Es ist wichtig, die Wege des anthropogenen CO2 innerhalb des Klimasystems zu kennen, um die Effektivität von Maßnahmen zur Emissionsreduktion fossiler Brennstoffe zu überprüfen. Vorhersagen über kurzfristige Entwicklungen wären für entsprechende Analysen und Maßnahmen zum Kohlenstoffmanagement hilfreich. Erstautorin Dr. Tatiana Ilyina: „Die Frage war: Können wir vorhersagen, ob sich die CO2-Konzentration in der Atmosphäre langsamer oder schneller verändert, als man nach Emissionsänderungen erwartet?“
Die Antwort auf diese Frage ist nicht einfach, da die Änderungen der natürlichen Kohlenstoffsenken an Land und im Ozean als Reaktion auf Klimaschwankungen sehr stark die Schwankungen der CO2-Konzentration von Jahr zu Jahr in der Atmosphäre beeinflussen.
Um das Problem zu lösen, verwendeten die Wissenschaftler*innen verschiedene Vorhersagesysteme, die auf Erdsystemmodellen und Beobachtungsdaten basieren. Dadurch konnten sie abschätzen, wie gut diese Systeme die Variationen der globalen Land- und Ozean-Kohlenstoffsenken und deren Vorhersagbarkeit erfassen. Erstmals konnten sie die daraus entstehende Vorhersagbarkeit von Variationen der CO2-Konzentration in der Atmosphäre untersuchen, die durch die Reaktion der Kohlenstoffsenken auf Klimavariabilität angetrieben wird.
Für die global integrierte Ozean-Kohlenstoffsenke wiesen die Forschenden für einige Modelle Vorhersagehorizonte von bis zu sechs Jahren nach, mit einer noch höheren regionalen Vorhersagefähigkeit für den Südlichen Ozean, den Nordatlantik und den Nordpazifik. Für die Land-Kohlenstoffsenke fanden die Wissenschaftler*innen heraus, dass Schwankungen bis zu zwei Jahren vorhersagbar sind und somit die Vorhersagbarkeit von Änderungen der atmosphärischen CO2-Konzentration auf zwei Jahre begrenzt ist.
Die verbesserten Vorhersagefähigkeiten sind ein leistungsfähiges Werkzeug zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen im Zusammenhang mit dem Kohlenstoffmanagement. Sie werden dazu beitragen, kurzfristige Strategien zur CO2-Emissionsminderung auf ihre Richtigkeit zu überprüfen und ihre Effizienz zu bewerten.
Originalveröffentlichung
Ilyina, T., Li, H., Spring, A., Müller, W. A., Bopp, L., Chikamoto, M. O., et al. (2020). Predictable variations in the carbon sinks and atmospheric CO2 growth in a multi-model framework. Geophysical Research Letters, 47. doi: 10.1029/2020GL090695
Kontakt
Dr. Tatiana Ilyina
Max-Planck-Institut für Meteorologie
E-Mail: tatiana.ilyina@mpimet.mpg.de
Dr. Hongmei Li
Max-Planck-Institut für Meteorologie
E-Mail: hongmei.li@mpimet.mpg.de
Aaron Spring
Max-Planck-Institut für Meteorologie
E-Mail: aaron.spring@mpimet.mpg.de
Dr. Wolfgang Müller
Max-Planck-Institut für Meteorologie
E-Mail: wolfgang.mueller@mpimet.mpg.de