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Wasserkreislauf: Enorme Komplexität als Herausforderung

09.07.2013 von

Das Zusammenspiel zwischen Wasserkreislauf und Klima ist einer der wichtigsten Aspekte des Klimawandels. Gleichzeitig ist es auch jener Aspekt, der am wenigsten verstanden wird1. Die Grösse der Herausforderung wurde mir von neuem klar, als ich den Vorträgen und Diskussionen am letztwöchigem Symposium des Kompetenzzentrums für Klimamodellierung (C2SM) an der ETH Zürich zum Thema «The Water Cycle in a Changing Climate» folgte2.

Warum ist es so schwierig vorauszusagen, wie sich Verdunstung und Niederschlag in der Zukunft entwickeln werden? Der Hauptgrund ist die schiere Komplexität des Wasserkreislaufes: Er wird durch unzählige Phasenübergänge charakterisiert und ist eng mit der Dynamik und dem Energiebudget der Atmosphäre verzahnt. Zudem finden die relevanten Prozesse auf sehr vielen Grössenskalen statt – von der Kondensation des Wasserdampfs an mikroskopisch kleinen Staubteilchen bis hin zum grossräumigen Transport in der Atmosphäre. Deshalb können in einem Modell viele Prozesse nur annähernd dargestellt werden, was zu Unsicherheiten führt.

Globale Gesetzmässigkeiten: Mehr Wasserdampf bei höherer Temperatur

Trotz dieser Komplexität gibt es grundlegende physikalische Gesetzmässigkeiten, die vor allem auf der globalen Skala wirken. Insbesondere gilt das Prinzip, dass die Luft mit jedem Grad Erwärmung circa sieben Prozent mehr Wasserdampf aufnehmen kann. Das führt dazu, dass sich der Wasserkreislauf in einem wärmeren Klima verstärkt: Es gibt mehr Verdunstung und mehr Niederschlag. Interessanterweise folgt diese Verstärkung einem schwächeren Trend: Pro Grad Erwärmung intensiviert sich der Niederschlag lediglich um rund zwei Prozent. Das ist eine Folge davon, dass die Verdunstung selbst Energie braucht, während bei der Bildung von Niederschlag Energie frei wird. Wenn sich also das Klima erwärmt, steht nur ein Teil der zusätzlichen Energie für die Verstärkung des Wasserkreislaufs zur Verfügung.

Solche Gesetzmässigkeiten führen auf globaler Ebene zu Trends, die oft mit dem Prinzip «Die Armen werden ärmer, und die Reichen reicher» beschrieben werden3. Das bedeutet, dass der Niederschlag generell da zunehmen wird, wo es heute schon viel regnet, während er dort abnehmen wird, wo es heute trocken ist. Beobachtungen der langfristigen Entwicklung des Salzgehaltes im Ozean bestätigten diese Tendenz klar (siehe Figur).

Die linke Figur zeigt die mittlere Verteilung des Salzgehaltes (in Gramm pro Kilogramm Meerwasser) an der Meeresoberfläche. Rote und orange Gebiete zeigen einen hohen Salzgehalt, wo mehr Wasser verdunstet als Niederschlag fällt. In den blauen Gebieten ist es umgekehrt. Die rechte Figur zeigt die beobachteten Veränderungen im Salzgehalt im Zeitraum von 1950 bis 2000 (Trend pro 50 Jahre). Die starke Übereinstimmung zwischen aktuellem Wasserkreislauf (links) und Trend (rechts) bestätigt, dass sich der Wasserkreislauf verstärkt 4.

Lokale Unsicherheiten

Auf der regionalen bis lokalen Skala verlieren diese Gesetzmässigkeiten an Bedeutung – an ihre Stelle treten viele andere Faktoren, die den Wasserkreislauf beeinflussen, wie die Topographie der Erdoberfläche, die Oberflächentemperaturen der Ozeane, Staubteilchen oder Wolken. Daraus entstehen Unsicherheiten, die sich oft durch grosse Abweichungen zwischen dem modellierten und dem beobachteten Niederschlag äussern. Diese Abweichungen sind in einigen Regionen grösser als die Änderungen, die durch den Klimawandel ausgelöst werden. Das führt zu Unsicherheiten, wenn es darum geht, die Auswirkungen des Klimawandels auf  Tourismus, Landwirtschaft oder auf Wasserkraftwerke zu bestimmen. Das bedeutet aber ganz und gar nicht, dass man auf lokaler oder regionaler Ebene keine konkreten Aussagen machen kann. Es gibt robuste Trends, etwa in Bezug auf die Wasserkraft5, die es erlauben, schon heute Massnahmen zu entwickeln und umzusetzen.

