Er is alweer -precies tijdens ‘Parijs’ -een voor klimaatfanatici welkom artikel verschenen. De claim dat er geen hiatus of pauze heeft bestaan in de temperatuurmetingen sinds de late jaren ’90. De Pauze in de opwarming betekent dat de DATA- waar alles om draait- een ander beeld geven in afgelopen 10-20 jaar dan wat de MODELLEN- van klimaatpanel IPCC aangaven dat zou moeten gebeuren. De historica Naomi Oreskes is 1 van de auteurs, die deze onwelgevalligheid nu voor Parijs wilde wegpoetsen.
Precies tegen de klimaatconferentie van Parijs aan regent het van allerlei kanten rapporten en ‘nieuwe ontdekkingen’ waaruit zou blijken dat het allemaal nog erger is dan we dachten. Dat was bij de klimaatconferentie in Kopenhagen ook zo. Zeespiegels die metershoog komen aanklotsen, de Himalaya die al in 2035 al haar ijs kwijt is. Nu zou de ‘veilige grens’ al genaderd zijn volgens ‘de experts’, die ineens niet 2 graden maar 1 graad blijkt.
Zulke ‘studies’ verschijnen als een babyboom 9 maanden na een stroomstoring. En nu is de Pauze dus een product dat klimaatsaboteurs hebben bedacht…
Catastrofe, alarm, het is erger dan we dachten zegt een ‘nieuwe Studie’ van DE wetenschap.
De Pauze wegpoetsen voor Parijs
Handelaar in klimaatzekerheid Naomi Oreskes voert haar eigen oorlog tegen saboteurs van de Klimaatrevolutie. Zij schreef al ‘Merchants of Doubt’ om iedereen met gefundeerd tegengas bij de CO2-hysterie in het hok te duwen van tabakslobby en moreel foute mensen. En geïnspireerd door Oreskes paste Jan Paul van Soest- schrijver van het grappigste klimaatboek aller tijden- deze bullying-tactic al op ons toe. Wie niet in ganzenpas achter Greenpeace aanloopt, dat is een ‘contrarian‘, een ‘denier‘, vergelijkbaar met mensen die de Holocaust ontkennen, een saboteur…..je ziet bij Oreskes het schuim van fanatisme uit haar niet al te frisse mondje druppelen.
De bullying-tactics, demonisering van de tegenstander heeft wel effect. Je maskeert de eigen innerlijke leegte, EN je geeft de tegenpartij een lucht waardoor niemand er in de buurt wil bivakkeren.
Wij kunnen klimaatfanatici kortom op veel betrappen, vooral propaganda zijn ze ijzersterk in, behalve op de wil tot zuiver argumenteren op basis van de data die we hebben over die zeer, zeer korte periode sinds de jaren ’70 waarin de temperatuur op aarde een sprongetje maakte. In Nederland begon die sprong in de tweede helft van de jaren ’80.
Zelf heb ik geen enkele mening over klimaat. Waarom moet je een mening over het weer hebben? Wij werpen een blik op data, en als het bewijs verandert, stel ik mijn standpunt bij. Dit jaar heeft een sterke El Nino, en november is historisch warm. Maar oktober en september waren weer kouder dan normaal en we hebben dan een ‘normale’ herfst.
31 wetenschappelijke papers vermelden de Pauze
Zo kun je dus ook- zoals Oreskes doet- liegen dat de ‘pauze’ in opwarming verzonnen is door de saboteurs van de klimaatrevolutie. Terwijl- zoals astronoom David Whitehouse schrijft- de pauze uitgebreid is behandeld in de wetenschappelijke literatuur.
The paper states that “there is no agreed “hiatus” period in the scientific literature.” As if that really matters or is indeed feasible given the statistics of the data. A year or two is the best accuracy one is going to get and often papers will be loose and disagree with their start and end points. Failure to agree on an exact year does not invalidate the existence of the hiatus. When did the hiatus begin? Two papers said 1997, ten said 1998, one said 1999, eleven papers said 2000, and seven said 2001. More than half of the papers maintained that the hiatus began between 1998 and 2000.
De ‘pauze’ minus het laatste El Nino jaar op landdata, zowel startjaar 1998 (El Nino) als La Nina-jaren zijn omstreden als startpunt. In 2014 en dit jaar zitten we WEL weer aan de warme kant
De Vier Punten Spraakverwarring helpen je het debat ontwarren
Het is dus alvast een leugen te stellen dat ‘de pauze’ is verzonnen door de holocaustontkenners van Climategate.nl en al die andere saboteurs van de klimaatrevolutie, die Oreskes en haar klimaatfanatici monddood willen slaan.
Wij tellen kortom 31 wetenschappelijke papers. Dat er debat is over het exacte begin, dat heet wetenschap. In wetenschap bestaat – in tegenstelling tot bij Stalinistische politiek – nooit eenstemmigheid. Zo komen we dan bij mijn 4 puntjes spraakverwarring over klimaat, waardoor we meestal langs elkaar blijven praten.
- het wetenschappelijk debat: hoe gevoelig is het klimaat voor CO2
- het economisch debat: hoeveel goed kun je doen per euro
- het levensbeschouwelijk debat: welke invloed mag de mens op aarde hebben
- het politiek debat: is de meest effectieve oplossing bottom up via particulier initiatief of top down via overheidsdwang te bereiken
Bij politici als Obama en de Volkskrant is klimaatverandering automatisch ‘klimaatcatastrofe’ omdat ze alleen hun politieke agenda willen doordrukken (puntje 4)
- Bij Oreskes en andere klimaatfanatici staat de term ‘klimaatverandering’ gelijk aan klimaatcatastrofe. Hun startpunt is namelijk puntje 3, ideologisch. De mens mag geen enkele invloed hebben op aarde, het klimaat moet ‘natuurlijk’ zijn, natuurzuiver. Klimaatverandering = verslechtering.
