Unsicherheit und Klimawandel - Potsdam Institute for Climate Impact

Unsicherheit und Klimawandel
Thomas Kleinen
Potsdam-Institut für
Klimafolgenforschung
1.7.2005
1
Überblick
1) Beobachteter Klimawandel
2) Zukünftiger Klimawandel
3) Integrated Assessment
4) Der Leitplankenansatz
5) Der probabilistische Leitplankenansatz - explizite Berücksichtigung
von Unsicherheit
2
Überblick
1) Beobachteter Klimawandel
Das Klimasystem
Globaler Klimawandel
Räumliche Verteilung
Auswirkungen des Klimawandels
2) Zukünftiger Klimawandel
3) Integrated Assessment
4) Der Leitplankenansatz
5) Der probabilistische Leitplankenansatz - explizite Berücksichtigung
von Unsicherheit
3
Das Klimasystem
Komplexes, nichtlineares System
Bestehend aus: Atmosphäre, Hydrosphäre, Cryosphäre, Biosphäre und
Anthroposphäre
4
Temperaturänderung 1860 - 2000
5
Kontinuierliche Messreihen Temperatur seit 1679 (Messreihe
Mittelengland)
Seit Mitte 19. Jhd. weitverbreitet Temperaturmessungen
20. Jhd. (fast) globale Messungen "Wetter"
Ozean - Oberfläche seit Mitte 19. Jhd. von Schiffen aus
seit späte 40er unterhalb Wasseroberfläche und obere Atmosphäre,
fast global
seit späte 70er zusätzlich Satellitenmessungen
Heutzutage Messnetz nicht perfekt, aber Messgenauigkeit gut genug
für Bestimmung globale Mitteltemperatur, anders bei kleinräumigen
Phänomenen
Änderung globale Mitteltemperatur seit vorindustriell:
T = 0,6±0,2°C
Temperaturänderung letztes Jahrhundert
6
Temperaturänderung 1000 - 2000
7
Temperaturrekonstruktion
Vor Beginn v. Messungen: Klimadaten rekonstruierbar
Sog. “Proxy” Messungen
Letzte ca. 1000 Jahre: Jahresringe Bäume
Noch weiter zurückliegend: Sedimente, Zusammensetzung
Stalagmiten
Besonders gut: Eisbohrungen Grönland / Antarktis
8
Temperatur und CO2, letzte 420000 Jahre
Holozän
9
Der Treibhauseffekt
10
Ursachen des Klimawandels
11
Änderung der Treibhausgase
12
“Attribution” - Vergleich verschiedener
Änderungsmechanismen mit Messungen
13
Temperaturtrend 1976 - 2000
14
Niederschlagstrend 1901 - 2000
15
“Ötzi”
Gefunden 1991 durch Bergwanderer, Fundort Ötztal, Grenze Italien /
Österreich
Gelebt: ca. 3300 v. Chr.
Erstaunlich gut erhalten, muss daher bis zum Fund von Eis
eingeschlossen gewesen sein => Gletscher ist so weit abgeschmolzen,
wie seit 5000 Jahren nicht mehr
16
Abschmelzen des Kilimanjaro
18
Zerfall des Matterhorns
Alpen oberhalb 2500m
Permafrost
Hält teilweise Berggipfel
zusammen
In weiten Teilen Alpen: Rückgang
des Permafrostes
15.7.2003: ca. 100 Menschen
vom Matterhorn gerettet,
Rückweg durch Geröll versperrt
19
Eisbruch in Finnland
20
Meereis in der Arktis
21
Vegetationsänderung in Alaska
22
“Elbeflut” 2002
23
Überflutungen letzte Jahrzehnte
24
“Katastrophensommer” 2003
Hitzewelle in
Europa
Wärmster
Sommer seit
mindestens 500
Jahren
Weitverbreitete
Ernteschäden
ca. 30000
hitzebedingte
Todesfälle
(WHO)
25
Versicherungskosten durch extreme
Wetterereignisse
Quelle: Münchener Rückversicherung
26
Der Klimawandel ist real messbar
Bisherige Erwärmung seit vorindustriell: T=0,6±0,2°C
Erwärmung ist räumlich und zeitlich heterogen:
Zusammenfassung
Hohe Breiten Erwärmung stärker als niedere Breiten
Kontinente stärker als Ozeane
Winter stärker als Sommer
Nacht stärker als Tag
Erwärmung reicht bis 5°C in der Arktis
Inzwischen Auswirkungen deutlich zu erkennen
27
Überblick
1) Beobachteter Klimawandel
2) Zukünftiger Klimawandel
Szenarien und Projektionen
Potentielle Auswirkungen
3) Integrated Assessment
4) Der Leitplankenansatz
5) Der probabilistische Leitplankenansatz - explizite Berücksichtigung
von Unsicherheit
28
Zukünftige Klimaentwicklung?
