"Geben Sie mir zehn freie Parameter, und ich simuliere Ihnen einen Elefanten. Noch ein Parameter mehr, und er wackelt mit dem Schwanz." Der Spruch verdeutlicht, was das Problem vieler Modellierungen ist. Man kann damit alles Mögliche abbilden und zeigen, solange nur genügend Stellschrauben vorhanden sind, an denen man drehen kann. Wie gut ein Modell tatsächlich ist, zeigt der Vergleich mit der Wirklichkeit.

Ausgerechnet beim viel diskutierten Klimawandel stehen Forscher jedoch vor einem kaum lösbaren Problem: Ob eine Temperaturprognose für das Jahr 2100 stimmt oder nicht, weiß man mit hundertprozentiger Sicherheit erst Ende des Jahrhunderts. Solange kann man aber kaum warten, wenn tatsächlich jene dramatischen Änderungen eintreten, vor denen der Weltklimarat IPCC seit Jahren warnt.

Für die Klimamodelle spricht, dass sie tatsächlich physikalische Vorgänge in der Atmosphäre abbilden. Mehrere Differentialgleichungen beschreiben, wie sich Wind, Temperatur und Luftdruck in Abhängigkeit voneinander entwickeln. Auch der Einfluss von Wasser in Form von Dampf oder Wolken, bestehend aus Tröpfchen oder Eiskristallen, und der von Treibhausgasen wie CO2 ist berücksichtigt.

Wie funktioniert das Zusammenspiel der Gleichungen? Genauso, wie man es aus dem Physikunterricht kennt: Die Temperatur erhöht sich beispielsweise, wenn wärmere Luft heranströmt oder die Luft durch steigenden Druck komprimiert wird. Solche Temperaturänderungen beeinflussen wiederum die Druckverteilung, welche die Luftmassen antreibt. Unter dem Einfluss der Erdrotation entstehen dann die in mittleren Breiten typischen wandernden Tief- und Hochdrucksysteme. Diese Zusammenhänge zwischen Temperatur, Druck und Luftzirkulation werden durch die Gleichungen beschrieben, auf denen die Klimamodelle aufbauen.

Allerdings müssen all diese Prozesse stark vereinfacht werden, damit Hochgeschwindigkeitscomputer überhaupt in vertretbarer Zeit Ergebnisse ausspucken können. "Man muss sich auf die Prozesse beschränken, von denen man glaubt, dass sie wichtig sind", sagt Marco Giorgetta vom Hamburger Max-Planck-Institut für Meteorologie.

Die Atmosphäre als 3D-Gitter

Weil man keinesfalls den Weg jedes einzelnen CO2-Moleküls in der Atmosphäre simulieren kann, legen Modellierer ein relativ grobes, schachbrettartiges Muster über die Erde. Die Kantenlänge liegt derzeit bei etwa hundert Kilometern. Die Atmosphäre wird zusätzlich der Höhe nach in 30 bis 60 Schichten aufgeteilt. So ergeben sich Tausende Luftquader rund um den ganzen Globus, die jeweils einen Gitterpunkt im Klimamodell darstellen. Bei der eigentlichen Simulation werden die Werte für Luftbewegung und Temperatur für jeden der Gitterpunkte in Schritten von 5 bis 20 Minuten Länge immer wieder neu berechnet - bis man schließlich im Jahr 2100 angekommen ist.

Ganz ohne Vergleichsmöglichkeiten mit der Wirklichkeit stehen die Klimaforscher zum Glück nicht da. Sie können mit ihren Modellen zum Beispiel das Klima der vergangenen hundert Jahre simulieren - und die Ergebnisse mit der tatsächlichen Entwicklung vergleichen. Dabei taucht freilich ein Problem auf: Vom Startzeitpunkt, etwa dem 1. Januar 1900, gibt es nur ein paar Dutzend exakte Messwerte. Für Tausende von Luftquadern über den Ozeanen, Wüsten oder dem Nordpol existieren keinerlei Daten.

Die fehlenden Werte für Temperatur, Wind und Luftfeuchte müssen die Forscher schätzen. Oder sie können sie mit Hilfe ihrer Modelle näherungsweise ermitteln. Dazu starten sie eine Klimasimulation bei einem willkürlichen Wert, zum Beispiel Null Grad Celsius auf der ganzen Welt, und lassen das Modell so lange rechnen, bis sich die Jahresmittelwerte auf allen Gitterpunkten kaum noch ändern. Das System befindet sich dann in einer Art Gleichgewichtszustand, dieser dient als Startpunkt.

