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Viele neue wissenschaftliche Arbeiten bestätigen, dass die Ergebnisse von Klimamodellen miteinander in Konflikt stehen, von Beobachtungen abweichen und nicht vollständig in der etablierten Physik verwurzelt sind.

10 Studien welche die Diskrepanzen zwischen den realen Verhältnissen der Atmosphäre im gegensatz den Klimamodellen aufzeigen. Dabei wurden historische Daten des GRACE Satelliten, SST und vielen anderen, seit Aufzeichnungsbeginn bis Ende 2018 herangezogen.

Image Source: Essex and Tsonis, 2018

Klimamodelle basieren auf der Annahme, dass Treibhausgase eine grundlegende Kontrolle über das Klimasystem der Erde ausüben.  Deshalb wird seit Jahrzehnten vorhergesagt, dass die Katastrophe den Planeten als Folge des steigenden CO2-Ausstoßes treffen wird.

Image Source: Associated Press (1989)

Und doch wenden Klimamodelle im Gegensatz zu ihrer populären Darstellung die Gesetze der Physik in ihren Darstellungen nicht vollständig an (Essex und Tsonis, 2018).   Dies ist wahrscheinlich der Grund, warum die Ergebnisse von Klimamodellen (a) oft sehr unterschiedlich sind und (b) häufig von realen Beobachtungen abweichen.

Uns fehlt das Verständnis für die Klimamechanismen.

Im Gegensatz zu den von der Regierung (den Vereinten Nationen') hergestellten Sicherheitsrahmen schlagen Wissenschaftler zunehmend vor, dass wir die grundlegenden Prozesse und Mechanismen im Klimasystem der Erde noch nicht ausreichend verstanden haben.

"Wir können komplexe Modelle des Erdsystems bauen und betreiben, aber wir haben nicht genügend Verständnis für die Prozesse und Mechanismen, um die von ihnen erzeugten Vorhersagen und Projektionen quantitativ bewerten zu können oder zu verstehen, warum verschiedene Modelle unterschiedliche Antworten geben." (Collins et al. 2018)
"Klimaveränderungen in den Polargebieten sind nach wie vor schwer vorherzusagen, was darauf hindeutet, dass die zugrunde liegenden Mechanismen der Polaramplifikation unsicher und fragwürdig bleiben."  (Ding et al., 2018)"

Nicht fälschbare Modelle

Da Klimamodelle nicht dem "harten" wissenschaftlichen Standard der Fälschung unterworfen sind, werden sie zudem der nicht-skeptischen Öffentlichkeit zwangsläufig als unfälschbar präsentiert.  Mit anderen Worten, wenn Klimamodelle nicht mit realen Beobachtungen übereinstimmen, werden sie nicht als falsch oder entsorgungswürdig angesehen.  Stattdessen wird vorgeschlagen, dass sie nur eine kleine Überarbeitung benötigen.

Die Weigerung, Klimamodelle, die im Widerspruch zu Beobachtungen stehen, aufzugeben, ist offenbar in der Politik verwurzelt.  Kundzewicz et al. (2018) weisen darauf hin, dass der "harte" wissenschaftliche Standard, der besagt, dass Ergebnisse mit einem gewissen Maß an Sicherheit quantitativ validiert werden sollten, bevor politische Initiativen formuliert werden, heute als "unrealistisch und kontraproduktiv" gilt.  Deshalb gedeiht die Klimamodellierung in der modernen "weichen" politischen Welt - einem Bereich, in dem die Strenge der Beobachtung und Falsifikation - die wissenschaftliche Methode - nicht gelten muss.

"In der Vergangenheit wurde angenommen, dass die Wissenschaft "harte" Ergebnisse in quantitativer Form liefert, im Gegensatz zu "weichen" Determinanten der Politik, die interessengetrieben und werthaltig sind. Doch die traditionelle Annahme der Sicherheit wissenschaftlicher Informationen wird heute als unrealistisch und kontraproduktiv anerkannt." (Kundzewicz et al., 2018)"

Klimamodelle stimmen nicht mit der Realität überein

Problematisch ist, dass Klimamodelle, auch wenn sie neu abgestimmt werden, immer noch sehr unterschiedliche Ergebnisse liefern, sowohl voneinander als auch im Vergleich zu Beobachtungsnachweisen.

In den letzten Monaten wurden viele neue wissenschaftliche Arbeiten veröffentlicht, die das Versagen von Klimamodellen bei der Simulation des Erdklimas dokumentieren.  Eine Auswahl von 10 Peer-Reviewed Papers aus dem Jahr 2018 sind nachfolgend aufgeführt.

