Partikel in der Atmosphäre beeinflussen den Strahlungshaushalt der Erde erheblich: Zum einen reflektieren diese Aerosole Sonnenlicht und Wärmestrahlung direkt. Zum anderen wirken sie aber auch 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.
Um diese Wissenslücken zu schließen, entwickelten die Forschenden eine Methode mit erklärbarem maschinellem Lernen, um das größenabhängige κ in verschiedenen atmosphärischen Umgebungen zu schätzen, in die sie Beobachtungen an zehn Standorten und über mehrere Partikelgrößen zwischen 50 und 300 Nanometer integrierten. Durch die Integration von chemischer Zusammensetzung, Partikelanzahl-Größenverteilung und Meteorologie konnten die Komplexität der Aerosol-Mischzustände erfasst und gleichzeitig Datenlücken geschlossen werden. „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.
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Es wurde ein signifikanter Einfluss extern gemischter Partikel auf κ beobachtet, 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. Das könnte erklären, weshalb sich diese Regionen weniger schnell erwärmen. Ein verstärktes hygroskopisches Wachstum in solchen Regionen hat zudem potenzielle Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit durch Smog, wie wir durch Drohnen-Messungen in Delhi belegen konnten“, erklärt Ajit Ahlawat, Juniorprofessor an der TU Delft. In solchen Gebieten weisen herkömmliche Modelle die größten Fehler auf, da sie von einer idealen internen Vermischung ausgehen und Größen- sowie Quellenvariabilitäten außer Acht lassen. Das unterstreicht die Bedeutung der chemischen Zusammensetzung der Partikel. Bereits 2023 konnte das Team zeigen, dass die Hygroskopizität global gemittelt im Wesentlichen durch den Anteil organischer und anorganischer Stoffe an der Aerosolzusammensetzung bestimmt wird.
„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“, unterstreicht 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.“ 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. [TROPOS / dre]
