Wie werden dekadische Klimavorhersagen mit einem numerischen Modell gemacht? Von der Theorie zur Klimasimulation

Mit einem numerischen Erdsystemmodell kann der gekoppelte Zustand der Atmosphäre, des Ozeans und der Landoberfläche beschrieben werden. Um mit diesem eine Klimasimulation durchführen zu können, werden Rand- und Anfangsbedingungen möglichst aller Komponenten des Klimasystems benötigt, sowie ein Großrechner, um das Ensemble von rechenzeitintensiven Klimasimulationen durchzuführen.

Ein Erdsystemmodell ist ein numerisches Modell,  das den Zustand der Atmosphäre, des Ozeans und der Landoberfläche auf  globaler Skala beschreibt. Das Erdmodell wird dazu in (tausende) Gitterboxen unterteilt, für die jeweils der Zustand berechnet wird. Für jede Gitterbox kann mit Hilfe von mathematischen Gleichungen und der Kenntnis von physikalischen Gesetzen,  z.B. der zeitliche Verlauf der Oberflächentemperatur ermittelt werden. Soll dieser zeitliche Verlauf der Oberflächentemperatur realistisch sein (ob in der Vergangenheit oder der Zukunft), muss das Modell mit den richtigen Daten gestartet und angetrieben werden.

Die Größe der Gitterboxen bestimmt die sogenannte räumliche Auflösung des Modells.  In der niedrigsten räumlichen Auflösung liefert das in MiKlip benutzte Erdsystemmodell MPI-ESM  für die Atmosphäre Ergebnisse auf einem ~200km x 200km Gitter. In einem zweiten Schritt können regionale Klimamodelle, wie das COSMO-CCLM die Ergebnisse des globalen Modells nutzen, um z.B. für Europa, vergleichbare Ergebnisse mit einer deutlich höheren räumlichen Auflösung (etwa 50km x 50km) zu erzielen.

Das Modell berechnet den Zustand der Atmosphäre, des Ozeans und der Landoberfläche. Um diesen Zustand berechnen zu können benötigt das Modell für eine Simulation des internen Klimasystems laufend externe Informationen,  wie z.B. die Sonneneinstrahlung oder die Konzentration von Treibhausgasen und vulkanischen Aerosolen in der Atmosphäre. Diese Informationen werden Randbedingungen genannt. Die Randbedingungen beeinflussen die Entwicklung des Zustands des Klimasystems. Ein prominentes Beispiel ist der Einfluss der Treibhausgaskonzentration auf die Entwicklung der globalen Oberflächentemperatur.

Benötigt man Randbedingungen für Simulationen in der Vergangenheit (Hindcasts), können diese aus Beobachtungswerten zusammengesetzt werden. Für Simulationen in der Zukunft, etwa Klimavorhersagen oder Klimaprojektionen, werden projizierte Randbedingungen benutzt: Diese sogenannten RCPs (Representative Concentration Pathways) beschreiben mögliche Szenarien für die zukünftige Entwicklung, z.B. der Konzentration von Treibhausgasen, die Expertengruppen u.a. anhand projizierter wirtschaftlicher und demografischer Entwicklungen bestimmen können. Die unterschiedlichen Szenarien für die projizierten Randbedingungen liegen im ersten Jahrzehnt sehr nah beieinander, später laufen sie aber schnell auseinander. Der Unterschied zwischen diesen Randbedingungen spielt somit  für dekadische Klimavorhersagen eine untergeordnete Rolle, für langfristigere Projektionen sind sie aber entscheidend. Die Randbedingungen, die im MiKlip-System verwendet werden, folgen dem Protokoll des internationalen Projekts zum Vergleich von Erdsystemmodellen (CMIP).

Damit das Modell den Zustand des Erdsystems für zukünftige Zeitpunkte möglichst gut berechnen kann, muss es von einem möglichst genauen Anfangszustand starten. Idealerweise würde das bedeuten, dass das Modell zum Startpunkt einen beobachteten Wert für jeden seiner Gitterpunkte und für jede Variable erhält. Leider gibt es nicht für jeden Zeit- und Gitterpunkt Beobachtungswerte, so dass die Anfangsbedingungen meist aufwendig berechnete Mischformen aus gemittelten Beobachtungswerten und gekoppelten Modellsimulationen sind (sogenannte Reanalysen oder State Estimates).

