Kategorie: Nachrichten

Ad Huijser

[Hinweis: Alle Hervorhebungen in diesem Beitrag im Original]

Summary

Analysiert man den Trend des Energie-Ungleichgewichts an der Oberseite der Atmosphäre (TOA), wie es von Satelliten gemessen wird, so ergibt sich eine „natürliche“ Klimasensitivität von 0,3 K/W/m². Dies entspricht dem Kehrwert des Planck-Rückkopplungsparameters oder liegt sehr nahe an diesem Wert, wie zu erwarten war. Ausgehend von der grundlegenden Energiebilanz wird gezeigt, dass die hohen Klimasensitivitäten, wie sie vom IPCC verwendet werden, nur aus der ungültigen Annahme resultieren, dass die globale Erwärmung ausschließlich durch Treibhausgase verursacht wird. Die Klima-Rückkopplungen, die diese hohen Werte erklären sollen, sind nicht mehr als notwendige Artefakte, um diese falsche Annahme zu stützen. Unter den gegenwärtigen Bedingungen lässt sich mit einem einfachen analytischen Ausdruck berechnen, dass die IPCC-Klimasensitivität 3,2 Mal zu hoch ist. Das bedeutet, dass die seit 1980 gemessene globale Erwärmung zu etwa 2/3 das Ergebnis einer Zunahme der einfallenden Sonnenenergie ist und nur zu maximal 1/3 auf eine Zunahme der Treibhausgase zurückgeführt werden kann. Diese Analyse wird durch Strahlungsdaten aus dem CERES-Projekt der NASA (2000-2020) gestützt.

[Ende Summary]

Vor einigen Jahren habe ich eine einfache Schätzung des Temperatureffekts der Aufhellung von mehr als 10 % in den letzten vier Jahrzehnten in den Niederlanden vorgenommen [1]. Das Königliche Niederländische Metrologische Institut (KNMI) schrieb dieser Aufhellung nur 0,2 °C zu [2], während meine Methode zu etwa 1 °C führte. Damit wäre nur noch ein Drittel der beobachteten Erwärmung von 1,5 °C auf die Wirkung von Treibhausgasen zurückzuführen. Ich koppelte die „Aufhellung“ an weniger Wolken und kam zu einem Schätzwert für die Empfindlichkeit gegenüber Wolkenveränderungen (cc) von etwa 0,1 K/%cc.

In der anschließenden Diskussion mit dem KNMI lief das einzige Argument gegen meinen Ansatz darauf hinaus: „Hochentwickelte Klimamodelle sagen uns etwas anderes, also muss Ihr vereinfachtes Modell falsch sein“. Mehrere andere Methoden zur Bestimmung dieser Wolkensensitivität lieferten alle ähnliche Ergebnisse. Schließlich kam ich zu dem Schluss, dass sich das KNMI auf die Ergebnisse der Klimamodelle bezog, während ich die Auswirkungen einer unabhängigen Veränderung der Bewölkung betrachtete. Als Nächstes verglich ich beide Ansichten mit bestehenden Trends bei Bewölkung, Temperaturen usw. aus Satellitendaten [3]. Beim Abgleich mit den Trends in der Bewölkung ergaben die von den globalen Zirkulationsmodellen (GCM) abgeleiteten Wolkenrückkopplungen eine Klimabedingung, die einem Runaway-Szenario nahe kommt. Meine eigene Idee eines unabhängigen Antriebs durch Wolken, die als Fensterläden fungieren (die den solaren Input modulieren), führte hingegen zu dem überraschenden Ergebnis, dass die Summe aller Rückkopplungen außerhalb des grundlegenden Planck-Rückkopplungsparameters plötzlich (fast) Null wurde [3].

Diese Ergebnisse bestätigten meine Vermutung, dass hohe Werte für Klima-Rückkopplungen nicht real sind, sondern Artefakte von Klimamodellen. Wenn temperaturbedingte Rückkopplungen als Folge erhöhter Treibhausgase auftreten, was an sich eine plausible Idee ist, müssen sie per Definition „klein“ sein. Unser Klima ist sehr stabil, und die Plank-Rückkopplung wird jede Störung durch einen kleinen Antrieb, selbst durch 2xCO2, problemlos ausgleichen. All diese Rückkopplungen sollten meiner Meinung nach kleine Effekte 2. Ordnung sein oder sind bereits in diesem Parameter enthalten, wie die Ergebnisse meiner Rückkopplungsanalyse [3] bestätigen. Aus diesem Grund habe ich auch in meinem WUWT-Beitrag „Outside the Black Box“ [4] einen leicht modifizierten Planck-Rückkopplungsparameter für die grundlegende Klimasensitivität in der wiederkehrenden Beziehung des Climate Model Checker (CMC) verwendet.

Aber wie kann man beweisen, dass die IPCC/GCM-Klimasensitivitäten grundlegend falsch sind?

