Die massiven Schwächen der Klima-Software zur Berechnung der Zukunft

Die gesamte Klima-Agenda steht und fällt mit Software-Programmen zur Simulation des zukünftigen Klimas. Der IPCC und diverse Forschungseinrichtungen betonen immer wieder, wie akkurat diese Software geworden sei.

Dennoch reichen selbst Supercomputer und Millionen Zeilen Code nicht. Die Erde und die Athmosphäre in Blöcke zu unterteilen, ist nicht gut genug.

Beispielsweise findet der Treibhauseffekt auf atomarer Ebene statt; Wolken, Pflanzen und viele Landschaftsmerkmale werden eher in Metern oder Zentimetern als in Kilometern gemessen. Die Gittergröße des HadCM3-Modells vom UK Met Office verfehlt im Wesentlichen die meisten der Anden, da diese Bergkette zu schmal ist, um dargestellt zu werden, was offensichtliche Fragezeichen über die Gültigkeit seiner Vorhersagen für das südamerikanische Klima aufwirft.

Für viele Teile des Klimasystems kann daher nur mit einem Mittelwert für das Gitterquadrat gearbeitet werden. Dies führt zu großen Unsicherheiten, wie ein NASA-Workshop 2013 erfuhr. So können einige Arten von ultravioletter Strahlung von der Sonne im Laufe der Zeit in ihrer Intensität um eine Größenordnung variieren.

Ultraviolette strahlung beeinflusst die Chemie und damit die Physik der Atmosphäre, aber was diese Variation, wenn überhaupt, für das Klima bedeutet, ist unklar.

Die Möglichkeit, an einer Klimasoftware die verschiedensten Faktoren nach Gutdünken anzupassen, gibt Klimatologen einen „Schummel-Faktor“.

Einige Klimatologen haben vorgeschlagen, dass das Versäumnis, die Oberflächentemperaturen korrekt zu ermitteln, darauf zurückzuführen ist, dass das reale Klima Wärme in die tiefen Ozeane transportiert, eine Erklärung, die, selbst wenn sie richtig ist, darauf hindeutet, dass ein wichtiges Klimasubsystem nicht korrekt erfasst wird.

Die Unzulänglichkeiten von Klimamodellen sind innerhalb des Fachgebiets allgemein anerkannt. Aber wie Leonard Smith, ein prominenter (Mainstream-)Forscher, feststellte, werden ihre Ergebnisse dennoch an politische Entscheidungsträger verkauft, als ob sie angemessen wären, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

https://www.hoover.org/research/flawed-climate-models

Patrick Frank ist Wissenschaftler an der Stanford Synchrotron Radiation Lightsource (SSRL), Teil des SLAC National Accelerator Laboratory an der Stanford University. Frank hat Artikel veröffentlicht, die erklären, wie die Fehler bei den von Wetterstationen aufgezeichneten Temperaturen falsch behandelt wurden. Er findet heraus, dass Temperaturmesswerte Fehler aufweisen, die mehr als doppelt so groß sind wie allgemein anerkannt. Auf dieser Grundlage erklärte Frank in einem Artikel in Energy & Environment aus dem Jahr 2011: „… die Anomalie der globalen Oberflächenlufttemperatur von 1856 bis 2004 mit ihrem 95-%-Konfidenzintervall beträgt 0,8 ˚C ± 0,98 ˚C.“ Die Fehlerbalken sind breiter als der gemessene Anstieg. Es sieht so aus, als ob es einen Aufwärtstrend der Temperatur gibt, aber wir können es nicht definitiv sagen. Wir können die Hypothese nicht verwerfen, dass sich die Welttemperatur überhaupt nicht verändert hat.

