Hemisphärische Unterschiede in Aerosolen, Wolken und Strahlung
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Universität Leipzig
Fakultät für Physik und Geowissenschaften
Leipziger Institut für Meteorologie
Bachelorarbeit
Hemisphärische Unterschiede in
Aerosolen, Wolken und Strahlung
eingereicht von
Julia Krause
Matrikelnummer: 2516003
Erstgutachter: Prof. Dr. Johannes Quaas
Zweitgutachterin: Claudia Unglaub
Leipzig, den 1. Oktober 2014
ABSTRACT II Abstract Da die Hauptquellen anthropogener Aerosole auf der Nordhemisphäre zu finden sind, werden Wolkeneigenschaften zwischen den Hemisphären verglichen, um so die Aerosoleinflüsse zu beurteilen. Die Nord-Süd-Verhältnisse wurden dabei getrennt für einschichtige Flüssigwasserwolken über Atlantik und Pazifik betrachtet. Dar- über hinaus erfolgte die Untersuchung für alle Wolkenarten und separat für Stra- tus-, Stratocumulus- und Cumuluswolken entsprechend der Wolkenklassifikation des ISCCP, jeweils für regnende und nicht regnende Wolken. Dazu erfolgte eine Mitte- lung der CCCM-Daten über den Zeitraum von 2007 bis 2010. Der erste indirekte Aerosoleffekt kann zum Teil bestätigt werden, jedoch ergeben sich auch deutliche Unterschiede zwischen den Ozeanen und zwischen den Wolkenarten. Für den zweiten indirekten Effekt offenbaren die Untersuchungen stellenweise erhebliche Widersprü- che. Allgemein erweist es sich als schwierig, Unterschiede in den Wolkeneigenschaften eindeutig auf Aerosoleinflüsse zurückzuführen.
INHALTSVERZEICHNIS III Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Grundlagen 3 2.1 Aerosole . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 2.2 Effekte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.3 Untersuchte Variablen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 3 Stand des Wissens 7 4 Methodik 12 4.1 Wolkenklassifikation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 4.2 Geographische Unterteilung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 4.3 Satelliten und Messinstrumente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 4.4 CCCM-Datensatz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 4.5 Datenanalyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 5 Ergebnisse 19 6 Zusammenfassung 30 Literaturverzeichnis VII Abbildungsverzeichnis VIII Tabellenverzeichnis IX Anhang XI
1 Einleitung 1
1 Einleitung
Aerosole sind ein wichtiger Gegenstand aktueller Forschung, da sie Wolkeneigen-
schaften und damit den Strahlungshaushalt der Erde beeinflussen und ihnen des-
wegen eine bedeutsame Rolle für globale Wetterverhältnisse und das Klima zuge-
sprochen wird. Nach Twomey (1977) wirken Aerosole als Kondensationskeime, was
zu einer größeren Anzahl und kleineren Tröpchen in der Wolke führt und somit ei-
ne höhere Rückstrahlung zur Folge hat. Darüber hinaus wird die Ausbildung von
Niederschlag verzögert, was eine längere Lebensdauer der Wolken nach sich zieht
(Albrecht, 1989). Aufgrund dieser Effekte werden Aerosole teilweise als Gegenspieler
zum Treibhauseffekt angesehen. Durch globale Windzirkulationen können Aeroso-
le weit von ihrem Entstehungsgebiet fortgetragen werden. Diese Transportvorgänge
wurden von der NASA für den Zeitraum von August 2006 bis April 2007 simu-
liert (Putman und da Silva, 2013). Eine Momentaufnahme dieser Simulation ist in
Abb. 1.1 zu sehen. Aufgrund ihrer im Vergleich zu Treibhausgasen kurzen Ver-
Abb. 1.1: Globaler Aerosoltransport. Momentaufnahme der NASA Transportsimu-
lation von Staub (rot), Sulfataerosolen (weiß), Seesalz (blau) sowie Ruß und orga-
nischen Kohlenstoffverbindungen (grün) für den 13. September 2006.1 Einleitung 2 weildauer in der Atmosphäre sind Aerosole nicht wie diese gleichmäßig über dem Globus verteilt. Durch die industrielle Nutzung der zum Großteil auf der Nordhe- misphäre konzentrierten Landfläche sind die Hauptquellen anthropogener Aerosole dort vorzufinden. Aus der in Abb. 1.1 gezeigten Verteilung der Sulfataerosole, wel- che bei der Verbrennung fossiler Energieträger freigesetzt werden, wird ersichtlich, dass die stärksten Emissionen aus dem Osten Nordamerikas, Europa und besonders Südostasien stammen. Um die Wirkung anthropogener Aerosole auf Wolken beur- teilen zu können, wurden die hemisphärischen Unterschiede in Wolkeneigenschaften untersucht. Dabei konnten die genannten Aerosoleffekte teilweise nachgewiesen wer- den, wie zum Beispiel in der Nord-Süd-Verteilung der Radien (Han et al., 1994), der Wolkentröpfchenzahlkonzentration und der wolkenoptischen Dicke (Feng und Rama- nathan, 2010). Allerdings wurden auch Widersprüche im hemisphärischen Vergleich des Bedeckungsgrades gefunden (Kishcha et al., 2009). Die Untersuchungen bezogen sich dabei stets auf Mittelungen über dem globalen Ozean, wodurch keine Aussa- gen über die Verhältnisse in kleinräumigeren Gebieten getroffen werden können. Im Allgemeinen herrscht noch große Unsicherheit darin, in welchem Ausmaß Aerosole tatsächlich auf Wolken und ihre Eigenschaften wirken. Außerdem ist auch unklar, in welcher Art und Weise verschiedene Wolkenarten auf Aerosole reagieren (Stevens und Feingold, 2009). In dieser Arbeit werden daher die hemisphärischen Unterschiede in Wolkenpara- metern separat für Regionen über dem Atlantik und dem Pazifik sowie für verschie- dene Wolkenarten und Niederschlagsformen anhand von Satellitendaten untersucht.
