WoodForTrees.org – Paul Clark – Bitte im Original anklicken um die Grafik an der Quelle zu sehen
Wie aus der oberen Grafik ersichtlich, ist die Steigung von Januar 1998 bis Dezember 2016 positiv [grüne Linie], allerdings können wir mit den Fehlerbalken nicht zu 95% sicher sein, dass die Erwärmung tatsächlich seit Januar 1998 stattgefunden hat. Die hohen und niedrigen Steigungslinien spiegeln die Fehlerquote bei den 95% -Vertrauensgrenzen wider. Wenn meine Mathematik richtig ist, gibt es eine Chance von 30%, dass seit 1998 eine Abkühlung stattgefunden hat und eine etwa 70% ige Wahrscheinlichkeit, dass eine Erwärmung stattgefunden hat. Die 95% Konfidenzgrenzen für UAH6.0beta5 und RSS sind sehr ähnlich. Hier sind die relevanten Zahlen von Nick Stokes ‚Trendviever Website für UAH und RSS:
Für RSS:
Temperatur-Anomalie-Trend
Januar 1998 bis Dezember 2016
Rate: 0,450ºC / Jahrhundert;
CI von -0,750 bis 1,649;
T-Statistik 0,735;
Temperaturbereich 0,230 ° C bis 0,315 ° C
Für UAH:
Temperatur-Anomalie-Trend
Januar 1998 bis Dezember 2016
Rate: 0,466ºC / Jahrhundert;
CI von -0,813 bis 1,765;
T-Statistik 0,724;
Temperaturbereich 0.113 ° C bis 0.203 ° C
Wenn Sie sehen wollen, wo die Erwärmung statistisch zuerst signifikant wird, siehe Abschnitt 1 unten. Neben den Steigungen mit statistisch unbedeutender Erwärmung sind die neuen Datensätze für das Jahr 2016 gegenüber 1998 ebenfalls statistisch nicht signifikant für beide Satellitendatensätze.
Im Jahr 2016 übertrifft RSS das Jahr 1998 um 0,573 – 0,550 = 0,023 oder um 0,02 auf die nächsten 1/100 Grad. Da dies kleiner als die Fehlergrenze von 0,1 C ist, können wir sagen, dass 2016 und 1998 statistisch für den ersten Platz gleich sind. Allerdings gibt es noch eine über 50-prozentige Chance, dass 2016 tatsächlich einen Rekord aufgestellt hat, aber die Wahrscheinlichkeit dafür, ist weit weniger als die für die Klimaforschung erforderlichen 95%, so dass der Datensatz 2016 statistisch unbedeutend ist.
Wenn jemand einen genaueren Prozentsatz hat, bitte lassen Sie es uns wissen, aber es sollte eine um 60% Chance sein, dass der Datensatz tatsächlich für RSS gesetzt wurde. Im Jahr 2016 schlägt UAH6.0beta5 1998 um 0,505 – 0,484 = 0,021 oder auch um 0,02 auf den nächsten 1/100 Grad. Was oben für RSS gesagt wurde, gilt auch hier. Meine Vorhersagen nach den Juni-Daten waren daher nicht so korrekt, wie ich es 2016 erwartet hatte, um unter 1998 kommen.
Was ist mit GISS und HadSST3 und HadCRUT4.5? Die Dezember-Zahlen sind noch nicht da, aber GISS wird einen statistisch signifikanten Rekord für 2016 über seinen bisherigen Rekord in 2015 setzen, da der neue Durchschnitt mehr als 0,1 über der 2015-Marke sein wird. HadSST3 wird einen neuen Rekord im Jahr 2016 setzen, aber es wird nur um ein paar Hundertstel Grad sein, so dass es statistisch nicht signifikant sein wird. HadCRUT4.5 ist noch offen. Der aktuelle Durchschnitt nach 11 Monaten beträgt 0,790. Der Durchschnitt in 2015 betrug 0,760. Als Ergebnis muss Dezember auf 0,488 kommen um 2015 zu überbieten. Die November-Anomalie war 0,524, so dass nur ein weiterer Anstieg von 0,086 erforderlich ist. Dies kann nicht ausgeschlossen werden, zumal Nicks site Website den Dezember um 0,089 niedriger als November zeigt:
Erwähnenswert sind auch, dass UAH um 0,209 von November bis Dezember abfiel und RSS um 0,162 abfiel. Was auch immer mit HadCRUT4.5 passiert, 2016 und 2015 werden statistisch mit einem möglichen Unterschied in Tausendstel eines Grades gebunden sein. Der Unterschied wird aus psychologischer Perspektive wichtiger sein, als aus einer wissenschaftlichen Perspektive, da er innerhalb der Fehlergrenze liegt.
