Verzerrte Wissenschaft: Die fehlerhafte Logik der Zuordnung extremer Ereignisse

geschrieben von Andreas Demmig | 13. Juni 2026

Global Warming Policy Foundation, Veröffentlichungen

 London, 24. März. Viele Studien zur Zuordnung von Extremwetterereignissen basieren auf fehlerhafter Logik und erzeugen irreführende Schlagzeilen, so ein neues Briefing Paper der Global Warming Policy Foundation (GWPF).

Verzerrte Wissenschaft: Die fehlerhafte Logik der Zuordnung extremer Ereignisse

Dr. Ralph B. Alexander argumentiert, dass Studien, die versuchen, bestimmte Hitzewellen, Hurrikane und Überschwemmungen mit dem vom Menschen verursachten Klimawandel in Verbindung zu bringen, grundsätzlich irreführend seien und aus rechtlichen und politischen, nicht aber aus wissenschaftlichen Gründen erstellt wurden.

Die Studie untersucht aktuelle, vielbeachtete Untersuchungen von World Weather Attribution und dem Grantham Institute. Allein im Jahr 2025 behauptete World Weather Attribution, dass 24 von 29 untersuchten Extremereignissen durch den Klimawandel verstärkt oder wahrscheinlicher geworden seien.

Alexander zeigt auf, wie stark solche Schlussfolgerungen von Klimamodellen abhängen, die Schwierigkeiten haben, historische Klimamuster nachzubilden, und die davon ausgehen, dass Wissenschaftler ein „natürliches“ Klima ohne menschliche Emissionen genau simulieren können.

In Attributionsstudien werden einige wichtige, wiederkehrende Schwächen identifiziert:

  • Fehlerhafte Logik: Behauptungen über die Urheberschaft beinhalten einen Zirkelschluss, d. h. man setzt die Schlussfolgerung, die man eigentlich untersuchen will, einfach voraus.
  • Statistische Praktiken, die Wahrscheinlichkeitsaussagen in den Schlagzeilen übertreiben und gleichzeitig Unsicherheiten herunterspielen.
  • Die Vernachlässigung historischer Aufzeichnungen, die vergleichbare Extremereignisse lange vor den heutigen Emissionsniveaus belegen.

Der Bericht führt die Zunahme der schnellen Zuordnung von Extremwetterereignissen auf politische Frustration über die vorsichtigen Schlussfolgerungen des Weltklimarats (IPCC) zurück, der wenig Vertrauen in langfristige globale Trends für die meisten Arten von Extremwetterereignissen geäußert hat. Er würdigt die Rolle eines 2012 von der Union of Concerned Scientists einberufenen Treffens. Ziel dieses Treffens war es, den wahrgenommenen Zusammenhang zwischen Extremwetterereignissen und Klimawandel zu stärken, um Klagen gegen Unternehmen der fossilen Brennstoffindustrie anzustrengen.

Der Autor des Berichts, Ralph Alexander, sagte:

„Reine Simulationen zur Ursachenzuordnung extremer Ereignisse sind ein Schandfleck für die Wissenschaft, deren Kennzeichen empirische Beweise und Logik sind. Keines dieser Merkmale ist zentral für Ursachenzuordnungsstudien, die aus rechtlichen und politischen, nicht aus wissenschaftlichen Gründen entstanden sind.“ 

Harry Wilkinson, Leiter der Abteilung für politische Angelegenheiten bei der Global Warming Policy Foundation, sagte:

„Es ist beunruhigend, dass Studien zur Ereigniszuordnung trotz ihrer grundlegenden Mängel in den internationalen Medien so viel Beachtung gefunden haben. Das ist ein schwerwiegender wissenschaftlicher Skandal.“

Lesen Sie den vollständigen Bericht: Verdrehte Wissenschaft: Die fehlerhafte Logik der Zuordnung extremer Ereignisse (pdf)

https://thegwpf.org/publications/contorted-science-the-flawed-logic-of-extreme-event-attribution/

 

Ergänzung des Übersetzers

Da ich auch von unseren anderen Autoren schon gehört habe, dass sie mal die aktuelle KI befragt haben, habe ich das hiermit auch mal probiert (Google KI)

Eingabe bzw. Frage ## s. oben:

## Attributionsstudien

Antwort der KI

Attributionsstudien (auch Zuordnungsforschung) sind ein Teilgebiet der Klimatologie. Sie untersuchen wissenschaftlich, inwieweit der menschengemachte Klimawandel für das Auftreten, die Intensität oder die Häufigkeit bestimmter Extremwetterereignisse (wie Hitzewellen, Dürren oder Starkregen) verantwortlich ist

Um ein konkretes Wetterereignis zu bewerten, nutzen Forschende komplexe Klimamodelle:

  • Szenario mit Klimawandel: Die Modelle simulieren das Wetter unter den heutigen, realen Bedingungen (inklusive der Treibhausgase).
  • Szenario ohne Klimawandel: Sie simulieren die Erde so, als hätte es die Industrialisierung und den menschlichen Einfluss nie gegeben.

Vergleich: Durch den Vergleich der beiden Modelle wird ermittelt, wie stark das Risiko für das Ereignis durch die Klimakrise gestiegen ist.

## Der Autor des Berichts, Ralph Alexander, sagte: „Reine Simulationen zur Ursachenzuordnung …

Antwort der KI

  1. Das Repräsentations-Dilemma
  • Das Problem: Eine Simulation ist immer eine Vereinfachung. Ein perfektes Modell des Klimas müsste jedes einzelne Molekül in der Atmosphäre berechnen – das ist unmöglich.
  • Die Folge: Programmierer müssen Annahmen treffen und physikalische Prozesse (wie Wolkenbildung oder turbulente Luftströmungen) stark vereinfacht mathematisch beschreiben („Parametrisierung“).
  1. Das Validierungs-Dilemma
  • Das Problem: Ein wissenschaftlicher Beweis erfordert normalerweise die Verifikation an der Realität. Bei Zukunfts- oder Vergangenheitsrechnungen ohne menschlichen Einfluss fehlt jedoch die reale Kontrollgruppe.
  • Die Folge: Man kann die Software nur daran messen, wie gut sie die Vergangenheit rekonstruiert. Ob sie deshalb eine hypothetische Welt ohne CO₂ oder das Wetter in 50 Jahren absolut korrekt abbildet, bleibt mathematisch unbeweisbar.
  1. Das Bestätigungs-Dilemma (Confirmation Bias)
  • Das Problem: Wenn ein Modell so kalibriert wird, dass es die bekannte Vergangenheit gut abbildet, besteht die Gefahr, dass man es unbewusst so programmiert, dass es genau die Ergebnisse liefert, die man physikalisch erwartet.
  • Die Folge: Es entsteht eine logische Schleife: Das Modell bestätigt die Theorie, weil es auf Basis dieser Theorie gebaut wurde. [1]