CO₂ über Norddeutschland — gemessen vom Satelliten (2003–2024)

Artikel zu Ordner 06_co2_temperatur — für Nicht-Wissenschaftler erklärt. Alles beruht auf Satelliten-Messungen des Copernicus-Dienstes (C3S, Uni Bremen), nicht auf Modellen.

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Die Daten

Der Satellitendienst C3S misst seit 2003 die CO₂-Konzentration der gesamten Luftsäule über uns („XCO2”). Wir haben das Gebietsmittel über Norddeutschland (Breite 48–55°N, Länge 5–15°O) gebildet — gewichtet nach der Anzahl der Messungen pro Zelle, damit bewölkte Monate mit wenig Satellitenblick nicht überbewertet werden.

Das Ergebnis (Jahresmittel, ppm):

Jahr	XCO2 (ppm)
2003	375,1
2010	388,3
2015	~399
2020	~413
2024	422,7

Anstieg: von 375 auf 423 ppm in 22 Jahren — rund 2,2 ppm pro Jahr. Das entspricht exakt der global bekannten Rate. CO₂ über Norddeutschland ist also genauso messbar, unbestreitbar und steigend wie auf dem Mauna Loa.

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Der Knick nach der Finanzkrise 2008/09

In der Grafik weiter unten fällt ein kleiner Knick im Jahr 2009 auf. Die Erklärung hat zwei Teile — einen echten und einen, der mit den Daten zusammenhängt:

1. Der echte Teil: Finanzkrise + La Niña

• Die Finanzkrise 2008/09 war der erste weltweite Emissionsrückgang seit Jahrzehnten (−1,3 %). Die globale Mauna-Loa-Kurve zeigt 2009 deshalb einen abgeflachten Anstieg (nur ~1,6 ppm statt der üblichen ~2,1 ppm).
• Zusätzlich gab es 2008/09 ein La-Niña-Ereignis: Der kühle Ozean im Pazifik ließ die natürlichen CO₂-Senken (Ozeane und Wälder) mehr CO₂ aufnehmen als normal. Die Natur hat also „mitgeholfen” — der Knick ist nicht nur Ökonomie.

2. Der Daten-Teil: Der Satellit hatte Lücken

Unsere Satelliten-Reihe über Norddeutschland hat 2009 nur etwa die Hälfte der Monate (bewölktes Jahr, viele Monate ohne Messung). Das Jahresmittel 2009 beruht also auf wenigen Monaten — der „Knick” in unserer Grafik ist deshalb teils ein Messlücken-Artefakt, kein reines Klimasignal.

Die Lehre: Beide Effekte zusammen erklären den Knick — und er zeigt, wie vorsichtig man mit Jahreswerten aus lückenhaften Satellitendaten sein muss. In der globalen, gut abgedeckten Mauna-Loa-Kurve ist der 2009-Knick deutlich schwächer.

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Warum die Pandemie 2020 kaum sichtbar ist

Die Pandemie hat 2020 weltweit ~5–7 % weniger CO₂-Emissionen gebracht — ein historisch einmaliger Rückgang. Trotzdem steigt die Kurve 2020 weiter. Warum?

Das Badewannen-Prinzip: In die Atmosphäre gelangt jedes Jahr ~34 Mrd. t CO₂, aber Ozeane und Wälder (die Senken) können nur ~19–20 Mrd. t aufnehmen. Der Rest (~14 Mrd. t) bleibt in der Luft — die Konzentration steigt also weiter, solange Emissionen > Senken. 2020 waren die Emissionen zwar 5–7 % niedriger, aber immer noch weit über der Senken-Kapazität.

Posten	2020
Emissionen trotz Pandemie (fossile Emissionen)	~34 Mrd. t CO₂
Senken-Aufnahme (Ozean + Biosphäre)	~19–20 Mrd. t
In der Atmosphäre geblieben	~14 Mrd. t → Konzentration steigt

Sichtbar ist 2020 nur als Verlangsamung: ~2,4 ppm Anstieg statt der üblichen ~2,8–3,0 ppm — und in den Monatswerten des Lockdown-Frühlings. Im Jahresmittel verschwindet der kleine Dip fast ganz.

Und der Vergleich mit 2008/09 zeigt etwas Spannendes: Obwohl die Pandemie (5–7 %) einen VIEL größeren Emissionsrückgang brachte als die Finanzkrise (−1,3 %), war der 2020-Dip in der Kurve KLEINER. Der Grund: 2020 gab es kein günstiges La-Niña-Jahr mit Extra-Senken.

Die Kernbotschaft für die Diskussion:

Selbst ein Ereignis wie die Pandemie — der größte Emissionsrückgang seit 80 Jahren — verlangsamt die CO₂-Kurve nur um einen halben Prozentpunkt pro Jahr. „Ein bisschen weniger reicht” ist damit widerlegt: Nur eine dauerhafte, massive Reduktion kann die Kurve flach bekommen.

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CO₂ und Temperatur — die ehrliche Korrelation

Wir haben die CO₂-Kurve mit der Jahrestemperatur (Ordner 03) verglichen — mit einem wichtigen statistischen Trick:

Methode	Korrelation
Roh (mit Trend)	r = +0,60
Detrended (Trend rausgerechnet)	r = +0,21

Warum der Unterschied? Beide Kurven steigen monoton — CO₂ wegen der Emissionen, die Temperatur wegen des Klimawandels. Zwei monotone Kurven „korrelieren” automatisch stark (das ist die Scheinkorrelation). Rechnet man den Trend heraus („Detrending”) und vergleicht nur noch die Jahres-zu-Jahres-Schwankungen, bleibt r = +0,21 — ein schwacher Zusammenhang.

Warum ist die ehrliche Zahl trotzdem wichtig?

1. Der CO₂-Anstieg selbst ist messbar und unbestreitbar — das ist der harter Fakt.
2. Die Temperatur folgt im Trend (der Physik nach: Treibhauseffekt).
3. Aber einzelne Jahre werden vom Wetter dominiert (z. B. kaltes Jahr 2010 trotz hohem CO₂) — deshalb ist die Jahres-Korrelation schwach.

Der Skeptiker-Einwand „die Korrelation beweist nichts” wird damit entkräftet: Wir zeigen beide Zahlen selbst und transparent — statt eine starke Scheinkorrelation als Beweis zu verkaufen. Der eigentliche Klimazusammenhang kommt ohnehin nicht aus dieser Statistik, sondern aus der Strahlungsphysik (IPCC): CO₂ ist ein Treibhausgas, das nachweislich Wärmestrahlung absorbiert.

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Methode & Quellen

• Daten: C3S „Satellite carbon dioxide” — L3 XCO2, merged obs4mips v5.1 (Universität Bremen), 2003-01 bis 2024-12, monatlich, 2°-Gitter (Datei auf externem Laufwerk: externes Laufwerk (BackNew), Ordner co2-L3/)
• Skripte: xco2_zeitreihe.py, xco2_vs_temperatur.py
• Grafik: xco2_vs_temperatur.png
• Datenbeschreibung: DATEN.md im Ordner

Stolpersteine, die wir dabei gelernt haben:

1. xco2 ist in relativen Einheiten gespeichert (× 1e6 → ppm)
2. Über dem bewölkten Norddeutschland fehlen viele Monate (NaN) — nobs-gewichtet mitteln und Jahresmittel mit vielen Lücken vorsichtig interpretieren (z. B. 2009!)
3. Monotone Kurven → Scheinkorrelation ohne Detrending