2 Grundlagen 3 2 Grundlagen 2.1 Aerosole Ein Aerosol ist definiert als die Suspension fester oder flüssiger Schwebeteilchen in einem Gas. Diese Teilchen werden als Aerosolpartikel bezeichnet und können natür- lichen organischen bzw. anorganischen oder anthropogenen Ursprungs sein (War- necke, 1997, S. 22 f.). Entsprechend ihres Entstehungsprozesses unterscheidet man primäre und sekundäre Aerosolpartikel. Primärpartikel werden direkt in die Atmo- sphäre eingebracht, wie z.B. durch Wind aufgewirbelter Mineralstaub in Wüsten, Meersalzpartikel, die beim Zerplatzen von Luftblasen in Wellenkämmen entstehen (Bliefert, 2002, S. 227), biologische Teilchen, wie Pollen und Bakterien, sowie organi- sche Kohlenstoffverbindungen und Rußpartikel aus Verbrennung von Biomasse und fossiler Energieträger. Sekundärpartikel werden dagegen erst durch chemische Reak- tionen in der Atmosphäre gebildet. Von besonderer Bedeutung sind dabei Sulfate. Gebildet werden diese z.B. durch Oxidation von Schwefeldioxid (SO2 ), welches bei Vulkanausbrüchen und Verbrennung fossiler Brennstoffe freigesetzt wird. Außerdem produziert marines Phytoplankton Dimethylsulfid (DMS, CH3 SCH3 ), welches über weitere Reaktionsschritte ebenfalls Sulfate in der Atmosphäre bildet (Graedel und Crutzen, 1994, Kap. 5). Während Staub und Meersalz grobe Partikel darstellen, sind Ruß und Schwefelver- bindungen eher feine Partikel. Die atmosphärische Verweildauer der Aerosolpartikel ist abhängig von ihrer Größe, welche zwischen ca. 1 nm und 100 µm im Radius variie- ren kann. Durch schnelle Koagulation der sehr kleinen Partikel (< 0, 01 µm) und die Sedimentation der großen Partikel (> 10 µm) im Gravitationsfeld wird ihre Lebens- dauer auf maximal einige Stunden begrenzt. Partikel mit einem Radius zwischen diesen Angaben verbleiben mit bis zu einer Woche am längsten in der Atmosphä- re. Sie werden hauptsächlich durch Niederschlag aus der Atmosphäre ausgewaschen (nasse Deposition). Mit zunehmender Höhe nimmt die Lebensdauer dieser mittel- großen Aerosolpartikel zu. Infolge eines Vulkanausbruches gelangen sie zum Beispiel
2.2 Effekte 4 bis in die Stratosphäre, in der sie aufgrund mangelnder Wolken und Niederschläge mehrere Monate verweilen können (Graedel und Crutzen, 1994, Kap. 5). 2.2 Effekte Um die Einflüsse von Aerosolen zu untersuchen, unterscheidet man zwischen ver- schieden Effekten. Der direkte Aerosoleffekt beschreibt den Einfluss auf den Strah- lungshaushalt der Erde, da die Globalstrahlung durch Streuung und Reflektion an Aerosolen reduziert und eine Abkühlung der Atmosphäre verursacht wird. Einige Aerosole, vor allem Rußpartikel, absorbieren dagegen die solare Strahlung, wodurch Wärme freigesetzt wird, was eine Stabilisierung der Atmosphäre und Auflösung der Wolken bewirkt. Dieser Effekt wird als semidirekter Effekt bezeichnet (Ackerman et al., 2000). Da Aerosole als Wolkenkondensationskeime dienen können, werden außerdem zwei indirekte Effekte definiert. Nach dem ersten indirekten Effekt führt eine erhöh- te Aerosolkonzentration in der Atmosphäre bei konstantem Flüssigwassergehalt zur Bildung vieler kleiner Tröpfchen, da sich der vorhandene Wasserdampf auf mehrere Kondensationskeime aufteilen muss. Durch die erhöhte Tröpfchenzahlkonzentration und die verringerten Tropfenradien vergrößert sich die Gesamtoberfläche an der so- lare Strahlung reflektiert werden kann, d.h. die optische Dicke und die Wolkenalbedo steigen an (Twomey, 1977). Kleinere Tröpfchen benötigen außerdem eine längere Zeit, um zu Regentrop- fen heranzuwachsen, wodurch die Niederschlagsbildung verzögert wird. Das hat zur Folge, dass die Lebensdauer der Wolke, der Bedeckungsgrad und die vertikale Aus- dehnung erhöht werden (Albrecht, 1989; Pincus und Baker, 1994). 2.3 Untersuchte Variablen Um die Auswirkung der ungleichen Aerosolverteilung zwischen den Hemisphären zu analysieren, werden zum einen die aerosoloptische Dicke und zum anderen makro- und mikrophysikalische Wolkeneigenschaften betrachtet.
2.3 Untersuchte Variablen 5
Die aerosoloptische Dicke τa (eng.: aerosol optical depth, AOD) ist eine dimensions-
lose Größe und beschreibt die Abschwächung solarer Strahlung beim Durchlaufen
eines mit Aerosolpartikeln angereicherten Mediums. Diese Abschwächung bezeichnet
man als Extinktion, welche sich aus Absorptions- und Streuungsvorgängen zusam-
mensetzt (Kraus, 2004, S.127).
Mit Hilfe des Lambert-Beer’schen Gesetzes lässt sich die AOD berechnen:
I(λ) = I0 (λ)e−τa (λ) (2.1)
I0 (λ) ist hierbei die Intensität der solaren Strahlung bei Eintritt in die Atmosphäre
und I(λ) die Strahlungsintensität am Erdboden bei einer bestimmten Wellenlän-
ge λ. Ein Wert von τ = 1 entspricht also einem Intensitätsabfall am Boden auf
1/e ≈ 37 %.
Die AOD ist das vertikale Integral über den wellenlängenabhängigen Extinktions-
koeffizienten zwischen den Schichtgrenzen 0 und z:
ˆz
τa (λ) = ε(λ, z 0 )dz 0 (2.2)
0
Analoges gilt für die wolkenoptische Dicke τc (eng.: cloud otical depth, COD) mit
Wolkenunter- und -obergrenze als Integrationsgrenzen:
ˆztop
τc (λ) = ε(λ, z)dz (2.3)
zbase
Die Wolkendicke (eng.: Cloud geometrical thickness) ergibt sich entsprechend aus
der Differenz der Wolkengrenzen. Diese werden hier nach ihren englischen Bezeich-
nungen Cloud layer base level height bzw. Cloud layer top level height benannt und
in km angegeben.
Der effektive Tröpfchenradius re (eng.: Cloud particle effective radius, reff) wurde
durch Hansen und Travis (1974) eingeführt und beschreibt den flächengewichteten2.3 Untersuchte Variablen 6
Mittelwert der Radien. Er ist über das Verhältnis vom dritten zum zweiten statisti-
schen Moment der Tröpfchengrößenverteilung definiert:
´∞
πr3 N (r)dr
re = ´0∞ (2.4)
πr2 N (r)dr
0
N (r) steht dabei für die Tropfenkonzentration des jeweiligen Radius r. Die Angabe
erfolgt in µm.
Kenntnis über re und τc ermöglichen die Berechnung der Tröpfchenzahlkonzentration
Nd (eng.: cloud droplet number concentrations, CDNC) und des Flüssigwasserwegs
(eng.: Liquid water path, LWP). Die Bestimmung der CDNC (in cm−3 ) erfolgt unter
der Annahme adiabatisch aufsteigender Luftpakete innerhalb der Wolke mit verti-
kal konstanter CDNC, während der Flüssigwassergehalt wad linear mit der Höhe
zunimmt:
wad (h) = Cw h (Brenguier et al., 2000, Gl. 9) (2.5)
Der Proportionalitätsfaktor Cw ist der feuchtadiabatische Kondensationskoeffizient.
Dieser ist für kleine Höhenbereiche (bis ca. 1 km) konstant. Daraus folgt, dass der
effektive Tröpfchenradius mit der dritten Wurzel der Höhe anwächst (Brenguier
et al., 2000).
Für die CDNC gilt damit:
Nd = ατc0,5 re−2,5 ; α = 1, 37 · 10−5 m−0,5 (Quaas et al., 2006) (2.6)
Das vertikale Integral über den Flüssigwassergehalt einer Wolke wird als LWP be-
zeichnet und in g m−2 angegeben. Es ist damit ein Maß für die gesamte zwischen
zwei Schichten enthaltene Wassermenge. Die adiabatische Annahme, welche für die
CDNC getroffen wurde, gilt ebenso für die Berechnung des LWP:
5
lwp = ρW τc re (Wood und Hartmann, 2006) (2.7)
93 Stand des Wissens 7
Für vertikal homogene Wolken berechnet sich der LWP mit
2
lwp = ρW τc re (Wood und Hartmann, 2006) (2.8)
3
Darüber hinaus werden der Bedeckungsgrad (eng.: total cloud coverage, TCC) in %
und die Albedo betrachtet.
3 Stand des Wissens
Bereits seit dem Ende des 20. Jahrhunderts wird der Einfluss von Aerosolen auf
Wolken und ihre Eigenschaften untersucht. 1988 stellte Schwartz Untersuchungen
zur Auswirkung anthropogener SO2 -Emissionen auf die Wolkenalbedo an. Wegen
der fast ausschließlich auf der Nordhemisphäre konzentrierten SO2 -Quellen wurde
eine höhere Albedo auf dieser erwartet. Dieser Effekt konnte jedoch nicht beobachtet
werden (Schwartz, 1988), was zu Zweifeln an der ein Jahr zuvor postulierten CLAW-
Hypothese führte. Nach dieser sei durch marines Phytoplankton produziertes DMS
die Hauptquelle von Sulfataerosolen über dem Ozean. Die DMS-Produktion sei dem-
nach über einen negativen Rückkopplungsprozess mit der Wolkenalbedo verbunden
(Schwartz, 1988).
