… das ist jetzt bizarrer Wahnsinn für mich, aber hier ist, was Eric Worrall bei Frau Dr. Sophie Lewis [Doktor der Philosophie] gefunden hat
Es stellt sich heraus, dass meine Arbeit jetzt als Klima-Wissenschaftlerin nicht ganz gleich geht mit der Art, wie wir in der Regel über Wissenschaft sprechen und wie Wissenschaft funktioniert…
Update durch den Übersetzer; 18.08.2017, 19:35
Die Überschrift und der danach folgende Absatz haben mir keine Ruhe gelassen.
Original:
1. Methods aren’t always necessarily falsifiable
Falsifiability is the idea that an assertion can be shown to be false by an experiment or an observation, and is critical to distinctions between “true science” and “pseudoscience”.
So würde ich es jetzt übersetzen:
1. Methoden sind nicht immer notwendigerweise falsifizierbar überprüfbar
Falsifizierbarkeit Überprüfbarkeit ist die Vorstellung, dass eine Behauptung durch ein Experiment oder eine Beobachtung bestätigt oder als falsch dargestellt werden kann und für die Unterscheidung zwischen „wahrer Wissenschaft“ und „Pseudowissenschaft“ wesentlich ist.
„Falsifiability“ wird in den Wörterbüchern mit „Falsifizierbarkeit“; „falsibiable“ mit „fälschen, oder auch „als falsch nachweisen“ . Im Original würde dann „false“ nur „falsch“ heißen, was aber m.e. unterstellt, das Frau Dr. Lewis von vornherein annimmt, dass wenn Klimamodelle geprüft werden, diese sich nur als falsch heraus stellen können!?
Was ist Ihre Meinung?
Klimamodelle sind wichtige und komplexe Werkzeuge für das Verständnis des Klimasystems. Sind Klimamodelle falsifizierbar? Sind sie Wissenschaft? Ein Test der Falsifizierbarkeit erfordert eine Modellprüfung oder eine Klimabeobachtung, die zeigt, dass eine globale Erwärmung durch erhöhte menschlich erzeugte Treibhausgase unwahr ist. Es ist schwierig, einen Test von Klimamodellen im Voraus vorzuschlagen, der falsifizierbar ist.
Die Wissenschaft ist kompliziert – und passt nicht immer zu der vereinfachten Version, die wir als Kinder lernen.
Diese Schwierigkeit bedeutet nicht, dass Klimamodelle oder Klimawissenschaft ungültig oder nicht vertrauenswürdig sind. Klimamodelle werden sorgfältig entwickelt und ausgewertet, basierend auf ihrer Fähigkeit, die beobachteten Klimatrends und Prozesse genau zu reproduzieren. Aus diesem Grund haben Klimatologen Vertrauen in sie [ihre Modelle] als wissenschaftliche Werkzeuge und nicht wegen der Ideen rund um die Falsifizierbarkeit.
Seit einiger Zeit sage ich, dass ein Computermodell nur eine solide Inkarnation der Überzeugungen, Theorien und Missverständnisse der Programmierer ist. Allerdings gibt es eine schöne neue Arbeit namens The Effect of Fossil Fuel Emissions on Sea Level Rise: An Exploratory Study [Die Auswirkungen von Treibstoff Emissionen auf den Anstieg des Meeresspiegels], in der ich eine kuriose Aussage fand. Die Studie verdient das Lesen der Erkenntnisse wegen, aber es gab einen Satz darin, der mir als eine natürliche Erweiterung von dem, was ich gesagt habe vorkommt, aber eine, die ich nie in Betracht gezogen hätte.
WUWT: Figure 40: Galveston Split-half test: First 80 years, Jamal Munshi, August 2017
Der Autor, Jamal Munshi, (es stellte sich heraus, dass er bei meiner Alma Mater arbeitet, etwa 45 Minuten von wo ich wohne], beschrieb zuerst die Ergebnisse anderer Wissenschaftler in Bezug auf Meeresspiegel Beschleunigung. Er führt an:
Diese Arbeit ist eine kritische Bewertung der Forschungsergebnisse. Drei Schwächen In dieser Reihe von empirischer Forschung sind bekannt.
