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Falk Niehörster
IMSC 2010
Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections
A comparison of perturbed-physics ensembles
F. Niehörster1,2, M. Collins3, U. Cubasch2
1 2 3
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2
Outline
1. Climate sensitivity & climate feedbacks
2. Experimental design of Perturbed-Physics
3. Ensemble analysis
4. Multi-Model comparison
5. Conclusions
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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3
1. Motivation & Basics
Climate sensitivity describes the relationship between external forcing and temperature response of the climate system in a linear way:
ΔT = s · F ΔT:= Temperature change s:= Climate sensitivity parameter F:= Radiative forcing (e.g. 2XCO2)
FClimate System Δ TSchematic:
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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4
1. Motivation & Basics
F + RClimate System (t)
Δ T
Feedback R R = λ · ΔTLinearity
The concept of the climate system as a feedback system:
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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5
1. Motivation & Basics
F + RClimate System (t)
Δ T
Feedback R
R1
R = λ · ΔTLinearity
Independence R = Σ Ri λ = Σ λi
R2
R3
R4
Rn
The concept of the climate system as a feedback system:
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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6
Which feedback effects show the highest uncertainty in terms of model disagreement?
Dufresne & Bony; 2008 IPCC AR4; 2007
1. Motivation & Basics
The cloud feedback!
2xCO2
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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7
2. Experimental Design
"Perturbed-Physics" Ensemble with EGMAMParameter perturbations in cloud schemes
2. Experimental Design
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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8
2. Experimental Design
Heat and Freshwater- flux correction
HOPE-G (Hamburg Ocean Primitive Equation-Global Model)
• horizontal: T42 (~ 2.8°) with equator refinement ( 0.5° at the equator )
• vertical: 20 level
EGMAMECHO-G with
Mittlerer Atmosphäre und Messy
Coupling: OASIS
ECHAM4 – MA
Horizontal resolution: T30 (~3,75°); Vertical resolution: 39 Schichten, Top level at 0,01 hPa (~80 km)
Tiedke convection scheme Modification of the closure by Nordeng (CAPE)
Stratiform clouds following Sundquist scheme
Oze
anA
tmos
pher
e
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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9
2. Experimental Design
Conversionsrate of cloud water to rain in convective updrafts
Entrainmentrate for shallow convection
Efficiency of rain generation in stratiform clouds
Sedimentationrate of ice crystals in cold clouds
Overshooting of cumuli above the level of buoyance
OVER
ICE
CONV
RAIN
ENTRENTR
Perturbation Parameter:3 equaly likely valuesStratified MC Sampling 30 members
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2. Experimental Design
2xCO2 experiments initialised from CMIP 2xCO2-experiment
Control runs initialised from pre-industrial equilibrium simulation
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250 yrs stabilization
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3. Ensemble analysis
3. Ensemble analysis
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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Ensemblemean and standard deviation in the cloud cover signal
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
3. Ensemble analysis
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3. Ensemble analysis
Ensemble mean and standard deviation of changes in the liquid water content of clouds
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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14
3. Ensemble analysis
Max: 0.63Min : 0.29Ø : 0.45
Max: - 0.59Min : - 1.30Ø : - 0.96
Max: - 0.30Min : - 0.80Ø : 0.51
[ W/m2K ]
Global mean cloud feedback
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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4. Comparison of results
4. Comparison of results witha HadSM3 PPE
and the CFMIP MME
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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16
2
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2 3 4 5 6 7 8
EGM
AM [K
]
HadSM3 [K]
Standard
EIS +
EIS -
REGEN +
REGEN -
ENTR +
ENTR -
4. Comparison of results
Comparison of selected perturbation experiments of EGMAM and HadSM3
Climate Sensitivity
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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17
Rückkopplungsparameter
-3.00
-2.00
-1.00
0.00
1.00
2.00
Rüc
kkop
plun
gspa
ram
eter
,
[W/m
²K]
4. Comparison of results
Comparison of feedback parameters:HadSM3, CFMIP and EGMAM Ensemble
λ λCS λWλWSW λWLW λSW λLWλCSSW λCSLW
CS: Clear-Sky W: Clouds SW: shortwave LW: longwaveIMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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18
4. Comparison of results
HadSM3
y = - 0,2018 x - 0,0475r = 0,198
-0,8
-0,6
-0,4
-0,2
0,0
0,2
0,4
0,6
-0,3 -0,2 -0,1 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7
λWSW [ W / m²K ]
λ WLW
[ W
/ m²K
] .
