Forskningsprojekt Clouds and climate transitioning to post-fossil aerosol regime: CleanCloud

Aerosol-molninteraktioner (ACI) är fortfarande den största källan till osäkerhet i tidigare, nuvarande och framtida strålningspåverkan, vilket hindrar trovärdiga klimatprognoser. ACI-effekter förväntas förändras dramatiskt när vi går in i en post-fossil värld, kännetecknad av kraftiga minskningar av antropogena aerosolutsläpp men med allt större effekter från naturliga aerosoler. Även om vi förväntar oss renare moln jämfört med idag, kan ACI i detta postfossila tillstånd avsevärt skilja sig från förindustriella förhållanden, på grund av förändringar i klimatet och förändringar i källregionens egenskaper. CleanCloud kommer att ta itu med de stora luckorna som hindrar robusta ACI-bedömningar, förbättra deras representation i nuvarande och nästa generations kilometerskaliga klimatmodeller, kvantifiera och förstå deras regionala och tidsmässiga effekter och hur de kommer att utvecklas i övergången till den post-fossila regimen. För att åstadkomma detta kommer CleanCloud 1) att genomföra riktade fältexperiment i europeiska klimatzoner; 2) utveckla state-of-the-art algoritmer och analysverktyg för att få nya proxyservrar och diagnostik för viktiga ACI-relaterade processer; 3) bidra till kalibreringen och valideringen av kommande satellituppdrag i samordning med satellitgemenskapen; 4) förbättra och bättre begränsa kilometer- och storskaliga klimatmodeller med hjälp av avancerad maskininlärning, dataassimilering och modellkalibrering, och konfrontera störda fysikensembler med befintliga och nya satellit- och in-situ-data; och 5) bedöma aerosolers roll i konvektionssystemens livscykel,
fokus på nederbördsbildning och effekterna på det hydrologiska kretsloppet, och 6) förbättra utnyttjandet av datacenter, mätprogram, internationella kampanjer, laboratoriestudier och modeller. Med dessa kommer CleanCloud på djupet att stärka europeisk forskning om klimatförändringar, avsevärt bidra till kommande klimatbedömningar och gynna samhället genom modeller som möjliggör förbättrade väder- och säsongsprognoser.