Achtergrond

Verstoorde wolken in een opwarmend klimaat

Redding of ramp?

Op 7 oktober 2009 sprak Pier Siebesma zijn intreerede uit als bijzonder hoogleraar Clouds, Climate and Air Quality aan de Faculteit Technische Natuurwetenschappen van de Technische Universiteit Delft. Hier volgt een verkorte en bewerkte weergave van de uitgesproken tekst.

Figuur 1. De verandering in globale evenwichtstemperatuur voor een twee maal CO2-scenario zoals bepaald door een ensemble van 12 representatieve klimaatmodellen

Wolken, klimaatverandering en onzekerheid

Het begint hoe langer hoe duidelijker te worden dat de mens in staat is het natuurlijke broeikaseffect te versterken door grootschalige uitstoot van broeikasgassen. De effecten hiervoor zijn nu meetbaar in een toenemende wereldgemiddelde temperatuur. Het is daarom urgenter dan ooit om betrouwbare uitspraken te kunnen doen over hoe het klimaat zal veranderen in deze eeuw, gegeven bepaalde emissiescenario’s voor broeikasgassen. Het belangrijkste instrument dat we hiervoor hebben zijn numerieke klimaatmodellen. Klimaatmodellen zijn redelijk in staat om het klimaat van de 20e eeuw te reproduceren maar vertonen een grote onzekerheid voor de projecties van de 21e eeuw hoewel ze allen een temperatuurstijging aangeven die de significante stijging van de 20e eeuw ver te boven gaat. 

Wat zijn de oorzaken van deze onzekerheden en wat is de rol van wolken hierin?

Laten we om te beginnen het klimaatsysteem als geheel bekijken en ons buiten de aarde plaatsen. Gemiddeld over een jaar ontvangt de aarde 342 W/m2 zonnestraling. Ongeveer 30% van de zonnestraling wordt direct teruggekaatst in de ruimte. De resterende 70% wordt geabsorbeerd door de atmosfeer, de aarde en de oceanen en keert uiteindelijk als infrarode (of warmte-) straling terug in de ruimte. Wanneer er nu meer broeikasgassen in de atmosfeer komen, zal deze beter in staat zijn de warmte vast te houden. Dit leidt tot een opwarming nabij het aardoppervlak totdat een nieuwe evenwichtstemperatuur ontstaat waarbij de balans tussen inkomende straling en uitgaande warmte de ruimte in weer is hersteld. Berekeningen geven aan dat voor een verdubbeling van CO2 en aannemende dat verder alles hetzelfde blijft, dit aanleiding geeft tot een mondiale verwarming aan het aardoppervlak van 1.2 °C. 

Het probleem is natuurlijk dat ons klimaatsysteem een dynamisch systeem is en dat niet alles hetzelfde blijft en dat wolken hierin een belangrijke rol kunnen spelen. In het huidige klimaat weten we allemaal uit de dagelijkse praktijk dat wolken medebepalend zijn voor de temperatuur. Aan de ene kant zijn wolken zeer goede reflectoren voor zonlicht, iets wat uit de ruimte goed te zien is. Dit fenomeen realiseren we ons ook allemaal op dagen wanneer de zon maar niet wil doorbreken en de temperatuur veel lager uitvalt dan ons beloofd was op het journaal de vorige avond. Het zijn voornamelijk de laaghangende wolken zoals cumulus en stratocumulus die aan dit koelende effect bijdragen. Aan de andere kant zijn wolken ook goed in het vasthouden van warmte die anders de ruimte instraalt. Ook dit effect kennen we allemaal wanneer we in de winter hopen op een nacht met strenge vorst en deze uitblijft doordat er nachtelijke bewolking komt opzetten. Vooral hoge cirrusbewolking is verantwoordelijk voor dit opwarmende effect. 

De grote vraag is nu natuurlijk hoe wolken zullen reageren op het opwarmende klimaat. Zullen er meer koelende laaghangende wolken komen zodat deze de opwarming zullen dempen of juist minder zodat de opwarming juist versterkt zal worden. Of zullen het juist de hoge cirruswolken zijn die gaan veranderen en de opwarming gaan beïnvloeden? Er bestaan diverse hypotheses in de wetenschappelijke literatuur, sommige suggereren een negatieve (dempende) werking op het versterkte broeikaseffect als reactie op een opwarmende atmosfeer terwijl anderen juist een positieve (versterkende) werking voorspellen. Geen van de hypotheses zijn onbetwist en de meeste zijn door observaties weerlegd of op zijn minst betwist.

