Modelle und Daten – Eine wichtige Symbiose
11. Marie-Tharp Lecture Series for Ocean Research widmet sich der Verbesserung von Klimamodellen
02.12.2015/Kiel. Wie gut sind die Modelle, die wir für Klimavorhersagen nutzen? Wie können wir sie verbessern, damit die Projektionen für zukünftige Klimaentwicklungen noch realistischer werden? Mit diesen Fragen setzt sich Priv. Doz. Dr. habil Veronika Eyring vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt in Oberpfaffenhofen auseinander, die kürzlich auf Einladung des Women Executive Boards des GEOMAR den 11. Vortrag im Rahmen der Marie-Tharp Lecture Series for Ocean Research gehalten hat.
Dr. Eyring studierte zunächst Physik und Mathematik in Erlangen und promoviert dann 1999 in Umweltphysik an der Universität Bremen, wo sie sich auch habilitierte. Im Folgejahr wechselte sie an das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt in Oberpfaffenhofen, wo sie heute die Forschungsgruppe zur Evaluierung von Erdsystemmodellen leitet. Daneben lehrt und forscht sie auch an der Ludwig-Maximilian Universität zu München, dem National Centre for Atmospheric Research in Boulder, USA und der University of Exeter in Großbritannien. Veronika Eyring ist Mitglied in vielen internationalen Komitees, u.a. leitet sie die Arbeitsgruppe zum Vergleich gekoppelter Klimamodelle des Weltklimaforschungsprogramms (WCRP Coupled Model Intercomparison Project (CMIP) Panel).
Dr. Eyring stellte in ihrem Vortrag die jüngsten Entwicklungen des Coupled Model Intercomparison Projects (CMIP6) vor, die auch in den nächsten Klimazustandsbericht des Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 2020 einfließen. Durch einen systematischen Modellvergleich unter Hinzuziehung von Beobachtungsdaten, konnten die Defizite der Modelle identifiziert werden. Dennoch kann mit Hilfe dieses Verfahren nicht unbedingt auf die Qualität zukünftiger Klimaprojektionen geschlossen werden. Im Rahmen der jetzt in Arbeit befindlichen CMIP-6 Studie soll eine neue Methode, die sogenannte "emergent constraint analysis" angewendet werden, welche die Unsicherheiten bei Klimaprojektionen reduzieren soll.