In den folgenden Abschnitten stellen wir Ihnen die neuesten Fakten vor. Die Informationen werden in zwei Abschnitten und einem Anhang dargestellt. Im ersten Abschnitt wird gezeigt, wie lange keine statistisch signifikante Erwärmung mehrerer Datensätze vorliegt. Der zweite Abschnitt wird zeigen, wie 2016 bis jetzt sich im Vergleich zu 2015 und den wärmsten Jahren und Monaten der bisherigen Aufzeichnungen darstellt. Für drei der Datensätze ist 2015 auch das wärmste Jahr. Der Anhang zeigt die Abschnitte 1 und 2 auf eine andere Weise. Graphiken und eine Tabelle werden verwendet, um die Daten zu veranschaulichen. Nur die Satellitendaten gehen bis Dezember.
Abschnitt 1
Für diese Analyse wurden Daten von Nick Stokes ‚Trendviewer auf seiner website abgerufen. Diese Analyse zeigt an, wie lange keine statistisch signifikante Erwärmung nach den Kriterien von Nick vorliegt. Daten gehen bis zu ihrer neuesten Aktualisierung für jeden Satz. In jedem Fall ist zu beachten, dass der untere Fehlerbalken negativ ist, so dass eine Steilheit von 0 nicht ausgeschlossen werden kann für den angegebenen Monat.
Bei verschiedenen Datensätzen gab es keine statistisch signifikante Erwärmung für zwischen 0 und 23 Jahre nach Nicks Kriterien. Cl steht für die Konfidenzgrenzen bei 95%.
Die Details für mehrere Sets folgen:
Für UAH6.0: Seit November 1993: Cl von -0,009 bis 1,784
Das sind 23 Jahre und 2 Monate.
Für RSS:
Seit Juli 1994: Cl von -0,005 bis 1,768 Dies sind 22 Jahre und 6 Monate.
Für Hadcrut4.5:
Die Erwärmung ist für alle Zeiträume über vier Jahre statistisch signifikant.
Für Hadsst3:
Seit März 1997: Cl von -0,003 bis 2.102 Dies sind 19 Jahre und 9 Monate.
Für GISS:
Die Erwärmung ist für alle Zeiträume über drei Jahre statistisch signifikant.
Sektion 2
Dieser Abschnitt zeigt Daten von 2016 und andere Informationen in Form einer Tabelle. Die Tabelle zeigt die fünf Datenquellen entlang der oberen Zeile und Zwischenzeilen. Die Quellen sind UAH, RSS, Hadcrut4, Hadsst3, und GISS.
Abwärts in den Spalten:
- 15ra: Dies ist die endgültige Rangfolge für 2015 für jeden Datensatz.
- 15a: Hier gebe ich die durchschnittliche Anomalie für 2015 an.
- Jahr: Dies zeigt das bisher wärmste Jahr für diesen Datensatz an. Beachten Sie, dass die Satellitendatensätze 1998 als das wärmste Jahr und die anderen 2015 als das wärmste Jahr haben.
- ano: Dies ist der Durchschnitt der monatlichen Anomalien des wärmsten Jahres da drüber.
- mon: Dies ist der Monat (und Jahr), in dem dieser Datensatz die höchste Anomalie vor 2016 aufwies.
- ano: Dies ist die Anomalie des Monats da drüber.
- sig: Dies ist der erste Monat (und Jahr), für den die Erwärmung nach den Kriterien von Nick statistisch nicht signifikant ist.
- sy / m: Dies sind die Jahre und Monate für Zeile 7.
- Jan: Dies ist die Januar 2016 Anomalie für diesen bestimmten Datensatz.
