André Bijkerk.
In mijn eerste bijdrage (nog op DDS) vermeldde ik:
Men heeft met modellen zoals MODTRAN ook kunnen vaststellen hoeveel opwarming nodig zou zijn bij een verdubbeling van broeikasgassen en voor CO2 is dat ongeveer een graad Celsius. Dat stelt dus niet zoveel voor en daarom heeft men de beruchte positieve feedback uitgevonden, waarover misschien later meer, …..
Dit idee zag ik ook een enkele maal terugkomen in de discussies hier. Voor de zekerheid heb ik hoofdstuk 8 van het IPCC raport WG1 er nog eens op nageslagen. Het wemelt er van de feedbacks. Het is dus goed om daar eens bij stil te staan en uit te leggen waarom er niet veel van klopt.
Voor een uiteenzetting van feedbacks zie hier:
Terugkoppeling of feedback is een proces waarbij de uitkomst (output) van een bewerking (proces) wordt teruggevoerd (feedback) aan de invoer.
Feedback kan positief of negatief zijn. Positieve feedback versterkt het proces terwijl negatieve feedback het juist afremt. Het centrale idee van de positieve feedback in het klimaat is: meer broeikasgas geeft hogere temperaturen, Hogere temperaturen veroorzaken meer waterdamp en dus meer broeikaseffect waardoor de temperaturen nog hoger worden.
Het IPCC-rapport geeft echter toe dat het geheel van forcings en feedbacks chaotisch en gecompliceerd is. De werkelijke aard van alle feedbacks is derhalve onzeker en dus kunnen we alle kanten uit.
Toch kunnen we feedbacks herkennen in dataseriesm waarvan we er tientallen hebben. Omdat feedback een zekere tijdsvertraging kent, zij het milliseconden of eeuwen, ijlt het feedbackeffect iets na. Als het systeem in een volgende tijdstap met andere forcingwaardes inputs te maken krijgt, komt daar de feedback van de vorige stap nog bij. Positieve feedback neigt ernaar om de ingeslagen richting van het proces voort te zetten en is dus persistent. Negatieve feedback trekt het proces de tegenovergestelde richting in en is dus anti-persistent. In grafiekvorm ziet dat er zo uit:
Bij persistent gedrag wordt de ingeslagen weg voortgezet, bij anti-persistent gedrag gaan we de andere kant op en ontstaat een piek of dal.
Hier is een uiterst simpel modelvoorbeeld om persistentie en feedback te illustreren. Alle sommetjes hier.
De blauwe lijn is de simulatie van een basisproces dat elke keer een willekeurige stap maakt in positieve of negatieve richting zonder feedbacks. De rode lijn ontstaat door bij elke stap een deel van de vorige stap op te tellen (= Positieve Feedback factor). In dit geval de helft. Bij de groene lijn trekken we dezelfde waarde er juist af (= Negatieve Feedback factor). Inderdaad zien we in de rode lijn de neiging om door te zetten en het basisproces te versterken, terwijl de negatieve feedback het juist afzwakt. Maar we kunnen ook tellen hoe vaak een stap in dezelfde of tegengestelde richting is gezet (persistent of anti–persistent) in de tabel rechtboven voor 1000 stappen. We zien dat het basis proces in deze run 48% persistent is en dus 52% anti–persistent, ergo nagenoeg neutraal, zoals van een puur stochastisch (toevallig) proces was te verwachten. De positieve en negatieve feedbacks telden resp 61,5% en 34,9% persistentie ook geheel volgens de verwachting. Visueel zien we ook dat de groene lijn veel meer karteltjes heeft dan de rode.
Zo kunnen we dus signaal met vaste tijdpunten beoordelen op feedbacks aan de hand het persistentiegedrag. Olavi Kärner heeft aan dit idee in diverse publicaties aandacht besteed (zie refs) en vond dat anti–persistentie domineerde.
Als we nu bijvoorbeeld de dataserie van ‘UAH global lower troposhpere’ aan eenzelfde telling onderwerpen in het volgende tabblad (tltglhmam_5_6) zien we een persistentie van 41,6% en daarmee vertoont het dus het anti–persistent gedrag van negatieve feedback, over de tijdsconstante van een maand.