- Van daaruit slaan ze puntje 1 over. Want in de wetenschap is alleen consensus over de bron van CO2-groei in de atmosfeer, en het feit dat CO2 een invloed moet hebben. Maar schattingen over klimaatgevoeligheid varieren aanzienlijk. En over de gevolgen voor mensen van die opwarming, daar is al helemaal geen consensus over
- Vanuit puntje 3 slaan ze ook puntje 2 over. Want ideologische starheid en zekerheid, maakt iedere discussie over kosten en baten van CO2-beleid automatisch irrelevant. Klimaatverandering kan alleen maar verslechtering zijn, en moet dus koste wat kost bestreden.
- We zien dus dat klimaathysterici maar 1 ding willen, en dat is puntje 4 beslechten in het voordeel van de top down-overheidsdwang, door de geesten via media ‘rijp’ te maken voor opgeven van democratie via angst-hitserij. Zodat politici instemmen met iets dat zij nuchter gezien anders nalieten.
Dus het debat- dat nooit een debat mocht heten, althans niet in reguliere media- draait slechts gaat om het framen van je tegenstander als onmens. Om zo meteen puntje 4 te beslechten in meer overheidsingrijpen. Waarbij de klimaatfanatici na dat overheidsingrijpen er uiteraard financieel sterk op vooruit zullen gaan. De milieubeweging is enkel uit op uw geld.
De menheid-haters van de milieubeweging vernietigen ook de natuur
De milieubeweging, haters van de mensheid
Met hun op Stalinistische wijze klimaatjournalistiek bedrijvende media als de Volkskrant, Dagblad Trouw, de Nationale Propaganda Organisatie (NPO) moeten zij de publieke opinie daarom zo ophitsen met rampzalige scenario’s, dat onze politici bereid worden tot drastisch overheidsingrijpen/opgeven van economische en democratische grondrechten. Omdat die praktijken historisch precedent hebben, maken wij ons juist DAAROM zorgen, wij zien daarin een groter risico dan het gemiddelde weer over de laatste 30 jaar.
Het ‘klimaat’ is dus een uit zijn verband gerukt risico, dat als middel tot macht dient. Bij de Bolsjewistische revolutie van 1917 die Lenin aan de macht bracht, was het de Onvermijdelijkheid van de Geschiedenis, en het Historisch Materialisme. Bij de Nazi’s was het de genetische weeffout in volkeren die rechtgezet moest worden. Kortom De Wetenschap van die tijd. En steeds werden daarom mensen tot middel gedegradeerd.
- Je kan voor je zelf de afweging maken wat erger is: leven in een wereld met enkele graden klimaatveraangenaming (opwarming is beter dan een ijstijd of afkoeling) of repressie van een dictatoriale Diederik Samsom die je welvaart afneemt en je via overheidsdwang op een strikt CO2-budget zet om je bewegingsvrijheid te beperken, terwijl alle Nederlanders worden bedolven onder zoemende windturbines die hen stress leveren, ziek maken en het laatste restje groene ruimte verpesten in een overvol en arm land: de oplossing van Greenpeace en co.
De Vloedlijn van Texel lag in 1910 waar nu de Horsduinen liggen na 20 cm zeespiegelstijging. Er zijn andere manieren van omgang met risico’s dan via CO2-thermostaat het weer willen veranderen naar 1850
Je kunt op vele andere manieren met klimaatrisico’s omgaan dan het instellen van een totalitaire (wereld)regering, nadat je eerst via media de mening masseert. Je kunt je aanpassen, zoals wij de afgelopen eeuwen steeds deden. Je kunt geld steken in energie-onderzoek zodat we in 2050 een werkende thorium-centrale hebben, een geloofwaardig alternatief voor fossiele energie. Of kolencentrales vervangen door een degelijke moderne kerncentrale, onze reageerder Joris ziet daar een stralende toekomst voor.
Wij hebben daar ook niets op tegen. Sterker nog, wij zien daar meer heil in dan de averechtse oplossingen die de milieubeweging/media aandraagt. Want links werkt averechts, en hun voorstellen zijn een aanslag op zowel welvaart, democratie als de natuur. De klimaathysterische milieubeweging is vijand van de mensheid en van de natuur.
Dus je laat een stukje van de grafiek zien wat je wil laten zien omdat je anders opwarming hebt?
He Janos,
Ik was altijd in de veronderstelling dat opwarming wordt veroorzaakt door een verandering van temperatuur. Maar uit jouw reactie blijkt dat opwarming wordt veroorzakt door het op een bepaalde manier laten zien van een grafiek.
Veel dank voor deze wetenschappelijke openbaring!
