Abschmelzende Gletscher liefern einen von drei Hauptbeiträgen zum globalen Meeresspiegelanstieg, zusammen mit der Wärmeausdehnung des Meereswassers und den Massenverlusten der Eisschilde in Grönland und der Antarktis. Im 20. Jahrhundert waren sie sehr wahrscheinlich die Hauptursache des Meeresspiegelanstiegs. In den kommenden Jahrhunderten wird der Massenverlust von Grönland und der Antarktis signifikant steigen, während der Gletscherbeitrag durch ihre relativ geringe Größe begrenzt wird. Dieser Anteil wird im 21. Jahrhundert jedoch beträchtlich und über die nächsten mindestens 300 Jahre nicht unbedeutend bleiben. Ein anthropogener Beitrag zur Gletscherschmelze ist in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts eindeutig feststellbar, und in den vergangenen Jahrzehnten sind anthropogene zu den Hauptursachen der Gletscherschmelze geworden. Die Reaktion der Gletscher auf Treibhausgasemissionen hängt jedoch von der zeitlichen Abfolge der Emissionen ab. Das zentrale Ziel des beantragten Projekts ist es, die Zuordnung von Verantwortlichkeiten für durch Gletscher verursachte, regionale Meeresspiegeländerungen zu spezifischen Emissionspfaden der Vergangenheit zu ermöglichen. Im Einzelnen werden wir- die Klimasensitivität der globalen Gletschermasse unter Berücksichtigung ihrer Abhängigkeit vom Grundzustand des Klimasystems quantifizieren;- die räumliche Verteilung dieser Sensitivität berechnen, wobei zwischen verschiedenen Strahlungsantriebsmechanismen unterschieden wird (d. h. CO2 und andere langlebige Treibhausgase, Aerosole und Landnutzungsänderung);- regionale Meeresspiegeländerungen ermitteln, die durch die Reaktion der Gletscher auf den Strahlungsantrieb des Klimasystems verursacht werden, wieder mit Unterscheidung verschiedener Mechanismen;- die Informationen über regionale Meeresspiegelmuster mit bestimmten realen, historischen Emissionspfaden (z. B. denen individueller Länder) verbinden, um Verantwortlichkeiten für durch Geltscher verursachte regionale Meeresspiegeländerungen Verursachern zuzuordnen;- die zeitliche Entwicklung von durch Gletscher verursachter Meeresspiegeländerungen ermitteln, die von einem bestimmten Emissionspfad verursacht wurden;- den Ansatz validieren durch Anwendung des globalen Gesamtstrahlungsantriebs, um entsprechende globale Gletschermassenverluste zu rekonstruieren, sowie durch Vergleiche mit Beobachtungsdaten von Gletschern. Mithilfe dieser Schritte wird es uns beispielsweise möglich, Fragen wie die folgenden zu beantworten:- Wie gestaltet sich die Verantwortlichkeit Deutschlands - angesichts seines historischen Emissionspfades - für durch Gletscher verursachte Meeresspiegeländerungen in Indonesien?- Wie viel dieser Meeresspiegeländerungen ist bereits erfolgt, und wie war der zeitliche Ablauf?- Wie viel Meeresspiegeländerung wird in Zukunft erfolgen, und wie wird zeitliche Ablauf sein?- Was sind die Unsicherheiten bei dieser Zuordnung von Verantwortlichkeit?
