Observationally-based constraints of future climate projections of carbon cycle feedbacks and the shift in the Austral Jet Stream

Der anthropogene Klimawandel wird vor allem durch die Emissionen von Treibhausgasen (GHG) verursacht, welche den Energiehaushalt der Erde ändern. Der Anstieg in GHG- Konzentrationen verstärkt nicht nur den strahlungsgetriebenen Treibhauseffekt, sondern beeinflusst auch die atmosphärische Zirkulation sowie biogeochemische Kreisläufe. Rückkopplungsprozesse von Biogeochemischen Kreisläufen können dabei die Klimaerwärmung verstärken oder abschwächen. Aktuelle Erdsystemmodelle (ESMs) aus der fünften Phase des Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5), beinhalten solche biogeochemische Prozesse. Diese ermöglichen die Untersuchung von biogeochemischen und Klima Feedbacks des Erdsystems. Diese Feedbacks in Klimaprojektionen unterliegen jedoch großen Unsicherheiten, da das Verständnis der zugrundeliegenden Prozessen und deren Repräsentation in ESMs oft noch unzureichend ist. Das Ziel dieser Arbeit ist zu untersuchen wie beobachtbare Eigenschaften des aktuellen Klimas genutzt werden können, um Unsicherheiten in ausgesuchten Rückkopplungsprozessen zu reduzieren. Um den Zusammenhang zwischen der Klimasensitivität auf anthropogen verursachte Klimaänderungen und beobachtbare Eigenschaften des globalen Klimasystems besser zu verstehen, wurde die relativ neue Methode der so genannten Emergent Constraints verwendet. Emergent Constraints beschreiben dabei Zusammenhänge zwischen einem Aspekt der simulierten Erdsystemsensitivität und einem beobachtbaren Trend oder Variation des aktuellen Klimas. Diese Methode wurde in dieser Arbeit verwendet um Feedbacks im Kohlenstoffkreislauf sowie Änderungen in der Position des Südhemisphären (SH) Jets auf anthropogene Klimaänderungen genauer zu bestimmen. Dafür wurden neue Diagnostiken entwickelt und in das Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool) implementiert. Diese erste Studie nutzt Beobachtungsdaten, um den Kohlenstofkreislauf-Klima- Feedback genauer zu bestimmen und wurde in Journal of Geophysical Research 2014 publiziert. In den meisten Klimaprojektionen führt eine Erwärmung des Klimas zu einer geringeren Aufnahmefähigkeit von atmosphärischem Kohlenstoff Dioxid (CO2) durch die terrestrische Senke. Als Ergebnis bleibt mehr CO2 in der Atmosphäre zurück wo es als GHG klimawirksam ist. Dieser Effekt beschreibt einen positiven Rückkopplungsprozess des Kohlenstoffkreislaufes zur Klimaerwärmung (L) und wird durch den anteiligen Kohlenstoffverlust pro Kelvin Erwärmung quantifiziert, in Einheiten von GtC pro K. Dieser unterliegt jedoch starken Unsicherheiten in Klimaprojektionen des 21. Jahrhunderts. CMIP5 Modelle simulieren den Betrag der tropischen terrestrischen Kohlenstoffsenke, bei ausgeblendeten Klimaeinwirkungen auf den Kohlenstoffkreislauf, im Bereich von 252 ± 112 GtC für eine Verdopplung atmosphärischen CO2 Konzentrationen. Eine gute Korrelation zwischen dem Kohlenstoffkreislauf-Klima-Rückkopplungsfaktor und der beobachtbaren Sensitivität der interannualen CO2-Wachstumsrate auf Temperaturschwankungen ermöglicht es die Unsicherheiten in Klimaprojektionen mit Beobachtungen einzuschränken. Die beobachtete Sensitivität (-4.4 ± 0.9 GtC per year and K) reduziert dabei die Unsicherheiten zu -44 ± 14 GtC pro K um mehr als die Hälfte im Vergleich zum Multimodellmittelwert von 49 ± 40 GtC pro K. Die Ergebnisse der ersten Studie implizieren, dass mit einem Temperaturanstieg weniger Kohlenstoff in der terrestrischen Senke gespeichert wird. Dieser Effekt ist im Vergleich zum Multimodellmittel für den neu berechneten Wert geringer, was einen geringeren Anstieg der CO2 Konzentration durch Klimaerwärmung bedeutet. Die zweite Studie nutzt Beobachtungsdaten, um den Kohlestofkreislauf-CO2 Feedback genauer zu bestimmen und ist in der Begutachtung bei Nature. Unsicherheiten in der Sensitivität des Landökosystems auf erhöhte atmosphärische CO2 Konzentrationen tragen zusätzlich zu Unsicherheiten von Klimaprojektionen bei. CMIP5 Modelle mit interaktivem Kohlenstoffkreislauf simulieren für einen Anstieg der atmosphärischen CO2 Konzentration eine Erhöhung der terrestrischen Brutto Primärproduktion (GPP). Dieser Düngeeffekt wird jedoch von den CMIP5 Modellen unterschiedlich stark für eine aktuelle atmosphärische CO2 Konzentration (ca. 400 ppmv) simuliert und ist im Bereich von 7.5 ± 7 GtC relativ zu vorindustriellen Zeiten. In dieser Studie wurde eine starke Korrelation zwischen dem Düngeeffekt von CO2 auf GPP in höheren Breiten sowie den Extratropen und der beobachteten Änderung der CO2 Amplitude im Jahresgangs (0.05 ± 0.001 ppmv pro ppmv) festgestellt. Mithilfe der Beobachtungen konnte für eine Verdopplung der atmosphärischen CO2 Konzentrationen ein Düngeeffekt auf GPP in hohen Breiten von 0.14% pro ppmv und für GPP in den extratropischen Regionen von 0.12% pro ppmv ermittelt werden. Durch die Anwendung der beobachtungsbasierte Methode auf den Kohlestofkreislauf-CO2 Feedback konnte deutliche Verringerung der Unsicherheiten des Düngeeffekts erzielt werden. Die dritte Studie nutzt Beobachtungen um die Position des SH Jets in Klimaprojektionen genauer zu bestimmen und wurde im Journal of Climate 2016 publiziert. Die Zuname stratosphärischen Ozons und den Anstieg von GHG haben einen starken Einfluss auf die SH extratropische Zirkulation was eine Verlagerung der SH Jetposition zur Folge hat. Die mittlere SH Jetposition ist in CMIP Modellen in Bezug auf Beobachtungsdaten zum Äquartor verschoben und die Modelle simulieren eine Verteilung der Jetposition über 10 Grad in der historischen Klimatologie und in Klimaprojektionen. Die Multiple Diagnostik Ensemble Regression (MDER) Methode wurde verwendet um prozess-orientierte Diagnostiken des aktuellen Klimas mit Projektionen der SH Jetposition zu korrelieren. Die MDER Methode wurde auf den Zeitraum 2015 - 2034 angewendet, wo sie aus den 20 Diagnostiken die historische Jetposition als die wichtigste Größe aussucht. Die Methode detektiert den zum Äquator hin verschobenen Bias in der historischen Jetposition und berechnet eine Korrektur von 1.5 Grad südlich für die Vorhersage. Durch die Analyse konnte somit eine Verbesserung zum Ensemblemittelwert und dessen Unsicherheit erzielt werden. Emergent Constraints, wie sie in dieser