De zon verklaart 93% variantie zeewateroppervlaktetemperatuur t/m jaren ’80; verzwakking ozonlaag zorgde vanaf jaren ’90 voor meer zonnestraling op aardoppervlak waardoor schijnverband tussen CO2 en temperatuur stand hield; vervolgens zorgde de zon in de 21ste eeuw voor verdere opwarming.
Een bijdrage van Martijn van Mensvoort.
Anno 2020 omschrijft KNMI-onderzoeker Geert Jan van Oldenborgh de sterke statistische correlatie tussen de temperatuur en CO2 als “een bijna perfect verband”1. Echter, de relatie tussen zon en klimaat is hierbij als onbegrepen verondersteld2,3.
Dit artikel beschrijft op basis van in totaal 40 jaren rond de zonneminima tijdens afgelopen 130 jaar dat de correlatie tussen CO2 en temperatuur berust op een spurieus schijnverband dat ontstaat uit 2 factoren, namelijk: een geleidelijke toename van de totale zonnestraling + een toename van de hoeveelheid zonnestraling die het aardoppervlak heeft bereikt t.g.v. verzwakking van de ozonlaag.
De variantie in de zeewateroppervlaktetemperatuur [HadSST34] t/m de jaren ’80 wordt voor 93% verklaard door de totale zonnestraling [LISIRD TSI5]; hierbij is wel gebruik gemaakt van een correctie gericht op de jaren rond de secundaire minima. De 22-jarige zonnecyclus levert de natuurkundige basis voor deze correctie want de secundaire minima ontstaan tijdens de fase waarbij de magnetische polen van de zon van positie zijn gewisseld; de primaire minima ontstaan daarentegen tijdens de fase met de polen in de oorspronkelijke positie. De gemiddelde waarden over periodes van 3 jaar rond de minima van de TSI tonen t/m de jaren ’80 een correlatie van +0,963 [p=0,000] met de zeewateroppervlaktetemperatuur; de correlatie tussen CO2 en de temperatuur bedraagt voor dezelfde periode slechts +0,656 [p=0,000]. Via een regressie analyse is vastgesteld dat de combinatie van de TSI en CO2 de verklaarde variantie t/m de jaren ’80 niet verhoogd t.o.v. de verklaarde variantie t.g.v. de TSI afzonderlijk; dit blijkt ook het geval wanneer hierbij tevens de invloed van aerosolen in de stratosfeer [AOD6] en de ENSO [ENS ONI7] in beschouwing wordt genomen. Dit impliceert dat de vermeende ‘footprint’ van CO2 getalsmatig geheel ontbreekt in de jaren rond de zonneminima t/m de jaren ’80.
Het verband tussen de TSI aan de top van de atmosfeer en de temperatuur gaat gepaard met een zonnegevoeligheid van 1,2 °C per W/m2 voor het 3-jaren gemiddelde rond de minima van de zonnecyclus; dit verband verklaart de gehele opwarming tussen de 3-jarige periodes rond de primaire zonneminima jaren 1996 en 2017. Dit verband impliceert dat de zon verantwoordelijk is geweest voor ongeveer 1,1 °C van de opwarming die sinds het Maunder minimum aan het einde van de 17de eeuw is ontstaan.
Afgelopen 300 jaar is bij benadering in totaal ruim 1,5 °C opwarming ontstaan bij de oppervlaktetemperatuur van het zeewater; de mondiale temperatuurstijging ligt 0,15-0,30 °C hoger met een waarde van ruim 1,65 °C op basis van de HadCRUT4 en hooguit 1,80 °C op basis van de GISSTEMPv4. Van deze opwarming wordt 1,1 °C toegeschreven aan de zon en 0,3 °C aan de ozonproblematiek. Getalsmatig blijkt voor afgelopen 130 jaar rond de minima de combinatie van de TSI en ozon8 96% van de variantie in de temperatuur te verklaren.
Voor de zeewateroppervlaktetemperatuur resteert een onverklaarde opwarming in de orde van 0,1 °C. Hierbij kan CO2 een rol hebben gespeeld al dan niet in combinatie met andere factoren die relatief weinig invloed hebben gehad op de langetermijntrend zoals: de ENSO, AOD en aerosolen in de lagere atmosfeer. Ook wordt aangetoond dat bij 4 TSI data sets & 4 temperatuur data sets in het pre-satelliet tijdperk rond de primaire minima hetzelfde patroon wordt aangetroffen; in het satelliet tijdperk vormt de PMOD-ACRIM controverse een cruciale kwestie.
In de context van dit onderzoek is van belang dat door het IPCC in AR5 (2013) wordt erkend dat de fase van de zonnecyclus tijdens de minima zowel “meer stabiel” als “meer relevant” is dan bij de maxima het geval is9. Onder klimaatexperts bestaat consensus dat de warmteinhoud van het oceaan systeem een “meer betrouwbare” indicator vormt voor de opwarming dan de opwarming van de atmosfeer10-12; logischerwijs vormt de opwarming van de zeewateroppervlaktetemperatuur daarom zeer waarschijnlijk een meer relevante indicator. Op basis van de wet van Henry is een klein deel (~15%) van de stijging van de CO2 concentratie in de atmosfeer het gevolg van de temperatuurstijging van het oceaan water13-14; tevens is bekend dat in het perspectief van de natuurlijke cycli CO2 de temperatuur volgt en dus niet andersom.
TIP: Figuur 10B beschrijft dat sinds het einde van de 19de eeuw rond de minima van de zonnecyclus de totale zonnestraling voortdurend is gevolgd door de zeewateroppervlaktetemperatuur met uitzondering van de periode tussen midden jaren ’80 en midden jaren ’90.
INHOUD
• I – CO2 toont vergelijkbare karakteristieke dynamiek in relatie tot zowel temperatuur als totale zonnestraling
• II – Zeewateroppervlaktemperatuur en TSI tonen rond zonneminima jaren een vergelijkbaar hoge correlatie met CO2
• III – Na correctie toont zon bijna perfecte correlatie met zeewateroppervlaktetemperatuur voor periode t/m midden jaren ’80
• IV – Zon verklaart t/m jaren ’80 maar liefst 93% variantie zeewateroppervlaktetemperatuur
• V – Sinds eind 19de eeuw verklaren zon en ozon 96% variantie zeewateroppervlaktetemperatuur
• VI – Sinds de 17de eeuw zorgde de zon voor ~1,1 °C opwarming v/d zeewateroppervlaktetemperatuur
• VII – Pre-satelliet tijdperk: rond primaire minima tonen andere data sets hetzelfde profiel
• VIII – Satelliet tijdperk: ACRIM-PMOD controverse cruciaal voor invloed van zon
• IX – Fysische onderbouwing voor invloed zon is conceptueel eenvoudiger dan de CO2-hypothese
• X – Discussie & conclusie
• Referenties
(Data: Excel data file)
I – CO2 toont vergelijkbare karakteristieke dynamiek in relatie tot zowel temperatuur als totale zonnestraling
Figuur 1 betreft een grafiek van KNMI onderzoeker Geert Jan van Oldenborgh waarin het statistische verband tussen de mondiale temperatuur [GISS] en CO2 wordt beschreven. De correlatie tussen beide factoren bedraagt 0,942 [p=0,000; het significantieniveau is bepaald m.b.v. PSPP]. Van Oldenborgh heeft dit verband in zijn grafiek geïllustreerd met een roze trend lijn. Voor de periode 1880-1970 is de correlatie tussen CO2 en de GISS temperatuur overigens aanzienlijk lager, namelijk: 0,616 [p=0,000]. Deze correlaties zeggen echter niets over het mogelijke onderlinge verband tussen temperatuur en CO2 in termen van oorzaak en gevolg. Van Oldenborgh veronderstelt hierbij dat de temperatuurstijging grotendeels het gevolg is van het broeikasgas CO21. Echter, de wet van Henry beschrijft een omgekeerde relatie tussen beide factoren want de concentratie van CO2 in de atmosfeer is o.a. afhankelijk van de temperatuur van het zeewateroppervlak. Dit impliceert dat het oceaan systeem minder goed in staat is om CO2 te absorberen vanuit de atmosfeer wanneer de temperatuur van het zeewater stijgt. Een analyse van de dynamiek tussen beide factoren is logischerwijs dus gewenst om de aard van het statistische verband vast te stellen en te begrijpen.
In dit onderzoek wordt de dynamiek tussen temperatuur en CO2 nader bestudeerd op basis van de meest stabiele fase van de zonnecyclus, namelijk: de zonneminima. In figuur 1 is het verloop van de primaire en secundaire zonneminima jaren met respectievelijk donker en lichtblauw geaccentueerd; uit de waarden blijkt dat t/m 1985 de temperatuur tijdens de secundaire minima voortdurend iets hoger is geweest dan tijdens de direct omringende primaire minima. Aan het einde van deze paragraaf zal blijken dat de zon een tegenovergesteld fenomeen toont; vervolgens zal in paragraaf III een correctie worden geïntroduceerd om de impact van deze tegengestelde fenomenen te neutraliseren.
Figuur 1: CO2 toont een sterke correlatie (r = 0,942 [p=0,000]) met de GISS temperatuur data set; de omvang van de correlatie zegt echter niets over het oorzakelijke verband want de periode 1880-1970 toont bijvoorbeeld een aanzienlijk lagere correlatie (r = 0,616 [p=0,000]). Op basis van de LISIRD TSI data set zijn de primaire en secundaire minimum jaren weergegeven met respectievelijk donker en lichtblauwe kleur.
De GISS data set die van Oldenborgh gebruikt om de relatie tussen CO2 en de temperatuur te bestuderen begint in het jaar 1880; daarom is ook in dit onderzoek de aandacht volledig gericht op de periode vanaf het jaar 1880. De analyse zal hierbij in eerste instantie zijn gericht op een 40-tal jaren bestaande uit 3-jarige periodes rond de minima van de 22-jarige magnetische zonnecyclus volgens de LISIRD TSI data set. Het jaar 1880 betreft geen zonneminimum jaar echter dit jaar volgt direct na het secundaire minimum jaar 1879. Het jaar 1880 vormt daarom onderdeel van de analyse, net als alle jaren direct voor en na de in totaal 13 minimum jaren (dit betreffen 7 primaire minima & 6 secundaire minima) zoals beschreven door de LISIRD TSI data set.
In navolging van figuur 1 beschrijft ook figuur 2 de relatie tussen temperatuur en CO2, doch hierbij is de GISS temperatuur data set vervangen door de HadCRUT415 temperatuur serie. Voor de gehele periode 1880-2018 bedraagt de correlatie tussen de HadCRUT4 en CO2 0,918 [p=0,000], wat slechts iets lager is dan bij de GISS temperatuur data set en CO2 het geval is. Voor de periode 1880-1970 bedraagt de HadCRUT4-CO2 correlatie 0,713 [p=0,000], wat duidelijk een orde van grootte hoger is dan voor dezelfde periode tussen de GISS en CO2 het geval is (r = 0,616 [p=0,000]).
Hieruit blijkt dat de HadCRUT4 een meer stabiele correlatie beschrijft met CO2 dan bij de GISS het geval is; immers, het correlatie verschil tussen beide periodes is bij de HadCRUT4 (verschil 0,918 – 0,713 => levert 0,205) duidelijk kleiner dan bij de GISS (verschil 0,942 – 0,616 => levert 0,326) het geval is. Getalsmatig kan op basis van deze vergelijking worden gesteld dat de instabiliteit van het verband tussen temperatuur en CO2 bij de GISS 59% [= (0,326-0,205)/0,205] hoger is t.o.v. bij de HadCRUT4.
Figuur 2: CO2 toont ook een sterke correlatie met de HadCRUT4 temperatuur data set (r = 0,918 [p=0,000].
Figuur 2 beschrijft dat het verloop van zowel de primaire als secundaire minimum jaren bij benadering representatief is voor het verloop van de gehele data set. Beide minima series tonen een oscillerend patroon waarbij een magnetische zonnecyclus die gepaard gaat met een temperatuurdaling wordt gevolgd door twee opeenvolgende magnetische zonnecycli waarbij de temperatuur stijgt. Naast deze karakteristieke dynamiek tonen de primaire en secundaire minima ook duidelijke verschillen. Bij de secundaire minima is het temperatuurverschil over de dubbele magnetische cyclus in de periode 1902-1943 vrijwel even groot als bij de drievoudige magnetische cyclus in de periode 1943-2008; het gaat hierbij om waarden van respectievelijk: +0,398°C in 41 jaar vs. +0,399°C in 65 jaar. De primaire minima tonen daarentegen tijdens de laatste 2 magnetische cycli in de periode 1976-2017 (41 jaar) een temperatuurstijging aangetroffen die ongeveer 3x groter is dan tijdens de dubbele magnetische cyclus in de periode 1912-1954 (42 jaar). Kortom, de richting van de beweging toont een sterke parallel tussen de primaire en secundaire minima maar de verhoudingen m.b.t. de omvang van de temperatuurverschillen verschilt wel sterk tussen beide series.
Figuur 3 beschrijft het verband voor de HadSST3 zeewateroppervlaktetemperatuur serie en CO2. Voor de gehele periode 1880-2018 bedraagt de correlatie tussen de HadSST3 en CO2: 0,878 [p=0,000], wat iets lager is dan bij de eerder beschreven mondiale temperatuur series (HadCRUT4 en GISS) het geval is. Voor de periode 1880-1970 bedraagt de correlatie: 0,710 [p=0,000], wat vrij nauwkeurig overeenkomt met de HadCRUT4 temperatuur serie. Dit impliceert dat de HadSST3 vs. CO2 combinatie een iets stabielere correlatie toont (verschil 0,878 – 0,710 => levert 0,168) t.o.v. de beide mondiale temperatuur series; de instabiliteit van de correlatie bij de GISS is zelfs 94% hoger dan bij de HadSST3 het geval is.
Ook figuur 3 toont een beeld waarbij beide minima series een oscillatie patroon tonen waarbij na een magnetische zonnecyclus die gepaard gaat met een temperatuurdaling twee opeenvolgende magnetische zonnecycli volgen waarbij de temperatuur stijgt. Naast deze karakteristieke dynamiek tonen de primaire en secundaire minima ook hier duidelijke verschillen, ofschoon deze verschillen in het perspectief van de HadSST3 zeewateroppervlaktetemperatuur iets kleiner zijn t.o.v. de mondiale HadCRUT4 temperatuur serie.
Figuur 3: CO2 toont ook een sterke correlatie met de HadSST3 temperatuur data set (r = 0,878 [p=0,000]).
Uit bovenstaande beschrijving blijkt dat voorafgaand aan het jaar 1970 de omvang van de correlaties tussen CO2 en de diverse temperatuur series duidelijk lager is t.o.v. de correlatie voor gehele periode vanaf 1880. Bovendien blijkt uit figuur 3 dat de temperatuurstijging van het zeewateroppervlak tijdens de 41 jaar tussen de secundaire minima van 1902 en 1943 (+0,408 °C) zelfs duidelijk groter is dan de temperatuurstijging tijdens de 43 jaar tussen 1965 en 2008 (+0,368 °C). Dit vormt een concrete aanwijzing dat CO2 niet grotendeels verantwoordelijk kan zijn geweest voor de temperatuurstijging gedurende beide periodes.
Bij de primaire minima valt in figuur 3 ook op dat de snelheid van de temperatuurstijging in de 20-jarige periode tussen 1976 en 1996 nauwelijks lager is dan in de 21 jarige periode tussen 1996 en 2017. Ook dit vormt een concrete aanwijzing dat CO2 ook hierbij niet grotendeels verantwoordelijk kan zijn geweest voor de temperatuurstijging tijdens beide periodes.
De karakteristieke dynamiek blijkt zelfs niet exclusief gebonden aan de minima jaren van de zonnecyclus, want de twee paarse curves in figuur 4 maken duidelijk dat het karakteristieke patroon zich ook manifesteert bij de waarden op basis van het 3-jarig gemiddelde rond de minima.
De onderste twee blauwe curves in figuur 4 maken duidelijk dat de karakteristieke dynamiek zich ook manifesteert bij de totale zonnestraling. Want de primaire minima series van de TSI tonen immers bij benadering een soortgelijk patroon waarbij na een daling van de primaire TSI minima gedurende een zonnecyclus twee opeenvolgende magnetische zonnecycli volgen waarbij de TSI stijgt. Hierbij valt nog wel op dat de TSI secundaire minima een afwijking toont in het patroon bij de overgang van de periode 1901-1903 naar de periode 1921-1923 omdat hierbij een (kleine) daling wordt aangetroffen, terwijl de temperatuur bij de secundaire minima van deze overgang daarentegen een stijging toont.
Figuur 4: De totale zonnestraling (TSI) toont op basis van het 3-jarige gemiddelde rond de minima vrijwel hetzelfde karakteristieke patroon dat zich ook bij de temperatuur manifesteert. Enkel de secundaire minima tonen bij de eerste overgang van de temperatuur en de TSI een verschil in de richting van de trend.
Een opvallend verschil tussen de zeeoppervlaktewatertemperatuur en de TSI is dat in het laatste perspectief de curve met de secundaire TSI waarden grotendeels duidelijk onder de primaire TSI waarden ligt. In de periode t/m de jaren ’80 ligt de curve van de secundaire temperatuur waarden daarentegen grotendeels boven de primaire temperatuur waarden. Dit wijst in de richting van de mogelijkheid dat de samenstelling van de zonnestraling tijdens de primaire en secundaire zonneminima mogelijk wezenlijk van elkaar verschilt waardoor een lagere TSI gepaard kan gaan met hoge temperaturen. Dit fenomeen toont een duidelijke parallel met de Gnevyshev-Ohl regel16, waarvan bekend is dat deze gepaard gaat met zonne-proton gebeurtenissen en structurele veranderingen in het magnetische veld van de zon17 – dit veld is bepalend voor de hoeveelheid kosmische straling die de aarde kan bereiken. Logischerwijs speelt de magnetische cyclus van de zon dus ook een rol bij de samenstelling van de atmosfeer van de aarde en beïnvloed via dit mechanisme ook het klimaat18.
Figuur 4 toont voor beide perspectieven een trendkanaal in de vorm van gele zones dat is gebaseerd op de primaire minima, ofwel: de meeste stabiele fase van de zonnecyclus. Immers, enkel bij de primaire minima bevinden de polen van de zon zich in de oorspronkelijke positie; de polen zijn daarentegen van positie gewisseld bij de secundaire minima. Enkel bij de TSI liggen de gemiddelde waarden van de laatste twee primaire periodes (1984-86 en 2016-18) binnen het bijbehorende trendkanaal, terwijl bij de zeeoppervlaktewatertemperatuur de gemiddelde waarde van de laatste twee primaire periodes zich ruim boven het trendkanaal bevinden. Een bevestiging hiervoor vormt de relatief grote afstand tussen de temperatuur en de TSI bij deze periodes. Het grootste verschil tussen de temperatuur en de TSI manifesteert zich bij de overgang tussen de primaire jaren 1975-77 en 1995-97: enkel de temperatuur is gedurende deze overgang duidelijk opgelopen terwijl de TSI slechts een minimale stijging toont.
Ook blijkt uit figuur 4 tevens dat de afstand tussen de temperatuur en de TSI in de periode t/m de periode 1984-86 stabiel is gebleven. Dit suggereert dat opwarming bovenop de impact van de geleidelijk toegenomen activiteit van de zon ogenschijnlijk pas na de midden jaren ’80 duidelijk is ontstaan. Hierbij kunnen we hierbij vaststellen dat zowel bij de temperatuur als de TSI de waarde voor de secundaire periode 1984-86 nog duidelijk lager ligt t.o.v. de secundaire periode 1942-44 (nadat in beide perspectieven de waarde voor de periode 1964-66 slechts iets lager ligt dan de periode 1984-86).
De aantasting van de ozonlaag + het ontstaan van het seizoensgerelateerde gat in de ozonlaag bij de zuidpool heeft zich vanaf het jaar 1979 aangediend. Omdat de ozonlaag verantwoordelijk is voor het blokkeren van ultraviolete [UV] zonnestraling – waardoor een groot deel van het hoogfrequente deel van de zonnestraling het aardoppervlak niet kan bereiken – betekent dit dat de aantasting van de ozonlaag een bijdrage heeft geleverd aan de opwarming van de lagere atmosfeer. Figuur SPM.5 in IPCC AR5 bevestigt dat ozon [O3] een significante bijdrage levert aan de opwarming van de atmosfeer want O3 speelt m.b.t. de stralingsforcering een rol bij maar liefst 5 antropogene emitters, met in 4 gevallen een bijdrage aan de toename van de stralingsforcering19; de grootste bijdrage wordt aangetroffen in relatie tot methaan [CH4].
In navolging van figuur 4 beschrijft paragraaf II dat rond de zonneminima jaren de correlatie tussen CO2 en de zeewateroppervlaktetemperatuur ongeveer even hoog is als de correlatie tussen CO2 en de TSI. Vervolgens wordt in paragraaf III en IV op basis van een twee verschillende analyse technieken beschreven dat de combinatie van zon en ozon de geleidelijke opwarming van de afgelopen 130 jaar grotendeels verklaard.
II – Zeewateroppervlaktetemperatuur en TSI tonen rond zonneminima jaren een vergelijkbaar hoge correlatie met CO2
Nadat in de eerste paragraaf de aandacht werd gericht op een beschrijving van de dynamiek die zichtbaar is bij de minima jaren wordt in het vervolg de blik verruimt door ook de jaren direct voor en na de minima in de analyse te betrekken. Figuur 5 beschrijft dat de correlatie tussen de zeewateroppervlaktetemperatuur en CO2 in de periode vanaf 1880 bij de primaire minima jaren + de direct omringende jaren vrijwel dezelfde omvang toont als de correlatie tussen de zeewateroppervlaktetemperatuur en TSI. Deze correlaties hebben betrekking op in totaal 21 jaren rond de primaire minima; de omvang bedraagt respectievelijk voor zeewateroppervlaktetemperatuur & CO2: 0,916 [p=0,000] en voor zeewateroppervlaktemperatuur & TSI: 0,902 [p=0,000].
Voor de periode t/m eind jaren ’70 blijkt in figuur 5 enkel de correlatie tussen TSI & CO2 met een waarde van 0,813 [p=0,000] niet veel lager te zijn dan voor de gehele periode. Daarentegen is de correlatie tussen temperatuur & CO2 met een waarde van 0,544 [p=0,018] wel duidelijk fors lager t.o.v. de gehele periode.
Figuur 5: Bij de 21 jaren rond de primaire zonneminima voor de gehele periode vanaf het jaar 1880 toont de zeewateroppervlaktetemperatuur [HadSST3] met CO2 een correlatie (0,916 [p=0,000]) van vergelijkbare omvang t.o.v. de correlatie (0,902 [p=0,000]) voor de combinatie van zeewateroppervlaktetemperatuur en TSI [LISIRD]. De periode t/m de jaren ’70 maakt duidelijk dat de zeewateroppervlaktetemperatuur enkel in relatie tot de TSI een stabiele correlatie toont t.o.v. de gehele periode; bij CO2 ligt de correlatie voor deze periode bij de primaire minima op een veel lager niveau.
Vervolgens toont figuur 6 voor de secundaire jaren + de direct omringende jaren dat de correlatie tussen zeewateroppervlaktetemperatuur en CO2 in de periode vanaf 1880 exact dezelfde omvang heeft als de correlatie tussen zeewateroppervlaktetemperatuur en TSI. Deze correlaties hebben betrekking op in totaal 19 jaren en hebben beide een omvang van 0,832 [p=0,000].
Voor de periode t/m de jaren ’70 blijkt ook rond de secundaire minima de correlatie bij de TSI met een waarde van 0,808 [p=0,000] niet veel lager te zijn t.o.v. de gehele periode. Terwijl de correlatie bij CO2 met een waarde van 0,633 [p=0,010] opnieuw fors lager is t.o.v. de gehele periode. Kortom, de primaire en secundaire jaren tonen afzonderlijk ongeveer hetzelfde totaalbeeld: enkel voor de combinatie van de zeewateroppervlaktetemperatuur en TSI wordt een stabiele correlatie aangetroffen.
Figuur 6: Bij de 19 jaren rond de secundaire zonneminima voor de gehele periode vanaf het jaar 1880 toont de zeewateroppervlaktetemperatuur [HadSST3] met CO2 een correlatie (0,832 [p=0,000]) met exact dezelfde omvang als de correlatie bij de combinatie van zeewateroppervlaktetemperatuur en TSI. De periode t/m de jaren ’70 maakt duidelijk dat de zeewateroppervlaktetemperatuur enkel in relatie tot de TSI een stabiele correlatie toont t.o.v. de gehele periode; voor CO2 ligt de correlatie voor deze periode bij de secundaire minima op een beduidend lager niveau.
Wanneer vervolgens de primaire en secundaire jaren worden samengevoegd dan blijkt uit figuur 7 dat het totaalbeeld nauwelijks veranderd t.o.v. de primaire en secundaire jaren afzonderlijk. Voor de 40 jaren verspreid over de gehele periode toont de correlatie tussen de zeewateroppervlaktetemperatuur en CO2 een waarde van 0,885 [p=0,000], welke slechts in beperkte mate afwijkt van de gemiddelde correlatie bij de primaire en secundaire jaren afzonderlijk. De omvang van de correlatie tussen de zeewateroppervlaktetemperatuur en de TSI heeft bij benadering een waarde van vergelijkbare omvang, ofschoon deze correlatie met een waarde van 0,841 [p=0,000] wel iets lager ligt.
M.b.t. de periode t/m eind jaren ’70 ligt de correlatie waarde bij CO2 (r = 0,547 [p=0,001]) voor de combinatie van de primaire en secundaire minima opnieuw een stuk lager dan bij de TSI (r = 0,728 [p=0,000]) het geval is.
Figuur 7: Bij de 40 jaren rond de zonneminima voor de periode vanaf het jaar 1880 toont de zeewateroppervlaktetemperatuur [HadSST3] een correlatie in dezelfde orde van grootte t.o.v. zowel CO2 (r = 0,885 [p=0,000]) als de TSI (r = 0,841 [p=0,000]).
Uit figuur 5 t/m 7 blijkt dat voor de jaren rond de minima van de zonnecyclus de hoge correlatie tussen de zeewateroppervlaktetemperatuur en CO2 geenszins uniek is. Want zowel bij de primaire minima, de secundaire minima en ook bij de combinatie van beide minima series toont de correlatie tussen zeewateroppervlaktetemperatuur en TSI voortdurend een omvang van vergelijkbare grootte. Bovendien blijkt uit de waarden in de 100-jarige periode tussen 1880 en eind jaren ’70 dat de correlatie van de temperatuur met de zon duidelijk meer stabiel is dan de correlatie met CO2.
In dit perspectief is tevens van belang dat enkel m.b.t. de correlatie tussen de TSI en de zeewateroppervlaktetemperatuur geen onduidelijkheid bestaat in termen van oorzaak en gevolg. Hierbij kunnen we hooguit speculeren over de mogelijkheid dat de beschreven verbanden berusten op een spurieus verband – ofschoon er fundamenteel bezien geen concrete aanleiding is om te veronderstellen dat hiervan daadwerkelijk sprake is want de zon vormt immers de drijvende kracht achter het klimaat.
Bij de correlatie tussen CO2 en de zeewateroppervlakte temperatuur is daarentegen geenszins sprake van een eenduidig mechanisme in termen van oorzaak en gevolg. Want enerzijds heeft CO2 als broeikasgas de potentie om zelf een bijdrage te leveren aan een temperatuurstijging. Doch, anderzijds blijkt uit de wet van Henry dat een toename van de temperatuur van het oceaan systeem kan leiden tot een hogere waarde van CO2 in de atmosfeer. Er is hierbij in potentie dus sprake van een inconsistentie. Overigens, de broeikastheorie wordt anno 2020 vooral gedragen op basis van ‘consensus’ terwijl deze theorie op basis van empirische data eigenlijk geenszins als ‘bewezen’ kan worden beschouwd. In 2015 werd zelfs pas het eerste empirisch bewijs geclaimd waaruit blijkt dat CO2 enige invloed (~10% van de trend) heeft bij de ’terugstraling’ van lange golf straling (infraroodstraling) vanuit de atmosfeer20. Een kanttekening vormt hierbij dat van de natuurlijke cycli bekend is dat CO2 de temperatuur volgt en niet andersom. Dit is van toepassing op zowel korte als de lange termijn cycli, zoals: de dagelijkse cyclus21, de seizoenscyclus21 en de ijstijden cyclus22.
Tenslotte toont figuur 7 nog een belangrijk detail. Want enkel bij de TSI toont de periode t/m de jaren ’70 een duidelijk lagere correlatie nadat de beide minima series zijn samengevoegd (r = 0,728 [p=0,000]); terwijl uit figuur 5 & 6 blijkt dat de correlaties bij de primaire minima (r = 0,813 [p=0,000]) en de secundaire minima (r = 0,808 [p=0,000]) afzonderlijk duidelijk op een hoger niveau liggen. In de volgende paragraaf zal blijken dat dit fenomeen via een correctie (gericht op de secundaire minima) eenvoudig kan worden geneutraliseerd; na toepassing van de correctie zal blijken dat voor de temperatuur en de zon bij de gemiddelde waarden over 3 jaar rond de minima zelfs een bijna perfecte correlatie ontstaat voor de periode t/m de jaren ’80.
III – Na correctie toont zon bijna perfecte correlatie met zeewateroppervlaktetemperatuur voor periode t/m midden jaren ’80
In de eerste paragraaf beschrijft figuur 4 dat binnen de 22-jarige magnetische zonnecyclus tussen de primaire en secundaire minima een structureel fenomeen wordt aangetroffen dat een parallel oplevert met de regel van Gnevyshev-Ohl (dit betreft een regel die overigens zelf enkel betrekking heeft op het aantal zonnevlekken bij de maxima). De secundaire TSI waarden blijken zich op een structureel lager niveau te bevinden dan de primaire TSI waarden; echter, bij de temperatuur is een tendens zichtbaar in de tegenovergestelde richting. Vervolgens heeft figuur 7 in de tweede paragraaf duidelijk gemaakt dat bij het samenvoegen van de primaire en secundaire minima een deel van de correlatie tussen de zeewateroppervlaktetemperatuur en de TSI verloren gaat – dit effect is vooral bij de periode t/m de jaren ’70 duidelijk zichtbaar.
Via een eenvoudige correctie gericht op de secundaire minima (waarbij de TSI waarden met +0,123 W/m2 zijn verhoogd) kan de daling van de correlatie ongedaan worden gemaakt. Figuur 8 beschrijft het resultaat na de correctie (de correctie heeft enkel betrekking op het rechtse panel van figuur 7; het linker panel van figuur 7 is in figuur 8 ongewijzigd gebleven). Na toepassing van de correctie blijkt de correlatie tussen zeewateroppervlaktetemperatuur en TSI voor de combinatie van de beide minima series in de periode t/m de jaren ’70 te stijgen naar een waarde van 0,813 [p=0,000]. Na de correctie komt deze correlatie exact overeen met de correlatie waarde van de primaire minima (0,813 [p=0,000]); de afwijking van de correlatie waarde bij de secundaire minima (0,808 [p=0,000]) blijkt hierbij ook zeer gering. Bovendien blijkt na toepassing van de correctie dat voor de gehele periode de correlatie voor de combinatie van de primaire en secundaire minima (0,874 [p=0,000]) ook iets is gestegen t.o.v. de waarde zonder de correctie (figuur 7 toont voor de combinatie van de primaire en secundaire minima voor de gehele periode een correlatie met een waarde van 0,841 [p=0,000]).
Figuur 8: Na verhoging van de secundaire minima met 0,123 W/m2 blijkt voor de periode t/m de jaren ’70 de correlatie tussen zeewateroppervlaktetemperatuur en TSI bij de combinatie van de beide minima series hersteld tot een waarde van 0,813 [p=0,000]; deze gecorrigeerde correlatie waarde komt exact overeen met de waarde bij de primaire minima (0,813 [p=0,000]) en de afwijking is bovendien zeer gering t.o.v. de waarde bij de secundaire minima (0,808 [p=0,000]).
Figuur 8 beschrijft tevens dat de temperatuur impact van de zon tijdens de meest recente periode vanaf de jaren ’90 rond de minima een gemiddelde waarde toont van 1,14 °C per W/m2; deze waarde komt bij benadering overeen met de gemiddelde waarde van 1,08 °C per W/m2 die wordt aangetroffen voor de jaren rond de minima in de periode 1880-1980’s. Diverse tussenliggende periodes tonen bovendien waarden met dezelfde orde van grootte.
Ook tonen de correlaties tussen temperatuur en zon bij een vergelijking tussen de periode t/m de 1970’s en de gehele periode een zeer hoog niveau van consistentie (verschil 0,874 – 0,813 => levert 0,061); terwijl de correlatie tussen temperatuur en CO2 bij een vergelijking tussen beide periodes een laag niveau van consistentie toont (verschil 0,885 – 0,547 => levert 0,338).
In navolging van figuur 8 wordt in figuur 9 het beeld getoond dat na de correctie ontstaat op basis van de 3-jarig gemiddelde waarden rond de minima. Het linker panel van figuur 9 toont voor CO2 dezelfde karakteristieke dynamiek met een oscillerende beweging die in paragraaf I voor de individuele primaire minima en secundaire minima jaren afzonderlijk is beschreven; deze dynamiek blijft dus behouden in het perspectief van het 3-jarig gemiddelde rond de minima.
In het rechter panel van figuur 9 toont de zon een bijna perfecte correlatie met de temperatuur over de gehele periode met uitzondering van de overgang tussen de minima periodes in de jaren ’80 en ’90. Van belang is dat de periode vanaf 1979 t/m de midden jaren ’90 bekend staat als het tijdspanne waarin de ozon problematiek is ontstaan. In 1991 bereikte de ozonconcentratie voor het eerst het niveau van 100 DU en enkele jaren later volgde in 1994 het dieptepunt; vanaf de eind jaren ’90 zijn de ozon niveaus vervolgens gestabiliseerd23.