Han et al. (1994) untersuchten zonal gemittelte Tröpfchenradien zwischen den
Hemisphären im Bereich von 50◦ S und 50◦ N mittels AVHRR-Daten von den NOAA-9
und NOAA-10 Satelliten für die Jahre 1987/88. Sie verzeichneten einen im Mittel
um 0, 7 µm geringeren Radius auf der Nordhemisphäre. Über dem Ozean lag diese
Differenz bei 0, 4 µm. Darüber hinaus fanden sie eine höhere optische Dicke der Wol-
ken auf der Südhemisphäre (τc = 7, 4) verglichen mit der Nordhemisphäre (τc = 6, 6)
(Vgl. Tabelle 3.1) und sahen darin die mögliche Ursache dafür, dass Schwartz trotz
der deutlich verschiedenen Tröpfchenradien keinen hemisphärischen Unterschied in
der Wolkenalbedo feststellte (Han et al., 1994). Außerdem hat der Flüssigwasserweg
einen nicht zu vernachlässigenden Einfluss auf die Wolkenhelligkeit und damit die
Albedo (Slingo, 1988). Da sich sowohl der Tröpchenradius als auch die optische Di-
cke zwischen beiden Hemisphären unterscheiden, muss auch der Flüssigwasserweg3 Stand des Wissens 8
variieren. Mit Gleichung (2.8) und Tabelle 3.1 folgt ein geringerer Flüssigwasserweg
auf der Nordhemisphäre.
re τc LWP
global total 11,4 7,0 87,1
Ozean 11,8 6,9 87,4
Land 8,5 8,1 85,4
Nordhemisphäre total 11,0 6,6
Ozean 11,6 6,4
Land 8,2 7,8
Südhemisphäre total 11,7 7,4
Ozean 12,0 7,4
Land 9,0 8,6
Tabelle 3.1: Jahresmittel von 1987/88 der Wolkentröpfchenradien re in µm, der
wolkenoptischen Dicke τc und des Flüssigwasserwegs LWP in g m−2 .
Um die räumliche Verteilung der Aerosole über dem Ozean zu untersuchen nutzten
Kishcha et al. (2009) 8-Jahres-Datensätze von MISR (Multi-angle Imaging Spec-
troradiometers) und MODIS-Terra (März 2000 bis Februar 2008) und einen 5-
Jahres-Datensatz von MODIS-Aqua (Juli 2002 bis Juni 2007). Die Analyse der AOD
und feinaerosoloptischen Dicke (FAOD) zeigt eine starke meridionale Asymmetrie
(Abb. 3.1). Die AOD (Abb. 3.1 a)) weist ein stark ausgeprägtes bimodales Maxi-
mum auf der Norhemisphäre auf. Dieses setzt sich aus einem Maximum über dem
Nordatlantik (10◦ N-20◦ N) und einem über dem Nordpazifik (40◦ N-50◦ N) zusammen.
Ersteres wird zum einen durch Mineralstaub, welcher durch Ostwinde aus der Sa-
hara und der Sahelzone über den Atlantik geweht wird, und zum anderen durch die
hohe Aerosolkonzentration entlang der Indischen Küste verursacht. Dagegen sind die3 Stand des Wissens 9 Abb. 3.1: Meridionale Verteilung der AOD, FAOD sowie des Bedeckungsgrades (eng.: Cloud Fraction, CF) jeweils zwischen 60◦ S und 60◦ N von MISR, MODIS- Terra und MODIS-Aqua. Abb. 3.2: Meridionale Verteilung der AOD, zonal gemittelt über a) Atlantik (60 ◦ W- 0 ◦ O), b) Indik (6 0◦ O-120 ◦ O), c) Westpazifik (120 ◦ O-180 ◦ O) und d) Ostpazifik (180 ◦ O-240 ◦ O) von MISR, MODIS-Terra und MODIS-Aqua. überwiegend anthropogenen Aerosole aus Ostchina und Japan in Verbindung mit Westwinden die Ursache des Maximums über dem Pazifik (Abb. 3.2). Da die groben Partikel des Saharastaubs bei der Messung der FAOD keine Berücksichtigung finden,
3 Stand des Wissens 10
fällt das Maximum zwischen 10◦ N und 20◦ N für die FAOD (Abb. 3.1 b)) weniger
stark aus. Entgegen der Erwartungen des indirekten Aerosoleffektes ist keine stärkere
Bewölkung auf der Nordhemisphäre zu verzeichnen (Abb. 3.1 c)). Der Bedeckungs-
grad ist annähernd symmetrisch verteilt. Er ist in den niederen Breiten geringer als
in den mittleren und weist ein lokales Maximum in Äquatornähe auf, welches durch
starke Bewölkung über der innertropischen Konvergenzzone verursacht wird. Diese
Verhältnisse spiegeln sich auch in dem berechneten hemisphärischen Verhältnis R
wider (Tabelle 3.2). Dieses setzt dabei die jeweilige Messgröße auf der Nordhemi-
sphäre ins Verhältnis zur Südhemisphäre. Für die AOD und FAOD zeigen sich Werte
deutlich größer 1, während das Verhältnis für den Bedeckungsgrad rund 1 ist.
AOD FAOD CF
MODIS MODIS MODIS
MISR Terra Aqua MISR Terra Aqua Terra Aqua
R ± σR 1, 39 ± 0, 03 1, 46 ± 0, 04 1, 51 ± 0, 05 1, 34 ± 0, 05 1, 67 ± 0, 06 1, 74 ± 0, 07 0, 98 ± 0, 01 1, 00 ± 0, 01
Tabelle 3.2: Hemisphärisches Verhältnis R mit Standardabweichung σR für AOD,
FAOD und CF von MISR, MODIS-Terra und MODIS-Aqua.
Der Einfluss anthropogener Aerosole wurde von Feng und Ramanathan (2010)
für das Jahr 2001 mittels eines globalen Chemietransportmodells (CTM), basierend
auf ERA-40 Reanalyse des European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,
untersucht. Das CTM lieferte globale und hemisphärische Mittel der FAOD und
von Wolkeneigenschaften über dem Ozean, welche mit MODIS-Daten verglichen
wurden (Tabelle 3.3). Wie erwartet zeigt das CTM eine deutlich größere FAOD
auf der Nordhemisphäre. Werden jedoch nur natürliche Aerosole in Betracht gezo-
gen, beträgt die FAOD auf der Nordhemisphäre nur 47 % der durch alle Aerosole
verursachten FAOD, während dieser Anteil auf der Südhemisphäre 77 % ausmacht.
Für die Tröpfchenkonzentration ergeben sich analog Beiträge von 58 % bzw. 93 %.
Dies verdeutlicht den starken Einfluss anthropogener Aerosole auf die FAOD und3 Stand des Wissens 11
alle Breitengrade 45◦ S - 45◦ N
CTM - alle Aerosole CTM - natürliche Aerosole CTM - alle Aerosole MODIS
FAOD bei 550 nm
NH Ozeane 0,094 0,044 0,091 0,094
SH Ozeane 0,061 0,047 0,055 0,061
globaler Ozean 0,075 0,046 0,071 0,076
−3
Wolkentröpfchenkonzentration (cm )
NH Ozeane 167 97 169
SH Ozeane 111 103 100
globaler Ozean 133 100 131
−2
Flüssigwasserweg (g m )
NH Ozeane 97 97 101 102
SH Ozeane 95 95 103 105
globaler Ozean 96 96 102 104
effektiver Tröpfchenradius (µm)
NH Ozeane 9,7 12,4 10,4 12,1
SH Ozeane 11,2 11,9 12,9 13,0
globaler Ozean 10,7 12,1 11,8 12,7
COD
NH Ozeane 15,2 11,8 14,7 12,6
SH Ozeane 12,9 12,3 12,1 12,1
globaler Ozean 13,8 12,1 13,2 12,3
Tabelle 3.3: Jahresmittel der FAOD bei 550 nm und Wolkeneigenschaften von der
CTM-Simulation und Satellitenbeobachtungen (MODIS).
