Klimamodell

Ein Klimamodell ist ein Computer-Modell zur Berechnung und Projektion des Klimas für einen bestimmten Zeitabschnitt. Das Modell basiert in der Regel auf einem Meteorologiemodell, wie es auch zur numerischen Wettervorhersage verwendet wird. Dieses Modell wird jedoch für die Klimamodellierung erweitert, um alle Erhaltungsgrößen korrekt abzubilden. In der Regel wird dabei ein Ozeanmodell, ein Schnee- und Eismodell für die Kryosphäre und ein Vegetationsmodell für die Biosphäre angekoppelt.

Mathematisch entsteht dadurch ein gekoppeltes System von nicht-linearen, partiellen und gewöhnlichen Differentialgleichungen sowie einigen algebraischen Gleichungen. Die numerische Berechnung dieses Gleichungssystems erfordert eine sehr große Rechenleistung, wie sie von Supercomputern wie dem Earth Simulator bereitgestellt wird.

Es werden globale Klimamodelle (sogenannte GCMs, general circulation models) und regionale Klimamodelle unterschieden. Der Hauptunterschied liegt zum einen darin, dass ein globales Klimamodell die gesamte Troposphäre beinhaltet, während ein regionales Modell in der Regel die gleiche Modellphysik abbildet, dies allerdings nur auf einen bestimmten geographischen Ausschnitt der Erde anwendet.

Allgemeines

Klimamodelle stellen die komplexesten und rechenaufwendigsten Computermodelle dar, welche bisher entwickelt wurden. Die „Hochrechnungen“ der Klimamodelle sind naturgemäß unsicherer als die der Wettermodelle, da hier wesentlich größere Zeiträume in Betracht gezogen und eine große Zahl zusätzlicher Parameter berücksichtigt werden müssen. Aus diesem Grunde spricht man bei diesen Einzelmodellen auch von Klimaszenarien und nicht von Klimavorhersagen. Eine Wettervorhersage beruht auf Datenmaterial, welches es ermöglicht, innerhalb einer Zeitspanne von derzeit bis zu einer Woche, die Entwicklung der chaotischen Dynamik innerhalb der Erdatmosphäre mit einer hohen Wahrscheinlichkeit vorherzusagen. Die Unsicherheit der Hochrechnung steigt dabei jedoch exponentiell mit dem hochgerechneten Zeitraum an und ist selbst unter anderem von der Wetterlage abhängig. Zwar spielen auch bei Wettermodellen die Erfahrung und die Einschätzung der Anwender in Form einer Kontrollinstanz zwischen dem reinen Computermodell und der letztendlichen Voraussage eine entscheidende Rolle, jedoch ist der Charakter eines Klimamodells hiervon trotzdem grundsätzlich verschieden.

Beispiel modellierter und gemessener globaler Durchschnittstemperaturen zwischen 1900 und 2000.

Klimamodelle dienen dem Auffinden möglicher Trends in der Entwicklung des Klimas und der Gewichtung einzelner Klimafaktoren.Sie beruhen auf einer Vielzahl von Annahmen und Methoden, beispielsweise zur Entwicklung der zukünftigen Treibhausgasemissionen und Rückkopplungsmechanismen. Zudem beruhen Klimamodelle im Gegensatz zu den Wettermodellen nicht auf einer feststehenden Dynamik und sind deswegen nicht durch deren chaotischen Charakter und die Begrenzung der Rechenleistung eingeschränkt. Viele Rückkopplungen sind unbekannt und auch aus der Klimageschichte können zu diesen meist keine Aussagen getroffen werden.

Rolle von Klimamodellen bei der Simulation von Verlauf und Folgen der globalen Erwärmung

Um zu prüfen, ob die Parameter, mit denen Klimamodelle durchgerechnet werden, korrekt sind, werden sie getestet, ob sie das gegenwärtige,^[1][2] aber auch das Klima während der Eiszeiten^[3][4][5] korrekt simulieren können. Im Rahmen solcher Simulationen werden über 1000 Modelle durchgerechnet, wobei Eingangsparameter innerhalb ihrer angenommenen Fehlerbreite variiert werden. Modelle, die den Temperaturverlauf im betrachteten Zeitraum nicht korrekt wiedergeben (>90%), werden aussortiert.

Obwohl sich seit den 1980er Jahren das Wissen zur Paläoklimatologie drastisch erweitert hat, ist die Datenlage zur Klimageschichte bis heute unvollständig;^[6] aufgrund der Geschwindigkeit wie auch der Höhe der künftig erwarteten globalen Erwärmung wird man wahrscheinlich „Neuland“ mit teilweise unvorhergesehenen Folgen betreten.

