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Der anthropogene Klimawandel wird vor allem durch die Emissionen von Treibhausgasen (GHG) verursacht, welche den Energiehaushalt der Erde \xe4ndern. Der Anstieg in GHG- Konzentrationen\nverst\xe4rkt nicht nur den strahlungsgetriebenen Treibhauseffekt, sondern beeinflusst auch die atmosph\xe4rische Zirkulation sowie biogeochemische Kreisl\xe4ufe. R\xfcckkopplungsprozesse von Biogeochemischen Kreisl\xe4ufen k\xf6nnen dabei die Klimaerw\xe4rmung verst\xe4rken oder abschw\xe4chen.\nAktuelle Erdsystemmodelle (ESMs) aus der f\xfcnften Phase des Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5), beinhalten solche biogeochemische Prozesse. Diese erm\xf6glichen die\nUntersuchung von biogeochemischen und Klima Feedbacks des Erdsystems. Diese Feedbacks in\nKlimaprojektionen unterliegen jedoch gro\xdfen Unsicherheiten, da das Verst\xe4ndnis der zugrundeliegenden Prozessen und deren Repr\xe4sentation in ESMs oft noch unzureichend ist. Das Ziel dieser Arbeit ist zu untersuchen wie beobachtbare Eigenschaften des aktuellen Klimas genutzt werden k\xf6nnen, um Unsicherheiten in ausgesuchten R\xfcckkopplungsprozessen zu reduzieren.\nUm den Zusammenhang zwischen der Klimasensitivit\xe4t auf anthropogen verursachte Klima\xe4nderungen und beobachtbare Eigenschaften des globalen Klimasystems besser zu verstehen,\nwurde die relativ neue Methode der so genannten Emergent Constraints verwendet. Emergent\nConstraints beschreiben dabei Zusammenh\xe4nge zwischen einem Aspekt der simulierten Erdsystemsensitivit\xe4t und einem beobachtbaren Trend oder Variation des aktuellen Klimas. Diese\nMethode wurde in dieser Arbeit verwendet um Feedbacks im Kohlenstoffkreislauf sowie \xc4nderungen\nin der Position des S\xfcdhemisph\xe4ren (SH) Jets auf anthropogene Klima\xe4nderungen genauer zu bestimmen. Daf\xfcr wurden neue Diagnostiken entwickelt und in das Earth System Model Evaluation Tool (ESMValTool) implementiert.\nDiese 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 f\xfchrt eine Erw\xe4rmung des Klimas zu einer geringeren Aufnahmef\xe4higkeit von atmosph\xe4rischem Kohlenstoff Dioxid (CO2) durch die terrestrische Senke. Als Ergebnis bleibt mehr CO2 in der Atmosph\xe4re zur\xfcck wo es als GHG klimawirksam ist. Dieser Effekt beschreibt einen positiven R\xfcckkopplungsprozess des Kohlenstoffkreislaufes zur Klimaerw\xe4rmung (L) und wird durch den anteiligen Kohlenstoffverlust pro Kelvin Erw\xe4rmung 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 \xb1 112 GtC f\xfcr eine Verdopplung atmosph\xe4rischen CO2 Konzentrationen. Eine gute Korrelation zwischen dem Kohlenstoffkreislauf-Klima-R\xfcckkopplungsfaktor und der beobachtbaren Sensitivit\xe4t der interannualen CO2-Wachstumsrate auf Temperaturschwankungen erm\xf6glicht es die Unsicherheiten in Klimaprojektionen mit Beobachtungen einzuschr\xe4nken. Die beobachtete Sensitivit\xe4t (-4.4 \xb1 0.9 GtC per year and K) reduziert dabei die Unsicherheiten zu -44 \xb1 14 GtC pro K um mehr als die H\xe4lfte im Vergleich zum Multimodellmittelwert von 49 \xb1 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 f\xfcr den neu berechneten Wert geringer, was einen geringeren Anstieg der CO2 Konzentration durch Klimaerw\xe4rmung bedeutet.\nDie zweite Studie nutzt Beobachtungsdaten, um den Kohlestofkreislauf-CO2 Feedback genauer zu bestimmen und ist in der Begutachtung bei Nature. Unsicherheiten in der Sensitivit\xe4t des Land\xf6kosystems auf erh\xf6hte atmosph\xe4rische CO2 Konzentrationen tragen zus\xe4tzlich zu Unsicherheiten von Klimaprojektionen bei. CMIP5 Modelle mit interaktivem Kohlenstoffkreislauf simulieren f\xfcr einen Anstieg der atmosph\xe4rischen CO2 Konzentration eine Erh\xf6hung der terrestrischen\nBrutto Prim\xe4rproduktion (GPP). Dieser D\xfcngeeffekt wird jedoch von den CMIP5 Modellen unterschiedlich stark f\xfcr eine aktuelle atmosph\xe4rische CO2 Konzentration (ca. 400 ppmv) simuliert und ist im Bereich von 7.5 \xb1 7 GtC relativ zu vorindustriellen Zeiten. In dieser Studie wurde eine starke Korrelation zwischen dem D\xfcngeeffekt von CO2 auf GPP in h\xf6heren Breiten sowie den Extratropen und der beobachteten \xc4nderung der CO2 Amplitude im Jahresgangs (0.05 \xb1 0.001 ppmv pro ppmv) festgestellt. Mithilfe der Beobachtungen konnte f\xfcr eine Verdopplung der atmosph\xe4rischen CO2 Konzentrationen ein D\xfcngeeffekt auf GPP in hohen Breiten von 0.14% pro ppmv und f\xfcr 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 D\xfcngeeffekts erzielt werden.\nDie dritte Studie nutzt Beobachtungen um die Position des SH Jets in Klimaprojektionen\ngenauer zu bestimmen und wurde im Journal of Climate 2016 publiziert. Die Zuname stratosph\xe4rischen 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\nJetposition ist in CMIP Modellen in Bezug auf Beobachtungsdaten zum \xc4quartor verschoben\nund die Modelle simulieren eine Verteilung der Jetposition \xfcber 10 Grad in der historischen Klimatologie und in Klimaprojektionen. Die Multiple Diagnostik Ensemble Regression (MDER)\nMethode wurde verwendet um prozess-orientierte Diagnostiken des aktuellen Klimas mit Projektionen\nder 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\nGr\xf6\xdfe aussucht. Die Methode detektiert den zum \xc4quator hin verschobenen Bias in der historischen\nJetposition und berechnet eine Korrektur von 1.5 Grad s\xfcdlich f\xfcr die Vorhersage. Durch die Analyse konnte somit eine Verbesserung zum Ensemblemittelwert und dessen Unsicherheit\nerzielt werden.\nEmergent Constraints, wie sie in dieser Arbeit untersucht wurden, k\xf6nnen helfen Modellentwicklungen und Beobachtungen auf Prozesse zu fokussieren, die zur Gr\xf6\xdfenordnung und den Unsicherheiten zuk\xfcnftiger Klimavorhersagen ma\xdfgeblich beitragen.