- Feb: Dies ist die Februar 2016 Anomalie für diesen bestimmten Datensatz, usw. folgend
- ave: Dies ist die durchschnittliche Anomalie aller bisherigen Monate.
- rnk: Dies ist der Rang, den jeder einzelne Datensatz für 2016 ohne Rücksicht auf Fehlerbalken aufweist und keine Änderungen der aktuellen durchschnittlichen Anomalie voraussetzt.
Denken Sie an ihn, als ob ein Spielerwechsel in der 85. Minute eines Fußballspiels [Sinngemäß übersetzt] stattgefunden hat. Allerdings sind die Satellitendaten für das Jahr vollständig.
| Quelle | UAH | RSS | Had4 | Sst3 | GISS |
| 1.15ra | 3rd | 3rd | 1st | 1st | 1st |
| 2.15a | 0.261 | 0.381 | 0.760 | 0.592 | 0.86 |
| 3.year | 1998 | 1998 | 2015 | 2015 | 2015 |
| 4.ano | 0.484 | 0.550 | 0.760 | 0.592 | 0.86 |
| 5.mon | Apr98 | Apr98 | Dec15 | Sep15 | Dec15 |
| 6.ano | 0.743 | 0.857 | 1.024 | 0.725 | 1.11 |
| 7.sig | Nov93 | Jul94 | Mar97 | ||
| 8.sy/m | 23/2 | 22/6 | 19/9 | ||
| Quelle | UAH | RSS | Had4 | Sst3 | GISS |
| 9.Jan | 0.539 | 0.681 | 0.906 | 0.732 | 1.15 |
| 10.Feb | 0.831 | 0.994 | 1.068 | 0.611 | 1.33 |
| 11.Mar | 0.732 | 0.871 | 1.069 | 0.690 | 1.29 |
| 12.Apr | 0.713 | 0.784 | 0.915 | 0.654 | 1.08 |
| 13.May | 0.544 | 0.542 | 0.688 | 0.595 | 0.93 |
| 14.Jun | 0.337 | 0.485 | 0.731 | 0.622 | 0.75 |
| 15.Jul | 0.388 | 0.491 | 0.728 | 0.670 | 0.83 |
| 16.Aug | 0.434 | 0.471 | 0.770 | 0.654 | 0.98 |
| 17.Sep | 0.440 | 0.581 | 0.710 | 0.606 | 0.90 |
| 18.Oct | 0.407 | 0.355 | 0.586 | 0.601 | 0.88 |
| 19.Nov | 0.452 | 0.391 | 0.524 | 0.488 | 0.95 |
| 20.Dec | 0.243 | 0.229 | |||
| 21.ave | 0.505 | 0.573 | 0.790 | 0.629 | 1.01 |
| 22.rnk | 1st | 1st | 1st | 1st | 1st |
| Quelle | UAH | RSS | Had4 | Sst3 | GISS |
Wenn Sie die letzten Anomalien überprüfen möchten, gehen Sie wie folgt vor:
Für UAH wurde Version 6.0beta5 verwendet.
Http://www.nsstc.uah.edu/data/msu/v6.0/tlt/tltglhmam_6.0.txt
Für RSS siehe: ftp://ftp.ssmi.com/msu/monthly_time_series/rss_monthly_msu_amsu_channel_tlt_anomalies_land_and_ocean_v03_3.txt
Für Hadcrut4, siehe: http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadcrut4/data/current/time_series/HadCRUT.4.5.0.0.monthly_ns_avg.txt
Für Hadsst3:
https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/temperature/HadSST3-gl.dat
Für GISS:
Http://data.giss.nasa.gov/gistemp/tabledata_v3/GLB.Ts+dSST.txt
Um alle Punkte seit Januar 2016 in Form eines Graphen zu sehen, siehe WFT Grafik unten.
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Wie Sie sehen, wurde der Offset aller Linien versetzt, so dass sie alle an der gleichen Stelle im Januar 2016 starten. Dies macht es einfach, Januar 2016 mit der neuesten Anomalie zu vergleichen.
Die dicke doppelte Linie ist die WTI, die den Durchschnitt von RSS, UAH6.0beta5, HadCRUT4.5 und GISS zeigt.
