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Hohe Korrelation als Indiz der Kausalität?

Die Argumentation, dass CO₂ die mittlere globale Temperatur bestimmt, wird häufig mit diesem Diagramm, das eine starke Korrelation zwischen CO₂-Konzentration und mittlerer globaler Temperatur zeigt, veranschaulicht oder sogar begründet, hier beispielsweise die in Maona Loa gemessene mittlere jährliche Konzentration und die jährlichen globalen Meeresoberflächentemperaturen:

Es gibt zwar zwischen 1900 und 1975 — immerhin 75 Jahre — starke systematische Abweichungen, aber seit 1975 ist die Korrelation stark.
Wenn wir versuchen, mit den seit 1959 verfügbaren CO₂-Konzentrationsdaten von Maona Loa die deutschen Mitteltemperaturen zu erklären, bekommen wir eine klare Beschreibung des Trends der Temperaturentwicklung, aber keine Erklärung der starken Schwankungen:

Die aus den im Jahr $i$ gemessenen logarithmischen CO₂-Konzentrationsdaten $ln(C_i)$ mit der Methode der kleinsten Quadrate geschätzte „Modelltemperatur“ $\hat{T}_i$ ergibt sich als
$\hat{T}_i = 7.5\cdot ln(C_i)- 35.1 $ (°C)

Nehmen wir als 2. Erklärungsvariable die jährlichen Sonnenstunden hinzu, so verbessert sich die Anpassung etwas, aber wir sind noch weit entfernt von einer vollständigen Erklärung der schwankenden Temperaturen. Der Trend wird erwartungsgemöß ähnlich gut wiedergeben, auch ein Teil der Schwankungen wird mit den Sonnenstunden erklärt, aber bei weitem nicht so gut, wie man es eigentlich von einer kausalen Bestimmungsgröße erwarten würde :

Die Modellgleichung für die geschätzte Temperatur $\hat{T}_i$ wird mit der Erweiterung der Sonnenstunden $S_i$ zu
$ \hat{T}_i = 5.8\cdot ln(C_i) + 0.002\cdot S_i – 28.5 $ (°C)
Das relative Gewicht der CO₂-Konzentration hat bei insgesamt verbessertem statistischem Erklärungswert der Daten etwas abgenommen.

Allerdings sieht es so aus, als ob das Zeitintervall 1 Jahr viel zu lang ist, um die Auswirkung der Sonneneinstrahlung auf die Temperatur korrekt zu behandeln. Es ist offensichtlich, dass die jahreszeitlichen Schwankungen unzweifelhaft von der Sonneneinstrahlung verursacht werden.
Die Auswirkungen der Einstrahlung sind nicht alle spontan, es müssen auch Speichereffekte berücksichtigt werden. Das entspricht unserer Wahrnehmung, dass die Wärmespeicherung der Sommerwärme 1-3 Monate anhält, und z.B. die wärmsten Monate erst nach der Zeit der größten Sonneneinstrahlung sind. Deswegen müssen wir ein auf dem Energiefluss beruhendes Modell erstellen, das mit monatlichen Messwerten gefüttert wird, und das eine Speicherung vorsieht.

Energieerhaltung – Verbesserung des Modells

Um das Verständnis zu verbessern, erstellen wir ein Modell mit monatlichen Daten unter Berücksichtigung der physikalischen Vorgänge (die Monate werden mit der Indexvariablen $i$ durchgezählt):

• Durch die Sonneneinstrahlung wird der Erdoberfläche Energie zugeführt, diese wird monatlich als proportional zur Zahl der Sonnenstunden $S_i$ angenommen,
• unter der Annahme des Treibhauseffekts wird ebenfalls Energie zugeführt, für die monatliche Energieaufnahme (bzw. verhinderte Energieabgabe) wird eine lineare Funktion von $ln(C_i)$ angenommen,
• die oberste Schicht der Erdoberfläche speichert die Energie und gibt sie wieder ab, die monatliche Abgabe wird als eine lineare Funktion der Temperatur $T_i$ angenommen,
• die monatliche Temperaturänderung in Deutschland wird als proportional zur Energieänderung angenommen.

Daraus ergibt sich diese modellierte Bilanzgleichung, die Konstante $d$ erlaubt es, beliebig skalierte Maßeinheiten zu verwenden:
$ \hat{T}_i – \hat{T}_{i-1} = a\cdot \hat{T}_{i-1} + b\cdot S_i + c\cdot ln(C_i) + d $
Auf der linken Seite der Gleichung steht die Temperaturveränderung als Repräsentant der Energiebilanzänderung, während die rechte Seite die Summe der Ursachen dieser Energieänderung darstellt.
Für die Bestimmung der Koeffizienten $a,b,c,d$ mit der Methode der kleinsten Quadrate wird statt der modellierten Temperatur $\hat{T}_i$ die gemessene Temperatur $T_i$ eingesetzt.

Hier sind zunächst die monatliche Temperatur- und Sonnenstundendaten. Es ist erkennbar, dass die Temperaturdaten den Sonnenstundendaten um etwa 1-2 Monate hinterherhinken, aber insgesamt einen ähnlichen Verlauf haben:

Dies passt zu der Annahme, dass wir tatsächlich einen Speichereffekt haben. Die Bilanzgleichung sollte also sinnvolle Werte liefern. Für die Auswertung des Schätzergebnisses müssen wir allerdings genauer hinschauen.

In dieser Darstellung sind in der 1. Spalte die Werte der jeweiligen Koeffizienten, in der 2. Spalte deren Standardfehler, danach die sogenannte T-Statistik, gefolgt von der Wahrscheinlichkeit, dass die Annahme des von 0 verschiedenen Koeffizienten falsch ist, der sogenannten Irrtumswahrscheinlichkeit. Das bedeutet, dass ein Koeffizient nur dann signifikant ist, wenn diese Wahrscheinlichkeit nahe 0 ist. Dies ist der Fall, wenn die T-Statistik größer 3 oder kleiner -3 ist. Die beiden letzten Spalten beschreiben schließlich das sog. 95% Konfidenzintervall. Das bedeutet, dass mit 95%-iger Wahrscheinlichkeit sich der tatsächliche Schätzwert innerhalb dieses Intervalls befindet.

     Koeffizient  Std.Fehler   t-Wert    P>|t|    [0.025     0.975]
--------------------------------------------------------------------
a       -0.4826     0.0142   -33.9049   0.0000    -0.5105   -0.4546
b        0.0492     0.0013    38.8127   0.0000     0.0467    0.0517
c        0.6857     0.9038     0.7587   0.4483    -1.0885    2.4598
d       -6.3719     5.3013    -1.2020   0.2297   -16.7782    4.0344

Hier sind die Irrtumswahrscheinlichkeiten der Koeffizienten $c$ und $d$ mit 45% bzw. 23% dermaßen groß, dass wir daraus schließen müssen, dass sowohl $c=0$ also auch $d=0$ sind. $c$ misst die Bedeutung der CO₂-Konzentration für die Temperatur. Das bedeutet, dass in Deutschland seit 64 Jahren die CO₂-Konzentration keinen statistisch signifikanten Einfluss auf die Temperaturentwicklung hat. Dies aber ist der Zeitraum der größten anthropogenen Emissionen der Geschichte.
Dass $d$ ebenfalls den Wert 0 annimmt, ist eher dem Zufall geschuldet, denn diese Konstante hängt von den Maßeinheiten der CO₂-Konzentration und der Temperatur ab.

Demzufolge wird die Bilanzgleichung angepasst:
$ T_i – T_{i-1} = a\cdot T_{i-1} + c\cdot S_i + d $
mit dem Ergebnis:

       Koeffizient Std.Fehler    t-Wert    P>|t|    [0.025    0.975]
--------------------------------------------------------------------
a         -0.4823     0.0142   -33.9056   0.0000   -0.5102   -0.4544
b          0.0493     0.0013    38.9661   0.0000    0.0468    0.0517
d         -2.3520     0.1659   -14.1788   0.0000   -2.6776   -2.0264

Hier ist nun die Konstante $d$ aufgrund des Umstandes, dass $c=0$ ist, wieder mit hoher Signifikanz gültig. Die beiden anderen Koeffizienten $a$ und $b$ haben sich kaum verändert. Sie verdienen eine kurze Diskussion:

Der Koeffizient $a$ gibt an, welcher Teil der als Temperatur gemessenen Energie im Laufe eines Monate wieder abgegeben wird. Das ist fast die Hälfte. Dieser Faktor ist unabhängig vom Nullpunkt der Temperaturskala, bei der Wahl von K oder Anomalien statt °C käme derselbe Wert heraus. Der Wert entspricht etwa dem subjektiven Empfinden, wie sich im Sommer die Zeiten größter Temperatur zeitlich gegenüber dem Maximum der Sonneneinstrahlung verschieben.
Der Koeffizient $b$ gibt an, mit welchem Faktor sich die Sonnenstunden in monatliche Temperaturänderung übersetzen.

Das Ergebnis ist nicht nur eine abstrakte Statistik, es lässt sich auch veranschaulichen, indem der monatliche Temperaturverlauf der letzten 64 Jahre mit Hilfe des beschriebenen Modells rekonstruiert wird.

Die Rekonstruktion des gesamten Temperaturverlauf ergibt sich aus der Zeitreihe der Sonnenstunden und einem einzigen Temperatur-Startwert $\hat{T}_{-1}=T_{-1}$, dem Vormonat des Beginns der untersuchten Zeitreihe seit 1959, also hier vom Dezember 1958.
Die Rekonstruktion erfolgt mit dieser Rekursion aus den Sonnenstunden über die 768 Monate vom Januar 1959 bis Dezember 2023:
$\hat{T}_i = \hat{T}_{i-1} + a\cdot \hat{T}_{i-1} + b\cdot S_i + d$ $(0\leq i < 768 ) $

Hier die vollständige Rekonstruktion der Temperaturdaten im Vergleich der Original-Temperaturdaten:

Der deutlicheren Darstellung wegen werden die letzten 10 Jahre vergrößert dargestellt:

Es fällt auf, dass das Residuum, d.h. die Abweichungen der Rekonstruktion von den tatsächlichen Temperaturen bis zum Ende des untersuchten Zeitraums um 0 herum symmetrisch erscheint und keine offensichtlichen systematischen Abweichungen zeigt. Das Maß des Fehlers der Rekonstruktion ist die Standardabweichung des Residuums. Diese beträgt 2.5°C. Da wir einen langen Zeitraum von 64 Jahren untersuchen, könnte eine Feinanalyse der langfristigen Trends von Original-Temperaturen, Rekonstruktion und Residuum eine mögliche Obergrenze des möglichen Einflusses von CO₂ finden.

