Klimamodell

Grundidee und Zweck

Ein Klimamodell ist ein Computermodell zur Berechnung und Projektion des Klimas für einen bestimmten Zeitabschnitt. Es basiert meist auf einem Meteorologiemodell, wie es auch für die numerische Wettervorhersage verwendet wird, wird aber für Klimafragen erweitert. Häufig werden ein Ozeanmodell, ein Schnee- und Eismodell für die Kryosphäre und ein Vegetationsmodell für die Biosphäre angekoppelt. Kryosphäre meint die gefrorenen Bestandteile des Erdsystems, Biosphäre die belebte Umwelt.

Mathematisch entsteht ein gekoppeltes System aus nicht-linearen, partiellen und gewöhnlichen Differentialgleichungen sowie einigen algebraischen Gleichungen. Solche Gleichungssysteme beschreiben die Wechselwirkungen zwischen Atmosphäre, Ozeanen, Eis, Landoberflächen und weiteren Teilbereichen. Ihre numerische Berechnung braucht sehr große Rechenleistung, wie sie Supercomputer wie der Earth Simulator liefern.

Klimamodelle gehören zu den komplexesten und rechenaufwendigsten Computermodellen. Sie dienen nicht dazu, das Wetter an einem bestimmten Tag in ferner Zukunft vorherzusagen, sondern mögliche Trends in der Entwicklung des Klimas zu finden und einzelne Klimafaktoren zu gewichten. Deshalb spricht man bei einzelnen Modellläufen eher von Klimaszenarien als von Klimavorhersagen. Ein Klimaszenario zeigt einen möglichen Verlauf auf Grundlage bestimmter Annahmen, etwa über künftige Treibhausgasemissionen, Landnutzung oder Rückkopplungsmechanismen.

Unterschied zur Wettervorhersage

Wettermodelle und Klimamodelle unterscheiden sich grundsätzlich in ihrem Ziel. Eine Wettervorhersage nutzt aktuelle Daten, um die chaotische Dynamik der Erdatmosphäre für einen kurzen Zeitraum vorherzusagen. Derzeit ist dies innerhalb von bis zu einer Woche mit hoher Wahrscheinlichkeit möglich. Die Unsicherheit steigt dabei exponentiell mit dem vorhergesagten Zeitraum und hängt auch von der Wetterlage ab.

Klimamodelle betrachten viel längere Zeiträume und müssen deutlich mehr Parameter berücksichtigen. Sie beruhen auf vielen Annahmen und Methoden, zum Beispiel dazu, wie sich Treibhausgasemissionen oder Rückkopplungen entwickeln. Rückkopplungen sind Prozesse, bei denen eine Veränderung im Klimasystem weitere Veränderungen auslöst, die die ursprüngliche Entwicklung verstärken oder abschwächen können.

Im Unterschied zu Wettermodellen beruhen Klimamodelle nicht auf einer feststehenden kurzfristigen Dynamik. Sie sind deshalb nicht in derselben Weise durch den chaotischen Charakter des Wetters und die begrenzte Rechenleistung eingeschränkt. Trotzdem bleiben sie unsicher, unter anderem weil einige Rückkopplungen, besonders im Zusammenhang mit Kippelementen im Erdsystem, noch nicht ausreichend erforscht sind. Kippelemente sind Teile des Erdsystems, die bei bestimmten Veränderungen in einen deutlich anderen Zustand übergehen können. Die Modellbildung und die Wahl geeigneter Parameterwerte sind daher Gegenstand fortlaufender wissenschaftlicher Arbeit.

Globale und regionale Modelle

Es gibt globale Klimamodelle und regionale Klimamodelle. Globale Klimamodelle, auch GCMs genannt, beschreiben die wichtigsten klimarelevanten physikalischen Vorgänge in der Erdatmosphäre, den Ozeanen und auf der Erdoberfläche. Sie enthalten die gesamte Troposphäre, also die unterste Schicht der Atmosphäre, in der das Wetter stattfindet. Die Prozesse werden stark vereinfacht dargestellt, weil die Modelle sehr umfangreich sind. Sie können daher meist nur mit grober räumlicher Auflösung betrieben werden, oft mit mehreren hundert Kilometern Gitterweite. Das erste GCM wurde 1967 von Syukuro Manabe und Richard Wetherald erstellt.

