Der AWI-Beitrag zum Juni 2016 Sea Ice Outlook – zwei Methoden aber gleiche Vorhersageergebnisse!

29. Juni 2016

Dr. M. Ionita1,2, Dr. F. Kauker1,3 und Dr. K. Grosfeld1
1 Alfred Wegener Institute Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung, Bremerhaven, Germany
2 MARUM – Zentrum für Marine Umweltwissenschaften, Universität Bremen, Bremen, Germany
3 OASys - Ocean Atmosphere Systems, Hamburg, Germany

Das Meereis in beiden Polarregionen ist ein wichtiger Indikator für die Ausprägung des globalen Klimawandels und ist insbesondere in der Arktis eine wichtige Komponente für die polare Verstärkung. Es besteht ein breites Informationsinteresse über Meereis, seine Ausdehnung, Variabilität und langfristige Veränderungen. Das Wissen über Meereis erfordert qualitativ hochwertige Daten über Ausdehnung, Mächtigkeit und seine Dynamik. Als Institut für Polar- und Meeresforschung sammeln wir Daten über arktisches und antarktisches Meereis, untersuchen seine Physik und die Rolle im Klimasystem und bieten Modellsimulationen auf verschiedenen Zeitskalen an. All diese Daten sind von Interesse für die Wissenschaft und die Gesellschaft. Um die mögliche Entwicklung der saisonalen Veränderlichkeit vorhersagen zu können, trägt das Alfred-Wegener-Institut, Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung (AWI) in diesem Jahr mit zwei Vorhersagemethoden zur arktischen saisonalen Meereisvorhersage (Sea Ice Outlook, SIO) bei: mit einem dynamischem und einem statistischen Vorhersagemodell.

Obwohl beide Ansätze in ihrer Methodik völlig unterschiedlich sind, ist die vorhergesagte mittlere Meereisausdehnung für den September 2016 auf der Basis von bis Ende Mai zur Verfügung stehenden Beobachtungen sehr ähnlich (4,73 ± 0,41 Millionen km² für die dynamische Methode und 4,68 ± 1,00 Millionen km² für die statistische Methode).

Zum Vergleich dieser Werte liegt der erwartete Median im Rahmen aller 30 eingereichten Beiträge des Sea Ice Outlooks (Meereisvorhersage) im Monat Juni der arktischen Meereisfläche für den September 2016 bei 4,28 Millionen km2. 50 % der Werte liegen zwischen 4,10 und 4,63 Millionen km2. Der Juni 2016 Bericht beinhaltet dabei drei heuristische Beiträge, vierzehn Beiträge, die statistische Methoden verwenden, dreizehn Beiträge, die dynamische Meereis-Ozean Modelle sowie acht Beiträge, die vollgekoppelte Klimamodelle benutzen.

Seit dem Beginn der internationalen SIO-Aktivität im Jahr 2008 trägt das AWI mit den Ergebnisse eines dynamischen Modellansatzes dazu bei, die September-Meereisausdehnung von Beginn der Schmelzsaison an vorherzusagen. Das Verfahren beruht auf dem Meereis-Ozean-Modell NAOSIM, mit dem Ensemble-Simulationen durchgeführt werden. Für die vorliegende Vorhersage wurde NAOSIM mit atmosphärischen Oberflächendaten (einer Kombination aus NCEP, NCEP-CFSR und NCEP-CFSv2 Daten) für den Zeitraum Januar 1948 bis zum 29. Mai 2016 angetrieben. Alle Ensemble-Läufe wurden dann von den gleichen Ausgangsbedingungen am 29. Mai 2016 aus gestartet. Das Modell-Setup für die diesjährige Berechnung hat sich in Bezug auf den letztjährigen SIO nicht geändert. Wir verwenden atmosphärische Antriebsdaten für die Sommerperiode der Jahre 2006 bis 2015 (hier vom 29. Mai bis 30. September) für die Ensemble-Vorhersage und erhalten somit zehn verschiedene Realisierungen von potenziellen Meereisentwicklungen für den Sommer 2016. Die Verwendung eines Ensembles ermöglicht die Abschätzung von Wahrscheinlichkeiten für Meereisausdehnungsvorhersagen für September 2016. Wie für den SIO in 2015 wurde ein Variationsassimilationssystem, in das NAOSIM eingebettet ist, verwendet, um das Modell mit März- und April-Meereisbeobachtungen zu kombinieren. Hier gehen die CryoSat-2 Meereismächtigkeit des AWI, die Schneehöhenauswertung der Universität Bremen und die OSI-SAF Eiskonzentration  und Meeresoberflächentemperatur ein.

Ein Bias-Korrekturschema für die CryoSat-2 Eisdicke unter Verwendung eines räumlich variierenden Skalierungsfaktors konnte die Vorhersagegüte erheblich verbessern (Kauker et al., 2015a). Der Ensemble-Mittelwert der September-Meereisausdehnung für 2016 beläuft sich auf 4,73 Millionen km². Die Ensemble Standardabweichung, die als Unsicherheitsabschätzung der Vorhersage dient, beträgt 0,41 Millionen km². Der Haupteffekt der Assimilation von März- und April-Meereisbeobachtungen ist eine Reduzierung der Eisdicke in der Beaufort See und eine Erhöhung der Eisdicke im östlichen Eurasischen Becken der Modellanfangsbedingungen im Monat März (Kauker et al., 2015a, b). Die dynamische Methode ermöglicht es auch, Abschätzungen regionaler Wahrscheinlichkeiten für die Meereisausdehnung oder –dicke vorzunehmen.

