Die Sonne bestimmt unseren Lebensrhythmus. Wolken spielen dabei eine Schlüsselrolle, etwa wenn wieder einmal wochenlang Regen im November nostalgisch Erinnerungen an sonnenreiche Hochsommer aufkommen lassen. Eine maßgebende technische und wissenschaftliche Größe ist die Anzahl von Sonnenscheinstunden pro Jahr – kurz SSH – und die längerfristige Zu- oder Abnahme der SSH.
Die SSH beeinflussen die Gesundheit und das Wohlbefinden der Bevölkerung, die Landwirtschaft, den Energieverbrauch (bei starker Wolkenbedeckung werden Licht und der Fernseher gegen Abend früher eingeschaltet) und sogar den Tourismus. Im höchsten Maße ist jedoch die Photovoltaik (PV) von den SSH betroffen, weil der Jahresertrag aus PV bei mehr Sonnenschein zunimmt und umgekehrt. Durch den aktuell in Deutschland forcierten Ausbau der PV und damit ihrem immer größerem Anteil an deutschem Strom wächst die Bedeutung der SSH für die Stromwirtschaft Deutschlands und ganz Europas.
Ein Forschertrio bestehend aus Horst-Joachim Lüdecke, Gisela-Müller Plath und Sebastian Lüning hat nunmehr für insgesamt sieben Monatszeitreihen von Sonnenscheindauern, die über 122 bis maximal 145 Jahre zurückreichen, die Veränderungen der SSH mit modernen statistischen und mathematisch-numerischen Methoden analysiert. Die Arbeit erschien in Scientific Reports von Nature (hier), ist „open“ und kann unter dem Link https://rdcu.be/dXYc4 frei heruntergeladen werden. Das Ziel der Untersuchung bestand darin, mögliche Korrelationen, d.h. statistische Zusammenhänge, der SSH mit Klimatreibern aufzufinden und im gegebenen Fall näher zu analysieren.
Die wichtigsten zyklischen Treiber von Wetter und Klima sind als so genannte „Ozeanzyklen“ bekannt. Der allgemein wohl bekannteste Ozeanzyklus ist der El Niño als regelmäßige, aber in ihrem konkreten Erscheinen nicht vorhersagbare Veränderungen von Meeresströmungen im Pazifik. Insbesondere wegen ihrer Auswirkungen auf Europa sind für uns die „Atlantische Multidekaden Oszillation“ (AMO) (hier, hier) und die Nordatlantische Oszillation (NAO) interessant (hier). Beide beeinflussen die Wetterentwicklungen Europas. Das Beispiel eines nicht zyklischen, vermuteten Klimatreibers ist das angestiegene atmosphärische CO2.
Bemerkenswert an allen Ozeanzyklen sind die weiten Entfernungen bis hin zu Tausenden von Kilometern, über die sie ihre Wirkung entfalten können. So bestimmt der El Niño über wenige Jahre und extrem hohe Entfernungen Temperaturen und Niederschläge auf großen Teilen der Erde. In der Fachliteratur wird für derart weit reichende „driver“ des Wetters oft der Begriff „teleconnection“ verwendet. Diese Bezeichnung lässt anklingen, dass man über die physikalischen Mechanismen, wie diese „driver“ es fertigbringen, Temperaturen, Niederschläge und weitere Wetter- oder Klima-Parameter über so großen Entfernungen zu steuern, noch kaum etwas Sicheres weiß.
Im Fall der Sonnenscheindauern Europas stellte sich heraus, dass hier die AMO, als mittlere Meeresoberflächentemperatur des Nordatlantiks definiert, eine maßgebende antreibende Kraft der Zentraleuropäischen SSH ist. Die sieben Messtationen der im paper analysierten SSH-Zeitreihen befinden sich in Reihenfolge Nord-Süd in Kopenhagen, Potsdam, De Bilt, Krakau, Wien, auf der Zugspitze und in Trient. In all diesen SSH-Zeitreihen zeigt sich die Korrelation von AMO und SSH mit ungewöhnlich hoher Signifikanz.
Bild 1 zeigt als stellvertretendes Beispiel den AMO-Index zusammen mit den SSH Potsdam, Krakau und Triest.
