Können globale Klimamodelle Extremniederschläge vorhersagen?

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Klimamodelle können manches gut und manches weniger gut. Besonders aktuell: Extremniederschläge. Aktuell auch deshalb, weil morgen in Nature Climate Change der Artikel Global flood risk under climate change von einer Gruppe japanischer Forscher erscheint, in dem künftige Änderungen im Hochwasserrisiko vorhergesagt werden. Aber können globale Klimamodelle das überhaupt?

Die allgemeine Weisheit in der Fachcommunity bislang lautet: Extremniederschläge sind extrem schwierig für Modelle. Kleinräumige, hochgradig nicht-lineare Physik – die Modelle können das nicht oder nur in der höchsten Auflösung, die mit regionalen Modellen heute möglich ist, aber nicht mit globalen Modellen. (Siehe meine Antwort auf einen Leserkommentar kürzlich.)

Trotzdem erscheint jetzt ein Paper, das mit 11 globalen Modellen just die Veränderungen im Hochwasserrisiko weltweit vorhersagen möchte. Das Hauptergebnis sieht so aus:

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Wie verändert sich bis zum Jahr 2100 die statistische Häufigkeit einer Flut, die im heutigen Klima eine “Jahrhundertflut” ist (also im Schnitt alle 100 Jahre auftritt)? Die Grafik zeigt die künftige “return period” – also die mittlere Wartezeit zwischen zwei derartigen Fluten – für eine Reihe von Flussläufen auf Basis der Simulationen von 11 Klimamodellen. Die waagerechte Linie im unteren Panel zeigt eine “return period” von 100 Jahren, d.h. ein unverändertes Flutrisiko. Für fast alle Flüsse geht die Spannbreite der Modelle über diese Linie hinweg – d.h. manche Modelle sagen ein künftig höheres, manche ein künftig geringeres Flutrisiko vorher. In anderen Worten: man kann das mit diesem Typ von Modell nicht vorhersehen. (Abb. 2 aus Hirabayashi et al., Nature Climate Change 2013.)

Am Rhein nimmt das Hochwasserrisiko bis 2100 demnach zu, an der Donau dagegen ab. Aber sollten wir das glauben?

Es gibt hauptsächlich drei Methoden, um die Verlässlichkeit von Modellrechnungen einzuschätzen:

1. Validierung des Modells mit Hilfe von Beobachtungsdaten. Dabei muss man aufpassen, was genau validiert wird. Ein Modell, das das heutige Klima sehr gut wiedergibt, muss noch keine korrekten Prognosen für Klimänderungen abliefern – um das zu sehen, muss man es an bekannten Klimaveränderungen testen.

2. Verständnis der relevanten physikalischen Prozesse zusammen mit einer Einschätzung, wie zuverlässig diese in einem Modell berechnet werden können. Beispiel: der Anstieg der globalen Temperatur wird von der Strahlungsbilanz der Erde bestimmt, und man kann sich kritisch ansehen, wie gut diese physikalisch verstanden und in Modellen dargestellt ist. Dagegen ist die Dynamik von Kontinentaleis für die globale Temperatur der nächsten 100 Jahre irrelevant – dafür aber für den Meeresspiegelanstieg umso wichtiger. Deshalb kann jedes Klimamodell manche Dinge gut (etwa Temperatur) und andere schlecht (etwa Meeresspiegel), je nach physikalischen Prozessen.

3. Vergleich einer Reihe unterschiedlicher Modelle: sind die Ergebnisse konsistent?

Ich fürchte, in allen drei Kriterien schneidet dieses Paper nicht gut ab. Es bestätigt damit vor allem die bisherige Weisheit: die globalen Klimamodelle liefern noch keine belastbaren Aussagen über regionale Veränderungen in Extremniederschlägen. Gehen wir die drei Punkte einmal durch.

Validierung mit Beobachtungsdaten

Im Paper steht dazu praktisch nichts, aber in der Supplementary Information findet man die folgende Grafik; jeder Datenpunkt ist ein großer Fluss (Rhein, Donau usw.). Sie zeigt: die 11  verwendeten Modelle decken jeweils eine breite Spanne ab (Unsicherheitsbalken), typischerweise gibt es einen Faktor fünf Unterschied zwischen den Modellen. Dennoch liegt der beobachtete Wert oft sogar noch außerhalb dieser breiten Spanne. Oft liegt der Median (Punkte) um ein Mehrfaches über oder unter den Daten.

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Vergleich der Abflussmenge einer Jahrhundertflut (in Kubikmetern pro Sekunde) in verschiedenen Flüssen, laut Messdaten (x-Achse) und Modellen (y-Achse). Wenn Modellmedian und Daten übereinstimmen, liegt der Punkt auf der Linie. Man beachte die logarithmische Skala. (Abb. S1 aus Hirabayashi et al., Nature Climate Change 2013.)