Diese Suche begann mit einer Art „Reverse Engineering“ meines CMC [4] unter Verwendung der gleichen Daten, TS von HadCrut5 [7], dem Treibhausgasantrieb FGHG von NASA/GISS [6] und der Berechnung der Klimasensitivität als ̶ 1/λ = ∆TS/∆FGHG (siehe Gl.3 weiter unten) über das letzte Jahrhundert. Um diese Sensitivität als guten Näherungswert für die Gleichgewichts-Klimasensitivität ECS zu verwenden, wurden lange Zeiträume von 15 Jahren zur Bestimmung der durchschnittlichen Steigungen von TS(t) und FGHG(t) verwendet. Die Ergebnisse sind in Abb. 1 dargestellt, aber angesichts der kleinen ∆FGHG-Werte vor etwa 1920 sollte man die Werte vor diesem Zeitpunkt nicht allzu ernst nehmen.

Die immer noch steile (schwarze) Kurve zeigt, dass ∆TS/∆FGHG „jeden“ Wert für die Klimasensitivität ergibt, sogar negative Werte während 1950-1975, den Jahren der „Globalen Abkühlung“, welche die Klimaforscher vergessen zu haben scheinen.

Abb. 1 Globale Temperaturanomalie aus HadCrut5 (rot), MWMGHG-Forcings aus NASA/GISS CMIP6 (grün) und berechnete Klimasensitivität ∆TS/∆FGHG aus 15-jährigen Zeiträumen (schwarz). Die gestrichelte Kurve zeigt den Kehrwert des Planck-Rückkopplungsparameters. Die Pfeile zeigen den ECS-Bereich für die Klimasensitivität des IPCC.

Unser Klima ist jedoch ziemlich stabil, und dementsprechend werden die Auswirkungen zusätzlicher Treibhausgase über einen Zeitraum von 15 Jahren die Klimaempfindlichkeit nicht dramatisch verändern. Wenn nur der AGW-Effekt unser Klima erwärmen würde, wäre ein allmählich ansteigendes Temperaturprofil zu erwarten.

Aber was wir sehen, sieht ganz anders aus. Wenn wir diesen -1/λ-Wert des letzten Jahrzehnts 2010-2020 in einen Wert für die ECS übersetzen, die Empfindlichkeit, die der IPCC in seinen Mitteilungen verwendet, erhalten wir ~2°C. Dies ist der angenommene Temperaturanstieg bei einer Verdoppelung der vorindustriellen CO2-Konzentration von 280 ppm gemäß ΔF2xCO2 = 3,0 W/m² von Van Wijngaarden und Happer [8]. Um 1980 hätte dieser ECS nur etwa 1°C betragen, aber gegen 1940 wären es fast 8°C gewesen. Darauf folgte ein extrem schneller Rückgang auf -2°C in den fünfziger Jahren. Die globale Abkühlung war in der Tat „alarmierend“.

Ich habe einmal die CMIP6-Forcings [4] als zu hoch kritisiert, aber angepasste Werte würden Abb. 1 nur geringfügig verändern. Sie würde auf jeden Fall diesen „Fingerabdruck“ natürlicher Ursachen für die globale Erwärmung zeigen. Nicht nur, dass andere Antriebe im Spiel sind, sondern auch, dass sie größer sein müssen als der Antrieb durch Treibhausgase. Es sei denn natürlich, unser Klima ist nicht das sehr stabile System, von dem ich ausgehe. Als Willis Eschenbach so freundlich war, seine CERES-Datenbank auf WUWT [5] zur Verfügung zu stellen, sah ich sofort Möglichkeiten, diese Stabilitätsaussage und einige Hypothesen, die ich seit den oben beschriebenen Übungen entwickelt habe, zu überprüfen.

Diese Aussage lässt sich in der Tat leicht mit den CERES-Daten für den Zeitraum 2000-2020 überprüfen. Alle Energieströme, entweder im SW- oder im LW-Kanal, sind vollständig auf ihre Hauptströme SWIN bzw. LWOUT fixiert. Ich habe keine Verhältnisse gesehen, bei denen sich die Jahresmittelwerte in diesem Zeitraum um mehr als 0,3 % verändert haben. Starke Schwankungen gab es nur zwischen „all sky“ und „clear sky“, mit überraschend unterschiedlichen Auswirkungen von Wolken in beiden Kanälen und bemerkenswerten Unterschieden zwischen Nord- und Südhalbkugel. Diese sehr stabilen Verhältnisse unter „all sky“ zeigen, wie gut kontrolliert unser Klimasystem letztlich funktioniert. Und das bedeutet, dass wir nicht viel darüber wissen müssen, was in dieser „Blackbox“, die wir „Klima“ nennen, vor sich geht, um die Auswirkungen von Störungen zu verstehen.

Dieses komplexe Klimasystem, das sich z. B. in den Trenberth-Diagrammen widerspiegelt, wird vollständig von diesen beiden, sich spektral nicht überschneidenden Energieströmen SWIN und LWOUT und ihren Werten am TOA beherrscht. Diese Ströme „berühren“ sich nur an der Erdoberfläche, wo der erste in den zweiten übergeht, und alle anderen Energieströme sind nur „nett zu wissen“.