Figuur 9: Na toepassing van de correctie (gericht op de secundaire minima: +0,123 W/m2) toont het 3-jarig TSI gemiddelde rond de minima voor de zon een bijna perfecte correlatie met de zeewateroppervlaktetemperatuur gedurende bijna de gehele periode; enkel de overgang tussen de minima jaren in de jaren ’80 en ’90 toont een inconsistent verloop tussen beide factoren. Deze inconsistentie valt samen met het tijdspanne waarin het aan de seizoenen gerelateerde gat in de ozonlaag bij de zuidpool is ontstaan.
Figuur 9 toont een opmerkelijk beeld want zowel voor de periodes t/m midden jaren ’70, de periode t/m de jaren ’80, als ook de gehele periode toont de combinatie van de zeewateroppervlaktetemperatuur en de totale zonnestraling een bijna perfecte correlatie. Bovendien blijkt dat de correlaties op basis van het 3-jarig gemiddelde rond de minima tussen temperatuur en CO2 (zie linker panel) voor alle drie de periodes consequent lager zijn dan de correlaties tussen temperatuur en totale zonnestraling (zie rechter panel). Enkel de correlaties met de zon tonen voor alle drie de periodes een stabiel beeld; hieruit blijkt dat de zon een onderliggende verklarende factor vormt voor het ontstaan van de sterke statistische correlatie tussen CO2 en de temperatuur. Kortom, de stabiele consistente correlaties tussen de zon en de temperatuur tonen aan dat de zon logischerwijs grotendeels verantwoordelijk is geweest voor de temperatuurstijging (in paragraaf VI wordt de mogelijkheid dat CO2 hierbij ook een rol heeft gespeeld nader onderzocht).
In figuur 10 wordt de impact van de correctie op basis van de 22-jarige zonnecyclus (via de secundaire TSI minima) op een meer directe manier visueel weergegeven voor de waarden op basis van het 3-jarig gemiddelde. Figuur 10A en 10B beschrijven respectievelijk het beeld zonder en met de correctie; figuur 10C beschrijft vervolgens de impact nadat de (inconsistente) overgang tussen de minima periodes in de jaren ’80 en ’90 is geneutraliseerd.
Uit figuur 10 blijkt dat de 3-jarige periodes rond de minima via slechts 2 stappen (lees: 2 correcties) een consistente en tevens ‘bijna perfecte correlatie’ tonen m.b.t. de combinatie van de zon en de temperatuur voor de gehele periode. De verhouding tussen de schalen voor de temperatuur en de totale zonnestraling is vastgesteld m.b.v. een regressie analyse op basis van de 3-jarige waarden voor de minima in de periode t/m de jaren ’80 (dit betreft data over een tijdspanne van bijna 100 jaar vanaf de 3-jarige periode rond het primaire minimum in 1890). Deze verhouding komt overeen met een zonnegevoeligheid van 1,26 °C per W/m2 op basis van de TSI aan de top van de atmosfeer (in paragraaf IX wordt een getalsmatige beschrijving gegeven voor het perspectief van het aardoppervlak + de noodzaak van een natuurkundig versterkend mechanisme voor de invloed van de zon).
Figuur 10: Na correcties voor de 22-jarige magnetische zonnecyclus en de ozonproblematiek toont de totale zonnestraling een consistente en ‘bijna perfecte correlatie’ met de zeewateroppervlaktetemperatuur. Figuur 10A toont de 3-jarig gemiddelde minima waarden voor de LISIRD TSI en HadSST3 zeewateroppervlaktetemperatuur; in figuur 10B zijn de secundaire [S] TSI waarden verhoogd met een waarde van +0,123 W/m2 (= een correctie i.v.m. de omwisseling van de magnetische polen in het perspectief van de 22-jarige zonnecyclus); tenslotte is in figuur 10C een 2de correctie toegepast (i.v.m. ozonproblematiek) waarbij de impact van de overgang tussen de periode 1984-86 en 1995-97 is geneutraliseerd bij de laatste 3 minima periodes.
Figuur 10 beschrijft dat afgezien van het deel van de opwarming dat is ontstaan t.g.v. de ozonproblematiek (impact: 0,266 °C), het restant (impact: 0,548 °C) van de totale opwarming (impact: 0,814 °C) bij benadering in potentie geheel kan worden verklaard door de zon – na toepassing van de correctie gericht op de secundaire minima [S]. Want zowel figuur 10A als figuur 10B beschrijft dat de zon afgelopen 130 jaar in het perspectief van de primaire minima [P] heeft gezorgd voor een opwarming van 0,581 °C en de combinatie van figuur 10B & 10C beschrijft indicatief dat de zon in combinatie met de ozonproblematiek voor 0,847 °C (= 0,581 °C + 0,266 °C) opwarming heeft gezorgd. Opvallend bij figuur 10C is dat de afwijking tussen de temperatuur en de TSI enkel bij de eerste 5 minima periodes (1890s t/m 1930s) relatief groot is t.o.v. de relatief kleine verschillen bij de laatste 7 minima periodes (1940s t/m 2010s).
Echter, in figuur 10 is nog geen rekening gehouden met de mogelijkheid dat de zon in combinatie met andere factoren mogelijk een groter deel van de variantie zou kunnen verklaren. In de volgende paragrafen zijn erop gericht om dit nader te onderzoeken op basis van 5 klimatologische componenten: TSI, ozon, CO2, AOD & ENSO.
IV – Zon verklaart t/m jaren ’80 maar liefst 93% variantie zeewateroppervlaktetemperatuur
Een analyse gericht op een vijftal klimatologische componenten maakt duidelijk dat de aangepaste TSI (na een correctie gericht op de secundaire minima) weinig ruimte laat voor de invloed van andere factoren. Uit onderstaand overzicht blijkt dat voor de periode t/m de jaren ’80 in het perspectief van het 3-jarig gemiddelde rond de minima maar liefst 93% van de variantie in de zeewateroppervlaktetemperatuur door de aangepast TSI wordt verklaard.
• TSI [LISIRD] met aanpassing (+0,123 W/m2) van de secundaire waarden:
– Volledige periode: R = 0,93; R-kwadraat = 0,87 (verklaarde variantie = 87%); p=0,000
– Periode t/m ’80s: R = 0,96; R-kwadraat = 0,93 (verklaarde variantie = 93%); p=0,000
• TSI [LISIRD] zonder aanpassing van de secundaire waarden:
– Volledige periode: R = 0,89; R-kwadraat = 0,80 (verklaarde variantie = 80%); p=0,000
– Periode t/m ’80s: R = 0,85; R-kwadraat = 0,72 (verklaarde variantie = 72%); p=0,002
• CO2:
– Volledige periode: R = 0,92; R-kwadraat = 0,84 (verklaarde variantie = 84%); p=0,000
– Periode t/m ’80s: R = 0,66; R-kwadraat = 0,44 (verklaarde variantie = 44%); p=0,037
• Ozon (omvang gat in ozonlaag):
– Volledige periode: R = 0,82; R-kwadraat = 0,67 (verklaarde variantie = 67%); p=0,001
– Periode t/m ’80s: (geen analyse mogelijk omdat alle waarden nul bedragen voor deze periode)
• AOD [NASA]:
– Volledige periode: R = 0,30; R-kwadraat = 0,09 (verklaarde variantie = 9%); p=0,323
– Periode t/m ’80s: R = 0,01; R-kwadraat = 0,00 (verklaarde variantie = 0%); p=0,986
• ENSO [ENS ONI met 6 maanden vertraagde impact]:
– Volledige periode: R = 0,11; R-kwadraat = 0,01 (verklaarde variantie = 1%); p=0,712
– Periode t/m ’80s: R = 0,39; R-kwadraat = 0,15 (verklaarde variantie = 15%); p=0,271
Uit dit overzicht blijkt dat op basis van de individuele componenten enkel de TSI meer dan 50% van de variantie van de zeewateroppervlaktetemperatuur t/m de jaren ’80 verklaard; dit geldt voor de TSI zowel met als zonder de correctie.
Tevens is m.b.v. een enkelvoudige regressie analyse [uitgevoerd met het statistiekprogramma PSPP] onderzocht of CO2 in combinatie met de gecorrigeerde TSI een bijdrage kan leveren aan de verklaarde variantie voor de periode t/m de minima periode 1984-86. Dit blijkt niet het geval te zijn want de verklaarde variantie op basis van enkel de gecorrigeerde TSI bedraagt 93%, terwijl de gecorrigeerde TSI in combinatie met CO2 resulteert in een verklaarde variantie van slechts 91% (op basis van ‘bijgestelde R-kwadraat’ waarden); bovendien is de bijdrage van CO2 hierbij niet significant.
Ook is onderzocht in hoeverre de AOD en/of de ENSO al dan niet in combinatie met CO2 een bijdrage levert aan de verklaarde variantie; dit blijkt voor zowel de individuele factoren als alle mogelijke combinaties tussen deze factoren ook niet het geval te zijn. Dit impliceert dat de overige factoren voor de periode t/m de jaren ’80 geen meerwaarde genereren ten opzicht van de impact van de gecorrigeerde TSI.
Overigens, de combinatie van de TSI en CO2 levert ook geen meerwaarde op voor de 72% verklaarde variantie die wordt gevonden op basis van de ongecorrigeerde TSI. Want een regressie analyse wijst uit dat de verklaarde variantie op basis van de bijgestelde R-kwadraat ook daalt naar 70% voor de combinatie van de ongecorrigeerde TSI en CO2. Bovendien levert opnieuw enkel de TSI component een significante bijdrage aan de combinatie. En ook hier blijken combinaties met de AOD en/of de ENSO voor de periode t/m de jaren ’80 in het perspectief van de 3-jarig gemiddelde waarden rond de minima zonder correctie geen meerwaarde te genereren in termen van de verklaarde variantie (op basis van ‘bijgestelde R-kwadraat’ waarden).
V – Sinds eind 19de eeuw verklaren zon en ozon 96% variantie zeewateroppervlaktetemperatuur
In paragraaf III werd een eerste indicatieve inschatting gepresenteerd voor de impact van de aangepaste TSI in combinatie met ozon; hierbij werd impliciet verondersteld dat de impact van de ozonproblematiek sinds de jaren ’90 stabiel is gebleven. Eerder werd in het februari artikel gebruik gemaakt van de omvang van het aan de seizoenen gerelateerde gat in de ozonlaag bij Antarctica8 om de invloed van de verzwakte ozonlaag meer nauwkeurig te bestuderen.
Een regressie analyse gericht op de waarden op basis van het 3-jarig gemiddelde wijst uit dat de aangepaste TSI in combinatie met de omvang van het gat in de ozonlaag een bijgestelde R-kwadraat waarde oplevert van 0,96; dit impliceert dat 96% van de zeewateroppervlaktetemperatuur variantie wordt verklaard door de combinatie van zon en ozon voor de gehele periode rond het minimum jaar 1890. Bovendien leveren beide componenten een hoog significante bijdrage aan dit resultaat (met p-waarde: 0,000). Zonder de correctie gericht op de minima verklaard de combinatie voor de gehele periode 91% van de variantie in de zeewateroppervlaktetemperatuur.
Tevens is onderzocht in hoeverre de componenten CO2, AOD en ENSO voor de gehele periode meerwaarde genereren in termen van de verklaarde variantie binnen het perspectief van de 3-jarig gemiddelde waarden bij de minima. Hiervan blijkt geenszins sprake te zijn; dit geldt overigens voor zowel de TSI waarden zonder correctie als ook de TSI waarden met correctie gericht op de secundaire minima.
VI – Sinds de 17de eeuw zorgde de zon voor 1,1 °C opwarming v/d zeewateroppervlaktetemperatuur
In paragraaf III is m.b.t. figuur 10 (na toepassing van de correctie gericht op de secundaire minima) via een regressie analyse een zonnegevoeligheid beschreven van 1,26 °C per W/m2. Bovendien blijkt uit figuur 10C dat na een aanvullende correctie gericht op de overgang tussen de periode 1984-86 en de periode 1995-97 de zon een indicatieve “bijna perfecte correlatie” toont met de zeewateroppervlaktetemperatuur.
Vervolgens is in paragraaf IV vastgesteld dat na de correctie gericht op de secundaire minima de TSI 93% verklaard van de variantie in de zeewateroppervlaktetemperatuur voor de periode t/m de jaren ’80. En paragraaf V heeft duidelijk gemaakt dat de gecorrigeerde TSI in combinatie met de omvang van het gat in de ozonlaag bij de zuidpool maar liefst 96% verklaard van de variantie over de gehele periode sinds het laatste decennium van de 19de eeuw.
Van belang is dat deze resultaten zijn gebaseerd op waarden over een 3-jarige periode. Wanneer de zonnegevoeligheid voor de gemiddelde waarden over 3 jaar m.b.t. de gehele periode wordt berekend in combinatie met de omvang van het gat in de ozonlaag, dan wordt een waarde aangetroffen van 1,23 °C per W/m2 (verklaarde variantie: 96%).
Echter, wanneer de zonnegevoeligheid wordt berekend op basis van de individuele jaren t/m de jaren ’80 dan wordt voor de zonnegevoeligheid een waarde aangetroffen van 1,07 °C per W/m2 (verklaarde variantie: 63%). En een berekening van de zonnegevoeligheid op basis van de individuele jaren in combinatie met de omvang van het gat in de ozonlaag resulteert in een waarde van 0,96 °C per W/m2 (verklaarde variantie: 84%). Hierbij ontstaat de indruk dat in het perspectief van individuele jaren ‘klimaatruis’ (via bijvoorbeeld fase verschillen) een rol speelt bij het maskeren van de zonnegevoeligheid.
De aangetroffen waarde voor de zonnegevoeligheid is dus wel sterk afhankelijk van de gekozen rekenmethode. Omdat de verklaarde variantie (96%) het hoogste is bij de waarde voor de zonnegevoeligheid van 1,23 °C per W/m2 op basis van het 3-jarig gemiddelde over de gehele periode via de combinatie van de zon en ozon, lijkt de keuze gerechtvaardigd om op basis van deze waarde een inschatting te maken voor de opwarming die de zon sinds het Maunder minimum aan het einde van de 17de eeuw heeft veroorzaakt.
In de tussentijd is de TSI gestegen van een waarde van 1360,274 W/m2 tijdens de minima van de laatste 4 decennia van de 17de eeuw naar een waarde van 1361,215 W/m2 tijdens het meest recente primaire minimum jaar 2017. Dit komt overeen met een stijging van 0,941 W/m2 over een periode van ongeveer 330 jaar.
De stijging van 0,941 W/m2 levert in combinatie met een zonnegevoeligheid van 1,23 °C per W/m2 een temperatuurstijging op van 1,157 °C in 330 jaar. Omgerekend komt dit overeen met een gemiddelde temperatuurstijging van ruim 0,35 °C per eeuw; voor de meest recente periode is de gemiddelde waarde echter 2x groter, want: sinds het 3-jarig minimum rond het jaar 1912 verklaart de zon op basis van de LISIRD ruim 0,7 °C van de opwarming tijdens de afgelopen 110 jaar (waarvan 0,38 °C tussen het 3-jarige minimum rond 1912 en 1996 over een periode van 84 jaar = gemiddeld 0,45 °C per 100 jaar).
* In het februari artikel is vermeld dat Zharkova et al. (24 juni 2019)24 op basis van diverse magnetische eigenschappen van de zon een natuurlijk impact trend van gemiddeld 0,5 °C voor de 20ste eeuw heeft beschreven. Op 4 maart 2020 werd het betreffende artikel door het tijdschrift Nature ingetrokken tegen de zin in van 3 van de 4 auteurs (dit is gebeurd onder druk van bezwaren die voornamelijk betrekking hebben op een gemaakte veronderstelling m.b.t. het bestaan van niet-gecorreleerde fluctuaties in de beweging van de zon en de aarde rond het barycentrum; zowel de omvang als de richting van deze fluctuaties wordt betwist door peer reviewers op basis van de veronderstelling dat de beweging van zon en aarde beide onder dezelfde invloed staat van de planeet Jupiter + enkele andere planeten).
VII – Pre-satelliet tijdperk: rond primaire minima tonen andere data sets hetzelfde profiel
In voorgaande paragrafen is gebleken dat rond de minima het profiel van de LISIRD TSI data set een bijzonder sterke parallel toont met de HadSST3 data set voor de zeewateroppervlaktetemperatuur. In deze paragraaf wordt de combinatie van beide data sets in een breder perspectief geplaatst via een vergelijking met de waarden op basis het 3-jarig gemiddelde rond de primaire minima in het pre-satelliet tijdperk. Hierbij is gebruik gemaakt van in totaal 4 TSI data sets (LISIRD, IPCC AR5, Satire S&T en NRLTSI2) en 4 temperatuur data sets (HadSST3, HadCRUT4, GISSTEMP v4 en GISS SST). Zowel de HadSST3 data set als de GISS SST data set hebben betrekking op de zeewateroppervlaktetemperatuur.
Uit figuur 11 blijkt dat alle 8 data sets voor de primaire minima jaren in het pre-satelliet tijdperk bij benadering hetzelfde profiel tonen. Bij iedere data sets beschrijft het jaar 1912 de laagste waarde; 1890 en 1933 tonen hogere waarden en bij 1954 en 1976 zijn de waarden nog hoger. Opvallend is ook dat de gemiddelde waarden van de 4 TSI data sets enerzijds en de gemiddelde waarden van de 4 temperatuur data sets anderzijds een correlatie tonen van 0,928 [p=0,011].
Figuur 11: Een vergelijking tussen 4 TSI data sets (LISIRD, IPCC AR5, Satire S&T en NRLTSI2) en 4 temperatuur data sets (HadSST3, HadCRUT4, GISSTEMP v4 en GISS SST) toont voor het pre-satelliet tijdperk bij alle data sets hetzelfde patroon rond de primaire minima. Alle data sets tonen de laagste waarde bij de periode rond 1912; 1890 en 1933 tonen hogere waarden en bij 1954 en 1976 worden nog hogere waarden aangetroffen.
Figuur 11 beschrijft ook dat de interne consistentie tussen de 4 TSI data sets iets hoger is dan bij de 4 temperatuur data sets het geval is. Dit kan in potentie deels worden verklaard doordat 2 van de temperatuur data sets betrekking hebben op de temperatuur van het zeewateroppervlak (HadSST3 en GISS SST) en de 2 andere temperatuur data sets betrekking hebben op de mondiale temperatuur (HadCRUT4 en GISSTEMP v4). Echter, het is ook opmerkelijk dat vooral de GISS SST temperatuur data set van de NASA een relatief grote afwijking beschrijft t.o.v. de overige data sets. Dit impliceert dat de GISS SST minder consistent is t.o.v. de overige 6 data sets dan bij de HadSST3 data set het geval is.
Het is ook interessant om vast te stellen dat de correlatie tussen de GISS SST en GISSTEMP v4 met een waarde van 0,942 duidelijk ook minder consistent is dan de correlatie tussen de HadSST3 en de HadCRUT4 welke 0,993 bedraagt. Kortom, de data sets van het Hadley Centre zijn duidelijk meer consistent t.o.v. elkaar dan bij de data sets van de NASA het geval is.
Curieus is dat de GISSTEMP v4 data set met 3 van de 4 TSI data sets in figuur 11 een correlatie toont waarbij de waarde nauwelijks lager is dan de waarde van de correlatie met de bijbehorende GISS SST data set. Bij een onderlinge vergelijking tussen alle 8 data sets kan hieruit worden geconcludeerd dat de GISS SST data set met afstand de grootste afwijking toont. Opvallend is dat de afwijking tussen de GISS SST en de twee temperatuur data sets van het Hadley Centre (HadCRUT4 en HadSST3) zelfs duidelijk groter is dan de onderlinge afwijking tussen diverse TSI en temperatuur data sets.
Dit impliceert dat de TSI data sets en de temperatuur data sets onderling niet gemakkelijk van elkaar te onderscheiden zijn. De interne consistentie tussen diverse combinaties van TSI en temperatuur data sets blijkt zelfs groter dan tussen de beide temperatuur data sets van het Hadley Centre en de NASA – waarbij vooral de GISS SST zich manifesteert als een data set met een opvallend grote afwijking t.o.v. de andere data sets.
Relevant is ook dat de LISIRD met 6 van de 7 overige data sets een correlatie toont die hoger is dan de correlatie van de gemiddelde waarden van de TSI data sets en de temperatuur data sets; ook bij deze vergelijking vormt de GISS SST de enige uitzondering waarbij dit niet het geval is. Opvallend is ook dat de correlatie tussen LISIRD TSI en de gemiddelde waarden van de 4 temperatuur data sets (0,962) hoger is dan de correlatie tussen de GISS SST en de gemiddelde waarden van de 4 temperatuur data sets (0,919).
Uit het totaalbeeld blijkt dat in tegenstelling tot de uitzonderingspositie van de GISS SST data set de bijbehorende GISSTEMP v4 data set voor de zeewateroppervlaktetemperatuur daarentegen wel relatief sterke correlaties toont met de vier TSI data sets (waarbij de correlatie waarden consequent het p=0,01 significantie niveau overtreffen). Kortom, de beide data sets voor de mondiale temperatuur tonen gezamenlijk een sterker patroon van correlaties met de TSI data sets dan het gemiddelde van de beide temperatuur data sets voor het zeewateroppervlak het geval is.
Het eerder beschreven profiel dat bij alle 8 data sets is aangetroffen kan voor de 4 temperatuur data sets nog nader worden gespecificeerd. Onderstaand overzicht toont o.a. dat vooral de temperatuurverschillen tussen de periodes rond het jaar 1912 en het jaar 1976 zeer gering zijn (deze twee periodes vormen tevens de meest recente bodemfases van de multi-decadale cyclus, zoals beschreven in het augustus 2019 artikel). De verschillen liggen binnen een bandbreedte van slechts 0,022 °C. Dit betekent dat de 4 temperatuur data sets min of meer dezelfde temperatuur stijging tonen tussen de periodes rond de jaren 1912 en 1976. Dit impliceert dat er sprake is van hoge consensus m.b.t. de omvang van de temperatuurstijging in de periode rond deze minima en dit blijkt van toepassing op zowel beide zeewateroppervlaktetemperatuur data sets als beide mondiale temperatuur data sets.
1890 (= 1889-1891): HadSST3 +0,215 °C; HadCRUT4 +0,163 °C; GISSTEMP v4 +0,160 °C; GISS SST +0,230 °C;
1912 (= 1911-1913): HadSST3 +0,0 °C; HadCRUT4 +0,0 °C; GISSTEMP v4 +0,0 °C; GISS SST +0,0 °C;
1933 (= 1934-1935): HadSST3 +0,298 °C; HadCRUT4 +0,288 °C; GISSTEMP v4 +0,193 °C; GISS SST +0,133 °C;
1954 (= 1953-1955): HadSST3 +0,440 °C; HadCRUT4 +0,394 °C; GISSTEMP v4 +0,320 °C; GISS SST +0,266 °C;
1976 (= 1975-1977): HadSST3 +0,374 °C; HadCRUT4 +0,354 °C; GISSTEMP v4 +0,360 °C; GISS SST +0,376 °C;
1996 (= 1953-1955): HadSST3 +0,711 °C; HadCRUT4 +0,767 °C; GISSTEMP v4 +0,800 °C; GISS SST +0,683 °C;
2017 (= 2016-2018): HadSST3 +1,029 °C; HadCRUT4 +1,158 °C; GISSTEMP v4 +1,316 °C; GISS SST +1,035 °C.
In de laatste paragraaf (X Discussie & conclusie) wordt op basis van de zonnegevoeligheid berekend dat de opwarming die tussen de 17de eeuw (op basis van het Maunder minimum) en de 3-jarige periode rond het jaar 1912 ongeveer 0,5 °C bedraagd. Dit impliceert dat de zeewateroppervlaktetemperatuur sinds de 17de eeuw in totaal met 1,5 °C is gestegen en voor de atmosfeer ligt de waarde iets 0,15-0,30 °C met een waarde van 1,65-1,80 °C.
Tenslotte wordt bij de procentuele stijging tussen de 3-jarige periodes rond de jaren 1996 en 2017 t.o.v. de stijging tussen de 3-jarige periodes rond de jaren 1976 en 1996 een opmerkelijk verschil aangetroffen. Want de beide data sets van het Hadley Centre tonen een kleine vertraging in de temperatuurstijging terwijl de beide data sets van de NASA een relatief groter versnelling tonen.
Overzicht van de procentuele verschillen tijdens het verloop van de laatste 2 zonnecycli:
– data sets Hadley Centre: HadSST3 -5,6%; HadCRUT4 -5,3%;
– data sets NASA: GISSTEMP v4 +17,3%; GISS SST +14,7%.
Deze procentuele verschillen beschrijven een fundamentele inconsistentie tussen de beide data sets van het Hadley Centre en de beide data sets van de NASA.
VIII – Satelliet tijdperk: ACRIM-PMOD controverse is cruciaal voor invloed van zon
In paragraaf VI van het februari artikel is beschreven dat sinds de jaren ’90 sprake is van controverse over de invloed van de zon. Er is beschreven dat twee van de drie onderzoeksteams die sinds het begin van de satelliet metingen in 1978 direct verantwoordelijk zijn geweest voor alle facetten van TSI satellietmetingen, zich publiekelijk hebben gedistantieerd van de PMOD methodiek waarop het IPCC haar visie in AR5 heeft gebaseerd25-27.
Dit vormt een cruciale kwestie want uit figuur 8.10 in AR59 (= figuur 12, zie afbeelding) blijkt dat alleen de PMOD een beeld beschrijft waarbij de TSI minima een negatieve trend tonen, terwijl zowel de ACRIM als ook de RIMB en de SORCE/TIM vanaf de jaren ’80 een positieve trend beschrijven voor de minima – met name wanneer rekening wordt gehouden met de 22-jarige magnetische cyclus van de zon. Overigens, de Belgische RIMB beschrijft (net als de LISIRD TSI data set) vanaf het minimum van de midden jaren ’80 een voortdurende stijging.
Het IPCC onderkent in AR5 weliswaar dat bij het bestuderen van lange termijn veranderingen in de activiteit van de zon de aandacht meestal is gericht op de minima omdat deze zowel een meer “stabiele” als een meer “relevante” indicator vormen voor de langetermijntrend dan de maxima9 Echter, het IPCC gebruikt vervolgens de volgende redenering om het belang van de minima alsnog geheel te negeren:
“To avoid trends caused by comparing different portions of the solar cycle, we analyze TSI changes using multi-year running means.”9
Van belang is ook dat het IPCC in haar beschrijvingen veelvuldig refereert aan de 11-jarige zonnecyclus; echter, de 22-jarige magnetische zonnecyclus is hierbij nooit ter sprake gebracht. In het verslag van de “expert review comments” bij het IPCC AR5 rapport (2013) is wel 1x door een expert reviewer terloops gerefereerd aan de 22-jarige cyclus, maar in haar reactie laat het IPCC zelf het onderwerp onbesproken28.
Naast de keuze van het IPCC om in haar analyse niet expliciet rekening te houden met het feit dat vooral de minima indicatief zijn voor de langetermijntrend van de totale zonnestraling, vormt ook het ontbreken van de 22-jarige magnetische zonnecyclus een fundamentele tekortkoming binnen het raamwerk van het IPCC. Want enkel op basis van de 22-jarige cyclus kan het belang van de primaire minima worden onderkend, wat ook van belang is met het oog op de impact van klimaatruis t.g.v. bijvoorbeeld de relatief grote fluctuaties in het UV spectrum van de zon (deze fluctuaties kunnen in de orde van 100x groter zijn dan de fluctuaties binnen het gehele spectrum29). Dit punt is bovendien ook relevant bij het bestuderen van de temperatuur impact van de aantasting van de ozonlaag, waarvan bekend is dat deze een cruciale rol speelt bij blokkeren van de voor de mens schadelijke UV zonnestraling.
In paragraaf VII van het februari artikel is een uitgebreide beschrijving gegeven voor de LISIRD data set. De LISIRD betreft weliswaar geen “officiële” TSI doch deze bevat in de ogen van LASP hoofdonderzoeker Greg Kopp (figuur 13) wel de beste waarden die beschikbaar zijn voor de experts; de data die betrekking heeft op het satelliet tijdperk is gebaseerd op de Community-Consensus TSI Composite30.
Figuur 13: LISIRD auteur Greg Kopp beschrijft de controverse onder TSI experts over invloed van de zon op klimaatverandering.
IX – Fysische onderbouwing voor invloed zon is conceptueel eenvoudiger dan de CO2-hypothese
Deze paragraaf presenteert een beschrijving van de natuurkundige mechanismen die betrokken zijn bij de invloed van respectievelijk de zon (IX-a) en CO2 (IX-b) op het klimaat.
• IX-a Het natuurkundig mechanisme achter de invloed van de zon op het klimaat
De zon staat bekend als de drijvende kracht achter alle klimaat en weersverschijnselen. Het mechanisme laat zich primair gemakkelijk duiden: de temperatuur op aarde volgt de totale zonnestraling tijdens de fase waarbij de primaire minima zich aandienen binnen het perspectief van de 22-jarige magnetische zonnecyclus. De 22-jarige zonnecyclus ontstaat uit een complex van korte en lange termijn cycli op basis van magnetische activiteit, welke bepalend is voor zowel de omvang als de samenstelling van de zonnestraling die de aarde bereikt.
De fase van de primaire minima vormt de meest stabiele en betrouwbare indicator voor de activiteit van de zon op de lange termijn. De minima ontstaan doordat de druk component in de energiegolven van de zon gepaard gaan met een lagere frequentie31 in combinatie met: een hogere amplitude + een groter aantal actieve regionen32. De maxima tonen het omgekeerde patroon: de frequentie is hoger maar de amplitude + het aantal actieve regionen is lager. Ook is bekend dat de samenstelling van de zonnestraling vooral bij de maxima grote fluctuaties toont; dit gaat zelfs gepaard met de vorming van twee maxima die zich verspreid over een periode van 2-3 jaar aandienen. Het eerste maximum wordt gekenmerkt door o.a. een hoog niveau van het verre UV + relatief veel kleine zonnevlekken + zonnevlammen; het tweede maximum wordt gekenmerkt door zowel grote zonnevlekken als grote zonnevlammen en aurora’s.
Dit verklaart waarom juist tijdens maxima relatief gemakkelijk ‘klimaatruis’ ontstaat; de atmosfeer van de aarde kan de minder krachtige hoogfrequente energie van de zon gemakkelijker reflecteren (via bijvoorbeeld Albedo) of absorberen (via bijvoorbeeld afbraak van UV straling in de ozonlaag). In het december artikel is aangetoond dat de correlatie tussen de TSI en de temperatuur bij de minima tot wel 4x hoger is dan bij de maxima het geval is.
UV zonnestraling vormt de primaire bron van energie voor de atmosfeer en speelt een centrale rol bij zowel de verticale, thermische en electronische structuur van de atmosfeer. Hierbij moet wel de kanttekening worden gemaakt dat het UV spectrum 8% van het totale zonnespectrum vormt aan de top van de atmosfeer, waarvan 3-5% overblijft bij het aardoppervlak. Bovendien speelt UV straling een cruciale rol binnen de ozon cyclus in de atmosfeer. Ook dit is van belang omdat ozon warmte genereert in de stratosfeer, zowel door de ultraviolette straling van de zon te absorberen in de hogere atmosfeer (stratosfeer) als door opgaande infraroodstraling uit de lagere atmosfeer (troposfeer) te absorberen.
De zon genereert via UV straling iedere dag opnieuw ongeveer 12% van alle ozon in de atmosfeer; de aantasting van de ozonlaag zorgt ervoor dat vooral meer van de hoog energetische UV-C en UV-B straling dieper kan doordringen in de atmosfeer. Van de 3 mogelijke factoren (UV, kosmische straling en/of zonnewind) die een rol kunnen spelen bij het ontstaan van de versterkende factor vormt UV een kandidaat die in potentie voor grote effecten kan zorgen in de circulatie van de atmosfeer; circulatie modellen suggereren dat de variaties relatief klein zijn. Wel duidt de afkoeling van de stratosfeer die sinds het begin van de jaren ’80 is ontstaan logischerwijs op een verticaal transport van energie vanuit de hogere atmosfeer naar de lagere atmosfeer, waarbij UV een sleutelrol speelt.
Relevant is ook dat zowel in het december artikel als het februari artikel patronen zijn beschreven waaruit blijkt dat de zon ook een duidelijke ‘footprint’ toont in de ENSO cyclus.
De wetenschappelijke literatuur beschrijft dat het temperatuurverschil tussen een passieve zon en een actieve zon in de orde van grootte ligt van 1 °C op basis van boringen in de aardkorst of de ijskappen33; Svensmark beschrijft hiervoor een iets hogere waarde: 1-2 °C34. Dit komt bij benadering overeen met de inschatting dat de zon sinds het Maunder minimum voor ongeveer 1,1 °C opwarming heeft gezorgd (zie paragraaf VI). Dit vereist een hoge versterkende factor want de fluctuaties in de TSI zijn energetisch bezien relatief klein. Echter, de energie van de zon bestaat niet alleen uit de fotonen die via de TSI worden gemeten. Want de energie van de zon bereikt ook via magnetisme en energetische deeltjes de aarde. Zowel de impact op het klimaat als het bijbehorende natuurkundige mechanisme van deze 2 bijkomstige factoren wordt niet meegenomen in de zienswijze van het IPCC. Overigens is pas in 2019 duidelijk geworden dat bijvoorbeeld de kracht van het magnetische veld van de zon tot zeer recent met een factor 10 te laag is ingeschat.
