Sensitivitätsstudie mit dem MPI

Bachelorarbeit im Fach Meteorologie
Einuss von Landnutzungsänderungen
auf Wolken und Strahlung:
Sensitivitätsstudie mit dem
MPI-Erdsystemmodell
Betreuer:
Autor:
Florian
Schneider
Dr. Johannes
Dr. Christian
Leipziger Institut für
Meteorologie
18. Juli 2013
Quaas
Reick
Abstract
In dieser Arbeit werden Modelldaten des MPI-ESM (Max-Planck-Institut Erdsystemmodell) ECHAM6 mit dem Landschaftsmodell JSBACH aus den Jahren 1979 bis 2008
verwendetm um einen anthropogenen Einuss durch Landnutzungsänderungen auf Wolken und Strahlung zu untersuchen. Dabei wurden zwei banachbarte Gitterpunkte des
Modells betrachtet, die potentiell, d.h. ohne menschlichen Einuss, keine Vegetationsänderungen aufweisen, aber im realitätsbezogenem Modell sehr wohl. Vorausgesetzt wurden in diesem Zusammenhang verschieden starke Änderungen als Grenzwerte. Zusätzlich
wurde untersucht, ob es einen Unterschied zur natürlich oder anthropogenen Vegetationsänderung gibt. Betrachtet wurden drei verschiedene Vegetationstypen (Wald/Busch,
Gras, Anthropogen). So ergab sich, dass bei einer Verringerung des PFT Wald/Busch
von mind. 30 % (20 %) in den mittleren Breiten (Tropen) die Bodenalbedo um 9.2 %
(13.4 %) höher ist und die Wolkenbedeckung um 3.2 % (4.3 %) geringer ausfällt. Wurde dieser natürliche Einuss hinzugefügt, so wurde der Eekt in den mittleren Breiten
verstärkt und die Ergebnisse in den Tropen verfälscht. Für den PFT Gras wurde festgestellt, dass die Wolkenbedeckung mit sinkendem Vegetationsanteil Gras steigt. Auÿerdem verringerte sich die konvektive Niederschlagsrate um 15 % bei einer Verringerung
des PFT Gras um mind. 20 %. Bei gleicher Landnutzungsänderung ist der latente Wärmeuss gröÿer - der fühlbare kleiner. Eine Betrachtung mit natürlichem Einuss ergab,
dass sich aufgrund der Tundra und der starken Schneebedeckung ein inverses Verhalten
zeigte. Der PFT Anthropogen wies bei einer Verringerung des Anteils um mind. 10 %
eine starke Änderung in der Bodenalbedo (-15.9 %) auf. Ebenso wurde ein positiver
Trend der eektiven Wolkenoberächenalbedo festgestellt. Das Modell stellt nur groÿskalig die Veränderung dar - kleinskalige Änderungen werden bewusst übergangen, weil
die Auösung dafür nicht genau genug ist.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1
2. Theorie
5
2.1.
Messgröÿen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.2.
Wolken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
2.3.
Einuss der Erdoberäche auf die Atmosphäre . . . . . . . . . . . . . . .
11
2.4.
Einuss der Vegetation auf die Atmosphäre . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
3. Datenaufbereitung
16
4. Ergebnisse
23
4.1.
Vegetationstyp Wald/Busch
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
4.2.
Vegetationstyp Gras
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
4.3.
Vegetationstyp Anthropogen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
37
5. Zusammenfassung und Ausblick
41
6. Literaturverzeichnis
44
A. Anhang
48
iii
1. Einleitung
Der immer weiter voranschreitende globale Klimawandel sorgt viele Menschen und wird
zu einem immer gröÿeren Problem für die Menschen und alle anderen Lebewesen der
Erde. Dies ist Grund genug für die Forschung, sich intensiv mit diesem Thema zu befassen. Es steht auÿer Frage, dass der Mensche mitverantwortlich für diesen globalen
Klimawandel ist [Graÿl, 1995, IPCC, 2007]. Jedoch gilt es noch herauszunden, wie groÿ
der tatsächliche Einuss des Menschen auf den Klimawandel ist. Im Kontext mit dem
Klimawandel wird nahezu ausschlieÿlich der Einuss der Treibhausgase wie z.B. Kohlenstodioxid oder Methan gennant, obwohl nachweislich noch viel mehr Faktoren, wie
z.B. Aerosole oder die Vegetation der Erdoberäche, Einuss auf die Strahlung haben.
Der Mensch verursacht nicht nur Treibhausgase. Er verändert auch die Erdoberäche
z.B. durch Rodung, Landwirtschaft, Städtebau und Errichtung von Stauseen.
Es wurde bereits gezeigt, dass eine komplette Änderung von der Vegetation Wald zu
Gras den Niederschlag um 10 bis 20 % reduzieren würde [Shuttleworth, 1988]. Durch
unterschiedlich stark ausgeprägte fühlbare und latente Wärmeströme über den zwei verschiedenen Vegetationstypen kommt es zu einer verschieden stark ausgeprägten konvektiven Wolkenbildung über dem jeweiligem Vegetationstyp, was wiederrum zu einer
Änderung des Niederschlags führt.
Rund ein Drittel der Landmasse der Erde ist zur Zeit mit Wald bedeckt. Derzeit existieren auf der Erde noch rund 3.9 Milliarden Hektar Waldächen, jedoch werden diese mit
jedem Jahr um 13 Millionen Hektar kleiner [FAO, 2006]. Das sind rund 0.33 % Verlust
an Waldäche pro Jahr.
Der Wald ist ein zentraler Faktor im Energie- und Wasserhaushalt der Erde. Durch
Transpiration und Evaporation ist der Wald Teil des hydrologischen Kreislaufs. Über
bewaldeten Flächen ist der fühlbare Wärmeuss gröÿer als über Agrar- und Grasächen. Dies führt zu einer stärkeren konvektiven Wolkenbildung. Somit hat Shuttleworth
(1988) schon gezeigt, dass die Änderung der Landnutzung einen groÿen Einuss auf das
1
Klima hat.
Des Weiteren hat Wald nicht nur einen luftchemischen Eekt, welcher sich negativ
auf den Klimawandel auswirkt, sondern auch eine niedrigere Albedo als z.B. Grasächen. Dies liegt unter anderem an der längeren vertikalen Erstreckung des Waldes, was
Mehrfachreexion ermöglicht [Kessler and Jaeger, 1999]. Andere Faktoren wie die Rauhigkeitshöhe oder das Bowen-Verhältnis haben darüberhinaus weitere physikalische Auswirkungen auf die atmosphärische Grenzschicht, in welcher der Energie- und Impulsaustausch mit der darüberliegenden freien Atmosphäre bestimmt wird [Song et al., 1997,
Bernhofer et al., 1996, Claussen and Klaasen, 1992].
Trenberth et al. (2009) beschrieben, dass der globale Energiehaushalt hauptsächlich
von der Menge und der Verteilung der einfallenden Strahlung der Sonne abhängen
würde: Einfallende Strahlungsenergie würde eventuell durch Wolken oder Aerosole gestreut bzw. refklektiert oder in der Atmosphäre absorbiert. Strahlung, welche bis zum
Boden gelangt, wird dort entweder absorbiert oder reektiert. Kurzwellige Strahlung
wird dabei in fühlbare Wärme, latente Wärme, potentielle Energie und kinetische Energie umgewandelt bevor die Energie als langwellige Strahlung wieder emmitiert wird
[Trenberth et al., 2009]. So hinge die Umsetzung der Energie am Boden von der dortigen Vegetation bzw. der Rauhigkeitshöhe ab.
Potentiell wäre der Anteil des Waldes auf der Erdoberäche gröÿer. Durch den Eingri
des Menschens in die Natur wurden viele Waldächen zu Agrarächen umgeformt. Dies
hat Folgen auf die Strahlung und die damit einhergehende Bewölkung. Wälder haben
Einuss auf das Klima durch den Austausch von Energie, Wasser, Kohlenstodioxid und
anderer chemischer Stoe mit der Atmosphäre [Bonan, 2008b]. In einer anderen Arbeit
wurde beschrieben, dass Änderungen der Bodenalbedo und der Vegetationsrauhigkeitshöhe die beiden wichtigsten biophysikalischen Eigenschaften mit Einuss auf das lokale
Klima sind [Hahmann and Dickinson, 1997]. Diese Gröÿen ändern sich nicht nur lokal
sondern auch global bei groÿskaliger Ersetzung von Waldächen, mit niedrigerer Bodenalbedo, durch anthropogene Agrarächen.
Die derzeitige Generation von computergestützten Modellen hat das Potential neben
der biogeophysikalischen Regulierung des Klimas von der Vegetation durch Albedo, turbulente Flüsse und dem hydrologischem Kreislauf darüberhinaus auch die Hydrometeo-
2
rologie und die darin enthaltenen ökologischen Erweiterungen im Biochemischen und
-geographischen zu modellieren [Bonan, 2008a]. Viele Modelle simulieren auch den Kohlenstokreislauf und die Vegetationsdynamik [Bonan, 2008b]. In diesen Modellen bilden
die Biosphäre und die Atmosphäre ein gekoppeltes System. So können Änderungen der
Wolkenverteilung oder verschiedener Strahlungswerte über verschiedene Vegetationstypen simuliert werden.
Klimamodellierungen zeigten, dass tropische Wälder eine hohe Evapotranspirationsrate aufweisen. Dadurch kommt es zu einer niedrigeren Bodentemperatur und erhöhtem
Niederschlag über tropischen Wäldern im Vergleich zum Weideland. Weideland weist
eine höhere Oberächenalbedo im Vergleich zu Waldgebieten auf. Dies führt zu einer
Erhöhung der Bodentemperatur, welche durch den kühlenden Eekt eines erhöhten latenten Wärmestroms (im Gegensatz zur Waldäche) ausgeglichen wird. Innerhalb von
Waldächen kommt es zu Mehrfachreexion wodurch die Absorption von Energie steigt
und die Albedo sinkt. Dies ist in Gebieten mit einem hohem Elevationswinkel, z.B. in
den Tropen, deutlich stärker ausgeprägt [Berbet and Costa, 2003].
Die Unterschiede zwischen Gras- sowie Waldächen und anthropogenen Flächen wie z.B.
Agrar- oder Weideächen sollen in dieser Arbeit bezüglich ihres Eektes auf Wolken und
Strahlung untersucht werden. Hierzu wurde das Max-Planck-Institut-Erdsystemmodell
(MPI-ESM) genutzt. Für die Vegetationsdaten wurde das darin enthaltene JSBACH
Modell genutzt, welches im Atmosphärenmodell ECHAM6 integriert ist. Aus Letzterem
werden alle meteorologischen Parameter bezogen.
Dabei wurden Daten für zwei verschiedene Fälle erhoben. Einmal für den realen Fall so
wie das Modell die Vegetation für heute - also mit anthropogenem Einuss - ausgibt.
Zweitens für den Fall der potentiellen Vegetation der Erde ohne menschliche Existenz also ohne anthropogenen Einuss.
So können direkte Schlussfolgerungen zur Einussnahme des Menschen in Bezug auf die
Vegetation und somit auf das gesamte daran gekoppelte System der Atmosphäre abgeleitet werden.
Zu dieser Bearbeitung wurden die Daten mittels der NCAR (National Center of Atmospherical Research) Command Language (NCL) statistisch und grasch dargestellt und
ausgewertet. Es wurden dabei verschiedene Parameter wie z.B. die Wolkenbedeckung,
die Bodenalbedo, der Wolkenstrahlungseekt und der Niederschlagsgröÿen berechnet
und betrachtet.
3
Erkenntnisse aus früheren Arbeiten zeigen, dass der Einuss des Menschen auf die Vegetation sehr groÿ ist [Berbet and Costa, 2003, Weaver and Avissar, 2001, Lyons, 2002].
Diese Studie soll den Einuss von anthropogener Landschaftsnutztung auf Wolken und
Strahlung und das damit gekoppelte Klima deutlich machen.
Aufbau/Gliederung
In Kapitel 2 wird auf die theoretischen Grundlagen eingegangen, d.h. die Messgröÿen,
Wolkenbildung und den Einuss der der Erdoberäche und der Vegeation auf die Atmosphäre. Im darauolgenden Kapitel 3 wird erklärt wo die Modelldaten herkommen und
wie diese aufbereitet wurden. Dazu zählt eine kurze Einweisung in das ECHAM und
JSBACH Modell sowie die Gitterverschiebung und Schwellwerte, welche genutzt wurden um die Daten zu unterteilen. Im darauf folgendem Kapitel 4 werden die Ergebnisse
dieser Arbeit vorgestellt und diskutiert. Danach folgt eine Zusammenfassung mit einem
kurzem Ausblick.
4
2. Theorie
In diesem Kapitel werden die verschiedenen Parameter, zu den dargestellten Ergebnissen, erklärt. Des Weiteren wird auf die Entstehung von Wolken eingegangen und dem
damit einhergehenden Niederschlag. Es folgen theoretische Aspekte zum Einuss der
Erdoberäche auf die Atmosphäre unter Einbeziehung der Vegetation.