Tröpfchenkonzentration der Nordhemisphäre. Der simulierte effektive Tröpfchenra-
dius ist auf der Nordhemisphäre kleiner, während die COD im Süden kleiner Werte
annimmt. Als Ursache dafür offenbaren sich wieder die anthropogenen Aerosole, da
beim Betrachten der natürlichen Aerosole umgekehrte Größenverhältnisse vorliegen.
Beim Vergleich des CTM mit Aufzeichnungen des MODIS wird jedoch deutlich, dass
der effektive Tröpchenradius (die COD) auf der Nordhemisphäre zu klein (zu groß)
simuliert wird und dadurch der interhemisphärische Unterschied übertrieben wird.4 Methodik 12
Für den Flüssigwasserweg zeigt sich dagegen kein signifikanter Unterschied zwischen
den Hemisphären.
Bei der Begründung, dass anthropogene Aerosole die hemisphärischen Unterschiede
verursachen, muss allerdings angemerkt werden, dass die naürlichen Aerosolen auch
nur mit der FAOD abgeschätzt werden, obwohl sie zum Großteil, wie z.B in Form
von Mineralstaub und Meersalz, eher grobe Partikel darstellen.
4 Methodik
4.1 Wolkenklassifikation
Wolken werden entsprechend ihrer Eigenschaften in Wolkentypen unterteilt. Die hier
verwendete Wolkenklassifikation erfolgte gemäß des International Satellite Cloud
Climatology Projects (ISCCP). Das ISCCP wurde 1982 im Rahmen des World Cli-
mate Research Program (WCRP) eingeführt und dient der Erfassung und Analyse
satellitengestützter Daten über verschiedenste Wolkenparameter (Schiffer und Ros-
sow, 1983). In der D-Serie des ISCCP erfolgt die Einteilung der Wolken nach dem
Wolkenoberkantendruck ptop in niedrige (ptop > 680 mb), mittelhohe (680 mb ≥
ptop ≥ 440 mb) und hohe Wolken (ptop < 440 mb). Jede dieser Höhenkategorien
wird tagsüber in drei Intervalle der optischen Dicke τc (τc < 3, 6 ; 3, 6 ≤ τc ≤ 23 ;
τc > 23) eingestuft. Somit wird eine Klassifizierung in neun Wolkentypen erreicht
(siehe Abb. 4.1). Da die Erfassung der optischen Dicke jedoch nur am Tage mög-
lich ist, werden nachts die Wolken nur nach ihrem Oberkantendruck unterschieden.
Hohe Wolken werden generell als Eiswolken angenommen, während niedrige und
mittelhohe Wolken als Eis- (T < 260 K) oder als Flüssigwasserwolken (T > 260 K)
auftreten können (Rossow und Schiffer, 1999).
In dieser Arbeit wurden die Berechnungen sowohl gemittelt über alle Wolkenty-
pen als auch speziell nur für die niedrigen Stratus-, Stratocumulus- und Cumulus-
wolken durchgeführt. Die Untersuchungen beziehen sich dabei jedoch lediglich auf
einschichtige Flüssigwasserwolken.4.2 Geographische Unterteilung 13 Abb. 4.1: Wolkenklassifikation des ISCCP (D-Serie) nach optischer Dicke und Wolkenoberkantendruck am Tag. In der Nacht wird nur zwischen tiefen, mittelho- hen und hohen Wolken unterschieden. Niedrige und mittelhohe Wolken werden in Flüssigwasser- und Eiswolken unterteilt. Hohe Wolken werden immer als Eiswolken angesehen. 4.2 Geographische Unterteilung Die starke Ungleichverteilung natürlicher und anthropogener Aerosole in der At- mosphäre führt bei großräumiger Mittelung, wie z.B. von Feng und Ramanathan (2010) vorgenommen, zu einem Informationsverlust bei der Untersuchung von Ae- rosolen und ihren Auswirkungen. So können sich regional sehr unterschiedlich stark ausgeprägte Effekte gegenseitig aufheben. Um diese Möglichkeit zu prüfen, wurden die in 2.3 beschriebenen Parameter hier über kleineren Arealen betrachtet. Dazu wurden je zwei gleichgroße Gebiete über Nord- und Südatlantik bzw. Nord- und Südpazifik gewählt, welche in Abb. 4.2 und Tabelle 4.1 dargestellt sind. Um noch eine genauere Auflösung innerhalb der Gebiete zu erlangen, wurden diese noch ein-
4.2 Geographische Unterteilung 14
mal der geographischen Breite nach in einen polnahen und einen äquatornahen Teil
halbiert.
Gebiet geogr. Breite geogr. Länge
Nordatlantik (NA) 10◦ N - 60◦ N 50◦ W - 20◦ W
Südatlantik (SA) 10◦ S - 60◦ S 30◦ W - 0◦ O
Nordpazifik (NP) 10◦ N - 50◦ N 150◦ O - 130◦ W
Südpazifik (SP) 10◦ S - 50◦ S 180◦ W - 100◦ W
Tabelle 4.1: Koordinaten der Gebietsgrenzen.
Abb. 4.2: Geographische Unterteilung der untersuchten Gebiete.4.3 Satelliten und Messinstrumente 15 4.3 Satelliten und Messinstrumente Der A-Train (oder Afternoon Constellation) ist eine Satellitenkonstellation, die derzeit aus den sechs Satelliten OCO-2, GCOM-W1, Aqua, CloudSat, CALIPSO und Aura besteht, welche einander auf derselben Bahn und in kurzen Zeitabständen folgen. Dies ermöglicht, Informationen von den verschiedenen Sensoren für ein und denselben Zeitraum unter gleichen Bedingungen zu erhalten. Der A-Train erhielt seinen Namen, da die Satelliten den Äquator am frühen Nachmittag nacheinander ab 13:30 LT (Local Time) überqueren (NASA, 2012a). Der A-Train befindet sich in einer polaren sonnensynchronen Umlaufbahn in einer Höhe von etwa 705 km. Die Inklination des Orbits beträgt 98,2◦ , wodurch eine globale Abdeckung zwischen 82◦ Nord und 82◦ Süd möglich ist. Die Spur des A-Trains wiederholt sich alle 16 Tage mit einer Abweichung von weniger als 10 km (Winker et al., 2007). Im Folgenden werden die für diese Arbeit relevanten Satelliten Aqua, CloudSat und CALIPSO und die zugehörigen Messinstrumente näher betrachtet. Der Aqua-Satellit wurde im Mai 2002 als Teil des NASA Earth Observing Sys- tem in Betrieb genommen und ist damit der älteste Satellit des A-Trains. Er trägt sechs verschiedene Messinstrumente (NASA, 2012a), von denen hier aber nur das Moderate Resolution Imaging Spectro–Radiometer (MODIS) und das Clouds and Earth’s Radiant Energy System (CERES) von Bedeutung sind. MODIS misst in 36 Spektralbändern im Bereich von 0,415 µm bis 14,235 µm. Davon besitzen zwei Bänder eine räumliche Auflösung von 250 m, fünf eine Auflösung von 500 m und die verbliebenen lösen mit 1000 m auf (King, 1992). Durch die Messung von 55◦ beiderseits des Nadirs ergeben sich ein 2330 km breiter Scanbereich und damit eine Abdeckung der gesamten Erdoberfläche innerhalb von zwei Tagen (Justice et al., 1998; King et al., 2003). Die erfassten Daten enthalten Informationen zu Wolken- und Aerosoleigenschaften, sowie zu biologischen und physikalischen Prozessen über Land und Ozean. An Bord des Aqua-Satelliten befinden sich zwei CERES-Sensoren, welche Messun- gen der Energiebilanzkomponenten durchführen. In drei Kanälen werden die kurz-
4.4 CCCM-Datensatz 16 wellige, von der Erde reflektierte Strahlung zwischen 0,3 µm und 5 µm, die gesamte Strahlung im Bereich von 0,3 µm bis 100 µm sowie die von der Erdoberfläche emit- tierte Wärmestrahlung im Wasserdampffenster zwischen 8 µm und 12 µm gemessen. Die langwellige Strahlung (5 µm - 100 µm) am oberen Rand der Atmosphäre wird durch Subtraktion der gesamten und kurzwelligen Strahlung berechnet (Lee et al., 1996). Das CERES besitzt eine räumliche Auflösung von 20 km (Wielicki et al., 1996). CloudSat und CALIPSO gehören seit April 2006 zum A-Train (NASA, 2012a). CALIPSO folgte CloudSat mit einem Abstand von nur 15 ± 2, 5 s (Stephens et al., 2002). Nachdem CloudSat im Jahr 2011 wegen Problemen mit der Energieversor- gung den A-Train kurzzeitig verlassen musste, befindet er sich seit Mai 2012 unge- fähr 103 s hinter CALIPSO (NASA, 2012b). Das einzige Messinstrument an Bord von CloudSat ist das Cloud Profiling Radar (CPR), welches im Mikrowellenbereich mit 94 GHz die von den Wolken zurückgestreute Strahlungsleistung in Abhängigkeit vom Abstand zum Radar erfasst. Es zeichnet Niederschlag und die Vertikalprofile von Flüssigwasser- und Eiswolken mit einer vertikalen Auflösung von 500 m auf. Die räumliche Auflösung beträgt ungefähr 1,4 km (Stephens et al., 2002). Das von CALIPSO getragene Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) erfasst ebenfalls Wolkenprofile, jedoch im optischen Bereich bei 1064 nm und 532 nm (Winker et al., 2009). Dadurch wird eine höhere räumliche Auflösung er- langt. Im Gegenzug wird die ausgesandte Strahlung allerdings stärker abgeschwächt und erreicht nur bei optisch dünnen Wolken die Wolkenuntergenze. Für Wolken mit höherer optischer Dicke findet das CPR Anwendung (Stephens et al., 2002). 4.4 CCCM-Datensatz Der CCCM-Datensatz enthält Informationen zu Wolken- und Aerosoleigenschaften, welche von im A-Train integrierten Lidar- und Radarmessgeräten an Bord von CA- LIPSO und CloudSat sowie von CERES und MODIS erfasst werden. Eine aus- führliche Erläuterung des Datensatzes und der gemessenen Variablen wurde von
4.4 CCCM-Datensatz 17
Kato et al. (2010a) vorgenommen. Bei der Zusammenführung der Daten müssen die
verschiedenen räumlichen Auflösungen der Messinstrumente berücksichtigt werden.
