Klimamodelle

Aus Klimawandel
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Unter einem Klimamodell versteht man ganz allgemein eine Nachbildung bestimmter Aspekte des Klimasystems. Diese Nachbildung kann im Prinzip rein mathematisch auf dem Papier erfolgen, physikalisch (also ein anfassbares Konstrukt) sein oder in einem Computerprogramm bestehen. Modelle können unterschiedlichen Zwecken dienen, zum Beispiel dem Verständnis, der Simulation (Wiedergabe) oder der Vorhersage bestimmter Aspekte des Klimas.

Schema eines gekoppelten Ozean-Atmosphäremodells mit weiteren angegliederten Modellen

Welche Klimamodelle gibt es?

Einfache Modelle

Prinzip

Einfache Klimamodelle sind meist Modelle, die lediglich eine bestimmte Eigenschaft des Klima in mathematisch möglichst simpler Weise darstellen sollen. Dabei geht es nicht darum, Vorhersagen zu treffen oder bestimmte Sachverhalte quantitativ (mengenmäßig) exakt wiederzugeben. Hauptvorteil solcher Modelle, die auch oft konzeptionelle Modelle genannt werden, ist es, ein Verständnis der zugrundeliegenden Zusammenhänge zu ermöglichen, d.h. man möchte ein Konzept eines bestimmten Sachverhalts gewinnen. Die benötigte Mathematik ist dabei meist so einfach, dass man keinen Computer braucht, sondern die Gleichungen selbst auf dem Papier lösen kann. Dazu müssen starke Vereinfachungen der Sachverhalte vorgenommen werden. Nur wenige Prozesse werden überhaupt berücksichtigt, und die Gleichungen stehen eher stellvertretend für einen Zusammenhang, als dass sie alle Einzelheiten von Grund auf beschreiben. Außerdem lassen sich diese Probleme üblicherweise statt in allen vier Dimensionen (3 Orts- und einer Zeitdimension) in weniger Dimensionen darstellen.

Beispiele

Ein Beispiel: Man möchte ausrechnen, wie hoch die Temperatur an der Erdoberfläche im Mittel (also über die ganze Erde und alle Zeiten gemittelt) ist. Dazu braucht man nur zwei Informationen: Die Solarkonstante inklusive Erdalbedo, die angeben, wieviel Licht von der Erde absorbiert wird, sowie das Stefan-Boltzmann-Gesetz, welches die ausgestrahlte Energie der Erde mit ihrer Temperatur verknüpft. Im Mittel muss die Erde genausoviel Energie abstrahlen wie sie von der Sonne erhält - dies ist der hypothetische Kern des ganzen Modells. Man setzt also beides gleich und löst nach der Temperatur auf. Diese Annahmen beschreiben also ein nulldimensionales Modell, denn es gibt nur eine einzige Temperatur, die das ganze System kennzeichnet. Vernachlässigt wurde dabei, dass die Erde überall verschieden warm ist, dass sie uneinheitlich viel Licht absorbiert, dass sie eine Atmosphäre besitzt, in der lang- und kurzwellige Strahlung umverteilt werden, dass die Temperatur mit der Zeit schwanken kann und natürlich, dass noch viele andere Faktoren die Temperatur beeinflussen und nicht nur Ein- und Ausstrahlung! Wenn man zusätzlich eine Höhenachse einführt, also die Temperatur sich in der Höhe ändern kann, hätte man ein eindimensionales Modell. Das obige Beispiel beschreibt einen wichtigen Typ von einfachen Modellen, nämlich ein Energiebilanzmodell.

Beispiel eines Boxenmodells. Der Ozean wird hier in zwei Gebiete (Boxen) mit je einer Temperatur und einem Salzgehalt aufgeteilt, die für hohe und niedere Breiten stehen. Die Pfeile an der Oberfläche kennzeichnen hier Wärme- und Süßwasserflüsse, die Pfeile im Inneren die Richtung der Zirkulation.

