dc.contributor.author
Otto, Friederike Elly Luise
dc.date.accessioned
2018-06-07T18:54:15Z
dc.date.available
2012-03-07T07:04:05.506Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/5538
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-9737
dc.description.abstract
Climate models and climate modelling are a central part of climate science
with particular importance for long term prognoses of future climate
development. In the context of global climate change, which is a fact
undoubted by climate scientists but sceptically discussed in the public, their
importance not only for climate sciences is increasing. However, most findings
of climate modelling approaches are highly uncertain and span a very broad
range of values for climate variables and impacts of climate change. Climate
models are different from experiments in physics, thus their results must be
valued accordingly. Furthermore climate models are epistemically very
different from physics theories, which are normally topic of the debate in the
philosophy of science. In this thesis climate modelling is analysed according
to ascertain the epstemic status of climate models and to discuss its
consequences. Climate modelling is not based on a comprehensive physics theory
and is not analogous to experimenting. Moreover, climate models play a double
role as an outsourced human brain and a copy of the earth and are thus
something in between an experiment and a theory in progress. Due to this fact
several problems of climate modelling result, two of which are fundamental and
others are principally to overcome but practically pressing. The fundamental
problems of understanding the climate system are the nonlinearity of the
system and lack of observational data. The main practical problem of climate
modelling is the problem of parameterisation, which is the need to represent
processes of the climate system in the modelling approach that are
insufficiently understood or on a smaller scale than the resolution of the
model. Parameterisations in nonlinear models make it nearly impossible to
detect chains of causes and effects in a climate model. Therefore an
intransparent method of fitting the model to data, which is called tuning,
results in manipulated physics of the climate model and prevents a meaningful
analysis of the modelling results. As a conclusion of this thesis certain
rules are provided that could avoid abuse of climate model tuning. Furthermore
basic guidelines are provided to make the climate modelling process more
transparent in general and thus to refer to the main uncertainties integral to
climate modelling appropriately.
de
dc.description.abstract
Die Klimawissenschaften erfahren in den letzten Jahren große öffentliche
Aufmerksamkeit aufgrund des sich zunehmend bemerkbar machenden anthropogenen
Klimawandels. Die Rezeption der Ergebnisse klimawissenschaftlicher Forschung
ist dabei keineswegs nur positiv. Im Gegenteil, viele Aussagen, die
Wissenschaftler über die mögliche Entwicklung des Klimas, treffen, werden
angezweifelt. Und zwar sowohl von Wissenschaftlern anderer Disziplinen als
auch von Vertretern politischer und gesellschaftlicher Instanzen. Wenn diese
Zweifel begründet werden, beruht diese Begründung häufig auf der Annahme, dass
Klimamodelle, mit deren Hilfe Projektionen zukünftiger Klimate erstellt
werden, nicht die nötige Qualität aufweisen um ihre Aufgabe zu erfüllen. In
dieser Dissertation wird der wissenschaftstheoretische Status insbesondere
komplexer Klimamodelle analysiert und die Frage erörtert, ob Zweifel
berechtigt sind. Der anthropogene Klimawandel ist eine wissenschaftliche
Tatsache, die ohne Zuhilfenahme von Klimamodellen zu belegen ist. Für die
Folgen der globalen erwärmung spielen diese jedoch eine herausragende Rolle.
Klimamodelle sind aus wissenschaftstheoretischer Sicht grundlegend verschieden
von wissenschaftlichen Theorien, die im wesentlichen Gegenstand der Diskussion
in der Wissenschaftstheorie sind. Einge klassische Fragen dieser Disziplin
stellen sich daher anders bzw. bedürfen anderer Ideen zur Beantwortung der
Fragen. Nach einer naturwissenschaftlichen Einführung wird in der Dissertation
gezeigt, dass es keine Theorie der Klimawissenschaften gibt, ebenso wie
Klimamodelle nicht analog zu klassischen Experimenten verstanden werden
können. Klimamodelle, wie andere Computermodelle auch, nehmen stattdessen
einen Status zwischen Theorie und Experiment ein und sind eher als Ansatz ein
bestimmtes Problem zu bearbeiten zu interpretieren, als dessen tatsächliche
Lösung. Daran anschließend werden die Probleme im Zusammenhang mit
Klimamodelierung dargestellt, wobei zwei grundsätzlich nicht lösbare,
prinzipielle Probleme einer Reihe von Modellierungsschwierigkeiten
gegenüberstehen. Eine der Hauptursachen für letztere ist ein Skalenproblem, da
wichtige Prozesse im Klimasystem auf räumlichen Skalen stattfinden, die in den
Modellen nicht aufgelöst werden müssen sie parametrisiert werden. Viele
Prozesse des Klimasystems sind bisher nicht, oder nur unzureichend verstanden,
ein Problem, dass durch die Parametrisierungen verstärkt wird. Ein
prinzipielles Problem ist die Nichtlinearität des Klimasystems, die es
einerseits nicht möglich macht das System komplett zu verstehen und
andererseits nichtlineare Modelle erfodert, in denen es kaum möglich ist
Kausalketten zu identifizieren. Abgesehen von diesen systembedingten
Schwierigkeiten erschwert die Tatsache, dass es sich beim anthropogenen
Klimawandel um ein singuläres Ereigniss der Klimageschichte handelt, das
Testen von Klimamodellen und erhöht damit die Unsicherheit der
Klimaprojektionen. Dass es trotzdem möglich ist Klimamodelle zu validieren und
damit zu robusten Ergebnissen der Modellsimulationen zu gelangen ist
Gegenstand der weiteren Analysen in der Dissertation. Dabei wird dargelegt,
wie mit Hilfe von Klimamodellen insbesondere durch das modellierern ähnlicher
Szenarien in ganzen Ensemblen von Modellen gute Ergebnisse erzielt werden
können. Diese Methoden erlauben es jedoch streng genommen nicht, modellierte
Klimavariablen so exakt zu prognistizieren, dass
Wahrscheinlichkeitsfunktionenen angegeben werden können. Anhand des Beispiels
des Modelltunens werden im lezten Teil der Dissertation Regeln entwickelt,
deren Einhaltung einige grundlegende Fehler im Modellierungsprozess verhindern
kann. Die konkreten technischen Regeln lassen sich auf drei wesentliche
Grundsätze reduzieren: Ein Messdatum nicht zweimal zu verwenden, alle
bekannten theoretischen Zusammenhänge im Modellierungsprozess zu
berücksichtigen und keine Zusammenhänge, die durch das Tunen des Modells
enstehen als Kausalzusammenhänge zu interpretieren. Darüberhinaus werden
Vorschläge zum Umgang mit Unsicherheiten im Modell erörtert und anhand von
Handlungsanweisungen des Weltklimarats ergänzt. Begrüdet werden diese Regeln
damit, dass sie zur Erreichung des Ziels, Modellierungsprozesse und Ergebnisse
von Klimasimulationen nachvollziehbarer und transparenter zu machen,
beitragen.
de
dc.format.extent
IV, 135 S.
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
climate modelling
dc.subject
philosphy of science
dc.subject
complex systems
dc.subject.ddc
100 Philosophie und Psychologie::120 Epistemologie
dc.title
Modelling the earth's climate - an epistemic perspective
dc.contributor.contact
friederike.otto@ouce.ox.ac.uk
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Holm Tetens
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. Anders Levermann
dc.date.accepted
2011-11-23
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000036254-5
dc.title.translated
Der epistemische Status komplexer Klimamodelle
de
refubium.affiliation
Philosophie und Geisteswissenschaften
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000036254
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000010794
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access