Dafür werden im ersten Schritt drei CALIPSO Profile (je 333 m Auflösung) und
ein CloudSat Profil (1,4 km Auflösung) mit 1 km aufgelösten MODIS Daten kom-
biniert und anschließend mit CERES Daten (20 km Auflösung) zusammengeführt.
Alle CCCM-Daten werden in dem Gitternetz aus 20 km CERES Footprints gespei-
chert (Kato et al., 2010a).
Die Vereinigung der CALIPSO und CloudSat Profile erfolgt nach dem in Tabel-
le 4.2 dargestellten Verfahren. Dabei werden die jeweils von CALIOP- und CPR-
Messungen abgeleiteten Wolkenprofile verglichen. Für die Registrierung der Wolken-
untergrenze ist die Abschwächung des CALIOP-Signals zu berücksichtigen (Kato
et al., 2010b).
Wolkengrenze CALIOP CPR zusammengeführte Wolkengrenze
Wolkenobergrenze erfasst erfasst höhere Wolkenobergrenze
Wolkenoberbrenze erfasst nicht erfasst CALIOP Wolkenobergrenze
Wolkenobergrenze nicht erfasst erfasst CPR Wolkenobergrenze
Wolkenuntergrenze teilweise abgeschwächt erfasst CALIOP Wolkenuntergrenze
Wolkenuntergrenze teilweise abgeschwächt nicht erfasst CALIOP Wolkenuntergrenze
Wolkenuntergrenze komplett abgeschwächt erfasst CPR Wolkenuntergrenze
Wolkenuntergrenze komplett abgeschwächt nicht erfasst niedrigste nicht abgeschwächte
CALIOP Wolkenuntergrenze
Tabelle 4.2: Strategie für die Zusammenführung der CALIOP- und CPR-
Messungen.
Innerhalb eines CERES Footprints werden Wolken mit gleichem Vertikalprofil, d.h.
gleicher Wolkenunter- und -obergrenze, sowie gleicher Anzahl übereinanderliegen-
der Wolkenschichten, zusammengefasst. Maximal können dabei 16 Wolkengruppen
innerhalb eines Footprints unterschieden werden und jede Gruppe höchstens sechs4.5 Datenanalyse 18
übereinanderliegende Schichten beinhalten. Die Wolkengruppe mit dem höchsten
Bedeckungsgrad wird als erste Gruppe festgelegt (Kato et al., 2010b).
4.5 Datenanalyse
CCCM-Daten wurden über einen Vier-Jahres-Zeitraum von Januar 2007 bis Dezem-
ber 2010 und über die in 4.2 genannten Gebiete gemittelt. Die Mittelung erfolgte
dabei lediglich für einschichtige Flüssigwasserwolken (Wolkenobergrenzentempera-
tur über 273,15 K) aller Wolkenarten sowie separat für Stratus- (St), Stratocumulus-
(Sc) und Cumuluswolken (Cu). Zusätzlich wurde noch in regnende und nicht reg-
nende Wolken unterschieden. Um einen deutlicheren Nord-Süd-Vergleich zu ermögli-
chen, wurden die Ergebnisse als prozentuale Abweichung vom Mittelwert dargestellt.
Dazu wurde der Mittelwert über beide Gebiete des Atlantiks (A) bzw. beide Ge-
biete des Pazifiks (P) gebildet und die Differenz zu den Mittelwerten der einzelnen
Gebiete NA und SA bzw. NP und SP dazu ins Verhältnis gesetzt.
Bsp.:
NA − A
· 100%
A
Zusätzlich erfolgte noch eine Unterteilung der einzelnen Gebiete in einen polnahen
und einen äquatornahen Teil, um die räumliche Verteilung der Größen innerhalb der
Gebiete zu untersuchen. Deren prozentuale Abweichung von den Gesamtmittelwer-
ten A bzw. P wurde analog berechnet. Die Visualisierung der Ergebnisse erfolgte
mittels NCAR Command Language (NCL).
Die absoluten Werte befinden sich im Anhang.5 Ergebnisse 19
5 Ergebnisse
Die Verteilung anthropogener Aerosole und deren Einfluss wird auf Grundlage der
aerosoloptischen Dicke abgeschätzt. Wie erwartet weist diese auf der Nordhemisphä-
re höhere Werte auf. Über dem Atlantik beträgt der hemisphärische Unterschied in
der AOD ca. 30 % des gesamtozeanischen Wertes und über dem Pazifik etwa 35 %.
Insgesamt liegt über dem Pazifik eine mit 0,146 um ca. 8 % höhere Aerosolkonzentra-
tion als über dem Atlantik (0,135) vor. Innerhalb der einzelnen Gebiete zeigt sich
Atlantik Pazifik
gesamt 0,159 0,183
Nordhemisphäre polnah 0,177 0,157
äquatornah 0,152 0,231
Gesamtozean 0,135 0,146
äquatornah 0,120 0,140
Südhemisphäre polnah 0,115 0,121
gesamt 0,118 0,132
Tabelle 5.1: Verteilung der aerosoloptischen Dicke.
eine teilweise sehr stark ausgeprägte Ungleichverteilung in der AOD. So ist diese
über dem äquatornahem Teil des Nordpazifiks um 47 % größer als über dem pol-
nahem Teil. Dieser Trend ist mit Ausnahme des Nordatlantiks über allen Gebieten
erkennbar. Die absoluten Werte sind in Tabelle 5.1 dargestellt.
