Physische Geographie - Klimatologie Christoph Gerbig, Sönke Zaehle Max-Planck-Institut für Biogeochemie Hans-Knöll Str. 10, PF 100164, 07701 Jena Tel.: (03641) 57-6373 (Gerbig) -6230 (Zaehle) Vorlesungswebsite: https://www.bgc-jena.mpg.de/bgc-systems/lectures/MH_CG Email: [email protected][email protected]https://www.bgc-jena.mpg.de/~christoph.gerbig https://www.bgc-jena.mpg.de/~szaehle Info - Vorlesungswebsite: https://www.bgc-jena.mpg.de/bgc-systems/index.php/LecturesAtFSU/ MHCG - Literatur: - M. Kappas: "Klimatologie", Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg, 2009 (ISBN 978-3-8274-1827-2) - J. M. Wallace and P.V. Hobbs: "Atmospheric Science“,2nd Edition, Academic Press, San Diego, 2006 (ISBN 0-12-732951X) - D. Archer: “Global Warming, Understanding the Forecast”, Blackwell, (ISBN 978-1-4051-4039-3) - Storch, H.v., S. Guess, and M. Heimann: "Modellierung des Klimasystems: Eine Einführung in Funktionsweise, Anwendungen und Grenzen von konzeptionellen und realitätsnahen Modellen". Springer, Heidelberg, 1999. (auch für nicht- Naturwissenschaftler verständliche Übersicht über das globale Klimasystem) - IPCC Bericht (http://www.ipcc.ch/report/ar5/wg1/) - T. Stocker et al. (Eds.): "Climate Change 2013: The Physical Science Basis". Cambridge University Press, Cambridge, 2013. (ISBN 978-1-107-05799-1) ("Fifth Assessment Report" des Intergovernmental Panel on Climate Change, “AR5”) - “Technical Summary of WG I Report” http://www.climatechange2013.org/images/report/WG1AR5_TS_FINAL.pdf Programm Meteosat (14.10.2017, 12 UTC) EUMETSAT Erde im sichtbaren Licht (RGB Composite)
Transcript
Physische Geographie - Klimatologie
Christoph Gerbig, Sönke ZaehleMax-Planck-Institut für Biogeochemie
- J. M. Wallace and P. V. Hobbs: "Atmospheric Science“,2nd Edition, Academic Press, San Diego, 2006 (ISBN 0-12-732951X)
- D. Archer: “Global Warming, Understanding the Forecast”, Blackwell, (ISBN 978-1-4051-4039-3)
- Storch, H.v., S. Guess, and M. Heimann: "Modellierung des Klimasystems: Eine Einführung in Funktionsweise, Anwendungen und Grenzen von konzeptionellen und realitätsnahen Modellen". Springer, Heidelberg, 1999. (auch für nicht-Naturwissenschaftler verständliche Übersicht über das globale Klimasystem)
- T. Stocker et al. (Eds.): "Climate Change 2013: The Physical Science Basis". Cambridge University Press, Cambridge, 2013. (ISBN 978-1-107-05799-1) ("Fifth Assessment Report" des Intergovernmental Panel on Climate Change, “AR5”)
- “Technical Summary of WG I Report”http://www.climatechange2013.org/images/report/WG1AR5_TS_FINAL.pdf
Programm
Meteosat (14.10.2017, 12 UTC)
EUMETSAT
Erde im sichtbaren Licht (RGB Composite)
Klimavariabilität: Überblick über die jüngere
Klimageschichte
Nomenklatur
- Zustand der Erdatmosphäre kann nach verschiedenen Zeitskalen charakterisiert werden:
- Wetter: Stunden bis mehrere Tage
- Witterung: mehrere Tage bis zu Monat/Jahreszeit
- Klima: Über einen längeren Zeitraum (30 Jahre) gemittelter Zustand inklusive dessen Statistik
- Klimanormal: Klima berechnet für definierten Bezugszeitraum (WMO: 1961-1990, 1991-2020)
- Klimatologie: Wissenschaft, welche sich mit der Erforschung der Gesetzmässigkeiten des Klimas und des Klimasystems befasst.
