Die Auswirkungen auf das Klima werden zunehmend zu einem Kriterium für die Auslegung künftiger Flugzeuge. Doch wie unsicher sind die Schätzungen zu den Nicht-CO₂-Effekten des Luftverkehrs, und was bedeutet dies für den Flugzeugentwurf? Eine aktuelle Studie von Bauhaus Luftfahrt und der Technischen Universität Dresden hat eine Prozesskette entwickelt, die die Modellierung von Flugmissionen und Triebwerksleistung mit Emissions- und einfachen Klimareaktionsmodellen verknüpft.
Von Triebwerksbetrieb zu Unsicherheiten in der Klimawirkung
Kohlendioxid (CO2 ) ist nicht der einzige Faktor, durch den der Luftverkehr das Klima beeinflusst. Stickoxide (NOₓ) und Kondensstreifen verändern ebenfalls die Atmosphäre und können zur globalen Erwärmung beitragen. Diese Auswirkungen wirken sich über sehr unterschiedliche Zeitskalen aus. CO2 kann über Jahrhunderte im Klimasystem verbleiben, während Kondensstreifen in der Regel nur wenige Stunden bis einige Tage bestehen bleiben. Doch trotz dieser unterschiedlichen Verweildauern können die Nicht-CO₂-Effekte erheblich zur gesamten Klimawirkung eines Fluges beitragen.
Warum Nicht-CO₂-Effekte für zukünftige Flugzeuge von Bedeutung sind
Die Nicht-CO₂-Effekte gewinnen besonders an Bedeutung, wenn die Klimaauswirkungen zum Vergleich zukünftiger Flugzeug- oder Antriebstechnologiekonzepte herangezogen werden. Eine deterministische Berechnung mag einen klaren Vorteil für eine bestimmte Technologie nahelegen, doch dieser Klimavorteil kann weniger eindeutig werden, sobald die Unsicherheiten der zugrunde liegenden Emissions- und Klimamodelle berücksichtigt werden.
Zukünftige Flugzeugkonzepte können mehrere klimarelevante Größen gleichzeitig verändern: Treibstoffverbrauch, Triebwerksbetriebsbedingungen, NOₓ- und Partikelemissionen sowie Kondensstreifeneffekte. Der Vergleich von Technologien unter Verwendung nur eines einzigen deterministischen Klimawerts kann daher verschleiern, wie sicher wir uns hinsichtlich des vorhergesagten Unterschieds zwischen den Konzepten sind.
Das Ziel dieser Art von Analyse ist es, zu verstehen, woher diese Unsicherheit stammt. Dies hilft dabei, zu erkennen, wo bessere Messungen und Modelle am dringendsten benötigt werden, und macht zukünftige Technologiebewertungen transparenter.
Von einer einzelnen Schätzung zu einer Verteilung möglicher Ergebnisse
Anstatt nur einen einzigen Wert für die Klimaauswirkungen anzugeben, quantifiziert daie neu entwickelte Prozesskette auch, wie unsicher dieser Wert ist, ausgedrückt als Verteilung möglicher Werte.
Dazu wird die Berechnung tausendfach wiederholt, wobei unsichere Eingangsgrößen innerhalb plausibler Bereiche variiert werden. Dieser als Monte-Carlo-Simulation bekannte Ansatz zeigt, wie sich Unsicherheiten durch die Modelle ausbreiten; eine Sensitivitätsanalyse verdeutlicht anschließend, welche Eingangsgrößen am wichtigsten sind.
Für die Fallstudie wurden 21 unsichere Parameter berücksichtigt, die von Treibstoffverbrauch und Emissionsindizes bis hin zu Klimatreibern reichten. Einige Eingangsgrößen, wie beispielsweise die pro Kilogramm Treibstoff erzeugte CO₂-Menge, sind aufgrund des Kohlenstoffgehalts herkömmlichen Flugzeugkraftstoffs relativ gut bekannt; andere weisen in der wissenschaftlichen Literatur eine viel größere Streuung auf. Das Ergebnis ist daher eine Verteilung möglicher Ergebnisse und nicht eine einzige beste Schätzung.
Wie gehen wir mit der Unsicherheit bei Kondensstreifen um?
Kondensstreifen sind ein gutes Beispiel für einen Effekt, bei dem ein Großteil der Unsicherheit auf begrenzte wissenschaftliche Erkenntnisse zurückzuführen ist – oft als epistemische Unsicherheit bezeichnet. Im Gegensatz zur natürlichen Variabilität lässt sich diese Art von Unsicherheit grundsätzlich durch bessere Messungen und verbesserte Modelle verringern. Um sie zu quantifizieren, haben wir veröffentlichte Schätzungen des im Jahresdurchschnitt berechneten Klimatreibungsbeitrags von Kondensstreifen pro geflogenem Kilometer im weltweiten Luftverkehr zusammengestellt. Anstatt einen einzelnen Wert auszuwählen, wurden diese Schätzungen zur Erstellung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung herangezogen. Diese Verteilung fasst die Streuung der aktuellen wissenschaftlichen Schätzungen zum Klimatreibungsbeitrag von Kondensstreifen zu einer einzigen Unsicherheitsdarstellung zusammen, die dann in die Monte-Carlo-Analyse einfließt.
