Warum wir für den Klimawandel immer noch ein CERN brauchen – Physics World

<a href="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/why-we-still-need-a-cern-for-climate-change-physics-world-1.jpg" data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/why-we-still-need-a-cern-for-climate-change-physics-world-1.jpg" data-caption="Besorgniserregender Trend Damit sich Gesellschaften an die Auswirkungen des Klimawandels anpassen können, sind verlässliche Klimamodelle erforderlich. (Mit freundlicher Genehmigung von Shutterstock/Migel)“>

Letztes Jahr war es ein heißes Jahr. Die Land- und Meerestemperaturen stiegen in der zweiten Hälfte des Jahres 0.2 jeden Monat um bis zu 2023 °C, und diese warmen Anomalien hielten bis ins Jahr 2024 an. Wir wissen, dass sich die Welt erwärmt, aber der plötzliche Hitzeschub war nicht vorhergesagt worden. Wie der NASA-Klimawissenschaftler Gavin Schmidt schrieb in Natur kürzlich: „Es ist demütigend und ein wenig besorgniserregend, zuzugeben, dass kein Jahr die Vorhersagefähigkeiten der Klimawissenschaftler mehr beeinträchtigt hat als 2023.“

Wie Schmidt weiter erklärte, sei eine rekordverdächtige Wärmeperiode als „unwahrscheinlich“ erachtet worden, obwohl 2023 ein El-Niño-Jahr sei, in dem das relativ kühle Wasser im zentralen und östlichen äquatorialen Pazifik durch wärmeres Wasser ersetzt werde. Das Problem besteht darin, dass die komplexen Wechselwirkungen zwischen atmosphärischer Tiefenkonvektion und äquatorialen Arten der Ozeanvariabilität, die El Niño zugrunde liegen, in herkömmlichen Klimamodellen nur unzureichend aufgelöst werden.

Unsere Unfähigkeit, El Niño mit aktuellen Klimamodellen richtig zu simulieren (J. Klima 10.1175/JCLI-D-21-0648.1) ist symptomatisch für ein viel größeres Problem. Im Jahr 2011 argumentierte ich, dass zeitgenössische Klimamodelle nicht gut genug seien, um die sich ändernde Natur von Wetterextremen wie Dürren, Hitzewellen und Überschwemmungen zu simulieren (siehe „Ein CERN für den Klimawandel” März 2011 S. 13). Mit Gitterpunktabständen von typischerweise etwa 100 km liefern diese Modelle eine verschwommene, verzerrte Vision des zukünftigen Klimas. Für Variablen wie Niederschlag die systematischen Fehler mit solch geringer räumlicher Auflösung verbunden sind größer als die Klimawandelsignale, die die Modelle vorherzusagen versuchen.

Verlässliche Klimamodelle sind von entscheidender Bedeutung, damit sich Gesellschaften an den Klimawandel anpassen, die Dringlichkeit der Erreichung des Netto-Nullpunkts einschätzen oder Geoengineering-Lösungen umsetzen können, wenn es wirklich schlimm wird. Doch wie ist eine Anpassung möglich, wenn wir nicht wissen, ob Dürren, Hitzewellen, Stürme oder Überschwemmungen die größere Bedrohung darstellen? Wie beurteilen wir die Dringlichkeit von Netto-Null, wenn Modelle keine „Kipppunkte“ simulieren können? Wie kann man sich auf mögliche Geoengineering-Lösungen einigen, wenn nicht zuverlässig abgeschätzt werden kann, ob das Versprühen von Aerosolen in der Stratosphäre die Monsune abschwächt oder die Feuchtigkeitsversorgung der tropischen Regenwälder verringert? Klimamodellierer müssen das Problem der Modellunzulänglichkeit viel ernster nehmen, wenn sie der Gesellschaft verlässliche, umsetzbare Informationen über den Klimawandel liefern wollen.

Ich bin 2011 zu dem Schluss gekommen, dass wir globale Klimamodelle mit einer räumlichen Auflösung von etwa 1 km (mit kompatibler zeitlicher Auflösung) entwickeln müssen, und dass der einzige Weg, dies zu erreichen, darin besteht, menschliche und Computerressourcen zu bündeln, um ein oder mehrere international verbundene Institute zu schaffen. Mit anderen Worten: Wir brauchen ein „CERN für den Klimawandel“ – eine Initiative, die von der Teilchenphysikanlage in der Nähe von Genf inspiriert ist, die zum Symbol für internationale Zusammenarbeit und Fortschritt geworden ist.

Das war vor 13 Jahren und seitdem hat die Natur mit aller Macht gesprochen. Wir haben beispiellose Hitzewellen, Stürme und Überschwemmungen erlebt Das Weltwirtschaftsforum stufte „extremes Wetter“ als wahrscheinlichstes globales Ereignis ein in den kommenden Jahren eine Wirtschaftskrise auslösen. Als prominenter Klimaforscher Michael Mann bekannt im Jahr 2021 nach einer verheerenden Überschwemmung in Nordeuropa: „Das Signal des Klimawandels tritt aus dem Lärm schneller hervor, als die Modelle vorhergesagt haben.“ Diese Ansicht wurde von a. unterstützt Informationsnotiz von der Royal Society für die COP26-Klimakonferenz in Glasgow im Jahr 2021, in der festgestellt wurde, dass die Unfähigkeit, physikalische Prozesse bis ins kleinste Detail zu simulieren, für „die größten Unsicherheiten im zukünftigen Klima, insbesondere auf regionaler und lokaler Ebene“, verantwortlich sei.