Arbeit untersucht wurden, können helfen Modellentwicklungen und Beobachtungen auf Prozesse zu fokussieren, die zur Größenordnung und den Unsicherheiten zukünftiger Klimavorhersagen maßgeblich beitragen.Anthropogenic climate change is mainly driven by increasing greenhouse gas (GHG) concentrations that alter the Earth’s energy budget. Higher GHG concentrations not only result in an increase of the radiative forcing but also affect the atmospheric circulation and biogeochemical cycles. Feedbacks of biogeochemical cycles potentially amplify or dampen warming and cooling processes of the climate. State-of-the-art Earth system models (ESMs) participating in the 5th phase of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) include biogeochemical components allowing investigations of biogeochemical and climate feedbacks of the Earth system. The magnitude of these feedbacks remains a key uncertainty in climate change projections because of the lack of understanding of the underlying processes and their representation in ESMs. The aim of this work is to study how observable features of the current climate can be used to reduce uncertainties in selected key feedbacks. In order to constrain the climate’s sensitivity to anthropogenic forcings with observations, the relatively new method of emergent constraints is used. Emergent constraints are relationships between some aspect of the simulated Earth system sensitivity and an observable trend or variability in the current climate. This approach is applied in this thesis to constrain carbon cycle feedbacks and the shift in the positions of the Southern Hemispheric (SH) Jet Stream due to anthropogenically forced climate change. New diagnostics are developed and implemented into the Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool). The first study uses observations to constrain the carbon cycle-climate feedback and has been published in a peer-reviewed publication in the Journal of Geophysical Research in 2014. In most climate-carbon cycle projections, climate warming reduces the efficiency of carbon dioxide (CO2) absorption by the land. As a result more of the emitted carbon remains in the atmosphere leading to additional warming, representing a positive carbon cycle-climate feedback. The longterm sensitivity of land carbon storage to future climate warming (g_L) can be quantified in terms of carbon loss per unit temperature change, usually given in GtC per K, and remains a key uncertainty in climate projections of the 21st century. The CMIP5 models with interactive carbon cycle simulate a spread in the tropical land carbon storage in the order of 252 ± 112 GtC at a doubling of CO2. A good correlation between the carbon cycle-climate feedback and the (observable) sensitivity of interannual variations in the CO2 growth rate to temperature variations was found in the CMIP5 models, enabling the projections to be constrained with observations. The observed sensitivity of CO2 to changes in tropical temperature (-4.4 ± 0.9 GtC per year and K) narrows the range of the carbon cycle-climate feedback to -44 ± 14 GtC per K, compared to the unconstrained multi model mean of -49 ± 40 GtC per K. The results show that with increasing temperature less carbon will be stored in the terrestrial sink, but this carbon cycle-climate feedback is smaller in the constrained ensemble. This implies a less severe increase of atmospheric CO2 concentrations with climate warming than the increase simulated by the unconstrained model ensemble. The second study uses observations to constrain the carbon cycle-CO2 feedback and is currently under review in Nature. Uncertainties in the vegetation response to rising CO2 concentrations contribute significantly to the large spread in projections of future anthropogenic CO2 and hence climate change. CMIP5 models with interactive carbon generally agree that elevated CO2 will enhance Gross Primary Productivity (GPP), but the magnitude of this fertilization effect varies widely among the models, simulating a GPP increase for current CO2 concentrations (approx. 400 ppmv) of 7.5 ± 7 GtC relative to pre-industrial times. The projected CO2 fertilization effect on high-latitude and extra-tropical GPP is found to be correlated with the magnitude of the CO2 fertilization effect on the amplitude of the CO2 seasonal cycle (0.05 ± 0.001 ppmv per ppmv), allowing this to be used as an emergent constraint. With the observational constraint the increase in GPP for a doubling of the atmospheric CO2 concentration is estimated to be in the order of 0.14% per ppmv for high-latitude GPP and 0.12% per ppmv for extra-tropical GPP, respectively. The observational constraint on the carbon cycle-CO2 feedback therefore significantly reduces the uncertainty and suggests that models overestimate the magnitude of the terrestrial carbon sink. The third study uses observations to constrain the projected position in the austral jet stream and has been published in a peer-reviewed publication in the Journal of Climate in 2015. Stratospheric ozone recovery and increasing GHGs are expected to have a large impact on the SH extratropical circulation shifting the position of the jet stream and thus the SH storm tracks. Models participating in CMIP5 have difficulties in reproducing the observed properties of the austral jet. Typically, the position of the jet is shifted equatorward in the models and 10 deg spread in their historical and future climatologic meridional position. A Multiple Diagnostic Ensemble Regression (MDER) method was used to relate process-oriented diagnostics of the current climate to projections of future SH jet stream positions. MDER is targeted to constrain nearterm (2015-2034) projections of the austral jet position, and selects the historical jet position as the most important of 20 diagnostics. The method essentially recognizes the equatorward bias in the past jet position, and provides a bias correction of about 1.5 deg southward to future projections. This constitutes an improvement of the projected jet position and also narrows the uncertainty compared to the unweighted multi model mean. Emergent constraints of the types studied in this thesis can help guiding model development and observations onto processes crucial to the magnitude and spread of future Earth system change

