Een bijdrage van André Bijkerk.
Dit is een vervolg op deze en deze eerdere postings. Hierin hebben we gekeken naar de mogelijkheid om te onderzoeken of we iets over feedbacks kunnen ontdekken in het klimaatsysteem. Er zijn bedenkingen over de duidelijkheid van het begrip ‘feedback‘. Natuurlijk kun je online te kust en te keur terecht voor uitleg maar er lijkt toch behoefte te zijn aan meer uitleg hier. Daar beginnen we dan maar mee. Daarna bezien we enige voorbeelden van feedback in het algemeen en in het klimaat. Het gaat echter om het deel daarna, hoe we kunnen onderzoeken hoe het klimaat feitelijk feedback ondergaat en de de resultaten daarvan.
Stel je wil als oppasopa een zuigflesje melk voor de kleine klaarmaken. Daartoe draai je de warm water kraan open. Hand eronder, wordt te warm. Koud water kraan ietsje open. Nog steeds te warm, meer koud water. Oeps, nu is het te koud. Koud water kraan ietsje dichter. Dat begint erop te lijken. Gecompliceerder is feedback niet. Dit flesje vullen is een gecontroleerd proces dat wordt gestuurd door negatieve feedback. Als het warmer is, komt er kou bij. Als het kouder is, komt er warmer bij. Positieve feedback bestaat ook, maar wordt niet aanbevolen voor het vullen van babyzuigflesjes. Als het te warm is, zou je dan nog warmer water toevoegen en als het te koud is, zou je dan nog kouder water toevoegen. Zinloos. Maar uit deze schetsen volgen wel de belangrijkste eigenschappen van feedback. Negatieve feedback vermindert de afwijking van de evenwichtswaarde (hier watertemperatuur) en is daarmee stabiel. Positieve feedback neigt ernaar om zich van de evenwichtswaarde af te bewegen en is onstabiel. Het wordt of vriezen of koken.
Feedback vinden we overal, op de effectenbeurs bijvoorbeeld. Als een fonds plotseling stijgt, kan er een neiging tot verkopen ontstaan. Maar door het grotere aanbod kan de koers weer dalen. Negatieve feedback. Omgekeerd kan ook, een stijgend fonds kan de kooplust opwekken en door de marktwerking wordt het stukje daardoor nog duurder. Positieve feedback, maar onstabiel, en als dat doorzet, wordt het of hausse of krach. Geen wonder dat de financiële wereld zeer geïnteresseerd is in positieve of negatieve feedback op de koersen om te begrijpen wat er gaande is en ze zijn daarin dan ook een stuk verder dan de klimaatluidjes. Ze noemen het alleen anders, persistentie en lange termijn geheugen enzo. Zie bijvoorbeeld hier.
Feedback bestaat ook in de meteorologie. Een mooi voorbeeld kunnen we zien op een mooie voorjaarsmorgen, met stralend blauw lucht. Na zonsopkomst warmt de aarde op, de mee opgewarmde lucht van het aardoppervlakte stijgt daardoor op. Dat heet thermiek of convectie. Deze opstijgende warme vochtige lucht koelt af en daardoor vindt condensatie plaats. Er vormen zich cumuluswolken. Deze houden de zon tegen en de opwarming neemt daardoor behoorlijk af. Negatieve feedback. Die dag zou een stuk heter geweest zijn geweest zonder die negatieve feedback van de wolkenvorming.
Bestaat er ook positieve feedback in de klimaatwereld? Dat zou kunnen. Een bekend voorbeeld is de vorming of afbraak van poolijskappen, Naarmate een ijskap groeit en hoger wordt, neemt met de hoogte de temperatuur af en met de omvang wordt er meer zonlicht gereflecteerd zonder de aarde op te warmen. Hierdoor wordt het nog kouder en kan de ijskap zich beter in stand kan houden. Je kunt je echter afvragen of dit niet meer een verandering is van het systeem dan feedback op het systeem.
Een ander bekend voorbeeld is CO2 en waterdamp. Als er meer CO2 komt, zou de temperatuur stijgen, waardoor er meer water kan verdampen, waardoor er meer broeikasgas in de atmosfeer komt, waardoor het nog warmer zou worden. Je kunt hierbij aanvoeren dat het verdampen van dat extra water ook een hoop extra energie kost, dat daardoor niet beschikbaar is voor de extra opwarming (latente energie). Maar waarom zou die positieve feedback überhaupt nodig zijn? Dit is des pudels kern.
Zoals eerder gesteld, bestaat er een aardige consensus over de basis-gevoeligheid van het klimaat voor de verdubbeling van CO2. Deze ligt echter in de orde van grootte van zo’n één graad Celsius per verdubbeling en daar ligt niemand wakker van. Om dan toch op die twee of meer graden per verdubbeling te komen, heeft men bedacht dat er positieve feedback voor nodig was, zoals met die verhoging van de luchtvochtigheidsgraad voor meer broeikasgas effect.