Feinanalyse des Residuums

Wenn wir von den 3 Kurven Originaltemperaturdaten, Rekonstruktion und Residuum über den ganzen 64-Jahre Zeitraum die mittlere Steigung durch Schätzung einer Ausgleichsgeraden bestimmen, bekommen wir folgende langfristige Werte:

• Originaltemperaturdaten: 0.0027 °C/Monat = 0.032 °C/Jahr
• Rekonstruierte Temperaturdaten: 0.0024°C/Monat = 0.029 °C/Jahr
• Residuum: 0.00028 °C/Monat = 0.0034 °C/Jahr

Vom Trend der Originaltemperaturen werden 90% durch die Zahl der Sonnenstunden erklärt. Für weitere Ursachen bleiben also nur noch 10% an nicht erklärter Variabilität übrig. Bis zum Beweis des Gegenteils können wir also annehmen, dass höchstens für diese 10% der Anstieg der CO₂-Konzentration verantwortlich ist, also für maximal 0.03° C pro Jahrzehnt während der letzten 64 Jahre. Statistisch kann aber der Beitrag der CO₂-Konzentration nicht als signifikant beurteilt werden.
Zu bedenken ist, dass mit diesem einfachen Modell sehr viele Einflussfaktoren und Inhomogenitäten nicht berücksichtigt sind, dass also der Einfluss der CO₂-Konzentration nicht der einzige Faktor ist, der zusätzlich zu den Sonnenstunden wirksam ist. Deswegen wird der CO₂ Einfluss ja auch als statistisch nicht als signifikant bewertet.

Erweiterung — Korrektur durch Approximation der tatsächlichen Einstrahlung

Bislang haben wir die Sonnenstunden als Repräsentant des tatsächlichen Energieflusses verwendet werden. Das ist nicht ganz korrekt, denn eine Sonnenstunde im Winter bedeutet aufgrund des viel flacheren Einfallswinkels deutlich weniger eingestrahlte Energie als im Sommer.

Der jahreszeitliche Verlauf der Wichtung des einströmenden Energieflusses hat diese Form. Mit dieser Wichtung müssen die Sonnenstunden multipliziert werden, um den Energiefluß zu erhalten.

Mit diesen monatlichen Wichtungen wird das Modell aus Sonneneinstrahlung und CO2 erneut bestimmt. Wiederum muss der Beitrag des CO2 wegen mangelnder Signifikanz abgelehnt werden. Daher hier die Rekonstruktion der Temperatur aus dem einstrahlenden Energiefluss etwas besser als die obige Rekonstruktion.

Durch die Korrektur der Sonnenstunden zum Energiefluss hat sich der Standardabweichung des Residuums auf 2.1°C verringert.

Mögliche Verallgemeinerung

Weltweit ist die Erfassung der Sonnenstunden weitaus weniger vollständig als die der Temperaturmessung. Daher können die Ergebnisse für Deutschland nicht einfach weltweit reproduziert werden.
Aber es wird mit Satelliten die Wolkenbedeckung bzw. die Reflexion der Sonneneinstrahlung an den Wolken gemessen. Mit diesen Daten kommt man zu ähnlichen Ergebnissen, dass nämlich der Anstieg der CO₂-Konzentration allenfalls für 20% der weltweit mittleren Temperaturerhöhung verantwortlich ist. Da diese im Schnitt niedriger ist als die Temperaturerhöhung in Deutschland, führt das am Ende ebenfalls zu einer Obergrenze von 0.03°C pro Jahrzehnt für die Folgen des CO₂-bedingten Treibhauseffekts.

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Es gibt Forschungsansätze zum CO$_2$ Senkeneffekt, die von der unbestrittenen kurzen Residenzzeit des CO$_2$ ausgehen, die in der Größenordnung von 3 Jahren liegt. Das prominenteste dieser Modelle ist das von Prof. Harde, beschrieben in einem Artikel aus 2019. Der Artikel geht insbesondere auf Gegenargumente ein, die gegen eine frühere Publikation von ihm vorgebracht wurde.

Die Hauptgleichung des Modells von Prof. Harde ist (Gleichung 23) – es werden die im Artikel verwendeten und erklärten Original-Bezeichnungen verwendet:

$ \frac{dC(t)}{dt}=e_{N0}+\beta_e\cdot\Delta T(t) + e_A(t) – \frac{C(t)}{\tau_{R0}+\beta_{\tau}\cdot\Delta T(t)} $

Prof. Harde schreibt, dass die Bestimmung aller Parameter mit den vorhandenen Daten unterbestimmt ist, und dass nur eine Kombination zwischen $\beta_e$ und $\beta_{\tau}$ bestimmt werden kann, wobei im Prinzip auch einer der beiden Koeffizienten gegen 0 gehen kann. Daher nehmen wir vorläufig an, dass $\beta_{\tau}=0$ ist, was bedeutet, dass sich die konzentrationsabhängige Absorptionskonstante nicht mit der Zeit ändert.

Damit vereinfacht sich die Differentialgleichung:
$ \frac{dC(t)}{dt}= e_A(t) + e_{N0}+\beta_e\cdot\Delta T(t) – \frac{1}{\tau_{R0}}\cdot C(t) $
Auf den ersten Blick ist das eine direkte „Übersetzung“ der diskreten Gleichung des temperaturabhängigen linearen Modells (Gleichung 2) – auch hier werden die dort verwendeten Symbole angewandt:
$C_{i+1} – C_i = E_i – a\cdot C_i – b\cdot T_i – c $
Auf den ersten Blick haben alle Terme klare Entsprechungen:

• Konzentrationswachstum $C_{i+1} – C_i \Longleftrightarrow \frac{dC(t)}{dt}$
• Anthropogene Emissionen $E_i \Longleftrightarrow e_A(t)$
• Konzentrationsabhängige Senkenwirkung $a\cdot C_i\Longleftrightarrow \frac{1}{\tau_{R0}}\cdot C(t) $
• Temperaturabhängige natürliche Emissionen $-b\cdot T_i\Longleftrightarrow \beta_e\cdot\Delta T(t)$
• Als konstant angenommene natürliche Emissionen $-c\Longleftrightarrow e_{N0}$

Aber die Konstanten $c$ und $e_{N0}$ passen nicht zusammen. $c$ wird als Schätzwert der jährlichen natürlichen Netto-Emissionen mit 13.6 ppm/Jahr ermittelt, während $e_{N0}$ mit 93.3 ppm/Jahr als Vorwissen aller natürlichen Emissionen vorgegeben wird. Demzufolge beschreibt $\tau_{R0}$ auch, wie beschrieben, die Residenzzeit von etwa 3 Jahren, während $\frac{1}{a} \approx 23 a $ in der Größenordnung der Zeitkonstante der Absorptionszeit der Bombentest-Daten (etwa 16 Jahre) liegt. Neuere Berechnungen mit monatsgenauen Messdaten ergeben mit dem temperaturabhängigen linearen Modell $a=0.06$, also $\frac{1}{a} \approx 17 a $.

Um die Modelle inhaltlich aufeinander abzustimmen müssen die „Brutto“ natürlichen Emissionen $e_{N0}$ aufgeteilt werden in die Jahres-„Netto“-Emissionen $-c$ und den restlichen, innerhalb des Jahres re-absorbierten natürlichen Emissionen $e_{Rest}$ (dass dabei ein Austausch mit anderem CO$_2$ stattfindet, steht außer Frage, es geht hier nur um die Menge)
$e_{N0} = e_{Rest} – c $
sowie deren zugehörige Temperatur-Koeffizienten
$\beta_e = \beta_{Rest} – b$
Ebenso müssen die Kehrwerte der Zeitkonstanten entsprechend angepasst werden.
$\frac{1}{\tau_{R0}} = \frac{1}{\tau_{Rest}} + a$
Um die beiden Ansätze kompatibel zu bekommen, muß diese Bedingung erfüllt sein:
$e_{Rest} +\beta_{Rest}\cdot\Delta T(t)-\frac{1}{\tau_{Rest}}\cdot C(t) = 0$
und die Temperaturkoeffizienten sollten im gleichen Verhältnis stehen wie die Emissionen:
$\frac{beta_{Rest}}{\beta_e} = \frac{e_{Rest}}{e_{N0}}$

Was hilft uns das?

Es erscheint mir wichtig, zu einem grundsätzlich gemeinsamen Verständnis zu kommen, um nicht unnötige Fronten in der Wissenschaft aufzurichten, denn leider gibt es sehr viele Mißverständnisse um die Modelle des Kohlenstoffzyklus.

Beide Konzepte, Residenzzeit und Ausgleichszeit, haben in der Diskussion eine große Rolle gespielt. Sie werden häufig gegeneinander ausgespielt, und daher kann es zum Dialog wesentlich beitragen, die Zusammenhänge beider Konzepte zu verstehen. Dann können die Mosaiksteine des Kohlenstoffzyklus zusammengefügt werden.

Die wichtigste Konsequenz ist zu zeigen, dass die Gleichungen zur Behandlung der der Residenzzeit kompatibel ist zur Gleichung zur Bestimmung der Ausgleichszeit, und dass beide Fragestellungen nicht gegeneinander ausgespielt werden dürfen:

• Es ist legitim zu fragen, wie sich anthropogene Emissionen auf die Konzentration auswirken, und es ist wenig hilfreich, diese Frage damit herunterzuspielen, dass es vielfach größere natürliche Emissionen gibt
• Es ist auch legitim zu sagen, dass trotz des jährlichen Netto-Senkeneffekts eine Temperaturabhängigkeit der natürlichen Emissionen gibt
• Es ist wert zu betonen, dass sich die lineare Temperaturabhängigkeit der Emissionen und die lineare Konzentrationsabhängigkeit der Absorptionen teilweise kompensieren, dass die Gesamtwirkung wie eine Temperaturunabhängigkeit des Senkeneffekt bedeuten, solange die Temperatur linear mit der CO$_2$ Konzentration ansteigt.

Über den Treibhauseffekt ist schon viel geschrieben worden, und viele Vergleiche werden angestellt. Vieles davon ist jedoch irreführend oder sogar falsch.
Der Treibhauseffekt kommt dadurch zustande, dass bei zunehmendem CO₂ ein leicht wachsender Anteil der Infrarot-Strahlung aus den oberen, kalten Schichten der Erd-Atmosphäre (d.h. der Stratosphäre) in den Weltraum abgestrahlt wird.
Der Sachverhalt ist im Detail kompliziert, daher ist es auch so einfach, den Bürgern mit Übertreibungen, Verzerrungen oder Lügen Angst zu machen. Hier möchte ich ohne Formeln und anschaulich die Grundlagen des atmosphärischen Treibhauseffektes physikalisch korrekt beschreiben, bei dem das CO₂ eine wichtige Rolle spielt.

Aus dem Weltraum betrachtet, erfolgt der Temperaturhaushalt der Erdoberfläche und der Atmosphäre durch

• Einstrahlung von kurzwelligem, zum großen Teil sichtbarem Sonnenlicht und durch
• Abstrahlung von langwelliger unsichtbarer Infrarotstrahlung.

