Mike Jonas
Ich habe mich etwas eingehender mit der Chaostheorie (auch bekannt als „Schmetterlingseffekt“) beschäftigt und der Frage, ob sie in der realen Welt Anwendung finden kann. Es scheint, dass fast jedes Mal, wenn jemand versucht, die Chaostheorie zu veranschaulichen, dies anhand eines Modells geschieht. Das Problem ist nur, dass sich ihre Erkenntnisse dann immer als aus dem Modell selbst stammend herausstellen. Ähnlich wie bei den Schildkröten, die unseren Planeten stützen, hat man manchmal das Gefühl, dass die Welt der Klimamodellierung bis in die tiefsten Ebenen von zirkulärer Logik getragen wird.
Die strengste Form der Chaostheorie lässt sich nicht auf die reale Welt anwenden, weil sie sich auf Abweichungen in den Anfangsbedingungen bezieht, während die reale Welt nur einen einzigen Verlauf hat. Mit anderen Worten: Zu jedem Zeitpunkt gibt es nur eine einzige Version des Erdklimas, sodass es keine Abweichungen in den Anfangsbedingungen geben kann. Leider hat sich die Theorie zu etwas gewandelt, von dem viele in der Klimawissenschaft glauben, dass es auf das Klima der Erde zutrifft, und wenn sie Klimamodelle laufen lassen, erhalten sie eine Bestätigung. Nun ja, sie glauben zumindest, dass es wie eine Bestätigung aussieht.
Zunächst: womit haben wir es hier zu tun? Die Chaostheorie besagt, dass das Wetter und das Klima der Erde sehr empfindlich auf lokale Bedingungen reagieren: Eine winzige Abweichung wächst exponentiell zu einem großen Unterschied heran. Wir wissen, dass Wetter und Klima auf vielen physikalischen und zeitlichen Skalen natürliche Schwankungen aufweisen – sowohl in der Atmosphäre als auch im Ozean gibt es Turbulenzen. Wir wissen, dass Turbulenzen sehr schwer vorherzusagen sind, und wir wissen, dass Differentialgleichungen wie die Navier-Stokes-Gleichungen hilfreich sein können, um sie zu verstehen. Wir wissen jedoch nicht, dass sich eine winzige Abweichung exponentiell vergrößert. Ich vermute, dass das von der Chaostheorie beschriebene exponentielle Wachstum ein Artefakt der Modelle ist, kein natürliches Phänomen, und dass es mit natürlichen Schwankungen verwechselt wird. Außerdem glaube ich, dass wir, wenn wir die Chaostheorie über Bord werfen würden, am Ende vielleicht ein besseres Verständnis unserer Welt erlangen könnten.
[Hervorhebung im Original]
Also habe ich eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt – natürlich mit Grok, da es unter anderem eine leistungsstarke Suchmaschine ist. Unter all den Versuchen, die Chaostheorie anhand von Modellen zu veranschaulichen, gab es einige, die dies anhand atmosphärischer Analogien versuchten: Sie suchten in historischen Aufzeichnungen nach Paaren sehr ähnlicher Situationen, um zu sehen, ob diese dann gemäß der Chaostheorie rasch auseinanderlaufen. Das Konzept besteht darin, dass der Unterschied zwischen den beiden Situationen ein Ersatz für die in der Chaostheorie beschriebenen Schwankungen der Anfangsbedingungen ist. Es überrascht nicht, dass sie Abweichungen feststellten (sonst wäre die Wettervorhersage einfach), aber ebenso wenig überraschend war, dass die Situationen nie nah genug beieinander lagen, um einen ordnungsgemäßen Test darzustellen – die Chaostheorie basiert auf infinitesimalen Unterschieden.
Und dann wartete Grok mit einer echten Sensation auf. Einige seiner KI-Konkurrenten haben sich mit Klimamodellierung beschäftigt, und als einige ihrer Modellläufe die von der Chaostheorie erwartete rasche Divergenz zeigten, führten ihre Betreuer einen sehr interessanten Test durch: Sie wiederholten genau die gleichen Modellläufe auf einem präziseren Computer. Die Divergenz wurde beseitigt oder stark reduziert. Die Abweichung wird, wie sie es formulierten, „durch numerisches Rauschen verursacht, das eher ein Artefakt der Berechnung als ein realer atmosphärischer Prozess ist“. Wenn Chaos durch die Verwendung eines weniger präzisen Computers erzeugt werden kann, stellen Sie sich vor, wie viel Chaos durch die groben Iterationen eines GCM entstehen kann. (GCMs sind allgemeine Zirkulationsmodelle, die seit vielen Jahren die gängigen Klimamodelle darstellen.)