Een punt is nu dat voor dat extra verdampende water het niet uitmaakt wat de oorzaak is van de daarvoor benodigde warmte. Het kan net zo goed een extra zonnige periode zijn, of verandering in windpatronen en zeestromingen of noem maar op. Je kunt dus niet een dergelijke positieve feedback toedichten aan één enkele factor zoals CO2. Het gaat om het systeem als geheel. Is dat onderhavig aan netto positieve feedback en dus inherent onstabiel? Of is negatieve feedback dominant en is het systeem inherent stabiel? En kunnen we dat uitvogelen? Waarom gaan we niet eens bij die financiële statistische experts meekijken hoe die dat doen?
Dat is nu wat Olavi Kärner heeft gedaan. Er zijn meerdere methodes maar de meest aansprekende leek voor hem de Hurst exponent. Voor mij als statistisch analphabeet totaal abracadabra, maar zijn resultaten wezen slechts in één richting. Negatieve feedback is dominant in alle klimaat dataseries. Nu zijn die technische verhandelingen maar weinig toegankelijk voor leken zoals ik, en kennelijk ook voor vele anderen want de verregaande betekenis van zijn werk is nergens doorgedrongen. Helaas is Olavi niet meer onder ons en moeten we er zelf maar uitkomen. Kunnen we zijn werk dupliceren en opnieuw aantonen of het klimaatsysteem wel of niet stabiel is en of die versterking van de basis-klimaatgevoeligheid wel of niet reëel is?
Kortom, de beuk erin. We gaan die Hurst exponent begrijpen en toepassen om antwoord te geven op die vraag. En dit is het resultaat:
Dit groene is het gebied van de negatieve feedback en we zien daarin de namen van enige bekende wereldtemperatuur series. Het zit dus wel goed en wat volgt is de technische wrap up, die je rustig mag overslaan.Ik geloof niet dat het op dit moment opportuun is om in detail te gaan beschrijven hoe het allemaal technisch in elkaar steekt en stap voor stap te verantwoorden. Maar het kan desgewenst wel. Voorshands beperk ik me dan ook even om uit te leggen wat je hier ziet.
Het essentiële ijkpunt punt is de rechterbovenhoek van het groene gebied van de negatieve feedback, te weten 0 op de X-as, dus nul feedback en 0,5 op de Y-as. Dat is het kantelpunt van de Hurst exponent, daar waar negatieve feedback of anti-persistentie van Hurst waarden tussen 0 en 0,5 overgaat in positive feedback of persistentie met waarden tussen 0,5 en 1. Wanneer we een willekeurige (Monte Carlo) dataserie, een willekeurige wandeling of ‘random walk’ geheel trendloos maken (stationair) en zonder feedbacks moet deze dus uitkomen op 0,5. Als dat lukt dan weet je dat de methode werkt voor de onderhavige parameters. Maar dat blijkt een heel gevoelige aangelegenheid te zijn en het is een hele klus er moeten de nodige ijkingen worden aangebracht en daarna moeten er vele runs worden gemaakt om te zien of het gemiddelde voldoende in de buurt komt. In dit geval was dat 0,502 +/- 0,03. Dit geeft een indruk van de nauwkeurigheid en foutmarge.
Nu kunnen we de data van de bekende temperatuurreeksen door diezelfde Hurst calculator halen met dezelfde parameters en dat levert ons:
HADCRUT4 (over dezelfde periode als de satelliet series) : H = 0,37
RSS TMT LT: H = 0,399
UAH LT: H = 0,369
De waarden zijn dus net iets kleiner dan 0,5 en daarmee moeten de temperatuur reeksen anti-persistent zijn, onderhavig aan een kleine netto negatieve feedback, zoals Olavi Kärner ons ook al eerder voorrekende. Bovendien liggen ze wel aardig dicht bij elkaar, hetgeen vertrouwen geeft in de robuustheid van de methode.
Maar nu we toch hier zijn, willen we meer. Kunnen we ook een schatting maken hoeveel negatieve feedback? We kunnen immers die willekeurige wandelingen aanpassen met een zelf te kiezen feedback factor, simpel door een deel van de vorige waarde bij de volgende stap op te tellen of af te trekken. En dat leverde de blauwe grafiek op. Hierdoor hebben we nu ook een goede inschatting van de actuele feedback factor op maandbasis
Ook zij nog vermeld dat andere ‘stationary’-methodieken iets andere Hurst exponent waarden opleveren voor de data series. Maar hetzelfde geldt voor de blauwe grafiek, waardoor je toch weer om en nabij dezelfde feedback waarden uitkomt. Nog meer robuustheid, maar ook een reden voor de opmerking in de linkerbovenhoek, mocht de grafiek ‘viraal’ gaan. Oh, en ik heb het gebied van de positieve feedback even weggelaten om geen nodeloze verwarring te zaaien.
