Wie das Klima in der Vergangenheit war, wissen wir nicht. Wir können es nur näherungsweise aus den Klimaarchiven und – seit der Neuzeit – aus Messdaten erschließen. Wie das Wetter in der Zukunft sein wird, wissen wir ebenfalls nicht. Auch das können wir nur annäherungsweise erschließen, indem wir zusammenfassen, was wir über das Klima der Vergangenheit und der Gegenwart wissen und dies fortschreiben. Wir wissen nicht einmal lückenlos, wie das Klima in der heutigen Zeit ist. Auch das müssen wir erschließen, wobei wir uns aber neben der direkten Beobachtung auch auf eine Vielzahl direkter Messwerte stützen können.

Dass wir über das Klima der Vergangenheit und Zukunft nur wenig wissen, heißt nicht, dass wir nichts darüber sagen können. Wir können alle Daten, die uns zur Verfügung stehen, sammeln und in Rechner eingeben. Die Rechner berechnen dann in einer Unmenge an Schritten und mit hochkomplexen Programmen, wie das Klima vermutlich in der Vergangenheit war oder in der Zukunft sein wird. Bei diesen Berechnungen handelt es sich um sogenannte Klimamodelle.

Klimamodelle simulieren das vergangene oder zukünftige Klima. Dabei muss eine Vielzahl Faktoren berücksichtigt werden, denn das Klima ist hochkomplex. Bei Klimamodellen, die das zukünftige Klima vorherzusagen versuchen, kommt erschwerend dazu, dass verschiedene Größen variabel sind. Daher muss von verschiedenen Grundannahmen ausgegangen werden, die wiederum zu verschiedenen Szenarien führen. So erhalten wir eine ungefähre Vorstellung davon, wie das Klima in Zukunft unter bestimmten Voraussetzungen (Wenn-Dann-Szenarien) beschaffen sein könnte. Die Szenarien werden auch als „Projektionen“ bezeichnet. Diese Bezeichnung lässt erkennen, dass es zahlreiche Unsicherheitsfaktoren gibt und es sich nicht um Prognosen im eigentlichen Sinn handelt.

Die Klimamodelle werden immer komplexer

Mit zunehmender Rechnerleistung und Erfahrung der Forscherteams sind die Klimamodelle in den letzten Jahrzehnten immer komplexer geworden. Ausgehend von Modellen für die Wettervorhersage wurden in den 1970er Jahren die ersten Klimamodelle entwickelt. Diese simulierten aufgrund des großen Rechenaufwandes zunächst nur die Atmosphäre. Im einfachsten Fall wurde die Wirkung des Ozeans nur durch eine „nasse Oberfläche“ beschrieben, die keine Wärme speichern kann. Dieser sogenannte Sumpf-Ozean stellte Wasser zur Verdunstung bereit und basierte auf einer für die Meeresoberfläche vorgeschriebenen Temperatur. In der Weiterentwicklung fügte man eine ozeanische Deckschicht hinzu, die in ihrer Wassermasse Wärme speichern kann. Der Ozean wurde weiterentwickelt und wegen der Bedeutung von Meereis für die Wärmeströmung und das Rückstrahlvermögen um ein Meereis-Modul ergänzt.i

Es wurden in den folgenden Jahrzehnten nicht nur die bestehenden Komponenten Atmosphäre und Ozean weiterentwickelt, sondern darüber hinaus auch weitere entwickelt: Landoberfläche, Sulfat-Aerosole, Nicht-Sulfat-Aerosole, der Kohlendioxid-Kreislauf, die Vegetationsdynamik und die Atmosphärenchemie. Und es kommen noch weitere hinzu.ii In der Regel ist die Darstellung der verschiedenen Stoffkreisläufe und der Biosphäre (= von Lebewesen besiedelter Raum) weit schwieriger als die Behandlung von Atmosphäre und Ozean, weil man nicht auf ein paar wenige Grundprinzipien zurückgreifen kann, um die Dynamik zu beschreiben. Vielmehr muss eine Vielzahl von physikalischen, chemischen und biologischen Austauschprozessen berücksichtigt werden.iii

Im realen Klimasystem bestehen zwischen den einzelnen Teilen des Klimasystems vielfältige Wechselwirkungen und Rückkopplungen. Mit den Modellen für nur einen Teil des Klimasystems ließen sich diese Wechselwirkungen und Rückkopplungen nicht simulieren. Folglich mussten die einzelnen Modelle gekoppelt werden, um einen Datenaustausch zu ermöglichen. So entstanden komplexe Klimamodelle, mit den einzelnen Klimamodellen als Modulen. Je komplexer die Klimamodelle wurden, desto mehr Rechnerleistung war nötig. Auch wurden die Modelle für die Forscherteams immer unübersichtlicher und schwerer zu verstehen.