Figuur 1. De verandering in globale evenwichtstemperatuur voor een twee maal CO2-scenario zoals bepaald door een ensemble van 12 representatieve klimaatmodellen. Goed is te zien dat de bijdrage van wolken de grootste bron vormtvoor de model ensemble sprei

Wat zeggen de klimaatmodellen hierover?

Figuur 1 toont de resultaten van 12 klimaatmodellen die aan het rapport van het Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) hebben bijgedragen voor een scenario waarbij de hoeveelheid CO2 is verdubbeld ten opzichte van het pre-industriële tijdperk (Dufresne and Bony, 2008). Dit is een scenario dat wij zeer waarschijnlijk deze eeuw nog gaan meemaken. Op de verticale as staat aangegeven hoeveel opwarming een klimaatmodel geeft voor een 2 maal CO2 scenario en het is goed te zien dat de klimaatmodellen een grote spreiding geven in opwarming variërend tussen 2.2 en 4.2 °C. Dankzij nieuwe analysetechnieken is het mogelijk de diverse bijdragen van de verschillende processen per model uit te splitsen. In het donkerblauw is het effect van een CO2-verdubbeling te zien, terwijl voor de rest alles hetzelfde blijft en inderdaad geven ook alle klimaatmodellen een opwarming van 1.2 °C. Hierover bestaat geen controverse. 

Maar een warmere atmosfeer echter kan en zal meer waterdamp bevatten doordat de oceanen meer water gaan verdampen. Waterdamp is het sterkste broeikasgas en deze meekoppeling zorgt voor een sterkere opwarming. Dit effect is in het lichtblauw aangegeven en geeft ongeveer een extra graad opwarming. Het is het sterkste dynamische terugkoppelingsmechanisme in de atmosfeer. Echter, de onzekerheid hierin is nog relatief klein. Een tweede positieve meekoppeling ligt in het feit dat er minder ijs zal zijn als gevolg van de opwarming en dat de aarde daardoor minder zonlicht zal terugkaatsen. Dit geeft een extra opwarming van 0.1 tot 0.3 graden. Het overgrote deel van de onzekerheid in temperatuursverandering komt doordat wolken in de diverse klimaatmodellen verschillend reageren op de opwarming door verdubbeling van CO2. De modellen waarin de wolken weinig meekoppelen geven een opwarming van 2 tot 2.5 °C. Aan de andere kant geven modellen waarin de bewolking meer zal afnemen een opwarming tot boven de 4 °C. Een dergelijke opwarming zal ook voor Nederland ernstige consequenties hebben vooral op het gebied van zeespiegelstijging en extreme neerslag in de zomer. Het IPCC heeft dan ook in zijn laatste rapport uit 2007 geconcludeerd dat “Cloud effects remain the largest source of uncertainty in model based estimates of climate sensitivity”. Verdere analyses van klimaatmodellen laten zien dat deze spreiding in opwarming vooral komt door de lage bewolking zoals stratocumulus en ondiepe cumuluswolken over de oceanen. Deze wolken zijn veel betere reflectoren van zonlicht dan het zeeoppervlak eronder en het is vooral de mate van verandering van dit type bewolking die grotendeels verantwoordelijk is voor de onzekerheid in de toekomstige scenario's zoals berekend door klimaatmodellen.

Wolken en turbulentie

Om de onzekerheid van deze wolken beter te begrijpen is het goed om ons te realiseren dat het ontstaan van met name lage bewolking sterk samenhangt met kleinschalige turbulentie. Dit gebeurt meestal door opwarming van het aardoppervlak waardoor er warme thermiekbellen ontstaan die lichter zijn dan de omgeving, daardoor opstijgen en vervolgens afkoelen door adiabatische expansie met 1 graad per 100 meter. Op een gegeven hoogte, als er voldoende vocht in zo’n thermiekbel zit, zal er oververzadiging van de waterdamp plaatsvinden. Er zal condensatie optreden en er wordt een wolk gevormd. Bij deze condensatie van waterdamp komt warmte vrij waardoor een convectieve cumuluswolk meer kinetische energie krijgt en verder kan doorstijgen. Hoe hoog zo’n cumuluswolk kan doorstijgen hangt af van de beschikbare hoeveelheid vocht in de lucht en van de stabiliteit van de atmosfeer. Wanneer er bijvoorbeeld een sterke temperatuurinversie aanwezig is, dan zal een cumuluswolk niet verder kunnen groeien dan deze inversie en zal het een rustige dag met mooi-weer cumulus worden. Echter in het geval dat zo’n inversie niet of zwak aanwezig is, zal de cumulus kunnen uitgroeien tot een een zogenaamde cumulonimbus en doorgroeien tot een hoogte van wel 10 km. We spreken dan van diepe convectie. Dus de exacte dynamica van de wolken hangt sterk af van de omgevingsfactoren van de atmosfeer, wordt aangedreven door locale turbulentie op schalen van 1 tot 10 km en verder versterkt door thermodynamische faseovergangen. De centrale vraag is: hoe goed zijn deze processen gerepresenteerd in globale klimaatmodellen?