Tagesgang von Temperatur und Sonnenstrahlung Wetterstation des MPI für Biogeochemie, 4 sonnige Tage im Juli 2006
(https://www.bgc-jena.mpg.de/wetter/)
35
30
25
20
15
10
°C
00:0001.07.2006
00:0002.07.2006
00:0003.07.2006
00:0004.07.2006
00:0005.07.2006
1000
800
600
400
200
0
Wm
-2
Lufttemperatur
Sonnenstrahlung
Wetterverlauf September-Oktober,
2010
Wetterstation des MPI für Biogeochemie
Aug 30 Sep 13 Sep 27 Oct 11975980985990995
pHmb
arL
Aug 30 Sep 13 Sep 27 Oct 1105101520
THdeg
CL
Aug 30 Sep 13 Sep 27 Oct 110
200400600800
SWDRHWê
mL
Aug 30 Sep 13 Sep 27 Oct 110.00.51.01.52.02.53.03.5
rainHmmL
Aug 30 Sep 13 Sep 27 Oct 11405060708090100
rhH%L
Luftdruck
Temperatur
Globalstrahlung
Niederschlag
Luftfeuchte
Wetterstation in Jena - Geschichte (G. Kluge)
- Erste Aufzeichnungen seit 1770
- 1812: Unter Einfluss von Goethe Errichtung der Sternwarte im Schillergässchen und Beginn regelmässiger Wetterbeobachtungen
- Die regelmässigen Aufzeichnungen beginnen am 11.10.1813, enthalten aber große Lücken. Stattdessen findet man Bemerkungen wie "Kanonade bei Kösen" oder "die Kriegsbegebenheiten, und was ihnen anhängt, stören die Ordnung der Beobachtungen"
- Ab 1820 weitgehend lückenlose Aufzeichnungen (3x am Tag) bis 2005, danach automatische Aufzeichnung
Instrumentelle Wetteraufzeichnungen Beispiel: Wetter/Klimastation in Jena
Jahresgang der Tagesmitteltemperatur mit aktuellen Messwerten (2016-2018)
Tagesmitteltemperaturen Jena seit Beginn der Aufzeichnungen
11
Abbildung 1 Tagesmitteltemperaturen im Überblick
In den folgenden Abbildungen wurden die Temperaturdaten eines jeden Tages um ± 15 Jahre geglättet (gleitendes Mittel von jeweils 31 Jahren) und die fehlenden Daten nach der gleichen Rechnung aufgefüllt.
Abbildung 2 Tagesmitteltemperatur (± 15 Jahre geglättet)
Abbildung 3 Tagesmitteltemperatur (± 15 Jahre geglättet): Abweichung vom Klimanormal
Man erkennt deutlich, dass 1840-1900 die Temperaturen geringer als im Normierungszeit-raum 1961-1990 sind. 1820-1840 sind zwar wärmere Sommer, dafür jedoch deutlich kältere Winter beobachtbar. Nach 1990 ist das gesamte Jahr wärmer als im Vergleichszeitraum. Durch Mittelung über entsprechende Jahreszeiträume lässt sich ein mittlerer Jahresgang errechnen. Dieser Rechnung wird zum besseren Vergleich von Wetterstationen untereinan-der in vielen Veröffentlichungen der Zeitraum 1961-1990 zugrunde gelegt. Dieses Klimanormal sieht wie folgt aus:
Auswertung: J. Winderlich
°C
Entwicklung der Jahresmitteltemperatur
Schwankungen von Jahr zu Jahr (interannuale Schwankungen): ± 1.5°C
Trend: ∼0.9 °C / 100 Jahre
Andere Wetterparameter:
27
Interessant ist, dass sich hier das klarere Wetter in den Sommermonaten beweisen lässt. Im Sommer ist die Sonne fast doppelt so häufig zu sehen, wie im Winter (bezogen auf die Zeit, die sie am Himmel ist).
4.6 Nebeltage
Der Wert ist 0 oder 1. Der Mittelwert aller aufgezeichneten Tage ist 0,2218.
Abbildung 32 Nebeltage im Überblick
Abbildung 33 Klimanormal der Nebeltage
Im Klimanormal ist ein doppelter Jahresgang erkennbar. Im Frühjahr und insbesondere im Herbst ist die Nebelbildung besonders ausgeprägt.
Abbildung 34 Trend der Nebeltage
Erkennbar ist eine Anormalität in den Jahren um 1940, die vielleicht auf eine andere Erfas-sungsmodalität zurückzuführen ist. Außerdem ist nach 1990 ein deutlicher Einbruch der Nebeltage im Jahr zu erkennen. In den Spätwintermonaten ist die erhöhte Nebelbildung im Vergleich zum Gesamtjahr deutlich zurückgegangen. Ursache daran wird wahrscheinlich die Heizungs- und Industrieumstellung der Wendejahre sein.
20
4.4 Niederschlag
Statistische Auswertung des Tagesniederschlags: Min: 0,0 mm sehr oft... Max: 110,0 mm am 18.7.1997 Mittel: 1,5938 mm ! 582 mm im Jahr Zunächst sind die Tageswerte der Niederschlagsmessung und das Klimanormal dargestellt.
Abbildung 17 Tagesniederschlagsmenge im Überblick
Abbildung 18 Klimanormal des Tagesniederschlags
Abbildung 19 Trend des Tagesniederschlags
Eine Veränderung des Niederschlagsverhalten über den Messzeitraum ist nicht signifikant. Zur besseren Übersichtlichkeit sind in den folgenden Grafiken die Messergebnisse monats-weise aufaddiert. Fehlt einem Monat auch nur ein Tageswert, so gilt der ganze Monat als nicht gemessen.
