Die ARD-Hörfunk-Korrespondenten in London hadern mit der Britischen Justiz. Die hatte kürzlich einige Klimakleber zu langen Haftstrafen verurteilt. Das schien die ARD-Mitarbeiter in einem Podcast völlig zu konsternieren und sie fingen an, die Urteile in Relation zu anderen Straftaten setzen, was aber ziemlich gefährlich ist. Die Richter im Vereinigten Königreich jedenfalls haben Schluss-Vorträge der Beschuldigten unterbunden, in denen es noch einmal um das Klima generell gehen sollte. Viel mehr hoben sie auf die Schäden ab, die die Blockade der Straßen bewirkte, wirtschaftlich und körperlich, denn in den Staus saßen auch Menschen, die zu dringenden Operationen gefahren werden sollten und diese verpassten.
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Banken gewinnen Vertrauen in Batteriespeicher. Das klingt vielversprechend als Überschrift bei Montel. Dann aber die Ernüchterung.
Es werden genau 2 (zwei) Banken genannt. Die Commerzbank, bei der das aber noch keine große Rolle spielt und die GLS-Bank. Das ist die Bank der Esoteriker und Anthroposophen und stramm links. Daher bleibt dann noch genau eine Bank, nämlich GLS, über. Das ist aber kein Brancheneindruck. Interessant ist der Artikel aber dennoch. Speicher könnten nach Solar und Wind die nächste Goldmine werden. Die Frage ist nur, auf wessen Kosten? Das Wort Kanibalisierung ist interessant.
“Am Strommarkt gelten Speicher als Hoffnungsträger, um der zunehmenden Kannibalisierung der Windstrom- und vor allem Solarerträge entgegenzuwirken. Diese ergibt sich aus der hohen Gleichzeitigkeit der Produktion dieser Technologien, die die Preise an sonnigen oder windigen Tagen vielfach ins Negative drückt und damit ideale Ladezeitfenster für Batterien aufzeigt. Das begünstigt deren Verdienstmöglichkeiten. „Durch mehr erneuerbare Energien nehmen die Fundamentalfaktoren wie Prognoseabweichungen, für deren Ausgleich ich Speicher brauche, zu”, sagte Stephan. „Mit mehr Speichern im Stromsystem wiederum, nehmen diese Abweichungen ab und damit reduzieren sich die Spreads, mit denen Speicher Geld verdienen”, fügte er hinzu.”
Dazu passt thematisch ein Artikel in der Tagesschau. Es geht um Grüne Anlagen.
“So war die Kursentwicklung vieler Fondsprodukte mit dem Schwerpunkt Nachhaltigkeit teilweise schlechter als die klassischer Fonds. Wer auf Solar- und Windparkhersteller setzte, hatte gegenüber einem klassischen breit gestreuten Aktien-Portfolio oft das Nachsehen. Im Zeichen der Energiekrise und des russischen Angriffskrieges auf die Ukraine boomten statt dessen Aktien von Ölmultis und Rüstungskonzernen. Die Aktie von Rheinmetall etwa schaffte es nach einem starken Kursanstieg sogar bis in den Deutschen Aktienindex DAX.”
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Eine Entwicklung, wie wir sie aus Deutschland kennen, könnte sich im Vereinigten Königreich wiederholen. Wie die FAZ in einem Kommentar berichtet, gelten zwei Gasfördergebiete als umstritten. Sollten die Projekte gerichtlich gestoppt werden, müsste UK mehr LNG einführen, was unter deutlich schlechteren Umwelt- und Klimabedingungen gefördert wird. Das Gute wollen und das Schlechte tun. Kommt uns in Deutschland irgendwie bekannt vor.
“ Erste Unternehmen wie Harbour Energy haben sich schon von Neuinvestitionen zurückgezogen. Bislang hatten der norwegische Staatskonzern Equinor und Shell für die Rosebank- und Jackdaw-Projekte milliardenschwere Investitionen geplant. Die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass sie abgeblasen werden. Man kann nun argumentieren, dass sich Großbritannien wirtschaftlich schadet und dass es seine Energieversorgungssicherheit schwächt, wenn die Labour-Regierung die heimische Produktion von Öl und Gas austrocknen lässt. Klimaaktivisten wird diese Warnung kaltlassen. Aber ein anderes Argument sollten sie hören: Wenn die heimische Produktion aus der Nordsee in den nächsten Jahren immer schneller fällt, wie es Labour ja offenbar gut findet, wird das Land absehbar deutlich mehr Flüssiggas aus den USA oder Qatar importieren müssen. Das ist nicht nur teurer, sondern auch sehr viel klimaschädlicher als heimisches Erdgas. Denn über viele Tausend Kilometer transportiertes LNG hat einen etwa viermal so großen CO2-Abdruck wie Gas aus den Nordsee-Produktionsanlagen, die weitgehend mit Windstrom betrieben werden.”
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War es der Höllensommer des Jahrhunderts, den uns der Kriminal-Biologe Marc Benecke mit ziemlich großer Sicherheit für 2024 bereits im Frühjahr vorhergesagt hatte? Der Sommer 2024 in Deutschland fiel wärmer als das langjährige Mittel. Nach aktuell gültigen Referenzwert um 0,9 Grad Celsius, wie Wetter.com berichtet.