Zukünftige Klimaentwicklung mit vielen Unsicherheiten
1) Unsicherheit über zukünftige Entwicklung der Menschheit,
technische Entwicklung, Treibhausgasemissionen
2) Unsicherheit über Reaktion Klimasystem auf gegebene Trajektorie
Treibhausgasemissionen
3) Unsicherheit über Auswirkungen Klimawandel
Größte Unsicherheit?
Menschliche Entwicklung
29
Bevölkerungsentwicklung
30
Szenarienentwicklung
Eine Möglichkeit Umgang mit Unsicherheit: Szenarien über
zukünftige Entwicklung
Keine “Vorhersage”, sondern konsistente mögliche Entwicklung
Annahmen
Bevölkerungsentwicklung
Annahmen wirtschaftliche
Entwicklung
In sich konsistentes Szenario für
Emissionen von Treibhausgasen
Annahmen Änderung
Landnutzung
Annahmen technologische
Entwicklung
31
Entwicklungstrends der SRES Szenarien
Globalisierung
Globaler Trend zu nachhaltiger
Entwicklung
Dabei starkes Wirtschaftswachstum
Konvergente Entwicklung der Regionen
Bevölkerung: 9 Mrd. 2050, 7 Mrd. 2100
Schwerpunkt bei globalen Lösungen für
Nachhaltigkeitsfragen
Sehr schnelles Wirtschaftswachstum
Bevölkerung: 9 Mrd. 2050, 7 Mrd.
2100
Globale Konvergenz
B1
A1
Traditionelle
Ökonomie
Nachhaltige
Entwicklung
Kontinuierlich ansteigende
Weltbevölkerung
Bevölkerung: 10 Mrd. 2100
Moderate ökonomische Entwicklung
Schwerpunkt bei regionalen Lösungen
für Nachhaltigkeitsfragen
Sehr heterogene Entwicklung
Weltwirtschaft
Entwicklung regional orientiert
Starkes Bevölkerungswachstum
Bevölkerung: 15 Mrd. 2100
A2
Regionalisierung
B2
32
Treibhausgasemissionen SRES Szenarien
33
CO2 Konzentration 2000 - 2100
34
CO2 Konzentration 1000 - 2100
35
Temperaturänderung 1990 - 2100
36
Temperaturänderung 1000 - 2100
37
Temperaturänderung 2071-2100 SRES A2
38
Temperaturänderung 2071-2100 SRES B2
39
Ursachen Meeresspiegelanstieg
What Causes the Sea Level to Change?
Terrestrial water storage,
extraction of groundwater,
building of reservoirs,
changes in runoff, and
seepage into aquifers
Surface and deep ocean
circulation changes, and storm surges
Subsidence in river
delta regions,
land movements, and
tectonic displacements
Warming ocean causes
the water to expand
Exchange of water
stored on land as
glaciers and icecaps
with ocean water
Components of Mean Sea Level Rise
Metres
0.6
for the Scenario A1F1
2100
0.4
2100
0.2 2050
0
- 0.2
UNEP
2100
2050
Total
2100
Greenland
2050
Glaciers
2050
Antarctic
Expansion 2050
2100
The A1 scenario family describes a future of rapid economic
growth, a global population that peaks in the middle of the 21st
century and then declines, and the rapid introduction of new and
more efficient technologies. The major underlying themes are
convergence among regions, capacity-building, and increased
cultural and social interaction, with a substantial reduction in regional
differences in per capita incomes. The A1 scenario family develops
into three groups with alternative directions of technological change
according to their energy systems: fossil intensive (A1FI), non-fossil
energy sources (A1T), or a balance of both (A1B)
PHILIPPE REKACEWICZ
MARCH 2002
Source: David Griggs, in Climate Change 2001, Synthesis report, Contribution of working groups I, II and III to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel
on Climate Change, Cambridge University Press, 2001.
