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Falk Niehörster IMSC 2010 Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections A comparison of perturbed-physics ensembles F. Niehörster 1,2,

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1 Falk Niehörster IMSC 2010 Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections A comparison of perturbed-physics ensembles F. Niehörster 1,2, M. Collins 3, U. Cubasch

2 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

3 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. 2XCO 2 ) F Climate System Δ T Schematic: IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

4 4 1. Motivation & Basics F + R Climate System (t) Δ T Feedback R R = λ · ΔT Linearity The concept of the climate system as a feedback system: IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

5 5 1. Motivation & Basics F + R Climate System (t) Δ T Feedback R R1R1 R = λ · ΔT Linearity Independence R = Σ R i λ = Σ λ i R2R2 R3R3 R4R4 RnRn The concept of the climate system as a feedback system: IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

6 6 Which feedback effects show the highest uncertainty in terms of model disagreement? Dufresne & Bony; 2008 IPCC AR4; Motivation & Basics The cloud feedback! 2xCO 2 IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

7 7 2. Experimental Design "Perturbed-Physics" Ensemble with EGMAM Parameter perturbations in cloud schemes 2. Experimental Design IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

8 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 EGMAM ECHO-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 Ozean Atmosphere IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

9 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 ENTR Perturbation Parameter: 3 equaly likely values Stratified MC Sampling 30 members IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

10 10 2. Experimental Design 2xCO 2 experiments initialised from CMIP 2xCO 2 -experiment Control runs initialised from pre- industrial equilibrium simulation IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster 250 yrs stabilization

11 11 3. Ensemble analysis IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

12 12 Ensemblemean and standard deviation in the cloud cover signal IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster 3. Ensemble analysis

13 13 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

14 14 3. Ensemble analysis Max: 0.63 Min : 0.29 Ø : 0.45 Max: Min : Ø : Max: Min : Ø : 0.51 [ W/m 2 K ] Global mean cloud feedback IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

15 15 4. Comparison of results 4. Comparison of results with a HadSM3 PPE and the CFMIP MME IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

16 16 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

17 17 4. Comparison of results Comparison of feedback parameters: HadSM3, CFMIP and EGMAM Ensemble λλ CS λWλW λ WSW λ WLW λ SW λ LW λ CSSW λ CSLW CS: Clear-Sky W: Clouds SW: shortwave LW: longwave IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

18 18 4. Comparison of results Linear relationship between short- and longwave cloud feedbacks in the EGMAM Ensemble IMSC 2010, Uncertainty in feedback mechanisms in climate change projections, F. Niehorster

19 19 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

20 20 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 1. Motivation & Grundlagen B=0 1. Gleichgewicht 2. Strahlungsantrieb (z.B. Solar / CO 2 ) B = F 3. Forcing und Rückkopplung B = F + R <0 4. Neues Gleichgewicht B = F + R = 0

21 21 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 1. Motivation & Grundlagen λ := R / ΔT = (R SW + R LW ) / ΔT [W/m 2 K] R SW : Rückkopplung im kurzwelligen Strahlungsspektrum R LW : Rückkopplung im langwelligen Strahlungsspektrum R = R SW +R LW : 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) λ l := [R SW (x,y)-R LW (x,y)] / ΔT [W/m²K]

22 22 Disputation, 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 λ CS := R CS / ΔT = (R CSLW + R CSSW ) / ΔT λ CSLW := R CSLW / ΔT Wasserdampf + "Lapse Rate" λ CSSW := R CSSW / ΔT Oberflächenalbedo λ W := R W / ΔT = ( R WSW + R WLW ) / ΔT λ WSW := R WSW / ΔT Wolkenalbedo λ WLW := R WLW / ΔT Treibhauseffekt der Wolken Es gilt: λ = λ CS + λ W Unabhängigkeit: λ W = λ WSW + λ WLW λ CS = λ CSSW + λ CSLW 0

23 23 Disputation, 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 0.54 Entrainmentrate für flache Konvektion ENTR 0.52 Überschießen von Kumuluswoken ÜBER 0.52 Effizienz der Regenbildung in stratiformen Wolken REGEN Sedimentationsrate EIS Werte durch Tuningexperimente angepasst Stratifiziertes Monte-Carlo Sampling 10 Einzelparameter 20 Multiparamter 31 Ensemblemitglieder

24 24 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Stabilitätstest 1 X CO2 (1860) 2 X CO 2

25 25 Stabilitätstest Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen

26 26 Disputation, 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 Methode 1,96 K Im CMIP Lauf 1,83 K

