Das extremste Klimaszenario ist Geschichte: Wie verlässlich sind die Klimamodelle noch?

Das extremste IPCC-Klimaszenario gilt mittlerweile als unplausibel. Nun stellt sich die grundlegende Frage: Was können Klimamodelle eigentlich – und was behaupten Medien?

Von Christof Weber | 17. Mai 2026 in der Berliner Zeitung

Gerade war das Extremszenario RCP8.5 in aller Munde, nachdem es mittlerweile als „unplausibel“ eingestuft wurde. Doch die Thematik reicht tiefer: Wie funktionieren die durch solche Szenarien angetriebenen Klimamodelle überhaupt? Welche Annahmen und welche Unsicherheiten stecken in ihnen?

Einer der extremen Klimapfade des IPCC wurde kürzlich quasi abgeschafft. Da diese Debatte noch frisch ist, lohnt ein näherer Blick auf Klimamodelle und die sie antreibenden Szenarien – insbesondere deren Unsicherheiten, die von vielen Medien selten oder gar nicht kommuniziert werden. Dieser Text versucht, diese Lücke zu schließen: nicht nur mit einem nüchternen Blick auf mögliche Auswirkungen des Klimawandels, sondern mit einer kritischen Betrachtung der zugrunde liegenden Modelle.

Wie funktionieren Klimamodelle und Szenarien?

Klima beschreibt typische Muster und Schwankungen des Wetters über längere Zeiträume – etwa Temperatur, Niederschlag oder Wind. Wetter dagegen beschreibt kurzfristige Zustände der Atmosphäre. Während Wetterprognosen nur wenige Tage zuverlässig sind, untersucht Klimaforschung langfristige statistische Entwicklungen. Wegen der chaotischen Natur der Atmosphäre sind exakte Wettervorhersagen über lange Zeiträume grundsätzlich nicht möglich.

Die Wurzeln der Klimamodellierung reichen ins 19. Jahrhundert zurück. Erste moderne Klimamodelle entstanden in den 1960er-Jahren als vereinfachte Energiebilanzmodelle. Später kamen Ozeane, Eis, Aerosole, Vegetation und weitere Komponenten hinzu. Seit den 1970er- und 1980er-Jahren entwickelten sich daraus globale Zirkulationsmodelle, die heute als gekoppelte Systeme aus Atmosphäre, Ozeanen, Kryosphäre, Biosphäre und Landoberfläche auf Supercomputern berechnet werden.

Wetter- und Klimamodelle beruhen im Kern auf denselben physikalischen Grundlagen – Thermodynamik, Strömungsmechanik und Strahlungstransport. Moderne Klimamodelle sind riesige gekoppelte numerische Simulationen, die gekoppelte Gleichungen für Energie, Masse, Feuchtigkeit, Strahlung und Bewegungsprozesse lösen. Da das reale Klimasystem extrem komplex ist, müssen viele Prozesse vereinfacht dargestellt werden. Zudem arbeitet man nicht mit einem einzelnen Modell, sondern mit sogenannten Modellensembles – mehreren parallelen Simulationen.

CO₂ beeinflusst das Klima vor allem über den Strahlungstransport. Es ist kein Giftstoff, sondern ein natürlicher Bestandteil der Atmosphäre und Grundlage der Fotosynthese. In Klimamodellen steht seine Wirkung auf die Strahlungsbilanz der Erde im Mittelpunkt: Mehr CO₂ verändert Absorption und Emission infraroter Strahlung – ein sogenanntes Radiative Forcing. Solche Forcings sind wichtige Eingangsgrößen für Klimamodelle. Dazu zählen neben Treibhausgasen auch solare Aktivität, Vulkanismus, Aerosole und Landnutzungsänderungen.

Klimamodelle und Emissionsszenarien sind nicht dasselbe. Szenarien wie die bekannten RCP- und SSP-Pfade liefern angenommene Entwicklungspfade – auf Basis von Annahmen über Bevölkerungsentwicklung, Energieverbrauch, Technologie und politische Entscheidungen. Die Modelle berechnen dann, wie das Klimasystem unter diesen Bedingungen reagieren würde. Klimaprojektionen sind daher keine exakten Vorhersagen, sondern mögliche Entwicklungen unter bestimmten angenommenen Bedingungen.

Unsicherheiten der Modelle

Langfristige Klimaentwicklungen lassen sich nicht exakt vorhersagen. Klimamodelle berechnen unter bestimmten Annahmen und auf Basis vergangener Messdaten mögliche Entwicklungen – keine exakten Prognosen.

Die wichtigsten Unsicherheitsquellen sind: die natürliche Variabilität des Klimasystems, die Modellunsicherheit und die Szenario- beziehungsweise Emissionsunsicherheit.

