Klimawandel: Auswirkungen der Erderwärmung/Zyklus 3

Zyklus 3

Inwieweit beeinflussen sich die verschiedenen Klimaindikatoren gegenseitig und welche Aussagen kann man über den zukünftigen Verlauf dieser treffen?

Modellierungszyklus 3

• Korrelationsanalyse, um Zusammenhang zwischen verschiedenen Klimaindikatoren untersuchen
• beschränktes Wachstum, um einen möglichen Zukunftsverlauf darstellen, damit 2-Grad-Ziel erreicht wird
• Maßnahmen zur Minderung der Erderwärmung
• Was passiert, wenn das 2-Grad-Ziel nicht erreicht wird?

Korrelationsanalyse

• beschreibt Beziehung zwischen zwei oder mehreren Merkmalen, Zuständen oder Funktionen
• Korrelationskoeffizient gibt Grad des Zusammenhangs an, Wert zw. -1 und 1
• 1 steht für vollständigen positiven, linearen Zusammenhang: Beide Werte wachsen in gleicher Weise

Korrelationsanalyse

• Korrelationen zu den Klimaindikatoren
  
• Überprüfung, ob und wie stark Indikatoren miteinander in Zusammenhang stehen, also korrelieren
• Korrelationskoeffizienten r wichtig um Zukunftsprognosen zu treffen, in denen Faktoren abhängig voneinander sind
  

Korrelation Durchschnittstemperatur und CO₂-Emission

r=0,914

Gleichung Korrelationsanalyse

$r=\frac{\sum _{i=1}^n(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})}{\sqrt{\sum _{i=1}^n(x_i-\overline{x}{)}^2}*\sqrt{\sum _{i=1}^n(y_i-\overline{y}{)}^2}}$
$r=\frac{(14,06-14,42)(14980-23341,469)+(14,94-14,42)(15488-23341,469)+...+(14,83-14,42)(33513-23341,469)}{\sqrt{(14,06-14,42{)}^2+(14,94-14,42{)}^2+...+(14,83-14,42{)}^2}*\sqrt{(14980-23341,469{)}^2+(15488-23341,469{)}^2+...+(33513-23341,469{)}^2}}=0,914$

Wert r > 0 $\to$ positive Korrelation
$\to$ Wert nah an 1, kann man von einer hohen Korrelation sprechen $\to$ Wert Y gut durch Wert X vorhersagen

Korrelationstabelle

Korrelation zwischen globalen Temperatur und CO₂-Konzentration

r=0,945

Korrelation zwischen CO₂-Emission und CO₂-Konzentration

r=0,987

Korrelation zwischen CO₂-Emission und Weltbevölkerung

r=0,976

Bewertung

• hoher r Wert --> Vermutung: Merkmal X verursacht Merkmal Y oder Merkmal Y verursacht Merkmal X
• X und Y können gemeinsame Ursachen Z haben, welche für Korrelation verantwortlich sind
• Korrelationskoeffizient r misst nur Stärke eines linearen Zusammenhangs (sto. Abhängigkeit) aber keine kausale Abhängigkeit
• --> keine Rückschlüsse möglich, ob die Merkmale sich wirklich gegenseitig beeinflussen

Zukunftsprognosen mit beschränktem Wachstum

• Betrachtung der zeitlichen Entwicklung-Existenz unbekannter Schranke S (Kapazitätsgrenze)
• für Zukunftsprognose: Verwendung von vorgegebenem Grenzwert G (Quelle: IPCC), um 2-Grad-Ziel zu erreichen

Was ist das 2-Grad-Ziel?

• globale Erwärmung auf weniger als zwei Grad bis 2100 gegenüber Niveau vor Beginn der Industrialisierung zu begrenzen
• besser "2-Grad-Grenze"
• Point of no Return
• Bei Überschreitung der 2Grad-Grenze keine Kontrolle mehr über Folgen Klimawandel

Quelle: IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)

Zukunftsprognose Temperatur

Berechnung beschränktes Wachstum

$B(t)=G-(G-B(o))*e^{(-k*t)}$

G:= Grenzwert

B(o):= Anfangswert

k:=Wachstum (Steigung)

t:= Zeit

Am Beispiel Temperatur (orange: 2 Grad Ziel):

$B(t)=16-(16-14,95))*e^{(-0,001525*t)}$

Zukunftsprognose CO₂- Emissionen

Um 2-Grad-Ziel zu erreichen $\to$ Emissionen jährlich um 2,7% sinken
Emissionen müssen zwischen 2040-2050 zum Nullpunkt kommen

Quelle: IPCC

Zukunftsprognose CO₂-Konzentration

• CO₂ Konzentration nur bis max 450ppm ansteigen

$\to$ darüber "point of no return"

Quelle: IPCC

Maßnahmen zur Minderung der Erderwärmung

• durch CO₂ Steuer auf klimaschädliche Energieträger (z.B. Kohle, Öl und Erdgas)
• $\to$ Steuer fällt höher aus- je mehr CO₂ bei Verbrennung ausgestoßen wird
• Idee: Bei durchschnittlichem CO₂ Verbrauch gleiche Ausgaben wie bisher
• $\to$sparsamer leben (bspw. von Auto auf Fahrrad/ÖPNV umsteigen) damit Geld verdienen
• Nachteil: Energieabhängige Unternehmen leiden unter erhöhten Preisen $\to$ Verlust von Arbeitsplätzen

Wie kann man sein Verhalten verändern?

Was ist, wenn das 2-Grad-Ziel nicht erreicht wird?

Bewertung

• Korrelationen weisen hohes r auf
• Beschränktes Wachstum zeigt einige Zukunftsmöglichkeiten
• genaues Szenario nicht abbildbar, da unvorhersehbar $\to$ zu komplex
• plötzliche Änderungen (z.B. Corona) nicht miteinbezogen

Interaktive Simulationsumgebung

• C-ROADS Climate Interactive

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