Bild des Monats

Studien zur Veränderungen des von Grönland reflektierten Sonnenlichts zwischen 2007 und 2024

Die zugrundeliegenden Daten wurden von einem Satelliteninstrument (GOME-2) gemessen. Dabei handelt es sich um ein die Erdoberfläche und Erdatmosphäre abtastendes Spektrometer, dass in der Lage ist, das reflektierte Sonnenlicht bei verschiedenen Wellenlängen zu messen (die verschiedenen Farben im sichtbaren Spektrum des Sonnenlichts entsprechen).

Das Bild zeigt farbige Bereiche (blau bis rot) an denen die Veränderungen über den Zeitraum von 17 Jahren (statistisch gesehen) aussagekräftig und zuverlässig sind, während graue Bereiche zeigen, wo die Veränderungen nicht stark genug sind, um sicher zu sein. Wichtig ist, dass blaue Bereiche, wie im Zentrum Grönlands, zeigen, wo das reflektierte Sonnenlicht zwischen 2007 und 2024 abgenommen hat, und rote Bereiche, wie z.B. die Westküste Grönlands, zeigen, wo es stattdessen zugenommen hat. Derzeit beschäftigt sich das Team mit den möglichen Ursachen solcher Veränderungen.

Schwankungen des Ozons in der unteren Stratosphäre (10-20 km Höhe) sind mit Wetterphänomenen in der Troposphäre verbunden, wie in dieser Abbildung beispielhaft dargestellt. Hier ist das Ozon in 10 km Höhe (oberes Feld) über einem Wirbelsturm in der mittleren Troposphäre (7,5 km Höhe, unteres Feld) erhöht.

In einer Studie von Monsees et al. (2024) wurden die Auswirkungen troposphärischer Wirbelstürme auf das Ozon in der unteren Stratosphäre anhand von Limb- Messungen durch Satelliten, hier OMPS-LP, untersucht. Da die meteorologischen Daten, die als Input für numerische Wettervorhersagen benötigt werden, in der arktischen Region recht spärlich sind, kann das Potenzial der Verwendung von Ozon in der unteren Stratosphäre für die Assimilation in Wettermodelle für die Verbesserung der Wettervorhersagen in dieser Region von Bedeutung sein.

Das obere Feld zeigt in Farbe das OMPS-LP-Ozon in Abhängigkeit von der Satellitenbahnposition (Datenpunktnummer) und der Höhe. Die farbigen Linien stellen Niveaus mit konstanten Ozonwerten von 80, 150 bzw. 250 ppb dar. Das Absinken dieser Linien in der Höhe, insbesondere bei 250 ppb, korreliert gut mit dem Luftdruckabfall innerhalb des Wirbelsturms und kann als Indikator für die Aktivität des troposphärischen Wirbelsturms verwendet werden.

Referenz: Monsees, F., Rozanov, A., Burrows, J. P., Weber, M., Rinke, A., Jaiser, R., and von der Gathen, P.: Relations between cyclones and ozone changes in the Arctic using data from satellite instruments and the MOSAiC ship campaign, Atmos. Chem. Phys., 24, 9085–9099, https://doi.org/10.5194/acp-24-9085-2024, 2024.

Um die künftigen Auswirkungen des Klimawandels abzuschätzen, stützen wir uns auf Klimaprojektionen, die von Erdsystemmodellen (ESM) erstellt werden. Die Strahlung spielt eine entscheidende Rolle bei der Steuerung des Klimasystems und gehört zu den rechenintensivsten Komponenten von ESMs.

Um Rechenressourcen zu sparen, werden Strahlungsberechnungen oft weniger häufig oder mit geringerer Detailgenauigkeit durchgeführt, was zu Unsicherheiten bei der Wechselwirkung zwischen Wolken und Strahlung führt.

Hier entwickeln wir ein Modell des maschinellen Lernens (ML), um die Strahlungsberechnungen zu beschleunigen und gleichzeitig die Genauigkeit zu erhalten. Konkret verwenden wir ein bidirektionales Langzeitgedächtnis (Bi-LSTM), das das vertikale Profil jeder Säule des Modells in Aufwärts- und Abwärtsrichtung abtastet.

