Klimawandel: Wo unsere Erde unbewohnbar wird

Klima- und andere Modelle (z.B. Landnutzungsmodelle) versuchen, sowohl die Vergangenheit als auch die Zukunft zu simulieren. Dabei handelt es sich aber immer um Annäherungen, und entspricht nie genau der Realität. Bei Modelldaten aus der Vergangenheit decken diese sich meistens nicht perfekt mit dem, was tatsächlich stattgefunden hat und gemessen wurde (z.B. Anzahl von Stürmen, aufgezeichnete maximale Tagestemperaturen, etc.) und müssen deswegen mit historischen Messwerten abgeglichen werden. Für Zukunftsprojektionen muss man außerdem entscheiden, von was für Entwicklungen beim weltweiten CO₂-Ausstoß man ausgeht (s. Was sind RCP-Szenarien?). Sowohl für historische als auch zukünftige Werte bildet man meistens den Durchschnitt aus möglichst vielen Modellen, sodass sich die verschiedenen Neigungen der einzelnen Modelle (etwas zu unter- oder überschätzen, z.B. in einer bestimmten Region oder bei einem bestimmten Faktor) ausgleichen. Außerdem werden die Modelle laufend weiterentwickelt, sodass die neuesten Klimamodelle (z.B. CMIP6-Modelle, die für den nächsten Bericht des Weltklimarats IPCC verwendet werden) zuverlässiger sind, als ältere.

Um herauszufinden, wie sich zukünftiger CO₂-Ausstoß der Menschheit auf das Klima auswirkt, werden Zukunftsprojektionen meistens für verschiedene Szenarien berechnet. Wissenschaftler*innen haben sich in den letzten Jahren dabei großteils auf sogenannte RCP-Szenarien („Representative Concentration Pathways”) geeinigt. Die vier bekanntesten RCP-Szenarien sind:

• RCP8.5: dieses Szenario beschreibt, wie viel CO₂ die Menschheit ausstoßen wird, wenn die Emissionen weiter wie bisher zunehmen und keine Beschränkungen umgesetzt werden. Bis zum Jahr 2100 würde das laut Berechnungen von 2013 zu einer Erderwärmung von ca. 4.3°C führen.
• RCP6.0: dieses Szenario geht von CO₂-Ausstößen aus, die bis zum Jahr 2100 zu ca. 2,8°C Erderwärmung im globalen Durchschnitt führen würden. Dabei würden CO₂-Emissionen bis zum Jahr 2080 weiter zunehmen, jedoch etwas gedämmter als beim RCP8.5 Szenario, und dann stark abnehmen.
• RCP4.5: dieses beschreibt ein Szenario, bei dem sich die Erde bis 2100 um ca. 2,4°C verglichen mit vor-industriellem Klima aufheizen würde. Dafür müssten die Emissionen nicht auf null sinken, aber ab dem Jahr 2080 auf einem deutlich niedrigeren Niveau als heute (unter der Hälfte) bleiben.
• RCP2.6: dieses Szenario geht von starken Einschnitten bei weltweiten CO₂-Ausstößen aus. Im letzten Bericht des Weltklimarats gingen die Wissenschaftler*innen von einer entsprechenden Erderwärmung von 1,6°C bis 2100 bei diesem Szenario aus; allerdings sah dieses Szenario vor, dass die weltweiten Emissionen ab dem Jahr 2020 sinken würden, was nicht passiert ist. Außerdem geht das Szenario von negativen CO₂-Emissionen in circa 50 Jahren aus, für welches entsprechende Technologien noch in der Entwicklung sind.

Wissenschaftler*innen des Climate Action Trackers gehen basierend auf bisherigen Maßnahmen und Gesetzen momentan von einer Erderwärmung von 2,7°C bis 2100 (verglichen mit vor-industriellem Klima) aus. Wenn man davon ausgeht, dass sich Regierungen auch an nicht-verbindliche Ziele halten, beträgt die geschätzte Erwärmung bis zum Jahr 2100 zwischen 2,1°C und 2,4°C.

Die Höhe der Säulen entspricht der Anzahl Menschen, die laut Daten von SEDAC / NASA / Columbia University im Jahr 2020 in der jeweiligen Region leben. Alle Rasterpunkte der Originaldaten (2,5’ Raster, entspricht Punkten mit einem maximalen Abstand von circa 5km), die in dieselben sechseckigen Grundflächen der Säulen fallen, wurden zusammengezählt.

Vom Copernicus Climate Change Service / ECMWF bereitgestellte Daten beinhalten maximale Kühlgrenztemperaturen pro Tag, wie sie von verschiedenen Modellen berechnet worden sind. Daraus haben wir jeweils für die Jahre 1990-2019 und 2070-2099 (mit RCP4.5) die durchschnittliche Anzahl Tage pro Jahr mit min. 32°C Kühlgrenztemperatur als Mittelwert von 18 einzelnen Klimamodellen berechnet. Für jede auf dem Globus dargestellte Säule wurde der Wert desjenigen Rasterpunkts (1.875° x 1.25° Auflösung) genommen, der innerhalb die Grundfläche fällt. Bei Säulen in Küstengebieten wurde der Mittelwert aller Gitterzellen berechnet, die die Grundfläche berührt. Da die Werte in den Originaldaten bereits ‘bias-adjusted’ sind, sind die Daten bereits an historische Messwerte angeglichen und eine weitere Umrechnung nicht notwendig.

