Atmosphärische Ensembles

Video „Grüner Luftreiniger“

Heute geht es um Atmosphärenforschung und ihren Input für Klimamodelle. Fragen gibt es an dieser Schnittstelle viele:

– Wie interagiert die Atmosphäre mit der Biosphäre der Pflanzen?
– In welcher Weise reagiert die Biosphäre auf ein sich änderndes Klima und wie verändern sich dadurch die Kohlenstoff-Flüsse in der Atmosphäre?
– Welchen Einfluss haben Wolken auf die Strahlungsbilanz – insbesondere unter sich ändernden Klimabedingungen?
– Wie genau wirken sich Vulkanausbrüche, El Nino und andere Naturphänomene in der Atmosphäre aus?
– Welche Rolle spielen Aerosole in der Atmosphäre?

Alles Fragen, die auch für die weitere Entwicklung des langfristigen Klimas wichtig sind – und auf die die Wissenschaft heute längst noch keine gesicherten Antworten hat. Viel Grundlagenforschung ist dafür noch zu erledigen, die beispielsweise am Institut für Umweltforschung an der Uni Bremen vorangebracht wird.

Erst seit wenigen Jahrzehnten werden über Satelliten globale Daten über die atmosphärischen Bestandteile erhoben. Da hat man zuerst einmal die etwas simple Vorstellung, dabei gehe es vor allem um ein Engineering-Problem: dass also hochpräzise Sensoren entwickelt werden müssen, die flächendeckend auf möglichst kleinem Raumvolumen möglichst viele spektral aufgeschlüsselte Daten erheben können. Das ist richtig, aber eben nur die halbe Miete! Denn das, was da aus dem Orbit kommt, ist zuerst einmal ein chaotisches Konglomerat, aus dem heraus erst brauchbare Informationen heraus gezogen werden müssen. Um es etwas salopp zu formulieren: Das machen Schreibtischtäter der Wissenschaft, die Bits und Bytes drehen und also hohe Affinität zu algorithmischem Denken haben müssen. Was das etwas seriöser bedeutet, habe ich mit diesen Clips am Beispiel der atmosphärischen Treibhausgase CO2 und Methan genauer beleuchtet. Dazu besuchte ich vor einigen Monaten zwei dieser Umweltphysiker an der Universität Bremen, die hohes internationales Renommee haben und mit ihrem Knowhow dazu beitragen, dass Klimaforscher Fragen wie die oben aufgeführten künftig beantworten können. Michael Buchwitz leitet am Institut für Umweltforschung eine Arbeitsgruppe zur Fernerkundung von Treibhausgasen und befasst sich seit seiner Doktorarbeit im Schwerpunkt mit Kohlenstoffdioxid und Methan. Sein wissenschaftlicher Mitarbeiter, Dr. Maximilian Reuter, hat vor allem das CO2 im Blick. Ein Schwerpunkt ihrer Forschung ist die verbesserte Aufschlüsselung der jahreszeitlichen wie regionalen Schwankungen dieser Gase.

Die Umweltphysiker Michael Buchwitz und Maximilian Reuter während unseres Gedankenaustausches
Die Umweltphysiker Michael Buchwitz und Maximilian Reuter während unseres Gedankenaustausches

Beide Stoffe kommen über unterschiedliche Wege in unsere „Luft“: CO2 entsteht in gewaltigen Mengen bei der fossilen Verbrennung; Methan dagegen wird vor allem von Mikroorganismen erzeugt, beim Faulen von Biomasse, beispielsweise in Sümpfen oder beim Reisanbau, aber auch bei der Verdauung von Rindern. Der Anteil beider Gase steigt derzeit erheblich. Während in oberen Reportage vor allem Kohlenstoffdioxid im Mittelpunkt steht, gehört dem Treibhausgas Methan dieser zweiter Teil.

Video „Warm up, cool down!“

Wie eingangs gesagt: Das, was seit Envisat von einer wachsenden Flotte von Erdbeobachtungs-Stelliten als Rohdaten erfasst und in die Kontrollzentren übermittelt wird, muss erst mit zahlreichen Algorithmen aufbereitet werden, bevor sich die Messungen überhaupt bewerten und für Klimamodelle heranziehen lassen. Diese vorgelagerte Datenanalyse ist das Spezialgebiet von Buchwitz und Reuter, die sich selbst also auch als hochspezialisierte wissenschaftliche „Dienstleister“ der Klimaforscher sehen. Denn erst mit ihren Forschungsarbeiten setzen sie diese überhaupt in die Lage, Modelle zu rechnen – oder, wie Buchwitz und Reuter das nennen, die bereit gestellten Daten „interpretieren“ zu können. Hie und da wagen sie sich jedoch recht vorsichtig selbst auf dieses „fremde Terrain“ und „interpretieren“ ihre eigenen Daten. Denn die Entwickler der Algorithmen und die Experten in der Klimamodellierung befruchten sich in den wissenschaftlichen Erkenntnissen gegenseitig, ein „Grenzübergang“ ist also durchaus sinnvoll.

