Mehrjährige Vorhersagbarkeit von natürlichen CO2-Schwankungen in der Atmosphäre

In einer neuen Veröffentlichung konnten Aaron Spring und Dr. Tatiana Ilyina, Forschende am Max-Planck-Institut für Meteorologie (MPI-M), zeigen, dass die CO2-Konzentrationen in der Atmosphäre bis zu drei Jahre im Voraus vorhersagbar sind [Abb. 1(c)] und dass der Kohlenstoffkreislauf an Land diese Vorhersagbarkeit begrenzt.

Der durch menschliche Aktivitäten verursachte Anstieg von CO2 in der Atmosphäre schwankt von Jahr zu Jahr, da die Kohlenstoffsenken von Land und Ozean vom aktuellen Klimazustand abhängen. Bäume wachsen in warmen und regenreichen Jahren zum Beispiel mehr als in kalten und trockenen Jahren. Dadurch wird in warmen und regenreichen Jahren mehr CO2 aus der Atmosphäre entfernt. Bei den gegenwärtig starken und steigenden CO2-Emissionen ist diese Variabilität durch die Kohlenstoffsenken nicht so einfach in der Keeling-Kurve (täglichen Beobachtungen von CO2-Konzentration in der Atmosphäre) zu erkennen.

Spring und Ilyina lösten dieses Vorhersagbarkeitsproblem mit numerischen Simulationen des Erdsystemmodells des Max-Planck-Instituts für Meteorologie (MPI-ESM) im Rahmen idealisierter Vorhersagbarkeit. Sie fanden heraus, dass CO2-Flüsse von Land und Ozean für zwei Jahre vorhersagbar sind [Abb. a, b]. Atmosphärisches CO2 ist jedoch eine kumulative Zustandsvariable: CO2-Flüsse von letztem Jahr schlagen sich auch noch in diesem Jahr nieder. Daher verglichen die Autoren den Effekt der Land- und Ozeankohlenstoffsenken auf atmosphärisches CO2 getrennt voneinander. Spring und Ilyina zeigen, dass der Einfluss der ozeanischen Kohlenstoffsenke auf atmosphärisches CO2 für mehr als zehn Jahre vorhersagbar ist, der Einfluss des Lands nur für fünf Jahre. Daher beschränkt die terrestrische Kohlenstoffsenke die Vorhersagbarkeit von atmosphärischem CO2.

Sobald die Emissionen zurückgehen, gewinnen Vorhersagen von atmosphärischem CO2 noch mehr an Bedeutung, da Politiker*innen alle fünf Jahre die bisherigen Emissionsreduktionen und die zukünftigen Emissionsziele beurteilen.

Originalveröffentlichung

Spring, A., & Ilyina, T. (2020). Predictability horizons in the global carbon cycle inferred from a perfect-model framework. Geophysical Research Letters, 47: e2019GL085311. doi:10.1029/2019GL085311.

Kontakt

Aaron Spring
Max-Planck-Institut für Meteorologie
E-Mail: aaron.spring@we dont want spammpimet.mpg.de

Dr. Tatiana Ilyina
Max-Planck-Institut für Meteorologie
E-Mail: tatiana.ilyina@we dont want spammpimet.mpg.de