Für aktuelle Werte haben wir Daten des World Resources Institute verwendet, die für circa 50.000 hydrologische Teilgebiete (unterteilte Flussbecken) das Verhältnis von Wasserbedarf und Wasserressourcen (‘water stress index’) ermittelt haben. Für jede dargestellte Säule wurde der ‘water stress’ Wert an der Mitte der jeweiligen Grundfläche übernommen.
Es gibt kaum Projektionen zu Wasserknappheit gegen Ende des Jahrhunderts. Auf Nachfrage wurden uns Daten aus einer Studie von Stenzel et al. zur Verfügung gestellt, die basierend auf je einem Klima- und Vegetationsmodell den ‘water stress index’ für 259200 Rasterpunkte für die Jahre 2006-2015 und 2090-2099 (mit RCP6.0) simuliert haben. Aus diesen Projektionen haben wir die Durchschnittswerte für beide Zeiträume für jede Säule sowie die prozentuale Veränderung berechnet. Die projizierten Veränderungen gehen von einem moderaten Bevölkerungswachstum bis zur Mitte des Jahrhunderts aus (SSP2). Für projizierte Werte für das Jahr 2100 wurde dieser Veränderungsfaktor mit dem jeweiligen ‘water stress’ Wert der Daten vom World Resources Institute multipliziert.
Hinweise:

• Für die Darstellung haben wir zusätzlich die jeweiligen Wüstengebiete visualisiert, s. Wie wurden die Daten zu Wüstengebieten berechnet?
• Die verwendeten Modelldaten basieren jeweils auf nur einem Modell. Durchschnittswerte auf Basis mehrerer unterschiedlicher (Klima-)Modelle gelten als robuster, die Wissenschaftler*innen untersuchten jedoch vier verschiedene Modelle und entschieden sich für das Modell HadGEM2-ES, da dieses bei den meisten Variablen in der Mitte der vier Modelle lag.
• Für die Modelldaten wurden 10-Jahres-Zeiträume verwendet; die Ergebnisse sind entsprechend unsicherer als bei sonst üblichen 30-Jahres-Perioden.

Hierfür wurden Daten der FAO / IIASA (Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen) zu Klimaklassifikationen nach Köppen-Geiger verwendet. Diese wurden für die Jahre 1981-2010 basierend auf historischen Messwerten und die Jahre 2070-2100, analog den ‘water stress’ Projektionen, basierend auf dem Klimamodell HadGEM2-ES und RCP6.0 Szenario ausgewählt. Für jede Säule wurde der Wert desjenigen Rasterpunkts (5' x 5' Auflösung), der dem Mittelpunkt der Grundfläche am nächsten ist, verwendet. Alle Säulen, deren Klimaklassifikation im jeweiligen Zeitabschnitt einer Wüste entspricht (BWh oder BWk, kalte und heiße Wüsten), wurden analog einem ‘water stress index’ Wert von 80% eingefärbt.

Um den jeweiligen Anteil der Bevölkerung, die in einer der dargestellten Säulen von Überflutung ihres Lebensraum betroffen ist, zu schätzen, haben wir offen zugängliche Daten einer Studie von Hooijer et al. verwendet. Diese beinhalten ein Geländemodell von Küstenregionen, und geschätzte Werte für den weltweiten ‘relativen Meeresspiegelanstieg’. Letzter verrechnet den erwarteten Meeresspiegelanstieg mit der erwarteten Landabsenkung, jeweils im globalen Mittel. Bei einer Erderwärmung zwischen 2,5°C und 3°C beträgt der erwartete ‘relative Meeresspiegelanstieg’ bis zum Jahr 2100 circa einen Meter. Für zukünftige Werte wurde somit berechnet, welche Gebiete aus dem Küsten-Modell (0.05° Auflösung) weniger als 1m über dem Meeresspiegel liegen. Pro Säule wurde anschließend der Anteil Einwohner*innen, auf die das zutrifft, berechnet. Für bisherige Werte wurde dasselbe vorgehen verwendet, aber mit Gebieten die im Modell aktuell schon unter dem Meeresspiegel liegen.

Aus Rasterdaten von Lange et al. / ISIMIP zur Betroffenheit von tropischen Wirbelstürmen wurden Daten für diejenigen 30-Jahres-Perioden, die einer Erderwärmung zwischen 2°C und 3°C entsprechen (basierend auf diesen Schwellenwerten von ISIMIP), und Werte für den Zeitraum 1990-2019 verwendet. Aus den Modellergebnissen (Durchschnitt aus den vier Modellen und allen Jahren) wurde die prozentuale Veränderung zwischen den zukünftigen und bisherigen Werten pro Rasterpunkt berechnet. Aus dem Datensatz von Geiger et al., der Daten zu tatsächlichen Wirbelstürmen zwischen 1950 und 2015 enthält, wurde pro Rasterpunkt die durchschnittliche Anzahl Wirbelstürme (Winde über 64 Knoten), die dort pro Jahr trifft, errechnet. Um Aussagen für die Zukunft zu machen, wurden die Werte aus dem zweiten Datensatz mit dem oben beschriebenen Veränderungsfaktor multipliziert. Für jede Säule wurden die entsprechenden Mittelwerte aller Rasterpunkte, die auf die Grundfläche fallen, berechnet.

Unsere Daten stützen sich auf unterschiedliche Modelle (s. oben). Diese Modelle sind zwar global, aber unterschiedlich fein in ihrer Auflösung und Erfassung kleiner Landmassen. Kleine Inselstaaten sind in einzelnen Modellen deswegen nicht sichtbar. Solche Fälle haben wir im interaktiven Modus mit der Meldung “Für dieses Land liegen für den ausgewählten Faktor leider keine Daten vor” gekennzeichnet, sodass eine Unterscheidung zu nicht-betroffenen Ländern (“In dieser Region sind keine Gebiete wegen dem ausgewählten Faktor unbewohnbar”) erkenntlich ist.

Hier können Sie die Rohdaten einsehen und herunterladen, die der Anwendung zugrunde liegen. Um auf den Text ohne interaktive Grafiken zuzugreifen, klicken Sie hier.