40
Meeresspiegelanstieg 1990 – 2100
41
Meeresspiegelanstieg: Nildelta
42
Meeresspiegelanstieg: Bangladesh
43
Trop. evergr. forest
Tropical woodland
Savanna
Scrubland
Hot desert
Steppe
Warm mixed forest
Temp. decid. forest
Cool mixed forest
Cool conifer forest
Boreal forest
Wooded tundra
14
Tundra
16
Ice
Extent of biome [% of land area]
Veränderung der Biomfläche, SRES A1
Balance of biome area: All continents
Scenario SRES A1 in 2100: ∆Tglobal=+1.00*∆T2*CO ; CO2=690 ppmv
2
Baseline
ECHAM3
ECHAM4
HadCM2
12
10
8
6
4
2
0
44
Ernteerträge
45
Malariaübertragung heute
46
Malariaübertragung 2050+
47
Unsere Sorge: Nichtlineare Schwellen,
z.B. die thermohaline Ozeanzirkulation
Globales
Zirkulationssystem
Reagiert sensibel auf
Frischwassereintrag
Möglicherweise
Zusammenbruch, dann
Abkühlung Europa
48
Der zukünftige Klimawandel ist vor allem abhängig von menschlicher
Entwicklung
Zu erwarten ist:
Zusammenfassung
Deutliche weitere Erwärmung
Deutiches Ansteigen des Meeresspiegels
Zunahme von Extremereignissen
Abnahme von Ernteerträgen
49
Überblick
1) Beobachteter Klimawandel
2) Zukünftiger Klimawandel
3) Integrated Assessment
Grundproblem
Ansätze
4) Der Leitplankenansatz
5) Der probabilistische Leitplankenansatz - explizite Berücksichtigung
von Unsicherheit
50
Integrated Assessment of Climate change
Mit “Integrated Assessment” bezeichnet: Ansätze für
wissenschaftliche Politikberatung
Betrachten gesamte Wirkungskette Klimawandel in integrierter Weise
Emissionen Treibhausgase
Klimaänderungen
Auswirkungen Klimawandel
Starker Schwerpunkt: Modelle, da zukünftige Entwicklung betrachtet
wird
51
x
f x ,t ;u
Mathematisch ist integrated assessment Kontrollproblem
Grundproblem des Integrated Assessment
Entwicklung Systemzustand x abhängig von Systemzustand, Zeit t
und Kontrollvektor u
Kontrollgrößen beispielsweise CO2 Emissionen, Emissionszertifikate,
Steuern
Drei mögliche Herangehensweisen:
1) “Policy evaluation modelling” - Vorgabe von u und Auswirkungen
untersuchen
2) “Policy optimization modelling” - Versuchen, ein “optimales” u zu
bestimmen
3) “Policy guidance modelling” - Bestimmung der Menge aller u, die mit
externen Kriterien zu vereinbaren sind
52
Policy evaluation modelling
Ansatz policy evaluation modelling: Gebe Kontrollvektor vor und
untersuche Klimawandel, sowie Auswirkungen des Klimawandels
SRES Szenarien Beispiel für policy evaluation modelling
Vorteile
Sehr detaillierte Untersuchung Auswirkungen Klimawandel möglich
Rechenzeitbedarf (beinahe) irrelevant, daher Nutzung
hochauflösender Modelle möglich
Nachteile
Bestimmung von Kontrollpfaden, die gegebenen Kriterien genügen
sollen, per “trial-and-error”, damit sehr aufwändig
53
Policy optimization modelling
Ansatz policy optimization modelling: Bestimme u so, dass
vordefinierte Nutzenfunktion optimal wird
Meistens Kosten-Nutzen-Analyse oder Kosteneffizienz-Analyse
Üblicherweise zu optimieren: Pro-Kopf Wohlfahrt (Einkommen)
Vorteile
Einfache Bestimmung von Handlungsempfehlungen (kein trial-anderror)
Nachteile
Errechnete “optimale” Lösungen häufig starker Klimawandel ( T bis
zu 5°C und mehr)
Unsicherheit kann nur unvollständig berücksichtigt werden
Nutzung einfacher Modelle notwendig (iterative Bestimmung des
Optimums => großer Rechenzeitbedarf)
Aggregation kann zu ethischen Problemen führen (wie bewertet man
Menschenleben? Nach Pro-Kopf-Einkommen?)
