med musen vises en graf, hvor man kan se, hvor mange målinger der har været anvendt til beregning af middelværdi for det valgte tidsskridt. Herunder ses et eksempel på data fra en boring, der har målinger over tid (hvert ”knæk på kurven repræsenterer en måling, og der er trukket rette linjer mellem målingerne), ca 25 observationer over 4 år. Data kan også ses i tabel. Til højre ses et eksempel på mere detaljerede modelberegninger, der viser den daglige variation i dybden til grundvand.

Sammenligning af modelberegnet dybde til terrænnært grundvand og pejledata

Det skal understreges, at modelberegninger af terrænnært grundvand, der er foretaget i 100x100 m² grid ikke altid kan forventes at være direkte sammenlignelig med terrænnære data fra boringer, og at det kræver ekspertkendskab at vurdere, om data repræsenterer det øverste grundvandsspejl (se dokumentationsrapporten, hvor der er anvendt maskinlæring til udvælgelse af boringer med data om terrænnært grundvand til kalibrering og validering af modelberegninger).

Dybden til terrænnært grundvand er i HIP defineret som dybden til det første frie grundvandsspejl man støder på inden for 10 meter under terræn. Det inkluderer dybde til lokalt hængende grundvandsspejl (se figur herunder). I tilfælde hvor boringen har et indtag i et dybere grundvandsmagasin, der findes under et hængende grundvandsspejl men indenfor 10 meter under terræn, vil pejlingen ikke nødvendigvis repræsentere dybden til terrænnært grundvand. Figuren herunder illustrerer denne situation, hvor Boring A repræsenterer en pejling af dybden til terrænnært grundvand, men det gør Boring B ikke.

I nogle tilfælde kan der opstå et såkaldt springende terrænnært grundvandsspejl, der skyldes udtørring af et hængende grundvandsspejl fx om sommeren. Det kan forårsage et brat fald i modelleret dybden til grundvand fra fx ca. 3 til ca 6 meter, som illustreret med situationen i figuren herover. Grafen herunder viser modelberegnet dybde til terrænnært grundvand ved en lokalitet i Bagsværd med springende grundvandsspejl. Det ses at dybden til grundvand springer mellem det øverste grundvandsspejl og et dybere magasin.

Det kan skabe afvigelser mellem modelberegninger og pejledata, når modelberegningen fx simulerer at der er 2 meter til et hængende terrænnært grundvandsspejl, mens et boringsindtag i 10 meters dybde viser, at der er 8 meter til det dybere grundvandsmagasin. Det kan give uoverensstemmelse mellem modelberegninger og pejledata, som det ses i nedenstående figur for Bagsværd, der har boringer med indtag i ca. 10 meters dybde.

Der kan også være andre forhold med kompleks geologi og strømningsforhold, der kan give mere systematiske afvigelser mellem modelberegninger og pejlinger alt afhængig af filtersætningens placering i områder med lerlag. I grafvinduet i HIP er der adgang til en borerapport, der som regel inkluderer geologiske og tekniske data, hvilket giver mulighed for ekspertvurdering.

I HIP kan man sammenligne modelberegninger og pejledata med farver på kort, som illustreret i Figur 13. Der kan blandt andet bladres gennem dage, måneder, årstider og år for at sammenligne målinger og modelberegninger med forskellige tidsskridt.Dog skal man være opmærksom på, at målinger viser den beregnede middelværdi for en given dag, måned, årstid eller år uanset hvor mange pejledata, der er tilgængelige. Dvs at når målinger fx vises per måned (med timeslider på kort, eller i grafer og tabeller), så ses middelværdier for hver måned uanset hvor mange pejlinger, der er inden for de enkelte måneder. Visning af en årsværdi for pejlet dybde til terrænnært grundvand (fx året 2007) kan således være baseret på kun én måling over året, mens modelberegningen repræsenterer en middelværdi for årets 365 dage.

Udover at sammenligne målinger og modelberegninger med farver med brug af forskellige tidsskridt, så kan der sammenlignes statistiske beregninger. Statistiske beregninger er foretaget for boringsdata, når der er mindst 5 pejlinger. For modelberegninger, vil statistiske beregninger altid være foretaget for 30-års døgndata.

Beskrivende statistiske beregninger for 1990-2019, 2041-2070 og 2071-2100

Der er udarbejdet en række beskrivende statistiske beregninger for både målinger og modelberegninger for terrænnært grundvand og vandføring i 30-års perioden 1990-2019 samt for de modelberegnede prognoser i 2041-2070 og 2071-2100 for dybden til terrænnært grundvand og vandføring i vandløb. De statistiske beregninger vises både som ”Statistik på kort” og i tabeller for et valgt målepunkt, (fx målestation eller grundvandsboring), et vandløbsberegningspunkt eller en 100x100 m² beregningscelle for terrænnært grundvand i de viste kort.

Perioden 1990-2019 repræsenterer i denne sammenhæng en ”referenceperiode”, som kan bruges til at vurdere klimaændringernes betydning for dybden til terrænnært grundvand og vandføring i vandløb for de fremtidige 30-års perioder 2041-2070 og 2071-2100.

De statistiske beregninger inkluderer middelværdi, minimumsværdi, maksimumsværdi, standardafvigelse, percentiler og ekstremhændelser mm. over hver 30-års periode. Der er også beregnet sandsynlighed for at grundvandet står indenfor 1 meter under terræn eller mindst 2 meter under terræn. For vandføring er der også beregnet medianminimum- og medianmaksimum-værdier over de 30 år. Der vises også statistisk information for hver af de 4 årstider og 12 måneder over de 30 år (dog ikke for alle statistiske variable) for at repræsentere sæsonvariation, fx hvor højt grundvandet typisk står om vinteren og om sommeren, eller hvornår på året grundvandet kan forventes at stå højest. Et eksempel på statistiske beregninger for modelberegnet dybde til grundvand og vandføring i historisk periode (1990-2019) og hvordan de kan vises i HIP ses her:

Et fuldt overblik over alle statistiske beregninger i historisk periode og for den nære og fjerne fremtid ses her.

Hydrografiske vandløbsdata

Der udstilles vandløbshydrografiske data i den historiske fane i HIP. Det inkluderer et dagligt opdateret kort, der viser aktuelle vandløbsstrækninger i Danmark, samt data om tværprofiler i vandløb, der er indberettet af kommuner. Når kommunerne indberetter hydrografiske vandløbsdata vises de med det samme i HIP. Hydrografiske vandløbsdata findes i historisk fane under /Målinger/Vandløb/. Læs mere om data under Dokumentation.

HIP findes på hipdata.dk. I HIP findes der tre faneblade ”Historisk”, ”Realtid” og ”Fremtid”, der indeholder henholdsvis 1) historiske målinger og modelberegninger, 2) realtidsdata inkl. data for den seneste uge, så man kan følge den aktuelle udvikling i vandstande mm., samt 3) modelberegnede prognoser for fremtiden. Startsiden for HIP viser realtidsfanen, men langt de fleste data findes i den historiske fane.

I dette afsnit beskrives trin-for-trin vejledning til at vise data i HIP. Dokumentation om data findes under Dokumentation i HIP, og en kort udvidet beskrivelse af modelberegninger ses i afsnit om "Hvordan anvender jeg modelberegningerne?" senere i dette afsnit. Mere detaljerede forklaringer om hvordan data vises, og hvilke funktioner der er til at vise data er beskrevet i ovenstående afsnit "Hvordan vises data i HIP?"

Historiske data - Trin-for-trin

På HIP kan man under fanen 'Historisk' finde både historiske målinger fra starten af 1900-tallet til i dag, samt hydrologiske modelberegninger udviklet til screening for perioden d. 1/1 1990 til d. 31/12 2019. Mens målingerne kan være relativt få og spredte i både tid og sted, er de hydrologiske modelberegninger kontinuerte og sammenhængende. Det vil sige, at man for en hvilken som helst dag, et hvilket som helt sted i landet kan anvende modelberegningerne til at få et vejledende overblik over de hydrologiske forhold. Modelberegninger kan derfor være et godt supplement til målinger.

Under fanen 'Historisk' er der mulighed for at se og downloade historiske målinger for terrænnært grundvand, vandløb og havvandsstand, samt 4 overordnede typer af modelberegninger herunder en række kort, der fortæller noget om usikkerheden på modelberegningerne: dybde til terrænnært grundvand i 100 m grid, vandføring i vandløb (62.726 punkter), jordens vandindhold i 100 m grid (kun download) og nedskaleret dybde til terrænnært grundvand i 10 m grid. Derudover kan der downloades randbetingelser. Se beskrivelser af data under Dokumentation.

