AI för klimatanpassade städer – och trygg turism

Klimatanpassning i städer är inte längre ett “samhällsbyggar”-projekt som kan vänta tills nästa mandatperiod. När skyfall stänger av kollektivtrafik, värmeböljor pressar sjukvården och översvämningar slår ut källare, hotell och evenemangsområden blir effekten direkt mätbar i besöksnäringen: avbokningar, störda flöden och sämre upplevelser.

Samtidigt finns en konkret möjlighet för kommuner, regioner och offentliga aktörer att få stöd för genomförandet av utvalda strategier för hållbar urban utveckling med fokus på klimatanpassning. Och här är min tydliga ståndpunkt: AI är en av de mest praktiska metoderna för att göra klimatanpassning snabbare, mer träffsäker och mer kostnadseffektiv – särskilt när staden också vill vara attraktiv för invånare och besökare.

Det här inlägget är en del av serien AI inom energi och hållbarhet. Vi kopplar ihop finansieringsmöjligheterna, kraven i utlysningen och en konkret AI-verktygslåda som fungerar i verkliga stadsmiljöer – med turismens behov som en naturlig del av helheten.

Utlysningen: vad den möjliggör och vem som kan söka

Kärnan är enkel: det går att söka stöd för projekt eller förstudier som genomför en utpekad strategi för hållbar urban utveckling, med fokus på specifikt mål 2:4 Anpassa till klimatförändringarna.

För att kunna söka behöver aktören vara omnämnd i en prioriterad strategi för hållbar urban utveckling. Det gäller exempelvis strategier kopplade till Malmö, Skaraborg, Göteborgsregionen, Jakobsberg (Järfälla), flera nordliga städer (bland annat Umeå och Luleå), Botkyrka, Gävleborg, Eskilstuna, Lund, Sörmland, Sydosttriangeln samt Örebro/Linköping.

Stödnivåer (konkret):

• Projekt kan som mest få 40 % av total budget i EU-stöd.
• Förstudier kan som mest få 40 % och upp till 840 000 kr i EU-stöd.
• Resterande 60 % behöver komma från offentliga och/eller privata medel.

Viktiga datum:

• Ansökan öppnar 2025-08-11
• Ansökan stänger 2025-10-02
• Projekt kan pågå längst till 2029-09-30
• Förstudier: max 12 månader

Snabb verklighetscheck: eftersom utbetalning normalt sker i efterskott krävs plan för likviditet. Det påverkar särskilt projekt med testbäddar, sensorer och investeringar i grön/blå infrastruktur.

Varför klimatanpassning är en turismfråga (inte bara en stadsfråga)

Svaret är flöden. Turism bygger på att människor kan röra sig säkert och förutsägbart genom stadens system: transporter, publika miljöer, evenemangsytor, hotellområden, vattennära stråk och kulturmiljöer.

När klimatrelaterade risker ökar – skyfall, översvämningar, jordskred, värme och torka – förändras spelplanen för destinationer.

Tre direkta effekter på besöksnäringen

1. Driftstörningar blir intäktsstörningar En översvämmad knutpunkt påverkar allt från flygbussar till restauranglogistik.

2. Trygghet blir ett konkurrensmedel Resenärer väljer destinationer som känns robusta: tydlig information, fungerande infrastruktur och säkra stadsmiljöer.

3. Försäkring, risk och finansiering blir hårdare Ökad riskprofil slår mot evenemang, investeringar och fastigheter – även i turisttäta områden.

Det fina (och jobbiga) är att klimatanpassning och turism går att lösa samtidigt. Men det kräver att staden kan prioritera rätt åtgärd på rätt plats – och där har AI en tydlig roll.

Så gör AI klimatanpassning mer träffsäker

AI gör klimatanpassning praktiskt genom att omvandla data till beslut: var risken är störst, vilken åtgärd som ger mest effekt, och när staden bör agera.

Utlysningen lyfter behov av klimat- och sårbarhetsanalyser, planeringsunderlag, stödstrukturer, tester/demonstration samt investeringar i grön/blå infrastruktur. Alla de delarna går att förstärka med AI.

AI i klimat- och sårbarhetsanalyser

Här handlar AI inte om “magi”, utan om att kombinera datakällor som redan finns:

• nederbörd och historiska skyfall
• höjdmodeller och markanvändning
• dagvattennät och kapacitet
• värmeö-effekter från bebyggelse
• incidentdata (t.ex. översvämda källare, avstängda vägar)
• flöden av människor (kollektivtrafik, evenemang, turiststråk)

Vad AI bidrar med:

• Prediktiva modeller som uppskattar sannolikhet och konsekvens för översvämning per kvarter
• Klustring som hittar “dolda” riskzoner där flera faktorer samverkar
• Scenarier som jämför effekter av olika investeringar (t.ex. regnbäddar vs. magasin)

Snippet-vänligt uttryckt: AI är som ett beslutsstöd som sätter siffror på magkänsla.

AI för värmeböljor och stadens energisystem

Värme är ofta den mer underskattade risken i svenska städer. Under sommaren blir det extra tydligt i turisttäta miljöer: sten, asfalt, lite skugga och många människor.

AI kan hjälpa till att:

• identifiera hotspots på gatunivå (kombinera temperaturdata, solinstrålning, material och vind)
• prioritera åtgärder som trädplantering, skuggstråk, svalkande vatteninslag
• optimera drift av fastigheter och kyla (energioptimering) i kommunala byggnader och arenor

Det här passar serien AI inom energi och hållbarhet perfekt: klimatanpassning blir bättre när energioptimering och fysisk planering kopplas ihop i samma datalager.

