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The Atlantic Meridional Overturning Circulation (AMOC) is likely the most well-known system of ocean currents on Earth, redistributing heat, nutrients and carbon over a large part of the Earth’s surface and affecting global climate as a result. Due to enhanced freshwater fluxes into the subpolar North Atlantic as a response to global warming, the AMOC is expected, and may have already started, to weaken and these changes will likely have global impacts. It is therefore of considerable relevance to improve our understanding of past and future AMOC changes. My thesis tries to answer some of the open questions in this field by giving strong evidence that the AMOC has already weakened over the last century, by narrowing future projections of this slowdown and
by studying the impacts on global surface warming.
While there have been various studies trying to reconstruct the strength of the overturning circulation in the past, often based on model simulations in combination with observations (Jackson et al., 2016, Kanzow et al., 2010) or proxies (Frajka-Williams, 2015, Latif et al., 2006), the results so far, due to lack of direct measurements, have been inconclusive. In the first paper I build on previous work that links the anomalously low sea surface temperatures (SSTs) in the North Atlantic with the reduced meridional heat transport due to a weaker AMOC. Using the output of a high-resolution global climate model, I derive a characteristic spatial and seasonal SST fingerprint of an AMOC slowdown and an improved SST-based AMOC index. The same fingerprint is seen in
the observational SSTs since the late 19th Century, giving strong evidence that since then the AMOC has slowed down. In addition, the reconstruction of the historical overturning strength with the new AMOC index agrees well with and extends the results of earlier studies as well as the direct measurements from the RAPID project and shows a strong decline of the AMOC by about 15% (3±1 Sv) since the mid-20th Century (Caesar et al., 2018).
The reconstruction of the historical overturning strength with the AMOC index enables us to weight future AMOC projections based on their skill in modeling the historical AMOC as described in the second paper of this thesis (Olson et al., 2018). Using Bayesian model averaging we considerably narrow the projections of the CMIP5 ensemble to a decrease of -4.0 Sv and -6.8 Sv between the years 1960-1999 and 2060-2099 for the RCP4.5 and RCP8.5 emission scenarios, respectively. These values fit to, yet are at the lower end of, previously published estimates.
In the third paper I examine how the AMOC slowdown affects the global mean surface temperature (GMST) with a focus on how it will change the ocean heat uptake (OHC). Accounting for the effect of changes in the radiative forcing on the GMST, I test how AMOC variations correlate with the residual part of surface temperature changes in the past. I find that the correlation is positive which fits the understanding that the deep-water formation that is important in driving the AMOC cools the deep ocean and therefore warms the surface (Caesar et al., 2019). The future weakening of the overturning circulation could therefore delay global surface warming.
Due to nonlinear behavior and scale specific changes it can be difficult to study the dominant processes and modes that drive climate variability. In the fourth paper we develop and test a new technique based on the wavelet multiscale correlation (WMC) similarity measure to study climate variability on different temporal and spatial scales (Agarwal et al., 2018). In a fifth contribution to my thesis this method is applied to the observed sea surface temperatures. The results reconfirm well-known relations between SST anomalies such as the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) and the Pacific Decadal Oscillation (PDO) on inter-annual and decadal timescales, respectively. They
furthermore give new insights into the characteristics and origins of long-range teleconnections, for example, that the teleconnection between ENSO and Indian Ocean dipole exist mainly between the northern part of the ENSO tongue and the equatorial Indian Ocean, and provides therefore valuable knowledge about the regions that are necessary to include when modeling regional climate variability at a certain scale (Agarwal et al., 2019).
In summary, my PhD thesis investigates past and future AMOC variability and its effects on global mean surface temperature by utilizing a combination of observational sea surface data and the output of historical and future climate model simulations from both the high-resolution CM2.6 model as well as the CMIP5 ensemble. It further includes the development and validation of a new method to study climate variability, that, applied to the observed sea surface temperatures, gives new insight about teleconnections in the Earth System. My findings provide evidence that the AMOC has already slowed down, will continue to do so in the future, and will impact the global mean temperature. Further impacts of an AMOC slowdown may include increased sea-level rise at the U.S. east coast (Ezer, 2015), heat extremes in Europe (Duchez et al., 2016) and increased storm activity in the North Atlantic region (Jackson et al., 2015), all of which have significant socio-economic implications.