Die Karte zeigt die modellierte Änderung der mittleren jährlichen Grundwasserneubildungsrate für den 30-jährigen Zeitraum 2031-2060 zu 1971-2000 in mm/a berechnet mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5). Grundwasser ist ein Rohstoff, der sich regenerieren und erneuern kann. Hauptlieferant für den Grundwasservorrat ist in Niedersachsen versickerndes Niederschlagswasser. Es sorgt dafür, dass die Grundwasservorkommen der Speichergesteine im Untergrund aufgefüllt werden. Besonders hoch ist die Grundwasserneubildung im Winter, da zu dieser Zeit ein großer Teil der Niederschläge im Boden versickert. In den wärmeren Jahreszeiten verdunstet dagegen ein großer Teil des Niederschlags bereits an der Oberfläche oder wird von Pflanzen aufgenommen. Die Grundwasserneubildung ist räumlich stark unterschiedlich verteilt. Sie hängt ab von der Niederschlags- und Verdunstungsverteilung, den Eigenschaften des Bodens, der Landnutzung (Bewuchs, Versiegelungsgrad), dem Relief der Landoberfläche, der künstlichen Entwässerung durch Drainage, dem Grundwasserflurabstand sowie den Eigenschaften der oberflächennahen Gesteine. Da sich diese Parameter in Niedersachsen zum Teil auf kleinstem Raum deutlich unterscheiden, unterliegt auch die Grundwasserneubildung großen lateralen Schwankungen. Um die Grundwasserneubildung zu ermitteln, gibt es verschiedene Verfahren. Die vorliegenden Karten zeigen die flächendifferenzierte Ausweisung der mittleren Grundwasserneubildung, die mit dem Verfahren mGROWA (kurz für „monatlicher Großräumiger Wasserhaushalt“) berechnet wurde. Das Model mGROWA wurde für die großräumige Simulation des Wasserhaushalts am Forschungszentrum Jülich in Zusammenarbeit mit dem LBEG entwickelt (Herrmann et al. 2013) und seit 2016 für Niedersachsen methodisch aktualisiert. Zusätzlich wurde eine Reihe neuer Eingangsdaten verwendet, um ein aktuelle Datengrundlagen für wasserwirtschaftliche Planungsarbeiten und wasserrechtliche Genehmigungsverfahren zu liefern. Als klimatische Inputdaten wurden tägliche und monatliche Klimaprojektionsdaten genutzt. Die Klimaprojektionsdaten stellen die Ergebnisse eines Ensembles aus verschiedenen Klimamodellen dar (das Niedersächsische Klimaensemble AR5-NI v2.1 siehe Hajati et al. (2022)). Die Daten wurden vom Deutschen Wetterdienst bereitgestellt. Datengrundlage dessen ist das EURO-CORDEX Ensemble (Jacob et al., 2014). Im Rahmen des BMVI-Expertennetzwerks fand durch den DWD eine Herunterskalierung von einem 12,5 km auf ein 5 km Raster statt. Die Klimamodelle sind mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5) angetrieben. Dabei handelt es sich um ein Szenario des IPCC (Weltklimarat), welches einen kontinuierlichen Anstieg der globalen Treibhausgasemissionen beschreibt, der bis zum Ende des 21. Jahrhunderts einen zusätzlichen Strahlungsantrieb von 8,5 Watt pro m² gegenüber dem vorindustriellen Niveau bewirkt. Die Ergebnisse aller Klimamodelle sind gleich wahrscheinlich. Daher kann neben dem Mittelwert, der eine Tendenz aufzeigt, auch der obere (Maximum) und untere (Minimum) Rand der Ergebnisbandbreite über den MapTip abgerufen werden. Für eine bessere Regionalisierung wurden die klimatischen Eingangsparameter Niederschlag und potentielle Verdunstung mit bilinearer Interpolation auf ein 500 x 500 m Raster für mGROWA22 herunterskaliert.