Dies soll die Aufwärts- und Abwärtsflüsse nachahmen, die in der Strahlungsparametrisierung eines bekannten Klimamodells, dem nicht-hydrostatischen ICOsahedral-Modell (ICON), berechnet werden. Unser ML-basiertes Modell sagt zuverlässig die Erwärmungsraten sowohl für das Sonnenlicht (kurzwellige Strahlung) als auch für die Wärme von Erde und Atmosphäre (langwellige Strahlung) voraus. Wir analysieren die Vorhersagen des ML-basierten Emulators und zeigen, dass er die zugrunde liegenden physikalischen Zusammenhänge erfolgreich erfasst. Wir stellen fest, dass das ML-Modell lernt, dass Wolken eine entscheidende Rolle spielen. Abbildung a) zeigt, dass eine Wolke in einer Höhe von z. B. 10 km einen starken Einfluss auf die kurzwellige Temperaturtendenz auf derselben Höhe und auch auf jeder darunter liegenden Ebene hat, da die Wolke das einfallende Sonnenlicht absorbiert und reflektiert, was zu einer geringeren Erwärmung unterhalb der Wolke führt.

Die reflektierte Strahlung kann aber auch zu einer Erwärmung der Stratosphäre führen. Für die langwellige Strahlung hat das ML-Modell richtig erkannt, dass die Temperatur lokal wichtig ist, aber auch benachbarte Zellen beeinflusst, was durch die diffuse diagonale Linie in Abbildung b) angezeigt wird; dies ist physikalisch korrekt, da die Atmosphäre selbst eine Quelle langwelliger Strahlung ist und die Stärke durch die Temperatur bestimmt wird.

Katharina Hafner, Fernando Iglesias-Suarez, Sara Shamekh, et al. Interpretable Machine Learning-based Radiation Emulation for ICON. ESS Open Archive . November 15, 2024.

DOI: 10.22541/essoar.173169996.65100750/v1

https://essopenarchive.org/users/856312/articles/1240793-interpretable-machine-learning-based-radiation-emulation-for-icon

Lara Aschenbeck und Oliver Huhn vom Institut für Umweltphysik (IUP), Abteilung Ozeanographie, bei der Probennahme an Bord des Forschungseisbrechers Polarstern im Weddellmeer. Auf der Polarstern-Expedition PS146 (HAFOS/COSMUS-2) nehmen die beiden Meerwasserproben für die anthropogenen Spurengase FCKW und SF6 sowie die Edelgase Helium und Neon, die später am IUP gemessen und ausgewertet werden.

Die FCKW- und SF6-Messungen geben Aufschluss über die Zeitskalen des ozeanischen Transports und der Aufnahme von anthropogenem Kohlenstoff, während die Edelgase die Berechnung der Beiträge der geschmolzenen Gletscher ermöglichen. Foto: Martin Losch.

Asymmetrien in den Ozontrends in den nördlichen hohen Breiten wurden über den Zeitraum 2004-2022 mit Hilfe von Satellitenbeobachtungen (dem fusionierten SCIA+OMPS-Datensatz des IUP) und dem chemischen Transportmodell TOMCAT (in Zusammenarbeit mit der Universität Leeds) untersucht. Diese Abbildung zeigt die jahreszeitlichen Ozontrends für SCIA+OMPS (obere Reihe) und für eine TOMCAT-Simulation mit vollständiger Chemie (untere Reihe) in 32 km Höhe für Frühling (MA), Sommer (JJA) und Herbst (SO). Während des Sommers sind die Trendfelder über die geografische Länge recht homogen und zeigen signifikante positive Werte von etwa 1 % pro Jahrzehnt für SCIA+OMPS und nahe Null für TOMCAT. Im Gegensatz dazu wird im Frühjahr und Herbst ein asymmetrisches Muster festgestellt.