Observationally-based constraints of future climate projections of carbon cycle feedbacks and the shift in the Austral Jet Stream

Der anthropogene Klimawandel wird vor allem durch die Emissionen von Treibhausgasen (GHG) verursacht, welche den Energiehaushalt der Erde ändern. Der Anstieg in GHG- Konzentrationen verstärkt nicht nur den strahlungsgetriebenen Treibhauseffekt, sondern beeinflusst auch die atmosphärische Zirkulation sowie biogeochemische Kreisläufe. Rückkopplungsprozesse von Biogeochemischen Kreisläufen können dabei die Klimaerwärmung verstärken oder abschwächen. Aktuelle Erdsystemmodelle (ESMs) aus der fünften Phase des Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5), beinhalten solche biogeochemische Prozesse. Diese ermöglichen die Untersuchung von biogeochemischen und Klima Feedbacks des Erdsystems. Diese Feedbacks in Klimaprojektionen unterliegen jedoch großen Unsicherheiten, da das Verständnis der zugrundeliegenden Prozessen und deren Repräsentation in ESMs oft noch unzureichend ist. Das Ziel dieser Arbeit ist zu untersuchen wie beobachtbare Eigenschaften des aktuellen Klimas genutzt werden können, um Unsicherheiten in ausgesuchten Rückkopplungsprozessen zu reduzieren. Um den Zusammenhang zwischen der Klimasensitivität auf anthropogen verursachte Klimaänderungen und beobachtbare Eigenschaften des globalen Klimasystems besser zu verstehen, wurde die relativ neue Methode der so genannten Emergent Constraints verwendet. Emergent Constraints beschreiben dabei Zusammenhänge zwischen einem Aspekt der simulierten Erdsystemsensitivität und einem beobachtbaren Trend oder Variation des aktuellen Klimas. Diese Methode wurde in dieser Arbeit verwendet um Feedbacks im Kohlenstoffkreislauf sowie Änderungen in der Position des Südhemisphären (SH) Jets auf anthropogene Klimaänderungen genauer zu bestimmen. Dafür wurden neue Diagnostiken entwickelt und in das Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool) implementiert. Diese erste Studie nutzt Beobachtungsdaten, um den Kohlenstofkreislauf-Klima- Feedback genauer zu bestimmen und wurde in Journal of Geophysical Research 2014 publiziert. In den meisten Klimaprojektionen führt eine Erwärmung des Klimas zu einer geringeren Aufnahmefähigkeit von atmosphärischem Kohlenstoff Dioxid (CO2) durch die terrestrische Senke. Als Ergebnis bleibt mehr CO2 in der Atmosphäre zurück wo es als GHG klimawirksam ist. Dieser Effekt beschreibt einen positiven Rückkopplungsprozess des Kohlenstoffkreislaufes zur Klimaerwärmung (L) und wird durch den anteiligen Kohlenstoffverlust pro Kelvin Erwärmung quantifiziert, in Einheiten von GtC pro K. Dieser unterliegt jedoch starken Unsicherheiten in Klimaprojektionen des 21. Jahrhunderts. CMIP5 Modelle simulieren den Betrag der tropischen terrestrischen Kohlenstoffsenke, bei ausgeblendeten Klimaeinwirkungen auf den Kohlenstoffkreislauf, im Bereich von 252 ± 112 GtC für eine Verdopplung atmosphärischen CO2 Konzentrationen. Eine gute Korrelation zwischen dem Kohlenstoffkreislauf-Klima-Rückkopplungsfaktor und der beobachtbaren Sensitivität der interannualen CO2-Wachstumsrate auf Temperaturschwankungen ermöglicht es die Unsicherheiten in Klimaprojektionen mit Beobachtungen einzuschränken. Die beobachtete Sensitivität (-4.4 ± 0.9 GtC per year and K) reduziert dabei die Unsicherheiten zu -44 ± 14 GtC pro K um mehr als die Hälfte im Vergleich zum Multimodellmittelwert von 49 ± 40 GtC pro K. Die Ergebnisse der ersten Studie implizieren, dass mit einem Temperaturanstieg weniger Kohlenstoff in der terrestrischen Senke gespeichert wird. Dieser Effekt ist im Vergleich zum Multimodellmittel für den neu berechneten Wert geringer, was einen geringeren Anstieg der CO2 Konzentration durch Klimaerwärmung bedeutet. Die zweite Studie nutzt Beobachtungsdaten, um den Kohlestofkreislauf-CO2 Feedback genauer zu bestimmen und ist in der Begutachtung bei Nature. Unsicherheiten in der Sensitivität des Landökosystems auf erhöhte atmosphärische CO2 Konzentrationen tragen zusätzlich zu Unsicherheiten von Klimaprojektionen bei. CMIP5 Modelle mit interaktivem Kohlenstoffkreislauf simulieren für einen Anstieg der atmosphärischen CO2 Konzentration eine Erhöhung der terrestrischen Brutto Primärproduktion (GPP). Dieser Düngeeffekt wird jedoch von den CMIP5 Modellen unterschiedlich stark für eine aktuelle atmosphärische CO2 Konzentration (ca. 400 ppmv) simuliert und ist im Bereich von 7.5 ± 7 GtC relativ zu vorindustriellen Zeiten. In dieser Studie wurde eine starke Korrelation zwischen dem Düngeeffekt von CO2 auf GPP in höheren Breiten sowie den Extratropen und der beobachteten Änderung der CO2 Amplitude im Jahresgangs (0.05 ± 0.001 ppmv pro ppmv) festgestellt. Mithilfe der Beobachtungen konnte für eine Verdopplung der atmosphärischen CO2 Konzentrationen ein Düngeeffekt auf GPP in hohen Breiten von 0.14% pro ppmv und für GPP in den extratropischen Regionen von 0.12% pro ppmv ermittelt werden. Durch die Anwendung der beobachtungsbasierte Methode auf den Kohlestofkreislauf-CO2 Feedback konnte deutliche Verringerung der Unsicherheiten des Düngeeffekts erzielt werden. Die dritte Studie nutzt Beobachtungen um die Position des SH Jets in Klimaprojektionen genauer zu bestimmen und wurde im Journal of Climate 2016 publiziert. Die Zuname stratosphärischen Ozons und den Anstieg von GHG haben einen starken Einfluss auf die SH extratropische Zirkulation was eine Verlagerung der SH Jetposition zur Folge hat. Die mittlere SH Jetposition ist in CMIP Modellen in Bezug auf Beobachtungsdaten zum Äquartor verschoben und die Modelle simulieren eine Verteilung der Jetposition über 10 Grad in der historischen Klimatologie und in Klimaprojektionen. Die Multiple Diagnostik Ensemble Regression (MDER) Methode wurde verwendet um prozess-orientierte Diagnostiken des aktuellen Klimas mit Projektionen der SH Jetposition zu korrelieren. Die MDER Methode wurde auf den Zeitraum 2015 - 2034 angewendet, wo sie aus den 20 Diagnostiken die historische Jetposition als die wichtigste Größe aussucht. Die Methode detektiert den zum Äquator hin verschobenen Bias in der historischen Jetposition und berechnet eine Korrektur von 1.5 Grad südlich für die Vorhersage. Durch die Analyse konnte somit eine Verbesserung zum Ensemblemittelwert und dessen Unsicherheit erzielt werden. Emergent Constraints, wie sie in dieser Arbeit untersucht wurden, können helfen Modellentwicklungen und Beobachtungen auf Prozesse zu fokussieren, die zur Größenordnung und den Unsicherheiten zukünftiger Klimavorhersagen maßgeblich beitragen.Anthropogenic climate change is mainly driven by increasing greenhouse gas (GHG) concentrations that alter the Earth’s energy budget. Higher GHG concentrations not only result in an increase of the radiative forcing but also affect the atmospheric circulation and biogeochemical cycles. Feedbacks of biogeochemical cycles potentially amplify or dampen warming and cooling processes of the climate. State-of-the-art Earth system models (ESMs) participating in the 5th phase of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5) include biogeochemical components allowing investigations of biogeochemical and climate feedbacks of the Earth system. The magnitude of these feedbacks remains a key uncertainty in climate change projections because of the lack of understanding of the underlying processes and their representation in ESMs. The aim of this work is to study how observable features of the current climate can be used to reduce uncertainties in selected key feedbacks. In order to constrain the climate’s sensitivity to anthropogenic forcings with observations, the relatively new method of emergent constraints is used. Emergent constraints are relationships between some aspect of the simulated Earth system sensitivity and an observable trend or variability in the current climate. This approach is applied in this thesis to constrain carbon cycle feedbacks and the shift in the positions of the Southern Hemispheric (SH) Jet Stream due to anthropogenically forced climate change. New diagnostics are developed and implemented into the Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool). The first study uses observations to constrain the carbon cycle-climate feedback and has been published in a peer-reviewed publication in the Journal of Geophysical Research in 2014. In most climate-carbon cycle projections, climate warming reduces the efficiency of carbon dioxide (CO2) absorption by