Bessere Daten aus der Arktis für die Vorhersage des Klimawandels
Regionen mit hohen geographischen Breiten (als nahe an den Polen), einschließlich des arktischen Polargebiets, zeichnen sich durch extreme Kälte aus und sind das ganze Jahr über mit Eis und Schnee bedeckt. Sie sind integraler Bestandteil der sogenannten Kryosphäre, wo die Erde ständig gefroren ist. Schwankungen der Parameter in diesen Dauerfrostzonen wirken sich auf den Meeresspiegel und das Klima von Staaten in mittleren Breiten aus, umgekehrt beeinflusst der globale Klimawandel die Parameter in diesen Regionen. Die Arktis ist besonders empfindlich gegenüber dem Klimawandel und der globalen Erwärmung (Antriebsmechanismen) und spiegelt diese Veränderungen stärker wider (Feedback) als jede andere Region der Kryosphäre. Europäische Wissenschaftler haben das EU-geförderte Projekt Monarch-A ("Monitoring and assessing regional climate change in high latitudes and the Arctic") ins Leben gerufen, um ein Informationspaket zu wichtigen Klimavariablen (Essential Climate Variables, ECV) in diesen Regionen aus den letzten 30 bis 50 Jahren zu entwickeln. Für die Erzeugung von Zeitreihen wurden 11 multidisziplinäre Variablen ausgewählt, die terrestrische, ozeanische und atmosphärische Komponenten abdecken. Dazu gehören Bodenbedeckung, Schneedecke, Meeresspiegel, Meereismenge und Wärmetransport des Meeres. Die Wissenschaftler entwickeln eine Beschreibung von Zustand und Entwicklung von ECV in hohen Breiten und der Arktis im Kontext der terrestrischen Kohlenstoff- und Wasserflüsse, des Meeresspiegels, der Ozeanzirkulation und des marinen Kohlenstoffkreislaufs. Im Rahmen von Monarch-A wurden verschiedene Quellen für gleiche Variablen vereinheitlicht, Parameter mit verbesserten Modellen und Algorithmen neu analysiert und vorhandene Daten in neue, umfassende Datenbanken integriert. Was Genauigkeit und Abdeckung der Daten angeht, wurden bereits zahlreiche Verbesserungen erreicht. Eine größere Zeitspanne der bestehenden ECV-Datensätze zusammen mit einer höheren Genauigkeit verbessern die Prognosegenauigkeit von Modellen durch bessere Anfangsbedingungen. Von der Ergebnissen aus Monarch-A verspricht man sich wichtige wissenschaftliche Grundlagen für die Entwicklung und Umsetzung europäischer und internationaler umweltpolitischer Strategien, unter anderem bei Anpassungsmaßnahmen für den Klimawandel.
