Datengrundlage zum Klimawandel

Die nachfolgenden Inhalte und Seiten sollen Ihnen beim Verständnis grundlegender Aspekte bei der Erstellung von Klimaanpassungsmaßnahmenkonzepten sowie dem Umgang, der Analyse und Aufbereitung klimarelevanter Daten dienen. Hierfür wurden die Grundlageninformationen folgender Gliederung unterzogen:

• Klimamodellierung, enthält die Abschnitte: Globale Modelle, Klimahistorie & -projektionen, Regionalisierte Modelle sowie Unsicherheiten
• Klimatische Entwicklung in Sachsen-Anhalt, enthält die Abschnitte: Temperaturentwicklung, Niederschlagsentwicklung, Extremereignisse)

In den einführenden Abschnitten zur Klimamodellierung werden die technischen Hintergründe und Feinheiten globaler Modelle beschrieben und Beispiele benannt. Diese Informationen dienen als Einstiegspunkt für die nachfolgenden Abschnitte zur Klimahistorie & -projektion sowie den regionalisierten Modellen. Der Abschnitt Klimahistorie befasst sich hierbei mit der Klimavergangenheit und beschreibt die geschichtliche Entwicklung der Klimamessung. Dies schlägt wiederum eine Brücke zur neuzeitlichen Klimamessung und den im Abschnitt Klimaprojektionen beschriebenen Untersuchungen zukünftiger Entwicklungen des Klimas. Die detailliert beschriebenen Emisionsszenarien (SRES) spielen dabei eine wichtige Rolle. Im Abschnitt regionalisierte Modelle wird anschließend das Downscaling von globalen zu regionalen Modellen beschrieben sowie die für die Bundesrepublik Deutschland relevanten Klimamodelle aufgeführt.

Der Abschnitt „Klimatische Entwicklung in Sachsen-Anhalt” enthält im Gegensatz zum technisch einleitenden und mit allgemeinen Informationen angereicherten Teil zur Klimamodellierung, konkret für das Land Sachsen-Anhalt und zum Teil auch für dessen angrenzende Länder Sachsen und Thüringen, aufbereitete Informationen und Karten. Diese sollen Ihnen als Orientierung und Abschätzung klimatischer Entwicklungen im kommunalen Bereich dienen und Ihnen bei der Erstellung kommunaler Anpassungskonzepte behilflich sein. Eine Unterteilung erfolgte nach den Klimakenngrößen Temperatur- sowie Niederschlagsentwicklung und der Definition, Benennung und Beschreibung der in Sachsen-Anhalt am häufigsten auftretenden Extremereignisse.

Betrachtet man Wetter und klimatologische Untersuchungen in der Bundesrepublik Deutschland, so werden diese vorrangig durch den 1952 gegründeten Deutschen Wetterdienst (DWD) im Rahmen der Daseinsvorsorge erbracht. Auf gemessene Stationsdaten zu einzelnen Klimadaten kann hierbei digital bis ins Jahr 1991 zurück gegriffen werden.

Die Klimaprojektionen und Szenarien sind die Basis für die zu entwickelnden Maßnahmenkonzepte. Dabei sollte nach gegenwärtigem Verständnis auf das Szenario A1B eingegangen werden, da dieses auch als Grundlage für andere Anpassungsstrategien auf Bundes- und Landesebene Verwendung findet.

Repräsentative Konzentrationspfade bzw. Representative Concentration Pathways (RCPs)

Für den 5. IPCC-Sachstandsbericht (Erscheinungsdatum 2013/2014) werden neue Szenarien formuliert, die mittelfristig als Nachfolger der SRES Szenarien genutzt werden sollen.

