Assessing the cloud-climate feedback by improving cloud-related processes in an Earth System Model exploiting observational data.
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Forschungsarbeiten der Nachwuchsgruppe zum Thema "Wolken-Klima-Wechselwirkungen" lassen sich in vier Teilbereiche gliedern: Aerosol-Wolken-Klima-Antriebe: Anthropogene Aerosolpartikel können als Wolkenkondensationskeime dienen und dadurch Wolkeneigenschaften und so den Einfluss der Wolken auf die Strahlung verändern. Dieser Antrieb des Klimawandels ist nur ungenau verstanden. In der Nachwuchsgruppe haben wir Satellitendaten benutzt, um mit Hilfe von statistischen Korrelationen, mit Untersuchungen von Schiffsemissionen ("ship tracks") und des Wochengangs die Effekte von Aerosolen auf Wolken und Strahlung zu quantifizieren, und um die Darstellung im Klimamodell zu evaluieren. Der Einfluss der Aerosole ließ sich zwar nachweisen, aber unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass in vielen Fällen bisherige Studien die Effekte in ihrer Stärke überschätzt haben. Dies gilt auch für den Einfluss von anthropogenen Aerosolen auf den indischen Monsun, die diesen nicht verstärken, sondern durch Kühlung des Bodens den Niederschlag eher reduzieren. Interpretation von Satellitendaten: Satellitenfernerkundung versucht, aus den gemessenen Strahlungseigenschaften Rückschlüsse auf die Eigenschaften der Atmosphäre zu ziehen. Wir haben die Satellitendaten für Wolkenwasser, Wolkenhöhen und Winde untersucht und dabei zahlreiche Probleme nachgewiesen, die bei der Anwendung der Daten berücksichtigt werden müssen. Wolken-Klima-Wechselwirkungen: Für zwei für das Klima der Erde besonders wichtige Regionen haben wir spezielle Moden der Wolken-Klima-Wechselwirkungen untersucht. In der Arktis deuten die Daten darauf hin, dass das Meereis-Minimum im Jahr 2007 teilweise durch eine besonders geringe Bewölkung erklärt werden kann. Im Amazonasgebiet legen unsere Ergebnisse nahe, dass Entwaldung die Wolkeneigenschaften und damit die Strahlung so beeinflusst, dass es eine erwärmende Rückkopplung gibt. Im globalen Maßstab schließlich konnten wir zeigen, dass es besonders die Wolken in der unteren Atmosphäre über den Ozeanen in den Tropen sind, die für die Klimasensitivität relevant sind. Der Vergleich von Modellsimulationen mit Beobachtungen dieser Wolken deutet darauf hin, dass eine hohe Klimasensitivität wahrscheinlich ist. Die Reaktion des Klimasystems auf Vulkanausbrüche bietet nur eine unzureichende Möglichkeit, die Klimasensitivität abzuschätzen. Modellevaluierung und -verbesserung: Verlässliche Simulationen des zukünftigen Klimawandels sind nur möglich, wenn die Darstellung von Wolken im Modell verbessert wird. Ein Schwerpunkt der Arbeitsgruppe liegt auf der statistischen Beschreibung der Variabilität von Wolken, die durch das Klimamodell nicht aufgelöst werden kann ("subskalige Variabilität"). Diese Parameterisierung ist prinzipiell Auflösungs-unabhängig, aber Verbesserungen sind nötig. Die Evaluierung dieser statistischen Beschreibung mit Satellitendaten, mit bodengestützter Fernerkundung und mit hochaufgelösten Modellsimulationen erlaubt es uns, die bisherige Formulierung zu verbessern. Vergleiche der simulierten Wolken mit neuen Satellitendaten deckten weiterhin Probleme mit Cumuluswolken und Cumulonimbuswolken und daraus entstehenden Cirren auf. Neue Ansätze von Parametrisierungen, die wir gemeinsam mit der ETH Zürich und dem niederländischen Wetterdienst implementiert haben, halfen, die Übereinstimmung der Simulation mit den Beobachtungen zu verbessern.Datenassimilation ist ein vielversprechender Ansatz, um in objektiver Weise Parameter einzustellen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Aerosol indirect effects - general circulation model intercomparison and evaluation with satellite data. Atmos. Chem. Phys., 9, 8697–8717, 2009
Quaas, J., Y. Ming, S. Menon, T. Takemura, M. Wang, J. Penner, A. Gettelman, U. Lohmann, N. Bellouin, O. Boucher, A. M. Sayer, G. E. Thomas, A. McComiskey, G. Feingold, C. Hoose, J. E. Kristjánsson, X. Liu, Y. Balkanski, L. J. Donner, P. A. Ginoux, P. Stier, B. Grandey, J. Feichter, I. Sednev, S. E. Bauer, D. Koch, R. G. Grainger, A. Kirkevåg, T. Iversen, Ø. Seland, R. Easter, S. J. Ghan, P. J. Rasch, H. Morrison, J.-F. Lamarque, M. J. Iacono, S. Kinne, and M. Schulz
- Current understanding and quantification of clouds in the changing climate system and strategies for reducing critical uncertainties. J. Heintzenberg and R. J. Charlson (eds.), Clouds in the Perturbed Climate System. Proceedings Ernst Strüngmann Forum, p. 576, MIT press, Cambridge, ISBN 978-0-262-01287-4, 2009
Quaas, J., S. Bony, W. D. Collins, L. Donner, A. J. Illingworth, A. Jones, U. Lohmann, M. Satoh, S. E. Schwartz, W.-K. Tao, and R. Wood
- Exploiting the weekly cycle as observed over Europe to analyse aerosol indirect effects in two climate models. Atmos. Chem. Phys., 9, 8493–8501, 2009
Quaas, J., O. Boucher, A. Jones, G. P. Weedon, J. Kieser, and H. Joos
- Global assessment of AMSR-E and MODIS cloud liquid water path retrievals in warm oceanic clouds. J. Geophys. Res., 115, D13202, 2010
Seethala, C., and Á. Horváth
(Siehe online unter https://doi.org/10.1029/2009JD012662) - How can aerosols affect the Asian summer monsoon? Assessment during three consecutive pre-monsoon seasons from CALIPSO satellite data. Atmos. Chem. Phys., 10, 4673–4688, 2010
Kuhlmann, J. and J. Quaas
- Interpreting the cloud cover - aerosol optical depth relationship found in satellite data using a general circulation model. Atmos. Chem. Phys., 10, 6129–6135, 2010
Quaas, J., B. Stevens, U. Lohmann, and P. Stier
- Total aerosol effect: forcing or radiative flux perturbation. Atmos. Chem. Phys., 10, 3235–3246, 2010
Lohmann, U., L. Rotstayn, T. Storelvmo, A. Jones, S. Menon, J. Quaas, A. Ekman, D. Koch, and R. Ruedy
- Effects of absorbing aerosols in cloudy skies: A satellite study over the Atlantic Ocean. Atmos. Chem. Phys., 11, 1393–1404, 2011
Peters, K., J. Quaas, and N. Bellouin
(Siehe online unter https://doi.org/10.5194/acp-11-1393-2011) - Evaluation of the statistical cloud scheme in the ECHAM5 model using satellite data. Q. J. R. Meteorol. Soc., 2011
Weber, T., J. Quaas, and P. Räisänen
(Siehe online unter https://doi.org/10.1002/qj.887) - On constraining estimates of climate sensitivity with presentday observations through model weighting. J. Clim., 2011
Klocke, D., R. Pincus, and J. Quaas
(Siehe online unter https://doi.org/10.1175/2011JCLI4193.1)