Wenn der Energieinhalt der Einstrahlung gleich ist wie der Energieinhalt der Abstrahlung, gibt es ein Gleichgewicht, und die Durchschnittstemperatur der Erde bleibt konstant. Eine Erwärmung findet immer dann statt, wenn entweder die Abstrahlung abnimmt oder die Einstrahlung zunimmt, und zwar so lange, bis das Gleichgewicht wiederhergestellt ist.

Die Infrarotabstrahlung ist der einzige Weg, wie die Erde Energie (Wärme) in den Weltraum abgeben kann. Deshalb ist es notwendig zu verstehen, wie die Mechanismen der Infrarot-Abstrahlung funktionieren.

Die Mechanismen der Infrarot-Abstrahlung in den Weltraum

Es gibt nur 2 Möglichkeiten, wie die Erde Energie in den Weltraum abgeben kann:

• Die Moleküle der Erdoberfläche oder der Meeresoberfläche strahlen Infrarotwellen bei der Bodentemperatur ab (durchschnittlich 15°C = 288 K).
• Die Moleküle der sogenannten Treibhausgase, vorwiegend Wasserdampf und CO₂ (in sehr viel geringerem Umfang Methan und einige andere Gase), strahlen Infrarotwellen aus der Atmosphäre heraus ab, bei der jeweils in ihrer Umgebung herrschenden Temperatur. Die anderen Gase der Atmosphäre wie Sauerstoff oder Stickstoff haben keine Möglichkeit, nennenswerte Mengen an Infrarotstrahlung abzugeben.
  CO₂ unterscheidet sich von Wasserdampf darin, dass es nur in einem kleinen Wellenlängenbereich aktiv ist. Andererseits nimmt der Anteil der Wasserdampfmoleküle in der Atmosphäre ab 5 km Höhe sehr schnell ab, weil der Wasserdampf bei Abkühlung wieder zu Wolken kondensiert und dann abregnet. Das können wir daran erkennen: Im Flugzeug in 10km Höhe sind wir stets über den Wolken. Und oberhalb der Wolken gibt es so gut wie keinen Wasserdampf mehr.
  CO₂ ist jedoch bis in die höchsten Schichten der Atmosphäre gleichmäßig vermischt mit den anderen Gasen, vornehmlich Sauerstoff und Stickstoff.

CO₂ und Wasserdampf sind also wie zwei konkurrierende Handballmannschaften, von denen die eine (der Wasserdampf) nur bis zu Mittelline laufen darf, und die andere (CO₂) sich nur innerhalb eines schmalen Längsstreifens des Spielfeldes bewegen kann. Dieser schmale Längsstreifen wird ein klein wenig breiter, wenn die „CO₂ Mannschaft“ mehr Spieler (mehr CO₂) bekommt. Das Tor ist für beide Mannschaften das gleiche (der Weltraum) und es erstreckt sich über die ganze Breite des Spielfelds. Solange der Ball noch weit vom Tor entfernt ist, fängt ihn ein anderer Spieler eher auf, als dass er ins Tor gelangt. Dieser andere Spieler spielt den Ball in eine zufällige Richtung wieder ab. Je dichter die Spieler stehen, desto schneller werden die Bälle wieder gefangen und wieder abgespielt. Je näher der Ball zum Tor kommt, desto weiter stehen die Spieler auseinander. Das heißt, dass der Ball dann leichter zwischen den Spielern hindurch ins Tor gelangen kann.

Solange sich noch andere Treibhausgasmoleküle in der Nähe befinden, kann also die Infrarotstrahlung nicht in den Weltraum gelangen (zu dicht stehende Mitspieler), sie wird wieder von den anderen Molekülen aufgefangen und von diesen wieder abgestrahlt. Konkret hat die Infrarotstrahlung in der unteren Atmosphäre nur eine Reichweite von etwa 25m, bis sie wieder von einem anderen Treibhausgasmolekül aufgefangen wird, meist von einem Wassermolekül oder von CO₂ . Je dünner die Treibhausgase (weniger Mitspieler) in der Atmosphäre mit zunehmender Höhe werden, desto wahrscheinlicher wird es, dass die Infrarotstrahlung in den Weltraum gelangt.

Daraus kann man schließen, dass es im Prinzip 3 Schichten gibt, aus denen Infrarotstrahlung in den Weltraum gelangt:

• Wenn die Luft trocken ist und ohne Wolken, dann gibt es einen Teil des Infrarots, das sog. „atmosphärische Fenster„, das direkt vom Boden aus in den Weltraum strahlt (das ist, wenn es keine oder nur sehr wenige Wasserdampf-Spieler auf dem Feld gibt),
• zwischen 2 und 8 km Höhe, durchschnittlich in 5 km Höhe, ist der obere Rand der Wolken, von wo aus die Wasserdampfmoleküle der Wolken einen großen Anteil der Infrarotstrahlung bei durchschnittlich 255 K = -18°C in den Weltraum abgeben
• der Anteil Infrarotstrahlung im Wellenlängenbereich um 15 Mikrometer herum (der schmale Streifen des Spielfeldes) wird vom CO₂ bis in die hohen kalten Schichten der Stratosphäre transportiert, von wo aus sie bei etwa 220 K = -53°C in den Weltraum abgestrahlt wird.

Dadurch kommt es zu einer Konkurrenzsituation, ob ein Wassermolekül direkt abstrahlen kann oder ob seine Infrarotstrahlung noch von einem CO₂-Molekül aufgefangen und in die Höhen der Stratosphäre weitergeleitet wird.

Der Treibhauseffekt

Wie kommt es nun bei einer wachsenden CO₂-Konzentration zur verringerten Energieabstrahlung in den Weltraum und damit zu einer Erwärmung?

Dafür ist es wichtig zu wissen, dass mit abnehmender Luft-Temperatur die abgestrahlte Energie stark abnimmt und dass mit zunehmender Höhe die Temperatur abnimmt. Wenn die CO₂-Konzentration im Laufe der Zeit zunimmt, dann wird der Wellenlängenbereich, in dem das CO₂ für die Abstrahlung „zuständig“ ist, ein klein wenig breiter (der schmale Streifen des Spielfeldes). Das bedeutet, dass ein kleiner Teil der Infrarotstrahlung, die sonst bei 255 K vom Wasserdampf abgestrahlt würde, nun bei 220 K vom CO₂ abgestrahlt wird, also mit deutlich niedrigerer Energie. Das bedeutet in der Konsequenz, dass die Energie der Gesamtabstrahlung leicht vermindert wird — die als konstant angenommene Einstrahlung des Sonnenlichts also überwiegt und damit ein Erwärmungseffekt eintritt.

Der Effekt ist allerdings nicht so groß, wie er gewöhnlich in den Medien dargestellt wird:
Denn seit dem Beginn der Industrialisierung hat bei einer Steigerung der CO₂-Konzentration um 50% von 280 ppm auf 420 ppm die Infrarotabstrahlung der Erde um grade mal 2 Watt/qm abgenommen. Das sind bei einer durchschnittlichen Abstrahlung von 240 Watt/qm¹ nur knapp 1% in 170 Jahren.
Jetzt kennen wir die erste Möglichkeit, wie das eingangs erwähnte Gleichgewicht durch eine Veränderung der Abstrahlung gestört wird. Aber bisher nur in sehr geringem Umfang.

Die Auswirkungen veränderter Einstrahlung sind größer als der Treibhauseffekt

Die zweite Möglichkeit, das Gleichgewicht zu stören, sind die Änderungen der Einstrahlung.
Die Schwankungen der Einstrahlung, die durch wechselnde Wolkenbedeckung hervorgerufen werden, sind bis bis zu 100 mal größer als die genannten 2 W/qm (was Besitzer von Photovoltaikanlagen bestätigen können), die dem Treibhauseffekt zuzurechnen sind. Damit zusammenhängend nimmt in Deutschland laut Deutschem Wetterdienst die Zahl der Sonnenstunden seit 70 Jahren um 1,5% pro Jahrzehnt zu². Also in weniger als 10 Jahren ein größerer Effekt als durch den Treibhauseffekt in 170 Jahren. Für einen genaueren zahlenmäßigen Vergleich müssen beide zu vergleichenden Messdaten im betreffenden Zeitraum vorhanden sein: In dem Zeitraum der letzten 40 Jahre gab es durch die Zunahme der Sonnenstunden in Deutschland die 6-fache Erwärmung im Vergleich zum Treibhauseffekt. Die Änderungen der Sonneneinstrahlung sind also in weitaus größerem Maße für die Erwärmung der Erde verantwortlich als die Änderungen der CO₂-Konzentration.

Damit ist der allgemein bekannte positive Treibhauseffekt beschrieben und eingeordnet. Es gibt also keinen Grund, mit dem Treibhauseffekt Angst und Panik zu begründen. Und es ist dringend notwendig, dass sich die Forschung, die Medien und die Politik mit dem Einfluss und den Ursachen der zunehmenden Sonnenstunden beschäftigen. Eine erste genauere Analyse der Daten des Deutschen Wetterdienstes ergibt, dass die Änderungen der Sonnenstunden in Deutschland die monatlichen Temperaturen der letzten 70 Jahre zu 90% erklären, und dass der Treibhauseffekt in Deutschland keinen statistisch signifikanten Einfluss hat.

Es fehlt noch ein wichtiges Phänomen: In der Antarktis führt der Erhöhung der CO₂-Konzentration zur Abkühlung, das nennt man den negativen Treibhauseffekt.

Der negative Treibhauseffekt in der Antarktis

Es gibt einen eigenartigen Effekt, wenn wir die eine Gegend der Erde betrachten, wo die Erdoberfläche zeitweise noch kälter ist als die 220 K, bei der die Infrarotabstrahlung des CO₂ in den Weltraum erfolgt: In der Antarktis, wo Temperaturen unter -60°C (=213 K) keine Seltenheit sind, finden wir tatsächlich einen negativen Treibhauseffekt.
Wo also eine Abkühlung bei zunehmender CO₂-Konzentration stattfindet.
Bei zunehmender CO₂-Konzentration nimmt zwar wie sonst auch der Anteil der Infrarotabstrahlung des CO₂ zu. Jetzt ist aber die CO₂-Schicht mit 220 K wärmer als die Erdoberfläche der Antarktis. Und damit wird vom CO₂ in der Atmosphäre mehr Wärme abgeführt als von der Erdoberfläche darunter.
Mit anderen Worten: In der Antarktis gilt, dass aufgrund der Zunahme der CO₂-Konzentration die Wärmeabfuhr in den Weltraum verstärkt wird, und es demnach dort kälter wird und nicht wärmer.