Maar hiermee zijn we er nog niet. Feedback is een proces waarbij resultaten met een zekere vertraging opnieuw in het systeem worden gevoed en de Hurst exponent gelden de afzonderlijke stappen als de tijdsconstante. Deze temperatuurseries zijn op maandbasis iets wat ruwweg overeenkomt met de levensduur van meteorologische systemen. Andere tijdsconstanten vallen dus buiten de scope van deze analyse. Daarom moeten we ook nog uurlijkse, dagelijkse en wekelijkse data op overeenkomstige wijze door de mangel halen. Er is dus nog genoeg te doen. Maar voorshands kan er geen andere conclusie zijn dat we nog steeds geen positieve feedback hebben kunnen detecteren in klimaatsystemen. En daarmee kan geen onderbouwing worden gegeven aan de veronderstelling dat de basis klimaatgevoeligheid van ca één graad per verdubbeling met positieve feedback wordt opgekrikt tot alarmistische waarden.
Feedback, komt op mij over als werken met je opgedane ervaringen, die inderdaad zich altijd in het verleden bevinden, je kunt heel goed ervaringen gebruiken om iets te voorspellen, maar daar zit natuurlijk altijd een stuk onzekerheid bij, terwijl een ervaring niet meer aan fluctuaties onderhevig is, allen dus andere uitleg mogelijkheden, het terug Voeren van ervaring, heet dan feed back, terug Voeren, kan dan toch ook, voor de rest terug kijken als mens is zo beknopt in tijd ons zelf aangedaan, onze feed back is meer als 200 millioen jaren, maar we doen het met duizende jaren, is dit misschien onze Achillis hiel in onze ervaringen, groet ! is op het eerste gezicht of topic, maar toch niet alles heeft met elkaar te maken op deze bol planeet !
Richard S. Lindzen: Testimony: House Subcommittee on Science and Technology hearing on A Rational Discussion of Climate Change: the Science, the Evidence, the Response November 17, 2010
We see that all the models are characterized by positive feedback factors (associated with amplifying the effect of changes in CO2), while the satellite data implies that the feedback should be negative. Similar results are being obtained by Roy Spencer.
This is not simply a technical matter. Without positive feedbacks, doubling CO2 only produces 1C warming. Only with positive feedbacks from water vapor and clouds does one get the large warmings that are associated with alarm. What the satellite data seems to show is that these positive feedbacks are model artifacts. This becomes clearer when we relate feedbacks to climate sensitivity (ie the warming associated with a doubling of CO2).
—
Discussion of other progress in science can also be discussed if there is any interest. Our recent work on the early faint sun may prove particularly important. 2.5 billion years ago, when the sun was 20% less bright (compared to the 2% change in the radiative budget associated with doubling CO2), evidence suggests that the oceans were unfrozen and the temperature was not very different from today’s. No greenhouse gas solution has worked, but a negative cloud feedback does.
You now have some idea of why I think that there won’t be much warming due to CO2, and without significant global warming, it is impossible to tie catastrophes to such warming. Even with significant warming it would have been extremely difficult to make this connection.
—
Perhaps we should stop accepting the term, ‘skeptic.’ Skepticism implies doubts about a plausible proposition. Current global warming alarm hardly represents a plausible proposition. Twenty years of repetition and escalation of claims does not make it more plausible. Quite the contrary, the failure to improve the case over 20 years makes the case even less plausible as does the evidence from climategate and other instances of overt cheating.
In the meantime, while I avoid making forecasts for tenths of a degree change in globally averaged temperature anomaly, I am quite willing to state that unprecedented climate catastrophes are not on the horizon though in several thousand years we may return to an ice age.
___
7 jaar later is dit nog steeds een ‘must read’:
http://scienceandpublicpolicy.org/images/stories/papers/reprint/how_to_approach_the_science.pdf
Ja en Lindzen heeft de wetenschap goed vooruit geholpen in zoverre dat al zijn argumenten de een na de ander om zeep geholpen zijn
https://skepticalscience.com/Lindzen-Choi-2009-low-climate-sensitivity.htm
Een must read voor iedereen die geloofd in de argumenten van Lindzen, die echter in de wetenschap (met meten en zo) iedere keer zijn verworpen
Janos, ook nog inhoudelijk commentaar op Lindzen, of blijft het bij je gebruikelijke knipselgepruts?
Chemical dan moet je op het linkje klikken
Met dat rode lijntje er onder
Dat bespreekt in detail waarom Lindzen er naast zat met verwijzing naar meerdere wetenschappelijke publicaties
Hahaha, skeptical science, HAHAHAHAHAHAHAHAHA
Dat was wel heel inhoudelijk commentaar! Je hebt me overrtuigd! Ik zal voortaan alles geloven wat ik lees!
/sarc
Tja joh, als jij je zogenaamd op wetenschappelijke literatuur laat voorstaan, dan is zwaaien met info van SkepticalSience compleet lachwekkend. Dat stelletje clowns mogen de vuilnis van Lindzen nog niet aan de straat zetten. De opperpipo daar is cartoonist! En dan ga jij hen inzetten in je verweer. HAHAHAHA lolbroek
Heijden schijnt ineens “skeptical” op skeptical. Skeptical is een eervollle geuzennaam geworden door dogmatische gepolitiseerde klimaatalarmisten verleend aan klimaatwetenschappers die terecht kritisch en wantrouwend op de betrouwbaarheid van de IPCC-rapport-fabricages-klimaat-computer-modellen zijn/waren. Dus blijf weg, Heijden, van de dogmatische sprookjes van “skeptical”.