For at se historiske data og/eller modelberegninger i HIP, skal du gå til den historiske fane og følge fire trin, som illustreret i Figur 17 og forklaret efterfølgende:

Trin-for-tring (Historisk fane)	Forklaring	Lidt om data og funktioner
1. Vælg datatype	Vælg om du vil se målinger, modelberegninger i 100 m grid, eller en nedskaleret kort over dybden til terrænnært grundvand i 10 m grid	Målinger findes tilbage fra starten af 1900-tallet og frem til i dag Modelberegninger er foretaget dagligt i perioden fra d. 1/1 1990 til d. 31/12 2019. Læs mere om data i Dokumentation.
2. Vælg tidsserie eller statistik på kort	Vælg om du vil se data for en bestemt dato, måned, årstid eller år, eller om du vil se beskrivende ”Statistik på kort” for perioden d. 1/1 1990 til d. 31/12 2019. Denne 30-års periode svarer til referenceperioden, der skal anvendes til at vurdere klimaændringernes effekt (der ses i fremtidsfanen).	Bemærk at historisk statistik også kan ses som tabel for et valgt punkt eller beregningsgrid (se trin 4).
3. Vælg hvornår du vil se data for (en dato) og om du vil se beregnet middelværdi for hele året, en årstid eller en specifik måned.	Med timeslideren kan du vælge at se data for en valgt dato eller en valgt periode, fx en måned, årstid eller et specifikt år. Vær opmærksom på at der vises beregnede middelværdier per døgn, måned, årstid og år uanset hvor mange observationer, der er tilgængelige. Se graf/tabel for målingen for at se datagrundlaget (se trin 4).	Havvandstand vises kun som døgndata. Vær opmærksom på at en beregnet årsværdi kan være baseret på blot én måling. Husk at det ikke giver mening af bruge timeslideren, hvis du viser ”Statistik på kort”. Det er muligt at vise modelberegninger med timeslider samtidigt med, at der vises ”Statistik på kort” for et andet datasæt
4. Vælg at se en graf / tabel for et punkt eller en beregningscelle	Tryk på et målepunkt eller beregningscelle med musen for at se en graf, der viser en tidsserie af data. Grafvinduet giver også mulighed for at se og hente data som tabel. Herfra kan man også se beskrivende statistiske beregninger for 30-års perioden d. 1/1 1990 til d. 31/12 2019. Denne periode fungerer som referenceperiode i HIP for vurdering af klimaændringernes effekt.	I grafvinduet kan du ændre perioden, og du kan foretage simple statistiske beregninger for den valgte periode (middel, minimum, makximum og standardafvigelse). Det er muligt at vise percentiler, så du kan se hvornår målinger (eller modelberegninger) er højere eller lavere end normalt (ikke for havvandsstand). For nogle data, er det også muligt at vise beregnede ekstrem-hændelser, fx 2-, 5-, 10-, 20-, 50- og 100-års hændelser.

Realtidsdata - Trin-for-trin

For at se realtidsdata i HIP, skal du forblive i realtidsfanen (startsiden for HIP). Logikken følger visningen af data i historisk fane (Figur 13), dog med færre muligheder. Du skal vælge datatype for at se den seneste måling på kort, samt trykke på et målepunkt med musen for at se data for den seneste uge i graf og tabel. Læs mere om realtidsdata under Dokumentation.

Prognoser for fremtiden - Trin-for-trin

Under fanen 'Fremtid' kan man tilgå klimafremskrevne modelberegninger for ændringer i dybden til terrænnært grundvand og ændringer i vandføring i vandløb, der tager højde for, hvordan klimaforandringerne forventeligt vil påvirke det hydrologiske kredsløb. Der er også foretaget beregninger af ændringer i jordens vandindhold, men disse er kun tilgængeligt som download.

Alle modelberegninger er tilgængelige for to udledningsscenarier, der giver forskellige bud på udviklingen i udledningen af CO₂ frem mod 2100. De to scenarier er RCP 4.5 (mellem CO₂-niveau), der antager stagnering af udledningen af CO₂ frem mod 2100, og RCP 8.5 (højt CO₂-niveau) der antager en fortsat stigende udledning af CO₂ frem mod 2100.

De klimfremskrevne modelberegninger er tilgængelige som den klimafremskrevne ændring for perioderne 2041-2070 og 2071-2100 sammenlignet med forholdene i referenceperioden 1990-2019.

Når man skal tilgå de klimafremskrevne modelberegninger vil man vil skulle tage stilling til, hvilket af de to emissionsscenarier, samt for hvilken fremtidig periode man vil se de tilgængelige modelberegninger for (2041-2070 eller 2071-2100). DMI har i samarbejde med Miljøstyrelsen udarbejdet en vejledning til valg af udledningsscenarier, der knytter sig til planlægningshorisont og krav til robusthed. Vejledningen ses her.

Under Fremtidsfanen er der mulighed for at se følgende modelberegninger herunder en række kort, der fortæller noget om usikkerhederne på klimaændringerne: forventet ændring i dybden til terrænnært grundvand (i meter) i 500 m grid inkl. usikkerhed i 500 m grid, forventet ændring i vandføring i vandløb angivet som klimafaktor (48.653 punkter) inkl. usikkerhed, forventet ændring i jordens vandindhold (i vol. %) i 500 m grid (kun download) og nedskaleret dybde til terrænnært grundvand i 100 m grid. Derudover kan der downloades randbetingelser for både referenceperioden 1990-2019 samt den nære (2041-2070) og fjerne (2071-2100) fremtid. Se beskrivelser af data under Dokumentation.

For at se beregnede prognoser for fremtiden for dybden til terrænnært grunvand og vandføring i vandløb, skal du gå til fremtidsfanen i HIP og følge tre trin, som illustreret i Figur 18 og forklaret herunder:

Trin-for-tring (Historisk fane)	Forklaring	Lidt om data og funktioner
1. Vælg CO2 udlednings-scenarium: Mellem (RCP 4.5) eller Høj (RCP 8.5)	Du skal starte med at vælge hvilket CO2 udledningsscenarium, du vil basere beregningerne på. Denne er afhængig af planlægningshorisont og krav om robusthed. Se DMI's og Miljøstyrelsens vejledning om valg af CO2 udledningsscenarium her. OBS. Du ser først betydningen af dit valg, når du vælger datatype (trin 2). Der er ingen synlige ændringer på kort før du har valgt datatype i trin 2.	Du kan ændre CO2 udledningsscenarium efter at du har valgt datatype (trin 2) og dermed se effekten af de to forskellige udledningsscenarier på den beregnede ændring i dybden til grundvand eller vandføring.
2. Vælg datatype og statistisk beregning for hele perioden (alle år) eller for en specifik årstid eller måned over de 30 år.	Hvis du er interesseret i at få beregnet ændring i dybden for en bestemt årstid eller måned, så kan du vælge dette. Det kan fx være at du gerne vil vide hvordan dybden til grundvand eller vandføring forventes at ændre sig om sommeren, vinteren eller for hver måned i året for at kende sæsonvariationen.	Du kan se beregnede ændringer i minimumsdybden, middeldybden og makismumsdybden for hele perioden, samt for måneder og årstider. Der beregnes også forventede ændringer (hele perioden) i ekstremhændelser (2-, 5-, 10-, 20-, 50- og 100 års hændelser) samt i sandsynligheden for at grundvandet står tættere end 1 m under terræn, eller at det står dybdere end 2 m under terræn.
3. Vælg at se beregnet forventet ændring for den nære (2041-2070) eller fjerne (2071-2100) fremtid.	Du skal vælge om du vil se beregnede ændringer for 2041-2070 i forhold til 1990-2019, eller for 2071-2100 i forhold til 1990-2019.	Den beregnede ændring for en valgt datatype og statistisk beregning kan sammenlignes med den tilsvarende historisk statistiske beregning for peridoen 1/1 1990 - 31/12 2019, der findes i Historisk fane for både terrænnært grundvand og vanføring. Du kan også vælge at sammenligne med lokale data i stedet, hvis du selv har et bedre og repræsentativt datasæt for referenceperioden 1990-2019.

Inden du anvender modelberegningerne

På det Hydrologiske Informations- og Prognosesystem kan man tilgå en række modelberegninger for de terrænnære hydrologiske forhold udviklet med DK-modellen (vandmodel.dk). DK-modellen er baseret på en forsimplet 3-dimensionel beskrivelse af virkelige (fysiske) forhold, der er relevant for ferskvandskredsløbet. Derfor er DK-modellen i stand til på baggrund af en række nationale data om klima, geologi, jordbund, vandløb, arealanvendelse, grundvand, drikkevandsindvinding, kunstvanding, havvandsstand mm. at producere landsdækkende modelberegninger, der giver et modelberegnet estimat af dybden til det terrænnære grundvand, vandføringen i vandløb, jordens vandindhold og andre forhold knyttet til ferskvandets kredsløb.

Ved at anvende målinger af nedbør og andre klimadata tilbage i tiden som input til modellen, kan man få et landsdækkende overblik over, hvor grundvandet forventeligt har stået i den pågældende periode og hvordan det udvikler sig. Hvis man derimod som input anvender bud på, hvordan nedbøren vil ændre sig som følge af klimaforandringer, kan man få et landsdækkende overblik over, hvor grundvandet forventeligt vil stå i fremtiden som følge af klimaforandringerne. Inputdata om klima fås fra globale og regionale klimamodeller. I HIP er der anvendt beregninger fra 22 klimamodeller om klimaets udvikling i Danmark.

Modelberegninger er altså et godt supplement til målinger, da det kan give landsdækkende overblik over de terrænnære hydrologiske forhold. Derudover kan modelberegninger også være med til at belyse, hvilke ændringer vi kan forvente i de terrænnære hydrologiske forhold som følge af klimaforandringerne.

Modelberegningerne på Hydrologiske Informations- og Prognosesystem bidrager til et landsdækkende screeningsgrundlag for de terrænnære hydrologiske forhold (med undtagelse af Læsø, Endelave, Tunø, Samsø, Anholt, Æbleø, Vejrø og Christiansø). Derudover kan modelberegningerne anvendes som randbetingelser sammen med supplerende data til mere detaljerede undersøgelser, kortlægninger og opsætning af lokalspecifikke detail modeller.

