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Computer-Klimasimulationen zeigen sehr unterschiedliche Resultate und entfernen sich immer mehr von real gemessenen Werten: Für Zukunftsszenarien taugen sie deshalb immer weniger.
Der Originalbeitrag ist als “Schlumpfs Grafik 43” im Online-Nebelspalter vom 16. Mai 2022 zu lesen.
Computer-Modelle sind zentral für die Klimawissenschaft: Mit ihnen testen Forscher die Auswirkungen verschiedener Einflussgrössen und entwickeln daraus Szenarien für die Zukunft. Über solches Modellieren, das grundsätzlich Computerprogramme einsetzt, um mathematische Simulationen eines existierenden Systems durchzuführen, sagte der englische Statistiker George Box schon in den 1970er Jahren: «Alle Modelle sind falsch, aber einige sind nützlich.»
Unterteilung der Atmosphäre in hundert Millionen Stücke
Wie sieht ein solches Modell beim System Klima aus? Um die einzelnen Veränderungsprozesse in der Atmosphäre und in den Meeren erfassen zu können, müssen diese mit einem dreidimensionalen Raster überzogen werden. Solche Rasterboxen haben auf dem Land typischerweise eine Grundfläche von hundert mal hundert Kilometern und weisen zehn bis zwanzig Höhen-Etagen auf. Weil über den Ozeanen aber mit feinerem Raster gearbeitet werden muss, summiert sich die Gesamtzahl an Boxen pro Klimamodell auf insgesamt um die hundert Millionen.
Die Rechenleistung der Computer setzt die Limiten
Pro Box werden dann die wichtigsten physikalischen Ausgangsbedingungen zu einem gegebenen Zeitpunkt festgelegt, und es wird bestimmt, in welchem Zeitabstand das Resultat der Einflussnahme aus einer Box auf all ihre Nachbarboxen neu bestimmt wird. Bei einer zeitlichen Auflösung in Zehn-Minuten-Schritten beispielsweise erfordert die Berechnung einer Jahrhundert-Prognose aber bereits über 5 Millionen Rechenschritte für jede einzelne Box: Solche Prozesse sind auch mit den leistungsfähigsten Computern der Welt erst nach mehreren Monaten zu bewältigen.
Eine stark inhomogene Wolkenbedeckung, wie sie oft vorkommt, kann bei einer Rasterung von hundert mal hundert Kilometern nicht adäquat erfasst werden.
Die Forscher müssen also Kompromisse eingehen: Soll die Grösse der Rasterboxen, die Genauigkeit der physikalischen Vorgaben oder die zeitliche Auflösung besonders berücksichtigt werden? Beispielhaft für dieses Dilemma steht die Erfassung der Wolkenbildung: Eine stark inhomogene Wolkenbedeckung, wie sie oft vorkommt, kann bei einer Rasterung von hundert mal hundert Kilometern nicht adäquat erfasst werden. Das ist aber bedeutend, weil Wolken sowohl erwärmend als auch kühlend wirken können.
Um die Modelle bei diesem Problem also mehr an die Wirklichkeit anzunähern, müsste das räumliche Raster deutlich verkleinert werden. Weil das aber zwingend auch eine Verkürzung der zeitlichen Rasterung bedingt, würde bei einer Auflösung von zehn mal zehn Kilometern die Dauer des Rechenprozesses von Monaten auf mehr als ein Jahrhundert ansteigen.
Klimamodelle sind alles andere als «nur Physik»
Eine weitere Schwierigkeit besteht darin, dass man die benötigten physikalischen Ausgangswerte für jede dieser Millionen von Boxen zum Zeitpunkt des Modellstarts nicht überall genau kennt – vor allem, wenn dieser Zeitpunkt in der Vergangenheit liegt. Die Modellierer müssen also schon da gewisse für sie plausible Annahmen treffen.
Auf dieser schon etwas wackeligen Basis setzt dann der von Algorithmen gesteuerte Prozess der Schritt-für-Schritt-Veränderungen in allen Boxen ein, was einer groben Simulation des Wettergeschehens gleichkommt. Von den Wetterprognosen her aber wissen wir, dass eine zuverlässige Voraussage bei solch chaotischen Prozessen nur für wenige Tage möglich ist.
Ohne auch noch auf das ebenfalls ungelöste Problem der Modellerfassung der verschiedenen Rückkoppelungs-Prozesse im Klimasystem einzugehen, lässt sich nach dem hier Gesagten festhalten, dass wer behauptet, Klimamodelle seien nichts als Physik (also eindeutige Wissenschaft), entweder nicht begriffen hat, was Modellierung bedeutet, oder das Publikum bewusst täuschen will.
