Planungshorizonte von Entscheidern aus Politik, Verwaltung und Wirtschaft reichen von wenigen Stunden bis zu mehr als hundert Jahren. Für die Betrachtung klimatologischer Zeiträume in der Zukunft wurden bis vor wenigen Jahren häufig Beobachtungswerte aus der Vergangenheit verwendet. Durch die sich derzeit vollziehende Klimaänderung ist eine derartige Vorgehensweise jedoch nicht mehr möglich. Zur Simulation von Vorhersagen und zukünftigen Projektionen des Klimas werden daher Klimamodelle benötigt, die möglichst alle relevanten Prozesse des Klimasystems berücksichtigen.
Eine Klimavorhersage oder Klimaprojektion wird durch ein globales Klimamodell (General Circulation Model, GCM) mit einer räumlichen Gitterweite von derzeit etwa 120 - 400 km erzeugt. Da eine solch grobe Auflösung für viele Fragestellungen aus dem Bereich der Politikberatung nicht ausreicht, ist eine dynamische Skalierung der Simulationsergebnisse mit Hilfe eines regionalen Klimamodells (Regional Climate Model, RCM) erforderlich. Ein RCM simuliert lediglich einen räumlichen Ausschnitt des Klimasystems, jedoch mit einer höheren räumlichen Auflösung (Gitterweiten von etwa 1 – 50 km). Als Randwerte und damit als Antrieb des regionalen Modellgebietes dienen die Ergebnisse des GCM. Die Nutzung von regionalen Klimamodellen bei Untersuchungen zu regionalen Auswirkungen des Klimawandels ist mittlerweile gängige Praxis geworden, z.B. im europäischen ENSEMBLES Projekt (siehe u.a. die Veröffentlichungen in einem Special Issue von Climate Research: Kjellstrom and Giorgi 2010).
Grafik regionale und globale Klimamodelle
Die jetzige Generation der Klimamodelle hat jedoch noch Schwächen. Sie basieren auf bekannten physikalischen Gleichungen, die mit Hilfe eines Computers an bestimmten Gitterpunkten gelöst werden. Über die Lösung in der Umgebung dieser Punkte müssen Annahmen gemacht werden. Das geschieht oft mit Hilfe von Messungen, aus denen empirische Zusammenhänge abgeleitet werden. Diese Vorgehensweise wird Parametrisierung genannt, also eine Annäherung an reale Prozesse, die das Klimamodell mit den diskretisierten Gleichungen alleine nicht darstellen kann. Diese Parametrisierungen hängen zum Beispiel von der Gitterweite des Modells ab. Die Parametrisierungen müssen kontinuierlich hinterfragt und gegebenenfalls verbessert werden, damit die Modelle das Klima möglichst realistisch wiedergeben können.
Klimamodelle bilden die wesentlichen Komponenten des Klimasystem ab. Mit der zunehmenden Verfeinerung der Gitterweite der numerischen Modelle rücken jedoch weitere Komponenten des Klimasystems in den Fokus, die in ihrer Komplexität noch nicht vollständig in den Klimasystemmodellen enthalten sind. Solche Verbesserungen sind ein Teil der Klimaforschung.
Ein weiterer Teil der Klimaforschung dient der Verbesserung des Verständnisses für die im Klimasystem ablaufenden Prozesse und der Ableitung von Erkenntnissen aus den Simulationsergebnissen. In diesem Zusammenhang werden komplexe statistische Verfahren entwickelt und angewendet.