Einige Komponenten bzw. dynamische Prozesse im Klimasystem verändern sich nur sehr langsam: Wenn sich z.B. im Ozean eine große Veränderung entwickelt hat, dann hat diese nicht nur für ein Paar Tage einen Einfluss auf die Atmosphäre, sondern sogar über mehrere Jahre. Wissenschaftler haben herausgefunden, dass man für dekadische Klimavorhersagen dieses mehrjährige „Gedächtnis“ des Klimasystems vorteilhaft nutzen kann (also für bessere Vorhersagen), indem man dem Modell den aktuellen Zustand gewisser Variablen des Erdsystems, wie z.B. der Temperatur und des Salzgehalts im Ozean, zum Startzeitpunkt der Vorhersage über die Anfangsbedingungen mitgibt. Korrekte Anfangsbedingungen sind für dekadische Klimavorhersagen entscheidend; für langfristige Projektionen sind sie meistens weniger bedeutsam.

Es wäre möglich, das Erdsystemmodell nur eine Vorhersage rechnen zu lassen. Allerdings  wissen wir, dass die Rand- und Anfangsbedingungen sowie das Erdsystemmodell selbst nicht fehlerfrei sind, und so müssen wir mehrere Entwicklungsmöglichkeiten für die Zukunft in Betracht ziehen. Um die Bandbreite von möglichen klimatischen Entwicklungen abzuschätzen, werden also mehrere (10-30) Modellsimulationen durchgeführt. Sogenannte Ensemble-Simulationen kann man auf unterschiedliche Arten generieren. Um die Unsicherheiten in den Anfangsbedingungen (z.B. Messfehler) zu erfassen, werden für dekadische Ensemble-Vorhersagen meistens nur die Anfangsbedingungen leicht variiert, woraus sich dann die leicht unterschiedlichen Ensemble-Simulationen ergeben.

Systematische Fehler, die z.B. durch die Unvollkommenheit der Kenntnis des theoretischen Hintergrunds, die Programmierweise des Erdsystemmodells oder minimale Rechenfehler des Computers entstehen, lassen sich u.a. durch den wissenschaftlichen Austausch mit anderen Institutionen, die Klimavorhersagesysteme entwickeln, erkennen, diskutieren und bearbeiten. Es gibt auch den Ansatz, die Ergebnisse verschiedener Erdsystem- bzw. Klimamodelle miteinander zu Multi-Modell-Ensembles zu verbinden, um die Unsicherheit der Verwendung unterschiedlicher Klimamodelle zu erfassen.

Die Klimavorhersagen werden für 10 Jahre in die Zukunft gerechnet. Um z.B. eine Vorhersage für 2017 bis 2026 zu rechnen müssen zunächst die Anfangsbedingungen für diese Vorhersage vorhanden sein. Um Vorhersagen für zehn ganze Jahre machen zu können, werden die Simulationen für das Ensemble bereits in November im Jahr vor dem ersten vorhergesagten Jahr gestartet. Es wird also der letzte beobachtete Zustand im Oktober im Jahr  vor dem ersten vorhergesagten Jahr für die Anfangsbedingungen benötigt. Das Ensemble, das für die 2017-2026 Vorhersage benötigt wird,  wird somit vom 1. November 2016 bis zum 31. Dezember 2026 gerechnet. Diese Vorhersagen sind zunächst nur eine Produktion von Modelldaten und liefern ohne eine eingehende Analyse keine belastbaren Informationen.

Mehrjährige Simulationen mit einem Erdsystemmodell benötigen viel Rechenkapazität und Rechenzeit und werden deshalb auf einem sehr leistungsstarken Großrechner gerechnet. Der Großrechner am Deutschen Klimarechenzentrum (DKRZ) hat z.B. eine Rechenkapazität von etwa 100.000 gängigen Laptops.

Auf einem Großrechner kann man je nach Auflösung eine 10-jährige globale Klimavorhersage mit 10 Ensemble-Mitgliedern, also 100 simulierte Jahre, in 1-2 Tagen berechnen. Für die Evaluierung einer Klimavorhersage benötigt man jedoch noch viele weitere Simulationen (hindcasts), so dass für ein vollständig funktionierendes globales Klimavorhersagesystem mehrere tausend Jahre simuliert werden müssen. Ein Großrechner benötigt dafür etwa 100 Tage.

Die Thematik dekadische Klimavorhersagen ist aktuell ein weltweiter Forschungsgegenstand. Daher existieren neben dem deutschen MiKlip-Projekt noch weitere Projekte, die nach den gleichen Prinzipien dekadische Klimavorhersagesysteme entwickeln. Da für die Evaluierung dieser Klimavorhersagesysteme allerdings sehr viele Simulationen der Vergangenheit gerechnet werden müssen (Hindcasts), kann eine solche Entwicklungsarbeit nur von Institutionen mit ausreichend hohen Großrechnerkapazitäten durchgeführt werden.

Es gibt auch Forschungsprojekte, die die dekadische Klimavorhersagen unterschiedlicher Erdsystemmodelle miteinander vergleichen, wie z.B. das Multi-model decadal forecast exchange-Projekt und CMIP6.