2.1. Messgröÿen
Im Bezug auf die Wolkenbildung, den Niederschlag und das lokale Klima sind verschiedene Parameter im gekoppeltem System Biosphäre-Atmosphäre interessant. Hier eine
Übersicht der für diese Studie ausgewählten Parameter im Bereich der Wolken und
Strahlung:
ˆ
solare Strahlung
ˆ
terrestrische Strahlung
ˆ
latenter Wärmeuss
ˆ
fühlbarer Wärmeuss
ˆ
Albedo
ˆ
Wolkenstrahlungseekt
ˆ
eektive Wolkenoberächenalbedo
Strahlung
Die in der Atmosphäre wirksamen Strahler sind die Sonne mit einer Strahlungstemperatur von ca. 6000 K, die irdischen Körper und Oberächen, die atmosphärischen Gase
und die in der Atmosphäre vorhandenen Wolken und Aerosolteilchen [Kraus, 2004]. Die
von der Sonne ausgehende, sehr hohe Strahlungsussdichte von
5
6 ∗ 107 W m−2
reduziert
sich aufgrund der Entfernung zur Erde und der kugelähnlichen Form auf rund
1/200 000
des ursprünglichen Wertes. Im globalen Mittel der extraterrestrischen Strahlungsussdichte erreichen nur noch
342 W m−2 die Erde. Dies muss aus Gleichgewichtsgründen mit
der von der Erde reektierten und emittierten Strahlung übereinstimmen [Kraus, 2004].
Welche Anteile der solaren oder terrestrischen Strahlung wo reektiert und/oder emittiert werden, ist in Abb. 2.1 zu sehen.
Abbildung 2.1.: Der Strahlungshaushalt der Atmosphäre. Die Werte sind in W m−2 dargestellt.
Die solare Strahlung ist gelb und die terrestrische beige/braun dargestellt.
[Trenberth et al., 2009]
Die gesamte Strahlungsbilanz
Q
lässt sich schreiben als:
Q = (K ↓ +L ↓) − (K ↑ +L ↑) = (S + D − K ↑) + (L ↓ −A − R)
K ↓ die Globalstrahlung, welche sich in die direkte Sonnenstrahlung S und
Sonnenstrahlung D aufteilen lässt. K ↑ steht für die solare Reexstrahlung.
Hierbei sei
die diuse
(2.1)
6
L ↓
ist die atmosphärische Gegenstrahlung und
L ↑
steht für die gesamte terrestri-
sche Strahlung aus dem unterem Halbraum, welche sich nahe an der Erdoberäche in
Ausstrahlung der Erdoberäche
A
und terrestrische Reexstrahlung
R
aufteilen lässt
[Kraus, 2004].
Die von der Sonne kommende Strahlungsussdichte wird in der Atmosphäre an Wolken,
Aerosolteilchen und Gasen gestreut und auch absorbiert (s. Abb. 2.1). Somit erreichen
nur 49 % die Erdoberäche und davon sind nur 23 % direkte Sonnenstrahlung. Die global und langzeitlich gemittelte kurzwellige Strahlungsbilanz beträgt an der Erdoberäche
45 %. 30 % der von der Sonne kommenden Strahlungsussdichte werden wieder in den
Weltraum reektiert. Die emittierte langwellige Strahlung (112 %) an der Erdoberäche steuert die fehlenden 70 % bei, damit ein Gleichgewicht erreicht wird [Kraus, 2004].
Die Werte entsprechen hierbei immer dem Anteil der Solarkonstante/4. Durch eine atmosphärische Gegenstrahlung von 97 % und eine geringere terrestrische Reexstrahlung
ergibt sich eine langwellige Strahlungsbilanz von -17 % und somit eine Gesamtstrahlungsbilanz von +28 %. Das heiÿt, um ein Gleichgewicht zu erreichen, fehlen noch -28 %.
Diese werden durch turbulente Flüsse fühlbarer Wärme
E0
H0
(6 %) und latenter Wärme
(22 %) in die Atmosphäre abgeführt [Kraus, 2004]. Somit ist der Haushalt wieder
ausgeglichen.
An der Erdoberäche gibt es einen Tagesgang der Energiebilanz zu beobachten. Hier
gilt nach Stull (1988) immer und überall:
− Qs = QH + QE − QG
wobei
QG
(2.2)
der nach oben gerichtete Bodenwärmestrom ist und
richtete netto Strahlungsussdichte steht.
QH
und
QE
Qs
für die aufwärtsge-
sind die nach oben gerichteten
sensiblen und latenten Wärmeüsse. Diese Formel gilt nur für eine innitesimal dünne
Schicht am Boden. Sobald wir eine Schicht mit Vegetation und Gebäuden erhalten so
kommt ein weiterer Term hinzu. Nach Stull (1988) lautet dieser dann:
− Qs = QH + QE − QG + ∆QS
wobei der neue Term
∆QS
(2.3)
die in der Schicht gelagerte Energie ist.
Nach Kraus (2004) gilt, dass für aktive Vegetation die turbulente Flussidchte latenter
Wärme tagsüber deutlich gröÿer ist als die fühlbare Wärme.
Eine weiterer wichtiger meteorologischer Parameter ist die Bodenalbedo, welche die Re-
7
ektivität des Bodens, respektive der Vegetation, angibt. Die Bodenalbedo berechnet sich
aus dem Verhältnis der reektierten solaren Strahlung zu ausgehenden solaren Strahlung. Sie kann Werte zwischen
0
und
1
annehmen. Je höher der Wert, desto stärker
reektiert die Oberäche und desto weniger solare Strahlung kann in Wärmeströme umgewandelt werden.
Wird dieser Wert am Oberrand der Atmosphäre (TOA) berechnet, so handelt es sich
hierbei um die planetare Albedo, welche vom Weltall mittels Satelliten gemessen werden
kann.
Wärmeströme / Wärmeüsse
Der Wärmestrom lässt sich in einen latenten und einen fühlbaren (=sensiblen) Wärmestrom aufteilen. Diese gleichen unter anderem Änderungen in der Ein- und Ausstrahlung
aus. Der latente Wärmestrom drückt die Verdunstung des Wassers aus und ist somit eng
mit dem hydrologischem Kreislauf verbunden, welcher wiederum eng mit der Vegetation
verbunden ist. Nach Stull (1988) werden der latente (2.4) und der sensible Wärmestrom
am Boden (2.5) nach vorheriger Reynolds-Mittelung durch folgende Gleichung berechnet:
w0 Θ0
QH = (w0 Θ0 )s
(2.4)
QE = (Lv /Cp ) ∗ (w0 q 0 )s
(2.5)
ist hier der kinematische potentielle Temperaturuss in der Vertikalen. Analog
dazu ist
w0 q 0
der kinematische Feuchteuss in der Vertikalen.
wärme von Wasser und
Cp
Lv
ist die Verdampungs-
ist die spezische Wärme bei konstantem Druck für feuchte
Luft.
Die latente Wärme wirkt auf einer feuchten Fläche, auf welche die Sonne strahlt, abkühlend. Die Energie der Strahlungsussdichte wird im Wasserdampf gespeichert und es
kommt zu keiner Erwärmung der Lufttemperatur. Für diese Erwärmung ist der sensible
Wärmeuss zuständig. Aus diesen beiden Wärmeüssen lässt sich das Bowen-Verhältnis
H0 /E0
berechnen. Dies gibt an, welcher der turbulenten Flüsse der bedeutendere ist.
Das Bowen-Verhältnis ist eine Funktion der Bodenfeuchtigkeit [Rabin et al., 1990]. So
ist das Bowen-Verhältnis über dem tropischem Ozean recht klein (<
8
0.1)
und über
Wüstengebieten recht groÿ (oft
> 10).
clear sky und all sky
Um herauszunden, wie groÿ der Einuss der Wolken in den Modelldaten ist, müssen
die Strahlungsussdichten für zwei weitere Fälle ausgegeben werden. Die Daten für den
Oberrand der Atmosphäre (TOA) und am Boden (SFC) zu vergleichen reicht dabei nicht
aus. Durch die Änderung der jeweiligen Strahlungsüsse vom TOA zum SFC wird der
Einuss der Wolken, Aerosole und Gase deutlich, weil diese zur Streuung, Absorbtion
und Reektion von Photonen führen.
Des Weiteren werden der all sky und clear sky Fall betrachtet. Bei letzterem werden
die Wolken ignoriert um z.B. den direkten Aerosoleekt messen zu können. Bei ersterem
wird hingegen der indirekte Aerosoleekt betrachtet.
2.2. Wolken
Der Einuss von Wolken in der Atmosphäre ist abhängig von der Entstehung, den Eigenschaften (optische Dicke, Wolkenalbedo), der Höhe und der vertikalen Erstreckung
der Wolken. Daraus folgen unterschiedlich starke Einüsse auf die Strahlungsüsse. So
sind die Wolken eng gekoppelt mit dem hydrologischen Kreislauf und dem klimatischem
System.
Die physikalischen Gesetzmäïgkeiten, welche relevant für Strahlung innerhalb und zwischen Wolken sind, umfassen ein Wissen über Flüssigwasserinhalt, Wolkentröpfchengröÿe, Wolkentemperatur, Wolkenoberächenform, Wolkenbedeckung, solaren Zenitwinkel,
und vieles mehr [Stull, 1988].
Solare Strahlung, welche in eine 500 m dicke Wolke eindringt schwächt sich in den oberen 100 bis 200 m der Wolke exponentiell ab, sodass es darunter nur noch zu sehr wenig
Absorbtion und Erwärmung kommt [Stull, 1988]. Für die langwellige Ausstrahlung gilt,
dass Wassertropfen sehr eziente Absorber/Emitter von infraroter Strahlung sind und
die Wolke nahezu als schwarzer Körper behandelt werden kann. Die Wolke absorbiert am
Unterrand langwellige Strahlung und erwärmt sich dadurch, wohingegen am Oberrand
Strahlung emittiert wird und es somit zu einer Abkühlung der Wolkenoberäche kommt
9
[Stull, 1988]. Das System der Wolken ist somit auch eng mit dem Boden gekoppelt, weil
es die einfallende kurzwellige und die ausgehende langwellige Strahlungsussdichte reduziert. Dies hat weiterhin eine Reduktion der zur Evaporation verfügbaren Energie zur
Folge [Betts, 2007].
Auÿerdem muss zwischen verschiedenen Wolkentypen unterschieden werden, weil diese jeweils andere Auswirkungen auf die solare und terrestrische Strahlung haben. So
schreibt Pielke (2002) für den terrestrischen Teil der Strahlung, dass hohe, dünne Wolken in den niedrigen und mittleren Breiten und alle Wolken in höheren Breiten im
Vergleich zum clear sky zu einer Erwärmung der Oberäche führen, wohingegen alle
anderen Wolken zu einer Abkühlung führen. Der Einuss von Wolken auf die solare
Strahlungsussdichte ist hauptsächlich, dass die Transmission aufgrund von Reexion
an der Wolkenoberäche reduziert wird. Dies liegt an der hohen Albedo, welche an der
Obergrenze von Wasser- und Eiswolken vorhanden ist [Pielke, 2002]. In dieser Arbeit soll
vor allem auf die Wolken im Bereich der planetaren Grenzschicht eingegangen werden.
Wolken haben somit einen starken Einuss auf die Strahlung und dies lässt sich z.B. mit
dem solaren Wolkenstrahlungseekt,
SW CFSF C ,
am SFC und,
SW CFT OA ,
am TOA
nach Betts (2007)
SW CFSF C = SWnetSF C − SWnetSF C (clear)
(2.6)
SW CFT OA = SWnetT OA − SWnetT OA (clear)
(2.7)
zeigen. Analog dazu ist der terrestrische Wolkenstrahlungseekt. Hierbei seien
der solare netto Strahlungsuss für all sky und
SWnetSF C
SWnetSF C (clear) der solare netto Strah-
lungsuss für clear sky Flüsse [Betts, 2007].
Der Wolkenstrahlungseekt gibt an, wie viel
W/m2
der solaren und terrestrischen Strah-
lungsussdichte in der Wolke durch Absorbtion und Reexion verloren gehen. Darüberhinaus lässt sich mit dem Wolkenstrahlungseekt die eektive Wolkenoberächenalbedo
(αcloud ) berechnen.
αcloud = −SW CFSF C /SWnetSF C (clear)
(2.8)
Der absolute Wolkenstrahlungseekt am Boden ergibt sich nach Betts (2007) durch Addition der Wolkenstrahlungseekte im solaren und terrestrischen Bereich.
10
Des Weiteren sind Wolken für den globalen Wasserkreislauf wichtig, weil diese entscheidend für den Niederschlag sind. Typischerweise brauchen Luft bzw. Wasser, welche
weltweit zirkulieren, für einen völligen Austausch wenige Jahre bzw. ein Jahrtausend
[Graÿl, 1995]. Wolken sorgen bei dem geringen Anteil des weltweiten Wasserhaushalts
auf den sie zugreifen für eine schnelle Umsetzung.
Die Entstehung der Wolken hängt unter anderem von der Feuchtigkeit in der Atmosphäre und auf dem Boden ab. So entwickeln sich konvektive Wolken über einer Region mit hohem sensiblem Wärmestrom am Frühesten und werden über Regionen,
welche durch einen hohen latenten Wärmestrom charakterisiert werden, unterdrückt
[Rabin et al., 1990].
2.3. Einuss der Erdoberäche auf die Atmosphäre
Die Erdoberäche und die Atmosphäre stehen miteinander in Wechselwirkung. Auf der
Erdoberäche werden Strahlungsüsse in Wärmeströme umgesetzt oder reektiert und
Wasser wird evaporiert oder versickert. Jede Änderung der Erdoberäche ist mit einer
Modizierung der Energiebilanz und der Aufteilung der Wärmeströme am Boden verbunden [Eltahir and Pal, 1996]. Verschiedene Oberächen haben verschiedene Einüsse
auf die Atmosphäre bzw. auf die planetare Grenzschicht.