Sceptical is iets anders dan heel hard nee roepen Scheffer!
Dus als je wat leest moet je eerst denken, is het wel waar? En daarna kijken wat de argumenten zijn voor deze mening.
Wat jij sceptisch noemt is goed gelovig alles geloven als het maar ABCD is
Anything
But
Carbon
Dioxide
Dus als je wijst naar klimaatwetenschappers die terecht kritisch en wantrouwend zijn tov het IPCC dan vraag ik even naar een wetenschappelijke studie van die wetenschappers.
Want blogjes schrijven dat lukt iedereen, nu de wetenschappelijke onderbouwing nog.
Dus Scheffer, graag even in het vervolg komen met een duidelijk wetenschappelijke onderbouwing van je mening! Ik kan niet wachten op jouw onderbouwde scepsis!
Ja ik dacht dat ik of topic bezig was, maar nee ook de pseudo wetenschappers gebeurt het !
vergeten even hun wetenschap en worden een gewoon mens, heerlijk dat ze ook mens zijn !
Er staat in het artikel:
Een punt is nu dat voor dat extra verdampende water het niet uitmaakt wat de oorzaak is van de daarvoor benodigde warmte. Het kan net zo goed een extra zonnige periode zijn, of verandering in windpatronen en zeestromingen of noem maar op. Je kunt dus niet een dergelijke positieve feedbacktoedichten aan één enkele factor zoals CO2. Het gaat om het systeem als geheel. Is dat onderhavig aan netto positieve feedback en dus inherent onstabiel? Of is negatieve feedback dominant en is het systeem inherent stabiel?
CO2 is een boeikasgas inderdaad, maar water(damp) is dat ook. Het zijn dipolen waarbij de invallende fotonen met golflengte in het infrarood (= warmte) vibraties veroorzaken i.t.t. tot wat er gebeurt bij ‘simpele’ moleculen als O2 en N2.
Je moet er bij je berekeningen dus van uitgaan dat niet alleen CO2 voor opwarming en daaropvolgende ontwikkeling van damp in de dampkring zorgt, maar de damp, het H2O, zorgt op haar beurt ook weer voor opwarming met nog meer ontwikkeling van damp als gevolg. Het is daarom niet ondenkbaar dat er positieve feedback plaatsvindt. Het lijkt erop dat deze gegevens hier over het hoofd worden gezien. Dan is het inderdaad niet verrassend dat er negatieve feedback uitkomt.
Wat je beschrijft is nu net die eigenschap van positieve feedback, meer maakt nog meer en omgekeerd minder maakt nog minder. De berekeningen van de Hurst exponent gaat echter niet over wat nu wat veroorzaakt. Het alleen maar analyseert hoe de uitkomst van een systeem zich gedraagt. Maar een dergelijk gedrag (meer maakt meer) is wel terug te vinden in die uitkomst (signaal)door te kijken naar het fractal randje van het signaal. Positieve feedback maakt grotere langere kartels, Negatieve feedback maakt kortere kleine kartels. Dat kun je hier zien:
climategate.nl/wp-content/uploads/2015/07/Bijkerk-grafiek-2.png
Deze staat in de eerste link bovenin het artikel. Vergelijk het aantal karteltjes uit de onderste groene lijn met negatieve feedback maar eens met de bovenste rode lijn met positieve feedback.
Je kunt dus van een bepaald signaal wel de netto feedback bepalen, positief of negatief, maar niet welke processen daar aan ten grondslag liggen.
Andre
Jammer dt je niet uitlegt wie Hurst is en wat zijn exponent inhoudt.
Dan even over feedback, waar ik niet zoveel van afweet. Neem het agw standpunt. De zon verwarmt de aarde, de aarde moet deze warmte weer kwijt o.a. via straling. Deze infrarood straling wordt geremd door CO2, waardoor de atmosfeer opwarmt. Daardoor worden de oceanen iets warmer en krijgen we meer H2O in de lucht. Daardoor wordt het nog warmer. Dit is positieve feedback.
Maar de warmere oceaan kan minder CO2 bevatten, dus de atmosfeer warmt nog meer op. Daardoor wordt de oceaan nog warmer, nog meer waterdamp, nog meer opwarming en CO2 enz enz.
Dit zo uit de hand kunnen lopen. Aangezien dat niet gebeurt is, is deze opvatting onjuist, geen positieve feedback, of het effect van positieve feedback wordt steeds geringer en nadert een asymptoot.
@Erik
“Maar de warmere oceaan kan minder CO2 bevatten, dus de atmosfeer warmt nog meer op. Daardoor wordt de oceaan nog warmer, nog meer waterdamp, nog meer opwarming en CO2 enz enz.”
