Forschung

Unsere aktuellen Forschungshöhepunkte umfassen die Anwendung von gewonnenen Einsichten aus der Analyse der beobachteten Variabilität tiefliegender Wolken in der Passatwindregion zur Evaluation von Wettervorhersage- und Klimamodellen. Außerdem arbeiten wir an der besseren Charakterisierung und dem besseren Verständnis von Passatwindkumulus als wichtige niederschlagsbildende, flache Wolkensysteme, und tragen zur internationalen Beurteilung von Wolken, Aerosolen und Strahlung bei.

 

1. Tiefliegende Bewölkung in der Passatwindregion

 

In der Passatwindregion weichen die Vorhersagen der kurzwelligen Strahlungseffekte und der Klimasensitivität von unterschiedlichen Klimamodellen stark voneinander ab. Mit Hilfe der Beobachtungen von Barbados hat unsere Gruppe nun die bedeutenden Wolkenmodi untersucht. Trotz starker Schwankungen im mittleren Zustand - aufgrund des Jahresganges in der Nordatlantischen Passatwindregion - ist die Bewölkung an der Wolkenuntergrenze (resp. dem Kondensationsniveau) relativ konstant - eng verknüpft mit den Oberflächenflüssen. Der Großteil der Variabilität in der totalen Bewölkung auf einer längeren Zeitskala wird durch Wolken weiter oben begründet, wie etwa stratiforme Schichten nahe dem Detrainmentbereich der Wolkenobergrenze auf 825 hPa (Abbildung 1).

 

Dies steht in deutlichem Kontrast zu vielen Klimamodellen, welche die meiste Variabilität in der Bewölkung nahe der Wolkenuntergrenze haben. Einige Klimamodelle zeigen auch eine umgekehrte Saisonalität in der stratiformen Komponente. Das legt nahe, dass die Modelle Wolken auf andere Weise variieren als es in der Natur geschieht und könnte bedeuten, dassdie simulierten Wolkenrückkoppelungen unrealistisch sind.

 

 

 


Abbildung 1. Profile des Bewölkungsgrades (CF) in der trockenen Periode von Januar bis März (links), der feuchten Periode von August bis Oktober (Mitte) und ihre Differenz (rechts). Die Beobachtungen von Barbados sind in schwarz, die ECMWF Vorhersagen mit kurzer und langer Integrationszeit in hell- und dunkelblau, und ausgewählte CMIP5 Modelle in anderen Farben. Die Modelldaten stehen für eine einzelne Gitterbox welche stromaufwärts von Barbados gelegen ist. Die Abbildung zeigt die große Vielfalt von Bewölkungsprofilen in den verschiedenen Modellen. In den Beobachtungen (BCO) liegt die reduzierte Bewölkung an der Wolkenuntergrenze in der trockenen Periode hauptsächlich in der Verlagerung des Kondensationsniveaus nach oben begründet. Die Änderungen der Bewölkung zwischen den zwei Perioden ist insgesamt klein, mit Ausnahme der stärkeren Bewölkung zwischen 850 und 825 hPa, welche mit dem häufigeren Auftreten stratiformer Schichten an der Wolkenobergrenze erklärt werden kann. Diese Schichten sind auch auf dem Foto vom HALO Flug (Abbildung 4) zu sehen. Abbildung von Nuijens et al. [3]

 

  1. Nuijens, L. I. Serikov, L. Hirsch, K. Lonitz and B. Stevens, 2014: The distribution and variability of low-level cloud in the North-Atlantic, QJRMS, DOI:10.1002/qj.2307
  2. Brueck, H. M., L. Nuijens, and B. Stevens, 2014: Mechanisms controlling seasonal and synoptic time scale variability in low-level cloudiness in the North Atlantic trades. J.Atmos. Sci, in review [Initiates file downloaddraft PDF].
  3. Nuijens, L., B. Medeiros, I. Sandu and M. Ahlgrimm, 2014: The behavior of trade-wind cloudiness in observations and models: the major cloud components and their variability, Journal of Advances in Modeling Earth Systems, submitted [Initiates file downloaddraft PDF].

 

 

2. Niederschlagsbildende flache Systeme

 

Die geringen Regenintensitäten von Systemen flacher Konvektion in der Passatwindregion leisten wahrscheinlich einen nicht vernachlässigbaren Beitrag zum globalen Niederschlag über den Ozeanen (Abbildung 2). Der genaue Beitrag dieser Systeme zum Gesamtniederschlag ist jedoch unsicher, da die Beobachtung flacher Systeme mit passiven Mikrowellensensoren von Satelliten schwierig ist und Bodenmessungen auf dem offenen Ozean fehlen. Mit Hilfe von Radarmessungen von der Wolken-Messstation auf Barbados haben wir untersucht, wie gut drei bekannte Satellitenprodukte des globalen Ozeanniederschlags (GPCP, TMPA und HOAPS) die klimatologische und tagtägliche mittlere Regenmenge über dem Nordatlantik reproduzieren. Der Vergleich zeigt, dass die Überschätzung der mit Regen bedeckten Flächen, aufgrund der groben Auflösung, die Unterschätzung des Auftretens von leichtem Regen übertrifft. Dies führt im Mittel zu einer Überschätzung der Niederschlagsraten im Vergleich zu Bodenradarmessungen, was zu einem irreführenden Bild der allgemeinen Fähigkeiten von Satellitensensoren, auch Regen von leichter Intensität zu erfassen, führen kann [4].