Im Unterschied zu den SRES Szenarien werden diese Szenarien nicht vom IPCC, sondern von der Wissenschaftsgemeinde in Selbstorganisation erarbeitet. Sie wurden von der Konzeption stark verändert und weisen nun drei unterschiedliche Zeitskalen auf: bis zum Jahr 2035 (Kurzfristskala) und bis 2100 bzw. bis 2300 (Langfristskala). Als charakteristisch wird nun der sogenannte "anthropogene Strahlungsantrieb", anstatt der Stabilisierungskonzentration in SRES Szenarien, betrachtet.

anthropogene Strahlungsantrieb: Maßstab für den Einfluss, den ein einzelner Faktor auf die Veränderung des Strahlungshaushalts der Atmosphäre und damit auf den Klimawandel hat. Er wird in Watt pro Quadratmeter gemessen. Ein positiver Strahlungsantrieb, z.B. durch die zunehmende Konzentration langlebiger Treibhausgase, führt zu einer Erwärmung der bodennahen Luftschicht. Ein negativer, z.B. durch die Zunahme von Aerosolen, hingegen bewirkt eine Abkühlung (weitere Informationen).

Regionalisierte Modelle ermöglichen – im Gegensatz zu den Resultaten globaler Modelle - Aussagen, die auch auf Landkreisebene relevant sein können. Regionalisierte Modellergebnisse basieren auf den vom IPCC erstellten Berechnungen verschiedener Klimaentwicklungsszenarien, „brechen“ diese aber auf die regionale Ebene herunter.

Regionale Modelle verwenden wesentliche Ergebnisse der Globalen Modelle als Eingangsgrößen und sind deshalb auch nicht unabhängig von Ihnen. In einem sogenannten „dynamic downscaling“ oder auch „Nesting“ genannten Ansatz (siehe untere Abbildung), werden regionale Modelle mit ihrer hohen räumlichen Auflösung (häufig 1 bis 10 km Raster) in Globale Modelle eingebettet. Die Einbettung und Verwendung wesentlicher Ergebnisse der Globalen Modelle als Eingangsgrößen rührt daher, dass regionale Klimamodelle lediglich einen Ausschnitt der Atmosphäre betrachten und deshalb geeignete Randbedingungen an den Grenzen des Simulationsgebietes benötigen. Diese Randbedingungen stammen aus Simulationen der globalen Klimamodelle. Man spricht in diesem Zusammenhang davon, dass ein regionales Klimamodell durch ein globales Klimamodell angetrieben wird. Neben dem zuvor beschriebenen „dynamic downscaling“ Ansatz, welcher mittels physikalischer Algorithmen Auflösungen von unter 10 km erreicht, existieren noch statistische Ansätze. Bei diesem statistischen Downscaling kommen statistische Methoden zum Einsatz die Auflösungen von bis zu 1 km erreichen. Kombinationen beider Verfahren sind ebenso möglich und finden Verwendung.

Aufbauend auf diesen regionalisierten Modellen werden überwiegend simulierte Daten, man spricht in diesem Zusammenhang von Klimaprojektionen, in verschiedenen Modellen (z.B. WETTREG, STAR, Remo,...) für verschiedene Szenarien (A1B, B1, ...) sowie für verschiedene Realisierungen berechnet.

Das Themengebiet der Klimaprognosen ist ebenso wie die Wettervorhersage mit gewissen Unsicherheiten behaftet. Beansprucht die Wettervorhersage einen bestimmten kurzfristigen Zustand der unteren Atmosphäre (Troposphäre) an einem bestimmten Ort der Erdoberfläche zu bestimmen bzw. vorherzusagen, so unterscheidet sich eine Klimaprognose hiervon gravierend. So zielen diese auf statistische Durchschnittswerte über größere Zeitabschnitte und flächenhaft ausgedehntere Gebiete bzw. Räume ab.

Die verschiedenen Unsicherheiten bei Klimaprognosen lassen sich grob in folgende drei Gruppen einteilen:

1. Unsicherheiten, die die externen Einflussfaktoren auf das Klima betreffen,
2. Unsicherheiten, die aus der begrenzten Kenntnis über das Klimasystem resultieren und
3. Unsicherheiten, die in den Defiziten von Klimamodellen begründet sind.

