Arktisches Meereis Redner: Adin Halapic Motivation: Untersuchen der Wirkung des Klimawandels auf das arktische Meereis Literatur: IPCC Report 2013 Trends in the sea ice cover using enhanced and compatible AMSR-E,SSM/I, and SMMR data by Josefino C. Comiso and Fumihiko Nishio

Inhalt: 1. Beobachtung 1.1. Definitionen und Bedeutung für Klima 1.2. Aktuelle Lage 1.3. Messmethoden mit Schwerpunkt Satellitenbeobachtung 1.4. Bisherige Entwicklung 2. Trend 2.1. Computermodelle 2.2. Probleme von präzisen Vorhersagen 3. Fazit

1. Beobachtung

1.1. Definitionen und Bedeutung für Klima Gehalt an Meereis ist Summe von eisbedecktem Meeresgebiet mit einem Eisanteil von mindestens 15% Da es aus Meerwasser besteht enthält es auch Salz Salzgehalt sinkt je älter das Meereis und beeinflusst dessen Festigkeit und thermale/elektrische Eigenschaften (wichtig für Fernerkundung) Man unterscheidet zwischen: -“First Year Ice“ (junges Eis, das erst im Winter entsteht) -“Perennial Ice“ ( beständiges Eis, das auch Sommermonate überdauert) -“Multiyear Ice“ ( mehrere Jahre altes, dickes Meereis)

Bedeutung für Klima und als Ökosystem: - ändert die Oberflächenalbedo - Wärmeisolierung für den Ozean - verhindert den Austausch von Gasen (z.B. Wasserdampf, CO2) zwischen Ozean und Atmosphäre - beeinflusst durch seinen Salzgehalt die Dichte des Ozeanwassers und dadurch die Zirkulation desselben - wichtiger Lebensraum von Tieren Es wird erwartet das Polarregionen die frühesten Signale des Klimawandels senden wegen „ice albedo feedback“

1.2. Aktuelle Lage Jahresgang des Arktischen Meereises Eisbedeckung im Arktischen Meer variiert im Jahresverlauf zwischen durchschnittlich: - 6x10^6 km^2 im Sommer und -15x 10 ^6 km^2 im Winter Maximale Ausdehnung im Februar/ März Minimale Ausdehnung am Ende des Sommers im September Ausdehnung des arktischen Meereis durch umgebendes Land begrenzt

1.3. Messmethoden Es existieren verschiedene Methoden zur Messung der Ausdehnung und Dicke des arktischen Meereises: a) Regionale Beobachtung nahe am Ufer b) Sonarmessungen mit U-Booten / Bojen c) Elektromagnetische Soundingmessung aus der Luft und vom Boden d) Satellitenmessung Insbesondere soll hier auf Satellitenmessung eingegangen werden

a) Regionale Beobachtung nahe am Ufer Langjährige Beobachtungen (bei Hopen, Svaldbard u.a.) zeigten Rückgang vom Eisvolumen in Höhe von 11 cm /Jahrzehnt in der Barents See Region zwischen 1966-2007 Andererseits in anderen Regionen (Kara See, Ostsibirisches Meer u.a.) der Rückgang nicht so sehr erkennbar Keine verlässlichen Einschätzungen über die ganze arktische Meerregion aber einige regionale Änderungen die mehr oder weniger aussagekräftig sind

b) Sonarmessungen mit U-Booten und Bojen Nach oben gerichtete Sonarmessung von U-Booten unter der jeweiligen Eisschicht zur Bestimmung der Eisdicke Auf die Eisdicke wird über das Sonarsignal und eine für diese Eisschicht typische Dichte geschlossen Dadurch erste Beweise für Rückgang der Eisbedeckung im gesamten Arktischen Meer Resultate der Messung: - Rückgang der Eisdicke in allen durch Messung abgedeckten Gebieten (unterschiedlich stark) - Im Vergleich zu Messungen zwischen 1958-1977 ist Eisdicke um 42% zurückgegangen

