Grønlands iskappe, verdens næststørste, smelter i stigende grad og bidrager markant til global havniveaustigning med en årlig andel på ca. 25 %. Forskere bruger avancerede klimamodeller til at forudsige smeltningens hastighed, men står over for udfordringer, da resultaterne varierer betydeligt. Ved at analysere forskellige modellers håndtering af smeltevand, smeltezonens udvidelse og isens solvarmeabsorption søger de at forstå de store forskelle i forudsigelserne. Studiet understreger behovet for præcise klimamodeller til at forudse fremtidige havniveaustigninger nøjagtigt.
Grønlands is smelter, og vandet løber ud i havet, hvilket får havniveauet til at stige. Allerede nu står Grønland for en fjerdedel af verdens årlige havstigning, og forskere forsøger at finde ud af, hvor hurtigt smeltningen vil fortsætte. De bruger avancerede computermodeller til at lave forudsigelser, men modellerne viser meget forskellige resultater. For at forstå hvorfor har forskere sammenlignet tre klimamodeller, der beregner udviklingen af iskappens overflade. Studiet viser, at forskellene især skyldes, hvordan smeltevand håndteres, hvor hurtigt smelteområdet vokser, og hvor meget solvarme isen absorberer.
"Vi har brugt tre klimamodeller til at se, hvordan Grønlands is smelter ved varmere vejr. Selvom alle modellerne begyndte med de samme oplysninger, viste de forskellige resultater for, hvor hurtigt isen smelter. Forskellene kom især fra, hvor meget vand der fryser igen, og hvor meget smelteområdet vokser. To af modellerne, MAR og HIRHAM, fandt, at smelteområdet voksede mere end den tredje, RACMO, hvilket betyder, at mere vand løber ud i havet. Men uanset forskellene smelter isen fortsat, og havniveauet stiger, som temperaturen stiger," forklarer Nicolaj Hansen, klimaforsker på Nationalt Center for Klimaforskning ved Danmarks Meteorologiske Institut.
Fordamper, smelter væk eller løber af
Den grønlandske iskappe er verdens næststørste ismasse og spiller en afgørende rolle i det globale havniveau. Når is smelter og løber ud i havet, bidrager det til stigende vandstande, hvilket kan påvirke kystsamfund over hele verden. I dag bidrager Grønlands iskappe allerede med ca. 25 % af den årlige havniveaustigning.
"Protect Sea Level Rise" er et EU-projekt, hvor vi undersøger, hvordan havniveauet vil ændre sig, og hvordan det påvirker iskappen. Dette studie fokuserer på de fysiske processer bag, især hvad der sker med isens overflademassebalance (SMB) i Grønland.
For at forstå, hvor meget is Grønland vil miste i fremtiden, ser forskerne på overflademassebalancen (SMB). SMB beskriver kun de ændringer, der sker på overfladen af iskappen – ikke det samlede massetab. Det er forskellen mellem den sne og regn, der falder på isen, og den is, der fordamper, smelter væk eller løber ud i havet.
"Det, der tilfører iskappen masse, er sne og regn. Det kalder vi overflademassebalancen (surface mass balance eller SMB). Den regnes ud ved at tage al den nedbør, der falder, og trække det fra, der fordamper, smelter væk eller løber af isen."
Men isen mister også masse på en anden måde, nemlig når store isstykker knækker af og driver ud i havet – dette er ikke en del af SMB. Det er vigtigt at forstå denne forskel, fordi SMB kan give et fingerpeg om, hvordan klimaforandringer påvirker isens smelteprocesser på overfladen.
"Det fortæller altså ikke hele historien om, hvor hurtigt Grønlands iskappe samlet set svinder ind. I vores studie har vi undersøgt overflademassebalancen ved hjælp af tre forskellige klimamodeller for bedre at forudsige, hvordan Grønlands is vil udvikle sig i fremtiden."
Modeller udvikler sig hver for sig
For at lave forudsigelser bruger forskere regionale klimamodeller. Disse computermodeller simulerer, hvordan temperatur, vind, snefald og smeltning påvirker isen.