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In der Klimadiskussion wird das Argument der Rückkopplung durch Wasserdampf dazu herangezogen, um die Klimawirkung der Treibhausgase — die Sensitivität bei Verdoppelung von deren Konzentration in der Atmosphäre — , die nach Strahlungstransportgleichung und generellem Konsens maximal 0,8° beträgt, um einen angeblichen Faktor 2-6 zu verstärken. Allerdings wird das gewöhnlich nicht genauer quantifiziert, es werden in der Regel nur Formeln mit dem „finalen Feedback“ angegeben.

Vor kurzem haben David Coe, Walter Fabinski und Gerhard Wiegleb in der Publikation „The Impact of CO₂, H₂O and Other ‚Greenhouse Gases‘ on Equilibrium Earth Temperatures“ unter anderem genau diese Rückkopplung beschrieben und analysiert. In Anlehnung an ihre Publikation wird dieser Effekt mit dem teils gleichen, teils leicht unterschiedlichen Ansatz im folgenden hergeleitet. Die Ergebnisse sind fast identisch.

Dabei wird hier von allen anderen Effekten, die bei der Bildung von Wasserdampf auftreten, wie z.B. Wolkenbildung, abgesehen.

Der grundsätzliche Mechanismus der Wasserdampfrückkopplung

Ausgangspunkt ist eine Temperaturerhöhung der Atmosphäre um ∆T₀, ungeachtet deren Ursache. Typischerweise wird der Treibhauseffekt als primäre Ursache angenommen. Die Argumentation ist nun, dass die erwärmte Atmosphäre mehr Wasserdampf aufnehmen kann, d.h. der Sättigungsdampfdruck (SVP = „Saturation Water Pressure“) erhöht sich und es wird angenommen, dass sich konsequenterweise auch die Wasserdampfkonzentration ∆H₂O erhöht, und zwar als lineare Funktion der Temperaturänderung. (Die Temperaturänderung ist so klein, dass eine Linearisierung auf jeden Fall legitim ist):
$\Delta H_2O = j\cdot \Delta T_0 $
Dabei ist $j$ die Proportionalitätskonstante für die Wasserdampfkonzentration.
Eine erhöhte Wasserdampfkonzentration bewirkt wiederum aufgrund der Treibhauswirkung von Wasserdampf eine Temperaturerhöhung, die linear von der Wasserdampfkonzentration abhängt:
$\Delta T_1 = k\cdot \Delta H_2O $
Zusammengefaßt bewirkt also die auslösende Temperaturerhöhung ∆T₀ eine Folgeerhöhung der Temperatur ∆T₁:
$\Delta T_1 = j\cdot k\cdot \Delta T_0 $
Da die Voraussetzung des Verfahrens ist, dass die Ursache der auslösenden Temperaturerhöhung unerheblich ist, bewirkt die Erhöhung um ∆T₁ natürlich ebenfalls wieder einen Rückkopplungszyklus:
$\Delta T_2 = j\cdot k\cdot \Delta T_1 = (j\cdot k)^2\cdot \Delta T_0$
Dies wiederholt sich rekursiv. Die finale Temperaturänderung ist demnach eine geometrische Reihe:
$\Delta T = \Delta T_0\sum_{n=0}^\infty(j\cdot k)^n = \Delta T_0\cdot \frac{1}{1-j\cdot k} $
Wäre $j\cdot k\ge 1$, würde die Reihe divergieren und die Temperatur über alle Grenzen wachsen. Daher ist es wichtig, sich über die Größe dieser beiden Rückkopplungsfaktoren Klarheit zu verschaffen.

Abhängigkeit der möglichen Wasserdampfkonzentration von der Temperatur

Die maximal mögliche Wasserdampfkonzentratio in Abhängigkeit von der Temperatur T (in °C) ist durch den Sättigungsdampfdruck SVP (englisch „saturation vapour pressure“, SVP) begrenzt. Dieser wird durch die Arden Buck Gleichung, (eine moderne, überarbeitete Version der Magnus-Formel) sehr genau beschrieben:
$ SVP = 0.61121\cdot \exp{((18.678-\frac{T}{234.5})(\frac{T}{257.14+T}))} $
Es wird hier die Standard-Atmosphäre mit 15°C Boden- bzw. Wasseroberflächentemperatur und adiabatischem Temperaturgradient von -6.5°C/km betrachtet.

Die absolute Differenz $\frac{\Delta (SVP(T))}{\Delta T}$ ist naturgemäß bei höheren Temperaturen, also in Bodennähe, am größten:

Die relative Differenz $\frac{\frac{\Delta (SVP(T))}{\Delta T}}{SVP(T)}$ wird mit zunehmender Höhe größer, bewegt sich zwischen 4% und 8%.

Die mögliche Zunahme der relativen Luftfeuchtigkeit – das Verhältnis des tatsächlichen Dampfdrucks im Vergleich zum Sättigungsdampfdrucks – als Folge der globalen Temperaturerhöhung $T_0$ ist durch diese relative Änderung des Sättigungsdampfdrucks begrenzt.

Da die mittlere, dominante Infrarot-Abstrahlung der Erde etwa in der Höhe 5000m stattfindet, und sich oberhalb davon kaum mehr Wasserdampf befindet, ist es sinnvoll, 6% als oberes Limit der Änderung der relativen Luftfeuchtigkeit infolge einer Temperaturerhöhung um 1°C anzunehmen. Demzufolge ergibt sich die Konstante $j$ als $j=0.06$. Dieser Wert ist etwas kleiner als die üblicherweise genannten (aber gewöhnlich nicht belegten) 7%. Nach dem obigen Diagramm wären 7% Erhöhung der Luftfeuchtigkeit erst oberhalb von 8000 m ü.d.M. möglich.

Abhängigkeit des Treibhauseffekts von der Änderung der relativen Luftfeuchtigkeit

Der Infrarot Strahlungstransport in der Atmosphäre ist von der relativen Luftfeuchtigkeit abhängig. Dies wird in dem bekannten und bewährten Simulationsprogram MODTRAN berücksichtigt. Mit zunehmender Luftfeuchtigkeit sinkt infolge des Treibhauseffektes des Wasserdampfes die ausgehende Infrarotstrahlung.

Zwischen der Luftfeuchtigkeit 60% und 100% ist die Strahlungsabnahme linear. Daher wird zur Ermittlung der Abnahme der Strahlungsleistung und der zur Kompensation notwendigen Temperaturerhöhung die Zunahme der relativen Luftfeuchtigkeit von 80% auf 86% betrachtet.

Dazu stellen wir die Parameter der MODTRAN Simulation auf

• die aktuelle CO2-Konzentration von 420 ppm,
• eine relative Luftfeuchtigkeit von 80%,
• und eine Wolkenkonstellation, die der mittleren IR Abstrahlungsleistung von 240 $\frac{W}{m^2}$ nahe kommt, in diesem Fall also 244,92 $\frac{W}{m^2}$.

Dann wird die Luftfeuchtigkeit um 6% vergrößert, um herauszufinden, welchen Effekt das auf die Temperatur hat.
Zunächst verringert sich die IR Abstrahlung um 0.69 \frac{W}{m^2}.
Dann wird der Temperatur-Offset wird nun so lange vergrößert, bis die reduzierte IR-Abstrahlung von 0.69 \frac{W}{m^2} durch Temperaturerhöhung wieder ausgeglichen ist. Dies ist bei einer Erhöhung der Bodentemperatur um 0.185 °C der Fall.

Eine 6% höhere relative Luftfeuchtigkeit bewirkt also einen Treibhauseffekt, der durch eine Temperaturerhöhung von 0.185°C ausgeglichen wird, Auf eine Änderung um (theoretische) 100% Luftfeuchtigkeit hochgerechnet sind das $k=3.08$°C/100% .

Der finale Rückkopplungsfaktor und der gesamte Treibhauseffekt

Damit bewirkt eine um 1 Grad höhere Temperatur in einem Rückkopplungszyklus eine zusätzliche Temperaturerhöhung um $k\cdot j = 0.06*3.08= 0.185$.

Die geometrische Reihe führt zu einem Verstärkungsfaktor $f$ des reinen CO$_2$ Treibhauseffekts um
$f=\frac{1}{1-0.185} = 1.23 $

Damit ist die um die Wasserdampfrückkopplung verstärkte Sensitivität bei Verdopplung der CO$_2$ Konzentration $\Delta T$ nicht mehr $\Delta T_0=0.8$°C, sondern
$\Delta T = 1.23\cdot 0.8$ °C = 0.98°C $\approx$ 1°C

Würde man die vom „Mainstream“ postulierten 7% maximaler Erhöhung der Luftfeuchtigkeit zugrunde legen, wäre die zusätzliche Temperaturerhöhung 0.215 °C und demzufolge die Verstärkung des Treibhauseffekts
$f=\frac{1}{1-0.215} = 1.27 $. Die Sensitivität für CO$_2$ Verdoppelung wäre dann
$\Delta T = 1.27\cdot 0.8$ °C = 1.02°C $\approx$ 1°C

Dieses Ergebnis berücksichtigt nicht die um die durch höhere Wasserdampfkonzentration stärkere Wolkenbildung und deren Abschirmung des einfallenden Sonnenlichts, die eine negative Rückkopplung bewirkt.

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Die atmosphärische Temperatur variiert mit der Höhe. Dieses wohlbekannte und gut verstandene Phänomen wird als Adiabatischer Temperaturgradient bezeichnet. Dieser beschreibt den Temperaturgradienten in der Höhe und besagt im Wesentlichen, dass die Temperatur pro km Höhe um 4-9,8 Grad Celsius abnimmt. Der Grund für die Erörterung dieses Phänomens ist, dass der vertikale Temperaturgradient oft fälschlicherweise einem strahlungsbedingten „Treibhauseffekt“ zugeschrieben wird, obwohl er in Wirklichkeit die natürliche thermodynamische Folge eines Gasvolumens in einem Gravitationsfeld ist. Da es sich um einen adiabatischen Effekt handelt, ist keine Änderung des Gesamtenergiegehalts beteiligt.
Es gibt viele Möglichkeiten, dieses Phänomen zu erklären. Hier möchte ich es auf die elementarste Weise tun.