Figuur 2. De hiërarchie van numerieke modelleer- technieken in het klimaatonderzoek (vrij naar S. Krueger).

Wolken, modellen en observaties

Klimaatmodellen zijn roosterpuntsmodellen waar de dynamica van de atmosfeer, de oceanen, ijs en de bodem worden uitgerekend en in de tijd worden geïntegreerd. Door de voortschrijdende computerkracht is het nu mogelijk om tijdsintegraties te maken over een periode van 100 jaar op rekenroosters met een resolutie van 100 km. Deze klimaatmodellen zijn goed in waarvoor ze ontworpen zijn: het uitrekenen van grootschalige circulaties die ze numeriek kunnen oplossen.

Waar ze uiteraard niet goed in zijn is het representeren van fenomenen en processen op schalen kleiner dan 100 km. En dit zijn nu uitgerekend de ruimtelijke schalen waarop de wolkendynamica zich afspeelt. Deze processen worden indirect meegenomen door op elk roosterpunt een versimpeld model mee te laten lopen dat het effect van wolken en turbulentie op een statistische manier probeert uit te drukken in termen van de gemiddelde wind, temperatuur en vocht in een roosterpunt. Zo’n statistische representatie wordt ook wel een parameterisatie of subgrid representatie genoemd. Het is nu precies de onzekerheid in de formulering van deze parameterisaties voor wolkenprocessen die de oorzaak is voorde onzekerheid in klimaatmodellen.

Het probleem kan ook van de andere kant benaderd worden. Directe Numerieke Simulaties (DNS) lossen de bewegingsvergelijkingen numeriek zonder aannames op, onder de voorwaarde dat voor de roosterpuntsafstand de kleinste turbulente ruimtelijke schaal wordt gebruikt. Deze zogenaamde Kolmogorov schaal is in de atmosfeer ongeveer 1 mm. Dit betekent dat DNS gebruikt kan worden voor domeinen met een afmeting van orde grootte een meter. Dit is nuttig om bijvoorbeeld de wolkendruppel-interacties in de turbulente wolken te simuleren en te begrijpen maar ontoereikend voor wolkendynamica en voor dynamica op de planetaire schaal.

Hiertussen zit een modelleringstechniek die Large Eddy Simulatie (LES) heet. Die werkt op een resolutie van typisch 10~100 meter. Deze techniek dankt zijn naam aan het feit dat op deze resolutie de grootste turbulente wervels numeriek worden opgelost. De kleinere wervels kunnen vervolgens op een realistische manier worden geparameteriseerd door gebruikmaking van de theoretische kennis die we hebben van de interactie tussen grote en kleine turbulente wervels. Rekenen op een resolutie van 100 meter heeft het voordeel dat we nu domeinen aankunnen tot maximaal 100 à 200 km, ongeveer de roosterpuntsafstand van klimaatmodellen. 

Deze Large Eddy Simulatie techniek doet meer en meer dienst als virtueel laboratorium voor wolken en turbulentie en wordt gebruikt om parameterisaties in klimaatmodellen te ontwikkelen en te testen. De architectuur van deze LESmodellen is ook uitermate geschikt om op de nieuwe grote parallelle computersystemen te draaien. Dit is ook de reden dat dit soort modellen nu op domeinen van 100 km gedraaid kunnen worden. Het is één van de nieuwe ontwikkelingen die kansen biedt in het wolkenonderzoek en het Dutch Atmospheric Large Eddy Simulation model (DALES) is een van de internationaal toonaangevende modellen waarmee momenteel veel onderzoek wordt gedaan in de werkgroep voor Wolken, Klimaat en Luchtkwaliteit van de TU Delft. We zien dus dat we een hele hiërarchie aan modellen hebben die alle verschillende aspecten van wolkendynamica kunnen representeren. Maar hoe zit het met de observaties? Ik wil daarvan graag twee nieuwe ontwikkelingen aanstippen.