Abbildung 1 zeigt die Wahrscheinlichkeit, daß eine Gitterzelle eine Eiskonzentration über 15 % oder eine durchschnittliche Eisdicke (mittlere Dicke der von Eis bedeckten Gitterzelle) über 0,5 m aufweist für die beiden Fälle mit bzw ohne Initialisierung durch Meereis- und Ozeanbeobachtungen. Letzteres ist ein üblicher kritischer Schwellenwert, der für die Schifffahrt in der Arktis von Bedeutung ist. Basierend auf diesen Kennzahlen wird Ende Mai 2016 eine eisfreie Nordwestpassage für den Abschnitt entlang der Küste Alaskas (die grobe Modellauflösung erlaubt keine verlässliche Schätzungen innerhalb des kanadischen Archipels) für den September 2016 vorhergesagt, während die Wahrscheinlichkeit einer eisfreien Nordost-Passage etwas über 50 % liegt.

Das statistische Modell berücksichtigt unterschiedliche klimatologische Parameter, wie den Wärmeinhalt des Ozeans, die Meeresoberflächentemperatur und andere atmosphärische Variablen (mögliche Prädiktoren), um eine Schätzung des September-Meereisausdehnung  zu berechnen. Das Vorhersageschema für die Meereisausdehnung basiert auf einer Methode, die ähnlich zu der ist, die für die monatliche und saisonale Vorhersage des Elbe-Abflusses verwendet wird (Ionita et al., 2009, 2014). Die Grundidee der statistischen Methode ist, Regionen mit stabilen Telekonnektionsmustern zwischen den Prädiktoren (Wirkungsvariablen - hier die klimatologischen Parameter) und dem Prädiktanden (Regressand - hier die Meereisausdehnung) zu identifizieren. Die Meereisausdehnung im September wird dann mit Hilfe der möglichen Prädiktoren aus den vorangegangenen Monaten mit einem zeitlichen Versatz von bis zu acht Monaten in einem sich verschiebenden Zeitfenster von 21 Jahren korreliert. Die Ergebnisse sind robust, auch wenn die Länge des Zeitfensters zwischen 15 bis 31 Jahre variiert. Die Korrelation wird für jeden Gitterpunkt als stabil angesehen, wenn der Index der Meereisausdehnung im September, die globale Temperatur der Meeresoberfläche, der Wärmeinhalt der oberen Ozeanschicht integriert über die oberen 700 m, die Lufttemperatur, der Druck auf Meeresniveau sowie die Oberflächenwinde im Zeitraum 1979 bis 2015 mit 95 %, 90 %, 85 % und 80 % mehr als 80 % der betrachteten 21-jährigen Zeitspanne signifikant korreliert sind.

Diese Methode wurde dieses Jahr für die Vorhersage der Meereisausdehnung zum ersten Mal angewendet.  Das statistische Modell, basierend auf den verfügbaren Daten Ende Mai 2016 schätzt ein Monatsmittel für die Meereisdehnung in der Arktis im September 2016 von 4,68 Millionen km² (± 1 Million km²) (Abbildung 2) und stimmt sehr gut mit dem Ergebnis des dynamischen Modellansatzes überein.

Diese Methode wurde dieses Jahr für die Vorhersage der Meereisausdehnung zum ersten Mal angewendet.  Das statistische Modell, basierend auf den verfügbaren Daten Ende Mai 2016 schätzt ein Monatsmittel für die Meereisdehnung in der Arktis im September 2016 von 4,68 Millionen km² (± 1 Million km²) (Abbildung 2) und stimmt sehr gut mit dem Ergebnis des dynamischen Modellansatzes überein.

Beide Vorhersageverfahren werden nachfolgend für die nächsten drei Monate angewendet, um Vorhersagen für die sommerliche Meereisausdehnung in der Arktis zu liefern. Während die Unsicherheit der Prognosen für den Monat Mai noch relative groß ist, erwarten wir eine genauere Prognose in den kommenden Monaten. Die Übereinstimmung der zwei völlig unterschiedlichen methodischen Ansätze ist sehr gut, was eine hohe Zuverlässigkeit des AWI SIO-Beitrags zur Meereisvorhersage für September 2016 vermuten lässt. Die nächste Prognose wird ab dem 5. Juli 2016 zur Verfügung stehen und hier veröffentlicht.

Ansprechpartner:

Dr. M. Ionita1,2, Dr. F. Kauker1,3 und K. Grosfeld1
1 Alfred Wegener Institute Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung, Bremerhaven, Germany
2 MARUM – Zentrum für Marine Umweltwissenschaften, Universität Bremen, Bremen, Germany
3 OASys - Ocean Atmosphere Systems, Hamburg, Germany

Literatur:

Kauker et al. (2015a), Seasonal sea ice predictions for the Arctic based on assimilation of remotely sensed observations. The Cryoshere Discussion, doi:10.5194/tcd-9-5521-2015.
Kauker et. (2015b), Bewertung des AWI-Konsortium Sea Ice-Outlook Beitrags für Sommer 2015
Ionita, M., M. Dima, G. Lohmann, P. Scholz and N. Rimbu, 2014: Predicting the June 2013 European Flooding based on Precipitation, Soil Moisture and Sea Level Pressure. J. Hydrometeorology, 16, 598–614., doi: http://dx.doi.org/10.1175/JHM-D-14-0156.1
Ionita, M., G. Lohmann and N. Rimbu, 2008: Prediction of Elbe discharge based on stable teleconnections with winter global temperature and precipitation, Journal of Climate, 21, 6215–6226, doi:10.1175/2008JCLI2248.1

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