LEAC
Lernen über das Impfen von Wolken unter Unsicherheiten:
Ob, wann und wie man Feldexperimente durchführen sollte
- Prof. Dr. Johannes Quaas // Universität Leipzig // PI
johannes.quaas@uni-leipzig.de - Prof. Dr. Martin Quaas // Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) // PI
quaas@economics.uni-kiel.de - Dr. Wilfried Rickels // CAU
- Aswathy Nair // Universität Leipzig
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 |
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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
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