Wie plötzlicher Veränderungen des europäischen Klimas besser beobachtet werden können

Abrupte und starke Klimaveränderungen, allgemein bekannt als Kipp-Punkte, sind mit den bestehenden Modellen nur schwer vorherzusagen. Dennoch ist es entscheidend, diese Schwellenwerte (Kipp-Punkte) zu überwachen, da eine winzige Veränderung ein System in einen vollständig neuen Zustand versetzen kann. Ein Paradebeispiel ist die Atlantische Meridionale Umwälzbewegung (Atlantic Meridional Overturning Circulation, AMOC), ein System von Strömungen im Atlantischen Ozean, das warmes Wasser von den Tropen und darüber hinaus nach Europa transportiert.

Die AMOC zeichnet sich durch einen nordwärts gerichteten Strom aus warmem, salzigem Wasser im Oberflächenwasser des Atlantik und einen südwärts gerichteten Strom aus kälterem, dichterem Tiefenwasser im Atlantik aus. Sie ist Teil eines weiteren Netzwerks globaler Meeresbewegungsmuster, das Wärme rund um die Erde transportiert. Veränderungen in diesem Kreislauf – ausgelöst durch Entwicklungen wie die Erwärmung der Ozeane aufgrund von Treibhausgasen und Süßwasser, das von schmelzenden Gletschern in den Ozean gelangt – könnten schwerwiegende Auswirkungen auf das globale Klimasystem haben. Beispiele dafür sind die Abkühlung der nördlichen Hemisphäre, ein steigender Meeresspiegel im Atlantik, sinkende Niederschläge in Europa und Nordamerika sowie eine südwärtige Verschiebung der Monsune in Südamerika und Afrika.

Obwohl ein Zusammenbruch der AMOC innerhalb des nächsten Jahrhunderts für unwahrscheinlich gehalten wird, ist es wichtig, Signale für Kipp-Punkte rechtzeitig zu erkennen, um sich auf die Auswirkungen vorbereiten zu können. Doch welche Kennzahlen könnten frühe Warnzeichen für solche plötzlichen Veränderungen sein? Eine Forschungsgruppe versuchte, diese Frage mit Unterstützung des EU-finanzierten Projekts TiPES (Tipping Points in the Earth System) zu beantworten. Ihre Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift „Journal of Climate“ veröffentlicht.In einer Nachrichtenmeldung auf der Projektwebsite von TiPES kommentiert Dr. Laura Jackson, Autorin der Studie: „Wir zeigen, dass die Verwendung von Kennzahlen auf Basis von Temperaturen und Dichten im Nordatlantik – zusätzlich zur weiteren direkten Überwachung der AMOC – unsere Erkennung von Veränderungen der AMOC verbessern und möglicherweise sogar eine Frühwarnung liefern kann.“

In ihrem Artikel in „Journal of Climate“ merken Dr. Jackson und ihr Kollege Dr. Richard Wood an, dass die verwendeten Kennzahlen „in früheren Studien als Fingerabdrücke vorgeschlagen wurden“. Sie meinen: „Unserer Ansicht nach liefern die Temperaturkennzahlen, die auf großräumigen Unterschieden beruhen, der großräumige meridionale Dichtegradient sowie der vertikale Dichteunterschied in der Labradorsee die besten Ergebnisse.“ Die Forschenden weiter: „Welche die beste Kennzahl für die Überwachung der AMOC ist, hängt von den Vorgängen ab, welche die Veränderung vorantreiben. Daher wäre es die beste Strategie, mehrere Fingerabdrücke in Betracht zu ziehen, um eine Früherkennung aller voraussichtlichen Veränderungen der AMOC bieten zu können.“

In der Studie kommen die Forschenden zu dem Schluss, dass „die beste Kennzahl vermutlich von der Fragestellung abhängt.“ In der Nachrichtenmeldung von TiPES betont Dr. Jackson, dass „es schwierig ist, aus diesen Messungen zu schließen, ob eine Veränderung der AMOC auf natürliche Schwankungen zurückzuführen ist, die über die Jahrzehnte auftreten, auf eine allmähliche Schwächung aufgrund des vom Menschen verursachten Klimawandels oder auf die Überschreitung eines Kipp-Punktes.“ Aus diesem Grund sind weitere Forschungsarbeiten nötig. „Ein Schritt in die richtige Richtung ist die Auswertung der verfügbaren Kennzahlen in konkurrierenden Klimamodellen, um die Zuverlässigkeit der Ergebnisse der momentanen Arbeit abschätzen zu können.“

Das laufende Projekt TiPES wurde ins Leben gerufen, um die Dynamiken und Schwellen von Kipp-Punkten des Klimawandels zu verdeutlichen und zu analysieren und um zu gewährleisten, dass Klimaprognosen diese auch einschließen.