Niederschlag (mm/Tag) Tage mit Nebel
Auswertung: J. Winderlich
Kumulativer Niederschlag mit aktuellen Messwerten (2017/18)
0 100 200 300
0
200
400
600
800
Tag des Jahres
Kum
mul
ativ
er N
iede
rsch
lag
(mm
)
Mittel 1980−200920172018
50% Range70% Range
Klimadiagramm Jena
34
4.9 Klimadiagramm
Aus den vorhandenen Datenreihen der Tagesmitteltemperatur und des Tagesniederschlages wurde nun ein Klimadiagramm für den Zeitraum 1961-1990 erstellt.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 120
5
10
15
20
25
30
35
9,3 °C 587 mm
Klimadiagramm Jena Schillergäßchen 1961-1990
50°55'34,9" N, 11°35'3,3" E - Höhe: 155 m
Tagesm
itte
l-T
em
pera
tur
in °
C
Monat
0
10
20
30
40
50
60
70
Nie
ders
chla
g in m
m
Monat Jan Feb Mär Apr Mai Jun Jul Aug Sep Okt Nov Dez Jahr
Im Vergleich zu den im Internet verfügbaren Daten der Station Schillergässchen (http://www.geogr.uni-jena.de/541.0.html) ergeben sich einige kleine Abweichungen: Bei der Niederschlagssumme in den Monaten Januar: 35,4 mm, April: 56,2 mm, Juni: 77,2 mm, August: 62,0 mm, November: 40,1 mm und Dezember: 43,0 mm. Bei der Temperatur wird im Dezember 1,8 °C statt der hier errechneten 1,74 °C angegeben. Ursache der Abweichungen könnten Übertragungsfehler von analoger in die digitale Form sein.
4.9.1 Vergleich mit Gera und Erfurt
Um die Daten in die regionalen Gegebenheiten einordnen zu können, sollen die Klimawerte mit den Klimadiagrammen von Gera-Leumnitz und Erfurt Bindersleben verglichen werden. Bestätigt wird dadurch, dass die Temperaturen im über 150 m tiefer gelegenem Jena um 1,4 °C höher sind (entspricht etwa dem trocken-adiabatischem Temperaturgradienten von 1 °C pro 100 m). Im Niederschlagsbild reiht sich Jena zwischen dem maritimerem Erfurt und dem kontinentalerem Gera ein. Interessanterweise steigt jedoch der Gesamtjahresnieder-schlag mit zunehmend kontinentalerem Klima. Quelle: http://www.klimadiagramme.de/Deutschland/gera.html
Niederschlag
Wie repräsentativ ist die Klimastation Jena?
Änderungen der jahreszeitlich und global gemittelten
Temperatur in Oberflächennähe (“T2m”)
IPCC AR5
SPM
Summary for Policymakers
6
Figure SPM.1 | (a) Observed global mean combined land and ocean surface temperature anomalies, from 1850 to 2012 from three data sets. Top panel: annual mean values. Bottom panel: decadal mean values including the estimate of uncertainty for one dataset (black). Anomalies are relative to the mean of 1961−1990. (b) Map of the observed surface temperature change from 1901 to 2012 derived from temperature trends determined by linear regression from one dataset (orange line in panel a). Trends have been calculated where data availability permits a robust estimate (i.e., only for grid boxes with greater than 70% complete records and more than 20% data availability in the first and last 10% of the time period). Other areas are white. Grid boxes where the trend is significant at the 10% level are indicated by a + sign. For a listing of the datasets and further technical details see the Technical Summary Supplementary Material. {Figures 2.19–2.21; Figure TS.2}
Tem
pera
ture
ano
mal
y (°
C) r
elat
ive
to 1
961–
1990
(a)
(b) Observed change in surface temperature 1901–2012
−0.6
−0.4
−0.2
0.0
0.2
0.4
0.6Annual average
−0.6
−0.4
−0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
1850 1900 1950 2000
Decadal average
(°C)
Observed globally averaged combined land and ocean surface temperature anomaly 1850–2012
Figure SPM.1 | (a) Observed global mean combined land and ocean surface temperature anomalies, from 1850 to 2012 from three data sets. Top panel: annual mean values. Bottom panel: decadal mean values including the estimate of uncertainty for one dataset (black). Anomalies are relative to the mean of 1961−1990. (b) Map of the observed surface temperature change from 1901 to 2012 derived from temperature trends determined by linear regression from one dataset (orange line in panel a). Trends have been calculated where data availability permits a robust estimate (i.e., only for grid boxes with greater than 70% complete records and more than 20% data availability in the first and last 10% of the time period). Other areas are white. Grid boxes where the trend is significant at the 10% level are indicated by a + sign. For a listing of the datasets and further technical details see the Technical Summary Supplementary Material. {Figures 2.19–2.21; Figure TS.2}
Tem
pera
ture
ano
mal
y (°
C) r
elat
ive
to 1
961–
1990
(a)