the land. As a result more of the emitted carbon remains in the atmosphere leading to additional warming, representing a positive carbon cycle-climate feedback. The longterm sensitivity of land carbon storage to future climate warming (g_L) can be quantified in terms of carbon loss per unit temperature change, usually given in GtC per K, and remains a key uncertainty in climate projections of the 21st century. The CMIP5 models with interactive carbon cycle simulate a spread in the tropical land carbon storage in the order of 252 ± 112 GtC at a doubling of CO2. A good correlation between the carbon cycle-climate feedback and the (observable) sensitivity of interannual variations in the CO2 growth rate to temperature variations was found in the CMIP5 models, enabling the projections to be constrained with observations. The observed sensitivity of CO2 to changes in tropical temperature (-4.4 ± 0.9 GtC per year and K) narrows the range of the carbon cycle-climate feedback to -44 ± 14 GtC per K, compared to the unconstrained multi model mean of -49 ± 40 GtC per K. The results show that with increasing temperature less carbon will be stored in the terrestrial sink, but this carbon cycle-climate feedback is smaller in the constrained ensemble. This implies a less severe increase of atmospheric CO2 concentrations with climate warming than the increase simulated by the unconstrained model ensemble. The second study uses observations to constrain the carbon cycle-CO2 feedback and is currently under review in Nature. Uncertainties in the vegetation response to rising CO2 concentrations contribute significantly to the large spread in projections of future anthropogenic CO2 and hence climate change. CMIP5 models with interactive carbon generally agree that elevated CO2 will enhance Gross Primary Productivity (GPP), but the magnitude of this fertilization effect varies widely among the models, simulating a GPP increase for current CO2 concentrations (approx. 400 ppmv) of 7.5 ± 7 GtC relative to pre-industrial times. The projected CO2 fertilization effect on high-latitude and extra-tropical GPP is found to be correlated with the magnitude of the CO2 fertilization effect on the amplitude of the CO2 seasonal cycle (0.05 ± 0.001 ppmv per ppmv), allowing this to be used as an emergent constraint. With the observational constraint the increase in GPP for a doubling of the atmospheric CO2 concentration is estimated to be in the order of 0.14% per ppmv for high-latitude GPP and 0.12% per ppmv for extra-tropical GPP, respectively. The observational constraint on the carbon cycle-CO2 feedback therefore significantly reduces the uncertainty and suggests that models overestimate the magnitude of the terrestrial carbon sink. The third study uses observations to constrain the projected position in the austral jet stream and has been published in a peer-reviewed publication in the Journal of Climate in 2015. Stratospheric ozone recovery and increasing GHGs are expected to have a large impact on the SH extratropical circulation shifting the position of the jet stream and thus the SH storm tracks. Models participating in CMIP5 have difficulties in reproducing the observed properties of the austral jet. Typically, the position of the jet is shifted equatorward in the models and 10 deg spread in their historical and future climatologic meridional position. A Multiple Diagnostic Ensemble Regression (MDER) method was used to relate process-oriented diagnostics of the current climate to projections of future SH jet stream positions. MDER is targeted to constrain nearterm (2015-2034) projections of the austral jet position, and selects the historical jet position as the most important of 20 diagnostics. The method essentially recognizes the equatorward bias in the past jet position, and provides a bias correction of about 1.5 deg southward to future projections. This constitutes an improvement of the projected jet position and also narrows the uncertainty compared to the unweighted multi model mean. Emergent constraints of the types studied in this thesis can help guiding model development and observations onto processes crucial to the magnitude and spread of future Earth system change