54
Überblick
1) Beobachteter Klimawandel
2) Zukünftiger Klimawandel
3) Integrated Assessment
4) Der Leitplankenansatz
5) Der probabilistische Leitplankenansatz - explizite Berücksichtigung
von Unsicherheit
55
Artikel 2 Klimarahmenkonvention
Erklärtes Ziel der Klimarahmenkonvention,
Artikel 2:
„die Stabilisierung der Treibhausgaskonzentrationen in der
Atmosphäre [ist] auf einem Niveau zu erreichen, auf dem eine
gefährliche anthropogene Störung des Klimasystems verhindert
wird. Ein solches Niveau sollte innerhalb eines Zeitraums erreicht
werden, der ausreicht, damit sich die Ökosysteme auf natürliche
Weise den Klimaänderungen anpassen können, die
Nahrungsmittelerzeugung nicht bedroht wird und die wirtschaftliche
Entwicklung auf nachhaltige Weise fortgeführt werden kann.”
56
f x ,t ;u
Im Leitplankenansatz zusätzliche Nebenbedingungen (Leitplanken),
um unerwünschte Auswirkungen Klimawandel auszuschließen
h x ,t ;u
x
Leitplankenansatz, engl. Tolerable Windows Approach (TWA), ist ein
Ansatz des integrated assessment of climate change
Folgt Paradigma “Policy Guidance modelling”
Mathematisch ist integrated assessment Kontrollproblem
Integrated Assessment: Der Leitplankenansatz
0
Ziel Leitplankenansatz: Bestimmung der Menge aller
Emissionsstrategien u, die mit den Nebenbedingungen verträglich
sind
57
Leitplankensetzung
Klimafolgen
Wissenschaftliche Wahrnehmung
Zusammenhang Klimawandel
und Auswirkungen:
Klimawirkungsfunktion
0
Kritischer
Grenzwert
Klimawandel
Kritischer
Schwellenwert
Bereich
Bereich
unbedeutender regulären
Klimafolgen
Verhaltens
Bereich
katastrophaler
Klimafolgen
Toleranzniveau
Normativ
gesetzte
Leitplanke
1
?
0
Unterer
Grenzwert
Normative Wahrnehmung
Zusammenhang Klimawandel
und Toleranz
Bereich
der (a priori)
Toleranz
Klimawandel
Oberer
Schwellenwert
Bereich
der (a priori)
Unentscheidbarkeit
Bereich
der (a priori)
Intoleranz
58
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e
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e
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8
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:9 67
5
3241
Vorgehensweise im Leitplankenansatz
59
ICLIPS – Integrated Assessment Modell
Ökonomiemodell
Annahmen über:
Bevölkerungsentwicklung
Technologische Entwicklung
Ökonom. Entwicklung
Treibhausgasemissionen
Landnutzungsmodell
Klimamodell
Klimaänderung
Klimawirkungsmodelle
60
Leitplankenansatz - konzeptionell
RAUM DER
KLIMAFOLGEN
RAUM DER
BIOGEOCHEMISCHEN
ZUSTÄNDE
RAUM DER
KLIMAZUSTÄNDE
RAUM DER
ATMOSPHÄR.
ZUSAMMENSETZUNG
RAUM DER
TREIBHAUSGASEMISSIONEN U.
