De (on)voorspelbaarheid van klimaatmodellen

Klimaatmodellen spelen een cruciale rol in de onrust die er op dit moment is over het klimaat. Als je sec kijkt naar de veranderingen in het klimaat op basis van metingen (van temperatuur, neerslag, enzovoorts) is er tot nu toe weinig aan de hand. De temperatuur is gemiddeld met ongeveer een graad Celcius gestegen in de afgelopen 150 jaar, maar de verandering is niet alarmerend of uitzonderlijk. Sterker nog, de opwarming heeft voor mens en natuur tot nu toe vooral voordelen. De zorgen over het klimaat hebben vooral betrekking op wat nog gaat komen. En daarbij komen de klimaatmodellen in beeld.

De klimaatmodellen vormen de basis onder alle voorspellingen van het IPCC over de versnelde opwarming van de aarde. De grote vraag is echter of hoe betrouwbaar de uitkomsten zijn. In de media en de politiek bestaat hierover weinig twijfel, maar dat is niet terecht.

Meten is weten

Een wetenschappelijk model, of dat nu een simpele vergelijking is of een ingewikkeld computermodel, is in de kern een hypothese, een veronderstelling van de werkelijkheid die nog bewezen moet worden. Als je een hypothese niet kan testen in een (laboratorium)experiment, is de enige manier om iet te zeggen over de waarde van het model, het doen van voorspellingen op basis van het model. Vervolgens is het een kwestie van meten en beoordelen of de uitkomsten het model bevestigen of ontkrachten. In de wetenschap is uiteindelijk de enige manier om te beoordelen of een model geldig is, de voorspelde waarden te toetsen aan de werkelijk gemeten waarden.

Het grote probleem bij klimaatmodellen is dat het klimaat (per definitie) verandert over tijdsperioden van tientallen jaren. Dat betekent dat het erg lang duurt voordat wetenschappers een terugkoppeling krijgen over hun model en zij het model op basis van ervaringen kunnen aanpassen. Een vergelijking met weermodellen maakt dit direct duidelijk. Ook weermodellen zijn complex en bevatten ook een groot aantal aannames en inschattingen (parameters). Maar elke paar dagen kunnen wetenschappers het model aanpassen en verfijnen ('tunen') op basis van het werkelijke weersverloop. Zo zijn in de loop van duizenden iteratieslagen de modellen verbeterd. En desondanks is de periode waarover ze betrouwbaar een voorspelling kunnen doen slechts 1 tot 2 weken.

Toch zijn er wel meetgegevens beschikbaar aan de hand waarvan de klimaatmodellen beoordeeld kunnen worden:

1. Hoe goed zijn de voorspellingen voor de gemiddelde temperatuur tot nu toe?
2. Bestaat de voorspelde tropische hotspot?
3. Kloppen de modellen met de temperaturen uit het verleden?

1. Voorspellingen temperatuur

In de eerste plaats kunnen we kijken hoe goed de modellen zijn in het berekenen van de temperatuurontwikkeling van de afgelopen jaren. Onderstaande grafieken geven eerdere voorspellingen van het IPCC aan op basis van de verschillende klimaatmodellen. Wat daar direct opvalt is de grote spreiding van de verwachtingen van de verschillende modellen. Afhankelijk van de gehanteerde aannames laten de modellen een snelle of minder snelle temperatuurstijging zien.

Het eerste plaatje is van John Christy in zijn getuigenis voor de Amerikaanse Senaat in 2016. Wat je ziet zijn de verwachtingen van de verschillende rekenmodellen van een aantal jaren geleden. Daaronder zie je de werkelijke ontwikkeling van de temperatuur. Ondanks de grote spreiding blijken alle modellen op een na er substantieel naast zitten wat betreft de voorspelling van de temperatuur op aarde. Alleen het Russische INM-CM5-model blijkt redelijk te kloppen.

De afgelopen 5 jaar zijn de modellen niet veel beter geworden. Het tweede plaatje toont de verschillende modelsimulaties van klimaatmodellen uit het laatste IPCC-rapport (AR6) ten opzichte van de gemeten temperatuur. De analyse is uitgevoerd door Nicola Scafetta (Scafetta, 2021)]. De rode lijnen zijn voorspellingen van modellen met een klimaatgevoeligheid (klimaatgevoeligheid is de temperatuurstijging bij een verdubbeling van de CO₂-concentratie; zie Omvang van het CO₂-effect) van 3 °C of meer, de blauwe lijnen met een klimaatgevoeligheid van minder dan 3 °C. De groene lijn geeft de gemeten temperatuur weer (satellietmeting UAH 6.0). Ook hier blijken alle modellen een te hoge temperatuurstijging te voorspellen, in het bijzonder de modellen die uitgaan van een klimaatgevoeligheid van meer dan 3 °C. De werkelijke temperatuurstijging is maar de helft van het gemiddelde van de verschillende modelberekeningen.