Gemäß dem ersten indirekten Effekt hat die erhöhte AOD auf der Nordhemi-
sphäre dort einen im Mittel geringeren effektiven Tröpfchenradius zur Folge. Dieser
Einfluss konnte für beide Ozeane und alle untersuchten Wolkenarten bestätigt wer-
den (Abb. 5.1). Eine Ausnahme bilden die regnenden Cumuli über dem Atlantik,
bei denen die Radien auf der Nordhemisphäre größer sind. Bezogen auf alle Cumu-5 Ergebnisse 20 Abb. 5.1: Hemisphärische Unterschiede im effektiven Tröpfchenradius. Prozentuale Abweichung des effektiven Tröpfchenradiuses über Nord- (NA) und Südatlantik (SA) bzw. Nord- (NP) und Südpazifik (SP) vom Gesamtatlantik bzw -pazifik separat für (a) Stratocumulus-, (b) Stratus-, (c) Cumuluswolken und (d) alle Wolkentypen, jeweils für alle (grün), nicht regnende (gelb) und regnende Wolken (blau). Außerdem Dar- stellung der prozentualen Abweichung der äquatornahen (Kreuz) und der polnahen Gebiete (Punkt), rot gekennzeichnete Werte sind dabei mit 5 zu multiplizieren. luswolken fallen diese wegen ihres seltenen Auftretens jedoch kaum ins Gewicht und es ist kein hemisphärischer Unterschied für alle und nicht regnende Wolken sichtbar. Allerdings liegt über dem Atlantik eine starke zonale Schwankung im Tröpfchenra- dius vor. Dieser ist für alle Cumuluswolken in den äquatornahen Regionen größer als in den polnahen (auf der Nordhemisphäre um 33 % und auf der Südhemisphäre um
5 Ergebnisse 21 14 % ; Abb. 5.1 (c)). Hinzuzufügen ist jedoch, dass die Cumulswolken aufgrund ihrer geringen optischen Dicke (τc < 3, 6) für die von MODIS verwendete Methode zur Ableitung der Effektivradien eher ungeeignet sind. Dennoch fällt auch bei der Be- trachtung aller Wolkenarten die Tendenz zu größeren Tröpfchen in den äquatornahen Gebieten des Atlantiks auf. Für den Nordatlantik ist dies in Übereinstimmung mit der höheren AOD in Polnähe. Über dem Südatlantik jedoch sind die Schwankungen in der AOD wesentlich geringer mit leicht höheren Werten am Äquator, was die Ver- teilung der Tröpfchenradien nicht erklärt. Besonders erstaunlich ist, dass derartig deutliche zonale Unterschiede im Radius für den Pazifik nicht zu verzeichnen sind. Lediglich eine leichte Tendenz zu größeren Tropfen in Äquatornähe ist erkennbar. Dies steht in einem erheblichen Widerspruch zur Aerosolverteilung, deren Unter- schiede zwischen pol- und äquatornahem Gebiet wesentlich größer sind als über dem Atlantik (siehe Tabelle 5.1). Die AOD in niederen Breiten ist deutlich größer, was nach dem ersten indirekten Effekt kleinere Tröpfchen zur Folge haben müsste. Eine starke Schwankung in der AOD über dem Pazifik steht kaum zu verzeichneten Unterschieden im Tröpfchenradius gegenüber, während letzterer über dem Atlantik deutlichen zonalen Schwankungen unterliegt, welche wiederum nicht in der AOD widergespiegelt werden. Durch die Betrachtung hemisphärischer Unterschiede über Atlantik und Pazifik konnte zwar der zu erwartende Zusammenhang zwischen der Aerosolkonzentration und dem Tröpfchenradius bestätigt werden, eine Untersuchung der zonalen Unter- schiede innerhalb der einzelnen Gebiete führt jedoch zu erheblichen Diskrepanzen gegenüber den durch die Effekte getroffenen Vorhersagen. Dies gibt Anlass zu der Vermutung, dass nicht nur die Aerosolmenge sondern auch die Aerosolart einen Ein- fluss auf die Wolkenparameter hat, da sich diese innerhalb der betrachteten Gebiete teilweise stark unterscheidet. Abb. 1.1 legt z.B. nahe, dass im äquatornahen Teil des Nordatlantiks grobe Partikel wie Mineralstaub überwiegen, während im polnahen Gebiet die deutlich feineren Sulfataerosole dominieren. Die Wolkentröpfchenzahlkonzentration ist auf der Nordhemisphäre durchweg größer als auf der Südhemisphäre und verhält sich damit wie es die AOD und der
5 Ergebnisse 22 Abb. 5.2: Hemisphärische Unterschiede in der Wolkentröpfchenzahlkonzentrati- on. Symbolik wie in Abb. 5.1 Tröpfchenradius erwarten lassen (Abb. 5.2). Dies bestätigt erneut den ersten indi- rekten Effekt. Jedoch sind die hemisphärischen Unterschiede mit Werten zwischen −25 % und +40 % größer als im Tröpfchenradius. Dieser Unterschied gegenüber den Schwankungen im Tröpfchenradius (−14 % bis +9 %) entspricht in etwa dem in Gleichung (2.6) benutztem Exponenten von −2, 5. Lediglich für regnende Cumu- luswolken sind die Verhältnisse über dem Atlantik wieder umgekehrt (Abb. 5.2 (c)). Dies ist darauf zurückzuführen, dass die in Gleichung (2.6) getroffene adiabatische Annahme für Wolken mit vertikal konstanter CDNC hier verletzt wird (Brenguier et al., 2000). Insgesamt weist die CDNC (analog zum Tröpfchenradius) teilweise sehr starke zonale Schwankungen auf. So ist die Tröpfchenzahlkonzentration über
5 Ergebnisse 23 dem polnahen Gebiet des Nordatlantiks sogar bis zu fünfmal größer als über dem äquatornahen Teilgebiet. Für den Pazifik sind diese Unterschiede zwischen niede- ren und höheren Breiten wesentlich geringer. Wie Tabelle 5.1 zeigt, ist die AOD im polnahen Bereich des Nordatlantiks etwas größer als im äquatornahen. Nimmt man wie bereits oben beschrieben an, dass in höheren Breiten feine Aerosole über- wiegen und in niederen Breiten gröbere, so bedarf es einer deutlich größeren Zahl feiner Aerosolpartikel im polnahen Gebiet, um die dort höhere AOD zu begrün- den, da grobe Partikel die Strahlung stärker abschwächen. Die dadurch höhere Zahl an Kondensationskeimen im polnahen Gebiet, könnte Grund für die dort deutlich größere Wolkentröpfchenzahlkonzentration sein. Abb. 5.3: Hemisphärische Unterschiede in der Albedo. Symbolik wie in Abb. 5.1.
