Globale Klimamodelle

Mathematisches Nachbauen des Klimasystems

Globale Klimamodelle sind komplexe physikalische Modelle, die das Klimasystem in vereinfachter Form abbilden. Damit ist es möglich, Vorgänge im Klimasystem wie bei einem experimentellen Aufbau zu simulieren. Wie sich unterschiedlich starke Treibhausgasemissionen auf das zukünftige Klima auswirken, ist dabei die spannendste Frage.

Heute sind Klimamodelle gekoppelte Atmosphäre-Ozean-Modelle (AOGCMs, atmosphere-ocean general circulation/global climate models; Darin werden Atmosphäre und Ozeane in ein dreidimensionales Gitter geteilt (Abb 1). Der Austausch an Masse und Energie zwischen benachbarten Gitterpunkten wird durch mathematische Gleichungen von Zeitschritt zu Zeitschritt gelöst. Dadurch erhält ein Model seine Dynamik. Die Modelle enthalten grundlegende physikalische Differentialgleichungen aus der Fluiddynamik, Hydrologie und Chemie. Prozesse, die Phänomene beschreiben, welche aufgrund der vorliegenden Gittergröße nicht aufgelöst werden können, werden parametrisiert, d.h. mit fixen Werten gerechnet. Alternativ erfolgt die Berechnung des Modells über spektrale Methoden.

Das Klimasystem wird in Module gegliedert

Klimamodelle bestehen aus mehreren unabhängigen Modulen, welche die verschiedenen Einzelteile des Klimasystems repräsentieren (Abb. 1):

• Atmosphäre
  Ein meteorologisches Modell simuliert ein- und ausgehende Strahlung, Lufttemperatur, Niederschlag, Luftdruck, Wind, relative Feuchte und Geopotenzial.
• Ozean
  Das Ozeanmodell enthält Meeresströmungen, ozeanische Sedimente, Meeresorganismen und verschiedene Darstellungen von Hochsee und Küstenregionen.
• Chemie
  Mehrere Modelle simulieren chemische Reaktionen in der Atmosphäre und im Ozean. Dazu gehören etwa die Kreisläufe von Kohlenstoff und Schwefel.
• Kryosphäre
  Eigene Modelle stellen die Aufbau- und Abschmelzprozesse des Meereseises und der Eisschilde in den Polar- und Bergregionen dar. Während frühere Modellgenerationen die Kryosphäre noch nicht vollständig integrierten, beinhalten CMIP6 Modelle nun erstmalig einen Vergleich von Eisschildmodellen. Besondere Fortschritte bei der Modellierung sind die Erhöhung der Auflösung, Projektionen zukünftiger Gletscher (GlacierMIP) und Eisschilde (ISMIP6) sowie neue Methoden zur Synthese von Ozean- und Kryosphärenmodellen zu Meeresspiegelprojektionen für alle Klimaszenarien.
• Landoberfläche
  Ein Landoberflächenmodell beinhaltet Vegetation, Bodeneigenschaften und Grundwasser.

Abb. 1: Allgemeine Charakteristik eines dreidimensionalen Klimamodells. Atmosphäre und Ozeane werden als interagierende dreidimensionale Gitternetze abgebildet (Edwards, 2011).

Kleinskalige Prozesse vs. Rechenleistung

Die typische räumliche Auflösung für die Modelle, die im 6. Sachstandsbericht des Weltklimarates IPCC (IPCC, 2021) verwendet werden, liegt bei ungefähr 100  km. Im Rahme der im AR6 verwendeten CMIP6-Modelle wurden erstmals Experimente mit Auflösungen von 50 km in der Atmosphäre und 0,25° im Ozean durchgeführt (High Resolution Model Intercomparison Project (HighResMIP)). Klimamodelle laufen in der Regel mit Zeitschritten von einer halben Stunde und simulieren das Klima für Jahrzehnte oder Jahrhunderte in die Vergangenheit und in die Zukunft. Räumliche und die zeitliche Auflösung sind nicht unabhängig voneinander wählbar. Je höher die räumliche Auflösung des Modells ist, desto kürzer muss der Zeitschritt sein, um die Prozesse auf der kleineren Skala aufzulösen. Dies führt zu hohem Rechenaufwand. Die meisten der Klimamodellsimulationen laufen daher auf sehr leistungsfähigen Supercomputern.

Viele Einzelläufe verringern Unsicherheit

Oft wird ein Ensemble von Klimamodellen, also viele Modellsimulationen mit verschiedenen Klimamodellen, zur Quantifizierung und Verringerung der Unsicherheiten benutzt.

Ein- und Ausgangsdaten der Module sind miteinander gekoppelt, damit Wechselwirkungen und Rückkopplungen zwischen den Teilen des Klimasystems abgeschätzt werden können. Trotz der zunehmenden Komplexität der globalen Klimamodelle können zahlreiche Prozesse noch nicht explizit modelliert werden. Gründe sind die fehlende räumlich-zeitliche Auflösung oder aber auch, dass viele Prozesse und Wechselwirkungen noch unzureichend erforscht sind (z.B. Wechselwirkung von Feuchtigkeit, Aerosolen und Wolken). Zum Teil werden diese Prozesse parametrisiert (d.h. physikalische Zusammenhänge unbekannter zu bekannten Größen festgeschrieben), manche Prozesse bleiben aber derzeit auch gänzlich unberücksichtigt.

Literatur:

Edwards P.N., (2011): History of climate modeling. WIREs Clim. Chang. 2, 128–139

IPCC, 2021: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[Masson-Delmotte, V., P. Zhai, A. Pirani, S.L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M.I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J.B.R. Matthews, T.K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu, and B. Zhou (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, In press, doi:10.1017/9781009157896.

McCuffie K. and Henderson-Sellers A., 2005: A Climate Modelling Primer, Third Edition.  John Wiley & Sons, Ltd, doi: 10.1002/0470857617, ISBN: 9780470857618

NOAA: Climate Models, https://www.climate.gov/maps-data/climate-data-primer/predicting-climate/climate-models, aufgerufen am 29.12.2022

von Storch H., Güss S., Heimann M., 1999: Das Klimasystem und seine Modellierung. Eine Einführung. Berlin: Springer, 255 Seiten, ISBN 978-3-540-65830-6

Washington W.M., Parkinson C.L., 2005: Introduction to three-dimensional climate modeling. 2. Aufl. Mill Valley: University Science Books, 380 Seiten, ISBN 978-1-891389-35-1