Doing transnational family im Kontext von Flucht und Krisenmigration: Stand der Forschung

In den vergangenen Jahren ist die Zahl gewaltsam Vertriebener stetig gestiegen, und auch die Anzahl der Menschen, die in weiter entfernte Staaten fliehen, hat laut UNHCR weltweit stark zugenommen. In Deutschland wurden im Zeitraum von 2015 bis 2017 fast 1,4 Mio. Asylerstanträge gestellt, hauptsächlich von Menschen aus Syrien, Afghanistan, Irak sowie Eritrea. Aufgrund der Aktualität des Themas hat sich seit Kurzem eine eigen-ständige Forschung zu Flucht und Geflüchteten in Deutschland entwickelt, wobei sich die deutsche Forschungslandschaft über die Disziplinen hinweg vor allem auf die Themen Aufnahme und Teilhabe von Geflüchteten in Deutschland konzentriert. Bisher gibt es nur sehr wenige Arbeiten, die sich mit Familien von Geflüchteten auseinandersetzen, obwohl unbestritten ist, dass Familien sowohl für die Migrationsentscheidung als auch für die Integration und Teilhabe im Zielland eine wichtige Rolle spielen. In Vorbereitung auf eine eigene empirische Studie, die diese Forschungslücke schließen möchte, wurde das vorliegende Working Paper erstellt. Es fasst die internationale Literatur zu den Fragen nach der Entstehung, Beibehaltung und Veränderung von transnationalen Familien, den transnationalen Alltagspraktiken sowie Unterstützungsleistungen und den Konsequenzen von Transnationalität auf die Beziehungsstabilität und -qualität zwischen Partnern, Kindern und Eltern sowie deren (subjektivem) Wohlbefinden, Einstellungen und Geschlechterrollen zusammen. Das Working Paper versucht darüber hinaus, die Anschlussfähigkeit der vorliegenden Studien zu transnationalen Familien auf den Fluchtkontext herzustellen und Forschungslücken im Themenfeld transnationaler Familien und Fluchtmigration aufzuzeigen

Benchmarking CMIP5 models with a subset of ESA CCI Phase 2 data using the ESMValTool

The Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) is now moving into its sixth phase and aims at a more routine evaluation of the models as soon as the model output is published to the Earth System Grid Federation (ESGF). To meet this goal the Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool), a community diagnostics and performance metrics tool for the systematic evaluation of Earth system models (ESMs) in CMIP, has been developed and a first version (1.0) released as open source software in 2015. Here, an enhanced version of the ESMValTool is presented that exploits a subset of Essential Climate Variables (ECVs) from the European Space Agency's Climate Change Initiative (ESA CCI) Phase 2 and this version is used to demonstrate the value of the data for model evaluation. This subset includes consistent, long-term time series of ECVs obtained from harmonized, reprocessed products from different satellite instruments for sea surface temperature, sea ice, cloud, soil moisture, land cover, aerosol, ozone, and greenhouse gases. The ESA CCI data allow 'extending the calculation of performance metrics as summary statistics for some variables and add an important alternative data set in other cases where observations are already available. The provision of uncertainty estimates on a per grid basis for the ESA CCI data sets is used in a new extended version of the Taylor diagram and provides important additional information for a more objective evaluation of the models. In our analysis we place a specific focus on the comparability of model and satellite data both in time and space. The ESA CCI data are well suited for an evaluation of results from global climate models across ESM compartments as well as an analysis of long-term trends, variability and change in the context of a changing climate. The enhanced version of the ESMValTool is released as open source software and ready to support routine model evaluation in CMIP6 and at individual modeling centers. (C) 2017 Elsevier Inc. All rights reserved.Peer reviewe

Liver Lipids of Patients with Hepatitis B and C and Associated Hepatocellular Carcinoma

