Klimaensembler hjælper med at identificere detektionstidspunktet for menneskeskabte klimasignaler

Ved at sammenligne observationer med store ensembler af klimamodelsimuleringer, forskere kan nu bedre isolere, når menneskeskabte klimaændringer først blev identificeret i observationer.

Large Initial Condition Ensembles (LE'er) er simuleringer af klimaændringer udført med en enkelt klimamodel. En LE har typisk mellem 30 og 100 individuelle "medlemmer" for at undersøge rækkevidden af ​​naturlig klimavariabilitet. Hvert medlem starter fra en anden indledende tilstand af atmosfæren og/eller havet og udvikler sig derfra til en unik sekvens af naturlig intern variabilitet og reaktion på ydre tvang (såsom stigninger i drivhusgasemissioner). I det væsentlige, en LE er en måde at generere "mange jordarter" - mange plausible baner for klimaændringer, der kan sammenlignes med den sekvens, der faktisk blev observeret.

Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) forskere og samarbejdspartnere fra Canadian Center for Climate Modeling and Analysis og Massachusetts Institute of Technology (MIT) fandt ud af, at kørsel af LE'er giver en bedre forståelse af usikkerheden i den tid, der kræves for at opdage menneskeskabte klimaforandringer . Deres forskning vises i Procedurer fra National Academy of Sciences .

De to LE'er, der blev brugt i undersøgelsen, stammer fra den canadiske Earth System Model og U.S. Community Earth System Model. Begge LE'er blev drevet af estimerede historiske ændringer i alle større menneskeskabte og naturlige ydre tvang. Fokus for undersøgelsen var at opdage menneskeskabte "fingeraftryk" -mønstre i troposfærens temperatur (mellem overfladen og cirka 18 kilometer op) og den nedre stratosfære (mellem cirka 14 til 29 km).

Ensemblerne viste, at stratosfærisk afkøling (primært på grund af stigninger i ozonnedbrydende stoffer) først kunne påvises mellem 1994 og 1996. At identificere drivhusgasdreven troposfærisk opvarmning tog længere tid og skete først mellem 1997 og 2003. Den senere påvisning af et menneske -forårsaget signal om troposfærisk opvarmning skyldtes hovedsageligt vulkanudbruddet i Pinatubo i 1991. Pinatubo varmede den nedre stratosfære, men afkølede troposfæren, midlertidigt maskere menneskelige virkninger på atmosfærisk temperatur. Fordi havets store varmekapacitet har større indflydelse på temperaturen i den lavere atmosfære, denne vulkanske maskeringseffekt varede længere i troposfæren.

Metoden "fingeraftryk", der bruges af undersøgelsens forfattere, er et stærkt værktøj til at adskille menneskelige og naturlige mønstre af klimaændringer. Resultater fra fingeraftryksforskning giver videnskabelig støtte til fund om en "mærkbar menneskelig indflydelse" på det globale klima. Benjamin Santer, undersøgelsens hovedforfatter, sagde ensembledataene "gør det muligt for forskere at få bedre styr på, hvordan og hvornår menneskelige aktiviteter først begyndte at påvirke klimaet."

Fordi år-til-år og årti-til-årti naturlig intern variation er forskellig i hvert ensemblemedlem, der var spredning i fingeraftryksdetekteringstid i model LE'erne. Denne spredning var større i troposfæren (hvor støj fra intern variation er større) end i den nedre stratosfære. I de fleste tilfælde overvejet af forskerne, modellen spredte sig i detektionstid i troposfæren omfattede den faktiske fingeraftryksdetekteringstid i satellittemperaturdata. Dette var ikke sandt i den nedre stratosfære, hvor påvisning af menneskeskabt stratosfærisk køling generelt fandt sted tidligere i satellitdata end i de to model LE'er.

De canadiske og amerikanske ensembler producerede forskellige niveauer af overensstemmelse mellem fingeraftryksdetekteringstid i "modelverdenen" og i satellitdata. Teamet sagde, at forskere skal være forsigtige med at fortolke sådanne resultater. At vurdere den sande konsistens mellem fingeraftryksdetekteringstid i observationer og i et stort ensemble vil kræve reducerende usikkerhed i både klimasystemets følsomhed over for stigninger i drivhusgasser og i den afkøling, der forårsages af antropogene aerosoler (især gennem deres virkninger på skyens egenskaber).

"Som statistiker, Jeg er begejstret for de muligheder LE'er tilbyder for at studere signal og støj i klimasystemet, "sagde LLNL's Giuliana Pallotta, medforfatter af papiret. "Store ensembler er ikke fuldt ud blevet udnyttet i klimafingeraftryksundersøgelser. Det burde de være."