Ein zentrales Problem globaler Modelle ist die Darstellung gekoppelter Rückkopplungsprozesse. Besonders Prozesse in der Biosphäre werden bisher oft als Größen und Parameter vorgegeben, obwohl sie sich in einer realistischen Zukunftsprojektion während der Simulation an den globalen Wandel anpassen sollten.

Regionale Klimamodelle betrachten nur einen geographischen Ausschnitt der Erde. Sie verwenden häufig ähnliche Modellphysik wie globale Modelle, brauchen aber Randbedingungen an den Grenzen ihres Simulationsgebiets. Diese Randbedingungen stammen aus globalen Klimamodellen. Man sagt daher, dass ein regionales Modell durch ein globales Modell angetrieben wird. Dieses Verfahren heißt „Nesting“ oder „dynamic downscaling“: Ein regionales Modell mit hoher räumlicher Auflösung wird in ein globales Modell mit geringerer Auflösung eingebettet.

Globale Modelle haben meist Gitternetzabstände von etwa 150 bis 500 km. Regionale Modelle können deutlich feiner auflösen, teilweise mit Gitternetzpunkten in nur 1 km Abstand. Durch wachsende Rechenkapazität moderner Supercomputer kann diese räumliche Auflösung weiter verbessert werden. Beispiele globaler Modelle sind HadCM3 und HadGEM1; Beispiele regionaler Modelle sind COSMO-CLM, REMO, RegCM, WRF, STAR, Wettreg und weitere.

Simulation globaler Erwärmung

Klimamodelle werden getestet, indem geprüft wird, ob sie das heutige Klima und auch vergangene Klimazustände, etwa während der Eiszeiten, korrekt simulieren können. Dabei werden über 1000 Modelle durchgerechnet. Die Eingangsparameter werden innerhalb ihrer angenommenen Fehlerbreite verändert. Modelle, die den Temperaturverlauf im betrachteten Zeitraum nicht korrekt wiedergeben, werden aussortiert; im Artikel wird dafür „>90 %“ genannt.

Trotz großer Fortschritte seit den 1980er Jahren ist die Datenlage zur Klimageschichte unvollständig. Wegen der Geschwindigkeit und Höhe der erwarteten künftigen globalen Erwärmung wird wahrscheinlich ein Bereich erreicht, der teilweise „Neuland“ mit unvorhergesehenen Folgen darstellt. Viele Voraussetzungen für die Modellierung sind daher nur teilweise bekannt und müssen durch Festlegungen ersetzt werden.

Eine Klimaprognose unterscheidet sich von einem einzelnen Klimaszenario. Für eine Prognose werden viele verschiedene Szenarien modelliert, mit unterschiedlichen Modellen und unterschiedlichen Vorannahmen. Da diese Szenarien unterschiedliche Ergebnisse liefern und schwer vergleichbar sind, kann eine Klimaprognose nur eine Spannweite möglicher Entwicklungen angeben. Für die globale Erwärmung nennt der Artikel nach IPCC 2007 eine mögliche Erwärmung der durchschnittlichen globalen bodennahen Lufttemperatur von 1,1 bis 6,4 °C bis zum Jahr 2100. Ähnliche Schwankungsbereiche gibt es bei vielen Hochrechnungen aus Klimamodellen.

Forschung in Deutschland

In Deutschland werden Klimamodelle an vielen Universitäten und Forschungsinstituten für unterschiedliche Forschungsfragen eingesetzt. Ein zentraler Standort ist das Max-Planck-Institut für Meteorologie in Hamburg. Dort wurden unter anderem das globale Atmosphärenmodell ECHAM, das Ozeanmodell MPI-OM und die Landkomponente JSBACH entwickelt. Diese Modelle wurden zum Erdsystemmodell MPI-ESM gekoppelt, mit dem sich das Institut unter anderem am Coupled Model Intercomparison Project beteiligte.

