Verbesserte Klimavorhersagemodelle
Alle mathematischen Modelle für Prozesse, deren langfristiges Verhalten von Interesse ist, müssen auf sorgfältigen Formulierungen relevanter Parameter und deren Beziehungszusammenhänge beruhen, während sie eine statistische Grundlage für zukünftige Hochrechnung einbinden. Beim globalen Klimawandel verleiht die hochdynamische Natur der relevanten Parameter zusammen mit ihrer recht neuen Dokumentierung den Vorhersagen jedoch eine inakzeptable Ungenauigkeit. Wissenschaftler gründeten das EU-finanzierte Projekt Ampere um 19 international anerkannte Energiewirtschafts- und integrierte Bewertungsmodelle zu vergleichen. Die Einbindung der neuesten Klimasysteminformationen und -szenarien wird die Bewertung der Ursachen ermöglichen, die den Modellunterschieden zugrunde liegen. Durch den Vergleich der Modelle wird die Interpretationsrobustheit erhöht und damit die Wirkung damit zusammenhängender politischer Maßnahmen gesteigert. Solch ein Vergleich ist recht komplex, da dabei nicht nur viele Modelle sondern auch viele verschiedene Parameter der jeweiligen Modelle sowie zahlreiche interessenbezogene Ergebnisse eingebunden werden müssen. Um interpretierbare Ergebnisse zu gewinnen, muss ein sorgfältiger Vergleichsrahmen für Modelle gewählt werden. Dies wurde im ersten Projektzeitraum erreicht und umfasste die Spezifikation einzelner Szenarien, harmonierte Grundsätze, Berichtsformate und Dokumentierungsvorlagen. Nachdem die Kosten und Politik die Hauptfaktoren der Analyse sind, harmonierten die Forscher Verläufe der Bevölkerungsentwicklung und des Bruttoinlandsprodukts (BIP) und definierten Politik-Bezugsdaten, die aktuelle und geplante klimapolitische Maßnahmen beschreiben. Der begleitende Validierungsrahmen wurde mit beachtlichem Interesse von der Forschungsgemeinschaft aufgenommen, da aktuell keine Normen für die Bewertung eines integrierten Analysemodells verfügbar sind. Ampere konnte zwei Reihen von Modellvergleichen abschließen. Darüber hinaus entwickelten Ampere-Wissenschaftler eine noch nie dagewesene Modelldiagnoseanalyse zur Untersuchung der Unterschiede von Modellen als Antwort auf Kohlenstoff-Preissignale. Wissenschaftler untersuchten auch die Differenzen der Emissionsreaktion von Klimamodellen. Die Ergebnisse sollten von großer Bedeutung für integrierte Analysemodelle, für die Diagnose und für den Ringvergleich weit über den Projektrahmen hinaus sein. Man geht davon aus, dass die Ampere-Ergebnisse Grundlagen für die Erarbeitung langfristiger Fahrpläne für die Klimapolitik bereitstellen werden, die sich auf die Klimastabilisierung konzentrieren. Dank der breiten Palette von in die Analyse einbezogenen Modellen sollten zuverlässige Ergebnisse gewonnen werden können und dabei die Ungenauigkeit reduziert werden. Dies wiederum ermöglicht wirksamere politische Maßnahmen, die sich adäquat mit Szenarien aus dem wahren Leben beschäftigen.