Ein weiterer beliebter Typ ist das so genannte Boxenmodell (box model). Ein Boxenmodell kann man sich wie ein kompliziertes Gittermodell vorstellen (siehe unten), nur dass es dabei sehr wenige (meist 2 oder 3) Gitterzellen gibt und nur wenige Prozesse enthalten sind. Ein berühmtes Boxenmodell des Ozeans besteht aus einer Box für die höheren Breiten und einer für die niedrigen Breiten. Je nach Salzgehalt und Temperatur, die durch den Austausch mit der Oberfläche beeinflusst werden, strömt das Wasser an der Oberfläche in hohe Breiten und unten zurück oder eben umgekehrt. Es handelt sich um ein Modell der meridionalen Umwälzzirkulation (MOC), das von Henry Stommel Anfang der 60er Jahre entworfen wurde. Das Modell ist so einfach, dass man den zugrundeliegenden Prozess verstehen kann und die Möglichkeit einer Umkehrung dieser Zirkulation erkennt. Es ist aber auch viel zu einfach, um Aussagen darüber zu machen, unter welchen Bedingungen sich diese Zirkulation um ein bestimmtes Maß ändern wird, denn der wahre Ozean ist ungleich komplizierter. Die Einfachheit solcher Modelle ist in dieser Hinsicht also sowohl ein Vor- als auch ein Nachteil.

Außer den bisher genannten Modellen, die Ursache und Wirkung einzelner Prozesse explizit beinhalten, gibt es noch so genannte stochastische Modelle. Dabei macht man sich zunutze, dass im Klimasystem langsame und schnelle Prozesse wirken. Will man die langsamen Teile beschreiben, lassen sich die schnellen durch einen Zufallsprozess darstellen. Komplizierteste Zusammenhänge schrumpfen so zu einem sehr einfach zu behandelnden Ausdruck zusammen, denn die Folge vieler nicht zufälliger Ereignisse sieht dem Zufall sehr ähnlich und lässt sich daher auch als solcher simulieren. Man kann sich die Funktionsweise solcher stochastischer Modelle am Beispiel eines Würfels veranschaulichen: Auf welche Seite ein Würfel fällt, ist purer Zufall und nicht vorhersagbar, weil die Vorgänge dabei zu komplex sind. Dass jede Seite dabei idealerweise mit gleicher Wahrscheinlichkeit oben liegt, ist dagegen eine sehr einfache Information, die das statistische Verhalten des Würfels gut beschreibt!

Komplexe Klimamodelle (GCMs)

Ein GCM („General Circulation Model“, neuerdings auch „Global Climate Model“) ist ein komplexes Computermodell zur Simulation des Klimas in einem bestimmten Zeitabschnitt. Solche Klimamodelle gehören zu den kompliziertesten und rechenaufwändigsten Computermodellen, welche bisher entwickelt wurden. Sie basieren auf den physikalischen Erhaltungssätzen für Impuls, Masse und Energie, d.h. den grundlegendsten Gesetzen und nicht etwa daraus abgeleiteten Gesetzen. Dies dient dem Zweck, dass möglichst viele in der Natur vorkommenden Phänomene detailgenau berücksichtigt werden können.

Im Gegensatz zu einfachen Modellen, die von der Realität stark abstrahieren, bilden GCMs die Erde in ihren physikalischen Einzelheiten nach. Kontinente und ihre Küstenlinien, Gebirge und die vielfältigen Eigenschaften der Erdoberfläche sind darin enthalten, natürlich in einer Auflösung, die noch eine vertretbare Rechenzeit ermöglicht. Der zeitliche Ablauf des Wetters und der Ozeanströmungen kann somit in allen drei Raumdimensionen nachsimuliert werden.

Das Erdsystemmodell

Die Motivation für solche komplexen Modelle ist einfach zu verstehen: In keinem Labor kann die Kompliziertheit des Klimasystems annähernd hergestellt werden, etwa um zu klären, wie sich das Verhalten der Menschen in Zukunft auf die Erde auswirken würde. Tatsächlich wird der menschliche Eingriff ins Klimasystem oft als ein „Experiment“ bezeichnet. Es ist jedoch anzumerken, dass im Gegensatz zu Laborversuchen keine kontrollierten Bedingungen herrschen und das „Experiment“ niemals wiederholbar ist. Der ursprüngliche Klimazustand kann schließlich niemals wieder hergestellt werden und der Ausgang des Versuchs ist damit nicht interpretierbar. Daher bleibt nur die Möglichkeit, Experimente mit der Erde in Form von Computermodellen durchzuführen. So gelingt es, die Eigenschaften des natürlichen Klimas wie seine Variabilität (Veränderlichkeit) und auch mögliche Folgen des menschlichen Handelns abschätzen zu können.

Um solche "Vorhersagen" machen zu können, ist es nötig, die komplexen Wechselwirkungen des Klimasystems zu verstehen und möglichst genau in Modellen abzubilden, da nur so die Folgen einer Störung des Systems z.B. durch anthropogene Treibhausgasemissionen richtig eingeschätzt werden können. Aufgrund der Komplexität und Nichtlinearität des Klimasystems können solche Modelle nur mit Hilfe der leistungsfähigsten Computer erfolgversprechende Prognosen über den Ausgang des Klimaexperiments mit der Erde machen.