Sciamachy – das Schweizer Messer der Atmosphärenforscher

Die Daten von Envisat, in diesem Fall vor allem des Instruments Sciamachy, sind bis heute Gegenstand ihrer Auswertung. Denn die Forscher sind noch voll dabei, die Algorithmen dafür in den Griff zu bekommen und ständig zu optimieren. Buchwitz spricht von einem „Schweizer Messer“, denn Sciamachy war der weltweit erste Sensor, der ein breites Spektralband in einer bis dahin unbekannten Genauigkeit messen konnte – und darin liegt bis heute ein nicht gänzlich gehobener Schatz an Informationen. Je besser die Algorithmen werden, desto mehr davon wird für die Wissenschaft zugänglich.

Die spektralen Messbereiche von SCIAMACHY
Die spektralen Messbereiche von Sciamachy

Licht – reflektiert an 1025 Teilchen

Wir wissen seit langem, dass alle Atome und Moleküle – also auch Gase in der Atmosphäre – das einfallende Sonnenlicht absorbieren, und das in genau bekannten Spektralbereichen. Das führt zu den viel zitierten „spektralen Fingerabdrücken“, die in Bezug auf jedes Atom oder auch Molekül charakteristisch sind. Alles im Labor längst bekannt – wo also liegt eigentlich das Problem? Jedes Pixel einer Satellitenmessung besteht aus 1025 und mehr einzelnen Molekülen und Atomen. Wie sich in diesem Konglomerat das Licht der Sonne ausbreitet und wie es dabei an Aerosolen und Wolken tatsächlich gestreut wird, ist aber heute nicht genau bekannt. Ebenso wissen die Forscher heute nicht, wie sich Druck, Temperatur und Wasserdampf darin exakt verhalten. Viele unbekannte Größen also, die dennoch ein brauchbares Ergebnis bringen sollen. Die dafür nötigen komplexen Algorithmen zu entwickeln, ist ein gewaltiger Forschungsbereich, der als nur scheinbar schlichtes Ergebnis zeigt, wie viele Teilchen Kohlenstoffdioxid oder Methan auf eine Million Luftteilchen kommen. Ein global akzeptiertes Auswertungs-Schema in der Wissenschafts-Community gibt es dafür heute noch nicht – die weltweit vorliegenden, unterschiedlichen Algorithmen liegen also im wissenschaftlichen Wettbewerb untereinander. Im Klartext heißt das auch: Die Software-Lösungen unterschiedlicher Institute führen im Detail zu abweichenden Ergebnissen.

Das brachte die Bremer vor einigen Jahren auf die clevere Idee, das gesamte Ensemble dieser verschiedenen Auswertungsverfahren genau zu analysieren. So werden beispielsweise die Ergebnisse als umso vertrauenswürdiger eingestuft, je ähnlicher sie für die unterschiedlichen Algorithmen sind. Solche „Ensemble-Ansätze“ gelten in der Klimaforschung bereits als echter Mehrwert. Wie viele Details bei der Auswertung der aus dem All gewonnenen Daten zu berücksichtigen sind, welchen Stand der Forschung wir in Sachen jahreszeitlicher Schwankungen der Treibhausgase Kohlenstoffdioxid und Methan heute haben und was auf dem Wunschzettel der Bremer so alles steht, das erläuterten mir Buchwitz und Reuter bei meinem Besuch recht facettenreich. Wie erwähnt, findet ihre Arbeit vor allem am Schreibtisch statt, und so haben wir uns dort auch gleich richtig „festgebissen“. Statt zum reservierten Besprechungsraum zu wechseln, lauschte ich gebannt zwei Stunden lang ihren Ausführungen direkt am Ort des faktischen Geschehens. In drei Sendungen gab’s deshalb „Facts and Figures“ mit zahlreichen Originaltönen der beiden ziemlich engagierten Überzeugungstäter. Wer gern kompakt mehr über die eigenen Forschungsarbeiten der beiden erfahren will, der kann in diesem Bonus-Track rein schauen, in dem neben CO2 und Methan auch einige neue Erkenntnisse übers Fracking vorstellt werden.

