Klimamodelle und Klimaszenarien

Klimamodelle sind komplexe numerische Modelle, die auf mathematisch-physikalischen Gleichungen beruhen. Diese werden mit Hilfe von leistungsstarken Computern berechnet bzw. gelöst. Sie versuchen die wesentlichen physikalischen und chemischen Prozesse sowie die Energieströme innerhalb und zwischen verschiedenen Systemen, wie der Atmosphäre, den Ozeanen und der Erdoberfläche, zu simulieren. Diese sind jedoch vielfach noch nicht vollständig erforscht und können, auch aufgrund ihrer Komplexität, häufig nur vereinfacht abgebildet werden. Die Modelle werden anhand von Beobachtungsdaten sowie Klimadaten aus der Vergangenheit (sog. Proxy-Daten) entwickelt und überprüft. Ziel ist es mit Hilfe der Modelle Abschätzungen von zukünftigen Klimaentwicklungen zu ermöglichen.

Grundlage dafür sind zum einen natürliche Faktoren, wie etwa die Variation der Sonneneinstrahlung oder der Erdumlaufbahn bzw. Neigung der Erdachse. Zum anderen spielen Faktoren eine Rolle, die auch vom Menschen beeinflusst werden können, wie etwa die Landnutzung oder die Emissionen von Treibhausgasen in die Atmosphäre. Auf Grundlage möglicher zukünftiger Gesellschaftsentwicklungen werden Szenarien erarbeitet. Diese stellen Annahmen über die globale demographische, ökonomische, politische und technologische Entwicklung in der Zukunft dar. Aus dieser resultieren wiederum Emissionen bzw. Konzentrationen von Treibhausgasen in der Atmosphäre, die auch als anthropogener Strahlungsantrieb ausgedrückt werden können (häufig in W/m²). In der Vergangenheit wurden verschiedene dieser Szenarien durch die Klimaforschung erarbeitet. Dazu zählen u.a.

• die SRES Emissionsszenarien aus dem 4. Sachstandsbericht des IPCC von 2007
• die Gruppe der RCP-Szenarien aus dem 5. Sachstandsbericht des IPCC von 2013/2014
• die Gruppe der SSP-Szenarien aus dem 6. Sachstandsbericht des IPCC von 2021/2022
  

Während die SRES-Szenarien bei jüngeren und aktuellen Analysen und Studien quasi keine Verwendung mehr finden, sind die RCP-Szenarien Gegenstand der meisten Untersuchungen in den letzten 10-15 Jahren. Die SSP-Szenarien werden bisher lediglich auf globaler Ebene betrachtet. Regionale Analysen dazu wird es voraussichtlich erst in den nächsten Jahren vermehrt geben. Weitere Informationen zu den RCP-/SSP-Szenarien sind hier zu finden.

Diese zukünftigen Emissions-Szenarien dienen neben den anderen genannten (natürlichen) Faktoren als Antrieb für Globalmodelle. Diese Modelle bestehen aus einem dreidimensionalen Gitter. Zwischen den Gitterpunkten werden die klimatischen Prozesse großräumig (global), aber mit einer relativ groben zeitlichen (Tageswerte) und räumlichen (100 bis 200 km) Auflösung berechnet.

Mit den Ergebnissen der Globalmodelle können für kleinere Regionen wie etwa Niedersachsen jedoch nur wenig differenzierte Aussagen zur Klimaentwicklung gemacht werden. Hier kommen regionale Klimamodelle zur Anwendung, die nur einen Ausschnitt der Erde bzw. Atmosphäre betrachten. Sie erhalten als Antrieb bzw. Randbedingung u.a. die Ergebnisse der Globalmodelle und rechnen damit auf einer höher aufgelösten räumlichen (bis unter 10 km) Skala weiter, wobei Aspekte wie die Topographie oder die Landnutzung besser berücksichtigt werden können. Dieses Verfahren nennt man „Nesting" oder auch „dynamic Downscaling". Daneben gibt es auch Methoden, die auf Basis von statistischen Zusammenhängen zwischen großräumigen Wetterlagen und lokalen meteorologischen Phänomenen die Daten der Globalmodelle auf eine höher aufgelöste Skala rechnen, das sog. „statistical downscaling“.

Die Ergebnisse der regionalen Klimamodelle können letztlich als Antrieb für sogenannte Impact-Modelle genutzt werden. Dies sind Modelle, die die Wirkungen der klimatischen Veränderungen auf verschiedenen fachlichen Ebenen simulieren. Hierzu zählen zum Beispiel hydrologische Modelle, die die Folgen eines Klimawandels auf die Wasserwirtschaft verdeutlichen können.

Es muss jedoch stets berücksichtigt werden, dass diese Ergebnisse nicht als Prognosen oder Vorhersagen interpretiert werden dürfen, sondern auf Basis der oben genannten Szenarien immer „wenn-dann“-Aussagen darstellen. Trotz der Komplexität der Modelle (oder gerade deswegen) sind Ergebnisse aus der Klimamodellierung immer mit Unsicherheiten behaftet. Dies liegt unter anderem daran, dass verschiedene Prozesse und Wechselwirkungen im Klimasystem noch immer nicht vollständig verstanden werden. Zudem werden einzelne Prozesse aufgrund von Defiziten in der numerischen Umsetzung in den Modellen nur vereinfacht abgebildet und je nach Modell unterschiedlich parametrisiert. Um die Unsicherheiten in den Aussagen der möglichen zukünftigen Entwicklung zu verdeutlichen, sollten stets die Ergebnisse verschiedener Modelle mit unterschiedlichen methodischen Ansätzen gemeinsam betrachtet werden (Modell-Ensemble). So wird die Bandbreite möglicher Entwicklungen aufgezeigt. Je einheitlicher die Aussagen des Ensembles bzgl. Bandbreite und Richtung der Entwicklungen sind, desto "robuster" ist das Klimasignal. Voraussetzung hierbei ist ein möglichst großes Ensemble von unabhängigen Mitgliedern.