Inzwischen werden solche Computermodelle auch genutzt, um die Folgen des Klimawandels auf die gesamte Natur und die Gesellschaft zu ermitteln, und dienen damit zunehmend als Instrumente in der politischen Entscheidungsfindung. Angestrebt wird eine Entwicklung zu einem Modell des "Systems Erde", das möglichst alle Komponenten des Klimasystems einschließlich ihrer Rückkopplungen und der externen Störungen simuliert. Ein solches "Erdsystemmodell", das enorm viel Rechenkapazität erfordert, soll künftig auch die Folgen z.B. auf marine und terrestrische Ökosysteme und die Rückwirkungen auf die menschliche Gesellschaft darstellen. Tatsächlich gibt es sogar bereits Modelle, die menschliches Handeln (etwa als Reaktion auf Klimaveränderungen) idealisiert in Form mathematischer Gleichungen enthalten. Die Unsicherheiten derartiger Prognosen dürften die der rein naturwissenschaftlichen Modelle jedoch deutlich übersteigen.

Modelle mittlerer Komplexität

Im Gegensatz zu den simplen Modellen und den komplexen Erdsystem-Modellen sind Modelle mittlerer Komplexität (so genannte EMICs – Earth system Models of Intermediate Complexity) weit schwieriger von den anderen abzugrenzen. Vom Aufbau her ähneln sie viel eher den komplexen GCMs, da sie wie diese die Erde in allen drei Raumdimensionen nachbilden und einen zeitlichen Ablauf berechnen. Gleichzeitig aber sind die Prozesse dort viel stärker vereinfacht und im Allgemeinen ist die Auflösung gering. Der Vorteil dieser Einschränkungen besteht darin, dass Prozesse die in der Natur sehr langsam stattfinden (zum Beispiel der Wechsel zwischen Eis- und Warmzeiten) darin innerhalb vertretbarer Zeit simuliert werden können. Würde man nämlich in einem Klimamodell sowohl die Auflösung als auch die Detailgenauigkeit und Anzahl der darin enthaltenen Phänomene zugleich so hoch wie möglich ansetzen, so wäre die Berechnung auch auf schnellen Computern wohl so zeitaufwändig, dass sie der Realität immer mehr hinterher hinken würden. Ein anderer wichtiger Vorteil ist es, dass zusätzliche Wechselwirkungen in der Natur, wie zum Beispiel der globale Kohlenstoffkreislauf und dessen Wechselwirkungen mit Klimaänderungen, mit simuliert werden können. Insofern ist ein EMIC also nicht unbedingt weniger komplex als ein GCM, denn es kann durchaus mehr Zusammenhänge berücksichtigen. Die Beschreibung dieser Zusammenhänge ist aber nicht so detailgenau wie in einem komplexen Modell. Es lassen sich daher nur Schlussfolgerungen ziehen, die das Wesen globaler Phänomene betreffen. Verlässliche Zahlenwerte oder gar regionale Details (z.B. "Wie reagieren die Wälder in Mitteleuropa auf den Klimawandel?") lassen sich aber nicht ableiten.

Es bleibt festzuhalten, dass alle drei Modelltypen verschiedene Vor- und Nachteile haben und daher auch alle gebraucht werden, um das Klimasystem zu verstehen und es zugleich auf verschiedenen Zeitskalen zwischen Stunden und Jahrmillionen zu analysieren und zu berechnen. Man darf also nicht davon ausgehen, die GCMs wären "besser" als einfachere Modelle und dass letztere daher nicht mehr gebraucht würden (auch wenn erst die Entwicklung leistungsfähiger Computer in den letzten paar Jahrzehnten zur raschen Entwicklung der GCMs beigetragen hat).

Auflösung von Klimamodellen

Europa und der Nordatlantik bei unterschiedlicher Modellauflösung. Verglichen werden hier die vier Berichte des IPCC, die im Abstand von einigen Jahren erschienen sind. Die Kürzel stehen dabei für First, Second und Third Assessment Report, sowie Assessment Report 4.

