Abbildung 1. Das 13 Member umfassende CMIP6-Modellensemble aus dem KNMI Climate Explorer. Die globale Temperaturanomalie vom Durchschnitt 1981-2010 ist für alle Modellläufe aufgetragen. Alle 13 Modellläufe sind aus dem Ensemble aufgetragen. Man beachte, dass für drei der Modelle zwei Läufe geplottet sind.
Es gibt derzeit zwei Modell-Ensembles auf der Website, eines enthält 68 Modellläufe und das andere enthält 13. Abbildung 1 zeigt alle 13 Läufe für das kleinere Ensemble. Es gibt zwei Läufe in dem Ensemble vom Canadian Centre for Climate Modeling (CanESM5 P1 und P2). Außerdem gibt es zwei für NCAR (CESM2-1 und CESM2-2) und zwei für das Jamstec-Modell (MIROC). Abbildung 1 repräsentiert also insgesamt zehn Modelle. Die Modelle verwenden historische Antriebe vor 2014 und projizierte Antriebe danach.
Alle Kurven sind globale durchschnittliche Temperaturanomalien der Durchschnittstemperatur von 1981-2010. Man beachte, dass die Streuung der Ergebnisse im 19. Jahrhundert über ein K beträgt. Die aktuelle Streuung der Ergebnisse ist nicht viel enger und die Streuung im Jahr 2100 beträgt über zwei K. Alle diese Modellläufe verwenden das Emissionsszenario ssp245, das die CMIP6-Version des RCP 4.5 ist, soweit ich das beurteilen kann. Es ist also das mittlere Szenario.
Zwei der Läufe sind ziemlich erratisch, das hellblaue Modell, das 1960 sehr niedrig und 2100 sehr hoch ist, ist der Modelllauf des Met Office Hadley Centre, UKESM1.0-LL (2018). Der kanadische Modelllauf „CanESM5 P 1“ folgt demselben Pfad, wird aber von UKESM1.0 verdeckt. Die anderen Läufe sind in einem Ein-Grad-Getümmel zusammengefasst.
In Abbildung 2 zeigen wir drei der Modellläufe. Die beiden kanadischen Modellläufe sind in blau und orange dargestellt, zusammen mit einem der NCAR-Modelle in grau. Das Schwarze ist das „Ensemble-Mittel“ aus 13 Modellläufen, wie es vom KNMI Climate Explorer berechnet wurde. Ich habe ein Ensemble auf der Website ausgewählt, welches ich nicht selbst erstellt habe. Ebenso wurde der Ensemble-Mittelwert vom KNMI Climate Explorer bereitgestellt, ich habe ihn nicht berechnet.
Abbildung 2. Drei einzelne Modellläufe werden mit dem 13 Member Ensemble-Mittelwert verglichen. Die vertikale Achse ist die Anomalie vom Mittel 1981-2010 in Grad C.
Es werden historische Antriebe vor 2014 und projizierte Werte danach verwendet. Die blauen und orangen Kurven stammen von zwei Läufen eines einzelnen kanadischen Modells. Die beiden Läufe unterscheiden sich in den Jahren 2010 und 2011 um mehr als 0,2°C, in einigen Monaten sogar um mehr als 0,5°C. Es gibt mehrere Perioden, in denen die Modellläufe über mehrere Jahre hinweg eindeutig phasenverschoben sind, Beispiele sind 2001-2003 und 2014 bis 2017. Der Zeitraum von 2015 bis 2019 ist ein einziges Durcheinander.
Abbildung 3 vergleicht das in Abbildung 2 gezeigte Ensemble-Mittel mit drei Wetter-Reanalyse-Datensätzen, die ebenfalls vom KNMI Climate Explorer heruntergeladen wurden. Diese sind in den schwächeren Linien dargestellt.
Abbildung 3. Drei Wetter-Reanalyse-Datensätze werden mit dem Modell-Ensemblemittel aus Abbildung 2 verglichen.