Klimamodelle werden verwendet, um die CO2-Erderwärmungshypothese zu bewerten und den vom Menschen verursachten CO2-„Fingerabdruck“ zu quantifizieren. Wie groß ist der vom Menschen verursachte CO2-Fingerabdruck im Vergleich zu anderen Unsicherheiten in unserem Klimamodell? Zur Verfolgung der Energieflüsse in unserem Modell verwenden wir Watt pro Quadratmeter (Wm–2). Die Sonnenenergie, die die Erdatmosphäre erreicht, liefert 342 Wm–2 – ein Durchschnitt von Tag und Nacht, Polen und Äquator – und hält sie warm genug, damit wir gedeihen können. Die geschätzte zusätzliche Energie aus überschüssigem CO2 – der jährliche anthropogene Treibhausgasbeitrag – ist laut Frank mit 0,036 Wm–2 oder 0,01 Prozent der Sonnenenergie weitaus geringer. Wenn unsere Schätzung der Sonnenenergie um mehr als 0,01 Prozent abweichen würde, würde dieser Fehler die geschätzte zusätzliche Energie aus überschüssigem CO2 überschwemmen. Leider ist die Sonne nicht die einzige Unsicherheit, die wir berücksichtigen müssen.

Wolken reflektieren einfallende Strahlung und fangen sie auch beim Austritt ein. Eine Welt, die vollständig von Wolken umgeben ist, hätte dramatisch andere atmosphärische Temperaturen als eine Welt ohne Wolken. Die Modellierung von Wolken und ihren Auswirkungen hat sich jedoch als schwierig erwiesen. Der Zwischenstaatliche Ausschuss für Klimaänderungen (IPCC), die etablierte globale Autorität zum Klimawandel, erkennt dies in seinem jüngsten Sachstandsbericht aus dem Jahr 2013 an:

Die Simulation von Wolken in Klimamodellen bleibt eine Herausforderung. Es besteht sehr hohes Vertrauen, dass Unsicherheiten in Wolkenprozessen einen Großteil der Streuung der modellierten Klimasensitivität erklären.

Was ist der Nettoeffekt der Trübung? Wolken führen zu einer kühleren Atmosphäre, indem sie die Nettoenergie der Sonne um etwa 28 Wm–2 reduzieren. Ohne Wolken würde mehr Energie den Boden erreichen und unsere Atmosphäre wäre viel wärmer. Warum sind Wolken schwer zu modellieren? Sie sind amorph; Sie befinden sich in unterschiedlichen Höhen und sind übereinander geschichtet, wodurch sie schwer zu erkennen sind. sie sind nicht solide; es gibt sie in vielen verschiedenen Arten; und Wissenschaftler verstehen nicht vollständig, wie sie sich bilden. Infolgedessen werden Wolken schlecht modelliert. Dies trägt mit einer durchschnittlichen Unsicherheit von ±4,0 Wm–2 zum atmosphärischen thermischen Energiehaushalt einer simulierten Atmosphäre während einer Projektion der globalen Temperatur bei. Diese thermische Unsicherheit ist 110-mal so groß wie die geschätzte jährliche zusätzliche Energie aus überschüssigem CO2. Wenn die Wolkenberechnung unseres Klimamodells nur um 0,9 Prozent abweichen würde – 0,036 ist 0,9 Prozent von 4,0 – würde dieser Fehler die geschätzte zusätzliche Energie aus überschüssigem CO2 überschwemmen. Die gesamten kombinierten Fehler in unserem Klimamodell können zusammen etwa 150 Wm–2 betragen, was mehr als 4.000-mal so groß ist wie die geschätzte jährliche zusätzliche Energie aus höheren CO2-Konzentrationen. Können wir ein so schwaches Signal isolieren?

Es stellt sich heraus, dass Klimamodelle nicht „plug and chug“ sind. Zahlreiche Inputs sind nicht das direkte Ergebnis wissenschaftlicher Studien; Forscher müssen sie durch Parameteranpassung oder Tuning, wie es genannt wird, „entdecken“.

Wenn ein Modell zum Beispiel einen Rückgang des arktischen Meereises zeigt – und wir wissen, dass das arktische Meereis tatsächlich zurückgegangen ist – sagt uns das Modell etwas Neues oder wiederholt es nur seine Anpassungen?