Die starke zonale Asymmetrie in den Frühjahrstrends von SCIA+OMPS wird von TOMCAT sehr gut erfasst, wobei sich das positive Maximum über dem Nordatlantiksektor befindet. Die negativen Werte zwischen Skandinavien und Sibirien sind ebenfalls statistisch signifikant (auf 2σ-Niveau), sowohl für die Beobachtungen als auch für das Modell. Ein ähnliches bipolares Muster findet sich auch in SO, allerdings stärker auf polare Breitengrade beschränkt und in der Länge verschoben. Dieses Muster wurde im Zusammenhang mit der Position des Polarwirbels und mit Trends in der potenziellen Wirbelstärke in der mittleren Stratosphäre weiter analysiert. Wir fanden heraus, dass Veränderungen der mittleren Polarwirbelposition und -stärke mit dieser Asymmetrie des Ozontrends zusammenhängen. Das Gesamtmuster unterlag in den letzten 40 Jahren dekadischen Veränderungen, wobei in den letzten beiden Jahrzehnten eine wahrscheinliche Verstärkung des Wirbels und eine Verschiebung in Richtung Nordamerika zu beobachten war.

Referenz

Arosio, C., Chipperfield, M. P., Rozanov, A., Weber, M., Dhomse, S., Feng, W., ... & Burrows, J. P. (2024). Investigating zonal asymmetries in stratospheric ozone trends from satellite limb observations and a chemical transport model. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 129(8), e2023JD040353.

Der komplexe Einfluss des überregionalen Transports auf die Ozon- und Feinstaubbelastung und relative Ergebnisse in China

Der überregionale Transport (CRT) bezieht sich auf die weiträumige Bewegung von Schadstoffen über Entfernungen von zehn bis tausenden von Kilometern, die regionale Grenzen überschreiten und zur Luftverschmutzung in windabwärts gelegenen Gebieten beitragen. CRT ist von Natur aus komplex und wird von dynamischen Mechanismen angetrieben, die auf mehreren Ebenen wirken und von chemischen Umwandlungen während des Transports begleitet werden.

In dieser Studie wird speziell der Einfluss von CRT auf die Ozon- und Feinstaubbelastung in China untersucht, einem Land, das mit erheblichen Problemen bei der Luftqualität zu kämpfen hat. Ozon und Feinstaub stehen im Mittelpunkt dieser Analyse, da sie aufgrund ihrer mäßig langen Lebensdauer besonders anfällig für CRT sind. In dieser Übersicht (Qu et al., 2024) werden die jüngsten Erkenntnisse und Methoden zusammengefasst, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung von In-situ- und Fernerkundungsbeobachtungen sowie Modellierungsansätzen liegt, um die Beiträge von CRT zu quantifizieren und die beteiligten Prozesse im Detail zu untersuchen.

Unsere Analyse zeigt, dass die großen städtischen Cluster Chinas insgesamt stärker durch CRT als durch lokale Emissionen beeinflusst wurden. Darüber hinaus werden in der Studie die wichtigsten Transportwege und die entscheidenden dynamischen und chemischen Prozesse identifiziert, die die Luftverschmutzung in den verschiedenen Regionen des Landes beeinflussen (Abb. 1).

Danksagung:

Diese Arbeit wird vom National Key Research and Development Program of China, der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen der deutschen Exzellenzstrategie und dem kofinanzierten DFG-NSFC-Projekt Sino-German Air-Changes (448720203) unterstützt.
Referenz:

Qu, K., Yan, Y., Wang, X., Jin, X., Vrekoussis, M., Kanakidou, M., Brasseur, G.P., Lin, T., Xiao, T., Cai, X., Zeng, L., and Zhang, Y.: The effect of cross-regional transport on ozone and particulate matter pollution in China: A review of methodology and current knowledge, Sci. Total Environ., 947, 174196, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.174196, 2024. Contact: Kun Qu (qukun@uni-bremen.de)

Im Mai und Juni 2024 fand in Cabauw, Niederlande, die dritte Cabauw INtercomparison of UV-Vis DOAS Instruments (CINDI-3) Kampagne statt. Mehr als 40 DOAS-Instrumente (Differential Optical Absorption Spectroscopy) von Forschungsgruppen aus der ganzen Welt kamen zusammen, um Messungen von Stickstoffdioxid (NO2) und vielen anderen Spurengasen durchzuführen. Eines der Ziele der Kampagne, die als halb-blinde Vergleichsmessungen organisiert war, bestand darin, die Konsistenz und Genauigkeit dieser Messungen zu ermitteln, die häufig zur Validierung von Satellitenbeobachtungen verwendet werden.