Die Wetter-Reanalyse wird durchgeführt, nachdem die Wetterdaten aufgezeichnet wurden, aber unter Verwendung eines Wetter-Computermodells. Die Reanalyse hat viele Tausende von Beobachtungen, die sie einbeziehen kann, so dass die Ausgabe im Allgemeinen recht zuverlässig ist, zumindest meiner Meinung nach. Man beac hte, dass alle drei Wetter-Reanalysedatensätze, NOAA, NCEP und EZMW (Europäisches Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen) in Phase sind und sich gegenseitig folgen. Über Zeiträume von bis zu drei Jahren ist der Ensemble-Modell-Mittelwert hoffnungslos phasenverschoben zur Reanalyse. Dies tritt auf, wenn das Modell historische Daten hatte (vor 2014) und danach.
Conclusions
Ich bin unbeeindruckt von den CMIP6-Modellen. Die Gesamterwärmung seit 1900 beträgt weniger als ein Grad, aber die Streuung der Modellergebnisse in Abbildung 1 ist nie weniger als ein Grad. Sie ist oft mehr als das, besonders in den 1960er Jahren. Die Modelle reproduzieren offensichtlich nicht die natürlichen Klimazyklen oder Oszillationen, wie die AMO, PDO und ENSO. Wie in Abbildung 2 zu sehen ist, sind sie oft über Jahre hinweg völlig phasenverschoben, selbst wenn es sich nur um zwei Läufe desselben Modells handelt. Ich habe das kanadische Modell als Beispiel verwendet, aber die beiden NCAR-Modellläufe (CESM2) sind nicht besser. Tatsächlich sind sie im Zeitraum 2010-2011 und im Zeitraum 2015-2019 schlechter, wie man in Abbildung 4 erkennt:
Abbildung 4. Vergleich der beiden Läufe des NCAR CESM2-Modells mit dem Ensemble-Mittelwert und einem kanadischen Modelllauf.
Der AR5-Bericht war eine teure Neuauflage des AR4. Beide gaben jeden Versuch auf, solide Beweise für den menschlichen Einfluss auf das Klima zu finden, und versuchten, Klimamodelle zu verwenden, um zu zeigen, dass der Mensch das Klima irgendwie mit unseren Treibhausgasemissionen kontrolliert. Sie versuchten, solide Beweise in SAR, dem zweiten Bericht, und TAR, dem dritten Bericht, zu verwenden, aber es wurde gezeigt, dass sie in beiden Versuchen falsch lagen. Deren SAR-Demütigung kann man hier nachlasen und über die TAR-„Hockeyschläger“-Demütigung hier.
Vierzig Jahre Arbeit und Milliarden von Dollar ausgegeben und immer noch kein Beweis, dass der Mensch das Klima kontrolliert. Modelle sind alles, was sie haben, und diese Diagramme erwecken kein Vertrauen in die Modelle. Wie wir in unserem vorherigen Beitrag besprochen haben, macht die Mittelwertbildung von Modellen die Ergebnisse nicht besser. Ensembles sind nicht besser als ihre einzelnen Modellläufe und können sogar schlechter sein. Falls die einzelnen Läufe phasenverschoben sind, was bei diesen mit Sicherheit der Fall ist, zerstört man die Daten und die natürlichen Zyklen, wenn man sie mittelt. Siehe die Beweise, die von Wyatt und Curry und Javier präsentiert wurden, hier und hier. Falls sie diesen Beobachter überzeugen wollen, müssen sie es viel besser machen als so. Und ein Wort an die Steuerzahler: Warum zahlen wir diese riesigen Geldsummen, um einfach immer wieder dasselbe zu tun? Unterm Strich, wird der AR6 anders sein als der AR4 oder AR5? Ist irgendeines dieser Dokumente das Papier und die Tinte wert?