Het lijkt ook interessant om na te gaan of het persistentie gedrag van de ‘global temperature’ anders was voor de CO2-stijging ter opzichte van daarna. Daarom heb ik in het volgende tabblad dezelfde telling losgelaten op HADCRUT4T met dit als resultaat:
We zien dus ook voor de ‘HADCRUT global temperature serie’ een evident anti–persistent gedrag zonder een duidelijke verandering voor of na de CO2–stijging. Alles wijst dus op negatieve feedback voor ‘global temperature’ met een tijdsconstante van een maand. Hiermee kan geen onderbouwing worden gevonden voor de veronderstelde doorslaggevende positieve feedback voor de waterdamp. Ook versterkt dit het vermoeden dat dominante negatieve feedback van het klimaat gewoon een zeer stabiel systeem maakt, dat zich door een beetje kooldioxide niet van de wijs laat brengen.
Nu is dit allemaal wel met grote stappen snel thuis en een hoop complicaties negerend, maar daar staat wel tegenover de vraag waarom het IPCC geen onderzoek lijkt te hebben gedaan naar persistentiegedrag van klimaatdataseries, zoals de veel beter doortimmerde referenties hieronder.
Referenties:
Kärner, O., 2007. On a possibility of estimating the feedback sign of the earth climate system. Proc. Estonian Acad. Sci. Eng., 13, 260-268 – http://www.aai.ee/~olavi/E-Ac-Sci-07.pdf
Kärner, O and McKitrick, R., 2009. Long-term persistence and nonstationarity in geophysical data.
Critical Topics in Global Warming, Ed. by Ross McKitrick. The Fraser Institute – http://www.aai.ee/~olavi/ISPM-app4f.pdf
Kärner, O., 2005. Some examples of negative feedback in the Earth climate system. Central European J. of Physics vol 3 No 2 – http://www.aai.ee/~olavi/cejpokfin.pdf
Kärner, O., 2002. On non-stationarity and anti-persistency in global temperature series. J. Geophys. Res. 107, D20 – http://www.aai.ee/~olavi/2001JD002024u.pdf
Duidelijk geschreven en indrukwekkende literatuurlijst.
Naar mijn idee is het invoeren van feedbacks vaak een manier om een model beter kloppend te krijgen. De verklaring wordt er daarna wel bij ‘verzonnen’. Of is dit cynisch?
Feedbacks zijn veel moeilijker (wellicht onmogelijk) om experimenteel aan te tonen (of te falsifieren) en dus een geliefde methode om in modellen te gebruiken want je kunt met de feedbacks de uitkomst van je model sturen.
Indien ze niet te falsifiseren zijn, zijn ze ook niet te bewijzen.
En wie claimt, bewijst.
Zo rolt de wetenschap, behalve als het over klimaat gaat.
Ook versterkt dit het vermoeden dat dominante negatieve feedback van het klimaat gewoon een zeer stabiel systeem maakt, dat zich door een beetje kooldioxide niet van de wijs laat brengen.
—-
M.a.w. als er een positieve feedback zou zijn in ons klimaat, dan was er waarschijnlijk helemaal geen leven op aarde mogelijk. Het simpele feit dat we hier zijn “bewijst” deze stelling.
Erratum.
Ik realiseer me dat ik met de gebruikte telling van persistentie punten ten onrechte eventuele gelijkblijvende waarden per default aan anti-persistentie toeken. Als ik anti-persistentie expliciet tel, worden de waarden als volgt:
UAH: 57,9% anti-persistent en 41,6% persistent.
HADCRUT
van 1850-1949: 59,7% anti-persistent en 39,6% persistent.
van 1950-2014: 61,4% anti-persistent en 37,3% persistent.
Totaal: 60,4% anti-persistent en 38,7% persistent.
Uurwaarden De Bilt (ruwe data, 1951 t/m 2014, n=561024);
Anti-persistent: 54,7%
Persistent: 45,3%
Toelichting:
Persistent: de helling van de rechte lijn door 3 opeenvolgende waarden is postief of negatief.
Anti-persistent: in andere gevallen.
Boels,
Interessant temeer daar bij uurwaarden een complicatie optreedt: De dagelijkse gang; deze stimuleert persistentie omdat het nu eenmaal uren achter elkaar warmer en weer kouder wordt. Je moet dus feitelijk van de uurwaarden het langjarig uur gemiddelde aftrekken, zodat de afwijking alleen overblijft. In feite geldt dat al voor de ‘global temperature’ series.
Ook kijk je dan naar “feedbacks” met een tijdsvertraging van een uur. Misschien kan dat een helder inzicht geven in de krachtige negatieve feedback van cumulus ontwikkeling op warme dagen die hier ook al aangevochten werd.
de feedback kan alleen maar negatief zijn en niet weinig ook, anders was de aarde al menigmaal totaal bevroren of overgekookt.
De grote variaties in temperatuur maken het nodeloos ingewikkeld. Zet twee temperatuursensors neer op de Noord- en de Zuidpool.
