TY  - THES
A1  - Schneider von Deimling, Thomas
T1  - Constraining uncertainty in climate sensitivity : an ensemble simulation approach based on glacial climate
T1  - Einschränkung der Unsicherheit in der Klimasensitivität : ein Ensemble Simulationsansatz basierend auf dem glazialen Klima
N2  - Uncertainty about the sensitivity of the climate system to changes in the Earth’s radiative balance constitutes a primary source of uncertainty for climate projections. Given the continuous increase in atmospheric greenhouse gas concentrations, constraining the uncertainty range in such type of sensitivity is of vital importance. A common measure for expressing this key characteristic for climate models is the climate sensitivity, defined as the simulated change in global-mean equilibrium temperature resulting from a doubling of atmospheric CO2 concentration. The broad range of climate sensitivity estimates (1.5-4.5°C as given in the last Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, 2001), inferred from comprehensive climate models, illustrates that the strength of simulated feedback mechanisms varies strongly among different models. The central goal of this thesis is to constrain uncertainty in climate sensitivity. For this objective we first generate a large ensemble of model simulations, covering different feedback strengths, and then request their consistency with present-day observational data and proxy-data from the Last Glacial Maximum (LGM). Our analyses are based on an ensemble of fully-coupled simulations, that were realized with a climate model of intermediate complexity (CLIMBER-2). These model versions cover a broad range of different climate sensitivities, ranging from 1.3 to 5.5°C, and have been generated by simultaneously perturbing a set of 11 model parameters. The analysis of the simulated model feedbacks reveals that the spread in climate sensitivity results from different realizations of the feedback strengths in water vapour, clouds, lapse rate and albedo. The calculated spread in the sum of all feedbacks spans almost the entire plausible range inferred from a sampling of more complex models. We show that the requirement for consistency between simulated pre-industrial climate and a set of seven global-mean data constraints represents a comparatively weak test for model sensitivity (the data constrain climate sensitivity to 1.3-4.9°C). Analyses of the simulated latitudinal profile and of the seasonal cycle suggest that additional present-day data constraints, based on these characteristics, do not further constrain uncertainty in climate sensitivity. The novel approach presented in this thesis consists in systematically combining a large set of LGM simulations with data information from reconstructed regional glacial cooling. Irrespective of uncertainties in model parameters and feedback strengths, the set of our model versions reveals a close link between the simulated warming due to a doubling of CO2, and the cooling obtained for the LGM. Based on this close relationship between past and future temperature evolution, we define a method (based on linear regression) that allows us to estimate robust 5-95% quantiles for climate sensitivity. We thus constrain the range of climate sensitivity to 1.3-3.5°C using proxy-data from the LGM at low and high latitudes. Uncertainties in glacial radiative forcing enlarge this estimate to 1.2-4.3°C, whereas the assumption of large structural uncertainties may increase the upper limit by an additional degree. Using proxy-based data constraints for tropical and Antarctic cooling we show that very different absolute temperature changes in high and low latitudes all yield very similar estimates of climate sensitivity. On the whole, this thesis highlights that LGM proxy-data information can offer an effective means of constraining the uncertainty range in climate sensitivity and thus underlines the potential of paleo-climatic data to reduce uncertainty in future climate projections.