Ich hatte bereits den größten Teil eines Artikels über die anderen Tests geschrieben und musste dies natürlich noch hinzufügen. Ich konnte nicht behaupten, dass jegliches Chaos in Modellen numerisches Rauschen sei, auch wenn dies der Fall sein könnte (und wahrscheinlich auch ist?). Obwohl ich vermutete, dass die iterativen Fehler der GCMs um Größenordnungen größer sein würden, konnte ich darauf ohne großen Aufwand nicht im Detail eingehen. Also habe ich diesen Aspekt hauptsächlich in den Abschnitt „Diskussion“ aufgenommen, da er dort nicht so ausführlich begründet und mit Quellen belegt werden musste wie im Abschnitt „Analyse“ und ich vielleicht eines Tages dazu kommen würde, diese detaillierte Arbeit zu leisten. Der Artikel trägt den Titel [übersetzt] „Chaostheorie gilt für das reale Klima nicht“ und ist nun veröffentlicht; hier ist die Zusammenfassung:
Die Ergebnisse von Wetter- und Klimamodellen sowie Studien zur Chaostheorie werden auf Hinweise darauf untersucht, dass die Chaostheorie nicht nur in Modellen, sondern auch in der realen Welt gilt. Es wurden keine derartigen Hinweise gefunden, und in einigen Fällen hat sich herausgestellt, dass das von der Chaostheorie erwartete rasche Anwachsen der Modelldivergenz lediglich ein Artefakt der Modelle ist. Ergebnisse aus Modellen, die mit mathematischen Formeln programmiert wurden, welche eine rasche Zunahme der Divergenz zeigen, können nicht zur Beurteilung der Anwendbarkeit der Chaostheorie auf die reale Welt herangezogen werden, weil dies zwangsläufig einen Zirkelschluss beinhalten würde: Die Modellergebnisse zeigen lediglich eine emergente Eigenschaft der in den Modellen verwendeten Formeln. Tests mit atmosphärischen Analogmodellen konnten die Anwendbarkeit der Chaostheorie auf die reale Welt nicht beurteilen, da sie die infinitesimalen Störungen nicht nachbilden konnten, die den Kern der Chaostheorie bilden. Einige KI-Modelle haben gezeigt, dass ihr rascher Anstieg der Divergenz, wie er von der Chaostheorie erwartet wird, ausschließlich oder hauptsächlich durch numerisches Rauschen verursacht wird und daher eher ein Artefakt der Berechnung als ein realer atmosphärischer Prozess ist. Allgemeine Zirkulationsmodelle verwenden Prozesse mit Ungenauigkeiten, die dem numerischen Rauschen ähneln und einen vergleichbaren Effekt haben könnten. Andere KI-Modelle zeigen kein rasches Anwachsen der Divergenz. Die Modellergebnisse gelten nur für die Modelle selbst und können daher nicht zur Beurteilung der Relevanz der Chaostheorie für die reale Welt herangezogen werden. In der realen Welt bleibt die Chaostheorie unwirksam (wissenschaftlich nicht anwendbar).
Selbst wenn sich herausstellen sollte, dass jede Modellberechnung in der Geschichte die Ursache ihres eigenen Chaos‘ war, würde dies noch lange nicht beweisen, dass die Chaostheorie in der realen Welt keine Gültigkeit hat. Selbst wenn die Chaostheorie in der realen Welt gilt, scheint es aus dem oben genannten Grund unmöglich, dies nachzuweisen – daher auch der Ausdruck „bleibt ungültig“ im Titel. Ich vermute, dass Folgendes passieren wird (ich würde mich gerne irren): Die Chaostheorie wird so abgeändert, dass sie tatsächlich im realen Klima nachgewiesen werden kann, und dann wird so getan, als sei sie schon immer richtig gewesen.
Ich würde mir wirklich eine Änderung in der Denkweise der Klimawissenschaft wünschen, daher habe ich einen Absatz hinzugefügt, in dem ich darlege, dass zumindest ein Teil der Wetter- und Klimaschwankungen, die als Chaos angesehen werden, letztendlich durch bessere Beobachtungen und ein besseres Verständnis aufklärbar sein könnte – genau wie es in anderen komplexen Bereichen der Fall ist. In anderen Bereichen der Wissenschaft ist die übliche Haltung gegenüber Unbekanntem, dass die relevanten Faktoren noch nicht verstanden sind, und nicht, dass es sich um deterministisches Chaos handelt. Es erscheint sinnvoll, im Bereich von Wetter und Klima einen ähnlichen Ansatz zu verfolgen.