Vergelijk met een fietsband: de druk is exact te berekenen naar de ingepompte hoeveelheid lucht, maar het gedrag van een stikstofatoom daar is geen peil op te trekken.
Als CO2 een sterk broeikasgas was, dat zou er meer positieve feedback zijn.
(zee bevat 50 x meer CO2 dan atmosfeer)
Vooral samen met besneeuwd dus weerkaatsend oppervlak.
Tijdens ijstijden is de aardbaan 6% excentrisch, laat dat eens voor 3% minder zonlicht zorgen.
Dat geeft (bij 15 graden C = 288K) dus een temperatuurdaling van ruim 6 gr C.
Feedbacks zijn verzonnen door klimatologen van achter een buro om hun modellen kloppend te maken.
Nog nimmer is er een werkende feedback in experimentvorm gedemonstreerd.
Een feedback kan helemaal niet bestaan zonder energie te consumeren. Waar komt die extra energie vandaan?
Een vriezer kan ook niet werken zonder compressor, waar is de compressor in het klimaat?
Het is niets meer dan een wetenschappelijke dwaling.
De energie komt zoals altijd van de zon. Een feedback in experiment vorm?
1. Als het warmer wordt smelt er meer sneeuw en ijs (dat is toch zeker wel in experiment vorm gedemonstreerd) Een ijs oppervlakte kaatst meer energie terug naar de ruimte dan de aarde / zee. Als er minder energie wordt terug gekaatst blijft er dus meer energie op aarde en dus wordt het warmer.
https://tamino.wordpress.com/2012/10/05/snow-2/
2. Warmere lucht kan meer waterdamp bevatten. Waterdamp is ook een broeikasgas en zorgt er voor dat de aarde minder energie verliest ie. opwarming.
” The regression coefficient between global RT and tropospheric temperature becomes −2.98 W m−2 K−1 if water vapor effects are removed, slightly less than expected from blackbody radiation (−3.2 W m−2 K−1), suggesting a positive feedback from clouds and other processes. ”
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2014JD022887/full
Janos,
. Waterdamp -> broeikasgas -> warmer..
Ik ga daar als leek steeds meer aan twijfelen; op de zuidpool is de invloed van CO2 plaatselijk zelfs negatief.
Veel theorie maar geen enkel praktisch bewijs voor het broeikaseffect zoals het ons wordt verkocht.
Voor het vormen van waterdamp is energie nodig: 2500J/g. Er wordt dus energie opgenomen bij gelijkblijvende temperatuur. Dus: weg extra energie, geen temperatuur verhoging. Waterdamp stijgt op, koelt af, vormt weer water, energie vrij. Er is dus warmte getransporteerd, dwars door de laag GHG’s die dat zou moeten absorberen. Aan de TOA wordt de warmte afgegeven, gaat dus het heelal in als IR. Daarom zijn wolken en waterdamp zulke vervelende dingen in modellen, reden waarom ze maar weggelaten worden of heel erg versimpeld mee genomen worden. En weg positieve feedback, die is ineens negatief. Het kan verkeren.
Exact, Henkie, ik was al met de sommetjes bezig om daar een volgend blog aan te wijden. En inderdaad ben ik nog nooit die 2500 joules per gram water tegengekomen in klimaatschrijfselen om het te laten verdampen.
Voor meer waterdamp hoeft in de meeste gevallen de temperatuur niet eens toe te nemen. Lucht heeft zelden 100% relatieve vochtigheid. 50-60% is normaal, en dan kan er bij gelijkblijvende temperatuur nog bijna twee keer zoveel waterdamp in. Bij 20C is 100%RH 17 g water per m3: lucht van 50%RH kan dus nog 8.5 g*2500=21.25 kJ extra energie opnemen (totaal 42.5 kJ). Er is dus nog heel veel ruimte voor het opnemen van extra energie in lucht zonder dat de temperatuur daar voor omhoog moet (of gaat). Wel voelt vochtigere lucht warmer aan (klammer). Ga maar eens naar buiten, dan kun je dat nu in werking voelen. Komt deels omdat zweet minder snel verdampt waardoor de huis warmer blijft. Weer zo’n vermaledijde faseovergang! Chips!
Vochtige lucht voelt niet per definitie warmer aan. 7 Noorse winters hebben bij mij proefondervindelijk bewezen dat droge lucht bij -10 graden Celcius niet zo koud aanvoelt als vochtige lucht bij een temperatuur rond het vriespunt.
Serieus Janos?
Ik had beter verwacht.
Beide punten gaan niet in op wat een terugkoppeling is.
Een terugkoppeling stuurt wat uit een proces komt weer terug het proces in.