EGMAM
y = - 0,4921 x - 0,0207r = 0,865
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
-1,6 -1,4 -1,2 -1 -0,8 -0,6 -0,4
λ WSW [ W / m²K ]
λ WLW
[ W / m
²K ]
.
Linear relationship between short- and longwave cloud feedbacks in the EGMAM Ensemble
CFMIP
y = - 0,1955 x - 0,1288r = 0,465
-0,7
-0,5
-0,3
-0,1
0,1
0,3
0,5
-0,6 -0,4 -0,2 0 0,2 0,4 0,6 0,8
λ WSW [ W / m²K ]
λ WLW
[ W
/ m²K
] .
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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5. Conclusions• Negative cloud feedback in EGMAM robust against parameter perturbations
• Highest uncertainty for shortwave cloud feedbacks (in the tropics) follows the uncertainty in the simulation of changes in liquid water content of tropical clouds
• Linear relationship between long- and shortwave cloud feedback across the ensemble Cancelling effect leads to low variance in the net cloud feedback across the ensemble • Uncertainty for the feedback parameter (climate sensitivity) lower in EGMAM compared to multi-model studies or perturbed physics with HadSM3 No "extreme" climate sensitivities in the EGMAM Ensemble
• Structural differences between EGMAM and HadSM3 dominate even if the sign of the perturbation signals are the same !
IMSC 2010, „Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections“, F. Niehorster
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20Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
1. Motivation & Grundlagen
B=01. Gleichgewicht 2. Strahlungsantrieb
(z.B. Solar / CO2)B = F
3. Forcing und RückkopplungB = F + R <0 4. Neues Gleichgewicht
B = F + R = 0
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21Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
1. Motivation & Grundlagen
λ := R / ΔT = (RSW+ RLW) / ΔT [W/m2K]
RSW: Rückkopplung im kurzwelligen Strahlungsspektrum RLW: Rückkopplung im langwelligen StrahlungsspektrumR = RSW+RLW : Gesamtrückkopplung des Klimasystems
Rückkopplungsparameter: (Cess et al; ’90, Murphy; ’95)
Für ein Gleichgewicht im Klimasystem gilt:λ = R / ΔT = - F / ΔT = - 1 / s
s:= Klimasensitivitätsparameter
Lokaler Rückkopplungsparameter: (Boer & Yu; 2003)
λl := [RSW(x,y)-RLW(x,y)] / ΔT [W/m²K]
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22Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
1. Motivation & Grundlagen
Zur besseren Analyse der Beiträge zum Rückkopplungsparameter λ wird dieser als Summe von Einzelbeiträgen bestimmt: λ := R / ΔT λCS := RCS / ΔT = (RCSLW + RCSSW) / ΔTλCSLW
:= RCSLW / ΔT Wasserdampf + "Lapse Rate"λCSSW
:= RCSSW / ΔT OberflächenalbedoλW := RW / ΔT = ( RWSW + RWLW) / ΔTλWSW
:= RWSW / ΔT WolkenalbedoλWLW := RWLW / ΔT Treibhauseffekt der Wolken
Es gilt: λ = λCS + λW Unabhängigkeit: λW = λWSW + λWLW
λCS = λCSSW + λCSLW
≈0
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23Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
2. Experimentelles Design
Physikalischer Effekt
Niedriger Wert(relativ zum Standardwert)
Hoher Wert(relativ zum Standardwert)
Konversionsrate von Wolkenwasser zu Regen KONV
0.5 4
Entrainmentrate für flache KonvektionENTR
0.5 2
Überschießen von Kumuluswoken ÜBER
0.5 2
Effizienz der Regenbildung in stratiformen WolkenREGEN
0.75 2
SedimentationsrateEIS
0.25 2
Werte durch Tuningexperimente angepasst
Stratifiziertes Monte-Carlo Sampling
10 Einzelparameter20 Multiparamter
31 Ensemblemitglieder
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24Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Stabilitätstest
1 X CO2 (1860)
2 X CO2
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25
Stabilitätstest
Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
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26Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
2. Experimentelles Design
Methodiktest:CMIP Lauf mit Modell mit geringster
Klimasensitivität im EGMAM Ensemble
Klimasensitivität:Nach Perturbed Physics Methode1,96 K