Die erste wichtige Annahme ist das lokale thermodynamische Gleichgewicht. Das bedeutet, dass es in einem bestimmten Luftvolumen keine makroskopischen Zustandsänderungen z. B. bei Temperatur oder Druck gibt. Nehmen wir ein Luftvolumen an, das groß genug ist, damit die Temperatur definiert werden kann, und das klein genug ist, damit die Temperatur in diesem Volumen konstant ist, typischerweise „Gaspaket“ genannt.
Dieses Volumen mit der Masse $m$ befindet sich im planetarischen Gravitationsfeld mit der Gravitationskonstante $g$. In der Höhe h hat es die potentielle Energie $$ E_p = m\cdot g\cdot h. $$ und die thermische Energie dieses Volumens mit der Wärmekapazität (bei konstantem Druck) $c_p$ und der Temperatur $T$ gegenüber der Referenztemperatur $T_0$ ist
$$ E_t = c_p\cdot m\cdot (T – T_0) $$ Die zweite Annahme ist, dass das System adiabatisch ist, d.h. es fließt keine Energie in das System hinein oder aus ihm heraus. Das bedeutet, dass die Summe $E$ von $E_p$ und $E_t$ konstant ist:
$$ E = E_p + E_t = const. $$ Die Gesamtableitung von E muss also 0 sein: $$\frac{\partial E}{\partial h}dh + \frac{\partial E}{\partial T} dT = 0 $$ $$m\cdot g \cdot dh + c_p\cdot m\cdot dT = 0 $$ Daraus folgt direkt der Temperaturgradient:
$$ \frac{dT}{dh} = – \frac{g}{c_p} $$ Was bedeutet das? Ausgehend von der Annahme der lokalen Energieerhaltung verliert ein Molekül, das sich nach oben bewegt, Bewegungsenergie im Austausch gegen potentielle Energie, muss also um den entsprechenden Energiebetrag kühler werden, d.h. das Anheben einer Masse im Gravitationsfeld muss von der Bewegungsenergie bezahlt werden, und eine fallende Masse wird beschleunigt, wodurch die Temperatur steigt. Das Gleichgewicht ist erreicht, wenn die Entropie des Systems maximal ist.
Mit $g=9,81 \frac{m}{s^2}$ und $c_p = 1,012 \frac{J}{g\cdot °K} $ beträgt der adiabatische Temperaturgradient für trockene Luft $$ \Gamma = -\frac{9,81}{1,012} \frac{°K}{km} = -9.8 \frac{°K}{km} $$

Wenn die Luft feucht ist, kondensiert der Wasserdampf je nach Druck und Temperatur zu flüssigem Wasser, wobei die latente Wärme von 2260 J/g freigesetzt wird. Diese zusätzliche Kondensationsenergie verringert den Temperaturgradienten, da der „Preis“ für die potenzielle Energie (teilweise) aus der Kondensationsenergie bezahlt werden kann, ohne dass die Temperatur sinkt. Der resultierende feuchtadiabatische Temperaturgradient liegt im Bereich von -4…-9,8 °K/km, abhängig von der Luftfeuchtigkeit. Im globalen Durchschnitt beträgt der Temperaturgradient -6,4 °K/km.

Was hat der Temperaturgradient mit dem Klima oder dem Treibhauseffekt zu tun? Tatsächlich erklärt der Temperaturgradient einen Großteil, wenn nicht sogar den gesamten globalen Temperaturunterschied zwischen der Erdoberfläche und dem oberen Teil der Troposphäre, ohne dass explizite Annahmen über einen „Antrieb“ oder Treibhausgase gemacht werden (Treibhausgase sind jedoch für die Wechselwirkung mit der Infrarotstrahlung relevant). Der durch den Temperaturgradient beschriebene Zustand ist ein Gleichgewichtszustand der Atmosphäre ohne Energiefluss:

Wenn die Atmosphäre von diesem Zustand abweicht, zwingt die Thermodynamik das System stark in diese Richtung, so wie ein in einem Behälter verteiltes Gas zum Zustand gleicher Dichte tendiert. Die adiabatische Barometergleichung beschreibt den großräumigen Gleichgewichtszustand und stellt eine starke Korrelation zwischen dem Temperaturgefälle und dem Druckgefälle her. Daher wird manchmal der Begriff verwendet, dass „Druck die Temperatur verursacht“. Im Zusammenhang mit adiabatischen Bedingungen in einem Gravitationsfeld ist dies zwar nicht falsch, aber die Formulierung ist irreführend, so dass manche Leute fälschlicherweise glauben, dass statischer Druck Wärme erzeugen würde. Daher ziehe ich es vor, zur Beschreibung des Phänomens auf Grundprinzipien wie Energieerhaltung und Entropiemaximierung zu verweisen.

Das Konzept des adiabatischen Temperaturgradienten ist in der Atmosphärenforschung sehr mächtig: Im Jahr 1967 wurde die Oberflächentemperatur der Venus durch Auswertung des Temperaturgradienten korrekt bestimmt – ein expliziter Hinweis auf Treibhausgase war nicht erforderlich, obwohl implizit klar ist, dass die Infrarotstrahlung in den Weltraum von den Treibhausgasen aus der Nähe des Randes der Atmosphäre stammt. Unabhängig davon, wo das eintreffende Sonnenlicht absorbiert wird, verteilt sich die entstehende Wärme via Konvektion und Strahlung entsprechend des Temperaturgradienten.
Dies wurde kürzlich mit einer verbesserten Parametrisierung der Wärmekapazität neu berechnet.

Demzufolge handelt es sich bei der Venus keineswegs um einen „Runaway Treibhauseffekt“, die hohe Oberflächentemperatur hat ihre Ursache ich der sehr viel dickeren Atmosphäre als der der Erde, nur zu einem geringen Teil infolge der reinen CO$_2$-Atmosphäre.

Hier finden Sie die von mir verfassten oder mit meiner Beteiligung entstandenen Veröffentlichungen zum Thema Klima und Energiewende (bislang unvollständig).

Wissenschaftliche Artikel

Emissions and CO2 Concentration: An Evidence Based Approach in der Zeitschrift mdpi Atmosphere.

Blogbeiträge

Meilenstein – Strom & Energie & CO2 & Klimawandel aktuell: Dr. habil. Dengler mit zentralen Klima-Erkenntnissen

„Emissions and CO2 Concentration: An Evidence Based Approach“ in Climate Etc. von Judith Curry.

Artikel „CO2-balancen“ im Blog „Klimarealisme.dk“

Meilenstein – Klima & Energie & CO2 aktuell: Die Welt wird nicht verbrennen – Die Lösung ist in Sicht …

Emissionen und CO₂-Konzentration: Ein auf Evidenz basierender Ansatz

Zeitungen

„Wir können weiterleben ohne Sorgen wegen CO2“ in Epoch Times.

Podcasts und Videos

Podcast Kontrafunk aktuell vom 13.4.2023 über Klima und Energiewende, Interview.

Video „Klima – Wissenschaft oder Religion„, Vortrag bei Bonifatius.tv

Video „Der Tanz ums Kohlendioxid“ Vortrag bei Bonifatius.tv

Video „Keine Sorge wegen anthropogener CO2-Einträge„, Vortrag bei AKEN 27.4.2023
Dazu einleitender Artikel bei mediagnose

Video „Klimafakten statt Alarmismus„, Interview von Bastian Barucker am 14.12.2023

Broschüren und Faltblätter

Faltblatt „Keine Angst vor dem Klimawandel“

Vortragsfolien

Vortrag „Keine Angst vor dem Klimawandel“ bei IDA e.V., Heidelberg, 25.2.2024

Vortrag „Der Irrweg der Energiewende“ (Teil 1) bei IDA e.V., Heidelberg, 5.5.2024

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Häufig hören wir das Argument, dass die natürlichen Emissionen, sei es durch

• Atmung der Pflanzen, Tiere und Menschen
• biologische Zersetzungsprozesse
• Ausgasung der Ozeane

so groß seien, dass die anthropogenen Emissionen im Vergleich kaum ins Gewicht fallen und quasi „im Rauschen untergehen“.

In der Tat sind die Respiration mit 130 GtC/a und die Ausgasung aus den Ozeanen mit 80 GtC/a wesentlich größer als die 9,5 GtC/a, die durch Verbrennung fossiler Energieträger und Zementproduktion zustandekommen.

Da liegt der Schluß nahe, anzunehmen, dass angesichts der großen natürlichen Umsätze von 210 GtC/a die anthropogenen Emissionen nur 5% ausmachen und daher relativ unbedeutend sind.

Dies ist aber ein Fehlschluß: Der Respiration steht ein gleichgroßer, sogar etwas größerer Betrag der Nettoprimärproduktion und der Ausgasung von 80 GtC/a ebenfalls ein leicht größerer Betrag der Absorption in den Ozeanen gegenüber.

Zwei einfache Tatsachen helfen, die Frage zu klären:

1. Die jährlichen anthropogenen Emissionen sind deutlich größer als der Anstieg der CO2-Konzentration. Das heißt, dass es auf jeden Fall mehr Emissions-CO2 gibt als was von der der Atmosphäre aufgenommen wird. Die „restlichen“ Einflußfaktoren müssen demnach zwingend in ihrer Gesamtwirkung eine Kohlenstoffsenke sein – so stark, dass sie heute bereits mehr als die Hälfte des anthropogen erzeugten CO2 aufnehmen.
2. In der Jahresbilanz sind sowohl die Ozeane als auch die Landpflanzen und mit ihnen die gesamte biologische Welt seit 100 Jahren strikte Kohlenstoffsenken sind, sie nehmen übers Jahr gemittelt jeweils mehr als 2 Gt/a mehr Kohlenstoff auf als sie abgeben.

Das folgende Diagramm zeigt sowohl die anthropenen Emissionen einschließlich Landnutzungsänderungen (Abholzung) als positive Beiträge während die „Verwendung“ dieser Emissionen als Verteilung nach Ozeanen, Landpflanzen und Anstieg der atmosphärischen Konzentration dargestellt ist:

Entscheidend ist, dass die unterjährigen natürlichen Austauschprozesse sich gegenseitig aufheben und nichts zum Anstieg der CO2-Konzentration beitragen, obwohl die beteiligten Mengen sehr viel größer als die anthropogenen Emissionen sind. Die Unterscheidung der Aufenthaltszeit und Ausgleichszeit hat Cawley in einer wissenschaftlichen Publikation vorgenommen. Hier möchte ich mich auf eine anschauliche vereinfachte Argumentation beschränken:

Eine Senke kann nicht gleichzeitig Quelle sein. Auch wenn es jahreszeitliche Schwankungen gibt, entscheidend ist die Bilanz am Ende des Jahres – wie bei einem Bankkonto. Darüber hinaus sind die Schwankungen der Art, dass die verstärkte Senkenwirkung aufgrund des Pflanzenwachstums im Frühjahr und Sommer stets dem folgenden Abbau und Zerfall vorausgeht. Die biologische Welt ist aus prinzipiellen Gründen immer eine Netto-Senke.

Die Ozeane kann man als riesige Kohlenstoff-Speicher mit der etwa 50 fachen Kapazität der Atmosphäre auffassen, die auf lange Sicht die CO2-Konzentration derjenigen der Atmosphäre „angleichen“, unter korrekter Berücksichtigung der nicht ganz trivialen physikalischen und chemischen Prozesse. Wir können davon ausgehen, dass bislang die Ozeane auf die vorindustrielle CO2-Konzentration von etwa 280 ppm angepasst sind und daher noch für sehr lange Zeit als effektive Senke wirken.

