CMIP6: Das Coupled Model Intercomparison Project Phase 6

Das Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) orientiert sich an den Grand Science Challenges des WCRP und zielt darauf ab, drei übergeordnete Fragen zu beantworten:
 

(i) Wie reagiert das Erdsystem auf Antriebe wie zum Beispiel den steigenden Gehalt an Treibhausgasen in der Atmosphäre?

(ii) Was sind die Ursprünge und Konsequenzen von systematischen Modellabweichungen? Und

(iii) Wie können wir zukünftige Klimaveränderungen bei gegebener Klimavariabilität, Vorhersagbarkeit und Unsicherheiten in Szenarien abschätzen?

 

CMIP6 liefert wissenschaftlichen Input für den sechsten Sachstandsbericht des IPCC (AR6), bei dem Wissenschaftler*innen des MPI-M als koordinierende Leitautor*innen und Hauptautor*innen fungieren. CMIP6 besteht aus einer Reihe von gemeinsamen Experimenten, den DECK (Diagnostic, Evaluation and Characterization of Klima)-Experimenten und der historischen Simulation, gemeinsamen Datenformaten und föderalen Datenspeichern, sowie einer Reihe von CMIP-unterstützten spezifischen Modell vergleichsexperimenten (Model Intercomparison Projects, MIPs, Abb. 1). Wissenschaftler*innen des MPI-M sind an 15 experimentellen MIPs beteiligt (Tabelle 1), wobei sie oft eine führende Rolle bei der Formulierung der Leitfragen und dem Design der Experimente einnehmen, z.B. das Paläoklima-MIP, das Radiative Forcing-MIP oder das Coupled Climate-Carbon Cycle-MIP. MPI-M-Forscher*innen beteiligten sich auch an der Entwicklung und Planung von zwei neuartigen "diagnostische MIPs" (Sea Ice MIP oder Dynamics and Variability MIP), die sich auf die Evaluierung spezifischer Themen und die Entwicklung neuartiger Werkzeuge konzentrieren.

Das Max-Planck-Institut für Meteorologie (MPI-M) war an dem kürzlich abgeschlossenen BMBF-geförderten Projekt DICAD beteiligt, das den deutschen Beitrag zum internationalen CMIP6-Archiv koordiniert und die an CMIP6 teilnehmenden nationalen Institute bei der Entwicklung der Infrastruktur für eine standardisierte Datenaufbereitung und -publikation unterstützt hat. DICAD-Partner sind neben dem MPI-M das Deutsche Klimarechenzentrum (DKRZ), der Deutsche Wetterdienst (DWD), das Institut für Physik der Atmosphäre im Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und die Freie Universität Berlin.

Das Max-Planck-Institut-Erdsystemmodell (MPI-ESM) ist das wichtigste Forschungswerkzeug für die Wissenschaftler*innen des MPI-M, die zu CMIP6 beitragen. Darüber hinaus hat das MPI-M vor kurzem sein neues ICON-ESM vorgestellt, ein völlig neues Modellsystem, das auf fortschrittlichen numerischen Techniken basiert (Giorgetta et al., 2018; Korn, 2017; Modellierung mit ICON). ICON-ESM verfügt über unstrukturierte Gitter sowohl im Ozean als auch in der Atmosphäre und ist besonders gut für modernste Recheninfrastrukturen geeignet.

MPI-ESM1.2 (Mauritsen et al., 2019) wird in vier Konfigurationen verwendet, die sich in der Auflösung und der Komplexität der integrierten Prozesse unterscheiden (Tabelle 2). MPI-ESM-HR verfügt über eine höhere Auflösung als das CMIP5-Modell, was zu deutlichen Verbesserungen bei der Darstellung der Ozean- und Atmosphärendynamik geführt hat (Müller et al., 2018). Diese Konfiguration wird für historische Simulationen, Zukunftsszenarien und für das Decadal Climate Prediction Project (DCPP) verwendet. Das recheneffiziente MPI-ESM-LR wird für viele MIPs verwendet, welche lange Integrationen erfordern. In "LR" werden die Vegetationsänderungen dynamisch berechnet, was es für MIPs mit Interesse an Landprozessen (z.B. LUMIP) geeignet macht. Es wurde gezeigt, dass der neu implementierte Stickstoffkreislauf die Unsicherheit in der Kohlenstoffkreislauf-Rückkopplung reduziert (Arora et al., 2020).

Das High-Resolution MIP analysiert im Rahmen des EU-H2020-Projekts PRIMAVERA Modelle mit der höchstmöglichen Auflösung. Wir verwenden hier die Konfigurationen MPI-ESM-XR, mit einer Auflösung von ca. 50 km in der Atmosphäre und der gleichen Auflösung wie "HR" im Ozean, sowie MPI-ESM-ER mit einer Auflösung von weniger als 10 km im Ozean und ca. 100 km in der Atmosphäre (Gutjahr et al., 2019).

Das DICAD-Projekt konzentrierte sich auf Simulationen über den historischen Zeitraum und Zukunftsprojektionen bis zum Ende des 21. Jahrhunderts, für die mehrere neue "shared-socioeconomic-pathway"-Szenarien (SSP) von ScenarioMIP bereitgestellt wurden. Die SSPs berücksichtigen mögliche Entwicklungen von Treibhausgasemissionen und/oder Minderungsbemühungen. MPI-ESM simuliert die historische Entwicklung der globalen mittleren Oberflächentemperatur in hervorragender Übereinstimmung mit den Beobachtungsdaten (Abb. 2). Dies ist zum Teil auf eine moderate Gleichgewichts-Klimasensitivität (ECS) zurückzuführen, eine Eigenschaft, die die Sensitivität des Modells gegenüber erhöhtem Treibhausgas-Antrieb widerspiegelt. Die ECS von MPI-ESM stimmt mit den jüngsten Abschätzungen auf der Basis von Beobachtungsdaten überein, unterscheidet sich aber von mehreren anderen CMIP6-Modellen. Durch die Anwendung von vier verschiedenen hochpriorisierten Szenariosimulationen liefert MPI-ESM eine Reihe von unterscheidbaren Zukunftsprojektionen für das Ende des Jahrhunderts. Für ausgewählte Szenarien wurden Ensembles von bis zu zehn MPI-ESM-Simulationen durchgeführt, um Informationen über interne Klimavariabilität und Unsicherheit einzubeziehen.

