Warum regionale Unterschiede der Erderwärmung entscheidend sind
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Planktonische Foraminiferen sind Kleinstlebewesen, die in den obersten Wasserschichten aller Ozeane leben. Sterben sie, sinken ihre kleinen Kalkgehäuse auf den Meeresgrund und bleiben dort im Sediment erhalten.
(c) MARUM – Zentrum für Marine Umweltwissenschaften, Universität Bremen; Michal Kucera
Neue Datenanalyse ermöglicht es, Klimamodelle besser zu bewerten.
Winzige Fossilien in Meeressedimenten zeigen, dass Klimamodelle die durchschnittliche Temperatur der Ozeane im letzten Hochglazial vor etwa 20.000 Jahren richtig berechnen, die simulierte räumliche Verteilung aber zu gleichmäßig ist und sie daher nur bedingt für künftige Klimaaussagen gilt. Ein neuer Ansatz zeigt nun, wie Klimamodellrechnungen besser überprüft werden können. Das Team um Dr. Lukas Jonkers vom MARUM – Zentrum für Marine Umweltwissenschaften und dem Fachbereich Geowissenschaften der Universität Bremen hat die Ergebnisse jetzt im Fachjournal Nature Geoscience veröffentlicht.
Mit Klimamodellen bilden Forschende das Klima der Vergangenheit nach, um zu entschlüsseln, wie und warum es sich verändert hat. Durch den menschengemachten Klimawandel ist es nicht möglich, Modelle eins zu eins auf die Zukunft zu übertragen, da sich die Randbedingungen verändert haben. „Wir müssen also die Vergangenheit simulieren, um die Modelle zu testen. Die Simulation des Klimas vom so genannten Last Glacial Maximum, kurz LGM, ist daher wichtig, um Klimamodelle zu bewerten“, sagt Erstautor Lukas Jonkers, das Hochglazial sei dabei ein gutes Testszenario. „Denn wie sich die Erde seitdem erwärmt hat, könnte etwa dem entsprechen, was wir künftig erwarten können.“
Bisherige Studien haben zwar übereinstimmend gezeigt, dass die Gesamtveränderung des globalen Klimas zwischen dem LGM und der Gegenwart zwischen den Modellen und den Paläoklima-Rekonstruktionen konsistent ist. Nicht ausreichend berücksichtigt wurden dabei aber das räumliche Temperaturmuster, das Ökosysteme und Lebensräume beeinflusst. Dazu gehört auch, wie sich Lebensräume auf den verschiedenen Breitengeraden verteilen.
Neuer Ansatz basiert auf einem grundlegenden makroökologischen Prinzip
Um zu prüfen, ob die Simulationen ein genaues Bild des vergangenen Klimas liefern, vergleichen die Forschenden sie mit auf Daten basierenden Rekonstruktionen. Beide Verfahren bergen einen gewissen Grad an Unsicherheit. Wenn beide voneinander abweichen – liegt es dann an der Simulation oder der Rekonstruktion? Damit Klimamodelle besser überprüft und bewertet werden können, haben Dr. Lukas Jonkers vom MARUM und seine Co-Autor:innen einen neuen Ansatz verfolgt, den sie jetzt im Fachjournal Nature Geoscience vorstellen. Dafür umgehen sie Unsicherheiten der traditionellen Rekonstruktionsmethoden und verwenden ein grundlegendes makroökologisches Prinzip. Das besagt, dass sich Artengemeinschaften umso mehr unterscheiden, je weiter sie voneinander entfernt sind. Ein Beispiel dafür sind etwa die Vegetationen in der Talsohle im Vergleich zur Bergspitze.
„Im marinen Bereich sehen wir einen größeren Rahmen dessen, nämlich wenn wir Spezies vom Äquator anschauen. Je weiter wir dann in Richtung Pol gehen, umso mehr verändern sich die Arten“, sagt Jonkers. „Im Ozean hängt diese abnehmende Ähnlichkeit stark mit der Temperatur zusammen. Würden die Klimamodelle also die Temperaturen der Vergangenheit korrekt simulieren, müssten wir beim Vergleich der simulierten Temperaturen mit den fossilen Artengemeinschaften dasselbe Muster feststellen.“
Forschende können also Daten zu Artengemeinschaften im Hochglazial nutzen, um zu beurteilen, ob die simulierte Temperatur aus dem LGM das gleiche Muster abnehmender Ähnlichkeit der Gemeinschaften reproduzieren kann, wie wir es heute sehen.
Für ihre Studie hat das internationale Team über 2.000 Artengemeinschaften planktonischer Foraminiferen von 647 Standorten untersucht. Planktonische Foraminiferen leben in den obersten Wasserschichten aller Ozeane. Sterben sie, sinken ihre kleinen Kalkgehäuse auf den Meeresgrund und bleiben dort als Mikrofossilien im Sediment erhalten.
