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Klimamodelle Die Vorhersageunsicherheit von Klimamodellen wird größer statt kleiner und die weitaus meisten von ihnen weichen nach oben von den Beobachtungen ab.
In der Öffentlichkeit wird in Bezug auf den Klimawandel gern über das 1,5-Grad-Ziel oder das 2-Grad-Ziel diskutiert, in aller Regel mit alarmistischem Unterton. Ein Naturwissenschaftler würde daraus folgern, dass es einen Konsens von Klimamodellen gibt, der für ein gegebenes Szenario des CO2-Ausstoßes den Temperaturanstieg genauer als auf ein halbes Grad vorhersagen kann. Zudem müsste es Wirtschaftsmodelle geben, die für einen bestimmten Satz von Maßnahmen auch den CO2-Ausstoß mit hinreichender Genauigkeit vorhersagen könnten. Nur dann nämlich ergäbe diese Diskussion einen Sinn. Nur dann könnte man tatsächlich sinnvoll darüber reden, welche Anstrengungen nötig wären, um ein solches Ziel zu erreichen und ob das realistisch ist. Wenn man Vorhersagen aber nicht annähernd mit solcher Genauigkeit treffen könnte, dann würden wir in dieser Hinsicht nur über – Verzeihung – heiße Luft reden. Es ginge dann um politische Interessen oder ideologische Standpunkte, die mit einer scheinwissenschaftlichen Argumentation vertreten würden. In diesem Blogbeitrag untersuche ich, ob man sinnvoll über ein 1,5-Grad- oder 2-Grad-Ziel reden kann oder ob das eine solche scheinwissenschaftliche Diskussion ist.
Die Grundannahme von Klimamodellen
Die Vorhersagekraft aller gegenwärtigen Klimamodelle steht schon durch ein grundsätzliches Problem in Frage, nämlich demjenigen der Unsicherheit ihrer gemeinsamen Annahmen. Die daraus resultierende Unsicherheit der Vorhersagen ist allerdings nicht abschätzbar und wird daher nicht der Hauptgegenstand dieses Blogbeitrags sein. Hinzu kommt die Unsicherheit, die im Rahmen der gemeinsamen Annahmen durch etwas verschiedene Implementierungen der Modelle entsteht. Diese zusätzliche Unsicherheit lässt sich mit etablierten statistischen Techniken abschätzen. Sie ist von Wissenschaftlern abgeschätzt worden, die selbst zur Fraktion der Klimawandelwarner gehören. Diese Abschätzungen werde ich hier hauptsächlich diskutieren.
Dennoch muss ich zuerst etwas zu dem grundsätzlichen Problem der gemeinsamen Modellannahmen sagen. Seit etwa 1975 kann man von einem globalen Temperaturanstieg sprechen. Es gibt plausible physikalische Modelle, die diesen Temperaturanstieg mit dem CO2-Ausstoß der Menschheit in Verbindung bringen. Diese Modelle lassen sich allerdings nicht aus ersten Prinzipien herleiten. Dazu ist das Klima zu komplex. Sie bestehen aus mathematischen Ansätzen für verschiedene zu erwartende Phänomene. Weil man diese Ansätze nicht strikt herleiten kann, enthalten sie anpassbare Parameter. Jeder Physiker weiß, dass ein plausibles Modell mit anpassbaren Parametern erst einmal nichts weiter ist als eine Hypothese. Hypothesen werden in der Naturwissenschaft experimentell überprüft. Dazu bestimmt man die Parameter aus Messdaten und macht dann mit dem vollständigen Modell Vorhersagen, die man mit neuen Messungen vergleichen kann. Wir werden weiter unten sehen, wie es in dieser Hinsicht aussieht.