In mehreren Fällen haben Wissenschaftler berichtet, dass keine der Ergebnisse der modernen Klimamodelle mit den Ergebnissen aus der Praxis übereinstimmen.  In einigen Fällen führen die Modelle zu gegenteiligen Ergebnissen (d.h. Erwärmung statt Kühlung, Aufstieg statt Fall, etc.).

Es wird zunehmend erkannt, dass Klimamodelle "nicht nur in der Dynamik nicht übereinstimmen, sondern auch mit der Realität" (Essex und Tsonis, 2018).

1. Essex and Tsonis, 2018

- "Klimamodelle nutzen die bekannte Physik nicht vollständig. So werden sie a priori gefälscht. Unvollständige Physik und die endliche Darstellung von Computern können zu falschen Instabilitäten führen."

- "Das Standardmodell der Physik zum Beispiel unterliegt einer Verfälschung. Wenn es in kontrollierten Experimenten keine korrekten Vorhersagen macht, ist es falsch. Die Prognosen sind dort nicht gut genug. Selbst in der Astrophysik erklären Modelle Phänomene, die normalerweise einer Verfälschung unterliegen, durch umfassende Fragen nach mehreren Vorkommnissen ähnlicher physikalischer Umstände, selbst in stark datenhungrigen Kontexten. Was Klimamodelle grundlegend anders macht, ist, dass sie als nicht falsifizierbar dargestellt werden. Auch wenn sie von den tatsächlichen Beobachtungen abweichen, werden sie nicht durch ein besseres konkurrierendes Modell ersetzt. Abweichende Regelungen erfordern lediglich eine Neuausrichtung. Außerdem führt die Umstellung anstelle des Ersatzes durch bessere Modelle dazu, dass sich alle Modelle ähnlicher werden."

- "[A]Gibt es Vorschläge, die zeitgenössische Modelle machen, die für ihre eigenen Ziele entscheidend sind, die falsifizierbar sind? Gibt es einen physischen Test, der uns zu dem Schluss zwingen würde, dass sie ihre eigenen Ziele nicht erreichen können, was ein Überdenken der Grundannahmen erfordert? Dieses Papier befasst sich mit dieser Frage. Aber es ist eine Frage, die angesichts vieler weit verbreiteter Missverständnisse über die direkte meteorologisch basierte Projektionsmodellierung des Klimas nicht nachvollziehbar ist. Vor allem unter diesen Missverständnissen ist, dass Klimamodelle vollständige Implementierungen der bekannten, ausgereiften Physik sind. Diese falsche Vorstellung kann zu dem Schluss führen, dass Fälschung irrelevant ist, da Modelle einfach eine Ausführung der bisher bekannten korrekten Physik sind."

- "Die empirische Natur großer Klimamodelle zeigt sich deutlich in ihren vielfältigen Ergebnissen. Wenn sie die Gesetze der Physik in ihrer Gesamtheit befolgen würden, würden sie alle unter den gleichen Bedingungen die gleichen Ergebnisse erzielen. Aber das tun sie nicht. In einer aktuellen Studie wurden die Climate Model Intercomparison Project Phase 3 (CMIP3) Modelle[2] betrachtet und ein detaillierter Vergleich auf der Dynamikebene unter Einbeziehung von Klimanetzwerken durchgeführt[Steinhaeuser und Tsonis, 2013]. Es wurde festgestellt, dass die Modelle nicht nur in Bezug auf die Dynamik nicht übereinstimmen, sondern auch mit der Realität nicht übereinstimmen."

2. Collins et al., 2018

- "Hier gibt es eine dynamische Lücke in unserem Verständnis. Während wir konzeptionelle Modelle haben, wie Wettersysteme entstehen und ihre Entwicklung über Tage bis Wochen vorhersagen können, haben wir keine Theorien, die die Gründe für einen extrem kalten oder warmen, nassen oder trockenen Winter auf kontinentaler Ebene ausreichend erklären können. Noch wichtiger ist, dass wir nicht in der Lage sind, solche Zustände glaubhaft vorherzusagen."

- "Ebenso können wir komplexe Modelle des Erdsystems bauen und betreiben, aber wir haben nicht genügend Verständnis für die Prozesse und Mechanismen, um die von ihnen erzeugten Vorhersagen und Projektionen quantitativ bewerten zu können oder zu verstehen, warum verschiedene Modelle unterschiedliche Antworten geben.