Der Porenraum eines Karbonatgesteins ist zumeist aus einer spezifischen Vergesellschaftung verschiedenster Porentypen aufgebaut, die eine unterschiedliche Herkunft aufweisen und zusätzlich in ihrer Form und Größe stark variieren können (e.g., Melim et al., 2001; Lee et al., 2009; He et al., 2014; Dernaika & Sinclair, 2017; Zhang et al., 2017). Diese für Karbonate typischen multimodalen Porensysteme entstehen sowohl durch primäre Ablagerungsprozesse, als auch durch mehrmalige Modifikation des Porenraumes nach Ablagerung des Sediments. Dies führt zu einer ungleichen Verteilung der Porenraumeigenschaften auf engstem Raum und das zeitgleiche Auftreten von effektiven und ineffektiven Poren. Diese immanenten Unterschiede in der Effektivität einzelner Porentypen sind der Hauptgrund für die häufig sehr niedrige Korellation zwischen Porosität und Permeabilität in Karbonaten (e.g., Mazzullo 2004; Ehrenberg & Nadeau, 2005; Hollis et al., 2010; He et al., 2014; Rashid et al., 2015; Dernaika & Sinclair, 2017). Durch die Extraktion von miteinander verbundenen und somit effektiven Porentypen jedoch kann das Verständnis und die Vorhersage der Permeabilität für einen gegeben Porositätswert stark verbessert werden (e.g., Melim et al., 2001; Zhang et al., 2017). Dazu wird in dieser Arbeit eine auf der digitalen Bildanalyse (DIA) beruhende Methode vorgestellt, mit der schrittweise die Effektivität von Poren aus den analysierten mittelmiozänen lakustrinen Karbonaten des Nördlinger Ries Kratersees (Süddeutschland) berechnet werden kann. Mithilfe des Porenformfaktors (sensu Anselmetti et al., 1998), der als Parameter zur Quantifizierung der Interkonnektivität zwischen Poren dient, wird der potentiellen Beitrag an Permeabilität jedes Porentyps zur Gesamtpermeabilität bestimmt. Somit können die effektivsten Porentypen innerhalb der analysierten Karbonate identifiziert werden. Desweiteren wird die digitale Bildanalyse dazu benutzt, zementierte Porenräume zu extrahieren, um den Einfluss der Zementation auf die Porenraumeigenschaften zu quantifizieren. Durch eine unabhängige Methode (Fluid-Flow-Simulation), deren Ergebnisse wiederum mit der digitalen Bildanalyse ausgewertet werden, können die vorherigen Erkentnisse bestätigt werden: Interpeloidale Poren und Lösungsporen sind die beiden effektivsten Porentypen im Porenraum der Riesseekarbonate. Die Extraktion des miteinander verbundenen (d.h. effektiven) Porennetzwerkes führt schließlich zu einer erheblich verbesserten Korrelation zwischen Porosität und Permeabilität in den analysierten Karbonaten. Die in dieser Arbeit beschriebene Methode bietet ein quantitatives petrographisches Werkzeug, mit dessen Hilfe die effektive Porosität eines Porenraumes extrahiert werden kann. Dies führt zu einem besseren Verständnis darüber, wie Porensysteme von Karbonaten Permeabilität erzeugen. Diese Dissertation zeigt auch, dass die Formkomplexität von Poren einer der wichtigsten Parameter ist, der die Interkonnektivität zwischen einzelnen Poren und somit die Entstehung von effektiver Porosität steuert. Außerdem erweist sich die digitale Bildanalyse als ausgezeichnetes Werkzeug um die Porosität und Permeabilität direkt an ihren gemeinsamen Ursprung zu knüpfen: die Gesteinstextur und die damit assoziierte Porenstruktur.