Wolken dominieren als treibende Kraft für Veränderungen des Strahlungshaushalts der Erde und des Klimas. Eine umfassende neue Analyse legt nahe, dass wir so unsicher über Wolkenprozesse und ihre Auswirkungen auf das Klima sind, dass wir unsere Unsicherheit nicht einmal quantifizieren können.
Nach Angaben von Wissenschaftlern (Song et al., 2016) betrug der gesamte Netto-Antrieb für den ozeanisch-atmosphärischen Treibhauseffekt (Gaa) der Erde im Zeitraum 1992-2014 -0,04 W/m² pro Jahr. Mit anderen Worten, der Trend des gesamten langwelligen Treibhauseffekts hatte in diesen 22 Jahren trotz eines CO2-Anstiegs um 42 ppm einen negativen (kühlenden) Nettoeinfluss. Dies war hauptsächlich auf den Abwärtstrend der Bewölkung zurückzuführen, der den langwelligen Einfluss von CO2 überwältigte oder "ausglich".
Image Source: Song et al., 2016
Die Auswirkungen von Wolken auf das Klima sind tiefgreifend - aber auch die Unsicherheiten
Der Einfluss der Wolken hat einen tiefgreifenden Einfluss auf den Strahlungshaushalt der Erde und überwältigt leicht die Auswirkungen von CO2 innerhalb des Treibhauseffekts. Dies wird von Wissenschaftlern seit Jahrzehnten anerkannt.
Trotz des Ausmaßes der Strahlungswirkung von Wolken auf das Klima haben Wissenschaftler auch darauf hingewiesen, dass unsere begrenzte Fähigkeit, Wolkeneffekte zu beobachten oder zu messen, zwangsläufig zu massiven Unsicherheiten führt.
Zum Beispiel schätzten Stephens et al. (2012) die Unsicherheit der jährlichen langwelligen Oberflächenflüsse der Erde auf ±9 W/m² (~18 W/m²), was in erster Linie auf die Unsicherheiten zurückzuführen ist, die mit den langwelligen Strahlungsauswirkungen von Wolken verbunden sind.
Image Source: Stephens et al., 2012
Bei einem Netto-Treibhauseffekt von insgesamt -0,04 W/m² pro Jahr (1992-2014) und einer Unsicherheit des langwelligen Oberflächenflusses von etwa 18 W/m² pro Jahr kann die Möglichkeit einer wissenschaftlichen Bestätigung des anthropogenen (CO2) Signals beim Klimastoß also effektiv ausgeschlossen werden.
Verzicht auf Laborarbeiten in der Wolkenmikrophysik
Anstatt sich der Herausforderung zu stellen, unser Wissen über kritische Wolkenprozesse im Labor und durch Experimente zu erweitern, entscheiden sich Klimawissenschaftler zunehmend dafür, die Auswirkungen von Wolken zu vernachlässigen und Klimamodelle ohne sie zu formulieren.
Eine neue Studie (Morrison et al., 2020) legt nahe, dass nur 8% der 354 Wolkenstudien im Jahr 2018 Labor- oder experimentelle Arbeiten zur Wolkenmikrophysik umfassten.
Ohne Beobachtungen aus der realen Welt und kontrollierte Experimente wird die wissenschaftliche Falsifizierung von Hypothesen nahezu unmöglich. Ohne Falsifizierung kann es keine Bestätigung geben.
Image Source: Morrison et al., 2020
Herausforderungen der Wolkenphysik bei der Klimamodellierung
Aber es wird noch schlimmer. Morrison et al. (2020) erkennen an, dass die Wolkenmikrophysik - Prozesse, die Niederschlag und Verdunstung beeinflussen - ein "kritischer Teil des Wetters und Klimas der Erde" ist. Aber sie bewerten weiter:
"[Es] ist unmöglich, jedes Wolkenteilchen zu simulieren."
"Es gibt kritische Lücken im Wissen über die mikrophysikalischen Prozesse, die auf Partikel einwirken.
"[K]nowledge Lücken in den Kenntnissen über die Wolkenprozesse führen beide zu wichtigen Unsicherheiten in den Modellen, die sich in Unsicherheiten bei Wettervorhersagen und Klimasimulationen, einschließlich Bewertungen des Klimawandels, niederschlagen.
"Es war schwierig oder sogar unmöglich, viele einzelne Prozessraten in Schemata direkt aus Beobachtungen heraus zu begrenzen.
"Es gibt derzeit keine Methode, um Beobachtungen von Übersättigung in Wolken in Bezug auf Flüssigkeit aus der Luft zu erhalten, was viel genauere Methoden zur Temperaturmessung (bis auf 0,01°C genau) erfordert, als dies mit herkömmlichen luftgetragenen Temperatursensoren (typischerweise 0,5°C) möglich ist.
"[Dies] stellt nicht nur den Realismus dieser Schemata im Kern in Frage, sondern auch, ob sie prinzipiell überhaupt überprüfbar sind oder nicht.
Mit anderen Worten, wir überschätzen ernsthaft das Ausmaß, in dem wir die Faktoren, die Wetter und Klima beeinflussen, modellieren oder sogar verstehen können, aufgrund kritischer Beobachtungsbeschränkungen und Wissenslücken bei Wolkenprozessen.
Image Source: Morrison et al., 2020