Overigens, de recente extreme omstandigheden bij de zon worden ook aangetroffen bij de activiteit van de zon in termen van het aantal zonnevlekken. In 2004 is door wetenschappers van het Max Planck instituut vastgesteld dat het aantal zonnevlekken in de 2de helft van de 20ste eeuw op een recordniveau is beland binnen het perspectief van de afgelopen 8.000 jaar35. In onderstaande video beschrijft Prof. Nir Shaviv de voortdurende invloed van de zon op het klimaat in het perspectief van de geschiedenis van de aarde.
VIDEO: DTU lezing door Prof. Nir Shaviv over de voortdurende rol van de zon in klimaatverandering;
vanaf 13:30 wordt in de video het perspectief besproken dat in de aanvullende sectie hieronder in figuur 14 wordt getoond.
Figuur 14: De zon heeft een groot temperatuur effect gedurende de 11-jarige zonnecyclus; de impact is 5-7 maal groter dan verwacht op basis van enkel de totale zonnestraling (TSI)34.
DE TSI TOONT ENKEL HET DIRECTE DEEL VAN DE ENERGIE VAN DE ZON
Conceptueel mag de verklaring voor de invloed van de zon op het eerste gezicht wellicht relatief eenvoudig lijken maar getalsmatig betreft vooral het aspect van de noodzakelijke versterkende factor een complexe materie. Getalsmatig is van belang dat slechts een deel van de zonnestraling gemeten aan de top van de atmosfeer het aardoppervlak bereikt en verwarmt. Rekening houdend met de bolvorm van de aarde + een albedo factor van 30-39% (percentages volgens Wikipedia) bereikt slechts 15,25-17,5% van de zonnestraling het aardoppervlak. Svensmark beschrijft voor de kracht van het zonnesignaal in het oceaan systeem tijdens de 11-jarige zonnevlekkencyclus een waarde van 0,2 W/m234 (zie figuur 14).
Energetisch bezien dient hiervoor noodzakelijkerwijs een versterkend mechanisme te bestaan. M.b.t. de versterking van het signaal van de zon denken diverse experts vooral aan een natuurlijk mechanisme via 3 mogelijke factoren: UV, kosmische straling en/of zonnewind. Svensmark als Shaviv beschrijven een (indirecte) versterkende factor voor het signaal van de 11-jarige zonnecyclus in het oceaan systeem, welke er voor zorgt dat de impact in de orde van 5 tot 7 maal groter is dan de TSI signaal zelf34,36. De beschrijving van Svensmark (zie ‘figure 16’ in figuur 14) impliceert dat binnen de 11-jarige zonnecyclus een TSI amplitude van 0,5 W/m2 (= 5x de waarde van 0,1 W/m2 aan het aardoppervlak) aan de top van de atmosfeer (TOA) gepaard gaat met een temperatuur amplitude van 0,05-0,08 °C.
De beschrijving van Svensmark impliceert een waarde van slechts 0,50-0,80 °C per W/m2 aan het aardoppervlak; terwijl de zonnegevoeligheid die in paragraaf III en paragraaf IV is beschreven voor de minima komt overeen met een waarde van 6,0 °C per W/m2 aan het aardoppervlak (op basis van dezelfde vermenigvuldigingsfactor van 5x die door Svensmark wordt gebruikt in combinatie met de waarde: 1,2 °C per W/m2). Dit betekent dat het lange termijn perspectief van de minima bij de temperatuur ontwikkeling een versterkende factor van 7,5 tot 12 vereist t.o.v. het perspectief van de zonnecyclus; dit komt overeen met een versterkende factor met een waarde van 37,5 tot 84 t.o.v. het TSI signaal in het oceaan systeem bij het aardoppervlak.
De omvang van deze getallen kunnen we begrijpen via het feit dat de fluctuaties voor de TSI als geheel relatief klein zijn met een variatie in de orde van 0,1%; echter, de omvang van de fluctuaties verschillen zeer sterk want voor het UV spectrum geldt dat de variatie in de orde van 10-20% van de totale TSI ligt – wat ongeveer een factor 100-200 hoger is t.o.v. het gehele zonnespectrum29. Svensmark beschrijft dat de fluctuaties bij een golflengte van 120-121 nm gepaard gaan met veranderingen in de orde van 40%, wat 400x hoger is dan de fluctuaties van het gehele TSI spectrum34. Bij extreem ultraviolete [EUV] frequenties komen variaties voor die kunnen oplopen tot in de orde van 6%, wat neerkomt op een factor 30 hoger t.o.v. de 0,02% die van toepassing is op zichtbaar licht. Fundamenteel is hierbij ook van belang dat EUV straling bestaat uit hoog energetische fotonen, welke in potentie een hoge impact kan hebben op de atmosfeer.
Uit UV proxies op basis van algen blijkt dat bij Antarctica de hoeveelheid UV straling aan het einde van de 20ste eeuw met ongeveer 50% verder is opgelopen t.o.v. de vorige pieken met waarden van minder dan 1,2 Tscy/TCC die halverwege het vorige millenium hebben plaatsgevonden. Dit resulteert in een hockeystick grafiek die nog steiler oploopt dan bij de zonnevlekken het geval is met waarden van bijna 1,8 Tscy/TCC37 (zie figuur 15).
Kortom, de dynamiek van de invloed van de zon is duidelijk zichtbaar maar getalsmatig is er sprake van een onbegrepen mechanisme. Dit komt vermoedelijk omdat de energie van de zon ontstaat op basis van een combinatie van een directe invloed van: (1) fotonen [UV], in combinatie met indirecte invloeden van: (2) energetische deeltjes [zonnewind] en (3) magnetische velden [kosmische straling].
Via de TSI meten we dus enkel de directe invloed van fotonen. De fluctuaties van de zon ontstaan op basis van magnetisme; dit maakt direct duidelijk dat de impact hiervan (in combinatie met de invloed van kosmische straling) logischerwijs in het perspectief van de kosmische constellaties minstens even groot kan zijn. Onderstaande citaat uit het werk van van Geel & Ziegler38 geeft hiervoor een indicatie:
“Measurements show that between 1964 and the 1990s the total magnetic flux leaving the Sun (solar wind) increased by a factor of 1.4 with surrogate measurements indicating that it increased since the Little Ice Age by 350%, while the GCR flux decreased by about 50% to reach a low in the 1990s.”
Figuur 15: Zowel zonnevlekken (onderste deel afbeelding) als UV proxies op basis van scytonemine pigment gevormd door bacteriën bij algen op Antarctica (bovenste deel afbeelding) tonen aan het einde van de 20ste eeuw zeer hoge niveaus (~1,8 Tscy/TCC) resulterend in een grafiek met de vorm van een ‘hockeystick’; hierbij is bij de UV proxies het verloop nog steiler dan bij de zonnevlekken het geval is37. De afname van ozon in de periode 1960-2000 van 350 UD naar 50 DU is weergegeven in een apart kader.
• IX-b Het natuurkundig mechanisme achter de invloed van de CO2 op het klimaat
Sinds het begin van de industriële revolutie is de concentratie van CO2 in de atmosfeer wereldwijd inmiddels met ongeveer de helft toegenomen van ongeveer 277 ppm rond het jaar 1700 tot waarden hoger dan 415 ppm halverwege april 2020. Dit betekent dat in 320 jaar tijd het percentage CO2 is toegenomen van bijna 3 deeltjes naar ruim 4 deeltje per 10.000 deeltjes in de atmosfeer.
De website van de NASA beschrijft dat de temperatuur impact van het totale broeikaseffect 33 °C bedraagd; wolken zorgen hierbij voor een afkoeling van netto -5 °C39. Volgens het IPCC komt de impact van wolken overeen met een stralingsforcering van -13 W/m240. Logischerwijs betekent dit dat alle broeikasgassen samen bij benadering verantwoordelijk zijn voor een temperatuur effect van 38 °C (zonder de impact van wolken). De veronderstelling is dat 9-26% van dit temperatuureffect ontstaat via CO2; dit impliceert een temperatuur effect voor CO2 in de orde van 3,42-9,88 °C (afgezien van een eventueel logaritmisch effect effect dat de impact zal drukken). Een toename van CO2 in de atmosfeer met 50% zou daarmee logischerwijs in de orde van -1,71-4,94 °C behoren te liggen volgens deze opvatting. Het IPCC verondersteld hierbij dat de opwarming sinds het begin van de industriële revolutie grotendeels aan broeikasgassen kan worden toegeschreven; AR5 beschrijft dat men het waarschijnlijk acht dat de temperatuurstijging sinds het begin van de industriële revolutie mogelijk zelfs geheel het gevolg is van broeikasgassen. Men redeneert hierbij dat het broeikaseffect van CO2 wordt versterkt door feedback systemen waarbij positieve feedback domineert; dit vormt tevens de verklaring waarom de temperatuur impact van de toename van CO2 hoger is dan de 1,1 °C die onder laboratorium omstandigheden voor een verdubbeling van CO2 is aangetroffen. Het IPCC spreekt al sinds de jaren ’90 over een ‘klimaatgevoeligheid’ met een waarschijnlijke bandbreedte van 1,5-4,5 °C, wat verwijst naar het temperatuur effect van een verdubbeling van CO2.
Echter, deze beschrijving berust vrijwel geheel op een theoretisch denkkader want pas in 2015 werd voor het eerst door onderzoekers een direct empirisch bewijs getoond voor het bestaan van het mechanisme binnen het klimaat systeem beschreven door de broeikastheorie20. Deze onderzoekers hebben beschreven dat CO2 enige invloed (~10% van de trend) heeft bij de ’terugstraling’ van lange golf straling (infraroodstraling) vanuit de atmosfeer.
Een fundamenteel probleem in deze zienswijze vormt het feit dat voor ieder deeltje CO2 in de atmosfeer ongeveer 625 deeltjes beschikbaar zijn van het meest dominante broeikasgas, namelijk: waterdamp [H2O]. M.a.w. naast de 4 CO2 deeltjes per 10.000 deeltjes in de atmosfeer bevinden zich ongeveer 2500 deeltjes waterdamp binnen het klimaat systeem. Bovendien wordt aan één molecuul CO2 en één molecuul waterdamp [H2O] bij benadering ongeveer dezelfde stralingsforcering toegeschreven. Logischerwijs kunnen we hieruit afleiden dat waterdamp in theorie op basis van de kwantiteit t.o.v. de overige broeikasgassen grotendeels (mogelijk ruim 99%) verantwoordelijk kan worden gehouden voor het broeikaseffect van 38 °C. Een bevestiging voor dit beeld vormt de omvang van het temperatuur effect van een verdubbeling van CO2 onder laboratorium omstandigheden want een temperatuurstijging van 1,1 °C impliceert een bijdrage van minder dan 3% t.o.v. het totale broeikaseffect van 38 °C (na verrekening voor de impact van wolken); ook dit percentage ligt beduidend lager dan de CO2 bijdrage van 9-26% binnen het raamwerk van het IPCC op basis van de broeikastheorie. De impact van CO2 t.o.v. de overige broeikasgassen (afgezien van de impact van waterdamp) wordt in AR5 ingeschat op ongeveer 70%; voor methaan denkt men aan een bijdrage van 4-9% en voor ozon denkt men aan een bijdrage van 3-7%. Deze laatste percentages zijn representatief voor de zogenaamde ‘consensus’.
De zienswijze die op basis van de kwantitatieve verhoudingen een lagere impact voor CO2 als broeikasgas beschrijft is consistent met o.a. de wet van Henry + het feit dat binnen de natuurlijke cycli CO2 de temperatuur volgt en dus niet andersom. De wet van Henry beschrijft dat de toename in de concentratie van CO2 in de atmosfeer deels het gevolg is van de temperatuurstijging van het zeewaterwateroppervlak. Experts hebben ingeschat dat de temperatuurstijging verantwoordelijk is voor ongeveer 15% van de stijging van CO2 sinds het begin van de industriële revolutie; bij een temperatuur stijging van 1 graad Celsius kan bij benadering ongeveer 3% minder CO2 kan worden opgelost in het oceaanwateroppervlak. Hieruit blijkt dat fundamenteel bezien logischerwijs een aanzienlijk deel van de stijging van CO2 het gevolg is van de temperatuurstijging en dus niet andersom. Bovendien blijkt uit de getalsmatige analyse in dit artikel dat voor de periode t/m de jaren ’80 er geen ruimte is voor een significante bijdrage van CO2 en voor de periode na de jaren ’80 blijkt de bijdrage van ozon in het broeikaseffect (via de aantasting van de ozonlaag) indirect aanzienlijk groter dan bij CO2 het geval is.
Kortom, zowel het perspectief van de zon als CO2 toont inconsistenties die betrekking hebben op de omvang van de verhoudingen. Bij de zon draait het hierbij vooral om een versterkende factor in de orde van 37,5 tot 84; binnen de broeikastheorie vormt de beschikbaarheid van gemiddeld 625 deeltjes waterdamp t.o.v. 1 deeltje CO2 in de atmosfeer een nog grotere verhouding. Beide factoren laten zich empirisch bezien in het klimaat systeem bijzonder lastig onderzoeken. Dit komt omdat waterdamp deeltjes binnen het klimaat systeem zich manifesteren in wisselende toestanden met een variabele impact. De resultaten onder laboratorium omstandigheden voor een verdubbeling van CO2 tonen aan dat de verhouding t.o.v. de veel grotere beschikbaarheid van waterdamp wel is te overbruggen.
Echter, enkel binnen het perspectief van de CO2 theorie worden fundamentele inconsistenties aangetroffen waaruit blijkt dat de impact van CO2 binnen het klimaat systeem aanzienlijk complexer is dan wat laboratorium omstandigheden beschrijven. Bovendien bestaat het klimaat systeem grotendeels uit negatieve feedback systemen. De inconsistenties m.b.t. CO2 (wet van Henry + het feit dat CO2 de temperatuur binnen de natuurlijke cycli) vormen een aanwijzing dat binnen het klimaat systeem negatieve feedback systemen dominant zijn, ook m.b.t. de impact van CO2. Binnen het denkkader van het IPCC veronderstelt men dat positieve feedback systemen verantwoordelijk zijn voor een versterkt broeikaseffect. Uit de PMOD-ACRIM controverse blijkt dat hierbij de rol van de zon is genihiliseerd. Dit gebeurt op basis van aannames en aanpassingen die door meerdere onderzoeksteams op het allerhoogste niveau inmiddels al ruim 2 decennia zijn herkend als een methode die niet representatief is voor wat de satelliet data daadwerkelijk beschrijft:
“Several TSI satellite composites have been proposed: ACRIM, PMOD, RMIB and those suggested by Scafetta and Dudok de Wit et al. Although these composites use different sets of TSI satellite records and merging methodologies, they are relatively equivalent since about 1992, the beginning of the ACRIM2 record, because they are all based on high-quality TSI observations. Yet, as clarified below, PMOD used their own modified versions of the original results compiled by the experiment teams for the SMM/ACRIM1, UARS/ACRIM2 and Nimbus7/ERB records to cover the period 1978-1992 and, therefore, its proposed record cannot be considered a real TSI satellite composite but a model construction. The ACRIM-PMOD controversy is about the scientific legitimacy of such modifications.“41
X – Discussie & conclusie
In dit artikel is aangetoond op basis van 3-jarige periodes rond de minima van de zonnecyclus dat 93% van de variantie in het temperatuurverloop van het zeewateroppervlak [HadSST3] tussen het laatste decennium van de 19de eeuw en de midden jaren ’80 wordt verklaard door de totale zonnestraling [LISIRD]. Hierbij is gebruik gemaakt van een correctie gericht op de secundaire minima. Voor de gehele periode vanaf het minimum rond 1890 wordt 96% van de variantie over verklaard door de combinatie van de totale zonnestraling en de afname van ozon concentraties.
Tevens is aangetoond dat zowel CO2, AOD en ENSO cyclus in beide periodes geen meerwaarde genereren in termen van de verklaarde variantie. Dit impliceert dat het sterke statistische verband tussen CO2 en de temperatuur berust op een spurieus schijnverband dat t/m de midden jaren ’80 geheel wordt verklaard door de zon. Bij de overgang tussen de minima rond de jaren 1985 en 1996 heeft het ontstaan van de ozonproblematiek dit schijnverband tijdelijk ondersteund. De aantasting van de ozonlaag is ontstaan onder invloed van het gebruik van de kunstmatige CFK’s (niet t.g.v. de qua oorsprong natuurlijke CO2) en heeft tot gevolg gehad dat meer UV zonnestraling het aardoppervlak heeft kunnen bereiken. Tijdens de overgang tussen de minima rond de jaren 1985 en 1996 toonde de totale zonnestraling ondertussen een lichte daling maar nadien volgde tussen zowel 1996 en 2008 als tussen 2008 en 2017 een versnelling in de toename van de totale zonnestraling.
Het schijnverband tussen CO2 en de temperatuur manifesteert zich in het perspectief van zowel de primaire en secundaire minima, als ook bij de combinatie van beide minima series. Enkel de correlaties tussen zeewateroppervlaktetemperatuur en totale zonnestraling tonen een stabiel verband voor zowel de periode voorafgaand aan de ozonproblematiek als de gehele periode sinds 1880. Na een correctie gericht op de secundaire minima (+0,123 W/m2) blijkt de omvang van de correlatie tussen zeewateroppervlaktetemperatuur en TSI op basis van het 3-jarig gemiddelde voor beide periodes hoger dan de correlatie tussen de zeewateroppervlaktetemperatuur en CO2.
Het verband tussen de TSI [TOA] en de zeewateroppervlaktetemperatuur gaat gepaard met een zonnegevoeligheid van 1,2 °C per W/m2 voor het 3-jaren gemiddelde rond de primaire minima (+ de secundaire minima na toepassing van de correctie). Dit verband verklaart o.a. de gehele opwarming tussen de 3-jarige periodes rond de primaire zonneminima jaren 1996 en 2017. Tevens impliceert dit verband dat de zon verantwoordelijk is geweest voor ongeveer 1,1 °C van de opwarming die sinds het Maunder minimum aan het einde van de 17de eeuw is ontstaan op basis van een tussentijdse toename van de TSI met een waarde van 0,941 W/m2 t/m het zonneminimum jaar 2017.
In paragraaf VI van het december artikel is op basis van de PAGES 2k proxies een temperatuur trend beschreven van +0,0316°C per decennium voor de periode 1810-1902. Omdat het jaar 1902 een secundair minimum betreft en het jaar 1810 een primair minimum betreft (hierbij is rekening gehouden met de opeenvolging van 2 primaire minima op rij in de eerste decennia van de 18de eeuw) ligt het voor de hand om ook hierbij de correctie gericht op de secundaire minima toe te passen om een vergelijking met de PAGES 2k proxies mogelijk te maken. Het 3-jarig TSI gemiddelde rond de jaren 1810 en 1902 levert een stijging op van 0,052 W/m2; in combinatie met de correctie gericht op de secundaire minima (+0,123 W/m2) wordt een totale stijging gevonden van +0,175 W/m2 welke via de zonnegevoeligheid van 1,2 °C per W/m2 resulteert in een waarde van +0,21 °C. Het berekende temperatuurverschil op basis van de zon ligt daarmee voor de periode 1810-1902 dus ongeveer 0,1 °C lager dan de temperatuur trend die voor dezelfde periode op basis van de PAGES 2k proxies is gevonden.
Op dezelfde wijze is een berekening gemaakt voor de opwarming tussen het Maunder minimum en de 3-jarige periode rond het jaar 1810. De PAGES 2k proxies tonen een beeld waarbij de temperatuur rond het einde van het Maunder minimum een nog iets lager niveau heeft bereikt dan rond het jaar 1810. Op basis van de totale zonnestraling toont de opwarming tussen het Maunder minimum en de 3-jarige periode rond het jaar 1810 een omvang van 0,40 °C; opgeteld levert dit voor de periode tussen het Maunder minimum en de 3-jarige periode rond het jaar 1902 een temperatuurstijging van in totaal 0,61°C.
Een controle berekening voor het temperatuur verschil tussen het Maunder minimum en de 3-jarige periode rond het primaire minimum jaar 1912 (welke in paragraaf VII een stabiel referentiepunt heeft opgeleverd t.o.v. de periode rond het jaar 1976) levert een temperatuurstijging op van 0,51°C. Deze uitkomsten tonen een consistent beeld waarbij zowel de PAGES 2k proxies als de TSI een kleine temperatuurstijging beschrijft voor zowel de 18de eeuw als de 19de eeuw. In combinatie met het overzicht in paragraaf VI betreffende de temperatuurontwikkeling t.o.v. het jaar 1912 is hieruit af te leiden dat sinds het Maunder minimum de opwarming van de zeewateroppervlaktetemperatuur ruim 1,5 °C bedraagt. De mondiale temperatuur is ondertussen ongeveer 0,15-0,30 °C harder gestegen t.o.v. het zeewateroppervlak, met een waarde in de orde van ruim 1,65 °C op basis van de HadCRUT4 data set en hooguit 1,80 °C op basis van de GISSTEMP v4 data set.
I.v.m. de impact van faseverschillen tussen de zon en het oceaan systeem (de impact van de ENSO cyclus is vertraagd in de orde van 6 maanden) levert de data op basis van 3-jarige periodes rond de zonneminima logischerwijs waarschijnlijk zowel een meer stabiel als ook een meer betrouwbaar beeld op t.o.v. data op basis van de individuele zonneminima jaren. De impact van ‘klimaatruis’ (b)lijkt hierbij gereduceerd tot een ogenschijnlijk zeer laag niveau. De eerste 2 decennia van de 21ste eeuw werden bovendien gekenmerkt door laag niveau van vulkanisme; ook dit kan in potentie een (klein) deel van de temperatuurstijging verklaren sinds de 17de eeuw; doch logischerwijs gaat het hierbij om niet meer dan enkele honderdsten van een graad Celsius.
Aanvullend blijkt in het perspectief van de HadSST3 55% van de opwarming tussen de 3-jarige periodes rond de zonneminimum jaren 1976 en 2017 verklaart door de zon, zoals weergegeven in figuur 10B. De ozonproblematiek heeft ervoor gezorgd dat meer zonnestraling het aardoppervlak heeft kunnen bereiken; dit verklaart grotendeels de rest van de tussentijdse opwarming gedurende deze periode.
In de wetenschappelijke literatuur zijn afgelopen jaren inmiddels meerdere claims gepresenteerd door onderzoekers die via fundamenteel andere onderzoeksbenaderingen ook hebben geconcludeerd dat de CFK’s een tijdelijke doch zeer significante impact hebben gehad bij het ontstaan van de relatief snelle opwarming sinds de jaren ’70. In 2013 werd door Prof. Qing-Bin Lu van de Universiteit van Waterloo (Canada) geclaimd dat CFK’s in combinatie met kosmische straling (onder invloed van het magnetische veld van de zon) de oorzaak zijn van de opwarming sinds 185042. En in januari 2020 is door een groep van onderzoekers uit de VS, Canada en Zwitserland beschreven dat CFK’s in de periode tussen 1955 en 2005 ongeveer 1/3 van de wereldwijde opwarming verklaren + ongeveer de helft van de opwarming bij de noordpool43. Geofysicus Peter Langdon Ward heeft vanaf 2009 onderzoek gepresenteerd waarin de rol van ozon in het klimaat centraal staat.
Op basis van 4 TSI data sets + 4 temperatuur data sets is aangetoond dat alle data sets bij het 3-jarige gemiddelde rond de primaire minima voor de periode 1890 t/m 1976 hetzelfde kenmerkende patroon tonen. De laagste waarde binnen dit patroon manifesteert zich altijd bij het 3-jarig gemiddelde rond het minimum van 1912; de jaren 1890 en 1933 tonen duidelijk hogere waarden en bij 1954 als 1976 worden nog hogere waarden aangetroffen. Van belang is dat de 4 TSI data sets niet duidelijk verschillen van de 4 temperatuur data sets; de variantie binnen beide groepen data sets blijkt duidelijk groter dan tussen de beide groepen data sets. De beide groepen data sets tonen op basis van de gemiddelde waarden een correlatie met een waarde van 0,928 [p=0,000].
Zowel bij 2 van de 4 van de TSI data sets (LISIRD & IPCC AR5) als bij de beide temperatuur data sets van het Hadley Centre (HadSST3 en HadCRUT4) tonen de 5 minima waarden op basis van het 3-jarig gemiddelde exact dezelfde volgorde. De meest wijkende data set betreft de GISS SST data set.
Opvallend is ook dat in het perspectief van de primaire minima beide data sets van het Hadley Centre een kleine vertraging tonen in de temperatuurontwikkeling tijdens de laatste twee volledige zonnecycli (1976-1996 en 1996-2017) terwijl de beide data sets van de NASA tijdens deze periodes een relatief grote versnelling tonen.
De hoogste correlatie die in dit perspectief is aangetroffen bij een combinatie van een TSI data set en een temperatuur data set betreft het koppel dat centraal staat in dit onderzoek, namelijk: de combinatie van de LISIRD en de HadSST3.
Ook is een beschrijving gepresenteerd voor het natuurkundige mechanisme dat de invloed van de zon op het klimaat verklaard. De wetenschappelijke literatuur presenteert gedetailleerde beschrijvingen waarin op basis van o.a. een drietal kandidaat factoren (UV, kosmische straling en/of zonnewind) het ontstaan van het noodzakelijke versterkend mechanisme dat nodig is om het temperatuureffect te verklaren dat wordt aangetroffen bij de 11-jarige zonnecyclus. In dit onderzoek is duidelijk geworden dat een nog groter versterkend mechanisme werkzaam is bij het verloop van de minima tussen de 3-jarige periodes rond het jaar 1890 en jaar 2017 – welke betrekking hebben op een periode van in totaal 130 jaar.
Dit onderzoek heeft enkele cruciale tekortkomingen in het denkkader van het IPCC onder de aandacht gebracht. Deze tekortkomingen reiken enerzijds een verklaring voor hoe het vermeende “onbegrepen” verband44 tussen de activiteit van de zon en het klimaat op aarde is ontstaan en anderzijds vormen ze handvatten om de relatie tussen beide factoren beter te kunnen doorgronden:
• 1 – Het IPCC houdt in haar analyse geen rekening met de 22-jarige magnetische zonnecyclus
• 2 – Het IPCC houdt in haar analyse onvoldoende rekening met de relevantie van de zonneminima
• 3 – Het IPCC baseert in AR5 haar conclusie m.b.t. de zon op de PMOD data set, terwijl diverse TSI expert teams de PMOD als niet-representatief beschouwen voor de satellietmetingen
• 4 – Het IPCC veronderstelt dat het temperatuureffect van de 11-jarige zonnevlekkencyclus slechts 0,06 °C bedraagd (op basis van CMIP5 klimaatmodellen); Wikipedia beschrijft op basis van Camp & Tung (2007) dat rekening mag worden gehouden met een impact die 2x tot mogelijk zelfs 4x hoger is, namelijk: 0,18 +/- 0,06 °C45
• 5 – Het IPCC houdt geen rekening met het feit dat binnen de natuurlijke cycli CO2 de temperatuur volgt en dus niet andersom
• 6 – Het IPCC houdt geen rekening met de wet van Henry (~15% van de CO2 stijging is het gevolg van de temperatuurstijging; dit resulteert in een theoretische inconsistentie m.b.t. de theorie die veronderstelt dat CO2 voor een groot deel verantwoordelijk is voor de temperatuurstijging sinds 1850)
• 7 – Het IPCC houdt m.b.t. de lange termijn trends geen rekening met een fundamenteel verschil voor en na het ontstaan van de ozonproblematiek (+ het ontstaan van de inverse relatie tussen de temperatuurontwikkeling in de lagere en hogere atmosfeer)
• 8 – Het IPCC legt teveel nadruk op korte termijn trends: bij het vaststellen van recente trends op mondiaal niveau dient men rekening te houden met de invloed van de multi-decadale natuurlijke cyclus (op mondiaal niveau ontstaat deze vooral t.g.v. de zon, lokaal kunnen cycli binnen het oceaan systeem hierbij ook een rol spelen).
Bovenstaande punten vormen een beeld dat aantoont dat het IPCC een onevenwichtig incompleet beeld beschrijft waarbij de rol van de zon structureel wordt genihiliseerd in combinatie met de neiging om op lichtzinnige wijze veranderingen binnen het klimaat systeem toe te schrijven aan antropogene invloeden. De inconsistenties aangaande het statistische verband tussen de temperatuurontwikkeling en CO2 worden hierbij structureel genegeerd. Illustratief hiervoor is het onderzoek waaruit blijkt dat pas in 2015 onderzoekers hebben gemeld voor het eerst enig empirisch bewijs te hebben gevonden voor het bestaan van enige invloed van CO2 op de impact van de straling van de atmosfeer (~10% van de trend); dit gebeurde op basis van data over een tijdspanne van slechts één 11-jarige periode20.
De inverse relatie tussen de temperatuurontwikkeling in de lagere atmosfeer (troposfeer) en de hogere atmosfeer (stratosfeer) is pas in de begin jaren ’80 ontstaan; dit valt samen met de periode waarin de aantasting van de ozonlaag is ontstaan. Het IPCC veronderstelt dat CO2 hiervoor verantwoordelijk kan worden gehouden. Tegelijkertijd stelt het IPCC bij haar modellen geen eisen m.b.t. consistente trends voor de periodes voor en na het ontstaan van deze inverse relatie. In dit onderzoek is beschreven dat de totale zonnestraling rondom de minima consistente correlaties toont met de temperatuur ontwikkeling voor vrijwel alle periodes vanaf het jaar 1880, met uitzondering van de overgang tussen de minima rond de jaren 1985 en 1996 – tijdens deze periode bereikte de ozonconcentratie het laagste niveau met een absoluut dieptepunt in het jaar 1994. Dit impliceert overigens niet dat de sterke relatie tussen zich beperkt tot de minima, want er zijn verschillende onderzoeksbenaderingen bekend waarmee de sterke relatie tussen zon en temperatuur kan worden aangetoond46.
M.b.t. de toekomst mag op basis van bovenstaande analyse logischerwijs worden geconcludeerd dat de temperatuurontwikkeling grotendeels zal worden bepaald door enerzijds de zon en anderzijds de invloed van de mens op de ozonlaag. Uitgaande van de afname van het impuls-moment in de beweging van de zon rond het baricentrum (en daarmee zeer waarschijnlijk ook de kracht van de zon) mag rekening worden gehouden met een temperatuur impact in de orde van -0,1 °C voor komende 3 decennia – conform de beschrijving in het werk van Scafetta beschreven in het december artikel. Daarnaast mag op basis van het te verwachten herstel van de ozonlaag dat voor komende 3 decennia ook in de planning zit, rekening worden gehouden met de mogelijkheid van een impact in de orde van -0,2 °C voor komende 3 decennia. De impact van het niet verklaarde deel van de temperatuurstijging (0,1 °C voor de zeewateroppervlakte temperatuur) is gering omdat hierin ook de impact zit t.g.v. de afname van vulkanisme naar een historisch laag niveau – in de toekomst vulkanisme nauwelijks nog verder afnemen. Logischerwijs kunnen beide effecten samen in potentie dus gaan zorgen voor een temperatuur impact van -0,3 °C in aanloop naar het jaar 2050. Dit sluit aan op de daling van enkele honderdsten van een graad Celsius die in de aanvullende bijlage in het artikel van juni 2019 reeds werd voorzien op basis van een analyse gericht op de multi-decennium klimaat cyclus; overigens, hierbij ontbrak indertijd nog het besef dat de zon verantwoordelijk is voor het ontstaan van deze klimaat cyclus.
Samenvatting in een notendop: de temperatuur volgde de totale zonnestraling (TSI) tijdens de minima t/m halverwege de jaren ’80; vervolgens heeft de aantasting van de ozonlaag vooral in de periode tussen 1984-86 en 1995-97 deze relatie verstoord.
* Tenslotte een woord van dank gericht aan André Bijkerk voor zijn adviezen van redactionele aard bij de serie van 5 artikelen (allen gewijd aan de invloed van natuurlijke cycli op het klimaat) die sinds juni 2019 is gepresenteerd; André schreef eerder zelf enkele artikelen over de invloed van de zon via het wolkendek (dit onderwerp wordt ook besproken in de video presentatie van Prof. Shaviv in paragraaf IX-a), zie: HIER en HIER.
Figuur A: zonnevlam die ontstaat op basis van magnetische activiteit van de zon.
VIDEO: NASA beschrijft de zonnecyclus.
De zonnecyclus gaat gepaard met een kosmische beweging van de zon rond het barycentrum;
in de bijlage van het december artikel is het mechanisme in detail beschreven.
Referenties:
1 – Artikel in Volkskrant: Warmt CO2 het klimaat echt wel op? (en nog drie knellende vragen die klimaatsceptici vaak stellen) (8 feb 2020).
2 – Artikel in Trouw: De zon is de meest nabije ster, maar we begrijpen er nog niet veel van (15 dec 2019).
3 – The Sun and the Earth’s Climate: Solar signals in surface climate – J.D. Haigh (oktober 2007).
4 – Met Office Hadley Centre observations datasets: HadSST3.1.1.0 Data [annual globe] (2019).
5 – LISIRD – Historical Total Solar Irradiance Reconstruction, Time Series (2018); auteur: Greg Kopp is de hoofdonderzoek van het SORCE/TIM project van het LASP (biografie).
6 – NASA: Stratospheric Aerosol Optical Thickness.
7 – Ensembloe Oceanic Nino Index (ENS ONI).
8 – Ozone Hole Area – NASA.
9 – IPCC, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis – 8 Anthropogenic and Natural Radiative Forcing – pagina 689 (hoofdstuk 8): “The year 1750, which is used as the preindustrial reference for estimating RF, corresponds to a maximum of the 11-year SC. Trend analysis are usually performed over the minima of the solar cycles that are more stable. … Maxima to maxima RF give a higher estimate than minima to minima RF, but the latter is more relevant for changes in solar activity.”
10 – 2018 Continues Record Global Ocean Warming – L. Cheng et al. (maart 2019) – Quote: “The vast majority of global warming heat ends up deposited in the world’s oceans, and ocean heat content (OHC) change is one of the best – if not the best – metric for climate change (Cheng et al., 2019)”.