(b) Observed change in surface temperature 1901–2012
−0.6
−0.4
−0.2
0.0
0.2
0.4
0.6Annual average
−0.6
−0.4
−0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
1850 1900 1950 2000
Decadal average
(°C)
Observed globally averaged combined land and ocean surface temperature anomaly 1850–2012
Vor-Instrumentelle Epoche: Rekonstruktion des Klimas aus sogenannten
“Proxy-Daten”
- Baumringe (Dicke, Dichte, Isotope)
- Sedimente im Ozean und in Seen
- Bohrlochtemperaturen
- Tropfsteine
- Eiskerne
Änderungen der Oberflächentemperatur während der letzten 2000 Jahre
Abweichung vom Mittel über 1961-1990
409
Information from Paleoclimate Archives Chapter 5
5
response to orbital forcing and WMGHG concentration changes, time slice simulations for 128 to 125 ka exhibit global mean annual surface temperature changes of 0.0°C ± 0.5°C as compared to pre-industrial. Data and models suggest a land–ocean contrast in the responses to the LIG forcing (Figure 5.6c, d). Peak global annual SST warming is estimated from data to be 0.7°C ± 0.6°C (medium confidence) (McKay et al., 2011). Models give more confidence to the lower bound. The ensemble of climate model simulations gives a large range of global annual land temperature change relative to pre-industrial, –0.4°C to 1.7°C, when sampled at the data locations and cooler than when averaged for all model land areas, pointing to difficulties in estimating global mean annual surface temperature with current spatial data cov-erage (Otto-Bliesner et al., 2013).
5.3.5 Temperature Variations During the Last 2000 Years
The last two millennia allow comparison of instrumental records with multi-decadal-to-centennial variability arising from external forcings and internal climate variability. The assessment benefits from high-res-olution proxy records and reconstructions of natural and anthropogen-ic forcings back to at least 850 (Section 5.2), used as boundary condi-tions for transient GCM simulations. Since AR4, expanded proxy data networks and better understanding of reconstruction methods have supported new reconstructions of surface temperature changes during
the last 2000 years (Section 5.3.5.1) and their associated uncertain-ties (Section 5.3.5.2), and supported more extensive comparisons with GCM simulations (Section 5.3.5.3).
5.3.5.1 Recent Warming in the Context of New Reconstructions
New paleoclimate reconstruction efforts since AR4 (Figure 5.7; Table 5.4; Appendix 5.A.1) have provided further insights into the charac-teristics of the Medieval Climate Anomaly (MCA; Table 5.1) and the Little Ice Age (LIA; Table 5.1). The timing and spatial structure of the MCA and LIA are complex (see Box 6.4 in AR4 and Diaz et al., 2011; and Section 5.5), with different reconstructions exhibiting warm and cold conditions at different times for different regions and seasons. The median of the NH temperature reconstructions (Figure 5.7) indicates mostly warm conditions from about 950 to about 1250 and colder con-ditions from about 1450 to about 1850; these time intervals are chosen here to represent the MCA and the LIA, respectively.
Based on multiple lines of evidence (using different statistical meth-ods or different compilations of proxy records; see Appendix 5.A.1 for a description of reconstructions and selection criteria), published reconstructions and their uncertainty estimates indicate, with high con-fidence, that the mean NH temperature of the last 30 or 50 years very likely exceeded any previous 30- or 50-year mean during the past 800
Figure 5.7 | Reconstructed (a) Northern Hemisphere and (b) Southern Hemisphere, and (c) global annual temperatures during the last 2000 years. Individual reconstructions (see Appendix 5.A.1 for further information about each one) are shown as indicated in the legends, grouped by colour according to their spatial representation (red: land-only all latitudes; orange: land-only extratropical latitudes; light blue: land and sea extra-tropical latitudes; dark blue: land and sea all latitudes) and instrumental temperatures shown in black (Hadley Centre/ Climatic Research Unit (CRU) gridded surface temperature-4 data set (HadCRUT4) land and sea, and CRU Gridded Dataset of Global Historical Near-Surface Air TEMperature Anomalies Over Land version 4 (CRUTEM4) land-only; Morice et al., 2012). All series represent anomalies (°C) from the 1881–1980 mean (horizontal dashed line) and have been smoothed with a filter that reduces variations on time scales less than about 50 years.
