Eine grundlegende Änderung der Klimamodellierungsvorhersagen zur Klimaanpassung

Heutzutage stehen Klimamodelle vor der Herausforderung, die hochauflösenden Vorhersagen – mit quantifizierten Unsicherheiten – zu liefern, die von einer wachsenden Zahl von Anpassungsplanern, von lokalen Entscheidungsträgern bis hin zum Privatsektor, benötigt werden, die detaillierte Bewertungen der möglichen Klimarisiken benötigen Gesicht vor Ort.

Dies erfordert eine deutliche Änderung der Genauigkeit und Nutzbarkeit von Klimavorhersagen, die laut den Autoren des Papiers „Nutzung von KI und Computern zur Weiterentwicklung der Klimamodellierung und -vorhersage,“ kann durch Künstliche Intelligenz gebracht werden.

Der Kommentar wurde veröffentlicht in Natur Klimawandel von einer Gruppe internationaler Klimawissenschaftler, darunter CMCC-Wissenschaftsdirektor Giulio Boccaletti und CMCC-Präsident Antonio Navarra.

Ein vorgeschlagener Ansatz für einen grundlegenden Wandel in der Klimamodellierung besteht darin, sich auf globale Modelle mit einer horizontalen Auflösung von 1 km zu konzentrieren. Die Autoren erklären jedoch, dass Modelle im Kilometermaßstab zwar als „digitale Zwillinge“ der Erde bezeichnet werden, sie jedoch immer noch Einschränkungen und Vorurteile aufweisen, die denen aktueller Modelle ähneln. Darüber hinaus begrenzen sie aufgrund der hohen Rechenkosten die Größe von Simulationsensembles, die sowohl zur Kalibrierung der unvermeidlichen empirischen Modelle ungelöster Prozesse als auch zur Quantifizierung von Unsicherheiten benötigt werden.

Insgesamt bieten Modelle im Kilometermaßstab nicht den Genauigkeitssprung, der es rechtfertigen würde, die von ihnen auferlegten Einschränkungen zu akzeptieren.

Anstatt die Auflösung im Kilometermaßstab zu priorisieren, schlagen die Autoren einen ausgewogenen Ansatz vor, der sich auf die Generierung großer Ensembles von Simulationen mit mäßig hoher Auflösung (10–50 km, statt etwa 100 km, was heute Standard ist) konzentriert und sich die Fortschritte in der Informatik und der KI zum Lernen zunutze macht aus Daten.

Durch eine moderate Erhöhung der globalen Auflösung bei gleichzeitiger umfassender Nutzung von Beobachtungs- und Simulationsdaten ist es wahrscheinlicher, dass dieser Ansatz das Ziel der Klimamodellierung zur Risikobewertung erreicht, das die Minimierung von Modellfehlern und die Quantifizierung von Unsicherheiten beinhaltet und eine breitere Akzeptanz ermöglicht.

1.000 Simulationen mit einer Auflösung von 10 km kosten genauso viel wie 1 Simulation mit einer Auflösung von 1 km. „Obwohl wir mit zunehmender Computerleistung die Auflösungsgrenze erweitern sollten, muss sich die Klimamodellierung im nächsten Jahrzehnt auf Auflösungen im Bereich von 10–50 km konzentrieren“, schreiben die Autoren. „Wichtig ist, dass Klimamodelle so entwickelt werden, dass sie durch schnelle Iteration in einem global umfassenden und verteilten Forschungsprogramm verwendet und verbessert werden können, das die Ressourcen nicht in den wenigen monolithischen Zentren konzentriert, die nötig wären, wenn der Fokus auf der Kilometerskala liegt.“ globale Modellierung.