Die Karte zeigt die modellierte Änderung der mittleren jährlichen Grundwasserneubildungsrate für den 30-jährigen Zeitraum 2031-2060 zu 1971-2000 in mm/a berechnet mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5). Grundwasser ist ein Rohstoff, der sich regenerieren und erneuern kann. Hauptlieferant für den Grundwasservorrat ist in Niedersachsen versickerndes Niederschlagswasser. Es sorgt dafür, dass die Grundwasservorkommen der Speichergesteine im Untergrund aufgefüllt werden. Besonders hoch ist die Grundwasserneubildung im Winter, da zu dieser Zeit ein großer Teil der Niederschläge im Boden versickert. In den wärmeren Jahreszeiten verdunstet dagegen ein großer Teil des Niederschlags bereits an der Oberfläche oder wird von Pflanzen aufgenommen. Die Grundwasserneubildung ist räumlich stark unterschiedlich verteilt. Sie hängt ab von der Niederschlags- und Verdunstungsverteilung, den Eigenschaften des Bodens, der Landnutzung (Bewuchs, Versiegelungsgrad), dem Relief der Landoberfläche, der künstlichen Entwässerung durch Drainage, dem Grundwasserflurabstand sowie den Eigenschaften der oberflächennahen Gesteine. Da sich diese Parameter in Niedersachsen zum Teil auf kleinstem Raum deutlich unterscheiden, unterliegt auch die Grundwasserneubildung großen lateralen Schwankungen. Um die Grundwasserneubildung zu ermitteln, gibt es verschiedene Verfahren. Die vorliegenden Karten zeigen die flächendifferenzierte Ausweisung der mittleren Grundwasserneubildung, die mit dem Verfahren mGROWA (kurz für „monatlicher Großräumiger Wasserhaushalt“) berechnet wurde. Das Model mGROWA wurde für die großräumige Simulation des Wasserhaushalts am Forschungszentrum Jülich in Zusammenarbeit mit dem LBEG entwickelt (Herrmann et al. 2013) und seit 2016 für Niedersachsen methodisch aktualisiert. Zusätzlich wurde eine Reihe neuer Eingangsdaten verwendet, um ein aktuelle Datengrundlagen für wasserwirtschaftliche Planungsarbeiten und wasserrechtliche Genehmigungsverfahren zu liefern. Als klimatische Inputdaten wurden tägliche und monatliche Klimaprojektionsdaten genutzt. Die Klimaprojektionsdaten stellen die Ergebnisse eines Ensembles aus verschiedenen Klimamodellen dar (das Niedersächsische Klimaensemble AR5-NI v2.1 siehe Hajati et al. (2022)). Die Daten wurden vom Deutschen Wetterdienst bereitgestellt. Datengrundlage dessen ist das EURO-CORDEX Ensemble (Jacob et al., 2014). Im Rahmen des BMVI-Expertennetzwerks fand durch den DWD eine Herunterskalierung von einem 12,5 km auf ein 5 km Raster statt. Die Klimamodelle sind mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5) angetrieben. Dabei handelt es sich um ein Szenario des IPCC (Weltklimarat), welches einen kontinuierlichen Anstieg der globalen Treibhausgasemissionen beschreibt, der bis zum Ende des 21. Jahrhunderts einen zusätzlichen Strahlungsantrieb von 8,5 Watt pro m² gegenüber dem vorindustriellen Niveau bewirkt. Die Ergebnisse aller Klimamodelle sind gleich wahrscheinlich. Daher kann neben dem Mittelwert, der eine Tendenz aufzeigt, auch der obere (Maximum) und untere (Minimum) Rand der Ergebnisbandbreite über den MapTip abgerufen werden. Für eine bessere Regionalisierung wurden die klimatischen Eingangsparameter Niederschlag und potentielle Verdunstung mit bilinearer Interpolation auf ein 500 x 500 m Raster für mGROWA22 herunterskaliert.
Die Karte zeigt die mittlere Veränderung des potenziellen Zusatzwasserbedarfs (in mm) 2071-2100 gegenüber 1971-2000 unter dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5). Unter Zusatzwasserbedarf wird die mittlere Wassermenge innerhalb der Vegetationsperiode (April-September) verstanden, die zur Aufrechterhaltung von 40 % nutzbarer Feldkapazität (nFK) im effektiven Wurzelraum (nFKWe) erforderlich ist. Berechnet wird die mittlere Wassermenge für einen Mittelwert der Fruchtarten Winterweizen, Wintergerste, Wintergerste mit Zwischenfrucht, Sommergerste, Mais, Zuckerrüben und Kartoffeln. Die Klimamodelle sind mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5) angetrieben. Dabei handelt es sich um ein Szenario des IPCC (Weltklimarat), welches einen kontinuierlichen Anstieg der globalen Treibhausgasemissionen beschreibt, der bis zum Ende des 21. Jahrhunderts einen zusätzlichen Strahlungsantrieb von 8,5 Watt pro m² gegenüber dem vorindustriellen Niveau bewirkt. Die Ergebnisse aller Klimamodelle sind gleich wahrscheinlich. Daher kann neben dem Mittelwert, der eine Tendenz aufzeigt, auch der obere (Maximum) und untere (Minimum) Rand der Ergebnisbandbreite über den MapTip abgerufen werden.
