22 research outputs found

    Akatemian jalkavÀki: Lapsi, postdoc, pandemia - rakkautta ja rajoituksia

    Get PDF
    Kun Juhan esikoinen kohtasi isovanhempansa ensi kertaa, niin järkytyshän siitä syntyi. Päälle vuoden ikäisenä hän oppi juuri vierastamaan vartuttuaan koko pienen ikänsä eristyksillä toisella mantereella. Pandemia iski yllättäen kesken isän postdoc-kauden, ja pakotti rajoitteita meidän jokaisen elämään. Myös Kallen esikoinen syntyi maskipakon ollessa huipussaan. Hän oppii kuitenkin nopeasti erottamaan hymyt maskien takaa - lapsi sopeutuu häikäisevän nopeasti

    Akatemian jalkavÀki: Paluu kampuksille

    Get PDF

    Understanding the climate effects of anthropogenic aerosols

    Get PDF
    Anthropogenic aerosols alter the climate by scattering and absorbing the incoming solar radiation and by modifying clouds’ optical properties, causing a global cooling or warming effect. Anthropogenic aerosols are partly co-emitted with anthropogenic greenhouse gases, and future climate mitigation actions lead to the decline of anthropogenic aerosols’ cooling effect. However, the exact cooling effect is still uncertain. Part of this uncertainty is related to the structural differences of current climate models. This work evaluates the present-day anthropogenic aerosol temperature and precipitation effect and factors affecting the model difference. The key objectives of this thesis were: 1) What are the climate effects of present-day anthropogenic aerosols?, 2) What mechanisms drive the model-to-model differences?, and 3) How do future reductions affect local and global climates? The global models ECHAM6 and NorESM1 were used to evaluate the present-day climate effects with the identical anthropogenic aerosol scheme MACv2-SP. Results reveal that an identical anthropogenic aerosol description does not reduce the uncertainty related to anthropogenic aerosol climate effects, and the difference in the estimated difference is due to model dynamics and oceans. The key mechanism driving the difference in the models was evaluated using data from the Precipitation Driven Model Intercomparison Project (PRMIP). Similar mechanisms drive the model-to-model difference for greenhouse gases and aerosols, where the key drivers are the differences in water vapor, the vertical temperature structure of the atmosphere, and sea ice and snow cover changes. However, on a regional scale, the key drivers differ. Future anthropogenic aerosol effects were evaluated using new CMIP6 data. This work shows the importance of anthropogenic aerosols for current and future climate change. For a more accurate assessment of climate impacts of anthropogenic aerosols, one needs to also consider remote effects of the local aerosols. The Arctic regions are particularly sensitive to midlatitude aerosols, such as Asian aerosols, which are expected to decline in the next decades. To gain a more accurate estimation of anthropogenic aerosols, it is not sufficient to only focus on composition and geographical distribution of aerosols, as the dynamic response of climate is also important. On global temperature results did not indicate clear aerosols signal, however future temperature development over the Asian regions is modulated by the future Asian aerosol emissions.Ihmisen aiheuttamat pÀÀstöt