Klimamodelle resultieren aus einem langwierigen Rechenvorgang

In einem dreidimensionalen Klimamodell wird ein Gitter mit mehr als einer Million Rasterzellen vertikal und horizontal über unseren Erdball aufgespannt. Je nach Modell haben die Rasterzellen eine Maschenweite von 50 bis 300 Kilometern. Das Gitter wird verwendet, weil die Rechner gegenwärtig noch nicht leistungsstark genug sind, um für jeden noch so kleinen Teil der Erde die Klimaentwicklung zu berechnen. Je feinmaschiger das Gitter, desto höher die Auflösung und desto höher die benötigte Rechnerstärke. Die Atmosphäre wird in eine Vielzahl „Schichten“ aufgeteilt, wobei diese Schichten eigentlich die Flächen gleichen Luftdrucks sind. Dazu kommt die Dynamik der tiefen Ozeane. Zu dem räumlichen Gitter kommt noch die Zeitdimension hinzu.

Die Messdaten werden umgewandelt und dann auf das Datengitter bezogen. In einem zweiten Schritt werden arithmetische Mittelwerte gebildet. Die Klimamodelle beruhen im Kern aus physikalischen Gleichungssystemen, die alle wichtigen Zustandsgrößen erfassen und die in einem langwierigen Vorgang Schritt für Schritt gelöst werden. Das kann für Klimaentwicklungen der Vergangenheit oder der Zukunft geschehen.iv

Am Ende spuckt der Rechner als Simulation lange Zahlenreihen aus. Selbst Wissenschaftler können sie nicht ohne „Übersetzung“ deuten. Hinter jeder Zahl steckt eine Temperatur, eine Windgeschwindigkeit, ein Druck usw.. Solche Zahlen finden sich für jeden Gitterpunkt, für jede Schicht der Atmosphäre und für jeden Zeitpunkt. Deshalb kommt zuletzt der Schritt der Visualisierung, mit der die Simulations-Ergebnisse visuell erfasst und gedeutet werden können.v

Klimamodelle werden im sogenannten Kontrollexperiment daraufhin getestet, ob sie das derzeitige Klima korrekt wiedergeben. Selbst wenn das der Fall ist, können Modelle das Klima der Vergangenheit und Zukunft nur näherungsweise simulieren. Das hängt damit zusammen, dass viele Einflüsse aus das Klima eingewirkt haben oder einwirken werden, die unsicher oder unbekannt sind.vi

Aufwändige Rekonstruktion von Paläoklimaten

Globale Klimasimulationen müssen das energetische und dynamische Geschehen auf der ganzen Erde nachbilden. Das ist ein enorm komplexes und schwieriges Unterfangen. Bei der Rekonstruktion des Klimas der vergangenen Tausende und Zehntausende von Jahren, kommt hinzu, dass sich das Klima stets gewandelt hat. Es gibt also nicht nur ein Paläoklima, sondern eine Vielzahl Paläoklimate. Klimamodelle, die das zukünftige Klima modellieren, nehmen gewöhnlich die nächsten Jahrzehnte in den Blick, höchstens die nächsten Jahrhunderte, aber keine Jahrtausende. Die Simulierung von Paläoklimaten bezieht sich also auf einen viel längeren Zeitraum.

Das stellt an die Klimamodellierung besondere Herausforderungen. Will man den Übergang von einer Warmzeit in eine Eiszeit oder einen Milanković-Zyklus simulieren, muss man ein Klimamodell über Zehntausende von Jahren rechnen und Modelle müssen um einige Komponenten ausgebaut werden, beispielsweise um Modelle der Eisschilde, die damals ein anderes Ausmaß hatten als heute. All dies verlangt eine enorme Rechnerkapazität. Sofern diese nicht zur Verfügung steht, behilft man sich mit „Zeitscheiben“, in denen konstante Randbedingungen angesetzt werden.vii

Verschiedene Klimaszenarien der Zukunft erforderlich

Globale Klimasimulationen müssen das energetische und dynamische Geschehen auf der ganzen Erde nachbilden. Das ist ein enorm komplexes und schwieriges Unterfangen. Blicken wir in die Zukunft, dann sind viele Faktoren, die für das Klima relevant sind, unsicher oder unbekannt. Das gilt sowohl für natürliche als auch für menschliche Einflüsse. Beispielsweise wissen wir nicht, wann und wo ein Vulkan ausbrechen und wie heftig die Eruption sein wird. Auch wissen wir nicht, wie sich die Menschen in Zukunft verhalten, wie sie ihre Umwelt verändern, welche technischen Neuerungen Einzug halten und welche politischen Entscheidungen getroffen werden.