Externe Einflussfaktoren

Da niemand die Entwicklung der Weltgesellschaft über die nächsten Jahrzehnte geschweige Jahrhunderte bestimmen kann oder Einflussfaktoren wie die Bevölkerungsentwicklung, Veränderungen des Konsum- oder Nutzungsverhaltens von Energiequellen bzw. dessen Verbrauch, Fortschritte bei technologischen Entwicklungen und weiterer Einflussgrößen wie Kriege, vorhersagen vermag, entstehen verschiedene Annahmevarianten. Die Abbildung der Unsicherheiten erfolgt anhand verschiedener Emissionsszenarien für Treibhausgase. Klimaprojektionen sind folglich immer Wenn-Dann-Aussagen und haben nicht den Anspruch, „eine“ Zukunft zu zeigen, sondern unter bestimmten Grundannahmen wahrscheinliche zukünftige Entwicklungen zu projizieren.

Kenntnis über das Klimasystem

Die Kenntnisse über das Klimasystem und seiner Dynamik sind trotz rasch voranschreitender Forschung, wie bei vielen nicht trivialen Themen, noch immer begrenzt. Quantitativ ungewiss ist so beispielsweise, wie sich ein wärmeres Klima zusammen mit einem höheren Kohlendioxidgehalt der Atmosphäre auf die Vegetation auswirken und deren Veränderung wiederum das Klima und den CO2-Gehalt beeinflussen wird. Viele Aspekte der Atmosphärenchemie und -physik mit ihrem Einfluss auf die Wolkenbildung und deren Einfluss auf den atmosphärischen Strahlenhaushalt sind ebenfalls noch nicht hinreichend erfasst und erforscht worden. Nach jüngsten Erkenntnissen führt die Vernachlässigung von Subsystemen wie Kryosphäre und Biosphäre zu einer Reduktion der regionalen Klimavariabilität. Außerdem bleiben mögliche Wechselwirkungen mit diesen Systemen unberücksichtigt.

Klimamodelle

Die Klimaforschung ist bei ihrer Berechnung des zukünftigen Klimas auf Computermodellsimulationen angewiesen. Diese stellen eine Art Ersatzrealität für das hochkomplexe Klimasystem dar. Externe Faktoren sowie die interne Dynamik und insbesondere den Einfluss des Menschen gilt es zur berücksichtigen und darzustellen.

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 fehlenden räumlich-zeitlichen Auflösungen und die noch unzureichend erforschten Prozesse und Wechselwirkungen (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. (Vergleich Kenntnisse über das Klimasystem)

Skalierungsaspekte: Die Erstellung bzw. Berechnung Regionaler Modelle aus Globalen Modellen birgt verschiedene Herausforderungen und Kritikpunkte. Zu nennen sind hier u.a.:

• Starke Vereinfachung und grobe Diskretisierung
• Subjektivität, abhängig von Annahmen über Zukunft
• Nichtlinearität und zeitliche Veränderung der vielen komplexen Prozesse, Wechselwirkungen, Rückkopplungen
• Sensibilität bzgl. Rand und Anfangsbedingungen.

Aus diesem Grund sinkt die Wahrscheinlichkeit der Aussagen mit zunehmenden Grad der Abstraktion. Dies sollte bei der Weiterverarbeitung berechneter regionaler Modelle, die beispielsweise zur Validierung bzw. als Eingangsparameter für Stadtmodelle oder weiterer lokaler Untersuchungen verwendet werden, stets Beachtung finden!

Zusammenfassung: Die Kombination aller zuvor beschriebenen Unsicherheiten führt zu einer sehr großen Anzahl von möglichen Zukunftsszenarien, welche eine große Spanne an möglichen Klimazuständen zum Ende des 21. Jahrhunderts und darüber hinaus ergeben können. Die Unsicherheiten des menschlichen Verhaltens sind dabei ebenso wichtig wie die Unsicherheiten des Klimasystems selbst. Nach aktuellem Stand der wissenschaftlichen Forschungen tragen sie zur resultierenden Unsicherheitsspanne etwa gleich viel bei.