Harrynak,
als je kijkt naar een periode die statistisch significant is zal je duidelijk opwarming zien. Dat kan je uitrekenen, daar is geen enkele discussie over, wel als je te korte periodes neemt dan kan je nl. alles laten zien
Janos, met je quasi-spitsvondigheid graaf je andermaal het graf van je geloofwaardigheid, want
a. jouw opmerking bevestigt dat je al bij 1 jaar meer of minder een andere conclusie kan trekken als je daar op uit bent, dus is eerder een pleidooi voor meer voorzichtigheid dan jouw klimaatzekerheid
b. ik zet het er duidelijk bij, dat zou de warme kant ook eens moeten doen, maar dan was nu de COp21 conferentie in Parijs er niet geweest. Bij deze zet ik het er NOG duidelijker bij, wij hebben niets te verbergen hier
c. nu roept men dat je een periode van 17 jaar nodig hebt voor je conclusies kan trekken (op basis van de bewering van Ben Santer in 2011) maar Hansen en IPCC gingen al 10 jaar na start opwarming eind jaren ’70 in de alarmmodus
het feit blijft: voorlopig wijzen de data op een LAGERE gevoeligheid, meer invloed van natuur dan CO2. Mocht je vanaf nu toch weer meer opwarming krijgen, dan stel ik graag mijn conclusie bij.
Het laatste waar ik een mening over heb is klimaat…
Rypke,
bedankt dat je mijn echte naam even laat zien. Doe je dat ook voor alle anderen die hier anoniem reageren?
a. Als ik een jaar bij de standaard periode van 30 jaar doe veranderd er nauwelijks iets. Daarom is 30 jaar ook zo’n handige periode, omdat het de trend laat zien in plaats van natuurlijke variatie
b. Het IPCC publiceert wetenschappelijke samenvattingen voorzien van voetnoten, geen grafiekjes zonder duidelijke wetenschappelijke onderbouwing
c. Hanssen ging al na 10 jaar in de ” alarmmodus” omdat opwarming voorspeld wordt als gevolg van standaard en geaccepteerde natuurkunde niet op basis van de trend alleen.
Ik wordt hier niet voor betaald en ben geen lid van enige natuurorganisatie
Janos, er is geen standaardperiode van 30 jaar om te beoordelen of er sprake is van een trendbreuk of niet. De wetenschap geeft uit diverse bronnen aan dat een 20 jaar ruim voldoende kan zijn om dat te beoordelen.
Volgens mij is je dat al meerdere malen uitgelegd.
En natuurlijk hebben wij ook de waarnemingen vs model. En dat ziet er zo uit:
http://clivebest.com/blog/wp-content/uploads/2015/11/Compare-CMIP5.png
2015 zal ruim voldoen aan de opwarming, dat werd dan ook wel hoognodig tijd ook…….
Nee Herman,
Dit
” Volgens mij is je dat al meerdere malen uitgelegd.”
Is me nog nooit overtuigend uitgelegd. Ik ben het wel met je eens dat je na 20 jaar normaal een statistisch significante trend zou moeten kunnen zien, echter ik denk dat je met een goede dosis kersen plukken (RSS in 1998 beginnen) je nog steeds een statistisch niet significante trend zou kunnen krijgen.
Janos, Alleen naar satellietdata kijken mag je zien als een vorm van cherrypicking. Dat ben ik met je eens. Wat betreft 1998:
1. Wie nu een periode van 20 jaar neemt begint in 1996 en niet in 1998
2. Na de nino van 1998 volgt een dubbel nina 1999/2000
3. Indien beginnen op een Nino niet mag dan mag er op eindigen ook niet.
Het 1998 argument is met het langer worden van de periode steeds minder van belang geworden.
Beste Janos73,
wat ik wilde zeggen is dat er voor een correcte analyse van time-series data heel wat meer komt kijken dan een trend en z’n sigma’s uit te rekenen en op grond daarvan een uitspraak te kunnen doen over statistische significantie. Maar dat uitleggen gaat me niet lukken bij gebrek aan enige vorm van inzicht bij jouw persoon: dat kun je gewoon niet. Maar wellicht dat dit helpt:
http://www.wsj.com/articles/SB10001424052748704615504576171863463697564.
Janos, pauze vanaf 1996:
https://www.dropbox.com/s/7gwlstm2r1pqcgb/RSS.png?dl=0
Nope….
De trend nu is
0.032 ±0.156 °C/decade (2σ)
Dat is het probleem met kersenplukken, een paar maanden later is je informatie achterhaald
Maar de periode is nog steeds veel te kort om over het klimaat te praten
Janos, 20 jaar wordt in het algemeen als voldoende lang beschouwd om iets te kunnen zeggen over een trendbreuk. Deze periode blijkt in het algemeen meestal robuust genoeg. Dit is ook iets heel anders dan de beschrijving van het klimaat waarvoor meestal 30 jaar wordt genomen.
Maar ik begrijp best dat je op het verkeerde been wordt gezet. Erik zit ons namelijk een beetje voor de gek te houden: Hij tikt 1997 in als start, drukt op calculate, vervolgens verandert hij start in 1996 en maakt dan zijn dropbox… Dat verklaart het verschil met jouw opgave…
Beste Janos73,
ook uit dit antwoord blijkt weer eens te meer dat je echt geen verstand hebt van statistiek. Leuk dat je deze waarden uit een ander document kunt copy pasten. Maar leg mij maar eens uit wat de statistische significantie is van 0.032 ±0.156 °C/decade (2σ). Fout is 5 maal zo groot als je gemiddelde. Dus voor hetzelfde geld koelt het 0.13 °C/decade. Met dezelfde data. Beetje dom van je. Volgende keer beter opletten op school. Of echte wetenschappelijke bronnen lezen en begrijpen.