Climate Model Problems Persist, Changes Reduce Accuracy Further

Jedes Mal, wenn das IPCC einen neuen Bericht herausgibt, vom ersten (CAR1), der 1990 herausgegeben wurde, bis zu seinem sechsten und jüngsten Bewertungsbericht (CAR6), der im August 2021 veröffentlicht wurde, behauptet es, dass die neueste Generation von Modellen, die es verwendet, genauer ist als die vorherige Generation.

Wie können ihre Simulationen „verbessert“ werden, wenn, wie ich in Climate Change Weekly 407 besprochen habe, die Modellierer selbst gezwungen waren, nur wenige Wochen vor der Veröffentlichung von CAR6 zuzugeben, dass die Modelle sogar noch heißere Temperaturen und steilere Temperaturtrends projizierten als die vorherige Iteration , deren simulierte Temperaturen bereits zu heiß waren und die gemessenen Temperaturen nicht genau wiedergeben?
Zu ihrer Ehre haben die CARs 1 bis 5 anerkannt, dass natürliche Faktoren – die Sonne, Wolken, Meeresströmungen usw. – zumindest eine gewisse Rolle beim Klimawandel spielen, auch wenn sie zu diesem Zeitpunkt noch wenig verstanden wurden.

Frühere CAR-Berichte gaben immer wieder zu, dass das IPCC nur ein geringes oder sehr geringes Verständnis für jeden der natürlichen Faktoren hatte, die Temperaturänderungen antreiben. Nichtsdestotrotz war das IPCC zuversichtlich, sie als wesentliche Quellen des gegenwärtigen Klimawandels abzutun.

Wenn Sie nur die Zusammenfassung von AR6 für politische Entscheidungsträger lesen, würden Sie nicht wissen, dass es Wolken gibt, es sei denn, Menschen hätten sie durch die Erzeugung von Aerosolen verursacht. Doch Wasserdampf ist bei weitem das dominierende Treibhausgas und macht mehr als 97 Prozent aller Treibhausgase in der Atmosphäre aus, und Wolken haben enorme lang- und kurzfristige Auswirkungen auf die Oberflächentemperaturen. Der IPCC hat dies in früheren AR-Berichten bestätigt und zugegeben, dass Klimamodelle die Rolle, die Änderungen der Wolkendecke beim Klimawandel spielen, nur unzureichend berücksichtigen.

AR6 ignoriert praktisch jeden Einfluss, den die Sonne auf den Klimawandel hat. Der Bericht erkennt kaum an, dass die Sonneneinstrahlung überhaupt eine Rolle beim Klimawandel spielt.
Stattdessen, wie das Wall Street Journal berichtet, überarbeitete man 2,1 Millionen Zeilen Supercomputer-Code, der zur Erforschung der Zukunft des Klimawandels verwendet wurde, und fügte kompliziertere Gleichungen für Wolken und Hunderte andere „Verbesserungen“ hinzu [Hervorhebung von mir]. Sie testeten die Gleichungen, debuggten sie und testeten erneut.
Klimawissenschaftler wissen, dass Klimamodelle extrem kompliziert und zerbrechlich sind. In What We Know About Climate Change (2018, S. 30) erklärt Kerry Emanuel vom MIT:

Die Computermodellierung des globalen Klimas ist vielleicht das komplexeste Unterfangen, das die Menschheit jemals unternommen hat. Ein typisches Klimamodell besteht aus Millionen Zeilen von Computeranweisungen, die entwickelt wurden, um eine enorme Bandbreite physikalischer Phänomene zu simulieren….

Obwohl die Gleichungen, die die physikalischen und chemischen Prozesse im Klimasystem darstellen, bekannt sind, können sie nicht genau gelöst werden. Das Problem dabei ist, dass viele wichtige Prozesse in viel kleineren Maßstäben ablaufen.