5 Ergebnisse 24 Abb. 5.4: Hemisphärische Unterschiede in der wolkenoptischen Dicke. Symbolik wie in Abb. 5.1. Die Albedo und die wolkenoptische Dicke zeigen ein gleichartiges Verhalten (Abb. 5.3 und Abb. 5.4). Für tiefe optisch dicke Wolken (St und Sc) ergeben sich auf der Nordhemisphäre eine zu erwartende stärkere Reflexion und Extinktion, was in Übereinstimmung mit der gefundenen CDNC Verteilung steht. Bei regnenden Stratocumuli liegen jedoch erneut gegenteilige Verhältnisse vor. Die optisch dünnen Cumuluswolken weisen dem ersten indirekten Effekt widersprechend höhere Werte auf der Südhemisphäre auf, wobei die Nord-Süd-Differenz über dem Pazifik viel stär- ker ausgeprägt ist. Dabei sind die starken relativen Unterschiede auf die gegenüber Sc und St geringe Albedo und COD der Cumulswolken zurückzuführen. Bis auf die Ausnahme von pazifischen Cumuli sind die hemisphärischen Unterschiede in der Al-
5 Ergebnisse 25 bedo und der COD für die tiefen Wolken eher gering (
5 Ergebnisse 26 Abb. 5.6: Hemisphärische Unterschiede in der Wolkenobergrenze. Symbolik wie in Abb. 5.1. Ozeanen der Nordhemisphäre zu verzeichnen. Besonders ausgeprägt zeigt sich dies für regnende Wolken aller Wolkentypen über dem Pazifik. Für die Wolkenobergrenze (Abb. 5.6) regnender Wolken zeigen sich gegensätzliche hemisphärische Verhältnis- se zwischen den Ozeanen. Über dem Atlantik liegt sie im Norden höher, über dem Pazifik dagegen im Süden. Für die anderen betrachteten Niederschlagsformen sind die Nord-Süd-Differenzen hingegen sehr klein und kaum systematisch, sodass keine klare Interpretation möglich ist. Deutlichere Unterschiede zeigen sich jedoch in ihrer zonalen Verteilung. In Äquatornähe befindet sich die Obergrenze in größeren Höhen als in Polnähe. Dieses Verhalten spiegelt sich auch in der Wolkendicke (Abb. 5.7) wider, was sich zwar einerseits mit den Erwartungen gemäß dem zweiten indirek-
5 Ergebnisse 27 ten Aerosoleffekt deckt, da die Aerosolkonzentration in Äquatornähe weitestgehend größer ist, andererseits müssten sich dann für den Nordatlantik andere Verhältnisse zeigen, da dort die AOD im polnahem Gebiet größer ist (siehe Tabelle 5.1). Abb. 5.7: Hemisphärische Unterschiede in der Wolkendicke. Symbolik wie in Abb. 5.1. Es ist zudem fraglich, ob der Einfluss der Aerosole auf die zonale Verteilung der Wol- kendicke nicht durch andere Effekte überwogen wird. So ermöglicht die durch den steileren Einfallswinkel bedingte stärkere Erwärmung der Erde und die damit ver- bundene größere vertikale Ausdehnung der Troposphäre in äquatornahen Gebieten ein weiteres Ausdehnen der Wolken. Dieser Effekt wird zusätzlich durch die stärkere Zentrifugalbeschleunigung am Äquator unterstützt. Über dem Atlantik sind kaum Unterschiede in der Wolkendicke zwischen den Hemisphären zu erkennen. Lediglich
5 Ergebnisse 28 für regnende Wolken sind die Wolken über dem Nordatlantik dicker. Die zusätz- liche Unterteilung der einzelnen Gebiete offenbart allerding starke Schwankungen innerhalb des Nord- bzw. Südatlantiks, wodurch die gefundenen hemisphärischen Unterschiede stark von der Wahl des betrachteten Gebietes abhängen. Für Wolken über dem pazifischen Ozean variiert die vertikale Ausdehnung zwischen den Hemi- sphären stärker. Entgegen der Vorhersage nach dem zweiten indirekten Aerosoleffekt sind jedoch die dickeren Wolken über dem Südpazifik vorzufinden. Abb. 5.8: Hemisphärische Unterschiede im Flüssigwasserweg. Symbolik wie in Abb. 5.1. Durch die Integration des Flüssigwassergehalts über die Wolkengrenzen steht der Flüssigwasserweg (Abb. 5.8) in direktem Zusammenhang mit der Wolkendicke. Ob- wohl sich keine Unterschiede in der Wolkendicke über dem Atlantik zeigen, weist der
5 Ergebnisse 29 LWP für alle Wolkenarten sichtbare hemisphärische Abweichungen auf. Im Süden nimmt der LWP größere Werte an. Dies lässt darauf schließen, dass der Flüssigwas- sergehalt über dem Südatlantik im Mittel größer sein muss. Für den Pazifik dagegen zeigt sich, wie es die Wolkendicke vermuten lässt, ein größerer LWP im Süden. Nach den Aerosoleffekten war nicht zu erwarten, dass die Berechnungen für beide Ozea- ne einen höheren LWP auf der Südhemisphäre liefern. Da die in Gleichung (2.7) getroffene adiabatische Annahme für regnende Wolken nicht erfüllt ist, zeigen diese zum Teil den nicht regnenden Wolken gegenüber umgekehrte Verhältnisse. Abb. 5.9: Hemisphärische Unterschiede im Bedeckungsgrad. Symbolik wie in Abb. 5.1. Die über alle Wolkentypen gemittelten Daten zeigen im Süden einen höheren Bedeckungsgrad (Abb. 5.9) als im Norden, was im Widerspruch zum zweiten in-
6 Zusammenfassung 30 direkten Effekt steht. Für den Pazifik sind diese Unterschiede stärker ausgeprägt. Das gleiche Verhalten zeigen auch die Stratocumuli. Für Stratuswolken aller Nie- derschlagsformen hingegen findet man, wie zu erwarten war, eine höhere Bedeckung auf der Nordhemisphäre, was jedoch über dem Pazifik an den hier nicht untersuch- ten Niederschlagsformen (Sprühregen und fester Niederschlag) liegen muss, da die regnenden und nicht regnenden Wolken diese Tendenz nicht aufweisen. Für Cumu- luswolken werden die Erwartungen über dem Pazifik bestätigt, wohingegen über dem Nordatlantik ein geringerer Bedeckungsgrad herrscht. Es ist also kein über die ver- schiedenen Wolkentypen hinausgehender systematischer Zusammenhang zwischen dem Bedeckungsgrad und der Aerosolkonzentration festzustellen. Allen Wolkenty- pen gemein ist allerdings eine höhere Bedeckung in den polnahen Teilgebieten, was sich mit den Beobachtungen von Kishcha et al. (2009) deckt (vgl. dazu Abb. 3.1 (c)) und in der Verteilung der globalen Druckgürtel begründet ist. Dieser Einfluss über- wiegt die Wirkung der höheren Aerosolkonzentration in äquatornahen Bereichen. 6 Zusammenfassung Die Untersuchungen ergeben zum Teil gute Übereinstimmung mit den Aerosolef- fekten. So zeigen sich auf der mit Aerosolen angereicherten Nordhemisphäre im Mittel eine höhere Tröpfchenzahlkonzentration und ein kleinerer Effektivradius als auf der Südhemisphäre. Allerdings sind deutliche Unterschiede zwischen den Wol- kenarten zu erkennen. Für die optisch dickeren Stratocumuls- und Stratuswolken werden zum Beispiel höhere Werte der wolkenoptischen Dicke und der Albedo auf der Nordhemisphäre gefunden, während für die optisch dünnen Cumuluswolken bei- de Größen auf der Südhemisphäre, insbesondere über dem Pazifik, größer sind und somit nicht die Erwartungen des indirekten Aerosoleffektes erfüllen. Bei der Be- trachtung aller Wolkenarten ergeben sich für Atlantik und Pazifik unterschiedliche Nord-Süd-Verhältnisse. Außerdem zeigen sich Widersprüche bei der Untersuchung des zweiten indirekten Effektes, da weder bei der Betrachtung des Bedeckungsgrades ein systematischer Zusammenhang mit der Aerosolkonzentration, noch eine einheit-
6 Zusammenfassung 31 lich größere Wolkendicke auf der Nordhemisphäre zu erkennen sind. Auch für den Flüssigwasserweg ergeben sich damit widererwartend kleinere Werte auf der Nord- hemisphäre. Des Weiteren werden teilweise deutliche Schwankungen zwischen pol- und äquator- nahen Regionen innerhalb der betrachteten Gebiete sichtbar, wodurch die ermittel- ten hemisphärischen Unterschiede von der Wahl der Gebiete abhängen können. Die- se Schwankungen sind entweder auf andere, nicht durch Aerosole bedingte, Effekte zurückzuführen (z.B. Wolkendicke) oder beruhen möglicherweise auf der Verteilung verschiedener Aerosolarten (z.B. effektiver Tröpfchenradius). Dadurch wird deutlich, dass es schwierig ist, abzuschätzen, welche Wirkungen durch Aerosole hervorgerufen werden und wann andere Effekte überwiegen. Da Aerosolarten die Wolkeneigenschaften mutmaßlich auf unterschiedliche Art und Weise beeinflussen, ist eine Untersuchung der Aerosoleffekte unter Berücksichtigung von Art und Größe der Aerosolpartikel sinnvoll. Damit ließe sich der Einfluss an- thropogener Aerosole genauer beurteilen, da sich dieser ohne genauere Kenntnis der Verteilung natürlicher Aerosole nur unzureichend aus den hemisphärischen Unter- schieden ableiten lässt.
