LEAC

Lernen über das Impfen von Wolken unter Unsicherheiten:
Ob, wann und wie man Feldexperimente durchführen sollte

Hintergrund und Ziel

Es gibt keinen Konsens in Wissenschaft, Gesellschaft und Politik, ob überhaupt eingehende Forschung (Feld-Experimente) zu Climate Engineering durchgeführt werden soll. Ziel des Projekts ist, diese Frage theoretisch zu klären, ohne solche Experimente selbst durchzuführen.

„Impfen“ von Wolken:

  • Climate Engineering durch das Ausbringen von Aerosolen, die als Wolkenkondensationskeime dienen und so die Helligkeit von Wolken erhöhen.
  • Erlaubt Feldexperimente, die in Intensität sowie räumlicher und zeitlicher Ausdehnung skalierbar sind.
        

F R A G E S T E L L U N G E N

  
 
  • Wie groß sind die physikalischen Unsicherheiten beim Impfen von Wolken?
  
 
  • In welchem Maße können Feldexperimente diese Unsicherheiten reduzieren, abhängig von  Intensität, räumlicher und zeitlicher Ausdehnung des Experiments?
  
 
  • Welche schädlichen Nebeneffekte hat das Impfen von Wolken? Welche Klimaschäden (z.B. Niederschlag, Ozeanversauerung) würden nicht abgemildert?
 
 
  • Bei welchem Ausmaß des Klimawandels wäre dieses Climate Engineering Teil einer ökonomisch optimalen Klimapolitik?
  
 
  • Unter welchen Umständen sollte überhaupt ein Feldexperiment zum Impfen von Wolken durchgeführt werden? Wie sollte es gegebenenfalls ausgestaltet werden?
  
 
  • Wie hängen diese Entscheidungen von den sozialen Risiko- und Zeitpräferenzen ab?
 
     

Vorgehen

1. Quantifizierung der Unsicherheit des Strahlungsantriebs durch das Impfen von Wolken.

2. Abschätzung, wie sich die Unsicherheit in Anhängigkeit von Intensität sowie räumlicher und zeitlicher Ausdehnung eines möglichen Experiments reduzieren ließe.

3.Charakterisierung einer optimalen Klimapolitik bei gegebenen Unsicherheiten bei verschiedenen sozialen Risiko- und Zeitpräferenzen

4.Charakterisierung des optimalen Lernens durch Feldexperimente bei verschiedenen sozialen Risiko- und Zeitpräferenzen

Vorstudie zum Climate Engineering durch Impfen von Wolken: Statistische Analyse von Satellitendaten.

Methoden

Verwendet bzw. weiterentwickelt werden

  • Satellitendaten
  • Ein globales Aerosol-Klimamodell (ECHAM6-HAM2)
  • Ein integriertes Modell von Klimasystem und Ökonomie (IAM), erweitert um

    • Wirkung und Kosten des Climate Engineering durch das Impfen von Wolken
    • Bayesianisches Lernen über die Wahrscheinlichkeitsver-teilung der Schäden des Climate Engineerings
    • Hyperbolische Zeitpräferenzen