Teil 7: Neoklima (global) Modellsimulationen

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1 Teil 7: Neoklima (global) D Modellsimulationen Christian-D. Schönwiese Universität Frankfurt/Main Institut für Atmosphäre und Umwelt ESA/EUMETSAT: METEOSAT 8 SG multi channel artificial composite colour image, , 12:15 UTC

2 Klimaänderungen im Industriezeitalter Temperaturanomalien in C 0,8 0,6 0,4 0,2 0-0,2-0,4 Globaltemperatur, Jahresanomalien jähr. Glättung 1878 Land und Ozean (SST) CRU4, relativ zu polynomialer Trend , Zeit in Jahren 2

3 Strahlungsantriebe (IPCC, 2014) und Klimasignale (statistische Schätzungen*) Klimafaktor Strahlungsantrieb TGL*-Signal Signalstruktur Treibhausgase + 3,3 (2,4-4,3) Wm -2 0,9-1.3 K Progressiver Trend Partikel (Aerosol) 0,95 (0,1-1,9) Wm -2 0,2-0,4 K Uneinheitl. Trend? Kombiniert (+ 2,35 Wm -2 ) 0,5-0,7 K Uneinheitl. Trend Vulkaneruptionen max. (1-3) Wm 2 ** 0,1-0,2 K Episodisch (1-3 Jahre) Sonnenaktivität + 0,05 (0-0,1) Wm -2 0,1-0,2 K Fluktuativ ENSO (SOI) * ** - 0,2-0,3 K Episodisch (Monate) * global gemittelte bodennahe Lufttemperatur, Analyse mittels neuronaler Netze (Schönwiese et al., 2010) ** Pinatubo-Ausbruch 1991: 2,4 Wm -2, 1992: 3,2 Wm -2, 1993: 0,9 Wm -2 (McCormick et al., 1995) *** El Niño / Southern Oscillation (ENSO, hier Southern Oscillation Index)? Signale sind die Anteile der Klimaänderungen, die sich bestimmten Ursachen zuordnen lassen. Der Abschätzung der Signale dienen die Klimamodellsimulationen ( diese Vorlesung) Quelle: IPCC, 2014 (mit leichten Differenzen bei den RF-Strahlungsantiebangaben), modifiziert und ergänzt 35

4 Grobschema zur Klimamodell-Strategie Einflüsse (hier Sonnenaktivität, Vulkanismus, Treibhausgase*, Aerosole) Strahlungsantriebe Klimamodell (z.b. atmosphär. Zirkulation, gekoppelt mit Ozean) Daten (Vergangenheit oder Szenarien) Klimasystem- Wechselwirkungen (z.b. ENSO) * äquivalente CO2-Konzentrationen oder auch einzelne Gase einschließlich Fluss- Submodell, ggf. auch chemisches Sub- Reaktionsmodell Klima- Reaktion (Temperatur, ggf. auch Niederschlag, Luftdruck, Wind usw.) 4

5 Hierarchie der Klimamodelle Ökonomisch-technische Annahmen Emissionsszenarien (Zukunft) Stoff-Flussmodelle (z.b. C) Atmosphär. Konzentrationsverläufe Physikalische Klimamodelle Statistische Klimamodelle Energiebilanzmodelle (EBM) Regressionsmodelle Strahlungskonvektionsmodelle (RCM) Neuronale Netze (dreidim.) Zirkulationsmodelle (GCM) mit Landoberfläche Gekoppelte atmosphär.-ozeanische Zirkulationsmodelle (AOGCM) Erdsystemmodelle (einschließlich Kryosphäre und Vegetation) Impaktmodelle (ökologische und ökonomische Auswirkungen) Globalmodelle (GCM) Regionalmodelle (RCM) Downscaling (dynamisch, statistisch) 5

6 Hamburger Bildungsserver, Klimamodelle, nach Cubasch und Kasang, 2000; erg. 6 Zur Entwicklung der Klimamodelle um 2000 um 2010

7 Assessment Reports: FAR (1) SAR (2) TAR (3) AR AR5 Entwicklung der räumlichen Auflösung bei globalen Klimamodellen (GCM) Nach 2007 sind die wesentlichen weiteren Fortschritte hinsichtl. der regionalen Klimamodelle erreicht worden, aber auch bei den sog. EMICs (Earth System Models with Intermediate Complexity). IPCC, 2007; ergänzt 7