- "Die globale Erwärmung "Hiatus" ist ein Beispiel für ein Klimaereignis, das möglicherweise mit Telekommunikations-Verbindungen zwischen den Becken zusammenhängt. Während dekadische Klimaschwankungen erwartet werden, war das Ausmaß des jüngsten Ereignisses unvorhersehbar. Eine dekadische Periode verstärkter Passatwinde im Pazifik und kühlerer Meeresoberflächentemperaturen (SSTs) wurde als führender Kandidatenmechanismus für die globale Abschwächung der Erwärmung identifiziert."

3. Kundzewicz et al., 2018

- "Klimamodelle müssen verbessert werden, bevor sie effektiv für die Anpassungsplanung und -gestaltung genutzt werden können. Eine wesentliche Reduzierung des Unsicherheitsbereichs würde ein besseres Verständnis der in Modellen implementierten Prozesse und eine feinere Auflösung von GCMs und RCMs erfordern. Es ist jedoch unwahrscheinlich, dass wichtige Unsicherheiten in naher Zukunft beseitigt oder erheblich reduziert werden können (vgl. Buytaert et al., 2010). Die Unsicherheit bei der Schätzung der Klimasensitivität (Änderung der globalen Mitteltemperatur, was einer Verdoppelung der CO2-Konzentration in der Atmosphäre entspricht) ist in den letzten Jahrzehnten nicht wesentlich zurückgegangen. Eine höhere Auflösung des Klimainputs für Wirkungsmodelle erfordert eine Verkleinerung (statistisch oder dynamisch) der GCM-Ausgaben, wodurch weitere Unsicherheiten entstehen."

- "[C]limate Modelle simulieren derzeit nicht den Wasserkreislauf mit hinreichend feiner Auflösung, um die hydrologischen Auswirkungen von Einzugsgebieten auf den anthropogenen Klimawandel zurückzuführen. Es wird erwartet, dass Klimamodelle und Wirkungsmodelle in Zukunft besser integriert werden."

- "Die Kalibrierung und Validierung eines hydrologischen Modells sollte vor der Anwendung auf die Folgenabschätzung für den Klimawandel erfolgen, um die Unsicherheit der Ergebnisse zu verringern. In der Regel werden jedoch globale hydrologische Modelle nicht kalibriert und validiert. .... Modellbasierte Prognosen der Auswirkungen des Klimawandels auf die Wasserressourcen können sehr unterschiedlich sein. In diesem Fall können die Wassermanager kein Vertrauen in ein einzelnes Szenario oder eine Prognose für die Zukunft haben. Dann können keine robusten, quantitativen Informationen geliefert werden, und es müssen Anpassungsverfahren entwickelt werden, die identifizierte Projektionsbereiche und Unsicherheitsschätzungen verwenden. Außerdem gibt es wichtige, nicht-klimatische Faktoren, die die zukünftigen Wasserressourcen beeinflussen."

- "Wie von Funtowicz und Ravetz (1990) festgestellt, wurde in der Vergangenheit davon ausgegangen, dass die Wissenschaft "harte" Ergebnisse in quantitativer Form liefert, im Gegensatz zu "weichen" Determinanten der Politik, die zinsgetrieben und werthaltig sind. Doch die traditionelle Annahme der Sicherheit wissenschaftlicher Informationen wird heute als unrealistisch und kontraproduktiv anerkannt. Die Politik muss "harte" Entscheidungen treffen, zwischen widersprüchlichen Optionen (wobei Verpflichtungen und Einsätze im Vordergrund stehen) wählen und "weiche" wissenschaftliche Informationen verwenden, die mit erheblicher Unsicherheit behaftet sind. Die Unsicherheit wurde dadurch verstärkt, dass politische Entscheidungsträger ihre eigenen Tagesordnungen haben, die die Manipulation von Unsicherheit beinhalten können. Die an einer Orientierungsaussprache beteiligten Parteien können sich selektiv und zu ihrem eigenen Vorteil auf Unsicherheit in ihren Argumenten berufen."

4. Lacour et al., 2018

- "Die Darstellung von Wolken über Grönland ist ein zentrales Anliegen der Modelle, denn Wolken treffen auf die Oberflächenschmelze des Eises. Wir stellen fest, dass die meisten Modelle über Grönland im Sommer eine unzureichende Bewölkung aufweisen. Darüber hinaus erzeugen alle Modelle zu wenig nicht-opake Flüssigkeit, die Wolken optisch dünn genug enthält, um die direkte Sonneneinstrahlung an die Oberfläche gelangen zu lassen (-1% bis -3,5% am Boden). Einige Modelle erzeugen zu wenig undurchsichtige Wolken. In den meisten Klimamodellen gelten die in ganz Grönland festgestellten Verzerrungen der Cloud-Eigenschaften auch für den Summit, der den Wert des Bodenobservatoriums in der Modellbewertung belegt".

