Sådan forstår du IPCC's SSP- og RCP-scenarier

Hvor voldsom bliver den globale opvarmning egentlig - og hvor meget afhænger af vores egne valg her og nu? Hvis du nogensinde har bladret gennem en IPCC-rapport, har du sikkert mødt kryptiske koder som RCP4.5 og SSP2-4.5. De ligner næsten adgangskoder til et klimaforsker-intranets hemmeligheder, men i virkeligheden er de fremtidsscenarier, som definerer alt fra CO₂-udledninger og temperaturstigninger til hvor højt vandet vil stå ved din yndlingsstrand i 2100.

Den gode nyhed er, at du ikke behøver en Ph.d. i klimamodellering for at forstå dem. Denne artikel guider dig trin for trin gennem IPCC’s to scenarie­værktøjer - RCP og SSP - og viser, hvordan de kombineres til konkrete fremtidsbilleder, der kan omsættes til handling i alt fra kommunal kystsikring til virksomheders investeringsstrategier.

Tag med, når vi afkoder navngivningen (hvorfor hedder det: SSP3-7.0?), forstår usikkerhederne og aflæser de farverige grafer, der enten lover en grønnere fremtid eller advarer om flere hedebølger. Til sidst zoomer vi ind på, hvordan netop Danmark kan bruge scenarierne til at skabe robuste løsninger i et klima i forandring. Klar til at knække koden? Så læs videre.

RCP og SSP kort fortalt: formål, forskelle og hvordan IPCC kombinerer dem

IPCC’s scenariemaskineri består af to “halvdele”, som først smelter rigtigt sammen i den seneste hovedrapport, AR6: Representative Concentration Pathways (RCP’er) beskriver udelukkende fysikken - dvs. hvor kraftigt drivhusgasser, aerosoler og landareal­ændringer påvirker Jordens strålingsbalance i 2100, målt i watt pr. kvadratmeter (W/m²). De fire klassiske baner er RCP2.6, 4.5, 6.0 og 8.5. Shared Socio-economic Pathways (SSP’er) er derimod fem fortællinger om fremtidens samfundsudvikling - fra den grønne, samarbejds­orienterede verden (SSP1) til fossil­drevet højekspansion (SSP5). Hver SSP har kvalitative narrativer (fx befolkning, økonomi, teknologi, styring) og kvantitative datasæt, som fodrer integrated assessment- og klimamodeller. Ved at kombinere de to systemer får forskerne både hvad verden gør (samfundets udvikling) og hvad klimaet svarer igen med (strålingspådriv).

Fra AR5 til AR6 skiftede IPCC fokus fra “kun RCP” til SSP-RCP-kombinationer, så et scenarie nu navngives SSPx-y, hvor x er socioøkonomisk bane (1-5) og y er strålingspådriv i 2100 (2.6, 4.5, 7.0, 8.5). De fire “kernel-scenarier” der oftest analyseres - fordi de dækker hele udsvinget fra Paris-kompatibel til business-as-usual - er:

• SSP1-1.9 / SSP1-2.6 - hurtig global grøn omstilling, netto-nul ≈ 2050.
• SSP2-4.5 - “mellemlandet” hvor udviklingen fortsætter moderat.
• SSP3-7.0 - geopolitisk rivalisering, høje emissioner og få klimapolitikker.
• SSP5-8.5 - fossilt superdrevet vækst, det historiske RCP8.5-forløb.

I praksis vælger modelhold først en SSP-historie, kobler den til et RCP-niveau, og kører derefter både økonomiske IAM-modeller og fysiske klimasimuleringer. Resultatet er integrerede datasæt, som giver os muligheden for at undersøge, hvordan samfundsvalg former fremtidige temperaturstigninger, havniveau, nedbør og ekstremhændelser - og dermed leverer en fælles reference­ramme for forskning, politik og klimatilpasning.

Sådan læser du scenarierne i praksis

Når du står med et IPCC-scenarie som SSP2-4.5 eller SSP1-1.9, er første skridt at afkode navnet: Før bindestregen står den socioøkonomiske udviklingsvej (SSP1-SSP5), og efter bindestregen strålingspådrivet (RCP-delen) målt i watt pr. kvadratmeter omkring år 2100. Ud fra navnet kan du forvente et helt sæt output-kurver for emissioner (GtCO₂eq/år), atmosfæriske koncentrationer (ppm/ppb), strålingspådriv (W m⁻²) samt klimatiske effekter som temperatur- og havniveaustigninger. De fleste grafer er vist i tre nøgleår: 2030, 2050 og 2100, så du kan følge både kort- og langtidsudviklingen. Vær opmærksom på om scenariet rummer negative emissioner (brug af bioenergi med CCS eller direkte luftopsamling) - det ses som en nedadgående CO₂-kurve under nul. Negative tal fortæller altså ikke om «ingen udledning», men om aktiv fjernelse, hvilket er centralt for at overholde de resterende kulstofbudgetter (antal GtCO₂ der maksimalt kan udledes, før en given temperaturgrænse overskrides).

