Natürliche Klimavariabilität war schon immer ein Thema, das viele Unbekannte enthält, aber es wurde selten explizit gesagt, wie wenig wir darüber wissen. Diese Variabilität wurde gewöhnlich unterschätzt, da es „offensichtlich“ war, dass die Hauptursache für die globale Temperatur die Akkumulation von Treibhausgasen in der Atmosphäre ist, wobei die natürliche Variabilität schwächere Auswirkungen zeitigt.
Aber die globalen Temperaturdaten dieses Jahrhunderts zeigen, dass die natürliche Variabilität in Form von El Ninos dominiert hat. „Egal, warten wir einfach ab und das Signal der Treibhauserwärmung wird aus dem Lärm der natürlichen klimatischen Variabilität heraustreten“. Wie lange werden wir auf dieses Signal warten müssen? Ziemlich lange, so einige Forscher, da immer mehr Arbeiten nachweisen, dass die natürliche Klimavariabilität einen großen, wenn nicht sogar dominierenden Einfluss auf die globalen Temperaturtrends hat.
Mit dem üblichen Vorbehalt bzgl. Klima-Prophezeiungen scheint es eine wachsende Zahl von Forschungsarbeiten zu geben, die darauf hindeuten, dass die globale Durchschnittstemperatur zumindest während der nächsten fünf Jahre weitgehend unverändert bleiben wird. Der Grund: die natürliche klimatische Variabilität.
Erst letzte Woche legte das UK Met.-Office Zahlen vor, die darauf hindeuten, dass die Wahrscheinlichkeit des Überschreitens der 1,5°C-Schwelle während der nächsten fünf Jahre nur 1 zu 34 beträgt. Nun erweitert ein neues Papier von Klimamodellentwicklern solche Vorhersagen und legt nahe, dass aufgrund der natürlichen Variabilität die globale Durchschnittstemperatur bis 2049 relativ unverändert bleiben könnte – selbst bei der größten Zunahme der Treibhausgasemissionen.
In einer ersten Studie dieser Art haben Nicola Maher vom Max-Planck-Institut für Meteorologie, Hamburg, Deutschland und Kollegen in den Environmental Research Letters geschrieben, wie sie den Zeitraum 2019-2034 anhand zweier Arten von Computermodellen untersucht und zu dem Ergebnis gekommen waren, dass genau dies der Fall ist:
„Wir bestätigen zunächst, dass auf kurzfristigen Zeitskalen (15 Jahre) Temperaturtrends von interner Variabilität dominiert werden. Dieses Ergebnis erweist sich als bemerkenswert robust“.
Wenn man noch weiter in die Zukunft blickt, sagen sie, dass die natürliche Variabilität weiterhin bedeutsam ist:
„… selbst in dreißig Jahren könnten große Teile des Globus‘ aufgrund interner Schwankungen immer noch keine Erwärmung aufweisen“, fügen sie hinzu.
Die Forscher demonstrieren die interne Klimavariabilität und ihre Bedeutung für den von uns beobachteten Klimawandel. Mit einer Reihe von Karten visualisieren sie sowohl das Maximum als auch das Minimum globaler, zukünftiger Trends, die auf kurz- und mittelfristigen Zeitskalen auftreten könnten. Sie zeigen auch deutlich die globale Abkühlung auf, die bei einem Anstieg der Treibhausgase – verursacht durch interne Variabilität – auftreten könnte.
In Prozent, die Rolle der internen klimatischen Variabilität. Quelle: Maher et al., 2020
Die Forscher erklären:
„Kurzfristig könnten alle Punkte auf dem Globus einzeln eine Abkühlung oder keine Erwärmung erfahren, obwohl sie sich in einem probabilistischen Sinne viel eher erwärmen“.
Wenn man über das Kurzfristige hinausblickt, fügen sie hinzu:
„Wir stellen fest, dass selbst auf der mittelfristigen Zeitskala ein großer Teil des Globus aufgrund interner Schwankungen zufällig immer noch keinen Erwärmungstrend erfahren könnte, obwohl dieses Ergebnis etwas modellabhängig ist“.
In der Vergangenheit haben Klimaextremisten die natürlichen El Ninos erfasst und sie als Beispiele für die rasche globale Erwärmung der Treibhausgase angeführt. Das ist eine unaufrichtige Herangehensweise, die immer schwieriger werden kann, falls solche Forschungen ein Indiz dafür sind.
Link: https://www.thegwpf.com/climate-models-no-warming-for-30-years-possibly/
Übersetzt von Chris Frey EIKE
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„… obwohl sie sich in einem probabilistischen Sinne viel eher erwärmen.“
Wahrscheinlichkeitstheoretisch begründete Aussagen kann man dann und nur dann machen, wenn man relevante Verteilungsfunktionen – analytisch oder numerisch – kennt, die entweder theoretisch bekannt sind, oder die – im Falle von Heuristik – wenigstens empirisch mit Methoden der Statistik bewährt sind.
Kennt jemand eine in diesem Sinne zulässige Verteilungsfunktion, die aus dem zitierten Satzteil mehr mach als einen Ausdruck unerschütterlichen Glaubens an die Richtigkeit des politisch einzig zugelassenen Forschungsparadigmas – bzw. als Sorge um Forschungsgelder?
In welche Tiefen ist die Wissenschaft abgesunken, daß solche Sätze in einem Fachjournal gedruckt werden können?
R.F.
Man hat in den USA immer TMIN und TMAX gemessen. Und da das Privatleute waren und sind, die abgelesen haben, geschah das entweder abends oder morgens. Morgens ablesen ergab dann TMAX des Vortages und TMIN der Nacht. Und Ablesen abends TMIN der Nacht vorher und TMAX des Ablesetages. Und deshalb stimmen die Temperaturdaten mancher Stationen in einem Bundesstaat nicht überein.
Desweiteren ist natürlich darauf zu achten, wo die Meßboxen rumstehen. Manche standen direkt auf den Asphaltparkplätzen rum und manche in der Nähe der Flüsse und sofort.
Man kann sich das anschauen.
In den USA gibt es ja hochaufgelöste Satellitenbilder und auch direkte Stationsbilder.
Und wer sich die Bilder von D anschauen will, der schaue sich mal Lübeck-Flughafen an und nicht vergessen: Bremerhaven Doppelschleuse.
Es gab eine „Erwärmung“. Das hat 2007 ein amerikanischer Klimaforscher in einem Interview im FOCUS zugegeben und sich dafür entschuldigt:
Zuerst hat man die Temperaturen früh am Morgen gemessen, bevor die Sonne kam. Zu dem Zeitpunkt entsprach die Temperatur den Werten von Erde und Luft. Dann hat man die Temperaturmessung auf nachmittags umgestellt, als die Sonne schon schien und alles aufgeheizt hat. So stieg plötzlich die Temperatur an und es kam zur „menschengemachten Klimaerwärmung“.
Die Seite aus dem FOCUS habe ich noch in meiner Archivsammlung. Ich habe aber zuviel Papier in den vielen Jahrzehnten gesammelt. Da dauert die Suche ewig. Ich habe mir nur das Jahr 2007 gemerkt. Das Heft weiß ich nicht mehr. Den Zeitpunkt der Umstellung weiß ich auch nicht mehr. Das war irgendwann Ende der 1990er Jahre.
Vieleicht hilft das hier: Understanding Time of Observation Bias, Zeke Hausfather, Climate Etc. Blog von Judith Curry.