Doch Modellierungsverbesserungen haben mit der sich verändernden Natur dieser realen Extreme nicht Schritt gehalten. Während viele nationale Klimamodellierungszentren endlich mit der Arbeit an hochauflösenden Modellen begonnen haben, wird es bei aktuellen Trends noch bis zur zweiten Hälfte des Jahrhunderts dauern, bis eine Auflösung im Kilometermaßstab erreicht ist. Für die Bekämpfung des Klimawandels wird es zu spät sein (siehe Abbildung unten), und Dringlichkeit ist mehr denn je geboten.

Ein Klima-EVE

Die internationale Bündelung von Personal- und Computerressourcen ist eine naheliegende Lösung. In einem Rückblick auf die britische Wissenschaft im Jahr 2023 schreibt der Nobelpreisträger Paul Nurse kommentierte dass „es Forschungsbereiche von globaler strategischer Bedeutung gibt, in denen neue multinational finanzierte Institute oder internationale Forschungsinfrastrukturen in Betracht gezogen werden könnten, ein offensichtliches Beispiel ist ein Institut für Klimawandel, das nach dem EMBL-Modell (European Molecular Biology Laboratory) aufgebaut ist“. Er fügte hinzu, dass „solche Institute leistungsstarke Instrumente für die multinationale Zusammenarbeit sind und nicht nur international, sondern auch für das Gastland großen Nutzen bringen“.

Warum ist es also nicht passiert? Manche sagen, dass wir nicht mehr Wissenschaft brauchen und stattdessen Geld ausgeben müssen, um denjenigen zu helfen, die bereits unter dem Klimawandel leiden. Das stimmt, aber Computermodelle haben im Laufe der Jahre gefährdeten Gesellschaften enorm geholfen. Vor den 1980er Jahren konnten schlecht vorhergesagte tropische Wirbelstürme Hunderttausende Menschen in gefährdeten Gesellschaften töten. Dank der verbesserten Modellauflösung können jetzt hervorragende Vorhersagen für die kommende Woche (und die Möglichkeit, die Vorhersagen zu kommunizieren) getroffen werden, und es kommt selten vor, dass mehr als ein paar Dutzend Menschen durch extreme Wetterbedingungen getötet werden.

<a data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/why-we-still-need-a-cern-for-climate-change-physics-world.png" data-caption="Zu wenig zu spät Basierend auf aktuellen Trends werden globale Klimamodelle, die in Klimabewertungsberichten des Weltklimarats verwendet werden, bis 2055 nur eine Auflösung von wenigen Kilometern haben. (Neu gezeichnet aus dem Original von Andreas Prein, National Center for Atmospheric Research) ” title=” Klicken Sie hier, um das Bild im Popup zu öffnen“ href=“https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/why-we-still-need-a-cern-for-climate-change-physics-world. png“>

Hochauflösende Klimamodelle werden dazu beitragen, Milliardeninvestitionen zu tätigen, damit gefährdete Gesellschaften widerstandsfähiger gegen regional spezifische Arten künftiger extremer Wetterereignisse werden. Ohne diese Informationen könnten Regierungen riesige Geldbeträge für Fehlanpassungen verschwenden. Tatsächlich bereits Wissenschaftler aus dem globalen Süden beschweren dass sie keine umsetzbaren Informationen aus zeitgenössischen Modellen haben, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Andere sagen, dass unterschiedliche Modelle notwendig sind, damit wir uns auf ihre Vorhersagen verlassen können, wenn sie alle übereinstimmen. Allerdings ist die aktuelle Generation von Klimamodellen überhaupt nicht vielfältig. Sie alle gehen davon aus, dass entscheidend wichtige klimatische Subgitterprozesse wie tiefe Konvektion, Strömung über Orographie und Ozeanvermischung durch mesoskalige Wirbel durch einfache Formeln parametrisiert werden können. Diese Annahme ist falsch und die Ursache für häufige systematische Fehler in zeitgenössischen Modellen. Es ist besser, die Modellunsicherheit mit mehr darzustellen wissenschaftlich fundierte Methoden.

Es könnte sich jedoch eine Verschiebung abzeichnen. Im vergangenen Jahr fand in Berlin ein Klimamodellierungsgipfel statt, um den Startschuss für das internationale Projekt zu geben Erdvisualisierungs-Engines (VORABEND). Ziel ist es, nicht nur hochauflösende Modelle zu erstellen, sondern auch die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern aus dem globalen Norden und Süden zu fördern, um gemeinsam genaue, zuverlässige und umsetzbare Klimainformationen zu erhalten.

Wie das EMBL ist geplant, dass EVE eine Reihe hochgradig miteinander verbundener Knotenpunkte umfassen wird, von denen jeder über dedizierte Exascale-Rechenkapazitäten verfügt und der gesamten Weltgesellschaft dient. Die Finanzierung für jeden Knoten – etwa 300 Millionen US-Dollar pro Jahr – ist gering im Vergleich zu den Billionen Dollar an Verlusten und Schäden, die der Klimawandel verursachen wird.

Hoffentlich wird EVE oder etwas Ähnliches in weiteren 13 Jahren die zuverlässigen Klimavorhersagen erstellen, die Gesellschaften auf der ganzen Welt jetzt dringend benötigen. Wenn nicht, fürchte ich, dass es zu spät sein wird.

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