Fallstudien / 03
Zwei Prognosemodelle, die quantifizieren, wie der Klimawandel den Energiebedarf verschiebt — Daten, die zum 6. IPCC-Sachstandsbericht 2021 beigesteuert wurden.
Klimapolitik braucht Zahlen, die sie verteidigen kann. Zu quantifizieren, wie ein sich wandelndes Klima den Energiebedarf von Gebäuden über ein ganzes Land hinweg verschiebt, verlangt eine Modellierung in einem Massstab und einer Transparenz, die proprietäre Werkzeuge selten bieten — und ein politisches Gremium kann nicht zitieren, was es nicht prüfen kann.
Wissenschaft und Technik schreiten am schnellsten voran, wenn Modelle, Daten und Methoden offen und reproduzierbar sind. Beide Modelle wurden deshalb transparent und hoch skalierbar gebaut und offen als HBLM-USA und DEG-USA veröffentlicht, damit die Methode geprüft und nicht auf Treu und Glauben hingenommen werden muss.
Beide Modelle wurden mit tiefen neuronalen Netzen und Bayesscher Statistik gebaut, über eine halbe Million Gebäude in den gesamten USA gerechnet und in peer-reviewten Fachzeitschriften veröffentlicht — die datengetriebene Studie und die physikbasierte Studie. Die daraus entstandenen Nachfrageszenarien wurden beim Gremium des 6. IPCC-Sachstandsberichts eingereicht, das sie mit denen von über 15 weiteren ausgewählten Teams zusammenführte und die gemittelten Projektionen im Bericht veröffentlichte.
Datengetriebene (HBLM-USA) und physikbasierte (DEG-USA) Prognosen dazu geliefert, wie der Klimawandel den Energieverbrauch in den USA bis zum Ende des Jahrhunderts beeinflusst.
Daten zum 6. IPCC-Sachstandsbericht zum Klimawandel beigesteuert, die seit 2021 die weltweite Umweltpolitik prägen.