Die Karte zeigt die modellierte Änderung der mittleren jährlichen Grundwasserneubildung für den 30-jährigen Zeitraum 2071-2100 zu 1971-2000 im hydrologischen Sommerhalbjahr (Mai-Okt.) in mm/a berechnet mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5). Grundwasser ist ein Rohstoff, der sich regenerieren und erneuern kann. Hauptlieferant für den Grundwasservorrat ist in Niedersachsen versickerndes Niederschlagswasser. Es sorgt dafür, dass die Grundwasservorkommen der Speichergesteine im Untergrund aufgefüllt werden. Besonders hoch ist die Grundwasserneubildung im Winter, da zu dieser Zeit ein großer Teil der Niederschläge im Boden versickert. In den wärmeren Jahreszeiten verdunstet dagegen ein großer Teil des Niederschlags bereits an der Oberfläche oder wird von Pflanzen aufgenommen. Die Grundwasserneubildung ist räumlich stark unterschiedlich verteilt. Sie hängt ab von der Niederschlags- und Verdunstungsverteilung, den Eigenschaften des Bodens, der Landnutzung (Bewuchs, Versiegelungsgrad), dem Relief der Landoberfläche, der künstlichen Entwässerung durch Drainage, dem Grundwasserflurabstand sowie den Eigenschaften der oberflächennahen Gesteine. Da sich diese Parameter in Niedersachsen zum Teil auf kleinstem Raum deutlich unterscheiden, unterliegt auch die Grundwasserneubildung großen lateralen Schwankungen. Um die Grundwasserneubildung zu ermitteln, gibt es verschiedene Verfahren. Die vorliegenden Karten zeigen die flächendifferenzierte Ausweisung der mittleren Grundwasserneubildung, die mit dem Verfahren mGROWA (kurz für „monatlicher Großräumiger Wasserhaushalt“) berechnet wurde. Das Model mGROWA wurde für die großräumige Simulation des Wasserhaushalts am Forschungszentrum Jülich in Zusammenarbeit mit dem LBEG entwickelt (Herrmann et al. 2013) und seit 2016 für Niedersachsen methodisch aktualisiert. Zusätzlich wurde eine Reihe neuer Eingangsdaten verwendet, um ein aktuelle Datengrundlagen für wasserwirtschaftliche Planungsarbeiten und wasserrechtliche Genehmigungsverfahren zu liefern. Als klimatische Inputdaten wurden tägliche und monatliche Klimaprojektionsdaten genutzt. Die Klimaprojektionsdaten stellen die Ergebnisse eines Ensembles aus verschiedenen Klimamodellen dar (das Niedersächsische Klimaensemble AR5-NI v2.1 siehe Hajati et al. (2022)). Die Daten wurden vom Deutschen Wetterdienst bereitgestellt. Datengrundlage dessen ist das EURO-CORDEX Ensemble (Jacob et al., 2014). Im Rahmen des BMVI-Expertennetzwerks fand durch den DWD eine Herunterskalierung von einem 12,5 km auf ein 5 km Raster statt. Die Klimamodelle sind mit dem „Kein-Klimaschutz“-Szenario (RCP8.5) angetrieben. Dabei handelt es sich um ein Szenario des IPCC (Weltklimarat), welches einen kontinuierlichen Anstieg der globalen Treibhausgasemissionen beschreibt, der bis zum Ende des 21. Jahrhunderts einen zusätzlichen Strahlungsantrieb von 8,5 Watt pro m² gegenüber dem vorindustriellen Niveau bewirkt. Die Ergebnisse aller Klimamodelle sind gleich wahrscheinlich. Daher kann neben dem Mittelwert, der eine Tendenz aufzeigt, auch der obere (Maximum) und untere (Minimum) Rand der Ergebnisbandbreite über den MapTip abgerufen werden. Für eine bessere Regionalisierung wurden die klimatischen Eingangsparameter Niederschlag und potentielle Verdunstung mit bilinearer Interpolation auf ein 500 x 500 m Raster für mGROWA22 herunterskaliert.