Wird die Physik erfasst?

Dazu hier nur einen entscheidenden Punkt: räumliche Auflösung. Bei der mittleren Auflösung der 11 verwendeten Modelle sieht Europa etwa so aus:

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Wer glaubt, dass Starkregen an den Hängen des Erzgebirges damit gut modelliert werden kann?

Starkniederschläge können sehr kleinräumig sein. Die nächste Abbildung zeigt als Fallbeispiel den Starkregen, der im August 2004 schwere Überschwemmungen in Boscastle in Cornwall verursacht hat. Die obere Reihe zeigt die beobachtete Regenfront aus Radardaten. Die untere Reihe zeigt Modellvorhersagen mit unterschiedlicher Auflösung. Man beachte, dass bei der Auflösung im linken Bild (12 km) nirgendwo Starkregen zu vermuten ist. Erst bei 1 km Auflösung (rechtes Bild) wird die Regenfront vernünftig dargestellt. Man vergleiche das mit der oben gezeigten Auflösung aus dem globalen Klimamodell – wo ist überhaupt Cornwall? Oder Italien?

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Dieses Beispiel mit Dank an Hayley Fowler, die es kürzlich bei ihrem Vortrag in Potsdam gezeigt hat – in diesem Vortrag findet man noch eine Reihe von weiteren Gründen, weshalb Klimamodelle Probleme mit Starkregen haben, u.a. nennt Fowler: „Underestimation of blocking, which is a key driver of European extremes.“ Eine solche „Blockade“, bei der die Wetterlage lange unverändert bleibt, kann durch die von uns beschriebene Resonanz der planetaren Wellen entstehen. Auch Tim Palmer weist in seinem Kommentar zu unserem PNAS-Paper darauf hin, dass diese Wellenphänomene von heutigen Klimamodellen noch nicht richtig beschrieben werden können. Auch für wesentlich großräumigere Niederschläge als im Fall Boscastle, wie die, die zum aktuellen Hochwasser geführt haben, reicht die Modellauflösung schlicht nicht aus.

Ich hatte hier ja auch schon einige Studien über die Rolle der schwindenden arktischen Eisdecke für das Wettergeschehen in Europa vorgestellt – schon dieser beobachtete Eisschwund wird von allen globalen Klimamodellen deutlich unterschätzt. Auch deshalb ist fraglich, ob die Modelle die relevanten Prozesse gut darstellen.

Liefern die Modelle konsistente Ergebnisse?

Fast nirgends stimmen alle 11 Modelle auch nur im Vorzeichen der Veränderung überein. (Das wäre völlig anders, wenn es um Temperaturprognosen ginge.) Beispiel Donau: je nach Modell könnte dort eine „Jahrhundertflut“ künftig alle 20 statt alle 100 Jahre auftreten, oder auch nur alle 10.000 Jahre. Das Risiko verfünffacht sich oder schrumpft um einen Faktor 100. Was sollen wir glauben? Den Medianwert dieser 11 Modelle? (Abgesehen von der methodischen Frage, wie man aus einem 100 Jahre langen Modelllauf überhaupt eine return period von 10.000 Jahren abschätzen kann…)

Die Autoren schreiben dazu:

In all of the selected river basins, except the Mekong and the Lena, the maximum and minimum return periods (marked by the upper and lower whiskers in Fig. 2b, respectively) from the different model simulations show that flood frequency can be projected as a decrease or an increase in 21C depending on the AOGCM used.

Auf Deutsch: in fast jedem Fluss kann man je nach Klimamodell eine Zunahme oder auch Abnahme des Hochwasser-Risikos in diesem Jahrhundert erhalten.

Die Autoren geben auf ihren Karten überall dort Ergebnisse an, wo mindestens 7 der 11 Modelle im Vorzeichen übereinstimmen. Man könnte auch 11 Münzen werfen statt 11 Modelle laufen zu lassen: dann würden in 55% der Fälle auch mindestens 7 Münzen die gleiche Seite zeigen. Um die wissenschaftsübliche Signifikanz von 95% zu erreichen, müssten mindestens 10 der 11 Modelle im Vorzeichen übereinstimmen (denn auch beim Münzenwerfen würden noch bei 6,5% der Versuche durch reinen Zufall 9 der Münzen dieselbe Seite zeigen). Aber wie die Ergebnisse zeigen, stimmen nur selten 10 der Modelle überein, ob das Hochwasserrisiko nun zu- oder abnehmen wird.

