Rethinking the Relationship Between the Observed, Simulated and Real Arctic Sea-Ice Evolution
Max-Planck-Institut für Meteorologie
2019
Können wir die Entwicklung der arktischen Meereisdecke besser verstehen? Ein Vergleich zwischen Klimamodellen und eine neue Methode zum Vergleich mit Satellitenbeobachtungen sollen Klarheit schaffen.
Schlagworte
Klimamodelle, Satellitenbeobachtungen, Fernerkundung, Arktis, Meereis, Klimawandel, Wärmeflüsse, Modellevaluierung
Zusammenfassung
In dieser Dissertation untersuche ich die großen Unterschiede in der zeitlichen Entwicklung des arktischen Meereises, zum einen zwischen verschiedenen Klimamodellen und Beobachtungen und zum anderen zwischen einzelnen Klimamodellen.
Im ersten Teil der Dissertation untersuche ich die Faktoren, die innerhalb der verschiedenen Klimamodelle die langfristige Erwärmung des Arktischen Ozeans vorantreiben. Ich finde heraus, dass es zwischen den Modellen keinen Konsens darüber gibt, wie die überschüssige Wärme vom Ozean gewonnen wird. Einige Modelle simulieren einen deutlichen Wärmegewinn durch die Wärmeübertragung zwischen Atmosphäre und Ozean innerhalb der Arktis. Andere Modelle simulieren einen Wärmegewinn durch die Wärmeübertragung zwischen Arktischem und südlicheren Ozeanen (Atlantik und Pazifik). Obwohl die Modelle sich uneinig sind, über welchen Weg die zusätzliche Wärme dem Ozean hinzugefügt wird, sind sie sich alle in der Größenordnung der Erwärmung einig. Auch zeige ich, dass, im Vergleich zu den Abweichungen in den verschiedenen Wärmeübertragungswegen, diese Erwärmung gering ist. Das liegt daran, dass die meiste Wärme, die durch einen der Wärmeübertragungswege gewonnen wird, durch den anderen Wärmeübertragungsweg wieder verloren geht. Ich konnte zeigen, dass das an dem Zusammenhang zwischen Veränderungen im Wärmezufluss aus südlicheren Ozeanen und Veränderungen im turbulenten Wärmeverlust an die Atmosphäre liegt.
Im zweiten Teil der Dissertation untersuche ich die Realisierbarkeit eines Beobachtungsoperators für den Arktischen Ozean. Ein Beobachtungsoperator übersetzt das von einem Klimamodell simulierte Klima des Arktischen Ozeans in eine Helligkeitstemperatur. Die Helligkeitstemperatur ist die Größe, die direkt von Satelliten vom All aus gemessen wird, ein Maß für die von der Erdoberfläche emittierte Mikrowellenstrahlung. Mit einem solchen Beobachtungsoperator kann die Beobachtungsunsicherheit umgangen werden, die derzeit einer zuverlässigen Klimamodellevaluierung im Weg steht. Meereishelligkeitstemperaturen bei 6,9 GHz werden von dem Profil des Flüssigwasseranteils im Eis und Schnee getrieben. Dieses Profil ist in den meisten Klimamodellen nicht aufgelöst. Ich zeige auf, dass der Flüssigwasseranteil im Winter durch ein lineares Temperaturprofil und ein Salzgehaltsprofil, das als selbstähnliche Funktion der Tiefe vorgeschrieben ist, vernünftig beschrieben werden kann. Im Sommer ist der Schmelztümpelanteil, also große Pfützen, die an der Eisoberfläche entstehen, wichtiger für die Simulation von Helligkeitstemperaturen als die Struktur des Eisinneren.
Im dritten Teil der Dissertation baue ich auf diesen Ergebnissen auf und entwickle den "Arctic Ocean Observation Operator", einen Beobachtungsoperator für den Arktischen Ozean bei 6,9 GHz. Ich vergleiche Helligkeitstemperaturen, die basierend auf Erdsystemmodellergebnissen simuliert werden, mit Helligkeitstemperaturen, die von Satelliten gemessen wurden. Die Unterschiede zwischen simulierten und gemessenen Helligkeitstemperaturen können hauptsächlich durch die Unsicherheit in der simulierten Meereiskonzentration, der Kombinationstechnik zwischen Beobachtung und Modell und der Parametrisierung von Schmelztümpeln erklärt werden. Unterschiede, die auf Fehler des Beobachtungsoperators selbst zurückzuführen sind, sind gering.