Stratosphärisches Sulphataerosol ist von großer Bedeutung für das Klimasystem, weil es solare Strahlung streut und damit die planetare Albedo der Erde erhöht. Es ist außerdem wichtig für die Chemie der Stratosphäre, weil die Aerosolpartikel an der Chloraktivierung - sogar außerhalb der Polarwirbel - sowie bekanntermaßen an der Bildung polarer stratosphärischer Wolken beteiligt sind. Darüber hinaus ist stratosphärisches Aerosol laut dem 5. Sachstandsbericht des Intergovernmental Panel on Climate Change mitverantwortlich für die gegenwärtige Erwärmungspause. Boden-gestützte Lidar-Beobachtungen stellen eine der genauesten Methoden zur Fernerkundung stratosphärischer Aerosole dar. Im Rahmen des hier vorgeschlagenen Forschungsprojekts sollen Lidar-Messungen an 3 unterschiedlichen Orten - die bisher noch nicht zur Untersuchung stratosphärischer Aerosole verwendet wurden - genutzt werden. Die Lidar Systeme werden vom Leibniz-Institut für Atmosphärenphysik (IAP) e.V. an der Universität Rostock in Kühlungsborn betrieben und befinden sich im ALOMAR Observatorium in Andenes (Norwegen), auf der Davis Forschungsstation (Antarktis), sowie in Kühlungsborn. Zwei der Lidar-Messreihen decken gegenwärtig einen Zeitraum von 20 Jahren ab und die Lidar-Messungen in Alomar werden bei mehreren Wellenlängen durchgeführt, was die Ableitung von Teilchengrößen der stratosphärischen Aerosolpartikel erlaubt. Ein Alleinstellungsmerkmal der Lidar-systeme ist ihre Tageslichtfähigkeit, d.h., die Messungen können nicht nur nachts durchgeführt werden, was erstmals die Messung stratosphärischer Aerosole im polaren Sommer erlaubt. Die Lidar-Rohdaten werden in der ersten Phase des Projekts in vertikale Profile des Rückstreukoeffizienten und/oder der Aerosolextinktion konvertiert. Darüber hinaus werden aus den Mehrfarbenmessungen in ALOMAR Aerosolteilchengrößen bestimmt. In der zweiten Projektphase werden die abgeleiteten Aerosolzeitreihen verwendet, um deren zeitliche Variabilität sowie Langzeittrends über einen Zeitraum von mehr als 20 Jahren zu untersuchen und zu quantifizieren. Hierbei spielen saisonale Variationen, Einflüsse der QBO (Quasi-Biennial-Oscillation) und von Vulkanausbrüchen eine entscheidende Rolle. Die abgeleiteten Aerosolteilchengrößen liefern außerdem dringend benötigte Randbedingungen für die Ableitung der stratosphärischen Aerosolextinktion aus Satellitenmessungen des Horizont-gestreuten Sonnenlichts. Diese Messmethode wurde in der Vergangenheit zur Auswertung verschiedener Satellitendatensätze (z.B. OSIRIS/Odin, SCIAMACHY/Envisat, OMPS-LP/Suomi) verwendet und basiert auf a priori Wissen der Größenverteilung stratosphärischer Aerosole. Die zu erwartenden Ergebnisse liefern wichtige neue Kenntnisse über die Variabilität und Langzeittrends stratosphärischer Aerosolparameter (Extinktion, optische Dichte und Teilchengröße) sowie des Strahlungsantriebs des stratosphärischen Aerosols in mittleren und hohen nördlichen Breiten und über dekadische Zeitskalen.
