Klimamodelle: Was sie berechnen, warum es so viele gibt und wo sie sich widersprechen

Wenn von Klimaprognosen die Rede ist, stecken dahinter Klimamodelle. Das sind Computerprogramme, die das Zusammenspiel von Atmosphäre, Ozeanen, Landoberflächen und Eis simulieren. Doch was berechnen sie genau, warum gibt es Dutzende davon, und wo liegen die grössten Unterschiede?

Was ein Klimamodell tut

Stellen Sie sich die Erde aufgeteilt in ein dreidimensionales Gitter: Würfel von etwa 100 Kilometern Seitenlänge, dutzende Schichten hoch in die Atmosphäre und tief in die Ozeane. In jedem Würfel berechnet das Modell alle 30 bis 60 Minuten physikalische Grössen wie Temperatur, Druck, Feuchtigkeit, Wind und Meeresströmungen, und zwar auf Basis bekannter physikalischer Gleichungen. Eine einzige Simulation über 100 Jahre beansprucht mehrere Millionen Stunden Rechenzeit auf Supercomputern.

Warum gibt es es so viele Klimamodelle

Viele entscheidende Vorgänge sind kleiner als ein Gitterwürfel. Wolken messen typischerweise 1 bis 10 Kilometer und passen damit nicht in ein 100-Kilometer-Raster. Jedes Forschungszentrum muss daher mit vereinfachten Gleichungen arbeiten, sogenannten Parametrisierungen, die diese Prozesse annähern. Verschiedene Teams treffen dabei unterschiedliche Annahmen, etwa darüber, wie sich Wolken bei Erwärmung verhalten.

Rund 49 Forschungsgruppen weltweit betreiben deshalb eigene Modelle und speisen dieselben Szenarien ein. Das Ergebnis ist ein Ensemble unabhängiger Simulationen. Wo die Ergebnisse übereinstimmen, ist das Vertrauen in die Aussage höher. Wo sie sich unterscheiden, zeigt sich, dass die zugrunde liegende Physik noch nicht ausreichend verstanden ist.

Datengrundlage: IPCC AR6 WG1 (2021), CMIP5/CMIP6-Modelldaten  |  Grafik: glaciers.today

Was physikalisch gemessen ist

Einige Grössen sind direkt gemessen und bilden die Grundlage aller Modelle. Der gesamte menschengemachte Strahlungsantrieb beträgt laut IPCC AR6 rund 2,72 W/m² (±0,96) relativ zu 1750. Die natürliche Schwankung durch den 11-jährigen Sonnenzyklus liegt bei 0,1 bis 0,25 W/m². Die CO₂-Konzentration ist von vorindustriellen 280 ppm auf heute über 425 ppm gestiegen. Das ist eine messbare physikalische Tatsache. Ebenso messbar: Die Gesamtabstrahlung der Sonne (TSI) beträgt rund 1361 W/m², und ihre Schwankung über den Sonnenzyklus liegt bei etwa 0,1 Prozent.

Diese Zahlen sind physikalisch gesichert. Wie das Klimasystem auf diese Veränderungen reagiert, also wie stark die Rückkopplungen ausfallen, ist hingegen die zentrale offene Frage.

Wo die grössten Unterschiede liegen

Wolken: Faktor zwei bis drei Unsicherheit. Das IPCC schätzt die Klimasensitivität (Erwärmung bei Verdopplung des CO₂) auf wahrscheinlich 2,5 bis 4,0 Grad (Bestwert: 3 Grad). Die 27 CMIP6-Modelle zeigen jedoch eine breitere Streuung von 1,8 bis 5,6 Grad. Der Unterschied liegt fast ausschliesslich daran, wie Modelle die Wolkenrückkopplung berechnen. Britische Modelle (Met Office Hadley Centre, ECS ~5,5 °C) zeigen starke Rückkopplungen, während amerikanische Modelle wie GFDL (~2,7 °C) oder NASA GISS (~2,7 °C) deutlich moderatere Werte liefern. Forscher wie Nic Lewis und Judith Curry argumentieren auf Basis empirischer Beobachtungsdaten für noch tiefere Werte um 1,5 bis 1,7 Grad.

Aerosol-Wolken-Wechselwirkung: grosse Unsicherheit. Feinstaub beeinflusst Wolkeneigenschaften und kühlt das Klima. Laut IPCC AR6 liegt der Effekt der Aerosol-Wolken-Wechselwirkung bei −1,0 W/m², mit einer Spanne von −1,7 bis −0,3 W/m². Das ist physikalisch bedeutsam: Ist der bisherige Kühleffekt gross, steckt mehr versteckte Erwärmung im System. Ist er klein, reagiert das Klima weniger empfindlich auf CO₂.

