Wenn man die Daten nur lange genug bearbeitet, wird die Natur immer klein beigeben – Ronald Coase.

Fakten sind eine sture Sache, aber Statistiken sind viel formbarer – Anonymus

Die Konferenz wurde dominiert vom Hauptredner, dem Klimamodellierer Michael Schlesinger. Er verglich in seiner Präsentation fünf große Globalmodelle und deren Ergebnisse. Er erklärte sie als gültig, weil sie alle Erwärmung zeigen. Natürlich taten sie das, weil sie genau so programmiert waren, um zu diesem Ergebnis zu kommen. Das Problem bestand darin, dass sie in weiten Gebieten erhebliche Abweichungen zeigten. Zum Beispiel zeigte ein Modell für Nordamerika Abkühlung, ein anderes Erwärmung. Das Auditorium wollte angemessene Informationen für die Planung haben und wurde unruhig, vor allem während der Fragestunde. Die Unruhe erreichte einen Höhepunkt, als jemand nach der Genauigkeit der Prognose ‚trockener und wärmer’ für die Provinz Alberta fragte. Die Antwort lautete 50%. Der Fragesteller erwiderte, dass das nutzlos sei, sein Minister bräuchte 95%. Die Rufe wurden lauter.

Schließlich warf jemand seinen Schuh auf die Bühne. Als es im Saal wieder ruhig geworden war, sagte er: „Ich hatte gerade kein Handtuch“. Es stellte sich heraus, dass er schlecht bei Stimme war und der Schuh das einzige Mittel gewesen sei, Aufmerksamkeit zu erlangen. Er fragte um Erlaubnis, zum Rednerpult vorkommen zu dürfen. Dort beschrieb er seine Qualifikationen und schrieb eine Formel an die Tafel. Er fragte Schlesinger, ob dies die Formel sei, die er als Basis für sein Atmosphären-Modell verwendet hatte. Schlesinger bejahte. Dann eliminierte der Mann Variablen und fragte Schlesinger, ob sie in seiner Arbeit weggelassen worden waren. Nach einigen Eliminierungen sagte er, dass eine womöglich reichen würde, aber dann bliebe keine Formel übrig und mit Sicherheit kein Modell. Dies war der Weg mit den Computermodellen seit deren Einführung.

Klima ist ein Mittel, und zu Anfang waren Mittelwerte immer statistisch berechnet worden. In den meisten Wetterämtern war es die Aufgabe der Klimatologen, monatliche und jährliche Mittel zu erstellen. Das Fach Klimatologie war nicht von Interesse oder etwas, weswegen man sich Sorgen machte. Die wichtigsten Personen waren die Prognostiker, also Meteorologen mit Kenntnissen über die Physik der Atmosphäre. Selbst heute noch kennen nur wenige Menschen den Unterschied zwischen einem Meteorologen und einem Klimatologen. Als ich meinen PhD erlangte, gab es im Wesentlichen nur zwei Zentren klimatologischer Forschung, nämlich Reid Brysons center in Wisconsin und die Climate Research Unit (CRU) von Hubert Lamb an der University of East Anglia. Lamb hat es dort aufgebaut, weil der nationale Wetterdienst sich nicht für Klimatologie interessierte. Mancher machte sich lustig über meinen PhD im Fachbereich Geographie wegen seiner chronologischen Zielsetzungen. (Das Studium kausaler Beziehungen zwischen geographischen Phänomenen in einem Gebiet).

