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Grönländisches Eisschild und Massenverlust : Aktuelle Modelle nicht in der Lage Beobachtungen zu projezieren

14 Juli, 2021
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Ich bin Teil eines Papiers, das jetzt zur Kommentierung und Überprüfung offen ist unter @EGU_TC in dem wir darauf hinweisen, dass keine der 165 Simulationen des neuesten, größten Ensembles von Projektionen für den Massenverlust des grönländischen Eisschildes einen so starken Massenverlust reproduziert, wie er in den letzten zwei Jahrzehnten beobachtet wurde.

Zu Beginn möchte ich betonen, dass es sich um die besten Modelle handelt, die von den besten Eisschildmodellierern geschrieben und betrieben werden, die an einer größtenteils freiwilligen Anstrengung teilnehmen, um den zukünftigen Meeresspiegel zu projizieren, mit dem unsere menschliche Gesellschaft in den nächsten 80 Jahren zurechtkommen muss.

Da Modelle nicht in der Lage sind, Beobachtungen zu reproduzieren, glauben wir* nicht, dass ihre Projektionen zukünftiger Veränderungen glaubwürdig sind.

Formal liegen die Beobachtungen außerhalb des 90% Glaubwürdigkeitsintervalls der Simulationen.
[ @glacierandy , ich selbst, Brinkerhoff, Truffer, tragen zu gleichen Teilen bei]

Da der Ensemble-Mittelwert den 20-jährigen Massenverlust um etwa den Faktor zwei unterschätzt, könnten der zukünftige Massenverlust und der Meeresspiegelanstieg deutlich größer sein, als dieses Ensemble projiziert.

In unserem Kommentar schlagen wir vor, dass die Bemühungen zur Projektion des Meeresspiegelanstiegs eine wichtige Veränderung in ihrer Vorgehensweise vornehmen, die nur möglich ist, weil die Modelle und Beobachtungen so ausgereift sind. Diese Verschiebung beinhaltet:

1) Einen Schritt zurück vom aktuellen Modellierungsansatz, um alle Unsicherheiten, die mit Eisschildmodellen verbunden sind, vollständig zu untersuchen. Derzeit ist das vorherrschende Modellparadigma darauf ausgerichtet, dass die Modellgruppen ihre besten Anstrengungen unternehmen, um zukünftige Veränderungen zu projizieren.

Da diese besten Bemühungen die Beobachtungen nicht glaubwürdig reproduzieren, sollten die Modellierungsgruppen viele weitere Simulationen durchführen, um ALLE potenziellen Quellen der Unsicherheit vollständig zu erforschen. Anstatt auf das Bullseye zu werfen und es zu verfehlen, sollte man die gesamte Dartscheibe mit Dartpfeilen belegen.

2) Konditionierung der aktuellen Projektionen des Meeresspiegelanstiegs auf Beobachtungen. Dies war im Wesentlichen nicht möglich, bis jetzt, wo wir eine mehrere Jahrzehnte dauernde, zuverlässige Beobachtung der Massenbilanz der Eisschilde haben. Wir legen einen Bayes’schen Ansatz dar. [Fortsetzung]

Das bedeutet, dass wir im Idealfall aus einer Reihe von Tausenden von Simulationen diejenige Gruppe von Modellen, Parametern und Anfangszuständen auswählen, die die Beobachtungen glaubwürdig reproduzieren, und nur diese in die Zukunft laufen lassen, um den möglichen zukünftigen Meeresspiegelanstieg zu projizieren.

3) Radikal die Menge der Ressourcen erhöhen (
@HouseScience, @NSF, @NASAClimate , @NASA_ICE
), die den Eisschildmodellierern zur Verfügung stehen, um den Vorschlag (1) zu erfüllen.

Derzeit führen ein paar Handvoll meist ehrenamtlicher Wissenschaftler die Simulationen durch, die als Grundlage für Billionen von Dollar an wirtschaftlicher Planung, Milderung und Anpassung dienen. Das ist VERRÜCKT und funktioniert ganz offensichtlich nicht.

Die Modellierungs-Community kann die an sie gestellten Erwartungen nur erfüllen, wenn sie über die entsprechenden Ressourcen verfügt (und das bin definitiv nicht ich). Feld- und Fernerkundungswissenschaftler erhalten beide 100 Millionen Dollar an Basisinvestitionen, während die Modellierer im übertragenen Sinne in ihren Garagen arbeiten.

Weltweit werden Gipfeltreffen abgehalten ( @IPCC_CH ), um für eine Zukunft zu planen, die falsch projiziert ist (siehe Abbildung oben). Klimamodelle machen jetzt einen verdammt guten Job bei der Reproduktion des vergangenen Klimas – das erwarten wir nur, weil die von der internationalen Regierung finanzierten Labore zehntausende von engagierten Wissenschaftlern und Ingenieuren haben.

(für Klimamodelle, siehe eine Lieblingsfigur von mir aus @IPCC_CH AR5, und die wunderbare Visualisierung von https://bloomberg.com/graphics/2015-whats-warming-the-world/)

Die Glaziologie braucht immer noch hypothesengetriebene Wissenschaft von Eisschildmodellierern. Aber im Moment ist das alles, was wir haben. Wir müssen auch die Projektion des Meeresspiegelanstiegs operationalisieren, indem wir Strukturen um sie herum aufbauen, die mit denen der Klimamodellierer vergleichbar sind.

Abschließend möchte ich noch zwei Punkte hervorheben:
Erstens: Dies ist eine Meinung (gestützt durch eine Analyse), die derzeit überprüft wird. Unser Autorenteam freut sich auf Kommentare, Feedback und Überarbeitung.

Zweitens sind die Einschränkungen, auf die wir hinweisen, nicht die “Schuld” der hart arbeitenden Modellierer, die diese Projektionen erstellen. Die Wissenschaft, die Beobachtung und die Modelle machen wirklich Fortschritte, und die Arten von Vergleichen, die wir hier präsentieren, werden gerade erst möglich.

Jeder tut sein Bestes, aber wir brauchen eine unkomplizierte Validierung, wie wir sie präsentieren, damit sie zur Routine wird. Und unser Autorenteam ist der Meinung, dass die Modellierer mehr Unterstützung brauchen, um die Projektionen zu erstellen, die Investitionen auf der Grundlage dieser Projektionen glaubwürdig rechtfertigen.

Datenverfügbarkeit: @ProjektJupyter

@mybinderteam
Notizbuch, das unsere Leitfigur interaktiv reproduziert, ist verfügbar unter

Quellen/Original/Links:
https://twitter.com/TimBartholomaus/status/1413541762900004864

Übersetzung:
https://www.deepl.com/

Geologe

Tim Bartholomaus

Dr. Timothy Bartholomaus ist der leitende Wissenschaftler und Versuchsleiter der Gruppe. Er ist Assistenzprofessor in der Abteilung für Geologische Wissenschaften an der University of Idaho. Tim kam 2016 zur Fakultät der University of Idaho, nachdem er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Geophysik der University of Texas gearbeitet hatte. In seiner Forschung setzt er eine… Weiterlesen »Tim Bartholomaus