IPCC AR5
Klimaarchiv: Eiskerne
Ice Cores
Photo: margin of Quelcaya Ice Cap (L. Thompson)
Photo: GISP-2 drilling site (M. Morrison)
Ice accumulation records from ice sheets and glaciers in
polar, mid and tropical latitudes can provide records of cli-
mate variability that are resolvable at an annual, sometimes
seasonal level. Isotopic signatures in the ice itself yield quan-
titative information on past temperature and hydrological
regimes. This can be set alongside records of changing
atmospheric trace gases and dust/aerosol loading from the
same core
LB/PAG1/99-1
Luftblasen
konserviert in
einem Eisstück
aus einem
antarktischen
Bohrkern
ca. 1 cm
[curtesy E. Wolff!
ca. 1 cm
{
Speicherung der Klimainformation im Eis
Tiefbohrungen in der AntarktisAntarctic Drilling sites
Vostok
Dome CByrd
Dome F
DML
Dome C (Concordia) Drilling Site (EPICA Project)
Dome C (Concordia) Drilling Site (EPICA Project) Klima der letzten
800’000 Jahre
Quelle: IPCC AR5, 2013
400
Chapter 5 Information from Paleoclimate Archives
5
Figure 5.3 | Orbital parameters and proxy records over the past 800 kyr. (a) Eccentricity. (b) Obliquity. (c) Precessional parameter (Berger and Loutre, 1991). (d) Atmospheric concentration of CO2 from Antarctic ice cores (Petit et al., 1999; Siegenthaler et al., 2005; Ahn and Brook, 2008; Lüthi et al., 2008). (e) Tropical sea surface temperature stack (Herbert et al., 2010). (f) Antarctic temperature stack based on up to seven different ice cores (Petit et al., 1999; Blunier and Brook, 2001; Watanabe et al., 2003; European Project for Ice Coring in Antarctica (EPICA) Community Members, 2006; Jouzel et al., 2007; Stenni et al., 2011). (g) Stack of benthic d18O, a proxy for global ice volume and deep-ocean temperature (Lisiecki and Raymo, 2005). (h) Reconstructed sea level (dashed line: Rohling et al., 2010; solid line: Elderfield et al., 2012). Lines represent orbital forcing and proxy records, shaded areas represent the range of simulations with climate models (Grid Enabled Integrated Earth System Model-1, GENIE-1, Holden et al., 2010a; Bern3D, Ritz et al., 2011), climate–ice sheet models of intermediate complexity (CLIMate and BiosphERe model, CLIMBER-2, Ganopolski and Calov, 2011) and an ice sheet model (ICe sheet model for Integrated Earth system studies, IcIES, Abe-Ouchi et al., 2007) forced by variations of the orbital parameters and the atmospheric concentrations of the major greenhouse gases. (i) Rate of changes of global mean temperature during Termination I based on Shakun et al. (2012).
et al., 2008). Such close linkages between CO2 concentration and cli-mate variability are consistent with modelling results suggesting with high confidence that glacial–interglacial variations of CO2 and other GHGs explain a considerable fraction of glacial–interglacial climate variability in regions not directly affected by the NH continental ice sheets (Timmermann et al., 2009; Shakun et al., 2012).
5.3.2.2 Last Glacial Termination
It is very likely that global mean surface temperature increased by 3°C to 8°C over the last deglaciation (see Table 5.2), which gives a very likely average rate of change of 0.3 to 0.8°C kyr–1. Deglacial global warming occurred in two main steps from 17.5 to 14.5 ka and 13.0 to 10.0 ka that likely reached maximum rates of change between 1°C kyr–1 and 1.5°C kyr–1 at the millennial time scale (cf. Shakun et al., 2012; Figure 5.3i), although regionally and on shorter time scales higher rates may have occurred, in particular during a sequence of abrupt climate change events (see Section 5.7).