Wolken fallen durchs Raster

Natürlich müssen die Wissenschaftler Simulationen der Vergangenheit nutzen, um ihre Modelle so anzupassen, dass sie das Geschehene möglichst gut reproduzieren. Dabei besteht allerdings die Gefahr eines Zirkelschlusses: Ein auf die Vergangenheit optimiertes Modell wird bei der Simulation der Vergangenheit zwangsläufig gute Ergebnisse liefern. Aber stimmt das dann auch für Berechnungen der Zukunft?

Unsicherheiten entstehen auch durch Zusatzausdrücke in den Modellgleichungen, die Klimaforscher als Parametrisierungen bezeichnen. Ein Beispiel dafür sind Wolken. "Eine einzelne Wolke fällt buchstäblich durch die Maschen des Rechengitters, weil sie im Allgemeinen viel kleiner als der Abstand zwischen zwei Gitterpunkten ist", sagt Mojib Latif vom Leibniz-Institut für Meereswissenschaften in Kiel.

Modell tunen, bis alles passt?

Physikalisch modellieren lassen sich Wolken wegen des groben Modellrasters nicht, im Klima spielen sie jedoch eine wichtige Rolle. "Wolken beeinflussen den Strahlungstransfer, also wie viel Sonnenlicht reflektiert wird und wie viel die Atmosphäre passiert", sagt der Max-Planck-Forscher Giorgetta. So wird jedem Gitterpunkt zu jedem Simulationszeitpunkt ein Bewölkungsgrad zugewiesen, der als Parameter in den Gleichungen auftaucht. Ein Rechentrick, ohne den Klimamodelle kaum funktionieren würden - und den einzelne Forscher deshalb auch kritisieren.

Ein weiterer Prozess, der nur über einen solchen Kunstgriff mitmodelliert werden kann, ist die Reibung der Luftmassen am Boden. Sie bremst Winde ab und hängt vom Relief ab. Bei der Parameterberechnung greifen Wissenschaftler meist auf Messungen zurück. "Es gibt aber auch Parametrisierungen, die nicht direkt aus der Theorie oder aus Beobachtungen bestimmt werden können", erklärt Giorgetta. Diese Parameter müssten dann in plausiblen Grenzen so eingestellt werden, dass die Modelle die Vergangenheit möglichst gut reproduzierten.

Wer sich schon intensiver mit Simulationen beschäftigt hat, den beschleichen angesichts der vielen Eingriffe in das Modell Zweifel. Wird hier nicht einfach so lange an Parametern geschraubt, bis das gewünschte Ergebnis rauskommt? Wie viel Tuning und wie viel echte Physik stecken überhaupt in den Modellgleichungen?

Die Klimaforscher glauben jedoch, die Unsicherheiten ihrer Simulationen im Griff zu haben. "Wir untersuchen beispielsweise die Empfindlichkeit der Modelle gegenüber kleinen Änderungen in den Parametrisierungen", sagt Latif. Mit anderen Worten: Man schraubt an den einzelnen Größen herum und schaut, ob das Modell dann noch genauso gut funktioniert. "Eine allzu große Änderung der Simulationsergebnisse wäre nicht akzeptabel", betont der Kieler Forscher.

Klimasensitivität berechnen

Eine Garantie für die Ergebnisse kann jedoch kein seriöser Wissenschaftler geben. Längst geben Klimaforscher nicht mehr einen konkreten Temperaturwert für das Jahr 2100 an, sondern Wahrscheinlichkeiten. Ein Beispiel: Mit 80-prozentiger Sicherheit steigt die globale Durchschnittstemperatur beim Emissionsszenario A um mindestens zwei Grad Celsius.

Um die Unsicherheit von Klimaprognosen abzuschätzen, werden einfach die Ergebnisse verschiedener Modelle, Parameter und Ausgangsbedingungen miteinander verglichen. Sie geben die Spanne vor, in der der zu erwartende Wert liegt.

Was aber geschieht, wenn Geoforscher in den kommenden Jahren bisher unbekannte Zusammenhänge im Energiehaushalt der Erde entdecken? Oder wenn dank deutlich schnellerer Computer immer mehr Prozesse aus der Atmosphäre modelliert werden können, statt zu einer Krücke greifen zu müssen? Gehen die Klimasimulationen dann plötzlich ganz anders aus?

Latif glaubt das nicht: "Im Kern sind die wesentlichen Prozesse seit über hundert Jahren bekannt." Daran werde sich auch in den kommenden hundert Jahren nichts ändern. Stefan Rahmstorf vom Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung sieht das ganz ähnlich: "Für die globale Mitteltemperatur sind die Projektionen sehr zuverlässig, weil sie in engen Grenzen durch die Energiebilanz unserer Erde bestimmt werden: ankommende Sonnenstrahlung minus dem reflektierten Anteil ( Albedo), sowie abgestrahlte Wärmestrahlung." Diese Energiebilanz sei simpel und gut verstanden.