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Solange ein Modell gemessene Daten nicht genügend reproduzieren kann, bleibt es ungültig. Es fehlen wichtige Faktoren oder Zusammenhänge, die man noch…
Solange ein Modell gemessene Daten nicht genügend reproduzieren kann, bleibt es ungültig. Es fehlen wichtige Faktoren oder Zusammenhänge, die man noch nicht begriffen hat. Das ist die Kraft von Modellen. Sie zwingen zum Nachdenken, was man übersehen haben könnte.
Mit ungültigen Modellen Zukunftsszenarien zu antizipieren ist wissenschaftlich unhaltbar. Genau das tut das IPCC und beruft sich auf Wissenschaftlichkeit.
Zurück ins Labor und nachdenken, was man übersehen hat, Thesen immer und immer wieder überprüfen, verwerfen, verbessern, bis sich das Modell der Realität mehr und mehr annähert. Das ist Wissenschaft! Dann hat man was Gültiges reproduziert.
Alles andere ist Politik. Die Medien müssen lernen, diese Trennung zu machen.
Für Medien haben nur Worst Case Szenarien einen Nachrichtenwert. Demzufolge wird meist nur über den Konzentrationspfad RCP8.5 berichtet, der mit einer Verdreifachung der CO2-äq Konzentration bis 2100 rechnet. Dass dieses Szenario unwahrscheinlich ist, wie das IPCC selbst feststellt, spielt für News keine Rolle. Wahrscheinliche Entwicklungen interessieren nicht.
Das kürzlich von Clive Best, einem unabhängigen Physiker, publizierte Post (http://clivebest.com/blog/), in welchem er die Klimamodelle mit der effektiven Klimaerwärmung nicht nur vergleicht, sondern im Detail überprüft, spricht für sich.
Die beiliegende Graphik zeigt, dass die gemessene Klimaerwärmung geringer ist als sämtliche Klimamodelle voraussagen, sogar geringer als diejenigen, welche mit einem Konzentrationspfad von 400 ppm bis ins Jahr 2100 rechnen. Zur Erinnerung: Diese Konzentration ist schon heute erreicht.
Rot: HadCrut4.6 Datensatz, mittlere globale Oberflächentemperatur; RCP 8.5: CO2-äq. Konzentration im Jahr 2100: 1370 ppm; RCP 4.5: CO2-äq. Konzentration im Jahr 2100: 650 ppm; RCP 2.6: CO2-äq. Konzentration im Jahr 2100: 400 ppm
Quelle: Clive Best http://clivebest.com/blog/
Es liegt in der Natur der Sache, dass je nach Wahl der Parameter jedes Szenario zu einer Streuung der Ergebnisse führt. Das Diagramm zeigt jedoch eine systematische Tendenz der Modelle zur Überhitzung im Vergleich zu den Beobachtungen. Damit wird sehr deutlich, dass die Modelle fehlerhaft und unvollständig sind.