Planetare Grenzschicht
Die planetare Grenzschicht (PGS) ist die Schicht der Atmosphäre in welcher der Reibungseekt der Oberäche Einuss auf die Atmosphäre hat und zu Turbulenzen führt.
Die PGS wird erwärmt und nimmt Feuchtigkeit auf als Auswirkung auf die Absorbtion der solaren Strahlungsussdichte an der Erdoberäche [Rabin et al., 1990]. Trockene
Konvektion ist der dominierende Prozess, welcher für die Durchmischung der PGS verantwortlich ist [Eltahir and Pal, 1996].
Je nachdem welcher Untergrund vorhanden ist, z.B. trockener Boden ohne Vegetation
oder feuchter Boden, werden der latente und sensible Wärmestrom tagsüber unterschiedlich stark induziert. Dies führt dazu, dass über trockenen Böden ohne Vegetation der
latente Wärmestrom gegen Null geht, während der fühlbare Wärmestrom sehr groÿ wird.
11
Dies führt zu einem hohen Bowen-Verhältnis. Umgekehrt ist dies bei feuchten Böden ohne Vegetation bedeckt [Chen and Avissar, 1994]. Durch stark ausgeprägte Evaporation
kommt es zu einem hohem latentem Wärmeuss, wohingegen der sensible Wärmeuss
eher klein ist und daher nur ein geringer Temperaturanstieg am Boden messbar ist.
So führt ein hoher sensibler Wärmeuss zu einer starken und hohen Turbulenz innerhalb
der PGS mit deutlich gröÿerer vertikaler Ausdehnung als im Fall eines hohen latenten
Wärmestroms. Dadurch wächst die PGS bis zum Nachmittag über trockenem Land bis in
eine Höhe von 2000 bis 3000 m und über feuchtem bzw. mit Vegetation bedecktem Land
nur in eine Höhe von unter 1000 m [Kabat et al., 2004]. Erreicht die Höhe der PGS das
Hebungs-Kondensations-Niveau (LCL - Lifting Condesation Level), so können Wolken
induziert werden. Wird das LCL oder die Höhe freier Konvektion (LFC - Level of Free
Convection) nicht erreicht, so wird keine Konvektion ausgelöst [Eltahir and Pal, 1996].
Niederschlag
Ein weiterer Faktor, der durch die Feuchtigkeit und Temperatur der Erdoberäche beeinusst wird, ist der Niederschlag. Dabei muss unterschieden werden zwischen groÿskaligem Niederschlag (1) wie er durch mesoskalige Zirkulation entsteht und konvektivem
Niederschlag (2).
Die aufsteigenden Luftmassen, die zu Niederschlag führen, können somit entweder durch
(1) erzwungene groÿkalige atmosphärische Hebung wie z.B. durch orographische Bedingungen, Frontensysteme in den mittleren Breiten und Monsunzirkulationen in den Tropen oder durch (2) lokale Instabilität in der vertikalen Verteilung der atmosphärischen
Temperatur und Feuchtigkeit erzeugt werden. Der Grad dieser Instablität wird durch die
konvektiv verfügbare potentielle Energie (CAPE - convective available potential energy)
angegeben [Eltahir and Pal, 1996].
Es gibt zwei physikalische Prozesse, die zu konvektivem Niederschlag führen. Einerseits
das Auslösen von Feuchtekonvektion und andererseits die Freisetzung von potentieller
Energie und Entstehung von Regen. Der erste Prozess ist für die Häugkeit von konvektiven Niederschlagsereignissen und der zweite für die Stärke der Ereignisse zuständig
[Eltahir and Pal, 1996].
Im nächsten Abschnitt wird der Einuss der Vegetation auf die PGS und der unter anderem damit verbundenen Niederschlagsrate erklärt.
12
2.4. Einuss der Vegetation auf die Atmosphäre
Die Atmosphäre steht nicht nur in Wechselwirkung mit dem Boden, sondern auch mit
der darauf vorhandenen Vegetation. So sind die Wärmeströme und Strahlungsüsse (s.
Abb. 2.2) sowie das Bodenfeuchtigkeitsbudget (s. Abb. 2.3) bei unbewachsenem Boden
deutlich anders als bei bewachsenem.
Abbildung 2.2.: Schematische Illustrierung des Bodenwärmebudgets über (a) unbewachsenem
Boden, und (b) mit Vegetation bewachsenem Land. Die Rauhigkeitshöhe beeinusst die Stärke der Wärmeüsse. [Pielke and Avissar, 1990]
Auf unbewachsenem trockenem Boden resultiert die Absorbtion der solaren Strahlungsussdichte in einer relativ starken Aufheizung des Bodens, wodurch ein starker turbulenter Wärmeuss in der PGS und ein groÿer Bodenwärmeuss generiert wird. In die-
13
sem Falle entsteht keine Evaporation und das Bowen-Verhältnis ist unendlich. Im Gegensatz dazu steht feuchter unbewachsener Boden wie er für Agrarkulturgebiete und/oder
nach Niederschlagsereignissen normal ist. Hier wird die Energie der einfallenden Solarstrahlungsussdichte hauptsächlich für die Evaporation genutzt [Kabat et al., 2004].
Wenn der Boden mit dichter Vegetation bedeckt ist (s. Abb. 2.2(b) und 2.3(b)) wird
Wasser von den Wurzeln der Panzen aus dem Boden aufgenommen über Transpiration
wieder ausgegeben. Daraus folgt, dass der latente Wärmeuss dominant ist selbst wenn
die Bodenoberäche trocken ist. Allerdings gilt dies nur solange genug Wasser im Wurzelbereich vorhanden ist [Kabat et al., 2004].
Abbildung 2.3.: Schematische Illustrierung des Bodenfeuchtebudgets über (a) unbewachsenem
Boden, und (b) mit Vegetation bewachsenem Land. Die Rauhigkeitshöhe beeinusst die Stärke der Feuchteüsse. [Pielke and Avissar, 1990]
Des Weiteren unterscheiden sich verschiedene Vegetationstypen wie z.B. Wald, Gras,
Buschwerk, Weideland und Agrarlandschaften durch verschiedene Eigenschaften. Der
Einuss dieser Vegetationstypen ist aufgrund verschiedener Albedo, Rauhigkeitshöhe
und Evapotranspiration zu dierenzieren. Die Rauhigkeitshöhe (oder auch Rauhigkeitslänge genannt) ist die Höhe in der die Windgeschwindigkeit Null wird [Stull, 1988] und
14
unterscheidet sich je nach Vegetation, Boden und Orographie wie auch zwischen anthropogen erzeugten Vegetationen und natürlich entstandenen. So gehören in dieser Arbeit
die Vegetationstypen Wald, Gras und Busch zu den natürlichen Vegetationen, wohingegen landwirtschaftliche Felder und Weideächen als anthropogen entstanden gelten.
Durch die Deforestation und die dann landwirtschaftliche Nutzung steigt die Albedo,
die Evapotranspirationsrate sinkt und die Rauhigkeitshöhe wird kleiner.
Dies
verursacht
weitere
[Clark and Arritt, 1995,
Eltahir and Pal, 1996,
Zhao et al., 2001])
Rabin et al., 1990,
Änderungen
Bonan, 2008b,
Huang et al., 1995,
und/oder
der
Huang et al., 1995,
der
Niederschlagsmenge
Copeland et al., 1996,
Pielke et al., 1999,
Wolkenbedeckung
Wang et al., 2000])
grund der unterschiedlichen Höhe der PGS.
15
-
(z.B.
Betts, 2007,
Wang et al., 2000,
(z.B.[Lyons, 2002,
unter
anderem
auf-
3. Datenaufbereitung
In dieser Arbeit werden nebeneinanderliegende Gitterpunkte eines globalen Klimamodells betrachtet, wobei ein Gitterpunkt unter gröÿerem anthropogenem Einuss, d.h.
einer stärkeren Landnutzungsänderung durch Menschen, steht als der benachbarte. Dies
soll über Grenzwerte reguliert werden. So werden z.B. Flächen, die nach der Landkomponente des Modells potentiell stark bewaldet sind, aber real deutlich weniger Wald
vorweisen, nur in den Randgebieten betrachtet. Dies kommt durch die für diese Arbeit
ausgewählte Methodik zustande. So werden groÿächige Gebiete, mit nur geringer Änderung in der potentiellen und realen Vegetation, die sich aber dennoch stark voneinander
durch anthropogenen Einuss unterscheiden, in dieser Arbeit nicht betrachtet (s. Anhang Abb. A.1, A.2).
ECHAM6
Die hier erfassten und bearbeiteten Daten aus den Jahren 1979 bis 2008 basieren auf
dem MPI-ESM ECHAM6, als Teil des CMIP5 (coupled model intercomparison project,
derzeit Phase 5). ECHAM6 ist die sechste Generation des atmosphärischen allgemeinen
Zirkulationsmodell ECHAM (MPI für Meteorologie in Hamburg). Als atmosphärisches
allgemeines Zirkulationsmodell modelliert es die Kopplung zwischen diabatischen Prozessen und groÿskaligen Zirkulationen, die beide durch den Strahlungsantrieb erzeugt
werden [Stevens et al., 2013]. Das Modell besitzt fünf verschiedene Auösungen - in dieser Arbeit wurde bewusst nur die geringe Auösung (LR) betrachtet. Diese Auösung
wurde im Experiment AMIP_r1i1p1-LR mit einem T63-Gitter genutzt.
Das Modell simuliert verschiedenste atmosphärische Parameter. Des Weiteren wird es
mit einem Bodenoberächenmodell (JSBACH) gekoppelt, um so die Wechselwirkung
zwischen dem Boden und der Atmosphäre zu modellieren.
16
JSBACH
JSBACH ist die Landkomponente im MPI-ESM. Die Basis Landeinheit im JSBACH ist
eine Gitterzelle mit einer denierten geographischen Position. Jeder Gitterzelle ist aufgeteilt in tiles um die subskalige Heterogenität zu gewährleisten [Reick et al., 2013]. Die
einzelnen tiles sind nicht nach ihrer geographischen Lage innerhalb eines Gitterpunktes
charakterisiert sondern nach dem Anteil, den die Zelle jeweils abgedeckt. Jedes dieser
tiles ist verknüpft mit einem Vegetationstyp, einem Plant-Functional-Type (PFT)
[Reick et al., 2013].
Nicht jede Gitterzelle beinhaltet nur mit Vegetation bedeckte Regionen. Es existieren
auch solche, in denen sich keine Vegetation ansiedeln kann. Somit hat jede Gitterzelle
eine maximale Vegetationsäche
Vveg
welche mittels
Vveg = A ∗ vegmax
berechnet wird [Reick et al., 2013].
m2 )
und
vegmax
A
(3.1)
ist die Gesamtäche eines Gitterpunktes (in
entspricht dem maximalen Anteil der Fläche (0
≤ vegmax ≤ 1),
die von
Vegetation bewohnt werden kann.
JSBACH benutzt keine Flächen sondern Anteile. So sei
vi
die Fläche mit dem tile
innerhalb einer Gitterzelle, welche von einem PFT bedeckt ist (in
2
m
i
). Somit ergeben
sich diese Anteile aus
fi =
wobei
vi
,
A
X
fi ≤ 1,
K die Anzahl der verschiedenen tiles
i = 1, 2, . . . , K,
in einer Gitterzelle ist [Reick et al., 2013].
Damit ergibt sich für die jeweilige Abdeckung eines Anteils,
ci =
und alle
ci
vi
fi
=
,
Vveg
vegmax
(3.2)
ci
der Gitterzelle
i = 1, 2, . . . , K.
(3.3)
summieren sich in jedem Gitterpunkt zu 1 [Reick et al., 2013].
Da sich die Vegetation mit der Zeit natürlich ändert, d.h. durch Erosion oder Feuer oder
Wind, - dies wird in JSBACH mittels DYNVEG (dynamischer Vegetation) dargestellt muss grundsätzlich zwischen drei verschiedenen Vegetationstypen ( w - woody, nw - non
woody, u - uncolonized land) unterschieden werden.
wj
: Der Anteil der Fläche einer Gitterzelle (tile), welcher mit dem
j -ten holzigen (z.B.
Wald/Busch) PFT bedeckt ist,
nwj
: Der Anteil der Fläche einer Gitterzelle (tile), welcher mit dem
17
j -ten nicht-holzigen
(z.B. Gras) PFT bedeckt ist,
u : Der Anteil der Fläche einer Gitterzelle (tile), welcher zu dem modellierten Zeitpunkt
nicht mit Vegetation bedeckt ist, aufgrund von Feuer oder Wind [Reick et al., 2013].
Somit ergibt sich für die gesamte Gitterzelle
N (w)
u+
X
N (nw)
wi +
i=1
wobei
X
nwi = 1,
(3.4)
j=1
N (w) und N (nw) die Anzahl der holzigen(w → woody) und nicht-holzigen(nw →
non-woody) PFTs aus Tabelle 3.1 sind [Reick et al., 2013].