Das aktuell genutzte Modell heißt ICON. Es entstand als gemeinsames Projekt des Max-Planck-Instituts für Meteorologie und des Deutschen Wetterdienstes. Beteiligt sind inzwischen auch das Deutsche Klimarechenzentrum, das Karlsruher Institut für Technologie und das Center for Climate Systems Modeling in der Schweiz. ICON unterscheidet sich vom MPI-ESM unter anderem in der Berechnung der atmosphärischen Dynamik: Während ECHAM einen spektralen dynamischen Kern verwendet, löst ICON die nicht-hydrostatischen Bewegungsgleichungen auf einem aus Dreiecken aufgebauten Gitter. Dadurch eignet es sich besonders für sehr hochaufgelöste Simulationen.

Das Deutsche Klimarechenzentrum stellt parallele Vektorrechner bereit, die für solche Modelle nötig sind, und steht auch anderen Forschungseinrichtungen zur Verfügung. Regionale Klimamodellierung findet unter anderem am Forschungszentrum Karlsruhe, am GKSS-Forschungszentrum in Geesthacht, am Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung und an Universitäten statt. Teilweise werden Modelle gemeinsam mit dem Deutschen Wetterdienst entwickelt. Wichtiger werden Ensemble-Simulationen und ihre probabilistische Interpretation, also die Auswertung vieler Modellläufe als Wahrscheinlichkeitsbereich.

Das Umweltbundesamt und die Bundesanstalt für Gewässerkunde haben regionale Klimaprojektionen für Deutschland bis 2100 erstellen lassen; die Rohdaten dieser Modellläufe sind öffentlich kostenfrei verfügbar. Viele Forschungsprojekte untersuchen Wechselwirkungen zwischen Teilsystemen des Klimasystems und integrieren neben Atmosphäre und Ozean weitere Bereiche wie Biosphäre und Kryosphäre. Solche umfassenderen Modelle werden Erdsystemmodelle genannt.

Grenzen und Unsicherheiten

Ergebnisse heutiger Klimamodelle sind keine sicheren Vorhersagen eines lokalen oder globalen Klimaverlaufs, sondern Szenarien auf Grundlage bestimmter Vorannahmen, zum Beispiel zu Emissionen und Landnutzung. Die Grenzen liegen in den mathematischen Modellen selbst und in der begrenzten Zahl berücksichtigter Einflussfaktoren. Leistungsfähigere Rechner ermöglichen komplexere Modelle mit höherer räumlicher Auflösung und mehr Einflussfaktoren.

Besonders unsicher sind Bereiche, deren physikalische Grundlagen nur mäßig verstanden sind. Der Artikel nennt die Dynamik von Eisschilden sowie die Rolle von Aerosolen und Wolken. Aerosole sind kleine Teilchen in der Luft, die Strahlung und Wolkenbildung beeinflussen können. Außerdem können heutige Modelle manche abrupten Klimawechsel, wie sie in Eisbohrkernen der Arktis dokumentiert sind, nur ungenügend nachbilden. Richard B. Alley vermutet, dass dabei noch Rückkopplungen und Nebeneffekte fehlen.

Ein Beispiel für ein Versagen von Modellen war der unerwartet starke Rückgang der arktischen Meereisbedeckung im Sommer 2007. Dieser hing mit veränderten Druck- und Zirkulationsmustern zusammen. In keinem Klimamodell des im selben Jahr erschienenen IPCC-Klimaberichts war eine solche Entwicklung für die nächsten Jahre dargestellt.

Der Artikel erwähnt auch die Debatte um eine angebliche Pause der globalen Erwärmung zwischen 1998 und etwa 2013. In Blogs der Klimawandelleugnerszene wurde sie als Zeichen für ein Versagen der Klimamodelle gedeutet. Wissenschaftlich wird dagegen auf kühlende Faktoren verwiesen, die in den Modellen nicht enthalten waren, sowie auf den starken El Nino zu Beginn der Periode. Wenn die warmen Jahre 2014 bis 2016 einbezogen werden, verschwindet der verringerte Temperaturanstieg. Eine 2015 in Nature veröffentlichte Studie fand keine Anzeichen dafür, dass Klimamodelle die Wirkung von Treibhausgasen systematisch überschätzen. Mehrere aktuelle, vielfach rezipierte Studien kommen laut Artikel zu dem Ergebnis, dass der sogenannte Hiatus nicht existierte und die Trendlinie der globalen Erwärmung ohne Abschwächung fortlief.