News Release

Aerosole und Wolken in verschmutzen Regionen wachsen schneller

Forschende finden mögliche Erklärung für langsamere Klimaerwärmung in Asien und Afrika.

Peer-Reviewed Publication

Leibniz Institute for Tropospheric Research (TROPOS)

image: 

Based on satellite measurements from space, the Indian subcontinent is regarded as a ‘hole in global warming’, as India is warming at only about half the rate of the global average. A possible explanation for this phenomenon is now provided by a new study on regional differences in the hygroscopic growth of particles. It highlights the importance of in-situ measurements, such as those carried out during the “BIOCAT-IIOE-2” measurement campaign on the FS SONNE 2024’s SO305 expedition in the Bay of Bengal.

view more 

Credit: Shravan Deshmukh, TROPOS

Leipzig. Aerosole und Wolken spielen eine wichtige Rolle im Klimabudget der Erde. Wie sehr sie die Sonnenenergie reflektieren, hängt jedoch stark davon ab, wieviel Wasser die Partikel darin an sich binden. Diese sogenannte Hygroskopizität wird in den Klimamodellen bisher vereinfacht dargestellt. Ein internationales Forschungsteam unter Leitung des Leibniz-Instituts für Troposphärenforschung (TROPOS) konnte jetzt durch eine globale Studie zeigen, dass die Modelle vor allem in städtischen Regionen nicht präzise genug sind. In chemisch komplexen und verschmutzten Regionen wie Delhi oder Kairo gäbe es wahrscheinlich ein stärkeres hygroskopisches Wachstum und eine höhere Wasseraufnahme, was teilweise die beobachteten regionalen Abkühlungstrends bzw. die langsamere Erwärmung auf dem asiatischen und afrikanischen Kontinent erklären könnte, schreiben die Forschenden im Fachjournal Communications Earth & Environment der Nature-Verlagsgruppe.

 

 

Partikel in der Atmosphäre beeinflussen den Strahlungshaushalt der Erde erheblich: Zum einen reflektieren diese Aerosole Sonnenlicht und Wärmestrahlung direkt. Zum anderen wirken sie aber auch als Wolkenkeime. Wieviel Wasserdampf sich an den Partikeln festsetzt, wirkt sich stark auf die Wolkenbildung aus. Die Hygroskopizität von Aerosolen (κ) ist einer der Schlüsselparameter bei Berechnungen des Strahlungsantriebs und beeinflusst die Unsicherheiten in Klimaprognosen. Obwohl Wolkenkondensationskeime bereits lange untersucht werden, ist das hygroskopische Wachstum von Aerosolen bei untergesättigten Bedingungen nach wie vor nur unzureichend charakterisiert, insbesondere in abgelegenen und unberührten Regionen.

 

Um diese Wissenslücken zu schließen, entwickelten die Forschenden eine Methode mit erklärbarem maschinellem Lernen (ML), um das größenabhängige κ in verschiedenen atmosphärischen Umgebungen zu schätzen, in die sie Beobachtungen an zehn Standorten und über mehrere Partikelgrößen zwischen 50 und 300 Nanometer integrierten. Durch die Integration von chemischer Zusammensetzung, Partikelanzahl-Größenverteilung und Meteorologie konnten die Komplexität der Aerosol-Mischzustände erfasst und gleichzeitig Datenlücken geschlossen werden. „Im Gegensatz zu früheren regionalen ML-Studien wurde unser Ansatz auf geografisch verschiedene und regional aufgelöste Datensätze ausgeweitet und evaluiert, wodurch die Vorhersagegenauigkeit und Interpretierbarkeit verbessert werden konnte“, erklärt Shravan Deshmukh vom TROPOS. Durch das maschinelle Lernen konnten mehr Daten als sonst ausgewertet werden und durch die verschiedensten Messungen eine große Bandbreite abgedeckt werden. Die Hygroskopizitätsmessungen mit Hygroskopizitäts-Tandem-Differential-Mobilitäts-Analysatoren (HTDMA) an Bodenstationen reichen über mehrere Kontinente und über ein Jahrzehnt: Beijing (China, 2016/17), Kairo (Ägypten, 2019/20), Delhi (Indien, 2020), Goldlauter (Deutschland, 2010), Henties Bay (Namibia, 2017), Houston (USA, 2021/22), Mahabaleshwar (Indien, 2020), Melpitz (Deutschland, 2015), Paris (Frankreich, 2022) und Atlantik (FS Polarstern, 2011/12).

 

Es wurde ein signifikanter Einfluss extern gemischter Partikel auf κ beobachtet, insbesondere in städtischen und besiedelten Gebieten, in denen neue Emissionen mit gealterten Aerosolen in Wechselwirkung treten. „In stark verschmutzten Regionen wie Megacitys in Ägypten oder Indien wachsen die Partikel wahrscheinlich schneller an und nehmen mehr Wasser auf. Das könnte erklären, weshalb sich diese Regionen weniger schnell erwärmen. Ein verstärktes hygroskopisches Wachstum in solchen Regionen hat zudem potenzielle Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit durch Smog, wie wir durch Drohnen-Messungen in Delhi belegen konnten“, erklärt Dr. Ajit Ahlawat, Juniorprofessor an der TU Delft. In solchen Gebieten weisen herkömmliche Modelle die größten Fehler auf, da sie von einer idealen internen Vermischung ausgehen und Größen- sowie Quellenvariabilitäten außer Acht lassen. Das unterstreicht die Bedeutung der chemischen Zusammensetzung der Partikel. Bereits 2023 konnte das Team zeigen, dass die Hygroskopizität global gemittelt im Wesentlichen durch den Anteil organischer und anorganischer Stoffe an der Aerosolzusammensetzung bestimmt wird.

 

„Aufbauend auf früheren Arbeiten liefern unsere regionalen Schätzungen eine verbesserte, datengestützte Darstellung der Hygroskopizität von Aerosolen. Dieser Ansatz führt zu genaueren Schätzungen des negativen Strahlungsantriebs und bietet eine Alternative zu herkömmlichen einheitlichen Parametrisierungen“, unterstreicht Prof. Mira Pöhlker vom TROPOS und der Universität Leipzig. „Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung von regionalen Aerosolparametrisierungen als entscheidenden Schritt zur Verringerung von Unsicherheiten bei der Abschätzung des direkten Strahlungsantriebs in Klimamodellen der nächsten Generation. Die Verwendung von Schätzungen wie unseren kann den regionalen direkten Strahlungsantrieb typischerweise um bis zu ±0,1 Watt pro Quadratmeter verändern, was global betrachtet bedeutsam wäre.“ Die Forschenden hoffen daher jetzt, dass ihr neuer Algorithmus in globale Modelle integriert wird, was möglicherweise sowohl die Größe als auch das Vorzeichen der Aerosol-Strahlungs-Wechselwirkungen verändern könnte. Künftige Klimamodelle könnten dadurch genauer werden.  Tilo Arnhold


Disclaimer: AAAS and EurekAlert! are not responsible for the accuracy of news releases posted to EurekAlert! by contributing institutions or for the use of any information through the EurekAlert system.