Aber was ist mit diesen großen Klima-Rückkopplungen? Glücklicherweise gibt es immer einen Ausweg, wenn man in einem Problem feststeckt: „Zurück zu den Grundlagen“. Und diese Klimagrundlagen sind ziemlich einfach: die Beziehung zwischen der Oberflächentemperatur TS, der eingehenden kurzwelligen Sonnenenergie SWIN und der ausgehenden langwelligen IR-Strahlung LWOUT, die durch die Energiebilanz der Erde am oberen Ende der Atmosphäre (TOA) gegeben ist:

In Gl. 1 ist C die effektive Wärmekapazität pro Fläche des Systems Erde und T eine für das System charakteristische Temperatur. In der Praxis wird die Temperatur TS aus offensichtlichen Gründen als die charakteristische Klimatemperatur betrachtet. Im Gleichgewichtszustand ist ∂TS/∂t = FTOA = 0.

Ich werde nicht alle Schritte wiederholen, die man in jedem Lehrbuch der Klimawissenschaften finden kann, sondern lediglich die wichtigste Formel angeben, die sich aus Gl. 1 ableitet, wobei ich von der allgemeinen Annahme ausgehe, dass die Änderungen des Strahlungsflusses an der TOA proportional zu den Änderungen der Temperatur sind:

Das ist eine lineare Beziehung 1. Ordnung zwischen der Temperaturänderung ∆TS und den Änderungen des Strahlungsflusses ∆FTOA. Sie ist unabhängig von jeder Annahme darüber, was unser Klima antreibt. Der Kehrwert der Konstante λ kann als unsere grundlegende Klimasensitivität betrachtet werden. Durch die Einführung kleiner Störungen in Gleichung 1, so genannter Forcings ∆F, erhalten wir die bekannte Beziehung, die häufig zur Bestimmung der Klimasensitivität verwendet wird:

Dabei ist ∆TS die Änderung der Temperatur TS und ∆F der „Antrieb“, der ein Ungleichgewicht hervorruft. Der Term λ, der im Prinzip gleich dem in Gleichung 2 sein sollte, wird jetzt als „Rückkopplung“ bezeichnet, da das Klima auf diesen Antrieb reagiert und daher vereinbarungsgemäß „negativ“ ist. Diese Gleichung 3 gilt für eine vollständige Wiederherstellung des Gleichgewichts, und das ist nur bei „unendlich“. Bei einer dynamischen Analyse wird diese Formel häufig mit einem Nenner (∆F – ∆N) angegeben, wobei ∆N das (Rest-)Ungleichgewicht an der TOA darstellt. Für einen Zeitraum von etwa dem 2-3fachen der thermischen Relaxationszeit unseres Planeten, die auf 3-5 Jahre geschätzt wird, kann man davon ausgehen, dass ∆N klein ist und Gl.3 ausreichend genau ist. Ich habe Gl. 3 in Abb. 1 auf diese Weise verwendet, um -1/λ als Wert für die Empfindlichkeit des Klimas gegenüber Treibhausgasen zu berechnen.

Die letzte wichtige Beziehung, die verwendet werden muss, ist der Ausdruck für den Planck-Rückkopplungsparameter:

Die kurzwellige Sonnenstrahlung SWIN, wie sie in Gl. 1 verwendet wird, wird in der Literatur oft als (1 ̶ α)Φ0 mit der Albedo α und der durchschnittlichen Sonnenintensität Φ0 im Raum geschrieben. Der Planck-Rückkopplungsparameter λPL bestimmt, wie unser Klima auf Störungen im System reagiert. Er ist die Konsequenz von Gl. 2 für unser gegenwärtiges Klima und unabhängig von anderen Annahmen als der, dass das Stefan-Boltzmann-Gesetz den LW-Energiefluss von der Oberfläche bestimmt. Folglich sollte -1/λPL per Definition auch unsere Klimaempfindlichkeit gegenüber Störungen wie den Auswirkungen von Treibhausgasen sein.

Abb. 2. Die SW- und LW-Strahlungskomponenten an der TOA aus den CERES-Daten (zentrierte gleitende Jahresmittelwerte). Die absoluten Werte sind wahrscheinlich von der NASA auf die OHC-Daten „abgestimmt“ [10].

Aber offenbar haben die Klimawissenschaftler andere Vorstellungen. Ich werde auf dieses Thema zurückkommen, aber zunächst werden wir Gleichung 2 anwenden, um einige CERES-Daten zu analysieren, insbesondere die Strahlungsmessungen an der TOA. Wir werden nur die Daten für den gesamten Himmel betrachten.

In Abb.2 sind die Werte für SWIN und LWOUT an der TOA für den Zeitraum 2000-2020 aufgetragen. Es handelt sich um gleitende Jahresmittelwerte, um alle kurzfristigen Schwankungen zu unterdrücken. Dennoch sind sie immer noch recht „schwankend“, aber ihre Trends scheinen stabil zu sein und im Durchschnitt nach oben zu gehen. Ihre absoluten Werte können hinsichtlich ihrer Genauigkeit in Frage gestellt werden, aber ich brauche nur ihre viel zuverlässigeren Steigungen.

Wir schreiben die Gleichung 2 für die Klimasensitivität wie folgt um:

Man kann nun direkt die Klimasensitivität berechnen, die unser Klima während dieses Zeitraums bestimmt hat. Mit den Steigungen, die die CERES-Daten liefern: ∂/∂t (SWIN-LWOUT) = 0,41 W/m²/Dekade (Abb.2), und aus ∂TS/∂t = 0,125 K/Dekade errechnen wir 1/λ = 0,30/K/W/m². Ich hätte auch den UAH-LT-Trend von 0,13 K/Dekade mit 1/λ = 0,32/K/W/m² verwenden können, aber das hätte nichts an der Schlussfolgerung geändert, dass 1/λ bemerkenswert nahe an diesem „grundlegenden“ Planck-Wert von -1/λPL = 0,30 K/W/m² liegt, wie aus Gl. 4 abgeleitet.

