Ungelöste Probleme

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Aktualisiert am Thu Apr 29 2021

Wir haben in diesem Kurs schon viel diskutiert! Nun lasst uns die Hauptprobleme und -lösungen im Zusammenhang mit Klimaprognosen genauer ansehen.

Es ist unklar, wie die Interaktion von Sonnenlicht mit Wolken und Aerosolen verläuft

Problem: Include some more complex processes in climate models

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Zu diesen Prozessen gehören die Auswirkungen von Aerosolen (kleine Partikel, die in der Atmosphäre zu finden sind) und ihre Wechselwirkung mit Wolken, sowie der Vorgang, welcher natürliche Treibhausgassenken und -quellen steuert. Das bedeutet, dass - auch wenn die Computer, die zur Modellierung genutzt werden, sehr leistungsstark sind - das Modell einige Fehler haben wird. Beispielsweise verursachen die unterschiedlichen Umgänge mit Wolken signifikante Abweichungen in Vorhersagemodellen zur globalen durchschnittlichen Temperatur.

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Problem: Limited and/or low quality observations affect the quality of climate model predictions.

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Derzeit haben Wissenschaftler:innen in vielen Bereichen noch immer Probleme mit einem Mangel an oder mit geringer Qualität von Daten, wie bei der Niederschlagsmessung in Afrika und Südamerika, der Menge an CO₂ und Wärme, die vom tiefen Ozean absorbiert wird sowie der Interaktion zwischen Ozeanen und Eisplatten. Das beeinflusst unsere Fähigkeit, Vorhersagen im Fall von Dürren oder zum Anstieg des Meeresspiegels zu treffen oder Veränderungen des antarktischen Eisschilds zu prognostizieren. Und vielleicht noch wichtiger: Dies macht es schwierig, unsere Modelle zu validieren! Die Finanzierung von Forschungen würde Wissenschaftler:innen dabei helfen, sicherzugehen, dass genügend Daten vorhanden sind (indem häufiger Messungen gemacht werden) und sich die Qualität dieser verbessert und somit zum besseren Verständnis von Klimasystemen beitragen.

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Eine genaue Vorhersage bedeutet geringere Kosten

Problem: Accuracy of climate model predictions on small scales could still be improved.

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Die Risiken des Klimawandels sind lokal unterschiedlich, sodass verschiedene Gemeinden unterschiedlich betroffen sein werden. Genaue lokale Vorhersagen sparen Geld, indem Regierungen sich auf die Auswirkungen des Klimawandels vorbereiten können ohne unnötige Vorsichtsmaßnahmen zu treffen. Aufgrund eingeschränkter Computerleistungsfähigkeit, können wir globale Klimamodelle jedoch nicht mit ausreichender Genauigkeit auf lokalen Ebenen anwenden. Stattdessen können wir nur lokale Modelle konstruieren, welche sich noch immer auf die Daten grober Klimamodelle stützen.

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Unsicherheit ist gewiss!

Problem: Scientific terms about climate predictions can be confusing, so people don’t act.

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Trotz der großen Zahl wissenschaftlicher Beweise und Einigkeit über den Klimawandel, sind noch immer viele Menschen skeptisch, weil sie viele wissenschaftliche Schlüsselbegriffe nicht verstehen. Das beste Beispiel hierfür ist das Wort "Unsicherheit". Nicht-Wissenschaftler:innen verstehen darunter "Sachen, die wir nicht wissen", aber Wissenschaftler:innen zeigt es, wie gut sie etwas verstehen. Um dies zu lösen, müssen Wissenschaftler:innen stärker daran arbeiten, ihre Forschung der Öffentlichkeit klar zu vermitteln und sichergehen, dass sie relevant und verständlich ist. Die Arbeit von Menschen in anderen Berufsfeldern, wie Lehrer:innen und Journalisten:innen, hilft dabei. Wir - ClimateScience - versuchen genau das zu tun! :)

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Problem: Tipping points need to be taken seriously.

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Es wird angenommen, dass, wenn die Länder ihre Versprechen bezüglich der Reduktion von Emissionen einhalten, wir eine globale Klimaerwärmung von 3°C erreichen. Dies könnte sehr gefährlich werden, da viele Wissenschaftler:innen argumentieren, dass wir unter 2°C bleiben sollten, um sicher gehen zu können, dass wir keine Kipppunkte überschreiten. Deshalb ist es nicht überraschend, dass viele Wissenschaftler:innen Regierungen dazu anhalten, die Risiken einer Überschreitung von Kipppunkten stärker in die Klimapolitik einzubeziehen. Mit verbesserten Klimamodellen könnten die Risiken von Wendepunkten und die Rückkopplungen, die sie verursachen, mit mehr Vertrauen vorhergesagt werden. Auch Frühwarnsignale könnten erkannt werden und die Menschen dazu verleiten, Kipppunkte ernster zu nehmen.

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