Herausforderungen

Innovationsschübe der nahen Zukunft

Die bestehenden Unsicherheiten in der Klimamodellierung zeigen die Grenzen der Interpretationsmöglichkeiten auf. Für die Modellierer selbst bilden sie allerdings die Motivation für ständige Verbesserungen. Wo verlaufen die derzeitigen Hauptstoßrichtungen in diesem Forschungszweig?

Aufgrund des großen personellen und finanziellen Einsatzes betreibt nur ein Teil der Klimaforschungsinstitution weltweit ein eigenes globales Klimamodell. Bekannte Globalmodelle sind etwa MPI-ESM (Deutschland), HadGEM (Vereinigtes Königreich), MIROC (Japan), CanESM (Kanada), EC-EARTH (Europäisches Konsortium), GFDL-CM (USA) und IPSL-CM (Frankreich).

Globale Klimamodelle in Form von atmosphärischen Zirkulationsmodellen gibt es seit den späten 1950er-Jahren. Erst seit den 1980er-Jahren sind sie das tragende Fundament zum Verständnis des globalen Klimasystems. Ein Entwicklungssprung war die Kopplung der Atmosphärenmodelle mit dynamischen Ozeanmodellen in den 1990er-Jahren. Mit diesem Schritt war es möglich geworden, dem wichtigen Einfluss der Ozeane auf die Klimaentwicklung gerecht zu werden.

Globalmodelle als Erdsystemmodelle

Durch die rasche Entwicklung in der globalen Klimamodellierung beruhen die heutigen Informationen über die globale Klimaentwicklung auf Atmosphäre-Ozean – Klimamodellen (AOGCMs) wie auch auf Erdsystem-Modellen („Earth System Models“ – ESMs), in denen neben Prozessen von Atmosphäre, Ozeanen und Kryosphäre auch verschiedene biochemische Kreisläufe simuliert werden können. Dies ermöglicht sowohl eine genauere Wiedergabe der globalen Mitteltemperatur, als auch weitere Aspekte des Klimasystems, z.B. hinsichtlich der Meerespiegeländerungen und teilweise auch sog. Rückkopplungsmechanismen. Trotz der Komplexität heutiger ESMs gibt es nach wie vor Herausforderungen für die weitere Entwicklung, etwa die Simulation der Mächtigkeit und Dynamik der Eisschilde oder Tauprozesse in Permafrost-Regionen.

Um die Entwicklung gezielt voranzutreiben wurde die Initiative der “model-intercomparison projects” (MIPs) gegründet. Im Rahmen dieser internationalen Kooperation werden neue Standards für globale Klimamodelle empfohlen und dokumentiert. So entstand in koordinierter Weise die heute aktuelle Generation von globalen Klimasimulationen CMIP6, die eine wichtige Grundlage für den 6. Sachstandsbericht des Weltklimarates IPCC lieferte, und eine Verbesserung der Robustheit der Ergebnisse im Sinne von mittleren Klimazuständen, Variabilität des Klimas und Strahlungs-Antrieben  ermöglichte. Auch in den nächsten Jahren zielen die CMIP-Aktivitäten auf ein besseres Verständnis der Klimaprozesse in der Vergangenheit, in der Gegenwart und in der Zukunft sowie auf ihre möglichst detailgetreue Simulation ab.

Regionalmodelle vor Entwicklungssprung

Die Entwicklung regionaler Klimamodelle geht in die Richtung höherer räumlicher Auflösung und zu dem Versuch sehr kleinskalige Prozesse physikalisch zu modellieren. Beispielsweise könnten Phänomene, welche zur Bildung von extremen Niederschlagsereignissen beitragen, wie starke Vertikalbewegungen oder die Kopplung zwischen regionaler Zirkulation und Konvektion, damit aufgelöst werden. Obwohl regionale Klimamodelle noch nicht in der Lage sind, die extremsten Niederschläge korrekt wiederzugeben, bieten sie wesentlich detailliertere Ergebnisse als die globalen Modelle. Die höhere räumliche Auflösung verbessert aber nicht nur die Niederschlagsmodellierung, auch andere Klimaelemente wie Lufttemperatur, Wind und deren Extremwerte werden dadurch in ihrer Variabilität realistischer wiedergegeben.

Auch in der regionalen Klimamodellierung gibt es Anstrengungen zur besseren internationalen Koordination von Klimamodellierungs-Projekten, um eine optimale Bandbreite und Vergleichbarkeit von verfügbaren Simulationen für verschiedene Regionen zu gewährleisten (siehe das CORDEX–Projekt des World Climate Research Programmes). Zudem werden auch die regionalen Klimamodelle selbst komplexer und entwickeln sich, parallel zu den globale Klimamodellen, ebenfalls in die Richtung von ESMs.

Die zunehmende Komplexität der Modelle geht einher mit einem wachsenden Bedarf an Rechenressourcen. Daher werden zunehmend regionale Klimaprojektionen auf Basis unterschiedlicher Downscaling-Ansätze in Kombination verwendet: Die „klassischen“ dynamischen Modelle und ressourcensparende Methoden wie empirisch-statistische oder „Machine Learning“-basierte Regionalisierung haben unterschiedliche Stärken und Schwächen. Durch die höhere Anzahl hochaufgelöster Klimasimulationen können sie zur besseren Abschätzung der Unsicherheit des berechneten Klimasignals für bestimmte Regionen beitragen.

Literatur:

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Solman S., Jacob D., Frigon A., Teichmann C., Rixen M., SAT members, Gutowski W., Lake I. (2021): The future Scientific challenges for CORDEX: White paper of the EURO-CORDEX community. Available online at: https://cordex.org/wp-content/uploads/2022/08/The-future-of-CORDEX-MAY-17-2021_2.pdf (accessed 9.3.2023)