Der Einfluss von Modellfehlern auf ENSO Projektionen für das 21. Jahrhundert

Description: El Niño/Southern Oscillation (ENSO) ist die dominate Mode der Klimavariabilität des gekoppelten Ozean-Atmosphäre-Systems im tropischen Pazifik und ergibt sich aus einem komplexen Zusammenspiel zwischen verstärkenden und dämpfenden Feedbacks. Angesichts seiner großen sozioökonomischen Auswirkungen ist es sehr wichtig genau vorherzusagen, wie sich ENSO unter der globalen Erwärmung verändern wird. Obwohl in den letzten Jahrzehnten Verbesserungen bei der Simulation von ENSO erreicht wurden, bleibt eine realistische Darstellung von ENSO und seiner Projektion unter der globalen Erwärmung eine Herausforderung. Die Projektionen von ENSO unterscheiden sich stark zwischen den Klimamodellen, die an den Phasen 3 und 5 des Coupled Model Intercomparison Project (CMIP3 und CMIP5) teilnehmen. Obwohl diese Modelle ENSO simulieren, der in einfachen Indizes mit Beobachtungen übereinstimmt, unterscheidet sich die zugrunde liegende Dynamik stark von der beobachteten. In Beobachtungen wächst eine anfängliche SST-Anomalie während ENSO-Ereignissen durch windinduzierte Änderungen der Ozeandynamik. Dieser Tendenz wirkt ein dämpfendes Feedback der atmosphärischen Wärmeflüsse entgegen, insbesondere durch die Sonneneinstrahlung (SW) und latenten Wärmeflüsse. In den meisten Klimamodellen ist jedoch das Wind-SST-Feedback zu schwach und das SW-SST-Feedback fehlerhaft positiv, so dass ENSO ein Hybrid aus Wind-getriebener und SW-getriebener Dynamik ist. In den Modellen mit dem größten Fehler trägt der SW-SST-Feedback zum Wachstum der SST-Anomalie in ähnlichem Maße wie das Wind-SST-Feedback bei. In den Klimamodellen existiert ein breites Spektrum an ENSO-Dynamiken, das die große Streuung der ENSO-Projektionen für das 21. Jahrhunderts erklären könnte.Im IMBE21C-Projekt untersuchen wir die Auswirkungen der Modellfehler auf die ENSO-Projektionen. Mit einer neuen Methode, der „Offline Slab Ocean SST“, können wir die Rolle der verstärkenden und dämpfenden Feedbacks quantifizieren. Dafür separieren wir die SST-Änderungen der Wind-getriebenen Meeresdynamik von der durch atmosphärische Wärmeflüsse verursacht werden. In diesem Projekt werden wir diese Methode verwenden, um den Antrieb und die Dämpfung in der beobachteten ENSO-Dynamik zu quantifizieren und mit dem in Klimamodellen simulierten ENSO zu vergleichen, um die Fehler in der simulierten ENSO-Dynamik zu identifizieren und zu quantifizieren. Des Weiteren werden wir den Einfluss der fehlerhaften ENSO-Dynamik auf die Projektionen von ENSO im Klimawandel analysieren, indem wir die Modelle in Gruppen mit realistischer und fehlerhafter ENSO-Dynamik unterteilen. Darüber hinaus werden wir die Gesamtunsicherheit der projizierten ENSO-Amplitudenänderung in Modellunsicherheit, Szenariounsicherheit und Unsicherheit aufgrund interner Variabilität aufteilen. Insgesamt zielt das IMBE21C Projekt darauf ab, durch innovative Methoden die Quellen von Unsicherheiten in ENSO-Projektionen zu identifizieren und diese zu reduzieren.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Meerestemperatur ? Latentwärme ? Solarstrahlung ? Anfechtung ? Kies ? Klimavariabilität ? Szenario ? Dürre ? Strahlung ? Globale Erwärmung ? Projektion ? Klimamodell ? Meeresgewässer ? Splitt ? Extremwetter ? Sozioökonomische Wirkung ? Klimawandel ? Pazifischer Ozean ? Wärmeausbreitung ?

Region: Nordrhein-Westfalen

Bounding boxes: 6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Betreiber*in)
• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Geldgeber*in)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)

Time ranges: 2020-01-01 - 2025-06-30

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Influence of Model Bias on ENSO Projections for the 21st Century
  Description: El Niño/Southern Oscillation (ENSO) is an eigenmode of the coupled ocean-atmosphere system in the tropical Pacific, which is associated with large-scale sea surface temperature (SST) anomalies and arises from a complex interplay between amplifying and damping feedbacks. Given its large socio-economic impacts caused by e.g. severe weather events such as floods and droughts in various regions of the world, it is very important to accurately predict how ENSO will change under global warming. Despite improvements have been made in simulating ENSO over the last decades, a realistic representation of ENSO and its projection under global warming remains a challenge. ENSO projections widely differ amongst climate models participating in the phase 3 and 5 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP3 and CMIP5). Although these models simulate ENSO, which in terms of simple indices are consistent with observations, the underlying dynamics are very different from the observed. In observations, an initial SST anomaly grows during ENSO events by wind-induced changes in the ocean dynamics. This tendency is counteracted by damping surface heat flux feedback, especially the atmospheric shortwave radiation and latent heat flux damping. In most climate models, however, the wind-SST feedback is too weak and the shortwave-SST feedback erroneously positive so that ENSO is a hybrid of wind-driven and shortwave-driven dynamics. In the most biased models, the shortwave-SST feedback contributes to the SST anomaly growth to a similar degree as the wind-SST feedback. As the models not only underestimate the wind-SST feedback but also heat flux damping, this error compensation explains why models with less than a half of the observed wind-SST feedback strength can still exhibit realistic ENSO amplitude. A broad continuum of ENSO dynamics exists in the climate models that may explain the large spread in 21st century ENSO projections. In the IMBE21C project, the effect of biased ENSO dynamics on ENSO projections will be investigated. With a new method, based on an ‘Offline Slab Ocean SST’, we can quantify the effects of the amplifying and damping feedbacks by separating the SST changes caused by the wind-driven ocean dynamics and by atmospheric heat fluxes. In this project we will use this method to quantify the forcing and damping in observed ENSO dynamics and to compare it with the modeled ENSO to identify and quantify the biases of the simulated ENSO dynamics. Further we will analyze global warming projections with respect to the influences of biased ENSO dynamics by dividing the models into groups with realistic and biased ENSO dynamics. Moreover, we will split the total uncertainty of projected ENSO-amplitude change into model uncertainty, scenario uncertainty and uncertainty due to internal variability. Overall, IMBE21C aims at identifying sources of uncertainties in ENSO projections by innovative methods and will try to reduce them. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1118022

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