 

 

 

Abbildung 2. Gemittelter Volumenanteil von leichtem Regen (< 24 mm/Tag) an der totalen Regenmenge von HOAPS-C (1988 bis 2005). Gepunktete/schraffierte Flächen zeigen Regionen, in denen selten Regen auftritt. Die rot gestrichelte Linie zeigt die mittlere Passatwindtrajektorie. Aus Burdanowitz et al. [4].

 

Wenn Regen von flachen Kumuli tatsächlich nicht vernachlässigbar ist, könnte das einen wesentlichen Einfluss auf das Energiebudget in der Passatwindregion haben. Niederschlag kann die Gleichgewichtsstruktur der Passatwindregion mitbestimmen und deren Anpassung an Veränderungen in der weiteren Umgebung unterstützen. Der Einfluss von Niederschlag und die damit verbundenen Erwärmungs- und Befeuchtungstendenzen werden in einem neuen PhD Projekt mit Hilfe idealisierter Large-Eddy Simulationen untersucht.

 

 

Eine weitere interessante Frage ist, wie Aerosole den Niederschlag in diesen flachen Systemen regulieren können. Anhand von Wolkenradardaten von Barbados haben wir den Einfluss von Saharastaub-Ereignissen auf die mikrophysikalische Struktur der Passatwindkumuli untersucht. An Tagen mit viel Saharastaub haben Wolken, welche noch nicht regnen, eine kleinere Erhöhung der Reflektivität (Z) mit zunehmender Höhe als an Tagen ohne Saharastaub (Abbildung 3). Das deutet auf eine Reduktion der Tropfengrösse mit größerer Anzahl Staubpartikel hin, was die Regenbildung beeinflussen würde. Wenn die Daten aber auf die relative Umgebungsfeuchte konditioniert werden, verschwindet die Abhängigkeit von der Staubkonzentration. Dies kann mit Hilfe theoretischer Argumente oder einem simplen 'entraining plume' Modell erklärt werden. Dieses Modell zeigt, dass der Z-Gradient sensibler auf kleine Veränderungen in der relativen Feuchte, die den Flüssigwassergehalt der Wolken beeinflusst, reagiert, als auf große Änderungen in der Tropfenanzahlkonzentration, welche durch Aerosole bestimmt wird [5].

 

 

Abbildung 3. Der Reflektivitätsgradient (Z) aus der Theorie (schwarz) und von Messungen (rot/blau), welcher ungefähr mit β2/N skaliert. β steht dabei für die sub-adiabatizität der Wolken und N für die Tropfenanzahlkonzentration. Die Reduktion von β von 0.69 (nicht-staubig resp. non-dusty) zu 0.45 (staubig resp. dusty) kann mit einer ~50% Erhöhung von N oder einer ~20% Reduktion von BETA, was einer ~0.5% Reduktion der relativen Feuchtigkeit entspricht, erklärt werden. Aus Lonitz et al. [5].

 

Diese Resultate betonen die Wichtigkeit von Beobachtungen der Feuchtigkeitsstruktur entlang von Wolkensystemen. Die erste Reihe von Forschungsflügen mit HALO (Abbildung 4) wurde im Dezember 2013 erfolgreich durchgeführt und lieferte, dank A-Train Satellitenüberflügen auf allen Flugabschnitten, wichtige kombinierte Messungen. Diese Beobachtungen haben bereits demonstriert, dass sich organisierte konvektive Wolkentürme mit stratiformen Ausflüssen nahe der Wolkenobergrenze nicht nur über Barbados, sondern auch über dem offenen Ozean des weiteren Atlantiks als ein entscheidender Wolkenmodus in der Passatwindregion herausstellen.

 

 

Abbildung 4. Foto aufgenommen während der ersten HALO-Süd Kampagne. Courtesy: Bjorn Stevens.

 

4. Burdanowitz, J., Nuijens, L., Stevens, B. and Klepp, C. (2014): Evaluating light rain from satellite- and ground-based remote sensing data over the subtropical North Atlantic. In review, J. Applied. Meteor.

5. Lonitz, K., Stevens, B., Nuijens, L., Sant, V. and Hirsch, L. (2014): Signatures of aerosols and meteorology in long-term radar observations of trade-wind cumuli. In preparation for JAS.