AEROSOLE
RAUM DER
NATIONALEN
EMISSIONSKONTINGENTE
RAUM DER
MÖGLICHEN
KLIMASCHUTZINSTRUMENTE
RAUM DER
AUSWIRKUNGEN
VON EMISSIONSMINDERUNGEN
NORMATIVE LEITPLANKEN
ANTHROPOSPHÄRE
61
Mathematisch Differentialinklusion
x
x , t mit : f x ,t ; u u
unter h x , t ; u 0
t 0, t e
p
l
k
j
l
i
v
i
t
r l
s
k
u
m
i
h
j
k
o
q
n
Lösungen im Leitplankenansatz
Verschiedene Ansätze für “Lösung” möglich
w
1) Zulässige Trajektorie x(·) mit zulässigem Kontrollpfad u(·)
2) Bündel der zulässigen Trajektorien (x0)
k
i
z
l
k
q
x0
l
v
0, t e , x ·
u
i
l
l
k
o
n
t,x t t
k
l
x0
m
y
k
3) Menge der zulässigen Punkte (“Trichter”)
x
4)Projektion des Trichters auf Ebene (“notwendiger Korridor”)
Im Leitplankenansatz übliches Ergebnis: Emissionskorridor
62
|
{
Emissionskorridore WBGU: T
2°C
63
x
x
x
x
Zusammenfassung
Leitplankenansatz ermöglicht Operationalisierung des
Vorsorgeprinzips hinsichtlich Klimawandel
Unerwünschte Auswirkungen Klimawandel werden durch
“Leitplanken” begrenzt
Leitplanken können für jedes Element der Wirkungskette gesetzt
werden, das im benutzten Modell repräsentiert ist
Anschließende Bestimmung des Handlungsspielraumes der
Menschheit
64
Überblick
1) Beobachteter Klimawandel
2) Zukünftiger Klimawandel
3) Integrated Assessment
4) Der Leitplankenansatz
5) Der probabilistische Leitplankenansatz - explizite Berücksichtigung
von Unsicherheit
65
18
2.5 ° C
Weitere Leitplanken an
zulässige
Emissionsreduktion
Emissionskorridor für ∆T ≤ 2.5°C
16
CO2 Emissionen [GtC]
}
T

Emissionskorridor
Leitplanke:
~
}
}
Emissionskorridor
14
12
10
8
6
4
2
0
0
20
40
Zeit [yr]
60
80
100
66
€
€
Temperaturtrajektorien bei nat. Variabilität
Temperaturtrajektorie deterministisch
3
2.5
2.5
2
2
∆T [K]
∆T [K]
3
Berücksichtigung von natürlicher Variabilität in stochastisch
modifiziertem Klimamodell möglich
Folge: Einhalten der Leitplanke abhängig von Realisierung des
stochastischen Prozesses => Gewisse Wahrscheinlichkeit, dass
Leitplanke überschritten wird
1.5
1.5
1
0.5
0
Temperaturtrajektorien stochastisch
1
50
100
Zeit t [yr]
150
200
0.5
0
50
100
Zeit t [yr]
150
200
67


Unsicherheit
Unsicherheit allgegenwärtiger Faktor in gesamter Wirkungskette
Klimawandel
Für diese Betrachtung sinnvolle Klassifikation nach Ursache der
Unsicherheit:
‚

1) Unsicherheit durch Freiheit menschlicher Entscheidungen
2) Unsicherheit durch natürliche Variabilität
3) Unsicherheit durch unzureichendes Wissen
Leitplankenansatz nimmt 1) teilweise vorweg, da menschliche
Entwicklung nicht vorhergesagt wird, sondern Spielraum für
menschliche Entscheidungen bestimmt wird
2) und 3) Gegenstand des probabilistischen Leitplankenansatzes
68
Die Klimasensitivität ist einer der unsicheren Schlüsselfaktoren des
