Realitätscheck für den Klimaschutz

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Form auf globaler Ebene anwendbar sind. Die Modelle beruhen daher
immer auf vereinfachten Darstellungen, so genannten „Parametrisierungen“,
die einfache Näherungswerte unter Verwendung von empirischen
oder auf Grundlage von Näherungsprozessen hergeleiteten
Koeffizienten heranziehen (Knutti 2008).
Wolken beispielsweise entstehen durch Tröpfchenbildung auf
molekularer Ebene. Da die Gleichungen, anhand derer die Tröpfchenbildung
beschrieben wird, nicht für allgemeingültige Aussagen
bezüglich der durchschnittlichen Wolkendecke herangezogen werden
können, müssen empirische Näherungsmodelle entwickelt werden,
die von anderen in der Atmosphäre über einer bestimmten Region
herrschenden Bedingungen wie Temperatur, Windmuster, Atmosphärenchemie
usw. ausgehen, um die durchschnittliche Wolkendecke
über großen Regionen und lange Zeiträume vorherzusagen. Schwankungen
in der modellhaften Darstellung des Wolkenverhaltens sind
die Ursache für einige der größten Abweichungen von einem Modell
zum anderen (Kiehl 2007, CCSP 2008, Seite 41). Bereits geringfügige
Schwankungen beim Ausmaß der Rückkopplungsprozesse können zu
großen Abweichungen bei der simulierten Klimasensitivität gegenüber
Treibhausgasen führen.
Da viele der Prozesse, die für das Ausmaß der Rückkopplung
grundlegend sind, auf empirischen Näherungswerten beruhen, ist
eine Prüfung der GCM-Ergebnisse in Bezug auf Daten aus Beobachtungen
für die Bestätigung oder Ablehnung der den GCM in Form von
Parametrisierungen zugrundeliegenden Annahmen von wesentlicher
Bedeutung. Weder können Modellversuche als Prüfung für die Gültigkeit
von Modellen dienen, noch kann die Ähnlichkeit von Modellversuchen
in verschiedenen Modellgruppen als Nachweis für die Gültigkeit
von Modellen dienen, da allen dieselben Fehler zugrundeliegen können.
Modelle müssen daher immer in Bezug auf aus Beobachtungen
gewonnenen Daten geprüft werden.
Unsicherheit bezüglich des Grenzschadens