Anhang
In diesem Teil werden die Daten für jedes Set separat zusammengefasst.
UAH6.0beta5
Für UAH: Es gibt keine statistisch signifikante Erwärmung seit November 1993: Cl von -0,009 bis 1,784. (Dies nutzt Version 6.0 nach Nick’s Programm.)
Die durchschnittliche Anomalie des UAH für 2016 beträgt 0,505. Das setzt einen neuen Rekord. 1998 war der wärmste bei 0,484. Vor 2016 lag die höchste monatliche Anomalie im April 1998 bei 0,743. Die durchschnittliche Anomalie im Jahr 2015 war 0,261 und diese wurde von Platz drei nun auf den vierten Platz gestuft.
RSS
Aktuell für RSS: Es gibt keine statistisch signifikante Erwärmung seit Juli 1994: Cl von -0,005 bis 1,768.
Die RSS-durchschnittliche Anomalie für 2016 beträgt 0,573. Das setzt einen neuen Rekord. 1998 war der wärmste bei 0,550. Vor 2016 lag die höchste monatliche Anomalie im April 1998 bei 0,857. Die durchschnittliche Anomalie im Jahr 2015 war 0,381 und diese wurde von Platz drei nun auf den vierten Platz gestuft.
Hadcrut4.5
Für Hadcrut4.5: Die Erwärmung ist für alle Zeiträume über vier Jahre signifikant.
Die Hadcrut4.5 durchschnittliche Anomalie ist bis jetzt 0.790. Dies würde einen Rekord setzen, wenn es so bleiben würde. Vor 2016 lag die höchste monatliche Anomalie im Dezember 2015 bei 1,024. Die durchschnittliche Anomalie im Jahr 2015 war 0,760 und dies bedeutet einen neuen Rekord.
Hadsst3
Für Hadsst3: Es gibt keine statistisch signifikante Erwärmung seit März 1997: Cl von -0,003 bis 2.102.
Die durchschnittliche Anomalie von Hadsst3 für 2016 beträgt 0,629. Dies würde einen Rekord setzen, wenn es so bleiben würde. Vor 2016 war die höchste monatliche Anomalie im September 2015, als sie 0,725 erreichte. Die durchschnittliche Anomalie im Jahr 2015 war 0,592 und dies ist ein neuer Rekord.
GISS
Für GISS: Die Erwärmung ist für alle Perioden über drei Jahre signifikant.
Die GISS durchschnittliche Anomalie bis 2016 ist 1,01. Dies würde einen Rekord setzen, wenn es so bleiben würde. Vor 2016 lag die höchste monatliche Anomalie im Dezember 2015 bei 1,11. Die durchschnittliche Anomalie im Jahr 2015 war 0,86 und dies ist ein neuer Rekord.
Schlussfolgerung
Es erscheint seltsam, dass wahrscheinlich nur GISS [Institut der NASA] einen statistisch signifikanten Rekord im Jahr 2016 gemessen hat?
Erschienen auf WUWT am 12.01.2017
Übersetzt durch Andreas Demmig
Update:
In den Nachrichten ist im Moment wieder viel von den GISS – NASA Erwärmungsdaten die Rede, allerdings, es wird auch das El Nino-Phänomen erwähnt – das macht aber nichts.
Daher auch unten nochmal der Link
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Mein Anliegen ist: In der Überschrift steht, dass die Anstiege seit 1998 nicht mehr signifikant seien. Das ist so nicht richtig. Um 2016 mit 1998 vergleichen zu können, muss man die dazugekommen Wärmeinseleffekte subtrahieren oder Stationen nehmen, die seitdem keine Veränderung erfahren haben. Die vier Stationen, die wir (Kowatsch, Kämpfe, Leistenschneider9 als wärmeinselarm bezeichnen, darunter nun auch die Dale-enterprise Station in Virginia/USA zeigen seit 1998 alle einen leichten, nicht signifikanten Temperaturrückgang und keinesfalls einen Anstieg. Wärmeinselbereinigt gilt: seit 30 Jahren gleichbleibend, seit 20 Jahren leichter Temperaturrückgang. Und so empfindet dies auch die Vegetation, also der Wald in der freien Fläche außerhalb der urbanen Ansiedlungen.