vaikuttavat ilmastoon monella eri tavalla. Ihmisen aiheuttamien kasvihuonekaasujen lisĂ€ksi ihmisen toiminnasta aiheutuva pienhiukkasten mÀÀrĂ€n lisÀÀntyminen muuttaa ilmakehĂ€n koostumusta. TĂ€llĂ€ hetikellĂ€ pienhiukkaset viilentĂ€vĂ€t ilmastoa. Ne kuitenkin vaikuttavat suppeammalla alueella kuin kasvihuonekaasut, jonka takia niillĂ€ on voimakas paikallinen vaikutus. Kiristyneiden ilmanlaatuvaatimusten takia pienhiukkasten mÀÀrĂ€ on vĂ€hentynyt nopeasti ja niiden koostumus on muuttunut. TĂ€mĂ€n takia pienhiukkasten aiheuttamia vaikutuksia nykyilmastoon ja tulevaisuuteen on tĂ€rkeÀÀ tutkia. Erityisesti viilentĂ€vĂ€n vaikutuksen tutkiminen on olennaista. Kuitenkaan kaikki pienhiukkaset eivĂ€t laske lĂ€mpötilaa vaan esimerkiksi musta hiili lĂ€mmittÀÀ ilmastoa. Kuitenkin pienhiukkasten ilmastovaikutuksiin liitttyy vielĂ€ paljon epĂ€varmuuksia ja niiden tutkiminen on tĂ€rkeÀÀ, jotta yhteiskunnat pystyvĂ€t paremmin sopeutumaan pienhiukkasten aiheuttamiin epĂ€varmuuksiin. TĂ€ssĂ€ tutkimuksessa hyödynnettiin ECHAM6 ja NorESM1 -ilmastomalleja, joissa on keskenÀÀn samanlainen kuvaus ihmisperĂ€isistĂ€ pienhiukkasista. Kummassakin mallissa on identtinen kuvaus aerosolien pilvivuorovaikutuksesta. NĂ€iden avulla tutkittiin, mikĂ€ on nykypĂ€ivĂ€n pienhiukkasten ilmastovaikutus. Kasvihuonekaasujen ja erilaisten pienhiukkasten ilmastovaikutuksia sekĂ€ ilmastomallien vĂ€lisiĂ€ eroja tutkittiin kĂ€yttĂ€en Precipitation Driven Model Intercomparison Project (PDRMIP) aineistoa. Tulevaisuuden pienhiukkasten ilmastovaikutuksia tutkittiin Climate Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6) aineistosta. Tutkimuksessa havaittiin, ettĂ€ vaikka ilmastomallien ihmisperĂ€isten aerosolien kuvaus oli identtinen, mallit antoivat lievĂ€sti erilaisia tuloksia. Mallien vĂ€liset erot eivĂ€t olleet merkittĂ€vĂ€sti pienemmĂ€t identtisyydestĂ€ huolimatta kuin epĂ€identtisten mallien erot olivat. Ilmastovaikutusten eroihin vaikuttavat ihmisperĂ€isten aerosolien kuvaukse lisĂ€ksi se, miten meri on kuvattu malleissa ja miten merijÀÀ muuttuu ihmisperĂ€isten aerosolien vaikutuksesta. Globaalilla tasolla mallien vĂ€liset erot selittyvĂ€t erilaisesta vasteesta ilmakehĂ€n pystyrakenteessa ja merijÀÀssĂ€. Vaikka ilmastomalleihin lisĂ€tÀÀn kasvihuonekaasujen tai aerosolien mÀÀrÀÀ, erot selittyvĂ€t samoilla tekijöillĂ€. Paikallisesti ilmastomallien vĂ€liset tulokset taas eroavat merkittĂ€vĂ€sti myös pilvien erilaisten vaikutusten seurauksena. Tulevaisuudessa on arvioitu, ettĂ€ pienhiukkasten pitoisuudet pienenevĂ€t. TĂ€mĂ€ johtuu siitĂ€, ettĂ€ pienhiukkaset syntyvĂ€t osittain samoista lĂ€hteistĂ€ kuin kasvihuonekaasut. Globaalissa lĂ€mpötilassa ei havaittu merkittĂ€vÀÀ vaikutusta, mutta lĂ€hitulevaisuudessa aerosolien vaikutus sadannan muutoksessa on merkittĂ€vĂ€. Aasiassa aerosoleilla on huomattava vaikutus monsuunisateeseen ja lĂ€mpötilaan. TĂ€mĂ€ tutkimus antaa viitteitĂ€ siitĂ€, ettĂ€ ilmastomalleissa ihmisperĂ€isten pienhiukkasten ilmastovaikutuksissa merkittĂ€vÀÀ on pienhiukkasten mahdollisimman tarkan kuvauksen lisĂ€ksi ilmakehĂ€n ja meren dynaaminen vaste. MikĂ€li tulevaisuudessa ihmisperĂ€isten aerosolien ilmastovaikutuksia halutaan tarkentaa, pelkĂ€stÀÀn aerosolien mikrofysiikan tarkempi kuvaus ei ole riittĂ€vÀÀ vaan tarvitaan ymmĂ€rrystĂ€ myös ilmakehĂ€n dynaamisista vasteista

