TV-Doku: Klimaforschung: Von der Gleichung zur Klimaprojektion

Um eine Prognose über die Entwicklung des Klimas abgeben zu können, sind zahlreiche Aufgaben zu erfüllen. Welches die wichtigsten sind, stellt Susanne Päch in der Bonus-TV-Doku „Zahlen und Zeichen – Von der Gleichung zur Visualisierung: die sieben wichtigsten Arbeitsschritte der Klimamodellierung“ vor. Das wesentliche Wort dabei gehört Jörn Behrens, der als Mathematiker am Klima-Excellenzcluster in Hamburg vor allem numerische Methoden in den Geowissenschaften erforscht.

Arbeitsschritt 1: Grundgleichungen der Prozesse  

Alles beginnt mit dem Verständnis der physikalischen und chemischen Prozesse, die im Labor oder mit anderen Beobachtungsdaten lokaler Messstationen  und von Erdbeobachtungssatelliten validiert werden.

Arbeitsschritt 2: mathematische Modellbildung

Aus den Grundgleichungen entsteht durch Abstraktion, also der Vereinfachung der Gleichungen, das Erdsystem-Modell. Streng genommen ist es ein Aggregat von mehreren Teilmodellen. Auch diese Teilmodelle werden anhand historischer Daten validiert.

 Arbeitsschritt 3: Entwicklung von Szenarien

Will man im Erdsystemmodell die mögliche künftige Entwicklung mit abbilden – beispielsweise die  Wirkungen des vom Menschen gemachten Klimawandels -, dann braucht es noch ein weiteres wichtiges Element: die Projektion in die Zukunft. Doch die Zukunft ist nicht vorhersehbar. Prognosen lassen sich daher mathematisch nicht berechnen. Diese Entwicklung ist nur in unterschiedlichen Szenarien zu erfassen. Auch diese müssen dann allerdings über sozioökonomische Modellierung abgeschätzt und damit quantifiziert werden. Sie erfassen Größen wie die Veränderung der Bevölkerungszahl, die weltweiten Emissionen von CO² oder auch die Entwicklung der Landwirtschaft mit den von der menschlichen Gesellschaft erzeugten Treibhausgasen von Methan bis zu den Stickstoffen.

Arbeitsschritt 4: Diskretisierung des kontinuierlichen Modells

Der nächste Schritt ist die sogenannte Diskretisierung der Gleichungen des Gesamtmodells. Sie erlaubt es, die physikalisch kontinuierlichen Prozesse auf der Zeitachse in einem Raster mit endlichem Aufwand zu berechnen. In diesem Arbeitsschritt werden auch die  sogenannten parametrisierten Daten als Funktion für jeden Raster- und Zeitpunkt näherungsweise erfasst. Die Parametrisierung bildet in den groben Rastern der globalen Klimamodelle die kleinskaligen physikalischen und chemischen Prozesse und Wechselwirkungen ab, die sich weit unterhalb der Auflösung des Berechnungsrasters abspielen und daher nicht simuliert werden können. Dazu gehören  beispielsweise die Aerosolbildung, die Wolkenentstehung oder der Niederschlag. Aber ebenso gehen auch die sozioökonomischen Zukunfts-Szenarien mit solchen parametrisierten Daten in die Klimamodelle mit ein. Solche Parametrisierungen können übrigens auch von Werten in der jeweiligen Zelle gesteuert werden, beispielsweise von der Temperatur oder der Dichte.

Arbeitsschritt 5: Algorithmen für die Programmierung

Erst an dieser Stelle kommen nun die Algorithmen ins Spiel, die für die Simulation das Zusammenspiel aller Elemente über die Zeit so beschreiben, dass sie programmierbar werden.

Arbeitsschritt 6:  Programmierung der Simulation

Alles zusammen wird nun in eine viele Millionen von Zeilen bestehende Software programmiert, die alle Teilmodelle und Parametrisierungen erfasst. Die Ursprünge dieser unterschiedlichen Programme für die globale Klimamodellierung reichen bis in die neunziger Jahre zurück. Sie wurden im Lauf der Jahrzehnte weiterentwickelt und dabei auch mit neuen Teilmodellen ergänzt. Dabei der Trend heute: Die Integration von kleinskaligen Phänomenen in globale Klimamodelle, an denen die Wissenschaft heute arbeitet. Sie erlauben es, die nur parametrisiert vorliegenden Prozesse innerhalb der Gitter im Modell zu berechnen – und so die Ergebnisse und Projektionen weiter zu präzisieren. Auf einem Supercomputer kann nun die Simulation mit den Projektionen in die Zukunft berechnet werden.

Arbeitsschritt 7: Visualisierung der Daten

Der Computer spuckt als Simulation lange Zahlenreihen aus. Selbst für den Wissenschaftler sind sie nicht ohne „Übersetzung“ interpretierbar. Deshalb kommt zuletzt der Schritt der Visualisierung, mit der die Simulations-Ergebnisse visuell erfassbar sind und interpretiert werden können.

Ansprechpartner:

Dr. Susanne Päch

Chefredaktion HYPERRAUM.TV

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susanne.paech@hyperraum.tv

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