11 – WMO: Key Climate Change Indicators from the Ocean (2017 update).
12 – Copernicus (EU): ‘INSIGHTS INTO THE ROLE OF THE OCEANS IN THE EARTH ENERGY BUDGET’ – K. von Schuckman (november 2017) – Citaat sheet 10: “The Earth energy imbalance can best be estimated from changes in ocean heat content, complemented by radiation measurements from space (von Schuckmann et al., 2016, NCC)”.
13 – The unstable CO2 feedback cycle on ocean planets – D. Kitzmann et al. (augustus 2015).
14 – Greenhouse gas growth rates – J. Hansen & M. Sato (september 2004); bron beschrijft 14% voor periode 1850-2003, aangepast voor 1850-2018 stijgt percentage naar 15%.
15 – Met Office Hadley Centre observations datasets: HadCRUT4 Data: download [global (NH+SH)/2] (2019)
16 – The Gnevyshev-Ohl Rule and Its Violations – N.V. Zolotova (februari 2015).
17 – Gnevyshev-Ohl rule for strong solar proton events – M. Ogurtsov & M. Londholm (maart 2016).
18 – The Gnevyshev-Ohl Rule for Physical Parameters of the Solar Magnetic Field: The 400-Year Interval – Yu.A. Nagovitsyn et. al. (oktober 2008).
19 – IPCC, 2013: Figure SPM.5
20 – Observational determination of surface radiative forcing by CO2 from 2000 to 2010 – D.R. Feldman, et al. (2015).
21 – Seasonal and Diurnal CO2 Patterns at Diekirch, LU 2003 – 2005 – F. Massen et al. (maart 2007); sectie 4.1 & 4.3.
22 – Breakpoint lead-lag analysis of the last deglacial climate change and atmospheric CO2 concentration on global and hemispheric scales – Zhi Liu et al. (mei 2018).
23 – Stratospheric ozone concentration – H. Ritchie & M. Roser (juni 2018).
24 – Oscillations of the baseline of solar magnetic field and solar irradiance on a millennial timescale – V. Zharkova, et al. (juni 2019).
25 – Astronomy and the Climate Crisis – A. Cooke (januari 2012); pagina 116-119.
26 – ACRIM3 and the Total Solar Irradiance database – R.C. Willson (februari 2014).
27 – Modeling Quiet Solar Luminosity Variability from TSI Satellite Measurements and Proxy Models during 1980-2018 – N. Scafetta, et al. (november 2019).
28 – Expert Review Comments on the IPCC WGI AR5 First Order Draft — Chapter 8 (2013) – comment 8-745.
29 – A solar irradiance climate data record – O. Coddington et al. (juli 2016).
30 – Solar Irradiance Variability: Comparisons of Models and Measurements – O. Coddington et al. (december 2019); figuur 6a.
31 – Background solar irradiance spectrum at high and low phases of the solar activity cycle – V. Ramió et al. (september 2002).
32 – Solar p modes in 10 years of the IRIS network – D. Salabert et al. (2004)
33 – The Role of the Solar Forcing in the 20th century climate change – N.J. Shaviv (2012)
34 – FORCE MAJEURE The Sun’s Role in Climate Change – H. Svensmark (2019).
35 – Max Planck Institute: The Sun is more active now than over the last 8000 years (2004)
36 – Using the oceans as a calorimeter to quantify the solar radiative forcing – N. Shaviv (2008).
37 – An 800-year ultraviolet radiation record inferred from sedimentary pigments in the Ross Sea area, East Antarctica (juli 2015)
38 – IPCC underestimate the sun’s role in climate change – B. van Geel & P.A. Ziegler (2013)
39 – NASA – ISCCP: International Satellite Cloud Climatology Project (2008); citaat: “The net effect of clouds on the climate today is to cool the surface by about 5°C (9°F).”.
40 – IPCC First Assessment Report.1990. UK: Cambridge University Press.table 3.1 (1990); citaat: “Clouds increase the global reflection of solar radiation from 15% to 30%, reducing the amount of solar radiation absorbed by the Earth by about 44 W/m2. This cooling is offset somewhat by the greenhouse effect of clouds which reduces the outgoing longwave radiation by about 31 W/m2. Thus the net cloud forcing of the radiation budget is a loss of about 13 W/m2.”.
41 – Modeling Quiet Solar Luminosity Variability from TSI Satellite Measurements and Proxy Models during 1980-2018 – N. Scafetta, et al. (november 2019).
42 – Cosmic-Ray-Driven Reaction and Greenhouse Effect of Halogenated Molecules: Culprits for Atmospheric Ozone Depletion and Global Climate Change – Q.-B. Lu (mei 2013).
43 – Substantial twentieth-century Arctic warming caused by ozone-depleting substances – L.-M. Polvani et al. (januari 2020).
44 – Klimaat brochure ‘Klimaatverandering, Wetenschap en Debat’ – Koninklijke Nederlandse Academie van Wetenschappen (2011).
45 – Surface warming by the solar cycle as revealed by the composite mean difference projection – C.D. Camp & K. Kit Tung (juli 2007).
46 – Re-evaluating the role of solar variability on Northern Hemisphere temperature trends since the 19th century – W. Soon et al. (augustus 2015).
KLIMAAT INDEX:
• Sinds 17de eeuw: +1,1 °C door zon
• SAMENVATTING: Hoe ontstaat de Klimaatcyclus en wat is haar impact?
• 1890-1976: Zon toont perfecte correlatie met temperatuur
• Zon verklaart opwarming sinds 1976
• El Nino & 66-jarige cyclus: CO2 overschat
• 70-Jarige cyclus: opwarming overschat
• Global warming vs fluctuaties in 2 dagen
• Oceaan: diepzee koelt af
• KlimaatCyclus.nl
Wat vertellen klimaat proxy indicatoren?
• PAGES 2k Network illustratie (2013)
• PAGES 2k Network illustratie: 2019 hockeystick grafiek vs 2013 temperatuur data
Bron hier.
Nieuwe wolkentypen vallen uit de lucht zie https://cloudatlas.wmo.int/homomutatus.html
Door de mens gemaakte wolken = homomutatus wolken.
Je hebt me blij gemaakt dat je in je artikel hier melding van maakt als een factor waar rekening mee gehouden moet worden bij onderzoek naar aarde opwarming haar mogelijke oorzaken. Ik hoef je geen foto’s te sturen van de afgelopen twee dagen die uitmonden in een magere melk achtige witte lucht door homomutatus wolken, ook op het moment van schrijven nu is er deze menselijke activiteit om weer een aerosollaag uit te breiden.
Met dank voor je bewustzijns inzet.
Peter
Dank Peter, fijn dat je het kunt waarderen dat de relevantie van wolken is besproken.
Overigens, de verwijzingen m.b.t. wolken hebben enkel betrekking op de beschrijvingen van anderen (het IPCC, Prof. Shaviv en André Bijkerk).
In mijn eigen data analyse spelen wolken geen rol; in mijn artikel is de factor wolken enkel van belang in het perspectief van het ontstaan van de versterkende factor + de beschrijvingen m.b.t. het broeikaseffect in paragraaf IX-b.
Ja Bas, Martijn’s artikelen staan inderdaad in schril contrast met die van jou. Waar konden we die van jou ook alweer vinden?
Balletje terugkaatsen gaat niet werken Bas.
Ik heb nooit beweerd wetenschappelijke publicaties op mijn naam te hebben staan, jij wel.
Je hoeft ze niet hier te posten. Je kunt een link posten of op een andere manier er naar verwijzen. Je argument dat HL te commentaren verwijderd is dus onzin.
En waar kunnen we jouw goed beargumenteerde visie op het artikel van Martijn vinden?
Ik lees alleen maar een aanval op Martijn, niet op de inhoud van zijn artikel.
Ik regeageer gewoon op jouw reactie, niet op het artikel van Martijn.
Bas,
Je vraag mij om te bewijzen waar jij beweerd hebt dat je wetenschappelijke publicaties hebt.
Je weet natuurlijk verdomde goed dat je commentaar al verwijderd is door HL.
Maar ik zal even je geheugen opfrissen.
Op 21 april om 09:12 plaatste jij het volgende commentaar bij het artikel “In topic Is klimaatopwarming gebakken lucht?”
“Heb ik al vaak gedaan, Rinusè
Ik vemoed dat mijn lijst van wetenschappelijke publicaties een pak langer is dan die van de meeste reageerders hier. Ze zijn wel niet over het klimaat, maar ik heb voldoende inzicht om na te gaan wanneer in andere disciplines correcte wetencshappelijke argumenten worden gebruikt of wanneer men kersenplukt.”
Je redenen om je wetenschappelijke publicaties niet te vermelden zijn ronduit zielig. Ik ga er dus nog steeds van uit dat je bluft. Je bent dus alweer door de mand gevallen.
Je zegt dat ik ad hominem reageer. Ja, dat klopt. Ik reageer op de manier hoe jij op anderen reageert. Dat is heel normaal.
Jij doet niks anders dan mensen die een hoop tijd en moeite steken in het schrijven van een artikel afzeiken en beledigen dus kijk eerst eens even naar jezelf voor dat je kritiek hebt op anderen.
Re: Bas “Martijn, Je geeft geen enkele wetenschappelijk verdedigbare motivatie waarom je je blindstaart op alleen maar de jaren met de minimale TSI.”
Die motivatie heb ik wel degelijk gegeven want ik heb in de introductietekst o.a. verwezen naar het feit dat het IPCC in AR5 zelf ook beschrijft dat de minima van de zonnecyclus zowel “meer stabiel” zijn dan de maxima als ook “meer relevant”. Bron 9 beschrijft de details.
Bas…Post, ik lees in je eerste reactie nauwelijks iets dat betrekking heeft op de inhoud van het artikel dan wel de details van de analyse. Je zet jezelf enkel in een positie om een oordeel te vellen over het feit dat ik mijn artikel op dit platform heb gepresenteerd, zonder bijvoorbeeld oog te hebben van het feit dat mijn artikel een resultaat is van een proces dat in juni 2019 op dit platform is begonnen via o.a. een uitgebreide interactie met een welbekende klimaatwetenschapper Prof. Guido van der Werf, die in het verleden op dit platform zelf artikelen heeft gepresenteerd.
PS. In het artikel wordt o.a. een duidelijke parallel beschreven met de beschrijvingen in het werk van Zharkova van afgelopen zomer (zie het slot van paragraaf VI). Haar analyse is overigens geheel gebaseerd op magnetische kenmerken van de zon. In haar artikel in Nature wordt de natuurlijke trend van 0,5 °C per eeuw genoemd die eerder in het werk van Akasofu is beschreven. In mijn artikel wordt voor de periode 1912-1996 een temperatuurstijging t.g.v. de zon beschreven van 0,38 °C wat neerkomt op een stijging van 0,45 °C per eeuw. Kortom, de beschrijving van Akasofu en Zharkova wordt in mijn analyse onderbouwd op basis van de activiteit van de zon.
Net zoals ik zei, is de gemiddelde temperatuur in Hato- Curacoa af met 0.5 graad C sinds 1995.
Zoals ik al weet van mijn eigen metingen op 54 andere ws is 1994.5 de datum waarop Tmax (av) op aarde begon te dalen. (dit kon je ook zien van Tmax van USA die ik onlangs nog ergens heb laten zien).
De data van Hato komen van https://www.tutiempo.net/clima/ws-789880.html
Berkeley zou ik niet vertrouwen.
Overigens Henry, ik vind het bijzonder dat je je vertrouwen legt bij een lokaal weerstation om vervolgens de metingen die betrekking hebben op heel Curacao terzijde te schuiven enkel met het argument dat in jouw ogen Berkeley niet te vertrouwen zou zijn.
Hier kunnen we zien hoe de aangepast temperatuur kaart van Berkeley ook voor Hato Airport is ontstaan vanuit de (ruwe) data die jij gebruikt:
http://berkeleyearth.lbl.gov/stations/156984
(De middelste kaart maakt duidelijk dat Hato een afwijkend patroon toont t.o.v. de locaties in de omgeving; dat lijkt me toch wel een valide reden om rekening mee te houden)
Hier is mijn grafiek, Hato-Curacoa
https://documentcloud.adobe.com/link/track?uri=urn%3Aaaid%3Ascds%3AUS%3A02df6393-1dc7-4388-88e6-06ac0b8559b2
Kwotatie van
https://simsee.org/simsee/biblioteca/CICLO_SOLAR_PeristykhDamon03-Gleissbergin14C.pdf
Among other longer-than-22-year periods in Fourier spectra of various solar–
terrestrial records, the 88-year cycle is unique, because it can be directly linked to the
cyclic activity of sunspot formation. Variations of amplitude as well as of period of the
Schwabe 11-year cycle of sunspot activity have actually been known for a long time and a
ca. 80-year cycle was detected in those variations. Manifestations of such secular periodic
processes were reported in a broad variety of solar, solar–terrestrial, and terrestrial
climatic phenomena. Confirmation of the existence of the Gleissberg cycle in long solar–
terrestrial records as well as the question of its stability is of great significance for solar
dynamo theories. For that perspective, we examined the longest detailed cosmogenic
isotope record—INTCAL98 calibration record of atmospheric 14C abundance. The most
detailed precisely dated part of the record extends back to 11,854 years B.P. During this
whole period, the Gleissberg cycle in 14C concentration has a period of 87.8 years and an
average amplitude of 1% (in 14C units). Spectral analysis indicates in frequency
domain by sidebands of the combination tones at periods of 91.5 ± 0.1 and 84.6 ± 0.1
years that the amplitude of the Gleissberg cycle appears to be modulated by other longterm quasiperiodic process of timescale 2000 years. This is confirmed directly in time
domain by bandpass filtering and time– frequency analysis of the record. Also, there
is additional evidence in the frequency domain for the modulation of the Gleissberg cycle
by other millennial scale processes. Attempts have been made to explain 20th century
global warming exclusively by the component of irradiance variation associated with the
Gleissberg cycle. These attempts fail, because they require unacceptably great solar
forcing and are incompatible with the paleoclimatic records.
Martijn,
je hebt goed ingezien dat agv GB er een verschuiving plaats vindt van golflengtes zodat TSI (het oppervlak onder de Chi-Square distributie) min of meer hetzelfde blijft maar er komt een verandering die zichtbaar wordt door een grotere hoeveelheid vd meest energieke deeltjes dat naar de aarde komt, vanwege de lagere magnetische velden op de zon. Dat veroorzaakt weer meer formatie van ozoon, HxOx en NxOx.
En dat beinvloedt de hoeveelheid UV dat in de oceanen gaat.
Wat betreft de lengte vd GB cycle
88/22 = 4 toch?
Re: Henry “88/22 = 4 toch?”
Dit rekensommetje is niet representatief voor de grote bandbreedte van waarden (65-130 jaar) die in de wetenschappelijke literatuur aan de lengte van de Gleissberg cyclus wordt toegekend.
Je moet hierbij ook beseffen dat van de Gleissberg cyclus ook bekend is dat hij waarschijnlijk een korte en lange omloop kent.
Afgaande op mijn analyse gericht op de minima lijkt de kans bijzonder groot dat we in de periode van de 19de/20ste eeuw zijn geconfronteerd met de korte omloop (3 Hale cycli) en dat we in de 20ste/21ste eeuw zijn geconfronteerd met de lange omloop (4 Hale cycli).
7 Hale cycli = 7 x 22 = 154 jaar, wat dus overeenkomt met 2 Gleissberg cycli.
Dit levert een gemiddelde lengte van 77 jaar, wat dicht zit bij de ~80 jaar waarover veelal wordt gesproken wanneer naar de Gleissberg cyclus wordt gerefereerd.
De beschrijving op de website van het KNMI bevestigt dit:
(Henry, de waarde van 88 zit weliswaar in de buurt van die 80 maar die specifieke waarde van 88 wordt elders in de literatuur relatief zelden aangetroffen m.b.t. de lengte van de Gleissberg cyclus te beschrijven; het citaat wat je beschrijft heeft immers betrekking op slechts 1 van de vele studies die zijn verricht naar de Gleissberg cyclus. Het gaat in essentie om een cyclus met een variabele lengte, maar dit inzicht had meneer Gleissberg niet toen hij op het spoor kwam van deze quasi-cyclus. Het is ook niet wijd verspreid bekend dat er waarschijnlijk sprake is van een opeenvolging van een korte en lange omloop. Ik kan hierbij ook nog de Jose cyclus ter sprake brengen die een lengte heeft van 179 jaar… de helft daarvan is 89,5 jaar; de Jose cyclus zou daarmee ook verleidelijk kunnen zijn worden om deze cyclus te omschrijven als een dubbele Gleissberg cyclus echter hierbij moet worden bedacht dat bij de Jose cyclus 1x de 22 jarige zonnecyclus halverwege wordt afgebroken. Met andere woorden: er worden meerdere onregelmatigheden aangetroffen in deze materie, wat allemaal keurig aansluit op de kosmische dynamiek die een rol speelt bij hoe de diverse cycli van de zon zich ontwikkelen)
Martijn
Kijk dat report wat ik aanhaalde heeft gekeken naar de isotopen, en dus op dat tijdvak van 12000 jaar een betekenisvolle waarde aangetekend voor 87 jaar.
De droogtes in Amerika hadden een eigenaardige herhaalbaarheid van 87 jaar (klik op mijn naam om mijn report te lezen) maar, als je mijn report goed leest: ik was de enige niet die dat had opgemerkt. Trouwens, ik merk op vd berichtgeveing in NL dat de droogte op de hoge breedte graad reeds is begonnen…..precies zoals ik had voorspeld. Dat zal nou dus ook naar USA komen (weinig neeslag betekent: koude winters en warme zomers)
en dan krijgen we dus benevens Covid 19 dat probleem ook nog.
Hier is nog een report wat 100000 jaar terug gaat, en ook op 86.5 uitkomt.
https://www.nonlin-processes-geophys.net/17/585/2010/npg-17-585-2010.html
Trouwens, al de reporten vd Tree rings en droogtes (e.g. Burroughs) komen ook uit op 90 jaar.
Even een tip voor allemaal
Hebben jullie allemaal al Vitamien D3 in huis gehaald?
http://breadonthewater.co.za/2020/05/07/what-to-do-with-the-covid-19-virus/
Henry, in dat rapport wordt enkel met een conceptueel gewerkt op basis van 1470 jaar, waarbij wordt verwezen naar een onderzoek uit 2002 gericht op Dansgaard-Oeschger events. Het gaat daarbij dus om een benadering die eigenlijk niet direct te maken heeft met onderzoek gericht op de Gleissberg cyclus.
Veel schattingen voor de Gleissberg cyclus komen ergens uit tussen 80 en 90 jaar, maar de realiteit is dat de totale bandbreedte van de schattingen aanzienlijk groter is.
En dan is er ook nog het aspect van een onregelmatig verloop.
Specifieke getallen hebben in het perspectief van de quasi-cyclus van de Gleissberg cyclus helaas niet zo gek veel waarde.
PS. De berichtgeving uit Nederland over droogte berust op deels kletspraat; sinds 2004 is er slechts 1 jaar geweest dat bovengemiddeld droog was (2018 was wel erg droog maar het probleem van droogte hangt ook samen met het landgebruik van de afgelopen 30 jaar). We hebben afgelopen weken wel enkele hele droge weken achter de rug maar daar staat tegenover dat de winter juist relatief nat is geweest (in de Bilt was het dit jaar de no.12 natste winter sinds 1907).
Menigeen zal zich laten intimideren door de lange, kromme zinnen en de noten (met verwijzingen naar krantenartikelen). Helaas komt dit niet in de buurt van een wetenschappelijk betoog. Ik zit vrij aardig in de materie, maar dit artikel is niet te volgen…
Strapats,
Enkel de eerste 2 bronnen betreffen twee recente krantenartikelen om in te spelen op de actualiteit.
Daarna volgen 44 bronnen die verwijzen naar de data sets + wetenschappelijke referenties.
Bij een wetenschappelijke publicatie zouden de eerste 2 bronnen vanzelfsprekend niet worden gebruikt.
PS. Wat bedoel je met precies “ik zit aardig in de materie”… in de zon en/of het klimaat?
(Ik ben benieuwd in welke zin je dit artikel niet kunt volgen. Er zijn vooral gisteren diverse mensen geweest dit te kennen hebben gegeven dat ze de beschrijving prima hebben kunnen volgen – hierbij is regelmatig ook gerefereerd naar fragmenten uit de inhoud)
Inmiddels heb ik een aanvullende illustratie aan paragraaf V toegevoegd waarin het verloop voor de combinatie van zon en ozon t.o.v. de temperatuur in kaart is gebracht voor het model met de 96% variantie (waarop de beschreven zonnegevoeligheid van 1,2 °C per W/m2 is gebaseerd) waarbij als referentieperiode is gebruikt de 3-jarige periode rond het minimum van 1890.
De bijbehorende tekst luidt:
Tevens is de bijdrage van ozon verlaagd van 0,3 °C naar 0,2 °C; de onverklaarde opwarming is verhoogd van 0,1 °C naar 0,2 °C.
PS. De nieuwe illustratie zelf is hier beschikbaar:
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/HadSST3-sea-surface-temperature-3Y-minima-model-with-TSI-and-ozone.jpg
(Dank aan allen die een bijdrage hebben geleverd aan de discussie!)
Reken toch maar op droogte voor de konende jaren op de hoge breedetegraad. Ik was vorig jssr zomer in NL en het gras wad maar zuinig groen.
1932 + 87 = 2019.
Dat worden koude winters en warme zomers.
Tsjonge. Ik kan zien dat ik oud wordt….
In de vroege ochtend op die phone kon ik geen spel fouten zien in dat vorige commentaar….
De boodschap is vanochtend prima overgekomen Henry.
We gaat het komende jaren zien of je met de droogte gelijk krijgt!
PS. Hier kunnen we zien dat in de Bilt zich in de 21ste eeuw tijdens de eerste 2 decennia slechts 3 jaren hebben aangediend met een neerslag niveau lager dan 800 mm. In de 20ste eeuw gebeurde dit nog ieder decennium… dus het verhaal dat er veel meer droogte zou zijn t.g.v. minder neerslag klopt eigenlijk niet.
https://www.wetterzentrale.de/extremes_y.php?station=260&country=3&order=1&extreem=RH
(Voorlopig zit 2020 op een normaal schema qua totale hoeveelheid neerslag)
In Nederland speelt vooral dat het grondwater niveau is gezakt afgelopen 40 jaar… maar dat heeft vooral te maken met hoe wij met het grondwater zijn omgesprongen.
Neerslag in De Bilt:
http://boels069.nl/RH_260.pdf
Droogte is een relatief begrip ;-)
Het waterverbruik per persoon is sinds de jaren ’50 nogal gestegen plus de toename van het bevolkingsaantal.
Dank Boels, het opgaande stippellijntje bevestigt wat ik hierboven beschrijf.
Inderdaad, droogte is een relatief begrip.
Naast het landgebruik vormt het watergebruik vast en zeker ook een factor van belang m.b.t. het grondwaterpeil.
Ik vermoed dat de nu “droge zandgrondgebieden” het slachtoffer zijn van “milieuvriendelijk”-tuinieren.
Al die dode omgevallen bomen, bladeren en afgevallen takken zijn gezicht in de maakbare natuur.
Tegeltuinen helpen ook niet om het water in de grond te laten zakken.
Boels, Martijn
Ik meende dat er op het Belgische of NL nieuws toch wel al een keer werd gepraat over het inkorten van het gebruik van water. Ook dat met dat afzakken van die huizen. En dan in Twente, dat gedoe met de water huishouding om verdamping tegen te gaan.
Maar goed, jullie zeggen dat het er niet aan ligt dat er minder water valt?
Ik geloof misschien dat het best wel zo kan zijn, maar er is natuurlijk ook nog wel iets anders wat speelt. En dat is de snelheid vd verdamping. Hoe meer zon, hoe meer verdampt het water. Je moet dus eigenlijk naar het aantal zonuren kijken, en wind, en niet naar de hoeveelheid neerslag.
En wat krijg je dan?
Ik hoop trouwens maar dat jullie gelijk krijgen, want als we tezamen met deze covid virus ook nog eens zo’n grote droogte moeten krijgen zoals die Dust Bowl droogte in USA van 1932 – 1939 dan ziet het er niet best uit voor ons allemaal en onze wereld economie.
(dat gebied dat destijds werd getroffen door die droogte is nu de broodmand vd hele wereld)
Daar heb je zeker wel een punt HenryP.
Want het is inderdaad wel belangrijk om ook oog te hebben voor het brede perspectief in termen van zonuren en wind die een rol spelen bij de impact van neerslag.
PS. In het perspectief van cycli laat de toekomst zich niet voorspellen op basis van het (recente) verleden.
@Martijn van Mensvoort:
“zonuren”
Toch oppassen met gegevens over zonuren: feitelijk is het een verschil in tijd tussen zonopkomst en zonondergang en zeer goed te berekenen.
Bewolking en “schonere” lucht (bv. minder SO2) zijn slecht meetbaar boven de meetplek.
Daarom is de gemeten insolatie een betere maat.
Ik vraag mij af of het hanteren van de astronomische schemering (ruwweg +/- 20 graden van de zonnestand t.o.v de horizon) niet beter de rol van de zon benadrukt.
Als je namelijk de oppervlakte-temperatuur uitzet tegen de zonnestand t.o.v. de horizon dan verkijg je een 3-ledige kromme: nachtelijke afkoeling, min of meer constante temperatuur rond de astronomische schemering en een oplopende kromme bij daglicht.
(Heb ooit zo’n grafiekje gemaakt; mijn archief is chaotischer dan ik zelf, moet flink gaan zoeken)
Boels, de astronomische schemering is natuurlijk wel een momentopname die door allerlei andere zaken wordt beïnvloed; vandaar dat het gaat om een nogal grote hoek bij de zonnestand t.o.v. de horizon lijkt me.
Het lijkt op het eerste gezicht ondoenlijk om die factor bijvoorbeeld ook wereldwijd te bepalen.
Maar wellicht dat je zelf enkel aan de lokale situatie dacht?
@Martijn van Mensvoort:
Ik denk inderdaad veel meer aan lokale situaties; deze gek heeft dat gebrek ;-)
Wel is het zo dat lokale datasets de UTC tijdcode gebruiken en er dus wel degelijk een combinatie gevormd kan worden.
Hier een grafiek met enige toelichting:
http://boels069.nl/260_QTSeL%20.pdf
Boels, op welke periode heeft jouw grafiek betrekking?
(Ik probeer je grafiek te begrijpen in het perspectief van de opwarming in de loop der tijd)
En hier een grafiek van de temperatuur in Kelvin versus de “solar elevation”
Gesplitst in 3 delen nà, tijdens en vóór de (vermoedelijke) astronomische schemering van De Bilt van +/-17,8⁰
http://boels069.nl/Tk_SEL.pdf
@Martijn van Mensvoort:
De eerste grafiek heeft betrekking een selectie uit de periode 1960-01-01 t/m 2019-12-31.
De selectie is gebaseerd op de Q-waarde; als die 0 is dan vervalt het paar Q en Tk.
Ik ben er van uitgegaan dat Tk uitsluitend afhankelijk is van de gemeten Q-waarde (bewolking, stand van de zon, enz. is daar automatisch in verdisconteerd (denk ik dan maar).
Daartoe bepaal ik per Q-waarde het gemiddelde uit de verzameling Tk’s.
Ik heb niet de standaardafwijkingen (met bv. STEYX in Excel) bepaald.
Interessant Boels, maar ik moet bekennen dat ik eigenlijk niet snap wat je grafiek beschrijft.
Betreffen de 3 delen in je nieuwe grafiek 3 opeenvolgende periodes?
@Martijn van Mensvoort:
Mijn fout, ik haal mijn zaken door elkaar ;-)
Over de grafiek van Tk_SEL.
De opgegeven periode klopt: 1960-01-01 t/m 2019-12-31
Het heeft niets met de insolatie Q te maken (dat zou onlogisch, zijn omdat de insolatie na zonsondergang niet wordt gemeten).
Ik heb de hoek van de zon met de horizon (SEL) op tijd t te vergeleken met de oppervlaktetemperatuur op tijd t.
Gesorteerd op SEL (niet op tijd t) en een (tussen)grafiekje gemaakt waarmee mijn vermoeden werd bevestig.
Als je de kleuren van de PDF-grafiek wegdenkt dan zie je de tussengrafiek.
Volgens mij is in de resulterende grafiek heel duidelijk het “gedrag” van de oppervlaktetemperatuur te zien als functie van SEL.
Een volgende stap zou zijn om de tijd er bij te betrekken om de trend in de oppervlakte temperatuur er uit te zeven.
(Hoewel er in de gebruikte periode sprake is van een lichte negatieve trend: ~-0,2K/a)
Aha, dank voor de toelichting Boels.
Je beschrijving van een licht negatieve trend doet vermoeden dat deze door iets anders zal zijn veroorzaakt dan de opwarming van afgelopen decennia, maar het is voor mij nog niet duidelijk waarop de data betrekking heeft dus ik kan er verder helemaal niks zinnigs over zeggen.
Martijn je zegt
PS. In het perspectief van cycli laat de toekomst zich niet voorspellen op basis van het (recente) verleden.
Kijk, als je op mijn naam klikt: ik verwees naar 14 vorige reporten en het gemiddelde was 84 jaar met een standaard deviatie van 5.5.
Dan zijn er ook nog die twee reporten die ik boven genoemd heb en die hadden 88 resp. 86.5 gemeten.
Als zulke cycli met deze getallen overal genoemd worden dan kan dat dus helemaal niet over het recente verleden handelen.
Trouwens, ik meen dat ik ergens heb gelezen dat Gleissberg zelf ook een regelmaat vond in het bestuderen van rivier- en meer hoogtes en vandaar ging zoeken naar een dergelijke regelmaat op de zon. Hij is dus op een empirische manier begonnen, wat ik wel juist goed vind.
Ik verwacht niet dat we vanwege het feit dat het een graad of zo warmer is geworden, we de dans van die regelmaat kunnen ontspringen…..er gaan gewoon minder wolken op de hogere breedte graad komen en dat betekent dus meer zonne uren.
En ik verwacht dus meer wolken en regen op en rond de evenaar.
Henry, ik maakte de opmerking m.b.t. het recente verleden in algemene zin n.a.v. je inschatting m.b.t. droogtes in Nederland.
Overigens, ik heb zelf nog nooit een analyse gezien waaruit blijkt dat klimatologische variabelen in ons kleine kikkerlandje (Nederland) aan de Gleissberg cyclus kunnen worden gekoppeld. Daarom lijkt het me nauwelijks mogelijk om voor Nederland voorspellingen te doen m.b.t. eventuele droogtes komende decennia – mede omdat het fenomeen van de droogte in hoge mate is gekoppeld aan het gedrag van de mens zelf.
Ja. De mens past aan. Ik hoorde dat in Spanje en / of Frankryk ze de druiven ranken verder de berg op schuiven….
In de Excel file wordt bij de berekeningen duidelijk dat de waarden voor de zonnegevoeligheid (beschreven in °C per W/m2) enkel van toepassing zijn op het deel van de TSI waarde boven 1360 W/m2.
De nieuwe figuur in paragraaf V maakt dit ook duidelijk.
(Ik realiseer me nu pas dat dit verwarrend kan zijn want het gebruik van de term zonnegevoeligheid is dus niet van toepassing op de gehele TSI waarde; in de versie op mijn website heb ik dit nu ook vermeld in de introductietekst + de paragrafen waarin waarden voor de zonnegevoeligheid worden beschreven)
Na een grondige analyse van het artikel van Martijn van Mensvoort, kan alleen maar worden vastgesteld dat dit een zeer warrige gishgallop is vol met wiskundige, statistische, natuurkundige en logische fouten.
Wat probeert hij te ‘bewijzen? Dat de stijging in temperatuur over de afgelopen jaren volledig kan verklaard worden aan de hand van zonnecycli en het ozongat. Volgens hem is er geen nood om te beweren dat CO2 de oorzaak is van de huidige opwarming. Maar hier geef ik een (niet-exhaustieve) opsomming van fouten die ik al heb gevonden in het artikel, waarbij ik in hoofdzaak me concentreer op de fouten rond figuur 10:
Natuurkundig:
– Martijn geeft geen enkele degelijke wetenschappelijke uitleg waarom hij enkel de jaren rond de minima gebruikt in zijn analyses. De zon schijnt niet alleen op het moment van de minima, maar elke dag van het jaar en elke dag van de gehele cyclus. Meer nog: de TSI is hoger tijdens de andere jaren, dus de eventuele impact op temperatuur is dan hoger. Hij presenteert geen enkel wetenschappelijk argument om de TSI van al die andere jaren niet mee in rekening te brengen, alhoewel ze ook bijdragen tot de energiebalans over de jaren heen van de atmosfeer en de oceanen.
– In figuur 10C voert hij een aanpassing door met 0.266°C. De natuurkundige verantwoording daarvoor geeft hij niet. Tussen 1984-86 en 1995-97 is er “iets” gebeurd waarvoor hij meent te moeten compenseren, en hij verzint daarvoor een formule in zijn reactie, met als uitleg “Ik heb er bewust voor gekozen om hierbij geen gedetailleerde beschrijving te presenteren omdat dit niets toevoegt”. Jawel Martijn, indien je resultaten presenteert, dan voegt de uitleg van wat je exact doet, waarom je het doen, de natuurkundige verantwoording, enzovoort, er juist heel erg toe! Trouwens, een heel belangrijk fenomeen dat toen optrad, is dat de CO2 snel is beginnen stijgen! Maar dat dit een impact had op de temperatuur, dat wil je blijkbaar niet mee opnemen in je model.