Disraelis Warnungen vor Lügen, verdammten Lügen und Statistiken wurde beispielhaft bestätigt durch die Arbeit des IPCC und deren Unterstützer. Ich habe schon vor Jahren bemerkt: je ausgeklügelter die statistische Methode war, umso größer war die Wahrscheinlichkeit, dass die Daten unbrauchbar waren. Im Bereich Klima waren die Daten unbrauchbar von Anfang an, wie Lamb bei der Gründung der CRU ausführte. In seiner Autobiographie schrieb er: „…es war klar, dass die erste und größte Notwendigkeit darin bestanden hat, die Fakten des natürlichen Klimas der Vergangenheit zusammenzustellen, bevor irgendwelche Nebeneffekte menschlicher Aktivitäten bedeutsam werden könnten“. Heute ist es noch schlimmer. Beweis für die Unbrauchbarkeit ist die Verwendung immer bizarrerer statistischer Methoden. Jetzt führen sie Daten ein, als ob sie etwas parametrisieren. Jetzt verwenden sie den Output einer statistischen Erfindung oder eines Modells als reale Daten in einem anderen Modell.

Die Klimadebatte kann nicht getrennt von der Umweltpolitik betrachtet werden. Die globale Erwärmung wurde zum zentralen Glaubenssatz der Behauptung, dass die Menschen den Planeten zerstören. Federführend diesbezüglich war der Club of Rome. Ihr Buch Grenzen des Wachstums bewirkte zwei wesentliche Dinge: Sie entfernten das Verstehen und kreierten einen falschen Sinn für Autorität und Genauigkeit. Das erste war die grob vereinfachende Applikation von Statistik jenseits eines Mittels in Form einer geradlinigen Trendanalyse. Das Zweite waren Vorhersagen, die ehrfurchtgebietend, aber ungerechtfertigt und nur der Output von Computermodellen waren. Sie wollten zeigen, dass wir auf eine Katastrophe zusteuern und haben die Statistiken und Prozesse entsprechend frisiert. Dies wurde zur Methode und der Philosophie des IPCC. Ursprünglich hatten wir Klima-Mittelwerte. In den siebziger Jahren kamen dann nach der Abkühlung der vierziger Jahre Trends in Mode. Natürlich war der Abkühlungstrend nicht von Dauer und ist in den achtziger Jahren durch einen ebenfalls grob vereinfachten Erwärmungstrend abgelöst worden. Jetzt versuchen sie, einen weiteren Abkühlungstrend zu ignorieren.

Ein Problem entwickelte sich aus dem Übergang vom Mittel zum Trend. Personen, die versuchten, historische Mittelwerte zu rekonstruieren, brauchten einen Zeitraum in der Jetztzeit zum Vergleich. Das 30-jährige Mittel wurde aus 30 ausgewählten Werten gebildet, weil es eine statistisch signifikante Anzahl n war. Der erste dieser Mittelwerte war der Zeitraum 1931 bis 1960, weil man glaubte, die besten instrumentell gewonnenen Datensätze zu haben. Sie verändern die 30-Jahres-Periode fortwährend, was zusätzlich zur Konfusion beiträgt. Problematisch ist es auch, weil die Anzahl der Stationen signifikant reduziert worden ist. Wie aussagekräftig sind die Studien, die frühere „Normalperioden“ verwendet haben?

Unglücklicherweise begannen die Leute, Normalwerte für die falschen Zwecke zu verwenden. Sie werden jetzt für das Wetter allgemein verwendet. Dabei handelt es sich lediglich um das mittlere Wetter in einem Zeitraum von 30 Jahren. Tatsächlich ist das für Klima ungeeignet, weil die meisten Änderungen in längeren Zeiträumen erfolgen.

Aber es gibt eine andere statistische Maßzahl, die sie einfach ignorieren. Menschen, z. B. Landwirte, die Klimadaten für ihre Arbeit brauchen, wissen, dass eine der wichtigsten statistischen Größen die Variation ist. In der Klimatologie war man sich dessen vor Jahrzehnten bewusst, als man herausfand, dass für die sich ändernde Variabilität, vor allem beim Wetter der mittleren Breiten, Änderungen der Höhenwinde verantwortlich waren. Daran hat Lamb gearbeitet, und Leroux hat dessen Arbeit fortgesetzt.

