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Mögliche Erklärung für langsamere Erderwärmung in Asien und Afrika Warum Indien trotz hoher Emissionen nur langsam aufheizt

Quelle: Pressemitteilung Leibniz Institut für Troposphärenforschung (Tropos) 3 min Lesedauer

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Leibniz Institut für Troposphärenforschung
IKA-Werke GmbH & Co. KG
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PCE Deutschland GmbH

Indien war 2023 der drittgrößte Treibhausgasverursacher weltweit, nach China und den USA. Doch ausgerechnet dort schreitet die Erwärmung deutlich langsamer voran als im globalen Durchschnitt. Ein möglicher Erklärungsansatz für dieses Paradoxon kommt nun von einer Studie des Leibniz-Instituts für Troposphärenforschung, die sich mit der Wolken- und Aerosolbildung in städtischen Regionen befasst hat.

Der indische Subkontinent gilt aufgrund von Satellitenmessungen aus dem Weltall als ein „Loch in der globalen Erwärmung“, weil sich Indien nur etwa halb so stark erwärmt wie die Erde im Durchschnitt. Eine mögliche Erklärung für diese Phänomen liefert jetzt die neue Studie zu den regionalen Unterschieden beim hygroskopischen Wachstum der Partikel. Sie unterstreicht, wie wichtig In-situ-Messungen sind, wie sie die Messkampagne „BIOCAT-IIOE-2“ auf der Expedition SO305 der FS SONNE 2024 im Golf von Bengalen durchgeführt hat. (Bild: Shravan Deshmukh, Tropos)
Der indische Subkontinent gilt aufgrund von Satellitenmessungen aus dem Weltall als ein „Loch in der globalen Erwärmung“, weil sich Indien nur etwa halb so stark erwärmt wie die Erde im Durchschnitt. Eine mögliche Erklärung für diese Phänomen liefert jetzt die neue Studie zu den regionalen Unterschieden beim hygroskopischen Wachstum der Partikel. Sie unterstreicht, wie wichtig In-situ-Messungen sind, wie sie die Messkampagne „BIOCAT-IIOE-2“ auf der Expedition SO305 der FS SONNE 2024 im Golf von Bengalen durchgeführt hat.
(Bild: Shravan Deshmukh, Tropos)

Partikel in der Atmosphäre beeinflussen den Strahlungshaushalt der Erde erheblich: Zum einen reflektieren diese Aerosole Sonnenlicht und Wärmestrahlung direkt. Zum anderen wirken sie als Wolkenkeime. Wie viel Wasserdampf sich an den Partikeln festsetzt, wirkt sich stark auf die Wolkenbildung aus.

Die Hygroskopizität von Aerosolen (κ) ist einer der Schlüsselparameter bei Berechnungen des Strahlungsantriebs und beeinflusst die Unsicherheiten in Klimaprognosen. Obwohl Wolkenkondensationskeime bereits lange untersucht werden, ist das hygroskopische Wachstum von Aerosolen bei untergesättigten Bedingungen nach wie vor nur unzureichend charakterisiert, insbesondere in abgelegenen und unberührten Regionen.

Städte als Schwachpunkt in Klimamodellen

Smog über Kathmandu, Nepal. Die Millionenmetropole in einem Talkessel des Himalayas gilt als eine der Städte mit der größten Luftverschmutzung weltweit.(Bild: Ajit Ahlawat, TU Delft)
Smog über Kathmandu, Nepal. Die Millionenmetropole in einem Talkessel des Himalayas gilt als eine der Städte mit der größten Luftverschmutzung weltweit.
(Bild: Ajit Ahlawat, TU Delft)

Um diese Wissenslücken zu schließen, entwickelte ein internationales Forschungsteam unter Leitung des Leibniz-Instituts für Troposphärenforschung (Tropos) eine Methode mit erklärbarem maschinellem Lernen (ML), in die sie Beobachtungen an zehn Standorten und über mehrere Partikelgrößen zwischen 50 und 300 Nanometer integrierten. Damit gelang es den Wissenschaftlern, das größenabhängige κ in verschiedenen atmosphärischen Umgebungen zu schätzen. Das Ergebnis zeigt, dass bisherige Modelle vor allem in städtischen Regionen nicht präzise genug sind.

In chemisch komplexen und verschmutzten Regionen wie Delhi oder Kairo gäbe es wahrscheinlich ein stärkeres hygroskopisches Wachstum und eine höhere Wasseraufnahme, was teilweise die beobachteten regionalen Abkühlungstrends bzw. die langsamere Erwärmung auf dem asiatischen und afrikanischen Kontinent erklären könnte, schreiben die Forschenden in ihrer Studie.

Umfassende Datensammlung verbessert die Vorhersagegenauigkeit

Durch die Integration von chemischer Zusammensetzung, Partikelanzahl-Größenverteilung und Meteorologie erfassten die Forscher die Komplexität der Aerosol-Mischzustände und schlossen gleichzeitig Datenlücken. „Im Gegensatz zu früheren regionalen ML-Studien wurde unser Ansatz auf geografisch verschiedene und regional aufgelöste Datensätze ausgeweitet und evaluiert, wodurch die Vorhersagegenauigkeit und Interpretierbarkeit verbessert werden konnte“, erklärt Shravan Deshmukh vom Tropos.