Dies entspricht allerdings nur der Abdeckung innerhalb eines Gitterpunktes zum realitätsgetreuen Fall, d.h. mit Einuss des Menschen. Um einen Unterschied zwischen der
potentiellen und realen Vegetation zu erhalten musste die potentielle Vegetationsverteilung simuliert werden. Nutzt man die potentielle Vegetaion, so ergeben sich die Abdeckungen der jeweiligen Anteile einer Gitterzelle
cpot
i
ohne den Einuss des Menschen
über Gleichung 3.5.
cpot
i
Hierbei steht das
1
=
vegmax
W
(
nwi (1 +
u
P
j∈N W
nwj
wi
für alle holzigen PFTs und
)
für
i ∈ NW ;
für
i ∈ W.
NW
(3.5)
für alle nicht-holzigen PFTs
(s. Tabelle 3.1). In der Abwesenheit von Landschaftsnutzung durch den Menschen gilt
cpot
= ci
i
[Reick et al., 2013].
In dieser Arbeit wurden die nach Tabelle 3.1 sortierten PFTs genutzt und weiter unterteilt in die PFT-Gruppen nach Tabelle 3.2.
Datenverarbeitung
Die ausgegebenen NetCDF Daten aus dem Modell wurden mittels Climate Data Operatoren (CDO) jährlich gemittelt und weiter bearbeitet. So wurden die nach Tabelle 3.2
erhaltenen neuen PFT-Gruppen erstellt indem mehrere Tiles (jedes Tile entspricht
einem Level) miteinander addiert und in einer neuen Datei als einzelnes Tile ausgegeben wurden. So entspricht der neue PFT Wald/Busch der Zusammenfassung der PFTs
von Tile 1 bis 6, der neue PFT Gras den PFTs von Tile 7 und 8 und der PFT
Anthropogen den PFTs der Tiles 9 bis 11 (s. Tabelle 3.1).
Um nun darzustellen wie groÿ der Anteil einer PFT-Gruppe in einem Gitterpunkt ist,
18
Tile
PFT
Typ
1
Gletscher und tropischer immergrüner Laubwald
2
tropischer sommergrüner Laubwald
3
extra-tropischer immergrüner Wald
4
extra-tropischer sommergrüner Wald
5
regengrüner Busch
6
sommergrüner Busch
7
C3 Gras
8
C4 Gras
9
C3 Weide
10
C4 Weide
11
C3 + C4 Agrarkulturen
w
w
w
w
w
w
nw
nw
nw
nw
nw
Tabelle 3.1.: PFT sortiert nach Vegetation
Tile
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Wald (t)
Wald/Busch (s)
x
x
x
x
x
x
x
x
Gras (g)
Anthropogen (a)
x
x
x
x
x
x
x
Tabelle 3.2.: PFT Zusammenfassung in neue Gruppen
19
musste noch ein Korrekturfaktor
vegcorr
miteinbezogen werden. So erhält man nun für
freal,i
eine PFT-Gruppe nach Gleichung 3.6 den realen Anteil,
Gleichung 3.7 den potentiellen Anteil,
fpot,i ,
innerhalb eines Gitterpunktes.
freal,i = ci ∗ vegmax ∗ vegcorr
fpot,i =
Wobei
fpot,a
cpot
i
(f = fraction), und nach
∗ vegmax ∗ vegcorr
i = t,s,g,a
(3.6)
i = t,s,g
(3.7)
nicht existiert, weil es potentiell keine anthropogene Vegetation gibt. Die
nach Gleichungen 3.6 und 3.7 berechneten Werte können nun mittels NCL dargestellt
werden und man erkennt eine globale Verteilung der jeweiligen PFT-Gruppe (s. Anhang).
Jedoch reicht dies für diese Arbeit nicht aus um den Einuss der Landschaftsnutzung
ausmachen zu können. Dafür mussten jeweils benachbarte Gitterpunkte betrachtet werden, bei denen es in der potentiellen Vegetation nahezu keinen Unterschied gibt, aber
dafür einen Unterschied in der realen Vegetation. Dies lässt sich mittels einer Gitterverschiebung ermöglichen.
Gitterverschiebungen
Um die
freal,i -Werte nebeneinanderliegender Gitterpunkte miteinander zu dierenzieren,
musste eine Gitterverschiebung durchgeführt werden. Das Gitter ist nach dem Standard
eines T63-Gitters aufgebaut und besitzt 192 Längengrade und 96 Breitengrade. Bei der
Ost-West-Verschiebung des Gitters wurde wie folgt vorgegangen:
1.
Mittels
CDO-Befehl
freal,i (time,lat,lon)
sellonlatbox
ausgewählt,
welche
wurde
um
einen
eine
Box
Gitterpunkt
aus
im
dem
Gitter
Gegensatz
zum
Standardgitter nach Westen verschoben ist (freal,i (time,lat,lon+1)). Dies funktioniert
nur, weil die Längengrade zyklisch sind.
freal,i (time,lat,lon)
2.
sellonlatbox
−→
freal,i (time,lat,lon+1)
Danach wurde der CDO-Befehl setgrid,T63grid
f wreal,i (time,lat,lon) (fw - fraction west) des
Punkt freal,i (time,lat,lon+1) zu belegen.
(3.8)
verwendet um jeden Punkt
T63-Gitters mit dem jeweils verschobenem
20
f wreal,i (time,lat,lon) = freal,i (time,lat,lon+1)
3.
(3.9)
Somit existieren die realen Anteile eines Gitterpunktes einmal unverschoben
freal,i (time,lat,lon)
und einmal westlich verschoben
f wreal,i (time,lat,lon).
Diese beiden
Anteile wurden mittels CDO-Befehl sub nach Gleichung 3.10 voneinander abgezogen.
f d_westreal,i = freal,i − f wreal,i
i = t,s,g,a
(3.10)
(fd - fraction dierence) Eine Skizzierung der Methode für einen einzelnen Gitterpunkt
ist im Anhang zu nden (s. Abb. A.3) Die Süd-Nord-Verschiebung besteht nicht analog
dazu, weil die Breitengrade nicht zyklisch sind. Dafür musste ein neues Gitter T_new
erstellt werden, welches den nördlichsten Breitengrad verdoppelt. Dies ist nur möglich,
weil in der Arktis keine Vegetation existiert und somit kein Fehler entstehen kann. Somit
fehlt der südlichste Breitengrad in der Antarktis nach Auswahl der Gitterbox. Danach
wurde folgendes System genutzt.
1.
Zuerst wurde, im Gegensatz zur Ost-West-Verschiebung, der CDO-Befehl set-
grid,Tnew
verwendet
f nreal,i (time,lat,lon)
um
das
neue
Gitter
auf
freal,i (time,lat,lon)
legen
und
(fn - fraction north) zu erhalten.
f nreal,i (time,lat-1,lon) = freal,i (time,lat,lon)
2.
zu
(3.11)
Dann wurde der sellonlatbox-Befehl genutzt um die Gitterbox zu wählen, wobei
die jeweils südlichsten Gitterpunkte ausgelassen wurden.
f nreal,i (time,lat-1,lon)
3.
sellonlatbox
−→
f nreal,i (time,lat,lon)
(3.12)
Nun wurde wie bei der Ost-West-Verschiebung der sub Befehl genutzt (s. Glei-
chung 3.13) um die Anteile auf dem jeweiligem Gitterpunkt voneinander abzuziehen.
f d_nordreal,i = freal,i − f nreal,i
i = t,s,g,a
(3.13)
Eine Skizzierung der Methode für einen einzelnen Gitterpunkt ist im Anhang zu nden (s. Abb. A.4). Analog dazu funktioniert auch die jeweilige Gitterverschiebung und
Dierentiation für die potentiellen Anteile
fpot,i .
So kann man nach den Gitterverschiebungen einen Gitterpunkt mit seinen (westlich,
östlich, nördlich, südlich) benachbarten Gitterpunkten vergleichen.
21
In den Ergebnissen (s. Kapitel 4) werden die Dierenzen der nebeneinanderliegenden
Gitterpunkte für reale und potentielle Vegetation dargestellt.
Schwellwerte/Grenzwerte
Um den Einuss der anthropogenen Landnutzungsänderung zu erkennen, mussten die
Dierenzen zwischen zwei Gitterpunkten im potentiellen möglichst gering sein (hier mit
einer 5 % Grenze) und im realen möglichst groÿ. So wurden verschiedene Grenzwerte für
die reale Dierenz
f d_westreal,i
oder
f d_nordreal,i
festgelegt, um unterschiedlich groÿe
Eekte in den Strahlungswerten und der Wolkenbedeckung festzustellen. Ein eventueller
Zusammenhang zwischen den Grenzwerten und der Eektgröÿe sollte gefunden werden.
So wurden drei verschiedene Grenzwerte für die reale Vegetationsänderung eingesetzt.
Diese lagen bei 10 %, 20 % und 30 %. Die Anzahl der Fälle für die die Grenzwerte noch
erreicht wurden geht mit der Höhe des realen Grenzwertes stark zurück.
Des Weiteren wurden Betrachtungen der gleichen realen Bedingung gemacht - diesmal
jedoch ohne potentielle Bedingung von 5 %. So soll herausgefunden werden, ob der anthropogene Einuss sich in den Parametern der Strahlung und der Wolken deutlich von
dem des natürlichen Einusses durch Feuer und Sturm unterscheidet.
Darüber hinaus wurde zwischen verschiedenen Breitengraden dierenziert und es wurden
zwei Gebiete - Tropen und mittlere Breiten - xiert. Das Gebiet der mittleren Breiten
◦
◦
erstreckt sich vom südl. Polarkreis (66.5 Süd) bis zum südl. Wendekreis (23.5 Süd) und
◦
◦
vom nördl. Wendekreis (23.5 Nord) bis zum nördl. Polarkreis (66.5 Nord). Die Tropen
wurden als das Gebiet vom südl. Wendekreis bis zum nördl. Wendekreis deniert. Als
drittes wurden beide Gebiete vereint betrachtet.
So ergeben sich je nach Vegetation, potentieller Bedingung, Grenzwert und Gebiet eine verschiedene Anzahl an Fällen, die in die Statistik der Ergebnisse eingehen. Diese
sind im Anhang in Tabelle A.1 aufgeführt. Die Anzahl der Werte des zusammengelegten
Gebietes entspricht nicht der Addition der Gebiete mittlere Breiten und Tropen, weil
Gitterpunkte im Randbereich zwischen den Gebieten Tropen und mittlere Breiten im
zusammengefügten Gebiet andere Dierenzen aufweisen. Dies liegt an der Süd-NordVerschiebung, welche jeweils die südlichsten Gitterpunkte des atmosphärischen Modells
ECHAM6 in einem Gebiet nicht miteinbeziehen kann.
22
4. Ergebnisse
In diesem Kapitel werden die Ergebnisse der zuvor dargelegten Gitterverschiebung erläutert. Es werden Statistiken für verschiedene Vegetationen, Regionen und Grenzwerte
dargestellt. Die Änderungen der Vegetation von einem Gitterpunkt auf den benachbarten führen zu Änderungen verschiedener Messgröÿen wie Strahlungswerten, Wolkenbedeckung und Niederschlagsrate.
4.1. Vegetationstyp Wald/Busch
mit potentieller Bedingung
Vorallem beim Vegetationstyp Wald ist es wichtig eine Unterteilung in tropische und
extratropische Ergebnisse zu machen, weil die Eigenschaften des temperierten Waldes in den mittleren Breiten sich von denen eines tropischen Waldes unterscheiden
[Bonan, 2008b] und dadurch evtl. Änderungen von Parametern ausgeglichen werden.
So wurden die Dierenzen der einzelnen Gitterpunkte im realen und potentiellen für die
gesamte Erde berechnet. Diese sind für den in diesem Abschnitt behandelten Vegetationstyp in Abb 4.1 dargestellt. Einmal für die Ost-West-Verschiebung (Abb. 4.1 oben)
und einmal für die Süd-Nord-Verschiebung (Abb. 4.1 unten). Hierbei wurden nur die
Ausgangspunkte farblich dargestellt. Blaue Farben stehen für negative Werte und somit
eine Erhöhung des Vegetationstyp zum östlichen bzw. südlichen Gitterpunkt. Rote Farben zeigen das Gegenteil. So ist zu erkennen, dass es Gebiete gibt, in denen real eine
Änderung vorhanden bzw. stärker ist [im Gegensatz zur potentiellen Modellierung (z.B.
Osteuropa, Sahelzone Afrikas)] oder dass Gebiete, welche potentiell eine Änderung aufweisen sollten, im realen eine geringere Vegetationsänderung aufweisen (blauer Streifen
China), weil der Mensch hier Auorstung betreibt. Das bedeutet konkret, dass hier ein
anthropogener Einuss vorliegt.
In Abb. 4.2 werden zunächst die benachbarten Gitterpunkte, welche eine Änderung
der Vegetation oberhalb des geforderten Grenzwertes aufweisen und einer maximalen
23
Abbildung 4.1.: PFT: Wald/Busch. Dierenz der Vegetationsbedeckung (Wald und Busch) des
Ausgangspunktes zum verschobenen Punkt für das Jahr 2000. Die linken Graken sind Ost-West-Verschiebungen und die rechten Süd-Nord-Verschiebungen.
Die oberen stellen die Dierenz der realen Vegetationsbedeckung dar und die
unteren der potentiellen Vegetationsbedeckung.
potentiellen Vegetationsänderung von 5 % unterliegen, für die ganze Welt im Jahr 2000
dargestellt. Diese Darstellung soll als Beispiel für alle anderen Jahre des modellierten
Zeitraums 1979 bis 2008 gelten (andere Jahre sind in dieser Arbeit nicht aufgeführt).