"Regionale klimamodeller dækker kun et afgrænset område – her har vi undersøgt Grønland. Modellerne har dog brug for data fra omverdenen for at fungere. I dette studie har vi fodret dem med de samme baggrundsdata, hentet fra en større global model (CESM2), samt et såkaldt udledningsscenarie (SSP5-8.5), som er et af de mere ekstreme fremtidsscenarier. Det forudsætter, at vi fortsætter med at tilføre meget energi til atmosfæren."
Forskerne sammenlignede tre modeller – RACMO, MAR og HIRHAM – som alle blev drevet af den globale klimamodel CESM2. Modellerne blev testet under et højt emissionsscenarie (SSP5-8.5), som antager en fremtid med fortsat høje udledninger af drivhusgasser.
Men selv om modellerne blev fodret med de samme data, gav de meget forskellige resultater.
"Når vi kører modellerne, starter de med de samme data, men udvikler sig hver for sig. Og her ser vi, at forskellene bliver meget store – især når vi ser på slutningen af dette århundrede."
Albedo-effekten: Når smeltning skaber mere smeltning
Den største kilde til forskellene er, hvordan modellerne håndterer afstrømning af smeltevand. Når isen smelter, kan noget af smeltevandet sive ned i sneen og fryse igen, mens resten løber ud i havet. Hvor meget vand der genfryses, varierer fra model til model.
"Den primære kilde til forskelle i Grønlands iskappes overflademassebalance mellem RACMO, MAR og HIRHAM er afstrømningskomponenten. Den hurtigere udvidelse af ablationszonen i MAR og HIRHAM (70 % og 86 % af isens areal ved slutningen af århundredet) sammenlignet med RACMO (47 %) bidrager til forskellene i afstrømningsprognoserne."
Et andet vigtigt fænomen, der bidrager til forskellene, er albedo-effekten. Albedo beskriver, hvor meget sollys en overflade reflekterer. Hvid sne reflekterer mest sollys, mens mørk is absorberer mere varme.
"Nyfalden, hvid sne reflekterer det meste sollys, men hvis sneen smelter, og mørkere is kommer til syne, absorberes der mere varme. Det får isen til at smelte endnu hurtigere."
Jo større ablationszonen bliver, desto mere is eksponeres, hvilket kan forværre smeltningen yderligere.
AI og machine learning kan forbedre modeller
En anden grund til forskellene mellem modellerne er deres grid-opløsning – altså hvor detaljerede de er.
"Klimamodeller inddeler Grønland i gridceller, hvor opløsningen varierer mellem modellerne. F.eks. har en model 5 kilometer grid, mens en anden har 10 kilometer. Jo højere opløsning, desto mere præcise bliver resultaterne, især for SMB i kystområder."
Forskere arbejder løbende på at forbedre modellerne ved at justere deres beskrivelser af sneens egenskaber, smelteprocesser og albedo-effekten.
"Modellerne bliver dog hele tiden forbedret. For eksempel har vi hos DMI udviklet HIRHAM-modellen gennem flere versioner, og vi er nu oppe på version 5. Det samme gælder for RACMO- og MAR-modellerne. Hvis forskerne finder en mere præcis måde at beskrive skydannelse på, bliver modellen justeret, testet og opdateret."
En af de nye metoder, der undersøges, er kunstig intelligens (AI), som kan gøre klimamodeller hurtigere og mere præcise.
"Vi undersøger, hvordan AI og machine learning kan forbedre klimamodelberegninger. AI kan potentielt reducere beregningstiden og øge nøjagtigheden af SMB-projektioner."
Usikkerhed ændrer ikke konklusion
På trods af forskellene i de præcise tal er konklusionen den samme: Grønlands iskappe mister masse, og denne udvikling vil fortsætte i takt med stigende temperaturer.
"Modellerne viser forskellige absolutte værdier for afsmeltning, men alle peger på en tydelig negativ SMB-trend. Usikkerheden i modellerne ændrer ikke den overordnede konklusion: Grønlands iskappe mister masse."
"Studiet viser, at vi skal forbedre vores klimamodeller, så vi kan give mere præcise forudsigelser af havniveaustigninger. Dette er vigtigt for at kunne beskytte kystsamfund og udvikle effektive strategier til at håndtere fremtidige klimaforandringer."