Als sekundäres Ziel wurde der Austausch von Informationen, Know-how und sogar Code zwischen den Gruppen durch tägliche Treffen und die Bildung mehrerer Arbeitsgruppen gefördert und erleichtert, die sich mit der Verbesserung spezifischer Aspekte der Abfrage befassten, wie z. B. der vertikalen Profilerstellung, der Anpassung von Glyoxal oder der Abfrage von Aerosolen.

Die DOAS-Gruppe der Universität Bremen nahm mit mehreren Instrumenten an der Kampagne teil, darunter ihr Standard-2d-MAX-DOAS-Instrument, das bildgebende Spektrometer IMPACT und ein mobiles DOAS, das von einem Auto aus betrieben wurde. Letzteres war Teil einer koordinierten Anstrengung zur Charakterisierung der NO2-Verteilung rund um den Kampagnenstandort mit mehreren Fahrzeugen, Ballons und Flugzeugüberführungen. Die Ergebnisse des Halbblindvergleichs und der verschiedenen Arbeitsgruppen werden in den kommenden Jahren veröffentlicht.

Am 21. und 22. September 2024 fand die diesjährige Forschungsmeile im Rahmen der Maritimen Woche an der Weserpromenade „Schlachte“ statt. Das IUP war diesmal mit einem Doppelzelt beteiligt, in dem die Abteilungen Fernerkundung, Physik und Chemie der Atmosphäre sowie Ozeanographie aktuelle Forschungsergebnisse präsentierten und mit dem Publikum interessante Diskussionen führten. Ein Highlight der Veranstaltung war eine Live-Schaltung zum Forschungsschiff „Polarstern“ im Nordpolarmeer.

Kontakt: Stefan Noël (stefan.noel@iup.physik.uni-bremen.de)

Zusammen mit der Universität zu Köln und dem AWI nimmt das IUP derzeit an der Fahrt PS144 ArcWatch2 der RV Polarstern teil. An Bord des Schiffes werden die Eigenschaften der Atmosphäre und des Meereises mit Mikrowellenradiometern und Radar (oben rechts) gemessen, um die numerische Wettervorhersage und die Satellitenbeobachtungen zu verbessern. Während der Eisstationen (oben links) werden die physikalischen Eigenschaften des Meereises und des Schnees im Detail gemessen: zum Beispiel die Größe der Schneekörner, die Eisdicke, der Salzgehalt und die Temperatur.

Diese Informationen werden benötigt, um die Mikrowellenmessungen auf dem Schiff und auch von den Satelliten aus zu interpretieren. Während der Eisstation beobachtete das aufwärtsgerichtete Wolkenradar Zirruswolken (unten links), die auch auf den Fotos unten rechts und oben links zu sehen sind. Um auch die Meereisdicke in größerem Maßstab zu beobachten, werden Hubschrauberflüge mit einem Instrument namens EM-bird durchgeführt, das unter dem Hubschrauber hängt (Foto unten rechts).

Weitere Informationen finden Sie unter https://follow-polarstern.awi.de und https://blog.uni-koeln.de/awares/ (Bildnachweis: Janna Rückert und Linnea Bühler).

Die AWI-IUP Phytooptics-Gruppe nahm vom 12. Juli bis 5. August 2024 an der RV Polarstern-Expedition PS143-2 in der Framstraße (Ostgrönlandsee) teil, wo die Biodiversität und Biogeochemie des Oberflächenwassers im Vergleich zu den physikalischen Eigenschaften des Ozeans untersucht wurde.

