Een nieuwe studie heeft Voor de eerste keer, een duidelijke weg banen door een netelroos probleem:het nauwkeurig meten van een krachtig effect op de wereldwijde zeespiegel dat voortduurt vanaf de laatste ijstijd.

Hoe snel de aarde diep is, rotsmantel herstelt van de zware last van oude ijskappen en oceanen blijft enigszins onzeker. Maar dit rebound-effect, bekend als glaciale isostatische aanpassing (GIA), is van cruciaal belang om de oorzaken van zeespiegelveranderingen goed te begrijpen.

Zelfs het verkrijgen van een solide greep op het niveau van onzekerheid in verband met schattingen van GIA is ongrijpbaar gebleken. De nieuwe studie biedt een meer rigoureuze uitweg uit dit struikgewas - het opzetten van een formeel systeem voor het beoordelen van deze onzekerheid. Dat moet leiden tot meer realistische schattingen van de zeespiegelverandering, en grotere precisie in projecties van toekomstige zeespiegelstijging, volgens de auteurs van de studie.

"Weten hoeveel we niet weten is de eerste stap, " zei Lambert Caron, een postdoctoraal onderzoeker bij NASA's Jet Propulsion Laboratory in Pasadena, Californië en hoofdauteur van de nieuwe studie die vandaag is gepubliceerd in Geofysische onderzoeksbrieven , een tijdschrift van de American Geophysical Union,

Probeer hier een NASA-simulatie van GIA van JPL's Virtual Earth Systems Laboratory.

Hoewel nieuwe bevindingen op basis van sterke gegevens de meeste krantenkoppen halen, het meten van onzekerheidsniveaus is ook belangrijk voor wetenschappelijk onderzoek. Het is een bijzonder netelig probleem in de studie van zeespiegelveranderingen.

Het interpreteren van gegevens van NASA's dubbele GRACE-satellieten (Gravity Recovery and Climate Experiment) biedt een voorbeeld. Door subtiele verschuivingen in zwaartekracht over het aardoppervlak te meten, de GRACE-satellieten verzamelden een belangrijke dataset van 15 jaar, nu gebruikt om te helpen bepalen hoeveel zeespiegelstijging wordt veroorzaakt door extra watermassa. GRACE kan ook worden gebruikt om verschillende hoeveelheden oceaanwater te volgen, veranderingen in poolijs en de beweging van water tussen oceanen en land.

GIA doemt op op de achtergrond van dergelijke metingen. Door de daarmee samenhangende onzekerheid nauwkeuriger vast te stellen, kunnen wetenschappers de ijstijd en de huidige processen scheiden. inclusief hoeveel van de zeespiegelstijging wordt veroorzaakt door de expansie van oceaanwater als het opwarmt. Kennis van GIA helpt ook om trends in waterberging op land te verhelderen, gemeten door satelliet en instrumenten op de grond. Een andere vraag die het kan helpen ophelderen:hoe veranderingen in de vorm van oceaanbekkens veroorzaakt door GIA bijdragen aan schijnbare veranderingen in de zeespiegel.

Meting en onzekerheid

Eerdere studies hebben met verschillende methoden geprobeerd om onzekerheid te omheinen, zei Caron. Deze omvatten het uitvoeren van herhaalde computermodellen en het verwijderen van alles behalve een handvol dat de beste match leek te bieden, of "passen, " naar wat de gegevens verzameld door GRACE en andere observatieplatforms laten zien.

Verschillen tussen de "best passende" modellen kunnen dan worden gebruikt om waarschijnlijke niveaus van onzekerheid bij het interpreteren van de gegevens aan het licht te brengen.

"Mensen begonnen een handvol modellen te vergelijken, sommigen van hen vertrouwen op vergelijkbare veronderstellingen en instellingen, en concluderen dat de verschillen tussen hen in wezen waren hoeveel onzekerheid we hadden over GIA, " zei Caron. "Dat is prima, maar het stelt ons niet in staat om het hele scala aan mogelijke scenario's te verkennen. We hebben een meer formele aanpak nodig."

De nieuwe studie is gebaseerd op technologische verbeteringen, die pas in de afgelopen tien jaar mogelijk zijn geworden, om een ​​groot aantal computersimulaties uit te voeren – in dit geval meer dan 100, 000. Door het scala aan GIA-scenario's systematischer te verkennen, Het team van Caron probeert discrepanties tussen verschillende modellen om te zetten in een deugd. Ze formuleerden de vraag op een nieuwe manier:hoe verschillend kunnen modellen zijn terwijl ze nog steeds overeenkomen met de gegevens? Uit deze verspreiding van modellen en een methode die de Bayesiaanse benadering wordt genoemd, betere statistieken over onzekerheid kunnen worden opgevraagd.

De nieuwe beoordeling is ook gebaseerd op GPS-tijdreeksmetingen van 459 locaties in Europa, Noord-Amerika en Antarctica, en meer dan 11, 000 records van relatief zeeniveau - dat wil zeggen, zeeniveau in verhouding tot de kusthoogte. Hierdoor kunnen de parameters die de GIA-rebound regelen, grondiger worden onderzocht.

Het nieuwe raamwerk vertaalt zich in wat Caron de eerste formele onzekerheden voor GIA op wereldschaal noemt.

De studie onthult een onderschatting van de onzekerheidsniveaus voor GIA-schattingen, zei hij - van een typische onzekerheid van 20 procent in eerdere onderzoeken tot een mediane waarde van 44 procent. In poolgebieden, GIA heeft een grote impact op de interpretatie van zwaartekrachtgegevens.

Dat leidt tot verfijningen in onzekerheidsniveaus voor zeespiegelstijging op specifieke locaties in de wereld. In de regio van New Orleans, bijvoorbeeld, toepassing van de nieuwe methode levert een voorspelling op van een relatieve zeespiegelstijging van 1 millimeter per jaar, met een onzekerheid van 0,4 millimeter per jaar.

Caron zei dat hij hoopt dat de nieuwe formele onzekerheden een nuttig hulpmiddel zullen zijn, niet alleen voor onderzoekers, maar ook voor stadsplanners.

"We willen ze een zekere mate van vertrouwen geven voor het gemiddelde scenario, en wat is het worstcasescenario waar ze rekening mee moeten houden - hoeveel het land moet investeren in de modernisering van de infrastructuur, pieren reconstrueren, of om overstromingen te verminderen, " hij zei.

Dit verhaal is opnieuw gepubliceerd met dank aan AGU Blogs (http://blogs.agu.org), een gemeenschap van blogs over aarde en ruimtewetenschap, georganiseerd door de American Geophysical Union. Lees hier het originele verhaal.