Daher müssen wir die Tatsache akzeptieren, dass die menschlichen Aktivitäten tatsächlich in den letzten 150 Jahren tatsächlich für ein Anwachsen der CO2-Konzentration um 50% gesorgt haben. An anderer Stelle wird der genaue Mechanismus der Abhängigkeit der Konzentration von den anthropogenen Emissionen behandelt. Damit ist allerdings noch nichts darüber gesagt, ob die Auswirkungen der erhöhten Konzentration eher nützlich oder schädlich sind.

Nachtrag 2.6.2024 — Kleine Einschränkung

Aufgrund neuerer Recherchen lässt sich ein Einfluss der globalen mittleren Wasseroberflächentemperatur auf die CO$_2$-Konzentration nachweisen. Da nicht die Konzentration mit den Temperaturschwankungen korreliert ist, sondern die natürlichen Emissionen, ist die Kausalität so, dass die Temperaturschwankungen zu Emissions- und schließlich zu Konzentrationsänderungen führen. Der definitive Nachweis bezieht sich bislang auf die Temperaturschwankungen, die vom langfristigen Trend abweichen, sowie auf die Daten der Eisbohrkerne aus der Antarktis. Der langfristige Einfluß der Temperatur auf die CO$_2$ Gleichgewichtskonzentration dürfte bei 13 ppm/°C liegen, also bei knapp 10% des CO$_2$ Konzentrationsanstiegs seit dem Beginn der Industrialisierung. Maximal möglich sind 65 ppm/°C. Das wäre dann schon fast die Hälfte.

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Bei dem in diesem Blog und anderswo publizierten einfachen Modell der CO₂-Senken und der natürlichen Emissionen tauchte in der Diskussion darüber immer wieder die Frage auf: Wie wird die — offensichtliche — Temperaturabhängigkeit der natürlichen CO₂-Quellen, beispielsweise die ausgasenden Ozeane, oder der Senken wie die Photosynthese, berücksichtigt? Denn in dem Modell kommt keine langfristige Temperaturabhängigkeit vor, allenfalls ein kurzfristig zyklische. Ein langfristiger Trend der Temperaturabhängigkeit ist in den letzten 70 Jahren auch bei sorgfältiger Analyse nicht erkennbar.
In der zugrunde liegenden Publikation wurde ausgeschlossen, dass der Absorptionskoeffizient temperaturabhängig sein kann (Kapitel 2.5.3). Allerdings blieb dabei offen, ob nicht doch eine direkte Temperaturabhängigkeit der Quellen oder Senken möglich ist. Und warum diese nicht aus der statistischen Analyse erkennbar ist. Dies wird in dem vorliegenden Beitrag behandelt.

Ursprüngliches temperaturunabhängiges Modell

Die vereinfachte Form der CO₂ Massenerhaltung in der Atmosphäre (siehe Gleichungen 1,2,3 der Publikation) mit anthropogenen Emissionen $E_i$ im Jahre $i$, den sonstigen, überwiegend natürlichen Emissionen $N_i$ (zur Vereinfachung werden die Landnutzungsemissionen den natürlichen Emissionen zugeschlagen), dem Zuwachs des CO₂ in der Atmosphäre $G_i = C_{i+1} – C_i$ ($C_i$ ist atmosphärische CO₂ Konzentration) und den Absorptionen $A_i$ ist:
$E_i – G_i = A_i – N_i$
Die Differenz der Absorptionen und der natürlichen Emissionen wurde linear modelliert mit einem konstanten Absorptionskoeffizienten $a$ und einer Konstante $n$ für die jährlichen natürlichen Emissionen:
$A_i – N_i = a\cdot C_i + n$

Während die Absorptionskonstante und der lineare Zusammenhang zwischen Absorption und Konzentration physikalisch sehr gut begründet und belegt ist, erscheint die Annahme der konstanten natürlichen Emissionen willkürlich. Daher ist es erhellend, statt eines konstanten Ausdrucks $n$ stattdessen aus den Messdaten und der berechneten Absorptionskonstanten $a$ das Residuum
$N_i = G_i – E_i + a\cdot C_i $
zu betrachten:

Der Mittelwert von $N_i$ ergibt den konstanten Modellterm $n$. Mit einer leichten Glättung ergibt sich ein periodischer Verlauf. Roy Spencer hat diese Schwankungen mit dem El Nino begründet, wobei nicht eindeutig ist, ob die Schwankungen den Absorptionen $A_i$ oder den natürlichen Emissionen $N_i$ zuzuordnen sind. Aber es ist keinerlei langfristiger Trend erkennbar. Daher ist die Frage zu klären, warum zwar kurzfristige Temperaturabhängigkeiten vorhanden sind, aber die langfristige globale Erwärmung im Modell anscheinend keine Entsprechung hat.

Temperaturabhängiges Modell

Nun erweitern wir das Modell, indem wir sowohl für die Absorptionen $A_i$ als auch für die natürlichen Emissionen $N_i$ zusätzlich eine lineare Temperaturabhängigkeit zulassen. Da unsere Messdaten nur deren Differenz liefern, können wir die Temperaturabhängigkeit dieser Differenz in einer einzigen linearen Funktion der Temperatur $T_i$, also $b\cdot T_i + d$ darstellen. Gesetzt den Fall, dass sowohl $A_i$ also auch $N_i$ temperaturabhängig sind, ist die Differenz der dazugehörigen linearen Ausdrücke wieder einen linearen Ausdruck. Demnach hat das erweiterte Modell diese Gestalt.
$A_i – N_i = a\cdot C_i + n + b\cdot T_i + d$
Im Prinzip könnten $n$ und $d$ zu einer einzigen Konstanten zusammengefasst werden. Da aber $d$ von der verwendeten Temperaturskala abhängt, und $n$ von der Maßeinheit der CO₂ Konzentration, belassen wir es bei 2 Konstanten.

CO₂ Konzentration als Proxy für Temperatur

Wie bereits in der Publikation im Kapitel 2.3.2 dargelegt, gibt es zwischen der CO₂-Konzentration und der Temperatur einen Zusammenhang mit hoher Korrelation. Woher dieser Zusammenhang kommt, d.h. ob es einen kausalen Zusammenhang gibt (und in welcher Richtung) ist für diese Untersuchung unerheblich. Allerdings stellen wir hier nicht den Zusammenhang zwischen $T$ und $log(C)$ her, sondern den zwischen $T$ (Temperatur) und $C$ (CO₂ Konzentration ohne Logarithmus).

Demzufolge kann die Temperatur-Anomalie aus der Konzentration mit der linearen Funktion
$T_i = e\cdot C_i + f$
mit
$e=0.0083, f=-2.72 $
approximiert werden.

Verwendung des CO₂-Proxy in der temperaturabhängigen Gleichung

Setzt man für die Temperatur deren Proxy-Funktion in die temperaturabhängige Gleichung ein, so ergibt sich folgende Gleichung:
$A_i – N_i = a\cdot C_i + n + b\cdot (e\cdot C_i + f) + d $
bzw.
$A_i – N_i = (a+b\cdot e)\cdot C_i + (n+b\cdot f\cdot) + d $
Der Ausdruck auf der rechten Seite hat jetzt wieder die gleiche Gestalt wie die ursprüngliche Gleichung, also
$A_i – N_i = a`\cdot C_i + n` $
mit
$ a` = a + b\cdot e $
$ n` = n + b\cdot f + d $

Schlussfolgerungen

Daher können bei einer linearen Abhängigkeit der Temperatur von der CO₂-Konzentration Temperatureffekte der Senken und Quellen nicht von Konzentrationseffekten unterschieden werden, beide gehen in die „effektive“ Absorptionskonstante $a`$ und die Konstante der natürlichen Emissionen $n`$ ein. Daher enthält das einfache lineare Quellen- und Senkenmodell sämtliche linearen Temperatureinflüsse.
Das erklärt die erstaunliche Unabhängigkeit des Modells von der globalen Temperaturerhöhung der letzten 70 Jahre.
Außerdem legt dieser Zusammenhang nahe, dass sich das Absorptionsverhalten der beiden atmosphärischen Senken auch in Zukunft nicht ändert.

Will man allerdings wissen, wie sich die Temperatur genau auf die Quellen und Senken auswirkt, müssen andere Datenquellen herangezogen werden. Für die Prognose künftiger CO₂-Konzentration aus anthropogenen Emissionen ist dieses Wissen aufgrund des gefundenen Zusammenhangs nicht notwendig, vorausgesetzt der lineare Zusammenhang zwischen Temperatur und CO₂-Konzentration bleibt uns noch eine Weile erhalten.

In der Klimadiskussion wird zunehmend der sog. „CO₂-Fußabdruck“ von Lebewesen, insbesondere des Menschen und von Nutztieren als Problem deklariert, bis dahin,

• das Essen von Fleisch zu diskreditieren,
• Nutztiere abzuschlachten (z.B. in Irland)
• oder sogar junge Menschen davon abzuhalten, Kinder zu bekommen.

Diese Diskussion beruht auf falschen Voraussetzungen. Es wird so getan, als ob das Ausatmen von CO₂ dieselbe „klimaschädliche“ Qualität hätte wie das Verbrennen von Kohle oder Erdöl.
Eine genauere Analyse des Kohlenstoffkreislaufs zeigt den Unterschied.

Der Kohlenstoffkreislauf

Alles Leben der Erde ist aus Kohlenstoffverbindungen aufgebaut.
Der Beginn der sogenannten Nahrungskette sind die Pflanzen, die mit der Photosynthese aus dem CO₂ der Atmosphäre vorwiegend Kohlehydrate, teilweise auch Fette und Öle erzeugen und damit sowohl Kohlenstoff als auch Energie speichern.

Die weitere Verarbeitung dieser Kohlenstoffverbindungen teilt sich auf mehrere Zweige auf, bei denen wieder eine Umwandlung in CO₂ erfolgt:

• der unmittelbare Energieverbrauch der Pflanze, die „pflanzliche Atmung“,
• der — überwiegend saisonale — Zerfall eines Teils oder der ganzen Pflanze, und Humusbildung,
• der Energieversorgung von Tieren und Menschen als Nahrung. Hier findet außer der direkten Energieversorgung eine Umwandlung in Eiweiße und Fette statt, zum Teil auch in Kalk.
• Mit der Nahrungskette werden die Eiweiße und Fette weitergereicht.
• Im Laufe des Lebens geben Pflanzen, Tiere und Menschen einen Teil des über die Nahrung aufgenommenen Kohlenstoffs durch Atmung wieder als CO2, teilweise auch als Methan ab.
• Mit der Verwesung der Tiere und Menschen wird über Zersetzungsprozesse teilweise das verbliebene CO₂ wieder freigesetzt, teilweise bildet sich Humus, der kohlenstoffhaltig ist.
• Der biologisch gebildete Kalk bindet das CO₂ langfristig. Z.B. bindet jede Eierschale 5g CO₂ für sehr lange Zeit.