Im CMIP Lauf1,83 K
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27Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Lokale Rückkopplungsparameterparamter (Boer & Yu; 2003)
λlWSW := RWSW(x,y) / ΔT
λlWLW := RWLW(x,y) / ΔT
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28Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Globales (Ens-)Mittel: -0.955 W/m²K
Ensemblemittel und Standardabweichung der kurzwelligen Wolkenrückkopplungen
λWSW
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29Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Globales (Ens-)Mittel: -0.955 W/m²K
Ensemblemittel und Standardabweichung der kurzwelligen Wolkenrückkopplungen
λWSW
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30Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Globales (Ens-)Mittel: -0.955 W/m²K
Ensemblemittel und Standardabweichung der kurzwelligen Wolkenrückkopplungen
λWSW
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31Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Ensemblemittel und Standardabweichung der langwelligen Wolkenrückkopplungen
λWLW
Globales (Ens-)Mittel: 0.45 W/m²K
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32Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Ensemblemittel und Standardabweichung nach F-Test des Temperatursignals
Globales (Ens-)Mittel: 2.15 K
3. Auswertung
Standardabweichung: ??
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33Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Ensemblemittel und Standardabweichung des Temperatursignals
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34Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Ensemblemittel und Standardabweichung der Änderung der relativen Feuchte der Atmosphäre
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35Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Ensemblemittel und Standardabweichung im Wolkenbedeckungssignal
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36Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Ensemblemittel und Standardabweichung des Wolkenrückkopplungsparameter λW
Globales (Ens-)Mittel: -0,51 W/m²K !
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37Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Parameter PENTR PUEBER PKONV PEIS PREGEN
λWSW
β 0,8176 0,0013 - 0,6448 0,0103 0,2405σ 0,1543 0,1467 0,1326 0,1146 0,1271p-Wert 5,2974 0,0088 - 4,8628 0,8982 1,8922F-Wert 11,9022λWLW
β - 0,7525 - 0,0894 0,8267 -0,1989 0,0635σ 0,2612 0,2323 0,4424 0,0585 0,0808p-Wert - 3,9440 - 0,4930 5,0440 -1,4039 0,4045F-Wert 6,0631
Lineares Regressionsmodell für den Einfluss einzelner Parameter
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38Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Entrainmentparameter
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39Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. AuswertungKonversionsrate
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40Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Ensemblemittel und Standardabweichung der Zirkulationsänderung
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41Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Wärmeflußkorrektur
- geänderte Wolkenphysik- unveränderte Wolkenphysik
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42Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Methodik
Flußkorrektur bei Änderung der Wolkenphysik
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43Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Zusatzmaterial
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44Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Frischwasserlußkorrektur unter Änderung der Wolkenphysik
Flußkorrekturdifferenz bei geändeter zu unverändeter Wolkenphysik
Differenz der Flußkorrekturen von EGMAM und ECHO-G
Differenz durch Simulationen als klimatologisch irrelevant bewertet Differenz kleiner!