- "Beim Summit unterschätzen Klimamodelle den Cloud Radiative Effect (CRE) an der Oberfläche, insbesondere im Sommer. Der Haupttreiber der Sommer-CRE-Verzerrungen im Vergleich zu den Beobachtungen ist die Unterschätzung der Wolkendecke im Sommer (-46% bis -21%), was zu einem unterschätzten langwelligen Strahlungswärmeeffekt (CRELW = -35,7 W m-2 bis -13,6 W m-2 im Vergleich zu den Bodenbeobachtungen) und einem unterschätzten Kurzwellenkühleffekt (CRESW = +1,5 W m-2 bis +10,5 W m-2 im Vergleich zu den Bodenbeobachtungen) führt. Insgesamt erwärmen die simulierten[modellierten] Wolken die Oberfläche nicht so stark wie beobachtet."

- "Von besonderer Bedeutung ist, dass Wolken über einem großen Teil des grönländischen Eisschildes Oberflächenschmelzen auslösen können (Bennartz et al. 2013; Solomon et al. 2017). Die Oberflächenschmelze in Grönland nimmt aufgrund positiver Rückkopplungen zwischen Wolkenmikrophysik, Oberflächenschmelze und Oberflächenalbedo nichtlinear mit steigenden Temperaturen zu (Fettweis et al. 2013) und moduliert die Massenbilanz der Eisdecke (Van Tricht et al. 2016; Hofer et al. 2017)."

- "Jedes Modell, das in dieser Studie untersucht wird, unterschätzt die Erwärmung der strahlenden Netto-Wolkenoberfläche im Sommer. .... [O]nly wenige allgemeine Zirkulationsmodelle sind in der Lage, die Oberfläche des grönländischen Eisschildes darzustellen (Cullather et al. 2014). .... Da die gesamte Strahlungserwärmung der Wolke in den Modellen unterschätzt wird, ist eine Unterschätzung der Oberflächenschmelzung Grönlands zu erwarten. Allerdings ist die Falschdarstellung von Wolken nicht der einzige Verzerrer bei der modellierten Oberflächenschmelze."

Keines der Klimamodelle entspricht den Beobachtungen.

5. Kravtsov et al., 2018

- "Abweichungen des modellsimulierten Klimawandels von Beobachtungen, wie z.B. einer kürzlichen "Pause" in der globalen Erwärmung, haben große Beachtung gefunden. Solche dekadischen Diskrepanzen zwischen modellsimulierten und beobachteten Klimatrends sind im gesamten 20. Jahrhundert verbreitet und ihre Ursachen sind noch wenig bekannt."

- "Während Klimamodelle verschiedene Stufen dekadischer Klimaschwankungen und einige regionale Ähnlichkeiten mit Beobachtungen aufweisen, entspricht keine der betrachteten Modellsimulationen dem beobachteten Signal in Bezug auf seine Größe, räumliche Muster und ihre sequentielle Zeitentwicklung. Diese Ergebnisse zeigen ein erhebliches Maß an Unsicherheit bei der Interpretation des beobachteten Klimawandels unter Verwendung der aktuellen Generation von Klimamodellen".

6. Kam et al., 2018

- Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es in Teilen Nordamerikas nur marginale Hinweise auf einen aufkommenden nachweisbaren anthropogenen Beitrag zu einer früheren WSCT (Winter-Frühlings-Center-Zeit) gibt. Zu den Regionen mit den stärksten relativen Hinweisen auf einen anthropogenen Beitrag in unserer Analyse gehören: die nord-zentralen USA (Region 3), die gebirgigen westlichen USA/Südwestkanada (Region 1) und die extrem nordöstlichen USA und kanadischen Maritimes (Region 6)".

- "In keiner der untersuchten Regionen unterstützt jedoch die Mehrheit der neun untersuchten CMIP5-Modelle robust eine nachweisbare Zuordnung eines früheren (abnehmenden) WSCT-Trends zu anthropogenem Forcieren. In gewisser Weise liegt die Schwierigkeit, ein Klimaschutzsignal zu erkennen, in einem niedrigen Signal-Rausch-Verhältnis (Ziegler et al. 2005). Anscheinend ist der Einfluss des Klimawandels für die vorliegende Variable nicht sehr groß im Vergleich zu interannuellem/interdekadischem Variabilitätsrauschen."

7. Agarwal and Wettlaufer, 2018

- "Die Fluktuationsstatistiken der beobachteten Meereisausdehnung während der Satellitenzeit werden mit der Modellausgabe aus CMIP5-Modellen mittels einer multifraktalen Zeitreihenmethode verglichen. Die beiden robusten Merkmale der Beobachtungen sind, dass auf jährlichen bis halbjährlichen Zeitskalen die Eisausdehnung eine weiße Störgeräusche-Struktur aufweist, und es gibt einen dekadischen Skalentrend, der mit dem Zerfall der Eisdecke verbunden ist."