Nou Henkie, in het land der blinden is eenoog koning… Als je niet tevreden bent over deze 2σ dan zal Janos nu krom liggen van het lachen en het helemaal met je eens zijn…. Laten we de periode eens verlengen naar 30 jaar…
dan krijgen we:
Trend: 0.118 ±0.087 °C/decade (2σ)
Tevreden Henkie?
https://www.skepticalscience.com/trend.php
Ja hoor henkie,
Ik weet dat die periode niets zegt of het opwarmt of afkoelt. Dat probeer ik Erik, Hans en de rest hier al een paar maanden wijs te maken.
Ben blij dat je aan mijn kant staat! Dus nu gewoon samen mensen overtuigen dat dit soort periodes te kort is en dat een trend pas iets zegt als hij statistisch significant is!
Blij dat ik op je kan rekenen! Kusje en voor altijd de jouwe ….
Janos73
Janos, kennelijk verandert RSS ook. Een nieuwe calculatie, van 1997,1 tot heden
https://www.dropbox.com/s/gmf9lbajxrvbbc8/Schermafdruk%202015-12-03%2000.31.38.png?dl=0
Janos, Indien je 20 jaar neemt voor Hadcrut dan vinden we een zeer acceptabele : 0.123 ±0.095 °C/decade (2σ). Een 2σ onder de 0.1 is tenminste voor mij zeer acceptabel. Maar als jij meent dat dit niet statistisch significant is zoals je dit steeds maar roeptoetert dan mag je ook de toets even voor ons bijvoegen. En vervolgens kan je ook laten zien welke periode dan wel statistisch significant is. Ik ben benieuwd!
Herman,
Deze 20 jaar is inderdaad ok. de trend ligt tussen de 0.05 en de 0.2, dus duidelijk stijgend en dat kan je op geen enkele andere manier uitleggen dan dat de temperatuur stijgt.
Janos, Je had je mond vol over statistisch significant. We wachten nog op je toetst waarom 20 jaar RSS niet significant genoemd mag worden…
hint: Ga uit van de IPCC nul hypothese 0,2 graad per decade…..
Herman,
Als de 2σ grenzen beide boven de nul liggen dat is bij HadrCrut 4 bij 20 jaar wel het geval en bij RSS nog niet.
Heel simpel.
Daarom ga ik liever uit van 30 jaar.
Het gaat te lang duren zo Janos.
Erik komt met:
Trend: -0.000 ±0.167 °C/decade (2σ)
indien hij 1997.1 als start neemt op de RSS data. Significante afwijking? Ja. De null hypothese is namelijk 0.2 graad per decade en de afwijking is dus groter dan 2σ. Op zich is er dan ook niets mis met de gekozen periode als wel dat hij alle andere data verwerpt. Mocht je op een andere manier de significantie willen toetsen dan hoor ik dat graag.
Herman, ik vraag me af of je statistisch significant kunt zijn als de trend nul is, zoals bij RSS hierboven. En indien dat kan, wanneer is er dan stat. significantie bij trend nul?
Maar wellicht weet Janos hier meer van?
Erik, Eerlijk gezegd begrijp ik de vraag niet zo. Onze Janos roeptoetert over significantie. Mij best hoor, en laten we dan maar jullie trend calculator volgen:
https://www.skepticalscience.com/temperature_trend_calculator.html
Daar vinden we:
“Examine how long a period is required to identify a recent trend significantly different from the IPCC projection of 0.2°C/decade.”
en:
If the trend differs from some ‘null hypothesis’ by more than 2σ, then we say that the trend is statistically significant.
We testen in hoeverre de gevonden trend voldoet aan de null hypothese : 0.2°C/decade dat is namelijk onze verwachting.
Wat wil je nog meer testen?
Dus Erik, ten overvloede, nogmaals:
De trend die wij moeten vinden is 0.2/decade. Wat vinden wij? 0.00/Decade De afwijking is dus 0.2 Is deze afwijking significant? JA wel degelijk want deze is groter dan 2σ van ±0.167 °C
Gefeliciteerd. Alleen heb je dus wel de el nino van 1998 er bij nodig en verder gaat je dit in geen enkele andere data set lukken. Je staat op een soort zandkasteel en de vloed komt op.
Paul, Deze link heb ik al gegeven. Er wordt verder stil gestaan bij de methodiek. Voor de liefhebbers.
https://www.skepticalscience.com/temperature_trend_calculator.html
Het kan wellicht ook zijn dat je iets niet gelezen hebt?
Herman, nog even een ‘oude koe uit de sloot halen’.
je zegt
“If the trend differs from some ‘null hypothesis’ by more than 2σ, then we say that the trend is statistically significant.
We testen in hoeverre de gevonden trend voldoet aan de null hypothese : 0.2°C/decade dat is namelijk onze verwachting.”
Maar als dit niet klopt neem ik toch gewoon een nieuwe nulhypothese, bijv 0,3 graden per decade. En zie het klopt weer, is weer stat. significant? Of toch niet?
Dat is juist Erik. Als het niet klopt kan je een nieuwe nulhypothese testen. Alleen ga je de verkeerde kant op. bij 0,3 graden per decade klopt het dan zeker ook niet. Echter bij aanname van geringe opwarming bijvoorbeeld 0,3 graden per eeuw, kan het natuurlijk verschrikkelijk lang duren voordat er een significante afwijking zal voorkomen. En bij een relatief korte periode van 20 jaar is het wel oppassen. ENSO kan dan een relatief grote invloed uitoefenden (1998) Zie ook de uitleg van Henkie. De RSS claim op basis van 19 jaar is uiterst zwak.