Erstens stört die Verwendung von Klimamodellen die Gültigkeit des empirischen Tests, weil Modelle ein Ausdruck der Theorie sind und ihre Verwendung die Unabhängigkeit des empirischen Theorietests aus der Theorie selbst kompromittiert.
Zweitens dienen Korrelationen zwischen kumulativen SLR und kumulativen Emissionen nicht als empirische Evidenz, da Korrelationen zwischen kumulativen Werten von Zeitreihendaten störend sind (Munshi, 2017).
Und drittens, der in der Regel angenommene Glaube, dass die Beschleunigung in SLR [sea level rise] an und für sich als Beweis für seine anthropogene Ursache dient, ist eine Form der zirkelförmigen Argumentation, weil sie davon ausgeht, dass die Beschleunigung unnatürlich ist.
Nun, jeder der o.g. Punkte ist in der Tat eine verheerende Kritik zum Stand der Wissenschaft über die Beschleunigung des Meeresspiegels. Allerdings war ich besonders vom ersten Punkt betroffen:
… die Verwendung von Klimamodellen (stört) die Gültigkeit des empirischen Tests, weil Modelle ein Ausdruck der Theorie sind und ihre Verwendung die Unabhängigkeit des empirischen Theorietests aus der Theorie selbst kompromittiert.
Genau…! Die Modelle sind ein Ausdruck der Theorie, dass CO2 eine Erwärmung verursacht. Als Ergebnis [ … eine Beschreibung der CO2 Theorie] sind sie damit völlig unnütz zur Prüfung dieser Erwärmungstheorie.
Nun sagt die von Eric Worrell zitierte Wissenschaftlerin, dass die Wissenschaftler den Modellen glauben, weil diese „Klimatrends und Prozesse akkurat wiedergeben“. Genau dafür sehe ich jedoch nur sehr wenige Beweise. Im Gegenteil, die Temperaturänderungen seit Beginn dieses Jahrhunderts haben die Modelle wild überschätzt. Ja, die Modelle können die historischen Aufzeichnungen reproduzieren, wenn Sie auf die Ergebnisse mit nur einem Auge und in der Dämmerung schielen … aber das ist, weil die Modelle durch ihre Programmierer evolutionär darauf trainiert worden sind, um das zu zeigen – die, die die Vergangenheit nicht reproduzieren konnten, starben im Schneideraum [Doppeldeutig]. Allerdings, für irgendetwas anderes, sagen wir mal Niederschlag und Temperatur an verschiedenen Orten, taugen sie nur sehr schlecht.
Vor kurzem habe ich gezeigt, dass das Ergebnis des „CCSM3 climate model“ (… die modellierte globale Temperatur) durch einfache Verzögerung und Reskalierung der Eingangsgrößen mit einem hohen Maß an Genauigkeit emuliert werden kann … trotz der Komplexität des Modells ist das Ergebnis eine einfache Funktion der Eingabe.
Also … daher:
- können wir den Modellen nicht vertrauen, weil ihre Vorhersagen durch ihre Programmierer [nach Wunsch und Auftrag] eingebaut werden und
- wir die Ergebnisse der berechneten globalen Temperatur mit einer einfachen Manipulation ihrer Eingangsgrößen erzwingen können [„emulieren“ ist das Fachwort] und
- sie sind eine Beschreibung der CO2-Theorie, damit sind sie völlig unnütz zur Prüfung dieser Theorie.
… und dann … für was genau sind diese Modelle denn gut?
Ja, ich bin mir bewusst, dass alle [nicht nur Klima-] Modelle falsch sind, aber einige Modelle sind nützlich … aber sind Klimamodelle nützlich? Und wenn ja, für was genau sind diese Modelle nützlich?