8 Charakterisierung einiger globaler Klimamodelle (AOGCM) und Klimasensitivität (Auswahl aus insgesamt 30 Modellsimulationen (IPCC-AR5, 2014; CMIP5, Taylor et al., 2012) Horizontale Auflösung bzgl. AGCM (MPI: ECHAM6), L = Anzahl der Schichten, Top = Modell-Obergrenze, KS = Klimasensitivität (2xCO 2 ) im Gleichgewicht (G) bzw. transient (T). Zu TOP (Näherungswerte): 30 km 10 hpa, 40 km 3 hpa, 50 km 1 hpa, 65 km 0,1 hpa, 80 km 0,01 hpa. Modell Institution, Land Horiz.Auflösung L * Top KS(G) KS(T) ACCESS1.0 CSIRO*, Australien 192x145 km (N96) km 3,8 K 2,0 K BCC-CSM1.1m Beijing Clim. Center, China T106 (1,1 ) 26 2,9 hpa 2,9 K 2,1 K BNU-ESM Beijing Normal Univ.,China T42 (2,8 ) 26 2,2 hpa 4,1 K 2,6 K CanESM2 CCC*, Kanada T63 (1,8 ) 35 0,5 hpa 3,7 K 2,4 K CNRM-CM5 CNRM*, Frankreich TL hpa 3,3 K 2,1 K CSIRO-Mk3.60 QCCCE*, Australien T63 (1,8 ) 18 4,5 hpa 4,1 K 1,8 K GFDL-CM3 GFDL*, USA C48 (~200 km) 48 0,01 hpa 4,0 K 2,0 K GFDL-ESM2G GFDL*, USA M45 (2,5 x2 ) 24 3,65 hpa 2,4 K 1,1K GISS-E2-R GISS*, USA 2 x2,5 40 0,1 hpa 2,1 K 1,5 K HadGEM2-ES Met.O. Hadley Centre, UK 1,88 x1, km 4.6 K 2,5 K INM-CM4 INM*, Russland 2 x1, hpa 2,1 K 1,3 K IPSL-CM5B-LR IPSL, Frankreich 1,9 x3, ,04 hpa 2,6 K 1,5 K MIROC-ESM Univ. Tokyo, NIES*, Japan T42 (2,8 ) 80 0,003 hpa 4,7 K 2,2 K MPI-ESM-MR Max-Planck.Inst.f.Met., Deut. T63 (1,8 ) 95 0,01 hpa - 2,0K MPI-ESM-P Max-Planck.Inst.f.Met., Deut. T63 (1,8 ) 47 0,01 hpa 3,5 K 2,0 K MRI-CGCM3 Met. Res. Inst., Japan 320x160 km (TL159) 48 0,01 hpa 2,6 K 1,6 K NorESM1-M Norw. Climate Centre, Norw. 1,9 x2,5 26 2,19 hpa 2,8 K 1,4 K Mittel (KS) 30 Modelle (CMIP5: 39) 3,2 K 1,8 K * CCC: Canadian Center for Climate Modelling and Analysis; CMIP: Climate Model Intercomparison Project; CNRM: Centre National de Recherches Meteorologiques; CSIRO: Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation; GFDL: Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (NOAA); GISS. Goddard Institute for Space Studies (NASA); INM: Russian Institute for Numerical Mathematics; IPSL: Institut Pierre Simon Laplace; NASA: National Aeronautics and Space Administration; NIES: National Institute for Environmental Studies; NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration; QCCCE: Queensland Climate Change Center of Excellence. CMIP: Climate Model Intercomparison Project; Horizontalauflösung 1 entspricht im Mittel ca. 120 km 8

9 Globale Erwärmung in K CO2-Verdoppelungssimulationen, Gleichgewicht 5,5 IPCC WMO 5,2 5,1 4,5 4,6 4,5 4,5 Empirisch NAS 3,9 2,1 2,1 1,9 2,0 2,1 1,5 1,5 1, * Jahr Jahr der der Veröffentlichung * Schönwiese et al. NAS: (US) National Academy of Sciences; WMO: World Meteorological Organization Diese Werte werden auch als Klimasensitivität bezeichnet (genauer Temperatur - CO 2 - Sensitivität). 9