EM-Soundingmessung aus der Luft und vom Boden Misst Distanz zwischen einem am Boden oder in der Luft befindlichen Messgerät und der Eis-Wasser Grenzlinie Messunsicherheit liegt bei ca. 0,1 m Methode in Zeit und Raum beschränkt aber liefert regionale Sicht Resultate von wiederholt ausgeführten Messungen zeigten: - erhebliche Verdünnung des Meereises in der transpolaren Driftzone (Fram Straße), daraus resultierende Zunahme der Driftgeschwindigkeit - Starker Rückgang der mittleren Eisdicke - Rückgang in den letzten Jahrzehnten beispiellos innerhalb der letzten 1450 Jahre

d) Satellitenmessung Vor allem Erkenntnisse über Eiskonzentration C1 Unter C1 versteht man den Anteil von Meereis im Sichtfeld des Sensors Ermittelt durch folgende Gleichung: Tb= T1 C1+ T0 (1-C1) mit Tb: gemessene Helligkeitstemperatur, T1 und T0 jeweilige Helligkeitstemperaturen von Meereis und Meerwasser Jeweilige Emissivität und Temperatur von Wasser und Eis nicht einzigartig; räumliche und temporäre Schwankungen Problematisch neue Modelle mit alten in Trend einzubinden, da unterschiedliche Sensoren Daher z.B. Umrechnung von SSM/I auf AMSR-E: Tb (SSM/I)=a+ b Tb(AMSR-E)

Karten für tägliche Messung der Eiskonzentration im Winter a) mit AMSR-E , b) mit SSM/I

Unterschiede der beiden Methoden

Lösungsansatz zur Unterscheidung zwischen Meer und Eis bei AMSR-E Multichannel Messungen der Helligkeitstemperatur (TB) mit vertikaler(V) und horizontaler(H) Polarisierung bei 19-, 22- und 33-GHz a) und b) zeigen Scatterplots von TB (19,V) und TB (22,V)-TB (19,V) Graue Werte zwischen O und W Daten von Meerwasser unter allen Wetterbedingungen Schwarze Werte zeigen Daten von eisbedecktem Ozean

Vergleich mit MODIS bei Ermittlung der Eisränder

Dieselbe Aufnahme mit Darstellung durch AMRS-E in a) und SSM/I in b)

Vergleich der drei Methoden MODIS: niedrige Werte im Meerwasser Bei Eisgrenze ansteigend zu viel höheren Werten im Packeis (ein paar Schwankungen im Packeis kommen von der Variabilität der Albedo von geschmolzener Oberfläche (29.6.04)) AMSR-E viel näher an Darstellung der Eisgrenze von MODIS

Probleme bei Satellitenfernerkundung von Meereis Man benötigt mehrere Kanäle, da unterschiedliche Eigenschaften, je nach Zusammensetzung des Eises Hohe Auflösung zur Ermittlung der Eisränder nötig Unterscheidung zwischen Eis und offenem Meer schwierig, vor allem bei Unwettern Probleme bei Einbindung neuer Fernerkundungsmethoden mit älteren Werten in einem sinnvollen Trend

1.4. Bisherige Entwicklung

Trends auf einen Blick

Bisherige Entwicklung in Zahlen Seit Beginn der Satellitenfernerkundung stetiger Rückgang der Ausdehnung des arktischen Meereises festgestellt der zwischen 3,5-4,1%/ Jahrzehnt liegt Noch größerer Rückgang an perennial ice (also minimale Ausdehnung im Sommer) zwischen 11-16%/ Jahrzehnt Ebenso Rückgang in der Dicke des Meereises; 1980 noch eine Dicke des Eises im Winter von durchschnittlich 3,64m, 2008 gemessener durchschnittlicher Rückgang um 1,8m (zwischen 1,3-2,3m) Wiedergewinnung an Dicke würde mehrere Jahre dauern aber Entwicklung negativ Zunahme der Länge der Schmelzperiode von 6 Tage/ Jahrzehnt

Gründe für diese Entwicklung Für diese Entwicklung sind mehrere Gründe zu nennen: a) Erderwärmung b) Drift c) Arctic Amplification

a) Erderwärmung

b) Drift Beeinflusst lokale, regionale und beckenweite Verteilung der Eisdicke Anstieg in Geschwindigkeit um 17 (+- 4,5) % / Jahrzehnt im Sommer und 8,5 (+- 2%) im Winter Nicht nur Anzeichen sondern auch Grund für Abnahme des arktischen Meereises Bis zu 10%/Jahr mit Eis bedeckten Bereich exportiert

c) Arctic Amplification Arktis ist sehr empfindlich gegenüber globalem Anstieg der Temperatur Es stellt sich ein sich selbst verstärkender Effekt ein der zum Rückgang des arktischen Meereises führt: - durch globalen Anstieg der Temperaturen geht Eis mehr zurück - Sinken der Albedo - Zunahme der Fläche mit eisfreiem Meerwasser - Wasser hat hohe Wärmekapazität ( Wärmespeicher) Daher Verlängerung der eisfreien Zeit

2. Trend

2.1. Computermodelle Zur Beurteilung der Entwicklung des Meereises Informationen über unterschiedliche Größen relevant Verlässlichste dieser Größen zur Beurteilung ist Ausdehnung des Meereises (aber nicht ohne Einschränkung) Computermodelle deshalb mit Multimodel Ensembles dargestellt früher CMIP3 und aktuell CMIP5 CMIP5 hat bei Simulation der Ausdehnung des arktischen Meereises einen mittleren Fehler < 10% der durch Beobachtung gewonnenen Daten für jeden Monat

Darstellung der Meereisausdehnung mit verschiedenen Modellen

Darstellung der Ausdehnung der Meereises zwischen 1900-2012

Trend durch Computermodelle Bis zu 90% der CMIP5 Modelle sagen ein beinahe eisfreies arktisches Meer bis spätestens September im Jahr 2100 vorher Beinahe eisfrei bedeutet: Ausdehnung des Eises höchstens 1x10^6 km^2 für mindestens 5 aufeinanderfolgende Jahre Allerdings große Breite der Vorhersagen über Größe des Rückgangs für das Ende des 21. Jahrhunderts für: - Februar: RCP2.6 29%; RCP8.5 73% - September: RCP2.6 54%; RCP8.5 96% Kurzfristige Auswirkungen sind ebenfalls vorhergesagt bei einigen Modellen (z.B. bei linearer Extrapolation eine eisfreie Periode bereits im Jahr 2016)

CMIP5 Trend für Februar

CMIP5 Trend für September

2.2 Probleme von präzisen Vorhersagen Verteilung von Meereis auf Nordhalbkugel im Februar(links) und September(rechts) Jeder Punkt gibt an wie viele Modelle Eiskonzentration von mind. 15% anzeigen Rote Linie ist Begrenzung von Meereis aus Beobachtung

Schwierigkeiten bei präziser Vorhersage Darstellung der Ausdehnung im Maßstab des arktischen Meeres annähernd korrekt jedoch bei regionaler Darstellung der Ausdehnung unbefriedigend Vorhersage der Entwicklung von Meereis eng gekoppelt mit Vorhersage der Entwicklung der Atmosphäre Einige Modelle fehlerhaft z.B. CMIP3 (unterschätzen von Trend in September) und Verbesserung durch CMIP5 ( bessere Eis-Albedo Parametrisierung) Unsicherheiten in der Beobachtung Zeit der präziseren Aufzeichnungen (ab 1979) zu kurz um Daten für ausreichend genaue Vorhersagen zu erhalten Natürliche Schwankungen in Entwicklung des Meereises

Methoden zur Behebung bestimmter Probleme bei Vorhersage Beispiel: Massonet Methode Kreuze sind Mittelungen der jeweils gleichfarbigen Punkte Dicker schwarzer Strich entspricht Beobachtung Gestrichelte Schwarze Striche entsprechen natürlichen Schwankungen

Resultat von Massonet

3. Fazit

Zusammenfassung der Kernthesen Arktis wichtig für Weltklima und als Ökosystem Arktisches Meereis reagiert sehr empfindlich auf global steigende Temperaturen wegen Effekten wie Arctic Amplification: -Rückgang der Albedo -Vergrößerung der freien Wasserflächen -Verlängerung der eisfreien Zeit und der Schmelzperiode - Temperaturen in Arktis steigen schneller als irgendwo sonst Rückgang der Ausdehnung und Dicke des arktischen Meereises von vielen verschiedenen Messmethoden bestätigt Der aus den Messdaten und Computermodellen abgeleitete Trend für Ausdehnung und Volumen ist stetig sinkend Regeneration würde mehrere Jahre benötigen Erstellen von präzisen Vorhersagen gekoppelt an besseres physikalisches Verständnis der atmosphärischen Vorgänge und deren Einbinden in Computermodelle