– Martijn voert een aanpassing uit met +0.123 van de waarden van TSI voor de secundaire minima. De “verklaring” die hij daarvoor geeft, is dat hierdoor een betere correlatie wordt bekomen. Dat is geen natuurkundige uitleg! Dit is gewoon de data vervalsen zodat je een gewenst resultaat bekomt. Hij heeft wel een vage uitleg waarom secundaire minima anders zouden zijn dan primaire minima, maar de TSI op dat moment is wat het is. Is ze lager dan je aanstaat? Dan is dat zo. Maar je mag er dan niet zomaar wat aan toevoegen!
– Het getal 1.26 bekomt hij door enkel de minima te gebruiken van de jaren 1890 tot 1985 (informatie bekomen via mail). Daarbij zijn de LSIRID waarden voor de secundaire minima ook nog eens aangepast met de waarde 0.123. Waarom enkel die periode werd gebruikt voor deze berekening, ook daarvoor geeft hij geen wetenschappelijk verantwoorde uitleg. Wanneer ik de jaren 1850 tot 1985 gebruik (uit zijn eigen Excel, gemiddelde van 3 jaren en met 0.123 toegevoegd aan 1879 en 1856), dan bekom ik niet 1.26 maar 1.66.
– Martijn ziet de waarde van 1.26 die hij berekende, als een waarde voor de omzetting van TSI naar temperatuur. Hij geeft hiervoor geen enkel verdere wetenschappelijke onderbouwing. De wiskunde klopt, maar de natuurkunde die erachter zit, is … is … niets eigenlijk. Indien zo’n omrekening algemeen aanvaard zou zijn, dan zou er een algemeen aanvaarde waarde voor bestaan die hij had kunnen gebruiken. Maar dit bestaat niet. Zo’n omzetting is natuurkundige nonsens.
– Martijn meent dat er een verschil is in de impact van TSI op temperatuur tussen primaire en secundaire minima. Het natuurkundig principe daarachter kan hij niet uitleggen. Maar indien er echt een impact zou zijn van de fase van de 22-jarige cyclus, dan geldt dit toch ook voor elk moment van de fase, en dan zou hij niet zomaar al die andere jaren mogen elimineren. Zijn argumentatie bevat dus een contradictie.
– De bron van de data voor het “ozongat” geven ook de data voor de minimale ozonconcentraties in de Zuidelijke hemisfeer. Het is onduidelijk waarom hij die data gebruikt, eerder dan die concentratie. Of beter nog, de globale concentratie. De concnetratie van de ozon heeft een meer directe impact op de energiebalans dan het ozongat.
Wiskundig/statistisch:
– Voor de TSI geeft Martijn de LISIRD waarden. In zijn Excel-tabel geeft hij hiervoor waarden vanaf het jaar 1850. Maar in zijn analyses gebruikt hij slechts de waarden vanaf het zonneminimum van 1890. Ik vermoed dat hij dat doet omdat de waarde van het zonneminimum van 1867 uitzonderlijk hoog is, en dat past niet echt in zijn kraam, want de temperatuur is in die periode nog heel laag. Als excuus gebruikt hij de bewering “De GISS data set die van Oldenborgh gebruikt om de relatie tussen CO2 en de temperatuur te bestuderen begint in het jaar 1880; daarom is ook in dit onderzoek de aandacht volledig gericht op de periode vanaf het jaar 1880.”. Maar hij gebruikt helemaal niet CO2 of GISS in zijn analyses, dus dat is gewoonweg een drogargument om de data voor 1890 te elimineren.
– Martijn meent een verschil te zien tussen primaire en secundaire minima in de zonnecycli. Daarvoor compenseert hij met een waarde van 0.123. Maar hoe werd de 0.123 berekend? Dat beschrijft hij ook niet. Via email ben ik te weten gekomen dat hij dit deed door ‘manueel’ wat getallen te proberen, totdat hij een ‘gewenst’ resultaat bekwam: de waarde die hem de hoogste correlatie gaf, heeft hij als ‘juiste’ waarde genomen. Dat is geen correcte statistiek. Wil je een aanpassing voor die secundaire minima, dan bepaal je dat via multiple regressie of een andere statistische methode (of dat natuurkundig verantwoord is, dat is een ander punt, hier gaat het over de wiskunde). Dat geeft mij een waarde van 0.178, niet 0.123.
– Voor de grootte van het ozon-gat toont hij in zijn Excel-tabel voor alle jaren voor 1979 de waarde “0” (nul). Dat is niet correct. De waarde is niet geweten. Je kunt dus ook niet schrijven dat het “0” is.
– Waarom is de regressie-analyse waarmee het getal 1.26 wordt berekend, gebaseerd op het gemiddelde van 3 jaren rond minima? Waarom wordt die waarde niet berekend op enkel de jaren van de minima, of waarom wordt niet elk jaar apart meegenomen in de regressie? Vertrekken van gemiddelden is statistisch niet de optimale aanpak, wanneer je niet uitlegt waarom je dat doet (NB: ik kan wel een argument daarvoor presenteren, maar Martijn kan dit blijkbaar niet).
Logische fouten:
– Als argument om enkel de minima te gebruiken, verwijst Martijn naar een zin in een IPCC rapport. Hij baseert zich dus op de autoriteit van het IPCC. Maar anderzijds wil hij diezelfde autoriteit niet aanvaarden, want hij meent “cruciale tekortkomingen in het denkkader van het IPCC” te zien. Contradictorisch dus.
– Hij doet zijn analyse tussen temperatuur en TSI voor de periode vanaf 1880, alhoewel hij data heeft in zijn Excel vanaf 1850. Dit doet hij omdat “De GISS data set die van Oldenborgh gebruikt om de relatie tussen CO2 en de temperatuur te bestuderen begint in het jaar 1880; daarom is ook in dit onderzoek de aandacht volledig gericht op de periode vanaf het jaar 1880.”. Maar in deze analyse gebruikt hij geen GISS of CO2, dus dat is een drogargument. Wellicht zocht hij naar een excuus om de data van 1867 te kunnen elimineren, want de LSIRID is daar zeer hoog, en past daardoor niet in zijn visie.
– Martijn concludeert hier dat “zowel CO2, AOD en ENSO cyclus in beide periodes geen meerwaarde genereren in termen van de verklaarde variantie” Maar in een eerder artikel schreef hij dat de beste resultaten worden bekomen “wanneer aan de AOD waarde een relatief hoog gewicht wordt toegekend” http://klimaatcyclus.nl/klimaat/1890-1976-zon-toont-perfecte-correlatie-met-temperatuur-invloed-CO2-blijkt-nihil.htm. Hij spreekt zichzelf dus ook hier weer tegen, maar gaat hier niet op in. Welk van zijn twee conclusies moet er nu eigenlijk aanvaard worden? Of geen één van de twee?
– Martijn beweert dat er geen nood is aan CO2 om de stijging van de temperatuur te verklaren. Daarmee negeert hij de wetenschappelijke kennis en inzichten van de afgelopen decennia. Hij meent het beter te weten dan honderden eminente klimaatonderzoekers. Het naast je neerleggen van bestaande kennis is een grote logische fout.
– Hij begon zijn artikel met aan te tonen dat er een goede correlatie is tussen CO2 en temperatuur, zonder dat daarbij allerlei dubieuze “correcties” dienden te worden uitgevoerd en zonder dat zo’n 75% van de data moest genegeerd worden. Maar hij wil geen conclusie trekken uit die goede correlatie en uit al die wetenschappelijke kennis. Hij schrijft liever een hele sectie met allerlei zaken die je op blogs e.d. vindt, maar niet in de wetenschappelijke literatuur.
– Martijn negeert data die hem niet aanstaan. In de LISIRD data (dat een allegaartje is van allerlei proxies) zijn de TSI-minima van 2008 en 2017 hoger dan de vorige. Maar in de satelliet-data van TSI (ACRIM, PMOD,…) zijn deze minima juist veel lager. Zijn argument dat de huidige stijging van de temperatuur te wijten is aan de zonne-instraling, valt daarmee volledig in duigen. Dat verschil tussen LSIRID en de satellietgegevens heeft helemaal niets te maken met de “ACRM-PMOD controverse”, want die twee satelliet-datasets tonen in dat opzicht allebei een lagere trend, die je niet ziet in LSIRID. Die controversie is enkel een drogargument dat hij erbij haalt.
Martijn wil graag dit alles publiceren in een wetenschappelijk vakblad (zie reactei van 7 mei 2020 om 12:44). Hij zal grote moeite hebben om dit aanvaard te krijgen, met al die fouten er in!
Bas, een groot deel van wat je hierboven communiceert komt op mij over als communicatie op betrekkingsniveau.
De inhoud van je argumenten is veelal in strijd zijn met de inhoud van mijn artikel.
Maar je presenteert ook argumenten die mijns inziens in alle opzichten kant noch wal raken; je schrijft bijvoorbeeld (punt 3 onder je kopje “wiskundig/statistisch”):
Op de eerste plaats wordt de waarde voor het gat in de ozonlaag bij het jaar 1979 beschreven met de waarde 0,1 en dus niet de “0” die jij beschrijft.
Ik vermoed dat je hebt aangenomen op dat er geen waarden beschikbaar zijn voor de periode voorafgaand aan 1979 maar ook dit is niet juist want de ozon metingen zijn begonnen in het jaar 1957. De waarden in de periode 1957-1978 liggen allemaal hoger dan het jaar 1979; kortom, voorafgaand aan 1979 was er geen sprake van een ozongat bij de zuidpool.
Eigenlijk etaleer je met het maken van dit punt een mindset waarbij je zowel onzorgvuldig te werk bent gegaan als ook inhoudelijk de materie geenszins blijkt te kunnen overzien.
PS. Je eerste punt onder het kopje “natuurkundig” (waarbij je claimt dat ik geen fundamenteel argument zou hebben gepresenteerd voor de keuze om de aandacht op de minima te richten) is in strijd met je eerste punt onder het kopje “logische fouten” (waarbij je zelf één van mijn argumenten beschrijft die ik gebruik om de aandacht enkel op de minima te richten). Het belangrijkste argument is echter dat de correlatie tussen TSI en temperatuur bij zowel de primaire als secundaire minima afzonder zeer groot zijn terwijl dit niet geldt voor de totale data set + dit kan fundamenteel goed worden begrepen omdat de minima fundamenteel de meeste stabiele fase van de zonnecyclus vormen.
(De ervaring leert inmiddels dat je posts allemaal worden verwijderd door de moderator dus ik ga hier verder geen energie in steken)
Overigens, Bas lijkt bijvoorbeeld helemaal geen oog te hebben voor het feit dat figuur 2 t/m 7 duidelijk aantonen dat de sterke correlatie tussen de CO2 en de temperatuur ook zichtbaar is tussen de TSI en de temperatuur. Deze sterke parallel is nog nooit beschreven in de wetenschappelijk literatuur.
Dat dit niet van toepassing is op alle jaren is in feite een irrelevant argument want de cyclus van de zon dit immers direct kan verklaren. De samenstelling van de zonnestraling varieert vooral bij het UV spectrum dusdanig sterk dat dit een stevig argument vormt om rekening te houden met de mogelijkheid dat er grote impact verschillen ontstaan bij de verschillende fasen van de zonnecyclus.
Uit mijn onderzoek blijkt dat de 22-jarige cyclus van de zon cruciaal is om de impact van de zon überhaupt volledig te kunnen bestuderen.
In de klimaatwetenschap wordt helaas eigenlijk überhaupt helemaal geen rekening gehouden met de 22-jarige cyclus van de zon.
Het argument dat ik de klimaatwetenschap zogenaamd zou negeren is hier dus niet van toepassing, want ik beschrijf immers een kwestie die binnen de klimaatwetenschap in feite over het hoofd wordt gezien:
de impact van de 22-jarige zonnecyclus!
@Bas
Inhoudelijk gaat het artikel van Martijn me boven de pet, evenals jouw reactie erop. Ik kan dus absoluut niet beoordelen wat waar is in dit geval.
Maar het is wel duidelijk dat de toon van Martijn in alle opzichten steeds hoffelijk en vooral objectief blijft.
In tegenstelling hiermee is de toonzetting van jouw reactie ronduit rellerig en beschuldigend, dus verre van objectief. Alsof je wanhopig een wereldbeeld moet verdedigen. Dit doet me sterk twijfelen aan je wetenschappelijke integriteit.
Het kan natuurlijk ook een gebrek aan schrijftalent zijn – in dat geval excuus – en een volkomen gebrek aan kennis van de wetenschappelijke etiquette – waarvoor geen excuus.
@Paul Bouwmeester (14 mei 2020 om 14:06),
Sorry indien de toon van mijn reactie je niet aanstaat. Maar indien jij een reactie beoordeelt op de toon en niet op de inhoud, dan ben je wel verkeerd bezig.
Martijn wil dit publiceren in een vakblad. De opmerkingen die ik gaf zijn typische opmerken die hij zou krijgen voordat men zal beslissen om zijn manuscript te aanvaarden of te verwerpen. In zo’n situatie heeft hij maar één kans om ten gronde te antwoorden op de opmerkingen en/of zijn manuscript aan te passen. Er zijn in de afgelopen week zo’n 40-50 mails heen en weer gegaan tussen Martijn en mij over dit artikel. Van in het begin heb ik verschillende fundamentele fouten aangewezen, maar hij blijft steeds rond de hete brij heen draaien en geen afdoende antwoorden te presenteren. Hij zou zo zijn kans verkorven hebben om in dat vakblad te publiceren.
Voor enkele beperkte wiskundige puntjes zijn we tot overeenstemming gekomen, maar hij gaat verder enkel in op triviale opmerkingen, niet op de essentie van de zaak. Ook hier weer.
De opmerking van mij over ozon is eigenlijk de minst belangrijke van al mijn opmerkingen (want hij gebruikt die data niet in zijn analyse), maar toch is dat juist hetgeen waar hij op ingaat. Zijn opmerkingen daarover schieten weer alle kanten uit. De bron die hij geeft in zijn artikel toont geen data voor 1979. Dan kan hij geen data tonen, dus ook geen nullen. Hij moet die cellen leeg laten. Niet cruciaal, maar gewoon een slordigheid van hem (voor de GISS-data doet hij het wel correct: lege cellen voor 1850-1879). Maar toch begint hij hier met argumenten over data tot 1957 enzovoort (data die hij niet toonde in het artikel, en nu ook niet toont – en HIJ beschuldigt mij van ”onzorgvuldig”!). Bovendien, Ronald (14 mei 15:30) geeft mij gelijk dat Martijn had moeten verwijzen naar de DU en niet de grootte van het ozongat.
Hij negeert (zoals hij in de vele e-mails ook al deed), het basisconcept “correlation is not causation” – alles wat hij hier doet is geen “verklaring” (causatie). Hij negeert bovendien dat hij die correlatie tussen LISIRD en temperatuur alleen maar kan bekomen door 75% van de data te elimineren, de periode voor 1895 uit te sluiten, dan gemiddelden te nemen om zo tot slechts 13 datapunten te komen, en dan nog die 1.26, die 0.123 en ozon er bij te sleuren. Daartegenover staat dat je met alle data (170 jaren; 170 datapunten) en zonder andere factoren toe te voegen, al direct een heel goede correlatie bekomt tussen CO2 en HadSST. Hij negeert de hele kennis van de wetenschap rond klimaatopwarming. Hij negeert ook dat de LISIRD data (een proxy) gewoon niet kloppen in vergelijking met satelliet data (directe meting). Dat negeer hij allemaal, want het is niet de gewenste “waarheid”.
Nee, hij gaat hier gewoon weer verder met een hele hoop correlaties te tonen die hem aanstaan (waarbij hij nog steeds de data voor 1880 negeert). Hij wil dus NIET aanvaarden dat, als je ALLE 170 jaren (1850 tot 2019) in rekening brengt, de correlatie tussen CO2 en temperatuur uitkomt op 0.91, maar dat je slechts 0.28 uitkomt voor LISIRD versus temperatuur. Zelfs als je wat uitmiddelt naar voortschrijdende gemiddelden, bekom je slechts 0.43 (over 5 jaar) of 0.65 (voor 11 jaar) met de LISIRD data.
Je zou het als PIJNLIJK kunnen kwalificeren, maar dat laat ik graag aan anderen over.
@Bas…Post 17 mei 2020 om 09:10
Er is niks mis met een reactie beoordelen op de toon en niet op de inhoud.
Toon is minstens zo belangrijk als inhoud.
Als je op een beledigende, denigrerende of beschuldigende toon spreekt of schrijft word je minder snel serieus genomen, zo niet genegeerd. Men focust dan op de toon en niet op de inhoud. Dat is normaal menselijk gedrag. Het resultaat is dat je argumenten niet gehoord worden.
Los daarvan heeft het ook nog eens met fatsoen te maken.
Je moet natuurlijk wel over enige sociale intelligentie beschikken omdat te zien.
Mensen met autisme hebben daar bijvoorbeeld moeite mee.
Bij anderen is het een gebrek aan opvoeding.
Goed lezen, Martijn, Bas heeft het over vóór 1979
Fysisch ware het beter geweest om DU als predictor variabele te gebruiken in MLR. Ook gezien je uitspraak
“De samenstelling van de zonnestraling varieert vooral bij het UV spectrum dusdanig sterk ….”
Akkoord Ronald m.b.t. beide punten, maar in feite zijn beide in mijn ogen niet echt relevant.
Ik heb het gat in de ozonlaag bij de zuidpool gebruikt omdat er voor zover ik weet geen data set voor ozon beschikbaar is vanaf de 19de eeuw; mocht die er wel zijn dan gaat dit getalsmatig weinig impact hebben voor mijn eindconclusies – die inschatting heb ik al kunnen maken voordat ik begin dit jaar met de ozon data voor het eerst aan de slag ging. In dit onderzoek zou het zelfs tot een hogere verklaarde variantie kunnen leiden want nu is de ozon data voor de periode 1984-86 eigenlijk naar verhouding aan de hoge kant. Mijn inschatting is dat de consequentie van mijn keuze om enkel de omvang van het gat te gebruiken vooral de parallel met de data sets van de NASA nadelig heeft beïnvloed.
De waarde “0” die Bas noemde had in zijn beschrijving bij nader inzien inderdaad enkel betrekking op de jaren voorafgaand aan 1979. Maar het punt dat hij maakt is verder irrationeel; immers, we praten over een proxy waarbij de waarden voorafgaand aan het jaar 1979 gewoon nul zijn omdat er voorafgaand aan het jaar 1979 nooit sprake is geweest van een gat… dus eigenlijk totaal absurd dat hij meent dat hij met dit punt een “wiskundig/statistisch” bezwaar denkt te kunnen maken: het lijkt verdacht veel op de woorden van een persoon die eigenlijk niet echt beseft waarover hij praat. In mijn ogen probeer je de input van Bas op dit punt op een eenzijdige wijze goed te praten door enkel naar de beschikbare data in Dobson Units te wijzen zonder hierbij op te merken dat deze pas vanaf eind jaren ’50 beschikbaar waardoor die factor dus slechts voor iets meer dan de helft van de periode sinds 1880 kan worden gebruikt. Grappig dat Bas jouw schaamteloze claim m.b.t. je persoonlijke opinies over wat er nodig zou zijn voor een peer-review heeft overgenomen – in mijn ogen tonen jullie met dit soort van opmerkingen beiden jullie eigen onmacht om je in een discussie te beperken tot waar het om gaat, namelijk: de inhoud.
Immers, van een beetje reviewer mag worden verwacht dat deze vooral richt op de inhoud… en niet eerst als een ware kamikaze-piloot komt aanvliegen met conclusies en opmerkingen die zich veelal vooral op betrekkingsniveau begeven voordat er überhaupt op de inhoud wordt ingegaan – dit laatste heeft trouwens alleen betrekking op jouw eigen input Ronald (is dus niet van toepassing op Bas).
PS. Wellicht ten overvloede, ik hoop dat je je inmiddels bewust bent van de aanvullende figuur die ik aan paragraaf V heb toegevoegd (enkel beschikbaar in de geupdate versie van het artikel op mijn eigen website):
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/zon-zorgde-voor-1,1-graad-Celsius-opwarming-sinds-17de-eeuw.htm#zon-en-ozon
Deze aanvulling behoort vanzelfsprekend ook tot de Engelstalige versie waarmee ik een dezer dagen voor het eerste contacten zal gaan leggen buiten Nederland.
Martijn, je vervalt in opmerkingen op betrekkingsniveau.
Dan nu weer naar de inhoud.
Een lokaal fenomeen als predictor gebruiken om een mondiale parameter te schatten lijkt me niet beste aanpak als je van datzelfde fenomeen (ozon) ook een mondiale predictor (dikte ozonlaag in DU) tot je beschikking hebt die fysisch ook nog eens veel beter correleert met de schatter.
Mooi Ronald, terug naar de inhoud.
Ik heb al aangegeven dat ik je punt m.b.t. de aard van de ozon data op zichzelf kan volgen.
En het is denk ik ook verstandig om inderdaad in het vervolg een analyse te maken op basis van ozon data op basis van DU.
Ondertussen heb ik inmiddels ook nog wat correlaties (TSI en HadSST3) beschikbaar op basis van 5-jarige periodes rond zowel de minima als de maxima voor de periode 1882-1991 (onderstaande data gaat over 95 van de in totaal 109 jaren):
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,933
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,950
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,622
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,750
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,405
Conclusie: bij individuele fases worden zowel bij de minima als de maxima aanzienlijk hogere correlaties gevonden dan bij de gehele periode.
Wat mij hierbij opvalt is het volgende:
Het 5-jarige gemiddelde van de HadSST3 rond het jaar 1985 (= 1983 t/m 1987) ligt nog steeds zelfs lager ligt dan het 5-jarige gemiddelde rond het jaar 1943 (= 1941 t/m 1945).
PS. BIj de minima op basis van de 5-jaren gemiddelde waarde is de correlatie voor de periodes rond 1890 t/m 1985 ook weer ijzersterk: r = 0,945.
Met opnieuw dezelfde correctie bij de LISIRD secundaire minima van +0,123 W/m2, zie:
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/HadSST3-en-LISIRD-5-jaren-gemiddelde-rond-minima.jpg
(Ik heb voor de waarden op basis van het 5-jarige gemiddelde rond de minima nog geen regressie analyse uitgevoerd, dus de schaal van de LISIRD is in deze figuur niet afgestemd op de HadSST3, maar ook hier kunnen we weer direct zien dat de zonnegevoeligheid in de orde van 1,2 graad C per W/m2 ligt)
Oei, Martijn…
Mijn op minimum staande BS detector gaat wild tekeer…
Ik ga het dus zeer kort houden (en tenzij je me een goede reden geeft, ga ik hier ook niet verder op ingaan):
P IJ N L IJ K
Hoi Danny,
Je post doet mij direct weer denken aan je post van 3 maanden terug waarin je stellig beweerde dat er getalsmatig beslist iets mis moest zijn misgegaan in mijn analyse. Een dag later bleek dat je zelf iets over het hoofd had gezien (dat ging toen over de impact van de versterkende factor waarvan de grootte onbekend is).
Inhoudelijk heeft je post inhoudelijk opnieuw weinig tot niets om het lijf… behalve wellicht een primaire uiting van onbegrip.
Hier wordt geen mens iets wijzer van lijkt mij, dus het zou het zou denk ik jammer zijn als je verder niets zinnigs gaat melden.
Heel mooi, Martijn. Zoals je ziet verwijder je steeds verder van de ‘perfecte’ correlatie, waarmee je begon door alleen de minima te beschouwen (plus nog wat correcties). Dat is heel logisch, naarmate je meer datapunten gebruikt. Dat had ik je al voorspeld. Inmiddels ben je aanbeland op de ijzersterkte (jouw kwalificatie) r=0,945. Eenzelfde correlatie als van Oldenborgh vindt, met dat verschil dat hij (1) data van alle jaren gebruikt en (2) bovendien past hij geen correcties toe. Een correlatie bovendien, die met het verstrijken van de jaren steeds verder toeneemt. Dan is er vast weer heel veel tekst nodig om dat niet te kwalificeren als ijzersterk maar wel als spurieus.
Je zou het als PIJNLIJK kunnen kwalificeren, maar dat laat ik graag aan anderen over.
Ronald, het ontgaat mij wat je bedoeld.
De correlatie van 0,945 die ik zojuist deelde op basis van het 5-jaren gemiddelde rond de minima (na dezelfde correctie gericht op de secundaire TSI minima van +0,123 W/m2) is vergelijkbaar met de waarde van 0,963 in figuur 9 op basis van het 3-jaren gemiddelde voor de periode t/m de midden jaren ’80:
Figuur 9 http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/solar-activity-temperature-CO2-correlation-3-year-minima-with-secundary-TSI-adjusted.jpg
(Let op Ronald: figuur 9 toont voor dezelfde periode een correlatie van slechts 0,656 m.b.t. de 3-jaren gemiddelde waarden voor CO2 en de temperatuur)
PS. Bij het 5-jaren gemiddelde praten we hier inmiddels over data die betrekking heeft op ruim de helft (50 jaar) van de hierbij gebruikte periode 1889-1986.
Tja Martijn, het is prachtig hoor al die correlaties op gereduceerde data sets, maar het is allesbehalve overtuigend. Immers, naarmate je meer data toelaat in je analyse zakken je correlaties. Nog één stap verder en je zakt onder van Oldenborgh……
Martijn,
Of je nu 2, 3, 5 of 100 jaren middelt voor een waarde, het aantal onafhankelijke variabelen in je statistische analyse is gelijk aan het aantal waardes en niet aan de hoeveelheid jaren die voor die waardes gebruikt worden.
*als je middelingsperiodes gaan overlappen gaat dit niet meer op want dan krijg je autocorrelatie in je gemaakte tijdreeks.
(Vanzelfsprekend Voorbijganger)
@Voorbijganger:
Autocorrelatie is inherent aan een tijdreeks van een fysische grootheid: oorzaak en gevolg.
Ronald, je bent opnieuw niet erg concreet over wat je precies bedoeld want we praten voor de periode t/m de midden jaren ’80 over een periodes waarbij de correlatie binnen de data set van v. Oldenborgh niet er hoog is.
Want voor de 100-jarige periode 1888-1987 geldt:
=> 1 – De correlatie tussen CO2 en de GISS in de data set van v. Oldenborgh bedraagt voor deze periode: r = 0,763 ( data betreft alle 100 jaar).
=> 2 – Voor de 5-jarige periodes rond de minima scoort de data set van v. Oldenborgh slechts: r = 0,713 (data betreft in totaal 50 jaar)
Voor de LISIRD en de HadSST3 geldt:
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,405 (data betreft 100 jaar)
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,622 (data betreft 25 jaar)
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,750 (data betreft 25 jaar)
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,933 (data betreft 25 jaar)
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,950 (data betreft 25 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (zonder correctie secundaire minima): r = 0,837 (data betreft 50 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (met correctie secundaire minima +0,123 W/m2): r = 0,945 (data betreft 50 jaar)
=> 3 – Voor de 3-jarige periodes rond de minima scoort de data set van v. Oldenborgh slechts: r = 0,656 (data betreft in totaal 30 jaar)
Voor de LISIRD en de HadSST3 geldt:
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,405 (data betreft 100 jaar)
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,653 (data betreft 15 jaar)
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,766 (data betreft 15 jaar)
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,963 (data betreft 15 jaar)
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,960 (data betreft 15 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (zonder correctie secundaire minima): r = 0,839 (data betreft 30 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (met correctie secundaire minima +0,123 W/m2): r = 0,963 (data betreft 30 jaar)
Conclusie:
In het perspectief van de 3 en 5 jarige periodes voor de 100-jarige periode 1888-1987 scoort enkel de primaire maxima lager dan de data van v. Oldenborg.
Daarnaast kan hierbij nog wel de kanttekening worden gemaakt dat de data set van v. Oldenborgh voor de volledige periode 1888-1987 weliswaar een iets hogere correlatie toont met een waarde van 0,763 waarbij het significantie niveau wel hoog is; echter, dit gaat heel duidelijk beslist niet om een “bijna perfecte correlatie”. Maar vooral bij een vergelijking met de 5-jarige periodes rond de minima is het verschil beperkt t.o.v. de correlatie van 0,713 op basis van 50 jaar.
Voor de volledigheid opnieuw het plaatje met de data voor de 5-jarige periodes rond de minima:
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/HadSST3-en-LISIRD-5-jaren-gemiddelde-rond-minima.jpg
(Zowel met als zonder de correctie blijkt het correlatie verlies bij beide combinaties van de primaire en secundaire minima eigenlijk zeer beperkt te zijn bij de stap van 3-jarige periodes naar 5-periodes, want de correlaties voor CO2 en de temperatuur liggen voortdurend duidelijk lager)
Tja Martijn,
het enige dat je laat zien in deze reactie is dat correlatie scores zonder een goed onderliggend fysisch model nietszeggend zijn. Je kunt eruit krijgen wat je maar wilt. De scores vet afdrukken maakt het niet overtuigender. De klassieke fout is dan om o.b.v. dergelijke scores harde conclusies te trekken zoals: “De zon zorgde voor 1,1 °C opwarming sinds de 17de eeuw”.
Kortom, wat moeten we nu eigenlijk met al die correlatie scores zonder enige fysische onderbouwing?
Er zijn ook perioden waarin de CO2-temperatuur correlatie negatief is. Betekent dit dan dat er geen fysisch verband kan zijn tussen CO2 en temperatuur?
Evenzo zijn er perioden waarin de correlatie tussen temperatuur en ozon negatief is. Betekent dit dan dat er geen fysisch verband kan zijn tussen temperatuur en ozon?
Evenzo zijn er perioden waarin de correlatie tussen AOD en temperatuur negatief is. Betekent dit dan dat er geen fysisch verband kan zijn tussen temperatuur en AOD?
Evenzo zijn er perioden waarin de correlatie tussen zonneactiviteit en temperatuur negatief is. Betekent dit dan dat er geen fysisch verband kan zijn tussen temperatuur en zonneactiviteit?
Ronald, de fysische onderbouwing is er wel degelijk want de omwisseling van de magnetische polen van de zon vormt hierbij natuurlijk wel een belangrijke kwestie… ook omdat in vrijwel de gehele klimaatwetenschap geen rekening wordt gehouden met deze factor terwijl het toch echt een essentiële factor is om het functioneren van de zon enigszins te kunnen begrijpen – de 22-jarige cyclus is hiervoor noodzakelijk.
Overigens, ik heb inmiddels ook de data voor de minima jaren zelf met de correctie.
Het patroon is ook bij die jaren vrijwel hetzelfde (de opvallendste afwijking ligt bij het jaar 1890 t.o.v. de 3-jarige en 5-jarige waarden maar is wel consistent tussen de TSI en de temperatuur). Maar de correlatie waarden liggen een fractie lager dan bij alle waarden van het 3-jarige gemiddelde; daarnaast bij 2 van de 4 correlaties liggen de waarden wel hoger dan bij het 5-jarige gemiddelde. Kortom, jouw verwachting dat de correlaties alleen maar zouden dalen wanneer het aantal jaren toeneemt is veel te simpel gedacht want dit blijkt eigenlijk dus niet te kloppen – maar goed, wellicht dat 7-jarige gemiddelde waarden rond de minima meer uitsluitsel kunnen geven.
M.b.t. je overige vragen: de complexiteit is natuurlijk dat een complex van factoren een rol speelt bij het tot stand komen van de temperatuur.
Maar in dit plaatje kunnen we zien dat er t/m de midden jaren ’80 voor de LISIRD en HadSST3 nauwelijks ruimte is voor de invloed van andere factoren.
Vanzelfsprekend moet er ook rekening worden gehouden met inconsistenties tussen verschillende data sets maar in mijn artikel heb ik in paragraaf VII al voorzichtig aangetoond dat ook deze kwestie vooral bij de temperatuurmetingen problematisch is in het perspectief van de primaire jaren.
De volgende stap laat zich nu raden… want ik ben inmiddels benieuwd wat het beeld op basis van 7-jarige gemiddelde waarden rond de minima oplevert.
PS. Nu ik weet dat het patroon vrijwel hetzelfde is bij zowel de minima als de 3-jarige en 5-jarige periodes rond de minima wordt het interessant wellicht meer houvast te vinden m.b.t. de omvang van de correctiefactor bij de secundaire minima. BIj een waarde van 0,131 t/m 0,147 ligt de correlatie voor de combinatie van de primaire en secundaire minima tussen de correlatie van de primaire minima en secundaire minima (dit geldt voor zowel de minima, de 3-jarige minima en de 5-jarige minima).
(Het grote blok met dikke tekst was onbedoeld; ik had enkel 2 regels dik willen weergeven… het zal een typfoutje zijn geweest)
Martijn,
3,5,7,9,11,……-jarige gemiddelden levert geen extra datapunten op, zie reactie Voorbijganger. De fysische noodzaak tot middelen is ook niet duidelijk. Is er vanuit fysisch oogpunt enig argument dat 7 punten middelen tot een fysisch consistenter resultaat leidt dan middeling van 3 of 5 of 1 of 11 datapunten? Het lijkt meer op stoeien met getallen totdat er een score uitrolt die je graag ziet.
Je gaat feitelijk geenszins in op mijn punt in mijn reactie. Laat ik het concreet maken. In je temperatuurmodel in Figuur V zien we de ozon bijdrage aan de temperatuur: 0.0118*Ozon. Ik neem aan ozon hole in km^2? Kun je de fysische betekenis uitleggen van deze factor 0.0118 met als eenheid T/km^2? (Waarbij T bovendien een mondiaal gemiddelde is en het ozongat een lokaal verschijnsel?)
Ronald, het beeld is bij zowel de minima jaren als de 3-jarige en 5-jarige periodes rond de minima hetzelfde.
De 11/22-jarige zonnecyclus biedt een duidelijk argument waarom het in het perspectief van de minima niet mogelijk is om met meer datapunten te werken.
In feite is het aantal data punten irrelevant denk ik; het argument betreffende het aantal jaren dat wordt genegeerd is inmiddels ook grotendeels weggevallen… mocht het beeld op basis van 7-jarige periodes stabiel blijven dan zitten we in dat opzicht al heel ruim over de helft.