2. Tropische hotspot

Interessant in de beoordeling van klimaatmodellen zijn studies naar voorspellingen die al op kortere termijn objectief en onafhankelijk meetbaar zijn en die ook niet 'getuned' (geparametriseerd, zie hieronder) zijn. Een voorbeeld hiervan is het onderzoek uit 2020 van Ross McKitrick en John Christy van de Universiteit van Alabama naar de luchttemperatuur in een gebied in de tropen op een hoogte waar de luchtdruk 200 tot 300 hectopascal is. Veranderingen van deze luchttemperatuur voldoen aan de gestelde eisen dat ze objectief meetbaar zijn en niet geparametriseerd. De klimaatmodellen voorspellen unaniem dat in dat gebied een significante opwarming moet plaatsvinden als reactie op de verhoogde broeikasgassen.

In afbeelding 5 is dat weergegeven aan de hand van het IPCC AR5 Canadese model. Horizontaal is de breedtegraad aangegeven en verticaal de hoogte boven het aardoppervlak uitgedrukt in de luchtdruk. De oranje vlek in het midden is de voorspelling van de door menselijke broeikasgassen veroorzaakte opwarming. McKitrick en Christy laten in hun onderzoek zien dat de werkelijke opwarming in dat gebied veel kleiner is dan alle modellen voorspellen. De werkelijke stijging ten opzichte van de voorspelling is weergegeven in figuur 6. De klimaatmodellen laten dus een te grote opwarming zien.

3. Middeleeuwse Warme Periode (MWP)

In het artikel over het historische temperatuurverloop is al aangegeven dat het 1000 jaar geleden warm was op aarde, met temperaturen vergelijkbaar met die van nu. De klimaatmodellen kunnen deze warme fase echter niet reproduceren. Het probleem is dat in de modellen de berekende opwarming geheel of gedeeltelijk afhankelijk is van de verhoogde CO₂-concentratie. In de middeleeuwen was de CO₂-concentratie veel lager dan nu.

De allereerste eis aan een wetenschappelijk model is dat het metingen uit het verleden moet kunnen reproduceren. Als dat niet kan, is het model niet geloofwaardig. De inconsistentie tussen de klimaatmodellen met de Middeleeuwse Warme Periode heeft daarom waarschijnlijk een rol gespeeld in keuze van het IPCC om in het laatste rapport (AR6) te doen alsof deze periode niet heeft bestaan. De eerste grafiek in het rapport voor de beleidsmakers is de bekende hockeystick-grafiek waarin er geen Middeleeuwse Warme Periode is.

Het ontkennen van de Middeleeuwse Warme Periode door het IPCC is bijna onvoorstelbaar. De hoge temperaturen in die periode blijken niet alleen uit de ijskernmetingen op Groenland en Antarctica, maar ook uit al tal van andere wetenschappelijke onderzoeken. De Duitse organisatie Die Kalte Sonne houdt een interactieve kaart bij van regio's waarover wetenschappelijke informatie beschikbaar is over het klimaat in die periode.

In de weergegeven kaart refereert elke stip aan een wetenschappelijk onderzoek. De rode stippen geven warme omstandigheden aan in de MWP, gele stippen droogheid, groene stippen vochtigheid. Blauwe stippen zijn gereserveerd voor afkoeling tijdens de MWP. Klik op de gekleurde punten om informatie over het betreffende onderzoek zichtbaar te maken. In veel gevallen is er ook een link naar de belangrijkste klimaatcurve van het werk. De kaart laten overduidelijk zien dat er veel meer regio's zijn die in de middeleeuwse periode hogere temperaturen laten zien dan regio's met lagere temperaturen.

Het is duidelijk dat de huidige klimaatmodellen in meerdere opzichten niet aansluiten bij de metingen. De gemeten temperaturen in de afgelopen tientallen jaren blijken veel lager dan de modellen aangeven, de voorspelde tropische hotspot blijkt er nauwelijks te zijn en er is een inconsistentie met de hoge temperaturen uit de middeleeuwen.

Complexiteit van het klimaat

Dat klimaatmodellen tal van tekortkomingen vertonen, is geen diskwalificatie, maar een onvermijdelijk gevolg van de enorme complexiteit en veranderlijkheid van het klimaat. Het klimaat wordt beïnvloed door een groot aantal factoren, die op tijdschalen van uren tot miljoenen jaren werken. Het gaat daarbij om oceaanstromen, het verdampen, condenseren, smelten en bevriezen van water in de atmosfeer, neerslag, convectie, zonneactiviteit, bewolking, biologische processen, vulkaanuitbarstingen en vele andere processen en effecten die allemaal invloed hebben op het klimaatsysteem en resulteren in regionaal verschillende klimaten op aarde. Al deze processen hebben ook nog een wisselwerking op elkaar; de wisselwerking of feedback zorgt ervoor dat de verschillende componenten elkaar kunnen tegenwerken of juist versterken. Een uitgebreide beschrijving van de opzet van klimaatmodellen is te vinden op klimaatgek.nl.