Im Falle der Klimamodelle tritt bei der Parameteranpassung ein Problem auf. Die Parameter werden durch eine Rückwärtsvorhersage angepasst. Man wählt die Parameter also so, dass die bekannten Daten aus der Vergangenheit möglichst gut reproduziert werden. Das entspricht der Annahme, dass die gesamten Änderungen in der Vergangenheit von den im Modell erfassten physikalischen Vorgängen herrühren. Diese Annahme ist bei den Klimamodellen nicht einmal plausibel. Sie könnte immer noch zu einer guten Näherung führen, wenn die erfassten Vorgänge im Anpassungs- und im Vorhersagezeitraum den Temperatur- und Niederschlagsgang dominieren. Das wiederum ist allerdings auch nur eine Hypothese, also unabhängig zu überprüfen. Die gegenwärtigen Klimamodelle beweisen also nicht, dass der Temperaturanstieg seit etwa 1975 durch die von ihnen erfassten Vorgänge bedingt oder dominiert ist. Sie gehen bereits davon aus.
Wenn wir dieser Annahme der Klimamodellierer folgen, dann ergibt sich ein Rezept, wie man solche Modelle verwenden kann. Man macht die Rückwärtsvorhersage so weit, wie man brauchbare Messdaten hat, also bis etwa 1880. Wenn das Modell die Daten von 1880 bis 2020 mit nützlicher Genauigkeit erklären kann, dann kann man hoffen, dass Vorhersagen über einen gleich langen Zeitraum eine gewisse Aussagekraft haben. Will man also Vorhersagen bis 2100 machen, sollten die Rückwärtsvorhersagen bis etwa 1940 nützliche Genauigkeit aufweisen. Dabei handelt es sich um eine Mindestanforderung, nicht um eine Garantie. Tatsächlich werden Rückwärtsvorhersagen nur bis etwa 1955 gemacht. In den Messdaten sieht man leicht, warum der Zeitraum von 1940 bis 1955 (und derjenige davor) bei den Klimamodellierern unpopulär ist. Ich denke nicht, dass auch nur eines der Modelle den Temperaturgang vor 1955 reproduzieren kann, nicht einmal qualitativ.
Sehen wir von all diesen Problemen ab, so können wir die zusätzliche Unsicherheit der Modelle abschätzen, der von den etwas verschiedenen, aber allesamt plausiblen Ansätzen und Parametrisierungen herrührt. Eine solche Abschätzung der zusätzlichen Unsicherheit ist sogar recht zuverlässig, weil es sehr viele solcher Modelle gibt. Tasächlich sind derartige Vergleiche von Klimamodellen in den Coupled Model Intercomparison Projects institutionalisiert. Wir betrachten hier die letzten beiden solcher Vergleiche, CMIP5 (nach einem Protokoll von 2008) und CMIP6 (nach einem Protokoll von 2016). Die erste gute Analyse der Unsicherheiten in CMIP5 und CMIP6 stammt bereits von 2020 und ist öffentlich zugänglich. 2021 wurde eine sehr ähnliche Studie veröffentlicht, die auf Klimaextreme fokussiert ist und auch zu sehr ähnlichen Ergebnissen kommt.
Steigende Unsicherheit der Modelle
Wenn es für ein Phänomen mehrere Modelle gibt und diese weiterentwickelt werden, so erwartet man, dass ihre Vorhersagen konvergieren, also einander ähnlicher werden. Das ist deshalb so, weil man immer mehr und immer bessere Messdaten zur Parameteranpassung gewinnt und weil man die Schwächen der einzelnen Modelle erkennt und abstellt. Genau das beobachtet man bei Klimamodellen aber nicht, wie die folgende Abbildung zeigt.
Man sieht in den Abbildungsteilen (b,c) sowie (e,f) ganz klar, dass die Unsicherheit der Vorhersagen von CMIP5 zu CMIP6 zugenommen hat. Wie die Teile (h,i) zeigen, ist diese Zunahme nicht durch die interne Unsicherheit der einzelnen Modelle (orange) bedingt, die zumindest bei längerfristigen Vorhersagen kaum etwas ausmacht. Die Unsicherheit der Szenarien (grün) hat sogar abgenommen, wie man in (e,f) auf einer absoluten Skala sieht. Stark zugenommen haben die Unterschiede zwischen den Modellen (cyan). Mittelfristig (2030-2040) machen diese Modellunterschiede etwa drei Viertel der gesamten Unsicherheit aus. Diese gesamte Unsicherheit beträgt bereits 2040 etwa ein Grad. Aktivisten, Journalisten und einige Politiker diskutieren die Unterschiede zwischen einem 1,5- und einem 2-Grad-Ziel. Das ist offensichtlich nicht zu rechtfertigen. Zudem beziehen sich Klimaziele auf den maximalen Temperaturanstieg. Diejenigen Kombinationen von Modell und Szenario, welche überhaupt ein Maximum im Vorhersagezeitraum aufweisen, verorten dieses bei etwa 2070-2080. Allein die Modellunsicherheit beträgt dort in den CMIP6-Modellen ±1 Grad. Sie ist etwa doppelt so groß wie in den CMIP5-Modellen.