Der Klimasimulator als Lösung?

Wie können wir die grosse Herausforderung angehen, den Wasserkreislauf in einem sich verändernden Klima zu modellieren? Dazu gingen die Meinungen am Symposium weit auseinander. Einige Experten schlagen vor, dass globale Klimamodelle eine Auflösung von unter 20 Kilometer haben sollten. Dazu benötigt man aber Supercomputer, die mindestens zwei bis drei mal leistungsfähiger sind als der momentan beste Grossrechner in der Klimaforschung. Andere Forscher argumentieren, dass wir zuerst weitere grundlegende Prozesse verstehen müssen, zum Beispiel die Rolle von tiefliegenden Wolken. Der Weg zum Ziel  besteht wahrscheinlich darin, beide Aspekte voranzutreiben, also sowohl die Auflösung der Modelle als auch die  Beschreibung der Prozesse voranzutreiben. Das ist auch die Strategie, die das C2SM zusammen mit seinen Partnerinstitutionen verfolgt.

 

1 Stevens, B. and S. Bony (2013), What are climate models missing, Science 340, 1053-1054.

2 www.c2sm.ethz.ch/Symposium_Water-Cycle/

3 siehe auch Blogbeitrag von Christoph Schär

4 Durack, P.J. and S.E. Wijffels (2010), Fifty-Year Trends in Global Ocean Salinities and Their Relationship to Broad-Scale Warming, Journal of Climate, 23, 4342–4362.

5 Blogbeitrag von Bruno Schädler

Zum Autor

Nicolas Gruber ist Professor für Umweltphysik am Institut für Biogeochemie und Schadstoffdynamik der ETH Zürich.

Hinweis

Alle Beiträge des Symposiums «The Water Cycle in a Changing Climate» werden auf der Seite des Center for Climate Systems Modeling (C2SM) aufgeschaltet: www.c2sm.ethz.ch/Symposium





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Die Erfassung, Modellierung und Prognose des Wasserkreislaufs wird denselben Trends folgen, die die Modellierung des Erdsystems prägen und die in wesentlichen Punkten sogar einem allgemeinen Trend in ICT-Systemen folgt: Big Data führt mit Data-Mining-Tools und guten Modellen zu mehr Self-Cognition des Systems und zu akuraten Voraussagen.
Auf das Erdsystem angewendet bedeutet dieses ICT-Modell, dass Atmosphäre, Ozean und Land von einem dichten Sensorennetzwerk durchzogen sein werden, womit Daten in einer Akuratesse bereitgestellt werden, die wir uns heute noch gar nicht vorstellen können. Modelle und multidimensionale Datenanalyse hinterlegt mit probabilistic based reasoning werden ineinandergreifen und einerseits Echtzeitinformation bereitstellen für zukünftige Wetterauskunfsdienste und es andererseits ermöglichen die Modellierung von Atmos-, Hydro- und Kryosphäre mit exakten Realdaten zu hinterlegen.
Die nötigen Sensornetzwerke werden dabei durch autonome Roboter gebildet werden, welche als künstliche Fische oder Vögel die Ozeane und Lüfte durchpflügen und andererseits durch noch mächtigere zukünftige Erdbeobachtungssatelliten, welche Erdalbedo und Forcings mit grosser Genauigkeit bestimmen werden.

Earth/European Climate Project
Die Klimatologie als Wissenschaft sollte entsprechende Visionen entwerfen und Projekte auflegen analog zum Human Brain Project, also beispielsweise ein Earth Climate Project oder damit die EU etwas zahlt, ein European Climate Project.
Der Wasserkreislauf wird dann eines der wichtigeren Teilsysteme eines solchen globalen oder europäischen Klimamodellierungs- und Klimaverfolgungssystems sein. ECP (für Earth Climate Project oder European Climate Project) wäre ein gutes Kürzel für ein solches ambitioniertes Klimaprojekt.

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