Außerdem würde ich mir wünschen, dass GCMs nicht mehr für die Klimamodellierung verwendet werden. Was für eine enorme Verschwendung von Zeit und Geld sie doch gewesen sind.
Link: https://wattsupwiththat.com/2026/09/13/circular-logic-all-the-way-down/
Übersetzt von Christian Freuer für das EIKE
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Man unterstellt dabei zwei Dinge:
1. Die Natur hat einen mathematischen Charakter.
2. Man ist sich sicher den physikalischen Zustand der Natur so genau zu kennen, dass die derzeitige Nichtvorherrsagbarkeit bestimmter Prozesse nur an der chaotischen Natur dieser Prozesse selbst und nicht am Erkenntnisstand zu diesen Prozessen liegen kann.
Da man das Verhalten des scheinbar physikalisch primitiven Doppelpendels nicht exakt voraussagen kann, schlussfolgert man, dass der Doppelpendelprozess chaotisch ist – und nicht, dass die Physik des Doppelpendels nicht verstanden ist – baut man vielleicht nur mathematische chaotische Epizyklen-Modelle des Doppelpendels aus reiner Hypris?
Modellierenden Klimatologie hält sich im Besitz aller physikalischer Wirkfaktoren auf das komplexe Klima – ist dem so? Natürlich könnte dies reine Einbildung sein.
Die klimabeschreibenden Modelle der Klimatologie sind offenbar chaotisch, mit Hypris wird dies auf den natürlichen Charakter des Klimas übertragen, und bestenfalls mathematisch bewiesen, ergo nicht physikalisch bewiesen.
Sodann gestattet sich modellierende Klimatologie langfristige Prognosen (Szenarien, Projektionen) mit unglaublicher Arroganz und Hypris mittel chaotischer Klimamodelle zu offenbar unvollständig erforschten klimatistischen Prozessen.
Das Tao der modellierenden Klimatologie ist leer.
Die Klimatologie handelt so aus ökonomischen, finanziellen und machtpolitischen Beweggründen.
Klimatologie und Politik gehen eine Symbiose ein, ähnlich der Symbiose von Königen und Priester.
In ihrer Symbiosetätigkeit ersetzt Politik mit „wissenschaftlicher“ klimatologischer Begründung sodann ein gut funktionierendes freiheitliches marktwirtschaftliches System durch ein zentralplanerisches utopistisches unterdrückendes kollektivistisches System der Klimarettung, statt ggf. Klimaanpassung, das mündet in Wohlstandsvernichtung.
Wie alle bisherigen kollektivistischen Systeme wird auch dieses zu wirtschaftlichen, militärischen und humanen Zusammenbrüchen führen, oder?
Was genau will uns der Autor eigentlich mitteilen?
ZZZ
Mehr muss niemand sagen
Chaos – verstanden als empfindliche Abhängigkeit von Anfangsbedingungen und als Ausdruck nichtlinearer Dynamik – zwingt uns, die Reichweite klassischer physikalischer Beschreibungen neu zu bewerten. Wenn deterministische Modelle aufgrund extremer Instabilität keine belastbaren Vorhersagen mehr erlauben, wird sichtbar, dass nicht allein unsere mathematischen Werkzeuge (Klimamodelle) an Grenzen stoßen, sondern möglicherweise unser Verständnis von Raum und Zeit selbst.
Chaotische Systeme zeigen: Selbst vollständig deterministische Gleichungen können praktisch unvorhersagbare Entwicklungen hervorbringen. Diese Unschärfe ist nicht bloß ein technisches Problem, sondern ein strukturelles. Sie legt nahe, dass Kontinuität – ein Grundpfeiler der klassischen Physik – in bestimmten Bereichen nicht mehr als tragfähige Annahme gelten kann. Genau hier eröffnet die Quantisierung einen alternativen Zugang: Durch die diskrete Beschreibung fundamentaler Prozesse wird die Unschärfe nicht als Störung, sondern als physikalisch notwendige Eigenschaft interpretierbar.
Die Frage lautet daher: Wenn chaotische Dynamiken eine fundamentale Grenze klassischer Modelle offenbaren, ist die Quantisierung dann nicht mehr nur eine mathematische Option, sondern eine physikalische Konsequenz?