Anhand optischer Messungen ermittelte die Phytooptics-Gruppe die spektrale Absorption von Unterwasserlicht durch Partikel im Allgemeinen und Phytoplankton im Besonderen. Erste Ergebnisse zeigen Messungen an Wasserproben, die mit der quantitativen Filtrationstechnik unter Verwendung eines integrativen Hohlraumabsorptionsmesssystems gemessen wurden (Details in Liu et al. 2018: https://doi.org/10.1364/OE.26.00A678)

Die Absorptionseigenschaften werden genutzt, um aus der spektralen Form und Stärke der Absorption die Zusammensetzung des Phytoplanktons zu bestimmen, hier wird aber auch die Gesamtbiomasse (Chlorophyllkonzentration) aus der Peakhöhe um 667 nm dargestellt. Während der östliche Teil höhere Konzentrationen aufweist, was mit dem Atlantikwasser in Verbindung gebracht wird, zeigt der westliche Teil eine sehr niedrige Chlorophyllkonzentration. Insgesamt ist die Biomasse nicht sehr hoch, was eher auf Bedingungen nach einer Algenblüte hindeutet.

Abbildung von Astrid Bracher (bracher@uni-bremen.de).

Die herkömmliche Stahlproduktion trägt aufgrund ihrer Abhängigkeit von kohlenstoffreichen Materialien wesentlich zu den weltweiten industriellen CO2-Emissionen bei. Um die Klimaziele zu erreichen, ist die systematische Dekarbonisierung der Stahlindustrie unerlässlich. Ein wichtiger Ansatz ist der Übergang zur wasserstoffbasierten Produktion, bei der Wasserdampf statt CO2 entsteht. Ein weiteres Nebenprodukt der konventionellen Stahlerzeugung ist Kohlenmonoxid (CO), das sich mit Satellitensensoren aus dem Weltraum besser überwachen lässt als das Treibhausgas CO2 selbst. Folglich kann mit emittiertes CO als wertvoller Indikator für den Kohlenstoff-Fußabdruck von Stahlwerken dienen.

Die Abbildung zeigt ein Beispiel für CO-Fahnen aus den beiden produktivsten Stahlwerken in Deutschland, die durch einen einzigen Überflug des TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) an Bord des Sentinel-5 Precursor-Satelliten erfasst wurden. Durch eine systematische Langzeitauswertung der Satellitendaten lassen sich die CO-Emissionen aller deutschen integrierten Stahlwerke ermitteln (Schneising et al., 2024). Setzt man die geschätzten CO-Emissionen dieser Stahlproduktionsstandorte in Beziehung zu den von den Stahlherstellern für den gleichen Zeitraum gemeldeten zugehörigen CO2-Emissionen, so ergibt sich über alle analysierten Standorte hinweg eine sehr hohe Korrelation zwischen CO- und CO2-Emissionen. Diese lineare Beziehung rechtfertigt die Verwendung von CO als Proxy für die CO2-Emissionen vergleichbarer Stahlproduktionsstandorte, d. h. die Treibhausgasemissionen moderner konventioneller Stahlwerke können anhand der entsprechenden geschätzten CO-Emissionen und des auf deutsche Stahlwerke geeichten CO/CO2-Emissionsverhältnisses spezifisch aus dem Raum abgeleitet werden.

Referenz:

Schneising, O., Buchwitz, M., Reuter, M., Weimer, M., Bovensmann, H., Burrows, J. P., and Bösch, H.: Towards a sector-specific CO∕CO2 emission ratio: satellite-based observations of CO release from steel production in Germany, Atmos. Chem. Phys., 24, 7609–7621, https://doi.org/10.5194/acp-24-7609-2024, 2024.

Aerosole sind kleine flüssige oder feste Schwebeteilchen in der Erdatmosphäre. Eine kürzlich von der IUP-Gruppe „Cloud Aerosol Surface PArameter Retrieval“ im Rahmen des transregionalen Projekts (AC)⊃3; durchgeführte Studie untersuchte die räumliche und zeitliche Verteilung von Aerosolen in der Arktis.
Arktische Aerosole sind wichtige Einflussfaktoren für das arktische Klima, da sie als Wolkenkondensationskerne oder eisbildende Partikel wirken können. Infolge ihrer unzureichend bekannten Verteilung und physikalisch-chemischen Charakterisierung sind auch die arktischen Wolken, die ihrerseits das arktische Klima stark beeinflussen, nur unzureichend bekannt.