[Hervorhebung vom Übersetzer]
Link: https://wattsupwiththat.com/2021/02/11/cmip6-and-ar6-a-preview/
Übersetzt von Chris Frey EIKE
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Die Diagramme zeigen „Surface temperature from model“, was bedeutet „Surface temperature“? Ist das eine Temperatur der festen/flüssigen Erdoberfläche oder eine Atmosphärentemperatur 2 m über der Oberfläche?Und die Überschrift behauptet „anomalies from 1981 -2010“, dargestellt sind aber 2000 – 2020. Wie paßt das zusammen?
stefan strasser schrieb am 15. Februar 2021 um 12:54
1981-2010 ist der Bezugszeitraum, es wird die Abweichung der Temperatur vom Mittelwert in diesem Zeitraum dargestellt …
Natürlich kann man vermuten, was gemeint ist.
Wenn aber eine Relation gemeint ist, dann sollte nicht stehen: „anomalies from 1981 -2010“, sondern z. B. „related to means of anomalies from 1981 -2010“ und diese Bezugslinie sollte dann auch eingezeichnet sein, also eine horizontale Mittellinie zwischen -0,1 und +0,1. Und natürlich, ob diese Basislinie eine gemessene ist oder eine, die auf Modelläufen basiert. Und wenn gemessen, dann ob Satellit oder terrestrisch, also mit Referenzangabe.
Ich wollte nur auf eine Schlampigkeit hinweisen, die für mich auf eine „oberflächlich“ betriebene Wissenschaft hindeutet.
Interessant wäre dazu eben auch noch die Wirklichkeit, weil die zwischen 2000 und 2020 ja bekannt ist und damit die „Qualität“ der Modellergebnisse beurteilt werden könnte.
stefan strasser schrieb am16. Februar 2021 um 8:12
Das hat nichts mit „Vermuten“ zu tun, das ist so.
Das wäre falsch, da sich nicht auf Mittelwerte von Anomalien bezogen wird … Im Originalartikel steht deshalb auch „global average temperature anomalies from the 1981-2010 average temperature“
Das ist ein WUWT Artikel, keine wissenschaftliche Veröffentlichung. Der Autor nahm wahrscheinlich an, dass die Leser verstehen, was gemeint ist, was IMHO auch eine gerechtfertigte Annahme ist.
In meinem Verständnis ist das ein und der selbe Wert.
Es wird der Mittelwert der absoluten Temperaturen zwischen 1981 und 2010 errechnet. Das Ergebnis ist ein konkreter Wert, welcher als Basis für Anomalien die Nullinie bildet. Diese Absoluttemperatur selbst wird aber meistens unterschlagen.
Jedenfalls entspricht diese Nullinie als Anomalienbezug logisch dem Mittelwert der Anomalien im betrachteten Zeitraum.
Und „anomalies from 1981 -2010“ ist eigentlich die Kurve der Anomalien zwischen 1981 und 2010 und nicht deren Bezugslinie.
Nur im deutschen Text der Abb. 2 wird korrekt formuliert.
stefan strasser schrieb am 17. Februar 2021 um 9:29
Genau das macht man bei der Verwendung von Anomalien gerade nicht. Vielleicht sollten Sie sich nochmal ansehen, wie man ausgehend von den Stationsdaten zur global gemittelten Anomalie kommt.
„Vierzig Jahre Arbeit und Milliarden von Dollar ausgegeben und immer noch kein Beweis, dass der Mensch das Klima kontrolliert.“Natürlich gibt es Beweise Herr Mai !!!!!Es ist doch alles so einfach! Entfernen Sie alle Thermometer dort wo sich keine Mensch dauernd aufhält z.B. auf der Zugspitze. Setzen Sie alle Thermometer von Stadtrandlagen in die Zentren wo der Bär steppt. Jetzt vergleichen Sie diese Mitteltemperatur mit den wenigen Thermometern aus vergangener Zeit, die schon immer nahe am Menschen standen. Bingo.Was meinen Sie was passiert wenn Indien und Afrika auch so leben will wie Deutschland, und China. Genau das beschreiben obige Szenarien.