ETH-Klimablog - Klimaforschung - Von der Klimaprognose zur Anpassungsstrategie (Teil 1)

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Von der Klimaprognose zur Anpassungsstrategie (Teil 1)

26.04.2010 von Prof. , ETH Zürich

Tagtäglich müssen wir unter Unsicherheiten Entscheide fällen, zum Beispiel beim Investieren in Aktien. Auch bezüglich der Klimawandel-Zukunftsszenarien gibt es Unsicherheiten. Und trotzdem ist es jetzt nötig, Anpassungsstrategien an den Klimawandel zu entwickeln und umzusetzen. Wie ist das möglich?

Unsicherheiten sind nicht notwendigerweise ein unüberwindbares Problem. Beim Klimawandel geht es darum, dass die Wissenschaft die bestehenden Unsicherheiten bestimmt und quantifiziert. Danach ist es nötig, eine Risikobetrachtung durchzuführen und Strategien zu bestimmen, die für eine Vielzahl von möglichen Zukunftsszenarien sinnvoll sind und kosteneffizient realisierbar.

Klimamodelle: Was sind die Herausforderungen?

Für ihre Klimaprognosen verwendet die Wissenschaft Klimamodelle: So genannte hochaufgelöste gekoppelte Klimamodelle können heute die wichtigsten Prozesse in Atmosphäre, Ozean, Eis und Vegetation berechnen. Die Klimamodelle gehören zu den komplexesten numerischen Modellen überhaupt, aber auch sie sind zwingend eine Vereinfachung der Realität. Die Auswirkungen von schnellen Prozessen auf kleinen räumlichen Skalen (z.B. Wolkenbildung) müssen in einer vereinfachten Form beschrieben werden. Verschiedene Modelle machen dazu unterschiedliche Annahmen und Unsicherheiten sind unvermeidbar. Die Modelle sind sich zum Beispiel einig, dass sich die Arktis besonders stark erwärmen wird. Das genaue Muster der Erwärmung ist aber unsicher (siehe Figur links). Andere Grössen wie Starkniederschläge sind noch schwieriger zu simulieren.

Unsicherheiten haben verschiedene Ursachen. Einige Prozesse, wie dynamische Instabilitäten in einem grönländischen Eis-Strom, sind nicht vollständig verstanden. Für andere ist die heutige Datengrundlage nicht ausreichend, oder sie sind so kleinräumig, dass die heutigen Computer eine explizite Berechnung schlicht nicht erlauben. Für andere Prozesse wiederum sind heutige Messungen präzise, aber es fehlen lange Messreihen in die Vergangenheit (siehe Blogbeitrag «Stürmische Vergangenheit»).

Hochentwickelte Klimamodelle als Grundlage für Anpassungsstrategien

Bei allen Fragezeichen haben Klimamodelle heute aber einen erstaunlichen Grad von Realismus erreicht. Zudem ist es der Wissenschaft möglich, die noch bestehenden Unsicherheiten zu bestimmen und zu quantifizieren (>mehr). Die Aufgabe der Klimamodellierung ist, die Modelle so weiter zu entwickeln, dass sie die für die Anpassung wichtigen Grössen zuverlässiger voraussagen können.

Diese wissenschaftlichen Grundlagen verwenden zum Beispiel Versicherungen für ihre Risikobetrachtungen und Strategien zur Anpassung an die Klimaänderung. Welche das sind, wird uns Gastautor David Bresch von Swiss Re im kommenden Blogbeitrag verraten.

Zum Autor

Reto Knutti ist Professor für Klimaphysik an der ETH Zürich. Persönliches Zitat und Biografie

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Klimamodelle der ganzen Erde können bestimmte Phänomene wie “Die Auswirkungen von schnellen Prozessen auf kleinen räumlichen Skalen (z.B. Wolkenbildung)” nur vereinfacht (in parametrisierter Form) berücksichtigen.

Roy Spencer und Richard Lindzen, zwei Klimawissenschaftler, die auch Erwärmungsskeptiker sind, setzen gerade bei der Wolkenbildung an und behaupten, Wolken steuerten der globalen Erwärmung entgegen.

Ihre Thesen – die ich nicht teile – möchte ich hier in Kurzform wiedergeben.

