Aerosole und Klima Forschungsmethoden
Unsere Forschungsmethoden sind vielfältig und werden auf die jeweilige Fragestellung zugeschnitten. Unser Werkzeugkasten umfasst die Durchführung von Atmosphärenmodellexperimenten mit unterschiedlicher Prozesskomplexität und für verschiedene Regionen, die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens und theoretischen Ansätzen, die Nutzung weltraum- und bodengestützter Beobachtungsdaten und die Erhebung neuer Messungen an Land und auf See.
Unsere Forschungsmethoden:
- Wetter- und Klimamodellierung
- Maschinelles Lernen und automatische Erkennungsalgorithmen
- Tragbares meteorologisches Observatorium (PortMeteO): Fernerkundung und In-situ-Messungen an Bord von Forschungsschiffen
- Satelliten- und Reanalysedaten
Aerosol Forcing
Das Ausmaß des Strahlungsantriebs anthropogener Aerosole ist nach wie vor eine der Unsicherheiten in unserem Verständnis des Klimawandels. Um die Streuung der Klimamodelle im Strahlungsantrieb von Aerosolen besser zu verstehen, wurde die Parametrisierung MACv2.0-SP für die optischen Eigenschaften anthropogener Aerosole und die damit verbundene Wirkung auf Wolken entwickelt (Stevens et al., 2017). Der Code war ursprünglich für den Einsatz in Klimamodellexperimenten für das „Radiative Forcing Model Inter-comparison Project“ (RFMIP) konzipiert, das von CMIP6 unterstützt wird. Die Ergebnisse aus der RFMIP-Studie über den Aerosol-Strahlungsantrieb mit MACv2-SP (RFMIP-SpAer) wurde in Fiedler et al. (2023) veröffentlicht.
Die Parametrisierung MACv2-SP wurde in mehreren CMIP6-Modellen zur Darstellung anthropogener Aerosole implementiert, die zu Experimenten über vergangene und potenzielle künftige Klimaänderungen für AR6 beitragen, und wurde seitdem für verschiedene Anwendungenauch, außerhalb von CMIP, genutzt. Wir ermöglichen die weitere Nutzung der Parametrisierung, indem wir regelmäßig Updates und Erweiterungen der Eingabedaten für die Parametrisierung entwickeln und veröffentlichen.
Der Code von MACv2-SP und die historischen Daten sind im ergänzenden Material zu Stevens et al. (2017) verfügbar. Wir haben die Zukunftsszenarien für MACv2-SP auf der Grundlage von CMIP6-Emissionsdaten in Fiedler et al. (2019) veröffentlicht und aktualisierte Zukunftsszenarien zur Berücksichtigung der Auswirkungen der Covid-19-Pandemie zur Unterstützung von CovidMIP im ergänzenden Material zu Fiedler et al. (2021) bereitgestellt.
Die nächsten aktualisierten historischen Daten für die Parametrisierung (SPv2) werden die CMIP7-Emissionen als Datenbasis nutzen. Diese Daten werden derzeit über das CMIP Climate Forcing Task Team vorbereitet und durch das EU Projekt EXPECT finanziell gefördert.