Abstract
De nordlige regionene har undergått en økning i temperatur med en påvirkning på frost og snødekke. Hvordan dette påvirker sesongvariasjonen i grunnvanns dynamikken er ikke så godt kjent. Hoved målet for denne studien var å analysere nylige trender i observerte grunnvanns nivå (GVN) for ulike regimer i Norge. Vi brukte et referansedatasett av 25 nær naturlige GVN tidsserier fra ubegrensede akviferer. Data seriene har varierende tids oppløsning og dekker forskjellige perioder. Alle bortsett fra en, dekker perioden 1991-2022. Hull av forskjellig lengde (noen dager til år) er til stede i alle tidsseriene. For å analysere trendene, trengte vi først å fylle igjen hullene i tidsseriene. Vi brukte programmet «Pastas» for å simulere GVN ved bruk av en klumpet-parameter-modell og en impuls respons funksjon. Modellerte daglig nedbør, potensiell evapotranspirasjon og temperatur data fra E-OBS og SeNorge var brukt som input. Forskjellige modeller ble testet og modellen med best $R^{2}$-score, fra 0.47 til 0.94, ble valgt for hver grunnvanns brønn. Til slutt, ble de simulerte verdiene fylt inn i hullene ved å bruke en liner skalerings metode. De resulterende gjenfylte tidsseriene med daglig oppløsning ble brukt i å undersøke for trender i GVN. Ni brønner viste signifikante trender i gjennomsnittlig årlig GVN mellom 1982-2022, hvor syv var positive og to negative. Fem stasjoner viste gjennomgående signifikante positiv eller negative trender alle måneder. Majoriteten av stasjonene med signifikante månedlige trender hadde positive trender i vår, høst og vinter månedene, og negative trender i sommer månedene. I tillegg viste stasjonene i samme grunnvannsregime lignende månedlige trender. Som oppsummering var det en generell positive trend i GVN om våren, høsten og vinteren (mot våtere forhold), og negativ trend om sommeren (mot tørrere forhold). Videre ser vi en tendens til en tidligere topp i GVN for stasjoner som er dominert av snø om vinteren.
High latitudes regions are experiencing a rapid warming, with pronounced impacts on frost and snow cover. How this affects the seasonal variation in groundwater dynamics is not well understood. The main aim of this study was to analyse recent trends in observed groundwater levels (GWL) for different regimes in Norway. We used a reference dataset of 25 near-natural GWL time series from unconfined aquifers. The series are of varying temporal resolutions and cover different time periods. All except one cover the period 1991-2022. Gaps of different lengths (a few days to years) are present in all series. To analyse trends, the time series first needed to be gap filled. For this, the Pastas software was used to simulate GWL using a lumped-parameter model and impulse response functions. Gridded, daily precipitation, potential evaporation, and temperature data from E-OBS and SeNorge were used as input. Different models were tested and the best R2 performing model, ranging from 0.47 to 0.94, was chosen for each well. Finally, the simulated values were used to gap-fill the series using a weighted linear scaling method. The daily gap-filled time series were then used to calculate trends in GWL. Nine wells depicted significant trends in mean annual GWL between 1982-2022, of which seven were positive and two negative. Five stations showed consistent significant positive or negative trends in all months, whereas most stations with significant monthly trends had positive trends in spring, autumn and winter, and negative trends in summer. Stations within the same groundwater regime depicted similar monthly trends. In summary, there is a general positive GWL trend in autumn, spring, and winter (towards wetter conditions), and a negative trend in the summer (towards drier conditions). Furthermore, we see a tendency to a shift in the peak groundwater levels towards earlier in the year for snow dominated sites.