Wie kann es sein, dass die Vorhersageunsicherheit erheblich zunimmt, obwohl auf dem Gebiet der Klimamodellierung mit rasant steigender Rechenleistung und auf der Basis von immer umfangreicheren Messdaten intensiv geforscht wird? Die Antwort dürfte in der Komplexität des Problems liegen. Die CMIP5-Modelle und erst recht deren Vorläufer waren stark unterkomplex. Die folgende Entwicklung hat zu komplexeren Modellen geführt. In dieser Entwicklung mussten aber wiederum Entscheidungen getroffen werden, die nicht aus ersten Prinzipien ableitbar waren, sondern auf Plausibilitätserwägungen beruhten. Verschiedene Gruppen haben hier verschiedene Entscheidungen getroffen. All diese Entscheidungen wurden im Rahmen der Publikation von Fachkollegen begutachtet. Keine davon ist also per se als falsch zu erkennen. Die steigende Vorhersageunsicherheit ist einfach ein Ausdruck einer realistischeren Einschätzung, was solche Modelle vermögen.
Realistischer bedeutet dabei noch nicht realistisch. Zu erwarten ist eher, dass die weitere Entwicklung zunächst noch dem gleichen Trend folgen wird, also die von der Modellvariation erfasste Unsicherheit der Vorhersagen weiter wächst. Die Wissenschaft versucht sich bisweilen an Problemen, für die dann auch nach langer Forschung keine befriedigende Lösung gefunden werden kann. Ein noch immer recht aktuelles Besipiel ist die Modellierung von Pandemieverläufen. Bei der Klimaentwicklung könnte es sich ebenfalls um ein solches Problem handeln. Klimaänderungen sind auf eine Weise komplex und chaotisch, die eine rechentechnische Modellierung mit brauchbarer Genauigkeit womöglich ausschließt.
Warum man keinen Mittelwert bilden kann
Der Laie geht das in Abbildung 1 ersichtliche Problem in der Regel so an: Die Wahrheit wird wohl irgendwo in der Mitte liegen. Eine qualitative Variante dieses Denkens trifft man oft in öffentlichen Diskussionen wissenschaftlicher Kontroversen an: «Die große Mehrheit der Wissenschaftler glaubt, dass… Das wird dann also wohl so richtig sein.»
Leider bedeutet die Mehrheitsmeinung in der Wissenschaft gar nichts. Es geht nicht um Glaube oder Meinung, sondern um Richtigkeit. Einer von Hundert kann auf das richtige Ergebnis gekommen sein, gegen den festen Glauben der 99. In der Wissenschaftsgeschichte ist es häufig vorgekommen, dass ein Einzelner oder einige wenige Forscher gegen die Meinung einer großen Mehrheit einen Durchbruch erzielt haben, der danach zu allgemein anerkanntem Wissen wurde. Auf Abbildung 1 bezogen folgt daraus, dass das beste Modell durchaus nicht in der Mitte liegen muss. Es kann auch am Rand der Vorhersagen liegen. Die zukünftige Entwicklung kann sogar außerhalb aller Modellvorhersagen liegen. Die Abbildung enthält tatsächlich einen Hinweis darauf, dass sie wahrscheinlich außerhalb liegen wird. Dieser Hinweis wird in der Publikation nicht diskutiert, aus der ich die Abbildung entnommen habe.
