Quelle: Dieter Kasang
Einleitung in die Arbeit mit Klimadaten
Die Arbeit mit Klimadaten im Unterricht ermöglicht es Schülerinnen und Schülern, ähnlich wie Klimaforscher zu arbeiten.
Abb. 1: Beispiele für die Visualisierung von Beobachtungs- (links) und Modelldaten (rechts)B1
In Kürze
- Klimadaten sind eine wesentliche Grundlage der Klimaforschung. Sie stammen entweder aus Beobachtungen oder aus Modellrechnungen. Erstere beziehen sich auf die Vergangenheit, die anderen auf Zukunft und Vergangenheit.
- Klimadaten können auch im Unterricht genutzt werden. Sie ermöglichen es Schülerinnen und Schülern ähnlich wie in der Forschung, eigene Erkenntnisse über den bisherigen und künftigen Klimawandel zu gewinnen.
- Für die Nutzung an Schulen aufbereitete Modelldaten werden auf dem Hamburger Bildungsserver (HBS) direkt zum Download zur Verfügung gestellt.
- Auf dem HBS werden außerdem wichtige Datenportale, die Beobachtungsdaten anbieten, verlinkt. Anleitungen helfen bei der Nutzung der Portale.
- Die Daten können mit Visualisierungsprogrammen in Karten und Diagramme umgewandelt und damit veranschaulicht werden.
- Karten und Diagramme erlauben Erkenntnisse über Klimaänderungen und deren Folgen, die für eigene Fragestellungen von Schülerinnen und Schülern genutzt werden können.
Wozu mit Klimadaten arbeiten?
Klimadaten sind die Basis eines Großteils der Klimaforschung. Sie wertet solche Daten aus, um z.B. das Klima der letzten Eiszeit, der letzten 1000 Jahre oder der nächsten 100 Jahre global, in Europa oder in Norddeutschland zu beschreiben. Aus Klimadaten kann man also die Entwicklung des vergangenen Klimas und eines möglichen künftigen Klimas ableiten. Klimadaten sind die Faktengrundlagen für Aussagen wie „die globale Temperatur hat sich in den letzten 100 Jahren um 1 °C erhöht“ oder „bis zum Ende des 21. Jahrhunderts könnten die Niederschläge im Mittelmeerraum deutlich abnehmen“. Ein anderer wesentlicher Teil der Forschung ist damit beschäftigt, Klimadaten zu erheben, zu bearbeiten und mit Hilfe von Klimamodellen auf großen Computeranlagen zu erzeugen.
Abb. 2: Supercomputer errechnen Daten, die in Archiven gespeichert werden.B2
Wie in der Klimaforschung können Klimadaten auch in der Schule ausgewertet werden. Schülerinnen und Schüler sind auf diese Weise in der Lage, methodisch ähnlich wie Klimaforscher zu arbeiten. Sie können Klimadaten veranschaulichen, d.h. in Karten und Diagramme umwandeln, und daraus Aussagen über Klimaänderungen und deren Folgen für den Menschen oder die Natur ableiten. Sie erstellen so eigene, wissenschaftlich fundierte Darstellungen und referieren nicht mehr nur Aussagen aus fremden Quellen. Beispiele finden sich hier.
Welche Daten stehen zur Verfügung?
Die Klimaforschung stützt sich auf eine Vielzahl von Daten, die man grob in zwei Bereiche einteilen kann: Beobachtungsdaten und Modelldaten. Die einen beziehen sich auf die Vergangenheit, die anderen schwerpunktmäßig auf die Zukunft. Erstere stammen von Messinstrumenten, von Proxydaten (Stellvertreterdaten aus Baumringen, Eisbohrkernen oder Meeressedimenten) oder von Satellitenmessungen. Die Vergangenheit wird aber auch mit Hilfe von Klimamodellen berechnet oder unter Nutzung von Reanalysedaten, die eine Synthese von Mess- und Modelldaten darstellen. Die Zukunft lässt sich jedoch nicht messen und kann daher nur durch Modellsimulationen erfasst werden.
Auf dem Hamburger Bildungsserver werden für Schulen sowohl Daten zur bisherigen Klimaentwicklung wie Daten der Zukunft zugänglich gemacht.
Modelldaten
Die Modelldaten entstammen i.d.R. dem Datenarchiv Earth System Grid Federation (ESGF) am Deutschen Klimarechenzentrum (DKRZ). Sie sind vor der Veröffentlichung auf dem HBS extra für die Nutzung an Schulen aufbereitet worden. Das bedeutet vor allem, dass sie stark gemittelt sind: über Monate, Jahreszeiten, Jahre und dann noch einmal über 30 Jahre. Es finden sich auf diese Weise gemittelte Daten sowohl für die jüngste Vergangenheit (zumeist 1971-2000) wie für die nähere (2031-2060) und fernere Zukunft (2071-2100). Außerdem liegen die Daten für verschiedene mögliche Entwicklungen des zukünftigen Klimas vor, und zwar für die beiden Szenarien RCP4.5 und RCP8.5, die jeweils ein mittleres und ein hohes Szenario der Treibhausgaskonzentration bezeichnen.