Kommen wir jetzt zum Realitätstest: Wie gut haben die bestehenden Modelle die bisher gemessene Temperaturerhöhung vorausgesagt? Die erste Antwort entnehme ich der Webseite des amerikanischen Forschungsinstituts «Remote Sensing Systems» RSS (siehe hier), das einen von zwei global verfügbaren Datensätzen über Satelliten-Temperaturmessungen herausgibt.
Seit 1999 sagen die Modelle zu hohe Temperaturen voraus
Die schwarze dicke Linie zeigt die per Satellit gemessene Entwicklung der Temperaturabweichungen in der tieferen Troposphäre von 1979 bis 2017. Das gelbe Band repräsentiert den 5 bis 95 Prozent-Wahrscheinlichkeitsbereich der Temperaturprognosen aus den Klimamodellen. Diese werden jeweils für die Sachstandsberichte des Weltklimarates in einem «Coupled Model Intercomparison Project» CMIP zusammengestellt. Hier wurden die Zahlen von CMIP-5 verwendet, die sich auf den letzten abgeschlossenen Klimabericht von 2014 beziehen. Beide Kurven sind mit ihrem Mittelwert von 1979 bis 1984 auf Null gesetzt und somit vergleichbar.
Auffällig ist erstens, dass sich nach 1998 (einem El Niño-Jahr) die gemessenen Temperaturen (schwarz) nur noch im untersten Prognosebereich (gelb) der Modelle bewegen, teilweise fallen sie sogar ganz aus diesem Bereich heraus. Dieses Auseinanderklaffen ist bei den Messungen in der Region der Tropen sogar noch ausgeprägter. Und zweitens ist der Streubereich der Modelle bis auf knapp ein Grad Celsius angestiegen: Das ist mehr als die gesamte Erwärmung in diesen knapp vierzig Jahren.
Wie reagiert nun der Weltklimarat auf diese Diskrepanzen? Die Antwort darauf lässt sich noch genauer formulieren, wenn wir die Prognosen der einzelnen Modelle direkt sehen können. Dies ist mit der nächsten Grafik möglich, die sich auf den zweiten verfügbaren Datensatz über Temperatur-Satellitenmessungen bezieht, denjenigen der University of Alabama in Huntsville. An dieser Universität ist Professor John Christy Leiter der Abteilung Atmospheric and Earth Science, und die folgende Grafik stammt aus einem YouTube-Vortrag von ihm: «Testing Climate Claims – Update 2021» vom 5. Februar 2021 (siehe hier).
Die Modelle laufen mehr als zweimal zu «heiss»
Im Unterschied zur ersten Grafik geht es hier erstens um die Temperaturabweichung in den Tropen, und zweitens sind die Resultate aus der neuesten CIMP-6-Zusammenstellung abgebildet, die für den soeben veröffentlichten sechsten Sachstandsbericht des Weltklimarates erstellt wurde. Ausserdem sind mit zwei eingezeichneten Trendlinien die Differenzen zwischen Modellierung und Realität klarer sicht- und quantifizierbar. Die grüne Trendlinie der gemessenen Daten steigt im Durchschnitt nur um 0,17 Grad Celsius pro Dekade, während der rote Modelltrend pro Jahrzehnt um 0,40 Grad Celsius zulegt: Die Modelle laufen also fast zweieinhalbmal zu «heiss».
Die Simulationen schwanken viermal zu stark
Dazu kommt eine erst hier sichtbare Differenz: Die Schwankungsbreite der einzelnen Modelle, ihre Varianz, übertrifft diejenige der gemessenen Werte um mehr als das Vierfache. Und dieses Varianzproblem scheint sich mit der neuesten CIMP-6-Kollektion sogar noch verstärkt zu haben. Das ist paradox: Je besser die Klimawissenschaft einzelne Teilprozesse des komplexen Klimageschehens versteht und in den Modellen berücksichtigt, desto stärker schlagen diese nach oben und unten aus, und erfassen die Realität damit immer weniger.
Der Weltklimarat reagiert nicht
Aber eben: Wie reagiert der Weltklimarat darauf? Er bleibt nach wie vor bei seiner Strategie, aus all den vielen unterschiedlichen Modellgruppen den Durchschnittstrend zu bestimmen, und diesen als «wissenschaftlichen Konsens» zu postulieren. Das hat aber nichts mit «Wissenschaft» zu tun, denn eine solche ist bestrebt, möglichst nahe an die «Wahrheit» heranzukommen, in unserem Fall also an die gemessenen Werte. Solange der Weltklimarat aber bei seinem in diesem Kontext unbrauchbaren «Demokratieverständnis» bleibt (alle Modelle zählen gleich, egal wie gut sie die Wirklichkeit abbilden), sind alle daraus abgeleiteten Zukunftsprognosen ziemlich wertlos.