10 Strahlungsantriebe und Temperatureffekt Für die bodennahe global gemittelte Lufttemperatur gilt im Gleichgewicht die einfache halbempirische Relation: T = (α + λ) RF mit RF = Strahlungsantrieb (radiative forcing), α = thermische Aufnahmeeffektivität des Ozeans, λ = Klima-Sensitivitätsparameter. Da RF für eine atmosphär. CO 2 -Konzentrationsverdoppelung mit 3,7 Wm -2 angegeben wird, liegt λ im Fall von α = 0 (kein besonderer ozean. Effekt) nach den neuesten Modellrechnungen (IPCC, 2014, vgl. vorangehende Folie) zwischen ca. 0,4 und 1,2. Ist der empirische Wert λ = 3/4 (Paläoklim., vgl. Vorlesung, Teil 4) korrekt, beträgt die zu erwartende T-Reaktion auf den bisherigen (industriellen) Spurengas-RF (3,3 Wm -2 ) ca. 2,5 C. 10

11 T-Vertikalprofile der Reaktion auf verschied. Strahlungsantriebe Sonnenaktivität Vulkane Sonnenaktivität erwärmt die Troposphäre und auch die Stratosphäre. Langlebige THG Troposphär. Sulfat Ozon Alle Antriebe Vulkanismus erwärmt die Stratosphäre, aber kühlt die Troposphäre. Troposphär. Sulfat kühlt die Troposphäre THG (Treibhausgase) erwärmen die Troposphäre und kühlen die Stratosphäre. CSIRO- Modell, IPCC,

12 Temperaturanomalien in C 1,0 0,5 0,0-0,5-1,0-1,5-2,0 Globaltemperatur, Anomalien Vergleich bodennah (CRU) und Stratosphäre (30 hpa / 24 km, NOAA) sowie einige explosive Vulkanausbrüche (Stand Sommer 2018) Agung(1963) Fernandia (1968) St. Augustine(1976) El Chichón (1982) Zeit in Jahren Pinatubo (1991) Ulawun (2000) Kasatochi u. Okmok (2008) bodennah Trend: + 0,8 C Puyehue (2011) Stratosphäre Trend: - 2,5 C Ursächl. Interpretation (vgl. vorangehende Folie): Vulkanausbrüche erwärmen die Stratosphäre und kühlen die (bodennahe) Troposphäre episodisch, der (zusätzliche anthropogene) Treibhauseffekt kühlt die Stratosphäre und erwärmt die Troposphäre langfristig; Sonnenaktivität hier nicht identifizierbar. 12

13 Modellsimulationen Globaltemperatur, All forcing (24 simulations, Meehl et al., 2007) (39 simulations, Taylor et al., 2012) Referenzperiode: Wie schon im IPCC-Bericht von 2007 zeigt sich, dass die globale Erwärmung seit ca. 1950/60 nicht durch natürliche Antriebe erklärt werden kann, somit ganz oder fast ganz anthropogen ist. Natural forcing only Die dem weitgehend anthopogenen Langfristtrend überlagerten relativ kurzfristigen natürlichen Temperatursignale sowie die interne Variabilität gehen laut IPCC über eine Amplitude von ca. ± 0,1 C kaum hinaus. IPCC,

14 Datenbasis für neuronale Netz-Analyse* Bodennahe Lufttemperatur, Jahresanomalien (CRU, Internet, 2009); Zielgröße. Schätzwerte der Solarkonstanten auf der Grundlage der Sonnenaktivität (Lean, 2009, pers. Mitt.). Schätzwerte des vulkanischen Strahlungsantriebs (Grieser und Schönwiese, 1999, aktualisiert nach Informationen der US Smithsonian Institution (VEI)). ENSO, repräsentiert durch den Southern Oscillation Index (SOI, CRU, Internet, 2009) Atmosphär. CO 2 -Äquivalentkonzentration (CDIAC u.a., Internet, bearbeitet) Schätzwerte der atmosphär. Sulfataerosolkonzentration aufgrund der SO 2 -Emissionen (Charlson et al., 1992; Cubasch/MPIM, extrapoliert). * Berechnung 2009, publiziert

15 Prinzip und Anwendung eines neuronalen Netzes Walter u. Schönwiese, 2003 Inzwischen viele weitere Architekturen Backpropagation (BPN) 15

16 Datenbasis, natürliche Antriebe Einstrahlung in W/m ,8 1366,6 1366,4 1366,2 1366,0 1365,8 1365,6 1365,4 Solare Einstrahlung (nach Lean) ( ) , , Quelle: J. Lean, pers. Mitt.,

17 Datenbasis, natürliche Antriebe Zeit in Jahren Strahlungsdantrieb in W/m (+1) Krakatau 1903 (+1) Santa Maria 1963 Agung 1983 (+1) El Chichón 1992(+1) Pinatubo 2008 Kasatochi Vulkanismus (global, nach Grieser) ( ) Quelle: J. Grieser, C.-D. Schönwiese, 1999; erg. nach US Smiths. Inst.,