Hvilke historiske modelberegninger og beskrivende statistiske beregninger findes?

I den historiske fane er der 4 overordnede typer af modelberegninger herunder en række kort, der fortæller noget om usikkerheden på modelberegningerne:

Terrænnært grundvand - viser hvor mange meter grundvandet står under terræn i en given celle:
Landsdækkende kort i 100 meter grid over dybden til terrænnært grundvand
Usikkerheder for modelberegnet dybde til terrænnært grundvand beregnet på baggrund af observationsdata

Vandføring - angiver hvor meget vand (m³/s) der strømmer igennem vandløbet i et givent vandløbspunkt:
Landsdækkende kort med i alt 62.726 beregningspunkter for vandføring i vandløb
Usikkerheder for modelberegnet vandføring beregnet på baggrund af observationsdata

(kun download) Jordens vandindhold - angiver hvor mange vol.% vand den umættede zone, eller nærmere betegnet rodzonen indeholder i en given celle:
Landsdækkende kort i 100 meter grid over jordens vandindhold

Maskinlærings modelberegninger - viser hvor mange meter grundvandet står under terræn i en given celle:
Landsdækkende modelberegninger i 10 meter grid for dybden til terrænnært grundvand.
Usikkerheder på maskinlærings modelberegnet dybde til terrænnært grundvand.

Når man skal anvende modelberegningerne, har man på brugergrænsefladen mulighed for i forskelligt omfang at få vist tidsserier for perioden 1990-2019 og/eller statistisk bearbejdede produkter såsom middelværdier, maksimum- og minimumværdier, 20-årshændelse, 100-årshændelse, mv. Alle tidsserier og statistisk bearbejdede produkter kan downloades, hvis man ønsker at arbejde videre med dem i egne programmer.

En fuld liste over - og mere detaljeret beskrivelse af de tilgængelige modelberegnede tidsserier og statistisk bearbejdede produkter og usikkerheder samt hvordan det er muligt at tilgå modelberegningerne kan findes her.

Anvendelse af historiske modelberegninger og usikkerheder

De historiske modelberegninger er udviklet til screening og bør som udgangspunkt kun anvendes til dette formål, dvs. til udpegning af problemområder, hvor det er nødvendigt at indhente yderligere information og lave mere nøjagtig modelberegninger eller andre undersøgelser. Modelberegningerne kan ikke forventes at være direkte anvendelig til løsning af lokalspecifikke problemer.

Modellen opfylder for landet som helhed de fastsatte kriterier for screeningsniveau. Middelfejlen er i størstedelen af landet mellem +/- 2 m, hvilket er acceptabelt for terrænnært grundvand (defineret som det første frie grundvandsspejl man støder på fra oven inden for 10 m under terræn). Generelt opnås gode resultater for vandføringsdynamikken (KGE), vandbalance (WBE) og maksimumsafstrømning (Q01) i størstedelen af landet, dog varierende performance i Nordsjælland og Midtjylland. Der er svagere performance på det sydlige Sjælland og øerne for vandføringsdynamikken (KGE) og maksimumsafstrøming, samt performance for vandbalancen (WBE) er svagere for for det sydlige Sjælland og Midtjylland.

Lokalt kan der være områder, hvor modellen ikke opfylder screeningsniveau. De fastsat kriterier for hvornår modellen levere op til screeningsniveau, er vejledende, og der bør altid fortages en konkret vurdering i forhold til den enkelte opgave. For uddybende beskrivelse af de fastsatte krav til screeningsniveau henvises til afsnit 1.2 i dokumentationsrapporten.

Når man anvender modelberegningerne bør man altid forholde sig til usikkerhederne beregnet på baggrund af observationsdata. Altså, foretage en vurdering af, om modelberegningerne ved sammenligning med observeret data giver et tilfredsstillende resultat i perioden 1990-2019 for det pågældende område.

På HIP-brugergrænsefladen er der beregnet usikkerheder på modelberegningerne for dybden til terrænnært grundvand og vandføring i vandløb for tre perioder:

• 1990-1990 (valideringsperiode 1)
• 2000-2010 (kalibreringsperiode)
• 2011-2019 (valideringsperiode 2)*

*I valideringsperiode 2 er der i forbindelse med overgangen til automatiske nedbørsmålinger omkring 2010 sket en reduktion i antallet af nedbørsmålere, samtidig med at den nedbørskorrektion, der tidligere blev anvendt (vind- og befugtningstab) ikke længere var helt korrekt. DMI anslår, at nedbørsmålingerne kan være et par % underestimeret efter 2010. Det betyder, at grundvandsdannelsen kan være 5% underestimeret, og det kan påvirke såvel vandføringsdynamik (KGE) og vandbalance (WBE), ligesom at specielt pejletidsserier for det dybere grundvand kan være påvirket.

Hvis ikke der foreligger tilstrækkelige observationsdata kan man ikke vurdere modellens usikkerhed eller egnethed, og modelberegningerne må så vurderes som 'måske egnet'. I så fald kan der være behov for detailkortlægning.

Endelig kan der være områder, hvor modellen på baggrund af størrelsen på usikkerhederne beregnet på baggrund af observationsdata vurderes 'ikke egnet'. I sådanne områder kan det være nødvendigt at opstille en ny lokalmodel. Til dette kan der kan anvendes modelberegnede randbetingelser, som er tilgængeliggjort via HIP, i kombination med yderligere data. Anvendelsen af modelberegningerne skal altid vurderes individuelt for enhver opgave i forhold til opgavens karakter samt hvilken detaljering og præcision der er påkrævet.

Hvordan vurderer jeg modelberegningernes usikkerhed?

En model er sjældent 100 % korrekt, og der vil være specifikke områder, hvor man skal være særligt opmærksom på, at modellen kan have svært ved at producere modelberegninger der gengiver de faktiske forhold. Når man anvender modelberegningerne bør man derfor altid tage stilling til, om modellen er i stand til at reproducere de faktiske forhold i det givne område. En sådan vurdering foretages lettest ved at sammenligne modellens resultater med egentlige målinger, lokalviden og data. På brugergrænsefladen er det fx muligt at få visualiseret 'usikkerheden' på udvalgte modelberegninger. Usikkerheden er beregnet ved at sammenligne modelberegninger og faktiske målinger.

Der kan ikke siges noget generelt om, i hvilke områder modellen er særligt usikker, men der bør som minimum tages højde for, at modellen er opstillet, kalibreret og valideret med fokus på konsistens og ensartethed på tværs af landet. Alle typer menneskeskabte påvirkninger af de terrænnære forhold giver derfor en særlig usikkerhed, om det så er infrastrukturanlæg, ændrede afdræningsforhold ved transportanlæg, i byer eller andre forhold, som kan påvirke de terrænnære hydrologiske forhold. Særlig agtpågivenhed bør rettes mod:

• Byområder. Modellen tager til en vis grad højde for befæstede arealer, men antagelser vedr. dræning, fordampning, rørlægning af vandløb eller LAR, der påvirker grundvandsspejlet lokalt, tager modellen ikke højde for. Modellen antager, at regnvand afstrømmer til nærmeste vandløb.
• Kompleks geologi. Modellen har en opløsning på 100 m, hvilket betyder, at lokale variationer ikke er inkluderet i DK-model HIP. Dog er flere data inkluderet til nedskalering af terrænnært grundvand til 10 m grid med anvendelse af maskinlæring
• Morænelersområder eller øvrige områder med gennemgående lerlag i de øverste meter, hvor repræsentativitet af pejlinger kan være mindre god. Her skal man være mere forsigtig med at antage at en pejleboring filtersat i de øverste 10 m er repræsentativ for dybden til terrænnært grundvand (phreatic depth). Et filter lige under et lerlag kan her repræsentere et dybereliggende grundvandsmagasin.
• Vandløb og modellens begrænsede evne til at simulere tilbageløb og opstuvning. I perioder med stor afstrømning kan der ske forsinkelse i brogennemløb og ved oversvømmelser af ånære arealer som i teorien kan påvirke simuleringen af maksimumafstrømninger. Samtidig er målinger i sådanne situationer mindre pålidelige.
• Selvom modellen ikke er hydrodynamisk kan der ved langvarige stormflodshændelser ske opstuvning i vandløbssystemer, som i kortere eller længere perioder kan påvirke vandbalanceforholdet. I modellen beskrives den langvarige havstigning, men stormflodshændelser er der set bort fra i såvel historisk som fremskrevne perioder.
• Modellen repræsenterer forholdsvis simple antagelser vedr. drænsystemer og i tilfælde hvor vandspejlet reguleres kunstigt (kontrolleret dræning, udpumpningsanlæg, grundvandssænkning osv.).
• Der antages i modellen samme arealanvendelse og samme afgrøde gennem hele den historiske periode, og det kan give en påvirkning af det terrænnære grundvand, om end den samlede betydning vurderes begrænset i forhold til øvrige faktorer.
• Sætninger af lavbundsarealer og øvrige arealer indgår ikke med en dynamisk beskrivelse i modellen.

Ovenstående er ikke en udtømmende liste, men kan være en hjælp i lokaliseringen af områder, hvor der er risiko for særligt store usikkerheder på modelberegningerne. I områder med målinger vil det formentlig blive afspejlet i usikkerhederne hvis et område har forhold ud over det sædvanlige - mens det i områder uden målinger, ikke er muligt at vurdere usikkerheden. Generelt gælder det derfor, at såfremt der ikke foreligger data i et område, så er det ikke muligt at dokumentere hvorvidt modellen er gyldig.