Beste Erik, Herman,
je bent met een soort van analyse bezig die niet geschikt is voor tijd reeksen. En je significantie toets slaat echt helemaal nergens op. Om te beginnen moet je je reeks controleren op de aanwezigheid van autocorrelatie. Heb je niet gedaan. Dus terug naar af.
Het volgende geldt voor allen hier die met resultaten van trendanalyses komen.
Geef aan welke statistische toets op trend je hebt gebruikt en toon vooral ook aan dat wordt voldaan aan de randvoorwaarden die deze toets stelt. Als je trendschatting gebaseerd is op lineaire regressie, toon dan aan dat je modelresiduen voldoen aan normaliteit en geen autocorrelatie of seizoenseffecten vertonen. Anders zul je een andere toets moeten gebruiken.
Het enige wat ik doe is de tool gebruiken van SkS. Deze gebruikt
” If the trend differs from some ‘null hypothesis’ by more than 2σ, then we say that the trend is statistically significant.”
Op zich ben ik daar best tevreden mee. Het sluit goed aan bij peer reviewed onderzoek die aangeeft dat een Hiatus van 20 jaar voldoende is om een trend te bepalen die iets zegt. Ik weet genoeg. Ik heb ook niet de behoefte aan meer, maar ga gerust je gang, laat maar zien hoe het moet. Met beste stuurlui aan wal geblaat heb ik niets.
Gelukkig heb jij het linkje van SkS gelezen…..
” It is still possible to obtain an estimate of the trend uncertainty, but more sophisticated methods must be used. If the patterns of correlation in the temperature data can be described simply, then this can be as simple as using an ‘effective number of parameters’ which is less than the number of observations. This approach is summarised in the methods section of Foster and Rahmstorf (2011) [Note that the technique for correcting for autocorrelation is independent of the multivariate regression calculation which is the main focus of that paper].”
Of te wel auto correlatie wordt wel gebruikt.
” Maar dat uitleggen gaat me niet lukken bij gebrek aan enige vorm van inzicht bij jouw persoon: dat kun je gewoon niet. ”
Gelukkig ben jij weer bezig om het geenstijl nivo wat te verhogen of zoals Hajo zegt “zo nodig kwetsend”
Beste Janos73,
het constateren dat jij niets van statistiek weet is niet kwetsend, dat is het constateren van een feit. Dat blijkt ook weer uit je citaat: het citaat betreft hier multivariate regressie, en daar hebben we het hier niet over. En inderdaad staat de autocorrelatie los van je regressie, zoals hier al aangetoond is: niemand weet wat hij aan het doen is. Dus ik ben het met Paul eens, vermeld hoe je aan je resultaten gekomen bent. En dan is voor mij “een of ander tooltje” geen beschrijving waar ik iets mee kan. Zeker niet als het van die statistische alchemisten van SkS komt. Zeker 97% onbetrouwbaar.
Ik heb de beschrijving bij de tool van SkS gelezen en begrijp dat de gebruiker zelf handelingen moet verrichten om de autocorrelatie te verdisconteren. Dus aan allen die deze tool hebben gebruikt: geef maar precies aan wat je hebt gedaan. En ik blijf erbij: als je hier niet aantoont dat je modelresiduen voldoen aan normaliteit en zonder autocorrelatie / seizoenseffecten zijn, dan zijn ze niets, maar dan ook niets waard. Vooral het onvoldoende verdisconteren van positieve autocorrelatie leidt tot onderschatting van de onzekerheid van je trendschatting.
En nee, ik ga het niet voor jullie doen, ook al doe ik het bijna wekelijks.
Aan beste stuurlui aan wal heb ik niets. Ga ergens anders zeuren Paul. De tool voldoet voor mij meer dan voldoende voor een goede indicatie. En als je het toch bijna wekelijks doet is het een kleine moeite om het even voor te doen hoe het dan wel moet.
Maar van Henkie zien we zelf ook niets anders dan destructief afzeikerij.
Let op je toon, Herman, don’t be grumpy, dat zijn er al zovelen. Ik zeur niet, ik stel dat jullie eerst bekend moeten worden met het veld trendanalyse en met alle randvoorwaarden die moeten opgaan voor een gebruikte methode. Statistiek is een hulpmiddel om het subjectieve ‘welles-nietes’-gedoe waar jullie nu in verzand zijn terug te brengen naar objectiviteit. Dan zal je ook blijken dat het allemaal niet zo eenvoudig is om met stellige uitspraken te komen.
Beste Herman,
als jij dat zo ziet, mij best. Ik heb wel degelijk een constructieve bijdrage geleverd door er op te wijzen dat deze hele discussie volslagen nutteloos is omdat de juiste informatie niet bij de berekende trends vermeld wordt. Dat is geen afzeiken. En als die discussie gevoerd wordt door lieden die aantoonbaar geen enkele expertise op dit gebied hebben, maar slechts waarden van blogjes of tooltjes copieren, dan is deze hele discussie een excercitie in ver plassen. En dat geef ik aan. Dus kun je naar mijn mening kiezen: relevante informatie verschaffen of gewoon iets leuks gaan doen.
