Die Folgen des Klimawandels werden häufig in Abhängigkeit von globalen Durchschnittstemperaturen diskutiert. Dabei entsteht leicht der Eindruck, gravierende Auswirkungen seien erst bei einer Erwärmung von drei oder vier Grad Celsius zu erwarten. Neue Forschungsergebnisse zeichnen jedoch ein differenzierteres Bild: Bereits bei einer Begrenzung auf zwei Grad könnten einzelne Regionen und gesellschaftlich relevante Systeme deutlich stärker betroffen sein als bislang angenommen.


Foto: Dry!, TheZionView View, Flickr, CC BY-SA 2.0

Durchschnittswerte vermitteln ein trügerisches Bild

Klimamodelle liefern üblicherweise eine große Bandbreite möglicher Entwicklungen. In vielen Bewertungen steht jedoch der Mittelwert dieser Simulationen im Vordergrund. Genau dieser Fokus kann problematisch sein. Laut einer aktuellen Studie unter Federführung des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung werden extreme Entwicklungen häufig unterschätzt, wenn nur Durchschnittswerte betrachtet werden.

Der Klimaforscher Emanuele Bevacqua betont, man müsse „über die wahrscheinlichsten Entwicklungen hinausblicken“. Damit rückt ein Perspektivwechsel in den Fokus: Nicht nur das wahrscheinlichste Szenario ist entscheidend, sondern auch jene weniger wahrscheinlichen, aber potenziell besonders folgenreichen Entwicklungen.


Ein zentrales Problem besteht darin, dass sich extreme Wetterereignisse regional stark unterscheiden können. Während einige Modelle moderate Veränderungen zeigen, projizieren andere für dieselben Regionen deutlich gravierendere Entwicklungen. Diese Unterschiede gehen nicht primär auf natürliche Schwankungen zurück, sondern auf strukturelle Unterschiede zwischen den Modellen selbst.

Extreme Folgen schon bei moderater Erwärmung

Die Analyse konzentrierte sich auf drei besonders relevante Bereiche: Starkniederschläge in dicht besiedelten Regionen, Dürren in global wichtigen Agrargebieten und extreme Feuerwetterbedingungen in Wäldern. In allen drei Fällen zeigen einzelne Modellrechnungen, dass die Auswirkungen bei zwei Grad Erwärmung teilweise stärker ausfallen können als die durchschnittlichen Effekte bei deutlich höheren Temperaturanstiegen.

Besonders deutlich wird dies bei Dürren in landwirtschaftlichen Kernregionen. Je nach Modell kann die Häufigkeit solcher Ereignisse stabil bleiben oder um mehr als die Hälfte steigen. Diese Unsicherheit hat weitreichende Konsequenzen, da gerade diese Regionen für die globale Ernährungssicherheit entscheidend sind.

Auch bei Starkregen und Waldbrandrisiken zeigen sich ähnliche Muster. Selbst bei moderater Erwärmung können einzelne Projektionen Entwicklungen vorhersagen, die deutlich über den bisherigen Erwartungen liegen. Einige Klimafolgen könnten daher erheblich schlimmer ausfallen als bislang prognostiziert.

Auch unterhalb von zwei Grad drohen drastische Risiken

Die Ergebnisse bedeuten nicht, dass zwei Grad Erwärmung automatisch dieselben globalen Folgen haben wie höhere Temperaturanstiege. Vielmehr zeigen sie, dass extreme Risiken auch unterhalb dieser Schwelle auftreten können – insbesondere in sensiblen oder gesellschaftlich zentralen Bereichen.

Damit stellt sich die Frage, wie Risiken künftig bewertet werden sollten. Eine reine Orientierung am Mittelwert kann ein falsches Sicherheitsgefühl erzeugen. Stattdessen plädieren Forscher:innen dafür, stärker auf sogenannte Worst-Case-Szenarien zu achten, auch wenn diese weniger wahrscheinlich erscheinen.

Dieser Ansatz entspricht einer vorsorgeorientierten Perspektive: In komplexen Systemen wie dem Klimasystem können seltene, aber extreme Entwicklungen erhebliche Schäden verursachen. Die neue Studie unterstreicht daher die Notwendigkeit, Klimarisiken umfassender zu betrachten und nicht allein auf Durchschnittswerte zu vertrauen.

Insgesamt verschiebt sich damit der Blick auf die Klimafolgen. Nicht nur das Ausmaß der Erwärmung ist entscheidend, sondern auch die Bandbreite möglicher Entwicklungen – und insbesondere jene Szenarien, in denen sich Risiken in besonders verletzlichen Regionen konzentrieren.

 

via Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ)

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