Inden du anvender klimafremskrivningerne

Omfanget af klimaforandringerne afhænger i høj grad af, hvor meget CO₂ der i fremtiden udledes til atmosfæren. Udledningsscenarier giver forskellige bud på, hvordan CO₂ udledningen udvikler sig frem mod 2100. På HIP kan man kan tilgå alle klimafremskrevne modelberegninger for to udledningsscenarier hhv. RCP 4.5 og RCP 8.5. Udledningsscenarie RCP4.5 (mellem CO₂-niveau) antager stagnering af udledningen af CO₂ frem mod 2100 og RCP 8.5 (højt CO₂-niveau) antager en fortsat stigende udledning af CO₂ frem mod 2100.

Valg af udledningsscenarier og tidshorisont afhænger af, hvilket projekt modelberegningerne skal anvendes til. Der henvises til 'Vejledning i anvendelse af udledningsscenarier' udarbejdet af Danmarks Meteorologiske Institut (DMI) i samarbejde med Miljøstyrelsen i september 2018.

Hvilke klimafremskrevne beregninger findes?

Under fanen 'fremtid' kan man tilgå klimafremskrevne modelberegninger for dybden til terrænnært grundvand, vandføring i vandløb og jordens vandindhold, der tager højde for, hvordan klimaforandringerne forventeligt vil påvirke det hydrologiske kredsløb.

Alle modelberegninger er tilgængelige for to udledningsscenarier, der giver forskellige bud på udviklingen i udledningen af CO₂ frem mod 2100. De to scenarier er RCP4.5 (mellem CO₂-niveau), der antager stagnering af udledningen af CO₂ frem mod 2100 og RCP 8.5 (højt CO₂-niveau) der antager en fortsat stigende udledning af CO₂ frem mod 2100.

De klimafremskrevne modelberegninger er tilgængelige som den klimafremskrevne ændring for perioderne 2041-2070 og 2071-2100 sammenlignet med forholdende i referenceperioden 1990-2019.

Når man skal tilgå de klimafremskrevne modelberegninger vil man skulle tage stilling til, hvilket af de to emissionsscenarier samt for hvilken periode man vil se de tilgængelige modelberegninger for:

Terrænnært grundvand - angiver den forventede ændring i dybden til terrænnært grundvand i en given celle:

• Landsdækkende kort i 500 meter grid med den forventede median ændring i dybden til terrænnært grundvand i meter.
• Landsdækkende kort i 500 meter grid med usikkerheden (standardafvigelsen) på median ændringen i dybden til terrænnært grundvand i meter.

Vandføring - angiver den forventede ændring for hvor meget vand der strømmer igennem vandløbet i et givent vandløbspunkt:

• Landsdækkende kort med i alt 48.653 beregningspunkter der beskriver den forventede median ændring i vandføring i vandløb angivet som en klimafaktor.
• Landsdækkende kort med i alt 48.653 beregningspunkter med usikkerheden (standardafvigelsen) på median ændringen i vandføring i vandløb som klimafaktor.

[kun download] Jordens vandindhold - angiver den forventede ændring i jordens vandindhold i den umættede zone, eller nærmere betegnet rodzonen i en given celle:

• Landsdækkende kort i 500 meter grid med den forventede median ændring i jordens vandindhold i vol.%.
• Landsdækkende kort i 500 meter grid med usikkerheden (standardafvigelsen) på median ændringen i jordens vandindhold i vol.%.

Maskinlærings-nedskalerede modelberegninger - angiver den forventede ændring i dybden til terrænnært grundvand i en given celle:

• Landsdækkende kort i 100 meter grid med den forventede ændringen i dybden til terrænnært grundvand i meter.

Når man skal anvende de klimafremskrevne ændringer, har man for både RCP 4.5 og RCP 8.5 mulighed for i forskelligt omfang at få vist statistisk bearbejdede produkter for median ændringerne såsom middelværdier, maksimum- og minimumværdier på fx årstids- og månedsbasis samt 20-årshændelse, 100-årshændelse, mv for de to perioder 2041-2070 og 2071-2100. De statistisk bearbejdede produkter for klimafremskrevne ændringer kan downloades, hvis man ønsker at arbejde videre med dem i egne programmer.

En fuld liste over - og mere detaljeret beskrivelse af de tilgængelige modelberegnede klimafremskrevne statistisk bearbejdede produkter og usikkerheder kan findes her.

Anvendelse af klimafremskrevne modelberegninger og usikkerheder

De klimafremskrevne modelberegninger er tilgængelige som en median ændring med tilhørende usikkerheder (standardafvigelse på tværs af klimamodeller). Dette gør sig gældende for alle tilgængelige statistisk bearbejdede produkter, såvel middelværdier, maksimum-værdier, 100-årshændelser mv. Det er vigtigt at forholde sig til. Klimafremskrivningerne er produceret med henblik på screening og modelberegningerne bør generelt bruges med omtanke på de forudsætninger der er for produktion af de klimafremskrevne modelberegninger:

• Vi kender ikke den fremtidige CO₂ udledning. På HIP er det muligt at tilgå modelberegninger produceret på baggrund af udledningsscenarierne RCP 4.5 og RCP 8.5. Det er op til anvenderen selv at vurdere, hvilket scenariumer der er mest hensigtsmæssig at arbejde med, samt om det er relevant at arbejde med modelberegninger for nær fremtid eller fjern fremtid.
• Vi ved ikke præcist hvordan fremtidens klima (temperatur, nedbør og fordampning) vil ændre sig som følge af de fremtidige bud på CO₂ koncentrationerne i atmosfæren. Derfor er der anvendt i alt 22 klimamodeller der giver forskellige bud på det fremtidige klima og dermed 22 forskellige bud på hvordan fx dybden til terrænnært grundvand vil være i fremtiden. På HIP er de klimafremskrevne ændringer derfor tilgængelige som en median værdi sammen med en tilhørende usikkerhed (standardafvigelse) der beskriver variationen i fremskrivningen som følge af de forskellige klimamodeller.
• Den hydrologiske model der anvendes til produktion af modelberegningerne giver generelt en forsimplet beskrivelse af virkelige (fysiske) forhold, og der er indarbejdet en række konservative antagelser vedr. arealanvendelse, driftsform, dræneffektivitet osv. i fremtiden. Det er faktorer, der kan påvirke det hydrologiske kredsløb og dermed også dybden til terrænnært grundvand, vandføring i vandløb og jordens vandindhold. Der bør derfor altid tages forbehold for, at der er en vis usikkerhed forbundet med den hydrologiske model anvendt til fremskrivningerne.

Hvordan anvendes median klimafremskrivning med tilhørende usikkerhed?

De klimafremskrevne modelberegninger er tilgængelige som en ændring i forhold til referenceperioden 1990-2019. De klimafremskrevne modelberegninger er produktet af modelkørsler med klimafremskrevet input data fra 22 klimamodeller hhv. fem for RCP 4.5 og 17 for RCP 8.5. Hver klimamodel giver forskellige bud på, hvordan fremtidens klima vil ændre sig som følge af den fremtidige CO₂ koncentration i atmosfæren. Dermed produceres der også 22 forskellige bud på, hvordan fx dybden til terrænnært grundvand vil være i fremtiden.

Modellerne har både fordele og ulemper og forventeligt er ingen af dem perfekte. Derfor tilgængeliggøres de klimafremskrevne ændringer som median ændringen, altså den midterste ændring, på tværs af de fem RCP 4.5 klimamodeller og de 17 RCP 8.5 klimamodeller. Sammen med median ændringen tilgængeliggøres også standardafvigelsen på tværs af de fem RCP 4.5 klimamodeller og de 17 RCP 8.5 klimamodeller. Standardafvigelsen beskriver altså dén usikkerhed, der er på de fremskrevne data som følge af de forskellige klimamodellers bud på det fremtidige klima.

Hvis det ønskes at vurdere hvordan den fremskrevne ændring vil påvirke de absolutte forhold, altså hvordan fx dybden til terrænnært grundvand vil være i fremtiden, er det nødvendigt at sammenholde de klimafremskrevne ændringer med enten historiske modelberegninger eller lokale målinger for referenceperioden 1990-2019.

Det er vigtigt altid at tage hensyn til usikkerheden på de klimafremskrevne ændringer beskrevet som standardafvigelsen på tværs af klimamodellerne. Standardafvigelsen kan blandt andet benyttes til vurdering af fremskrevne værdier for de vådeste og tørreste klimamodeller, ved tillæg (eller fradrag) af en eller to standardafvigelser, til medianændringer. Ved yderligere antagelser vedr. Fordelingsfunktion (f.eks. Normalfordelt), er det i princippet muligt at beregne en fordelingsfunktion eller konfidensgrænser for klimafremskrivningen af vandføring i vandløb.

Indledning

'DK-model HIP' er opstillet og kalibreret med fokus på overordnede regionale forhold, og modelberegningerne der ses i HIP kan derfor anvendes til screening, men forventes ikke at være direkte anvendelig til løsning af lokalspecifikke problemer uden supplerende data, analyser og videreudvikling af lokalskala modeller eller mere detaljerede kortlægninger. Modelberegninger fra 'DK-model HIP' tilgængeliggøres derfor også som randbetingelser. Formålet er at skabe fælles adgang til et landsdækkende datagrundlag, der kan bruges til videreudvikling af lokale modeller og kortlægninger, der er konsistente på tværs af forskellige geografiske regioner.