Interessant ist, dass ein Groÿteil der Gitterpunkte im Bereich der Appalachen in den
USA liegt. Dieser Bereich wurde auch in der Arbeit von Copeland (1996) als ein Gebiet
beschrieben, welches unter starkem anthropogenem Einuss steht.
Des Weiteren wird deutlich, dass Gebiete, wie z.B. die Appalachen, Südostchina oder
Nordostindien im realen hohe Dierenzen (s. Abb. 4.1) aufweisen, währenddessen die
gleichen Gebiete im potentiellen eine deutlich geringere farbliche Markierung haben.
Hier bestätigt sich die anthropogene Landnutzungs bzw. Landschaftsänderung. Somit
liegen in diesen Gebieten viele Ausgangsgitterpunkte (s. Abb. 4.2). Dies kommt durch
starke Deforestation in diesen Gebieten zustande, wie auch schon in vorigen Arbeiten
z.B. für Thailand beschrieben [Giambelluca et al., 1999].
So wurden nun immer zwei benachbarte Gitterpunkte betrachtet, wobei einer immer
einen gröÿeren Anteil des in dem jeweiligen Kapitel behandelten PFTs enthält als der
andere.
24
Abbildung 4.2.: PFT: Wald/Busch. Es ist jeweils der Ausgangsgitterpunkt (rot) dargestellt,
welcher eine Vegetationsänderung zu einem benachbartem Gitterpunkt aufweist. Oben links für einen Grenzwert der realen Vegetationsänderung von
mindestens 10 %. Oben rechts für mindestens 20 % und unten für mindestens
30 %. Modelliertes Jahr: 2000.
Eine Änderung der Bodenalbedo eines
Gitterpunktes mit gröÿerem Anteil des Vegetationstyps Wald/Busch zu einem geringerem Anteil ist minimal und in dem
Box-Whisker-Diagramm für eine reale Vegetationsänderung von minimal 10 % in
Abb. 4.3 zu erkennen.
Ein Box-Whisker-Diagramm stellt 5 verschiedene Werte dar. Von den in der Statistik verwendeten Werten, werden das
Minimum, das 25te Percentil, der Median,
das 75 Percentil und das Maximum dargestellt. So zeigt die Box in welchem Wertebereich 50 % aller Werte liegen und die
Whisker (Linien auÿerhalb der Box nach
Abbildung 4.3.: PFT: Wald/Busch. BoxWhisker-Diagramm für eine
reale Vegetationsänderung in
den mittleren Breiten von
mind. 10 % für die Bodenalbedo.
oben und unten) zeigen die kleinsten und gröÿten 25 % der in die Statistik eingegan-
25
genen Werte an. Der Strich innerhalb der Box gibt den Median an, also den Wert, der
nach Sortierung der Werte in der Mitte liegt. Der Mittelwert sowie die Anzahl der in
dieser Statistik verwendetwn Gitterpunkte stehen an der rechten Seite der Abbildung.
W/E steht für die Anzahl der Ausgangsgitterpunkte mit Vegetationsänderung nach Osten oder Westen. Analog dazu gilt dies für N/S.
In Abb. 4.3 ist erkennbar, dass der Wertebereich der Bodenalbedo für Gitterpunkte mit
mind. 10 % geringeren Anteilen der Vegetation Wald/Busch in den mittleren Breiten nicht so groÿ ausfällt und dass die mittleren 50 % aller Werte höher liegen. Der
Mittelwert der beiden Gitterpunkte unterscheidet sich um 8.9 % voneinander. So weisen
Gitterpunkte mit einem höheren Anteil des Vegetationstyps im Mittelwert eine Bodenalbedo von 17.8 % im Gegensatz zu 19.4 % bei mind. 10 % geringerem Vegetationsanteil
von Wald/Busch auf. Dies stimmt mit den Ergebnissen von Huang et al. (1995) überein, die besagten, dass die Bodenalbedo über natürlicher Vegetation kleiner ist als über
anthropogener Vegetation. Durch den geringeren PFT-Anteil Wald/Busch kommt es
zu weniger Mehrfachreexion - mitunter aufgrund der geringeren Rauhigkeitshöhe. Des
Weiteren werden die Flächen durch Gras oder anthropogene Vegetation wie Agrarkulturen ersetzt und diese besitzen eine höhere Bodenalbedo als Wald/Busch [Lyons, 2002].
Andere Parameter für eine Vegetationsänderung in den mittleren Breiten von
mind. 10 % wie z.B. die Wolkenbedeckung oder die Wärmeüsse sind im Anhang in Abb. A.6 dargestellt. Alle weisen
keine bzw. nur sehr geringe Unterschiede auf. Dies könnte mit dem niedrigen
Grenzwert zusammenhängen und den verschiedenen Waldtypen, die innerhalb des
Gebietes vorkommen und unterschiedlich
Abbildung 4.4.: PFT: Wald/Busch. BoxWhisker-Diagramm für eine
reale Vegetationsänderung in
den mittleren Breiten von
mind. 30 % für die Bodenalbedo.
starke Auswirkungen bei einer Veränderung der Vegetation auf meteorologische
Parameter haben. Eventuell kommt es sogar zum vollkommenen Ausgleich.
Betrachtet man die Änderung der Bodenalbedo für eine Vegetationsänderung
von mind. 30 % in den mittleren Breiten in Abb. 4.4 so lässt sich kaum ein Unter-
26
schied zu Abb. 4.3 erkennen. Die Anzahl der Werte, welche in die Statistik eingegangen
sind ist deutlich geringer mit nur 384 Werten aus 30 Jahren. Die Abweichung des Mittelwertes ist nur 0.3 % gröÿer. Dies ist nicht signikant. Weitere Unterschiede sind für
die anderen Parametern zu erkennen (s. Anhang Abb. A.7). So z.B. in der eektiven
Wolkenoberächenalbedo (6.8 %) und der Wolkenbedeckung (3.2 %). Dies kann auf mesoskaliger Ebene erklärbar sein und/oder an der Orographie bzw. Lage der Gitterpunkte
liegen. Nach Berbet und Costa (2003) besitzen Gebiete mit einer geringeren Wolkenbedeckung eine höhere Bodenalbedo, weil die direkte Strahlung weniger absorbiert wird
als die diuse.
Clark und Arritt (1995) fanden heraus, dass Vegetation Konvektion und somit eine Zunahme des Niederschlags fördert. Somit wirkt dies hier genau gegenteilig. Eine Änderung
der groÿskaligen Niederschlagsrate von 5.9 % wurde festgestellt und liegt im Bereich lokaler Änderungen zuvoriger Arbeiten [Copeland et al., 1996] aufgrund von Vegetationsänderungen. Den Zusammenhang zwischen einer niedrigeren Wolkenoberächenalbedo
und weniger Niederschlag hatte auch Betts (2007) schon gezeigt.
Gleiche Statistiken wurden für das Gebiet der Tropen erhoben. Eine Unterscheidung
war notwendig aufgrund der zuvor genannten Hypothese, dass Änderungen der meteorologischen Parameter durch Abholzung des Waldes unterschiedlich ausfallen würden,
weil die Wälder sich in den verschiedenen Regionen der Erde unterschieden. Schon Bonan
(2008) dierenzierte zwischen den verschiedenen Waldtypen, weil diese unterschiedlich
starke Auswirkungen auf Albedo und Evapotranspiration haben. Allerdings wurden auch
hier bei einer Vegetationsänderung von 10 % keine markanten Unterschiede festgestellt
(s. Anhang Abb. A.9).
Erst bei einem Grenzwert von 20 % gibt es signikante Unterschiede für verschiedene Parameter vorzuweisen. So ist die Bodenalbedo im Mittel für den Gitterpunkt
mit dem geringerem PFT-Anteil 13.4 % höher, der latente Wärmeuss 4.5 % kleiner
während der fühlbare Wärmeuss 3.7 % gröÿer ist. Die konvektive Niederschlagsrate
ist mit 3.1 mm/day rund 10.8 % niedriger als auf dem benachbartem Gitterpunkt (s.
Abb. 4.5e), wohingegen die groÿskalige Niederschlagsrate um 5.2 % höher ist mit 0.71
mm/day. Dies entspricht einer 0.035 mm/day höheren Rate (s. Abb. 4.5f). Insgesamt
ist die Niederschlagsrate geringer geworden. Dies geht einher mit den Ergebnissen einer
vorigen Arbeit, in welcher eine negative Korrelation für die Niederschlagsrate und den
fühlbaren Wärmeuss mit dem latentem Wärmeuss erkannt wurde [Chase et al., 2000].
Tropischer Wald sorgt für eine starke Evapotranspiration und somit einen groÿen laten-
27
(a) Wolkenbedeckung
(b) Bodenalbedo
(c) fühlbarer Wärmesuss
(d) latenter Wärmeuss
(e) konvektive Niederschlagsrate
(f) groÿskalige Niederschlagsrate
Abbildung 4.5.: Änderung verschiedener Parameter bei einer Vegetationsänderung von mindestens 20 % des Vegetationstyps Wald/Busch in den Tropen. Modellierte Jahre
1979-2008.
28
ten Wärmeuss. Durch Abholzung sinkt dieser und im Ausgleich steigt der fühlbare
Wärmeuss. Durch die höhere Bodenalbedo ist jedoch der Gesamtwärmeuss am Boden
kleiner, d.h. in diesem Falle wird der Bodenwärmeuss (s. Glg. 2.2) und die in der bodennahen Schicht eingelagerte Energie (s. Glg. 2.3) geringer sein, weil die latente sowie
fühlbare Wärme im Mittel noch genauso hoch sind wie im benachbarten Gitterpunkt.
Für einen höheren Grenzwert ist die Anzahl der Fälle von 1979 bis 2008 mit 84 Werten
zu gering um eine statistisch qualitativ nützliche Aussage treen zu können.
Eine anthropogene Änderung des PFTs Wald/Busch geht deutlich aus der Modellierung hervor. Allerdings haben diese bei geringer anthropogener Vegtationsänderungen
kaum Auswirkungen in den mittleren Breiten - abgesehen von der Bodenalbedo. Bei
stärkeren Änderungen kommt es zu einer Verminderung des groÿskaligen Niederschlags
und der eektiven Wolkenoberächenalbedo.
Für die Tropen wurde ein deutlich stärkerer Eekt festgestellt. Es kommt zu einer sehr
auälligen Änderung der Bodenalbedo und folglich auch der Wärmeüsse bei genügend
groÿer anthropogener Vegetationsänderung, was sich mit den Ergebnissen von Huang et
al. (1995) deckt. Die Wärmeüsse beeinussen wiederum die Konvektion in der PBL, was
in den Tropen zu weniger konvektivem Niederschlag führt. Auf die mesoskalige Zirkulation und somit groÿskalige Wolkenbedeckung hat die Änderung der Landschaftsnutzung
allerdings nur bedingt Einuss bzw. konnte dieser hier nicht markanten Änderungen
festgestellt werden.
ohne potentielle Bedingung (opot)
Hier wurde die potentielle Bedingung einer maximalen natürlichen Vegetationsänderung von 5 % ignoriert und es wurden auch Gebiete mit Modellierung von natürlichanthropogen-gemischter Vegetationsänderung betrachtet. So steigt die Anzahl der Werte,
die in die Statistik eingehen, erheblich an (s. Anhang Tabelle A.1). Hier werden wieder
zunächst die Bereiche der mittleren Breiten betrachtet.
Diese Gebiete unterliegen insgesamt gröÿeren Änderungen und weisen somit in fast allen
Parametern gröÿere Dierenzen zwischen den Gitterpunkten auf (s. Anhang Abb. A.8).
Ausnahmen bilden die Wolkenbedeckung und die groÿskalige Niederschlagsrate. Allerdings ist genauso gut zu erkennen, dass die Variation der Werte vom 25ten Percentil
bis zum 75ten meist deutlich gröÿer ist bei den Gebieten mit geringerem PFT An-
29
(a) mit potentieller Bedingung
(b) ohne potentielle Bedingung
Abbildung 4.6.: PFT: Wald/Busch. Bodenalbedodierenzen der nebeneinanderliegenden Gitterpunkte für verschiedene Grenzwerte. Höherer PFT-Anteil minus niedrigerer
PFT-Anteil. 1979 bis 2008.
teil Wald/Busch. Trotzdem haben die Mittelwerte der Gitterpunkte für verschiedene
Grenzwerte meist gröÿere Dierenzen zueinander (bespielhaft s. Abb. 4.6).
Betrachtet man die Ergebnisse für die Tropen, so stellt man einen deutlichen Unterschied fest. Es verhält sich fast alles gegenläug. So ist die Bodenalbedo (s. Abb. 4.7)
deutlich kleiner (-24.9 %) bei einer realen Vegetationsänderung von 30 % und das BowenVerhältnis ist niedriger (-37.9 %), was für eine feuchtere Bodenoberäche spricht. Die
eektive Wolkenoberächenalbedo fällt 19.3 % niedriger aus. Der latente Wärmeuss
ist 14.6 % höher und der fühlbare um 33.3 % kleiner. Die konvektive Niederschlagsrate
liegt um 17.7 % höher im Gebiet mit einem geringerem PFT-Anteil (s. Abb. 4.7). Das
Verhalten unterscheidet sich deutlich von dem in den mittleren Breiten und wirkt invers
zu den Ergebnissen mit der potentiellen Bedingung in den Tropen.
