Nature Geoscience: Arktis könnte im Winter mehr Meereis verlieren als gedacht
Klimadaten von vor 6000 Jahren zeigen: Viele Modelle überschätzen das Wintermeereis. Gewichtete Projektionen liegen rund eine Million Quadratkilometer tiefer.

Symbolbild · Foto: NASA/Sinead Farrell / Wikimedia Commons, Public domain (zugeschnitten und skaliert)
Klimamodelle unterschätzen womöglich, wie stark das arktische Meereis im Winter schrumpft. Zu diesem Ergebnis kommt eine am 16. Oktober in Nature Geoscience veröffentlichte Studie unter Leitung von Crystal Fu vom Scott Polar Research Institute der Universität Cambridge, gemeinsam mit Matthew Osman und Marco Aquino-López vom mexikanischen Forschungszentrum CIMAT. Das Team verglich 27 Klimamodelle mit Rekonstruktionen des mittleren Holozäns vor rund 6000 Jahren, als die Arktis auch wegen subtiler Verschiebungen der Erdbahn wärmer war und weniger Eis trug.
Grundlage sind Messdaten aus Ozean-Sedimentkernen: der Biomarker IP25, den Meereisalgen bilden, sowie ergänzende Biomarker von Organismen des offenen Wassers. Laut Universität ist es die bislang größte IP25-Datenbank. Mit einem Bayes-Verfahren erhielt jedes Modell ein Gewicht danach, wie gut es die damaligen Verhältnisse traf. Angewendet auf historische Simulationen verschwand die Tendenz der Modelle, zu viel Wintereis zu zeigen. „Wir haben die positive Verzerrung vollständig beseitigt“, sagte Fu.
Nach den gewichteten Projektionen dürfte das Wintermeereis um rund eine Million Quadratkilometer stärker schrumpfen als bisher angenommen; die Unsicherheitsspanne der Projektionen verringert sich um bis zu 85 Prozent. Konkrete Unsicherheitsbereiche sowie Zeitraum und Emissionsszenario nennt die Pressemitteilung nicht. Es bleibt eine Modellprojektion, gestützt auf Vergangenheitsdaten. Als vorläufigen Hinweis, kein gesichertes Ergebnis, nennt das Team, dass Schneefall über Südostgrönland und Regen im Mittelmeerraum unterschätzt sein könnten. Im März 2025 erreichte das Arktiseis ein Rekordtief beim Wintermaximum, 2026 wurde es eingestellt.
