Wenn man doch schon wüsste, wie kalt der Winter in Deutschland wird. Wie Forscher saisonale Klimaprognosen erstellen.
Saisonale Vorhersagen arbeiten mit dem „Gedächtnis“ langfristiger Prozesse, sagt Pankatz. Die Simulationen der Wissenschaftler beziehen sich auf wiederkehrende und länger anhaltende klimatische Muster, die sich über große Gebiete erstrecken. „Bei der Wettervorhersage schaut man sich einzelne Tage an, etwa deren Höchst- und Tiefsttemperatur.
Bei der saisonalen Prognose ist es ein Drei-Monats-Mittel, das mit dem der Referenzperiode verglichen wird. „Auf der saisonalen Vorhersage-Skala macht es keinen Sinn, einzelne Tage anzuschauen.“ Und genau das ist „wichtig für die Aussage“, betont Pankatz. „Wenn wir sagen: Es gibt eine Tendenz für wärmere Zustände für das Drei-Monats-Mittel, dann können einzelne Tage, Wochen oder sogar ein ganzer Monat in diesem Zeitraum kalt sein.
„Ich muss auf der ganzen Weltkugel in einer bestimmten räumlichen Auflösung in der Höhe der Atmosphäre und der Tiefe des Ozeans überall Beobachtungspunkte haben“, beschreibt Paxian. Das sind zum einen gemessene Daten und zum anderen berechnete Werte für jene Teile des Erdsystems, für die es keine gemessenen gibt. Darüber hinaus fließen Annahmen zur Treibhausgas-Konzentration in der Atmosphäre über die gesamte Zeit der Simulation ein.
Eine weitere Schwierigkeit: Man kenne längst nicht alle Prozesse und Wechselwirkungen von Atmosphäre, Ozean, Landoberfläche und Meereis. Somit fließen diese nicht in die derzeitigen Simulationen ein. Zudem stoßen Computer bei den komplexen Berechnungen schnell an Kapazitätsgrenzen. Paxian fasst zusammen: „Die Qualität der Vorhersage hängt davon ab, welcher Zeitraum, welcher Ort und welche Variable betrachtet wird.
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