Eine Erklärung für diese starke Gegensätzlichkeit ist in der Lage der Gitterpunkte zu
nden (s. Anhang Abb. A.5). Für eine Vegetationsänderung von mind. 20 % liegen sehr
viele Gitterpunkte an Küstengebieten. Die Vegetation ändert sich vom Küstenverlauf
zum dahinterliegenden Land natürlicherweise und wurde durch den Menschen noch verstärkt beeinusst (Städtebau und Tourismus).
Letzlich ist diese Gegensätzlichkeit durch einen Fehler entstanden, der auf der Gröÿe
der Gitterpunkte beruht. So wird bei einer Gitterpunktverschiebung der Gitterpunkt
mit der Küste und der danebenliegende mit höherem Vegetationsanteil Wald/Busch
verglichen. Allerdings sind die Gitterpunkte nicht auf die Kontinente beschränkt. In der
Landkomponente JSBACH des Modells wird zwar ein maximaler Vegetationsanteil,
30
Vveg ,
(a) Bodenalbedo
(b) Bowen-Verhältnis
(c) fühlbarer Wärmeuss
(d) latenter Wärmeuss
(e) eektive Wolkenoberächenalbedo
(f) konvektive Niederschlagsrate
Abbildung 4.7.: PFT: Wald/Busch. Änderung verschiedener Parameter bei einer realen Vegetationsänderung von mindestens 20 % in den Tropen ohne potentielle Bedingung.
Modellierte Jahre 1979-2008.
31
innerhalb eines Gitterpunktes erstellt (s. Glg. 3.1), allerdings werden dann nicht nur die
Anteile
Vveg
innerhalb des Gitterpunktes im Atmosphärenmodell ECHAM6 betrachtet,
sondern die kompletten 200 x 200
km2 . An den Küstenregionen führt dies dazu, dass die
Gitterpunkte möglicherweise einen mehr oder weniger groÿen Anteil an Wasserächen
(Meer) aufweisen - hier deniert als Küsteneekt. In den Tropen scheint die Sonne
meist senkrecht auf die Wasseroberäche und somit wird ein sehr groÿer Anteil der solaren Strahlungsussdichte absorbiert und es kommt zu einer sehr niedrigen Bodenalbedo.
Dies erklärt auch die anderen inversen Werte wie den hohen latenten Wärmeuss, den
niedrigen fühlbaren Wärmeuss und das daraus resultierende Bowen-Verhältnis - alles
typisch für Meeresoberächen. Des Weiteren lässt sich die erhöhte konvektive Niederschlagsrate durch ache Konvektion erklären, die bevorzugt an Grenzregionen zwischen
sehr feuchten und trockeneren Regionen entsteht [Chen and Avissar, 1994].
In den mittleren Breiten ist die Albedo der Wasseroberäche nicht so niedrig, weil der
Einfallswinkel des solaren Strahlungsusses kleiner ist und somit ein gröÿerer Anteil reektiert wird.
Küstengebiete verschleiern also den eigentlichen anthropogenen Einuss durch Landschaftsnutzung in den Tropen für den Vegetationstyp Wald/Busch verschleiern. Dies
gilt nur in den Tropen - nicht für die mittleren Breiten, weil die solare Strahlungsussdichte in diesen Breiten in einem acherem Winkel auf die Wasseroberäche trit und
zu einem gröÿerem Teil reektiert wird.
4.2. Vegetationstyp Gras
mit potentieller Bedingung
Beim PFT Gras muss keine Unterscheidung zwischen mittleren Breiten und Tropen
gemacht werden. Das Modell berechnete für den PFT Gras, dass die reale Vegetationsbedeckung im Jahr 2000 auf der Erde viel geringer ist als die potentielle Bedeckung (s.
Anhang Abb. A.1 und A.2). Viele dieser Flächen wurden groÿächig durch anthropogene
Vegetation ersetzt. In Abb. 4.8 sind die Dierenzen der benachbarten Gitterpunkte in
Bezug auf den PFT Gras dargestellt. Es wird deutlich das im realen nur in wenigen
Gebieten wirklich groÿe Unterschiede auftreten. So z.B. in Zentralafrika, im südamerikanischen Feuerland oder in den Tundren der Nordhemisphäre.
32
Abbildung 4.8.: PFT: Gras. Dierenz der Vegetationsbedeckung des Ausgangspunktes zum verschobenen Punkt zum verschobenen Punkt für das Jahr 2000. Die linken Graken sind Ost-West-Verschiebungen und die rechten Süd-Nord-Verschiebungen.
Die oberen stellen die Dierenz der realen Vegetationsbedeckung dar und die
unteren der potentiellen Vegetationsbedeckung.
Abbildung 4.9.: PFT: Gras. Der Ausgangsgitterpunkt ist jeweils in rot dargestellt, welcher eine
reale Vegetationsänderung zum benachbarten Gitterpunkt aufweist. Oben links
für eine Vegetationsänderung von mind. 10 %. Oben rechts für mind. 20 % und
unten für mind. 30 %. Modelliertes Jahr: 2000.
33
(a) Wolkenbedeckung
(b) Bowen-Verhältnis
Abbildung 4.10.: PFT: Gras. Die Dierenz verschiedener Parameter benachbarter Gitterpunkte
als Box-Whisker-Diagramm über die Höhe des Grenzwertes aufgetragen.
Die meisten Gitterpunkte, die die Grenzwerte erfüllten, liegen im Bereich der Tropen
in Zentralafrika. Dies ist in Abb. 4.8 gut erkennbar, weil der dunkelblaue Bereich bei
der realen Süd-Nord-Verschiebung (Abb. 4.8 oben rechts) in Zentralafrika in einem Bereich liegt in dem es potentiell (Abb. 4.8 unten rechts) keine Vegetationsänderung gibt.
Allgemein fallen die Dierenzen für die reale Vegetationsänderung deutlich geringer aus
als im potentiellen. Da die Anteile des PFT Gras meist nur gering innerhalb eines
Gitterpunktes sind, können keine groÿen Änderungen zwischen den einzelnen Gebieten
vorhanden sein - mit Ausnahme der Tundra, Zentralafrika und Südamerika (s. Anhang
Abb. A.1 und A.2).
Durch die Landnutzungsänderung kommt es im Modell zu Änderungen verschiedener Parameter. In Abb. 4.10a sind Box-Whisker-Diagramme dargestellt, allerdings steht jede
Box für einen eigenen Grenzwert von mind. 10, 20 bzw. 30 % realer Vegetationsänderung bei einer maximalen potentiellen Vegetationsänderung von 5 %. Somit wird hier
ein Trend dargestellt.
Auÿerdem sind in Abb. 4.10 nicht Absolutwerte aufgetragen sondern die Dierenzen
der nebeneinanderliegenden Gitterpunkte für den jeweiligen Parameter. In diesem Fall
ist die Dierenz der Wolkenbedeckung in Prozent dargestellt und unterliegt einer immer
stärkeren Änderung je höher der Grenzwert angesetzt wird. Zu erkennen ist, dass die
Wolkenbedeckung im Mittel um 0.4, 3.1 bzw. 5.3 % bei einer minimalen Vegetationsänderung von 10, 20 bzw. 30 % zunimmt (s. Abb. 4.10a). Des Weiteren werden die Whisker
mit der Höhe des Grenzwertes kleiner, d.h. die Variation der Dierenzen nimmt ab. Interessant ist hierbei, dass es gleichzeitig nur zu einer minimalen negativen Änderung des
34
(a) Wolkenbedeckung
(b) Bowen-Verhältnis
Abbildung 4.11.: PFT: Gras. Die Wärmeüsse für eine reale Vegetationsänderung von mind.
20 %.
Bowen-Verhältnisses kommt (s. Abb. 4.10b). Auÿerdem bleibt die Bodenalbedo nahezu
unverändert (s. Anhang Abb. A.10). Die Grasächen wurden hier nicht durch Wäldächen ersetzt, die die Bodenalbedo verringern würden, sondern durch anthropogene
Flächen mit ähnlicher Bodenalbedo.
Dass die Wärmeüsse sich bei einer Änderung von 20 % um 10
W/m2
ändern ist
interessant, denn dies entspricht einer Änderung von beachtlichen 28 % bzw. -14 % für
den sensiblen bzw. latenten Wärmeuss (s. Abb. 4.11). Auÿerdem existiert eine 15 %ige Änderung der konvektiven Niederschlagsrate (nicht dargestellt), welche sich in 0.3
mm/day weniger Niederschlag bemerkbar macht (s. Anhang Abb. A.10). Aufgrund des
erhöhten sensiblen Wärmestroms erhöht sich die PBL und es wird häuger das LCL
erreicht wodurch Konvektion ausgelöst wird.
ohne potentielle Bedingung
Im Gegensatz zu der Gitterpunktverteilung mit der potentiellen Bedingung sind sehr
viele Gitterpunkte bei dieser Modellierung in den mittleren und höheren Breiten zu nden. Dies erklärt sich durch die klimatischen Bedingungen, die für eine Hauptvegetation
von Gras vorliegen müssen. Somit unterscheiden sich die Statistiken sehr deutlich von
denen mit der potentiellen Bedingung.
Die Bodenalbedo ist mit 39.5 % auf dem Gitterpunkt mit dem erhöhtem PFT Anteil
fast doppelt so hoch wie im Vergleich zu den Ergebnissen mit der potentiellen Bedingung.
35
(a) Bodenalbedo
(b) eektive Wolkenoberächenalbedo
Abbildung 4.12.: PFT: Gras. Die Boden- und eektive Wolkenoberächenalbedo für eine reale
Vegetationsänderung von mind. 20 % ohne potentielle Bedingung.
Zudem kommt es durch die Vegetationsänderung zu einer Senkung der Bodenalbedo
auf 30.7 % (s. Abb. 4.12). Dies ist ein inverses Verhalten zu der Modellierung mit der
potentiellen Bedingung von 5 %.
Die eektive Wolkenoberächenalbedo ist durch die Vegetationsänderung von 38.0 %
auf 35.5 % zurückgegangen (s. Abb. 4.12) und liegt deutlich über den Werten mit der
potentiellen Bedingung.
Ein Trend zu einer Änderung der Wolkenbedeckung im Zusammenhang mit der Höhe des Grenzwertes ist nicht erkennbar (s. Abb. 4.13). Des Weiteren sind alle solaren
Strahlungsüsse, d.h. all sky, clear sky, TOA und SFC, jeweils deutlich kleiner und
die terrestrischen Strahlungsüsse liegen unter den terrestrischen Strahlungsüssen der
Modellierung mit potentiellem Grenzwert (s. Anhang Abb. A.12, A.13, A.14 und A.15).
Dies liegt an der globalen Verteilung der durch die Methodik ausgewählten Gitterpunkte.
Durch die deutlich nördlichere bzw. südlichere Lage ist der solare Strahlungsuss geringer und durch die niedrigere Bodentemperatur in diesen Breiten fällt der terrestrische
Strahlungsuss nach dem Stefan-Boltzmann-Gesetz ebenfalls niedriger aus.
Die Wärmeüsse am Boden sind mit -16.9
W/m2
(fühlbar) und -38.5
W/m2
(latent) aus
den vorher genannten Gründen deutlich kleiner (s. Anhang Abb. A.11). Jedoch werden
beide Flüsse bei einer Vegetationsänderung gröÿer. Dies liegt hauptsächlich am Küsteneekt, der für den Vegetationstypen Wald/Busch schon erklärt wurde. Eine Erhöhung
der fühlbaren Wärme und eine Verringerung der Bodenalbedo kommen durch eine Vegetationsänderung von Gras zu Wald/Busch zustande, weil diese die Oberächenalbedo
in Gitterpunkten, die Schnee beinhalten, verschleiern kann [Bonan, 2008b] und durch die
36
Abbildung 4.13.: PFT: Gras. Box-Whisker-Diagramm für eine reale Vegetationsänderung von
mind. 10, 20 bzw. 30 %. Dargestellt sind die Dierenzen der Wolkenbedeckung,
welche für die Gitterpunkte modelliert wurden.
Feuchtigkeitsaufnahme einen gröÿeren fühlbaren Wärmestrom erzeugen muss, damit der
Bodenwärmehaushalt ausgeglichen ist.
Das Zusammenspiel des Küsteneekts und der Vegetationsänderung zu Wald führt in
der Modellierung dazu, dass im statistischen Mittel beide Wärmeüsse gröÿer sind.
Somit ergibt sich für den PFT Gras, dass der anthropogene Einuss durch die Landschaftsnutzung zusammen mit natürlichen Änderungen aufgrund des Küsteneektes
und/oder einer eventuell vorhandenen Schneedecke in den höheren Breiten verschleiert wird oder sich im Modell komplett umgekehrt zeigt.
4.3. Vegetationstyp Anthropogen
Genauso wie beim PFT Gras muss beim PFT Anthropogen keine Unterscheidung
zwischen den Breitengraden auf der Erde gemacht werden. Potentiell existiert kein anthropogener PFT auf der Erde, somit war eine potentielle Bedingung nicht notwendig
um die Gitterpunkte mit Vegetationsänderungen zu herauszultern. In der Abb. 4.14
sind alle Gitterpunkte dargestellt, welche eine Vegetationsänderung von mind. 10, 20
bzw. 30 % vorweisen.