Daar komt bij dat veel van de input die nodig is voor de modellen niet beschikbaar is. Er is weliswaar een groot aantal meetstations, weerballonnen, weersatellieten, weerboeien, enzovoorts, maar alles bij elkaar verzamelen die maar een klein deel van de informatie die echt nodig is. Veel gegevens worden daarom geschat ('geparametriseerd') of buiten beschouwing gelaten.

Klimaat als chaotisch systeem

Een fundamenteel probleem waarmee de klimaatmodellen worstelen is het chaotische karakter van het weer en van het klimaat. Vroeger dachten onderzoekers dat fysieke systemen die onvoorspelbaarheid vertoonden, alleen maar zo leken vanwege hun complexiteit. Dat blijkt niet het geval. Zelfs simpele systemen waarin de onderdelen van het stelsel elkaar beïnvloeden, kunnen een chaotisch karakter vertonen.

Het is algemeen geaccepteerd dat ook het klimaat ook chaotische kenmerken heeft. Zo schrijft het IPCC in het derde Assessment Report (pag. 773): "The climate system is articularly challenging since it is known that components in the system are inherently chaotic; there are feedbacks that could potentially switch sign, and there are central processes that affect the system in a complicated, non-linear manner. These complex, chaotic, non-linear dynamics are an inherent aspect of the climate system." "Het klimaatsysteem is bijzonder uitdagend omdat het bekend is dat componenten in het systeem inherent chaotisch zijn; er zijn feedbacks die mogelijk van teken kunnen veranderen, en er zijn centrale processen die het systeem op een gecompliceerde, niet-lineaire manier beïnvloeden. Deze complexe, chaotische, niet-lineaire dynamiek is een inherent aspect van het klimaatsysteem." En in de samenvatting concludeert het IPCC dat langetermijnvoorspellingen van het klimaat niet mogelijk zijn: “The climate system is a coupled non-linear chaotic system, and therefore the long-term prediction of future climate states is not possible.” “Het klimaatsysteem is een gekoppeld niet-lineair chaotisch systeem, en daarom is de langetermijnvoorspelling van het klimaat niet mogelijk.”

Ook klimaatmodellen vertonen het chaotische gedrag van het klimaat. Zij hebben dezelfde gevoeligheid voor de gekozen beginwaarden. Om hier toch mee te kunnen omgaan, kiest men ervoor het model met een groot aantal beginwaarden door te rekenen. Deze verzameling van mogelijke uitkomsten noemt men ensembles. Door te kijken naar de piek in de verdeling van alle uitkomsten, krijg je de verwachting voor de toekomst van het model.

Het is echter de vraag of dit uitmiddelen in een chaotisch systeem is toegestaan. Dr. Andrew Edmunds, specialist op het gebied van chaostheorie, bestrijdt dit. In zijn artikel The Chaos theoretic argument that undermines Climate Change modelling laat hij dat zien aan de hand van een reeks van 500 gemiddelde Zuid-Italiaanse wintertemperaturen. De onnauwkeurigheid van de voorspellingen wordt elk jaar 4 keer zo groot. Zijn stelling is dat chaos niet uitmiddelt, ook niet over een langere termijn. Als dat wel zo was, zou ook de langetermijnvoorspelling van het weer niet zo slecht zijn. Het weer blijft chaotisch, ook over een periode van tientallen of honderden jaren. Het artikel De onnauwkeurigheid van klimaatmodellen gaat meer gedetailleerd in op een concreet voorbeeld van een gekozen parameter, namelijk de plaatselijke hoeveelheid bewolking. De onnauwkeurigheid van deze enkele parameter leidt tot grote onzekerheid over de uitkomst.

Daar komt bij dat veel factoren die van invloed zijn op het klimaat, een lange tijdshorizon hebben. Je kunt dan denken aan oceaanstromingen, zonneactiviteit, veranderingen in de ijskappen, planetaire bewegingen, enzovoorts. Ook deze factoren hangen op een complexe wijze samen met de vele processen die het klimaat bepalen en zorgen ook op lange termijn voor een chaotisch beeld. Het klimaat laat ook op termijnen van tientallen, duizenden en miljoenen jaren steeds een grillig karakter zien.