Dus in geval 1 moet het licht dat weerkaatst wordt weer terug de oppervlakte in, waar gebeurt dat?
Geval 2 ga ik het niet eens over hebben, want in het bewijs van je stelling moet eerst je stelling kloppen.
Het volgende proces vind plaats
1, Het wordt warmer, sneeuw smelt, het albedo verandert, er wordt minder energie terug gestraald, er smelt meer sneeuw…..
En zo door.
Dat is nog steeds geen vorm van terugkoppeling, maar oorzaak en gevolg.
Het zou pas een terugkoppeling zijn, indien het gereflecteerde licht meer terug naar de sneeuw zou worden gestuurd.
Zoals in dit model van Trenberth;
http://www.rmets.org/sites/default/files/content_images/weather/trenberth_energy.jpg
Je ziet dat de infrarode straling van de oppervlakte via de ‘broeikasgassen’ weer naar de oppervlakte gestuurd wordt.
Van mij hoef je geen tegenargument te verwachten dat de albedo in beweging is, aangezien beweging de norm is. Ik heb geen oordeel over of dat goed of slecht is.
Wat ik wel weet is dat het gedrag van ‘broeikasgassen’ er totaal geen invloed op heeft en daar hebben we het over, nietwaar?
En zo blijf je er alles aan doen om vooral maar niet te accepteren dat de mens invloed heeft op het klimaat.
Geeft niet…..
Ik kan er prima akkoord mee gaan dat we invloed hebben op het klimaat.
De vragen die bij mij opkomen;
Hoe?
Hoeveel?
Wat is het alternatief?
Is het alternatief erger dan de kwaal?
De hele ‘broeikasgas’ hypothese kan de prullenbak in. Wil je milieuvervuiling tegengaan? Prima, maar dan wel met open vizier!
@Alex B:
Zoek maar op heat index. Voor lagere temperaturen weet ik het niet. Maar het is nu wel van toepassing.
Veel feedbacks zijn onzin, maar ik beschouw El Nino (en tegenpool la Nina) als echte feedback’s. Nino geeft warmte terug uit oceaan, Nina kou. Ze vinden plaats als lucht en zeewater (te) ver uiteenlopen in temperatuur. Of ligt dit ingewikkelder?
Is dat een feedback of een klimaat verschijnsel?
Wim, ik denk dat je gelijk hebt. Warmte hoopt zich op in de oceaan, warmte afkomstig van kortgolvige lichtstraling van de zon, die soms tot 100 m diep reikt.
Als het wat teveel wordt barst de warmte naar boven via een El Nino. De oceaan koelt af en de atmosfeer warmt op. Dit gaat voor atmosferische begrippen met hoge snelheid, in een paar maanden. Er ontstaat aan de top van de atmosfeer een verhoogde uitstraling van IR naar het heelal.
Hitte opslag in dat kleine stukje water?
En de rest van die bol dan?
Om in stijl te blijven, 51,3 % on topic, 48,2% off topic:
Die kalte Sonne brengt vandaag een artikel over het ‘uit de kast komen’ van energieleveranciers, ze willen ook meepraten en zijn niet meer bang voor klantenverlies.
Een positieve feed back zullen we maar zeggen.
En dan ook vandaag op Eike een verhaal over windmolens: 10 keer zoveel ongelukken als we tot nu toe dachten. Ook positieve feed back…
TdFr en F1 zaten even in de weg ;-)
Voor alle maanden, behalve februari, is het gemiddelde percentage anti-persistent 94,0%, met een standaardafwijking van 4,3%.
Voor februari percentage anti-persistent 57,4%.
(Ruwe data uurwaarden De Bilt, 1951 t/m 2014)
Correctie i.v.m. “manual calculation” in Excel:
Voor alle maanden: gemiddeld percentage 88,8%, standaardafwijking 5,9%.
Laagste percentage: oktober 75,4%
Hoogste percentage: februari 95,1%
Nog wat spielerij ;-)
Trendgrafieken van bewolking, temperatuur T en globale straling Q
Ruwe data uurgegevens De Bilt 1958 t/m 2014
http://boels069.nl/2015klimaat/260V2.pdf
1958 ???
Q werd pas op 1957-07-01 opgenomen; tot 1958-01-01 waren er wat hiaten in de meetwaarden.
misschien begrijpen we elkaar verkeerd, maar jouw grafiek begint toch echt pas in 1985.
@Ronel:
Dat heeft te maken met de terugwerkende trendberekening, ik gebruik een 28-jarige periode vanaf 2014. Vandaar dat de grafiek begint bij 1985 .
1985-1958+1 = 28
Ik denk dat je de definitie van terugkoppeling eerst maar eens helder moet krijgen.