Modelberegnede randbetingelser i 100 m grid kan generelt anvendes til opsætning af detailmodeller, når der skal laves mere detaljerede analyser i forbindelse med fx klimatilpasning, dimensionering af vandinfrastruktur, design af afløbssystemer mm., samt vurdering af oversvømmelsesrisiko fra grundvand og vandløb, vandløbs- og grundvandsforvaltning eller klimarobust risikovurdering ved jord- og grundvandsforureninger. Historiske modelberegnede randbetingelser er tilgængelige i 100 m grid for perioden 1/1 1990 til 31/12 2019.

Randbetingelserne inkluderer biaskorrigerede klimascenarier og modelberegnede data for fremtiden, hvilket giver gode muligheder for også at vurdere effekter af klimaændringer til brug for detailplanlægning og klimatilpasning. Der kan også downloades tværprofildata for vandløb fra HIP, der er indberettet af kommuner og kan anvendes som randbetingelse til brug for fx lokal oversvømmelseskortlægning for vandløb eller mijløanalyser.

Der er tilgængeliggjort i alt 22 sæt klimafremskrevne hydrologiske randbetingelser i 500 m grid (beregnet på basis af klimascenarier fra 22 klimamodeller), dog kun 21 sæt for Bornholm. Klimamodelbaserede beregninger er foretaget både for referenceperioden 1990-2019 samt for den nære (2041-2070) og fjerne (2071-2100) fremtid med anvendelse af to udledningsscenarier, hhv. et middelhøjt (RCP 4.5) og et højt (RCP 8.5). Randbetingelser for de tre perioder (reference, nær fremtid og fjern fremtid) kan anvendes til hydrologisk modellering og efterfølgende statistisk bearbejdning for at vurdere ændringer i hydrologiske forhold (fx stigende terrænnært grundvand), der skyldes de klimaændringer, der er repræsenteret af klimamodellerne for et givent CO₂ ækvivalent udledningsscenarium. Hydrologisk modellering og statistisk efterbearbejdning af resultaterne bør foretages af eksperter, der har kendskab til state-of-art metoder til hydrologisk modellering med anvendelse af klimascenarier.

I det følgende gives en nærmere beskrivelse af randbetingelsesdata, filer og metadata til brug for eksperter, der ønsker at hente og anvende randbetingelsesdata fra ‘DK-model HIP'. Sektionen afsluttes med en vejledning vedr. brug af randbetingelser og valg af klimamodeller til klimaeffektanalyser.

Produktion af randbetingelser

Alle randbetingelsesdata er leveret på baggrund af simuleringsresultater med ‘DK-model HIP'. ‘DK-model HIP' er i modelopstilling, kalibrering, simuleringer og usikkerhedsvurdering fokuseret mod simulering af dybde til terrænnært grundvand, vandindhold i rodzonen og vandføring i vandløb. Modelkomplekset er kalibreret og valideret i forhold til data fra ca. 300 vandføringsstationer, samt tusindvis af pejleboringer og søer. Der har været særlig fokus på data for terrænnært grundvand bl.a. indberettet fra regioner til Jupiter, men også data for det dybere grundvand har indgået, om end med mindre vægt end det terrænære grundvand, til brug for kalibrering og validering af ‘DK-model HIP'. Randbetingelserne inkluderer ud over dybde til terrænnært grundvand, udsivning fra rodzonen (nettonedbør/grundvandsdannelse) og afstrømning i vandløb, også data for det dybere grundvand med det formål at det skal være muligt at afvikle lokalmodeller med højere detaljegrad og/eller med mere lokal specifik adaption for den historiske periode 1990-2019, samt for et ensemble af klimamodeller for referenceperiode samt nær- og fjern fremtid.

Nogle af de væsentligste erfaringer fra tidligere klimafremskrivninger af effekter på hydrologi og grundvandsspejl er, at det er nødvendigt at bias-korrigere klimascenarierne samt at anvende så mange forskellige klimamodeller som muligt for at opnå en robust fremskrivning. Bias-korrektion er foretaget af GEUS i samarbejde med DMI (Pasten-Zapato et al., 2019). Tidligere fremskrivninger har været baseret på referenceperioden 1961-90. Da vi nærmer os en ny klimanormal (1991-2020) blev det valgt at tage udgangspunkt i referenceperioden 1990-2019. Randbetingelserne for klimafremskrivninger er baseret på simulering med data fra 22 regionale klimamodeller (RCM) fra Euro-CORDEX-initiativet (Jacob, et al. 2014) for tre perioder: referenceperiode (1990-2019), nær fremtid (2041-2070) og fjern fremtid (2071-2100), på nær Bornholm som kun er dækket af 21 af klimamodellerne. 17 ud af de 22 klimamodeller afspejler udledningsscenarie RCP8.5 (scenariet med de højeste drivhusgaskoncentrationer), mens de andre fem afspejler udledningsscenarie RCP 4.5 (et mellemliggende scenarie). Forventede stigninger i havniveau er også implementeret for hhv. RCP 8.5 og RCP 4.5.

NetCDF filer med tidsvarierende randbetingelser

Der er dannet NetCDF filer med trykniveauberegninger for alle lag med 15 dages opløsning samt NetCDF med nettonedbør, dybde til grundvandsspejlet og afstrømning i vandløb med 1 dags opløsning. Herudover er der dannet en NetCDF fil med den rumlige udbredelse af alle modellag. NetCDF'erne er dannet med den modelspecifikke lagnummerering for 3D data (fx tidsvarierende trykniveau), og angivet i de enheder modellen arbejder i (fx m i kote DVR90 for trykniveau). Det skal bemærkes, at ‘DK-model HIP' er afviklet i 100m grid for den historiske periode, og randbetingelserne ligger tilgængelige i 100m, men ikke for klimasimuleringerne, da disse er afviklet i 500m grid, hvorfor randbetingelserne for disse kun er tilgængelige i 500m grid.

Der er dannet tidsvarierende data for de historiske simuleringer og for tre perioder for hver af klimasimuleringerne (reference, nær fremtid og fjern fremtid), således at det er muligt at opstille en lokalmodel og afvikle såvel historiske som klimasimuleringer med randbetingelser fra ‘DK-model HIP'. Da alle de tidsvarierende data er dannet ved direkte export fra modelresultaterne til NetCDF, så ligger disse på modeldomæne niveau (DK1-DK7), og det må forventes, at der kan være uoverensstemmelser mellem trykniveau på samlingen mellem to modeldomæner (specielt et problem i Jylland). De 7 domæneområder ses i nedenstående figur.

GeoTiff filer med stationære randbetingelser og data til orienterende arbejde

Ud over tidsvarierende data er der dannet landsdækkende bearbejdede resultatdata i form af GeoTiff filer med gennemsnitsværdier for de enkelte 30-års perioder (historisk, reference, nær fremtid og fjern fremtid). GeoTiff filerne er angivet i bearbejdede enheder (fx mm/år for nettonedbør) og med én fil for hvert af de 6 vandførende modellag (gwl1-gwl6) fsa. 3D data. GeoTiff filerne forventes at blive brugt i orienterende arbejde og som stationært input til lokalmodeller, hvor det primært er de vandførende enheder, der vil være brug for at låse fast med en tryk eller flux rand (ikke vandførende enheder vil typisk låses fast med no-flow rande).

Endelig er der dannet middelværdier for den horisontale grundvandsflux for alle 6 vandførende lag. Disse data er ikke udtrukket med det formål at skulle bruges direkte som modelrand til en lokal model, men de er i stedet tænkt anvendt i det orienterende arbejde, fx til lokalmodel afgrænsning og placering af randbetingelser.

Nødvendig information/data for anvendelse af randbetingelser

Grundlæggende er den hydrostratigrafiske model en meget væsentlig del af den konceptuelle model for 'DK-model HIP'. Den udgør en forudsætning for anvendelsen af randbetingelsesdata fra 'DK-model HIP', og for at forstå repræsentativitet og evt. usikkerheder, der kan være på estimerede parameterværdier mm. Den hydrostratigrafiske model kan derfor downloades sammen med de valgte randbetingelser i både 100 m og 500 m grid.

Den hydrostratigrafiske model for 'DK-model HIP' er grundlæggende baseret på DK-model2019 (der er baseret på fælles offentlig hydrogeologisk model FOHM; Stisen et al., 2019), bortset fra at der for Jylland er sket en aggregering af udvalgte modellag med henblik på at opnå max 11 lag i mættet zone (og de samme lag på tværs af Nord-, Midt- og Sydjylland). I det vertikale plan er den hydrostratigrafiske model i 'DK-model HIP' derfor repræsenteret i den numeriske grundvandsmodel ved anvendelse af gennemgående beregningslag. Antallet af vertikale lag varierer for de enkelte delområder afhængigt af de hydrogeologiske forhold. Fælles for alle delmodeller, undtaget Bornholm, er at den hydrostratigrafiske model for de øverste 2 m er defineret på baggrund af jordsartskortet og at det øverste beregningslag ligeledes er defineret med en konstant tykkelse på 2 m fra topografien. Det øverste beregningslag for Bornholm er 3 m. De numeriske modeller for Sjælland, Sydhavsøerne og Fyn er endvidere opstillet efter samme princip, hvor alle de hydrostratigrafiske lag er repræsenteret i den numeriske model. Modsat forholder det sig for Jylland, hvor det ikke er alle de hydrostratigrafiske lag der er repræsenteret i de tre delområder, og her er den numeriske model derfor konstrueret ved at sammenlægge to eller flere af de hydrostratigrafiske lag. En udvidet beskrivelse af den hydrostratigrafiske model for 'DK-model HIP' findes i metadata (se Tabel 4).

