Kväve från olika källor som reningsverk, dagvatten och atmosfärsdeposition transporteras med vattnet genom mark, sjöar och vattendrag mot havet. På vägen reduceras en del kväve genom biogeokemiska processer som växtupptag, denitrifikation och sedimentation. Denna retention är svår att mäta men kan skattas med vatten-kvalitetsmodeller som matematiskt beskriver dessa processer.
Svenska MiljöemissionsData (SMED) ansvarar för de svenska beräkningarna som ligger till grund för rapporteringen av Sveriges belastning på Östersjön genom HELCOM:
PLC-Annual och PLC-Periodical. I PLC-Annual beräknas retention av kväve och fosfor med SMHIs vattenkvalitetsmodell HBV-NP (Brandt, 1990; Ar-heimer och Brandt, 1998).
Inom arbetet med svensk vattenförvaltning används beräkningsresultat från PLC5-rapporteringen i brist på observerade data. Modellresultat är behäftade med osäker-het som ett resultat av osäkerheter i såväl data som modellens beskrivning av verk-ligheten. Få studier har undersökt osäkerhet i modellering av kvävebelastning och kväveretention. Efter rapporteringen till PLC5 gjordes inom SMED ett försök att kvantifiera osäkerhet i bruttobelastning till följd av osäkerhet i indata i PLC5-beräkningarna (Widén-Nilsson m.fl., 2010). Studien visade att de olika indatakäl-lorna bitvis är behäftade med stora osäkerheter, vilket även kan få stort genomslag på den totala bruttobelastningen. För att på sikt komma fram till osäkerhetsintervall för de nationella nettobelastningsberäkningarna behöver osäkerheten i retentions-beräkningarna också studeras.
Syftet med denna studie var att identifiera och kvantifiera de största osäkerheterna i retentionsberäkningarna för PLC5-rapporteringen. Projektet avgränsades till att endast omfatta analyser av kväve. Öreälven, Helge å, Rönne å och Skräbeån valdes ut för studien baserat på datatillgång.
Flera olika typer av osäkerheter som påverkar den modellerade retentionen stude-rades. Först analyserades kalibreringsmetodens inverkan genom manuell kalibre-ring av modellen av flera oberoende modellerare samt med en Monte Carlo-analys. Vid Monte Carlo-analysen kördes modellen 5 000 gånger med slumpmässigt valda värden för retentionsparametrarna. Av de 5 000 simuleringarna valdes de 1 000 simuleringarna med bäst överrensstämmelse mellan observerat och simulerat kväve ut. Urvalet baserades på ett utvärderingskriterium som mätte andel av tiden som de simulerade värdena var innanför osäkerheten i de observerade värdena. Osäkerhet-en i de observerade kvävekoncentrationerna var ibland betydande. Analysen visade att många olika kombinationer av parametervärden gav jämförbara resultat. Inga simuleringar var innanför de observerade osäkerhetsgränserna vid alla tidpunkter och generellt sett beskrev modellen dynamiken i oorganiskt kväve bättre än för totalkväve och organiskt kväve. PLC5-simuleringarna jämförde sig i flera fall väl med de bästa simuleringarna från Monte Carlo-analysen.
För Helge å och Rönne å var skillnaden i retention liten mellan de olika manuella kalibreringarna och beräkningen i PLC5. Skillnaden mellan de tre oberoende kalibreringarna var störst för det avrinningsområde som hade lägst antal observationspunkter, Öreälven skiljde sig ca 10 % jämfört med den beräknade totala retentionen enligt PLC5. Den manuella kalibreringen utvärderades även i ett proxy-basin test i ett närliggande område, Skräbeån, som ligger öster om Helge å. Skillnaden i medelretentionen 1984–2004 för Skräbeån, med kalibreringsparametrar för Helge å, var som högst 12 % mellan högsta och lägsta beräkningsscenario. Jämförelsen visar på vikten av mätdata att kalibrera modellen mot för att begränsa osäkerheter på grund av olika kalibreringsmetodik.
Resultatet från den första analysen användes sedan till att undersöka effekten av olika förändrade förutsättningar; ett högbelastande och ett lågbelastande scenario för förändrad bruttobelastning, scenarier för förändrad jordart samt för förändrad grödofördelning. Samma metodik som i den tidigare studien av Widén-Nilsson m.fl. (2010) användes för att skatta osäkerheten i bruttobelastning och effekten på de simulerade resultaten var störst i Öreälven som normalt hade lägst retention.
Utifrån resultat från den manuella kalibreringen, beräknades två olika scenarier för förändrat läckage från jordbruksmark där jordarten hade en finare respektive grövre textur jämfört med PLC5. Jordartsanalysen med det höga läckaget kompletterades för Rönne å med en analys av en förändrad grödofördelning. Scenarier med föränd-rad fördelning av jordarter gav en försumbar effekt på den totala retentionen i alla huvudavrinningsområden. I Rönne å gav förändrad gröda en effekt på i genomsnitt 5 %.
Osäkerhet i vattenföringsdata beräknades utifrån avvikelsen mellan uppmätt och från avbördningskurvan beräknad vattenföring. Osäkerheterna låg inom ett inter-vall av -50 till +30 %, med de största osäkerheterna för de lägsta och högsta flö-dena. Effekten av denna osäkerhet i vattenföring på de simulerade resultaten var i vissa fall stor, för en station var skillnaden i medelretention omkring 20 %.
Förändringen av sjöretention analyserades i varje PLC-område genom att sjöyta respektive djup varierades med ±10 % och ±30 %. Osäkerheter i form av förändrad sjöyta var mer avgörande i små PLC-områden. Där får små sjöar förhållandevis större betydelse än i stora områden.
Sammanfattningsvis visade studien på vikten av osäkerhetsanalys vid modellka-librering och vikten av kvantifiering av överrensstämmelsen med observationsdata, såväl som vikten av observationsdata för att begränsa osäkerheter i simulerade resultat. Osäkerheter i indata och fysikaliska parametrar i modellen får särskild betydelse i oövervakade områden där modellkalibreringen inte kan kompensera för sådana osäkerheter.
Norrköping: SMHI , 2012. , p. 67