Dies kann kein Zufall sein und zeigt deutlich, dass die CERES-Daten die Ergebnisse der GCM-Berechnungen nicht bestätigen: Es gibt weder große Klimaempfindlichkeiten noch signifikante Rückkopplungen. Diese CERES-Messungen bestätigen, was die grundlegende Klimawissenschaft vorhersagt (wenn nicht sogar vorschreibt), nämlich dass unser Klima in erster Linie durch den Kehrwert des Planckschen Rückkopplungsparameters von etwa 0,3 K/W/m² gesteuert wird.

Abb. 3. Umgekehrte Planck-Rückkopplung, abgeleitet aus den CERES-Daten, durch Division der Temperatur durch die einfallende Sonnenstrahlung. Die abnehmende Steigung widerspricht der AGW-Hypothese.

Wir können auch die „Stabilität“ des Planck-Rückkopplungsparameters betrachten und sehen, wie sich dieser Wert im Laufe der Zeit entwickelt. In Abb. 3 ist -1/λPL in Abhängigkeit von der Zeit aufgetragen, wie durch Gleichung 4 aus den Werten der CERES-Daten berechnet. Um das Rauschen zu unterdrücken, werden jährliche Durchschnittswerte verwendet, um den Wert 1/(4SWIN/TS) über den Zeitraum 2000-2020 zu berechnen. Abb. 3 verdeutlicht sofort die hohe Stabilität dieser Klimasensitivität (man beachte die Skala) mit weniger als 0,2 % Veränderung über 20 Jahre. Darüber hinaus ist sie rückläufig, was im Gegensatz zu dem steht, was man von einem verstärkten Erwärmungseffekt einer hohen ECS mit großen Rückkopplungen erwarten kann.

Da Treibhausgase nicht auf den SW-Kanal einwirken, sollte der Zähler von Gleichung 4 konstant bleiben, während der Nenner zunehmen sollte. Das impliziert:

-1/λPL sollte mit der Erwärmung/Zeit zunehmen, wenn die AGW-Hypothese richtig wäre. Das tut sie aber nicht.

Es zeigt einfach, dass dieSWIN -Komponente stattdessen wächst, wie bereits aus Abb. 2 ersichtlich, und zwar sogar schneller als die Temperatur TS.

Ich habe bei der obigen Analyse keine Modellannahmen zugrunde gelegt, sondern nur auf die Daten geschaut. Und diese Daten zeigen keine Anzeichen für große Klimaempfindlichkeiten und/oder große Rückkopplungen.

Wie lässt sich das mit dieser „settled“ Klimawissenschaft begründen? Schauen wir uns zunächst an, wie und warum Klima-Rückkopplungen eingeführt wurden. Die Ableitung von Gleichung 2-4 basiert auf einer linearen Näherung, so dass Effekte zweiter Ordnung der Grund dafür sein könnten, λ mit zusätzlichen Termen wie diesen Temperaturrückkopplungen zu entwickeln. Diese Rückkopplungen 2. Ordnung sollten jedoch per Definition klein sein.

In diesem Fall nehme ich jedoch an, dass diese großen Rückkopplungen nur ein Postulat sind, um die Differenz zwischen Beobachtung/GCM-Berechnung und dem Ergebnis, das durch Anwendung von Gl. 3 mit λPL als Proportionalität erzielt wird, „auszugleichen“. Abb.1 zeigt, dass letztere einfach bei weitem nicht genug Erwärmung seit 1980 liefert. Bei den von den GCMs berechneten Temperaturanomalien sieht es noch schlimmer aus. Nach Gl. 3 haben wir offensichtlich eine große Ungleichheit, die nicht auf einem Effekt 2. Ordnung unserer Klima-Reaktion beruhen kann:

Hier wird das Kürzel AGW verwendet, um darauf hinzuweisen, dass diese Argumentation an die AGW-Hypothese gekoppelt ist, wonach alle Klimaveränderungen ausschließlich auf den Anstieg der Treibhausgase zurückzuführen sind. Um nun die „richtige“ Erwärmung in Verbindung mit diesem „bekannten“ Antrieb zu erhalten, besteht die allgemein akzeptierte Lösung darin, die Klimasensitivität durch Einführung des Konzepts zusätzlicher Klima-Rückkopplungen anzupassen, etwa so:

Der Plank-Rückkopplungsparameter spielt weiterhin eine Rolle, aber aus Gleichung 6 ist ersichtlich, dass die kombinierten Rückkopplungen λFB groß und mit entgegengesetztem Vorzeichen zu λPL sein müssen, um |λAGW| << |λPL| zu erhalten. Dabei ist zu beachten, dass diese kombinierten Rückkopplungen einen „Feedforward“-Charakter aufweisen und somit die Erwärmungseffekte von Treibhausgas-Verstärkungen erhöhen, um ein höheres als das erwartete ΔTS zu erreichen. Die Argumente, dass dies eine gute Idee ist, sind alle sehr plausibel. Nehmen wir die so genannte Wasserdampf-Rückkopplung λWV: Zunehmende Treibhausgase führen zu einer Erwärmung, die die Wasserverdunstung verstärkt. Wärmere Luft kann mehr Wasserdampf enthalten. Da Wasserdampf selbst ein starkes Treibhausgas ist, führt mehr Wasserdampf zu einer höheren Temperatur. Oder nehmen Sie die Albedo-Rückkopplung λAL: Höhere Temperaturen lassen die Polkappen schmelzen, wodurch die Gesamtreflexion abnimmt. Weniger Reflexion bedeutet mehr Absorption der Sonnenenergie durch die Erde, und so erwärmt sie sich. Dies sind alles wissenschaftlich „stichhaltige“ Argumente.

Aber bei welcher Temperatur wird dieser Aufwärtsmechanismus schließlich aufhören? Außerdem gab es in der Vergangenheit sicherlich Klimaveränderungen mit ähnlichen Erwärmungseffekten, wie sie heute durch Treibhausgase hervorgerufen werden. Diese Rückkopplungen sollten also bereits ein „fester Bestandteil“ der Planck-Rückkopplung sein. Was macht die THG-Verstärkungen dann so besonders? Die Analyse von λPL und der aus den CERES-Daten abgeleiteten Klimasensitivität gibt eine klare Antwort: nichts Besonderes! Das eigentliche Problem ist, dass die Klimasensitivität ein (fast) fester Parameter ist und nicht ein frei anpassbarer Parameter, der von der Art des jeweiligen Antriebs abhängt. Große Rückkopplungen sind nur auf den Irrglauben zurückzuführen, dass Treibhausgase „the only show in town“ sind.

Die Ungleichung in Gl. 6 kann auch durch Änderung von ΔF wiederhergestellt werden, wobei λAGW = λPL bleibt. Nehmen wir einfach einen weiteren Antrieb ΔFSW neben dem Treibhausgasantrieb ΔFGHG an, wie ich es intuitiv bei der Analyse der Wolkeneffekte getan habe [3]:

Der Index SW weist auf einen Antrieb hin, der primär auf den SWIN-Kanal in Gl.1 wirkt. Das ist keine Spekulation, sondern die einzige Möglichkeit, die positive Veränderung von SWIN und LWOUT, wie in Abb.2, zu erklären.

Die AGW-Hypothese kann einen zunehmenden LWOUT niemals allein durch zunehmende THG-Antriebe erklären!

Die Argumentation hinter dieser Aussage ist einfach: Obwohl ΔFSW und ΔFGHG beide die Oberflächentemperatur erhöhen, weisen sie an der TOA einen recht unterschiedlichen „Fingerabdruck“ auf. Ein Treibhausgasantrieb ΔFGHG senkt LWOUT und die Reaktion des Klimas auf die Erhöhung der TS wird durch einen konstanten SWIN gespeist. Dieser Anstieg von TS wird schließlich den abgesenkten LWOUT wieder auf seinen alten Wert bringen (siehe auch Abb. 4). Im Falle eines kurzwelligen Antriebs ΔFSW kommt ΔTS direkt von diesem zusätzlichen SWIN und wird somit LWOUT dauerhaft erhöhen. In einer dynamischen Situation mit zunehmendem Antrieb ergibt ein THG-Antrieb mit z.B. ∂FGHG/∂t = konstant ∂LWOUT/∂t ≈ ∂SWIN/∂t = 0. Aber ein ∂FSW/∂t = konstant d.h., ∂SWIN/∂t > 0, ergibt ∂LWOUT/∂t > 0. Die beiden positiven Steigungen im SW-Fall sind der „Fingerabdruck“ an der TOA, wie er gegenwärtig beobachtet wird (siehe Abb.2).

Die Anhänger der AGW-Hypothese werden sofort behaupten, dass große Rückkopplungen, die sich auf die SWIN-Komponente auswirken, wie z. B. die Albedo- und Wolkenrückkopplung, ein ähnliches Muster wie im Fall ΔFSW > 0 ergeben. Das stimmt, aber nur im Prinzip, denn es gibt eine Reihe von Argumenten gegen diese Behauptung. Erstens wirkt die stärkste Rückkopplung, nämlich die des Wasserdampfes, auf den LW-Kanal und unterdrückt LWOUT noch weiter. Zweitens liefern Albedo- und Wolkenrückkopplung zusammen nicht viel mehr als 1 W/m²/K [13], was den von CERES gemessenen Anstieg des SWIN um 1,38 W/m² nicht erklären kann. Dies würde einen begleitenden Temperaturanstieg von 1 – 1,5°C zwischen 2000 und 2020 erfordern, was weit jenseits aller Beobachtungen liegt. Am wichtigsten ist jedoch, dass dies nur möglich wäre, wenn die Steigungen der beiden Trends viel enger beieinander liegen, was einer viel größeren Klimasensitivität entspräche. Die Analyse, bei der Gl. 5 auf die CERES-Daten in Abb. 2 angewendet wurde, hat bereits gezeigt, dass (∂SWIN/∂t – ∂LWOUT/∂t) nur durch die Planck-Rückkopplung bestimmt wird. Andere Rückkopplungen spielen in Abb.2 keine große Rolle.