Fazit

Im globalen Mittel dürften die Modelle zumindest das richtige Vorzeichen zeigen – eine globale Zunahme der Hochwassergefahr halte ich aus einfachen physikalischen Erwägungen für sehr plausibel, die ich im Beitrag Hochwasser und Klima schon dargelegt habe. Diese Physik ist natürlich auch in den Modellen enthalten, vor allem die Zunahme des Wasserdampfgehalts der Atmosphäre mit der Temperatur nach Clausius-Clapeyron. Den ganzen Rest – die schönen regionalen Karten – halte ich für nicht belastbar. Weil die physikalischen Prozesse nicht aufgelöst werden, weil die Modelle sich stark widersprechen, weil sie im Vergleich mit den Daten schon für das heutige Klima schlecht abschneiden. Ich halte das Ganze für eine Überinterpretation von Modellergebnissen. Diese Modellläufe wurden nicht dafür gemacht, Extremniederschläge zu untersuchen (es sind Standardläufe aus der CMIP5 Modelldatenbank), und sie sind dafür auch nicht gut geeignet. Ich vermute, dass auch einige der Forschergruppen, die diese Modellrechnungen gemacht haben, diese Auswertung ihrer Daten durch die japanischen Kollegen für wenig überzeugend halten dürften.

Wohlgemerkt bezieht sich diese Einschätzung auf Extremniederschläge. Die Niederschläge im Jahresmittel sind eine ganz andere Geschichte, vielleicht schreibe ich dazu auch gelegentlich etwas. Da glaube ich, dass bestimmte Erkenntnisse – etwa über die Austrocknung subtropischer Regionen wie dem Mittelmeerraum, Südafrikas oder Kaliforniens – durchaus robust sind.

(Pssst! Hier noch ein Tipp für professionelle „Klimaskeptiker“! Ich weiß – Sie glauben keine Ergebnisse von Klimamodellen – nicht einmal zu Dingen, die Klimamodelle gut können. Aber hier könnten Sie mal eine Ausnahme machen und den Ihrer Ansicht nach alarmistischen Klimaforschern um die Ohren hauen: “Die globale Erwärmung verringert das Hochwasserrisiko an der Donau!” OK, das wäre unredlich. Aber es soll ja Leute geben, die das nicht stört.)

Weblink: Die Welt zum selben Thema

Spendenkonto Hochwasser: Aktion Deutschland Hilft

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Mühlberg an der Elbe, teils noch hinter dem alten Deich (oben), teils hinter der nach der Flut von 2002 gebauten neuen Schutzwand (unten). (Foto S.R., August 2012.)

Stefan Rahmstorf ist Klimatologe und Abteilungsleiter am Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung und Professor für Physik der Ozeane an der Universität Potsdam. Seine Forschungsschwerpunkte liegen auf Klimaänderungen in der Erdgeschichte und der Rolle der Ozeane im Klimageschehen.

9 Kommentare

  1. sowas von gemein 😉

    Wie üblich: sehr interessant, sehr verständlich formuliert. Danke dafür.

    Zum letzten Klammerabsatz: 😀

    Aber eigentlich ist schon schrecklich gemein von Ihnen. Da ja in der Denialsphere alles, aber auch wirklich alles qua Prämisse falsch ist, was von igendjemandem aus dem Kreis der “97%” kommt und doppelt falsch (in D.), wenn es auch noch aus dem PIK kommt, darf jetzt natürlich auch keiner mehr diese Nachricht blogmäßig schlagzeilen (weil das ja dann auch ganz falsch ist). Sie haben insofern den ohnehin schon so gequälten Galileos etwas weggenommen.

    Glücklicherweise reicht deren Phantasie aber im allgemeinen aus, leicht noch absurdere Schlagzeilen aus dem Hut zu zaubern.

  2. großartiger Artikel

    vielen Dank für diesen exzellenten Artikel. Und das beste kommt, wie immer, zum Schluss:
    (Pssst! Hier noch ein Tipp für professionelle „Klimaskeptiker“! Ich weiß – Sie glauben keine Ergebnisse von Klimamodellen – nicht einmal zu Dingen, die Klimamodelle gut können. Aber hier könnten Sie mal eine Ausnahme machen und den Ihrer Ansicht nach alarmistischen Klimaforschern um die Ohren hauen: “Die globale Erwärmung verringert das Hochwasserrisiko an der Donau!” OK, das wäre unredlich. Aber es soll ja Leute geben, die das nicht stört.)

    🙂

  3. ah

    Sehr schöner Artikel!
    Kalte Sonne/EIKE haben direkt mal ihre Liebe für Fachjournals und GCMs und entdeckt:
    “Frage zur Plausibilität: Haben die hochkarätigen Autoren, Fachgutachter sowie Editoren der renommierten Fachzeitschrift Nature Climate Change etwa alle samt und sonders versagt? “

    Und da sage noch einer die Prognosen der Klimaforscher treten nicht ein 😀

  4. Regionale Modelle

    Danke auch für den Artikel. Eine Sache würde mich interessieren. Im ersten Absatz steht:

    “die Modelle können das nicht oder nur in der höchsten Auflösung, die mit regionalen Modellen heute möglich ist, aber nicht mit globalen Modellen”

    Was ich nicht verstehe ist, wie man regionales und globales Klima voneinander abkoppeln kann. Warum sind regionale Klimamodelle überhaupt möglich?