Hallo, Herr Kowatsch,
so ist es.
bedenkt man, dass der El Nino 2015/2016 noch etwas stärker war, als 1998,
so zeigt es das ganz Elend der Klimahysteriker . Ohne diesen Effekt hätten wir
eine signifikante Abkühlung.
Sehr geehrter Eugen Ordowsky,
sehr geehrte Leser,
beim übersetzen eine neuen Beitrags (kommt bald)
habe ich gelernt, dass die Klimawissenschaftler der Einfachheit nur Temp-Anomalien nutzen,
damit lassen sich die Ergebnisse der Klimamodelle leichter vergleichen.
Ich bin aber kein Klimawissenschaftler
Hallo, Herr Demming,
meiner Meinung nach, ist die Betrachtung von Anomalien, ohne Bezug auf die absoluten Werte, sehr unwissenschaftlich . Man kann da alles hineininterpretieren.
Zum Beispiel, folgende Meldung:
„Das Jahr 2016 war das heißeste, seit den Temperaturaufzeichnungen. 1.1 Grad C wärmer, als im vorindustriellen Zeitraum!“
Ohne Angabe der Absoluwerte klingt es dramatisch .
Wie hoch war denn die absolute Durchschnittstemperatur im Jahre 2016 tatsächlich ?
Man geht davon aus, dass vor 1890 die Durchschnittstemperatur ca 13.6 Grad C betrug.
Somit beträgt die Durchschnittstemperatur im Jahre 2016 14.7 Grad C!!!
Geht man wiederum davon aus, dass die Durchschnittstemperatur der Erde seit Jahrtausenden 15 Grad C beträgt, ist es immer noch zu kalt.
Man läßt also ganz bewußt die absoluten Werte weg, diese zeigen eine ganz andere Realität.
@Andreas Demmig
Mit „vereinfachen“ haben Temperatur-Anomalien nichts, aber auch garnichts zu tun. Vergleichen Sie einfach eine Anomalie von 5° um die Mittagszeit mit ebenso 5° um Mitternacht; die ursächlichen Energiemengen und Prozesse können verschiedener nicht sein — nicht wahr.
Hallo, Herr Bruno,
sehe ich ganz genauso.
Schon der Begriff „Anomalie“ (Abweichend von der Regel), soll vernebeln.
Die Abweichungen von einem theoretisch berechneten Mittelwert sind das Normale, nicht nur in der Betrachtung der Erdtemperatur.
Es gibt natürlich einen guten Grund für die Klimahyteriker (die anderen fallen auf diesen Trick herein),
nicht mit den Absolutwerten zu arbeiten, mit diesen Werten lassen sich keine Horrorszenarien produzieren.
„damit lassen sich die Ergebnisse der Klimamodelle leichter vergleichen.“
Nein, das ist nicht der Grund. Die Darstellung von Anomalien läßt eine Übertreibung des tatsächlichen Geschehens zu. Was ist denn eine Temperaturerhöhung von 0,1 K pro Jahrzehnt bei einer lokalen Mitteltemperatur (Klima!) von 303 K? it nem Standardthermometer im Psychrometer nicht meßbar. Darstellbar ohnehin nicht. Vergleichen lassen sich die Ergebnisse der verschiedenen GCM zwar, aber da die ohnehin keine Aussagekraft haben, ist es nur ein Vergleich der Computerpower und der Prpgrammierer.
Sehr geehrter Eugen Ordowsky,
bitte fragen Sie den Autor (Link anklicken).
Ich stimme aber mit Ihnen überein, absolute Zahlen wäre transparenter.
Das Thema hatten wir aber vor kurzen mit dem Beitrag zu Prof. Lesch.
Mit Anomalien kann man leichter verschleiern, was Sache ist. Ebenso wie in unseren Medien nur immer von „Kg, Tonnen“ … CO2 die Rede ist, und ich habe noch nie eine Prozentzahl (aufs Gesamte) gesehen
Warum sind in den Graphiken nur die Abweichungen zu sehen?
Rechts könnte man sicherlich auch die Absoluttemperatur aufzeigen.
Die Null-Linie beträgt 14 Grad C.