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 Verlauf der atmosphärischen CO2-Konzentrationen während der vergangenen Klimazyklen ist durch ein Sägezahnmuster mit Maxima in Warmzeiten und Minima in Kaltzeiten geprägt. Es besteht derzeit Konsens, dass insbesondere der Süd Ozean (SO) eine Schlüsselfunktion bei der Steuerung der CO2-Entwicklung einnimmt. Allerdings sind die dabei wirksamen Mechanismen, die in Zusammenhang mit Änderungen der Windmuster, Ozeanzirkulation, Stratifizierung der Wassersäule, Meereisausdehnung und biologischer Produktion stehen, noch nicht ausreichend bekannt. Daten zur Wirkung dieser Prozesse im Wechsel von Warm- und Kaltzeiten beziehen sich bislang fast ausschließlich auf den atlantischen SO. Um ein umfassendes Bild der Klimasteuerung durch den SO zu erhalten muss geklärt werden, wie weit sich die aus dem atlantischen SO bekannten Prozesswirkungen auf den pazifischen SO übertragen lassen. Dies ist deshalb von Bedeutung, da der pazifische SO den größten Teil des SO einnimmt. Darüber hinaus stellt er das hauptsächliche Abflussgebiet des Westantarktischen Eisschildes (WAIS) in den SO dar. Im Rahmen des Projektes sollen mit einer neu entwickelten Proxy-Methode Paläoumwelt-Zeitreihen an ausgewählten Sedimentkernen von latitudinalen Schnitten über den pazifischen SO hinweg gewonnen werden. Dabei handelt es sich um kombinierte Sauerstoff- und Siliziumisotopenmessungen an gereinigten Diatomeen und Radiolarien. Es sollen erstmalig die physikalischen Eigenschaften und Nährstoffbedingungen in verschiedenen Stockwerken des Oberflächenwassers aus verschiedenen Ablagerungsräumen und während unterschiedlicher Klimabedingungen beschrieben werden. Dies umfasst Bedingungen von kälter als heute (z.B. Letztes Glaziales Maximum) bis zu wärmer als heute (z.B. Marines Isotopen Stadium, MIS 5.5). Die Untersuchungen geben Hinweise zur (1) Sensitivität des antarktischen Ökosystems auf den Eintrag von Mikronährstoffen (Eisendüngung), (2) Oberflächenwasserstratifizierung und (3) 'Silicic-Acid leakage'-Hypothese, und tragen damit zur Überprüfung verschiedener Hypothesen zur Klimawirksamkeit von SO-Prozessen bei. Die neuen Proxies bilden überdies Oberflächen-Salzgehaltsanomalien ab, die Hinweise zur Stabilität des WAIS unter verschiedenen Klimabedingungen geben. Darüber hinaus kann die Hypothese getestet werden, nach der der WAIS während MIS 5.5 vollständig abgebaut war. Die Projektergebnisse sollen mit Simulationen mit einem kombinierten biogeochemischen (Si-Isotope beinhaltenden) Atmosphäre-Ozean-Zirkulations-Modell aus einem laufenden SPP1158-DFG Projekt an der CAU Kiel (PI B. Schneider) verglichen werden. Damit sollen die jeweiligen Beiträge der Ozeanzirkulation und der biologischen Produktion zum CO2-Austausch zwischen Ozean und Atmosphäre getrennt und statistisch analysiert werden. Informationen zu Staubeintrag, biogenen Flussraten, physikalischen Ozeanparametern und zur Erstellung von Altersmodellen stehen durch Zusammenarbeit mit anderen (inter)nationalen Projekten zur Verfügung.
Wood samples from Douglas fir trees were taken using an increment borer. From each tree two opposing increment cores were taken at breast height. The sampled trees stood in an area of ~50x50 meters. Total ring width was measured and digitized. The resulting two radii measurements of each tree were visually synchronized and averaged to form a tree-ring series. Additionally, metadata were collected such as tree height, circumference and provenance (coastal, interior). The tree-ring data were used to investigate the resilience, resistance and recovery of the Douglas fir trees to severe drought events and to perform climate sensitivity analysis. This tree-ring dataset was part of a sampling campaign to assess the growth potential of Douglas fir trees until the year 2100. Annual tree growth variability until 2100 was modeled for Germany (including the river basins draining to Germany) with a spatial resolution of 12x12 km using regional climate projections ensemble.
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