Die für die Modellierung notwendigen Voraussetzungen sind daher nur teilweise bekannt und müssen in der Regel mehr oder weniger willkürlich festgelegt werden, wobei man ein Set dieser Festlegungen und die hierauf basierende Modellierung als Klimaszenario bezeichnet. Der Unterschied zwischen einer Klimaprognose und einem Klimaszenario ist, dass man für ersteres eine Vielzahl verschiedener Szenarien modelliert, einerseits mit anderen Modellen und andererseits mit anderen Vorwegannahmen. Eine Klimaprognose basiert auf der Auswertung verschiedener Modellierungsversuche und ist auch aufgrund der schwierigen Vergleichbarkeit zwischen diesen nur sehr schwer und mit enormem Aufwand zu erstellen. Da die einzelnen Szenarien, die sich auch in der Struktur der Intergovernmental Panel on Climate Change widerspiegeln, unterschiedliche Endresultate aufweisen, kann auch eine darauf basierende Klimaprognose nur eine Spannweite von Möglichkeiten aufzeigen. Im Falle der globalen Erwärmung entspricht diese Spannweite einer möglichen Erwärmung der durchschnittlichen, globalen und bodennahen Lufttemperatur von 1,1 bis 6,4 °C bis zum Jahr 2100 (IPCC 2007). Ähnliche Schwankungsbereiche zeigen sich jedoch bei nahezu allen aus Klimamodellen abgeleiteten Hochrechnungen.

In der Diskussion um Entwicklung und Folgen der globalen Erwärmung wird oftmals die Unzuverlässigkeit von Klimamodellen als Argument angeführt: Da das Klimasystem aus einer Fülle von teils heute noch unbekannten Rückkopplungen bestehe, die in Klimamodellen nie vollständig abgebildet werden können, sei keine Aussage zur Entwicklung des Weltklimas im Hinblick auf die globale Erwärmung möglich. Dies ist jedoch nicht so. In der Anfangszeit der Wissenschaftsgeschichte der globalen Erwärmung wurden zur Klimasensitivität Rechnungen angestellt, deren Ergebnisse sich nur wenig vom heutigen Kenntnisstand unterscheiden, obwohl der Computer noch gar nicht erfunden war, Simulationen also noch gar nicht existierten.^[6]

Globale Klimamodelle - GCM (general circulation model)

Ein globales Klimamodell beschreibt die wichtigsten klimarelevanten physikalischen Vorgänge in der Erdatmosphäre, den Ozeanen und auf der Erdoberfläche. Die Prozesse sind dabei aber sehr vereinfacht abgebildet. Vor allem die Prozesse in der Biosphäre werden im Augenblick noch als Größen und Parameter vorgegeben. Diese Größen sind aber Systemgrößen und sollten sich während der Simulation dem globalen Wandel anpassen können, um realistische Projektionen auf die Zukunft abgeben zu können. Solche Rückkopplungsprozesse von gekoppelten Systemen sind im Augenblick die große Herausforderung in der Modellierung. Die Modelle sind so umfangreich, dass sie nur in sehr grober Auflösung (mehrere hundert Kilometer Gitterweite) betrieben werden können.

Beispiele globaler Klimamodelle sind:

• HadCM3 (Hadley coupled model, version 3): Dieses Klimamodell wurde, neben einigen anderen, für den dritten (TAR) und vierten (AR4) Sachstandsbericht des IPCC verwendet ^[7][8]

• HadGEM1 (Hadley global environment model 1): Weiterentwicklung des HadCM3 Klimamodells. Es wurde die Repräsentation des Einflusses von Wolken und Seeeis verbessert; ebenso verbessert wurde die Abbildung folgender Parameter: Wasserhaushalt, Atmosphärenchemie und die Effekte von Aerosolen. Die Repräsentation der Einflüsse des El Nino, des Monsuns sowie pazifischer Oberflächentemperaturen haben sich jedoch verschlechtert und sind Gegenstand laufender Forschungsarbeit, wobei bereits Fortschritte zu verzeichnen sind.^[9]

Regionale Klimamodelle

Regionale Klimamodelle betrachten lediglich einen Ausschnitt der Atmosphäre und benötigen deshalb geeignete Randbedingungen an den Rändern des Simulationsgebietes. Diese Randbedingungen stammen aus Simulationen der globalen Klimamodelle. Man spricht deshalb davon, dass ein regionales Klimamodell durch ein globales Klimamodell angetrieben wird. Dies wird als "Nesting" oder "dynamic downscaling" bezeichnet, und beschreibt das Einbetten eines regionalen Modells mit einer hohen räumlichen Auflösung in ein globales Klimamodell mit einer geringen räumlichen Auflösung. Die Abstände der Gitternetzpunkte bei einem globalen Klimamodell sind in der Regel recht groß und liegen zwischen 150 und 500 km. Regionale Modelle hingegen verfügen über eine sehr feine Auflösung. Die Gitternetzpunkte befinden sich hierbei in einem Abstand von zum Teil nur noch 1 km. Durch die Zunahme der Rechenkapazität moderner Supercomputer kann die räumliche Auflösung der Modelle ständig verbessert werden.

