Agroklima 1991 - 2020

Kartet Agroklimatiske soner viser hvordan klimatiske forhold påvirker muligheten for planteproduksjon i Norge. Kartet bygger på vekstmodeller for vårhvete, bygg og gress, og gir en nasjonal oversikt over hvor godt klimaet egner seg for jordbruksproduksjon generelt.

Sonene er beregnet ved hjelp av daglige værdata fra perioden 1991–2020 og beskriver sannsynligheten for at de ulike vekstene rekker å fullføre vekstsesongen. Dette gjør kartet nyttig for nasjonale analyser av jordvern, matsikkerhet, klimatilpasning og arealforvaltning.

Kartet inkluderer alt landareal under tregrensen, siden jordbruksarealer endrer seg over tid. Det er viktig å merke seg at Agroklimatiske soner viser kun klima, og ikke stedegne jordegenskaper, driftspraksis eller avlingsnivå. Derfor egner kartet seg ikke til beslutninger på gårds- eller teignivå.

Tabell 1: Beskrivelse av agroklimatiske forhold i ulike Agroklimatiske soner (AKS)

Kartet Agroklimatiske soner deler alt landareal under tregrensen inn i 6 soner med ulike agroklimatiske forhold (Tabell 1). Soneinndelingen representerer agroklimatiske forhold for plantevekst generelt, men er basert på en kombinasjon av fenologiske vekstmodeller for de tre viktigste jordbruksvekstene i Norge: hvete, bygg og gress.

• Gress er valgt fordi det er jordbruksveksten med den største arealmessige utbredelsen, grunnet Norges kjølige klima (Berg & Bjerke 2024).
• Bygg er kornveksten med den største arealmessige utbredelsen, fordi bygg også kan dyrkes i de nordligste og mest marginale områdene (Martin mfl. 2017, Halland mfl. 2018).
• Hvete er kravstor og arealmessig lite utbredt, men er den viktigste matkornveksten og derfor viktig for Norges matsikkerhet og selvforsyning (Regjeringen 2025).

På grunn av den valgte rendyrkingen av klimatiske forhold for den nasjonale sammenliknbarhetens skyld er kartet Agroklimatiske soner ikke like anvendelig på gårds- eller teignivå, eksempelvis under driftsplanlegging. På samme måte vil det nasjonale spekteret av agroklimatiske forhold ikke nødvendigvis være representert ved bruk av kartet i et mindre geografisk avgrenset området som en kommune.

Dekker landareal i Norge opp til tregrensa

Kartet Agroklimatiske soner skal belyse klimatiske forhold der det drives jordbruk og plantedyrking i Norge, men utbredelsen av jordbruksareal er i stadig endring. Årlig går jordbruksareal ut av drift, blir re-kultivert/gjenreist, eller nedbygd (Dramstad mfl. 2021, Gundersen mfl. 2017). Samtidig foregår det også nydyrking, både på areal som er kartlagt som dyrkbar jord og på andre arealtyper (Bardalen mfl. 2023). Derfor er Agroklimatiske soner beregnet for alt landareal under tregrensen – uavhengig av dagens arealbruk.

Modellene er kjørt for et nettverk med heksagoner med 250 m sidelengde (433 m tetthet).

Inngangsdata og modellering

For at Agroklimatiske soner skal beskrive klimatiske forhold for jordbruk og plantevekst generelt er vekstmodeller for de tre viktigste jordbruksvekstene i Norge utviklet og kombinert (Kolberg mfl. 2026). Med daglige værdata for standard normalperioden 1991-2020 som inngangsdata simulerer vekstmodellene den fenologiske planteutviklingen og om denne rekker å bli fullført i løpet av den gitte vekstens vekstsesong. Deretter beregnes sannsynligheten for en vellykket vekstsesong, i form av antall vellykkede år av 30 år i standard normalperioden.

Daglige værdata som inngangsdata

Interpolerte daglige værdata for temperatur, nedbør, fordamping og snødekke er levert av Meteorologisk institutt i et 1 km x 1 km rutenett (Kolberg mfl. 2026). Disse værdata er nedskalert til et rutenett av regelmessige sekskanter med en sidelengde på 250 m ved hjelp av et glidende gjennomsnitt, dvs en vekting av de nærmeste værdatapunktene. Temperatur er i tillegg justert etter høydeforskjellen mellom værdatapunkt og sekskantens midtpunkt.