Um zumindest ansatzweise den möglichen Naturereignissen, natürlichen Wandlungen und auch menschlichen Handlungen und technischen Neuerungen gerecht zu werden, werden auf Grundlage verschiedener Annahmen unterschiedliche Szenarien modelliert, sogenannte Wenn-Dann-Szenarien. Jedes Szenario sagt also aus: Wenn dies und jenes eintritt, dann wird das Klima in Zukunft vermutlich folgendermaßen aussehen.viii

Wetter und Klima sind nichtlinear und chaotisch

Zu allem Überfluss folgen das Wetter und das Klima keinen leicht nachvollziehbaren Mechanismen. Wetter und Klima sind nichtlinear und chaotisch. Linear wäre das Wetter, wenn eine Störung wie eine leichte örtliche Temperaturerhöhung im gleichen Verhältnis z. B. mehr Wind hervorruft. Dann wüsste man, dass bei einer doppelt so hohen örtlichen Temperaturerhöhung ein doppelt so starker Wind hervorgerufen wird. Das ist aber nicht unbedingt der Fall. Je nach Zeitpunkt und atmosphärischen Bedingungen kann ein doppelt so starker Wind hervorgerufen werden, oder aber ein dreifach so starker. Es kann der Wind aber auch abflauen. Die Reaktion auf die Störung der Temperaturerhöhung kann sehr verschieden sein. Wenn das Wetter nichtlinear ist, dann ist es auch das Klima, das sich im Gegensatz zum Wetter auf einen langen Zeitraum bezieht und die Abfolge der verschiedenen Wetterzustände einbezieht.

Darüber hinaus sind Wetter und Klima auch chaotisch. Chaotische Systeme reagieren innerhalb eines hinreichend langen Zeitraums auf winzige Änderungen höchst sensibel. Das ist der berühmte Flügelschlag eines Schmetterling, der in Brasilien erfolgen und in Texas einen Tornado hervorrufen kann.ix

Klimamodelle bilden das vermutliche vergangene und zukünftige Klima näherungsweise ab

Alle genannten Unsicherheiten und auch falsche Modellierungen lassen Klimaskeptiker zu dem Urteil kommen, dass Klimamodelle für die Abbildung des vermutlichen vergangenen oder zukünftigen Klimas nicht oder nur sehr eingeschränkt geeignet seien. Zudem wird kritisiert, dass die Sonne als Klimaantrieb nicht ausreichend berücksichtigt werde und sich die Politik zu stark an den unrealistischen Klimaszenarien ausrichte.x Darüber hinaus wird kritisiert, dass geowissenschaftlich orientierte Paläoklimaforscher in der Regel keine Erfahrung mit den Klimamodellen hätten. Klimamodelle könnten eine erstaunliche Vielfalt an Erscheinungen berücksichtigen und auch viele Elemente richtig erfassen, doch würden sie wesentlich mehr Dinge übersehen. Klimamodellierer benutzten mathematische Formulierungen (= Parameterisationen), um Prozesse zu beschreiben, die wegen ihrer Größe und Komplexität nicht gelöst werden könnten oder aber schlichtweg nicht verstanden würden. Auch bestehe ein Missverhältnis zwischen den enormen Ausgaben für Klimamodellierungen und den relativ bescheidenen Ausgaben, die für die Gewinnung realer Daten erforderlich seien. Somit – so das Fazit – müsse die Beobachtung, nicht die Modellierung des irdischen Systems die Grundlage aller wissenschaftlichen Klimadiskussionen sein.xi

Eine Bewertung der Zuverlässigkeit von Klimamodellen soll hier nicht vorgenommen werden. Das soll den Wissenschaftlern vorbehalten bleiben. Es soll nur auf einige grundlegende Dinge hingewiesen wird: Klimamodelle können das vergangene oder zukünftige Klima aus den oben genannten Gründen nicht „richtig“ modellieren. Es handelt sich stets um Vereinfachungen und Näherungen. Dabei können einzelne Klimafaktoren übersehen, falsch bewertet oder falsch gewichtet werden. Dennoch haben Klimamodelle ihren Sinn.

