Wolkenänderungen durch die Umkehr des Aerosoltrends über China: Beobachtungsdaten – Modell – Synergie von regionaler zu großer Skala

• Antragsteller: Professor Dr. Johannes Quaas
• Fachliche Zuordnung: Physik und Chemie der Atmosphäre
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 448864730

Die Reaktion von Wolken auf anthropogene Änderungen der Atmosphärenzusammensetzung stellt eine große Unsicherheit bei der Quantifizierung des globalen Klimawandels dar. Ein sehr wichtiger Aspekt dabei ist die Änderung von Wolken durch Aerosolemissionen. In Bezug auf diese Aerosol-Wolken-Wechselwirkungen hat sich in neuen Studien herausgestellt, dass die wesentliche Unbekannte die Änderung der horizontalen Wolkenausdehnung (Bedeckungsgrad) in Anpassung an Wolkentröpfchenkonzentrationsänderungen ist. Cloudtrend wird das Verständ­nis und die Quantifizierung dieses Problems substantiell verbessern, indem es auf drei Schlüs­selideen aufbaut: (i) die stark ansteigenden und dann abnehmenden anthropogenen Aerosole­missionen über China im 21. Jahrhundert bieten eine einzigartige Gelegenheit für die Detection und Attribution von aerosolabhängigen Wolkenänderungen in Beobachtungsdaten, die für diese Periode in hoher Qualität vom Boden und von Satelliten zur Verfügung stehen; (ii) neue Model­lier- und Datenanalysewerkzeuge stehen zur Verfügung, einschließlich verbesserter Satelliten­daten für Wolkenmikrophysik und Wolkenregimedefinitionen, sowie die CMIP6 Multi-Modell-Daten; und (iii) die Datenanalyse und Klimamodellierung auf großer Skala kann dank neuer An­sätze aus maschinellem Lernen systematisch von den hochaufgelösten regionalen Daten und Modellen lernen. Das Projekt wird durch die Synergie in der Expertise an der Nanjing University of Information Science and Technology (Schwerpunkt auf den regionalen Referenzdaten und -modellen) und der Universität Leipzig (Schwerpunkt auf der großen Skala) möglich gemacht.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: China
• Partnerorganisation: National Natural Science Foundation of China
• Kooperationspartnerin: Professorin Dr. Xiaoyan Ma