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AG Wetter- und Klimaprozesse

Feuchte in der Atmosphäre

Betreuer: Stephan Pfahl, Ingo Kirchner

Beschreibung: Atmosphärischer Wasserdampf ist ein essentieller Bestandteil des Klimasystems, zum Beispiel auf Grund seiner Bedeutung für das Strahlungsbudget der Erde und die Bildung von Niederschlag. Eine fundamentale Eigenschaft des Wasserdampfes ist die Aufenthaltsdauer in der Atmosphäre, also die typische Zeitspanne zwischen Verdunstung von der Erdoberfläche und Niederschlag. Schätzungen dieser Zeitskale basierend auf grundsätzlichen Überlegungen zum Feuchtebudget belaufen sich im Mittel auf ca. 8-10 Tage (Trenberth, 1998), wohingegen neuere, mehr prozessorientierte Abschätzungen kürzere Zeitskalen ergeben (Läderach und Sodemann, 2016; siehe Abbildung unten).

In dieser Arbeit soll eine detaillierte Abschätzung der atmosphärischen Aufenthaltsdauer von Wasserdampf mit Hilfe von speziell designten Experimenten mit einem globalen Zirkulationsmodell (Eckstein et al., 2017) durchgeführt werden. Diese Modell-Version erlaubt es, Wasser aus bestimmten Quellen als sogenannte „Tracer“ zu markieren und so separat zu verfolgen. Zur Abschätzung der Aufenthaltsdauer werden mehrere Tracer verwendet, die die Verdunstung in begrenzten Zeiträumen markieren (siehe Läderach, 2016).

Vorkenntnisse: Programmierkenntnisse, Interesse an der Arbeit mit Modellen sowie am atmosphärischen Wasserkreislauf. Die/der Studierende sollte aktiv am Design der Modell-Experimente mitwirken, was etwas technische Arbeit erfordert, aber auch einen Einblick in die Modellstruktur erlaubt.

Literatur:

  • Eckstein, J. et al., 2017: From climatological to small scale applications: Simulating water isotopologues with ICON-ART-iso (version 2.1). Geosci. Model Dev. Discuss., doi:10.5194/gmd-2017-280.
  • Läderach, A. and H. Sodemann, 2016: A revised picture of the atmospheric moisture residence time. Geophys. Res. Lett. 43, 924-933, doi:10.1002/2015GL067449.
  • Läderach, A., 2016: Characteristic scales of atmospheric moisture transport. Diss. ETH No. 23586, doi:10.3929/ethz-a-010741025.
  • Trenberth, K. E., 1998: Atmospheric moisture residence times and cycling: Implications for rainfall rates and climate change. Clim. Change 39, 667-694, doi:10.1023/A:1005319109110.

Trajektorien-basierte Abschätzung der Aufenthaltsdauer von Feuchte in der Atmosphäre, Bildquelle: Läderach und Sodemann, 2016


Der Zusammenhang zwischen Trockenheit und blockierenden Hochdruckgebieten

Hinweis: Das Thema kann auch im Rahmen einer Masterarbeit bearbeitet werden.

Betreuer: Stephan Pfahl

Beschreibung: Blockierende Hochdruckgebiete sind stationäre Wettersysteme, die im Sommer zu erhöhten Temperaturen führen und häufig extreme Hitzewellen verursachen (Pfahl und Wernli, 2012). Außerdem gehen solche Hochdruckgebiete typischerweise mit absinkenden Luftmassen, wolkenfreiem Himmel und damit Trockenheit einher (siehe Abbildung unten). Während der Zusammenhang der Hochdruck-Wetterlagen mit Temperaturextremen relativ gut verstanden und quantifiziert ist, gibt es bisher wenige Studien zu einer Verknüpfung von blockierenden Hochdruckgebieten mit Trockenperioden. Ein besseres Verständnis der dynamischen Prozesse, die Trockenheit begünstigen, ist aber insbesondere im Kontext des anthropogenen Klimawandels vonnöten, der in vielen Regionen zu stärker ausgeprägten Trockenperioden führen könnte (Dai, 2013).

In dieser Arbeit wird eine einfache statistische Methode (nach Pfahl und Wernli, 2012) verwendet, um den räumlichen Zusammenhang zwischen blockierenden Hochdrucklagen und Trockenheit zu quantifizieren. Dazu wird, basierend auf Reanalyse-Daten, ein objektiver Index für blockierende Hochdruckgebiete mit einem oder mehreren Trockenheits-Indizes (zum Beispiel nach Byun und Wilhite, 1999) verknüpft.