Menschen und Tiere sind CO₂ Senken, keine Quellen

Vielfach wird gesagt, dass Menschen und Tiere über Atmung etc. Kohlenstoff als CO₂ oder Methan in die Atmosphäre geben, und daher zu die Emissionen vergrößern. Um zu zeigen, dass sie zusammen mit ihrer Nahrungskette dennoch CO₂-Senken sind, wollen wir den als CO₂ oder Methan ausgeschiedenen Kohlenstoff zurückverfolgen.
Dieser kommt entweder direkt über den Stoffwechsel aus der aufgenommenen Nahrung, oder aus den Fettreserven des eigenen Organismus. Die Fettreserven wiederum stammen aus der Nahrung, die in der Vergangenheit aufgenommen wurde.
Nun stammt alle Nahrung — mit Ausnahme von Medikamenten — aus Tieren oder Pflanzen. Tiere ernähren sich wiederum von Tieren oder Pflanzen. Am Ende der Nahrungskette stehen in jedem Falle Pflanzen. Diese holen sich all ihren Kohlenstoff aus dem CO₂ der Atmosphäre.

Das heißt, dass jedes Kohlenstoffatom, dass wir als CO₂ ausatmen, je nach Länge der Nahrungskette ursprünglich und daher vorher aus dem CO₂ der Atmosphäre stammt und gebundenen worden war. Daher stammt sämtlicher Kohlenstoff aller Lebewesen, sei er gebunden oder als CO₂ ausgeatmet, letztendlich aus der Atmosphäre über die Photosynthese. Das wird sehr anschaulich vom berühmten Nobelpreisträger Prof. Richard Feynman am Beispiel eines Baumes beschrieben (in englischer Sprache):

Alle Lebewesen sind temporäre Speicher des CO₂. Die geschilderten Mechanismen bewirken unterschiedliche Halbwertszeiten dieser Speicherung.

Die Eingriffe des Menschen bewirken in der Regel eine Verlängerung der Speicherung und damit in der Konsequenz ein nachhaltigerer Umgang mit CO₂:

• Hauptsächlich durch Konservierung und damit Aufhalten der Fäulnisprozesse. Das bezieht sich nicht nur auf das haltbar machen von Lebensmitteln, sondern auch durch langfristige Konservierung von Holz, solange die Holzverwertung nachhaltig ist. Auf diese Weise ist das Bauen mit Holz eine langfristige Bindung von CO₂.
• Das Getreide vom letzten Jahr wird i.d.R. gelagert und erst etwa ein Jahr später zu Brot etc. weiterverarbeitet. In der Zwischenzeit sind die diesjährigen Getreidepflanzen schon wieder nachgewachsen. Damit sind die stoffwechselbedingten Emissionen von Mensch und Tier schon kompensiert, bevor sie stattfinden. Würde das Getreide ohne Verarbeitung verrotten, dann wäre es bereits im Herbst letzten Jahres wieder in CO₂ zerfallen. Würde gar kein Getreide angebaut, würde von vorneherein sehr viel weniger CO₂ der Luft gebunden. Es ist nachgewiesen, dass die Intensivierung der Landwirtschaft neben der gestiegenen CO₂-Konzentration in der Atmosphäre maßgeblich zum Ergrünen der Erde seit 30 Jahren beigetragen hat, u.a. in Form von sich jährlich steigernden Spitzenernten.
• Auch die Aufzucht von Nutztieren bedeutet eine CO₂-Speicherung, nicht nur in Form der langlebigen Knochen. Die Nutztiere spielen auch eine wichtige Rolle bei der wichtigen Beseitigung von Graspflanzen (siehe weiter unten).

Einschränkung – Düngung und Mechanisierung der Landwirtschaft

3 Faktoren führen dazu, dass bei der Erzeugung von Lebensmitteln u.U. doch mehr CO₂ freigesetzt wird als in der „freien Natur“, nämlich wenn Prozesse beteiligt sind, bei denen fossile Brennstoffe zum Einsatz kommen:

• Die Verwendung von chemisch erzeugten Düngemitteln
• die Mechanisierung der Landwirtschaft
• die Industrialisierung der Lebensmittelerzeugung.

Aufgrund sehr unterschiedlicher Erzeugungsprozesse ist es sehr irreführend, von einem produktspezifischen CO₂-Fußabdruck zu sprechen.

Um ein wichtiges Beispiel herauszugreifen: Rindfleisch wird gewöhnlich mit einem extrem hohen „CO₂-Fußabdruck“ versehen. Das Rindfleisch, das von Rindern stammt, die weitgehend auf einer — ohne Kunstdünger gedüngten — Weide großgezogen werden, hat einen vernachlässigbar kleinen „CO₂-Fußabdruck“, im Gegensatz zu dem, was in den üblichen Tabellen verbreitet wird. Dasselbe gilt für Wildtiere, die bei der Jagd erlegt werden.

Ein Beispiel, das die Doppelzüngigkeit der Diskussion illustriert, ist die Erzeugung von Bio-Treibstoffen. Dabei werden ganz genauso wie bei der übrigen Landwirtschaft Düngemittel und mit fossiler Energie betriebene mechanische Geräte eingesetzt. Die erzeugten Treibstoffe gelten jedoch als nachhaltig und „CO₂-frei“. Derselbe Maßstab muß auch für die Erzeugung von Lebensmitteln gelten.

Bei der Düngung ist noch zu berücksichtigen, dass gedüngte Pflanzen sehr viel besser wachsen und daher auch mehr CO₂ aus der Luft absorbieren. Das heißt, dass ein großer Teil des durch Düngung bedingten „Fußabdrucks“ durch das verbesserte Wachstum der Pflanze und daher erhöhte Photosynthese-Tätigkeit wieder kompensiert wird.

Abhängigkeiten

Die wichtigste Erkenntnis aus Biologie und Ökologie ist, dass es nicht in unserer Beliebigkeit ist, einzelne Elemente der sensiblen Ökologie zu entfernen, ohne dem Ganzen großen Schaden zuzufügen.
Typische Beispiele solch schädlicher Einflüsse sind:

• Überweidung, d.h. Verödung durch Abfressen der (pflanzlichen) Lebensgrundlagen. Beispiele dafür sind weithin bekannt. Die „Überweidung“ kann auch durch „gut gemeinte“ und als positiv angenommene Eingriffe wie die „Verbesserung der Wasserqualität“ im Bodensee erfolgen, mit dem Ergebnis, dass es für Pflanzen und Tiere im Wasser nicht mehr genug Nahrung gibt.
• Weniger bekannt ist die „Unterweidung„, insbesondere das Nicht-Beseitigen von verdorrtem Steppengras in den riesigen semiariden Gebieten der Erde. Zur Lösung dieses Problems hat Alan Savory das Konzept des „Holistic Managements“ mit großem Erfolg eingeführt. Dieses Konzept beinhaltet als wesentliche Komponente die Ausweitung der Viehzucht.
  Werden Pflanzen nicht durch „größere“ Tiere weiterverwertet, dann werden sie von Mikroorganismen verarbeitet und zerfallen in der Regel schnell wieder unter Freisetzung des gebundenen CO₂, teilweise werden sie in Humus umgewandelt. Für die CO₂-Konzentration der Atmosphäre ist also nichts gewonnen, wenn z.B. Rinder oder Schweine abgeschlachtet werden, um angeblich die CO₂-Bilanz zu verbessern. Im Gegenteil, die Tiere verlängern die Lebensdauer der organischen kohlenstoffbindenden Substanz.

Abhängigkeit des Pflanzenwachstums vom CO₂

Pflanzen gedeihen besser, je höher die CO₂-Konzentration der Atmosphäre ist, insbesondere die C₃-Pflanzen:

Für das Wachstum der Pflanzen war der Anstieg der CO₂-Konzentration der letzten 40 Jahre ausgesprochen günstig, die Welt ist signifikant grüner geworden, mit dem Nebeneffekt der Senkenwirkung, also Aufnahme des zusätzlichen anthropogenen CO₂:

Die C₃-Pflanzen erreichen erst bei einer Konzentration von 800 ppm dieselbe Aufnahme von CO₂ wie C₄ Pflanzen. Darum werden vielen Gewächshäuser mit CO₂ angereichert.

Schlußfolgerungen

Mit dem Wissen um diese Zusammenhänge ergeben sich zwingende Schlussfolgerungen:

1. Aufgrund des Primats der Photosynthese und die Abhängigkeit allen Lebens davon ist die Gesamtheit der Lebewesen eine CO₂-Senke, mittel- und langfristig kann also die CO₂-Konzentration aufgrund des Einflusses der Lebewesen nur abnehmen, niemals zunehmen.
2. Dabei hängt die photosynthetische Aktivität und daher auch die Senkenwirkung stark von der CO₂-Konzentration ab. Je größer die CO₂-Konzentration, desto größer ist die Senkenwirkung aufgrund des CO₂-Düngungs-Effekts, vorausgesetzt die Pflanze bekommt genug Wasser und Licht und ggf. den notwendigen Dünger.
3. Alle Lebewesen sind CO₂-Speicher, mit unterschiedlichen Speicherzeiten.
4. Es gibt mindesten 3 Formen langfristiger CO₂-Bindung gibt, die zur Abnahme der CO₂-Konzentration führen:

   • Kalkbildung
   • Humusbildung
   • nichtenergetische Holznutzung

5. Der Einsatz von „technischen Hilfsmitteln“, die fossile Energie verbrauchen, muss bei den Betrachtungen getrennt werden von dem natürlichen Kohlenstoffkreislauf. Man kann also nicht sagen, ein bestimmtes Lebensmittel hat einen festen „CO₂-Fußabdruck“. Der hängt einzig und allein von der Produktionsweise und der Tierhaltung ab.
   Eine „faire“ Betrachtung muss hier genauso wie z.B. bei Elektrofahrzeugen annehmen, dass die technischen Hilfsmittel der Zukunft oder die Herstellung von Düngemitteln nachhaltig sind.

Dazu kommt, dass unter Berücksichtigung des Wissens, dass mehr als die Hälfte der aktuellen anthropogenen Emissionen im Laufe des Jahres wieder absorbiert werden, führt bereits eine 45% Senkung der aktuellen Emissionen zu der „Netto-Null“ Situation, wo die atmosphärische Konzentration nicht mehr zunimmt. Selbst wenn wir die weltweiten Emissionen nur wenig ändern (was angesichts der energiepolitischen Entscheidungen in China und Indien sehr wahrscheinlich ist), wird noch in diesem Jahrhundert eine Gleichgewichtskonzentration von 475 ppm erreicht, die keinen Grund zur Beunruhigung gibt.

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Und steigt und steigt…?