    Auf regionaler-klimaatlas.de kann man sich z.B. informieren über “mögliche Häufigkeitsänderung der Starkregentage im Jahr bis Ende des 21. Jahrhunderts (2071-2100) im Vergleich zu heute (1961-1990)”, das Gitter dort ist recht fein aufgelöst (etwa 20×20 km). Für Schleswig-Holstein wird z.B. eine “mögliche größte Zunahme” von +2 Tagen angegeben, also maximal 2 Starkregentage mehr bis 2100.

    Interessanterweise wird die “mögliche größte Zunahme” der Jahredsurchschnittstemperatur” in diesem Bundesland mit 4.7°C angegeben, was unterhalb der Spannbreite des letzten IPCC-Berichts liegt.

    Auf eine Nachfrage per Mail vor etwa zwei Jahren habe ich folgende Antwort bekommen:

    Unsere Formulierungen “Mögliche größte Änderung” und “Mögliche kleinste Änderung” sollen verdeutlichen, dass wir die durch Klimamodelle errechneten Änderungen in Spannbreiten darstellen. Hiermit möchten wir den aktuellen Stand der Forschung vermitteln, was regionale Klimamodelle angeht. Die Formulierung ist tatsächlich etwas missverständlich, denn das Wort “möglich” bedeutet hier auf keinen Fall, dass alles außerhalb dieser Spannbreite unmöglich ist. Was gemeint ist, ist die größte/kleinste Änderung innerhalb unseres Ensembles von regionalen Klimamodellen. Leider können wir für das A1FI-Szenario auf Norddeutschland bezogen keine Aussagen treffen, da es keine Regionalmodelle dieses Szenarios gibt. Daher entspricht unsere angegebene Spannbreite durchaus dem aktuellen Forschungsstand der regionalen Klimamodellierung.

    Die geringere Spannbreite der zu erwartenden Temperaturerhöhung klärt sich immerhin durch die Auslassung des A1FI-Szenarios, wobei dem Leser leider keine Interpretationshilfe gegeben wird.

    Aber davon abgesehen: Wie verlässlich sind solche Regionalen Modellierungen, und warum sind sie überhaupt möglich?

  5. so ein scheissdreck

    rahmstörfchen

    warum schon wieder so einen scheiss artikel?

    wann wirst du endlich mal den klimawahnsinn im pik ins klo spülen

  6. @kai

    Eine gute Entscheidung, den Kommentar von “kai” zu veröffentlichen. Machen Sie das in Zukunft weiter. So kann man sich ein Bild machen von den Klimawandelskeptikern. Was kann man schon anderes erwarten von geistigen Tieffliegern? Wenn die fachlichen Argumente ausgehen, dann bleibt nur noch Fäkalsprache übrig. Gut zu wissen für die intelligenten Menschen, mit wem man es zu tun hat.

    Gruß,

    Robert

  7. @kai

    Herzlichen Dank für Ihren fakten- und kenntnisreichen Kommentar zu obigem Artikel. Trotz seiner relativen Kürze zeigt Ihr Beitrag in intellektuell höchst anspruchsvoller Weise auf, wie sehr Sie die Erkenntnisse und Argumente der modernen Klimaforschung verinnerlicht haben und diese entsprechend reflektieren. Zusätzlichen Dank an Herrn Rahmstorf, dass er uns Ihren wertvollen Impuls, den Sie der Wissenschaft vermittelt haben, nicht vorenthalten hat.

  8. Ich finde es schon ziemlich verantwortungslos wenn Klimaforscher mittel- und langfristige regionale Prognosen abgeben ohne dabei allgemeinverständlich auf die Unsicherheitsfaktoren hinzuweisen. Das kann zu fatalen langfristigen Fehlentwicklungen führen, z.B. Anpflanzung ungeeigneter Baumarten usw. Wenn das tatsächliche regionale Wetter/Klima dann von den Prognosen erheblich abweicht wird es keinen einzigen Klimaforscher geben der persönlich Verantwortung dafür übernimmt.

    Vom Klimawandel ist hauptsächlich die Landwirtschaft betroffen. Dem einzelnen Bauern nützen Prognosen über globale Veränderungen überhaupt nichts. Der (und die Menschen die sich von seiner Ernte erhähren) will wissen wie sich das Wetter über seinem Acker langfristig ändern könnte.

  9. Kosmische Sichtweise

    Wieso bleiben die Argumente und Forschungen von Dr. Svensmark hier unberücksichtigt?

    [Antwort: Die waren hier schlicht nicht das Thema, sind aber z.B. hier diskutiert. Stefan Rahmstorf]