    AlijÀÀhtyneiden vesikerrosten tunnistaminen

    No full text
    This research consecrates to methods to identify geometry of low level supercooled liquid cloud layer when the layer is embedded in ice cloud precipitation. Data gathered during, Biogenic Aerosols – Effects on Clouds and Climate, campaign is used in this study. Identification is carried out by studying radar reflectivity and Doppler velocity profile. Method detect local minimum and maximum from radar reflectivity profile. Layer boundaries are compared to Lidar and sounding observations. Results shows that the boundaries of radar reflectivity can be used to estimate geometry and properties of low level supercooled liquid cloud layer.TĂ€mĂ€ tutkimus keskittyy alijÀÀhtyneen vesikerroksen tunnistamiseen monikerroksisista pilvistĂ€. Aineisto on kerĂ€tty Biogenic Aerosols – Effects on Clouds and Climate -mittauskampanjasta ajalta 1.2-12.9.2014. Tutkimuksessa alijÀÀhtynyt vesikerros tunnistettiin tutkimalla tutkan havaitsemaa takaisinsirontaa. Tutkimuksessa havaittiin, ettĂ€ tutkaheijastuksen Ă€killinen pienentyminen tapahtuu alijÀÀhtyneen vesikerroksen ylĂ€puolella, ja ettĂ€ tutkaheijastus alkaa kasvaa kerroksen sisĂ€llĂ€. Paikallinen maksimi havaitaan kerroksen alareunassa. MenetelmĂ€ havaitsee paikallisen minimin sekĂ€ paikallisen maksin tutka heijastuksesta. Tulokset vahvistettiin Lidar- ja sÀÀpallohavainnoilla, joka osoitti alijÀÀhtyneen veden korkeuden. Tulokset osoittivat, ettĂ€ alijÀÀhtynyt vesikerros voidaan tunnistaa tutka mittauksista tĂ€llĂ€ menetelmillĂ€ ja sen ominaisuuksia voidaan tutkia

    Understanding the surface temperature response and its uncertainty to CO2, CH4, black carbon, and sulfate

    Get PDF
    Understanding the regional surface temperature responses to different anthropogenic climate forcing agents, such as greenhouse gases and aerosols, is crucial for understanding past and future regional climate changes. In modern climate models, the regional temperature responses vary greatly for all major forcing agents, but the causes of this variability are poorly understood. Here, we analyze how changes in atmospheric and oceanic energy fluxes due to perturbations in different anthropogenic climate forcing agents lead to changes in global and regional surface temperatures. We use climate model data on idealized perturbations in four major anthropogenic climate forcing agents (CO2, CH4, sulfate, and black carbon aerosols) from Precipitation Driver Response Model Intercomparison Project (PDRMIP) climate experiments for six climate models (CanESM2, HadGEM2-ES, NCAR-CESM1-CAM4, NorESM1, MIROC-SPRINTARS, GISS-E2). Particularly, we decompose the regional energy budget contributions to the surface temperature responses due to changes in longwave and shortwave fluxes under clear-sky and cloudy conditions, surface albedo changes, and oceanic and atmospheric energy transport. We also analyze the regional model-to-model temperature response spread due to each of these components. The global surface temperature response stems from changes in longwave emissivity for greenhouse gases (CO2 and CH4) and mainly from changes in shortwave clear-sky fluxes for aerosols (sulfate and black carbon). The global surface temperature response normalized by effective radiative forcing is nearly the same for all forcing agents (0.63, 0.54, 0.57, 0.61KW 1 m(2)). While the main physical processes driving global temperature responses vary between forcing agents, for all forcing agents the model-to-model spread in temperature responses is dominated by differences in modeled changes in longwave clear-sky emissivity. Furthermore, in polar regions for all forcing agents the differences in surface albedo change is a key contributor to temperature responses and its spread. For black carbon, the modeled differences in temperature response due to shortwave clear-sky radiation are also important in the Arctic. Regional model-to-model differences due to changes in shortwave and longwave cloud radiative effect strongly modulate each other. For aerosols, clouds play a major role in the model spread of regional surface temperature responses. In regions with strong aerosol forcing, the model-to-model differences arise from shortwave clear-sky responses and are strongly modulated by combined temperature responses to oceanic and atmospheric heat transport in the models.Peer reviewe
    corecore