Tabel 1 giver en oversigt over sammenhæng mellem modellag i DK-model2019 og 'DK-model HIP' inkl. lag nummering og de vandførende lag (glw). Dette er nødvendigt for at kunne forstå og anvende randbetingelsesdata fra NetCDF- og GeoTiff filerne. NetCDF filerne indeholder data for alle 9-11 lag fra 'DK-model HIP', mens de periodemidlede data i GeoTiff filerne indeholder data for alle vandførende lag. Bemærk at lagene i NetCDF-filerne er nummeret nedefra og op, men de vandførende lag i tif-filerne er nummereret oppefra og ned. For geologisk beskrivelse af de forskellige lag og deres sammenligning med FOHM henvises til Tabel 4 i Dokumentationsrapporten vedr. modelleverancer til HIP (Henriksen et al., 2020).

Tabel 1. Oversigt over lag og nummerering af disse i NetCDF-filene og i DK-model HIP

DKM2019 lag navn DK1-DK6 (DK7)	DK-model HIP NetCDF lag DK1-DK2	DK-model HIP NetCDF lag DK3	DK-model HIP NetCDF lag DK4-DK6	DK-model HIP NetCDF lag DK7
top2m	10	8	10	6
kl1	9	7	9	-
ks1 (blag1)	8 - glw1	6 - glw1	9 - glw1*	5 - glw1
kl2	7	5	9	-
ks2 (blag2)	6 - glw2	4 - glw2	9 - glw1*	4 - glw2
kl3	5	3	8	-
ks3 (blag3)	4 - glw3	2 - glw3	7- glw2	3 - glw3
kl4	3	1	6	-
ks4 (blag4)	2 - glw4	-	5 - glw3	2 - glw4
kl5	1	-	4	-
ks5 - ps1 (blag5)	-	-	3 - glw4*	1 - glw5
pl2	-	-	2	-
ps2 - ps6	-	-	1 - glw5*	-
kalk (blag6)	0 - glw6	0 - glw6	0 - glw6	0 - glw6

* flere lag fra DK-model2019 er slået sammen til et beregningslag i DK-model HIP
- betyder at laget ikke eksisterer i det pågældende modeldomæne
() betyder lagnavn gældende for DK7 - Bornholm

De efterfølgende tabeller 2 og 3 viser navn og nummerering (HIP navn) af klimamodeller, der er anvendt til hydrologisk modellering i HIP. Nummereringen (HIP navnet) bruges til navngivning af de modelberegnede randbetingelser, der er foretaget med anvendelse af i alt 5 forskellige klimamodeller for RCP 4.5 scenariet og 17 forskellige klimamodeller for RCP 8.5 scenariet. Derudover benævnes beregninger for referenceperioden ”rf”, svarende til 1991-2020, nær fremtid ”nf”, svarende til 2041-2070 og fjern fremtid ”ff” svarende til 2071-2100.

Tabel 2. RCP4.5 scenariet - anvendte klimamodeller (HIP nummerering og Euro-CORDEX navn)

HIP navn	Klimamodel (Euro-CORDEX)
c03	ICHEC-EC-EARTH_rcp45_r3i1p1_DMI-HIRHAM5_v1_day_19710101-21001231_Denmark_BC
c07	IPSL-IPSL-CM5A-MR_rcp45_r1i1p1_SMHI-RCA4_v1_day_19710101-21001231_DENMARK_BC
c11	MOHC-HadGEM2-ES_rcp45_r1i1p1_KNMI-RACMO22E_v2_day_19710101-20991130_DENMARK_BC
c16	MPI-M-MPI-ESM-LR_rcp45_r1i1p1_MPI-CSC-REMO2009_v1_day_19710101-21001231_DENMARK_BC
c17	MPI-M-MPI-ESM-LR_rcp45_r2i1p1_MPI-CSC-REMO2009_v1_day_19710101-21001231_DENMARK_BC

Tabel 3. RCP8.5 scenariet - anvendte klimamodeller (HIP nummerering og Euro-CORDEX navn)

HIP navn	Klimamodel
c01	CCCma-CanESM2_rcp85_r1i1p1_GERICS-REMO2015_v1_day_19710101-21001231_Denmark_BC
c02	CNRM-CERFACS-CNRM-CM5_rcp85_r1i1p1_CLMcom-CCLM4-8-17_v1_day_19710101-21001231_Denmark_BC
c04	ICHEC-EC-EARTH_rcp85_r1i1p1_KNMI-RACMO22E_v1_day_19710101-21001231_Denmark_BC
c05	ICHEC-EC-EARTH_rcp85_r3i1p1_DMI-HIRHAM5_v1_day_19710101-21001231_Denmark_BC
c06	ICHEC-EC-EARTH_rcp85_r12i1p1_KNMI-RACMO22E_v1_day_19710101-21001231_Denmark_BC
c08	IPSL-IPSL-CM5A-MR_rcp85_r1i1p1_SMHI-RCA4_v1_day_19710101-21001231_DENMARK_BC
c09	MIROC-MIROC5_rcp85_r1i1p1_GERICS-REMO2015_v1_day_19710101-21001231_DENMARK_BC
c10	MOHC-HadGEM2-ES_rcp85_r1i1p1_CLMcom-CCLM4-8-17_v1_day_20060101-20991230_DENMARK_BC
c12	MOHC-HadGEM2-ES_rcp85_r1i1p1_DMI-HIRHAM5_v1_day_19710101-20991230_DENMARK_BC
c13	MOHC-HadGEM2-ES_rcp85_r1i1p1_GERICS-REMO2015_v1_day_19710101-20991230_DENMARK_BC
c14	MOHC-HadGEM2-ES_rcp85_r1i1p1_KNMI-RACMO22E_v2_day_19710101-20991130_DENMARK_BC
c15	MOHC-HadGEM2-ES_rcp85_r1i1p1_SMHI-RCA4_v1_day_19710101-20991230_DENMARK_BC
c18	MPI-M-MPI-ESM-LR_rcp85_r1i1p1_MPI-CSC-REMO2009_v1_day_19710101-21001231_DENMARK_BC
c19	MPI-M-MPI-ESM-LR_rcp85_r1i1p1_SMHI-RCA4_v1a_day_19710101-21001231_DENMARK_BC
c20	MPI-M-MPI-ESM-LR_rcp85_r2i1p1_MPI-CSC-REMO2009_v1_day_19710101-21001231_DENMARK_BC
c21	NCC-NorESM1-M_rcp85_r1i1p1_DMI-HIRHAM5_v2_day_19710101-21001231_DENMARK_BC
c22*	ICHEC-EC-EARTH_rcp85_r12i1p1_SMHI-RCA4_v1_day_19710101_21001231_DENMARK_reg_BC

*ikke anvendt til klimafremskrivning på Bornholm (DK7)

Eksempel på indhold af NetCDF fil med vandføring

En NetCDF fil med data i beregningspunkter (q) for døgnvandføring indeholder information om tid med anvendelse af en Gregorian kalender, hvor tiden er angivet som ”timer siden 0001-01-01 00:00:,0”. Her ses eksempel på information i NetCDF fil om data:

            
dimensions:
time = 11322;
variables:
double time(time=11322);
:units = "hours since 0001-01-01 00:00:00.0";
:calendar = "gregorian";
        

Derudover indeholder NetCDF filen en række af lister, hvor hver liste indeholder den simulerede afstrømning i et givent q punkt. Til hver liste er der en lille forklaring i NetCDF'en. Som eksempel ses her første liste i DK2_2020_500m_c11_ff_river.nc:

          
float Novana_Model_Vesterbro_Renden_DK2_3495.0(time=11322);
:_FillValue = -1.0E-35f; // float
:units = "m3/s";
:x = 636354.97; // double
:y = 6087204.1; // double
:Chainage = 3495.0; // double
:BranchName = "Vesterbro_Renden_DK2";
:TopoID = "Novana_Model";
:_ChunkSizes = 11322U; // uint
        

hvor navnet angiver q-punkt navnet, x- og y-koordinater, samt enheder. ”Chainage” angiver meter nedstrøms for toppen af vandløbsstrækningen (i dette tilfælde Novana_Model_Vesterbro_Renden_DK2), dvs. afstand i meter fra vandløbets definerede start/udspring. ”TopoID” er en intern modelteknisk angivelse af vandløbstværsnit gruppe. En vandløbsstrækning kan have flere versioner af tværsnit, fx type tværsnit, regulativ tværsnit og opmålte tværsnit. I dette tilfælde betyder TopoID= Novana_model, at tværsnittet stammer fra en tidligere DK-model. ”Chunksizes” er en intern NetCDF variabel, der har at gøre med datahåndteringen. Selve listen indeholder en simuleret afstrømning angivet som middelværdi for det pågældende tidsskridt (tiden fra det foregående tidsskridte til det aktuelle tidsskridt). Selve tiden for de enkelte tidsskridt ligger som beskrevet ovenfor i første liste.