Auf den ersten Blick steigt die atmosphärische CO₂-Konzentration fortwährend an, dargestellt an den Jahresmittelwerten, die in Maona Loa gemessen werden (ftp://aftp.cmdl.noaa.gov/products/trends/co2/co2_mm_mlo.txt):

Die zentrale Frage, die sich stellt, ist die, ob die Konzentration immer schneller wächst, d.h. ob jedes Jahr mehr dazukommt? Dann wäre die Kurve konkav, also also nach oben gekrümmt.

Oder wird der jährliche Anstieg der Konzentration immer geringer? Dann wäre sie konvex, also nach unten gekrümmt.

Oder gibt es einen Übergang, also einen Wendepunkt im mathematischen Sinne? Das wäre daran zu erkennen, dass zunächst der jährliche Zuwachs immer größer wird, und ab einem bestimmten Zeitpunkt abnimmt.

Auf den ersten Blick erscheint die Gesamtkurve konkav, was bedeutet dass der jährliche Anstieg der Konzentration mit jedem Jahr augenscheinlich zunimmt.

Die Beantwortung dieser Frage ist entscheidend für die Frage, wie dringend Maßnahmen zur Eindämmung von CO2 Emissionen sind.

Genauere Untersuchung mit dem gemessenen jährlichen Anstieg

Um einen genaueren Eindruck zu bekommen, berechnen wir den jährlichen Anstieg der CO2-Konzentration (Stand 2023):

Damit bestätigt sich, dass bis 2016 ein klarer Trend zu immer höherem jährlichen Konzentrationsanstieg bestand, von knapp 0.75 ppm/Jahr im Jahre 1960 bis über 2.5 ppm/Jahr im Jahre 2016.

Seit 2016 geht jedoch der jährliche Anstieg zurück. Dabei spielt gewiss der Corona-bedingte Emissionsrückgang eine Rolle, dieser erklärt aber nicht den bereits 2016 einsetzenden Rückgang.

Es gibt also in der Konzentrationskurve im Jahre 2016 einen Wendepunkt, eine Trendumkehr von zunehmendem Konzentrationswachstum zu abnehmendem Konzentrationswachstum. Gibt es dafür eine zufriedenstellende Erklärung? Dies ist wesentlich, denn wenn wir absehen können, dass der Trend zurückgehenden Anwachsens der Konzentration anhält, dann ist absehbar, dass die Konzentration irgendwann nicht mehr weiter ansteigt und das Ziel des Pariser Klimaabkommens, das Gleichgewicht zwischen CO₂-Quellen und CO₂-Senken erreicht werden kann.

Erklärung durch stagnierende Emissionen

Im Rahmen des Global Carbon Brief Projekts hat Zeke Hausfather 2021 aufgrund neuer Erkenntnisse die Werte der globalen CO₂-Emissionen der letzten 20 Jahre revidiert, mit dem wichtigen Ergebnis, dass die globalen Emissionen seit 10 Jahre im Rahmen der Messgenauigkeit konstant sind:

Um die Auswirkungen dieser wichtigen Erkenntnis zu bewerten, muss man den Zusammenhang zwischen Emissionen und CO₂-Konzentration kennen.

Aus meinen eigenen Recherchen dazu in einer Publikation und in einem danach mit neuen Erkenntnissen ergänzten Blogbeitrag folgt, dass sich der Konzentrationsanstieg aus den Emissionen und den Absorptionen ergibt, die proportional zur CO₂-Konzentration sind. Dieses Modell wurde in ähnlicher Form auch von anderen beschrieben und publiziert:

• Prof. Vollmer und Prof. Eberhardt A simple model for the prediction of CO₂ concentrations in the atmosphere, depending on global CO₂ emissions
• Prof. Ganteför in einem Videovortrag darüber,
• Prof. Vahrenholt, in der Publikation „Oceans’ surface pH-value as an example of a reversible natural response to an anthropogenic perturbation„,
• Dr. Roy Spencer in der Blog-Publikation „A Simple Model of the Atmospheric CO2 Budget„,
• Ari Halparin in der Blog-Publikation „Simple Equation of Multi-Decadal Atmospheric Carbon Concentration Change„,
• Peter Dietze in der Blog-Publikation „DECARBONISATION? The fatal error caused by false Carbon Models„.

Trivialerweise folgt aus der Massenerhaltung, dass die Konzentration $C_i$ am Ende des Jahres $i$ aus der Konzentration des Vorjahres $C_{i-1}$, den natürlichen Emissionen $N_i$, den anthropogenen Emissionen $E_i$ und den Absorptionen $A_i$ ergibt:

\begin{equation}\label{mass_conservation}C_i = C_{i-1} + N_i + E_i – A_i \end{equation} Daraus ergibt sich unmittelbar die aus Emissionen und gemessenem Konzentrationsanstieg berechneten effektive Absorption:

\begin{equation}\label{absorption_measurement}A_i – N_i = E_i – (C_i – C_{i-1}) \end{equation}
Mit der Definition des Konzentrationswachstums
$G_i = C_i – C_{i-1} $
ergibt sich, dass die gesamte Senkenwirkung sich zwingend aus der Differenz der Emissionen und dem Konzentrationswachstum ergibt – ohne dass man wissen muss, wie diese Senkenwirkung im Detail zustande kommt. Dabei hat diese Gesamtsenkenwirkung zwei Komponenten, und zwar die Jahressumme aller Absorptionen, die zu $A_i$ zusammengefaßt werden, und die als $N_i$ zusammengefaßten sog. „natürlichen Emissionen“, das ist die Jahressumme sämtlicher Emissionen außer den anthropogenen, die separat als $E_I$ geführt werden:

\begin{equation}\label{absorption_measurement}A_i – N_i = E_i – G_i \end{equation}
Unter der Annahme konstanter jährlicher natürlicher Emissionen
$N_i = n$
und der linearen Modellannahme, also dass die Absorptionen proportional zur Konzentration des Vorjahres sind,
$A_i = a\cdot C_{i-1}$
wird das Absorptionsmodell als lineares Modell der Konzentration erstellt (diese beiden Annahmen werden ausführlich in der Publikation begründet):

\begin{equation}\label{absorption_equ}E_i – G_i = a\cdot C_{i-1} – n\end{equation}
Mit $n = a\cdot C_0$ läßt sich die Modellgleichung umformulieren, es ergibt sich damit die Gleichgewichtskonzentration $C_0$ für den Fall von Nullemissionen, also die vorindustrielle Gleichgewichtskonzentration :

\begin{equation}\label{absorption_equ}E_i – G_i = a\cdot(C_{i-1} – C_0)\end{equation}

Die Regressionsrechnung dieses Gleichungssystems mit den aktuellen CO₂ Emissionsdaten (Selektion country = World) liefert das Ergebnis $a=0.0187$ und $C_0 = 277 ppm $. Bei dieser Berechnung werden die Emissionen aufgrund von Landnutzungsänderungen nur anteilig (23%) berücksichtigt. Dies erklärt die zahlenmäßigen Unterschiede des Ergebnisses mit denen der zitierten Publikationen. Das geringe Wichtung der Landnutzungsänderungen ist gerechtfertigt:

• Alle Quellen stimmen darin überein, dass die veröffentlichten Werte der Emissionen durch Landnutzungsänderung stark fehlerbehaftet sind,
• Mit der Wichtung der Emissionen durch Landnutzungsänderungen von etwa 25% führt das Modell zu einer Gleichgewichtskonzentration $C_0$, die der vorindustriellen Gleichgewichtskonzentration von etwa 280 ppm entspricht.

Mit
$N_i = G_i – E_i + a\cdot C_{i-1} $
können aus der modellierten Absorption die variablen jährlichen natürlichen Nettoemissionen $N_i$ ermittelt werden. Deren Mittelwert ist die Konstante $n$.

Daraus ist erkennbar, dass die residualen natürlichen Emissionen eine zyklische Komponenten enthalten, die mit dem El Nino und kontingenten Ereignissen wie dem Ausbruch des Pinatubo zusammenhängt.

Mit diesem Modell wird die bekannte Konzentration zwischen 2000 und 2020 aus den Daten zwischen 1950-2000 sehr genau prognostiziert. Da das Modell zwar einen linearen Trend, aber keine zyklischen Schwankungen vorsieht – diese landen alle in der Variabilität der natürlichen Emissionen – , zeigt auch die modellierte Konzentration keine zyklischen Schwankungen:

Wachstumsrate der modellierten Konzentration

Die Wachstumsrate der modellierten Konzentration $G^{model}_i$ ergibt sich durch Umstellung der Modellgleichung:
$ G^{model}_i = E_i – a\cdot C_{i-1} + n$
Diese zeigt nun auch nicht mehr die zyklischen Schwankungen:

Es bleibt nach wie vor ein globales Maximum, das Jahr des Maximums ist allerdings von 2016 nach 2013 gewandert.
Diese El Nino bereinigte Konzentrationsänderungen bestätigen die Aussage von Zeke Hausfather, dass in der Tat die Emissionen bereits seit 10 Jahre konstant sind.

Entwicklung der CO₂-Konzentration bei konstanten Emissionen

Um den Wendepunkt der CO₂-Konzentration zu verstehen, wollen wir mit der Annahme konstanter Emissionen $E_i = E$ und den Gleichungen (\ref{absorption_measurement}) und (\ref{absorption_equ}) den prognostizierten Verlauf berechnen:

\begin{equation}\label{const_E_equ}C_i – C_{i-1} = E- a\cdot(C_{i-1} – C_0)\end{equation}
Die linke Seite beschreibt den Anstieg der Konzentration. Auf der rechten Seite wird von den konstanten Emissionen $E$ ein mit wachsender Konzentration $C_{i-1}$ wachsender Betrag abgezogen, demnach nimmt der Konzentrationszuwachs mit wachsender Konzentration ab. Dies kann mit einem speziellen Bankkonto veranschaulicht werden. Sobald die Konzentration den Wert $\frac{E}{a} + C_0 $ erreicht, ist der Gleichgewichtszustand erreicht, bei dem die Konzentration nicht mehr weiter anwächst, also die oft verwendete „Netto-Null“ Situation.

Mit den aktuellen Emissionen von 4.7 ppm wäre „Netto-Null“ bei 515 ppm, während sich beim „Stated-Policies“ Emissionsscenario der Internationalen Energieagentur (IEA), das eine leichte Reduktion von 3% pro Dekade in der Zukunft vorsieht, ein Gleichgewicht bei 475 ppm einstellt, wie in der obigen Publikation beschrieben. Mit den Prognosedaten der IEA wird dies voraussichtlich 2080 der Fall sein:

Demnach sind konstante Emissionen eine hinreichende Begründung für einen konvexen Verlauf der CO₂-Konzentration, wie wir ihn seit 2016 vorfinden. Gleichzeitig wird damit belegt, dass CO₂-Absorptionen in der Tat mit zunehmender Konzentration zunehmen.