Extreme windstorms and related damage

Ekstrem vind og relaterte skader er en viktig faktor i det norske samfunnets generelle vær- og klimasårbarhet og stormskader (inkludert vind og stormflo) utgjør over halvparten av de private forsikringsutbetalingene knyttet til naturskade. Planlegging og avbøtende tiltak for å redusere vindrelaterte skader krever detaljert kunnskap om historiske tap og hyppighet av ekstremvind og forholdet mellom vind og observert skade. Videre er det viktig å forstå hvordan ekstremvind kan endre seg i fremtiden for å vurdere fremtidig skade og risiko. StormRisk har gjennom bruk av daglige skadedata fra alle landets kommuner fra Norsk Naturskadepool, befolkningstall fra SSB og et nyutviklet datasett på ekstremvind som går tilbake til 1980 knyttet skade til vind gjennom flere såkalte "skadefunksjoner" som beskriver forholdet mellom intensiteten av stormen og skade. Det er laget lokale vind-skade relasjoner for alle landets kommuner. StormRisk har kvantifisere mulige endringer i ekstreme vind på grunn av klimaendringer ved å analysere tjue regionale klimasimuleringer. Resultatene viser en okning i hppigheten av de mest ekstreme hendelsene, mens vi ser en reduskjon i måde middelvind og de mindre ekstreme hendelsene. Projektet har foretatt beregninger av hvordan forandringen i fremtidig ekstrem vind vil slå ut som økt skade her er det også tatt inn scenarier for demografiforandringer (folketall og urbanisering) fra SSB for å beregne framtidige forandringer i vindskade. Resultatene basert på tjue forkjellige klimamodeller og fire skadefunsjoner gir en framtidig økning i skade på 40 til 50%, men med store variasjoner avhengig av valg av klimamodell og skadefunskjon.

The main relevance for society and will be through: 1. Developed storm damage functions relating wind speeds and damage for all Norwegian municipalities. The damage functions are compatible with the NORA3 wind data set that is used for mapping national wind and storm surge extremes. 2. Storm storm damage functions can be used for impact forecasting of extreme storms. 3. Documenting possible changes in wind load related to future climate change 4. Changes in wind load can make the foundation for the development of revised national wind speed design values for infrastructure. 5. All key results published in international peer review journals. 6. Summary of results, figures, tables and maps summarized in report available in the website of the Norwegian Centre for Climate Services (NCCS) . 7. Key data openly available through the national Nird research data archive.

Losses related to extreme winds make up over half the insurance payments related to weather and climate extremes in Norway. Planning for and mitigating these impacts requires detailed knowledge of the extreme winds and their relation to damage. The project aims to increase understanding of how windstorms and damage is related and incorporate this knowledge in a useful way for impact and adaptation purposes through the development of detailed return values for extreme winds and storm-damage functions using four decades of nationwide insurance data on municipality level. The project will further quantify possible changes in extreme winds due to future climate change and their uncertainty by analyzing an ensemble of regional climate models and link the results to the developed storm-damage functions. Future changes in exposure will be addressed through national demographic scenarios and the benefit of reducing the vulnerability by assuming that building standards are strengthen to prevent losses for winds below a certain return period will be conducted. The project will have involvement from several user communities. The most important being the Norwegian Directorate for Civil Protection (DSB) which has the national responsibility to follow up local, regional and national preparedness and emergency planning. End-user results and data sets will be disseminated through the National Climate Service dissemination system and the underlying data will be made accessible through the national e-infrastructure for scientific data.