Wie ich oben angeführt hatte, sind die Modellparameter an Messdaten (Beobachtungen) aus der Vergangenheit angepasst worden. Es ist daher sehr interessant, wie sich die Modellrechnungen in Bezug auf die vorhandenen Messdaten (schwarze Kurven in Abbildung 1) verhalten. Qualitativ ist dieses Verhalten das Gleiche für CMIP5- und CMIP6-Modelle. Die Kurven aller Modelle und diejenige der Beobachtungen schneiden sich 2005. Danach liegen die Beobachtungen am unteren Rand aller Modellvorhersagen. Interessanterweise ist das aber vor 2005 nicht der Fall. In diesem Zeitraum liegen die meisten Modellergebnisse deutlich unterhalb der Beobachtungen. Fast alle Modelle sagen also im Beobachtungszeitraum einen deutlich stärkeren Temperaturanstieg vor als er beobachtet wurde. Das erstaunt auch deshalb, weil sie in diesem Zeitraum an die Daten angepasst wurden. Ein unvoreingenommener Betrachter würde schließen, dass hier ein systematisches Problem vorliegt, das den meisten oder sogar allen Modellierungsansätzen gemein ist. Dieser Betrachter würde auch schließen, dass die wahrscheinlichste Vorhersage sich unterhalb aller Modellvorhersagen befindet. Genau das folgt nämlich, wenn alle Modelle den Temperaturanstieg dort überschätzen, wo man es überprüfen kann.
Können wir also Entwarnung geben? Nicht unbedingt. Die wahrscheinlichste Vorhersage ist eher beruhigend, aber die Vorhersagen sind insgesamt nicht viel wert. Es ist eigentlich wie immer: Bezüglich interessanter Probleme ist die Zukunft nicht vorhersagbar, schon gar nicht langfristig. Genau das ist das Merkmal eines interessanten Problems. Wer glaubt, er könne die Zukunft gezielt steuern, offenbart damit nur seine eigene Hybris.
Dasselbe in feucht
Der Temperaturanstieg ist das meistdiskutierte Problem, wenn wir über einen potentiell langfristigen Klimawandel reden. Er ist nicht aber das einzige diskutierte Problem. Interessant ist, schon wegen der Landwirtschaft, auch die Niederschlagsmenge. Wie bei der Temperatur so sagen die Klimamodelle auch für die Niederschlagsmenge global einen Anstieg voraus. Beide Anstiege sind übrigens global gesehen für die Landwirtschaft und damit für die Ernährung einer wachsenden Menschheit von Vorteil.
Eine detaillierte Diskussion von Abbildung 2 erübrigt sich, weil wir hier die gleichen Phänomene sehen wie in Abbildung 1. Auch bezüglich der Niederschlagsmenge ist die Modellunsicherheit von CMIP5 zu CMIP6 angestiegen. Sie macht hier sogar einen noch größeren Anteil der gesamten Unsicherheit aus. Die Unterschiede zwischen Szenarien sind in CMIP6 über den gesamten Zeitraum kleiner als die Unterschiede zwischen verschiedenen Modellen. Brauchbare Messdaten (schwarze Kurven in Abbildung 2) gibt es hier nur über einen relativen kurzen Zeitraum. Beachtet man, dass die Daten und alle Modelle 2005 künstlich überlagert wurden, so muss man sagen, dass es bezüglich der Entwicklung der Niederschlagsmenge keine gute Übereinstimmung zwischen Modellen und Beobachtungen gibt.
Kann man Klimafolgen abschätzen?
Der Temperaturanstieg und der Anstieg der Niederschlagsmenge sind nicht die eigentlich interessanten Größen in der öffentlichen Diskussion. Gerade in Deutschland dürfte eine Mehrheit der Bevölkerung einen Anstieg der mittleren Temperatur begrüßen, wie man aus der Verteilung der bevorzugten Feriendestinationen ablesen kann. Der Rückgang der Heizkosten würde den Anstieg der Kosten für eine Klimatisierung der Wohnungen im Sommer mehr als aufwiegen. Eine Akzeptanz der Bevölkerung für kostspielige Maßnahmen zur Bekämpfung des Klimawandels lässt sich nur dadurch erreichen, dass man apokalyptische Szenarien über die Gefahren des Temperaturanstiegs verbreitet.