Gressmodellen

Gressmodellen (Figur 1) simulerer utviklingen av timotei for et gitt geografisk punkt, år (1991-2020) og antall slåtter (1-4), basert på temperaturkrav for gjenvekst, krav til opphold rundt slåttetidspunktet og krav til innvintringsperiode i relasjon til vekstsesongens lengde (Kolberg mfl. 2026).

Vekstsesongstart for gress er definert som den femte påfølgende dagen med gjennomsnittlig lufttemperatur høyere enn 5°C og uten snødekke (Bonesmo 1999) etter 1. mars. Tilsvarende er vekstsesongslutt for gress definert som den femte påfølgende dagen med gjennomsnittlig lufttemperatur lavere enn 5°C (Thorsen & Höglind 2010), tidligst 100 dager etter vekstsesongstart, seinest 1. oktober.

Gressmodellen har blitt kalibrert slik at resultatene er i overensstemmelse med antall slåtter på forsøksstasjoner rundt om i landet (Bakken & Langerud 2012), med verdiprøvingsforsøk (Hellton mfl. 2023) og med praktisk erfaring hos produsenter og landbruksrådgivning.

Kornmodellene

Kornmodellene (Figur 2) simulerer utviklingen av henholdsvis halvtidlig vårhvete «Betong» og tidlig bygg «Brage» for et gitt geografisk punkt, år (1991-2020) og standard jordtype (sand eller mellomleire/silt), basert på temperaturkrav for modning og krav til opptørking av kornet og jorda før tresking, innenfor vekstsesongens lengde (Kolberg mfl. 2026). I tillegg er det beregnet indekser for risiko for utsatt våronn pga nedbør (jordtype har en innflytelse på jordas laglighet under såing (Riley 2016) og antall vellykkede år) og risiko for utsatt tresking pga nedbør (få kjørbare treskedager tidlig på høsten).

Vekstsesongstart for korn er definert som sådag, dvs at jorda er laglig for våronn, basert på nedbør, gjennomsnittstemperatur, snødekke og potensiell fordamping. Vekstsesongslutt for korn er definert som den femte påfølgende dagen med gjennomsnittlig lufttemperatur lavere enn 10°C (hvete) eller 5°C (bygg) (Strand 1960, Dieseth mfl. 1998), seinest 31. oktober.

Kornmodellene er kalibrert ved hjelp av Landbruksdirektoratets statistikk over utbetalte produksjonstilskudd for vårhvete og bygg i perioden 1999-2023. Modellene er justert slik at resultatene er i overensstemmelse med utbredelse av vårhvete og bygg i praksis, uten å miste agronomisk relevans.

Soneinndeling

Soneinndelingen skjer i to trinn: først inndeling i soner for hver av de tre enkeltvekstene, deretter blir sonene for enkeltvekstene brukt til videre inndeling i generelle Agroklimatiske soner.

Soneinndeling for enkeltvekster

Soneinndelingen for enkeltvekster er først og fremst basert på sannsynligheten for en vellykket vekstsesong, dvs antall vellykkede år av 30 år i standard normalperioden. I de beste sonene kreves minst 28 vellykkede år (93,3% sannsynlighet), mens minstekravet for arssikre avlinger er en sannsynlighet på 76,7 % (23 vellykkede år av 30). Dette minstekravet tar høyde for år med mindre gunstige vekstforhold uten at det går ut over økonomisk bærekraft i vekstvalget (Strand 1960, Aune mfl. 2004).

For korn er det også definert en usikker sone med 15 til 22 vellykkede år av 30 (50-76,7 prosent sannsynlighet), for å tydeliggjøre mulighetene i marginale strøk, men denne sonen er ikke brukt videre i inndelingen av generelle Agroklimatiske soner.

Hovedårsaken for nedgradering til en dårligere gress- eller kornsone er lavere sannsynlighet for et vellykket år (Tabell 2 og 3). For gress inkluderer denne sannsynligheten også at kravet om opphold rundt slåttetidspunkt og krav til innvintringsperiode før vekstslutt er tilfredsstilt. Antall slåtter forteller imidlertid ingenting om egnethet. Høy sannsynlighet for én slått kan fortsatt bety at forholdene er godt egnet for gressproduksjon.

