Klimaforschung. Zur Philosophie eines wissenschaftlichen Universums

Was können wir wissen? So fragte Kant. Diese Frage markiert den Gegenstand der Epistemologie als philosophischer Basisdisziplin: das Nachdenken über die Bedingungen der Möglichkeit von Erkenntnis. Aus diesen grundsätzlichen Überlegungen entstand – eingedenk der Tatsache, dass Erkenntnis immer mehr eine Angelegenheit der akademischen Forschung wurde – die Theorie des Wissens und der Wissenschaft.

Methodenanalyse und Methodenkritik

Wissenschaftsphilosophie gehört heute zum Hauptarbeitsbereich der Theoretischen Philosophie, als Wissenschaftsethik auch zur Praktischen Philosophie.

Als Philosophie der Wissenschaft wurde sie im 20. Jahrhundert von so unterschiedlichen Denkern wie Hempel, Carnap und Popper, oder auch von Kuhn, Fleck, Feyerabend und Gadamer geprägt.

An diesen Namen zeigt sich schon, wie wichtig eine Differenzierung des Gegenstands bei der Erforschung der Möglichkeitsbedingungen des Erkenntnis- und Wissensfortschritts ist: Geht es

• um Naturwissenschaft (das war Hempels, Carnaps und Poppers Perspektive),

• um Sozialwissenschaft (zu dieser passen eher die Ansätze Kuhns, Flecks und Feyerabends)

• oder um Geisteswissenschaft (für die Gadamer eine eigene Methodenanalyse bot)?

Das Technische, das Soziale, das Humane, die Natur und die Kultur erheben jeweils ganz spezielle Ansprüche, wenn wir uns ihnen mit Erkenntnisinteresse nähern.

Diese Differenz muss sich in der Wissenschaftsphilosophie deutlich niederschlagen.

Während es in den Naturwissenschaften um empirische Signifikanz geht und die Methoden daher sehr eng am induktiven Dreischritt „Beobachtung, Schlussfolgerung, Theoriebildung“ orientiert sind, können Sozialwissenschaftler methodologisch etwas offener sein, auch wenn Feyerabends „Anything goes“ den Bogen der Forschungsfreiheit zweifellos überspannt hat.

Den Geisteswissenschaften schließlich geht es um etwas ganz anderes: Nicht das Erklären des Wie natürlicher oder kultureller Phänomene steht auf der Agenda, sondern das Verstehen des Warum.

Gadamers Hermeneutik ist dafür der passende Ansatz. Man erkennt: Methoden müssen zur Disziplin und zur spezifischen Fragestellung passen.

Wissenschaftstheorie ist in erster Linie Methodenanalyse und Methodenkritik. Es geht ja darum, wie Erkenntnis entsteht und zu Wissen wird.

Die vorgeschaltete Frage, ob wir überhaupt Erkenntnis und Wissen erlangen können, wäre eine der Erkenntnistheorie. Die hat der Wissenschaftstheoretiker längst bejaht, ehe er sich der Wissenschaft als seinem Erkenntnisobjekt nähert – logisch!

Denn: Ohne Wissen keine Wissenschaft, ohne Wissenschaft keine Theorie der Wissenschaften. Diese muss ihren Gegenstand, die Wissenschaft, kritisch reflektieren.

Komplexe Klimaforschung

Es gibt Abstufungen der Gewissheit von Erkenntnis. Es gibt Logisches, es gibt Beobachtetes und es gibt hinreichend gut bestätigte Theorien, die aus beidem bestehen. Damit sind die Theorien selbst weder logisch noch in Gänze beobachtbar (es sind keine Tatsachen!), aber sie sind eben hochplausibel und das beste, was derzeit auf dem wissenschaftlichen Markt ist.

Von daher muss man erst mal mit ihnen rechnen – im wahren Sinne des Wortes, wenn es um die Modellierung geht.

Und damit wären wir bei einem Schlüsselgebiet der Wissenschaft im 21. Jahrhundert: der Klimaforschung, die vor allem aus natur-, aber auch aus sozial- und sogar aus geisteswissenschaftlichen Quellen gespeist wird. Klimaforschung ist keine Einzelwissenschaft, es ist vielmehr ein Wissenschaftsuniversum.

Im Zentrum der philosophischen Betrachtung der Klimaforschung steht – entsprechend dem Aufgabengebiet der Wissenschaftstheorie: Methodenanalyse und Methodenkritik – deren spezifische Methodologie.

Bei der Methodologie der Klimaforschung sind vor allem die Schritte zu beachten, die zu Schlussfolgerungen führen und damit politische Handlungsoptionen suggerieren, also die Modellierung der künftigen Klimaveränderungen, einschließlich der damit verbundenen Unsicherheiten.

Das Klima wird also als ein „System“ aufgefasst, das sich modellieren lässt. Das Klimasystem ist zu komplex für einfache Erklärungen, aber nicht zu komplex für Modelle. Ein Modell wirkt komplexitätsreduzierend, das bedeutet, es macht große, komplizierte Systeme in ihren wesentlichen Mechanismen und Funktionen verständlich.

