In dieser Arbeit wird die Wirkung von steigenden Treibhausgaskonzentrationen auf die Anzahl großer Stratosphärenerwärmungen (SSWs) auf Grundlage von Ensemblesimulationen und unter Berücksichtigung interner Variabilität untersucht. Dabei wird ein zur Beantwortung der Fragestellung weiterentwickelter Algorithmus zur Identifikation von SSWs verwendet. Hier wird gezeigt, dass SSWs durch die Implementierung eines Klimakriteriums besser von ”Final Warmings“ abgegrenzt werden können als mit früheren objektiven Verfahren. Der untersuchte große Datensatz wurde mit dem Ozean-Troposphäre- Stratosphäre Modell EGMAM (ECHO-G mit mittlerer Atmosphäre Modell) erzeugt und umfasst Kontrollsimulationen, Szenarienrechnungen inklusive Stabilisierungszeiträumen und idealisierte Experimente. Durch Anwendung des Algorithmus wird gezeigt, dass EGMAM im Vergleich zu den Beobachtungen die Anzahl an SSWs um ungefähr die Hälfte unterschätzt. Dennoch simuliert das Modell weitere Eigenschaften von SSWs wie die Stärke, die Dauer sowie das Abwärtswandern stratosphärischer Anomalien im Zusammenhang mit SSWs in guter Übereinstimmung mit den Beobachtungen. Für den historischen Zeitraum von 1860-2000 kann für den leichten Anstieg der Treibhausgaskonzentrationen kein Einfluss auf die Anzahl von SSWs festgestellt werden. Untersuchungen des 21. Jahrhunderts zeigen für alle Szenarien (B1, A1B und A2) trotz starker interner Variabilität einen Anstieg in der Anzahl von SSWs. Durch die Hinzunahme der im Anschluss an die transienten Phasen gerechneten Stabilisierungszeiträume und der idealisierten Experimente ergibt bei sich Betrachtung hinreichend großer Stichproben ein linearer Zusammenhang zwischen der Häufigkeit von SSWs und dem Strahlungsantrieb. Danach wird eine Verdopplung in der Anzahl von SSWs im Vergleich zum vorindustriellen Kontrolllauf erreicht, wenn das Treibhausgasniveau des A2-Szeanrios im Jahr 2100 erreicht wird bzw. die CO2-Konzentrationen vervierfacht werden. Diese Abschätzung gibt erstmalig einen Überblick über die Unsicherheiten, die mit den verschiedenen Szenarien sowie interner Variabilität hinsichtlich der zukünftigen Häufigkeit von SSWs verknüpft sind. Als Ursache für die Zunahme an SSWs wird eine Steigerung des troposphärischen Wellenflusses in die Stratosphäre sowie die Verminderung der mittleren Windgeschwindigkeit in 60°N und 10 hPa identifiziert, welche durch den anthrogenen Klimawandel bedingt sind. Für die Südhemisphäre, in der das Modell weniger als ein SSW in 100 Jahren simuliert, verändert sich die Anzahl an SSWs mit steigenden Treibhausgaskonzentrationen hingegen nicht. Im Anschluss an die projezierten Änderungen wird die Variabilität von SSWs auf verschiedenen Zeitskalen intensiv untersucht. So schwankt die Häufigkeit simulierter SSWs im Kontrolllauf unter vorindustriellen Bedingungen im Vergleich zu den Beobachtungen zwischen 13% und 70%. Die Untersuchung des Frequenzspektrum, ermittelt mit einer Wavelet-Transformation, offenbart erstmalig eine periodische Schwingung in der Anzahl von SSWs mit einer Periode von 52 Jahren. Ferner wird in der Arbeit ein Mechanismus erarbeitet, welcher die Entstehung der multi-dekadischen Variabilität erklärt. Es wird gezeigt, dass Phasen mit einer erhöhten Anzahl von SSWs mit einem stärkerem troposphärischen Wellenfluss in die Stratosphäre, einem positiven Wärmefluss aus dem Nordatlantik in die Atmosphäre, einer erhöhten Anzahl von Blockierungen und positiven Scheeanomalien über Eurasien einhergehen. Der stärkste Zusammenhang besteht dabei zwischen den SSWs und dem Wärmefluss aus dem Nordatlantik. Die multi-dekadische Variabilität ist die Folge einer Eigenschwingung im Nordatlantik, die durch abwärtswandernde stratosphärische Anomalien im Spätwinter angeregt wird, welche in Verbindung mit SSWs stehen.
The effect of increasing greenhouse gas concentrations on the number of sudden stratospheric warmings (SSWs) is investigated on the basis of ensemble simulations under consideration of internal variability. Here, an existing algorithm is further optimized for the identification of SSWs to answer this scientific question. It is shown here that in comparison to previous objective methods SSWs are better distinguished from ”Final Warmings“ by implementing a climate criterion. The large analyzed data set is generated with the ocean- troposphere-stratosphere model EGMAM (ECHO-G with middle atmosphere model) and includes control simulations, scenario projections continued with stabilized concentrations and idealized experiments. The applycation of the algorithm shows that EGMAM generates only half the number of SSWs compared to observations. Nevertheless, further simulated properties of SSWs such as the strength, duration and downward coupling of stratospheric anomalies associated with SSWs are in good agreement with observations. For the historical period 1860-2000 the slight increase in greenhouse gas concentrations does not affect the number of identified SSWs. Investigations of the 21st century show for all scenarios (B1, A1B and A2) an increase in the number of SSWs, which is superimposed by a considerable amount of internal variability. Only by including the stabilization periods and results of the idealized experiments the sample is sufficiently large to show a clear linear correlation between the number of SSWs and the radiative forcing. Following this relationship a doubling in the number of SSWs compared to the pre-industrial control run is achieved if the greenhouse gas levels of the A2-szeanrio in 2100 is reached or the CO2 concentrations are quadrupled. The present study gives for the first time an overview of the uncertainties associated with different scenarios as well as internal variability regarding the future number of SSWs. The cause for the increase of SSWs is a strengthening of resolved wave flux into the stratosphere and the weakening of the zonal mean zonal wind at 60°N and 10 hPa due to climate change. For the southern hemisphere, where the model simulates less than one SSW in 100 years, the number of SSWs does not change due to the increase of greenhouse gas concentrations. Following the analyses of the projected changes, the variability of SSWs on different time scales is studied in detail on the basis of a long pre-industrial control run. The number of simulated SSWs under pre-industrial conditions varies between 13% and 70% of the observed amount. Investigations of the frequency spectrum, determined with a Wavelet transformation, reveals for the first time a periodic oscillation in the number of SSWs with a period of 52 years. Moreover, in this study a mechanism is developed to explain the origin of this multi-decadal variability. It is shown that periods with an increased number of SSWs are connected to an increased tropospheric wave flux into the stratosphere, a positive heat flux from the North Atlantic into the atmosphere, an increased number of blockings and positiv snow cover anomalies over Eurasia. The strongest link exists between SSWs and heat flux from the North Atlantic. The multi-decadal variability is the result of a natural mode in the North Atlantic, which is stimulated by downward progressing stratospheric anomalies related to SSWs.