Video „Neues aus Bremen: CO2, Methan, Fracking“

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Ich habe viele Jahre journalistisch im Bereich Wissenschaft und Technologie gearbeitet, später dann mit meiner kleinen Beratungsfirma als Medienexpertin. 2010 erfüllte ich mir meinen großen Traum und gründete den Spartensender HYPERRAUM.TV, für den ich eine medienrechtliche Rundfunklizenz erteilt bekam. Seither mache ich als One-Woman-Show mit meinem „alternativen TV-Sender“ gewollt nicht massentaugliches Fernseh-Programm. Als gelernte Wissenschaftshistorikern habe ich mich gänzlich der Zukunft verschrieben: Denn die Vergangenheit können wir nur erkennen, die Zukunft aber ist für uns gestaltbar. Wir sollten versuchen, nicht blind in sie hinein zu stolpern!

9 Kommentare Schreibe einen Kommentar

  1. Erdbeobachtungen eingesetzt für ein Monitoring von emittierten Treibhausgasen traue ich deutlich stärker als Selbstdeklarationen von emittierenden Staaten. Die beiden Umweltphysiker liefern gleich zwei Beispiele in den ihre Beobachtungen sich nicht mit den deklarierten Emissionen decken: Einerseits berichten sie über weiter steigende CO2-Emissionen in China und Asien insgesamt, doch China berichtet über stagnierende Emissionen in den letzten Jahren, andererseits berichten sie über deutlich mehr Methanemissionen durch Fracking als von den Frackern in den USA selbst zugestanden. Noch bessere, feiner auflösende Satelliten sind für mich deshalb gerechtfertigt und kosten wohl sogar weniger als alle CO2 reportierenden Bürokraten in den 192 UNO-Staaten zusammengenommen.
    Erdbeobachtungen liefern auch viel reichhaltigere Daten als es selbst gestrickte Statistiken tun. So lässt sich mit den vorgestellten Satelliten der CO2 und C-Kreislauf untersuchen und beispielsweise die Rolle der Pflanzen bestimmen. Die Forscher berichten beispielsweise, dass Europas Pflanzen mehr CO2 aufnehmen als vermutet und sie zeigen damit indirekt auch, dass man den CO2-Gehalt der Atmosphäre auch senken könnte, indem man mehr Bäume anpflanzt oder dafür sorgt, dass ein Teil der absterbenden Biomasse vergraben wird und damit nicht mehr allen in ihnen enthaltenen Kohlenstoff wieder als CO2 zurück in die Atmosphäre gelangt.
    Interessant an den Auswertungen der Satellitendaten ist die hohe Komplexität der sich überlagernden Spektren, der Einfluss der Bewölkung auf die Aussagekraft und überhaupt die Aufgabenstellung aus einen grossen Heuhaufen von Daten die interessierenden herauszufiltern. Neu gibt es neben dem von den beiden Umweltphysikern angewandten algorithmischen Ansatz auch das Mittel der Mustererkennung und Datenextraktion mit Mitteln der künstlichen Intelligenz. In den letzten Jahren gab es grosse Fortschritte mit dem auf künstlichen neuronalen Netzen basierenden deep Learning. Neu können diese Netze aus verrauschten Daten die eigentlichen Signale und Muster entdecken was ihren Einsatz gerade auch in den hier besprochenen Fragestellungen interessant macht.

    • Absolut – ich werde versuchen festzustellen, wie weit die Bremer bzw. die anderen Forscher der Szene in Sachen Deep Learning schon sind.

    • Vielen Dank für Ihren Kommentar und eine kurze Antwort zum Thema Neuronale Netzwerke. ANNs (artificial neural networks) sind in der Tat interessant für die Atmosphärenfernerkundung und werden hier auch seit Jahrzehnten angewand; so habe ich z.B. in meiner Doktorarbeit verschiedene ANNs zur Wolkendetektion trainiert. Neben einigen tollen Eigenschaften haben ANNs jedoch auch Nachteile. Z.B. werden in der Regel repräsentative Trainingsdaten benötigt. Außerdem sind Schätzungen der Korrelationen und der Unsicherheiten der abgeleiteten Größen oft nicht möglich.

    • Danke fürs Lob, das natürlich immer gern genommen wird – und ja, für mich sind „science“ und settled“ tatsächlich zwei Gegensätze, die ich nicht übereinander bringe!

  2. Thanks for the shared excerpt. I really appreciate your hard efforts on such a share. Just do not forget to keep it up, and I’ll surely visit your blog again!

    • Nice to have an English commentary – and thanks for your words. Sorry, that I am unable to do my stories in English, I really would love to be able to do so. But it’s hard enough to bring my thoughts into appropriate German words. Would be too complicated to do it in English.

  3. Päch,
    danke für den detaillierten Einblick in die Welt des Messwesens.
    Ich hätte nie vermutet, dass da noch so viel Grundlegendes zu erarbeiten ist.
    Beim Ozonloch war es noch vergleichsweise einfach, denke ich.

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