IPCC præsenterer resultater fra store modelensembler, typisk 10-40 globale klimamodeller. For hvert år og hver variabel vises medianen (tyk linje) samt 5-95 %-intervallet (skygge). Usikkerhederne skyldes både modelspredning og fremtidige socioøkonomiske valg. Sandsynlighedsformuleringerne følger IPCC’s ordvalg: «meget sandsynligt» (90-100 %), «sandsynligt» (66-100 %) osv. Kig også efter regionale nedskaleringer: Europa viser større temperaturstigning over land end det globale gennemsnit, mens havniveauet ved dansk kyst påvirkes af både global termisk ekspansion og lokal landhævning. Enkelte figurer isolerer drivhusgasser som metan eller aerosoler; her vil du se hurtige, kortlivede effekter (metan) kontra kølende masker (sulfataerosoler). Arealanvendelse (skovrydning, bioafgrøder) kan fremgå som separate kategorier i emissionsplot - hold øje med de farver, da de ofte forklarer forskellen mellem SSP’erne.

For at få mest ud af IPCC-figurer og ‑tabeller kan du bruge følgende «læseguide»:

• Start altid med basislinien (hvor er vi i dag?).
• Sammenlign derefter scenarier: Hvor divergerer de kraftigst, og hvornår?
• Kig sidst på ekstreme hændelser (tørke, skybrud). Disse vises ofte som procentvise ændringer eller return-perioder; søg i figuren efter symboler som fyldte trekanter eller stjerner.
• Notér usikkerhedsudtryk i figurteksten - her kvalificerer IPCC næsten altid tallene.

Fra scenarie til handling i Danmark

I praksis anvender kommuner, regioner og virksomheder typisk et scenariefelt frem for ét enkelt fremtidsbillede. De mest brugte kombinationer er i dag SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 og SSP5-8.5, fordi de dækker et spektrum fra Paris-kompatibel klimapolitik til et højt fossilforbrug uden nye klimatiltag. Ved kystsikring kan man f.eks. regne vandstande på både SSP2-4.5 og SSP5-8.5 for at teste, om diger og sluser også holder under ekstreme havniveauer, mens energiplanlæggere ofte lægger SSP1-2.6 til grund for at undersøge, hvor hurtigt el-, varme- og transportsektoren skal blive klimaneutral. Til robustheds­analyse opstilles en beslutning først (fx højde på en motorvejsbro), hvorefter løsningen stresstestes på tværs af scenarierne-hvis den kun fejler under SSP5-8.5, kan man vælge en opskalérbar konstruktion, mens en løsning der fejler allerede under SSP2-4.5 kræver redesign nu. Debatten om RCP/SSP5-8.5’s plausibilitet handler om sandsynligheden for ekstremt høj kulstofforbrænding, men IPCC fastholder scenariet som “worst case” til risikovurderinger, fordi følgevirkningerne (temperaturer >4 °C, ikke-lineære havniveaustigninger m.m.) er samfundskritiske, selvom sandsynligheden er lavere end tidligere antaget.

Data kan hentes gratis via

• DMI’s Klimaatlas (dansk, 10×10 km opløsning, SSP1-2.6/SSP5-8.5)
• IPCC Interactive Atlas (globalt, flere variabler og ensemble-medianer)
• Copernicus Climate Data Store (rå CMIP6-data, gratis API)

1. Afklar beslutning og tidshorisont (2030/2050/2100).
2. Vælg mindst ét lavt, ét mellem og ét højt scenarie - uanset personlig tro.
3. Dokumentér modelvalg og usikkerheder (ensemble-median, spænd, ekstreme hændelser).
4. Rapportér i både absolutte tal (mm, °C) og afvigelser fra nutid.
5. Opdatér analyser ved nye IPCC-iterationer og meld versionsnumre tydeligt ud.

Ved at kombinere tilgængelige datasæt, flere SSP-baner og en eksplorativ tilgang kan danske beslutningstagere omsætte IPCC-scenarier til konkrete, robuste og fremtidssikrede investeringer-fra lavbundsjorde og fjernvarme til havnefront og jernbaner.