Wie erwartet war auch der Sommer 2024 wärmer als im Durchschnitt der Referenzperioden. Was vor allem am August lag. Die Sonnenscheindauer lag etwas über dem normalen Rahmen. Der Sommer 2024 in Deutschland war deutlich wärmer als üblich, wie der Deutsche Wetterdienst (DWD) in Offenbach nach ersten Auswertungen seiner rund 2000 Messstationen meldet. Die durchschnittliche Temperatur lag bei 18,5 Grad Celsius, was 2,2 Grad über dem Wert der international gültigen Referenzperiode von 1961 bis 1990 liegt. Im Vergleich zur neueren und wärmeren Vergleichsperiode von 1991 bis 2020, die einen Mittelwert von 17,6 Grad aufweist, betrug die Abweichung 0,9 Grad. Damit reiht sich der Sommer 2024 als „der 28. warme Sommer in Folge“ ein, auch wenn er keinen neuen Rekord aufgestellt hat, wie der DWD berichtet.
Nun ist Höllensommer kein Begriff aus der Meteorologie. Es kann alles oder nichts heißen. Dessen könnte sich Benecke bewusst gewesen sein, als er diesen Quatschbegriff in die Welt setzte. Vielleicht sollte er doch besser bei seinen Leichen bleiben…
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Die Moorforscherin Tanneberg hat den Umweltpreis erhalten. Der Preis wird von der Deutschen Bundesstiftung Umwelt verliehen und hat nichts mit Deutschen Umwelthilfe zu tun. Die Tagesschau hat sie interviewt:
“tagesschau.de: Wie steht es um die Moore in Deutschland?
Tanneberger: Nicht gut. Das muss man leider sagen. Die Moore sind in einem sehr schlechten Zustand. Wir haben sehr systematisch und gründlich Moore entwässert. Es war lange sehr sinnvoll, im trockenen Moor Landwirtschaft zu betreiben, weil es ja auch um die Produktion von Nahrungsmitteln ging. Ich hätte es genauso gemacht in der Vergangenheit.
Heute wissen wir aber eben, dass die trockenen Moore eine ganz große Quelle von Kohlendioxid (CO2) sind und viele andere Umweltschäden verursachen. Und in dem Sinne ist es heute wirklich sozusagen eine echte Baustelle, einerseits ein Problem und andererseits eine ganz große Chance.
Wir sehen jetzt schon, es gibt einige Moore, die schon wiedervernässt wurden in Deutschland. Wir schätzen, etwa zwei Prozent sind nie stark entwässert worden, etwa vier Prozent sind schon wieder vernässt. Aber die große Menge der Moore ist derzeit noch in einem trockenen Zustand, und das sind Flächen, wo wir jetzt viele Möglichkeit haben, die Situation in nächster Zeit zu verbessern.”
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Nicolas Posunko, Skolkovo Institute of Science and Technology:
AI may be able to predict droughts a year in advance
Skoltech researchers and their colleagues from Sber have proposed deep learning models that predict droughts using climate data. Long-term forecasts of this kind are sought by agricultural producers planning their operations, as well as by insurance companies and banks evaluating climate risks and fine-tuning corporate credit ratings.
The findings are reported in the journal Environmental Modelling & Software and are also available as a preprint on the arXiv online repository.
In making plans, an agricultural producer has to account for the possibility of a drought affecting its business, and lenders seek to factor those risks into corporate credit rankings. Insurance companies, too, need to quantify climate risks to determine the premium amount.
All these businesses would greatly benefit from accurate long-term predictions of impending drought periods. Such forecasts, however, have remained unavailable due to the stochastic (random) nature of climate phenomena and the complexity of the data used.
Skoltech and Sber researchers propose a complex approach for predicting droughts several months or even a year before they occur. The team’s solution fuses AI with classical methods. It relies on spatiotemporal neural networks and openly available monthly climate data.
The models were tested on data from five regions spanning multiple continents and climate zones: Poland, the U.S. state of Missouri, the Goias state in Brazil, the Indian state Madhya Pradesh, and northern Kazakhstan.
„Tests allowed us to identify our modification of the transformer-based EarthFormer model as the best for making medium-term predictions, whereas a modified version of the ConvLSTM model performed the best in long-term predictions. Our model delivers a high quality for a variety of climate zones. Owing to the reliable AI methods used, that quality will remain high for the next 10 years,“ explained the study’s principal investigator, Assistant Professor Alexey Zaytsev, who heads the joint Skoltech-Sberbank Laboratory of Applied Research at Skoltech Applied AI.
The paper’s lead author, Senior Research Engineer Alexander Marusov of Skoltech Applied AI, said, „Forecasting droughts is a concern of utmost importance in many parts of our country, including in my native Astrakhan region. This natural phenomenon is, however, difficult to model, because many diverse factors have to be accounted for, global warming among them. Our models make it possible to predict droughts a year in advance.“
The results of this research will be used by Russia’s largest bank in its risk management system.
Study co-author Nazar Sotiriadi, the executive director of Sber’s Integrated Risk Management Department, said, „While climate risks in Russia are not as apparent as in countries with denser infrastructure, they are already making a significant impact on the economy. Droughts create risks for agriculture, energy facilities, and the population.
„We use the results of research carried out jointly with our Skoltech colleagues to increase the accuracy of our ratings both for insurance and loans. In the coming years, managing these risks could have a greater effect on business than we anticipated three to five years ago. And such tasks invariably require models for assessment.“
Paper: Alexander Marusov et al, Long-term drought prediction using deep neural networks based on geospatial weather data, Environmental Modelling & Software (2024). DOI: 10.1016/j.envsoft.2024.106127. On arXiv: DOI: 10.48550/arxiv.2309.06212