Insgesamt blicke ich in dieser Dissertation aus verschiedenen Perspektiven auf die großen Unterschiede in der zeitlichen Entwicklung des arktischen Meereises. Einerseits finde ich heraus, dass der Mittelwert über verschiedene Klimamodelle nicht immer repräsentativ für das simulierte arktische Klima ist, und deshalb mit Vorsicht interpretiert werden sollte. Andererseits führe ich ein unkonventionelles Instrument ein, das neue Möglichkeiten für die zukünftige Evaluierung von Klimamodellen bietet.
Interview mit Dr. Clara Burgard
Arthur Höring
Clara Burgard
Arthur Höring: Deine Dissertation beschäftigt sich mit den Unterschieden zwischen Vorhersagen von Klimamodellen und tatsächlichen Beobachtungen, die sich am Meereis orientieren. Was für eine Rolle spielt denn die Bedeckung der Ozeane mit Meereis?
Clara Burgard: Das arktische Meereis ist zwar weit von hochbesiedelten Flächen entfernt, doch es beeinflusst trotzdem das Weltklima. Das helle Eis reflektiert einen Teil der Sonnenstrahlung, die die Erde erreicht und führt so – wie ein Sonnenschirm – zur Kühlung des Weltklimas. Schmilzt es weg, nimmt der dunkle Ozean mehr von dieser Strahlung auf und erwärmt sich. Zusätzlich liegt das Meereis wie eine Trennwand zwischen Atmosphäre und Ozean. Wenn es wegschmilzt, findet zwischen Atmosphäre und Ozean mehr Wärmeaustausch statt. Das kann wiederum Atmosphären- und Ozeanströmungen beeinflussen, wahrscheinlich bis in unsere Breiten. Last but not least bietet das Meereis Lebensraum für Algen und Tiere darauf, darin und darunter. Es gibt also genügend Gründe, warum es sich lohnt, die Entwicklung des arktischen Meereises besser zu verstehen und vorherzusagen.
Arthur Höring: Du hast dafür einen Operator entwickelt, der es ermöglicht, eventuelle Unsicherheiten zwischen Vorhersagen von Modellen und Erkenntnissen aus Beobachtungen auszugleichen. Wie funktioniert dieser Operator, dass ihm dies gelingt?
Clara Burgard: Ein Teil der Unsicherheiten im Vergleich zwischen Beobachtungen und Modellen kommt davon, dass die Beobachtungen darauf beruhen, dass eine von Satelliten gemessene elektromagnetischen Strahlung in eine angenommene Meereisbedeckung umgewandelt wird. Diese Umwandlung ist jedoch, so wie sie im Moment geschieht, nicht eindeutig und folglich fehlerbelastet.
Unser Operator geht den gegenteiligen Weg und wandelt den simulierten Klimazustand in eine elektromagnetische Strahlung um. Dafür verwendet er nicht nur die simulierte Meereisbedeckung, sondern bezieht auch andere simulierte und für die Strahlung wichtige Klimaeigenschaften, wie Eis-, Ozean- und Atmosphäreneigenschaften mit ein. Da diese im Klimamodell miteinander konsistent sind, ist diese Umwandlung eindeutiger.
Da sich so die simulierte und die tatsächlich gemessene elektromagnetische Strahlung besser abgleichen lassen, wird der Vergleich zwischen Klimamodell und Beobachtungen verlässlicher.Arthur Höring: Wie würdest du dir wünschen, dass dein entwickelter Operator in Zukunft zum Einsatz kommt? In welchem Bereich siehst du das größte Potenzial?
Clara Burgard: Tatsächlich ist der Operator erst einmal primär für die Verbesserung von Klimamodellen gedacht. Er spricht daher vor allem Klimamodellierer*innen an, die ihre arktischen Simulationen mit Satellitenbeobachtungen vergleichen möchten. Er ist also erst einmal nicht unbedingt von direktem Interesse für ein breiteres Publikum. Trotzdem denke und hoffe ich, dass Erkenntnisse, die aus diesen Vergleichen hervorkommen, dazu führen, unser Verständnis des arktischen Klimas zu vertiefen und Klimavorhersagen sowie -projektionen verlässlicher zu machen. Unser Operator basiert erst einmal nur auf einer einzigen Frequenz. Wird er jedoch auf weitere interessante Frequenzen erweitert, sehe ich auch großes Potenzial für eine weitere Verfeinerung des Vergleiches zwischen Modellen und Beobachtungen.