Klimaauswirkungen und Anpassung
Unsere Forschungsgruppe zielt darauf ab, die komplexen Wechselwirkungen zwischen dem Klimawandel und der sozioökonomischen Entwicklung zu verstehen. Im Allgemeinen konzentriert sie sich darauf, wie Veränderungen des Klimas und der Wettermuster die wirtschaftliche Entwicklung auf globaler Ebene beeinflussen und wie die globale wirtschaftliche Entwicklung künftige Veränderungen des Klimas und der Wettermuster beeinflusst. Unser Ansatz reicht von der Verwendung von Erdsystemmodellen (ESM) bis zur Entwicklung integrierter Bewertungsmodelle (IAM), um die Auswirkungen des Klimas auf die globale und regionale Wirtschaft zu bewerten. Unsere Forschung liefert wertvolle Erkenntnisse, die zu politischen Entscheidungen, Anpassungs- und Klimaschutzstrategien beitragen können.
Der globale und regionale Klimawandel wird maßgeblich von der internen Klimavariabilität beeinflusst, die spontan im Klimasystem auftritt und sich auf extreme Wetterereignisse auswirkt, die sich an den Extremen der statistischen Verteilungen orientieren. Sozioökonomische Studien zu den Auswirkungen des Klimawandels haben jedoch die Unsicherheiten, die sich aus dieser internen Klimavariabilität ergeben, überwiegend vernachlässigt, was die Zuordnung wirtschaftlicher Schäden zum Klimawandel in Frage stellt. Gleichzeitig bilden die aktuellen Klimamodelle mit ihrer groben räumlichen Auflösung und ihrer Abhängigkeit von Parametrisierungen Klima- und Wetterextreme nur begrenzt ab. Dies untergräbt die physikalische Beweisgrundlage, die es braucht, um wirksame Maßnahmen zur Eindämmung des Klimawandels und zur Anpassung an den Klimawandel zu unterstützen. Wir verwenden globale Modelle auf der Kilometerskala, die die Wechselwirkungen zwischen klein- und großräumigen Klimaprozessen erfassen können. Diese Modelle versprechen eine die Klimavariabilität und extreme Ereignisse besser darzustellen. Unser einzigartiger Ansatz verbindet fortschrittliche Klimawissenschaft mit wirtschaftlicher Analyse, um Informationen zu gewinnen, die direkt in der lokalen Planung zur Anpassung an den Klimawandel genutzt werden können.
Wir tragen zur Entwicklung umfassender IAMs bei, die die Wechselwirkungen zwischen menschlichen und natürlichen Systemen abbilden. IAMs sind für die Erstellung von Szenarien im Zusammenhang mit dem anthropogenen Klimawandel unerlässlich und haben bei der Entwicklung von Szenarien (Shared Socioeconomic Pathways, SSPs) eine zentrale Rolle gespielt. Eine Schlüsselfunktion von IAMs besteht darin, darzustellen, wie menschliche Aktivitäten das Klima beeinflussen, einschließlich Emissionen und Landnutzungsänderungen. Bei der Erstellung von Zukunftsszenarien übersehen IAMs jedoch häufig die komplexen Auswirkungen des Klimawandels auf menschliche Systeme und die aleatorische Unsicherheit aufgrund von Klimaschwankungen. Viele weit verbreitete IAMs verwenden einfache Funktionen, um Klimaindikatoren in wirtschaftliche Schäden zu übersetzen. Unser Ansatz der Zwei-Wege-Kopplung verbessert unser Verständnis der Auswirkungen des Klimawandels auf menschliche Systeme, die Entwicklung wirksamer Anpassungsstrategien und damit die Erforschung plausibler Klimazukünfte.
Im Folgenden beschreiben wir unsere aktuellen Forschungsbereiche, die auf die Beantwortung dringender Forschungsfragen abzielen. Die Forschungsbereiche konzentrieren sich gemeinsam auf die Suche nach Signalen des Klimawandels, die Bewertung ihrer wirtschaftlichen Auswirkungen und die Erforschung der Wechselwirkungen zwischen Klima und Wirtschaftssystemen.
Wir haben eine "Beobachtungs-Fingerabdruck"-Methode entwickelt, die vom Menschen verursachte Erwärmungsmuster direkt aus Beobachtungen statt aus Modellen ableitet. Unsere Methode stellt eine neue Beweisführung bei der Bewertung des regionalen Klimawandels dar und unterstützt die Ausarbeitung wirksamer Anpassungsstrategien. Sie hilft auch bei der theoretischen Arbeit, da sie dort, wo Diskrepanzen zu den Modellvorhersagen auftauchen, Lücken im Verständnis aufzeigt. Mit dem Aufkommen von Modellen auf der Kilometerskala beginnen die Vorhersagen im gleichen Raum (und mit den gleichen Variablen) wie die Beobachtungen zu arbeiten, was es einfacher macht, unsere Methode des "beobachteten Fingerabdrucks" mit Modellen zu kombinieren, um die Signale des Klimawandels besser zu verstehen.
Klimabedingte wirtschaftlicher Schäden zu erkennen und zuzuordnen sowie die Anpassungsplanung sind aufgrund der Unsicherheiten durch Klimaschwankungen eine Herausforderung. Wir konzentrieren uns auf die sozioökonomischen Auswirkungen des Klimawandels, insbesondere darauf, wie die interne Klimavariabilität die Unsicherheit bei der Zuordnung von wirtschaftlichen Schäden zum Klimawandel beeinflusst. Selbst geringfügige Veränderungen bei Temperatur und Niederschlag können erhebliche sozioökonomische Folgen haben. Wir analysieren diese Veränderungen und ihre Auswirkungen auf Überschwemmungen, um gefährdete Regionen zu identifizieren. Unser Ansatz kombiniert globale Klimamodelle auf Kilometerskala mit hydrologischen Modellen, um Flussabflüsse, Überschwemmungsgebiete und Überschwemmungstiefen zu bewerten, wobei sowohl vom Menschen verursachte als auch andere Klimatreiber berücksichtigt werden.
Unser Ziel ist es, plausiblere Klimaszenarien zu erstellen, indem wir Unsicherheiten in natürlichen und sozialen Prozessen berücksichtigen. Traditionelle Modelle wie ESMs und IAMs lassen oft wichtige Rückkopplungen zwischen Klima und sozialer Dynamik außer Acht. Unser Ansatz überbrückt diese Lücke mit einem vollständig endogenen, prozessbasierten Modell, das diese Dynamiken einbezieht. So entwickeln wir beispielsweise das Feedback-basierte Wissensarchiv für integrierte Bewertungen der Auswirkungen des Meeresspiegelanstiegs und der Anpassung (Feedback-based knowledge Repository for Integrated assessments of Sea level rise Impacts and Adaptation, FRISIA), ein Modell, das für prozessbasierte, Nicht-Gleichgewichts-IAMs entwickelt wurde und einem systemdynamischen Ansatz folgt. Der neue Beitrag von FRISIA ist seine Auswirkungs- und Anpassungskomponente, die eine wesentlich modifizierte Anpassung des Coastal Impact and Adaptation Model (CIAM) für den Einsatz in IAMs ist. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Integration zusätzlicher Rückkopplungen in FRISIA zu neuen Verhaltensweisen führt, wie z. B. einem potenziellen Höhepunkt und Rückgang der durch den Meeresspiegelanstieg verursachten Sturmflutschäden im frühen 22. Jahrhundert.
Gruppenmitglieder und Publikationen
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