 

 

3. Aerosole im Klimasystem 

     

Beobachtungen der tatsächlichen Zusammensetzung der Atmosphäre sind zur Beurteilung von Ergebnissen aus Modellen mit ihren Vereinfachungen von grosser Wichtigkeit. Dabei sind zur Beurteilung vorgeschriebener Prozesse und Wechselwirkungen in diesen Modellen auch beobachtete Zusammenhänge wichtiger atmosphärischer Eigenschaften von Bedeutung, wie zum Beispiel die von Aerosolen zu denen von Wolken, Niederschlag oder Wind. Für Klimamodelle, die global abdeckende und saisonal übergreifende Ergebnisse erzeugen, wird bevorzugt auf Datensätze von Satelliten zurückgegriffen. Allerdings hängt deren Nutzbarkeit stark von den Eigenschaften und Interpretationsmodellen messender Sensoren ab.

Zu (Weiterentwicklungen der) Intepretationen der Herleitungsmodelle in Satellitendatenanwendungen sind örtlich vergleichende Messungen hoher (oder höherer) Genauigkeit von grosser Wichtigkeit. Vom Boden ist dabei die erforderliche Referenz-Statistik atmosphärischer Eigenschaften meist auf kontinentale Stationen beschränkt. Um nun atmosphärische Referenzen über Ozeanen zu verbessern, wurden vom MPI-M Instrumente auf deutschen Forschungsschiffen eingesetzt: Zur Bestimmung der Menge und Teilchengrösse atmosphärischer Aerosole sowie des Gesamtwassers in der Atmosphäre werden seit 2008 auf Transitfahrten regelmässig Messungen auf deutschen Forschungsschiffen organisiert - in Zusammenarbeit mit der NASA, die geeichte Instrumente bereitstellt und die die gemessenen Daten über das Maritime Aerosol Network (MAN) bereitstellt. Dabei wurden in den letzten drei Jahren auf deutschen Forschungsschiffen die Aerosol und Wasserdampfmessungen durch begleitende Messungen von Wolkenuntergrenzen und von Wolkenstrukturen mit einen Ceilometer und abbildenden Kameras ergänzt. 
 
In regelmässigen Anwendungen werden die gemessene Aerosol-Statistik über den Ozeanen mit der über Land verknüpft (In diesem Zusammenhang betreibt das MPI-M seit 2000 einen Aerosol-Roboter des AERONET Netzwerkes in Hamburg). Diese Daten sind die Grundlage bei der Entwicklung (und Weiterentwicklung) einer globalen Klimatologie von Aerosol-Eigenschaften am MPI-M (Kinne et al, 2013, Kinne 2019). Da diese monatliche Klimatologie nicht nur Menge sondern auch Grösse und Absorption von Aerosolen in der Troposphäre ansprechen, und über anteilige Komponenten die Strahlungsmodelleingabeparameter spektral festlegen, konnten mit Hilfsdaten zu Höhen-Verteilungen und zu anthropogenen Anteilen (von komplexen Aerosol-Modellen) der Aerosol-Einfluss auf ein sich verändertes Klima abgeschätzt werden (Kinne, 2019). Dabei werden auch Klima-Einflüsse von einzelnen Komponenten (wie Staub oder Russ) und von durch Aerosol veränderte Wasserwolken abgeschätzt.

 

 

Figure 1. The left panel presents annual average maps of the MACv2 aerosol climatology. Global distributions are presented for present day column properties of aerosol amount (AOD), absorption (AAOD*10), anthropogenic AOD and fine-mode effective radius (REf*2) in um. The left panels illustrate present-day climate impacts by anthropogenic aerosol in W/m2. Maps for annual averages compare direct radiative effects at clear-sky conditions (Dclr) and all-sky conditions (Dall), aerosol indirect (Twomey) effects through modified clouds (IND) and the combined (direct and indirect) effect (COM). Blue colors indicate ‘cooling’ net-flux losses and (rare) red colors indicate ‘warming’ net-flux gains. Values below the labels indicate global averages.
 

Weitere Anwendungen dieser Aerosol Klimatologie sind Vergleiche zu globalen Modellen mit komplexen Aerosol-Modulen in Rahmen der internationalen AeroCom Initiative (AeroCom Aktivitäten und jährliche Treffen werden vom MPI-M mitorganisiert) und Vergleiche zu and Anwendungen in der Fernerkundung von Aerosolen mit Satellitendaten im Rahmen von ESA’s Klima-Initiative über des CCI+ Aerosol Projektes.

 

6. Kinne, S. (2019). Aerosol radiative effects with MACv2, ACP 19, 10919–10959.

7. Kinne, S. (2019). The MACv2 Aerosol Climatology, Tellus B: Chemical and Physical Meteorology, 71, 1, 1-21.

8. Kinne et al. (2013). MAC-v1: A new global aerosol climatology for climate studies. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 5, 704-740.