PS. Ik ben inmiddels ook begonnen om de maxima erin te betrekken (ik begrijp nu hoe daarvoor kan worden gecorrigeerd maar dat wordt wel een iets complexer verhaal dan de correctie bij de secundaire minima – wellicht dat dit niet echt nodig is om het verhaal compleet te maken).
Martijn,
Je gaat (wederom) niet in op mijn punten. Het punt van Voorbijganger heb je ook niet begrepen. Door de TSI punten te middelen zijn het geen additionele onafhankelijke datapunten meer. Je bent dus in het geheel niet ruim over de helft bij 7 punten middelen. Integendeel. Je hebt dan nog steeds maar zo’n 13 datapunten over een periode van zo’n 130 jaar. Feitelijk heb je door middeling zelfs informatie die in de data zit weggegooid. De variantie in de data is namelijk geen meetruis, maar geofysische informatie en die filter je weg door middeling. Dat lijkt me geen slimme aanpak.
De fysische onderbouwing blijft al met al ondermaats. Ik probeer het nog eens.
In je temperatuurmodel in Figuur V zien we de ozon bijdrage aan de temperatuur: 0.0118*Ozon. Ik neem aan ozon hole in km^2? Kun je de fysische betekenis uitleggen van deze factor 0.0118 met als eenheid T/km^2? (Waarbij T bovendien een mondiaal gemiddelde is en het ozongat een lokaal verschijnsel?
Voor de 100-jarige periode 1888-1987 geldt:
Uitgangspunt:
De correlatie tussen CO2 en de GISS in de data set van v. Oldenborgh bedraagt voor deze periode: r = 0,763 ( data betreft alle 100 jaar).
En voor de LISIRD en de HadSST3 geldt: r = 0,405 (data betreft alle 100 jaar)
(Bovenstaande beschrijft in de kern hoe er binnen de klimaatwetenschappen naar de componenten wordt gekeken zonder hierbij rekenschap te geven aan zowel de relatief grote impact van zowel de minima als de 22-jarige zonnecyclus; onderstaande beschrijft het beeld dat ontstaat wanneer wel rekening wordt gehouden met de 22-jarige cyclus & de minima)
=> I – Voor de 7-jarige periodes rond de minima scoort de data set van v. Oldenborgh slechts: r = 0,854 (data betreft in totaal 50 jaar)
Voor de LISIRD en de HadSST3 geldt:
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,405 (data betreft 100 jaar)
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,706 (data betreft 35 jaar)
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,788 (data betreft 35 jaar)
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,950 (data betreft 35 jaar)
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,977 (data betreft 35 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (zonder correctie secundaire minima): r = 0,850 (data betreft 70 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (met correctie secundaire minima +0,123 W/m2): r = 0,960 (data betreft 70 jaar)
=> II – Voor de 5-jarige periodes rond de minima scoort de data set van v. Oldenborgh slechts: r = 0,713 (data betreft in totaal 50 jaar)
Voor de LISIRD en de HadSST3 geldt:
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,405 (data betreft 100 jaar)
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,622 (data betreft 25 jaar)
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,750 (data betreft 25 jaar)
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,933 (data betreft 25 jaar)
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,950 (data betreft 25 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (zonder correctie secundaire minima): r = 0,837 (data betreft 50 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (met correctie secundaire minima +0,123 W/m2): r = 0,945 (data betreft 50 jaar)
=> III – Voor de 3-jarige periodes rond de minima scoort de data set van v. Oldenborgh slechts: r = 0,656 (data betreft in totaal 30 jaar)
Voor de LISIRD en de HadSST3 geldt:
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,405 (data betreft 100 jaar)
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,653 (data betreft 15 jaar)
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,766 (data betreft 15 jaar)
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,963 (data betreft 15 jaar)
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,960 (data betreft 15 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (zonder correctie secundaire minima): r = 0,839 (data betreft 30 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (met correctie secundaire minima +0,123 W/m2): r = 0,963 (data betreft 30 jaar)
=> IV – Voor de minima zelf scoort de data set van v. Oldenborgh slechts: r = 0,722 (data betreft in totaal 10 jaar)
Voor de LISIRD en de HadSST3 geldt:
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,405 (data betreft 100 jaar)
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,642 (data betreft 10 jaar)
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,635 (data betreft 10 jaar)
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,956 (data betreft 10 jaar)
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,947 (data betreft 10 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (zonder correctie secundaire minima): r = 0,752 (data betreft 20 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (met correctie secundaire minima +0,123 W/m2): r = 0,943 (data betreft 20 jaar)
Conclusie:
Het beeld dat bij de primaire & secundaire minima wordt aangetroffen is bij benadering onafhankelijk van het aantal jaren dat in de berekening wordt meegenomen rond de minima; na de correctie gericht op de secundaire minima wordt bij het 3-jarige gemiddelde de hoogste correlatie (r = 0,963) aangetroffen maar bij het 7-jarige gemiddelde is de correlatie nagenoeg even groot (r = 0,960).
Een ander saillant detail is dat de correlatie tussen CO2 en de GISS voor de gehele periode met r = 0,763 duidelijk lager ligt dan de correlaties voor de combinatie van de primaire en secundaire minima… zowel met als zonder correctie voor de secundaire minima. Enkel bij de 7-jarige periode toont het resultaat voor CO2 en de GISS een hogere waarde (r = 0,854) dan voor de gehele periode; hierbij kan ook worden opgemerkt dat deze waarde wel een fractie hoger is dan de correlatie voor de combinatie van de primaire en secundaire minima zonder correctie (r = 0,850), echter met de correctie is de correctie duidelijk hoger (r = 0,960).
Wat betreft de maxima valt op dat de correlaties het laagst zijn bij de maxima jaren zelf en het hoogst bij de waarden op basis van 7 jaren; dit vormt een duidelijke aanwijzing dat de grilligheid toeneemt rond de maxima.
PS. Voor de correctie waarde gericht op de secundaire minima geldt dat deze in de bandbreedte van 0,131 t/m 0,147 W/m2 in alle 4 de perspectieven (de minima jaren zelf plus de 3-jarige, 5-jarige en 7-jarige gemiddelde waarden rond de minima) voortdurend een correlatie oplevert die tussen de correlatie ligt van de primaire en secundaire minima afzonderlijk. Dit is in mijn ogen een concrete aanwijzing dat de correctie waarde van 0,123 W/m2 die ik in het artikel heb gebruikt aan de zuinige kant is gekozen want een waarde binnen de bandbreedte levert waarschijnlijk een meer stabiel resultaat.
Ik heb zojuist de eerste “perfecte correlatie” gevonden geheel is gebaseerd op de zon.
Het gaat om het 9-jaren gemiddelde rond de secundaire minima, waarbij op basis van data die betrekking heeft op in totaal 45 jaar een correlatie van 0,992 wordt aangetroffen.
Voor de 104-jarige periode 1886-1989 geldt:
Uitgangspunt:
De correlatie tussen CO2 en de GISS in de data set van v. Oldenborgh bedraagt voor deze periode: r = 0,793 ( data betreft alle 104 jaar).
En voor de LISIRD en de HadSST3 geldt: r = 0,420 (data betreft alle 104 jaar)
(Bovenstaande beschrijft in de kern hoe er binnen de klimaatwetenschappen naar de componenten wordt gekeken zonder hierbij rekenschap te geven aan zowel de relatief grote impact van zowel de minima als de 22-jarige zonnecyclus; onderstaande beschrijft het beeld dat ontstaat wanneer wel rekening wordt gehouden met de 22-jarige cyclus & de minima)
=> I – Voor de 9-jarige periodes rond de minima scoort de data set van v. Oldenborgh slechts: r = 0,781 (data betreft in totaal 90 jaar, dus dit gaat om 86% van de periode 1886-1989)
Voor de LISIRD en de HadSST3 geldt:
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,420 (data betreft 104 jaar)
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,802 (data betreft 45 jaar)
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,824 (data betreft 45 jaar)
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,897 (data betreft 45 jaar)
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,992 (data betreft 45 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (zonder correctie secundaire minima): r = 0,865 (data betreft 70 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (met correctie secundaire minima +0,123 W/m2): r = 0,945 (data betreft 70 jaar)
=> II – Voor de 7-jarige periodes rond de minima scoort de data set van v. Oldenborgh slechts: r = 0,758 (data betreft in totaal 70 jaar) – foutje gecorrigeerd hier
Voor de LISIRD en de HadSST3 geldt:
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,405 (data betreft 100 jaar)
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,706 (data betreft 35 jaar)
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,788 (data betreft 35 jaar)
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,950 (data betreft 35 jaar)
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,977 (data betreft 35 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (zonder correctie secundaire minima): r = 0,850 (data betreft 70 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (met correctie secundaire minima +0,123 W/m2): r = 0,960 (data betreft 70 jaar)
=> III – Voor de 5-jarige periodes rond de minima scoort de data set van v. Oldenborgh slechts: r = 0,713 (data betreft in totaal 50 jaar)
Voor de LISIRD en de HadSST3 geldt:
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,405 (data betreft 100 jaar)
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,622 (data betreft 25 jaar)
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,750 (data betreft 25 jaar)
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,933 (data betreft 25 jaar)
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,950 (data betreft 25 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (zonder correctie secundaire minima): r = 0,837 (data betreft 50 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (met correctie secundaire minima +0,123 W/m2): r = 0,945 (data betreft 50 jaar)
=> IV – Voor de 3-jarige periodes rond de minima scoort de data set van v. Oldenborgh slechts: r = 0,656 (data betreft in totaal 30 jaar)
Voor de LISIRD en de HadSST3 geldt:
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,405 (data betreft 100 jaar)
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,653 (data betreft 15 jaar)
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,766 (data betreft 15 jaar)
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,963 (data betreft 15 jaar)
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,960 (data betreft 15 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (zonder correctie secundaire minima): r = 0,839 (data betreft 30 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (met correctie secundaire minima +0,123 W/m2): r = 0,963 (data betreft 30 jaar)
=> V – Voor de minima zelf scoort de data set van v. Oldenborgh slechts: r = 0,722 (data betreft in totaal 10 jaar)
Voor de LISIRD en de HadSST3 geldt:
– Alle jaren in periode 1882-1987: r = 0,405 (data betreft 100 jaar)
– Primaire maxima (periodes rond 1894 t/m rond 1979): r = 0,642 (data betreft 10 jaar)
– Secundaire maxima (periodes rond 1884 t/m rond 1969): r = 0,635 (data betreft 10 jaar)
– Primaire minima (periodes rond 1890 t/m rond 1976): r = 0,956 (data betreft 10 jaar)
– Secundaire minima (periodes rond 1902 t/m rond 1985): r = 0,947 (data betreft 10 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (zonder correctie secundaire minima): r = 0,752 (data betreft 20 jaar)
– Primaire minima + secundaire minima (met correctie secundaire minima +0,123 W/m2): r = 0,943 (data betreft 20 jaar)
Conclusie:
Het beeld dat bij de primaire & secundaire minima wordt aangetroffen is bij benadering onafhankelijk van het aantal jaren dat in de berekening wordt meegenomen rond de minima; na de correctie gericht op de secundaire minima wordt bij het 3-jarige gemiddelde de hoogste correlatie (r = 0,963) aangetroffen, bij het 7-jarige gemiddelde is de correlatie nagenoeg even groot (r = 0,960). Illustratief voor het feit dat het aantal jaren nauwelijks iets uitmaakt betreft het feit dat bij de 9-jarige waarden de correlatie (0,945 op basis van data m.b.t. 90 jaren) net iets hoger is dan bij enkel de minima jaren (0,943 op basis van data m.b.t. 10 jaren).
Een ander saillant detail is dat de correlatie tussen CO2 en de GISS voor de gehele periode van 1886-1989 met r = 0,793 duidelijk lager ligt dan alle correlaties voor de 9-jarige periode m.b.t. zowel de primaire minima, de secundaire minima, als ook voor de primaire en secundaire maxima. Het is vervolgens geen verrassing dat dit ook geldt voor zowel de combinatie van de primaire en secundaire minima… zowel met als zonder correctie (gericht op de secundaire minima).
Wat betreft de maxima valt op dat de correlaties heel duidelijk het laagst zijn bij de maxima jaren zelf en heel duidelijk het hoogst zijn bij de waarden op basis van 9 jaren; dit vormt een duidelijke aanwijzing dat de grilligheid toeneemt rond de maxima zelf.
PS. Voor de correctie waarde gericht op de secundaire minima geldt dat deze in de bandbreedte van 0,131 t/m 0,147 W/m2 in alle 4 de perspectieven (de minima jaren zelf plus de 3-jarige, 5-jarige, 7-jarige en 9-jarig gemiddelde waarden rond de minima) voortdurend een correlatie oplevert die tussen de correlatie ligt van de primaire en secundaire minima afzonderlijk. Dit is in mijn ogen een concrete aanwijzing dat de correctie waarde van 0,123 W/m2 die ik in het artikel heb gebruikt aan de zuinige kant is gekozen want een waarde binnen de bandbreedte levert waarschijnlijk een meer stabiel resultaat.
Ik ging natuurlijk wel in op je punten Ronald.
Ik heb het onderscheid gemaakt tussen het aantal datapunten en het aantal jaren dat in de data zit verwerkt.
Da’s fundamenteel een belangrijk onderscheid, lijkt mij.
ln het perspectief van de zonnecyclus zou het niet zo heel moeilijk moeten zijn om te begrijpen dat in eerste instantie vooral het laatste aspect (het aantal jaren dat in de data zit verwerkt) van belang.
(Immers, net zoals een jaar een reflectie vormt van kosmische constellaties is dit ook het geval bij de zonnecyclus; ik heb in mijn artikel ook al gewezen op bijvoorbeeld het aspect van de fase verschillen binnen het klimaatsysteem en het ontstaan van klimaatruis; bij gemiddelde waarden over meerdere jaren gaan dat soort factoren een minder grote rol spelen – uiteindelijk verklaard dit ook waarom er veelal met trends over meerdere jaren moet worden gewerkt… omdat een vergelijking tussen 2 individuele jaren immers te veel wordt bepaald door de willekeur die het resultaat is van fase verschillen en klimaatruis)
Nog een poging.
In je temperatuurmodel in Figuur V zien we de ozon bijdrage aan de temperatuur: 0.0118*Ozon. Ik neem aan ozon hole in km^2? Kun je de fysische betekenis uitleggen van deze factor 0.0118 met als eenheid T/km^2? (Waarbij T bovendien een mondiaal gemiddelde is en het ozongat een lokaal verschijnsel?
Allereerst wil ik hier wel weer even opmerken dat je je met je vragen opnieuw buiten de inhoud van mijn artikel begeeft.
;-)
Hier kun je zien dat de dynamiek in de ‘Stratospheric ozone concentration’ en de ”Ozone hole area’ weliswaar tegengesteld is maar bij benadering exact hetzelfde verloop toont (daarom twijfel ik er niet aan dat de lokale data representatief zijn voor de ozon concentraties wereldwijd), zie halverwege deze pagina:
https://ourworldindata.org/ozone-layer
Wat betreft de eenheden, in het kader van proxies zijn de eenheden van vermenigvuldigingsfactoren niet relevant omdat de factoren zelf via het matchen van de schalen in temperaturen worden omgezet. Voor de zon wordt dit uitgedrukt met het concept van de zonnegevoeligheid; op dezelfde wijze kan worden gesproken in termen van ozongevoeligheid zodra er wordt gewerkt met het perspectief in termen van de concentraties in Dobson Units (de DU die je eerder noemde).
In het perspectief van het gebruik van proxies – waarbij altijd sprake is van factoren die vergezeld worden van verschillende eenheden – kan dit principe ook worden toegepast op de omvang van het gat van de ozonlaag bij de zuidpool.
Overigens, nu ik de parallel herken voor de zonneminima jaren en de 3-jarige en 5-jarige periodes heb ik een nieuwe referentiekader gevonden waarmee de zonnegevoeligheid nauwkeuriger kan worden vastgesteld op basis van de minima in de periode 1890-1985. Daarmee is er niet langer een controle mechanisme nodig waarbij ozon een rol speelt, alhoeveel dit vanzelfsprekend nog steeds kan worden gebruikt (een vergelijking tussen de omvang van het gat + de DU data levert vervolgens een controle mechanisme om de impact van de ozon in te schatten, etc.).
PS. Ik heb recent een discussie gehad met Henry over hoe de ozonconcentratie zich in verschillende delen van de wereld heeft ontwikkeld; in principe zijn de verschillen zeer beperkt maar de ontwikkeling zij de zuidpool lijkt wel een beetje achter te liggen t.o.v. de rest van de wereld – maar die verschillen zijn wel gering wanneer het gaat om vergelijkingen op basis van meerdere jaren.
PPS. Hier zien we duidelijk de parallel tussen de oppervlakte van het ozon gat en de concentraties in DU:
https://ars.els-cdn.com/content/image/3-s2.0-B9780080437514002522-gr10.jpg?
Bron: https://www.sciencedirect.com/topics/earth-and-planetary-sciences/ozone-depletion
(De uitschieters bij 1988 en 2002 tonen aan dat beide factoren weliswaar een verschillende grootheid met bijbehorende eenheid vormen, echter bij benadering wel vrijwel dezelfde dynamiek tonen; overigens Ronald… 1989 en 2002 vormen maxima jaren in de LISIRD )
“buiten de inhoud van mijn artikel”? Neemt ozon daarin geen prominente rol dan?
“omdat de factoren zelf via het matchen van de schalen in temperaturen worden omgezet”. Beetje vaag dit. Kun je uitleggen hoe dat precies werkt in jouw methode? Ik vind de omrekening naar W/m^2 fysisch een stuk consistenter, omdat deze grootheid fysisch gekppeld kan worden aan temperatuur. Je refereert er zelfs naar: Figuur SPM.5 in IPCC AR5. Waarom dat pad niet gevolgd wat betreft ozon?
“Daarmee is er niet langer een controle mechanisme nodig waarbij ozon een rol speelt”
Het woord ‘ozon’ kwam 61 keer voor in je paper. Maar blijkt nu ineens eigenlijk niet langer nodig?? Zoiets als AOD in je vorige paper, dat nu ook niet langer nodig is.
Feitelijk zit je in leerproces, Martijn, waar je zelf nog lang niet uit bent. Ik zou zeggen, wacht nog maar even met die peer review, je bent er nog lang niet aan toe.
Ronald, ik doelde enkel op de berekening van de zonnegevoeligheid die ik het artikel ook al zowel met als zonder invloed heb gemaakt.
Natuurlijk raakt de invloed van ozon daarmee geenszins buiten beeld, want de combinatie van beide factoren zal waarschijnlijk met een iets hogere correctiefactor nauwelijks gaan veranderen. Je associatie m.b.t. de AOD is hier dus geenszins op z’n plaats.
Je lijkt te zijn vergeten dat ik in het februari artikel beschrijvingen heb gepresenteerd die betrekking hebben op een nogal grote bandbreedte voor de AOD factor. De impact van de AOD was immers niet consistent aanwezig. Ik gebruikte toen ook nog geen regressievergelijking en ook geen correctie voor de secundaire minima, dus die eerdere analyse was voorlopig niet meer dan een tussenstap maar speelt geen rol bij dit artikel – desondanks blijf je daar regelmatig op dezelfde manier naar refereren met opmerkingen waarbij je je nadrukkelijk laat gelden op betrekkingsniveau (dat noem ik daarom opmerkingen die vallen buiten de context van dit artikel + je opmerkingen over de kwestie van de schalen betrek je voortdurend niet direct op de inhoud van mijn artikel).
PS. Ik denk zelf dat het vooral zaak wordt om de beschrijving in het kader van een peer-reviewed artikel veel eenvoudiger te houden dan ik tot nu toe heb gedaan in mijn artikelen. Dan wordt het ook aanzienlijk gemakkelijker voor een reviewer om tot de kern door te dringen (zodat men niet hoeft te verzanden in details in de context).
Lol. Gegeven je stijl van schrijven en antwoorden ben ik benieuwd wat dat gaat opleveren.
Succes maar weer.
Leuk nieuws… het KNMI heeft gereageerd!
Onverwacht heb ik zojuist een reactie ontvangen van een medewerker van het KNMI, het betreft een collega van v. Oldenborgh.
De term “revolutionaire claims” wordt gebruikt in de reactie, maar tegelijkertijd wordt op basis van technische gronden wel de inschatting gemaakt dat het artikel in deze vorm niet geschikt is voor een peer-reviewed publicatie. Het betreft een in de kern zeer inhoudelijke reactie waarin 6 uitgebreide bezwaarpunten naar voren worden geschoven, waarbij de nadruk ligt op zaken die onvoldoende zijn toegelicht.
Ik moet de details nog zorgvuldig bestuderen… maar ik dacht toch leuk om dit hier tussen de bedrijven door even hier te melden.
Goh, Martijn, wat leuk!
Van het KNMI nota bene en dat na de “verdwenen hittegolf” affaire. Of heb je niet gemeld dat je op Climategate hebt gepubliceerd? Maakt ook eigenlijk niet uit.
Nog leuker zou het zijn de ingebrachte punten hier te delen. Met instemming van de KNMI persoon natuurlijk en uiteraard mag dat anoniem. Het gaat immers om de inhoud.
(Ronald, ik heb inmiddels om toestemming gevraagd om de reactie publiekelijk te kunnen delen; ik hoop uiterlijk maandag een antwoord te ontvangen)
Dank Martijn
KNMI onderzoeker Rob van Dorland stuurde de volgende reactie n.a.v. mijn onderzoek
(Dit betreft de volledige reactie, welke ik hier deel met zijn instemming)
Geachte Martijn van Mensvoort,
Via mijn collega Geert-Jan van Oldenborgh heb ik kennis genomen van jouw onderzoek naar de rol van de zon op klimaatveranderingen. Interessant, omdat ik daar zelf in het verleden ook onderzoek naar gedaan heb.
In de email aan Geert-Jan beschrijf je je plan om dit onderzoek te publiceren in een peer-reviewed tijdschrift. Dat vind ik een heel mooi streven. Ik zou iedereen, maar zeker ook mensen met een kritische blik willen aansporen om zijn/haar onderzoekresultaten te publiceren. Noodzakelijke voorwaarde is wel dat de gebruikte methode en keuzes in het onderzoek door de auteurs goed onderbouwd en beschreven worden. Zeker als het gaat om resultaten die beduidend anders zijn dan de huidige inzichten op basis van vele studies, is het uitleggen en onderbouwen van iedere stap noodzakelijk. Dat maakt zo’n studie sterk. Ik wil je daarbij helpen door een aantal kanttekeningen te plaatsen over jouw onderzoek.
1. Je vindt een bijna perfecte correlatie met de waargenomen temperatuur tussen 1880 en 1980 door alleen de TSI van 3 jaar rond de (wat jij noemt) primaire minima te nemen en de secundaire minima met 1.23 W/m2 te verhogen. Wat is de fysische basis om dit te doen? De verklaring ontbreekt. Je kan niet zomaar de energietoevoer in het klimaatsysteem veranderen, omdat dat een betere correlatie oplevert.
2. Klimaatgevoeligheid: Uit fig.4 lees ik af dat TSI(1912)=1360.65 Wm-2 en TSI(1980)=1361.30 Wm-2 (bij benadering, want het gaat mij om de orde van grootte). Dus dTSI=0.65 Wm-2. Circa 0.6 C van de opwarming verklaar je hiermee. De stralingsforcering (RF) door dit verschil in TSI is RF=0.7 [1-albedo] x 0.25[opp.cirkel/opp.bol] x 0.65[dTSI]=0.11 Wm-2. De evenwicht klimaatgevoeligheidsparameter (λ) kan hieruit berekend worden door de temperatuurstijging te delen door de stralingsforcering: λ= 0.6/0.11=5 C/Wm-2. Jij berekent 1.2 C/Wm-2? Ik snap dit verschil niet, wordt ook niet toegelicht. Op basis van vele studies wordt een waarschijnlijke range in klimaatgevoeligheidsparameter (waarnemingen + modellen, zie IPCC AR5) gegeven van λ=0.4-1.2 C/Wm-2. Dit komt overeen met 1.5-4.5C per verdubbeling CO2 met een RF van 3.71Wm-2 [N.B. met TCR worden deze getallen kleiner, zie IPCC AR5]. Voor jouw correlatie heb je dus een klimaatgevoeligheid nodig, die minstens een factor 4 hoger is (en met TCR nog hoger) dan de bovenkant van de geaccepteerde likely range! Er moet dus sprake zijn van enorme positieve feedbacks of energetische nevenverschijnselen.
3. In sectie IX geef je daarvoor verklaringen: kosmische straling, UV variaties en zonnewind, zonder dit verder te onderbouwen. Je verwijst naar studies van Shaviv en Svensmark. Curieus is dat deze studies de gehele 11-jarige cyclus beschouwen. Jij selecteert juist de 3 jaar rond de primaire minima en zegt dat de rest er niet toe doet. Dit is inconsistent.
4. Je geeft als verklaring voor de selectie van 3 jaar rond de primaire minima: “In de context van dit onderzoek is van belang dat door het IPCC in AR5 (2013) wordt erkend dat de fase van de zonnecyclus tijdens de minima zowel “meer stabiel” als “meer relevant” is dan bij de maxima het geval is”. Ik vermoed dat je de betreffende paragraaf in IPCC AR5 (Ch.8, p.689) verkeerd geïnterpreteerd hebt. Het volledige statement van het IPCC is namelijk: “The year 1750, which is used as the preindustrial reference for estimating RF, corresponds to a maximum of the 11-year SC. Trend analysis are usually performed over the minima of the solar cycles that are more stable. For such trend estimates, it is then better to use the closest SC minimum, which is in 1745. To avoid trends caused by comparing different portions of the solar cycle, we analyze TSI changes using multi-year running means.” IPCC bedoelt hier dus dat als je langjarige trends wil afleiden dat je dan niet begin en eindpunt van je reeks in verschillende fases van de zonnevlekkencyclus moet nemen. Dat zou het beeld kunnen vertekenen (zeker als de langjarige effecten qua amplitude van dezelfde orde van grootte zijn als de variaties over de 11-jarige cyclus). Dat de trendanalyse gedaan wordt met multi-year running means betekent dat alle data worden meegenomen, dus niet alleen 3 jaar rond de minima.
5. Als je de gehele 11 (of 22) jarige zonnecyclus zou betrekken in je analyse met de door jouw berekende klimaatgevoeligheid zou je een duidelijk detecteerbare 11 jarige fluctuatie moeten zien in de mondiale temperatuur. Dit is niet geval.
6. Vanaf 1980 wijt jij de opwarming (0.23C) aan de toegenomen UV straling door stratosferisch ozonafbraak. Qua stralingsforcering is dit ook niet te rijmen met de temperatuurstijging, tenzij je ook hiervoor een gigantisch hoge klimaatgevoeligheid veronderstelt. Ik mis ook de verklaring hiervoor of referenties naar publicaties.
Meest bizar vind ik jouw redenering in paragraaf IXb. Jij schrijft: “Kortom, zowel het perspectief van de zon als CO2 toont inconsistenties die betrekking hebben op de omvang van de verhoudingen. Bij de zon draait het hierbij vooral om een versterkende factor in de orde van 37,5 tot 84; binnen de broeikastheorie vormt de beschikbaarheid van gemiddeld 625 deeltjes waterdamp t.o.v. 1 deeltje CO2 in de atmosfeer een nog grotere verhouding. Beide factoren laten zich empirisch bezien in het klimaatsysteem bijzonder lastig onderzoeken.” En “Echter, enkel binnen het perspectief van de CO2 theorie worden fundamentele inconsistenties aangetroffen waaruit blijkt dat de impact van CO2 binnen het klimaatsysteem aanzienlijk complexer is dan wat laboratoriumomstandigheden beschrijven. Bovendien bestaat het klimaatsysteem grotendeels uit negatieve feedback systemen.”
Je zegt hier eigenlijk: zowel het zonneverhaal als het CO2verhaal zijn inconsistent, maar het CO2verhaal is helemaal fout, dus kies ik voor het zonneverhaal (jouw analyse)! Dit is absurd.
Bovendien zit jouw interpretatie van het broeikaseffect vol met aantoonbare fouten. Zo bevinden zich niet een factor 625 meer moleculen waterdamp dan CO2 in de atmosfeer. Die verhouding is in de orde van 10. Ook onderbouw je de “fundamentele inconsistenties in de CO2 theorie” niet. Je hebt dat ook niet onderzocht, dus wat is zo’n opmerking waard?
Tot slot: als je revolutionaire claims doet, zal je elke stap moeten onderbouwen met fysische mechanismen en referenties naar andere studies. Ook raad ik aan om je begrippen als energiehouding, (versterkt) broeikaseffect, stralingsforcering, feedbacks en klimaatgevoeligheid eigen te maken alvorens een artikel te schrijven, waarin je deze elementen gebruikt.
Helaas is mijn eindoordeel dat jouw onderzoek in de huidige vorm niet publiceerbaar zal zijn. Het gaat hierbij niet om je conclusies, maar om de gebruikte methodologie, opportunistische selectie van data en het gebrek aan onderbouwing. Wel repareerbaar is het wollige taalgebruik en de structuur van jouw verhaal. Ik hoop dat je hier je voordeel mee kan doen.
Met vriendelijke groet,
Rob van Dorland, KNMI
Mijn reactie:
Geachte Rob van Dorland, beste Rob,
Dank voor je instemming betreffende mijn voornemen om je feedback publiekelijk te delen.
Graag wil ik kort reageren op de 6 kanttekeningen (enkel bedoeld ter informatie, dus geenszins bedoeld om hierover verdere discussie aan te gaan, ofschoon aanvullende feedback natuurlijk zeer welkom is):
– Ad 1.) De introductietekst koppelt de correctie aan het wisselen van de magnetische polen van de zon. De fysische verklaring is getalsmatig te beschrijven op basis van de invloed van het poloïdale magnetische veld (welke groter is bij de secundaire minima dan bij de primaire minima). Deze beschrijving ontbrak nog in mijn artikel maar is zojuist toegevoegd aan paragraaf IX-a (zie de cursief gedrukte tekst):
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/zon-zorgde-voor-1,1-graad-Celsius-opwarming-sinds-17de-eeuw.htm#IX
– Ad 2.) De waarde 1.2 C/Wm-2 is gekoppeld aan de TSI gemeten aan de top van de atmosfeer. De rekensom die je maakt betreft een omrekening voor het aardoppervlak. Dit kan worden begrepen m.b.t. de forse versterkende factor die ik beschrijf. In paragraaf IX-a wordt onder figuur 14 beschreven dat de TSI enkel het directe deel van de energie van de zon vormt; zonnewind en magnetisme vormen het indirecte deel.
– Ad 3.) Shaviv & Svensmark beschrijven m.b.t. de 11-jarige zonnecyclus dat bekend is dat er versterkende mechanismen werkzaam moeten zijn. Ik beschrijf dat het versterkende mechanisme m.b.t. het perspectief van de minima een nog grotere uitdaging vormt (vanwege de nog grotere versterkende factor). In mijn analyse wordt rekening gehouden met de mogelijkheid dat de impact per fase van de zonnecyclus sterkt verschilt, terwijl dit bij andere studies niet gebeurd; daarom is hier mijns inziens geenszins sprake van een inconsistentie. In februari presenteerde ik een artikel enkel gericht op de minima jaren zelf; maar ik kan melden dat ook bij 5-jarige en 7-jarige periods rond de minima bij benadering hetzelfde patroon wordt aangetroffen.
– Ad 4.) Bron 9 beschrijft 2 citaten uit pagina 689 IPCC AR5; je verwijst naar het 1ste citaat maar het 2de citaat steunt mijn interpretatie expliciet: “Maxima to maxima RF give a higher estimate than minima to minima RF, but the latter is more relevant for changes in solar activity.”
– Ad 5.) Ik wijs erop dat vooral rond de maxima ‘klimaatruis’ ontstaat. Mijn analyse wijst uit dat de 22-jarige cyclus essentieel is (niet de 11-jarige cyclus); immers, de impact blijkt via het onderscheid tussen de primaire en secundaire minima. Dat ik hierbij een nieuwe vorm van vocabulaire heb moeten introduceren in de vorm van 2 soorten minima is in mijn ogen een indicatie dat de impact van de 22-jarige cyclus in de klimaatwetenschap zeer waarschijnlijk niet goed is onderzocht en wellicht zelfs geheel over het hoofd is gezien – want in AR5 wordt de 22-jarige magnetische cyclus zelfs helemaal niet genoemd.
– Ad 6.) In de 1-na-laatste alinea van paragraaf I wordt naar figuur SPM5 (IPCC AR5) verwezen; ook in de visie van het IPCC wordt rekening gehouden met een behoorlijk grote stralingsforcering gerelateerd aan ozon (welke betrekking heeft op maar liefst 5 verschillende componenten en bovendien enkel in de laatste 50 jaar kan zijn ontstaan).
– Ad aanvulling 1) In het perspectief van de impact van CO2 heb ik gewezen op inconsistenties m.b.t. 2 factoren: op basis van de wet van Henry heeft de opwarming van het oceaanwater zelf een bijdrage (tot ~15% van de totale stijging) geleverd aan de toename van CO2 + ik heb gewezen op het feit dat in het perspectief van de natuurlijk cycli CO2 de temperatuur volgt en niet andersom.