Derzeit kehrt sich der globale Trend von Erwärmung zu Abkühlung um, und diese Winde ändern sich von zonal zu meridional, was die Variabilität von Temperatur und Niederschlagsmenge dramatisch zunehmen lässt. Das IPCC, verflucht mit einem Tunnelblick politischer Objektiven und begrenzt durch seine Sicht auf Referenzen hat die natürliche Variabilität nicht berücksichtigt. Sie können nur behaupten, und zwar fälschlich, dass die Änderung Beweis für ihre falschen Projektionen ist.

Edward Wegman hat in seiner Analyse des „Hockeyschlägers“ für das Barton Congressional committee sogar ein noch größeres Problem der Klimawissenschaft gefunden, wenn er schreibt:

„Wir wissen, dass es keine Beweise gibt, dass Dr. Mann oder irgendein Autor paläoklimatischer Studien irgendwann einmal einen signifikanten Austausch mit Mainstream-Statistikern gehabt hätte“.

Dies identifiziert das Problem, das seit Langem die Verwendung von Statistiken geplagt hat, vor allem in den Geisteswissenschaften, nämlich die Verwendung von Statistiken ohne Hintergrundwissen oder Verständnis.

Viele haben ein Buch zu Rate gezogen, das als SPSS bekannt ist (es ist immer noch verfügbar). Die Abkürzung steht für Statistical Packages for the Social Sciences. Ich kenne Leute, die einfach Zahlen hineinschreiben und total irrelevante Ergebnisse bekommen. Eine falsche Anwendung unterminierte die Karriere eines englischen Geomorphologen, der eine Trendanalyse völlig falsch angewandt hatte.

Die IPCC-Projektionen scheitern an vielen ungeeigneten Statistiken und statistischen Methoden. Natürlich bedurfte es eines Statistikers, um auf die völlig falsche Verwendung von Statistiken hinzuweisen und darauf, wie sehr sie damit die Welt zu desaströsen politischen Maßnahmen getrieben haben, aber das unterstreicht nur das Problem mit Statistiken, wie auch die beiden Zitate zu Beginn belegen.

Es gibt einen weiteren sehr passenden Spruch von dem Mathematiker und Philosophen A. N. Whitehead über den Gebrauch oder Missbrauch von Statistiken in der Klimawissenschaft:

Es gibt keinen größeren Fehler als die Annahme, dass die Anwendung der Ergebnisse auf einige Fakten der Natur absolut sicher ist, nur weil lange und genaue mathematische Berechnungen durchgeführt worden waren.

Andere Zitate bzgl. Statistik enthüllen ein allgemeines Verständnis für deren Grenzen und, schlimmer, deren Anwendung. Hier folgen einige:

Er verwendet Statistiken wie ein Betrunkener Laternenpfähle – zur Stützung und nicht zur Verdeutlichung. – Andrew Lang

Ein weiteres Bündel dieser eisenharten Bandagen ist die neue Wissenschaft der Statistik. – Ralph Waldo Emerson

Dann gibt es da diesen Mann, der während der Querung eines Flusses ertrunken ist, der im Durchschnitt 15 cm tief war. – W. E. Gates

Satan hat gleichermaßen an Statistiken und an Literatur-Zitaten seine Freude. – M. J. Moroney

Statistiken sind das moderne Äquivalent zur Anzahl der Engel auf dem Kopf einer Stecknadel – aber dann haben sie vermutlich eine statistische Abschätzung dafür. – Tim Ball

In nichts zeigt sich der Mangel an mathematischer Bildung mehr als in einer übertrieben genauen Rechnung.

Carl Friedrich Gauß, (1777 – 1855) deutscher Mathematiker, Astronom und Physiker 

Link: http://wattsupwiththat.com/2013/10/02/ipcc-climate-a-product-of-lies-damn-lies-and-statistics-built-on-inadequate-data/

Übersetzt von Chris Frey EIKE

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