N2  - Eine der entscheidenden Hauptquellen für Unsicherheiten von Klimaprojektionen ist, wie sensitiv das Klimasystem auf Änderungen der Strahlungsbilanz der Erde reagiert. Angesichts des kontinuierlichen Anstiegs der atmosphärischen Treibhausgaskonzentrationen ist die Einschränkung des Unsicherheitsbereichs dieser Sensitivität von entscheidender Bedeutung. Ein häufig verwendetes Maß zur Beschreibung dieser charakteristischen Kenngröße von Klimamodellen ist die sogenannte Klimasensitivität, definiert als die Gleichgewichtsänderung der simulierten globalen Mitteltemperatur, welche sich aus einer Verdoppelung des atmosphärischen CO2-Gehalts ergibt. Die breite Spanne der geschätzten Klimasensitivität (1.5-4.5°C), welche ein Vergleich verschiedener komplexer Klimamodelle nahe legt (IPCC, 2001), verdeutlicht, wie groß die Unsicherheit in der Klimasensitivität ist. Diese Unsicherheit resultiert in erster Linie aus Unterschieden in der Simulation der entscheidenden Rückkopplungs-mechanismen in den verschiedenen Modellen. Das zentrale Ziel dieser Dissertation ist die Einschränkung des breiten Unsicherheitsbereichs der Klimasensitivität. Zunächst wird hierzu ein großes Ensemble an Modellsimulationen erzeugt, in welchem gezielt spezifische Modellparameter variiert, und somit unterschiedliche Rückkopplungsstärken der einzelnen Modellversionen realisiert werden. Diese Simulationen werden dann auf ihre Konsistenz mit sowohl heutigen Beobachtungsdaten, als auch Proxy-Daten des Letzten Glazialen Maximums (LGM) überprüft. Unsere Analysen basieren dabei auf einem Ensemble voll gekoppelter Modellläufe, welche mit einem Klimamodell intermediärer Komplexität (CLIMBER-2) realisiert wurden. Die betrachteten Modellversionen decken eine breite Spanne verschiedener Klimasensitivitäten (1.3-5.5°C) ab und wurden durch gleichzeitiges Variieren von 11 Modellparametern erzeugt. Die Analyse der simulierten Rückkopplungs-mechanismen offenbart, dass unterschiedliche Werte der Klimasensitivität in unserem Modellensemble durch verschiedene Realisierungen der Rückkopplungsstärken von Wasserdampf, Wolken, Temperatur-Vertikalprofil und Albedo zu erklären sind. Die berechneten Gesamt-Rückkopplungsstärken unser Modellversionen decken hierbei fast den gesamten möglichen Bereich von komplexeren Modellen ab. Wir zeigen, dass sich die Forderung nach Konsistenz zwischen simuliertem vorindustriellem Klima und Messdaten, die auf einer Wahl von sieben global gemittelten Datensätzen basieren, als vergleichsweise schwacher Test der Modellsensitivität erweist: Die Daten schränken den plausiblen Bereich der Klimasensitivität lediglich auf 1.3-4.9°C ein. Zieht man neben den genannten global gemittelten Messdaten außerdem klimatische Informationen aus Jahreszeit und geografischer Breite hinzu, lässt sich die Unsicherheit in der Klimasensitivität nicht weiter einschränken. Der neue Ansatz dieser Dissertation besteht darin, in systematischer Weise einen großen Satz an LGM-Simulationen mit Dateninformationen über die rekonstruierte glaziale Abkühlung bestimmter Regionen zu kombinieren. Unabhängig von den Unsicherheiten in Modellparametern und Rückkopplungsstärken offenbaren unsere Modellversionen eine ausgeprägte Beziehung zwischen der simulierten Erwärmung aufgrund der CO2-Verdoppelung und der Abkühlung im LGM. Basierend auf dieser engen Beziehung zwischen vergangener und zukünftiger Temperaturentwicklung definieren wir eine Methode (basierend auf linearer Regression), welche es uns erlaubt, robuste 5-95%-Quantile der Klimasensitivität abzuschätzen. Indem wir Proxy-Daten des LGM von niederen und hohen Breiten heranziehen, können wir die Unsicherheitsspanne der Klimasensitivität auf 1.3-3.5°C beschränken. Unsicherheiten im glazialen Strahlungsantrieb vergrößern diese Abschätzung auf 1.2-4.3°C, wobei die Annahme von großen strukturellen Unsicherheiten die obere Grenze um ein weiteres Grad erhöhen kann. Indem wir Proxy-Daten über tropische und antarktische Abkühlung betrachten, können wir zeigen, dass sehr unterschiedliche absolute Temperatur-Änderungen in hohen und niederen Breiten zu sehr ähnlichen Abschätzungen der Klimasensitivität führen. Vor dem Hintergrund unserer Ergebnisse zeigt diese Dissertation, dass LGM-Proxy-Daten ein effektives Mittel zur Einschränkung des Unsicherheitsbereichs der Klimasensitivität sein können und betont somit das Potenzial von Paläoklimadaten, den großen Unsicherheitsbereich von Klimaprojektionen zu reduzieren.
KW  - Dynamische Modellierung
KW  - Potsdam / Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung
KW  - Entscheidung bei Unsicherheit
KW  - Klimasensitivität
KW  - Klimaprognose
KW  - Unsicherheitsanalyse
KW  - Ensemble-Simulation
KW  - Letztes Glaziales Maximum
KW  - climate sensitivity
KW  - climate projection
KW  - uncertainty analysis
KW  - ensemble simulation
KW  - Last Glacial Maximum
Y1  - 2006
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-7778
ER  -