Beispiele regionaler Modelle sind:

• RegCM (ICTP Triest)
• CCLM (abgeleitet aus dem lokalen Vorhersagemodell des Deutschen Wetterdiensts; weiterentwickelt durch eine Gemeinschaft aus Forschungsinstituten und Universitäten )
• REMO (Max-Planck-Institut für Meteorologie Hamburg)
• MM5 (Mesoscale Meteorology Model 5; NCAR/NOAA USA).
• ARPEGE-Climate modell
• ALADIN-Climate
• PRECIS
• STAR (statistisches Modell des PIK)
• WETTREG

Klimamodellierung in Deutschland

In Deutschland werden Klimamodelle für sehr unterschiedliche Forschungsfragen an einer Vielzahl von Universitäten und Forschungsinstituten eingesetzt. Einer der zentralen Standorte ist das Max-Planck-Institut für Meteorologie in Hamburg. Dort wurden unter anderem die globalen Atmosphärenmodelle ECHAM-4 und ECHAM-5 und das Ozeanmodell MPI-OM entwickelt. ECHAM und MPI-OM werden je nach wissenschaftlicher Fragestellung sowohl als jeweils alleinstehende Komponenten, als auch miteinander gekoppelt verwendet. Eng mit dem MPI für Meteorologie verknüpft ist das benachbarte Deutsche Klimarechenzentrum. Dort stehen parallele Vektorrechner zur Verfügung, wie sie zum Betrieb der Modelle benötigt werden. Das DKRZ steht auch anderen Forschungsinstitutionen unter anderem zum Betrieb dieser Modelle zur Verfügung.

Die regionale Klimamodellierung wird unter anderem in den großen Forschungsinstituten mit verschiedenen regionalen Modellen durchgeführt. Zu diesen Forschungszentren gehören das Forschungszentrum Karlsruhe, das GKSS-Forschungszentrum in Geesthacht, das Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung (PIK) und einige Universitäten. Teilweise werden die Klimamodelle gemeinsam mit dem Deutschen Wetterdienst entwickelt. Neben der kontinuierlichen Weiterentwicklung der numerischen Modelle gewinnen Ensemble-Simulationen und deren probabilistische Interepretation mehr Bedeutung.^[10]

Viele derzeitige Forschungsprojekte beschäftigen sich mit der Frage der Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Teilsystemen des Klimasystems. Es wird daher versucht neben Atmosphäre und Ozean weitere Teilsysteme in die Klimamodelle zu integrieren, beispielsweise Biosphäre oder Kryosphäre. In diesem Zusammenhang wird daher von Erdsystemmodellen gesprochen.

Forschungseinrichtungen, die sich mit den Wechselwirkungen zwischen Atmosphäre und Biosphäre beschäftigen, sind beispielsweise das Max-Planck-Institut für Biogeochemie (Jena), das Max-Planck-Institut für Meteorologie (Hamburg) oder das Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung. Das Zentrum für Marine Umweltwissenschaften (Bremen) forscht zu Wechselwirkungen zwischen Biosphäre und Geosphäre im Ozean.^[11]

ClimatePrediction.net

Klimamodell von ClimatePrediction.net.

Hauptartikel: ClimatePrediction.net

Über das Projekt ClimatePrediction.net wird ein Klimamodell von der Universität Oxford zum Herunterladen angeboten. Installiert über die Software BOINC wird die freie Rechenzeit des Heimcomputers zur Berechnung eines Klimaszenarios verwendet. Auf diese Weise können die Ergebnisse zahlreicher Modelle miteinander verglichen und möglicherweise Schwachstellen an den verwendeten Modellen ausgebessert werden.

Grenzen der Klimamodelle

Bei der Interpretation der Ergebnisse der aktuellen Klimamodellrechnungen in die Zukunft muss berücksichtigt werden, dass es sich nicht um Prognosen über einen sicheren zukünftigen Verlauf lokaler oder globaler Klimata handelt, sondern um Szenarien, welche ausgewählte mögliche Verläufe auf Grund von Vorannahmen über zukünftige Entwicklungen, wie zum Beispiel Emissionen und Landnutzung, ergeben.