27 27 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Lokale Rückkopplungsparameterparamter (Boer & Yu; 2003) λ l WSW := R WSW (x,y) / ΔT λ l WLW := R WLW (x,y) / ΔT

28 28 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Globales (Ens-)Mittel: W/m²K Ensemblemittel und Standardabweichung der kurzwelligen Wolkenrückkopplungen λ WSW

29 29 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Globales (Ens-)Mittel: W/m²K Ensemblemittel und Standardabweichung der kurzwelligen Wolkenrückkopplungen λ WSW

30 30 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Globales (Ens-)Mittel: W/m²K Ensemblemittel und Standardabweichung der kurzwelligen Wolkenrückkopplungen λ WSW

31 31 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Ensemblemittel und Standardabweichung der langwelligen Wolkenrückkopplungen λ WLW Globales (Ens-)Mittel: 0.45 W/m²K

32 32 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Ensemblemittel und Standardabweichung nach F-Test des Temperatursignals Globales (Ens-)Mittel: 2.15 K 3. Auswertung Standardabweichung: ??

33 33 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Ensemblemittel und Standardabweichung des Temperatursignals

34 34 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Ensemblemittel und Standardabweichung der Änderung der relativen Feuchte der Atmosphäre

35 35 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Ensemblemittel und Standardabweichung im Wolkenbedeckungssignal

36 36 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Ensemblemittel und Standardabweichung des Wolkenrückkopplungsparameter λ W Globales (Ens-)Mittel: -0,51 W/m²K !

37 37 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung ParameterP ENTR P UEBER P KONV P EIS P REGEN λ WSW β0,81760, ,64480,01030,2405 σ0,15430,14670,13260,11460,1271 p-Wert5,29740, ,86280,89821,8922 F-Wert11,9022 λ WLW β- 0, ,08940,8267-0,19890,0635 σ0,26120,23230,44240,05850,0808 p-Wert- 3, ,49305,0440-1,40390,4045 F-Wert6,0631 Lineares Regressionsmodell für den Einfluss einzelner Parameter

38 38 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Entrainmentparameter

39 39 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Konversionsrate

40 40 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Ensemblemittel und Standardabweichung der Zirkulationsänderung

41 41 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Wärmeflußkorrektur - geänderte Wolkenphysik- unveränderte Wolkenphysik

42 42 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Methodik Flußkorrektur bei Änderung der Wolkenphysik

43 43 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Zusatzmaterial

44 44 Disputation, 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!

45 45 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Flußkorrektur unter Änderungen der Wolkenphysik - geänderte Wolkenphysik - unveränderte Wolkenphysik Frischwasserflußkorrekturfelder für:

46 46 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Zusatzmaterial Unsicherheiten 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 X n+1 = r X n (1-X n ) Variationsrechnungen

47 47 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen C0C α β ε P stand. weight Para mete r Parametersensitivität von EGMAM Ansatz: Multivariate lineare Regression Stratiform cloudsC0C0 Efficiency of rain formation Stratiform 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 GCM Parameter Physical effect Stark linearer Temperaturresponse Bei Veränderung der Sedimentationsrate Korrelation von rekonstruiertem Response und Modellergebnissen von 0.89

48 48 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen EGMAM Validierung Vergleich der Validierung von EGMAM mit ECHO-G

49 49 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Modelldiversität Tredger & Smith, 09

50 50 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Die 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

51 51 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Temperaturvalidierung Standardabweichung der 2-Meter Temperatur im EGMAM Kontrolllauf

52 52 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Konvektionsschema (Tiedke) M ist Masse, E ist Entrainment, D ist Detrainment, ρ die Dichte, s = c p T +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, P u bezeichnet die Konversionsrate von Wolkenwasser zu Regen in Aufwinden

53 53 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Parameter Űberschiessen : Turb. Entrainment : Konversionsrate : Regengenerierung : Sedimentationsrate :

54 54 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Sampling

55 55 Disputation, 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

56 56 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3.2 Ensembleauswertung W/m²K Ensemble- Zonalmittel der Gesamtwolkenrückkopplungen

57 57 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung W/m²K Ensemble- Zonalmittel der kurzwelligen Wolkenrückkopplungen

58 58 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung Ensemble- Zonalmittel der langwelligen Wolkenrückkopplungen W/m²K

59 59 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen 3. Auswertung 2XCO2 Ensemble- Zonalmittel der Vertikalgeschwindigkeit in 500hPa Klimasignal

60 60 Disputation, Dezember 2009, Unsicherheiten in Rückkopplungsmechanismen in Klimaänderungsprojektionen Wyant


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