In Klimamodellen kann nicht jedes Luft- und jedes Wasserteilchen an jedem Punkt der Erde dargestellt werden. Daher wird die Erde mit einem dreidimensionalen Gitter überzogen, d.h. Atmosphäre und Ozean werden in Gitterzellen zerlegt, und nur für die Dynamik an den Gitterpunkten Gleichungen erstellt. Wie gut auf diese Weise das wirkliche Klima simuliert wird, hängt von der Maschenweite des Gitternetzes ab, die wiederum eine Folge der verfügbaren Computerleistung ist. Die begrenzte Auflösung verursacht bei der Modellierung übrigens Schwierigkeiten, die weit über die mangelnde Genauigkeit hinausgehen. Viele Prozesse wie etwa der turbulente Austausch von Lufteigenschaften durch Wirbel oder die Bildung von Regentropfen laufen auf so kleinen Skalen ab, dass man sie durch das grobe Gitter der Klimamodelle niemals beschreiben könnte. Trotzdem haben diese scheinbar winzigen Effekte einen entscheidenden Einfluss auf das Klimasystem und die Entwicklung des Klimas. Da man diese Phänomene selbst nicht auflösen kann, muss man versuchen, ihre Auswirkungen, die sie auf die großen Prozesse haben, zu beschreiben. Diese Vorgehensweise wird Parametrisierung genannt und ist ein wichtiger Bestandteil aller Klimamodelle und einer der Hauptgründe für die bestehenden Unsicherheiten. Je nach Auflösung des Modells kann die angemessenste Parametrisierung jeweils eine andere sein. Mit anderen Worten: Die Physik im Modell hängt davon ab, wie genau man hinsieht. Räumlich oder gar zeitlich veränderbare Gitterweiten oder –formen sind daher in der Meteorologie und Klimaforschung kaum in Gebrauch.

Wie funktionieren Globale Klimamodelle?

Chronologie der Klimamodellentwicklung

Klimamodelle simulieren das Klimasystem der Erde und seine Veränderungen auf der Grundlage von physikalischen Gesetzen durch mathematische Gleichungen, die in einem dreidimensionalen Gitternetzsystem rund um den Globus gelöst werden. Diese Gleichungen bilden, soweit möglich, die einzelnen Komponenten des Klimasystems und ihre komplexen Wechselwirkungen ab. Wie alle Modelle stellen auch Klimamodelle komplexe Vorgänge vereinfacht dar und sind damit nur ein vergröbertes Abbild der Realität, dienen aber gerade dadurch auch dem Verständnis hochdifferenzierter dynamischer Systeme. Ziel gegenwärtiger Klimamodelle ist es, durch die Einbeziehung möglichst vieler relevanter Prozesse die Wirklichkeit so realitätsnah wie möglich abzubilden. Globale Klimamodelle werden nach ihrer Auflösung und den Subsystemen, die sie mit einbeziehen, unterschieden. Als zur Anfangszeit der GCMs in den 60er Jahren noch wenig Rechenkapazität zur Verfügung stand, simulierten diese Modelle nur die Atmosphäre. Die Einflüsse, denen die Atmosphäre unterworfen ist wie z.B. die Meeresoberflächentemperaturen, Bodeneigenschaften und Luftbestandteile, wurden vorgeschrieben. Diesselbe Vorgehensweise galt für Ozeanmodelle, die die Ozeanzirkulation aus den atmosphärischen Einflüssen berechneten. Später wurde es aber technisch möglich, Modelle miteinander zu koppeln, das heißt Ozean und Atmosphäre konnten miteinander wechselwirken und sich so gegenseitig beeinflussen. Inzwischen ist es möglich (aber längst nicht für jede Fragestellung sinnvoll), zusätzlich Biosphären-, Kryosphären- und Chemiemodelle anzukoppeln.

Regionale Klimamodelle

Globale Vorhersagen sagen wenig über die Klimaänderungen in Staaten oder Regionen aus, da ihre Auflösung nicht ausreicht. Für eine Abschätzung von Klimafolgen, wie etwa der Veränderung der Vegetationsdecke oder der Zunahme von Überschwemmungen infolge höherer regionaler Starkniederschläge, sind realistische regionale und lokale Klimaprognosen unerlässlich. Vor allem an solchen Klimaprognosen sind schließlich die politischen Entscheidungsträger interessiert. Selbst die aktuellsten globalen gekoppelten Ozean-Atmosphären-Modelle besitzen aber für regionale und lokale Prognosen, die eine Auflösung von deutlich unter 100 km erfordern, immer noch eine zu große Maschenweite. Da allein eine Verdopplung der horizontalen Auflösung eine achtfache Steigerung des erforderlichen Rechenaufwandes bedeutet, sind hier aus Kostengründen und von der Computerleistung her Grenzen gesetzt.

