Observationally-based constraints of future climate projections of carbon cycle feedbacks and the shift in the Austral Jet Stream

Der anthropogene Klimawandel wird vor allem durch die Emissionen von Treibhausgasen (GHG) verursacht, welche den Energiehaushalt der Erde ändern. Der Anstieg in GHG- Konzentrationen verstärkt nicht nur den strahlungsgetriebenen Treibhauseffekt, sondern beeinflusst auch die atmosphärische Zirkulation sowie biogeochemische Kreisläufe. Rückkopplungsprozesse von Biogeochemischen Kreisläufen können dabei die Klimaerwärmung verstärken oder abschwächen. Aktuelle Erdsystemmodelle (ESMs) aus der fünften Phase des Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5), beinhalten solche biogeochemische Prozesse. Diese ermöglichen die Untersuchung von biogeochemischen und Klima Feedbacks des Erdsystems. Diese Feedbacks in Klimaprojektionen unterliegen jedoch großen Unsicherheiten, da das Verständnis der zugrundeliegenden Prozessen und deren Repräsentation in ESMs oft noch unzureichend ist. Das Ziel dieser Arbeit ist zu untersuchen wie beobachtbare Eigenschaften des aktuellen Klimas genutzt werden können, um Unsicherheiten in ausgesuchten Rückkopplungsprozessen zu reduzieren. Um den Zusammenhang zwischen der Klimasensitivität auf anthropogen verursachte Klimaänderungen und beobachtbare Eigenschaften des globalen Klimasystems besser zu verstehen, wurde die relativ neue Methode der so genannten Emergent Constraints verwendet. Emergent Constraints beschreiben dabei Zusammenhänge zwischen einem Aspekt der simulierten Erdsystemsensitivität und einem beobachtbaren Trend oder Variation des aktuellen Klimas. Diese Methode wurde in dieser Arbeit verwendet um Feedbacks im Kohlenstoffkreislauf sowie Änderungen in der Position des Südhemisphären (SH) Jets auf anthropogene Klimaänderungen genauer zu bestimmen. Dafür wurden neue Diagnostiken entwickelt und in das Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool) implementiert. Diese erste Studie nutzt Beobachtungsdaten, um den Kohlenstofkreislauf-Klima- Feedback genauer zu bestimmen und wurde in Journal of Geophysical Research 2014 publiziert. In den meisten Klimaprojektionen führt eine Erwärmung des Klimas zu einer geringeren Aufnahmefähigkeit von atmosphärischem Kohlenstoff Dioxid (CO2) durch die terrestrische Senke. Als Ergebnis bleibt mehr CO2 in der Atmosphäre zurück wo es als GHG klimawirksam ist. Dieser Effekt beschreibt einen positiven Rückkopplungsprozess des Kohlenstoffkreislaufes zur Klimaerwärmung (L) und wird durch den anteiligen Kohlenstoffverlust pro Kelvin Erwärmung quantifiziert, in Einheiten von GtC pro K. Dieser unterliegt jedoch starken Unsicherheiten in Klimaprojektionen des 21. Jahrhunderts. CMIP5 Modelle simulieren den Betrag der tropischen terrestrischen Kohlenstoffsenke, bei ausgeblendeten Klimaeinwirkungen auf den Kohlenstoffkreislauf, im Bereich von 252 ± 112 GtC für eine Verdopplung atmosphärischen CO2 Konzentrationen. Eine gute Korrelation zwischen dem Kohlenstoffkreislauf-Klima-Rückkopplungsfaktor und der beobachtbaren Sensitivität der interannualen CO2-Wachstumsrate auf Temperaturschwankungen ermöglicht es die Unsicherheiten in Klimaprojektionen mit Beobachtungen einzuschränken. Die beobachtete Sensitivität (-4.4 ± 0.9 GtC per year and K) reduziert dabei die Unsicherheiten zu -44 ± 14 GtC pro K um mehr als die Hälfte im Vergleich zum Multimodellmittelwert von 49 ± 40 GtC pro K. Die Ergebnisse der ersten Studie implizieren, dass mit einem Temperaturanstieg