Das Klima «sieht» so aus. Vielleicht. (Teil 2)

Wissenschaftliche Visualisierungen sollen einen komplexen Sachverhalt anschaulich und einfach darstellen. Inhaltliche Korrektheit, Schönheit und Eleganz zeichnen Visualisierungen ebenso aus wie Ordnung, Präzision oder auch Transparenz - nur teilweise wissenschaftliche Kriterien also. Dennoch: Es gibt sie, die visuellen Sünden. Visuelle Artefakte etwa, die entstehen, wenn die Visualisierung nicht mehr die Charakteristik der Daten wiedergibt.

Vergleiche dazu Figur 1 in der Gallerie: 
Eine der grossen Herausforderungen bei der Kommunikation der Klimaforschung: Er entzieht sich unserer unmittelbaren Wahrnehmung und seine Auswirkungen sind langfristig. Das Videostandbild stammt aus «ETH Climate Science Visuals».

Visuelle Stolpersteine vermeiden

Diesbezüglich ein Paradebeispiel ist die Wahl von Kartenprojektionen: Die Wahl der Methode also, wie die gekrümmte Erdoberfläche in eine zweidimensionale Karte übertragen wird. IPCC etwa verwendete in seinem letzten Sachstandsbericht für globale Übersichten der Temperaturänderung die Robinson-Projektion, eine Projektion, die ? weder winkel- noch flächentreu ? den Kompromiss sucht, und vielleicht gerade deshalb für viele sehr natürlich wirkt. Als Argument für die Verwendung der Robinson-Projektion genügt dies heute allerdings nicht mehr. Denn: «Robinson» verzerrt die Polargebiete sehr stark, just jene Regionen also, die sich in längerfristigen Klimaszenarien am stärksten erwärmen. Dies prägt die visuelle Wahrnehmung, keine Frage. Natürlich: Es gibt hier kein Richtig oder Falsch ? vielleicht reduziert sich die Frage nach der angemessenen Kartenprojektion ja letztlich auf eine ästhetische. Zielführender ist in diesem Fall viel eher die Frage nach einer möglichst ausgewogenen und präzisen Wiedergabe des Gesamtbildes; nicht die Details an den Polen interessieren hier, auch nicht die regionale Verteilung der Temperaturänderungen in Afrika. Angemessener wäre deshalb die Wahl einer flächentreuen Projektion, so dass die dargestellte Variable (die globale Temperaturänderung) pro Flächeneinheit in der korrekten Proportion erscheint, auch in hohen Breiten. So verwendet etwa die NASA solche Projektion standardmässig für globale Satellitenmessungen.

Vergleiche dazu Figur 2 in der Gallerie: 
Gleiche Inhalte, unterschiedliche Form: Alle Abbildungen zeigen die globale Temperaturänderung Ende des Jahrhunderts (2081 ? 2100) gegenüber der Referenzperiode von 1986 ? 2005 bei einem hohen Emissionsszenario (sog. RCP8.5-Szenario; Mittel aus knapp 40 Modellen). Den Unterschied machen Form und Farbe: Die beiden Abbildungen in der linken Spalte verwenden die Robinson-, die Karten in der rechten Spalte die Hammer-Projektion. Auch die Farben stechen ins Auge: Die Abbildungen der oberen Zeile basieren auf einer Farbskala nach Ermessen. Die untere Zeile hingegen verwendet eine perzeptionsbasierte Farbskala, eine Farbskala also, die unserer Wahrnehmung Rechnung trägt. Sie erhält die Charakteristik der Daten und vermeidet visuelle Artefakte wie etwa willkürliche Schwellenwerte, die beim Übergang zwischen zwei Farben entstehen.

Spitzfindig diese Beispiele? Keineswegs, wenn wir uns vor Augen führen, dass Visualisierungen einer der wichtigsten Kanäle der Wissenschaftskommunikation sind ? oft die einzigen. Die wenigsten nämlich lesen die zugrundliegenden Berichte.


Klarheit als wahrer Luxus

Wir denken üblicherweise weder in Statistiken noch in Mittelwerten. Gerade Mittelwerte etwa haben es so in sich: Sie treten nirgends in dieser Form auf und haben trotzdem überall ihre Gültigkeit. Wie aber stelle ich Mittelwerte dar (Figur 2 aus meinem ersten Blogbeitrag)? Oder wie visualisiere ich auf verständliche Art und Weise mögliche Entwicklungen des künftigen Klimas? Gerade Letzteres ist alles andere als einfach: Klimamodelle nämlich verwenden Szenarien - Annahmen über die weitere wirtschaftliche und politische Entwicklung unserer Gesellschaft. Die Klimaforscher sprechen deshalb auch nicht von Klimaprognosen (im Sinne einer Wetterprognose), sondern von Projektionen (Figur 2) - oder einfacher: von möglichen Klimazukünften. Diese darzustellen ist nicht einfach, gewiss, und gerade deshalb ist hier Vorsicht geboten.

Vielleicht ist deshalb auch die Wahrnehmung von Klimamodellen in der Öffentlichkeit eher mangelhaft und steht in keinem Verhältnis zur Bedeutung, welche die Modelle in der Forschung haben¹. Für viele sind sie wenig zugängliche, abstrakte Vereinfachungen der Realität, und manch einer tut sich schwer mit der Interpretation von Resultaten dieser Modelle. Mit unseren «ETH Climate Science Visuals» wollen wir dazu beitragen, diesen Zugang zu schaffen, den Balanceakt zwischen globaler Statistik und regionaler Ausprägung zu wagen und das Gesamtbild ausgewogen darzustellen.

Wissenschaftskommunikation ist vielfach visuell. Und für diese gilt: Einfachheit. Nicht aus Faulheit, nicht aus Ignoranz und schon gar nicht banalisierend. Und auch nicht übervereinfachend im Sinne einer Vernebelung. Nein, ganz einfach weil wir uns Klarheit wünschen.


Quellen
¹ Akerlof et al., 2012: Communication of climate projections in US media amid politicization of model science, Nature Climate Change

Videotipp
ETH Climate Science Visuals in High-Definition-Qualität


An diesem Blog-Beitrag mitgewirkt und mitgedacht haben auch: Prof. Reto Knutti, Dr. Jan Sedláček und Dr. Markus Huber. 

Dr. Oliver Stebler (Quelle: ETH-Zukunftsblog)

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