Klimamodelle verstehen und beurteilen

Ein numerisches Klimamodell berechnet Veränderungen mit Zahlen und mathematischen Gleichungen näherungsweise. Die Gleichungen beschreiben Zusammenhänge nach physikalischen Gesetzen, etwa die Übertragung und Erhaltung von Energie. Energie kann übertragen oder umgewandelt werden; sie entsteht dabei nicht aus dem Nichts.

Das Modell teilt den betrachteten Raum in ein dreidimensionales Gitter ein. Seine Gitterzellen liegen nebeneinander und übereinander. Für die Atmosphäre, also die Lufthülle der Erde, berechnet es beispielsweise Temperatur, Luftdruck und Luftfeuchte. Luftfeuchte beschreibt, wie viel Wasserdampf die Luft enthält. Solche Größen heißen Zustandsgrößen, weil ihre Werte den Zustand beschreiben.

Ein Zeitschritt ist ein festgelegter Zeitabstand der Berechnung. Aus dem bisherigen Zustand und den modellierten Zusammenhängen berechnet das Modell Änderungen für diesen Abstand. Daraus bestimmt es den nächsten Zustand. Dieser wird zum Ausgangspunkt des folgenden Schritts. So wird der Zustand wiederholt fortgeschrieben. Auch der Austausch zwischen Gitterzellen wird dabei berücksichtigt.

Die Komplexität beschreibt hier, wie viele Zusammenhänge ein Modell berücksichtigt und wie ausführlich es sie darstellt. Einfache Modelle untersuchen unter stark vereinfachten Annahmen einzelne Zusammenhänge oder dienen dem Lernen. Sie können den gesamten Klimazustand nicht zahlenmäßig abbilden. Das schließt berechnete Werte für einzelne Prozesse nicht aus.

Modelle mittlerer Komplexität beschreiben Raum und Zeit typischerweise gröber als komplexe globale Modelle. Feinere räumliche Auflösung bedeutet kleinere Gitterzellen; feinere zeitliche Auflösung bedeutet kürzere Zeitschritte. Modelle mittlerer Komplexität vereinfachen außerdem einzelne Prozesse stärker. Das spart Rechenaufwand und erleichtert Untersuchungen langer Zeiträume oder viele Modellläufe. Ein Modelllauf ist eine einzelne Durchführung einer Modellberechnung. Komplexe globale Modelle berücksichtigen viele miteinander verbundene Prozesse für die gesamte Erde. Sie können Zusammenhänge untersuchen sowie vergangene und mögliche künftige Klimazustände berechnen.

Eine andere Einteilung betrifft den Raum: Globale Modelle betrachten die gesamte Erde, regionale Modelle ein Teilgebiet. Dynamische Regionalmodelle berechnen dieses Teilgebiet mit physikalischen Gleichungen. Sie benötigen dafür auch Daten eines globalen Modells, etwa für die Bedingungen an den Rändern ihres Gebiets. Statistische Regionalmodelle nutzen dagegen beobachtete Zusammenhänge, beispielsweise zwischen großräumigen Luftströmungen und örtlichem Regen. Sie wenden diese Beziehungen auf Ergebnisse globaler Modelle an, um mögliche regionale Entwicklungen abzuleiten.

Diese Einteilungen schließen einander nicht aus. Ein regionales Modell kann zugleich komplex und dynamisch sein. Ein kleineres Untersuchungsgebiet ermöglicht bei gleichem Rechenaufwand eine feinere Auflösung, beweist aber keine höhere Verlässlichkeit.

Für Aussagen über das künftige Klima müssen Annahmen festgelegt werden. Dazu gehört etwa die künftige Menge an Treibhausgasen. Das sind Gase in der Luft, die einen Teil der Wärmeabgabe der Erde ins All behindern. Ein Szenario beschreibt eine angenommene Entwicklung, zum Beispiel der Treibhausgasmenge.

Eine Klimaprojektion berechnet eine mögliche Klimaentwicklung unter solchen Annahmen. Sie ist eine Wenn-dann-Aussage: Wenn die angenommene Entwicklung eintritt, ergibt das Modell eine bestimmte mögliche Veränderung. Die Projektion legt nicht fest, welches Szenario tatsächlich eintreten wird. Auch unter einer festgelegten Annahme bleiben Unsicherheiten der Berechnung bestehen.

Eine sichere Vorhersage würde behaupten, dass etwas bestimmt geschehen wird. Das leistet eine Klimaprojektion nicht. Daraus folgt auch nicht, dass andere Vorhersagen grundsätzlich sicher wären. Projektionen sind trotzdem nützlich: Sie helfen, mögliche Folgen zu vergleichen und sich auf Veränderungen vorzubereiten. Aussagen über eine Änderung brauchen einen Vergleich, etwa zwischen einem späteren Zeitraum und einem früheren Bezugszeitraum.

Prüfe zuerst den Zweck: Soll das Modell einen Zusammenhang erklären oder eine mögliche regionale Veränderung berechnen? Frage dann nach den Annahmen, dem untersuchten Gebiet und dem Zeitraum. Bei einer Änderung muss auch der Bezugszeitraum erkennbar sein. Eine Aussage über langfristige Durchschnittswerte liefert keine genaue Wetterangabe für einen einzelnen Tag. Die Reichweite einer Aussage umfasst hier den Raum, die Zeit und die Größen, für die sie eine begründete Aussage liefert.

Modelle vereinfachen die Wirklichkeit. Das Wissen über einzelne Prozesse, die verfügbaren Daten und die Rechenmöglichkeiten sind begrenzt. Deshalb bleiben Unsicherheiten. Eine feinere Auflösung stellt räumliche oder zeitliche Details genauer dar, garantiert aber keine höhere Verlässlichkeit des Ergebnisses. Auch die Annahmen und die Darstellung der Prozesse müssen zum Zweck passen.

Ein Ensemble ist eine Zusammenstellung mehrerer Modellläufe. Man kann dasselbe Modell mit leicht veränderten Anfangswerten rechnen oder Ergebnisse verschiedener Modelle vergleichen. Die Bandbreite zeigt, wie weit die betrachteten Ergebnisse auseinanderliegen. Sie hilft, Unsicherheit einzuschätzen, erfasst aber nicht zwangsläufig alle möglichen Entwicklungen und Fehler.

Läufe desselben Modells haben eine gemeinsame Modellstruktur, also denselben grundlegenden Aufbau und dieselben eingebauten Beziehungen. Gemeinsame Strukturfehler können deshalb in allen Ergebnissen stecken. Auch das Mitteln der Ergebnisse beseitigt diese Fehler nicht zuverlässig. Verschiedene Modelle können ebenfalls Annahmen oder Bestandteile teilen und sind deshalb nicht unbedingt unabhängig. Eine ähnliche Berechnung mehrerer Modelle beweist somit keine Fehlerfreiheit.