Datenbasierte Modellierung sektorübergreifender Klimafolgen

 

Die Erwärmung der Erde um bisher 1°C zeigt sich schon heute lokal in vermehrt auftretenden Hitzewellen, Dürren, Starkregenereignissen oder Extremwasserständen an den Küsten und langfristigen regionalen Trends in Temperatur, Niederschlag oder Meeresspiegel. Eine globale Synthese dieser Änderungen und das dazugehörige Verständnis gesellschaftlicher Sensitivitäten steckt bisher noch in den Kinderschuhen, da i) Beobachtungsdaten von Klimafolgen (-ereignissen) lückenhaft sind und ii) der Mensch auch selbst direkten Einfluss auf das Ausmaß von Klimafolgenereignissen hat, etwa durch Landnutzungsänderungen, landwirtschaftliches Management, Verschmutzung, oder Änderungen in Exposition und Anfälligkeit durch ökonomische oder demographische Entwicklung und Anpassungsstrategien.

 

Grundsätzlich sind prozessbasierte Modelle für Hydrologie, Landwirtschaft, natürliche Vegetation, Eisschilde, Permafrost oder Sturmfluten dafür ausgelegt die biophysikalischen Antworten auf den Klimawandel abzuschätzen und dabei auch sozioökonomische Treiber zu berücksichtigen. Durch beobachtetes Klima angetrieben machen sie es theoretisch möglich, Lücken in den Beobachtungen von Klimafolgen zu schließen. Mit Hilfe von alternativen Klimaszenarien ohne Erwärmung oder festgehaltenen sozioökonomischen Bedingungen ermöglichen sie prinzipiell außerdem eine Abschätzung des Anteils, den verschiedene Einflussgrößen auf die Klimafolgenindikatoren haben. Viele Folgenmodelle erfüllen diesen Anspruch jedoch noch nicht, da physikalische Prozesse und sozioökonomische Bedingungen oder Dynamiken nicht oder nur unzureichend dargestellt werden. Beispielsweise beruht die Abschätzung der zukünftigen Auswirkungen des globalen Meeresspiegelanstiegs noch immer auf vereinfachten Ansätzen, die den wissenschaftlichen Fortschritt z.B. in Bezug auf eine ereignisbasierte Simulation von Küstenüberflutungen durch tropischen Wirbelstürme nicht voll nutzen.


Unsere Arbeitsgruppe hat sich zum Ziel gesetzt die Datengrundlage zur Modellierung von Klimawirkungen von Treibhausgasemissionen bis zu sozio-ökonomischen Indikatoren entscheidend zu verbessern. Dabei geht es auch darum nicht-konventionelle Datensätze wie Open Street Maps oder Social Media für die Modellierung zu erschließen und zentral verfügbar zu machen, um die regionale Genauigkeit und Relevanz von Simulationen globaler Klimafolgen voranzutreiben. Unsere Arbeit bedient den wachsenden Bedarf nach der Abschätzung klimabezogener finanzieller Risiken. Unser Ziel ist es auch, den Anteil des Klimas (durch extreme Wetterereignisse oder langfristige Trends) besser zu verstehen und zu quantifizieren und von den direkten menschlichen Einflüssen auf biophysikalische oder soziale Klimafolgen abzugrenzen. Die enge Zusammenarbeit mit Modellierern aus ISIMIP (www.isimip.org) bietet die besondere Möglichkeit weitreichende Fortschritte bei der Klimafolgenmodellierung über alle Sektoren hinweg zu erzielen. Ein Teil der Arbeit wird sich mit der Analyse der ISIMIP-basierten Folgensimulationen beschäftigen. Außerdem entwickeln wir einen Modellierungsansatz für räumlich und zeitlich explizite Abschätzungen der Auswirkungen des Meeresspiegelanstiegs auf Küstengebiete.


Die Kombination von Simulations- und Beobachtungsdaten wird uns in die Lage versetzen die z.B. für die Klimagerichtsbarkeit relevanten Wirkungszusammenhänge zwischen Treibhausgasemissionen und beobachteten Klimaschäden schrittweise besser aufzuklären. Wir werden auch die Entwicklung der globalen Emissionsdatenbank und der einfachen Klimamodellierung am PIK vorantreiben, um den Zusammenhang zwischen Treibhausgasemissionen und vergangenen, gegenwärtigen und zukünftigen Schäden besser  quantifizieren zu können. Auf ISIMIP basierende Schadensfunktionen, die Klimafolgen auf globale mittlere Temperaturveränderungen und die Fähigkeit inkrementelle Temperaturerhöhungen auf Emissionsquellen zurückführen helfen uns vergangene, gegenwärtige und zukünftige Schäden den großen globalen Treibhausgasverursachern zuzuordnen.

Team

Matthias Mengel (Leitung)

Matthias Büchner

Robert Gieseke

Stefanie Heinicke

Stefan Lange

Simon Treu

Iliusi Vega de Valle

Jan Volkholz

Mahé Perrette