Bild 1: Der AMO-Index und die SSH der Stationen Potsdam, Krakau und Triest. P – Zyklusperiode in Jahren, r – Korrelation AMO-SSH, R2 – Anteil der AMO, pr – Signifikanz der Korrelation, pl – Signifikanz der grün gestrichelten linearen Tendenzgeraden.
Trotz der starken jährlichen Schwankungen der SSH sind ihre Korrelationen mit der AMO gut erkennbar. Weiter fallen in Bild 1 die Anstiege bzw. Abstiege der grünen gestrichelten linearen Tendenzen bei den drei SSH auf. Hierbei sind aber die Signifikanzen pl dieser linearen Regressionsgeraden zu beachten: nur bei pl kleiner oder gleich 0.05 ist die Tendenz signifikant, ist dagegen pl größer 0.05, kann sie auch zufällig sein. Ob sie positiv oder negativ ist, spielt dabei keine Rolle. Insgesamt sind von den sieben untersuchten SSH-Zeitreihen nur drei signifikant ansteigend, der Rest kann dem Zufall zugeordnet werden. Ein nichtzyklischer Treiber, insbesondere ein Einfluss des angestiegenen CO2 auf die SSH, konnte daher ausgeschlossen werden.
Sieht man sich beispielsweise die Korrelation von SSH-Potsdam und AMO von r = 0.48 an, erscheint sie nicht besonders gut. Sie weist aber eine extrem hohe statistische Signifikanz von pr < 0.001 auf, ist also mit großer Sicherheit nicht zufällig entstanden. Der nicht so große Zahlenwert von r = 0.48 ist erkennbar auf die hohen Schwankungen (Varianz) der SSH zurückzuführen, die die Korrelationsstärke stark vermindern. Es gibt demnach außer der AMO noch andere natürliche Einflüsse, die für den detaillierteren Verlauf der SSH hauptverantwortlich sind. Man kann mit dem Quadrat der Korrelation R2 den Anteil der AMO an den Schwankungen der SSH mit 0.48*0.48 = 0.23 oder 23% ermitteln. Der weit größere Korrelationsanteil von 100 – 23 = 77% geht daher auf das Konto der starken SSH-Fluktuationen, deren Ursachen völlig unbekannt sind.
Die langfristige Stabilität der AMO bis mindestens 8000 Jahre zurück ist bereits seit längerem bekannt (s. Quelle 23 im Originalpaper). Dies und die hochsignifikanten Korrelationen aller sieben SSH-Reihen mit der AMO erlauben daher eine robuste Vorhersage der zukünftigen SSH-Verläufe, leider aber nicht ihrer starken Schwankungen von einem zum jeweils nächsten Jahr: Die SSH müssen gemäß der Vorhersage wie bisher weiter „nach dem Takt der AMO tanzen“. Dies ist in Bild 2 (Fig. 4 der Originalarbeit) mit der blau gestrichelten zeitlichen Fortsetzung der AMO gezeigt. Die gesicherte Konstanz der AMO über viele Jahrtausende erlaubt somit in einem weiteren Schritt auch eine relativ sichere SSH-Vorhersage für Zentraleuropa.
Bild 2: Prognostizierter stark geglätteter SSH-Verlauf von Potsdam in den nächsten 30 Jahren (blau-gestrichelt).
Was die Stärke der SSH-Abnahme die nächsten Jahrzehnte betrifft, zeigen die sieben SSH einen deutlichen Nord-Süd-Trend. In den nächsten 30 Jahren wird die SSH in Kopenhagen um 16% gegenüber heute abgenommen haben. Für Triest und Wien im Süden werden es dagegen nur 9% sein. Die Stromausbeute aus PV-Anlagen wird somit in den kommenden drei Jahrzehnten in Deutschland deutlich abnehmen, im Norden etwas stärker als im Süden.
Die hier besprochene Forschungsarbeit über SSH in Europa ist ein Teil der aktuellen Forschungsrichtung der drei Autoren, die mit „natürliche Klimatreiber“ bezeichnet werden kann. Über dieses übergeordnete Thema sind bereits mehrere Facharbeiten der gleichen Autoren erschienen, zum Teil mit Koautoren. Die EIKE-Webseite unter dem Menüpunkt „Publikationen“ zeigt alle bisher veröffentlichten Arbeiten. Auch Besprechungen dieser Arbeiten, in denen auch der Einfluss der Sonnenflecken thematisiert wurde, sind in den EIKE-News (hier, hier) zu finden.