Hepatocellular carcinoma (HCC) still remains a difficult to cure malignancy. In recent years, the focus has shifted to lipid metabolism for the treatment of HCC. Very little is known about hepatitis B virus (HBV) and C virus (HCV)-related hepatic lipid disturbances in non-malignant and cancer tissues. The present study showed that triacylglycerol and cholesterol concentrations were similar in tumor adjacent HBV and HCV liver, and were not induced in the HCC tissues. Higher levels of free cholesterol, polyunsaturated phospholipids and diacylglycerol species were noted in non-tumorous HBV compared to HCV liver. Moreover, polyunsaturated phospholipids and diacylglycerols, and ceramides declined in tumors of HBV infected patients. All of these lipids remained unchanged in HCV-related HCC. In HCV tumors, polyunsaturated phosphatidylinositol levels were even induced. There were no associations of these lipid classes in non-tumor tissues with hepatic inflammation and fibrosis scores. Moreover, these lipids did not correlate with tumor grade or T-stage in HCC tissues. Lipid reprogramming of the three analysed HBV/HCV related tumors mostly resembled HBV-HCC. Indeed, lipid composition of non-tumorous HCV tissue, HCV tumors, HBV tumors and HBV/HCV tumors was highly similar. The tumor suppressor protein p53 regulates lipid metabolism. The p53 and p53S392 protein levels were induced in the tumors of HBV, HCV and double infected patients, and this was significant in HBV infection. Negative correlation of tumor p53 protein with free cholesterol indicates a role of p53 in cholesterol metabolism. In summary, the current study suggests that therapeutic strategies to target lipid metabolism in chronic viral hepatitis and associated cancers have to consider disease etiology

ESMValTool (v1.0) – a community diagnostic and performance metrics tool for routine evaluation of Earth system models in CMIP

A community diagnostics and performance metrics tool for the evaluation of Earth system models (ESMs) has been developed that allows for routine comparison of single or multiple models, either against predecessor versions or against observations. The priority of the effort so far has been to target specific scientific themes focusing on selected essential climate variables (ECVs), a range of known systematic biases common to ESMs, such as coupled tropical climate variability, monsoons, Southern Ocean processes, continental dry biases, and soil hydrology–climate interactions, as well as atmospheric CO2 budgets, tropospheric and stratospheric ozone, and tropospheric aerosols. The tool is being developed in such a way that additional analyses can easily be added. A set of standard namelists for each scientific topic reproduces specific sets of diagnostics or performance metrics that have demonstrated their importance in ESM evaluation in the peer-reviewed literature. The Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool) is a community effort open to both users and developers encouraging open exchange of diagnostic source code and evaluation results from the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) ensemble. This will facilitate and improve ESM evaluation beyond the state-of-the-art and aims at supporting such activities within CMIP and at individual modelling centres. Ultimately, we envisage running the ESMValTool alongside the Earth System Grid Federation (ESGF) as part of a more routine evaluation of CMIP model simulations while utilizing observations available in standard formats (obs4MIPs) or provided by the user

The comorbidity profiles and medication issues of patients with multiple system atrophy:a systematic cross-sectional analysis

BACKGROUND: Multiple system atrophy (MSA) is a complex and fatal neurodegenerative movement disorder. Understanding the comorbidities and drug therapy is crucial for MSA patients' safety and management.OBJECTIVES: To investigate the pattern of comorbidities and aspects of drug therapy in MSA patients.METHODS: Cross-sectional data of MSA patients according to Gilman et al. (2008) diagnostic criteria and control patients without neurodegenerative diseases (non-ND) were collected from German, multicenter cohorts. The prevalence of comorbidities according to WHO ICD-10 classification and drugs administered according to WHO ATC system were analyzed. Potential drug-drug interactions were identified using AiDKlinik®.RESULTS: The analysis included 254 MSA and 363 age- and sex-matched non-ND control patients. MSA patients exhibited a significantly higher burden of comorbidities, in particular diseases of the genitourinary system. Also, more medications were prescribed MSA patients, resulting in a higher prevalence of polypharmacy. Importantly, the risk of potential drug-drug interactions, including severe interactions and contraindicated combinations, was elevated in MSA patients. When comparing MSA-P and MSA-C subtypes, MSA-P patients suffered more frequently from diseases of the genitourinary system and diseases of the musculoskeletal system and connective tissue.CONCLUSIONS: MSA patients face a substantial burden of comorbidities, notably in the genitourinary system. This, coupled with increased polypharmacy and potential drug interactions, highlights the complexity of managing MSA patients. Clinicians should carefully consider these factors when devising treatment strategies for MSA patients.</p

The comorbidity and co-medication profile of patients with progressive supranuclear palsy