Naturbaserade lösningar: AI som “skötsel-hjärna”

Utlysningen betonar grön/blå infrastruktur och naturbaserade lösningar. Problemet många fastnar i är inte att bygga – utan att förvalta.

AI kan användas för att:

• förutse när regnbäddar tappar funktion (t.ex. igensättning) genom sensordata
• optimera bevattning vid torka (spara vatten, rädda träd)
• planera skötsel utifrån faktisk användning (slitage i parker under eventsäsong)

För en destination betyder det: parkstråk som håller i juli lika bra som i oktober.

Från stadsplan till projektansökan: en AI-vänlig förändringsteori

Utlysningen kräver förändringsteori och hållbarhetsanalys. Jag gillar det kravet, för det tvingar projekt att bli begripliga.

En enkel förändringsteori för AI + klimatanpassning + turism kan se ut så här:

• Problem: Klimatrisker skapar störningar i stadsmiljöer som används av invånare och besökare.
• Orsaker: Brist på uppdaterade riskkartor, låg förmåga att prioritera, stuprör mellan förvaltningar.
• Insats: AI-baserat beslutsstöd som kopplar samman riskdata, planeringsdata och flödesdata.
• Output: Prioriteringslista per plats + investeringsplan för grön/blå infrastruktur + rutiner för drift.
• Resultat: Färre driftstörningar, bättre värmehantering, säkrare stråk.
• Effekt: Mer resilient stad som är attraktiv att bo i, investera i och besöka.

Resultatkedjor som passar (och hur du kopplar AI)

Utlysningen lyfter särskilt två resultatkedjor:

1. Utveckling av stödstrukturer

   • Bygg en gemensam data- och analysfunktion (kommun + region + akademi + näringsliv)
   • Standardisera riskbedömning så den går att återanvända i detaljplaner och investeringar

2. Uppbyggnad av miljöer/infrastruktur

   • Test- och demonstrationsmiljöer (t.ex. smart dagvattenhantering)
   • Uppgradering av grön/blå infrastruktur med sensorer och uppföljning

AI blir trovärdigt i ansökan när det kopplas till process och förvaltning, inte bara teknik.

Praktiska projektidéer som matchar utlysningen (och ger nytta snabbt)

Här är fem projektspår som ofta går att realisera inom 12–36 månader och passar interventionsområdena för översvämning/jordskred samt storm/torka.

1) “Skyfallsradar” för turisttäta stråk

• Kombinera väderprognoser, höjddata och kapacitetsdata för dagvatten
• Skapa åtgärdskartor för drift (var sätta ut barriärer, var leda om flöden)
• Dela utvalda insikter med evenemangsarrangörer och hotell

Mätetal: antal avstängningar, tid till återställning, incidentkostnader.

2) AI-baserad prioritering av naturbaserade åtgärder

• Rangordna platser där träd, regnbäddar och gröna tak ger mest riskreduktion per krona
• Lägg till sociala nyttor: skugga vid lekplatser, gångstråk, besöksnoder

Mätetal: temperaturreduktion i hotspots, minskad avrinning, ökad vistelsetid.

3) Digital tvilling för resiliensplanering

• En “digital tvilling light” räcker ofta: GIS + sensorer + AI-modeller
• Testa scenarier: skyfall, värmebölja, avbrott i kollektivtrafik

Mätetal: beslutstid, antal planprocesser som använder underlaget.

4) Smart drift och underhåll av grön/blå infrastruktur

• Sensordata + AI för att planera skötsel när den gör mest nytta
• Mindre akututryckningar, mer förebyggande underhåll

Mätetal: driftkostnad per yta, funktion över tid, vattenförbrukning.

5) “Resiliensinfo” för besökare och arrangörer

• Interna dashboards för stadens drift
• Extern, enkel lägesbild för evenemang: värme, skyfall, framkomlighet

Mätetal: antal delningar/aktiveringar, minskade avbokningar vid extremväder.

Vanliga frågor jag får (och raka svar)

Behöver man bygga egen AI från grunden?

Nej. Förstudier kan handla om att strukturera data, definiera use case och testa modeller med befintliga verktyg. Det viktiga är att nyttan i planering och drift blir tydlig.

Hur får man med besöksnäringen utan att det blir “företagsstöd”?

Gör näringslivet till samverkanspart i behovsanalys och testmiljö, men håll projektets primära målgrupp som offentliga aktörer. Det blir ofta både enklare och mer stabilt.

Hur visar man jämställdhet i ett tekniskt klimatanpassningsprojekt?

Koppla insatser till trygghet, tillgång och representation: vilka platser kyls ned, vilka stråk säkras, vilka involveras i besluten. Sätt minst ett mätbart jämställdhetsmål.

Nästa steg: så förbereder du en ansökan som håller

Om jag skulle ge en checklista att börja med under januari–mars 2026 (när många ändå planerar årets projektportfölj), skulle den se ut så här:

1. Stäm av strategiförankring tidigt (och säkra avsiktsförklaring om ni inte är kommun/region).
2. Välj 1–2 tydliga AI-användningsfall som går att mäta och följa upp.
3. Rita resultatkedjan: stödstruktur, infrastruktur – eller båda, men med en primär målgrupp.
4. Planera datan: ägarskap, kvalitet, GDPR, drift efter projektet.
5. Säkra likviditet: efterskottsutbetalning påverkar tempo och inköp.

Klimatanpassning som inte går att följa upp blir lätt ett snyggt dokument. Klimatanpassning med AI blir istället en arbetsmetod: mät, prioritera, bygg, justera.

Städer som klarar extremväder utan att stoppa vardagen blir också städer som klarar att ta emot besökare året runt. Vad skulle hända om nästa stora destination i Sverige inte marknadsförde “sommar” – utan robusthet?