Klimamodelle sind aus den Modellen für die Wetternachrichten entstanden. Mit der Verbesserung der Rechnerleistungen sind auch die Wetternachrichten zuverlässiger geworden. Allerdings sind die Wetternachrichten nur für den kommenden Tag zuverlässig, danach nimmt die Zuverlässigkeit immer weiter ab. Ähnlich dürfte es sich mit den Klimamodellen verhalten: Je weiter die Prognose in die Zukunft reicht, desto unzuverlässiger wird sie. Da helfen auch die leistungsstärksten Rechner und umfangreichsten Berechnungen nicht. Mittelfristige Prognosen über ein Jahrzehnt hinweg versprechen dagegen mehr Zuverlässigkeit. Ein solches System für mittelfristige Klimaprognosen ist Miklip, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wird. Von solch einem System wird schon aus praktischen Gründen verlangt, dass es einigermaßen verlässliche Prognosen liefert. Viele Branchen sind nämlich auf Klimaprognosen angewiesen, wie zum Beispiel die Land- und Forstwirtschaft, Windkraft, Tourismus oder der Weinanbau. Hier können zunehmende Hitzeperioden, Starkregen und Überschwemmungen über existenzielle Gewinne oder Verluste entscheiden.xii

Zu dem zeitlichen Aspekt kommt der räumliche hinzu: Klimamodelle vermögen kaum für alle Regionen und Nationen zuverlässige Projektionen (= langfristige, unsichere Klima-Prognose) zu erstellen. Im globalen Mittel mag die Projektion relativ zuverlässig sein, im Hinblick auf die einzelnen Regionen und Nationen ist dies nicht unbedingt der Fall.. Wesentlich für zuverlässige Klimamodelle ist, dass ausreichend (richtige) Daten zum Ist-Zustand vorhanden sind, die zugrunde gelegt werden können. Auch wird die Zuverlässigkeit durch höhere Auflösung erhöht. Die geforderte höhere Auflösung und komplexere Klimamodelle machen mehr Rechnerleistung nötig. Darüber hinaus müssen Klimamodelle auch die menschlichen Einflüsse berücksichtigen. Nur auf natürliche Klimaantriebe ist der Klimawandel nämlich nicht zurückzuführen. Und schließlich: Es gibt nicht das eine maßgebliche Klimamodell, sondern verschiedene Klimamodelle, die zu verschiedenen, ja sogar widersprüchlichen Ergebnissen kommen können. Klimamodelle müssen gedeutet werden und können durchaus unterschiedlich gedeutet werden.xiii Hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Klimamodelle herrscht unter Klimaforschern Uneinigkeit.xiv

i Vgl. Hans von Storch, Stefan Güss, Martin Heimann, Das Klimasystem und seine Modellierung: eine Einführung, Heidelberg 1999, 124-127.

ii Vgl. Rainer Glawion u. a., Physische Geographie, Braunschweig, 2., stark überarb. Aufl. 2013, 99-101; Heinz Wanner, Klima und Mensch: Eine 12‘000-jährige Geschichte, Bern, 2. Aufl. 2020, 50-54; Klaus Heine, Das Quartär in den Tropen: Eine Rekonstruktion des Paläoklimas, Berlin 2019, 201-208; https://www.zamg.ac.at/cms/de/klima/informationsportal-klimawandel/klimaforschung/klimamodellierung/globale-klimamodelle (augerufen am 21.07.2023) mit einem Überblick über verschiedene Arten von Klimamodellen.

iii Vgl. Hans von Storch, Stefan Güss, Martin Heimann, Das Klimasystem und seine Modellierung: eine Einführung, Heidelberg 1999, 129-133. Zur ungenügenden Berücksichtigung von Wolken und Aerosolen in Klimamodellen siehe Mandhav L. Khandekar, Uncertainties in greenhouse gas induced climate change, Edmonton, Alberta 2000, 29-40, https://open.alberta.ca/dataset/cfffb2bb-9286-41b0-a1bd-a0f24b3af542/resource/fc17b457-60b2-4cd8-b256-247cd8b316dc/download/aenv-uncertainties-in-greenhouse-gas-induced-climate-change-7217.pdf .