weniger Kohlenstoff in der terrestrischen Senke gespeichert wird. Dieser Effekt ist im Vergleich zum Multimodellmittel für den neu berechneten Wert geringer, was einen geringeren Anstieg der CO2 Konzentration durch Klimaerwärmung bedeutet. Die zweite Studie nutzt Beobachtungsdaten, um den Kohlestofkreislauf-CO2 Feedback genauer zu bestimmen und ist in der Begutachtung bei Nature. Unsicherheiten in der Sensitivität des Landökosystems auf erhöhte atmosphärische CO2 Konzentrationen tragen zusätzlich zu Unsicherheiten von Klimaprojektionen bei. CMIP5 Modelle mit interaktivem Kohlenstoffkreislauf simulieren für einen Anstieg der atmosphärischen CO2 Konzentration eine Erhöhung der terrestrischen Brutto Primärproduktion (GPP). Dieser Düngeeffekt wird jedoch von den CMIP5 Modellen unterschiedlich stark für eine aktuelle atmosphärische CO2 Konzentration (ca. 400 ppmv) simuliert und ist im Bereich von 7.5 ± 7 GtC relativ zu vorindustriellen Zeiten. In dieser Studie wurde eine starke Korrelation zwischen dem Düngeeffekt von CO2 auf GPP in höheren Breiten sowie den Extratropen und der beobachteten Änderung der CO2 Amplitude im Jahresgangs (0.05 ± 0.001 ppmv pro ppmv) festgestellt. Mithilfe der Beobachtungen konnte für eine Verdopplung der atmosphärischen CO2 Konzentrationen ein Düngeeffekt auf GPP in hohen Breiten von 0.14% pro ppmv und für GPP in den extratropischen Regionen von 0.12% pro ppmv ermittelt werden. Durch die Anwendung der beobachtungsbasierte Methode auf den Kohlestofkreislauf-CO2 Feedback konnte deutliche Verringerung der Unsicherheiten des Düngeeffekts erzielt werden. Die dritte Studie nutzt Beobachtungen um die Position des SH Jets in Klimaprojektionen genauer zu bestimmen und wurde im Journal of Climate 2016 publiziert. Die Zuname stratosphärischen Ozons und den Anstieg von GHG haben einen starken Einfluss auf die SH extratropische Zirkulation was eine Verlagerung der SH Jetposition zur Folge hat. Die mittlere SH Jetposition ist in CMIP Modellen in Bezug auf Beobachtungsdaten zum Äquartor verschoben und die Modelle simulieren eine Verteilung der Jetposition über 10 Grad in der historischen Klimatologie und in Klimaprojektionen. Die Multiple Diagnostik Ensemble Regression (MDER) Methode wurde verwendet um prozess-orientierte Diagnostiken des aktuellen Klimas mit Projektionen der SH Jetposition zu korrelieren. Die MDER Methode wurde auf den Zeitraum 2015 - 2034 angewendet, wo sie aus den 20 Diagnostiken die historische Jetposition als die wichtigste Größe aussucht. Die Methode detektiert den zum Äquator hin verschobenen Bias in der historischen Jetposition und berechnet eine Korrektur von 1.5 Grad südlich für die Vorhersage. Durch die Analyse konnte somit eine Verbesserung zum Ensemblemittelwert und dessen Unsicherheit erzielt werden. Emergent Constraints, wie sie in dieser Arbeit untersucht wurden, können helfen Modellentwicklungen und Beobachtungen auf Prozesse zu fokussieren, die zur Größenordnung und den Unsicherheiten zukünftiger Klimavorhersagen maßgeblich beitragen.

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Observationally-based constraints of future climate projections of carbon cycle feedbacks and the shift in the Austral Jet Stream is an episode from Fakultät für Physik - Digitale Hochschulschriften der LMU - Teil 05/05 by Ludwig-Maximilians-Universität München.

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This episode was published on Feb 5, 2016.

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