BackgroundProgressive supranuclear palsy (PSP) is usually diagnosed in elderly. Currently, little is known about comorbidities and the co-medication in these patients.ObjectivesTo explore the pattern of comorbidities and co-medication in PSP patients according to the known different phenotypes and in comparison with patients without neurodegenerative disease.MethodsCross-sectional data of PSP and patients without neurodegenerative diseases (non-ND) were collected from three German multicenter observational studies (DescribePSP, ProPSP and DANCER). The prevalence of comorbidities according to WHO ICD-10 classification and the prevalence of drugs administered according to WHO ATC system were analyzed. Potential drug-drug interactions were evaluated using AiDKlinik (R).ResultsIn total, 335 PSP and 275 non-ND patients were included in this analysis. The prevalence of diseases of the circulatory and the nervous system was higher in PSP at first level of ICD-10. Dorsopathies, diabetes mellitus, other nutritional deficiencies and polyneuropathies were more frequent in PSP at second level of ICD-10. In particular, the summed prevalence of cardiovascular and cerebrovascular diseases was higher in PSP patients. More drugs were administered in the PSP group leading to a greater percentage of patients with polypharmacy. Accordingly, the prevalence of potential drug-drug interactions was higher in PSP patients, especially severe and moderate interactions.ConclusionsPSP patients possess a characteristic profile of comorbidities, particularly diabetes and cardiovascular diseases. The eminent burden of comorbidities and resulting polypharmacy should be carefully considered when treating PSP patients

Effects of Anacetrapib in Patients with Atherosclerotic Vascular Disease

BACKGROUND: Patients with atherosclerotic vascular disease remain at high risk for cardiovascular events despite effective statin-based treatment of low-density lipoprotein (LDL) cholesterol levels. The inhibition of cholesteryl ester transfer protein (CETP) by anacetrapib reduces LDL cholesterol levels and increases high-density lipoprotein (HDL) cholesterol levels. However, trials of other CETP inhibitors have shown neutral or adverse effects on cardiovascular outcomes. METHODS: We conducted a randomized, double-blind, placebo-controlled trial involving 30,449 adults with atherosclerotic vascular disease who were receiving intensive atorvastatin therapy and who had a mean LDL cholesterol level of 61 mg per deciliter (1.58 mmol per liter), a mean non-HDL cholesterol level of 92 mg per deciliter (2.38 mmol per liter), and a mean HDL cholesterol level of 40 mg per deciliter (1.03 mmol per liter). The patients were assigned to receive either 100 mg of anacetrapib once daily (15,225 patients) or matching placebo (15,224 patients). The primary outcome was the first major coronary event, a composite of coronary death, myocardial infarction, or coronary revascularization. RESULTS: During the median follow-up period of 4.1 years, the primary outcome occurred in significantly fewer patients in the anacetrapib group than in the placebo group (1640 of 15,225 patients [10.8%] vs. 1803 of 15,224 patients [11.8%]; rate ratio, 0.91; 95% confidence interval, 0.85 to 0.97; P=0.004). The relative difference in risk was similar across multiple prespecified subgroups. At the trial midpoint, the mean level of HDL cholesterol was higher by 43 mg per deciliter (1.12 mmol per liter) in the anacetrapib group than in the placebo group (a relative difference of 104%), and the mean level of non-HDL cholesterol was lower by 17 mg per deciliter (0.44 mmol per liter), a relative difference of -18%. There were no significant between-group differences in the risk of death, cancer, or other serious adverse events. CONCLUSIONS: Among patients with atherosclerotic vascular disease who were receiving intensive statin therapy, the use of anacetrapib resulted in a lower incidence of major coronary events than the use of placebo. (Funded by Merck and others; Current Controlled Trials number, ISRCTN48678192 ; ClinicalTrials.gov number, NCT01252953 ; and EudraCT number, 2010-023467-18 .)

Emergent constraints on climate-carbon cycle feedbacks in the CMIP5 Earth system models

An emergent linear relationship between the long-termsensitivity of tropical land carbon storage to climate warming (γLT) and the short-term sensitivity of atmospheric carbon dioxide (CO2)tointerannual temperature variability (γIAV) has previously been identified by Cox et al. (2013) across an ensemble of Earth system models (ESMs) participating in the Coupled Climate-Carbon Cycle Model Intercomparison Project (C4MIP). Here we examine whether such a constraint also holds for a new set of eight ESMs participating in Phase 5 of the Coupled Model Intercomparison Project. A wide spread in tropical land carbon storage is found for the quadrupling of atmospheric CO2,which is of the order of 252±112 GtCwhen carbon-climate feedbacks are enabled. Correspondingly, the spread in γLT is wide (?49±40 GtC/K) and thus remains one of the key uncertainties in climate projections. A tight correlation is found between the long-term sensitivity of tropical land carbon and the short-termsensitivity of atmospheric CO2 (γLT versus γIAV),which enables the projections to be constrainedwith observations. The observed short-termsensitivity ofCO2 (?4.4±0.9GtC/yr/K) sharpens the range of γLT to ?44±14 GtC/K, which overlaps with the probability density function derived from the C4MIP models (?53±17 GtC/K) by Cox et al. (2013), even though the lines relating γLT and γIAV differ in the two cases. Emergent constraints of this type provide ameans to focus ESMevaluation against observations on themetrics most relevant to projections of future climate change. 1