Oversigt over tilgængelige randbetingelser og beskrivelse af indhold

Følgende randbetingelser er tilgængelige fra hipdata.dk, hvor der findes et værktøj til at tegne en polygon for dét område, man ønsker at downloade randbetingelser for. Tidsvarierende (dynamiske) randbetingelser er tilgængelige som NetCDF filer for delområder, og de periodemidlede (stationære) randbetingelser er tilgængelige som landsdækkende GeoTiff filer. NetCDF anvendes ofte som filformat til store 3-dimensionelle datamængder, og der findes mange open source værktøjer til at håndtere disse filer

Havvandsstand er også anvendt som randbetingelse til at foretage modelberegninger i HIP, men disse data er ikke gjort tilgængelige som randbetingelser, da det er bedre at anvende havvandsstandsdata fra DMI til lokalskala modellering end at anvende de interpolerede havvandsstandsdata, der er brugt til landsdækkende modellering i HIP.

En kort beskrivelse af de tilgængelige randbetingelser i HIP samt links til metadata, der findes i Geodata-info ses i den efterfølgende Tabel 4. Metadata i Geodata-info inkluderer udvidede beskrivelser af de specifikke datasæt inkl. formål, data oprindelse og datakvalitet. For uddybende faglig beskrivelse og dokumentation af data henvises til GEUS's dokumentationsrapport vedr. modelleverancer til Hydrologisk Informations- og Prognosesystem (Henriksen et al. 2020).

Tabel 4. Kort beskrivelse af randbetingelser og hyperlinks til metadata med yderligere beskrivelser.

Randbetingelser	Kort beskrivelse og links til metadata i Geodata-info
Tidsvarierende randbetingelser	Tidsvarierende randbetingelser udgøres af daglige data eller data hver 15. dag for historisk periode i 100 m grid, samt for de tre perioder, der anvendes til klima-fremskrivninger (referenceperiode 1990-2019, nær fremtid 2041-2070 og fjern fremtid 2071-2100) i 500 m grid.
Bias-korrigerede klimascenarier	Bias-korrigerede klimascenarier for nedbør, temperatur og potentiel fordampning for 22 klimamodeller (Tabel 2 og 3). Læs mere.
Potentiale (9-11 lag)	Potentiale i 'kote DVR90' for alle lag er tilgængelig som tidsserier hver 15. dag. Se metadata : Historisk Fremtid
Infiltration til mættet zone	Tilgængelig som daglige tidsserier i mm/døgn. Se metadata : Historisk Fremtid
Dybde til grundvand	Dybden til terrænnært grundvand er udtrukket i 'meter over terræn' som daglige værdier for det øverste vandspejl. Se metadata : Historisk Fremtid
Vandføring	Vandføring i vandløb er tilgængelige som daglige tidsserier i m3/s. Se metadata : Historisk Fremtid
Tværprofildata i vandløb	Tværprofildata kan downloades for de kommuner, der har indberettet skikkelsesdata til SDFI.
Periodemidlede randbetingelser	Periodemidlede randbetingelser udgøres af middelværdier for historisk periode i 100 m grid, samt middelværdier for de tre perioder, der anvendes til klimafremskrivninger (referenceperiode 1990-2019, nær fremtid 2041-2070 og fjern fremtid 2071-2100) i 500 m grid.
Potentiale (vandførende lag)	Potentiale i 'kote DVR90' er tilgængelig som middelværdi for alle vandførende lag. Se metadata : Historisk Fremtid
Infiltration til mættet zone	Tilgængelig som middelværdi i mm/år. Se metadata : Historisk Fremtid
Horizontal grundvandsstrømning (9-11 lag)	Horisontal grundvandsstrømning er angivet som Darcy hastighed (m/s) for alle vandførende lag som strømningsvektor med en x og y komponent. Se metadata : Historisk Fremtid
Dybde til grundvand	Dybde til terrænnært grundvand i 'meter over terræn' er tilgængeligt som middelværdier. Se metadata : Historisk Fremtid
Vertikal udveksling med dybere lag (9-11 lag)	Vertikal grundvandsstrømning til alle vandførende lag er tilgængelige i mm/år. Se metadata : Historisk Fremtid
Øvrige randbetingelser	Øvrige randbetingelser udgøres af modelusikkerheder, kalibrerings/valideringsdata, hydrostratigrafisk model og terrænmodel, der anvendes af DK-model HIP.
Modelusikkerheder samt kalibrerings- og valideringsdata	Modelusikkerheder og kalibrerings/validerignsdata for dybden terrænnært grundvand og vandføring. Se metadata : Terrænnært grundvand Vandføring
Hydrostratigrafisk model	Hydrostratigrafisk model for 'DK-model HIP' i 100 m og 500 m grid. Se metadata : Hydrostratigrafisk model
Terrænmodel i 100 m grid	Terrænmodel i 100 m grid der er anvendt til hydrologisk modellering med 'DK-model HIP'

Anvendelse af randbetingelser

Anvendelse af randbetingelser kan i princippet ske på to niveauer:

• Konceptuel dvs. som grundlag for vurdering af potentialebillede eller strømningsretning, med henblik på vurdering af strømnings- eller evt. hastighed/transporttid i det horisontale plan, eller som mulighed for vurdering af vertikale potentialeforskelle eller vertikale strømningsforhold (f.eks. afgrænsning af ind- og udstrømningsområder med hhv. nedadrettet og opadrettet flux). Her er anvendelsen uden brug i en lokalmodel, men kan godt omfatte en kvantificering af f.eks. vandmængder der strømmer til vandløb, sø eller kystlinie.
• Numerisk dvs. som trykniveau eller evt. flux randbetingelser til lokale simuleringer med lokal model. I tilfælde af sidstnævnte er der et utal af mulige anvendelser. Det kan f.eks. være som flux (eller flow) input til en hydrodynamisk beregning af vandstande på en vandløbsstrækning, hvor vandføringen opstrøms og i tilløb hentes og anvendes til beregning af vandspejl ned gennem vandløbet. En anden anvendelse kunne være i form af nedre trykniveau rand til Daisy eller anden model for umættet zone, der simulerer fx afgrødeproduktion eller udvaskning af nitrat, pesticider mm. En tredje anvendelse kan være randbetingelser til en urban model, og fjerde en klassisk hydrologisk model som submodel, hvor f.eks. trykniveau randbetingelser i samtlige lag ved randen af de 10 submodeller hentes fra DK model HIP 500m modellen.

Når man anvender randbetingelser i forbindelse med det konceptuelle niveau (I) er det vigtigt, at man til enhver tid er opmærksom på, at modelberegninger (ligesom målinger) har en vis usikkerhed. Usikkerheden på modelberegningerne ses i HIP og ved at sammenholde modelberegningerne med faktiske målinger af hhv. dybden til terrænnært grundvand og vandføring er i vandløb. Det vil altid være en god idé at inddrage lokalviden og evt. lokale data, der ikke findes i f.eks. Jupiter, og inddrage disse i forbindelse med vurdering af på hvilken måde data fra modellen kan anvendes på optimal vis som grundlag for en screening eller en indledende vurdering.

Når man anvender randbetingelser numerisk til en lokal model (II), er der en række overvejelser man bør gøre, og det vil typisk være en del af opstilling af en konceptuel model, at disse overvejelser beskrives. Spørgsmål som, hvor skal randen placeres, skal afgrænse lokalmodellens ydre afgrænsning. Se fx Hydrologisk geovejledning 2017/1 om opstilling af konceptuel model (Henriksen et al., 2017) eller Kapitel 7 ”Fastlæggelse af randbetingelser” fra Håndbog i grundvandsmodellering (Sonnenborg & Henriksen, 2005/80) om uddybende information om brug og valg af randbetingelser. Med HIP kan der hentes trykniveau (eller flux) for et vilkårligt grid og det giver mulighed for langt større fleksibilitet end hvis placeringen af randen skulle afstemmes målepunkter (vandføringsstationer, pejlepunkter osv.). Man behøver heller ikke i samme grad at jagte gode ‘no-flow' rande. Derimod skal man overveje, om man kan afgrænse den dybdemæssige udbredelse til primært at omfatte det terrænnære grundvand og det øverste underliggende regionale vandførende lag. Det afhænger helt af formål med opgaven.

Hydrologisk geovejledning (Henriksen et al. 2017) er et godt udgangspunkt for de forhold der indgår i opstillingen af en konceptuel forståelsesmodel (niveau I), og der er også for hydrologiske modeller og grundvandsmodeller en del vejledning der kan være nyttig, når anvendelsen er numerisk (niveau II). Hvis man arbejder med hele ferskvandskredsløbet kan det være fordelagtigt at benytte modellag struktureret i de samme beregningslag som i 'DK-model HIP'. Har man brug for en større detaljering af de mest terrænnære dele kan man vælge at benytte trykniveau fra vandførende lag i lokalmodellen, og på den måde øge diskretiseringen hvis der er behov for det, og blot anvende no-flow randbetingelse for lavpermeable lerlag mm.

Det vil være fordelagtigt at have en vis bufferzone uden for det område der er interesseområdet i en lokal model, men der kan ikke gives helt generelle anbefalinger til hvor store sådanne bør være. I HIP er det muligt at se forskellige data inkl. modelusikkerheder for kalibrerings- og valideringsperioder på kort, der kan anvendes som baggrundskort for udvælgelse af områder man ønsker at downloade randbetingelser for og arbejde videre med, med anvendelse af supplerende lokale data.

Da DK-model HIP er opstillet og kalibreret med fokus på de terrænnære hydrologiske forhold, skal der tages forbehold for, at der kan være større usikkerheder på modelberegninger fra dybere lag i DK-modellen. I byer/tæt bebyggelse, ved større transportanlæg og i områder tæt på kysten eller områder med komplekse geologiske forhold kan usikkerhed på modelberegnet horisontal grundvandsstrømning ligeledes være større.