For korn blir nedgradering i tillegg vurdert ut fra indekser for risiko for utsatt våronn og risiko for utsatt tresking pga nedbør (Tabell 3).

Tabell 2: Definisjoner av ulike gress-soner med beskrivelse av tilhørende agroklimatiske forhold

Tabell 3: Definisjoner av ulike kornsoner med beskrivelse av tilhørende agroklimatiske forhold

Soneinndelingen for enkeltvekstene vises i egne kart i Kilden: Agroklima hvete, Agroklima bygg, Agroklima gress. Siden vekstmodellene ikke tar hensyn til stedegen dyrkingspraksis, men forutsetter standard dyrkingspraksis som kan utledes av definisjonen av enkeltelementer i modellen (Kolberg mfl. 2026), gjenspeiler de ikke den reelle variasjonen i dyrkingspraksis. Vekstmodellene tar heller ikke hensyn til stedegne jordegenskaper. Soneinndelingen for enkeltvekstene må derfor betraktes som et mellomsteg før inndeling i generelle Agroklimatiske soner, ikke som en refleksjon av dyrkingsmetoder eller dyrkingspotensial i praksis. Se egne kart for dyrkingspotensial, med jorddata som inngangsdata, under fagområdet «Jordsmonn» i Kilden.

Soneinndeling for generelle Agroklimatiske soner

Kombinasjonen av hvetesone, byggsone og gress-sone avgjør hvilken sone et område får i kartet over generelle Agroklimatiske soner - basert på en prioritering fra mest kravstor til minst kravstor vekst: vårhvete - bygg – gress (Tabell 4). Tildeling av agroklimatisk sone foregår ved å følge kravene i tabellen fra venstre til høyre og ovenfra ned:

• Hvis området tilfredsstiller kravene for hvetesoner 1-3 (kolonne 1), blir det tildelt den tilsvarende agroklimatiske sonen (kolonne 4). Deretter blir de andre kravene i samme rad vurdert (kolonne 2-3). Hvis ikke alle krav er tilfredsstilt, blir det gitte geografiske området nedgradert, men aldri mer enn én sone.
• Hvis området ikke tilfredsstiller kravene for noen av hvetesonene 1-3, brukes samme prosedyre fra og med tredje rad i bygg-kolonnen.
• Hvis området ikke tilfredsstiller kravene for noen av byggsonene 1-3 heller, starter klassifiseringen en fra femte rad i gress-kolonnen.

Tabell 4: Minstekrav for Agroklimatiske soner (AKS), basert på soner for hvete, bygg og gress.

Ved å klikke i kartet får man frem en oversiktstabell som viser stedets klassifisering i både Agroklimatiske soner og soner for de tre enkeltvekstene. Vær oppmerksom på at ikke alle av de 31 eksisterende kombinasjonene av soner for enkeltvekster dekkes av sonebeskrivelsen for Agroklimatiske soner i tegnforklaringen (tabell 1).

Kartets begrensninger

Kartet forenkler virkeligheten og beskriver kun klima. Flere viktige faktorer som påvirker dyrkingsmuligheter, er derfor ikke inkludert.

Andre faktorer som påvirker klima

• Snødekke og nedbør er ikke nedskalert med like avanserte metoder som temperatur
• Utelater topografiske faktorer som påvirker lokalklima: eks. helling, hellingsretning, terrengform, fjell i dagen
• Tar ikke hensyn til overvintringsforhold
• Tar ikke hensyn til tørkerisiko
• Tar ikke hensyn til legde og stråknekk
• Tar ikke hensyn til været etter 2020, med enda villere og våtere tendenser

Ekskluderer stedegne jordegenskaper

• Ingen jordegenskaper inngår i gressmodellen, standard jordtyper i kornmodellene
• Forutsetter at dreneringstiltak er gjennomført (hvis ikke: større risiko for ulaglige og ikke-kjørbare forhold)
• Tar ikke hensyn til organisk jord (større risiko for ulaglige og ikke-kjørbare forhold)

Ekskluderer stedegen dyrkingspraksis

Eksempler på ekskluderte aspekter av dyrkingspraksis er:

• Tar ikke hensyn til sortsvalg
• Tar ikke hensyn til andre årsaker for valg av sådato
• Tar ikke hensyn til en rekke årsaker for valg av antall slåtter og slåttetidspunkter (driftsform/intensitet, buskapens behov for type, kvalitet og mengde fôr)
• Modellerer verken avlingsmengde eller avlingskvalitet, som er sterkt avhengig av stedegne jordegenskaper og stedegen dyrkingspraksis (i tillegg til klimatiske forhold)

​

Referanser

Aune, B.; Aurbakken, E.A.; Bjørdal, I.; Tveito, O.E.; Skjelvåg, A.O. 2004. Prosjekt jordressurskart - Kombinert bruk av jord-, klima- og plantedata for talfesting av produksjonspotensial. Rapport frå ei arbeidsgruppe nedsett av NIJOS, NIJOS Rapport 16; Norsk institutt for jord- og skogkartlegging, NIJOS: Ås, Norge. https://hdl.handle.net/11250/2830981

Bakken, A.K.; Langerud, A. Konsekvensar av ulik slåttetid om hausten. Buskap 2015, 2, 86-88. https://www.buskap.no/journal

Bardalen, A.; Aune-Lundberg, L.; Ulfeng, H. 2021. Jordvernets begrunnelser - Kunnskapsgrunnlag for revidert jordvernstrategi, NIBIO Rapport 7(72); Norsk institutt for bioøkonomi, NIBIO: Ås, Norge. https://hdl.handle.net/11250/2738064

Bardalen, A.; Aune-Lundberg, L.; Ulfeng, H. 2023. Kunnskapsgrunnlag for norsk jordvernstrategi, NIBIO Rapport 9(38); Norsk institutt for bioøkonomi, NIBIO: Ås, Norge. https://hdl.handle.net/11250/3055381

Berg, K. & Bjerke, K. 2024. Norwegian Agriculture - Status and Trends 2024, NIBIO POP 10(30); Norsk institutt for bioøkonomi, NIBIO: Ås, Norge. https://hdl.handle.net/11250/3154447

Bonesmo, H. 1999. Modelling spring growth of timothy and meadow fescue by an expolinear growth equation. Acta Agric. Scand., Sect. B - Soil Plant Sci., 49(4), 216-224. https://doi.org/10.1080/713782022

Borgen, S.K.; Grønlund, A.; Andrén, O.; Kätterer, T.; Tveito, O.E.; Bakken, L.R.; Paustian, K. 2012. CO2 emissions from cropland in Norway estimated by IPCC default and Tier 2 methods. Greenh. Gas Meas. Manag., 2(1), 5-21. https://doi.org/10.1080/20430779.2012.672306

Dieseth, J.A.; Uhlen, A.K. 1998. Korn del 1 Forelesningsnotat i PK210 Jordbruksvekster til frømodning. Department of Plant Science, 930 Norwegian University of Life Sciences, NMBU, Ås, Norway.

Dombu, S.V.; Bardalen, A.; Strand, E.; Henriksen, B.; Lamprinakis, L. 2021. Norsk matsikkerhet og forsyningsrisiko - Rapport fra arbeids-gruppe i NIBIO, NIBIO Rapport 7(145); Norsk institutt for bioøkonomi, NIBIO: Ås, Norge. https://hdl.handle.net/11250/2767673

Dramstad, W.E.; Sang, N.; Forsberg-Mathiesen, H.; Bryn, A. 2021. Five ways of characterizing agricultural land use dynamics and abandonment from subsidy data. Land, 10(11), 1136. https://doi.org/10.3390/land10111136

Fadnes, K.; Frydenlund, J.; Mathiesen, H.F. 2019. Grunnlag for utvikling av jordvernmål for Jærområdet. Grunnlag for utvikling av jordvernmål for Jærområdet. Fagnotat til planprogram for Regionalplan for Jæren. Revidert utgave, NIBIO Rapport 5(14); Norsk institutt for bioøkonomi, NIBIO: Ås, Norge. https://hdl.handle.net/11250/2589088

Grønlund, A.; Svendgård-Stokke, S.; Hoveid, Ø.; Rønning, L. 2013. Grunnlag for prioritering av områder til nydyrking, Bioforsk Rapport 8(151); Norsk institutt for bioøkonomi, NIBIO: Ås, Norge. https://hdl.handle.net/11250/2445630