Je vergeet dat er een evenwicht ontstaat tussen de concentratie opgeloste CO2 in de oceaan en de concentratie in de atmosfeer. Bij een hogere concentratie in de atmosfeer komt er netto geen CO2 meer uit de oceaan.
Nu is de situatie andersom: de concentratie in de atmosfeer is hoog t.o.v. de opgeloste hoeveelheid in de oceaan. Er is dus netto een stroom van atmosfeer naar oceaan.
Beste Eric,
Sorry dat ik te kort schoot in de uitweiding over Hurst en zijn exponent. Terzijde, dit was de vierde versie of zo, waarbij gaandeweg minder terzake doende details zijn geschrapt ter faveure van de zo eenvoudig mogelijke uitleg van feedback. Je kunt het natuurlijk zo nazoeken.
en.wikipedia.org/wiki/Harold_Edwin_Hurst
en.wikipedia.org/wiki/Hurst_exponent
Overigens de waterdamp feedback werkt iets anders. Bedenk nogmaals dat de infrarood terugstraling de oceaan niet kan opwarmen. De energie wordt in eerste paar micron van het wateroppervlakte al geabsorbeerd en daardoor veroorzaakt het direct extra verdamping. En zoals hierboven gesteld, dat kost enorm veel (latente) energie dat niet ter beschikking is voor opwarming. Dat komt pas bij de wolkenvorming weer vrij, waarvandaan het makkelijker kan uitstralen naar de ruimte.
De waterdamp zelf veroorzaakt dus meer IR terugstraling en geeft positieve feedback, maar de latente energiestroom voert de warmte af en veroorzaakt gelijktijdig negatieve feedback. Het netto effect is dus onduidelijk.
Wellicht zijn ook deze interessant:
Estimating the Hurst Exponent
bearcave.com/misl/misl_tech/wavelets/hurst/
Long Memory (inclusief een Hurst.xls, enable macros en het wordt een Hurst.xlsm)
long-memory.com
Die bearcave link stond in versie één en was erg waardevol voor het ontwerp van het spreadsheet. Helaas was het ook zeer onvolledig en repte totaal niet over het stationair maken van data en dat dat überhaupt nodig was. Als je dan een trendloze random walk invoerde kreeg je een Hurst Exponent van één. Ontreddering. Grijze haren krijg je ervan. Oh die had ik al.
André
Bestaat er ook zoiets als autofeedback. Zon warmt op, geeft CO2 in de lucht, dat geeft extra opwarming, geeft nog meer CO2 in de lucht enz. Dus waterdamp niet nodig bij deze beschouwing?
Of kunnen we H2O niet beschouwen als de forcing en CO2 als de feedback? H2O damp komt veel meer voor in de atmosfeer, dus zou je dat dan als forcing kunnen nemen.
Omdat de hoeveelheid waterdamp in de lucht afhankelijk is van de temperatuur en de stijging van de CO2 hoeveelheid wordt veroorzaakt door antropogene uitstoot
Dank Andre voor deze heldere en overzichtelijke bijdrage. En ook aan hen die hierop een duidelijke reactie gaven. Onderzoek aan de interactie van positieve en negatieve feedback mechanisme is vele jaren mijn werkterrein geweest maar dan in de levende cel waar dit verschijnsel zeer uitgesproken is. Ik denk dat Guido wel gelijk heeft dat er in het klimaatsysteem ook een positieve feedback zal zitten maar tot dusver heb ik deze nog niet gevonden. Een positieve feedback is nodig om in een systeem een oscillatie te veroorzaken en die is naar verwachting ook in het klimaatsysteem aanwezig. Die kunnen we op voorhand toeschrijven aan het feit dat iedere dag buiten de poolcirkels de zon op en onder gaat er dus overdag opwarming en ‘s’nachts slechts afkoeling plaats vindt. Op jaarbasis hebben we te maken met de seizoenwisseling die aan de polen vooral belangrijk is. Drie maanden per jaar gaat de zon daar niet onder maar komt ook drie maanden niet op. Het gevolg is een oscillatie met een heel andere frequentie dan bij de dag-nacht wisseling. Deze oscillaties hebben echter geen fysische oorsprong maar een astronomische. Ze zijn wel heel sterk en daardoor wordt de speurtocht naar een fysische bemoeilijkt.
Aanvankelijk heb ik vooral mijn aandacht bij deze speurtocht geconcentreerd op de dag-nacht wisseling maar ben nu op grond van het doorrekeningen van het broeikaseffect op vier breedtegraden, 0 N, (de evenaar), 30, 60 en 85 N, op vier dagen van het jaar, 21 maart, 21 juni, 21 september en 21 december tot de conclusie gekomen dat een vergelijking van deze twaalf verschillen situaties enig inzicht kan geven in het optreden van een positieve feedback met een fysische oorzaak.
Binnenkort hoop ik je die berekeningen voor commentaar toe te zenden maar de toelichting daarop vergt nog enige tijd. Op voorhand echter dit.