Don’t be grumpy, Herman, je begint nu wat onredelijk te worden. Dat is niet constructief voor de discussie. Mijn advies is dat jullie proberen jullie uitspraken te objectiveren door op verantwoorde wijze statistiek toe te passen, in plaats van tooltjes te gebruiken waar je de valkuilen niet van begrijpt. Statistiek is bedoeld om het soort subjectieve ‘welles-nietes’-discussie waar jullie nu in verzanden een objectieve basis te verlenen, maar dan moet het wel verantwoord worden toegepast. Vooral het niet verdisconteren van positieve autocorrelatie bij trendanalyse maakt dat de onzekerheidsbanden worden onderschat.
Het kan geen kwaad dat jullie leren begrijpen dat het doen van ferme uitspraken aan de hand van data-analyse niet zo eenvoudig is.
Henkie,
Er wordt iedere keer weer op gewezen dat jij absoluut geen enkele bijdrage levert aan de discussie, dat komt omdat jij weigert ook maar enigszins je te interesseren in de argumenten van anderen.
Bijvoorbeeld?
Je begint deze ” discussie” met
” Maar leg mij maar eens uit wat de statistische significantie is van 0.032 ±0.156 °C/decade (2σ). ”
Als je je een beetje had ingelezen dan had je gezien dat de periode + methode gekozen in door Erik, toch val je mij aan op de periode en het resultaat.
Daarna kom je met
” Om te beginnen moet je je reeks controleren op de aanwezigheid van autocorrelatie. Heb je niet gedaan.”
Dat is dus wel gedaan door de trend calculator te gebruiken van SkS waarin duidelijk wordt vermeld dat er standaard autocorrelatie wordt gebruikt + de methode wordt vermeld hoe de autocorrelatie wordt toegepast.
Vreemd genoeg heb je geen enkel commentaar op het gebruik van dezelfde tool van Rypke (die een nog kortere periode hanteert).
Jij vindt het nutteloos Henkie, maar je komt niet met een alternatief. Een uitkomst is nooit heilig, zeker in de klimatologie niet. En is toepassen van een autocorrelatie functie werkelijk zaligmakend? Wat jij en Paul eigenlijk doen is pleiten voor een trend analyse van tenminste 50 jaar. Janos zal het direct met je eens zijn :) Verder mogen we er op rekenen dat indien de Hetzler’s en Labohm’s met hun 18 jaar gestopt verhaaltje aankomen er direct kritisch gereageerd wordt van jouw kant?
Beste Henkie en Paul
Kritiek geven is makkelijk. Ik ben benieuwd waar de SkS tool de mist ingaat, omdat je er kunt aangeven dat autocorrelatie gebruikt moet worden.
Ik gebruik statistiek niet verder dan wat excel mij verschaft, en nu dus SkS. Ik vind dan een trend met een onzekerheid (2sigma). Die onzekerheid neemt toe als je de periode korter maakt. Dat snap ik.
Ik vond bij RSS een trend nul vanaf 1997,1. Met een onzekerheid. Ik heb dan het idee dat de trend waarde het meest waarschijnlijk is en de andere waarden steeds minder waarschijnlijk, gaande naar de grenzen van de onzekerheid.
Die onzekerheid heeft als resultaat dat je zowel een geringe opwarming als afkoeling kunt hebben, maar mi het meest waarschijnlijk in de buurt van trend is nul.
Wanneer die onzekerheid kleiner wordt wordt de trend zekerder. En als Herman uitgaat van een trend +0,2 is duidelijk dat die niet binnen de gekozen onzekerheid valt.
Gaarne aangeven wat er fout is aan deze redenatie.
Beste Erik,
kritiek geven is niet gemakkelijk. Je moet wel ter zake deskundig zijn en iets weten voor je kritiek kunt leveren. Het heeft dus wel degelijk iets opgeleverd: de nutteloze discussie is gestopt, een aantal mensen weet nu dat je goed moet weten wat je aan het doen bent en er gaat eens gekeken worden naar de tool die je gebruikt. En dat is winst. Paul heeft al aangegeven dat hij naar die SkS tool gaat kijken, ik zal mij daar ook in verdiepen. Wellicht dat daar iets zinnigs uit kan komen.
Erik, ik zeg niet dat de SkS-tool fout is, want daar is wel degelijk zorg aan besteed, als ik het zo doorneem. Maar de tool geeft geen garantie op het zuiver verdisconteren van autocorrelatie. Ten eerste omdat de keuze van de periode waarover je autocorrelatie laat bepalen invloed heeft (wordt ook als waarschuwing meegegeven bij de toelichting) en ten tweede omdat het bepalen van het effectief aantal meetwaarden op basis van de autocorrelatiefunctie veel onzekerheid introduceert, die niet wordt verdisconteerd bij de onzekerheid van je trendschatting (tenzij Foster en Rahmstorf daar een briljante oplossing voor hebben ontdekt, daar moet ik hun verhaal nog op doornemen). Een ander probleem met hun soort model is dat je niet achteraf kunt checken of de modelresiduen witte ruis vormen (dat wil zeggen zonder autocorrelatie zijn). Je moet dan maar aannemen dat hun correctie afdoende was. Daarom zou ik meer opteren voor een tijdreeksmodel, waarbij de autocorrelatie wordt verdisconteerd in het ruismodel. De vooronderstellingen van zo’n model kunnen tenminste achteraf gecheckt.
De redenering die je geeft is overigens correct. Je mag er met 95% betrouwbaarheid van uitgaan dat de werkelijke trend zich in het interval trendschatting ± 2 maal zijn standaardfout bevindt (dit is het 95%-betrouwbaarheidsinterval), althans, als voldaan wordt aan alle modelvooronderstellingen (en dat is hier lastig te checken).