***
Ich belasse es dabei, um Sie alle mitzunehmen. Ich zögere, noch mehr dazu zu sagen, denn ich weiß, dass jedes Wort, das ich schreibe, die Chancen erhöht, dass ein charmanter Kerl auf 1sky1 oder Mosh [ähnlich Twitter oder Facebook] kommen wird, um mir in sehr unangenehmen Worten zu erzählen, dass ich es falsch mache, weil ich so dumm bin, und dann sich schlicht verweigern wird, zu demonstrieren, wie man es denn richtig macht.
Meistens habe ich kein Problem damit, aber es ist bereits nach Mitternacht hier, die Sterne sind zu sehen und mein Blutdruck ist ganz gut, also lasse ich jemand anderen Spaß haben …
Meine Grüße an alle, Kommentatoren und Mitleser, sogar 1sky1 und Mosh, ich wünsche euch allen nur das Beste,
Willis Eschenbach
Meine übliche Bitte: Missverständnisse fangen leicht an und können ewig dauern. Ich bitte höflich, dass die Kommentatoren EXAKT DIE WORTE WIEDERGEBEN; MIT DENEN SIE NICHT EINVERSTANDEN SIND, nur so können wir alle Ihren Einwand verstehen.
Meine zweite Bitte: Bitte nicht aufhören, nachdem sie nur behauptet haben, dass ich den falschen Datenset oder die falsche Methode benutze. Ich kann wohl falsch liegen, aber solche Beobachtungen sind nicht sinnvoll, bis man einen Link zum richtigen Datenset oder eine Erklärung der richtigen Methode hinzufügt.
Erschienen auf WUWT am 11.08.2017
Übersetzt durch Andreas Demmig
https://wattsupwiththat.com/2017/08/11/when-the-model-models-itself/
Bei den Recherchen zu diesem Beitrag fand ich folgende Links, die für unsere Leser von Interesse sein könnten; der Übersetzer.
CESM „open source“ des CCSM3
Das gemeinschaftliche Klimasystemmodell (CCSM) ist ein gekoppeltes Klimamodell zur Simulation des Klimasystems der Erde. Das CCSM besteht aus vier separaten Modellen, die gleichzeitig die Erdatmosphäre, den Ozean, die Landoberfläche und das Meereseis simulieren und eine Zentralkomponente. Die CCSM ermöglicht es Forschern, grundlegende Forschungen über die Vergangenheit, die gegenwärtigen und zukünftigen Klimazustände der Erde durchzuführen.
ZAMG Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik, Wien
Es wird sehr viel über Wetter, Klima und Modelle erklärt.
Was mir auffiel: bei „Wetter und Klima“ versucht man Klima als eigenständiges Phänomen darzustellen, Wetter hat für den unbedarften Leser nichts mit Klima zu tun:
… Das Wetter ist ein Teilprozess innerhalb des Klimasystems. Auch das Wetter trägt zum großräumigen Energieaustausch und somit zur Erhaltung eines globalen, energetischen Gleichgewichts bei. Allerdings wird es von kurzfristigen Phänomenen, z.B. von Tiefdruckgebieten, gesteuert.
Hier geraten offensichtlich evidente Begriffe völlig durcheinander. Es sein denn, ich habe den Ansatz des Artikels missverstanden.
Falsifizierbarkeit bedeutet nicht, dass sich eine Aussage als falsch heraus stellen soll oder dass im genannten Zusammenhang „Frau Dr. Lewis von vornherein annimmt, dass wenn Klimamodelle geprüft werden, diese sich nur als falsch heraus stellen können“. Das sollte doch eigentlich Allgemeinwissen sein:
Die Falsifizierbarkeit einer Theorie ist eine grundlegende Eigenschaft, die sie überhaupt als wissenschaftliche Theorie qualifiziert.
Und wenn Frau Dr. Lewis meint, „Ein Test der Falsifizierbarkeit erfordert eine Modellprüfung oder eine Klimabeobachtung, die zeigt, dass eine globale Erwärmung durch erhöhte menschlich erzeugte Treibhausgase unwahr ist. „, dann zeigt sie, dass sie als Philosophin von den Grundlagen der Wissenschaftstheorie überhaupt keine Ahnung hat.