Tijdens de drie maanden durende pooldag is de instraling van de zon opmerkelijk hoog. Ze staat weliswaar niet hoog aan de hemel maar gaat echter niet onder. Het gevolg is dat ter plaatse evenveel zonenergie wordt opgehoopt als aan de equator (met een 12 uur dag-nacht wisseling). Toch blijft de temperatuur van de polaire oceaan ver beneden die van de tropische oceaan. (28 C). Gedurende de drie maanden durende poolnacht wordt lokaal geen zonenergie ontvangen en zou theoretisch als we alleen stralingseffecten in aanmerking nemen de temperatuur tot – 200 C moeten dalen. Ook dat gebeurt niet. De enige mogelijke verklaring lijkt te zijn dat de niet bevroren polaire oceaan op temperatuur wordt gehouden (+ 0 C) door toevoer van warmte vanuit lagere breedtegraden. Een positief feedback mechanisme dus.
Vervolgens bekijken we de situatie aan de equator. Twaalf uur per dag wordt daar zoveel zonenergie ingestraald dat de temperatuur tot boven 100 C zou moeten oplopen, gezien het te verwachten broeikas effect dat voornamelijk door waterdamp wordt veroorzaakt. Dat gebeurt dus ook niet. De oceaan oppervlaktetemperatuur is vrijwel constant 28 C ook gedurende de seizoenwisseling.
De enige mogelijke verklaring lijkt mij te zijn dat the theoretische, potentiële opwarming door de fysische eigenschap van waterdamp om terugstraling naar het oppervlak te veroorzaken heel sterk ongedaan gemaakt wordt door de verwijdering van latente warmte door verdamping.
Een negatief feedback mechanisme is kennelijk sterker dan het positieve, veroorzaakt door de optische dichtheid van troposfeer met een hoog waterdampgehalte.
Dit verleidt mij tot het poneren van een uitspraak dat het uiteindelijk effect van het optredende broeikaseffect op de waterplaneet, sterker wordt bepaald door de afkoeling die zij veroorzaakt in plaats van de opwarming.
Shakespeare aanhalend:
To cool or not, cooling is the question.
We gaan er daarbij vanuit dat het belangrijkste broeikasgas H2O en in gecondenseerde vorm in wolken potentieel een theoretisch warm houden van het oppervlak veroorzaakt. Maar dat het uiteindelijk effect daarvan door een negatieve feeback wordt gereduceerd.
Blijft uiteraard de vraag hoe een component als CO2 de ‘cooling’ zou kunnen verminderen.
Het is duidelijk uit de ‘main stream’ literatuur dat men deze vraagstelling vanuit deze optiek nooit onder ogen heeft gezien.
CO2 zal zeker een bijdrage leveren aan de terugstraling naar het oppervlak. Maar gezien de te verwachte negatieve feedback zal het effect daarvan op de oppervlakte temperatuur vrijwel nihil zijn.
Beste Arthur, Dank, in grote lijnen zijn we het zeker eens. Een enkele opmerking. Positieve feedback wordt zeker in verband gebracht met cycli. Dit komt door het bistabiele karakter ervan met evenwichten in de extreme posities van het systeem. Toongenerators werken met positieve feedback. Abusievelijk dacht men ook dat de ijstijden een soortgelijk gedrag vertoonde (Alley cs) met óf glacialen of interglacialen in een bistabiele positieve feedback mode. Dit is eenvoudig te weerleggen.
Je kunt de stelling echter niet omkeren. Als er cycli zijn, dan hoeft er geen positieve feedback in het spel te zijn. Uiteraard wordt de poolnacht/dag gestuurd door de astronomische parameters van de aardbaan en rotatie. Zou er positieve feedback in het systeem zijn dan zou je een overreactie moeten verwachten in het klimaat systeem, waarbij jaarlijkse temperaturen een grote variatie vertonen dan je zou verwachten.
Hm die had ik nog niet eerder bedacht. Waard om nader te bezien.
@Arthur Rörsch
“Tijdens de drie maanden durende pooldag is de instraling van de zon opmerkelijk hoog. Ze staat weliswaar niet hoog aan de hemel maar gaat echter niet onder. Het gevolg is dat ter plaatse evenveel zonenergie wordt opgehoopt als aan de equator (met een 12 uur dag-nacht wisseling).”
Dat denk ik niet, want je vergeet dat het zonlicht bij een lage zonnestand voor een groot deel teruggekaatst wordt de ruimte in. Water en niet met sneeuw bedekt ijs kunnen enorm spiegelen. Heel anders dan in de tropen waar het zonlicht bij een hoge zonnestand diep in het water door kan dringen.
Bij sneeuwbedekking en bij bewolking is het een ander verhaal, maar vermoedelijk weerkaatst er bij een lage zonnestand ook meer licht tegen de bewolking.
Zelfs bij een zonnestand van niet hoger dan 25 ̊ is de reflectie van het zonlicht aan het wateroppervlak nog steeds niet meer dan 20%.
Bron?
Eerst een correctie. De reflectie van 20% geldt voor een stand van 15 ̊. Voor 25 ̊ is de reflectie niet meer dan 10%. Dit kan uitgerekend worden op basis van de Fresnel vergelijkingen. Zie o.a. Wikipedia (Engels): topic: Reflectance met illustratief grafiekje.