18 Datenbasis, anthropog. Antriebe 500 ppm 450 Strahlungsantrieb ( ) ca. 3,3 Wm -2 (IPCC, 2014) Treibhausgase (GHG) 2008: 465,2 ppm 2017: 493 ppm Konzentration CO2 -Äquivalente 290 ppm (vorindustriell, ca : ~280 ppm) CO2 385,6 ppm ,5 ppm Wuebbles et al., 1984; Tricot u. Berger, 1987; CDIAC, 2009; Schönwiese et al., 2010; NOAA,

19 Datenbasis, anthropog. Antriebe 0,7 Sulfatbildung, untere Atmosphäre 0,6 (Schätzung aufgrund von anthropogener SO2-Emission) Emission in mg/m2. 0,5 0,4 0,3 0,2 0, RF ca. -0,9 W Quelle: R.J. Charlson et al., 1992; MPIM (Cubasch), extrapoliert; Strahlungsantrieb ( ) ca. -0,9 Wm -2 (IPCC, 2014). 19

20 Temperaturanomalien in C. 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0-0,2-0,4-0,6 ExplosiveVulkanausbrüche: Kr = Krakatau (1883) SM = Santa Maria (1902) Ag = Agung (1963) SA = St. Augustine (1976) EC = El Chichon (1982) Pi = Pinatubo (1991) Ka = Kasatochi (2008) sehr starkes El Niño mittleres bis starkes El Niño SU Sim. Beob. Kr SM Globaltemperatur Beobachtung und statistische Simulation (neuronales Netz) TR = Treibhausgassignal SU = Sulfatpartikelsignal TR+SU kombiniert Zeit in Jahren Ag SA TR TR + SU EC Pi Ka Erklärte Varianzen: TR+SU (anthropogen): 61 %; natürlich: 23 % (extern); ENSO: 4 %; Summe 88 %, unerklärte Varianz somit 12 %. Schönwiese et al.,

21 Strahlungsantriebe (IPCC, 2014) und Klimasignale (statistische Schätzungen*) Klimafaktor Strahlungsantrieb TGL*-Signal Signalstruktur Treibhausgase + 3,3 (2,4-4,3) Wm -2 0,9-1.3 K Progressiver Trend Partikel (Aerosol) 0,95 (0,1-1,9) Wm -2 0,2-0,4 K Uneinheitl. Trend Kombiniert (+ 2,35 Wm -2 ) 0,5-0,7 K Uneinheitl. Trend Vulkaneruptionen max. (1-3) Wm 2 ** 0,1-0,2 K Episodisch (1-3 Jahre) Sonnenaktivität + 0,05 (0-0,1) Wm -2 0,1-0,2 K Fluktuativ ENSO (SOI) * ** - 0,2-0,3 K Episodisch (Monate) * global gemittelte bodennahe Lufttemperatur, Analyse mittels neuronaler Netze (Schönwiese et al., 2010) ** Pinatubo-Ausbruch 1991: 2,4 Wm -2, 1992: 3,2 Wm -2, 1993: 0,9 Wm -2 (McCormick et al., 1995) *** El Niño / Southern Oscillation (ENSO, hier Southern Oscillation Index) Die erklärte Varianz (TGL) liegt je nach Modell zwischen 76 % und 88 % Signifikanztests (Auswahl): F-Tests EV p > 99 % (α < 0.01); Simulationen mit Zufallsantrieben, MLR (500 Sim.) 0 % < EV < 22 % (EV = 2,6 %); Anpassungsphase max. 37 %, Verifikationsphase 0 %; Residuumanalyse (MLR und NN) normalverteilt und stationär. 21

22 Neuronales Netz (BPN): Neuberechnung (Walter, 2017) 1 Temperaturanomalien in C 0,8 0,6 0,4 0,2 0-0,2 Globaltemperatur (CRU) - BPN-Simulation (Walter) Beobachtung Simulation anthrop. Signal Treibhausgas-Signal -0,4-0, Zeit in Jahren Erklärte Varianz: 94 %; anthropogenes Signal: + 1 C (THG fast identisch), (Ergebnis vorläufig und problematisch; eventuell THG-Überanpassung). 22