For the last glacial termination, a large-scale temperature reconstruc-tion (Shakun et al., 2012) documents that temperature change in the SH lead NH temperature change. This lead can be explained by the bipolar thermal seesaw concept (Stocker and Johnsen, 2003) (see also Section 5.7) and the related changes in the inter-hemispheric ocean heat transport, caused by weakening of the Atlantic Ocean meridional overturning circulation (AMOC) during the last glacial termination (Ganopolski and Roche, 2009). SH warming prior to NH warming can also be explained by the fast sea ice response to changes in austral spring insolation (Stott et al., 2007; Timmermann et al., 2009). Accord-ing to these mechanisms, SH temperature lead over the NH is fully consistent with the NH orbital forcing of deglacial ice volume chang-es (high confidence) and the importance of the climate–carbon cycle feedbacks in glacial–interglacial transitions. The tight coupling is fur-ther highlighted by the near-zero lag between the deglacial rise in CO2 and averaged deglacial Antarctic temperature recently reported from improved estimates of gas-ice age differences (Pedro et al., 2012; Par-renin et al., 2013). Previous studies (Monnin et al., 2001; Table 5.A.4)
Age (kyr)
Zunahme der CO2 Konzentration während des Holozän, basierend auf Eisbohrkernen und direkten Messungen
Wissenschaftliche Grundlagen
3
ABBILDUNG SPM.1. Atmosphärische Konzentrationen von Kohlendioxid, Methan und Lachgas in den letzten 10’000 Jahren (große Grafiken) und seit 1750 (eingefügte Grafiken). Dargestellt sind Messungen aus Eisbohrkernen (Symbole mit verschiedenen Farben für unterschiedliche Studien) und atmosphärischen Proben (rote Linien). Die entsprechenden Strahlungsantriebe sind auf der rechten Achse der großen Grafiken angegeben. {Abbildung 6.4}
dioxidemissionen werden auf 1,6 [0,5 bis 2,7] GtC (5,9
[1,8 bis 9,9] GtCO2) pro Jahr in den 1990er Jahren ge-
schätzt, wobei diese Schätzungen große Unsicherheiten
aufweisen. {7.3}
• Die globale atmosphärische Methan-Konzentration
ist von einem vorindustriellen Wert von etwa 715 ppb
auf 1732 ppb in den frühen 1990er Jahre gestiegen und
liegt 2005 bei 1774 ppb. Die atmosphärische Methan-
Konzentration im Jahr 2005 übertrifft die aus Eisbohr-
kernen bestimmte natürliche Bandbreite der letzten
650’000 Jahre (320 bis 790 ppb) bei Weitem. Die
Wachstumsraten haben seit den frühen 1990er Jahren im
Einklang mit den nahezu gleich gebliebenen gesamten
Emissionen (Summe der anthropogenen und natürlichen
Quellen) abgenommen. Es ist sehr wahrscheinlich,6 dass
der beobachtete Anstieg der Methan-Konzentration auf
menschliche Aktivitäten, vor allem Landwirtschaft und
Verbrauch fossiler Brennstoffe, zurückzuführen ist, aber
die jeweiligen Beiträge von verschiedenen Quellentypen
sind nicht gut bestimmt. {2.3, 7.4}
• Die globale atmosphärische Lachgas-Konzentration ist
von einem vorindustriellen Wert von etwa 270 ppb auf
319 ppb im Jahr 2005 angestiegen. Die Wachstumsrate
ist seit 1980 ungefähr konstant. Mehr als ein Drittel
aller Lachgasemissionen sind anthropogen und primär
durch die Landwirtschaft verursacht. {2.3, 7.4}
Das Verständnis der erwärmenden und kühlenden anthropogenen Einflüsse auf das Klima hat sich seit dem Dritten Sachstandsbericht (TAR) verbessert und zu einem sehr hohen Vertrauen geführt7, daß der globale durchschnittliche Netto-Effekt der mensch-lichen Aktivitäten seit 1750 eine Erwärmung war, mit einem Strahlungsantrieb von +1,6 [+0,6 bis +2,4] W m-2 (siehe Abbildung SPM.2). {2.3, 6.5, 2.9}
• Der gesamte Strahlungsantrieb aufgrund des Anstiegs
von Kohlendioxid-, Methan- und Lachgas beträgt +2,30
ÄNDERUNGEN DER TREIBHAUSGASE BASIEREND AUF EISBOHRKERNEN UND MODERNEN DATEN
Koh
len
dio
xid
(pp
m)
Lach
gas
(pp
b)
Met
han
(pp
b)
Jahr
Jahr
Jahr
Stra
hlu
ng
san
trie
b (W
m-2
)St
rah
lun
gsa
ntr
ieb
(W m
-2)
Stra
hlu
ng
san
trie
b (W
m-2
)
Zeit (vor 2005)
6 In dieser Zusammenfassung für politische Entscheidungsträger werden auf der Basis von Expertenbeurteilungen die folgenden Ausdrücke für die Be-zeichnung der geschätzten Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen oder Resul-taten verwendet: praktisch sicher > 99% Eintrittswahrscheinlichkeit, äußerst wahrscheinlich > 95%, sehr wahrscheinlich > 90%, wahrscheinlich > 66%, eher wahrscheinlich als nicht > 50%, unwahrscheinlich < 33%, sehr unwahrs-cheinlich < 10%, äußerst unwahrscheinlich < 5%. (Siehe Kasten TS 1.1 für mehr Details).