- "Es wird gezeigt, dass (i) eine große intermodale Variabilität der aus den Modellen extrahierten Zeitskalen vorliegt, (ii) keines der Modelle die in den Satellitenbeobachtungen gefundenen dekadischen Zeitskalen aufweist, (iii) fünf der 21 untersuchten Modelle[24%] die beobachtete weiße Störgeräusche-Struktur aufweisen und (iv) der Mittelwert des Multi-Modell-Ensembles weder die beobachtete weiße Störgeräusche-Struktur noch den beobachteten dekadischen Trend aufweist".

8. Luo et al., 2018

- "In den letzten drei Jahrzehnten ist die gemäßigte Meeresoberfläche (SST) im östlichen Äquatorialpazifik zurückgegangen, was dazu beiträgt, die Rate der globalen Erwärmung zu verringern. Die meisten CMIP5-Modellsimulationen mit historischem Strahlungsantrieb reproduzieren jedoch nicht diese pazifische La Niña-ähnliche Kühlung. Basierend auf der Annahme von "perfekten" Modellen haben frühere Studien gezeigt, dass Fehler in simulierten internen Klimaschwankungen und/oder externen Strahlungseinflüssen die Diskrepanz zwischen den Multi-Modell-Simulationen und der Beobachtung verursachen können".

- "Basierend auf den insgesamt 126 Erkenntnissen des 38 CMIP5-Modells Historische Simulationen zeigen die Ergebnisse, dass keine der 126 historischen Modellrechnungen die Intensität der beobachteten Ostpazifikkühlung reproduziert (Abb. 1d) und nur eine Simulation eine schwache Kühlung erzeugt (-0,007 °C pro Jahrzehnt)."

9. Hanna et al., 2018

- "Jüngste Änderungen im Sommer in Grönland, die von keinem der CMIP5-Modelle erfasst wurden."

- "Angesichts der etablierten Zusammenhänge zwischen dem Luftdruck in der Region Grönland und der Lufttemperatur und den Niederschlagsextremen stromabwärts.... stellt dies die Genauigkeit der simulierten Änderungen des nordatlantischen Strahlverlaufs und der daraus resultierenden klimatologischen Anomalien in Frage... sowie der zukünftigen Prognosen der GrIS-Massenbilanz, die unter Verwendung globaler und regionaler Klimamodelle erstellt werden.".

10. Scanlon et al., 2018

- "Die Modelle unterschätzen die großen dekadischen (2002-2014) Trends in der Wasserspeicherung im Vergleich zu GRACE-Satelliten, sowohl abnehmende Trends im Zusammenhang mit menschlichem Eingreifen und Klima als auch zunehmende Trends im Zusammenhang mit Klimaschwankungen. Die schlechte Übereinstimmung zwischen Modellen und GRACE unterstreicht die Herausforderungen, die noch immer für globale Modelle bestehen, um menschliche oder klimatische Auswirkungen auf die globalen Trends der Wasserspeicherung zu erfassen."

- "Zunehmende TWSA-Trends (Total Water Storage Anomalies) finden sich hauptsächlich in nicht bewässerten Becken, meist in feuchten Regionen, und können mit Klimaschwankungen zusammenhängen. Modelle unterschätzen auch den Median GRACE steigende Trends (1,6-2,1 km3/y) um bis zu einen Faktor von ∼8 in GHWRMs[globale hydrologische und Wasserressourcenmodelle] (0,3-0,6 km3/y).""

- "Die Unterschätzung der von GRACE abgeleiteten TWSA steigenden Trends ist für LSMs[globale Landoberflächenmodelle] viel größer, wobei vier der fünf LSMs[globale Landoberflächenmodelle] entgegengesetzte Trends aufweisen (d.h. mediane negative statt positive Trends)."

- "Steigende GRACE-Trends finden sich auch in den umliegenden Becken, wobei die meisten Modelle negative Trends aufweisen. Modelle unterschätzen die zunehmenden Trends in Afrika, insbesondere im südlichen Afrika, stark."
- "TWSA-Trends von GRACE in Nordostasien steigen im Allgemeinen, aber viele Modelle zeigen rückläufige Trends, insbesondere im Yenisei."

- "[D]die Größe des geschätzten Klimabeitrags zum GMSL[globaler mittlerer Meeresspiegel] ist doppelt so hoch wie der menschliche Beitrag und umgekehrt im Zeichen."