Das Bild zeigt die Aerosol Optical Depth (AOD), ein Parameter, der die gesamte atmosphärische Aerosolbelastung beschreibt. Die AOD wird von Satellitenbeobachtungen abgeleitet und von GEOS-Chem, einem chemischen Transportmodell, modelliert. Die Satellitenbeobachtungen beruhen auf einem neuartigen Algorithmus, der von der Gruppe entwickelt und auf seine Qualität hin überprüft wurde. Andererseits spiegeln die Modellergebnisse den neuesten Stand des Verständnisses von Aerosolprozessen in der Arktis wider. Die Gegenüberstellung von satellitengestützten Beobachtungen und Modell wird uns daher zeigen, inwieweit unser (Modell-)Verständnis durch die Beobachtungen bestätigt wird oder nicht.

Die saisonale AOD über der zentralen arktischen Kryosphäre ist über den Zeitraum 2003-2011 gemittelt. Die gestapelte Darstellung zeigt das GEOS-Chem-Modell und die schwarzen Punkte die aus Satellitendaten abgeleitete mittlere AOD. Offensichtlich weichen die Modellergebnisse im Sommer von den Satellitendaten ab. Dies weist auf Schwächen des Modells in Bezug auf die Verteilung und Charakterisierung von Aerosolen im arktischen Sommer hin. Dies wiederum kann zu erheblichen Problemen bei der Charakterisierung der arktischen Wolken führen. Weitere Untersuchungen sind im Gange.

Referenz: Swain, B., Vountas, M., Singh, A., Anchan, N. L., Deroubaix, A., Lelli, L., Ziegler, Y., Gunthe, S. S., Bösch, H., and Burrows, J. P.: Aerosols in the central Arctic cryosphere: satellite and model integrated insights during Arctic spring and summer, Atmos. Chem. Phys., 24, 5671–5693, https://doi.org/10.5194/acp-24-5671-2024, 2024.

Kontakt/contact: Marco Vountas: vountas@iup.physik.uni-bremen.de

https://www.iup.uni-bremen.de/aerosol

Die Breitenvariation der mittleren Differenz (md) und der Standardabweichung (sdev) zwischen der TROPOMI-Ozonsäule in der Troposphäre, die mit den vier Algorithmen, den ESA- (Europäische Weltraumorganisation, magenta) und unseren CPC- (rot), CLC- (blau) und CLCT- (gelb) Abfragen und den kollokierten Ozonsondensäulen im Zeitraum von 2018 bis 2022 abgerufen wurde.

Alle TROPOMI-Algorithmen verwenden die Convective-Cloud-Differential (CCD)-Methode, bei der von der Gesamtozonsäule am klaren Himmel die Säulenmenge über hohen konvektiven Wolken (Above-Cloud-Column-Ozon, ACCO) abgezogen wird, um die Ozonsäulenmengen in der Troposphäre (TrOC) zu erhalten. ESA und CPC verwenden ACCO nur aus der pazifischen Region, um TrOC über der gesamten tropischen Region zu erhalten, während die fortgeschrittenen Algorithmen CLC und CLCT ACCO aus nahe gelegenen Wolken verwenden (lokaler Wolkenalgorithmus). Die beiden letztgenannten Algorithmen führen zu einer besseren Übereinstimmung des troposphärischen Ozons von TROPOMI mit kollokierten Ozonsonden und machen diesen Algorithmus auch für die Anwendung in den Subtropen und Extratropen (z. B. in den mittleren Breiten) geeigneter. Troposphärisches Ozon ist ein starkes Treibhausgas und ein Schadstoff, der für unser Ökosystem schädlich ist. Globale Messungen des troposphärischen Ozons sind nur von Satelliteninstrumenten wie TROPOMI verfügbar.

Referenz: Maratt Satheesan, S., Eichmann, K.-U., Burrows, J. P., Weber, M., Stauffer, R., Thompson, A. M., and Kollonige, D.: Improved CCD tropospheric ozone from S5P TROPOMI satellite data using local cloud fields, EGUsphere [preprint], https://doi.org/10.5194/egusphere-2023-2825, 2024.

