D5 Erkennung und Zuordnung

Thema

Die Detektion und Attribution ist die Methodik, mit der erstens festgestellt wird, ob das Klimasystem eine statistisch signifikante Veränderung erfahren hat, und zweitens, welche Ursachen diese Veränderung hat. Bei der Detektion werden beobachtete Trends mit der internen Variabilität verglichen, die das Klima ohne externe Einflüsse aufweisen würde. Diese Variabilität wird durch langfristige Kontrollsimulationen geschätzt, in denen keine externen Veränderungen eingeführt werden. Übersteigt der beobachtete Trend deutlich den Bereich, der auf diese interne Variabilität zurückzuführen ist, gilt die Veränderung als detektiert, und ihre Ursache kann durch Attribution untersucht werden.

Die Attribution verwendet die Methode des optimalen Fingerabdrucks. Diese vergleicht Beobachtungen mit räumlichen Mustern, die charakteristisch für die Klimareaktion auf verschiedene externe Einflüsse wie Treibhausgase, Aerosole, Sonnenaktivität und Vulkanismus sind. Die Beobachtungen werden als Kombination dieser Fingerabdrücke dargestellt, und die lineare Kombination, die die aufgezeichnete Veränderung am besten wiedergibt, wird ermittelt. Auf diese Weise kann der relative Beitrag der verschiedenen Einflüsse zur beobachteten Veränderung abgeschätzt werden.

Die Methode der optimalen Detektion verbessert diesen Vergleich, indem sie das Signal-Rausch-Verhältnis maximiert. Sowohl die Beobachtungen als auch die mit den verschiedenen Antriebskräften verbundenen Spuren werden auf Kombinationen projiziert, bei denen die interne Klimavariabilität geringer ist. Dies reduziert den Einfluss des natürlichen Klimarauschens und erleichtert die Unterscheidung der Signale, die den verschiedenen externen Faktoren entsprechen.

Nach der Zuordnung vergleicht ein Konsistenztest den unerklärten Anteil der Beobachtungen mit der durch Kontrollsimulationen geschätzten internen Variabilität. Stimmen diese Residuen mit der Variabilität überein, gilt die Zuordnung als statistisch konsistent. Skalierungsfaktoren ermöglichen zudem die Bewertung der Intensität der simulierten Signale im Verhältnis zu den beobachteten. Ein Faktor größer als eins bedeutet, dass das Modell ein schwächeres Signal als das beobachtete erzeugt und es daher unterschätzt; ein Faktor kleiner als eins bedeutet, dass das simulierte Signal zu intensiv ist und das Modell es überschätzt.

Dieselbe Logik lässt sich auf spezifische Phänomene durch die Zuordnung extremer Ereignisse anwenden. Ziel ist es, zu quantifizieren, inwieweit der anthropogene Klimawandel die Wahrscheinlichkeit oder Intensität eines bestimmten Ereignisses, wie beispielsweise einer Hitzewelle, einer Überschwemmung oder einer Dürre, verändert hat. Dazu wird eine reale Welt, die dem aktuellen Klima mit menschlichem Einfluss entspricht, mit einer hypothetischen, kontrafaktischen Welt verglichen, in der dieser anthropogene Einfluss nicht existiert.

Eine der verwendeten Kennzahlen ist das attribuierbare Risikoverhältnis (ARR), das sich aus dem Vergleich der Wahrscheinlichkeit für das Überschreiten der Ereignisintensität in beiden Welten ergibt. Es wird berechnet, indem man von eins das Verhältnis der Ereigniswahrscheinlichkeit in der kontrafaktischen Welt zu ihrer Wahrscheinlichkeit in der realen Welt subtrahiert. Je unwahrscheinlicher das Ereignis ohne menschlichen Einfluss im Vergleich zu seiner aktuellen Wahrscheinlichkeit gewesen wäre, desto näher liegt dieses Verhältnis an eins und desto größer ist der Anteil seiner Wahrscheinlichkeit, der auf den anthropogenen Klimawandel zurückzuführen ist. Ein weiteres gängiges Maß ist die Wiederkehrperiode, also das durchschnittliche Intervall zwischen Ereignissen einer bestimmten Stärke, die ebenfalls zwischen dem realen und dem kontrafaktischen Szenario verglichen werden kann. Die Zuordnung extremer Ereignisse besagt somit nicht einfach nur, dass der Klimawandel ein Phänomen beeinflussen kann, sondern zielt vielmehr darauf ab, zu quantifizieren, wie stark sich seine Wahrscheinlichkeit oder Stärke im Vergleich zu einem Klima ohne menschlichen Einfluss verändert hat. Die langfristige Klimaattribution versucht analog dazu, die Beiträge verschiedener externer Antriebe zu beobachteten Trends quantitativ zu trennen.

Detektion und Attribution bilden zusammen einen statistischen Rahmen, um von der Beobachtung des Klimawandels zur quantitativen Identifizierung seiner Ursachen zu gelangen. Die Detektion klärt, ob ein Signal die natürliche interne Variabilität übersteigt; optimale Fingerabdrücke ermöglichen die Trennung der Beiträge von Treibhausgasen, Aerosolen sowie solarer und vulkanischer Aktivität; Konsistenztests überprüfen, ob die Residuen mit der internen Variabilität vereinbar sind; und Skalierungsfaktoren bewerten die Übereinstimmung zwischen simulierten und beobachteten Signalen. Angewendet auf Extremereignisse erlaubt uns dasselbe Prinzip abzuschätzen, wie viel ihrer Wahrscheinlichkeit oder Intensität auf anthropogene Einflüsse zurückzuführen ist und wie viel auch ohne diese Einflüsse aufgetreten wäre.

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