Es gibt mehrere Möglichkeiten für solche SWIN-Verstärkungen. Wolken, und insbesondere die tief hängenden Wolken, sind für mich Option Nr. 1, da sie sowohl den SW- als auch den LW-Kanal beeinflussen, wenn auch auf recht unterschiedliche Weise. Aus dem Wolkenstrahlungseffekt (CRE) der CERES-Daten wissen wir, dass der Nettoeffekt einen ΔFSW-Beitrag in Gleichung 8 begünstigt, wie auch in meiner früheren Arbeit [1][3] festgestellt wurde. Da Wolken auf SWIN anders wirken als auf LWOUT, brauchen wir nicht einmal eine Änderung der durchschnittlichen Bewölkung. Eine Umverteilung über die verschiedenen Breitengrade ist ausreichend, da (SWIN – LWOUT) vom Äquator zu den Polen hin von stark positiv bis stark negativ variiert [12]. Veränderungen im stratosphärischen Ozon und/oder in der UV-Strahlung, die durch das zyklische Verhalten der Sonne bedingt sind, bieten ebenfalls Möglichkeiten für solarbedingte Antriebe. Aber auch andere Erklärungen sind sicherlich nicht auszuschließen.

Gleichung 8 verdeutlicht auch ein wesentliches Merkmal der AGW-Hypothese, nämlich ΔFSW = 0. Angesichts der Optionen für ΔFSW könnte man auch sagen, dass die AGW-Hypothese natürliche Ursachen für die globale Erwärmung „leugnet“. Dies ist genau die Position des IPCC [9] und wird implizit auch in GCM-Berechnungen angewandt.

Abb. 4 Sechs verschiedene Antriebsszenarien als vertikale Säulen mit Kombinationen schrittweiser Änderungen (oder keiner) bei t = 0. Die Antworten in ∆F und ∆SWIN sind in der ersten Zeile dargestellt, die Antwort in LWOUT in der zweiten, und die Temperatur-Reaktion ΔTS ist in der dritten Zeile gezeigt. In der vierten Zeile wird der Endzustand (t →∞) von Gl. 8 (obere Linie) und Gl. 6 (untere Linie) berechnet. Für die Antworten von Gl. 6 auf diese Szenarien werden rote und grüne Markierungen als Ampelfarben verwendet, um eine schnelle visuelle Beurteilung der Gültigkeit des Ausdrucks bei der Darstellung des Endklimazustands zu ermöglichen (siehe Text).

Der Unterschied zwischen diesen beiden Optionen, entweder zusätzliche Rückkopplungen einzuführen (die AGW-Hypothese) oder andere Antriebe zu akzeptieren (diese Arbeit), lässt sich leicht demonstrieren. Betrachten wir ein Klima mit der Option einer schrittweisen Änderung des THG-Antriebs ΔFGHG um +/- ΔR bei t = 0 und für einen Antrieb im SW-Kanal ΔFSW (∆SW in Abb. 4), der auf die gleiche Weise variiert: +/- ΔR. In Abb. 4 ist die zeitliche Entwicklung der Komponenten, die diese beiden unterschiedlichen Ansichten über die Erwärmungswirkung bestimmen, für die 6 offensichtlichsten Kombinationen graphisch dargestellt. Die endgültigen Änderungen von λΔTS aus diesen beiden Sichtweisen werden ebenfalls angegeben und mit dem erwarteten Wert in diesem bestimmten Szenario verglichen.

Szenario Nr. 6 zeigt, was heute in der Realität passiert: eine steigende Temperatur in Verbindung mit einer steigenden LW, aber auch einer steigenden SW. Szenario Nr. 2 spiegelt die heutige IPCC-Sichtweise wider. Interessant sind die Szenarien 3 und 5 mit einer identischen „Null-Nettoerwärmung“. Was ist hier zu empfehlen? Im Fall von Szenario Nr. 3 die CO2-Emissionen einstellen? Für diese Szenarien mit aufhebenden Kräften, bei denen keine Erwärmung auftritt, liefert Gl. 6 große Ergebnisse, die nicht gleich Null sind. Erwartungsgemäß führt Gl. 6 zu keiner Erwärmung, wenn nur ein solarer Antrieb vorliegt. Die Szenarien, in denen nur Treibhausgase eine Rolle spielen, werden durch Gl. 6 natürlich korrekt dargestellt. Alle anderen sind schlichtweg falsch.

Da Gleichung 8 in allen Szenarien wie erwartet „liefert“, zeigt sie einfach ihre Gültigkeit und Korrektheit. Fazit:

Die allgemein in der Klimawissenschaft verwendete Gleichung 6 basiert auf der falschen Annahme von ΔFSW = 0.

Kein Wunder, dass das IPCC immer noch diese große Bandbreite an ECS-Werten beibehält. Es hängt einfach von der Zeit und den Umständen, d.h. dem Wert von ΔFSW, ab, welchen ECS-Wert Gl.6 ergibt; man schaue sich nur die Fakten in Abb.1 an.