– Ad aanvulling 2) De waarde “625” betrof helaas een fout die ik vorig weekend in de versie van mijn artikel op mijn eigen website heb ontdekt en direct heb gecorrigeerd; het had de waarde “62,5” moeten zijn – deze heb ik gebaseerd op een beschrijving van de OSSfoundation waarin wordt besproken over 25.000 ppm H2O voor de onderste 25 km van de atmosfeer (zie: http://ossfoundation.us/projects/environment/global-warming/atmospheric-composition ). In een publicatie van de KVAB uit 2015 wordt gesproken over 26.000 ppm H2O (zie: https://www.kvab.be/sites/default/rest/blobs/117/knw_CO2neutraal.pdf ). En in een publicatie uit 1998 die o.a. op de website van de NASA is terug te vinden wordt gesproken over ~2% H2O (zie: https://ntrs.nasa.gov/archive/nasa/casi.ntrs.nasa.gov/19980147990.pdf ). Voor de gehele atmosfeer zou de waarde dus in de orde van 15000-20000 ppm H20 liggen, uitgaande van dat de eerste 25 km ongeveer 80% van alle moleculen in de totale atmosfeer bevat. Ik begrijp dat de waarde van “10” die je noemt waarschijnlijk aansluit op de aanname dat de atmosfeer kolom gemiddeld ongeveer 2,5 cm aan H2O bevat. Dit bevreemd mij omdat op de website van de de NASA op dezelfde wijze aan ozon een dikte van maar liefst 0,3 cm wordt toegeschreven terwijl dit om slechts 40 ppb gaat (zie: https://ozonewatch.gsfc.nasa.gov/statistics/ ). Ik heb inmiddels in het artikel vermeld staan dat er ook schattingen zijn die een factor 5 lager liggen; ik heb helaas nog nergens een beschrijving kunnen vinden die een waarde van ~4000 ppm voor H2O presenteert.
(Rob, je zou mij een groot plezier doen wanneer je mij m.b.t. dit laatste onderwerp een bron zou kunnen aanreiken waarbij de verhoudingen in termen van ppm/ppb voor zowel H2O, CO2 als O3 wordt beschreven; ik heb ernaar gezocht maar helaas niet gevonden en ik heb deze kwestie ook al aan persoon voorgelegd die redelijk goed thuis is in de materie… maar ook deze persoon kon mij geen bron aanreiken die bevestigd dat het voor de hoeveelheid H2O om slechts ~4000 ppm gaat)
Tenslotte, mijn intentie is om aan te sturen op een aanzienlijk korter artikel dat technisch bezien veel meer zal voldoen aan de facetten behorend bij een peer-reviewed publicatie.
Ik ga sowieso werken aan een concept voor zo’n artikel en zal op zoek gaan naar een deskundige op het terrein van de zon die bereid is om hierbij inhoudelijke supervisie te verlenen + in te haken als co-auteur.
Je feedback geeft mij meer dan voldoende houvast om mij te gaan richten op de volgende stap.
Nogmaals veel dank voor je reactie die ik zeer heb kunnen waarderen.
Met vriendelijke groet,
Martijn van Mensvoort
M.b.t. punt 5 van v. Dorland heb ik nog een leuke aanvulling, want het temperatuureffect van de 22-jarige cyclus blijkt voor de relatief stabiele periode 1890-1985 uit te komen op 0,196 graad Celsius, zie:
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/temperature-variation-during-solar-magnetic-cycles.jpg
(Uit het profiel blijkt dat het primaire en secundaire deel van de Hale cyclus een heel ander verloop hebben; dit verklaard deels waarom de inschattingen voor het temperatuureffect van de 11-jarige cyclus tot lagere waarden leiden… ofschoon de inschatting van Camp & Tung die op Wikipedia staat vermeld nauwelijks afwijkt van de uitkomst van mijn analyse)
PS. Van Dorland maakt een belangrijke denkfout door te veronderstellen dat de temperatuur impact van de fluctuaties tijdens het verloop van de cyclus een impact met dezelfde orde van grootte zouden moeten hebben als bij de minima. In het werk van Shaviv wordt beschreven via de impact van het oceaan systeem hoe het komt dat de temperatuur fluctuaties binnen de zonnecyclus aanzienlijk kleiner zijn dan de impact van de fluctuaties op de lange termijn:
“If, for example, a given change in solar forcing is expected to give rise to a temperature change of ½°C after several centuries, then the same radiative forcing varying over the 11-year solar cycle is expected to give rise to temperature variations of only 0.05-0.1°C or so (e.g., Shaviv 2005 and references therein). This is because on short time scales, most of the energy goes into heating the oceans, but because of their very large heat capacity, large changes in the ocean heat content do not translate into large temperature variations.”
http://old.phys.huji.ac.il/~shaviv/articles/erice2011.pdf
De volgende stap is inmiddels gereed. Ik heb daarom zojuist ook nog even opnieuw gekeken naar de details in de feedback van Rob van Dorland; alles is inmiddels afgedekt.
Overigens, ik had nog niet benoemd dat van Dorland bij zijn punt 1 direct zelf een fout maakt door te suggereren dat de correctie voor de secundaire minima 1,23 W/m2 zou bedragen terwijl het om een waarde van 0,123 W/m2 gaat.
Ik herken nu ook dat zijn punt 2 t/m 4 in feite betrekking hebben op 1 en dezelfde kwestie, namelijk de versterkende factor.
M.b.t. punt 5 zal in het nieuwe concept artikel (waarvan ik zelf de inschatting maak dat het voldoet om een peer review te doorstaan) worden aangetoond dat er wel degelijk sprake is van zowel een duidelijke 11-jarige als 22-jarige fluctuatie, echter hierbij moet wel zorgvuldig rekenschap worden gegeven voor het feit dat de zonnecyclus onregelmatig verloopt waarbij de lengte van zowel de Schwabe (11-jarige cyclus) als de Hale cyclus (22-jarige cyclus) in lengte fluctueert. Hierbij is ook van belang dat de 22-jarige cyclus als uitgangspunt wordt genomen om het temperatuurprofiel voor de 11-jarige cyclus te berekenen, maar juist de impact 22-jarige cyclus blijkt binnen de klimaatwetenschap flink onderschat (in de rapporten van het IPCC wordt de 22-jarige Hale cyclus immers überhaupt niet genoemd).
(Verder nog geen relevant nieuws m.b.t. belangstelling van deskundigen; ik ben nog steeds in afwachting van de feedback van een Nederlandse expert die zich begeeft in de kringen van Kees de Jager)
@Martijn,
Leuk dat je het toch heb gebrobeerd, het begin is er.
Zeer dapper dat je, je toch in het hol van de leeuw gooit.
Eigenlijk vind ik de reactie niet eens zo slecht, ze hebben het toch zo goed bevonden om je niet te negeren.
Dat ze je hard aan zouden pakken is voorgeprogrammeerd, maar dat is niet erg, jij hebt doorzettingsvermogen genoeg.
Ik hoop dat al je moeite word beloond, is het hier niet dan wellicht in het buitenland.
KNMI is niet heilig.
Peter Cruijff vond uiteindelijk ook de aandacht in Amerika en dat was maar een klein facet tegenover jouw werk.
Veel succes.
Precies Theo,
Ik ben zelf in deze fase vooral content dat mijn onderzoek in ieder geval de aandacht heeft gekregen van meerdere medewerkers van het KNMI.
Eerder vroeg Jan van Friesland in het interview of ik al iets van ze had vernomen, maar ik heb toen te kennen gegeven dat ik er niet op rekende.
Nu moet ik natuurlijk wel gaan zorgen dat bij de volgende stap niet opnieuw dezelfde bezwaren op tafel kunnen worden gelegd.
In ieder geval dank voor jouw eigen getoonde interesse & steun!
PS. Ik heb eerder al gemeld dat ik van 2 Nederlandse deskundigen op het terrein van de zon ook een reactie heb ontvangen, maar die waren in mijn ogen onvoldoende van inhoudelijke aard om hier ook te delen – maar ook daar heb ik toch wel iets aan gehad; ééntje heeft zich kandidaat gesteld als reviewer indien ik een tijdschrift zou vinden en de ander is momenteel even te druk met een project dat wel gerelateerd is aan mijn onderzoek. Afwachten wat de toekomst in petto heeft.
Martijn, mooi zo :)
Dit onderzoek waarover Van Dorland het had misschien?
https://www.researchgate.net/publication/44158323_Solar_cycle_modulation_of_the_Arctic_Oscillation_in_a_chemistry-climate_model
En Martijn zie hem ook in de juiste context.
Volgens zijn LinkedIn profiel (niet ingelogd):
After my PhD I switched from research to advising the Dutch policy makers, stakeholders and non-governmental organizations on issues of climate change. Due to my long experience in the field of climate research and writings of fact sheets and overview articles on climate change I am frequently asked to give interviews, lectures and presentations.
Wat mij betreft de alarmistische verkoper van het KNMI.
Dank voor de suggestie Anne,
Goed dat je even hebt gezocht hebt wat van Dorland zelf als onderzoeker zoal heeft gemeld in relatie tot de zonnecyclus.
Dit ‘boekwerk’ artikel (154 paginas) geschreven samen met o.a. Kees (Cees) de Jager is in het perspectief van mijn onderzoek wel echt bijzonder interessant:
‘Scientific Assessment of Solar Induced Climate Change’ (2006)
http://icesfoundation.org/UsersFiles/FCKeditorFiles/file/Scientific%20Assessmant%20of%20Solar%20Induced%20Climate%20Change.pdf
Deze paragraaf is vooral interessant op pagina 18-21, want van Dorland et al. spreekt zelf over een toename van 0,4 graad C sinds het Maunder minimum, maar de berekening is niet gebaseerd op het minimum (de auteurs gebruiken zelf naast de termen ‘minima’ ook de term “rustige zon”):
Vervolgens op pagina 23:
En m.b.t. de 22-jarige cyclus wordt op pagina 71 gesproken over:
(Afgezien van dit laatste punt wordt er getalsmatig niet veel meer duidelijk uitgesproken m.b.t. de 22-jarige cyclus; maar hierbij is overigens geen rekening gehouden met het perspectief van de individuele fases van de zonnecyclus zoals in mijn onderzoek wordt beschreven vanuit het perspectief van de verschillende minima)
Hoe dan ook Martijn, er wordt je een maat genomen die imo niet/deels terecht is.
Geen zorgen Anne, ik begrijp inmiddels ruim voldoende hoe van Dorland naar mijn onderzoek heeft gekeken.
Ik ben vooral content met de inhoudelijke aard van zijn feedback… vooral omdat ik me ook realiseer dat de kans groot is dat peer-reviewers op eenzelfde manier de lat hoog zullen leggen, lijkt mij.
Het is niet voor niets dat van Dorland n.a.v. mijn onderzoek spreekt in termen van “revolutionaire claims”.
(Maar ik realiseer me ook dat het gebruik van zo’n term natuurlijk op verschillende manieren kan worden bekeken… wellicht dat anderen hierover morgen nog hun zienswijze zullen delen)
Ook in het boekwerkje van de Jager en van Dorland uit 2006 valt de term “magnetische polen” precies 1x (op pagina 17, 2de zin):
http://icesfoundation.org/UsersFiles/FCKeditorFiles/file/Scientific%20Assessmant%20of%20Solar%20Induced%20Climate%20Change.pdf
PS. Dit toont denk ik ook weer aan dat in het perspectief van klimaat onderzoek de invloed van de wisseling van de magnetische zonnepolen in feite gewoon over het hoofd is gezien. Immers, het fenomeen van de wisseling van de polen is immers als sinds 1912 bekend en wordt in de astronomie wel degelijk als een cruciaal onderdeel van het functioneren van de zon herkend.
Hij is Senior advisor climate services KNMI en in dienst vanaf februari 1988 tot heden.
Zijn opleidingen Universiteit Utrecht (PhD op een Nederlandse universiteit?)
Doctor of Philosophy (PhD)Meteorologie en fysische oceanografie; 1994-1999
Master (Drs) Meteorologie en fysische oceanografie; 1978-1988 (10 jaar?)
Een storm in een glas water misschien?
Nou Anne, ik heb het document dat van Dorland samen met o.a. Kees de Jager over de zon presenteerde in 2006 al in grote lijnen doorgenomen.
Aangezien van Dorland de editor was vermoed ik inmiddels dat ook van Dorland (net als de Jager) goed op de hoogte is van wat er zoal speelt rond de invloed van de zon.
Maar voor mij is ook al helder dat mijn onderzoek in feite wat dieper graaft dan in andere onderzoeken is gebeurd door ook naar de impact van afzonderlijke fasen van de zonnecyclus te kijken. Van Dorland wekt bij mij de indruk mijn insteek niet echt te begrijpen, want in zijn feedback wekt hij o.a. de indruk dat hij meent dat ik naar alle jaren zou moeten kijken.
Overigens, in mijn december artikel heb ik bijvoorbeeld ook al aandacht besteed aan de maxima, dus die heb ik ook al in kaart gebracht – maar heb hierover in mijn nieuwe artikel niet gesproken. De kans lijkt me reëel dat van Dorland dit niet beseft.
Levert weer een goede leerervaring op waarbij duidelijk wordt dat ik in een wetenschappelijke publicatie ook aandacht moet gaan besteden aan een beschrijving waarbij ik de impact van de minima in perspectief zet tot de maxima, de andere fases en de gehele cyclus.
PS. Ik heb hierboven in de discussie met Ronald toevalligerwijs afgelopen dagen eigenlijk ook al weer een stapje verder in die richting gezet door o.a. ook de correlaties ook voor de maxima te delen + voor de 3-jarige, 5-jarige en 7-jarige periodes.
M.b.t. het punt van een fysische verklaring voor de correctie gericht op de secundaire minima (punt 1 in de reactie van v. Dorland) heb ik in mijn antwoord verwezen naar de volgende nieuwe paragraaf in mijn artikel waarin wordt beschreven dat de invloed van het poloïdale magnetische veld van de zon bij de minima dominant wordt en daarmee via de invloed van zonnewind het relatief lage niveau van de TSI deels compenseert:
Dit betreft het plaatje uit het december artikel waarin we duidelijk kunnen zien dat het niveau van de TSI minima (gele lijn) sterk negatief correleren met de maximale grootte van het magnetische veld:
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/solar-polar-field-strength-plus-solar-angular-momentum-and-speed-of-sun-relative-to-barycenter.jpg
Wat ook opvalt is dat de secundaire piekniveaus van het magnetische veld hoger zijn dan het daaropvolgende niveau primaire piekniveaus van het magnetische veld; echter hierbij is vanaf de jaren ’80 ook een continue afname zichtbaar… maar die staat volledig haaks op de continue toename van de TSI minima in de gele lijn.
Met andere woorden: de TSI zou eigenlijk in beschouwing moeten worden genomen in combinatie met het magnetische veld. Het is getalsmatig wellicht lastig te begrijpen (mede omdat de WSO data pas in 1979 begint) maar de correctie via de secundaire minima vormt een stap in die richting en is in ieder geval gerelateerd aan het omslaan van de magnetische polen van de zon om de 11 jaar.
Rob van Dorland sprak op 17 mei 2018 – vandaag precies 2 jaar geleden – bij enkele minuten over diverse zaken bij de serie ‘Klimaatstrijders’:
https://www.youtube.com/watch?v=agzuz1NiFPs
(Van Dorland vertelt dat hij zelf rekening met 2 tot 3 meter zeespiegelstijging deze eeuw… en hij verwijst ook naar het 1,5 °C, maar inmiddels weten we dat het IPCC daarin eigenlijk vooral rekening wordt met scenarios waarbij minder dan 1 meter zeespiegelstijging ook heel goed mogelijk is)
Van Dorland is nogmaals de activistische, alarmistische representant van het KNMI.
Hoe dan ook Martijn, laat je niet in de luren leggen door Dorland.
Beter was geweest dat Van Oldenburgh zélf had gereageerd.
Je kunt je wat aantrekken van de kritiek, maar ik plaatst het tussen haakjes.
Ik vind het eigenlijk wel prettig dat van Oldenborgh zijn collega hiervoor heeft benaderd.
Wellicht dat hij die keuze heeft gemaakt omdat van Dorland mogelijk meer thuis is op het terrein van de zon dan van Oldenborgh.
Want van Dorland heeft meer gepubliceerd gerelateerd aan de invloed van de zon.
PS. Ze schreven samen ook deze publicatie over de zon:
‘There is no enhanced signature of solar variability in”
GJ van Oldenborgh, R van Dorland
https://scholar.google.com/scholar?hl=nl&as_sdt=0,5&cluster=1476982328473992199
(Helaas ontbreken verdere details m.b.t. deze publicatie)
Mooie vondst Martijn. Benieuwd wat geconcludeerd kan worden.
Ik ben uiteraard niet de deskundige, dus ben benieuwd wat je hiermee kan en nog gaat opmerken.
Al die achterlijke veronderstellingen die Van Dorland al in het verleden heeft gedaan; tenenkrommend…
Nogmaals, trek je eigen plan op basis van de kritiek; neem wel de kritiek ter harte uiteraard en doe er je voordeel mee.
Voorlopig denk ik dat een technisch natuurkundige meer in zijn mars heeft dan een rare PdD meteorologie.
Laat de fysische uitspraken tot je doordringen en neem daar dan actie op.
Ik snap je punt Anne, ik heb er zo ook zelf mijn gedachte bij.
De interviewster spreekt in termen van “we weten dat de aarde al met 1 graad is opgewarmd”… Rob had hierbij kunnen opmerken dat in zijn zienswijs van die ene graad wellicht wel meer dan 0,4 graad C door de zon kan zijn veroorzaakt.
(Althans, dat kunnen we lezen in zijn schrijven met Kees de Jager in 2006 – tenminste, er vanuit gaande dat hij die impact nog steeds hanteert… maar dat zou ik eigenlijk nog wel even moeten checken, want je weet maar nooit)
PhD uiteraard. Typefouten melden is ook onzinnig. Maar wil laten weten dat in dit geval het wel even gemeld moet worden.
Anders gaat iedereen denken: bestaat die afstudeerrichting en titel ook? :)
De correctie gericht op de secundaire minima blijkt een soortgelijk effect te hebben bij de secundaire maxima.
De impact is daar ongeveer de ongeveer de helft in termen van de correlatie verhoging voor de combinatie van de primaire en secundaire maxima; echter, omdat het bij de maxima om aanzienlijk lagere correlaties gaat is de totale impact relatief klein t.o.v. de minima. Maar het effect is wel duidelijk aanwezig; bovendien wordt bij gebruik van een ongeveer 2x zo grote correctie impact bij de maxima nog iets verder verhoogd.
Dit patroon wordt bevestigd bij zowel de maxima jaren als bij het 3-jarige en 5-jarige gemiddelde.
Omdat het effect duidelijk is te koppelen is aan het poloïdale magnetische veld van de zon is het verschil in dynamiek tussen de minima en maxima m.b.t. de impact van de correctie zelfs vrij gemakkelijk te doorgronden.
(De impact van de correctie blijkt dus ook consistent aantoonbaar te zijn bij de verschillende fasen van de zonnecyclus)
PS. Ik vermoed inmiddels dat het effect logischerwijs zou kunnen ontstaat uit de fase verschillen tussen de beide magnetische polen, zie:
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/solar-polar-field-strength-plus-solar-angular-momentum-and-speed-of-sun-relative-to-barycenter.jpg
Hoi Martijn,
Goed om te lezen dat je vanuit het KNMI bij monde van Rob van Dorland commentaar hebt gekregen op je baanbrekende analyses. En ook goed van Van Dorland dat hij toestemming heeft gegeven om zijn commentaar hier integraal te laten publiceren. Dat is ook jouw verdienste denk ik.
Ik ben erg gecharmeerd van jouw rustige, duidelijke en vasthoudende manier van discussiëren met critici op CG over jouw onderzoek en analyse. Gewoon bij de inhoud blijven en argumenten op relevantie en feitelijkheid blijven wegen. Petje af voor je werk.
Nog iets anders. Ik kwam een paper tegen die misschien ook voor jou interessant zou kunnen zijn. Maar misschien kende je deze al.
https://www.researchgate.net/publication/13102096_Solar_Cycle_Variability_Ozone_and_Climate
Goed om te horen Willem, opnieuw dank hiervoor.
Ik kende die studie uit 1999 nog niet maar die heeft nog betrekking op de periode dat de experts in feite pas enkele jaren zicht hadden gekregen dat de zon een bijdrage heeft in de opwarming. Inmiddels is men reeds tot het besef gekomen dat het klmaat beleid in de toekomst waarschijnlijk vooral gericht zal zijn op managment via de ozonlaag.
Maar ook die studie uit 99 beschrijft een relevant punt in de abstract waaruit blijkt dat de zon o.a. via de ozonlaag invloed heeft op andere oscillaties:
Dank voor je nieuwe input Willem!
Kijk eens aan een studie die suggereert dat de ene helft van de 22-jarige magnetische zonnecyclus gepaard gaat met “temperature increasing period in the troposphere of the Northern Hemisphere” en de andere helft met “temperature decreasing period in the troposphere of the Northern Hemisphere”.
The Significance of Solar Magnetic Field Direction Variation on Anomalous Variability of the Atmosphere Temperature on the Earth
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/cjg2.1131
(Dit gaat enkel over de noordelijke hemisfeer, maar verder gaat het om een duidelijk parallel met wat in mijn onderzoek wordt beschreven)
En ik heb nog een studie gevonden waarbij de titel direct duidelijk maakt dat er een fenomeen wordt beschreven dat ook aansluit op wat mijn studie beschrijft:
CORRELATION BETWEEN THE 22-YEAR SOLAR MAGNETIC CYCLE AND THE 22-YEAR
QUASICYCLE IN THE EARTH’S ATMOSPHERIC TEMPERATURE
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0004-6256/144/1/6/pdf
(Beide bronnen vormen een relevante aanvulling m.b.t. het gebruik van de correctie factor gericht op de secundaire minima)
PS. Een verschil is wel dat in beide studies het betreffende fenomeen niet aan verschillende tussen de minima en maxima wordt gekoppeld; maar ik had inmiddels hierboven in o.a. de post van “17 mei 2020 om 12:02” ook al beschreven dat de correctie factor ook werkt voor de maxima (ofschoon deze daar minder impact heeft en minder relevant is omdat de correlatie bij de maxima jaren zelf zonder de correctie aanzienlijk lager liggen dan bij minima jaren het geval is).
Reactie op Theo (Theo 20 mei 2020 om 00:03), hier geplaatst op verzoek van Martijn
https://www.climategate.nl/2020/05/consensus-zou-in-de-wetenschap-geen-rol-moeten-spelen/comment-page-1/#comment-2313702
Theo,
Ik begrijp dat mijn reacties provocerend kunnen overkomen. Echter, de wijze waarop ik reageerde (kort en bondig met een concrete vraag) was bewust gekozen en diende een doel. Martijn heeft een enorm omslachtige manier van het reproduceren van zijn gedachten op papier en heeft moeite om “to-the-point” te komen. Ook op relatief simpele vragen die met een kort antwoord afgedaan kunnen worden, komen ellenlange lappen tekst voorbij. Meerderen hebben zijn schrijfstijl inmiddels als wollig omschreven. In een proces van peer review gaat hem dat opbreken. Dat heb ik hem duidelijk proberen te maken in mijn wijze van discussiëren gisteren. De vraag is of de boodschap is overgekomen?
Dergelijke vormen van kritiek ervaart Martijn als “opmerkingen op betrekkingsniveau”. Anderzijds herkent en erkent hij zijn zwakte terdege. Hij is immers niet voor niets op zoek naar een ervaren co-auteur die juist op dit aspect toegevoegde waarde moet leveren.
Voor de inhoud heeft hij inmiddels feedback vanuit wat hij noemt de “alarmistische hoek”. De volgende stap lijkt me dan een logische. Als ik Martijn was zou ik het paper in de huidige vorm sturen naar Nir Shaviv voor feedback.
@Ronald,
Bedankt voor je uitleg.
Na dat ik de hele discussie van jullie gevolgd heb begon ik inderdaad te twijfelen aan je uitspraken (provoceren), maar je had me ook gezegd ik doe het om Martijn te helpen.
Dus ik vroeg me werkelijk af waar is die in godsnaam mee bezig, en waarom blijft Martijn maar terug reageren.
Maar van de andere kant vond ik het ook een test om te laten zien hoe het in de praktijk bij een peer review kan gaan.
Dit heb ik ook gezien bij vraagstelling aan Valentina Zharkova, die ook eigelijk in dergelijk gebeuren zit als Martijn.
Ja lappen tekst, die maakt Martijn wel, ik neem aan om het tot in de puntjes uit te leggen.
Ik heb inderdaad ook gezien dat Zharkova de antwoord kort houd, in iedergeval in de discussies die ik gelezen heb waar ze ook aan de tand gevoeld werd.
Maar in ieder geval heb je het een stuk duidelijker gemaakt hoe het zit. :-)
Theo,
in het proces van peer review krijg de auteur feedback van meerdere reviewers. Vervolgens krijgt de auteur meestal maar één kans daarop te reageren (weerwoord, in het Engels: rebuttal). Vervolgens is het aan de editor om het geheel van reviews en weerwoord te beoordelen en te oordelen of het paper na weerwoord en bijkomende correcties van het artikel voldoet aan de kwaliteitsstandaard van het tijdschrift.
Het weerwoord is dus een niet te onderschatten onderdeel van het proces. Dat vereist: kort en bondig en to-the-point. Dat is de meest succesvolle aanpak om de reviewer en editor te overtuigen.
@Ronald,
Mooi dat je even verduidelijkt hoe het een en ander in zijn werk gaat.
Ik heb zelfs gezien dat de peer review in dit geval Zharkova zelfs terug is getrokken uit ik meen Nature.
Ik wist niet dat dit ook al kon.
Ook hier word ze goed aan de tand gevoeld, je moet inderdaad sterk en zeer goed onderbouwt je artikel hebben geschreven en goed op vraagstellingen kunnen antwoorden.
https://pubpeer.com/publications/3418816F1BA55AFB7A2E6A44847C24
Het zal zeker geen gemakkelijke weg zijn, we zullen zien hoe ver hij komt, ik gun het hem wel, zeker gezien het werk opgedane kennes en tijd wat hij er in stopt.
Artikel over de zon in nu.nl met Rob van Dorland:
h ttps://www.nu.nl/klimaat/6052164/we-hebben-de-zwakste-zon-in-jaren-maar-daar-merk-je-bijna-niks-van.html
Hartelijk dank van_Gelder!
Dit lijkt mij duidelijk een reactie op mijn artikel want van Dorland wijd meer dan de helft van zijn verhaal aan het “zonneminimum”.
Volgens mij heeft hij hierover nog nooit zo uitgebreid uitgeweid…!?
(Het lijkt te worden verbloemd met een linkje naar een verhaal op de Klimaatveranda blog van Bart Verheggen en Hans Custers)
De inhoud van deze omschrijving is conform de beschrijving van het IPCC, want in het AR4 (2007) werkte het IPCC via CMIP4 modellen waarin aan de 11-jarige cyclus een temperatuur effect van 0,06 graad Celsius werd toegekend:
Oei Martijn, je legt alweer een verband (correlatie) o.b.v. wishful thinking. We zitten momenteel in een zonneminimum. Logisch om dat als uitgangspunt te nemen bij een dergelijk stukje.
Ronald, als we naar de data kijken dan is het zonneminimum waarschijnlijk al in oktober 2019 gepasseerd, want:
– In oktober 2019 (gemiddeld 0,4) en februari 2020 (gemiddeld 0,4) zijn de laagste aantallen zonnevlekken aantal geregistreerd, echter als we naar de omringende maanden kijken dan waren de aantallen in zowel september (gemiddeld 1,1) als november (gemiddeld 0,5) duidelijk lager dan in januari (6,4) en maart (gemiddeld 1,5). Bron: http://www.sidc.be/silso/dayssnplot
– Dit beeld wordt ook bevestigd door deze observatie: “So far this year, the sun has been blank 76 per cent of the time, a rate surpassed only once before in the Space Age. Last year, 2019, the sun was blank 77 per cent of the time.” Bron: https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-tech/news/sun-solar-minimum-effects-space-earth-ice-age-a9519986.html
– En het beeld wordt ook bevestigd bij de TSI data van Greg Kopp: https://spot.colorado.edu/~koppg/TSI/TSI_TSIS-1_sm.png
Ik vermoed dat van Dorland zich heeft gebaseerd op het statement dat NOAA/NASA in december hebben gemaakt; zijn suggestie dat de NASA zou hebben gesuggereerd dat het minimum “rond april” zou zijn gepasseerd zal vast hierop zijn gebaseerd:
“Additionally, the panel concurred that solar minimum between Cycles 24 and 25 will occur in April, 2020 (+/- 6 months). If the solar minimum prediction is correct, this would make Solar Cycle 24 the 7th longest on record (11.4 years).”
Bron: https://www.swpc.noaa.gov/news/solar-cycle-25-forecast-update
Wanneer we de beschrijving van Van Dorland letterlijk nemen dat wordt eigenlijk gesuggereerd dat afgelopen maand de activiteit van de zon zeer laag zou zijn geweest, maar dit is geenszins het geval want in termen van zonnevlekken was in april zelfs sprake van de op een na hoogste activiteit in 11 maanden tijd.
October 2019 ligt helemaal aan het begin van de bandbreedte waar NOAA/NASA in december blijkbaar aan dacht; ze moeten hebben gedacht/gehoopt dat er nog een lagere maand zou gaan volgen, maar qua zonnevlekken lag het niveau in januari 2020 (gemiddeld 6,4) als april 2020 (gemiddeld 5.4) al weer hoger dan in alle maanden sinds mei 2019.
Kortom, de kans lijkt inmiddels groot dat 2019 het dieptepunt is geweest maar zeker weten doen we dat wellicht pas aan het eind van dit jaar of begin volgend jaar; echter, als ik een scherpe blik op de details werp dan lijkt de kans inmiddels erg groot dat oktober 2019 het diepte punt vormde van de overgang tussen cyclus 24 en cyclus 25.
PS. Verder begrijp ik je opmerking wel hoor maar van Dorland laat hoogst zelden iets van zich hoger in de media… en zijn timing is nu ineens wel opvallend kort na mijn artikel. Wanneer we nu zoeken in Google News op de termen “Rob van Dorland” en “zon” dan vinden we precies 4 artikeltjes, inclusief het item van gisteren, waarbij de andere 3 al weer dateren van 2018, 2015 en 2009. Dus… met inachtneming van de ietwat ongenuanceerde vreemde claim m.b.t. de maand april denk ik dat mijn associatie nog niet zo gek was.
Overigens, de temperatuur impact van de 22-jarige zonnecyclus is rond de secundaire minima altijd behoorlijk groot in de Bilt; hierbij kunnen we het zelfs hebben over een impact in de orde van grootte van maar liefst 2 graad Celsius; ik zou er snel een leuk artikeltje over kunnen schrijven want ik had al een relevant plaatje klaar liggen:
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/KNMI-temperature-de-Bilt-shows-footprint-22-year-magnetic-solar-cycle.jpg
jaja, je kunt het er maar druk mee hebben, dat zoeken in ruis.
1919 || 1940 || 1963 || 1985 | 1996 | 2010 => periodes van: 21 jaar || 23 jaar || 22 jaar | 11 jaar | 14 jaar
De reeks toont overduidelijk de regelmaat van de 22-jarige magnetische zonnecyclus want 2 van de 6 uitschieters naar beneden betreft notabene een zonneminimum jaar (1985 en 1996). We zien hierbij bovendien dat er een fase verschil is dat zich heel regelmatig verschuift in de tijd.
Logischerwijs mag de volgende uitschieter naar beneden pas na het volgende primaire minimum (2028) worden verwacht, dus wellicht rond 2030/2031… en de bijbehorende temperatuur zou onder 10 graad Celsius kunnen liggen, mogelijk rond 9,7 graad Celsius om precies te zijn.
(Bijzonder dat jouw oordeel hierbij enkel is dat je spreekt van “ruis” … zonder enige vorm van toelichting, redenering of argumentatie)
Speel hetzelfde spelletje hier eens mee
https://woodfortrees.org/plot/hadcrut4gl/from:1900/to:2020
CORRECTIE: Ik bedoelde te schrijven “na het volgende SECUNDAIRE minimum (2028)”.
PS. Het fase verschil met de zonnecyclus zou logischerwijs gerelateerd kunnen zijn aan de AMO (Atlantic Multidecadal Oscillation).
(Ik heb trouwens ook zo’n plaatje klaar liggen voor Centraal Engeland waarbij de minima voor de gehele periode vanaf 1659 ook heel duidelijk samenhangen met de secundaire minima)
@Ronald:
Ruis?
Een thermometer produceert ongetwijfeld ook meetruis; dat zal bij de Pt-termometer in de orde grootte van een paar microvolt liggen (en dat is naar mijn schatting hooguit enige micro-Kelvin); dat kan weggestreept worden.
Elke verandering van een natuurkundig fenomeen is het gevolg van één of meerdere natuurkundige oorzaken.
Het wegstrepen van die oorzaken (“ruis”) is m.i. de oorzaak dat de klimatologie de laatste decennia geen aanmerkelijke voortgang heeft geboekt.
Boels,
Kortstondige fenomenen als ENSO (La Nino/La Nina), vulkaanuitbarstingen (stratosferisch aerosol) hebben zeer kortstondig invloed op de gemeten temperatuur. De daarmee gepaard gaande pieken en dalen in de meetreeks zijn dus fysisch verklaarbaar, maar In de context van klimaat kun je ze karakteriseren als ruis in de zin dat ze geen enkele informatie bevatten over toekomstige temperatuurontwikkelingen.
Eens Boels. Op Wikipedia is de definitie van ‘klimaatruis’ in het perspectief van klimaatverandering eigenlijk wel degelijk heel helder hierover:
M.b.t mijn beschrijvingen in de plaatjes voor de Bilt en de HadCRUT4: deze tonen duidelijk een periodiek patroon, dus die patronen kan niet zo maar onder de noemer “klimaatruis” worden geplaatst lijkt mij. Want het kan natuurlijk niet zo zijn dat wanneer patronen van de zon een duidelijke correlatie vertonen met de activiteit van de zon tonen… dat dan de betrokken data tot “klimaatruis” wordt verklaard omdat we het fysische mechanisme niet numeriek kunnen beschrijven.
Dit lijkt echter gemeengoed te zijn geworden binnen de “consensus” community.