Figuur 3. Langs de rode lijn die de passaatwinden volgt vindt je achtereenvolgens: stratocumulus, ondiepe Cumulus wolken en diepe cumulus wolken. De eerste twee wolkentypes zijn grotendeels verantwoordelijk voor de onzekerheid in de sterkte van wolken ter

De eerste betreft een nieuwe generatie satellieten, de zogenaamde A-train, die met actieve sensoren zoals wolkenradar en Lidar-systemen in staat zijn om door de wolken heen te kijken en een volledig 3-dimensionaal beeld op te bouwen van de wolkenklimatologie (Stephens et al., 2002). Een tweede soortgelijke ontwikkeling vindt plaats met remote sensing technieken vanaf de grond op geavanceerde atmosferische profiling stations waarvan er één in Nederland in Cabauw staat die beheerd wordt door het KNMI. Door lidar en wolkenradarmetingen te combineren kan nu bijvoorbeeld routinematig de bedekkingsfractie van wolken op iedere hoogte worden bepaald. We zijn hierdoor voor het eerst in staat om klimaatmodellen kritisch te evalueren voor wat betreft hun verticale structuur. Deze kritische test voor klimaatmodellen zal ons in staat stellen om te beoordelen hoe goed maar ook vooral hoe slecht ze zijn en een leidraad geven waar verbeteringen nodig zijn.

Synthese

Internationaal begint er consensus te komen dat de tijd nu rijp is om substantiële vooruitgang te boeken aangaande de rol van wolken in ons veranderende klimaat. Dit kan gebeuren door gebruik te maken van de gehele hiërarchie van modellen en door de verschillende onderzoeksgemeenschappen die zich met zich met wolken bezig houden op een directe en coherente manier samen te laten werken. Het mondiaal zeer kleine contingent aan wolkenparameterisatie-ontwikkelaars voor klimaatmodellen dient veel beter geïnformeerd en gesteund te worden door de onderzoeksgemeenschappen die zich nu met LES en DNS technieken bezighouden.

Omgekeerd moeten hoge-resolutie-LES modellen beter door klimaatmodellen geïnformeerd worden over welke processen tot de grootste onzekerheid leiden. De recente analyses in klimaatmodellen die laten zien dat lage wolken over de subtropische oceanen voornamelijk verantwoordelijk zijn voor de onzekerheid in klimaatmodellen zijn hier een goed voorbeeld van en geeft focus aan het onderzoek. De nieuwe 3-dimensionale wolkenklimatologie die van de nieuwe generatie satellieten wordt afgeleid zal ons vertellen waar de fouten zitten in de wolkenrepresentaties in de klimaatmodellen. En ten slotte, de locale maar meer gedetailleerde observaties van wolken en turbulentie op de diverse atmosferische profilingstations in de wereld, zoals Cabauw, maken het vervolgens mogelijk om uit te zoeken waardoor deze fouten ontstaan.

Het doet mij in dat verband dan ook genoegen hier bekend te maken dat de Europese Unie in 2009 heeft besloten om 3.5 miljoen euro beschikbaar te stellen aan het Europees 7e kader Project EUCLIPSE waarin deze onderzoeksgemeenschappen binnen Europa verenigd zullen worden en waarvan ik de eer heb dit namens het KNMI en TU Delft te coördineren. Het doel van EUCLIPSE( zie externe links) is om als een directe reactie op de resultaten van het laatste IPCC rapport het teken en de sterkte van de wolkenterugkoppeling in klimaat- modellen in het toekomstige klimaat beter vast stellen door gebruik te maken van deze gehele hiërarchie van modellen en de nieuwste observationele datasets zoals ik die hier voor u geschetst heb. De TU Delft zal daarin een subproject leiden over hoe LES-modellen kunnen worden gebruikt om de onzekerheid van wolkenrepresentatie in klimaatmodellen te verkleinen. Ik wil graag twee voorbeelden geven van welk onderzoek er in de Clouds, Climate and Air Quality werkgroep aan de TU Delft zal gaan plaatsvinden in het kader van dit Europese project. De afgelopen 10 jaar is er veel onderzoek gedaan naar stratocumulus en ondiepe (mooi weer) cumuli, de twee wolkensoorten die zo dominant boven de subtropische oceanen voorkomen en die voor een groot deel verantwoordelijk zijn voor de onzekerheid in klimaat- modellen (zie figuur 3). Er is de nodige vooruitgang geboekt in de representatie van deze wolken in weer- en klimaatmodellen. Wat echter veel minder goed begrepen is, is het opbreken van deze gesloten stratocumulus in gebroken cumulusbewolking. Wanneer we stroom- afwaarts met de passaatwinden van de subtropen naar de tropen bewegen neemt de zeewatertemperatuur toe en de sterkte van de inversie af en als gevolg breekt de bijna klimatologisch aanwezige stratocumulus op in gebroken cumulus bewolking. De onderzoeksvraag is nu wat het cruciale mechanisme is dat voor deze transitie zorgt en hoe we dat realistisch kunnen representeren in klimaatmodellen. 