Die Struktur und Zusammensetzung des Thermosphäre-Ionosphäre Systems (T-I) wird stark durch die solare EUV-Strahlung beeinflusst. Die andere wichtige externe Quelle von Variabilität in dieser Atmosphärenregion ist das geomagnetische Feld, das geladene Teilchen in die Atmosphäre leitet wo sie insbesondere um die Pole herum ihre Energie abgeben. Wie neue Daten zeigen, können auch interne Antriebsprozesse sowohl auf kurzen (Tage) als auch langen (Jahre) Zeitskalen die T-I Variabilität dominieren. Eine wesentliche Rolle wird dabei dem langsamen aber kontinuierlichen Anstieg von CO2 in der Mesosphäre und unteren Thermosphäre (MLT) zugeschrieben, der zu verstärkter Strahlungskühlung und damit einhergehender Kontraktion der Atmosphäre führt. Auch andere Treibhausgase können auf kürzeren Zeitskalen die T-I Variabilität stark modulieren, u.a. O3 und NO. Das Hauptziel dieses Projektes ist zu untersuchen, wie die räumliche Verteilung von Langzeittrends in MLT Treibhausgasen mit der T-I Langzeit Variabilität gekoppelt ist. Dabei sollen sowohl bodengebundene als auch Satellitendaten von CO2, O3, NO, H2O sowie Elektronendichten herangezogen werden. Durch Kombination von Daten der Satelliten CHAMP, GRACE, SWARM, COSMIC, GOMOS, ACE-FTS, MLS, SABER, MIPAS, HALOE und AIM soll eine nahezu globale Abdeckung über einen Zeitraum von 2 Sonnenzyklen erreicht werden. Aus diesen Daten soll eine globale Klimatologie erstellt werden als Grundlage für die Ableitung von Langzeittrends und ihrer Korrelation in Zeit, Raum und T-I Parametern, einschließlich der Untersuchung von möglichen zeitlichen Verzögerungen in der Variabilität. Ferner sollen chemische und dynamische Wirkmechanismen der T-I Reaktion auf diese Variabilität identifiziert sowie zum ersten Mal echte Abkühlungs- und Aufheizraten aus der globalen Klimatologie und ihre Korrelationen in der T-I Region berechnet werden. Diese können direkt in allgemeinen Zirkulationsmodellen anstatt der aus Volumenemissionsraten gewonnenen Abkühlraten verwendet werden.
Niedrige Wolken der marinen Grenzschicht kühlen das Erdsystem und spielen somit eine entscheidende Rolle für die Energiebilanz der Erde. Die physikalischen Eigenschaften dieser Wolken werden von Aerosolen beeinflusst. Veränderungen in der Zusammensetzung oder Konzentration atmosphärischer Aerosole können daher die Strahlungswirkung und somit das Kühlungspotential dieser Wolken verändern. Die Quantifizierung der Auswirkungen atmosphärischer Aerosole auf marine Grenzschichtwolken mit Beobachtungsdaten ist eine große Herausforderung, da viele Prozesse gleichzeitig wirken, statistisch schwer zu trennen sind und Wolken gegen Aerosoleinflüsse “gepuffert” sein können. Globale Klimamodelle können diese Prozesse nicht auflösen, sodass sie über Parametrisierungen festgeschrieben werden müssen, welche wiederum mit Unsicherheiten belastet sind. Durch diese Probleme in der Auswertung von Beobachtungen sowie in Modellen ist die Quantifizierung von Aerosol-Wolken-Interaktionen weiterhin eine der größten Unsicherheiten der Klimawissenschaften, was die Abschätzung der Klimasensitivität erschwert.Das beantragte Forschungsprojekt adressiert diese Herausforderungen und wird die Wirkung von Aerosolen auf marine Grenzschichtbewökung mit globalen Beobachtungsdaten quantifizieren und die Parameterisierungen dieser Prozesse in globalen Klimamodellen evaluieren. In aktuellen Studien haben statistische Modelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens geholfen, das Aerosol-Wolken-Meteorologie-System besser zu verstehen und zu quantifizieren, da sie in der Lage sind, Effekte von Aerosolen von anderen atmosphärischen Größen zu isolieren. Das beantragte Forschungsprojekt wird sich auf maschinelle Lernmethoden stützen, welche zusätzlich in der Lage sind, alle relevanten Wolkeneigenschaften gleichzeitig vorherzusagen, und damit mögliche Puffer explizit berücksichtigen und quantifizieren können. Die statistischen Modelle werden verwendet, um Zusammenhänge und Prozesse in globalen Beobachtungsdaten und dem Output globaler Klimamodelle zu analysieren. Auf diese Weise kann eine prozessorientierte Evaluierung von Modellparameterisierungen erreicht werden, die sich deutlich von dem üblichen Vergleich klimatologisch gemittelter Wolkenmuster abhebt. So können Modellparametrisierungen beobachtungsgestützt eingegrenzt, und der Strahlungsantrieb durch Wechselwirkungen zwischen Aerosolen und marinen Grenzschichtwolken quantifiziert werden.
Der Strahlungsantrieb durch anthropogene Aerosole aufgrund von Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen ist die Hauptunsicherheit bezüglich des Antriebs des Klimawandels. Für Flüssigwasserwolken, die den Strahlungsantrieb im solaren (kurzwelligen) Spektrum dominieren, konnten mittlerweile einige Fortschritte in der Quantifizierung erzielt werden. Im Gegensatz dazu gibt es für den Strahlungsantrieb im langwelligen (terrestrischen) Spektralbereich nur sehr grobe Abschätzungen von Klimamodellen. In Vorarbeiten haben wir einen Vorschlag entwickelt, wir aktive Fernerkundung zur Charakterisierung von Eiskristallkonzentrationen und Aerosol benutzt werden könnte, um eine beobachtungsbasierte Abschätzung des Strahlungsantriebs durch Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen im langwelligen Spektrum zu ermöglichen. Allerdings sind die Satellitendaten höchst unsicher und benötigen eine Validierung mit Referenzdaten. In FLASH wird vorgeschlagen, (i) die Satelliten-abgeleitete Eiskristallkonzentration sowie ihre Sensitivität bezüglich Temperatur, Vertikalwind und Aerosolbedingungen mit den neuen In-situ-Daten von HALO zu validieren bzw. evaluieren, (ii) die Ableitung der Eiskristallkonzentration vom Satelliten mit der von Lidar und Radar an Bord von HALO zu verifizieren, (iii) Klimamodelle zu evaluieren und zur Interpretation der statistischen Relationen zu benutzen, und (iv) schließlich eine Abschätzung des Strahlungsantriebs durch Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen und seines Unsicherheitsbereichs zu erarbeiten. Die Rolle von FLASH im SPP 1294 ist es, die vorhandenen Daten auszuwerten und mit den Daten geplanter Kampagnen in integrierender Weise zu arbeiten mit dem Ziel, eine bessere Abschätzung des Aerosol-Wolken-Strahlungsantriebs zu erreichen, neue innovative Satellitendaten zu validieren, und die relevanten Parametrisierungen in Klimamodellen zu evaluieren und zu verbessern.
Aerosol single-scattering albedo (ASSA) as derived from TROPOMI observations. ASSA is a measure of how much light is scattered by aerosols compared to how much is absorbed. It is important for understanding the impact of aerosols on climate and radiative forcing. ASSA is unitless; a value of unity implies that extinction is completely due to scattering; conversely, a single-scattering albedo of zero implies that extinction is completely due to absorption. Daily ASSA observations are binned onto a regular latitude-longitude grid. The TROPOMI instrument onboard the Copernicus SENTINEL-5 Precursor satellite is a nadir-viewing, imaging spectrometer that provides global measurements of atmospheric properties and constituents on a daily basis. It is contributing to monitoring air quality and climate, providing critical information to services and decision makers. The instrument uses passive remote sensing techniques by measuring the top of atmosphere solar radiation reflected by and radiated from the earth and its atmosphere. The four spectrometers of TROPOMI cover the ultraviolet (UV), visible (VIS), Near Infra-Red (NIR) and Short Wavelength Infra-Red (SWIR) domains of the electromagnetic spectrum. The operational trace gas products generated at DLR on behave ESA are: Ozone (O3), Nitrogen Dioxide (NO2), Sulfur Dioxide (SO2), Formaldehyde (HCHO), Carbon Monoxide (CO) and Methane (CH4), together with clouds and aerosol properties. This product is created in the scope of the project INPULS. It develops (a) innovative retrieval algorithms and processors for the generation of value-added products from the atmospheric Copernicus missions Sentinel-5 Precursor, Sentinel-4, and Sentinel-5, (b) cloud-based (re)processing systems, (c) improved data discovery and access technologies as well as server-side analytics for the users, and (d) data visualization services.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 123 |
| Europa | 2 |
| Land | 112 |
| Weitere | 2 |
| Wissenschaft | 69 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 1 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 112 |
| Text | 6 |
| unbekannt | 109 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 6 |
| Offen | 222 |
| Unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 193 |
| Englisch | 65 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 3 |
| Bild | 3 |
| Datei | 60 |
| Dokument | 5 |
| Keine | 74 |
| Webseite | 148 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 208 |
| Lebewesen und Lebensräume | 212 |
| Luft | 229 |
| Mensch und Umwelt | 228 |
| Wasser | 215 |
| Weitere | 229 |