Beste Arthur,
het verhaal van CO2 en opwarming heeft ook onverwachte aspecten:
http://www.sciencemag.org/news/2015/12/rising-atmospheric-carbon-dioxide-actually-cools-part-antarctica
Er is geen enkele situatie denkbaar waarin een positieve feedback kan leiden tot een stabiel systeem. Systeem gaat oscilleren rond een basis waarde, waarbij de tijdconstantes van de afzonderlijke signaalpaden de frequentie bepalen.
met vriendelijke groet, Harrie
Heren André en Guido,
Zijn jullie in je drang je eigen gelijk te bewijzen, nu echt in zo een tunnel terechtgekomen dat je geen oog meer hebt voor het totale plaatje en het dan ook totaal negeert?
Guido, het is toch overduidelijk dat jouw grafiek met de CCSM modeloutput volgens scenario RCP8.5 een tegengekoppeld systeem is… Zet er de forcering bij en je ziet toch overduidelijk dat de output best wel nauwgezet de input volgt en stabiliseert als de input stabiliseert. Dat komt dan ook tot uiting in het percentage persistentie in de maandelijkse data (het begrip persistentie is nieuw voor mij in de context van mee- of teruggekoppelde systemen, maar ik ga er hier dus van uit dat er een verband is).
Dus ja, in het totale plaatje is de negatieve feedback sterker aanwezig dan de positieve… Waar de vraag van positieve feedback in de klimatologie eigenlijk om draait is toch de schaal op de Y-as, niet? Zien we bij een verdubbeling van de CO2-forcering een temperatuurstijging van om en bij de 1.2 °C of (door de positieve feedback) misschien wel 2, 3, 4 of nog meer °C. Noch jij, noch André in zijn Hurst exponent berekening onderzoeken een signaal dat de “versterkingsfactor” weergeeft. Geen van jullie beiden zal het dus vinden met de toegepaste methodologieën.
Ik ben dan ook geneigd om te denken dat conclusie van het Olavi Kärner sowieso moet uitkomen op een systeem met negatieve feedback… Het zou natuurlijk kunnen dat mijn indruk van zijn werk nu te simpel is en dat je aan de hand van zijn berekeningen toch in staat zou kunnen zijn om onderliggende positieve feedback(s) te detecteren, bijv. door een verschil in Hurst exponent tussen meerdere reeksen grondig te analyseren. André, heb jij hier enig zicht op?
Harrie 21-2018 02.36
Indien er sprake is van alleen een positieve feedback dan ontstaat inderdaad geen stabiel systeem en is een ‘rum away effect’ onvermijdelijk. Alleen een negatieve feedback leidt tot het ontstaan van een stabiele toestand waarbij alle variabelen dX/dt. dY/dt dZ/dt nul worden.
Typisch voorbeeld in de atmosferische wetenschappen zijn de Lorenz vergelijkingen.
https://nl.wikipedia.org/wiki/Lorenz-aantrekker
Bij de beschrijving van de a-periorische oscillerende verschijnselen gebruiken we woorden als ‘feedback’ nog nauwelijks. We spreken van attractors en repellors. Onder invloed van beide ontstaat een baan X=f(X,Y,Z) Y== f(X,Y,Z) Z=f(X,Y,Z) , de trajectory waarin de tijd als functie is geëlimineerd die wordt weergegeven in een zogenaamd space/fase diagram. Die trajectory kan heel stabiel zijn en wordt dan een attracting cycle genoemd. Begin je met een punt (X,Y,Z) binnen, maar ook buiten die cyclus dan gaat na enige tijd het systeem toch weer de zelfde trajectory doorlopen
Bart Freeken 22 jan 2018 11.12 Andre 21 jan 2018 21.01 Danny 22 jan 2018 12.09
De zoninstraling gedurende de pooldag heb ik niet uit mijn duim gezogen maar is berekend met het in aanmerking nemen van de optredende reflectie op elke breedtegraad.
Ik kan je getallen leveren voor alle noordelijke breedtegraden van 0 to 85 met stapjes van 5 graden. Dat is wel een grote excel sheet.
Dat de zon tijdens de pooldag toch opmerkelijk krachtig is, blijkt uit het afsmelten van het poolijs gedurende die drie maanden. Dat het er niet echt warm wordt komt door de hoge warmtecapaciteit van het open oceaan water waardoor de temperatuur, met smeltend poolijs, op +0 C blijft. De uitwerking van de zon is zo groot omdat er geen nacht optreedt waarin alleen afkoeling kan optreden door IR uitstraling van het oppervlak.
Danny,
ik heb niet de indruk dat Andre en Guido op een gelijk krijgere manier aan het discussiëren zijn. Ik heb moeite met de discussie omdat ze vanuit een ‘ouderwetse’ manier over feedback mechanismen blijven spreken terwijl die in menige discipline, onder invloed van de deterministische chaos theorie grotendeels is verlaten (zie mijn posting 22 jan 12.51 uur.) En plaats heeft gemaakt voor de benadering via attractors en repellors.