Was kann uns ein einzelner Beispielflug sagen?
Die Prozesskette wurde anhand eines Airbus A320-200 demonstriert, der eine Strecke von etwa 1.400 km zurücklegte – repräsentativ für einen Flug von Deutschland nach Spanien. Die Fallstudie ist nicht als globaler Durchschnitt gedacht. Stattdessen zeigt sie, wie die Methode die Klimaauswirkungen eines bestimmten Flugzeugs, Triebwerks und Einsatzes ermitteln kann, und liefert damit eine Grundlage für die Bewertung zukünftiger Flugzeugkonstruktionen.
CO₂, NOₓ und Kondensstreifen erweisen sich in diesem Beispiel als die Hauptverursacher der Erwärmung. Ihre Auswirkungen entwickeln sich im Laufe der Zeit jedoch sehr unterschiedlich. Kondensstreifen sind kurzlebig, doch ihre Klimawirkung kann kurz nach einem Flug stark sein und dann nachlassen. CO₂ hat eine geringere unmittelbare Wirkung, doch sein Einfluss hält über Jahrhunderte an. Werden diese Effekte über längere Zeithorizonte integriert, hängen ihre relativen Beiträge auch von der verwendeten Klimametrik ab. Unsere Betrachtung konzentriert sich auf das wirkungsgewichtete Treibhauspotenzial über 100 Jahre (f-GWP100), das jeden Effekt danach gewichtet, wie effektiv er die Erdoberfläche erwärmt, und gleichzeitig mit etablierten regulatorischen Kennzahlen kompatibel bleibt, indem der herkömmliche 100-Jahres-Zeithorizont beibehalten wird.
Auch die Unsicherheit ist ungleichmäßig verteilt. Bei CO₂ ist der Beitrag zur globalen Erwärmung relativ gut eingegrenzt. Bei NOₓ und Kondensstreifen sind die Unsicherheiten sowohl bei den Emissionen als auch bei der Klimareaktion viel größer, was sie zu den Hauptquellen der Unsicherheit macht und zu den Bereichen, in denen verbesserte Modelle und zusätzliche Messungen die Schätzung der Klimaauswirkungen am stärksten verbessern könnten.
Beispielflug Deutschland–Spanien (1.400 km)
Schätzung der Unsicherheit bei NOₓ-Emissionen
Warum addieren sich Unsicherheiten nicht einfach?
Die Kombination von Unsicherheiten ist keine einfache Rechenaufgabe; dies wird insbesondere bei NOₓ deutlich. NOₓ-Emissionen von Flugzeugen beeinflussen verschiedene Gase in der Atmosphäre, darunter Ozon und Methan, und führen sowohl zu Erwärmungs- als auch zu Abkühlungseffekten. Da diese Effekte breite und asymmetrische Unsicherheitsverteilungen aufweisen, ergibt die Addition ihrer einzelnen Medianwerte nicht zwangsläufig den Median ihres kombinierten Effekts. In unserer Fallstudie ergeben die einzelnen Medianwerte zusammen etwa 3.400 kg CO₂-Äquivalent, während der Median der kombinierten Verteilung bei etwa 2.400 kg CO₂-Äquivalent liegt – eine Differenz von mehr als 40 %. Aus diesem Grund müssen die vollständigen
Dr. Rafael Balderas-Xicohtencatl, Coordinator Transition to Climate Neutrality
Wie wir Unsicherheit kombinieren, ist entscheidend. In unserem Flugbeispiel ergibt die Addition der einzelnen Medianwerte der NOₓ-Effekte ein Ergebnis, das mehr als 40 % höher liegt als bei der vorherigen Kombination der vollständigen Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Blick in die Zukunft
Unsicherheit wird immer Teil der Bewertung von Klimawirkungen sein. Sie sichtbar zu machen und zu quantifizieren hilft dabei, aus einer offenen Fragestellung eine klarere Forschungsagenda abzuleiten: Wo sind bessere Messungen erforderlich, welche Modelle müssen verbessert werden und welche Effekte sind für die Technologiebewertung besonders relevant? Die nächsten Schritte liegen vor allem darin, die Unsicherheiten bei Kondensstreifen- und NOₓ-Effekten zu verringern und den Ansatz von einzelnen Flügen auf unterschiedliche Flugzeuge, Triebwerke und Flottenszenarien zu erweitern. So können zukünftige Technologiepfade besser eingeordnet und fundiertere Technologie-Roadmaps entwickelt werden.
[1] Wiegand, M., Koops, L., Mailach, R. & Balderas-Xicohtencatl, R. (2026). Uncertainty quantification in aviation climate impact: A stochastic approach to mission-specific CO₂ and non-CO₂ effects. Atmospheric Environment: X, 31, 100502. 10.1016/j.aeaoa.2026.100502