iv Vgl. Rainer Glawion u. a., Physische Geographie, Braunschweig, 2., stark überarb. Aufl. 2013, 99-101; Heinz Wanner, Klima und Mensch: Eine 12‘000-jährige Geschichte, Bern, 2. Aufl. 2020, 50-54; Christoph Buchal, Christian-Dietrich Schönwiese, Klima: Die Erde und ihre Atmosphäre im Wandel der Zeiten, Jülich, 2., aktual. Aufl. 2012, 184-185; https://helmholtz-klima.de/klimamodelle-wie-das-klima-der-zukunft-berechnet-wird , von wo die Zahlen übernommen sind, die sich in der Literatur unterscheiden, aber in den jüngeren Publikationen aufgrund weiter entwickelter Rechner sinken. Zur Wahl der richtigen Maschenweite siehe https://www.awi.de/im-fokus/polare-vorhersagen/die-richtige-maschenweite.html (jeweils aufgerufen am 21.07.2023).

v Vgl. https://scilogs.spektrum.de/hyperraumtv/klima-modellierung-die-arbeitschritte/ (aufgerufen am 21.07.2023).

vi Vgl. Christoph Buchal, Christian-Dietrich Schönwiese, Klima: Die Erde und ihre Atmosphäre im Wandel der Zeiten, Jülich, 2., aktual. Aufl. 2012, 185.

vii Vgl. Hans von Storch, Stefan Güss, Martin Heimann, Das Klimasystem und seine Modellierung: eine Einführung, Heidelberg 1999, 141-144.

viii Vgl. Rainer Glawion u. a., Physische Geographie, Braunschweig, 2., stark überarb. Aufl. 2013, 99-101; Heinz Wanner, Klima und Mensch: Eine 12‘000-jährige Geschichte, Bern, 2. Aufl. 2020, 101-103; Christoph Buchal, Christian-Dietrich Schönwiese, Klima: Die Erde und ihre Atmosphäre im Wandel der Zeiten, Jülich, 2., aktual. Aufl. 2012, 138-139.

ix Vgl. https://www.spektrum.de/news/simulationen-wie-ein-klimamodell-entsteht/1781331 (aufgerufen am 21.07.2023).

x Zu den Kritikpunkten siehe Fritz Vahrenholt, Sebastian Lüning, Unerwünschte Wahrheiten. Was Sie über den Klimawandel wissen sollten, München, 4. Aufl. 2020, 22-23.100-101.225-231.

xi Vgl. Klaus Heine, Das Quartär in den Tropen: Eine Rekonstruktion des Paläoklimas, Berlin 2019, 201-202.

xii Vgl. https://www.bmbf.de/bmbf/shareddocs/kurzmeldungen/de/miklip-neues-system-fuer-mittelfristige-klima-prognosen.html (aufgerufen am 21.07.2023).

xiii Vgl. Rainer Glawion u. a., Physische Geographie, Braunschweig, 2., stark überarb. Aufl. 2013, 99-101; Heinz Wanner, Klima und Mensch: Eine 12‘000-jährige Geschichte, Bern, 2. Aufl. 2020, 101-103. Dass bei allen Diskussionen und Einschränkungen Klimamodelle im Großen und Ganzen zuverlässige Ergebnisse liefern können, nehmen https://www.zamg.ac.at/cms/de/klima/informationsportal-klimawandel/klimaforschung/klimamodellierung und https://helmholtz-klima.de/klimafakten/behauptung-klimamodelle-sind-nicht-verlaesslich (jeweils aufgerufen am 21.07.2023), wo darauf hingewiesen wird, dass aufgrund der unterschiedlichen Ergebnisse üblicherweise die Mittelwerte vieler Berechnungen und auch die Spannbreite der erhaltenen Ergebnisse veröffentlicht würden. Neben der Verwendung verschiedener Klimamodelle könne auch eine sehr große Zahl Rechendurchgänge desselben Klimamodells Unsicherheiten verringern.

xiv Vgl. Hans von Storch, Stefan Güss, Martin Heimann, Das Klimasystem und seine Modellierung: eine Einführung, Heidelberg 1999, 157-162. Auch wenn die Ergebnisse der Umfrage unter Klimaforschern bereits 1999 veröffentlicht wurden und damit nicht aktuell sind, dürften sie in ihren Grundzügen auch heute noch gelten. Zu berücksichtigen ist jedoch, dass die Klimamodellierung zwischenzeitlich Fortschritte gemacht hat.