Deutlich wird, dass gerade an Küsten- und Wüstenregionen groÿe Vegetationsänderun-
37
Abbildung 4.14.: PFT: Anthropogen. Es ist jeweils der Ausgangsgitterpunkt (rot) dargestellt,
welcher eine Vegetationsänderung zu einem benachbartem Gitterpunkt aufweist. Oben links für einen Grenzwert der realen Vegetationsänderung von
mindestens 10 %. Oben rechts für mindestens 20 % und unten für mindestens
30 %. Modelliertes Jahr: 2000.
gen modelliert werden. Der Anteil der anthropogenen Vegetation ist weltweit gesehen
von groÿer Bedeutung (s. Anhang Abb. A.1).
In Abb. A.1 sind stark anthropogen
geprägte
Gebiete
durch
Landwirtschaft
(Great Plains, Mongolei) bzw. Viehwirtschaft (Argentinien, Zentralafrika) deutlich erkennbar. Des Weiteren kann man
hier auch die Wüstengebiete und Regenwälder sehr gut erkennen. Die Gitterpunkte für gröÿere Vegetationsänderungen sind
nur am Rand dieser Gebiete vorzunden
(s. Abb. 4.14), weil der Vegetationsanteil
Abbildung 4.15.: PFT: Anthropogen. BoxWhisker-Diagramm für eine
reale
Vegetationsänderung
von mind. 10 % für die
Bodenalbedo.
in den Gebieten homogen verteilt ist. Insgesamt ist die Anzahl der Gitterpunkte,
welche innerhalb des Zeitraums 1979 bis
2008 in die Statistik eingehen, deutlich
gröÿer als bei den beiden zuvor behandel-
38
ten Vegetationstypen (s. Anhang Tabelle A.1).
Bei einer nur minimal 10 %-igen Verringerung der anthropogenen Vegetation ist die Bodenalbedo schon mit 19.9 % um 15.9 % tiefer als auf dem Gitterpunkt mit dem erhöhtem
PFT Anteil (s. Abb. 4.15).
Deutlich erkennbar ist, dass das 25te Percentil und der Median deutlich verschoben sind
im Gegensatz zum gröÿerem PFT Anteil. Das heiÿt, dass es sehr viele kleine Werte gibt,
was z.B. typisch für Wälder oder Wasserächen in den Tropen ist. Insgesamt ist die
Spanne der Werte dennoch sehr groÿ, weil manche Gitterpunkte z.B. mit Schnee oder
Eis bedeckt sind und somit eine sehr hohe Bodenalbedo besitzen.
Es wurde eine deutliche Änderung der Wärmeüsse festgestellt und somit auch des
Bowen-Verhältnisses, welches im Gitterpunkt mit dem niedrigerem PFT Anteil niedriger ist als im Benachbartem. Die fühlbare Wärme fällt 21.7 % geringer aus, wohingegen
die latente Wärme um 23.8 % höher liegt. Im Anhang sind die verschiedenen Parameter
in Abb. A.16 dargestellt.
Eine Erhöhng der latenten Wärme entsteht durch Ersetzung der anthropogenen Vegetation mit tropischem Wald oder einfach durch Gebiete mit einer hohen Feuchtigkeit.
Dies hängt wohl auch mit dem Küsteneekt zusammen.
Betrachtet man Gitterpunkte mit einem hohem anthropogenem Vegetationsanteil, welcher mind. 30 % über dem Vegetationsanteil des benachbarten Gitterpunktes liegt (s.
Anhang Abb. A.17), so wird klar, dass die Bodenalbedo deutlich höher ist (22.7 % zu
15.5 %).
Das Bowen-Verhältnis ist erheblich gröÿer - Anzwischen für deutlich trockenere Oberächen. Allerdings hat die Änderung der Vegetation nur einen minimalen Einuss auf die
Wolkenbedeckung, die sich nur 1.5 % verringert.
Trends in der Abb. 4.16 zeigen, dass der fühlbare und latente Wärmeuss in direktem
Zusammenhang mit dem Anteil der anthropogenen Vegetationsänderung stehen. Je gröÿer die Vegetationsänderung desto gröÿer der Unterschied in den Wärmeüssen zwischen
den Gitterpunkten.
Für die eektive Wolkenoberächenalbedo wurde nur ein minimaler Trend (nicht dargestellt) bei Erhöhung des anthropogenen Vegetationsanteils festgestellt. Somit ist ein
schwacher Eekt auf den solaren Wolkenstrahlungseekt vorhanden, der durch die Landnutzungsänderung initiiert wird. So wird bei einer 30 %-igen Abnahme der anthropogenen Vegetation eine 5 % kleinere eektive Wolkenoberächenalbedo modelliert (s.
Anhang Abb. A.17).
39
(a) fühlbarer Wärmeuss
(b) latenter Wärmeuss
Abbildung 4.16.: PFT: Anthropogen. Die Dierenz der Wärmeüsse benachbarter Gitterpunkte als Box-Whisker-Diagramm über die Höhe des Grenzwertes aufgetragen.
40
5. Zusammenfassung und Ausblick
Der Einuss von Landnutzungsanderung auf Wolken, Strahlung und Niederschlag ist für
drei verschiedene PFT-Gruppen (Wald/Busch, Gras, Anthropogen) aus Modelldaten in einem Zeitraum von 1979 bis 2008 statistisch erhoben worden. Es wurden jeweils
zwei Gitterpunkte miteinander verglichen, nachdem eine Gitterverschiebung durchgeführt wurde. So wurden Unterschiede in verschiedenen Parametern gefunden, nachdem
eine anthropogene (mit potentieller Bedingung) oder eine natürlich-anthropogene (ohne
potentielle Bedingung) Vegetationsänderung vorausgesetzt wurde.
So wurde für den PFT Wald/Busch mit potentieller Bedingung herausgefunden, dass
bei einer Ersetzung des PFTs, also der natürlichen Vegetation, durch anthropogene Vegetation die Bodenalbedo deutlich zunimmt. Allerdings musste zwischen den mittleren
Breiten und den Tropen unterschieden werden.
Bei einer mind. 30 % (20 %) Änderung ergab sich für den Bereich der mittleren Breiten
(Tropen) eine 9.2 % (13.4 %) höhere Bodenalbedo mit 20.4 % (20.2 %). Folglich wird
insgesamt deutlich mehr solare Strahlungsussdichte reektiert. Die Wolkenbedeckung
ist bei einer Verringerung des PFTs um 3.2 % (4.3 %) geringer modelliert worden und
die eektive Wolkenoberächenalbedo el mit 24.9 % rund 6.8 % niedriger aus.
Zudem ändern sich die Bodenwärmeüsse. Der latente Wärmeuss ist niedriger, wohingegen der fühlbare Wärmeuss gröÿer ist. In den Tropen kommt es zu einer 10.8 %
niedrigeren konvektiven Niederschlagsrate und einer minimal erhöhten groÿskaligen Niederschlagsrate. Insgesamt ist die Niederschlagsrate geringer geworden.
Bei Betrachtung des Modells ohne potentielle Bedingung ergab sich ein inverses Verhalten für das Gebiet der Tropen. Der latente Wärmeuss ist gröÿer, wohingegen der
fühlbare Wärmeuss deutlich kleiner ausel. Somit ist das Bowen-Verhältnis deutlich
kleiner und entspricht so einem feuchterem Boden. Die Bodenalbedo war deutlich tiefer
als im Gebiet mit einem erhöhtem PFT (Wald/Busch) Anteil. Ebenso ist die konvektive Niederschlagsrate deutlich erhöht (17.8 %). Diese Verhalten lässt sich nur durch den
in dieser Arbeit denierten Küsteneekt erklären. Daraus folgt, dass Küstengebiete in
einem schlecht aufgelöstem Gitter den anthropogenen Einuss auf die Landschaftsnut-
41
zung verschleiern und die statistischen Werte verfälscht ausgegeben werden.
Für die mittleren Breiten konnte ein solcher inverser Eekt nicht nachgewiesen werden.
In diesem Bereich sind die Änderungen in den Parametern noch gröÿer als für einen
rein anthropogenen Einuss, abgesehen von der Wolkenbedeckung und der groÿskaligen
Niederschlagsrate.
Die Betrachtung des PFTs Gras mit potentieller Bedingung musste nicht in zwei Gebiete aufgeteilt werden. Die meisten Gitterpunkte lagen im Bereich der Tropen in Zentralafrika. Es wurden Trends festgestellt, die zeigen, dass die Wolkenbedeckung mit einer Abnahme des PFTs Gras zunimmt, während die Bodenalbedo und das Bowen-Verhältnis
nur minimale Veränderungen aufweisen. Daraus folgt, dass viele Grasächen durch anthropogene Flächen ersetzt wurden.
Bei einem 20 % geringerem Grasanteil fällt der fühlbare Wärmeuss gröÿer und der latente Wärmeuss kleiner aus. Des Weiteren verringert sich die konvektive Niederschlagsrate
um 15 %, was einer Änderung von 0.3 mm/day gleichkommt. Die erhöhte Wolkenbedeckung lässt sich durch den erhöhten fühlbaren Wärmestrom erklären, woraus folgt, dass
das LCL früher erreicht wird.
Ohne potentielle Bedingung liegen die meisten Gitterpunkte in dieser Statistik in den
mittleren und hohen Breiten. Die Bodenalbedo ist deutliche höher als mit potentieller
Bedingung, weil Schnee den PFT Gras bedeckt und eine hohe Albedo ausgibt. Bei
einer Verringerung des PFT Anteils von Gras nimmt die Bodenalbedo ab. Das ist eine
gegensätzliches Verhalten zu voriger Bedingung.
Die Wärmeüsse sind aufgrund der Lage der Gitterpunkte deutlich kleiner. Bei einer
natürlich-anthropogenen Verminderung des PFTs Gras weisen beide Wärmeüsse gröÿere Werte auf. Die lässt sich durch eine Mischung aus Küsteneekt und der Auorstung
von Wald erklären.
Als letztes wurde noch eine Vegetationsänderung des PFT Anthropogen betrachtet.
Hier konnte auf die Unterscheidung in zwei Gebiete als auch in zwei Bedingungen verzichtet werden, weil potentiell keine anthropogene Vegetation existiert und sich die Felder
bzw. Weiden in ihren Eigenschaften bei verschieden hoher Breite nahezu nicht unterscheiden. Für eine Verringerung der anthropogenen Vegetation von mind. 10 % ist die
Bodenalbedo mit 19.9 % um 15.9 % geringer. Der fühlbare Wärmeuss ist deutlich
kleiner wogegen der latente Wärmeuss gröÿer ausfällt. Daraus folgt ein niedrigeres
Bowen-Verhältnis. Der Küsteneekt hat hier groÿen Einuss auf die Parameter. Bei
einer Erhöhung des Vegetationsanteils Anthropogen um mind. 30 % von einem Gitterpunkt zum benachbartem wird ein gröÿeres Bowen-Verhältnis modelliert. Ein Einuss
42
auf die Wolken ist mit einer Änderung von +1.5 % nur gering vorhanden. Des Weiteren
wurden Trends der Wärmeüsse und der eektiven Wolkenoberächenalbedo mit der
Veränderung des anthropogenen Vegetationsanteils festgestellt. Wenn sich der anthropogene Vegetationsanteil erhöht, dann steigt die Wolkenoberächenalbedo. Somit wird
eine Änderung des solaren Wolkenstrahlungseektes mit einer Änderung der Vegetationsanteile induziert.
Insgesamt lässt sich ein starker Einuss der Landnutzungsänderungen durch den Menschen feststellen. Je nach Vegetationstyp und nördlicher bzw. südlicher Breite fällt dieser
stärker bzw. schwächer aus. Die Modellergebnisse besagen, dass durch die Abholzung der
Wälder und Ersetzung mit anthropogenen Flächen mehr oder minder starke statistische
Änderungen in verschieden meteorologischen Parametern erzeugt werden - so festgestellt
in der Bodenalbedo, Wolkenbedeckung und den Wärmeüssen. Der Einuss wird noch
gröÿer, wenn die natürliche Veränderung der Vegetation miteinbezogen wird. Allerdings
sind Fehlerquellen wie eine Schneedecke oder der Küsteneekt zu beachten.
Letzlich fällt auf, dass diese Modellierung zu groÿskalig war um eine präzise Aussage über
den Einuss der Landschaftsnutzungsänderung auf Wolken und Strahlung zu machen,
weil Probleme wie der Küsteneekt und Schneedecken die Werte verfälschen (vor allem
in Regionen mit dem PFT Gras oder Anthropogen). Durch diese groÿen Gitterpunkte
wurden kleinskalige Eekte nicht beachtet. Kleinere Gitterpunkte und die Eliminierung
der Gitterpunkte, die Wasserächen aufweisen, wären notwendig, um eine detailliertere
Aussage über den anthropogenen Einuss zu erhalten. Auÿerdem könnte man so einhundertprozentig homogene Gebiete nden und diese mit veränderten Vergleichen.
Des Weiteren wäre für zukünftige Arbeiten eine komplette Simulation mit potentieller
Vegetation sinnvoll, damit die meteorologischen Parameter einer Welt ohne anthropogenen Einuss mit denen der jetzigen Situation auf der Erde verglichen werden können.
Dabei würden dann auch mesoskalige Eekte mit verändert werden, die in dieser Arbeit
keine Berücksichtigung fanden.