Betrachtet man nun die Klimafolgenabschätzung, machen die oben diskutierten Unsicherheiten der Klimaprognosen nur einen Teil der Vorhersageunsicherheit aus. Selbst wenn man die Temperaturen und Niederschlagsmengen für die nächsten Jahrzehnte exakt vorhersagen könnte, stünde man vor einem weiteren sehr komplexen Problem. In diesem Fall reden wir nicht über Atmosphärenphysik, Wolkenbildung und Meereströmungen, sondern über Phänomene, die stark von Entscheidungen abhängen, die große Gruppen von Menschen über lange Zeiträume treffen werden. Außerdem spielen unvorhersehbare technologische und wirtschaftliche Entwicklungen eine Rolle, die unsere Möglichkeiten beeinflussen, den Folgen eines potentiellen Klimawandels auszuweichen oder uns ihnen anzupassen.
Dieses Problem ist noch einmal um vieles komplexer als dasjenige der Klimamodellierung. Seriöse quantitative Vorhersagen sind auf diesem Gebiet unmöglich. Ohne quantitative Vorhersagen kann aber die Frage nicht wissenschaftlich beantwortet werden, welches Verhältnis zwischen Vermeidung eines Temperaturanstiegs und der Anpassung an den Anstieg am Günstigsten ist. Es lässt sich nicht einmal die Frage beantworten, ob eine Vermeidung eines Temperaturanstiegs überhaupt sinnvoll ist oder ob dieser nicht vielmehr eine günstige Entwicklung ist.
Wer vor diesem Hintergrund apokalyptische Szenarien entwirft, tut das aus seiner eigenen psychischen Grundhaltung heraus, nicht auf der Basis wissenschaftlicher Erkenntnisse. Zum Problem kann das dadurch werden, weil die Vermeidungsanstrengungen ihrerseits auch negative Folgen haben. Ressourcen, die man in diese Anstrengungen steckt, stehen für andere Probleme nicht zur Verfügung, die vielleicht drängender und eher lösbar sind. Die durch CO2-Vermeidung veränderten Handelsströme und der dadurch erzeugte Bedarf an anderen Bodenschätzen und an Fläche haben ihrerseits Folgen, die man ebenfalls abschätzen müsste. Insgesamt sind die Unsicherheiten so groß, dass es für diese Fragen keinen seriösen Rat der Wissenschaft geben kann. Wer behauptet, in dieser Hinsicht wissenschaftlich begründet zu argumentieren, verhält sich intellektuell unredlich, indem er vorgibt, Dinge zu wissen, die er nicht weiß und nicht einmal in Erfahrung bringen könnte.
Fazit
Ob das Klima überhitzt, bleibt offen. Dass die Klimadiskussion überhitzt ist, steht hingegen fest. Klimamodelle ermöglichen auf dem gegenwärtigen Stand keine Vorhersagen über den zukünftigen Temperaturverlauf oder über zukünftige Niederschlagsmengen, zumindest nicht mit einer Sicherheit, wie sie für gut begründete Entscheidungen nötig wäre. Es ist nicht absehbar, wann und ob überhaupt Klimamodelle einen Stand erreichen, auf dem sie nützliche Vorhersagen machen können. Über die Aussage hinaus, dass der CO2-Ausstoß der Menschheit vermutlich eine messbare Erhöhung der Durchschnittstemperatur des Planeten um maximal einige Grad zur Folge haben wird, kann aus den Modellen derzeit nichts abgeleitet werden. Insbesondere kann auch nicht mit nützlicher Zuverlässigkeit abgeschätzt werden, ob diese Erwärmung global gesehen eher günstige oder eher ungünstige Folgen haben wird. Das Drängen auf Klimawandelvermeidung ist eine ideologische Position und eine Glaubensfrage, keine Notwendigkeit, die auf wissenschaftlicher Basis begründbar wäre.