Einfaches Beispiel: Die Evolutionstheorie ist in Bezug auf Falsifizierbarkeit eine wissenschaftliche Theorie, da sie prinzipiell widerlegbar ist. Es genügt ein Nachweis einer Art von Lebewesen, die auf keinen Fall mit der ET erklärt werden kann und schon ist sie widerlegt. – Das ist die prinzipielle Falsifizierbarkeit. Das heißt, ich muss nicht etwa eine solche Tierart finden, sondern ich muss die Möglichkeit einer solchen in Betracht ziehen können.
Die Schöpfungslehre ist keine wissenschaftliche Theorie, da sie nicht falsifizierbar ist. Gleichgültig, was ich beobachte, eine völlige Unordnung im System der Lebewesen, Wirbeltiere mit sechs Gliedmaßen, alles kann erklärt werden mit : Gott wars.
Und hier haben wir das derzeitige Dilemma der Klimakatastrophen-Wissenschaft. Sie stößt an die poppersche Granitwand der Falsifizierbarkeit.
Denn alles, was wir an Wetter beobachten und statistisch unter Klima zusammenfassen können, jeder Gegensatz, sich völlig widersprechende Entwicklungen werden derzeit zusammengefasst mit dem Satz: Der AGW war’s.
Sommer zu heiß oder zu kalt, zu feucht oder zu trocken, zu viel Schnee oder zu wenig, schwere oder gar keine Tornados – alles wird erklärt mit dem AGW.
Die Klimapanik“wissenschaftler“ müssten, wären sie seriös, einen Katalog, ach was, EINE EINZIGE sicher beobachtbare natürliche Wettererscheinung oder Klimagröße nennen können, die, sollte sie beobachtet werden, ihre AGW-Theorie falsifizieren würde. Das begreift die Doktorin nicht. Kein Experiment, kein Nachweis, nur eine Kenngröße. Nur eine theoretisch denkbare Beobachtung müsste genannt werden, die, sollte sie gemacht werden, die AGW zum Fall bringen könnte.
Das können die Damenschaften nicht. Und damit ist die derzeitige Klimakirche eine Kirche und keine Wissenschaft.
PM, Geologe
Sehr geehrter Herr Merbitz,
danke für Ihre ausführliche Erläuterung.
Hoffentlich lesen das auch die Anhänger der „Klimakirche“
Ihnen und unseren Lesern ein gutes Wochenende
A. Demmig
der Ursprungsautor, Eric Worrall hatte das Problem der Frau Dr. Sophie noch etwas anders dargestellt:
…. Das Problem mit Sophies Position ist, dass die Anpassung eines Modells an vergangene Beobachtungen kein Test ist, ob das Modell richtig ist; Alles was das Ihnen sagt ist, dass Sie einen Weg gefunden haben, um das Modell passend zu machen. Was zählt, ist die Fähigkeit des Modells, die Zukunft vorauszusagen – und Beobachtungen zu berücksichtigen, die zum Zeitpunkt der Erstellung des Modells unbekannt waren.
„Sorgfältige Entwicklung“ bedeutet nur, dass aktuelle Vorurteile sorgfältig eingebaut werden. Aber es gibt noch viele weitere Möglichkeiten, eher falsch als richtig zu sein – vor allem bei etwas so komplexem wie das globale Klima.
Klima-Wissenschaftler sind verzweifelt, dass ihre gebildeten Vermutungen nicht als Wissenschaft akzeptiert werden; So verzweifelt, dass zumindest einige Klimawissenschaftler offen fordern, dass wissenschaftliche Theorien ein Mittel bereitstellen müssen, mit dem sie geprüft werden können. …
https://wattsupwiththat.com/2017/08/10/claim-climate-science-does-not-have-to-be-falsifiable/
Das Problem mit der Zukunft ist eben, das diese durch noch so sorgfältige Planung und Programmierung nicht berechnet werden kann.