Eine genauere Analyse der einzelnen Waldtypen - in dieser Arbeit waren sie zusammengefasst - und der Eekte, die durch deren Ersetzung mit anthropogenen Flächen
entstehen, würde genauere Ergebnisse für die verschiedenen Regionen der Erde liefern.
43
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A. Anhang
Tropen
Grenzwert
Wald
Wald/Busch
Gras
Anthropogen
mpot
opot
mpot
opot
mpot
opot
mpot = opot
10
2.091
27.687
3.024
30.014
1.899
11.110
28.390
20
654
17.854
686
16.859
407
2.216
14.659
30
87
11.996
89
11.819
94
309
8.211
10
4.685
48.724
5.012
50.695
1.114
26.614
44.829
20
1.495
27.295
1.538
27.661
90
7.408
21.201
30
354
16.554
384
16.453
-
2.922
11.432
mittlere Breiten
südl. Polarkreis bis nördl. Polarkreis
10
6.645
75.874
7.922
80.300
3.043
37.874
72.826
20
2.089
44.737
2.164
44.235
497
9.636
35.692
30
411
28.237
443
28.007
94
3.261
19.770
mpot → mit potentieller Bedingung von max. 5 %.
opot → ohne potentielle Bedingung von max. 5 %.
Tabelle A.1.: Anzahl der Werte je nach Vegetation, Bedingung und Grenzwert. Die Anzahl der
Werte entspricht den Fällen in den modellierten Jahren 1979 bis 2008. Der Bereich
der Tropen wurde von 23,5° Süd bis 23,5° Nord deniert. Für die mittleren
Breiten gilt jeweils der Bereich zwischen den Wendekreisen und Polarkreisen der
jeweiligen Hemisphäre.
48
Abbildung A.1.: Weltweite reale Vegetation. Wald oben links. Wald/Busch oben rechts. Gräser
unten links. Anthropogene Vegetation unten rechts. Modelliertes Jahr: 2000.
Abbildung A.2.: Weltweite potentielle Vegetation. Wald oben links. Wald/Busch oben rechts.
Gräser unten. Modelliertes Jahr: 2000.
49
Abbildung A.3.: Skizze der Ost-West-Verschiebung. 1.) stellt die Ausgangsituation dar. In 2.)
wurde die Gitterbox festgelegt und um einen Punkt westlich verschoben. 3.)
zeigt wie das neue Gitter auf der verschobenen Gitterbox aufgelegt wird. In
4.) wird dargestellt, dass die Gitterpunkte des verschobenen Gitters 3.) und
des Ausgansgitters 1.) aufeinander liegen und miteinander dierenziert werden
können.
50
Abbildung A.4.: Skizze der Süd-Nord-Verschiebung. 1.) stellt die Ausgangsituation dar. Bei
2.) wurde das neu erstellte Gitter auf die Ausgangsituation 1.) aufgelegt. In
3.) wurde die Gitterbox innerhalb des neuen Gitters festgelegt. 4.) zeigt, dass
die Gitterpunkte des verschobenen Gitters 3.) und des Ausgangsgitters 1.)
aufeinander liegen und miteinander dierenziert werden können.
51
Abbildung A.5.: PFT: Wald/Busch. Es ist jeweils der Ausgangsgitterpunkt (rot) dargestellt,
welcher eine reale Vegetationsänderung zu einem benachbartem Gitterpunkt
ohne potentielle Bedingung aufweist. Oben links für einen Grenzwert der realen
Vegetationsänderung von mindestens 10 %. Oben rechts für mindestens 20 %
und unten für mindestens 30 %. Modelliertes Jahr: 2000.
52
(a) Wolkenbedeckung
(b) eektive Wolkenoberächenalbedo
(c) fühlbarer Wärmeuss
(d) latenter Wärmeuss
Abbildung A.6.: Änderung verschiedener Parameter bei einer Vegetationsänderung von mindestens 10 % des Vegetationstyps Wald/Busch in den mittleren Breiten. Modellierte Jahre 1979-2008.
53
(a) Wolkenbedeckung
(b) eektive Wolkenoberächenalbedo
(c) fühlbarer Wärmeuss
(d) latenter Wärmeuss
(e) groÿskalige Niederschlagsrate
Abbildung A.7.: Änderung verschiedener Parameter bei einer Vegetationsänderung von mindestens 30 % des Vegetationstyps Wald/Busch in den mittleren Breiten. Modellierte Jahre 1979-2008.
54
(a) Bodenalbedo
(b) Wolkenbedeckung
(c) fühlbarer Wärmeuss
(d) latenter Wärmeuss
(e) eektive Wolkenoberächenalbedo
(f) groÿskalige Niederschlagsrate
Abbildung A.8.: Änderung verschiedener Parameter bei einer realen Vegetationsänderung von
mindestens 30 % des Vegetationstyps Wald/Busch in den mittleren Breiten
ohne potentielle Bedingung. Modellierte Jahre 1979-2008.
55
(a) Bodenalbedo
(b) Wolkenbedeckung
(c) eektive Wolkenoberächenalbedo
(d) fühlbarer Wärmeuss
(e) latenter Wärmeuss
Abbildung A.9.: Änderung verschiedener Parameter bei einer Vegetationsänderung von mindestens 10 % des Vegetationstyps Wald/Busch in den Tropen. Modellierte Jahre
1979-2008.
56
(a) Bodenalbedo
(b) konvektive Niederschlagsrate
Abbildung A.10.: PFT: Gras. Die Dierenz verschiedener Parameter benachbarter Gitterpunkte als Box-Whisker-Diagramm über die Höhe des Grenzwertes aufgetragen.
(a) fühlbarer Wärmeuss
(b) latenter Wärmeuss
Abbildung A.11.: Änderung der Wärmeüsse bei einer Vegetationsänderung von mindestens
20 % des Vegetationstyps Gras. Modellierte Jahre 1979-2008.
57
(a) mit potentieller Bedingung
(b) ohne potentielle Bedingung
(c) mit potentieller Bedingung
(d) ohne potentielle Bedingung
Abbildung A.12.: PFT: Gras. Solare Strahlungsussdichten (all sky) für eine minimale reale
Vegetationsänderung mit bzw. ohne potentielle Bedingung von 20 %. Modellierter Zeitraum 1979 bis 2008.
58
(a) mit potentieller Bedingung
(b) ohne potentielle Bedingung
(c) mit potentieller Bedingung
(d) ohne potentielle Bedingung
Abbildung A.13.: PFT: Gras. Solare Strahlungsussdichten (clear sky) für eine minimale reale
Vegetationsänderung mit bzw. ohne potentielle Bedingung von 20 %. Modellierter Zeitraum 1979 bis 2008.
59
(a) mit potentieller Bedingung
(b) ohne potentielle Bedingung
(c) mit potentieller Bedingung
(d) ohne potentielle Bedingung
Abbildung A.14.: PFT: Gras. Terrestrische Strahlungsussdichten (all sky) für eine minimale
reale Vegetationsänderung mit bzw. ohne potentielle Bedingung von 20 %.
Modellierter Zeitraum 1979 bis 2008.
60
(a) mit potentieller Bedingung
(b) ohne potentielle Bedingung
(c) mit potentieller Bedingung
(d) ohne potentielle Bedingung
Abbildung A.15.: PFT: Gras. Terrestrische Strahlungsussdichten (clear sky) für eine minimale
reale Vegetationsänderung mit bzw. ohne potentielle Bedingung von 20 %.
Modellierter Zeitraum 1979 bis 2008.
61
(a) Wolkenbedeckung
(b) Bowen-Verhältnis
(c) fühlbarer Wärmeuss
(d) latenter Wärmeuss
Abbildung A.16.: PFT: Anthropogen. Änderung verschiedener Parameter bei einer Vegetationsänderung von mindestens 10 %. Modellierte Jahre 1979-2008.
62
(a) Wolkenbedeckung
(b) eektive Wolkenoberächenalbedo
(c) Bowen-Verhältnis
(d) konvektive Niederschlagsrate
Abbildung A.17.: PFT: Anthropogen. Änderung verschiedener Parameter bei einer Vegetationsänderung von mindestens 30 %. Modellierte Jahre 1979-2008.
63
Abbkürzungsverzeichnis
MPI-ESM Max-Planck-Institut-Erdsystemmodell
PFT Plant Functional Type
NCAR National Center of Atmospherical Research
NCL NCAR Command Language
TOA Top of Atmosphere - Oberrand der Atmosphäre
SFC Surface - Boden
PGS Planetare Grenzschicht
LCL Lifting Condensation Level - Hebungskondensationsniveau
LFC Level of Free Convection - Höhe freier Konvektion
CAPE convective available potential energy - konvektiv verfügbare potentielle Energie
CMIP5 coupled model intercomparison project, phase 5
LR low resolution - geringe Auösung
DYNVEG Dynamic Vegetation Component
w
woody - holzig
nw
u
non woody - nicht holzig
uncolonized land
CDO Climate Data Operator
64
Tabellenverzeichnis
3.1.
PFT sortiert nach Vegetation
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
3.2.
PFT Zusammenfassung in neue Gruppen . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
A.1. Anzahl der Werte nach Vegetation, Bedingung und Grenzwert. . . . . . .
48
65
Abbildungsverzeichnis
2.1.
Der Strahlungshaushalt der Erde
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6
2.2.
Bodenwärmehaushalt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
2.3.
Bodenfeuchtehaushalt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14
4.1.
Dierenz der Vegetationsbedeckung - Wald/Busch . . . . . . . . . . . . .
24
4.2.
Gitterpunktverteilung - Wald/Busch
25
4.3.
Bodenalbedo (10 %) - Wald/Busch in den mittleren Breiten
. . . . . . .
25
4.4.
Bodenalbedo (30 %) - Wald/Busch in den mitteleren Breiten . . . . . . .
26
4.5.
verschiedene Parameter (20 %) - Wald/Busch in den Tropen
. . . . . . .
28
4.6.
Vergleich der Bedingungen - Wald/Busch . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
4.7.
verschiedene Parameter opot (20 %) - Wald/Busch in den Tropen
. . . .
31
4.8.
Dierenz der Vegetationsbedeckung - Gras . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
4.9.
Gitterpunktverteilung - Gras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
4.10. Dierenzen und Trends Wolkenbedeckung und Bowen-Verhältnis - Gras .
34
4.11. Wärmeüsse (20 %) - Gras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
4.12. Boden- und Wolkenoberächenalbedo opot - Gras . . . . . . . . . . . . .
36
4.13. Trend der Dierenz der Wolkenbedeckgung - Gras . . . . . . . . . . . . .
37
4.14. Gitterpunktverteilung - Anthropogen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
4.15. Bodenalbedo (10 %) - Anthropogen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
4.16. Trends der Dierenz der Wärmeüsse - Anthropogen
. . . . . . . . . . .
40
A.1. Weltweite reale Vegetation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
49
A.2. Weltweite potentielle Vegetation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
49
A.3. Skizze der Ost-West-Verschiebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
50
A.4. Skizze der Nord-Süd-Verschiebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
51
A.5. Gitterpunktverteilung opot - Wald/Busch
52
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . .
A.6. verschiedene Parameter (10 %) - Wald/Busch in den mittleren Breiten
.
53
A.7. verschiedene Parameter (30 %) - Wald/Busch in den mittleren Breiten
.
54
A.8. verschiedene Parameter opot (30 %) - Wald/Busch in den mittleren Breiten 55
66
A.9. verschiedene Parameter (10 %) - Wald/Busch in den Tropen
. . . . . . .
56
A.10.Dierenzen und Trends Bodenalbedo und konvektive Niederschlagsrate Gras
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
57
A.11.Wärmeüsse opot (20 %) - Gras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
57
A.12.solare Strahlungsussdichten (all sky) im Vergleich (20 %) - Gras
58
. . . .
A.13.solare Strahlungsussdichten (clear sky) im Vergleich (20 %) - Gras
. . .
59
. . . . .
60
A.15.terr. Strahlungsussdichten (clear sky) im Vergleich (20 %) - Gras . . . .
61
A.16.verschiedene Parameter (10 %) - Anthropogen . . . . . . . . . . . . . . .
62
A.17.verschiedene Parameter (30 %) - Anthropogen . . . . . . . . . . . . . . .
63
A.14.terr. Strahlungsussdichten (all sky) im Vergleich (20 %) - Gras
67
Danksagung
Zunächst möchte ich mich bei all denjenigen bedanken, die mich während der Anfertigung der Arbeit unterstützt und motiviert haben.
Ich danke Johannes Quaas und Christian Reick für das interessante Thema der Bachelorarbeit und für die groÿartige Betreuung. Ihr habt mir immer alle Fragen beantwortet
und Hilfestellung geleistet. Vielen Dank für die Geduld.
Auÿerdem danke ich Christian Reick für die Einladung zum MPI nach Hamburg. Ich
habe es genossen und interessante Erfahrungen gesammelt.
Des Weiteren danke ich Marius Bause und Michael Schneider für das Korrektur lesen und den damit verbundenen zeitlich groÿen Aufwand alle meinen Rechtschreibfehler
und Kommatafehler zu korrigieren.
68
Selbstständigkeitserklärung
Hiermit versichere ich, Florian Schneider, dass ich die vorliegende Bachelorarbeit ohne
fremde Hilfe selbstständig verfasst habe und keine anderen als die angegebenen Hilfsmittel und Quellen verwendet habe.
Ich stimme einer Veröentlichung dieser Arbeit zu.
Florian Schneider, Leipzig den 18. Juli 2013
69