Die Grenzen der Modelle liegen in den verwendeten mathematischen Modellen selbst und in der begrenzten Anzahl der berücksichtigten Einflussfaktoren. Leistungsfähigere Rechner ermöglichen dabei die Entwicklung komplexerer Modelle mit höherer räumlicher Auflösungen und einer zunehmenden Anzahl von Einflussfaktoren auf das Klima. Bei nur mäßig verstandenen physikalischen Grundlagen, gegenwärtig etwa der Fall bei der Dynamik von Eisschilden oder der Rolle von Aerosolen und Wolken, können Klimamodelle entsprechend nur vergleichsweise unsichere Ergebnisse liefern.

In den Eisbohrkernen der Arktis sind oft wiederkehrende spontane Klimaänderungen von erheblichem Ausmaß dokumentiert. Diese können mit den heutigen Computermodellen nur ungenügend abgebildet werden. Richard B. Alley vermutet, dass wesentliche Rückkopplungen und Nebeneffekte bei der Modellierung noch nicht berücksichtigt werden ^[12].

Ein aktuelles Beispiel für ein Versagen von Klimamodellen ist der unerwartet hohe Rückgang der arktischen Meereisbedeckung, wie er im Sommer 2007 zu beobachten war. Er war das Ergebnis veränderter Druck- und Zirkulationsmuster, die seit einigen Jahren das bisherige Regime abgelöst haben.^[13] In keinem Klimamodell des im selben Jahr erschienenen Klimaberichts des IPCC war solch eine Entwicklung als Möglichkeit für die nächsten Jahre dargestellt worden.^[14][15]

Literatur

• Hans von Storch, Stefan Güss, Martin Heimann, Das Klimasystem und seine Modellierung, Springer Verlag, Berlin (1999), ISBN 978-3540658306

Weblinks

• Hadley Center: Infoseite über eigene Klimamodelle (engl.)
• Max-Planck-Institut für Meteorologie: Infoseite über eigene Klimamodelle (engl.)
• Deutsches Klimarechenzentrum GmbH (DKRZ)
• Norddeutsches Klimabüro, Schwerpunkt Küstenklima
• Biospheric Theory and Modelling (engl.), Forschungsgruppe zur Wechselwirkung zwischen Atmosphäre und Biosphäre am Max-Planck-Institut für Biogeochemie in Jena
• CLM-Projekt
• GKSS-Forschungszentrum Geesthacht: Klima wandelt Herbst in Norddeutschland: Später, wärmer, grüner

Einzelnachweise

1. ↑ External Control of 20th Century Temperature by Natural and Anthropogenic Forcings; P. A. Stott et al, Science Vol. 290. no. 5499, pp. 2133 - 213715, December 2000 doi:10.1126/science.290.5499.2133 (Online)
2. ↑ Mehl et al: Combinations of Natural and Anthropogenic Forcings in Twentieth-Century Climate; Journal of Climate, Vol. 17 2004 Online (pdf)
3. ↑ PIK Potsdam: Eiszeittest bestätigt Sorge um künftige Klimaerwärmung
4. ↑ Ergebnisse vom ClimatePrediction.net
5. ↑ Frank Kaspar und Ulrich Cubasch: Das Klima am Ende einer Warmzeit, Institut für Meteorologie der FU Berlin Online (PDF)
6. ↑ ^{a b} S. Rahmstorf, H.J. Schellnhuber: Der Klimawandel. C.H. Beck, 6. Auflage 2007, S.42ff
7. ↑ GCM Model information, Website des IPCC [1]
8. ↑ GCM Model information, Website des IPCC[2]
9. ↑ V. Pope The Hadley Centre climate model HadGEM1 [3]
10. ↑ Schölzel, C., A. Hense (2011): Probabilistic assessment of regional climate change in Southwest Germany by ensemble dressing, Climate Dynamics 36 (9), 2003-2014
11. ↑ offizielle Seite des Forschungsfeldes Wechselwirkungen Geo-Biosphäre am Marum
12. ↑ Richard B. Alley: Das instabile Klima, S.12 in: Spektrum der Wissenschaft Dossier 2/2005 Die Erde im Treibhaus
13. ↑ Spiegel-Online, Wissenschaft
14. ↑ Zhang, X., A. Sorteberg, J. Zhang, R. Gerdes, and J. C. Comiso (2008), Recent radical shifts of atmospheric circulations and rapid changes in Arctic climate system, Geophys. Res. Lett., 35, L22701, doi:10.1029/2008GL035607
15. ↑ Stroeve, J., M. M. Holland, W. Meier, T. Scambos, and M. Serreze (2007), Arctic sea ice decline: Faster than forecast, Geophys. Res. Lett., 34, L09501, doi:10.1029/2007GL029703