Abb. 2: Neue Klimasimulationen für das "Coupled Model Intercomparison Project. (Abbildung mit freundlicher Genehmigung von K. Meier-Fleischer und M. Böttinger, DKRZ).

Laufende Arbeiten speisen Wissen in den AR6 ein, indem sie Prozesse und Rückkopplungen bewerten oder neue Methoden einführen, wie z. B. einheitliche Metriken der Sensitivität des Klimas auf Veränderungen der Waldbedeckung, die zu neuen Schätzungen der globalen Temperaturänderung als Reaktion auf Entwaldung führten (Boysen et al., 2020). Während mehrere Publikationen Fortschritte von CMIP5 zu CMIP6 dokumentieren, z.B. eine verbesserte Simulation des Meereisverlustes für eine gegebene Erwärmung (SIMIP Community, 2020) oder eine verbesserte Darstellung der Quasi-Biannual Oscillation (Pohlmann et al., 2019), diagnostiziert eine Veröffentlichung mit Beiträgen aus allen MPI-M Abteilungen (Fiedler et al., 2020) keine generelle Verbesserung der tropischen Niederschläge über drei Phasen von CMIP. Angesichts der Bedeutung des tropischen Niederschlags schlussfolgern die Autor*innen, dass grob aufgelöste Klimamodelle unter strukturellen Defiziten leiden und regen einen Sprung zu sturm- bzw. konvektionsauflösenden Simulationen an.

Mit dem neu entwickelten ICON-ESM haben MPI-M Wissenschaftler*innen CMIP6-DECK und historische Experimente durchgeführt und im ESGF-Datenarchiv veröffentlicht. Dies verankert ICON-ESM in der Community als ein völlig neuartiges Modellsystem. Ein fünfköpfiges Ensemble historischer ICON-ESM-Simulationen zeigt eine gute Übereinstimmung mit der beobachteten Temperaturentwicklung, überschätzt aber leicht die Erwärmung des späten 20. Jahrhunderts, insbesondere in der nördlichen Hemisphäre (Abb. 3). ICON-ESM weist eine etwas höhere Klimasensitivität auf und seine Leistung im Vergleich zu MPI-ESM wird derzeit evaluiert.

Abb. 3: Zeitreihen der Oberflächentemperatur über a) den Globus, b) die nördliche Hemisphäre und c) die südliche Hemisphäre für (rot-orange) das historische ICON-ESM-Ensemble und Beobachtungszusammenstellungen von (blau) dem Goddard Institute for Space Studies Surface Temperature Produkt, dem gemischten globalen Temperaturdatensatz des Hadley Center/Climate Research Unit und (blau) dem historischen fusionierten Land-Ozean-Oberflächentemperaturdatensatz von NOAA NCDC. Die simulierte globale Temperatur wird unter Verwendung von SSTs über dem Ozean und Oberflächenlufttemperaturen über Land konstruiert.

Veröffentlichungen:

Arora, V.K., et al. (2020) Carbon-concentration and carbon-climate feedbacks in CMIP6 models, and their comparison to CMIP5 models. Biogeosciences,17, 4173–4222, https://doi.org/10.5194/bg-17-4173-2020

Boysen, L., et al. (2020) Global climate response to idealized deforestation in CMIP6 models. Under review Biogeosciences Discuss.,https://doi.org/10.5194/bg-2020-229.

Fiedler, S., et al. (2020) Simulated tropical precipitation assessed across three major phases of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP). Monthly Weather Review,148, 3653–3680, https://doi.org/10.1175/MWR-D-19-0404.1

Giorgetta, M. A., et al. (2018) ICON-A, the Atmosphere Component of the ICON Earth System Model: I. Model Description [Journal Article]. Journal of Advances in Modeling Earth Systems,10 (7), 1613-1637, https://doi.org/10.1029/2017ms001242.

Gutjahr, O., et al. (2019) Max Planck Institute Earth System Model (MPI-ESM1.2) for the High-Resolution Model Intercomparison Project (HighResMIP), Geosci. Model Dev.,12, 3241–3281.

Korn, P. (2017). Formulation of an unstructured grid model for global ocean dynamics. Journal of Computational Physics,339, 525-552.

Mauritsen, T., et al. (2019). Developments in the MPI-M Earth System Model version 1.2 and its response to increasing CO2. J. Adv. Model. Earth Syst.,11, 998–1038.

Mauritsen, T., and Roeckner, E. (2020) Tuning the MPI-ESM1.2 global climate model to improve the match with instrumental record warming by lowering its climate sensitivity. J. Adv. Model. Earth Syst.,12, e2019MS002037.

Müller, W.A. et al. (2018) A higher-resolution version of the Max Planck Institute Earth System Model (MPI-ESM 1.2 - HR). J. Adv. Model. Earth Syst.,10, 1383–1413.

Notz, D., SIMIP Community (2020) Arctic sea ice in CMIP6. Geophys. Res. Lett.,47, e2019GL086749.

Pohlmann, H., et al. (2019) Realistic quasi-biennial oscillation variability in historical and decadal hindcast simulations using CMIP6 forcing. Geophys. Res. Lett.,46, 14118-14125.