Es ist nun interessant, das Verhältnis der abgeleiteten Klimasensitivitäten aus beiden Sichtweisen zu berechnen, indem man ΔTS bei der Kombination von Gl.6 und Gl.8 eliminiert (mit AGW und PL als den üblichen Indizes auch für ECS):

Für den Zeitraum 2000-2020 ergibt sich aus den CERES-Daten (Abb.2) ΔFSW = ΔSWIN = 1,38 W/m². Aus den CMIP6-Forcings [6] leiten wir ΔFGHG = 0,64 W/m² ab, so dass das Verhältnis ΔFSW/ΔFGHG = 2,2 ist.

Die vom IPCC propagierte Klimasensitivität ist also das 3,2-fache der „echten“ Sensitivität unseres Klimasystems, d.h. der Kehrwert des Planckschen Rückkopplungsparameters! Dieser Faktor von 3 oder mehr kommt einem ziemlich bekannt vor, nicht wahr? Um ihn zu legitimieren, musste das Konzept der Klima-Rückkopplungen eingeführt werden, um die Kluft zwischen Schein und Wirklichkeit zu überbrücken. Sie sehen aus wie wissenschaftlich „fundierte“ Effekte, beruhen aber nicht auf falsifizierbarer Physik. Sie sind Konstrukte mit nur einem Zweck: die Leugnung natürlicher Effekte, die die globale Erwärmung verursachen können, zu kompensieren.

Aus dem Verhältnis zwischen ΔFSW und ΔFGHG wird auch deutlich, dass die Sonne für etwa 2/3 der beobachteten Erwärmung seit 2000 oder sogar noch früher verantwortlich ist. Die Treibhausgase könnten für den Rest verantwortlich sein. In der Tat „könnten“, denn ich habe gerade ΔFGHG aus einem geschätzten/modellierten Forcing der NASA [6] übernommen. In „Outside the Black Box“ auf WUWT habe ich diese Daten stark in Frage gestellt, da sie zu hoch sind [4]. Nichtsdestotrotz stützt dieses 2:1-Verhältnis die Einschätzung der Auswirkungen der Aufhellung in den Niederlanden [1] sowie meine Rückkopplungsanalyse [3]. Global gesehen muss der zunehmende SWIN (Abb.2) den größten Teil der beobachteten Erwärmung verursacht haben. Der Anstieg der atmosphärischen CO2-Konzentration kann nur eine untergeordnete Rolle gespielt haben, da die steigende LWOUT-Strahlung in Abb.2 diesen viel größeren SW-Kanal-Effekt bestätigt.

Wie auch immer, die letzte Frage bleibt: „Was ist mit den falschen Ergebnissen der GCM-Berechnungen?“

Ich persönlich glaube, dass die meisten hinter den Klimamodellen stehenden Wissenschaftler ihr Bestes tun und immer getan haben, um das Klima der Erde nach bestem Wissen und Gewissen zu simulieren. Wenn man sie jedoch extrem detailliert mit komplexen Oberflächen, gekoppelten Ozeanen, schmelzenden Eiskappen oder anderen Wechselwirkungen „im Kasten“ macht, wird das höchstwahrscheinlich keinen großen Unterschied bei den berechneten Klimaempfindlichkeiten machen.

Andererseits werden weder diese hohen Empfindlichkeiten noch die damit einhergehenden großen Rückkopplungen ausdrücklich in die Algorithmen der GCMs eingegeben; sie sind lediglich das Ergebnis der Analyse ihrer Ergebnisse. Wir müssen also nach dem Punkt im Prozess suchen, an dem die AGW-Annahme „keine natürlichen Antriebe“, d.h. ΔSW IN= 0, ihre Wirkung entfaltet und sich somit in diese GCM-Simulationen „einschleicht“. Nach meinem Verständnis kann dies nur während des Abstimmungsprozesses geschehen, um ein Klima zu erzeugen, das über einen langen Zeitraum mit einem konstanten Verhalten läuft. Sobald eine solche Stabilität erreicht ist, ist das AGW-Merkmal von ΔFSW = 0 ein integraler Bestandteil dieses speziellen Klimas, da die internen Abhängigkeiten darauf abgestimmt sind. Wenn dann zusätzliche Treibhausgase zu dieser abgestimmten Atmosphäre hinzugefügt werden, um ihre Klimareaktionen zu berechnen, könnte dies sehr wohl zu diesen übertriebenen Erwärmungen führen.

Aber ein so stabiles und konstantes Klima hat es nie gegeben. Die Geschichte hat immer wieder starke natürliche Schwankungen gezeigt. Sogar während meiner eigenen, menschlichen Zeitskala hat die unerklärliche globale Abkühlung der Jahre 1950-1975 gezeigt, dass nichts in unserem Klima konstant ist. GCM-Algorithmen, die auf korrekter Physik basieren, sind wahrscheinlich gar nicht so schlecht, außer vielleicht bei der Modellierung von Wolken. Die Ausgangsbedingungen, unter denen sie laufen, könnten jedoch grundlegend falsch sein und ihre Ergebnisse verfälschen.

Eine andere Erklärung kann ich mir nicht vorstellen, und wenn sie zutrifft, lässt sich das Problem leicht lösen, indem man z. B. diese CERES-Daten oder andere „bekannte“ Klimadaten (Reanalysen) aus der jüngsten Vergangenheit heranzieht.