LITERATUR IV Literatur [Ackerman et al. 2000] Ackerman, A. S. et al.: Reduction of tropical cloudiness by soot. In: Science 288 (2000), S. 1042–1047 [Albrecht 1989] Albrecht, B. A.: Aerosols, cloud microphysics, and fractional cloudiness. In: Science 245 (1989), S. 1227–1230 [Bliefert 2002] Bliefert, C.: Umweltchemie. 3. aktualisierte Aufl. Weinheim : Wiley-VCH, 2002. – ISBN 3–527–30374–X [Brenguier et al. 2000] Brenguier, J. et al.: Radiative Properties of Boundary Layer Clouds: Droplet Effective Radius versus Number Concentration. In: Journal of Atmospheric Science 57 (2000), März, S. 803–821 [Feng und Ramanathan 2010] Feng, Y. ; Ramanathan, V.: Investigation of aerosol–cloud interactions using a chemical transport model constrained by sa- tellite observations. In: Tellus 62B (2010), S. 69–86 [Graedel und Crutzen 1994] Graedel, T. E. ; Crutzen, P. J.: Chemie der At- mosphäre. Bedeutung für Klima und Umwelt. 1. Aufl. Spektrum Akademischer Verlag, 1994. – ISBN 3–860–25204–6 [Han et al. 1994] Han, Q. ; Rossow, W. B. ; Lacis, A. A.: Near-Global Survey of Effective Droplet Radii in Liquid Water Clouds Using ISCCP Data. In: Journal of Climate 7 (1994), April, S. 465–497 [Hansen und Travis 1974] Hansen, J. E. ; Travis, L. D.: Light Scattering in Planetary Atmospheres. In: Space Science Reviews 16 (1974), S. 527–610 [Justice et al. 1998] Justice, C. O. et al.: The Moderate Resolution Imaging Spec- troradiometer (MODIS): Land Remote Sensing for Global Change Research. In: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 36 (1998), S. 1228–1249 [Kato et al. 2010a] Kato, S. ; Miller, W. F. ; Sun-Mack, S. ; Rose, F. G. ; Chen, Y.: Variable Descriptions of the A-Train Integrated CALIPSO, CloudSat,
LITERATUR V CERES and MODIS merged product (CCCM(C3M)). In: Distributed by the NA- SA Atmospheric Science Data Center (2010). https://eosweb.larc.nasa.gov/ sites/default/files/project/ceres/readme/c3m_variables_B1_v1.pdf [Kato et al. 2010b] Kato, S. ; Sun-Mack, S. ; Miller, W. F. ; Rose, F. G. ; Chen, Y. ; Minnis, P. ; Wielicki, B. A.: Relationships among cloud occurrence frequency, overlap, and effective thickness derived from CALIPSO and CloudSat merged cloud vertical profiles. In: Journal of Geophysical Research 115 (2010) [King et al. 2003] King, M. D. et al.: Cloud and Aerosol Properties, Precipitable Water, and Profiles of Temperature and Water Vapor from MODIS. In: IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 41 (2003), S. 442–458 [Kishcha et al. 2009] Kishcha, P. ; Starobinets, B. ; Kalashnikova, O. ; Long, C. N. ; Alpert, P.: Variations of meridional aerosol distribution and solar dim- ming. In: Journal of Geophysical Research 114 (2009), Mai [Kraus 2004] Kraus, H.: Die Atmosphäre der Erde. Eine Einführung in die Me- teorologie. 3. erw. u. aktualisierte Aufl. Berlin Heidelberg New York : Springer Verlag, 2004. – ISBN 3–540–20656–6 [Lee et al. 1996] Lee, R. B. et al.: The Clouds and the Earth’s Radiant Energy Sys- tem (CERES) sensors and preflight calibration plans. In: Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 13 (1996), Nr. 2, S. 300–313 [NASA 2012a] NASA: The Afternoon Constellation. (2012), Stand: 28.09.14. http: //atrain.nasa.gov/index.php [NASA 2012b] NASA: The Afternoon Constellation: A Tour of the A-Train. (2012), Stand: 28.09.14. http://atrain.nasa.gov/atrainsats.php [Pincus und Baker 1994] Pincus, R. ; Baker, M.: Effect of precipitation on the albedo susceptibility of clouds in the marine boundary layer. In: Nature 372 (1994), S. 250–252
LITERATUR VI [Putman 2013] Putman, W.: Portrait of Global Aerosols. (2013), Stand: 28.09.14. http://www.nasa.gov/multimedia/imagegallery/image_feature_ 2393.html#.VCfiTXJBd1x [Putman und da Silva 2013] Putman, W. ; da Silva, A.: Simulating the Transport of Aerosols with GEOS-5. (2013), Stand: 28.09.14. http://gmao.gsfc.nasa. gov/research/aerosol/modeling/nr1_movie [Quaas et al. 2006] Quaas, J. ; Boucher, O. ; Lohmann, U.: Constraining the total aerosol indirect effect in the LMDZ and ECHAM4 GCMs using MODIS satellite data. In: Atmospheric Chemistry and Physics 6 (2006), S. 947–955 [Rossow und Schiffer 1999] Rossow, W. B. ; Schiffer, R. A.: Advances in under- standing clouds from ISCCP. In: Bulletin of The American Meteorological Society 80 (1999), S. 2261–2288 [Schiffer und Rossow 1983] Schiffer, R. A. ; Rossow, W. B.: The International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP): The first project of the World Cli- mate Research Programme. In: Bulletin of The American Meteorological Society 64 (1983), S. 779–784 [Schwartz 1988] Schwartz, S. E.: Are global cloud albedo and climate controlled by marine phytoplankton? In: Nature 336 (1988), Dezember, S. 441–445 [Slingo 1988] Slingo, T.: Can plankton control climate? In: Nature 336 (1988), Dezember, S. 421 [Stephens et al. 2002] Stephens, G. L. et al.: The CloudSat Mission and The A-Train - A New Dimension of Space-Based Observations of Clouds and Precipi- tation. In: Bulletin of the American Meteorological Society 83 (2002), S. 1771–1790 [Stevens und Feingold 2009] Stevens, B. ; Feingold, G.: Untangling aerosol effects on clouds and precipitation in a buffered system. In: Nature 461 (2009), Okto- ber, S. 607–613. http://dx.doi.org/10.1038/nature08281. – DOI 10.1038/na- ture08281
LITERATUR VII [Twomey 1977] Twomey, S.: Influence of pollution on shortwave albedo of clouds. In: Journal of Atmospheric Science 34 (1977), S. 1149–1152 [Warnecke 1997] Warnecke, G.: Meteorologie und Umwelt. Eine Einführung. 2. bearb. u. aktualisierte Aufl. Springer Verlag, 1997. – ISBN 3–540–61593–8 [Wielicki et al. 1996] Wielicki, B. A. ; Barkstrom, B. R. ; Harrison, E. F. ; Lee, R. B. ; Smith, G. L. ; Cooper, J. E.: Clouds and the earth’s radiant energy system (CERES): An earth observing system experiment. In: Bulletin of the American Meteorological Society 77 (1996), Nr. 5, S. 853–868 [Winker et al. 2007] Winker, D. M. ; Hunt, W. H. ; McGill, M. J.: Initial performance assessment of CALIOP. In: Geophys. Res. Lett. 34 (2007) [Winker et al. 2009] Winker, D. M. ; Vaughan, M. A. ; Omar, A. ; Hu, Y. ; Powell, K. A. ; Liu, Z. ; Hunt, W. H. ; Young, S. A.: Overview of the CALIPSO Mission and CALIOP Data Processing Algorithms. In: Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 26 (2009), S. 2310–2323 [Wood und Hartmann 2006] Wood, R. ; Hartmann, D. L.: Spatial variability of liquid water path in marine low clouds: Part I. Probability distribution and mesoscale cellular scales. In: Journal of Climate 19 (2006), S. 1748 – 1764
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