zukünftigen Klimawandels
Klimasensitivität T2xCO2 bezeichnet Erwärmung, die bei Verdoppelung
präindustrieller CO2 - Konzentration zu erwarten ist
IPCC: T 2 xCO 1.5 ° C , 4.5 ° C
Andere Autoren: Wahrscheinlichkeitsverteilungen für T2xCO2
beispielsweise aus Expertenbefragungen, Vergleichen des
historischen Klimas mit Klimamodellen
„
…
‡
†
ƒ
ƒ
Unsicherheit der Klimasensitivität
„
2
69
Andronova &
Schlesinger (2001)
(schwarz)
Forest et al. (2002)
(rot, grün)
Wahrscheinlichkeitsdichte
ˆ
ˆ
Wahrscheinlichkeitsverteilung Klimasensitivität
Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen
T2xCO
Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen
fürfür
T2xCO
2
0.14
2
A/S T2
F uniform
F expert
0.12
0.1
0.08
0.06
0.04
0.02
0
0
2
4
6
T
T2xCO
[°C][K]
2xCO
2
8
10
2
70
P(∆T(t)
unsichere Klimasensitivität
Klimasensitivität
P(
T(t) > TGuard
),),unsichere
Guard
Š
Klimasensitivität nach
Andronova &
Schlesinger
Bewirkt Wahrscheinlichkeit P > 0,
dass Leitplanke nicht
eingehalten werden
kann
TGuard [°C]
‰
‰
Konsequenzen von Unsicherheit: Klimasensitivität
P
0.9
7
6
0.8
0.7
5
0.6
4
0.5
3
0.4
2
0.3
0.2
1
0
0.1
50
100
Zeit t [yr]
Zeit
150
200
71

Œ
“
0,1
˜ —
‘
–
•
0,1
š
I Guard
™
Jedoch bei Berücksichtigung von probabilistischer Unsicherheit
P I
P I
ž
I Guard

I
I Guard
Ÿ
¡
Daher Einführung zusätzlicher Wahrscheinlichkeitsleitplanke
notwendig:
œ
›
I Guard
 
‘
P I
Ž
I Guard
œ
”
I
’
Betrachtete Unsicherheiten bewirken, dass Erweiterung
Leitplankenansatz notwendig ist
Deterministische Leitplanke für Auswirkung I definiert als
Œ
‹
‹
Der probabilistische Leitplankenansatz
P Guard
72
¦
½
¼
0, t e
³
t
±
P Guard
²
¹
¸·
»
,t ; u d W u
°
º
0
¯ ¬
®
,t ; u
g
¾
§
£
¥
, dt d W
, t ; u dt
­ ¬
®
©
unter P h
¿
K¤£
«¸·
f
«ª©
¶
:
µ
mit
´
d
¨
Zu lösendes Problem: Im allgemeinen Fall stochastische
Differentialinklusion
¹
¢
Lösungsalgorithmus
Bestimmung der oberen (unteren) Grenze von Emissionskorridoren:
Å
Ä
Å
Ï
Î
Ì
Ë
Ê È
®
É È
®
«ÇÆ
Ä
Í
Á
À
Ä
Ã
Â
t i t 1 ,... , t n : max min E t i
unter P h ,t ; u 0 P Guard
t 0, t e
Nutzung von Standardalgorithmen für Optimierung unter
Nebenbedingungen möglich
73
Wahrscheinlichkeitsnebenbedingungen berechenbar über MonteCarlo Verfahren
Optimierungsalgorithmus muss in jedem Iterationsschritt ein
Ensemble von Realisierungen d. stochastischen Prozesses bzw. des
unsicheren Parameters berechnen
Sehr rechenzeitaufwändig, daher nur relativ “billige” Modelle nutzbar
Folgende Abbildungen:
Ñ
Ñ
Ñ
Ð
Ð
Ð
Ð
Lösungsalgorithmus:
Wahrscheinlichkeitsnebenbedingungen
50 Realisierungen stochastischer Prozess
100 Realisierungen Klimasensitivität
Insgesamt 5000 Realisierungen in jedem Iterationsschritt zu berechnen
74
18
CO2 Emissionen [GtC]
