Klimawandel
Wolken: Fehlerquelle bei Klimamodellen
Das Institut für Thermo- und Fluiddynamik Methoden der Technische Universität Ilmenau hat die Analyse von Wolkenbildungen verbessert. Jörg Schumacher und sein Kollege Olivier Pauluis vom Courant Institut für mathematische Wissenschaften der New York University wenden sich ab von der üblichen Herangehensweise, immer komplexere Strömungsmodelle nach unzähligen Parametern zu verfeinern. Die beiden Wissenschaftler "entschlackten" die mathematischen Gleichungen. "Wir haben uns gefragt, was das einfachste Modell ist, mit dem man Wolkenentwicklungsprozesse abbilden kann - wir haben das Modell einfach heruntergerüstet", erklärt Schumacher.
08.08.2011
Foto: Stephan Landgraf/pixelio.de
Gleichzeitig ermittelten Schumacher und Pauluis die Grenzen ihrer im Vergleich mit herkömmlichen Modellen vereinfachten Beschreibung. Indem sie zum Beispiel den Grad der Turbulenz erhöhten, fanden sie heraus, dass zur Wolkenbildung eine horizontal immer weiter ausgedehnte Atmosphärenschicht notwendig wäre. Das ist ein Phänomen, das in realen Wetterlagen aber nicht vorkommt. Für die Wissenschaftler bedeutete dies, dass für die Wolkenbildung weitere Phänomene verantwortlich sein müssen. Sie mussten also zusätzliche physikalische Prozesse in ihr Modell einbinden: Zum Beispiel die Rückstrahlung von Infrarotlicht in die obere Atmosphäre.
Schumacher und Pauluis greifen den Klimaforschern mit ihrem Wolkenbildungsmodell unter die Arme. Denn in den heute gängigen computergestützten Klimamodellen ist die Modellierung von Wolken eine der größten Fehlerquellen für die Prognose der globalen Erwärmung. Das schnelle Kommen und Gehen der Wolken bereitet Klimaforschern wegen der scheinbaren Unberechenbarkeit großes Kopfzerbrechen. Die Schwierigkeit, Wolken zu erforschen, rührt daher, dass zwei an sich bereits komplexe physikalische Prozesse zusammenkommen: Die Turbulenz in Strömungen und die Thermodynamik von Phasenumwandlungen.
Schumacher und Pauluis greifen den Klimaforschern mit ihrem Wolkenbildungsmodell unter die Arme. Denn in den heute gängigen computergestützten Klimamodellen ist die Modellierung von Wolken eine der größten Fehlerquellen für die Prognose der globalen Erwärmung. Das schnelle Kommen und Gehen der Wolken bereitet Klimaforschern wegen der scheinbaren Unberechenbarkeit großes Kopfzerbrechen. Die Schwierigkeit, Wolken zu erforschen, rührt daher, dass zwei an sich bereits komplexe physikalische Prozesse zusammenkommen: Die Turbulenz in Strömungen und die Thermodynamik von Phasenumwandlungen.
Quelle: UD / pte
