# Klimawandel: Auswirkungen der Erderwärmung/Zyklus 3
### Zyklus 3

Inwieweit beeinflussen sich die verschiedenen Klimaindikatoren gegenseitig und welche Aussagen kann man über den zukünftigen Verlauf dieser treffen?

### Modellierungszyklus 3

* Korrelationsanalyse, um Zusammenhang zwischen verschiedenen Klimaindikatoren untersuchen
* beschränktes Wachstum, um einen möglichen Zukunftsverlauf darstellen, damit 2-Grad-Ziel erreicht wird
* Maßnahmen zur Minderung der Erderwärmung
* Was passiert, wenn das 2-Grad-Ziel nicht erreicht wird?

## Korrelationsanalyse

* beschreibt Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen, Zuständen oder Funktionen
* Korrelationskoeffizient gibt Grad des Zusammenhangs an, Wert zw. -1 und 1
* 1 steht für vollständigen positiven, linearen Zusammenhang: Beide Werte wachsen in gleicher Weise

## Korrelationsanalyse

* Korrelationen zu den Klimaindikatoren
* Überprüfung, ob und wie stark Indikatoren miteinander in Zusammenhang stehen, also korrelieren
* Korrelationskoeffizienten r wichtig um Zukunftsprognosen zu treffen, in denen Faktoren abhängig voneinander sind

#### Korrelation Durchschnittstemperatur und CO$_2$-Emission

r=0,914

## Gleichung Korrelationsanalyse

$r={\frac {\sum \limits _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})(y_{i}-{\bar {y}})}{{\sqrt {\sum \limits _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})^{2}}}*{\sqrt {\sum \limits _{i=1}^{n}(y_{i}-{\bar {y}})^{2}}}}}$
$r={\frac {(14,06-14,42)(14980-23341,469)+(14,94-14,42)(15488-23341,469)+...+(14,83-14,42)(33513-23341,469)}{{\sqrt {(14,06-14,42)^{2}+(14,94-14,42)^{2}+...+(14,83-14,42)^{2}}}*{\sqrt {(14980-23341,469)^{2}+(15488-23341,469)^{2}+...+(33513-23341,469)^{2}}}}}=0,914$
Wert r > 0 $\to$ positive Korrelation
$\to$ Wert nah an 1, kann man von einer hohen Korrelation sprechen $\to$ Wert Y gut durch Wert X vorhersagen

## Korrelation zwischen globalen Temperatur und CO$_2$-Konzentration

r=0,945

## Korrelation zwischen CO$_2$-Emission und CO$_2$-Konzentration

r=0,987

## Korrelation zwischen CO$_2$-Emission und Weltbevölkerung

r=0,976

## Bewertung

* hoher r Wert --> Vermutung: Merkmal X verursacht Merkmal Y oder Merkmal Y verursacht Merkmal X
* X und Y können gemeinsame Ursachen Z haben, welche für Korrelation verantwortlich sind
* Korrelationskoeffizient r misst nur Stärke eines linearen Zusammenhangs (sto. Abhängigkeit) aber keine kausale Abhängigkeit
* --> keine Rückschlüsse möglich, ob die Merkmale sich wirklich gegenseitig beeinflussen

## Zukunftsprognosen mit beschränktem Wachstum

* Betrachtung der zeitlichen Entwicklung-Existenz unbekannter Schranke S (Kapazitätsgrenze)
* für Zukunftsprognose: Verwendung von vorgegebenem Grenzwert G (Quelle: IPCC), um 2-Grad-Ziel zu erreichen

## Was ist das 2-Grad-Ziel?

* globale Erwärmung auf weniger als zwei Grad bis 2100 gegenüber Niveau vor Beginn der Industrialisierung zu begrenzen
* besser "2-Grad-Grenze"
* Point of no Return
* Bei Überschreitung der 2Grad-Grenze keine Kontrolle mehr über Folgen Klimawandel
Quelle: IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)

### Berechnung beschränktes Wachstum

$B(t)=G-(G-B(o))*e^{(-k*t)}$
G:= Grenzwert
B(o):= Anfangswert
k:=Wachstum (Steigung)
t:= Zeit
Am Beispiel Temperatur (orange: 2 Grad Ziel):
$B(t)=16-(16-14,95))*e^{(-0,001525*t)}$

### Zukunftsprognose CO$_2$- Emissionen

Um 2-Grad-Ziel zu erreichen $\to$ Emissionen jährlich um 2,7% sinken Emissionen müssen zwischen 2040-2050 zum Nullpunkt kommen
Quelle: IPCC

### Zukunftsprognose CO$_2$-Konzentration

* CO$_2$ Konzentration nur bis max 450ppm ansteigen
$\to$ darüber "point of no return"
Quelle: IPCC

## Maßnahmen zur Minderung der Erderwärmung

* durch CO$_2$ Steuer auf klimaschädliche Energieträger (z.B. Kohle, Öl und Erdgas)
* $\to$ Steuer fällt höher aus- je mehr CO$_2$ bei Verbrennung ausgestoßen wird
* Idee: Bei durchschnittlichem CO$_2$ Verbrauch gleiche Ausgaben wie bisher
* $\to$sparsamer leben (bspw. von Auto auf Fahrrad/ÖPNV umsteigen) damit Geld verdienen
* Nachteil: Energieabhängige Unternehmen leiden unter erhöhten Preisen $\to$ Verlust von Arbeitsplätzen

## Bewertung

* Korrelationen weisen hohes r auf
* Beschränktes Wachstum zeigt einige Zukunftsmöglichkeiten
* genaues Szenario nicht abbildbar, da unvorhersehbar $\to$ zu komplex
* plötzliche Änderungen (z.B. Corona) nicht miteinbezogen

## Interaktive Simulationsumgebung

* C-ROADS Climate Interactive

## Seiteninformation

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### Wiki2Reveal

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* ↑ Sterman, J., Fiddaman, T., Franck, T. R., Jones, A., McCauley, S., Rice, P., ... & Siegel, L. (2012). Climate interactive: the C-ROADS climate policy model.