Gundersen, G.I.; Steinnes, M.; Frydenlund, J. 2017. Nedbygging av jordbruksareal - En kartbasert undersøkelse av nedbygging og bruks-endringer av jordbruksareal, Statistisk Sentralbyrå Rapport 14; Statistisk Sentralbyrå, SSB: Oslo, Norge. https://hdl.handle.net/11250/2494216

Halland, H.; Thomsen, M.; Dalmannsdottir, S. 2018. Dyrking og bruk av korn i Nord-Norge. Kunnskap fra det Nord‐Atlantiske prosjektet Northern Cereals 2015‐2018, NIBIO Rapport 4(86); Norsk institutt for bioøkonomi, NIBIO: Ås, Norge. https://hdl.handle.net/10037/19679

Hellton, K.H.; Amdahl, H.; Thorarinsdottir, T.; Alsheikh, M.; Aamlid, T.; Jørgensen, M.; Dalmannsdottir, S.; Rognli, O.A. 2023. Yield predictions of timothy (Phleum pratense L.) in Norway under future climate scenarios. Agric. Food Sci., 32(2), 80–93. https://doi.org/10.23986/afsci.127935

Kolberg, D.; Heggem, E.S.F.; Olsen, A.K.B.; Höglind, M.; Riley, H.; Dalmannsdottir, S. 2026. Agroclimatic Zones of Norway—Classification of Agricultural Land Based on Three Phenological Crop Models. Land, 15, 1112. https://doi.org/10.3390/land15071112

Martin, P.; Dalmannsdottir S.; í Gerdinum J.I.; Halland, H.; Hermannsson, J.; Kavanagh, V.; MacKenzie, K.; Reykdal, O.; Russell, J.; Sveinsson, S.; Thomsen, M.; Wishart, J. 2017. Recent warming across the North Atlantic region may be contributing to an expansion in barley cultivation. Clim. Change, 145, 351-365. https://doi.org/10.1007/s10584-017-2093-y

Regjeringen 2025. Ny arbeidsgrupperapport om korn og kraftfôr. https://www.regjeringen.no/no/aktuelt/ny-arbeidsgrupperapport-om-korn-og-kraftfor/id3090801/

Riley, H. 2016. Tillage timeliness for spring cereals in Norway – Yield loss due to soil compaction and sowing delay and their consequences for optimal mechanization in relation to crop area, NIBIO Rapport 2(112); Norsk institutt for bioøkonomi, NIBIO: Ås, Norge. https://hdl.handle.net/11250/2426622

Skjelvåg, A.O. 1990. Venta endringar i klima og vekstvilkår. In Konsekvenser for jordbruksproduksjonen av økte klimagassutslipp - Bidrag til den interdepartementale klimautredningen; Norsk institutt for landbruksøkonomisk forskning, NILF: Oslo, Norway; NILF Rapport C-005-90, s. 16-18. https://hdl.handle.net/11250/2721043

Skjelvåg, A.O.; Arnoldussen, A.H.; Klakegg, O.; Tveito, O.E. 2012. Farm specific natural resource base data for estimating greenhouse gas emissions. Acta Agric. Scand., Sect. A – Anim. Sci., 62(4), 310-317. https://doi.org/10.1080/09064702.2013.777092

Strand, E. 1960. Forelesninger i plantekultur ved Norges Landbrukshøgskole over emnet - I. Grunnlag og vilkår for dyrking av jordbruksvekster; Norwegian Agricultural University, NLH, Ås, Norway. http://hdl.handle.net/11250/2487287

Svendgård-Stokke, S. 2015. Hvordan påvirkes jordbruket av klimaendringer? Kart Plan, 1, 90-95. https://hdl.handle.net/11250/3680084

Thorsen, S.M.; Höglind, M. 2010. Assessing winter survival of forage grasses in Norway under future climate scenarios by simulating potential frost tolerance in combination with simple agroclimatic indices. Agric. Forest Meteorol., 150, 1272–1282. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2010.05.010

Uleberg, E.; Dalmannsdottir, S. 2018. Klimaendringenes påvirkning på landbruket i Norge innenfor ulike klimasoner, NIBIO Rapport 4(75); Norsk institutt for bioøkonomi, NIBIO: Ås, Norge. https://hdl.handle.net/11250/2501387