Bei der Analyse der Daten für das LGM ist das Team auf sich unterscheidende Muster bei der Artenzusammenstellung gestoßen. Das werteten sie als Hinweis darauf, dass die simulierten Temperaturen nicht mit den tatsächlichen Eiszeit-Temperaturen übereinstimmen.
„Unsere Analyse deutet darauf hin, dass die simulierten Temperaturen im Nordatlantik zu warm und global zu gleichmäßig waren. Neue Simulationen mit schwächerer Ozeanzirkulation, die weniger Wärme in den Norden transportiert, und daraus resultierend einem kühleren Nordatlantik passte besser in das Muster“, erklärt Lukas Jonkers. Hintergrund dafür ist die Stärke der atlantischen meridionalen Umwälzzirkulation und Eis-Ozean-Wechselwirkungen. Die Forschenden kommen zu dem Ergebnis, dass die neue Methode Modellvergleiche sicherer macht. Die neuen Simulationen zeigen, dass die Modelle das Temperaturmuster während des letzten Hochglazials korrekt berechnen können. Laut Autor:innenteam deute das darauf hin, dass eine korrekte Vorhersage des räumlichen Temperaturmusters – wenn die richtigen Prozesse berücksichtigt werden – auch für die Zukunft möglich ist.
Mehr Gewicht für räumliche Auswirkungen des Klimawandels
„Der globale Klimawandel wird auch regional unterschiedliche Auswirkungen haben. Unsere Gesellschaft und die Ökosysteme hängen letztlich davon ab, was auf kleineren räumlichen Skalen, nämlich um uns herum geschieht“, schlussfolgert Jonkers. „Unsere Studie unterstreicht die Notwendigkeit, die räumlichen Auswirkungen des Klimawandels zu untersuchen. Dies ist wichtig, wenn wir über die Begrenzung der globalen Erwärmung auf 1,5 Grad sprechen, denn dieser Wert bezieht sich lediglich auf ein globales Mittel.“
Die Publikation erscheint im Rahmen der vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanzierten Klimamodellierungsinitiative PalMod. Hier arbeiten Forschende daran, das Klima der vergangenen 130.000 Jahre auf kleineren Zeitskalen zu entschlüsseln, um Aussagen für ein Klima der Zukunft treffen zu können. Ihr Ziel ist es, die Spannbreite der Modelle und der ihnen zugrundeliegenden Parameter zu verstehen und bessere Aussagen für die Zukunft zu treffen.
Die Studie ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit zwischen Forschenden der Universität Bremen und der Universität Oldenburg im Rahmen des Exzellenzclusters „Der Ozeanboden – unerforschte Schnittstelle der Erde“. Beteiligt sind außerdem Wissenschaftler:innen des Alfred-Wegener-Instituts Helmholtz-Zentrum für Polar und Meeresforschung Potsdam und Bremerhaven sowie des Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory Zuhai (China) und der Oregon State University (USA).
Das MARUM gewinnt grundlegende wissenschaftliche Erkenntnisse über die Rolle des Ozeans und des Meeresbodens im gesamten Erdsystem. Die Dynamik des Ozeans und des Meeresbodens prägen durch Wechselwirkungen von geologischen, physikalischen, biologischen und chemischen Prozessen maßgeblich das gesamte Erdsystem. Dadurch werden das Klima sowie der globale Kohlenstoffkreislauf beeinflusst und es entstehen einzigartige biologische Systeme. Das MARUM steht für grundlagenorientierte und ergebnisoffene Forschung in Verantwortung vor der Gesellschaft, zum Wohl der Meeresumwelt und im Sinne der Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen. Es veröffentlicht seine qualitätsgeprüften, wissenschaftlichen Daten und macht diese frei zugänglich. Das MARUM informiert die Öffentlichkeit über neue Erkenntnisse der Meeresumwelt, und stellt im Dialog mit der Gesellschaft Handlungswissen bereit. Kooperationen des MARUM mit Unternehmen und Industriepartnern erfolgen unter Wahrung seines Ziels zum Schutz der Meeresumwelt.
Wissenschaftliche Ansprechpartner:
Dr. Lukas Jonkers
MARUM – Zentrum für Marine Umweltwissenschaften, Universität Bremen
Mikropaläontologie – Paläozeanographie
E-Mail: ljonkers@marum.de
Originalpublikation:
Lukas Jonkers, Thomas Laepple, Marina C. Rillo, Xiaoxu Shi, Andrew M. Dolman, Gerrit Lohmann, André Paul, Alan Mix, Michal Kucera: Strong temperature gradients in the ice age North Atlantic Ocean revealed by plankton biogeography. Nature Geoscience 2023. DOI: 10.1038/s41561-023-01328-7
Weitere Informationen:
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