Klimamodelle sollen das Klimasystem angemessen genau beschreiben, zugleich sollen sie rechentechnisch handhabbar sein. Das Modell ist damit die exakteste gerade noch darstellbare Repräsentation der Wirklichkeit.

Modelle, Modelle, Modelle

Modelle sind nötig – wir wollen ja schließlich etwas über die Zukunft wissen. Die prognostische Qualität der Modellierung – auf der Basis gut bestätigter (nicht im strengen mathematischen Sinne „bewiesener“ oder überhaupt nur beweisbarer) Annahmen – ist essentiell für die politische Bedeutung der Klimaforschung, da nur die Prognose maßnahmenleitend ist. Was vorbei ist, ist vorbei. Ändern können wir nur, was – nach allem, was wir heute wissen – noch kommen wird.

Das Problem der Modellierung liegt nun auf der Hand: Modelle sollen einfach sein, aber nicht banal.

Sie sollen nichts weglassen, das nötig ist, zugleich jedoch mit so wenig Informationen wie möglich auskommen. Die moderne Klimaforschung tendiert in diesem Zielkonflikt dazu, lieber die Computer etwas länger rechnen zu lassen als im Ergebnis ungenau zu werden.

Um ein Jahrhundert Klimaentwicklung im Modell zu simulieren, brauchen die eingesetzten Hochleistungscomputer Wochen oder gar Monate. Zeit ist Geld – auch in der Wissenschaft. Doch die hohen Ansprüche an die Genauigkeit der Vorhersagen wiegen schwerer.

Dabei gilt, dass heutige Computer schon sehr präzise Modelle entwickeln. Und die Rechnerleistung nimmt immer mehr zu, so dass man für die Zukunft optimistisch sein kann, was die Güte von Modellen angeht.

Ein Beispiel für die stark verbesserte Leistungsfähigkeit von Computern in den vergangenen zehn Jahren ist die Berechnung der Nachkommastellen der Kreiszahl „Pi“. Heute ist es möglich, mehr als das Sechsfache an Nachkommastellen zu berechnen als noch vor zehn Jahren.

Die Klimamodelle werden seit nunmehr über einem halben Jahrhundert immer weiter entwickelt, seit Syukuro Manabe und Kirk Bryan 1969 das erste computergestützte Klimamodell vorstellten. Seither ist eine Menge Strom die Datenleitungen hinabgeflossen, in der EDV konnten gigantische Fortschritte verzeichnet werden.

Mit dem Quantenrechner wird derzeit ein weiteres Kapitel der Erfolgsgeschichte des Computers geschrieben. Die Klimaforschung ist einer der Hauptprofiteure dieser technologischen Entwicklung.

Datenbasis und Algorithmen

Problematisch ist in den modellgestützten Klimawissenschaften nun bereits die Seite der Messung und der damit generierten Daten, die der Rechnungskontrolle dienen; die Güte eines Modells ergibt sich aus der Prognosegenauigkeit im Test an den gemessenen Daten. Temperaturaufzeichnungen gibt es aber erst seit Mitte des 18. Jahrhunderts.

Davor muss das Klima ebenso „geschätzt“ werden wie für die Zukunft. Allerdings geschieht dies nicht mit Hilfe von modellbasierten Extrapolationen, sondern mittels indirekter empirischer Methoden.

Man beobachtet Phänomene, die unmittelbar mit dem Klima korrelieren und daher Rückschlüsse auf das Klima zulassen. Beispiele dafür sind Baumringe, Eisbohrkerne oder Ozeansedimente. Daraus werden so genannte „Klimaproxys“ abgeleitet, die es ermöglichen, die Zeitreihen zu den Klimavariablen in die Vergangenheit fort- (bzw. „rück“)zuschreiben – bis zu 10.000 Jahre zurück.

Damit konnte unter anderem gezeigt werden, dass die Temperaturen Ende des 20. Jahrhunderts sehr wahrscheinlich die höchsten innerhalb der letzten 1400 Jahre gewesen sind. Nur „sehr wahrscheinlich“ (und nicht „absolut sicher“), deshalb, weil die Klimaproxys mit methodischen Unsicherheiten behaftet sind.

Am Ende gilt für unser Handeln unter Unsicherheit das, was die UN-Klimakonferenz von Rio de Janeiro 1992 festgestellt hat: „Angesichts der Gefahren irreversibler Umweltschäden soll ein Mangel an vollständiger wissenschaftlicher Gewissheit nicht als Entschuldigung dafür dienen, Maßnahmen hinauszuzögern, die in sich selbst gerechtfertigt sind“.

Mittlerweile sind wir über drei Jahrzehnte weiter, haben mehr Daten, leistungsfähigere Rechner, solidere Modelle und insgesamt ein größeres Wissen über das Klima und den Klimawandel. Es gibt derzeit weltweit etwa zwanzig Klimamodelle, an denen fortlaufend gearbeitet wird.