Durch das maschinelle Lernen konnten mehr Daten als sonst ausgewertet werden und durch die verschiedensten Messungen eine große Bandbreite abgedeckt werden. Die Hygroskopizitätsmessungen mit Hygroskopizitäts-Tandem-Differential-Mobilitäts-Analysatoren (HTDMA) an Bodenstationen reichen über mehrere Kontinente und über ein Jahrzehnt:

  • Beijing (China, 2016/17)
  • Kairo (Ägypten, 2019/20)
  • Delhi (Indien, 2020)
  • Goldlauter (Deutschland, 2010)
  • Henties Bay (Namibia, 2017)
  • Houston (USA, 2021/22)
  • Mahabaleshwar (Indien, 2020)
  • Melpitz (Deutschland, 2015)
  • Paris (Frankreich, 2022)
  • Atlantik (FS Polarstern, 2011/12)

Partikelart als Parameter für Wolkenbildung

Das Abbrennen von Feldern ist eine der Ursachen für die starke Luftverschmutzung über Indien.(Bild: PC Garima Shukla, Tropos)
Das Abbrennen von Feldern ist eine der Ursachen für die starke Luftverschmutzung über Indien.
(Bild: PC Garima Shukla, Tropos)

Die Atmosphärenforscher stellten einen signifikanten Einfluss extern gemischter Partikel auf κ fest, insbesondere in städtischen und besiedelten Gebieten, in denen neue Emissionen mit gealterten Aerosolen in Wechselwirkung treten. „In stark verschmutzten Regionen wie Megacitys in Ägypten oder Indien wachsen die Partikel wahrscheinlich schneller an und nehmen mehr Wasser auf“, beschreibt Dr. Ajit Ahlawat, Juniorprofessor an der TU Delft. „Das könnte erklären, weshalb sich diese Regionen weniger schnell erwärmen.

Ein verstärktes hygroskopisches Wachstum in solchen Regionen habe zudem potenzielle Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit durch Smog, wie das Forschungsteam durch Drohnen-Messungen in Delhi belegte. In solchen Gebieten weisen herkömmliche Modelle laut den Wissenschaftlern die größten Fehler auf, da sie von einer idealen internen Vermischung ausgehen und Größen- sowie Quellenvariabilitäten außer Acht lassen. Das unterstreiche die Bedeutung der chemischen Zusammensetzung der Partikel. Bereits 2023 hatte das Wissenschaftler-Team gezeigt, dass die Hygroskopizität global gemittelt im Wesentlichen durch den Anteil organischer und anorganischer Stoffe an der Aerosolzusammensetzung bestimmt wird.

Weg frei für Klimamodelle der nächsten Generation

Künstlerische Darstellung des regionalen Einflusses auf globaler Ebene. Die Abbildung zeigt ein Rahmenwerk für maschinelles Lernen zur Abschätzung der Hygroskopizität von Aerosolen anhand von Daten mehrerer Standorte, wobei regionsspezifische Einflüsse auf den Strahlungsantrieb weltweit berücksichtigt werden.(Bild: Shravan Deshmukh, Tropos (mithilfe von Adobe express & KI))
Künstlerische Darstellung des regionalen Einflusses auf globaler Ebene. Die Abbildung zeigt ein Rahmenwerk für maschinelles Lernen zur Abschätzung der Hygroskopizität von Aerosolen anhand von Daten mehrerer Standorte, wobei regionsspezifische Einflüsse auf den Strahlungsantrieb weltweit berücksichtigt werden.
(Bild: Shravan Deshmukh, Tropos (mithilfe von Adobe express & KI))

„Aufbauend auf früheren Arbeiten liefern unsere regionalen Schätzungen eine verbesserte, datengestützte Darstellung der Hygroskopizität von Aerosolen. Dieser Ansatz führt zu genaueren Schätzungen des negativen Strahlungsantriebs und bietet eine Alternative zu herkömmlichen einheitlichen Parametrisierungen“, betont Prof. Mira Pöhlker vom Tropos und der Universität Leipzig. „Unsere Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung von regionalen Aerosolparametrisierungen als entscheidenden Schritt zur Verringerung von Unsicherheiten bei der Abschätzung des direkten Strahlungsantriebs in Klimamodellen der nächsten Generation. Die Verwendung von Schätzungen wie unseren kann den regionalen direkten Strahlungsantrieb typischerweise um bis zu ±0,1 Watt pro Quadratmeter verändern, was global betrachtet bedeutsam wäre.“

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Die Forschenden hoffen daher jetzt, dass ihr neuer Algorithmus in globale Modelle integriert wird, was möglicherweise sowohl die Größe als auch das Vorzeichen der Aerosol-Strahlungs-Wechselwirkungen verändern könnte. Künftige Klimamodelle könnten dadurch genauer werden.

Originalpublikation: Deshmukh, S., Ferrer-Cid, P., Romshoo, B. et al.: Regional aerosol hygroscopicity influences radiative forcing globally, Commun Earth Environ 7, Article number: 416 (2026); DOI: 10.1038/s43247-026-03505-z

(ID:50865115)

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