Sollen nun Aussagen über mögliche regionale oder lokale Klimaänderungen und ihre Auswirkungen getroffen werden, so muss die Brücke zwischen der globalen Klimaänderungsberechnung und den Auswirkungen auf die Region geschlagen werden. Hierzu werden regionale Klimamodelle mit viel Detailinformation aus der Region und ihrer Umgebung in die globalen Modelle eingebettet. Wie mit einer Lupe kann dann das Klima der Region im Detail untersucht werden.

Wo liegen die Grenzen von Klimamodellen?

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

Die Grenzen der Modelle liegen in den verwendeten mathematischen Gesetzen 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, was gegenwärtig etwa der Fall bei der Dynamik von Eisschilden oder der Rolle von Aerosolen und Wolken ist, können Klimamodelle entsprechend nur vergleichsweise unsichere Ergebnisse liefern.

Obwohl Klimamodelle die Vorstellung, die die Menschen vom Klima haben, stark erweitert haben, sollte man sich also bewusst sein, dass ihre Ergebnisse im Detail keine sicheren Vorhersagen sind, sondern schlicht Rechenergebnisse, die nur so gut sein können, wie die zugrundegelegten Annahmen. Prozesse, die in der Natur nicht genau verstanden sind, können auch von keinem Klimamodell angemessen berechnet werden.

Um ein gewisses Vertrauen in ein Modell haben zu können, muss es zunächst getestet (validiert) werden. Validiert werden solche Modelle durch die Simulation des gegenwärtigen und des vergangenen Klimas. Nur wenn die Simulation mit den Beobachtungen in ausreichendem Maße übereinstimmt, wird das Modell für weitere Experimente benutzt. Von grundlegender Bedeutung ist dabei die zunehmende Datenmenge über das gegenwärtige und vergangene Klima, die in die Modelle eingeht, denn je mehr Kenntnisse man über das Klima der Vergangenheit hat, desto besser lässt sich abschätzen, wie realistisch die Modelle diese Vergangenheit simulieren.

Hier deutet sich aber bereits ein Problem an, das es ratsam erscheinen lässt, Modellergebnisse mit Vorsicht zu interpretieren: Die Modelle werden an den Beobachtungsdaten geeicht, das heißt sie werden gezielt so eingestellt, dass sie die Vergangenheit möglichst treffend wiedergeben. Dies heißt aber nicht, dass sie die Verhangenheit auch aus den richtigen Gründen richtig wiedergeben, denn sie sind zu komplex um das immer genau beurteilen zu können. Ein Modell, welches die Vergangenheit gut wiedergibt, kann daher bei Prognosen auch einmal daneben liegen. Das "perfekte Klimamodell" kann man zudem allein deshalb nicht konstruieren, weil die Wetterereignisse sowohl in Modellen als auch in der Natur nur durch Statistiken gekennzeichnet sind, d.h. sie kommen gewissen Wahrscheinlichkeiten folgend scheinbar zufällig vor. Würde ein solches perfektes Modell existieren, könnte man es als solches nicht einmal erkennen, denn auch die beobachtete Realität ist nur eine Realisierung von vielen Möglichkeiten. Dieses Unterfangen käme dem Versuch gleich, zu beweisen, dass 2 Würfel genau identisch sind. Da nicht beide dieselbe Reihenfolge an Zahlen würfeln, sondern nur dieselbe Wahrscheinlichkeit für jede Zahl aufweisen, müsste man unendlich oft würfeln, um eine eindeutige Statistik zu bekommen. Angesichts der recht kurzen Zeit, seit der man überhaupt detaillierte Messungen durchführt, ist es also nur begrenzt möglich, die Qualität eines Modells anhand von Beobachtungen zu bestimmen.

Es muss aber angemerkt werden, dass trotz solcher Validierungsprobleme und Unsicherheiten in etlichen Details die generelle Abschätzung des anthropogenen Einflusses auf die globale Temperatur eindeutig ist. So ist zwar nicht exakt bekannt, wie stark die bodennahe Lufttemperatur im Mittel steigen wird, denn hierin unterscheiden sich die Modelle (und natürlich auch die Szenarien). Dass sie aufgrund des anthropogenen Treibhauseffekts steigen wird ist jedoch so gut wie sicher, wie es der vierte Sachstandsbericht des IPCC ausdrückt.

Einzelnachweise


Siehe auch

Unterricht

  • Daten zum Klimawandel: Auf dieser Seite hat man die Möglichkeit, wissenschaftliche Daten zum Klimawandel selbständig aufzuarbeiten und auszuwerten.

Weblinks


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