Hvem bor i flomutsatte områder?

I 2023, da ekstremværet Hans traff Østlandet, meldte folk flomskader for nesten to milliarder kroner til forsikringsselskapene.¹ Jeg tror flom kan bli et stort problem i Norge, og det kan bli kritisk hvis snøen smelter fort samtidig som nedbørsmengden øker. Derfor ønsket jeg å finne ut hvor mange som bor i flomutsatte områder, og om vi faktisk vet hvor stor risikoen er.

Kartet ligger et annet sted

Et aktsomhetsområde er en grov første sortering. NVE har tegnet dem ut fra terrenget langs alle elver og bekker, og de sier bare at det kan flomme der. Et flomsonekart er en grundig beregning for én elvestrekning, som viser hvor høyt vannet når ved for eksempel en 200-årsflom.

Av de 430 000 som bor i aktsomhetsområder, bor rundt 286 000 et sted der ingen har gjort den grundige beregningen. Tre av fire av dem bor i en kommune som har flomsonekart, bare for andre steder i kommunen. I Oslo bor 67 000 i aktsomhetsområder, men bare rundt 90 innenfor et flomsonekart.

Resten, rundt 64 000, bor i en av de 185 kommunene som ikke har flomsonekart i det hele tatt, flest i Stavanger og Ullensaker med rundt 3 600 hver. Ingen av de seks kommunene i Vestfold har flomsonekart. Og i Hol, Sigdal, Sirdal, Lom og Balsfjord har NVE laget analyser, og ingen mennesker bor i flomsonene.

Jeg tror det er viktig å regne på dette. Men kanskje enda viktigere at kommunene vet om risikoene ved flom, og at de har beredskap og planer klare for en 100- eller 200-årsflom. Jeg synes også det er interessant at så mange kommuner ikke har flomsonekart i det hele tatt, og lurer på hvorfor det ikke er prioritert.

Nesten halve Lærdal i 200-årssonen

Der NVE har laget flomsonekart, bor rundt 22 000 i 200-årssonen, altså området som står under vann ved en flom som i snitt kommer én gang på 200 år. Flest bor i Lillestrøm og Drammen, med henholdsvis 2 600 og 2 200 mennesker, og så følger Grue og Skien med litt over 1 100 hver. Men i Lærdal gjelder det nesten halvparten av innbyggerne, 1 050 av 2 200.

Nesbyen, som fikk mest i erstatning etter flommen i 2023, har fått flomsonekart siden. NVE la det fram i 2025, og det dekker ni av ti som bor i aktsomhetsområdene i kommunen.²

Slik er kartet laget

NVE har laget aktsomhetsområder for flom for hele fastlandet, og flomsonekart der de har kartlagt faren i detalj.³ SSB teller hvor mange som bor i hver rute på 250 ganger 250 meter,⁴ og i Matrikkelen fra Kartverket står alle boligbygg og hvor mange boliger det er i hvert av dem.⁵ For å finne ut hvor mange som bor i de flomutsatte områdene, kobles de tre sammen i fire steg:

1. Innbyggerne i hver rute fordeles likt på boligene i ruta, så et hus med fire leiligheter får fire ganger så mange beboere som en enebolig.
2. Hvert bygg er ett punkt i Matrikkelen. Ligger punktet i et aktsomhetsområde eller i 200-årssonen, regnes boligene i bygget som utsatt.
3. I ruter der det bor folk, men der Matrikkelen ikke har noen boliger, fordeles folk etter hvor stor del av ruta som ligger i sonen. Det gjelder rundt 22 000 mennesker.
4. Til slutt summeres alt per kommune, med kommunegrensene fra 2024. En kommune regnes som kartlagt hvis NVE har laget flomsonekart for et område i kommunen, eller hvis noen der bor innenfor et slikt område.

Omveien om boligene trengs fordi aktsomhetsområdene er belter langs alle elver og bekker, og selve vannflaten er med. Hadde folk bare blitt fordelt etter areal, ville mange havnet ute i elva og tallet blitt rundt 675 000. SSB har selv regnet ut at 111 243 boligbygg ligger i aktsomhetsområder,⁶ mens metoden her gir 109 710, en forskjell på 1,4 prosent.

# Boligbygg fra Matrikkelen, med antall boliger i hvert bygg
bygg["enheter"] = bygg.enheter.fillna(1).clip(lower=1)

# Hvilken 250 m-rute fra SSB bygget ligger i
xy = shapely.get_coordinates(bygg.geometry.to_numpy())
bygg["ssbid250m"] = ((np.floor(xy[:, 0] / 250) * 250 + 2_000_000) * 10**7
                     + np.floor(xy[:, 1] / 250) * 250).astype("int64")

# Ligger bygningspunktet innenfor et aktsomhetsområde?
tre = shapely.STRtree(bygg.geometry.to_numpy())
_, treff = tre.query(aktsomhet.geometry.to_numpy(), predicate="contains")
i_akt = np.zeros(len(bygg), dtype=bool)
i_akt[treff] = True
bygg["i_akt"] = i_akt

# Folket i ruta fordeles på boligene, og boligene i sonen summeres
bygg["e_akt"] = bygg.enheter * bygg.i_akt
per_rute = bygg.groupby("ssbid250m")[["enheter", "e_akt"]].sum()
ruter = ruter.join(per_rute, on="ssbid250m")
ruter["bosatte_akt"] = ruter.pop_tot * ruter.e_akt / ruter.enheter

# Ruter uten registrerte boliger fordeles etter areal i stedet

Tallene er likevel bare anslag. Ingen enkeltpersoner er koblet til adressen sin, og et bygg som ligger delvis i sonen, teller bare hvis punktet er innenfor. Flomskadene kommer fra DSB, som får tallene fra Finans Norge, og er fordelt på kommunene slik de er i dag.¹