Modellrechnungen und Test an Messdaten

Um die Modelle miteinander hinsichtlich ihrer prognostischen Qualität zu vergleichen, wurden Standardexperimente entworfen, mit denen sie getestet und kontinuierlich optimiert werden können. Eines davon basiert auf einem direkten Vergleich von Modell und Realität: Man speist die Faktoren für das Klima des 20. Jahrhunderts in die jeweiligen Modelle ein und lässt sie die Klimaentwicklung des 20. Jahrhunderts nachträglich berechnen.

Die Güte eines Modells ergibt sich dann aus der Differenz von Simulation und Wirklichkeit, aus der Größe des Unterschieds zwischen berechneten Werten und gemessenen Werten – je geringer, desto besser.

Abweichungen von Modell zu Modell in der Zukunftsprognostik entstehen etwa durch unterschiedliche Annahmen hinsichtlich des Ausmaßes von künftigen Wechselwirkungen der Einflussfaktoren.

Doch auch diese Annahmen müssen plausibel sein. Sie werden zudem offengelegt, so dass man nachvollziehen kann, aus welchen Gründen und unter welchen Umständen Abweichungen dieser Modellrechnung zu anderen Modellrechnungen auftreten.

Die Algorithmen aller Computermodelle sind ihrerseits an Messungen und Beobachtungen orientiert. Nur so ergeben sie grundsätzlich Sinn. Sie müssen im Hinblick auf die Klimadaten der Vergangenheit bewährt sein.

Bei Maßnahmen, die sich auf komplexe Systeme beziehen, die noch nicht voll verstanden worden sind und bei denen die Folgewirkungen von Störungen noch nicht vorausgesagt werden können, könnte der Vorsorgeansatz als Ausgangsbasis dienen“ (zit. nach Stefan Bonner / Anne Weiss: Generation Weltuntergang. Warum wir schon mitten im Klimawandel stecken, wie schlimm es wird und was wir jetzt tun müssen. München 2019, S. 124).

Hier gibt es nun ein Problem: Valide Wetterdatierung (etwa Temperaturaufzeichnungen) gibt es erst seit Mitte des 18. Jahrhunderts. Davor muss das Klima ebenso „geschätzt“ werden wie für die Zukunft.

Allerdings geschieht dies nicht mit Hilfe von modellbasierten Extrapolationen, sondern mittels indirekter empirischer Methoden. Man beobachtet Phänomene, die unmittelbar mit dem Klima korrelieren und daher Rückschlüsse darauf zulassen. Beispiele dafür sind Baumringe, Eisbohrkerne oder Ozeansedimente.

Daraus werden so genannte „Klimaproxys“ abgeleitet, die es ermöglichen, die Zeitreihen zu den Klimavariablen tief in die Vergangenheit hinein aufzustellen – bis zu 10.000 Jahre zurück.

Zwanzig Modelle, ein Ziel: Genaue Prognose des künftigen Klimas

Eine gute wissenschaftstheoretische Analyse der modellorientierten Klimaforschung bieten die Autorinnen und Autoren in ihrem Beitrag „Philosophie der Klimawissenschaften“ in dem von Simon Lohse und Thomas Reydon herausgegebenen Grundriss Wissenschaftsphilosophie. Die Philosophien der Einzelwissenschaften (2017), dort zu finden auf den Seiten 381 bis 411.

Nie zuvor war ein deutschsprachiges Kompendium der Wissenschaftsphilosophie so konsequent in der Berücksichtigung der ganz unterschiedlichen Erkenntnisbedingungen von Einzelwissenschaften. Das ist besonders wichtig, weil in den Klimawissenschaften mit der Modellierung eine methodische Besonderheit auftritt. Ziel der wissenschaftstheoretischen Betrachtung der Klimaforschung ist es, „zu verstehen, wie die Klimawissenschaften funktionieren, und über ihre Methoden zu reflektieren“ (S. 382).

Wissenschaftstheorie ist ohnehin in erster Linie Methodenanalyse und Methodenkritik. Es geht ja darum, wie Erkenntnis entsteht und zu Wissen wird. Die vorgeschaltete Frage, ob wir überhaupt Erkenntnis und Wissen erlangen können, wäre eine der Erkenntnistheorie.

Die hat der Wissenschaftstheoretiker längst bejaht, ehe er sich der Wissenschaft als seinem Erkenntnisobjekt nähert – logisch!

Denn: Ohne Wissen keine Wissenschaft, ohne Wissenschaft keine Theorie der Wissenschaften. Diese muss ihren Gegenstand, die Wissenschaft, kritisch reflektieren. Das tut sie auch im Hinblick auf die Klimaforschung, doch: „Kritische Wissenschaftstheorie ist keine Handlangerin des Klimaskeptizismus“ (S. 382).

Auch das muss klar sein.

Es gibt also heute erst recht keine Entschuldigung mehr.