Natürliche Variabilität beschreibt Schwankungen innerhalb des Klimasystems, die auch ohne menschlichen Einfluss auftreten. Modellunsicherheiten entstehen durch vereinfachte Gleichungen, begrenztes Prozessverständnis, Parametrisierungen und unterschiedliche Modellansätze. Das große Problem globaler Klimamodelle ist ihre begrenzte räumliche Auflösung von teils etwa 100 Kilometern pro Gitterzelle. Viele Prozesse – Gewitter, Turbulenz, lokale Starkregenereignisse – laufen auf deutlich kleineren Skalen ab und müssen daher parametrisiert werden. Szenariounsicherheit entsteht daraus, dass niemand weiß, wie sich Gesellschaft, Technologie, Politik und Emissionen entwickeln werden.

Wie stark verschiedene Unsicherheitsquellen Klimaprojektionen beeinflussen, zeigt eine bekannte Darstellung der Klimaforschung: Auf kurzen Zeitskalen dominiert die interne Variabilität, auf längeren Zeitskalen gewinnen Szenarioannahmen zunehmend an Bedeutung. Je weiter der Blick in die Zukunft reicht, desto stärker prägen Szenarioannahmen die Unsicherheit der Projektionen.

Eine weitere Unsicherheit betrifft Wolken, Aerosole und deren Einfluss auf das Strahlungsgleichgewicht. Wolken können die Erde abkühlen, weil sie Sonnenlicht reflektieren, gleichzeitig aber auch Wärme in der Atmosphäre zurückhalten. Sauberere Luft mit weniger Aerosolen kann dazu führen, dass mehr Sonneneinstrahlung die Erdoberfläche erreicht.

Regionale Klimaprojektionen sind deutlich unsicherer als globale Temperaturtrends. Niederschläge, Extremereignisse oder Dürren hängen stark von lokaler Dynamik, interner Variabilität und Modellparametrisierungen ab. Je kleiner die räumliche Skala und je konkreter die Aussage, desto größer die Unsicherheiten. Ein Hochwasser etwa hängt nicht allein von viel Regen ab – entscheidend sind auch Bodensättigung, Topografie, Verbauung und Flussdynamik. Solche Wechselwirkungen machen es schwierig, einzelne Extremereignisse direkt der Klimaerwärmung zuzuschreiben.

Hinzu kommt die Quantifizierung des menschlichen Anteils am Klimawandel. Dass menschliche Aktivitäten Einfluss auf das Klimasystem haben, steht außer Frage. Doch die genaue Abschätzung einzelner Beiträge und langfristiger Folgen bleibt mit Unsicherheit verbunden. Die sogenannte Attribution – der Versuch, beobachtete Klimaveränderungen bestimmten natürlichen oder menschlichen Einflüssen zuzuordnen – erfolgt nicht durch einen einzelnen Beweis, sondern durch den Vergleich von Beobachtungen mit Simulationen unter unterschiedlichen angenommenen Forcings.

Rohdaten der Modelle stimmen zudem oft nicht ausreichend mit beobachteten Messdaten überein. Statistische Nachbearbeitungen – sogenannte Biaskorrekturen – sollen diese Lücke schließen, bringen aber neue Unsicherheiten mit sich. Kritiker sehen darin die Gefahr, dass Schwächen der Modelle nachträglich korrigiert werden, statt sie physikalisch direkt zu lösen.

Unsicherheit entsteht nicht daraus, dass man nichts weiß, sondern aus fundamentalen Grenzen der Modellierung komplexer Systeme. Klimaprojektionen sollten als glaubwürdige Bereiche möglicher Entwicklungen verstanden werden – nicht als exakte Vorhersagen.

Konsequenzen

Für politische und mediale Kommunikation wäre wichtig, Wettervorhersagen, Extremereignisse, saisonale Tendenzen, Klimaprojektionen und Szenarien klar voneinander zu trennen. Sonst entstehen verkürzte Schlagzeilen wie „Wissenschaftler sagen Hitzesommer voraus“ – Monate vor dem Sommer, obwohl seriöse Prognosen dafür noch gar nicht möglich sind.

Viele Probleme werden heute unter dem Sammelbegriff „Klimawandel“ diskutiert, obwohl ihre Auswirkungen oft unmittelbarer greifbar sind. Fossile Verbrennung verursacht etwa direkt gesundheitsschädliche Luftverschmutzung durch Feinstaub oder Stickoxide. Flächenversiegelung beeinflusst Überschwemmungen unmittelbar. Solche konkreten Umweltfolgen erscheinen vielen Menschen greifbarer als abstrakte Projektionen langfristiger Klimaerwärmung.

Klimamodelle sind weder bloße Fantasie noch Kristallkugeln. Sie sind physikalisch fundierte, aber vereinfachte Werkzeuge zur Abschätzung möglicher zukünftiger Entwicklungen. Ihre Aussagekraft liegt weniger in exakten Vorhersagen einzelner Ereignisse als in der Untersuchung langfristiger Trends und möglicher Risiken. Gerade deshalb wäre eine öffentliche Kommunikation wichtig, die Projektionen, Szenarien und Wahrscheinlichkeiten klar von Gewissheiten trennt.