7 In dieser Zusammenfassung für politische Entscheidungsträger werden die fol-genden Begriffe verwendet, um die Beurteilung der Richtigkeit der zugrunde liegenden Wissenschaft durch die Experten auszudrücken: Sehr hohes Ver-trauen: Die Aussage ist in mindestens 9 von 10 Fällen richtig; hohes Vertrauen: Die Aussage ist in etwa 8 aus 10 Fällen richtig. (Siehe Kasten TS-1.1)
Wissenschaftliche Grundlagen
3
ABBILDUNG SPM.1. Atmosphärische Konzentrationen von Kohlendioxid, Methan und Lachgas in den letzten 10’000 Jahren (große Grafiken) und seit 1750 (eingefügte Grafiken). Dargestellt sind Messungen aus Eisbohrkernen (Symbole mit verschiedenen Farben für unterschiedliche Studien) und atmosphärischen Proben (rote Linien). Die entsprechenden Strahlungsantriebe sind auf der rechten Achse der großen Grafiken angegeben. {Abbildung 6.4}
dioxidemissionen werden auf 1,6 [0,5 bis 2,7] GtC (5,9
[1,8 bis 9,9] GtCO2) pro Jahr in den 1990er Jahren ge-
schätzt, wobei diese Schätzungen große Unsicherheiten
aufweisen. {7.3}
• Die globale atmosphärische Methan-Konzentration
ist von einem vorindustriellen Wert von etwa 715 ppb
auf 1732 ppb in den frühen 1990er Jahre gestiegen und
liegt 2005 bei 1774 ppb. Die atmosphärische Methan-
Konzentration im Jahr 2005 übertrifft die aus Eisbohr-
kernen bestimmte natürliche Bandbreite der letzten
650’000 Jahre (320 bis 790 ppb) bei Weitem. Die
Wachstumsraten haben seit den frühen 1990er Jahren im
Einklang mit den nahezu gleich gebliebenen gesamten
Emissionen (Summe der anthropogenen und natürlichen
Quellen) abgenommen. Es ist sehr wahrscheinlich,6 dass
der beobachtete Anstieg der Methan-Konzentration auf
menschliche Aktivitäten, vor allem Landwirtschaft und
Verbrauch fossiler Brennstoffe, zurückzuführen ist, aber
die jeweiligen Beiträge von verschiedenen Quellentypen
sind nicht gut bestimmt. {2.3, 7.4}
• Die globale atmosphärische Lachgas-Konzentration ist
von einem vorindustriellen Wert von etwa 270 ppb auf
319 ppb im Jahr 2005 angestiegen. Die Wachstumsrate
ist seit 1980 ungefähr konstant. Mehr als ein Drittel
aller Lachgasemissionen sind anthropogen und primär
durch die Landwirtschaft verursacht. {2.3, 7.4}
Das Verständnis der erwärmenden und kühlenden anthropogenen Einflüsse auf das Klima hat sich seit dem Dritten Sachstandsbericht (TAR) verbessert und zu einem sehr hohen Vertrauen geführt7, daß der globale durchschnittliche Netto-Effekt der mensch-lichen Aktivitäten seit 1750 eine Erwärmung war, mit einem Strahlungsantrieb von +1,6 [+0,6 bis +2,4] W m-2 (siehe Abbildung SPM.2). {2.3, 6.5, 2.9}
• Der gesamte Strahlungsantrieb aufgrund des Anstiegs
von Kohlendioxid-, Methan- und Lachgas beträgt +2,30
ÄNDERUNGEN DER TREIBHAUSGASE BASIEREND AUF EISBOHRKERNEN UND MODERNEN DATEN
Koh
len
dio
xid
(pp
m)
Lach
gas
(pp
b)
Met
han
(pp
b)
Jahr
Jahr
Jahr
Stra
hlu
ngs
antr
ieb
(W m
-2)
Stra
hlu
ngs
antr
ieb
(W m
-2)
Stra
hlu
ngs
antr
ieb
(W m
-2)
Zeit (vor 2005)
6 In dieser Zusammenfassung für politische Entscheidungsträger werden auf der Basis von Expertenbeurteilungen die folgenden Ausdrücke für die Be-zeichnung der geschätzten Wahrscheinlichkeit von Ergebnissen oder Resul-taten verwendet: praktisch sicher > 99% Eintrittswahrscheinlichkeit, äußerst wahrscheinlich > 95%, sehr wahrscheinlich > 90%, wahrscheinlich > 66%, eher wahrscheinlich als nicht > 50%, unwahrscheinlich < 33%, sehr unwahrs-cheinlich < 10%, äußerst unwahrscheinlich < 5%. (Siehe Kasten TS 1.1 für mehr Details).