23 Beob. Globaltemperatur, Jahresanomalien Mittelwerte aus drei Datenquellen (CRU, GISS, NOAA) Vulkane - Volcanoes A: Bezymianny (Russland) B: Agung (Indonesien) C: St. Augustine (USA, Alaska) D: El Chichón (Mexiko) E: Pinatubo (Philippinen) F: Kasatochi (USA, Aleuten) G: Puyehue (Chile) D: 1982 E: F: 2008 G: 2011 A:1956 B: C:1976 WMO, 2015, ergänzt (Max. 2016: 0,83 K) 23

24 Die IPCC - Emissionsszenarien (SRES*,Leitszenarien) Beob.: 2014: ~399 ppm IS92a: histor. Relikt aus IPCC, FAR, Suppl., * IPCC, Special Report on Emission Scenarios, 2000; siehe u.a. auch IPCC,

25 Die neuen Emissionsszenarien: RCP (Representative Concentration Pathways) * ) CO 2. Äquivalente: 1370 ppm Bei CO 2 Ä = 800 ppm liegt die reine CO 2 - Konzentration ca. 150 ppm niedriger. 850 ppm 650 ppm ~ 490 ppm (näherungsweise schon erreicht / überschritten!) Die RCP-Zahlen geben die Strahlungsantriebe 2100 für CO 2 Äan. Temperaturangaben hier rel. zu Carbon Cycle Project (GCP) 2016 * ) Moss et al.,

26 Modellprojektionen, Globaltemperatur RCP* projections (CMIP5) IPCC, 2014 Number of model simulations Temperatur *Representative concentration pathways Szenario Mittelwert wahrsch.* Bereich Mittelwert wahrsch.* Bereich RCP 2.6 1,0 C 0,4-1,6 C 1,0 C 0,3-1,7 C RCP 4.5 1,4 C 0,9-2,0 C 1,8 C 1,1-2,6 C RCP 6.0 1,3 C 0,8-1,8 C 2,2 C 1,4-3,1 C RCP 8.5 2,0 C 1,4-2,6 C 3,7 C 2,6-4,8 C Anstieg jeweils relativ zu * 5-95%-Perzentilbereich 26

27 Die wichtigsten Klimamodell-Zukunftsprojektionen (ohne RCP2.6; Temperatur rel. zu ; IPCC, 2014 ) Erwärmung der unteren Atmosphäre: global bis 2100 um 1,1-4,8 C, wahrscheinlichster Bereich 2-4 C, Maxima im Winter polwärts der Tropen. (Szenario RCP 2.6 äußerst unwahrscheinlich, daher nicht berücksichtigt.) Abkühlung der Stratosphäre (begünstigt dort den Ozonabbau) Niederschlagsumverteilungen ( z.b. Mittelmeer-Region trockener, Skandinavien u. Polarregionen feuchter, Mitteleuropa Winter feuchter / Sommer trockener) Meeresspiegelanstieg global bis 2100 um ca cm (Ozean- und Eis-Effekt; deutlich mehr möglich), Rückgang von Meer-/Landeis (näheres in Vorlesung Teil 10). Regional häufigere/intensivere Extremereignisse, z.b. Hitzewellen, Dürren, Starkniederschläge, Hagel aber im einzelnen z.t. sehr unsicher; intensivere tropische Wirbelstürme (siehe Vorl. Teil 9 Extremereignisse). 27

28 Derzeitig (Nov. 2017) erwarteter Anstieg der Globaltemperatur bis zum Jahr 2100 nach ClimateActionTracker* (Zeitbezug unklar) Pledges: Planungen Current Policies: bisher umgesetzte politische Maßnahmen * Internat. Klimamodell-Aktion unter Federführung des Potsdam-Instituts für Klimafolgenforschung Vgl. Folie 26: IPCC, Szen. RCP 8.5, Temperaturanstieg um 2,6-4,8 C gegenüber

29 Kernaussagen des IPCC zur anthropogenen Klimabeeinflussung 1990 (First Assessment Report, FAR): We are certain there is a natural greenhouse effect which already keeps the Earth warmer than it would otherwise be emissions resulting from human activities.. will enhance the greenhouse effect, resulting on average in an additional warming of the Earth s surface (SAR): The balance of evidence suggests a discernible human influence on global climate (TAR): Most of the observed warming over the last 50 years is likely* to have been due to the increase in greenhouse gas concentrations (AR4): Most of the observed increase in globally averaged temperatures since the mid-20 th century is very likely** due to the observed increase in anthropogenic greenhouse gas concentrations (AR5): It is extremely likely*** that human influence has been the dominant cause of observed warming since the mid-20 th century. * p > 66 %; ** p > 90 %; *** p > 95 % 29

30 Vielen Dank für Ihr Interesse Homepage des Autors: