Bodennutzungsänderung und resultierende Strahlungseffekte

Präsentation zum Thema: "Bodennutzungsänderung und resultierende Strahlungseffekte"—  Präsentation transkript:

1 Bodennutzungsänderung und resultierende Strahlungseffekte
Basierend auf dem Paper: „Uncertainties in Radiative Forcing due to Surface Albedo Changes Caused by Land Use Changes“ Journal of Climate, Vol. 16, Seminarvortrag von Sven Eiermann am

2 Inhaltsübersicht Einführung Methoden Ergebnisse Zusammenfassung

3 1. Einführung 1. Einführung

4 Definitionen Strahlungsantrieb (engl.: Radiative Forcing):
TOA Strahlungsantrieb (engl.: Radiative Forcing): Boden-Albedo: 1. Einführung

5 Spektrale Abhängigkeit der Albedo über Wald
Quelle: Eike Bierwirth, IPA

6 Einführung Quelle: IPCC, 2007

7 7 / 34 7 / 33 Mato Grosso, Brazil Quelle: NASA Einführung

8 Vegetation global (MODIS)
Quelle: NASA Einführung

9 Govindasamy et al. (2001): Globale Abkühlung zwischen 1000 n.Chr. und 1900 n.Chr. von ≈ 0.25 K vermutlich durch Vegetationsveränderungen Houghton et al. 2001: Erstmals Oberflächenalbedo-Veränderungen als Beitrag zum globalen Strahlungsantrieb erwähnt 1. Einführung

10 Primäre Bodenveränderung  Waldrodung
Alle Studien: Mit Bodennutzung in Zusammenhang stehende Klimaveränderung (z.B. Temperatur-Tagesgang und Niederschläge) 1. Einführung

11 2. Methoden 2. Methoden

12 Die 5 verwendeten Datensätze in der Übersicht:
DATENSATZ Vegetations- klassen PNV Auflösung horizontal Hauptquellen Ramankutty und Foley (1999) 17 Ja 0.5° Kombination aus Fernerkundungsdaten, Ackerland-Bestandsdaten und Biosphären-Modell Surface and Atmospheric Radiation Budget (SARB) 18 Nein 1/6° Fernerkundung Wilson und Henderson-Sellers (1985) 53 1° Hauptsächlich Atlanten Mathews (1983) 33 Goldewijk (2001) * *) PNV = Potential Natural Vegetation 2. Methoden

13 Werte für die Boden-Albedo:
2. Methoden

14 Jährliches Mittel des Strahlungsantriebs
durch Bodennutzung 0.1 -1.4 0.2 -2.8 0.3 -4.2 0.4 -5.6 0.5 -7.0 0.6 -8.4 0.7 -9.8 0.8 -11.2 0.9 -12.6 1.0 -13.9 є [0,1] : Ackerland-Anteil : jährliches Mittel des aufwärtsgerichteten Strahlungsflusses über ursprünglicher Vegetation : jährliches Mittel des aufwärtsgerichteten Strahlungsflusses über Ackerland 2. Methoden

15 Daten für Ackerland in verwendeten Studien
sehr unterschiedlich Matthews (1983)‏ Ramankutty and Foley (1999)‏ 2. Methoden

16 Potential Natural Vegetation (PNV)
(hypothetische Vegetation ohne Einfluss des Menschen) Ramankutty and Foley (1999)‏ Matthews (1983) 2. Methoden

17 Strahlungstransport-Gleichung ist
Integro-Differentialgleichung  i.A. nur numerisch lösbar Hier verwendet: DISORT (Discrete-Ordinate Method) (Stamnes, Wiscombe et al., 1988) Berechnung der Strahldichte an jedem Punkt der Atmosphäre 2. Methoden

18 Das verwendete Strahlungstransport-Modell
Sonnenspektrum in 4 Spektralregionen aufgeteilt Auflösung: 1.9° × 1.9° 19 Schichten vertikal Monatlich gemittelte Wetter-Analysen (Temperatur, Wasserdampf, Wolken, Schneehöhe, Schneebedeckung) übernommen von European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) für das Jahr 1996 2. Methoden

19 ρSchnee = 100 kg/m³ (Neuschnee) 500 kg/m³ (Nass-Schnee)
Einfluss von Schnee auf Oberflächenalbedo ist auch von Untergrundalbedo abhängig A0 : Albedo des Untergrunds AS : Schneealbedo S : Schneedicke in kg / m² A0 = 0.6 ρSchnee = 100 kg/m³ (Neuschnee) 500 kg/m³ (Nass-Schnee) Schneehöhe in cm bei einer Schneemenge von 10 kg/m² 10 2 A0 = 0.25 2. Methoden

20 3. Ergebnisse Oberflächenalbedo-Veränderungen Strahlungsantrieb
Realistische Vegetationsveränderungen 3. Ergebnisse

21 Oberflächen-Albedo-Veränderungen
seit Beginn der moderneren Landwirtschaft (ca n. Chr.) Matthews (1983) Goldewijk (2001) Absolute Veränderung 3. Ergebnisse  3.1 Oberflächenalbedo-Veränderungen

22 Albedowerte für einzelne Vegetationsklassen nicht einheitlich
Hohe Unsicherheit der Albedo-Unterschiede zwischen Weide- und Brachland in ariden Regionen => Signifikante Unterschiede der berechneten Albedo Satelliten-Messungen zeigten aber: Weideland verändert Bodenalbedo in solchen Regionen nicht oder nur geringfügig 3. Ergebnisse  3.1 Oberflächenalbedo-Veränderungen

23 Einfluss von Urbanisierung in den letzten 150 Jahren
Am besten dargestellt in Datensatz von SARB (Surface and Atmospheric Radiation Budget) Oberflächenalbedo-Veräderungen allerdings 3 Größenordnungen geringer als durch Bodennutzung => Kann für globale Betrachtung vernachlässigt werden! 3. Ergebnisse  3.1 Oberflächenalbedo-Veränderungen

24 3.2 Sensitivitäts-Untersuchungen
3. Ergebnisse  3.2 Sensitivitäts-Untersuchungen

25 Albedo-Werte für Vegetationsklassen aus Ramankutty+Folley (1999)
um 0.01 erhöht und 3 Fälle unterschieden: Keine Wolken und Beibehaltung der Albedo von mit Schnee bedeckten Gebieten Wolken berücksichtigt + Erhöhung der Albedo, wo Schnee über Vegetation 3. Ergebnisse  3.2 Sensitivitäts-Untersuchungen

26 Keine Wolken und Beibehaltung der Schnee-Albedo
Wolken berücksichtigt Wolken berücksichtigt Erhöhung der Schnee-Albedo

27 Global und jährlich gemittelter Strahlungsantrieb
durch Vegetationsveränderungen seit Beginn der Landwirtschaft (ca n. Chr.) Ursprünglich -> Weideland weggelassen 3. Ergebnisse  3.3 Realistische Vegetationsveränderungen

28 3. Ergebnisse  3.3 Realistische Vegetationsveränderungen

29 ohne Veränderung bei unfruchtbaren Böden
Vegetations-Datensatz Strahlungsantrieb in W/m² SARB -0.55 Goldewijk +0.47 ohne Veränderung bei unfruchtbaren Böden +0.10 Ramankutty und Foley (Albedo von Ackerland: 0.15) -0.06 (Albedo von Ackerland: 0.18) -0.20 (Albedo von Ackerland: 0.20) -0.29 3. Ergebnisse  Übersicht

30 4. Zusammenfassung 4. Zusammenfassung

31 Strahlungstransport-Schema benutzt
Verschiedene Vegetations- mit Albedodatensätzen kombiniert um Strahlungsantrieb abzuschätzen Große Unsicherheit des Strahlungsantreibs durch Vegetationsveränderungen Ergebnisse der Studie liegen in weitem Bereich von W/m² bis zu +0.5 W/m² Positive Werte allerdings nur in wenigen Fällen  nur wenn starke Reduktion der Albedo durch Umwandlung von Trockenböden in Weideland angenommen (unwahrscheinlich da Messungen dies nicht bestätigen !) 4. Zusammenfassung

32 In tropischen Regionen sehr viel geringeres Forcing und
In allen Modellen enthalten: Starkes negatives Forcing in den nördlichen gemäßigten Breiten (Wald in Ackerland) Hauptbeitrag durch unterschiedliche Schnee-Albedo !! In tropischen Regionen sehr viel geringeres Forcing und außerdem große Unsicherheit wegen unterschiedlichen Vegetationsdatensätzen In anderen Regionen ebenfalls wesentliche Unterschiede (wegen uneinheitlichen Daten) Signifikante Differenzen zwischen den Albedo-Werten von Ackerland, Wald und ungenutzten bzw. unfruchtbaren Böden 4. Zusammenfassung

33 Warum so große Unsicherheit ?
1) Kein Konsens über Art und Ausmaß der Vegetationsveränderungen in Vergangenheit 2) Verwendung unterschiedlicher Eingangsparameter (wie Albedo, Wurzeltiefe, Rauhigeit, Belaubung) in den verschiedenen Modellen 3) Weiter Bereich möglicher Albedo-Werte von Ackerflächen 4) Unklarheit über Ausdehnung und Verteilung von Ackerland auf globaler Ebene 4. Zusammenfassung

34 Fazit und Forschungsbedarf
Angemessene und zuverlässige Bestandsaufnahme der aktuellen globalen Vegetations-Daten Mehr Information über vorlandwirtschaftliche menschliche Einflüsse auf Vegetation nötig Sehr wichtig für weitere Studien: Genauere Albedo-Werte für die unterschiedlichen Vegetationsklassen Desertifikation? Abschmelzen von Eisflächen? (Bsp.: Grönland) 4. Zusammenfassung

35 Quellen [1] G. Myhre and A. Myhre, 2002:
„Uncertainties in Radiative Forcing due to Surface Albedo Changes Caused by Land-Use Changes“. Journal of Climate, Vol. 16, [2] IPCC 2007: WG1-AR4 (p. 136 in chapter 2): „Changes in Atmospheric Costituents and in Radiative Forcing“. -> [3] S. Udaysankar et. al., 2007: „Observational estimates of radiative forcing due to land use change in southwest Australia“. Journal of Geophysical Research, Vol. 112, D09117 [4] G. E. Thomas and K. Stamnes: „Radiative Transfer in the Atmosphere and Ocean“. Cambridge University Press, 2002 [5] National Aeronautics and Space Administration (NASA), USA -> -> Quellenangabe