7 In dieser Zusammenfassung für politische Entscheidungsträger werden die fol-genden Begriffe verwendet, um die Beurteilung der Richtigkeit der zugrunde liegenden Wissenschaft durch die Experten auszudrücken: Sehr hohes Ver-trauen: Die Aussage ist in mindestens 9 von 10 Fällen richtig; hohes Vertrauen: Die Aussage ist in etwa 8 aus 10 Fällen richtig. (Siehe Kasten TS-1.1)
40%
IPCC AR4
Letzte 2000 Jahre: Änderungen der atmosphärischen Konzentrationen der Treibhausgase
Figure TS.19 | Compatible fossil fuel emissions simulated by the CMIP5 models for the four RCP scenarios. (Top) Time series of annual emission (PgC yr–1). Dashed lines represent the historical estimates and RCP emissions calculated by the Integrated Assessment Models (IAMs) used to define the RCP scenarios, solid lines and plumes show results from CMIP5 Earth System Models (ESMs, model mean, with one standard deviation shaded). (Bottom) Cumulative emissions for the historical period (1860–2005) and 21st century (defined in CMIP5 as 2006–2100) for historical estimates and RCP scenarios. Left bars are cumulative emissions from the IAMs, right bars are the CMIP5 ESMs multi-model mean estimate and dots denote individual ESM results. From the CMIP5 ESMs results, total carbon in the land-atmosphere–ocean system can be tracked and changes in this total must equal fossil fuel emissions to the system. Hence the compatible emissions are given by cumulative emissions = ΔCA + ΔCL + ΔCO , while emission rate = d/dt [CA +CL + CO], where CA, CL, CO are carbon stored in atmosphere, land and ocean respectively. Other sources and sinks of CO2 such as from volcanism, sedimentation or rock weathering, which are very small on centennial time scales are not considered here. {Box 6.4; Figure 6.25}
It is virtually certain that the increased storage of carbon by the ocean will increase acidification in the future, continuing the observed trends of the past decades. Ocean acidification in the surface ocean will follow atmospheric CO2 and it will also increase in the deep ocean as CO2 continues to penetrate the abyss. The CMIP5 models consistently project worldwide increased ocean acidification to 2100 under all
RCPs. The corresponding decrease in surface ocean pH by the end of 21st century is 0.065 (0.06 to 0.07) for RCP2.6, 0.145 (0.14 to 0.15) for RCP4.5, 0.203 (0.20 to 0.21) for RCP6.0 and 0.31 (0.30 to 0.32) for RCP8.5 (CMIP5 model spread) (Figure TS.20). Surface waters are projected to become seasonally corrosive to aragonite in parts of the Arctic and in some coastal upwelling systems within a decade, and Berechnete Änderungen im
Klimasystem über die nächsten 100 Jahre
Abweichung vom Mittel 1986-1995
Quelle: IPCC AR5 2013
SPM
Summary for Policymakers
22
Figure SPM.8 | Maps of CMIP5 multi-model mean results for the scenarios RCP2.6 and RCP8.5 in 2081–2100 of (a) annual mean surface temperature change, (b) average percent change in annual mean precipitation, (c) Northern Hemisphere September sea ice extent, and (d) change in ocean surface pH. Changes in panels (a), (b) and (d) are shown relative to 1986–2005. The number of CMIP5 models used to calculate the multi-model mean is indicated in the upper right corner of each panel. For panels (a) and (b), hatching indicates regions where the multi-model mean is small compared to natural internal variability (i.e., less than one standard deviation of natural internal variability in 20-year means). Stippling indicates regions where the multi-model mean is large compared to natural internal variability (i.e., greater than two standard deviations of natural internal variability in 20-year means) and where at least 90% of models agree on the sign of change (see Box 12.1). In panel (c), the lines are the modelled means for 1986−2005; the filled areas are for the end of the century. The CMIP5 multi-model mean is given in white colour, the projected mean sea ice extent of a subset of models (number of models given in brackets) that most closely reproduce the climatological mean state and 1979 to 2012 trend of the Arctic sea ice extent is given in light blue colour. For further technical details see the Technical Summary Supplementary Material. {Figures 6.28, 12.11, 12.22, and 12.29; Figures TS.15, TS.16, TS.17, and TS.20}
(d) Change in ocean surface pH (1986−2005 to 2081−2100)
(%)
(a) Change in average surface temperature (1986−2005 to 2081−2100)3932
(°C)−0.5−1−2 −1.5 0 1 1.5 2 3 4 5 7 9 110.5
CMIP5 multi-model average 2081−2100
CMIP5 multi-modelaverage 1986−2005
CMIP5 subset average 2081−2100
CMIP5 subsetaverage 1986−2005
Zentrale Fragen Klimaforschung
- Wie hat sich das Klima- und Wettergeschehen in der Vergangenheit verändert? Zeitskalen und räumliche Muster?
- Welche Ursachen erzeugen die Variabilität des Klimas?
- Gibt es Anteile der Variabilität, die deterministisch sind? Die sich vorhersagen lassen?
- Wie lässt sich der Zusammenhang zwischen Antriebsfaktoren und Klimavariation quantitativ bestimmen? -> Darstellung mit Hilfe von mathematischen Modellen (analytisch und/oder numerisch)
- Wie wirkt sich der Einfluss des Menschen auf das Klimasystem aus? Gibt es einen Zusammenhang zwischen der Zunahme der Treibhausgase und der beobachteten Erwärmung während der letzten 200 Jahre?
- Wie wird sich das Klima in der Zukunft entwickeln? Welche Rückkopplungseffekte sind durch bei einer Erwärmung zu erwarten? Verstärken oder dämpfen sie den Klimawandel?
Spektrum der Klimavariabilität auf
verschiedenen Zeitskalen
Huybers and Curry, Nature, 2006
Antrieb: Variabilität der
Sonnenenstrahlung
BeobachteteVariabilität in
verschiedenen Klimaproxies
Temperatur des tropischen
Oberflächenozeans
2m Temperatur über Land N>60N
Fragen: elementare Klimakennzahlen
- Temperatur:- Jena: Maximale/minimale Temperatur: wie gross? wann?
- Absolutes Maximum/Minimum: wo? wann?- Maximaler Jahresgang: wo? wie gross?