Figuur 4. Twee mogelijke opties hoe mariene stratocumulus in een toekomstig klimaat op een hogere zeewatertemperatuur kan gaan reageren. In het geval van optie 1 zal atmosferische opwarming getemperd worden en is er sprake van negatieve wolkenterugkoppeli

Een tweede voorbeeld is het gebruik van LES-modellen om het gedrag van wolken in een opwarmend klimaat te begrijpen (zie figuur 4). Klimaatmodellen zijn niet goed in het representeren van wolken maar kunnen wel de grootschalige veranderingen simuleren. We weten op grond hiervan hoe de grootschalige circulatie, de waterdamp en de temperatuurstratificatie in de atmosfeer zal veranderen gegeven een verhoging van de zeewater- temperatuur van 2 graden. Deze veranderende condities kunnen we opleggen in het LES-model, ons virtuele wolkenlaboratorium, om te kijken hoe stratocumulus onder deze voorwaarden zal veranderen. Mogelijkheid 1 is dat als gevolg van de hogere verdamping boven de warme oceaan, de toegenomen hoeveelheid waterdamp onder de inversie de stratocumulus dikker zal maken. Hierdoor zal er meer zonlicht gereflecteerd worden zodat er een negatieve wolkenterugkoppeling zal plaatsvinden. Mogelijkheid 2 is dat er bij een toenemende zeewatertemperatuur ook een transitie kan optreden van stratocumulus naar cumulus. In dat geval zal de gebroken cumulus veel minder zonlicht terugkaatsen dan de stratocumulus en krijgen we een sterke positieve terugkoppeling. Op dit moment is het onduidelijk welk scenario gaat optreden en dit is een van de belangrijkste redenen dat klimaatmodellen zo verschillend reageren temperatuurveranderingen. Het begrip en de theorievorming die uit deze experimenten volgt moet hier meer duidelijkheid over geven. Vervolgens zal er worden gekeken in hoeverre parameterisaties zoals die in klimaatmodellen worden gebruikt, eenzelfde reactie geven als de hogere resolutie LES-modellen in een opwarmend klimaat. Als dit niet het geval is kan systematisch worden uitgezocht waarom dit niet zo is.

Aangezien ik met één been in het Delftse sta en met mijn andere been in De Bilt bij het KNMI wil ik graag nader ingaan op deze samen- werking naar aanleiding van figuur 2. Het KNMI richt zich met het regionale klimaatmodel RACMO en het nieuwe mondiale klimaatmodel ECEarth meer en meer op grootschalige modellering en het klimaatscenariowerk. Met name het meer fundamentele onderzoek naar processtudies is daarbij onder druk komen te staan. Het is daarom goed dat TU Delft in deze noodzakelijke niche is gestapt en ik zie mijn rol om erop toe te zien dat de kennis die hier wordt opgedaan ook daadwerkelijk terugvloeit naar de operationele klimaatmodellering en omgekeerd.

Maar daarnaast, los van alle maatschappelijke relevantie, zijn wolken wat mij betreft vooral een magistrale manifestatie van complex turbulent gedrag in de wereld waarin wij leven, en ik zie het vooral als een voorrecht om daar onderzoek naar te mogen doen. Tenslotte nog een slotwoord over toekomst en over onzekerheid. We hebben het gehad over onzekerheid in klimaatmodellen, de grote rol die wolken hierin spelen en de kansen die er liggen om deze onzekerheid in klimaatmodellen te verkleinen. Dit is het domein van de wetenschap. De grootste onzekerheid op de lange termijn wordt bepaald door welk emissiescenario werkelijkheid gaat worden. En dit is geen wetenschappelijk maar een maatschappelijk vraagstuk dat ons allen aangaat.

Intreerede Pier Siebesma als bijzonder hoogleraar Clouds, Climate and Air Quality aan de Faculteit Technische Natuurwetenschappen van de Technische Universiteit Delft

Literatuur

Dufresne J,L and S. Bony, 2008: An assessment of the primary sources of global warming estimates from coupled atmosphere-ocean models. J. of Climate 21,5135-5144.
Stephens G.L and co-authors, 2002: The Cloudsat mission and the A-train. Bull. of the Am. Meteorological Soc. 83, 1771-1790.

Niet gevonden wat u zocht? Zoek meer achtergrond artikelen