Die Antriebskräfte der Vorhersagbarkeit des terrestrischen Kohlenstoffkreislaufes

Obwohl der globale Kohlenstoffkreislauf bis zu einem gewissen Grad vorhersagbar ist, wissen wir nur wenig über den Ursprung des Gedächtnisses in diesem System. In einer in Earth System Dynamics veröffentlichten Studie haben die Autoren Istvan Dunkl, Dr. Aaron Spring und Prof. Victor Brovkin (Wissenschaftler am Max-Planck-Institut für Meteorologie (MPI-M)) zusammen mit Prof. Pierre Friedlingstein (College of Engineering, Mathematics and Physical Sciences, Universität Exeter, UK) untersucht, welche Umweltvariablen für die Vorhersagbarkeit der Kohlenstoffflüsse verantwortlich sind. Dabei haben sie Ökosystemprozesse identifiziert, welche die Dauer der anfänglichen Anomalien des terrestrischen Kohlenstoffkreislaufs bestimmen.

Die Variabilität der Kohlenstoffflüsse von Jahr zu Jahr zwischen Land und Atmosphäre ist der Grund für die starke Fluktuation der atmosphärischen CO2-Wachstumsrate. Die große Variabilität der Kohlenstoffsenke „Land“ ist das Ergebnis der allgemeinen Klimavariabilität. Diese kann zum Beispiel durch unterdurchschnittliche Niederschläge in den Tropen zu einer verringerten Kohlenstoffaufnahme durch ein geringeres Pflanzenwachstum führen. Feuchtigkeit, Temperatur und Sonneneinstrahlung sind die wichtigsten klimatischen Antriebskräfte des terrestrischen Kohlenstoffkreislaufs, doch die relative Bedeutung dieser Faktoren ist noch umstritten. Ebenso unsicher ist, ob es Unterschiede in der Vorhersagbarkeit der verschiedenen Elemente des Kohlenstoffkreislaufs gibt.

In dieser Studie haben die Autoren das Erdsystemmodell des Max-Planck-Instituts für Meteorologie (MPI-ESM) verwendet, um Vorhersagen aus beliebigen Ausgangszuständen zu erstellen; und sie haben untersucht, wie gut das Modell in der Lage war, die beiden Hauptkomponenten des terrestrischen Kohlenstoffkreislaufs vorherzusagen: die Nettoprimärproduktion (NPP) und die heterotrophe Respiration (Rh), also das Freisetzen von CO2 durch den Abbau des organischen Kohlenstoffs im Boden durch Mikroorganismen. Die Vorhersagbarkeit dieser Kohlenstoffflüsse wurde im Vergleich zur Vorhersagbarkeit der Umweltfaktoren bewertet, um herauszufinden, welche der Umweltfaktoren das Gedächtnis im System erzeugen.


Ergebnis: Die Fähigkeit zur Vorhersage der Kohlenstoffflüsse war nicht gleichmäßig über den Globus verteilt, sondern zeigte deutliche räumliche und zeitliche Muster: Hotspots im Amazonasbecken und in der afrikanischen Savanne trugen am meisten zur globalen Vorhersagbarkeit bei. Die Verfügbarkeit von Feuchtigkeit war der Hauptfaktor für die Vorhersagbarkeit von NPP, aber es gibt auch einige Regionen, in denen die Temperatur zur Vorhersagbarkeit beigetragen hat. Regionale Unterschiede in der Vorhersagbarkeit des Kohlenstoffflusses lassen sich also durch die Vorhersagemuster der klimatischen Einflussfaktoren erklären. Aber was ist die Ursache für die zeitlichen Muster, und warum ist die Vorhersagbarkeit in einigen Jahren höher als in anderen? Um die erste Frage zu beantworten, haben die Autoren die begrenzenden Faktoren der Kohlenstoffflüsse untersucht. In den Tropen wird NPP durch die Strahlung in der Regenzeit und der Bodenfeuchte in der Trockenzeit begrenzt. Wenn die Variabilität von NPP durch die Strahlung verursacht wird, kann keine hohe Vorhersagbarkeit von NPP erwartet werden, da die Strahlung im Allgemeinen eine geringe Vorhersagbarkeit hat (es gibt nur wenige Prozesse, die eine Anomalie in der Wolkendecke hervorrufen können, welche über Monate hinweg anhält). In der Trockenzeit jedoch, wenn NPP durch die Verfügbarkeit von Feuchtigkeit begrenzt ist, kann die Vorhersagbarkeit von NPP am höchsten sein. Dies ist auf die hohe Vorhersagbarkeit der Bodenfeuchte zurückzuführen, die sich nur langsam verändert und die Auswirkungen von Niederschlagsanomalien für mehrere Monate speichern kann.

Wie sieht es mit dem Unterschied zwischen den Jahren aus? Abbildung 1 zeigt, dass in vielen Regionen die Fähigkeit zur Vorhersage von NPP etwas damit zu tun hat, wie trocken oder feucht das jeweilige Jahr sein könnte. Am stärksten war dieser Effekt im Amazonasbecken, wo die Vorhersagbarkeit von NPP in feuchten Jahren wesentlich größer ist als in trockenen Jahren. Diese Asymmetrie ist darauf zurückzuführen, dass das System in nassen Jahren an seine Grenzen stößt: Wenn die Niederschläge die Wasserspeicherkapazität übersteigen, sind die Böden gesättigt, und das überschüssige Wasser fließt in die Flüsse oder versickert im Grundwasser. Dieser Mechanismus sorgt dafür, dass bei Überschreiten einer bestimmten Niederschlagsschwelle die Variabilität der Niederschläge keine Schwankungen in NPP verursacht. Ein ähnlicher, aber umgekehrter Effekt war in trockenen Regionen zu beobachten, die eine höhere Vorhersagbarkeit in trockenen Jahren aufwiesen.

Abb. 1:  Unterschied in der NPP-Vorhersagbarkeit auf Grundlage der Anfangsbodenfeuchte. Die mittlere NPP-Vorhersagbarkeit der 20 % trockensten Initialisierungen wird von den 20 % feuchtesten Initialisierungen für jede Gitterzelle subtrahiert. Rote Farbe bedeutet eine höhere NPP- Vorhersagbarkeit in feuchten Jahren und blaue Farbe eine höhere Vorhersagbarkeit in trockenen Jahren (aus: Dunkl et al., 2021)

 

 

Originalveröffentlichung:
Dunkl, I., Spring, A., Friedlingstein, P. & Brovkin, V. (2021) Process-based analysis of terrestrial carbon flux predictability. Earth System Dynamics 12(4), 1413-1426. https://doi.org/10.5194/esd-12-1413-2021
 

Kontakt:

Istvan Dunkl
Max-Planck-Institut für Meteorologie
E-Mail: istvan.dunkl@we dont want spammpimet.mpg.de

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

Prof. Victor Brovkin
Max-Planck-Institut für Meteorologie
E-Mail: victor.brovkin@we dont want spammpimet.mpg.de