Massenpanik verbreitet: Modellrechnungen zu COVID-19 und Klimawandel „falsch, aber nützlich”?

Als sich das neuartige Coronavirus zu verbreiten begann, waren die Nachrichten voll mit Vorhersagen einer Masseninfektion, die zu einer Überschwemmung der Krankenhäuser mit Patienten führen und schwindelerregende Todeszahlen hervorbringen würde.

Uns wurde gesagt, dass COVID-19 allein in den Vereinigten Staaten Millionen von Menschen töten würde. Und dass ein Gemetzel wie in postapokalyptischen Pandemie-Blockbustern zu erwarten wäre, bei dem sterbende Patienten auf den Straßen zurückgelassen werden würden. Wir horteten Klopapier und Konserven, als ob das Ende nahe wäre.

Obwohl kein Tod und keine Krankheit verharmlost werden sollten und jedes verlorene Leben eine Tragödie ist, die betrauert werden muss, war die Coronavirus-Panik insgesamt übertrieben. Während das Leben der Amerikaner allmählich – endlich – zur Normalität zurückkehrt, erscheint es uns lächerlich, wie inbrünstig wir den Weltuntergangsprophezeiungen geglaubt haben, die von den nach Klicks gierenden Medien verbreitet wurden.

Das Problem mit Datenmodellen

Für uns ist das eine Lektion, die wir auf andere umstrittene Themen wie den Klimawandel anwenden sollten, bei denen fragwürdige Datenmodelle zum Einsatz kommen.

Das Problem mit Datenmodellen ist, dass sie rein statistischer Natur und nicht wissenschaftlich sind und dass sich ihre Ergebnisse je nach den für ihre Erstellung verwendeten Kriterien ändern. Außerdem ist die Modellierung von Infektionskrankheiten oft für kurzfristige Projektionen und nicht für langfristige Vorhersagen gedacht und sollte im Kontext von „Konfidenzintervallen“ verstanden werden, die eher einen Bereich möglicher Ergebnisse als absolute Gewissheiten hervorbringen.

Da sich unser Wissen über neue Krankheiten, das Verhalten der Bevölkerung und die Politik der Regierung schnell ändert, ändert sich auch die Gültigkeit von Modellprognosen. Sie sind das, was einige Wissenschaftler mit „falsch, aber nützlich“ bezeichnen.

Wissenschaftler aller Fachrichtungen sollten diese Lektion von COVID-19 sorgfältig beherzigen – vor allem diejenigen in der Klimawissenschaft. Viel Aufmerksamkeit wird durch irrsinnige Schlagzeilen und O-Töne erregt, die behaupten, dass eine katastrophale globale Erwärmung bevorsteht, aber die Datenmodelle, die verwendet werden, um Klimaprogramme der großen Regierungen zu rechtfertigen, sind genauso fehlerhaft wie die COVID-19-Modelle, die zur Massenpanik beigetragen haben.

Die meisten Organisationen, die sich mit dem globalen Klimawandel beschäftigen, verwenden das „Model for the Assessment of Greenhouse Gas Induced Climate Change“ (Modell für die Bewertung des treibhausgasinduzierten Klimawandels). Es ist ein Datenmodellierungssystem, das eine Reihe möglicher Klimaszenarien projiziert, die als repräsentative Konzentrationspfade (RCP) bezeichnet werden. Der grundlegende Fehler dieser Modelle ist ein zweifacher.

Die Klimamodelle sind auf unrealistischen Kriterien aufgebaut. Zum Beispiel wird RCP8.5 – das Modell mit der höchsten und am wenigsten wahrscheinlich eintretenden Konzentration von Treibhausgasen – auf der Grundlage eines unwahrscheinlichen, nahezu vollständigen Umstiegs auf Kohle (pdf) zur Stromerzeugung berechnet.

Seit die Modelle entwickelt wurden, ist der Kohleverbrauch stark zurückgegangen und wurde größtenteils durch Erdgas ersetzt. Es gibt keine Anzeichen dafür, dass dieser Trend in absehbarer Zeit zu Ende geht, was diese Prognosen höchst fragwürdig macht.

Die Modelle werden auch weithin missverstanden, da die Medien sich auf die Worst-Case-Szenario-Schätzung als Evangelium fixieren, anstatt sorgfältig die gesamte Bandbreite der Möglichkeiten zu erklären. Die meisten der beängstigenden Schlagzeilen, die massive Hitzewellen und einen Anstieg des Meeresspiegels vorhersagen, basieren auf dem RCP8.5, nicht auf den vernünftigeren „Business-as-usual“-Projektionen – oder den gemäßigteren Projektionen von Organisationen wie der Energy Information Administration, die die aktuellen Energietrends besser widerspiegeln.

Vernünftige Diskussionen sind nicht sexy

Was können uns also die Coronavirus-Daten über die Versuche der Klimawissenschaftler lehren, zukünftige Temperaturänderungen zu prognostizieren? Mehrere Dinge.

Erstens müssen Klimamodelle realistische Kriterien verwenden, die reale Trends bei unseren Energiequellen, technologische Fortschritte, die die Treibhausgasemissionen reduzieren, und die wachsende Widerstandsfähigkeit der Menschheit gegenüber unserer natürlichen Umgebung berücksichtigen. Andernfalls funktionieren sie nach dem Motto „Müll rein, Müll raus“.

Zweitens sollten die richtigen Modelle für den richtigen Zweck verwendet werden. Einige sind für kurzfristige Projektionen konzipiert, andere für langfristige Extrapolationen. Die meisten sind darauf ausgelegt, eine Reihe von Möglichkeiten auf der Grundlage unseres begrenzten aktuellen Wissens zu berücksichtigen, nicht um die Zukunft genau vorherzusagen.

Schließlich müssen die Wissenschaftler – und vor allem die Medien – die Grenzen der Datenmodellierungen ehrlich anerkennen. Selbst die ausgefeiltesten Zahlenberechnungen können nicht vorhersagen, was in zukünftigen Generationen geschehen wird. Modelle sollten bestenfalls als Richtschnur dienen und nicht, wie im Fall des Klimawandels oder der öffentlichen Gesundheit, als Grund für fatalistischen Alarm. Die Daten sollten die politischen Entscheidungsträger dazu bringen, ein gesundes Urteilsvermögen an den Tag zu legen – um auf alle möglichen Ergebnisse vorbereitet zu sein, und nicht, um das Schlimmste anzunehmen und Hysterie zu verbreiten.

Vernünftige Diskussionen über verwirrende Variablen und statistische Einschränkungen sind nicht sexy, und bringen den Medien, die dringend Leser und Einnahmen brauchen, nicht mehr Klicks. Aber die Öffentlichkeit verdient es, die Wahrheit zu erfahren.

Der Ehrenwerte Jason Isaac ist Direktor von Life:Powered, einer nationalen Initiative der Texas Public Policy Foundation, um Amerikas Energie-IQ zu erhöhen. Zuvor war er vier Amtszeiten im Repräsentantenhaus von Texas.

Das Original erschien in The Epoch Times USA mit dem Titel: Garbage In, Garbage Out: What COVID-19 Modeling Can Teach Us About Climate Change (deutsche Bearbeitung von mk)