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45Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Flußkorrektur unter Änderungen der Wolkenphysik
- geänderte Wolkenphysik- unveränderte Wolkenphysik
Frischwasserflußkorrekturfelder für:
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46Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
ZusatzmaterialUnsicherheiten innerhalb der Modelle in der Parametrisierung Sub-Grid-skaliger Prozesse (Beispiel: Wolkenphysik) Unsicherheitsanalyse in Parametrisierungen durch systematische Untersuchungen „perturbed physics“ Ensembles (Sampling der Unsicherheiten)
Durch Änderungen der Parametrisierung kann sich der Phasenraum in nicht linearen Systemen sprunghaft ändern(nicht lineare Prozesse der Wolkenphysik)
Beispiel:Bifurkationen bei Parameteränderung in der logistischen Abbildung Xn+1 = r Xn (1-Xn)
Variationsrechnungen
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47Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
0.325C0
-0.720α0.196β-0.303ε0.275P
stand. weightParameter
Parametersensitivität von EGMAM
Ansatz: Multivariate lineare Regression
3.00 3.50 4.00 4.50 5.00 5.50 6.00 6.50 7.0013.2
13.6
14
14.4
14.8
15.2
15.6
16
global mean of T2m vs sedimentation rate
sedimentation rate
glob
al m
ean
of T
2m [°
C]
Stratiform cloudsC0Efficiency of rain formationStratiform cloudsαSedimentationrate of ice crystals in cold clouds
Cumulus convectionβOvershooting of cumuli above the level of non-buoyance
Cumulus convectionεEntrainmentratefor shallow convection
Cumulus convectionPConversionrate from cloud water to rain
Component of GCMParameterPhysical effect
Stark linearer TemperaturresponseBei Veränderung der Sedimentationsrate Korrelation von rekonstruiertem
Response und Modellergebnissen von 0.89
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48Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
EGMAM Validierung
Vergleich der Validierung von EGMAM mit ECHO-G
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49Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Modelldiversität
Tredger & Smith, 09
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50Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. AuswertungDie Abkühlung im südliche Ozean: Was wissen wir?
In der Atmosphäre:• Im Kontrolllauf positiver Trend von 0,6K/100a in der Oberflächentemperatur• Abkühlung während der transienten Phase• Schwach negativer Trend in der Stabilisierungsphase
Im Ozean:• Maximum in der Flusskorrektur (Wärmeentnahme)• Keine Seeeisbedeckung• Maximum in der Vertikaldiffusion (Aufwärtsgerichteter Wärmetransport)• Stromfunktion zeigt keine erhöhten Werte (kein Massentransport)• Temperaturinversion
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51Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Temperaturvalidierung
Standardabweichung der 2-Meter Temperatur im EGMAM Kontrolllauf
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52Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Konvektionsschema (Tiedke)
M ist Masse, E ist Entrainment, D ist Detrainment, ρ die Dichte,s = cpT +gz die trocken statische Energie, q ist die spezifische Feuchte, l ist das Mischungsverhältnis des Wolkenwassers, c ist die Freisetzung von latenter Wärme durch Kondensation, Pu bezeichnet die Konversionsrate von Wolkenwasser zu Regen in Aufwinden
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53Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Parameter
Űberschiessen:
Turb. Entrainment:
Konversionsrate: Regengenerierung:
Sedimentationsrate:
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54Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Sampling
![Page 55: Falk Niehörster IMSC 2010 Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections A comparison of perturbed-physics ensembles F. Niehörster 1,2,](https://reader031.fdocuments.net/reader031/viewer/2022020401/55204d7e49795902118cefca/html5/thumbnails/55.jpg)
55Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Scatterplot:Zonale Mittel der langwelligen gegen kurzwellige Wolkenrückkopplungen im Ensemblemittel
Zusammenhang zwischen den Wolkenrückkopplungen auch räumlich räumlich
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56Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3.2 Ensembleauswertung
W/m
²K
Ensemble- Zonalmittel der Gesamtwolkenrückkopplungen
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57Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
W/m
²K
Ensemble- Zonalmittel der kurzwelligen Wolkenrückkopplungen
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58Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
Ensemble- Zonalmittel der langwelligen Wolkenrückkopplungen
W/m
²K
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59Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
3. Auswertung
2XCO2
Ensemble- Zonalmittel der Vertikalgeschwindigkeit in 500hPa
Klimasignal
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60Disputation, Dezember 2009, „Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen“
Wyant