Wie zuverlässig sind Klimamodelle? Ein Blick hinter die Kulissen der Klimaforschung am KIT

Klimamodelle bilden die Grundlage nahezu aller politischen und gesellschaftlichen Entscheidungen zum Klimawandel. Sie liefern die wissenschaftliche Basis für die Berichte des Weltklimarats (IPCC) und zeigen auf, wie sich Temperatur, Niederschläge oder Extremereignisse in den kommenden Jahrzehnten verändern könnten. Doch wie zuverlässig sind diese Modelle wirklich – und was können sie leisten?

Forschende am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) arbeiten seit Jahrzehnten daran, das komplexe Klimasystem der Erde immer besser zu verstehen und mathematisch abzubilden. Janus Schipper, Leiter des Süddeutschen Klimabüros am KIT, erklärt, warum Klimamodelle zu den anspruchsvollsten Werkzeugen der modernen Wissenschaft gehören.

Klimamodelle: Die komplexesten Simulationen der Wissenschaft

Ein modernes globales Klimamodell ist ein gigantisches Rechenprojekt. Hochleistungsrechner benötigen mehrere Monate, um eine Simulation der globalen Klimaentwicklung für die nächsten 30 Jahre zu berechnen.

Dabei fließen unzählige Faktoren ein:

• Atmosphäre mit Temperatur, Feuchtigkeit, Wolkenbildung und Sonneneinstrahlung

• Ozeane und ihre Zirkulationen

• Landoberflächen und Biosphäre

• Eismassen an den Polen

• Chemische Prozesse wie Ozonbildung

Diese Prozesse werden in einer hohen räumlichen und zeitlichen Auflösung simuliert. Das Ziel ist nicht eine punktgenaue Vorhersage, sondern ein physikalisch konsistentes Bild möglicher zukünftiger Entwicklungen.

Keine Vorhersagen, sondern Projektionen

Ein zentraler Punkt: Klimamodelle liefern keine Vorhersagen, sondern sogenannte Projektionen.

Während Wettermodelle versuchen, den genauen Zustand der Atmosphäre in den nächsten Tagen vorherzusagen, untersuchen Klimamodelle, wie sich das Klima unter bestimmten Randbedingungen entwickelt. Eine der wichtigsten Randbedingungen ist das menschliche Verhalten – insbesondere die Frage, wie viele Treibhausgase künftig ausgestoßen werden.

Bereits um 1900 sagte der schwedische Nobelpreisträger Svante Arrhenius voraus, dass eine Verdoppelung des CO₂-Gehalts zu einer deutlichen globalen Erwärmung führen würde. Bemerkenswert: Diese grundlegende Einschätzung hat sich bis heute kaum verändert – moderne Klimamodelle bestätigen sie mit deutlich höherer Genauigkeit.

Wettermodell versus Klimamodell: Der entscheidende Unterschied

Obwohl Wetter- und Klimamodelle auf denselben physikalischen Gleichungen beruhen, lösen sie grundlegend unterschiedliche Probleme:

• Wettermodelle sind sogenannte Anfangswertprobleme: Sie hängen stark vom aktuellen Zustand der Atmosphäre ab und sind deshalb auf wenige Tage begrenzt.

• Klimamodelle sind Randwertprobleme: Sie untersuchen langfristige Entwicklungen unter festgelegten Bedingungen wie CO₂-Konzentrationen oder Sonneneinstrahlung.

Deshalb können Klimamodelle Jahrzehnte oder sogar Jahrhunderte in die Zukunft blicken – während Wettervorhersagen nach etwa zehn Tagen ihre Aussagekraft verlieren.

Die Lücke zwischen Wetter und Klima

Für viele gesellschaftliche Entscheidungen sind Zeiträume von fünf bis zehn Jahren besonders relevant. Genau hier klafft eine Lücke zwischen Wetter- und Klimamodellen.

Um diese zu schließen, entwickeln Forschende sogenannte Klimavorhersagen, die Elemente beider Ansätze kombinieren. Sie berücksichtigen sowohl aktuelle Anfangsbedingungen als auch langfristige Randbedingungen – ein anspruchsvolles, aber wichtiges Forschungsfeld.

Erdsystemmodelle: Alles hängt mit allem zusammen

Moderne Klimamodelle sind heute meist Erdsystemmodelle. Sie beschreiben nicht nur die Atmosphäre, sondern auch die komplexen Wechselwirkungen mit Ozeanen, Landoberflächen und der Biosphäre.

Ein Beispiel sind Rückkopplungseffekte:

• Trockene Böden verdunsten weniger Wasser, was die Erwärmung verstärkt

• Schmelzendes Eis reduziert die Rückstrahlung von Sonnenlicht

• Veränderungen der Vegetation beeinflussen den Wasserkreislauf

Besonders kritisch sind mögliche Kipppunkte, etwa beim Amazonas-Regenwald oder beim Golfstrom. Viele dieser Prozesse sind physikalisch gut verstanden – wann sie eintreten, bleibt jedoch eine große Unsicherheit.

Globale und regionale Klimamodelle

Globale Klimamodelle arbeiten typischerweise mit einer räumlichen Auflösung von 50 bis 100 Kilometern. Für regionale Fragestellungen reicht das nicht aus.

Deshalb werden regionale Klimamodelle eingesetzt, die in globale Modelle „eingebettet“ sind. Sie ermöglichen deutlich feinere Aussagen, etwa für Deutschland oder Europa, mit Auflösungen bis in den Kilometerbereich.

Kleinräumige Phänomene wie Gewitter müssen dabei oft parametrisiert, also statistisch abgeschätzt werden. Erst bei sehr hoher Auflösung können solche Prozesse explizit berechnet werden – was enorme Rechenleistung erfordert.

Klimamodelle testen mit der Vergangenheit

Da wir nicht bis zum Jahr 2100 warten können, um Klimamodelle zu überprüfen, greifen Forschende auf die Paläoklimatologie zurück.

Daten aus Baumringen, Sedimenten oder Eiskernbohrungen liefern indirekte Informationen über vergangene Klimazustände. Können Klimamodelle diese korrekt reproduzieren, steigt das Vertrauen in ihre Aussagen über die Zukunft.

Künstliche Intelligenz – Chance mit Grenzen

In der Wettervorhersage spielt Künstliche Intelligenz bereits eine große Rolle. Für Klimamodelle ist ihr Einsatz jedoch deutlich schwieriger.

KI benötigt große Mengen an Trainingsdaten – doch für zukünftige Klimazustände gibt es naturgemäß keine Messwerte. Deshalb bleibt die klassische, physikbasierte Modellierung weiterhin unverzichtbar.

Fazit: Klimamodelle sind unverzichtbar – trotz Unsicherheiten

Klimamodelle sind keine Kristallkugeln. Sie sind hochkomplexe Werkzeuge, die Unsicherheiten enthalten, aber dennoch die beste verfügbare wissenschaftliche Grundlage für den Umgang mit dem Klimawandel darstellen.

Die Forschung am KIT zeigt: Je besser wir die Prozesse im Erdsystem verstehen, desto zuverlässiger werden die Modelle. Und desto früher kann die Gesellschaft fundierte Entscheidungen treffen.