File:CO2-Variationen schematisch.svg
Summary
| Description |
Deutsch: Der linke Teil des Diagramms zeigt auf einer logarithmischen Skala die letzten 100 Millionen Jahre. Die heutige CO2-Konzentration ist mit 420 ppm (2021) bereits höher als während der letzten 2 Millionen Jahre. Die rechte Seite des Diagramms hat auf einer linearen Skala die nächsten 300 Jahre aufgetragen. Auch die Ordinate hat eine nicht-lineare Skala mit einem CO2-Wertebereich von 0 bis 5000 ppm (parts per million).
Die CO2-Konzentrationen während der Kreide (> 60 Million Jahre) waren deutlich höher als heute. Parallel mit den Temperaturen nahmen sie im Tertiär ab (60-2 Millionen Jahre) während das Klima sich bis zum aktuellen Eiszeitalter abkühlte. Das Quartär ist charakterisiert durch Klimavariationen während der letzten 2 Millionen Jahre. Die untere gestrichelte Linie zeigt die weitere "natürliche" Entwicklung während die obere gestrichelte Linie ein theoretisch denkbares Limit darstellt. Der schnelle Anstieg von CO2, wie er für die nächsten 300 Jahre vorhergesagt wird[1], ist die Folge der ständig steigenden Verbrennung fossiler Kohlenwasserstoffe durch die Menschheit, die mit dem Industriezeitalter begann. Die Fläche mit dem Fragezeichen kennzeichnet den Bereich möglicher zukünftiger Entwicklungen in der CO2-Konzentration. Links befinden sich Bezeichnungen simulierter Szenarien aus der Klimaforschung, die verschiedenen möglichen Emissionsmengen entsprechen.[2] |
| Date | |
| Source | Foster et al., 2017, File:CO2-variations-d_hg.png |
| Author | Hannes Grobe (original), bearbeitet von User:Physikinger |
| SVG development | |
| Source code | Python codeimport numpy
import matplotlib.pyplot as plt
# RCP data from:
# http://www.pik-potsdam.de/~mmalte/rcps/
# http://www.pik-potsdam.de/~mmalte/rcps/data/ALLDATA_30May2010.zip
files = 'ALLDATA_30May2010/RCP%s_MIDYEAR_CONCENTRATIONS.DAT'
RCP85 = numpy.genfromtxt(files%'85', skip_header=38).T
RCP6 = numpy.genfromtxt(files%'6', skip_header=38).T
RCP45 = numpy.genfromtxt(files%'45', skip_header=38).T
RCP3 = numpy.genfromtxt(files%'3PD', skip_header=38).T
fig = plt.figure()
plt.semilogy(RCP85[0], RCP85[3])
plt.semilogy(RCP6[0], RCP6[3])
plt.semilogy(RCP45[0], RCP45[3])
plt.semilogy(RCP3[0], RCP3[3])
plt.ylim(200,5000)
plt.savefig('RCPs.svg')
|
Licensing
This file is licensed under the Creative Commons Attribution-Share Alike 2.5 Generic license.
- You are free:
- to share – to copy, distribute and transmit the work
- to remix – to adapt the work
- Under the following conditions:
- attribution – You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- share alike – If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same or compatible license as the original.
- ↑ Daten von: http://www.pik-potsdam.de/~mmalte/rcps/
- ↑ Siehe Abbildung 4.