Nicht übermorgen: Warum wir den Zeitpunkt des Klima-Kippunkts nicht vorhersagen können

2. August 2024

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Korrekturgelesen von Technische Universität München

Eine in Science Advances veröffentlichte Studie zeigt auf, dass die Unsicherheiten derzeit zu groß sind, um genaue Kippzeiten für wichtige Erdsystemkomponenten wie die Atlantische Meridionale Umwälzzirkulation (AMOC), die polaren Eisschilde oder tropische Regenwälder genau vorherzusagen.

Diese Kippereignisse, die sich als Reaktion auf menschengemachte globale Erwärmung entfalten könnten, sind durch schnelle, irreversible Klimaveränderungen mit potenziell katastrophalen Folgen gekennzeichnet. Allerdings ist es, wie die Studie zeigt, schwieriger, vorherzusagen, wann diese Ereignisse eintreten werden, als bisher angenommen.

Klimawissenschaftler der Technischen Universität München (TUM) und des Potsdam-Instituts für Klimafolgenforschung (PIK) haben drei Hauptquellen der Unsicherheit identifiziert.

Erstens beruhen Vorhersagen auf Annahmen über die zugrunde liegenden physikalischen Mechanismen sowie über zukünftige menschliche Handlungen, um vergangene Daten in die Zukunft zu extrapolieren. Diese Annahmen können zu vereinfacht sein und zu erheblichen Fehlern führen.

Zweitens sind langfristige direkte Beobachtungen des Klimasystems selten, und die betroffenen Erdsystemkomponenten sind möglicherweise in den Daten nicht angemessen repräsentiert. Drittens sind historische Klimadaten unvollständig.

Große Datenlücken, insbesondere für die fernere Vergangenheit, und die Methoden zur Ausfüllung dieser Lücken können Fehler in den Statistiken einführen, die zur Vorhersage möglicher Kippzeiten verwendet werden.

Zur Veranschaulichung ihrer Ergebnisse untersuchten die Autoren die AMOC, ein entscheidendes System ozeanischer Strömungen. Frühere Vorhersagen anhand historischer Daten deuteten darauf hin, dass ein Zusammenbruch zwischen 2025 und 2095 eintreten könnte. Die neue Studie zeigte jedoch auf, dass die Unsicherheiten so groß sind, dass diese Vorhersagen nicht zuverlässig sind.

Mit verschiedenen Vergleichsmerkmalen und Datensätzen reichten die vorhergesagten Kippzeiten für die AMOC sogar bei Annahme der zugrunde liegenden mechanistischen Annahmen von 2050 bis 8065. Zu wissen, dass die AMOC irgendwann innerhalb eines Zeitraums von 6.000 Jahren kippen könnte, ist nicht praktisch nutzbar, und diese große Spanne unterstreicht die Komplexität und Unsicherheit solcher Vorhersagen.

Die Forscher kommen zu dem Schluss, dass, obwohl die Idee der Vorhersage von Kippunkten im Klima attraktiv ist, die Realität von Unsicherheiten geprägt ist. Die aktuellen Methoden und Daten sind dieser Herausforderung nicht gewachsen.

„Unsere Forschung dient sowohl als Weckruf als auch als Warnung“, sagt Hauptautorin Maya Ben-Yami, „Es gibt Dinge, die wir immer noch nicht vorhersagen können, und wir müssen in bessere Daten und ein tieferes Verständnis der betroffenen Systeme investieren. Die Einsätze sind zu hoch, um uns auf unsichere Vorhersagen zu stützen.“

Die Studie von Ben-Yami und Kollegen zeigt, dass Kippereignisse nicht zuverlässig vorhergesagt werden können, aber auch nicht ausgeschlossen werden können. Die Autoren betonen auch, dass statistische Methoden immer noch sehr gut darin sind, uns mitzuteilen, welche Teile des Klimas instabiler geworden sind. Dies betrifft nicht nur die AMOC, sondern auch den Amazonas-Regenwald und die Eisschilde.

„Die großen Unsicherheiten bedeuten, dass wir noch vorsichtiger sein müssen, als wenn wir in der Lage wären, eine Kippzeit genau zu schätzen. Wir müssen immer noch alles tun, um unseren Einfluss auf das Klima zu reduzieren, vor allem durch die Reduzierung von Treibhausgasemissionen. Selbst wenn wir Kippzeiten nicht vorhersagen können, steigt die Wahrscheinlichkeit dafür, dass wichtige Erdsystemkomponenten kippen, mit jedem Zehntelgrad Erwärmung“, schlussfolgert Co-Autor Niklas Boers.

Weitere Informationen: Maya Ben-Yami et al, Unsicherheiten zu groß, um Kippzeiten wichtiger Erdsystemkomponenten aus historischen Daten vorherzusagen, Science Advances (2024). DOI: 10.1126/sciadv.adl4841. www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adl4841

Journal-Informationen: Science Advances

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