Mit Blick auf den heutigen Stand der Klimaforschung kann festgestellt werden, dass verlässliche Vorhersagen von Klimaparametern (hier von SSH) über Zeiträume von über hundert Jahren bislang kaum bekannt sind. Auf der anderen Seite haben es Klimamodelle trotz höchsten Forschungsaufwands bis heute nicht einmal geschafft wenigstens die Klimavergangenheit befriedigend gut wiederzugeben (hier).
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Im 3. Quartal 2024 ist bereits Solarstrom auf dem Siegertreppchen ganz oben in Deutschland.
Gold, Solarstrom um die 27TWh
Silber, Windstrom um die 25TWh
Bronze, Braunkohlestrom um die 16TWh
Der letzte macht das Licht aus, deutscher Atomstrom 0TWh
Der Letzte macht das Licht aus. Das stimmt. Wenn dann die Sonne runtergeht.
Das Problem bei diesen Zeitreihen- Analysen mit periodischen Trendlinien ist dass sie irgendwann aus dem Takt laufen. Beispiel: kosmische Strahlung vs Temperatur. Ich habe mal die DWD Zeitreihe SSH seit 1951 genommen und mir einen periodischen Verlauf dazu vorgestellt. Es passt einfach nicht zu den Minima und Maxima der drei Zeitverläufe der Publikation
„Ein nichtzyklischer Treiber, insbesondere ein Einfluss des angestiegenen CO2 auf die SSH, konnte daher ausgeschlossen werden.“
Eine gewaltige Aussage kommt da bescheiden daher! Nach meinem Verständnis ist damit endgültig vom Tisch, dass das anthropogene CO2 die Sonnenscheindauer (irgendwie) beeinflusst, wie es Rahmstorf gerne hätte. Alarm-„Forscher“, zieht euch warm an! Doch wahrscheinlich lehnt ihr euch zurück, weil ihr wisst: Bei der Verdummung von Politik und Medien macht uns niemand etwas vor, da sind wir wirklich Spitze! Was auch viel einfacher ist als seriöse Forschung. PIK/Potsdam und Lesch dabei immer vorne weg.
Gratuliere zu dieser wichtigen Arbeit! Warum kommen da Alarm-„Forscher“ nicht darauf? Weil sie allem ausweichen, was die einseitige CO2-Alarm-Verdummung stört?
Muss mir das Paper mal komplett durchlesen. Wobei das Dimming bis etwa 1980 und Brightening 1980-heute infolge von weniger Aerosole und Wolken über Europa ein Downset/ Offset in den Sonnenstunden erzeugen sollte und rausgerechnet werden muss.
Tolle Arbeit! Glückwunsch an die drei Autoren.
Ist diese mit der AMO mitlaufende Erhöhung der Sonnenstunden der Grund dafür, warum es an der Wetterstation Hohenpeißenberg, die ja als unbeeinflußt durch Luftverschmutzung gilt, seit den 1970er Jahren deutlich wärmer geworden ist?
Dem Glückwunsch schließ ich mich an. Zu dieser/Ihrer Frage habe ich eine kleine Ergänzung zur Wetterstation HPB: „..seit den 1970er Jahren deutlich wärmer geworden ist?“
Die HPB-Wetterstation wurde 1936 Versetzt von der Nordwand der Klosterkirche zu mehr sonnigen Plätzen, seit 50 Jahren etwa ist der Platz unverändert an der SW-Kante des Bergplateus in freier Sonne. Die erste Versetzung ergab einen Temperatursprung von einem halben Grad, danach fallen die Temperaturen ganz leicht bis 1987, die eigentliche Erwärmung begann jedoch nicht in den 70-er Jahren wie Sie schreiben – wir hatten noch eine leichte Abnahme bis 1987- der Temperatursprung mit Weitererwärmung begann dann erst 1987/88.
Als Grund der Erwärmung geben wir die Änderung der Wetterlagen an, mehr Südanteil mit Föhn und plötzlich deutlich mehr Sonnenstunden, die seit einigen Jahren jedoch auf hohem Niveau ausgereizt sind.
Und bei einer Betrachtung ab den 70-er Jahren? Auch seit den 70-er Jahren haben wir einen Temperaturanstieg der Regressionslinie, deswegen ist ihre obige Feststellung nicht falsch.