Ø
×
PGuard = 0.5
PGuard = 0.7
PGuard = 0.9
16
Ô
Ò
Õ
Õ
A / TS, TGuard
C,P(T
P(T≤ T Guard) ) >=
0.5,
0.7,
0.90,9
A&S,
= =2°
2°C,
0,5,
0,7,
Guard
Guard
Ö
Klimasensitivität nach
Andronova &
Schlesinger
T 2°C (EU-Ziel)
Weitere Bedingungen
an zulässige
Emissionspfade
Gezeigt:
Emissionskorridore für
Wahrscheinlichkeitsleitplanken
P Guard 0.5, 0.7, 0.9
Ó
Ò
Ergebnisse: Unsichere Klimasensitivität I
14
12
10
8
6
4
2
0
0
20
40
60
Zeit t [yr]
80
100
75
Ergebnisse: Unsichere Klimasensitivität II
Ù
Klimasensitivität
Forest et al., Prior
Expertenbefragung
T 2°C (EU-Ziel)
Bedingungen an
Emissionspfade
Emissionskorridore
für
P Guard 0.5, 0.7, 0.9, 0.97
18
PGuard = 0.5
PGuard = 0.7
PGuard = 0.9
PGuard = 0.97
Ù
Û
Ú
16
ß
2
0.14
A/S T2
F uniform
F expert
Wahrscheinlichkeitsdichte
0.12
0.1
CO2 Emissionen [GtC]
Ü
Ü
Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen für T2xCO
Þ
Ý
Forestexpert,
expert,
TGuard==2°
C,P(T
P(T≤ TTGuard) ) >=
0.5,0,5,
0.7,
0.9,
0.97
Forest
TGuard
2K,
0,7,
0,9,
0,97
Guard
14
12
10
8
6
4
2
0.08
0.06
0
0
0.04
0.02
0
0
2
4
6
T2xCO [K]
2
8
20
40
60
Zeit t [yr]
80
100
10
76
18
æ
Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen für T2xCO
2
A/S T2
F uniform
F expert
Wahrscheinlichkeitsdichte
0.12
0.1
0.08
å
14
12
10
8
6
4
2
0.06
0
0
0.04
0.02
0
0
CO2 Emissionen [GtC]
ã
ã
à
â
P Guard 0.5, 0.7
0.14
PGuard = 0.5
PGuard = 0.7
16
Emissionskorridore
für
Forest uniform,
uniform,TTGuard=2°
C, P(T
) )0.5,
0.7 0,7
Forest
= 2K,
P(T ≤TGuard
TGuard
>= 0,5,
Guard
ä
Klimasensitivität
Forest et al., Prior
Gleichverteilung
T 2°C (EU-Ziel)
Bedingungen an
Emissionspfade
Gezeigt:
á
à
Ergebnisse: Unsichere Klimasensitivität III
2
4
6
T2xCO [K]
2
8
20
40
60
Zeit t [yr]
80
100
10
77
Klimasensitivität nach
Andronova &
Schlesinger
Max. T = 2,5°C
Vergleich ohne / mit
natürlicher Variabilität
Berücksichtigung nat.
Variabilität nur
minimale Auswirkungen auf Korridor
Klimasensitivität
Unsicherheit mit
größerer Auswirkung
TEmissionskorridore,
=2,5°C, PGuard=0,7,
Vergleich
/ mit
Variabilität
TGuard
= 2.5K,ohne
PGuard
= 0.7:
Vergleich
Guard
18
CO2 Emissionen [GtC]
ç
ç
ç
ç
Ohne Variabilität
Mit Variabilität
16
è
ç
Ergebnisse: Bedeutung nat. Variabilität
14
12
10
8
6
4
2
0
0
20
40
60
Time
[yr]
Zeit
t [yr]
80
100
78
Leitplankenansatz kann zu probabilistischem Leitplankenansatz
erweitert werden, indem Leitplanke an Auswirkung durch Leitplanke
an Wahrscheinlichkeit ergänzt wird
Erlaubt explizite Berücksichtigung von Unsicherheiten im
gekoppelten System Mensch-Klima-Auswirkungen
Einhalten des EU-Zieles von T 2°C mit hoher Wahrscheinlichkeit
erfordert ehrgeizige Programme der Emissionsreduktion
é
ë
ê
é
é
Zusammenfassung
79
Vielen Dank für's Zuhören.
80