Das eigentliche Problem dieser Analyse besteht jedoch darin, dass die Vorhersage mit GCMs zu einer nutzlosen und bedeutungslosen Übung geworden ist, solange wir die natürlichen Veränderungen im SWIN nicht zuverlässig vorhersagen können. Was den anthropogenen Teil betrifft, so ist die Sache ziemlich klar: Bei einem Anstieg auf einen maximalen CO2-Gehalt von 560 ppm, selbst bei einem realistischen „Business-as-usual“-Szenario [11], sind sicherlich nicht mehr als etwa 0,4°C zu erwarten.

Ad Huijser, October 2022

Nach Fertigstellung hinzugefügt: In einer Reihe von Beiträgen veröffentlichte Willis Eschenbach kürzlich eine Reihe von Streudiagrammen aus 1×1 Grad gerasterten CERES-Daten. Aus diesen Daten werden durchschnittliche Klimasensitivitäten für die Sonneneinstrahlung von 1/λSW = 0,16 K/W/m² und für den Treibhauseffekt von 1/λGHG = 0,58 K/W/m² berechnet (negative Rückkopplungszeichen sind der Einfachheit halber weggelassen). Diese Werte werden abgeleitet, indem die Temperaturen entweder der reinen solaren (∆FGHG = 0) oder der reinen THG-Ursache (∆FSW = 0) zugeordnet werden. Berücksichtigt man jedoch den relativen Beitrag der solaren ∆FSW und der Treibhausgase ∆FGHG mit einem Verhältnis von 2:2, wie es aus Gleichung 8 in dieser Arbeit abgeleitet wurde, kann die durchschnittliche Klimasensitivität für alle Antriebe wie folgt berechnet werden:

Das ist nahe genug an den 0,3 K/W/m² des inversen Planck-Rückkopplungsparameters, um daraus zu schließen, dass auch in Eschenbachs Analysen dieser Planck-Rückkopplungsparameter der klimabestimmende Faktor ist.

References:

1. See for a summary, https://klimaatgek.nl/wordpress/2020/12/01/de-zon-en-de-opwarming-van-nederland/#more-6953  (In Dutch but on-site translation by Google-translate available)
2. https://www.knmi.nl/kennis-en-datacentrum/achtergrond/knmi-14-klimaatscenario-s
3. A. Huijser (2021), https://www.clepair.net/clouds-AdHuijser.pdf
4. A. Huijser (2022), https://wattsupwiththat.com/2022/02/21/outside-the-black-box/ [in deutscher Übersetzung hier]
5. W. Eschenbach (2022), https://wattsupwiththat.com/2022/09/08/the-ceres-data/
6. https://data.giss.nasa.gov/modelforce/
7. https://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadcrut5/
8. W.A. van Wijngaarden and W. Happer (2021), Relative Potency of Greenhouse Molecules, https://arxiv.org/abs/2103.16465v1
9. IPCC_AR6_WGI_Full_Report, A.4.4.
10. https://earthobservatory.nasa.gov/features/OceanCooling
11. https://www.climategate.nl/2022/09/pfff-gelukkig-nog-maar-ongeveer-06-graden-c-te-gaan/
12. https://andymaypetrophysicist.com/2022/09/22/the-winter-gatekeeper-hypothesis-vii-a-summary-and-some-questions/ [in deutscher Übersetzung hier]
13. S. C. Sherwood, et al. (2020). An assessment of Earth’s climate sensitivity using multiple lines of evidence, Reviews of Geophysics, 58, https://doi.org/10.1029/2019RG000678

Link: https://wattsupwiththat.com/2022/11/23/outside-the-black-box-back-to-basics-2/

Übersetzt von Christian Freuer für das EIKE

Ein 23-jähriger Krankenwagenfahrer aus der US-Stadt Pittsburgh erlitt am Sonntag einen Herzinfarkt. Anschließend kollidierte er mit seinem Krankenwagen mit einem anderen Auto, wobei zwei Personen verletzt wurden.

Die öffentliche Sicherheit von Pittsburgh teilte mit, dass der Fahrer des Krankenwagens, Nicholas A. Theofolis, an den Folgen des Unfalls starb.

Pittsburgh Public Safety offers its deepest condolences to the family, friends, and colleagues of Nicholas A. Theofilis of Penn Hills EMS who was killed in the line of duty as the result of a collision in Shadyside overnight.

Press Release https://t.co/pP11PuC6U1 pic.twitter.com/klwf7mWwEQ

— Pittsburgh Public Safety (@PghPublicSafety) November 28, 2022

Er wurde in einem lebensbedrohlichen Zustand ins Krankenhaus gebracht, in dem er später für tot erklärt wurde.

Ein Rettungssanitäter erlitt Verletzungen am Kopf und möglicherweise eine Gehirnerschütterung. Der Fahrer des von dem Krankenwagen angefahrenen Autos klagte über Bauchschmerzen und wurde ebenfalls ins Krankenhaus eingeliefert.

Zum Zeitpunkt des Unfalls befand sich kein Patient im Krankenwagen.

„Dieser tragische Vorfall verdeutlicht die Gefahren, denen Ersthelfer jeden Tag ausgesetzt sind“, sagte der Direktor der öffentlichen Sicherheit von Pittsburgh.