Abb. 3: Datentransfer vom DKRZ zum HBSB3
Teilweise stammen die Daten von globalen Klimamodellen und haben eine grobe Auflösung von z.B. 200x200 km. Teilweise wurden sie von regionalen Klimamodellen mit deutlich höherer Auflösung, z.B. von 50x50 km für Afrika oder 12x12 km für Europa, berechnet. Die Daten können auf jeden beliebigen Rechner als Zip-Dateien heruntergeladen, entpackt und mit einem Visualisierungsprogramm als Karten veranschaulicht werden (Abb. 3).
Beobachtungsdaten
Beobachtungsdaten werden vom HBS nicht auf dem eigenen Server angeboten. Stattdessen wird auf vorhandene Datenportale verwiesen. Die Gründe liegen in der starken Streuung der sehr unterschiedlich aufbereiteten Angebote, in der stetigen Aktualisierung der Daten und z.T. in Lizenzproblemen. Soweit nötig bietet der HBS Anleitungen für die Nutzung der Daten auf den externen Portalen an. Die externen Datenportale sind in manchen Fällen so konzipiert, dass man auf ihnen direkt online aus Daten Karten oder Diagramme erzeugen kann. In anderen Fällen muss man die Daten herunterladen und mit Hilfe eines Programms visualisieren.
Abb. 4: Verlinkung von Daten des Deutschen WetterdienstesB4
Wie können die Daten visualisiert werden?
Für die Visualisierung ist es wichtig, in welchem Format die Daten vorliegen. Modelldaten liegen meistens im Format netCDF vor, erkennbar daran, dass die Datenbenennung mit .nc endet (vergleichbar mit .gif oder .jpg bei Bilddateien). Für diese Daten steht das Programm Panoply von der NASA zur Verfügung, das sehr leistungsfähig und trotzdem verhältnismäßig leicht zu bedienen ist. Eine ausführliche Anleitung steht zur Verfügung. Mit dem Programm kann man aus einer unübersehbaren Menge an Daten anschauliche Karten erzeugen.
Abb. 5: Visualisierung von Modelldaten mit PanoplyB3
Bei Beobachtungsdaten sind die Formate .txt oder .csv verbreitet. Zur Visualisierung wird auf dem HBS auf das OpenOffice-Programm Calc verwiesen und am Beispiel von DWD-Stationsdaten eine Anleitung angeboten. Damit können Zeitreihen als Diagramme dargestellt werden. So werden vom Deutschen Wetterdienst Zeitreihen von allen DWD- Stationen in Deutschland für die Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt. Daraus lässt sich mit Calc die Klimaentwicklung an diesen Stationen über die letzten ca. 100 Jahre visualisieren. Als Beispiel hier die Änderung der Jahresmitteltemperaturen für Hamburg-Fuhlsbüttel von 1970 bis 2018, visualisiert mit OpenOffice Calc:
Abb. 6: Visualisierung von DWD-Daten mit CalcB4
Anwendung der Daten in Schülerarbeiten
Die visualisierten Daten können zur Beantwortung verschiedener Fragestellungen genutzt werden, die Schüler häufig besonders interessieren.
1. „Wie gefährdet ist Hamburg durch den Klimawandel“ - Hierzu können Daten zum Meeresspiegelanstieg bis Ende des 21. Jahrhunderts visualisiert werden, die einen deutlichen Anstieg in der Deutschen Bucht zeigen. Außerdem stehen Daten zur Änderung von Sturmtagen und der maximalen Windgeschwindigkeit zur Verfügung.
Abb. 7: Meeresspiegelanstieg in der Nordsee bis zum Ende des 21. Jahrhunderts nach dem Szenario A1B. Beispiel aus einer SchülerarbeitB5
2. „Welche Folgen hat der Klimawandel auf den Hirseanbau in der Sahelzone?“ – Hierzu können Daten der Niederschlagsdifferenz gegen Ende des 21. Jahrhunderts im Vergleich zur jüngsten Vergangenheit in einer Karte visualisiert werden. Die starke Abnahme der Niederschläge weist auf die künftige Anbauproblematik hin.
Abb. 8: Änderung der Niederschläge bis zum Ende des 21. Jahrhunderts nach dem Szenario RCP8.5B5
Bildquellen:
B1. Eigene Darstellung; Datenquelle: Deutscher Wetterdienst (links) und ESGF/DKRZ (rechts)
B2. Quelle: DKRZ, Lizenz: CC BY-NC-ND
B3. Abb. unter Verwendung von ESGF-Daten
B4. Abb. unter Verwendung von DWD-Daten
B5. Eigene Darstellung (Abb.7: Schüler der Erich-Kästner-Schule, Barsbüttel; Abb. 8: Schülerinnen der Anne-Frank-Schule, Bargteheide)
Autor: Dieter Kasang