Unsere Abbildung des Monats zeigt die Bruttoprimärproduktion (GPP) aus Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6; rot; Eyring et al, 2016) und CMIP5 (blau) Modellen mit (gestrichelt) und ohne (durchgezogen) interaktiven Stickstoffkreislauf (N-Kreislauf) im Vergleich zu Referenzdatensätzen, die auf Messungen des FLUXNET Eddy-Kovarianz-Turm-Netzwerks basieren: ein mit dem Model Tree Ensembles (MTE)-Ansatz hochskalierter Datensatz und FLUXCOM-Daten, die zusätzlich Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sowie meteorologische Daten unter Verwendung verschiedener maschineller Lernmethoden einbeziehen. Außerdem werden sowohl Simulationen mit vorgegebenen CO2-Emissionen (e, dunklere Farben) als auch mit vorgegebenen Konzentrationen (c, hellere Farben) verwendet. Die GPP stellt die CO2-Aufnahme an Land durch Photosynthese dar. Dies war eine der größten Schwächen des CMIP5-Ensembles, da die meisten Modelle die Photosynthese überschätzten. In der Abbildung ist dies an der starken Überschätzung des nicht-zyklischen CMIP5 im Vergleich zu den Referenzdatensätzen zu erkennen. Die CMIP6-MMMs ohne N-Zyklus zeigen eine viel bessere Annäherung in allen Breitengraden, mit einer leichten Verringerung der Verzerrung in den nördlichen Breiten, aber einer deutlichen Überschätzung in den Tropen. Die CMIP6-Ncycle-Modelle zeigen eine sehr gute Übereinstimmung mit den Referenzdaten in allen Breitengraden, jetzt mit leichten Unterschätzungen in hohen Breiten.

Diese Abbildung ist Teil von Gier et al. (2024), die Variablen des Kohlenstoffkreislaufs in CMIP6- und CMIP5-Simulationen untersucht und derzeit für Biogeosciences diskutiert wird. Gier et al. (2024) kommt zu dem Schluss, dass die Simulation der Photosynthese in Modellen mit Stickstoffkreislauf deutlich besser ist und dass es nur geringe Unterschiede zwischen emissions- und konzentrationsbasierten Simulationen gibt. Daher empfiehlt er, emissionsbasierte Simulationen in den kommenden CMIP7-Simulationen als Standardeinstellung zu verwenden und den Stickstoffkreislauf als notwendigen Bestandteil aller künftigen Kohlenstoffkreislaufmodelle zu betrachten.

Die Studie wurde vom Projekt Climate-Carbon Interactions in the Current Century (4C) unterstützt, das von der EU im Rahmen des Programms Horizon 2020 finanziert wird. Die Abbildung wurde mit dem Earth System Model Evaluation Tool v2 (ESMValTool; Eyring et al., 2020) erstellt. ESMValTool enthält viele Diagnosen zur Verwendung mit CMIP-Modellen und Beobachtungen sowie allgemeine Präprozessorfunktionen wie die Berechnung von Mittelwerten mehrerer Modelle, Gebietsmittelwerten und die Ableitung von benutzerdefinierten Variablen, die für diese Arbeit verwendet wurden.

Zugehörige Projekte:

Climate-Carbon Interactions in the Current Century (4C)
Coupled Model Intercomparison Project (CMIP)

REFERENZEN

Eyring, V., Bony, S., Meehl, G. A., Senior, C. A., Stevens, B., Stouffer, R. J., and Taylor, K. E.: Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization, Geosci Model Dev, 9, 1937-1958, 10.5194/gmd-9-1937-2016, 2016.