Vorkenntnisse: Interesse am atmosphärischen Wasserkreislauf sowie an klimatologischen Auswertungen. Grundkenntnisse in einer Skriptsprache (R, Python)

Literatur:

  • Byun, H.-R. and D. A. Wilhite, 1999: Objective quantification of drought severity and duration. J. Climate 12, 2747-2756.
  • Dai, A., 2013: Increasing drought under global warming in observations and models. Nature Clim. Change 3, 52-58, doi:10.1038/NCLIMATE1633.
  • Pfahl, S. and H. Wernli, 2012: Quantifying the relevance of atmospheric blocking for co-located temperature extremes in the Northern Hemisphere on (sub-)daily time scales. Geophys. Res. Lett.39, L12807, doi:10.1029/2012GL052261.
Blockierende Hochdrucklage während des trockenen und heissen Sommers 2015 über Europa im Satellitenbild vom 01. Juli 2015 (grün konturiert dynamische Tropopause, blau blockierende Antizyklone), Bildquelle: Christian Grams


Blockierende Hochdruckgebiete in einem wärmeren Klima

Betreuer: Stephan Pfahl

Beschreibung: Blockierende Hochdruckgebiete sind ein wichtiger Bestandteil der atmosphärischen Zirkulation in den mittleren Breiten und können zur Entstehung verschiedener Wetterextreme beitragen (siehe z.B. Pfahl und Wernli, 2012). Zukünftige Änderungen in der Häufigkeit solcher Blockierungen könnten weitreichende Konsequenzen nach sich ziehen, allerdings besteht zu Zeit noch kein Konsens zum Ausmaß solcher möglichen Änderungen. Das liegt zum Teil daran, dass unterschiedliche Definitionen und Indizes zur Identifikation der blockierenden Wetterlagen zu unterschiedlichen Ergebnissen in Modellprojektionen führen (siehe Abbildung).

In dieser Arbeit sollen Klimasimulationen analysiert werden, um projizierte zukünftige Änderungen in der Häufigkeit von blockierenden Hochdruckgebieten besser zu verstehen. Dazu werden zwei verschiedene Indizes (die zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen führen) in direkten Bezug zueinander gesetzt.

Voraussetzungen für diese Arbeit sind Interesse an atmosphärischer Dynamik und Klimasimulationen. Grundkenntnisse in einer Skriptsprache (R, Python), die zur Datenauswertung verwendet werden kann, sind von Vorteil, können aber auch während der Arbeit erworben werden. 

Literatur: 

  • Pfahl, S. and H. Wernli, 2012: Quantifying the relevance of atmospheric blocking for co-located temperature extremes in the Northern Hemisphere on (sub-)daily time scales. Geophys. Res. Lett.39, L12807, doi:10.1029/2012GL052261.
  • Woollings, T. et al. (2018): Blocking and its response to climate change. Curr. Clim. Change Rep. 4, 287-300, doi:10.1007/s40641-018-0108-z.

Simulierte zukünftige Änderung (für die Periode 2061-2090, Mittel über verschiedene Modelle) in der Blocking-Häufigkeit im Winter basierend auf zwei unterschiedlichen Indizes. Blaue Farben kennzeichnen eine Abnahme, rote Farben eine Zunahme der Häufigkeit. Aus Woollings et al. (2018).



Tägliche Schwankungen der Temperatur unter Einfluss der Klimaerwärmung

Betreuer: Stephan Pfahl

Beschreibung: Änderungen in der Variabilität der bodennahen Temperatur in einem wärmeren Klima können weitreichende Konsequenzen für die Gesellschaft haben. Bisher wurden diesbezüglich vor allem Änderungen in der statistischen Varianz der Temperatur analysiert (z.B. Screen, 2014; Schneider et al., 2015). Gerade für die menschliche Gesundheit sind aber auch die Schwankungen der Temperatur von Tag zu Tag ein entscheidender Faktor.

In dieser Arbeit sollen diese Schwankungen mit Hilfe von Reanalysedaten für verschieden Regionen der Erde quantifiziert werden. Außerdem werden die dazugehörigen Zirkulations-Anomalien charakterisiert und es wird eine Trend-Analyse durchgeführt.

Vorkenntnisse: Interesse an klimatologischen Auswertungen. Grundkenntnisse in einer Skriptsprache (R, Python), die zur Datenauswertung verwendet werden kann, sind von Vorteil, können aber auch während der Arbeit erworben werden.

Literatur:

  • Schneider, T., T. Bischoff, and H. Plotka, 2015: Physics of changes in synoptic midlatitude temperature variability. J. Climate 28, 2312-2331, doi:10.1175/JCLI-D-14-00632.1.
  • Screen, J., 2014: Arctic amplification decreases temperature variance in northern mid- to high-latitudes. Nature Clim. Change 4, 577-582, doi:10.1038/NCLIMATE2268.

Anomalie der subsaisonalen Temperatur-Varianz in den nördlichen Breiten für die Periode 1979-2013. Rote Farben kennzeichnen eine positive, blaue Farben eine negative Anomalie. Aus Screen (2014).