Beliebte Klimabewertungsmethode kann verbessert werden, um die Genauigkeit des Kipppunkts zu verbessern

Die Optimal Fingerprinting-Methode (OFM) wird häufig verwendet, um die Auswirkungen des Klimawandels zu erkennen und zuzuordnen. Eine aktuelle Analyse der verschiedenen Annahmen, die von OFM verwendet werden, hat mehrere Möglichkeiten aufgezeigt, wie die Methode verbessert werden könnte, um ihre Nützlichkeit und Genauigkeit zu erhöhen, insbesondere bei der Bewertung von Klima-Kipppunkten.

Das Klimasystem der Erde ist komplex und das Verständnis der Dynamik und der Ursachen des Klimawandels ist ebenso komplex. Klimaforscher haben die Fingerprinting-Methode genutzt, um zu bestimmen, welche Klimasignale natürlichen und welche vom Menschen verursacht sind.

Allgemein gesagt durchsucht das OFM vorhandene Klimaaufzeichnungen nach Klimaänderungsmustern oder Fingerabdrücken, die auf Computermodellen basieren. Das OFM geht davon aus, dass verschiedene Variablen, die den Klimawandel beeinflussen, unterschiedliche Fingerabdrücke haben, was Klimaforschern hilft festzustellen, ob ein bestimmtes Klimaphänomen auf natürliche Ursachen oder menschliche Einflüsse zurückzuführen ist oder nicht.

Fingerprinting-Methoden basieren auf Annahmen und Statistiken. Leider sind nicht alle Annahmen immer richtig, was sich auf die Genauigkeit einer bestimmten Methode auswirkt. Um dieses Problem zu lösen, analysierte Jianhua Lu, Professor an der Sun Yat-sen University (SYSU) und dem Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory in Zhuhai, China, sorgfältig die Annahmen des OFM hinsichtlich Linearität, Nichtinteraktion und stationärer Variabilität.

Lu veröffentlichte seine Studie am 3. Juli in Fortschritte in der Atmosphärenwissenschaft.

„Ich wollte die Optimal Fingerprinting Method (OFM) als eine der wichtigsten Methoden zur Erkennung und Zuordnung (D&A) des vom Menschen verursachten Klimawandels verteidigen und gleichzeitig auf ihre möglichen Einschränkungen hinweisen. In meinem Beitrag möchte ich Forschern die Bedeutung physikalischer Argumentation vor Augen führen, wenn sie OFM zur Erkennung und Zuordnung extremer Wetter- und Klimaereignisse anwenden“, sagte Lu.

Während das OFM auf vorhandenen Klimadaten basiert, können die von der Methode erzeugten Fingerabdrücke nicht direkt beobachtet werden, sondern existieren nur als Computersimulation. Darüber hinaus hängt das OFM davon ab, wie gut die Modellierung das Klimasystem der Erde abbildet. Lu argumentiert, dass die Genauigkeit dieser Methode nicht allein auf statistischer Basis bestimmt werden kann und sollte. Vielmehr sollte die Wirksamkeit des Modells aus der Perspektive der Dynamik und Physik des Klimasystems betrachtet werden.

Insbesondere die Linearitätsannahme des OFM funktioniert im Allgemeinen gut, um die globale Klimareaktion auf externe Einflüsse, einschließlich der Auswirkungen von Treibhausgasen, abzuschätzen. Ausnahmen von dieser Linearitätsannahme sind jedoch die Gesamteffekte von Treibhausgasen und Aerosolen sowie die Rückkopplung von Wolken, Dampf und Meereis auf das Gleichgewicht der ein- und ausgehenden Strahlung, die möglicherweise nicht linear ist.

Darüber hinaus geht die Annahme der Nichtinteraktion des OFM davon aus, dass interne Variabilität oder natürliche Klimaschwankungen, die von Jahr zu Jahr oder über Jahrhunderte hinweg auftreten, nicht mit dem Klimawandel interagieren. Während diese Annahme auf globaler Ebene sinnvoll sein mag, ist die Annahme der Nichtinteraktion auf regionaler oder gar kontinentaler Ebene nicht haltbar. Lu mahnt zur Vorsicht bei der Anwendung des OFM auf kleineren als globalen Skalen.

Schließlich geht die OFM-Annahme der stationären Variabilität davon aus, dass sich das Klima der Erde in einem Gleichgewichtszustand befindet. Diese Annahme kann zwar dazu beitragen, theoretische Erklärungen zu vereinfachen, doch Klimasysteme sind in Wirklichkeit chaotische, komplexe Systeme mit interner Variabilität, die unregelmäßig im Umfang von Jahren, Jahrzehnten und Jahrhunderten auftreten kann. Das Verständnis und die richtige Berücksichtigung dieser Variabilität ist besonders wichtig für die Bewertung oder Vorhersage verschiedener Wendepunkte des Klimawandels, die die globale Klimapolitik beeinflussen.

Experten der Klimawissenschaften sind sich einig, dass die derzeitigen Bewertungsmethoden ihre Grenzen haben. „Da sich der Schwerpunkt auf die Bewertung der Auswirkungen des Klimawandels auf regionaler Ebene und auf Klimaextreme verlagert hat, müssen geeignete Techniken entwickelt werden, um die Auswirkungen des Klimawandels zuverlässig zu ermitteln. Jianhu Lus Beitrag fasst die wichtigsten Fragen gut zusammen und schlägt vor, dass theoretische und dynamische Ansätze verwendet werden können, um die klassischen optimalen Fingerabdruckmethoden für diesen Zweck zu erweitern“, sagte Noel Keenlyside, Professor am Geophysikalischen Institut der Universität Bergen und am Bjerkenes Centre for Climate Research in Bergen, Norwegen.

Lu ist überzeugt, dass ein besseres Verständnis der physikalischen Gesetze, die dem menschengemachten Klimawandel und der internen Variabilität zugrunde liegen, uns dabei helfen wird, spezifische Variablen, die zum Klimawandel beitragen, besser zu erkennen und zuzuordnen.

„Ich hoffe, dass ich Zeuge der Entstehung neuer D&A-Methoden werde, die die Vorteile von OFM und dynamischem/physikalischem Denken kombinieren können. Darüber hinaus werden diese neuen D&A-Methoden der Weltgemeinschaft bei ihren Klimamaßnahmen eine wirksame Orientierung bieten“, sagte Lu.