Het 'tunen' van modellen (parametrisering)

Het klimaat is zo complex dat lang niet alles berekend kan worden. Klimaatmodellen bevatten daarom een groot aantal aannames en inschattingen voor tal van factoren. Het is duidelijk dat kleine veranderingen in die parameters tot heel andere uitkomsten kunnen leiden. In een artikel in Sciences Magazine geeft Paul Voosen het voorbeeld waarbij het iets wijzigen van een parameter die bepaalt hoe gemakkelijk verse lucht mengt met wolken in een model, voor een verdubbeling van de klimaatgevoeligheid zorgde. Het betekent in praktijk dat de modellen 'getuned' moeten worden ('aan de knoppen draaien') om acceptabele uitkomsten te krijgen. Het onderzoek van Hourdin et al. (2017) maakt duidelijk dat modelbouwers hun modellen zodanig tunen, dat ze zowel de waargenomen opwarming van de 20e eeuw reproduceren, als een waarde voor de klimaatgevoeligheid geven die ligt in ‘an anticipated acceptable range’.

Het artikel van Hourdin is tot stand gekomen na een internationale workshop van klimaatmodelbouwers in 2016. De 14 wetenschappers die zelf allemaal direct betrokken zijn bij de ontwikkeling van klimaatmodellen, geven in het artikel aan dat het tunen van een klimaatmodel onvermijdelijk is en dat het belangrijk is om meer openheid te geven in de wijze waarop dat gebeurt. Alleen dan is het mogelijk de conclusies van de doorgerekende scenario's goed te interpreteren. Dat de 'tuning strategie' niet is opgenomen in de IPCC-rapporten noemen zij een 'lack of transparancy' 'gebrek aan transparantie'.

Het IPCC stelt dat de klimaatgevoeligheid (temperatuurstijging bij verdubbeling van de CO₂-concentratie) waarschijnlijk tussen de 1,5 en 4,5°C ligt. Het IPCC baseert dit op de resultaten van wereldwijde klimaatmodellen. Ook de voorspellingen over de stijging van de zeespiegel zijn het resultaat van de modellen. Maar met de huidige kennis over het tunen van klimaatmodellen om gewenste resultaten te bereiken, is het duidelijk dat hier geen bewijsvoering is. De gevonden klimaatgevoeligheid en de te verwachten opwarming zijn grotendeels het resultaat van het tunen van het model. Het tunen van een model om het in overeenstemming te krijgen met de historische gegevens, is geen bewijs dat het ook het toekomstige verloop goed voorspelt.

Wetenschap versus politiek

Je ziet in de toepassing van klimaatmodellen een groot verschil in perceptie en verwachtingsniveau tussen de wetenschappers en de politiek. Wetenschappers zijn zich over het algemeen goed bewust van de beperkingen van de modellen. Zo staat in 'The Scientific Basis' bij het IPCC-rapport uit 2001 (pag. 774): "In climate research and modelling, we should recognise that we are dealing with a coupled non-linear chaotic system, and therefore that the long-term prediction of future climate states is not possible" "Bij klimaatonderzoek en modellering moeten we erkennen dat we te maken hebben met een gekoppeld niet-lineair chaotisch systeem, en daarom is de langetermijnvoorspelling van toekomstige klimaatstaten niet mogelijk.".

In het deel 'Summary for Policymakers' van hetzelfde rapport wordt met geen woord gesproken over de beperkingen van de modellen, integendeel: "Nevertheless, confidence in the ability of these models to provide useful projections of future climate has improved due to their demonstrated performance on a range of space and time-scales" "Desalniettemin is het vertrouwen in het vermogen van deze modellen om bruikbare voorspellingen van het toekomstige klimaat te leveren verbeterd, vanwege hun aangetoonde prestaties op verschillende plaats- en tijdschalen" (pag. 9). Het IPCC spreekt in praktijk verstrekkende verwachtingen uit op basis van die modellen, bijvoorbeeld: "Global average temperature and sea level are projected to rise under all IPCC SRES scenarios" "De gemiddelde temperatuur op aarde en het zeeniveau zullen naar verwachting stijgen onder alle IPCC SRES-scenario's" (pag. 13) en maakt daarbij geen enkel voorbehoud over de beperkingen van die modellen.

Conclusie

Modellen zijn in de wetenschap een veelgebruikte en nuttige methode om een beter begrip te krijgen in complexe processen en interacties. Dat geldt ook voor klimaatmodellen. Het probleem is alleen dat klimaatmodellen nu al worden ge/misbruikt om voorspellingen te doen. Daar zijn de modellen op dit moment nog lang niet geschikt voor. Door de hoge complexiteit en het chaotische karakter van het klimaat en de lange tijdshorizon zijn de onnauwkeurigheid en de onzekerheid simpelweg veel te groot.

In de volgende video geeft prof. William Happer een uiteenzetting waarom klimaatmodellen niet geschikt zijn voor het voorspellen van het klimaat. Happer is natuurkundige en was lange tijd directeur van het wetenschappelijk bureau van het Amerikaanse Ministerie van Energie.