This thesis aims at a deeper understanding of committed climate change and the climate response in mitigation scenarios. Focusing on selected key aspects of climate change climate models are employed to study global mean changes as well as regional changes of different subsystems. Therefore, a fully-coupled ocean atmosphere general circulation model is employed simulating climate change under increasing greenhouse gas (GHG) concentrations and stabilization of GHG concentrations thereafter. Additionally, an ensemble of ocean- atmosphere general circulation models and Earth system models is analyzed under a mitigation scenario that is consistent with the target of limiting global mean temperature change to 2°C relative to the pre-industrial era. To identify the portion of climate change that can be avoided, simulations of the mitigation scenario are compared to a business-as-usual scenario. This thesis shows that the 2°C target - commonly assumed for example by policy makers to be suitable to prevent dangerous anthropogenic interference with the climate system - alone will not be sufficient to avoid all adverse impacts of climate change. This applies to the global scale, with the effect of mitigation on the hydrological cycle being weaker than the effect on surface temperature. It also applies to the regional scale in very sensitive regions. While some adverse effects such as excessive melting of Arctic summer sea ice resulting in a nearly ice free Arctic can be avoided, other aspects such as a strong reduction in the extent of Taiga and Tundra may evolve even under strong mitigation efforts. Furthermore, climate commitment plays an important role for the temporal evolution during the 21st century (e.g., temperature increases despite of decreasing GHG emissions) and beyond the scenario period (e.g., sea level rise).
Ziel dieser Dissertation ist es, ein tieferes Verständnis für Klima-Commitment - d.h. eine in der Vergangenheit oder rezent verursachte Klimaänderung, die in der Zukunft eintreffen wird - und Klimaänderungungen in Mitigationsszenarien zu erlangen. Es werden Klimamodelle verwendet, um sowohl globale als auch regionale Änderungen in den verschiedenen Subsystemen zu untersuchen, wobei der Fokus auf ausgewählten Schlüsselaspekten liegt. Ein vollgekoppeltes Ozean- Atmosphäre-Allgemeine-Zirkulations-Modell wird verwendet, um Klimaänderungen unter ansteigenden Treibhausgaskonzentrationen und anschließender Stabilisierung dieser Konzentration zu simulieren. Darüber hinaus wird ein Ensemble von gekoppelten Klimamodellen sowie Erdsystemmodellen in einem Szenario analysiert, das konsistent ist mit dem Ziel, eine Änderung der globalen Mitteltemperatur von nicht mehr als 2°C verglichen mit der vorindustriellen Periode zu erreichen. Um den Anteil der Klimaänderungen zu identifizieren, der vermieden werden kann, werden Simulationen des Mitigationsszenarios mit Simulationen eines "Weiter-so-wie-bisher" Szenarios verglichen. Diese Arbeit zeigt, dass das 2°C-Ziel - gemeinhin insbesondere von politischen Entscheidungsträgern für geeignet erachtet, gefährliche anthropogene Eingriffe in das Klimasystem zu verhindern - allein nicht ausreichen wird, alle ungewollten Folgen des Klimawandels zu vermeiden. Dies betrifft die globale Skala, da der Einfluss von Mitigationsmaßnahmen auf den hydrologischen Zyklus geringer ist als auf die bodennahe Temperatur. Es betrifft aber auch die regionale Skala in besonders sensitiven Regionen. Einige ungewollte Effekte, wie das exzessive Schmelzen arktischen Meereises im Sommer und somit eine nahezu eisfreie Arktis, können vermieden werden. Andere Prozesse, wie der starke Rückgang der Fläche von Gebieten mit Taiga- und Tundravegetation, werden auch bei starken Mitigitationsmaßnahmen voranschreiten. Darüber hinaus spielt Klima-Commitment eine wichtige Rolle für den zeitlichen Verlauf von Klimaänderungen während des 21. Jahrhunderts (zum Beispiel steigt die Temperatur auch unter sinkenden Treibhausgasemissionen weiter an) und über diesen Zeitraum hinaus (zum Beispiel mit einem anhaltenden Meeresspiegelanstieg).