Eén van de meest opmerkelijke bevindingen is dat deterministisch chaotisch gedrag tot een opmerkelijke stabiliteit van het systeem leidt. De hartslag bijvoorbeeld, die op seconde schaal heel stabiel lijkt, maar dit op microseconden schaal niet blijkt te zijn. Ze is dan deterministisch chaotisch. Valt dit weg, dan is dat een vroeg signaal dat een hartuitval in het vooruitzicht is.
Andre
Je zegt: “Zou er positieve feedback in het systeem zijn dan zou je een overreactie moeten verwachten in het klimaat systeem, waarbij jaarlijkse temperaturen een grote variatie vertonen dan je zou verwachte. Hm die had ik nog niet eerder bedacht. Waard om nader te bezien.”
Mee eens. Ondanks de verschillen in elk van de klimaatzones (tropisch, subtropisch, gematigd en polair) op elk moment in het jaar, is het systeem opmerkelijk stabiel.
Hierbij zou ik allen die zich bezig houden met de grondslagen van de klimaatvariabiliteit, willen vragen enige kennis te nemen van de grondslagen van de vorderingen in deterministische chaos theorie. Ze zijn van vandaag of gisteren.
Nicolis, Gregoire, and Ilya Prigogine. 1977. Self-organisation in nonequilibrium systems: from dissipative structures to order through fluctuations. New York: Wiley & Sons.
Cohen, Jack, and Ian Stewart. 1994. The collapse of chaos: discovering simplicity in a complex world. London: Viking
Hilborn, Robert C. 1994. Chaos and nonlinear dynamics: an introduction for scientists and engineers. Oxford: Oxford University Press.
Dank Arthur voor de suggesties. Ik moge nog verduidelijken dat ook de Hurst exponent gerelateerd aan de fractal dimensie, onderdeel van de chaos theorie.
@Arthur Rörsch,
Prima, je hebt rekening gehouden met reflectie
Maar het afsmelten van het poolijs komt natuurlijk ook door de temperatuur van het aangevoerde oceaanwater (Golfstroom e.a.)
Ben benieuwd naar het resultaat van je berekeningen :-)
Danny, de reden van de vertraging zit’m in de tweede paragraaf van dit stukje. Oppasopa he. De hele dag flesjes op temperatuur brengen met negatieve feedback en dan wil je aan het eind van de dag gewoon even ontspannen naar de Peer Gynt suites luisteren tijdens het vertalen in plaats van erudiete degens te kruisen.
Dan wat gedachten. Persistentie/lange termijn geheugen is best wel een begrip in diverse takken van toegepaste statistiek en het lijkt wel op positieve feedback maar het is niet gelijk aan daaraan in zuivere zin. Inderdaad bij de minste of geringste positieve feedback op het systeem klapt de zaak om. Maar in de klimaat business niet. Daar is het slechts een versterkingsfactor. (1/(1-lambda)) In mijn random zwalken ben ik tot de ontdekking gekomen dat je dit kunt emuleren door niet de feedback van het systeem in de input te stoppen, want dan klapt het, maar feedback van de input. De input wordt in feite versterkt. Dan kloppen die waarden heel aardig, maar je ziet ook duidelijke persistency, het doorzetten in bepaalde richtingen.. Dat zie je gebeuren in de eerste blog in de eerste regel hierboven, waar ik de persistency telling introduceer. En die reageert daar heel netjes op, beter als de Hurst exponent. Daarintegen is de Hurst exponent superieur bij negatieve feedback.
Ik wil dus gewoon een klein modelletje bouwen met atmosfeerachtig gedrag waarin bekende feedback worden geintroduceerd om te zien wat voor resultaten dat heeft op persistency telling en de Hurst exponent. Misschien, geen idee, dat een combinatie van beide iets kan zeggen over de aanwezigheid van positeve feedback, waar ik persoonlijk niet in geloof. Maar het gaat erom om dat overtuigend te demonstreren.
André,
Ik heb helemaal geen ervaring met persistentie berekeningen en/of Hurst exponenten. Ik kan enkel mijn logisch redeneringsvermogen / gezond verstand inbrengen… Ik kan dus spijtig genoeg het meeste van jouw reactie niet echt volgen. Hetgeen ik eigenlijk wil benadrukken: als je positieve feedback wil vinden, moet je er op zijn minst voor zorgen dat je een curve onderzoekt die aangestuurd wordt door de (potentiële) veroorzaker van de positieve feedback.
Mee eens over die curve, de meest voor de hand liggende serie is de upwelling/downwelling IR metingen, waar het effect direct zichtbaar moet zijn. Daar moeten we dus nog naar op zoek. Maar voor die tijd moet er een idee zijn over de reactie van persistency telling en Hurst exponent op diverse feedback modificaties van al dat random gezwalk..
Maar we houden ons natuurlijk ook zeer aanbevolen voor een analyse in het frequentiedomein. Zoiets als Fourrier analyse.