Eyring, V., Bock, L., Lauer, A., Righi, M., Schlund, M., Andela, B., Arnone, E., Bellprat, O., Brötz, B., Caron, L. P., Carvalhais, N., Cionni, I., Cortesi, N., Crezee, B., Davin, E. L., Davini, P., Debeire, K., de Mora, L., Deser, C., Docquier, D., Earnshaw, P., Ehbrecht, C., Gier, B. K., Gonzalez-Reviriego, N., Goodman, P., Hagemann, S., Hardiman, S., Hassler, B., Hunter, A., Kadow, C., Kindermann, S., Koirala, S., Koldunov, N., Lejeune, Q., Lembo, V., Lovato, T., Lucarini, V., Massonnet, F., Müller, B., Pandde, A., Pérez-Zanón, N., Phillips, A., Predoi, V., Russell, J., Sellar, A., Serva, F., Stacke, T., Swaminathan, R., Torralba, V., Vegas-Regidor, J., von Hardenberg, J., Weigel, K., and Zimmermann, K.: Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool) v2.0 – an extended set of large-scale diagnostics for quasi-operational and comprehensive evaluation of Earth system models in CMIP, Geosci. Model Dev., 13, 3383-3438, 10.5194/gmd-13-3383-2020, 2020.

Gier, B. K., Schlund, M., Friedlingstein, P., Jones, C. D., Jones, C., Zaehle, S., and Eyring, V.: Representation of the Terrestrial Carbon Cycle in CMIP6, EGUsphere [preprint], https://doi.org/10.5194/egusphere-2024-277, 2024.

Da Klimamodellstudien für das 21. Jahrhundert einen Rückgang der atlantischen meridionalen Umwälzzirkulation (AMOC) voraussagen, ist die Überwachung der AMOC-Veränderungen nach wie vor unerlässlich. Es wird erwartet, dass die AMOC-Variabilität über Breitengrade hinweg auf längeren als dekadischen Zeitskalen kohärent ist, während die Konnektivität auf zwischenjährlichen und saisonalen Zeitskalen weniger eindeutig ist. Modellstudien und Beobachtungsschätzungen stimmen nicht über die Regionen und Zeitskalen der meridionalen Konnektivität überein, und AMOC-Beobachtungen in mehreren Breitengraden sind erforderlich, um die Konnektivität zu untersuchen. Wir berechnen den beckenweiten AMOC-Volumentransport (1993-2018) anhand von Messungen des Arrays North Atlantic Changes (NOAC) auf 47°N und kombinieren Daten von verankerten Instrumenten mit Hydrographie und Satellitenaltimetrie. Die mittlere NOAC AMOC beträgt 17,2\,Sv und zeigt keinen langfristigen Trend. Sowohl die ungefilterte als auch die tiefpassgefilterte NOAC-AMOC zeigen eine signifikante Korrelation mit der RAPID-MOCHA-WBTS-AMOC auf 26°N, wobei die NOAC-AMOC um etwa ein Jahr voraus ist.

Mehr Information:

Wett, S., M. Rhein, D. Kieke, C. Mertens, und M. Moritz (2023), Meridional connectivity of a 25-year observational AMOC record at 47°N. Geophysical Research Letters, 50, e2023GL103284, doi:10.1029/2023GL103284.

Vertikale Verteilungen des stratosphärischen Aerosol-Extinktionskoeffizienten wurden an der Universität Bremen aus Messungen des gestreuten Sonnenlichts in der Limb-Viewing-Geometrie mit dem OMPS-LP-Instrument der NASA/NOAA gewonnen. Die gewonnenen Daten ermöglichen es uns, die Entwicklung der Aerosolfahne nach dem Ausbruch des Hunga Tonga-Hunga Haʻapai Vulkans im Januar 2022 zu untersuchen.

Das linke Feld zeigt die zonale Verteilung des mittleren Aerosolextinktionskoeffizienten in den Tropen. Das Maximum der Abgasfahne erreichte eine Höhe von etwa 26 km und blieb bis Mitte Mai 2022 in dieser Höhe. Danach ist ein schnelles Absinken des Fahnenmaximums zu beobachten. Das rechte Feld zeigt die vertikale optische Tiefe des stratosphärischen Aerosols (18 - 30 km). Die Abgasfahne breitete sich hauptsächlich auf der südlichen Hemisphäre aus. Einige Transportvorgänge in die nördliche Hemisphäre sind ebenfalls zu beobachten, z. B. Ende 2022. Am Ende des analysierten Datensatzes (Dezember 2023) werden in den Tropen und den südlichen mittleren Breiten immer noch erhöhte Werte für die optische Tiefe des stratosphärischen Aerosols beobachtet.

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