Solare Verstärkungsmechanismen: uneinheitlich modelliert. Die Modelle wurden nicht darauf kalibriert, die beobachtete Temperaturantwort auf solare Schwankungen korrekt wiederzugeben. Verschiedene Modelle zeigen sehr unterschiedliche Empfindlichkeiten. Zudem wurde der Sonnenzyklus 24 (2008–2019) von den CMIP5-Modellen um 0,1 bis 0,5 W/m² überschätzt. Mögliche Verstärkungsmechanismen wie die UV-Ozon-Kopplung oder solare Einflüsse auf die Wolkenbildung sind in den Modellen uneinheitlich oder gar nicht abgebildet.

Kipppunkte: nicht simuliert. Die meisten Modelle bilden abrupte Übergänge wie einen möglichen Zusammenbruch der Atlantikzirkulation nicht ab. Das bedeutet: Es gibt derzeit weder verlässliche Daten für bestimmte Schwellenwerte noch Modelle, die diese Dynamiken realistisch berechnen könnten.

Was das bedeutet

Klimamodelle beruhen auf solider Physik, auf Strahlungsgleichgewicht, Thermodynamik und Strömungsmechanik. Doch die entscheidenden Rückkopplungen, vor allem bei Wolken und Aerosolen, sind physikalisch noch nicht ausreichend verstanden. Die Bandbreite der Modellergebnisse zeigt nicht verschiedene Meinungen, sondern den tatsächlichen Stand des physikalischen Wissens, einschliesslich seiner Grenzen.

Quellenlinks für den Artikel:

IPCC AR6 WG1 Kap. 7 (2021) Kapitel 7: Energiehaushalt der Erde, Klimarückkopplungen und Klimasensitivität https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/chapter/chapter-7/

CMIP6-Modelldaten Offizielles CMIP6-Datenarchiv des Weltklimaforschungsprogramms (WCRP): https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/

Kopp & Lean (2011) „A new, lower value of total solar irradiance: Evidence and climate significance." Geophysical Research Letters, 38, L01706. https://doi.org/10.1029/2010GL045777

Lewis & Curry (2018) „The impact of recent forcing and ocean heat uptake data on estimates of climate sensitivity." Journal of Climate, 31(15), 6051–6071. https://journals.ametsoc.org/view/journals/clim/31/15/jcli-d-17-0667.1.xml

NOAA Mauna Loa CO₂-Messungen (2025) NOAA Global Monitoring Laboratory, Trends in Atmospheric CO₂: https://gml.noaa.gov/ccgg/trends/

Stevens, B. & Bony, S. (2013) „What Are Climate Models Missing?" Science, 340(6136), 1053–1054. Kernaussage: Die unzureichende Darstellung von Wolken und feuchter Konvektion ist die Hauptlimitation heutiger Klimamodelle. Zusätzliche Modellkomplexität hat die Unsicherheiten eher vervielfacht als verringert. https://www.science.org/doi/10.1126/science.1237554

Zelinka, M. D. et al. (2020) „Causes of Higher Climate Sensitivity in CMIP6 Models." Geophysical Research Letters, 47(1). Kernaussage: Wolkenrückkopplungen sind der Haupttreiber der Unterschiede in der Klimasensitivität zwischen Modellen. Die Streuung hat in CMIP6 gegenüber CMIP5 zugenommen. https://doi.org/10.1029/2019GL085782

Morrison, H. et al. (2020) „Confronting the Challenge of Modeling Cloud and Precipitation Microphysics." Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 12(8). Kernaussage: Die Komplexität der Mikrophysik-Schemata ist dem aktuellen Stand der Wolkenphysik und der Möglichkeit observationeller Überprüfung vorausgeeilt. https://doi.org/10.1029/2019MS001689

Randall, D. A. et al. (2003) „Breaking the Cloud Parameterization Deadlock." Bulletin of the American Meteorological Society, 84(11), 1547–1564. Kernaussage: Die Entwicklung der Wolkenparametrisierung befindet sich in einer Sackgasse. Grundlegend neue Ansätze sind nötig. https://doi.org/10.1175/BAMS-84-11-1547

Bemerkung

Die Studie von Lewis und Curry (2018) ist in der Fachzeitschrift Journal of Climate (American Meteorological Society) erschienen und hat ein reguläres Peer-Review-Verfahren durchlaufen. Ihre Methode, die sogenannte Energiebilanzmethode, wurde jedoch von mehreren Forschergruppen kritisiert. Der Haupteinwand betrifft sogenannte Mustereffekte: Die räumliche Verteilung der bisherigen Erwärmung unterscheidet sich von jener, die bei einer CO₂-Verdopplung im Gleichgewicht zu erwarten wäre. Kritiker wie Marvel et al. (2018) und Dessler et al. (2018) argumentieren, dass dieser Unterschied dazu führt, dass Energiebilanzmethoden die Klimasensitivität systematisch unterschätzen. Lewis und Curry bestreiten diese Einschätzung und verweisen darauf, dass die beobachteten Mustereffekte innerhalb der natürlichen Variabilität liegen. Die Frage ist physikalisch nicht abschliessend geklärt.