Anvendelsen af modelberegningerne som randbetingelser skal i øvrigt altid vurderes individuelt for enhver opgave i forhold til opgavens karakter samt hvilken detaljering og præcision, der er påkrævet. Data skal anvendes i sammenhæng med øvrige tilgængelige data.

Valg af klimamodeller

Der findes ingen generelle regler eller anbefalinger for hvor mange sæt klimascenarier/klimafremskrivninger man bør anvende for at vurdere klimaændringernes effekter, eller hvordan man vælger klimamodeller. Det bedste er at anvende samtlige klimafremskrivninger og bruge resultaterne til at vurdere usikkerheden, men dette kan være meget beregningstungt og umuligt i praksis. Generelt gælder dog, at jo flere klimamodeller man baserer beregningerne på, des bedre repræsentation af usikkerhed for klimaændringernes effekt.

I første omgang skal man beslutte sig til hvilket udledningsscenarium, man vil basere sin analyse på. Valg af udledningsscenarium er afhængig af planlægningshorisont og krav til robusthed. Dette er forklaret af DMI i samarbejde med Miljøstyrelsen i ”Vejledning i anvendelse af udledningsscenarier”, der kan ses her.

Hvis man kun har mulighed for at anvende et begrænset antal klimamodeller til sin analyse, så kan man lade sig inspirere af en række eksempler, der er beskrevet i det følgende:

I en vurdering af klimaændringers påvirkning af vandmiljø i forhold til ændringer af grundvandsstand blev der valgt tre klimamodeller, der repræsenterede hhv. en ”median” klimamodel, der dækker modeller der ligger ”centralt” i puljen af klimamodeller, en ”våd” klimamodel der simulerer en stor stigning i nedbør, samt en ”tør” klimamodel, der simulerer en stor stigning i fordampning (Henriksen et al., 2020). Figur 2 viser et eksempel på variation i simuleret klimaændring fra 16 klimamodeller med et højt (RCP 8.5) udledningsscenarium, der danner basis for valg af klimamodel. Der ses på simuleret klimaændring på årsbasis såvel som for perioderne april-september og oktober-marts for at vælge median, våd og tør klimamodel.

I en analyse af klimaændringernes effekt på grundvandsdannelsen blev der ligeledes valgt 3 klimamodeller efter simpel rangorden, dels en medianmodel og dels hhv. den vådeste og tørreste model (Henriksen et al. (2012).

I en analyse af klimaændringernes effekt på udvaskning af pesticider, blev der valgt to klimamodeller (Henriksen et al. 2013). Den ene model blev valgt fordi den var i god overensstemmelse med observationer i referenceperioden, og fordi de fremtidige beregninger for denne klimamodel repræsenterede et ”mellem niveau” for alle klimamodellerne. Den anden model blev valgt fordi den havde et stærkere klimaændringssignal (både temperatur og nedbør), hvilket gav mulighed for at undersøge spændvidden af klimaændringernes effekt.

I et projekt omhandlende klimasikring af bebyggede områder og veje blev der anvendt 9 klimamodeller (Randall et al., 2013; Troldborg & Refsgaard, 2019). Medianændringen af de ni klimamodeller anvendes derefter til estimering af det dimensionsgivende grundvandsspejl, mens spredningen mellem de ni modeller benyttes som et mål for usikkerheden (Troldborg & Refsgard, 2019).

Valg af et begrænset antal klimamodeller bør også tage hensyn til formålet med analysen. Hvis man for eksempel ønsker at vurdere risiko for oversvømmelse ud fra en ”worst-case” betragtning, så kan man vælge at anvende de mest ”våde” klimamodeller. Dette blev gjort i et projekt i Kolding, hvor man valgte 6 klimamodeller, der alle simulerede stigende nedbør i fremtiden for at undersøge klimabetingede grundvandsstigninger (Sonnenborg & Kidmose, 2012).

Referencer

Henriksen, H.J., Højber, A.L., Olsen, M., Seaby, L.P., Keur, P.van der, Stisen, S., Troldborg, L., Sonnenborg, T.O. & Refsgaard, J.C. (2012). Klimaeffekter på hydrologi og grundvand - Klimagrundvandskort. Hent rapport.

Henriksen, H.J., Rosenbom, A., Keur, P. van der, Olesen, J. E., Jørgensen, L. J., Kjær, J., Sonnenborg, T. og Christensen, O. B. (2013). Prediction of climatic impacts on pesticide leaching to the aquatic environments. Evaluation of climatic impacts on pesticide leaching to the aquatic environments. Pesticide research no. 143. Hent rapport.

Henriksen, H.J. Troldborg, L., Sonnenborg, T., Højberg, A.L., Stisen, S. Kidmose, J.B. & Refsgaard, J.C. (2017). Hydrologisk geovejledning. God praksis i hydrologisk modellering. Geo-vejledning 2017/1. GEUS, Energi, Forsynings- og Klimaministeriet.Se Geo-vejledning 2017/1. Hent rapport.

Henriksen, H.J., Kragh, S.J., Gotfredsen, J., Ondracek, M. van til, M., Jakobsen, A., Schneider, R.J.M., Koch, J., Troldborg, L. Rasmussen, P., Pasten-Zapata, E. & Stisen, S. (2020). Udvikling af landsdækkende modelberegninger af terrænnære hydrologiske forhold i 100m grid ved anvendelse af DK-modellen: Dokumentationsrapport vedr. modelleverancer til Hydrologisk Informations- og Prognosesystem. Udarbejdet som en del af den fællesoffentlige digitaliseringsstrategi 2016-2020, Initiativet Fælles data om terræn, klima og vand. GEUS, Klima, Energi og Forsyningsministeriet. Hent rapport.

Henriksen, H.J., Kragh, S. J., Gotfredsen, J., Ondracek, M. van Til, M., Jakobsen, A., Schneider, R.J.M., Koch, J., Troldborg, L., Rasmussen, P., Pasten-Zapata, E. & Stisen, S. (2020b). Udvikling af landsdækkende modelberegninger af terrænnære hydrologiske forhold i 100 m grid ved anvendelse af DK-modellen: Sammenfatningsrapport vedr. modelleverancer til Hydrologik Informations- og Prognosesystem. Udarbejdet som en del af den fællesoffentlige digitaliseringsstrategi 2016-2020, Initiativet Fælles data om terræn, klima og vand. GEUS, Klima, Energi og Forsyningsministeriet. Hent rapport..

Jacob, D., Petersen, J., Eggert, B, Alias, A. Christensen, O.B., Bouwer, L.M., Braus, A. Colette, A., Déqué, M, Georgievski, G., Georgopoulou, E., Gobiet, A., Menut, L., Nikulin, G., Haensler, A., Hempelmann, N., Jones, C., Keuler, K., Kovats, S., Kröner, N., Kotlarski, S., Kriegsmann, A., Martin, E., van Meijgaard, E., Moseley, C., Pfeifer, S., Preuschmann, S., Radermacher, C., Radtke, K., Rechid, D., Rounsevell, M., Samuelsson, P., Somot, S., Soussana, J.-F., Teichmann, C., Valentini, R., Vautard, R., Weber, B., & Georgj, P. Y. (2014). EURO-CORDEX: new high-resolution climate change projections for European impact research. Regional Environmental Change 14, 563-578. Hent artikel.

Pasten-Zapata, E. Sonnenborg, T.O., Refsgaard, J.C. (2019). Climate change: Sources of uncertainty in precipitation and temperature projections for Denmark. GEUS Bulletin 43. Hent artikel.

Randall, M.T., Troldborg, L., Refsgaard, J.C., & Kidmose, J.B. (2013). Assessing urban groundwater table response to climate change and increased stormwater infiltration. Geological Survey og Denmark and Greenland (GEUS) Bulletin 28: 33-36. Hent artikel.

Sonnenborg, T.O. & Henriksen, H.J. (2005). Håndbog i Grundvandsmodellering. GEUS rapport 2005/80. Kapitel 7 ”Fastlæggelse af randbetingelser” findes på docplayer her.

Sonnenborg, T.O. & Kidmose, J. (2012). Undersøgelse af klimabetingede grundvandsstigninger i pilotområde i Kolding. GEUS. Hent rapport.

Stisen, S. Ondracek, M. Toldborg, L., Schneider, R.J.M. & van Til, M.J. (2019). National Vandressource Model. Modelopstiling og kalibrering af DK-model 2019. GEUS rapport 2019/31. Hent rapport.

Troldborg, L. & Refsgaard, J.C. (2019). Grundsvandsmodel for motorvejsstrækning gennem Silkeborg. Slutrapport. GEUS Rapport 2019/30. Hent rapport.

Et overblik over samtlige data og webtjenester, der udstilles i HIP, ses under Dokumentation. Her finder du også links til metadata i Geodata-info.dk, der inkluderer information om dataejere og links til webservices.

Modelberegningerne, der udstilles i HIP er tilgængelige på Dataforsyningen

I tabel 6 under Dokumentation gives et samlet overblik over webservices med modelberegninger inkl. link til metadata i Geodata-info.dk, og der gives information om, hvordan de enkelte datasæt er udstillet i tjenesterne, og hvordan de er navngivet. Denne information er nødvendig for at kunne orientere sig i de mange modelberegninger og statistiske beregninger.