Meteorologischer/Klimatologischer Konsens

Niedrig und mittelhoch liegende Wolken kühlen die Erde (Beschattung), hohe Wolken (Cirren) wärmen die Erde, da sie von der Erde abgestrahlte Wärmestrahlung zurückwerfen.

Klimamodelle (Computersimulationen) und Wolken

In den meisten Klimamodellen vermindert eine Erwärmung die abhkühlenden Wolken (tiefe, mittelhohe), so dass die Erwärmung verstärkt wird.

Alternative Erklärungen für den Einfluss der Wolken aufs Klima

Der von Richard Lindzen postulierte Iris-Effekt (siehe http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_hypothesis), nimmt an, die globale Erwärmung führe zu einer Abnahme hoher Cirrus-Wolken und damit zu einer Abkühlung (negative Rückkoppelung), weil fehlende Cirruswolken die von der warmen Erde stammende Infrarotstrahlung in den Weltraum passieren lässt und sie nicht zurückreflektieren.
Dieser Effekt konnte von anderen Forschern weder bestätigt noch ausgeschlossen werden.

Roy Spencer behauptet, seine Analysen von Satellitendaten ergäben, dass die Bewölkung über einer erwärmten Land-/Meeroberfläche zunähme. Es nähmen die kühlenden niedrig liegenden Wolken zu.
Er fordert ferner, dass Klimamodellierer ihre Modelle besser mit den Satellitenbeobachtungen abstimmen.
(siehe http://www.drroyspencer.com/2009/05/climate-model-predictions-it%E2%80%99s-time-for-a-reality-check/)

Modell und Realität

Modelle mit vielen Parametern können durch Parameter-Tuning besser mit der beobachteten Realität in Übereinstimmung gebracht werden.
Wirklich überzeugend ist ein Modell aber nur, wenn es nicht nur die gewünschten Resultate (also bestimmte Temperaturveränderungen etc.) bringt,
sondern auch die kleinräumigeren Phänomene reproduziert, wenn es also beispielsweise die Verteilung der Wolken und die Reaktion der Wolken auf Störungen richtig wiedergibt.

Ich bin gleicher bzw. anderer Meinung: Daumen hoch 0 Daumen runter 0

DIE PROBLEMATIK DER MODELLE UND DIE UNSICHERHEIT DER VORAUSSAGEN…

… scheinen weit grösser zu sein, als dies eine breitere Öffentlichkeit und insbesondere die Politik wahrnimmt.
Eine solide Grundlage für weitreichende politische Entscheidungen und einen billionenteuren Umbau hauptsächlich der westlichen Industriegesellschaften?

In Ihrem Papier
“Scenarios and uncertainties: Lessons from IPCC AR4″

… äussern Sie sich eher zurückhaltend:

“Conclusions and open questions

 Quantifying uncertainty and combining models is hard. Is the end of model democracy near?

 Models improve but share limitations. Relevant local processes or features may be missing and could impact results, even if the big picture looks good. Uncertainty in predictions of relevant quantities is unlikely to decrease quickly.

 Diversity in metrics, methods and models is critical. Consensus may lead to overconfidence. Defining progress as decreasing uncertainty is dangerous.

 Models are useful tools to understand the climate system, and the best and only tool for prediction, but we should not oversell them. Regional impact/adaptation should build on global models, regional models, downscaling, observations and process understanding.”

http://www.c2sm.ethz.ch/news/scen_workshop/presentations/c2sm_ws10_knutti.pdf

Zum Thema “Modell-Voraussagen” s.a. Lindzen, die Pielke Sr. vs. Trenberth et al. Debatte (Links im Nachbarblog “Marktmechanismen”) oder…

http://www.drroyspencer.com/2009/05/a-layman’s-explanation-of-why-global-warming-predictions-by-climate-models-are-wrong/

AGU-Konferenz
http://www.easterbrook.ca/steve/?p=1140

http://www.forecastingprinciples.com/files/WarmAudit31.pdf

http://globalchange.mit.edu/files/document/MITJPSPGC_Rpt169.pdf

http://network.nationalpost.com/np/blogs/fpcomment/archive/2008/6/17/overheated-claims.aspx

http://rogerpielkejr.blogspot.com/2009/12/guest-post-by-hans-von-storch.html

http://rogerpielkejr.blogspot.com/2009/12/science-is-settled.html

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