Wellicht dat dit verklaard dat Ronald dit soort van redeneringen ook gebruikt alsof deze op fundamentele waarheden zouden berusten.
PS. M.b.t. ‘klimaatruis’ geeft de volgende beschrijving denk ik ook aardig inzicht in hoe we daar tegenaan kunnen kijken (onderstaande citaat betreft overigens een verhaal uit 2009 maar er is in iedere geval grondig over nagedacht):
Geen correlatie betekent dat het geen enkele informatie bevat over de grootheid die het betreft. De meetruis van Boels’ thermometer bevat geen enkele informatie over de temperatuur die het meet.
Evenzo bevat ENSO, vulkaanas geen enkele informatie over toekomstig klimaat. In die context zijn deze fenomenen ruis: klimaatruis.
De patronen die Martijn meent te zien zijn van subjectieve aard. Een objectieve analyse ontbreekt. De kans dat het vermeende patroon spurieus is, is dus reëel. Wetenschappelijk gezien is het patroon er niet tenzij het objectief kan worden vastgesteld.
@Ronald:
Evenzo bevat ENSO, vulkaanas geen enkele informatie over toekomstig klimaat. In die context zijn deze fenomenen ruis: klimaatruis.
Dat is te gemakkelijk: vulkanisme speelt dan geen rol meer in het toekomstig klimaat.
Er zijn vermoedens dat veranderingen van het magnetisch veld van de aarde (wandelende magnetische polen) gekoppeld zouden kunnen worden aan vulkanisme en tektoniek.
Zou men het antropogene duidelijk willen aantonen dan is het opsplitsen van temperatuurreeksen (en aanverwante zaken) in drie delen nodig: 1) tijdens volledige zonne-opkomst, 2) tijdens astronomische schemering en 3) tijdens volledige zonne-ondergang.
Alle 3 delen hebben verschillende trends en alle 3 delen zijn behept met invloeden van zowel UHI als “broeikasgassen”.
De invloed van de zon is ruwweg het verschil tussen 1 en 3.
Re: Ronald Speel hetzelfde spelletje hier eens mee
https://woodfortrees.org/plot/hadcrut4gl/from:1900/to:2020
Oordeel zelf maar:
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/HadCRUT4-global-temperature-shows-footprint-22-year-magnetic-solar-cycle.jpg
Een ruizig geheel, met veel pieken en dalen op willekeurige momenten.
Het doet me sterk denken aan de Elfstedentochten. Daarvan werd gedacht dat ze sterk gecorreleerd waren aan jaren met zonneminima. Een nadere analyse deed die correlatie de das om.
Ronald, is je dit al opgevallen:
1976 | 1985 | 1996 | 2008 => dit betreffen alle 4 jaren waarin de laagste temperatuur in de cyclus werd bereikt.
De tussenliggen periodes zijn respectievelijk: 9 jaar | 11 jaar | 12 jaar
Zie: http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/HadCRUT4-global-temperature-shows-footprint-22-year-magnetic-solar-cycle.jpg
Alle reden om n.a.v. je laatste reactie mijn woorden te herhalen:
Bijzonder dat jouw oordeel hierbij enkel is dat je spreekt van “ruis” … zonder enige vorm van toelichting, redenering of argumentatie.
(Wat ik hier in een paar worden + 2 illustraties beschrijf is eigenlijk voldoende om in te kunnen zien dat claims in termen van dat de 11-jarige cyclus mondiaal slechts een temperatuur effect zou hebben van 0,02 graad Celsius… op het eerste gezicht ;helemaal niet geloofwaardig zijn want zowel op mondiaal als lokaal niveau blijkt de zonneminima vrij gemakkelijk terug te vinden in de data)
PS. Hierbij kan nog wel de kanttekening worden gemaakt dat in de reeks van 4 jaar die ik beschrijf bij het jaar 1996 het effect ogenschijnlijk minder groot lijkt. Echter, die 4 zonneminimum jaren liggen in de temperatuurgrafiek duidelijk wel op een min of meer kaarsrechte lijn waar alle tussenliggende jaren allemaal boven liggen… kortom, zo’n observatie kan nauwelijks op een geloofwaardige manier aan toevallen of ‘ruis’ worden toegeschreven.
Ja Martijn, verleidelijk hè, die correlatie zo op het oog. Je ogen trekken als magneten naar de gele lijntjes. Maar als je dat kunt weerstaan zie je vele lokale minima tussen de gele lijntjes. Hoe verklaar je die?
Tot mid jaren ‘60 overlapt vrijwel geen enkel geel lijntje met een lokaal minimum in de temperatuurreeks. Integendeel.
Als gezegd, eenzelfde verleiding was er met de vermeende correlatie tussen Elfstedentochten en zonneminima, totdat de zaak netjes gekwantificeerd werd. Resultaat: weg correlatie.
Conclusie. In een ruizige reeks ziet men wat men wil zien als men er met een bevooroordeelde blik naar kijkt. Ook wel kokervisie genoemd; in dit specifieke geval: men is blind voor de andere ruisminima. Als je het netjes gaat kwantificeren blijft er zeer vermoedelijk niets over van de geveinsde correlatie. Probeer het maar eens.
In feite ga je niet in op het patroon dat ik beschrijf Ronald.
Jij wijst erop dat het patroon in de periode ervoor ontbreekt… maar je loopt daarbij voorbij aan dat hierbij andere factoren een rol kunnen spelen want ook bij 1911, 1922 en 1933 zien we in feite hetzelfde patroon doch het is minder sterke en er is bij de eerste 2 jaren sprake van 1 jaar faseverschil.
Je ziet een patroon als je het wilt zien. Dat is subjectief. Het gaat in wetenschap om objectieve vaststelling van een patroon. En dat zul je kwantitatief moeten doen, op statistisch verantwoorde wijze.
Ronald, je spreekt over dat ik patronen zou hebben beschreven die “subjectief” van aard zijn.
Maar als we naar mijn plaatje van de Bilt kijken dan zien we het volgende:
– bij het minimum jaar 1996 zien we dat dit jaar gepaard gaat met de laagste temperatuur vanaf 1986
– 11 jaar jaar eerder zien we bij het minimum jaar 1985 dat dit jaar gepaard gaat met de laagste temperatuur vanaf 1964
– nog eens 22 jaar eerder vormt 1963 (= 2 jaar voor het 1965 minimum, echter het jaar 1964 vormt het minimum in termen van zonnevlekken) het jaar met de laagste temperatuur voor de gehele periode
– vervolgens zien we 23 jaar eerder bij 1940 (= 3 jaar voor het 1943 minimum) ook zo’n uitschieter waarvoor geldt dat alleen het jaar 1963 nog kouder is geweest voor de gehele periode
– en tenslotte zien we 21 jaar eerder bij 1919 (= 4 jaar voor het 1923 minimum) nog een uitschieter met vrijwel dezelfde waarde als het jaar 1940.
Kortom, we zien bij dit patroon een duidelijk fase verschil t.o.v. de minima jaren waarbij het faseverschil vanaf 1919 telkens tenminste 1 jaar opschuift.
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/KNMI-temperature-de-Bilt-shows-footprint-22-year-magnetic-solar-cycle.jpg
(Weet je wel zeker dat je het patroon goed hebt bekeken? Want je suggestie dat dit patroon “subjectief” van aard zou zijn is in dit geval vrij gemakkelijk te weerleggen; dat jij wellicht niet bereid bent om dit te beamen is wat anders… maar het valt me opnieuw op dat je in feite geen enkele poging doet om je eigen oordeel te onderbouwen – ik heb dit tenminste wel geprobeerd. Misschien dat je alsnog kunt formuleren wat je precies bedoeld Ronald?)
Gedachtenexperimentje, Martijn.
Stel, je maakt eenzelfde figuur voor, laten we zeggen, Johannesburg. Zien we dan een exact dezelfde beschrijving als die jij hierboven geeft voor De Bilt?
Waarom wel/niet?
Ha… een ‘gedachtenexperimentje’!!!
{LOL…overigens, volgens mij begaven we ons op het terrein van het waarnemen van “subjectieve” patronen… maar ik ben bereid om je spel even mee te spelen volgens jouw regeltjes Ronald}
M.b.t. het antwoord op je vraag valt er weinig te ‘observeren’, want hierover kan ik enkel speculeren.
Maar ik vermoed dat het patroon op het zuidelijk halfrond wel eens net andersom zou kunnen zijn, d.w.z. het zou mij niet verbazen wanneer daar de primaire minima meer dominant zouden blijken te zijn dan de secundaire minima die dominant zijn voor de Bilt en Centraal Engeland.
Met de kanttekening dat deze gedachte enkel is gebaseer op 2 Europese locaties, dus ik ga er hierbij nu even vanuit dat de secundaire minima bijvoorbeeld ook dominanter zijn dan de primaire minima in zowel Noord-Amerika als Azië… is natuurlijk wel link, want ik heb geen poging gedaan om dit te onderzoek – is buiten Europa sowieso knap lastig omdat daar de temperatuur series meestal op een veel later zijn begonnen dan in Europa.
{Allememamachies Ronald… we zijn nog niet begonnen en voor mij is dit nu al meer een fantasie-experiment dan een gedachtenexperiment; maar goed… ben benieuwd wat je hiermee verder voor ogen hebt hoor}
Martijn,
In al je werk tot nog toe staan (1) de data vast en (2) de uitkomst vast. Vervolgens zet je de analyse zo op dat je naar de gewenste uitkomst toe redeneert. Hiermee doe je de wetenschappelijke methode geweld aan. Op deze blogsite zouden ze men het een “Michael mann-etje” noemen.
Dus bedacht ik deze opzet om het wetenschappelijk gezien zuiver te doen. Dus eerst de hypothese opstellen en die vervolgens toetsen aan de hand van data.
Dus nogmaals.
Stel, je maakt eenzelfde figuur voor, laten we zeggen, Kimch’aek (kustplaats in Noord-Korea). Zien we dan een exact dezelfde beschrijving als die jij hierboven geeft voor De Bilt? (Martijn van Mensvoort 20 mei 2020 om 23:28)
Waarom wel/niet?
Jouw hypothese gaan we in een later stadium toetsen.
Ps. Ik ben een paar dagen van de radar, dus neem je tijd en gebruik die ook. De uitkomst kan relevant zijn voor jouw werk
PPs. Jouw bovenstaande reactie verbaast me
Ronald, ik heb bij mijn beschrijving voor de Bilt toegelicht dat het fase verschil t.o.v. de zonneminima jaren waarschijnlijk te maken zou kunnen hebben met de AMO (zie mijn post gisteren van 20 mei 2020 om 18:14). Daarmee wordt het logisch dat in andere delen van de wereld een ander beeld kan worden aangetroffen.
Bij de vraag die jij mij hiervoor voorlegt spreek je over “exact hetzelfde beschrijving” m.b.t. Johannesburg (ZA) en Kimch’aek (NK); m.b.t. Johannesburg heb ik al aangegeven dat ik speculatief verwacht dat het beeld mogelijk anders zal zijn in de zin van dat de laagste temperatuur jaren zich mogelijk rond de primaire minima zullen voordoen i.p.v. rond de secundaire jaren zoals in de Bilt. Kimch’aek ligt op het noordelijk halfrond dus zou het beeld wellicht net als bij de Bilt vergelijkbaar kunnen zijn… echter daar hebben we natuurlijk met de PDO i.p.v. de AMO te maken, dus de fase verschillen zullen logischerwijs wel anders kunnen zijn.
Kort gezegd is het antwoord op je vraag in beide gevallen dus ”nee’ omdat jij je vraag toespitst op de woorden “exact dezelfde beschrijving”.
PS. Je spreekt jezelf hierboven in mijn ogen duidelijk tegen door eerst te stellen van in mijn analyses zowel de data als de uitkomst vaststaan, om vervolgens te suggereren dat ik naar de uitkomst toe zou redeneren… waarmee je volgens mij eigenlijk beschrijft dat in jouw ogen de uitkomst niet direct aan de data zou zijn gekoppeld. Inhoudelijk zie ik in je beschrijving geen enkele onderbouwing voor deze inconsequente redenering. Ik herken heb verband met jouw ‘gedachtenexperimentje’ eigenlijk ook niet. Ik vrees dat je gedachtenexperimentje weinig om het lijf heeft… anders dan dat je je eigen gedachten over mijn onderzoek in mijn richting projecteert via kwalificaties die je meestal niet echt weet te onderbouwen.
(Je associatie met Michael Mann ontgaat mij hier ook geheel)
Ronald,
Ik kwam gisteren tot een gelijkaardige bedenking na de figuren voor De Bilt en HadCRUT4 gezien te hebben; gezien de reactietijd op jouw vraag voor HadCRUT4 werd het duidelijk dat Martijn deze figuren reeds eerder gemaakt had.
Ik moest denken aan het gezegde Als je alleen maar een hamer hebt, zie je overal spijkers. Bij ons in Vlaanderen zien we dan vooral nagels, maar dit terzijde.
Martijn heeft zijn gereedschap om de temperatuur op aarde te verklaren beperkt tot een “hamer”, zijnde de 22-jarige magnetische cyclus van de zon. Gevolg heel de wereld ziet eruit als spijkers en hij zal er met zijn “hamer” op kloppen…
Ockhams scheermes in gedachte zou je kunnen zeggen fantastisch één alles overheersende verklaring, ware het niet dat daarna allerlei fysisch quasi onmogelijke versterkingsfactoren moeten uit de kast gehaald worden (zijn zelfs nog niet in hypothesefase) en bovendien geldt de verklaring slechts voor een zeer beperkt deel van de dataset – middeling tot in het absurde… Ockham ziet dus heel wat meer brood in de andere verklaringen waar, laat ik het in voor Martijn vriendelijke woorden uitdrukken, CO₂ een toch iets belangrijkere rol speelt…
@Martijn,
Ik heb het al eerder gezegd, je hebt heel interessante data bij mekaar gebracht en mits de juiste invalshoek kom je hiermee tot een klimaatgevoeligheid voor een verdubbeling van CO₂ die eigenlijk het hele CAGW-verhaal onderuit haalt. Spijtig dat je ergens besloten hebt om jezelf te zien als een nieuwe Galileo, Einstein of wie jouw grote voorbeeld ook moge wezen.
PS.
Martijn, bespaar me aub jouw favoriete verdediging: ja er zit deze keer wel wat argumenten “op betrekkingsniveau” in mijn bijdrage, maar het fundament is wel degelijk gebouwd op solide “inhoud”.
Hoi Danny,
Ik wil graag reageren op het inhoudelijk aspect van je post met het volgende hypothetische voorbeeld:
Stel we zouden hier zijn geconfronteerd met een situatie waarbij een analyse van het primaire en secundaire deel van de 22-jarige cyclus ieder afzonderlijk een perfecte correlatie van 1,00 hebben opgeleverd waarbij de verklaarde variantie t.o.v. de HadCRUT4 temperatuur serie voor beide delen van de cyclus 100% is, doch waarbij de combinatie van beide delen een correlatie oplevert van laten we zeggen slechts 0,50, met als gevolg dat waardoor de verklaarde variantie in dat geval voor de combinatie resulteert in slechts 25% .
En het IPCC zou zeggen: wij snappen van de relatie tussen de 11–jarige zonnecyclus en het temperatuurverloop fysisch bezien eigenlijk helemaal niets en de verklaarde variantie van slechts 25% is voor ons dusdanig laag dat we er de voorkeur aan geven om de invloed van de zon geheel buiten beschouwing te laten.
En stel jij zou je bewust zijn van de 22-jarige cyclus + het gegeven dat de 2 afzonderlijke delen (primair & secundair) een 100% verklaarde variantie tonen met de temperatuur.
Wat zou jij in zo’n geval doen?
A) De verklaring van het IPCC accepteren
B) De verklaring van het IPCC negeren omdat je de uitleg niet erg realistisch acht
C) De kwestie ter sprake proberen te brengen
D) Iets anders… met een hamer wellicht???
(Ik hoop dat ik de parallel tussen dit hypothetische voorbeeld en mijn onderzoek verder niet hoef toe te lichten)
PS. Ik wil je er op wijzen dat ik in juni vorig jaar mijn onderzoek aanvankelijk ben begonnen door de aandacht te richten op de impact van de multi-decennia cyclus die in de HadCRUT4 data set duidelijk zichtbaar is; in dit artikel heb ik aangetoond hoe op een relatief eenvoudige wijze dit fenomeen op basis van de minima van de TSI exact kan worden gereconstrueerd. Dus je geeft in mijn ogen een weinige realistisch voorstelling door te suggereren dat mijn hele verhaal op de 22-jarige cyclus van de zon zou berusten… want daarmee toon je in mijn ogen aan dat je eigenlijk helemaal geen besef hebt van het uitgangspunt waarmee ik mijn onderzoek 1 jaar geleden ben begonnen.
@Danny
@Ronald
@Martijn.
Danny, denk je echt dat Martijn zich verheven zou vinden tot nieuwe Galileo of Einstein?
Soms word wel eens iets in frustratie of overmoed gezegd.
Ik heb Martijn toch ook wel eens iets zien schrijven over co2, en daar zijn toch ook nog veel onzekerheden in verwerkt, en staat in principe ook nog voor een groot gedeelte op een hypothese en modellen.
Ik neem aan dat Ronald hem tocht niet zal helpen als hij er totaal niets in ziet.
In het verleden, het verre verleden zijn ook grote klimaatschommelingen geweest die zich in 1 mensenleven manifesteren volgens onderzoeken, ook hier uiteraard grote onzekerheden.
Maar ik denk als het IPCC niet open staat voor andere bevindingen rij je alleen nog eenrichtingverkeer, toch?
Als alles bezegeld is kun je de zaak sluiten en iedere wetenschapper naar huis sturen.
Als ik moest kiezen, ook al stel ik niets voor in het klimaat gebeuren zou ik toch altijd voor antwoord C gaan.
Vergeet niet zou iemand ontdekken dat ook maar iets anders nog van invloed kan zijn dat dit veel geld, en gehaast besparen?
Soms zit een uitvinding of doorbraak in een klein hoekje, je weet maar nooit.
Als niet verder gezocht en overlegd word wat het ook is, zaten we nu nog steeds in het donker in een grot.
Het klimaat over de wereld is toch nog steeds een groot complex iets, dat heb ik in mijn korte interesse in klimaat toch wel begrepen.
De toekomst zal het leren, waarschijnlijk zullen we allemaal hier de echte afloop niet meer mee maken.
Antwoord E: ik zou mij afvragen hoe het komt dat geen enkele van de zonexperten tot deze bevinding is gekomen.
PS. Heb je het over die multi-decennia cyclus die je nog niet zolang geleden als volgt omschreven hebt?
Over & Out zeker.
Re: Danny “Antwoord E: ik zou mij afvragen hoe het komt dat geen enkele van de zonexperten tot deze bevinding is gekomen.”
Dank voor je antwoord.
Overigens, je redenering klinkt voor mij min of meer hetzelfde als antwoord D.
Want met de hamer in de hand kunnen we ons afvragen:
‘Waarom speelt de 22-jarige cyclus in klimaatstudies nauwelijks een rol;
terwijl bijvoorbeeld uit de Gnevyshev-Ohl regel duidelijk blijkt dat er een structureel verschil verborgen zit in die cyclus?’
Danny, nu er zo over nadenk… dat stucturele verschil bij de pieken bij de zonnevlekken (waar de regel van Gnevyshev-Ohl betrekking op heeft) vertaalt zich bij de maxima van de TSI in een weliswaar iets minder regelmatig patroon waarbij de variaties logischerwijs in de orde van honderdsten van een Watt per vierkante meter moeten liggen.
Nu ik het zo formuleer wordt wellicht duidelijk dat de correctie van 0,123 W/m2 voor de secundaire minima die ik heb gebruikt in dezelfde orde van grootte ligt.
(Mooi, weer een stapje verder in mijn eigen begripsvorming!)
PS. Nog even voor de duidelijkheid; in het februari artikel presenteerde ik deze figuur die betrekking heeft op de Gnevyshev-Ohl regel. De witte piekjes vormen de primaire zonnevlekken maxima die volgen na de primaire TSI minima en de zwarte piekjes vormen de secundaire zonnevlekken maxima die volgen na de secundaire TSI minima – van belang is verder nog dat bij de zonnevlekken de primaire maxima altijd hoger zijn dan de secundaire maxima… en dat komt overeen met het patroon dat ik heb beschreven in figuur 4 in het nieuwe artikel heb beschreven voor de primaire en secundaire minima:
http://klimaatcyclus.nl/klimaat/pics/gnevshev-ohl-rule.jpg
Danny,
Haha, Nee dat denk ik niet, over en uit, dat is een beetje te zwart wit, denk je ook niet.
Vergeet niet hij is pas een jaar bezig met deze materie.
Over de 22 jarige cyclus is inderdaad weinig te vinden, er zijn enkelingen die ik ben tegengekomen, maar dat zijn werken die meestal niet voor het grote publiek zijn maar waar ook mensen die er op voort borduren.
Ik heb straks nog zo een pleidooi hier gepost.
De meesten gaan uit van een 11 jarige cyclus met zonnevlekken, de conclusies wat ik er over gelezen heb is inderdaad weinig invloed van temperatuur op het klimaat.
Dus mijn bescheiden conclusie zou zijn onderzoek dit eens verder, het kan best zijn zo als hij zegt dat er maar weinig onderzoek naar is gedaan betreffende klimaat bij een 22 jarige cyclus.
En natuurlijk ben ik het met je eens je moet bescheiden blijven en afwachten wat je bevindingen voorstellen.
Maar ik kan me ook voorstellen dat hij in zijn enthousiasme te stellig is.
Maar zo als ik al zeg je moet toch open blijven staan voor andere bevindingen ook al blijkt alles toch zo duidelijk, ik neem aan dat je het hier toch mee eens bent?
PPS. Vraag blijft: waarom dit fenomeen gepaard gaat met een temperatuur effect bij de secundaire minima.
(Ik denk even hardop: we zouden bijvoorbeeld kunnen denken aan restwarmte van de relatief hoge primaire maxima in de vorm van hoog energetische deeltjes die naar de aarde worden getransporteerd via zonnewind… die in het klimaatsysteem/oceaan systeem nog deels aanwezig is wanneer zich de secundaire minima enkele jaren later aandienen; het zou dan dus om een soort van fase verschil gaan dat zich in relatief hoge temperaturen vertaalt)
Ja Martijn, dat zijn nu de dingen waar jij mee bezig bent en mogelijke fenonomen moet zien te ontrafelen.
Als ik lees wat voor weerfenomenen zich afgespeeld hebben voor dat de kleine ijstijd echt begon dat is nog niet niks.
De medieval periode was ook een warme periode, 1000 jaar geleden huisden de Vikingen in Groenland, waar daarna de kleine ijstijd zijn intrede deed.
Ook daar zijn allemaal veel onderzoeken naar gedaan, maar helemaal zeker weten ze ook dat nog niet.
Dat die hele ijstijd alleen door vulkanische uitstoot komt gaat me ook een station te ver dan waren daar veel meer aanwijzingen voor in de tijd zelf lijkt me.
Maar ik probeer het zoveel mogelijk te volgen wat je nog ontdekt.
Inderdaad Theo, het aspect van de correctie zal mijn aandacht nog wel even vast blijven houden.
Ik kom zojuist nog iets interessants tegen want onder bepaalde omstandigheden blijkt richting de polen tijdens de zonneminima zelfs meer zonlicht het aardoppervlak te bereiken dan tijdens de maxima; dit kunnen we hier lezen in de laatste zin in de rechterkolom van de eerste pagina (544) van dit artikel… en ook dit blijft weer direct te maken te hebben met ozon:
https://www.researchgate.net/profile/Joanna_Haigh2/publication/253870151_The_role_of_stratospheric_ozone_in_modulating_the_solar_radiative_forcing_of_climate/links/54d325f30cf28e0697279a87/The-role-of-stratospheric-ozone-in-modulating-the-solar-radiative-forcing-of-climate.pdf
(Dit lijkt een prachtig illustratief voorbeeld voor hoe ‘klimaatruis’ ontstaat bij de maxima, want dit kan enkel worden begrepen via de invloed van de zonnecyclus op de ozonlaag)
@Martijn,
Deze grafiek kan ik beamen, althans de laatste 4 cyclussen, die steeds zwakker werden.
Deze van nu is echt de bodem, voor radio verbindingen de slechtste wat ik ooit mee heb gemaakt, de laatste cyclus op het hoogtepunt stelde nog niet veel voor gezien de vorige 2 3.
Hier zie ik ook duidelijk over de laatste 4 cyclussen het zwakker worden van de zon.
Ze kunnen heden blij zijn dat de meeste communicatie over satelliet loopt heden anders hadden ze een groot probleem.
http://www.sidc.be/images/wolfmms.png
Ja Theo, de grafiek die je toont staat ook vermeld bij de bron die ik eerder deelde:
http://sidc.be/silso/ssngraphics
Overigens, het perspectief van de zonnevlekken is vooral representatief voor de activiteit van het interne magnetische veld van de zon.
Echter, bij de TSI is sprake van een ander soort van dynamiek want dit betreft het basisniveau van de zonnestraling en die zit afgelopen jaren op het hoogste niveau sinds het Maunder minimum. In mijn onderzoek beschrijf ik al vanaf het december artikel dat de relatie tussen zon en klimaat vooral betrekking heeft op het basisniveau van de zonnestraling.
Kortom, de relatie tussen de zonnevlekkencyclus en de temperatuur moet logischerwijs eigenlijk denk ik los worden gekoppeld van het basisniveau van de zonnestraling om vervolgens meer zicht te krijgen op de dynamiek tussen de zonnevlekken cyclus en de temperatuur. Want het is bekend dat wanneer enkel naar de temperatuur en de het aantal zonnevlekken wordt gekeken dat daar nauwelijks sprake is van een trend. Onderzoekers die de temperatuur impact van de 11-jarige cyclus op slechts enkele honderdsten van een graad Celsius inschatten maken dit onderscheid waarschijnlijk niet… want de 2 plaatjes die ik hierboven heb getoond maken duidelijk dat er wel degelijk ook een verband bestaat tussen de temperatuurontwikkeling binnen de 11-jarige cyclus.
Het lastige is dat we eigenlijk niet over instrumenten beschikken waarmee het basisniveau direct empirische kan worden gemeten (vandaar dat ik in mijn december artikel zelf een creatieve methode gebruikte om zicht te krijgen op die factor).
@Martijn,
Ik denk dat je gelijk hebt, hier heb ik een nieuw artikel van vandaag.
Hier word dus ook weer een fout gemaakt naar de inzichten van jou.
Er word wel over een impact gesproken op klimaat op het weer en ruimtevaart, maar uiteindelijk loopt het weer op niets uit.
https://zeenews.india.com/science/sun-enters-solar-minimum-but-earth-not-to-face-another-little-ice-age-2284677.html/amp
En inderdaad Martijn, de grafiek staat er bij, deze had ik overzien.
Martijn ik zag een artikel in Nu.nl ook over de zon. Dat die zwak is of zo. Wat is jouw mening hierover?
https://www.nu.nl/klimaat/6052164/we-hebben-de-zwakste-zon-in-jaren-maar-daar-merk-je-bijna-niks-van.html
Theo42, dat artikel werld vanochtend hier ook al geïntroduceerd door van_Gelder (zie: 20 mei 2020 om 11:19).
(Ik ben er al uitgebreid op ingegaan; in de loop van de dag zijn we via dat artikel hier ook beland in de discussie met Ronald & Boels n.a.v. de grafieken die ik heb gedeeld voor o.a. de Bilt)
Martijn, ik kwam via een Deens blog een artikel van Christoffer Karoff tegen.
h ttps://klimarealisme.dk/2020/05/15/solen-betyder-mere-for-vores-lokale-klima-end-co2-udslippet/
Na wat verder zoeken op Christoffer Karoff een aantal links die misschien interessant zijn.
h ttps://www.researchgate.net/profile/Christoffer_Karoff
h ttps://www.researchgate.net/publication/273949405_The_occurrence_and_characteristics_of_grand_solar_minima_and_maxima_during_the_Holocene_epoch
Project The sun in time
Goal: Why does solar activity vary in time and is it possible to predict its future behavior? These questions are relevant for many aspects of life on Earth, but the answers remain elusive. Observations of sunspots since 1610 AD and records of cosmogenic nuclides from geological archives show that the Sun is a dynamic star that varies with a period of approximately 11 years, and on longer time-scales in connection with grand solar minima and maxima. I aim to identify the physical mechanisms that drive such long-term changes in solar activity over decades and centuries by combine simulations based on state-of-the-art physical models of the Sun with the latest knowledge of solar variability from cosmogenic nuclides. Improved constraints on the driving mechanisms underlying solar variability are fundamental for our understanding of the Sun’s influence on Earth as well as the predictability of future solar activity.
https://www.researchgate.net/project/The-sun-in-time
En deze nog:
Christian Horrebow’s Sunspot Observations – II. Construction of a Record of Sunspot Positions
Christoffer Karoff, Carsten Sønderskov Jørgensen, V. Senthamizh Pavai & Rainer Arlt
Solar Physics volume 294, Article number: 78 (2019) Cite this article
Abstract
The number of spots on the surface of the Sun is one of the best tracers of solar variability we have. The sunspot number is not only known to change in phase with the 11-year solar cycles, but also to show variability on longer time scales. It is, however, not only the sunspot number that changes in connection with solar variability. The location of the spots on the solar surface is also known to change in phase with the 11-year solar cycle. This has traditionally been visualised in the so-called butterfly diagram, but this is only well constrained from the beginning of the 19th century. This is unfortunate, as knowledge about the butterfly diagram could aid our understanding of the variability and the Sun–Earth connection.
As part of a larger review of the work done on sunspots by the Danish astronomer Christian Horrebow, we here present a reanalysis of Christian Horrebow’s notebooks covering the years 1761 and 1764 – 1777. These notebooks have been analysed in at least three earlier studies by Thiele (Astron. Nachr. 50, 257, 1859), d’Arrest (published in Wolf, Astron. Mitt. Eidgenöss. Sternwarte Zür. 4, 77, 1873) and Hoyt and Schatten (Solar Phys. 160, 387, 1995). In this article, we construct a complete record of sunspot positions covering the years 1761 and 1764 – 1777. The resulting butterfly diagram shows the characteristic structure known from observations in the 19th and 20th century. We do see some indications of equatorial sunspots in the observations we have from Cycle 1. However, in Cycle 2, which has much better coverage, we do not see such indications.
https://link.springer.com/article/10.1007/s11207-019-1466-y
Profile
My research profile is highly interdisciplinary crossing boarders between Astronomy, Geoscience and Space Science.
I am leading a large international network, called Solar Connections, that brings together solar physicists, geophysicists and climate modellers in order to increase our understanding of how the Sun influence the Earth. I am also one of the driving forces in setting up an interdisciplinary collaboration between people working with space science at Aarhus University – including people from Department of Physics and Astronomy, Department of Geoscience, Department of Bioscience and Department of Engineering.
https://pure.au.dk/portal/en/persons/christoffer-karoff(b71daf07-cedf-42bb-bd7c-b0af441e57cd).html
Dank Anne!
Ja, dat Deense verhaal is inderdaad relevant want daarin wordt benadrukt dat de zon voor meer input zorgt dan de TSI alleen.
Overigens, KNMI modelleurs als van Dorland realiseren zich dit ook wel… echter ze houden er getalsmatig helaas geen rekening mee omdat ze veronderstellen dat de effect relatief klein zijn.
Bovendien, alles wat niet wordt begrepen kan niet in de modellen worden verwerkt.
PS. Ik zal die Deen ook informeren over mijn artikel.
Martijn, die Deen informeren is iets wat je zeker moet doen, al was het maar omdat hij beschikt over een netwerk in kader zijn Solar Connections. Zag dat je artikel inmiddels ook op Science Talks staat.
En KNMI volgt voorlopig de orders op van IPCC/WMO.
Weliswaar off topic, maar wanneer gaan de ogen eens open…
Net als RIVM de orders opvolgt van Bill Gates/WHO.
Anne, wat betreft Science Talks:
Inderdaad, dat heb je al snel opgemerkt.
De gehele Engelse versie van het artikel is daar vanavond door André gepresenteerd:
‘The sun caused 1,1 °C of the warming since the 17th century’
https://www.sciencetalks.nl/590-2/
(Met dank aan André voor de inspanningen)
Nog iets anders :)
Evidence That the 11-Year Solar Cycle Influences the Strength of the Walker Circulation.
During periods where the La Nina/Neutral mode of the ENSO dominates, the trade winds blow strongly from east to west across the equatorial Pacific Ocean. The presence of these strong winds results in a corresponding strengthening of the Walker circulation cell. Note that the trade winds are generally stronger during the La Nina phase compared to the Neutral phase.
During periods where the El Nino mode of the ENSO dominates, the east to west flow of the trade winds across the equatorial Pacific Ocean substantially weaken. This results in a corresponding weakening of the Walker circulation cell.
Let’s consider the possibility that the natural forcing factors that produce a La Nina/Neutral mode in the ENSO are not the same as those that produce an El Nino mode. If this is true, then the main interaction between these two phenomena would just be that the presence of one would (by necessity) preclude the presence of the other.
Hence, a more realistic investigation of the factors driving the La Nina/Neutral phenomenon could be carried out if the La Nina/Neutral component of an ENSO index time series could be isolated from its EL Nino component. One such index is the monthly Nino3.4 SST anomaly which exceeds 0.8 C when the ENSO in the equatorial Pacific Ocean is in an El Nino state.
Clearly, there is no easy way to fully isolate the ENSO La Nina/Neutral state, however, it could be crudely done by simply setting all the monthly Nino3.4 SST anomalies above 0.8 C to zero. This would have the gross effect of partially subduing spectral component associated with the El Nino state. In the following, this time series will be referred to as the monthly Nina3.4 SST anomaly.
http://astroclimateconnection.blogspot.com/2019/04/evidence-that-11-year-solar-cycle.html