Beste Paul
Even over autocorrelatie. Ik kan me voorstellen dat de T bij het weer, van dag tot dag, afhankelijk is van voorgaande dagen. Bij maand temperaturen is het al wat minder voorstelbaar, maar ik ben bereid dat ook aan te nemen. Maar beïnvloeding van jaar tot jaar? Dus de temperatuur nu, hangt enigszins af van de temperatuur van een jaar geleden? Lijkt me niet direct voor de hand liggend. Maar Ok als de experimenten dat uitwijzen….
Toch even een vraag, stel ik vind een trend, gevonden met maanddata. Vervolgens bepaal ik een trend met jaargemiddelden, bepaald uit diezelfde maanddata. Stel ik vind 2 maal dezelfde trend. Is mijn conclusie dan dat er geen autocorrelatie is, of een bijzondere soort ac, of moet ik bijv werken met 5 jaars gemiddelden, om cycli als El Nino eruit te halen?
Beste Erik,
zoals toegezegd heb ik mij wat meer verdiept in de SkS tool. Ik denk dat de manier waarop eea berekend wordt, in principe correct geprogrammeerd is. Maar het is een raar ding. Volgens de beschrijving is het gebaseerd op Foster en Rahmstorf 2011 (FG11). Deze publicatie zou de grondslag zijn voor de statistische berekeningen in de SkS tool. In deze publicatie staat inderdaad uitgelegd hoe ze de autocorrelatie uitgerekend hebben. En daar is helemaal niets nieuws aan. Wat wel nieuw is, naar mijn mening, voor die tijd, is dat ze aannemen dat de temperatuur niet AR(1), maar ARMA(1,1) gemodelleerd moet worden. Dat laten ze zien aan de hand van een GISS autocorrelatie analyse. Maar wat verzuimd wordt is te laten zien dat de residuals normaal verdeeld zijn. En dat zijn ze niet als je gebruik maakt van de orginele data. Nu is het opmerkelijk dat al in 2007 door Steve McIntyre een hele blog post is geschreven over AR(1) vs ARMA(1,1) naar aanleiding van de beweringen van Tamino dat AR(1) beter zou zijn. Maar dat terzijde. FG11 doet dus een hele uitgebreide analyse van 5 temperatuur reeksen vanaf 1979 tot 2010 om aan te tonen dat er geen sprake is van een pauze, hiatus of hoe je het wilt noemen. Met de “ruwe”data wil dat niet zo lukken, dus gaan ze de meetreeksen aanpassen. En ziedaar, nu is de hele tijdspanne stationair en met een constante opwarming van 0.2 graad per decade. Terwijl de ruwe data niet stationair lijken te zijn. Met de tool kun je dus die beweringen zelf nalopen op de diverse data sets. Omdat de periode van analyse niet automatisch de autocorrelatie voor diezelfde periode gebruikt, is het dus zaak om die parameters goed te noteren en te vermelden bij een gevonden trend. En bij grote veranderingen, zoals de 1998 La Nino, moet je dus goed oppassen: dit zijn mogelijk niet stationaire data zodat je geen trend kunt berekenen op deze wijze. Dan moet je echt een residual analyse gebruiken om te zien of je wel correct bezig bent.
Maar eigenlijk is dat wat je wilt doen (aantonen dat er wel/geen hiatus is) door de grote jongens ook nog niet echt opgelost, dus als je dat wel lukt kun je het publiceren ;)
Beste Henkie,
bedankt voor je analyse van het SkS tool. Ik moet dit nog eens rustig op me laten inwerken, en wellicht McIntyre eens gaan lezen.
Maar ook aan jou de vraag of jaargemiddelden (niet voortschrijdend) een uitkomst kunnen bieden bij autocorrelatie van temp reeksen.
Beste Erik,
Het gebruiken van jaargemiddelden ipv maandgemiddelden lost je probleem niet op. Wat je er voor terug krijgt is minder resolutie in de tijd, waardoor je nog langere tijds perioden moet gebruiken. Ben je bekend met Fourier analyse? Daarmee kun je onderzoeken of er in je tijdsreeks signalen zitten die met regelmaat terugkomen. En dat zijn ook de signalen die voor autocorrelatie zorgen. Ken je dit verhaal? http://judithcurry.com/2012/02/19/autocorrelation-and-trends/
Standaard en geaccepteerde natuurkunde is in dit geval de stralingswet toch? Dan kom je op ongeveer 1,5 graden uit bij een verdubbeling van CO2.
En als je op basis van de metingen uitgaat, dan kom je ook in die buurt terecht, zoals Lewis en Curry eergisteren nog voorrekenden: http://judithcurry.com/2015/11/30/how-sensitive-is-global-temperature-to-cumulative-co2-emissions/#more-20572
Volgens standaard natuurkunde levert dit dus geen ramp op, maar een milde opwarming waar niemand wakker van hoeft te liggen.
Zonder terugkoppelingen is de opwarming na een verdubbeling ca. 1.2C Daar is weinig discussie over (wetenschappelijk gezien).
Er is ook weinig discussie over het feit dat 2C ongeveer het maximum is wat als samenleving aankunnen.
Zelfs bij een klimaatgevoeligheid 1.5C zullen we wat moeten doen om onder de 2C te blijven. Dus kom maar op met de voorstellen.
Of we laten de mensen in de 22e eeuw barsten, dat kan natuurlijk ook.
@Janos: er is momenteel geen enkel empirisch bewijs (en daarmee sluit ik de klimaatmodellen dus uit) dat de terugkoppelingen positief zijn. Sterker nog: het is aannemelijker dat ze negatief zijn (anders hadden we nu al een atmosfeer a la Venus gehad), dus is het aannemelijker dat de klimaatgevoeligheid wellicht onder de 1,5 graden ligt. De 22e eeuw is daarbij nog 85 jaar van ons vandaan en is er dus tijd genoeg om een geleidelijke transitie te maken naar een CO2 armere wereld, waarvoor we dus zinvolle keuzes kunnen maken zoals de overstap op thorium i.p.v. het geld letterlijk in zee te dumpen met windmolenparken. We hoeven dus niet de wereldeconomie op te blazen zoals Urgenda en co willen om hun apocalyps te voorkomen en om hun maakbare utopie te verwezenlijken.
Inderdaad want ijs smelt niet, water verdampt niet en lucht kan niet meer waterdamp bevatten……
Verder is er een grote negatieve feedback wat niet betekend dat het niet warmer kan worden (zoals in het verleden ook is gebeurd)
Rypke, interessante analyse. Het onderscheid maken naar die vier onderdelen van de spraakverwarring geeft een goed kader voor je betoog.
Ik verbaas me al lang dat in deze discussie randfiguren als Oreskes, Cook en Lewandowsky alle ruimte hebben gekregen om de nuanceerders zo te demoniseren. Het doet voelen alsof er het verboden is om zelf na te denken. Dat hebben anderen blijkbaar al voor ons gedaan en dat mag niet onderzocht worden, of van kanttekeningen worden voorzien. In welk ander vakgebied wordt dat getolereerd?
En hier had al direct je kritiek moeten staan. Rypke gebruikt dezelfde SkS tool. Geen enkele vraag of opmerking hierover. Selectieve verontwaardiging.
Herman, ik ben me nu pas gaan verdiepen in die tool. Ik probeer zoveel mogelijk niet-selectief te zijn in mijn opmerkingen / suggesties naar anderen, ook al moet ik eerlijk toegeven dat mijn (huidige) opinie niet die van de alarmistische kant is. Hopelijk speelt mijn onderbewuste me dan geen parten bij het opstellen van dit soort suggesties.
Mijn sugggesties gelden voor allen, heb ik ergens gezegd (in één van de vele reacties).
Volgens mij gebruikt Rypke een tool vd University of York
Volgens mij is dat precies dezelfde
http://www.ysbl.york.ac.uk/~cowtan/applets/trend/trend.html
Sean Lovejoy is een wetenschapper die zich heeft bezig gehouden met de kans op een Hiatus. Die kans was volgens zijn onderzoek nog best vrij groot. “Return periods of global climate fluctuations and the pause” Dit dus op basis van waarnemingen uit het verleden.
Echter in een discussie op de JC site zegt Loverjoy (in de comments) :
“the pause will have to last until 2019 or 2020 before it’s probability gets down to the 5% level which would be needed to reject the anthropogenic hypothesis at the 95% level.”
http://judithcurry.com/2014/09/01/how-long-is-the-pause/
Dat is wel een uitspraak om te onthouden…. AGW reject nog wel…
De vraag is nu alleen nog maar of de pauze echt voorbij is of dat de 2015 opwarming een pauze in de pauze is…. We gaan het de komende jaren meemaken. Er komt gelukkig een einde aan de discussie voor 2020.
Mooie tekst
Test. Twee reacties van mij kwamen net niet door
Ik zie dat mijn boodschap nu zelfs in drievoud in moderatie staat. Ik dacht dat de eerste was verdwenen en heb toen nieuwe gemaakt, maar niet helemaal identiek (was uit mijn hoofd).
Sorry voor de overvloed, mochten ze alle drie toch doorkomen.
Ach ja, de kracht van herhaling, zal ik maar zeggen.
@Paul, de wegen van WordPress zijn ondoorgrondelijk….
De autocorrelatie in een temperatuurreeks neemt over het algemeen af naarmate je aggregeert (middelt) over grotere tijdseenheden. Het overgaan naar een grotere tijdseenheid (zoals van maand naar jaar) heeft doorgaans weinig invloed op de grootte van de geschatte trend, maar het heeft wel relevante invloed op zijn onzekerheid (standaardfout). Als het model waarmee je de trend schat goed kan verdisconteren voor seizoenseffecten en autocorrelatie zal bijvoorbeeld een trendanalyse op maandbasis een kleinere standaardfout van je trendschatting geven dan een analyse op jaarbasis.
Bij trendanalyses met meerjaarsgemiddelden verlies je veel onderscheidend vermogen ten opzichte van analyses met kleinere tijdseenheden. Trendanalyse met voortschrijdende gemiddelden (wellicht doel je daar op) zou ik overigens niet aanbevelen, want zo’n tijdreeks vertoont heel veel autocorrelatie (de reekswaarden hebben veel informatieoverlap).
Kun je daar wat mee?
“Trendanalyse met voortschrijdende gemiddelden (wellicht doel je daar op) zou ik overigens niet aanbevelen, want zo’n tijdreeks vertoont heel veel autocorrelatie (de reekswaarden hebben veel informatieoverlap).”
Nee, daar doel ik niet op. Voortschrijdend heeft inderdaad overlap. Ik heb het over het jaargemiddelde, of het 5 jaren gemiddelde. Dus zonder overlap.
Oh, bovenstaande reactie was bedoeld als antwoord op de vraag van Erik (van vanmorgen).