Wenn klassische Modelle durch chaotische Dynamiken an eine fundamentale Grenze stoßen, kann man argumentieren, dass Quantisierung nicht bloß ein mathematischer Trick ist, sondern eine ontologische Konsequenz – also eine Aussage darüber, wie die Welt wirklich aufgebaut ist. Das ist kein Konsens, aber eine legitime philosophisch-physikalische Position.
Sie könnte der ontologische Schlüssel sein, um die Verbindung zwischen nichtlinearer Dynamik, Quantenphysik und den Grundlagen von Raum und Zeit neu zu denken.
Ich plädiere dafür, chaotische Systeme nicht nur als Herausforderung für die Vorhersage, sondern als Hinweis auf eine tiefere Struktur der Natur zu verstehen. Eine interdisziplinäre Perspektive – von nichtlinearer Dynamik über Quantenmechanik bis hin zu Theorien der Raumzeit – könnte helfen, die physikalischen Grundlagen neu zu verbinden und damit ein umfassenderes Bild der Welt zu gewinnen.
Die Quantisierung als ontologische Konsequenz.
Hier wird die Aussage stärker: Die Welt ist nicht kontinuierlich. Kontinuität ist ein mathematisches Ideal, kein ontologisches Merkmal der Realität. Chaos zeigt die Unmöglichkeit klassischer Kontinuität im Fundament. Quantisierung ist daher nicht nur ein Modell, sondern eine Eigenschaft der Existenz.
Die Quantisierung ist ontologisch notwendig, weil nur eine diskrete Welt konsistent beschreibbar ist. Das ist philosophisch anspruchsvoller, aber für mich absolut vertretbar.
Nicht-obvious Insight;
Viele Physiker glauben, dass Chaos gerade deshalb so gut mit Quantenmechanik harmoniert, weil die Quantenmechanik die Informationsflut klassischer Chaosmodelle abschneidet. Das heißt: Quantisierung könnte die einzige Möglichkeit sein, Chaos überhaupt realisierbar zu machen. Das ist doch ein sehr elegantes Argument für die ontologische Variante.
Wenn chaotische Dynamiken klassische Modelle an eine fundamentale Grenze bringen, kann man schlüssig argumentieren, dass Quantisierung nicht nur mathematisch, sondern ontologisch notwendig ist. Es ist keine zwingende Schlussfolgerung, aber eine philosophisch und physikalisch robuste Position.
Wenn chaotische Dynamiken die Annahme kontinuierlicher Zustände ontologisch unhaltbar machen, erscheint die Quantisierung nicht als mathematische Wahl, sondern als notwendige Struktur der Realität selbst.
https://www.tagesschau.de/wetter/wetterthema/klimamachtgeschichte-100.html
2025_10_24
Als vor etwa 11.000 Jahren die letzte Eiszeit zu Ende ging und sich die Eispanzer nach Norden zurückzogen, begann eine sehr stabile Klimaperiode, die aufstrebenden Hochkulturen ideale Entwicklungsbedingungen bot. Aber auch geringere Klimaschwankungen führten in Europa zu historischen Umwälzungen. ….
Sehr beeindruckend, wie kalt es war. Und heute? Alles Mädchen!
Ohne hier auf die Einzelheiten einzugehen: Die Grundlage des Problems ist, daß zwar „Differentialgleichung wie die Navier-Stokes-Gleichungen hilfreich sein können“, sie aber oft entweder die Realität nicht genau genug beschreiben, oder sogar prinzipiell mathematisch nicht lösbar sind. Das ist auch nicht mit besseren oder genaueren Computern zu ändern. Die dann notwendigen Näherungslösungen haben natürlich das beschriebene Computerproblem.
Die Auswirkungen sieht man an jedem Wetterbericht, der nach wenigen Tagen ungenau wird. Manche Wetterseiten können auch die Ergebnisse mehrerer Modelle im Zeitablauf zeigen, da sieht man gut, wie die Ergebnisse trotz gleicher Startwerte schnell auseinanderlaufen. Gelegentlich wird dann versucht, das Ergebnis zu „verbessern“, indem man Grenzen einbaut: etwa eine Minimal- oder Maximaltemperatur oder eine maximale Größe einer Veränderung. Das sieht dann besser aus, ein wirklich gutes Modell sollte das aber nicht brauchen.
Wenn man es korrekt macht, ist der beste Test aber immer noch, einen gut bekannten Startwert in der Vergangenheit zu nehmen und zu schauen, ob das Modell (ohne weitere Angleichungen, etwa durch Beobachtungsdaten in der Zwischenzeit, natürlich!) die aktuelle Situation richtig beschreibt. Das geht eigentlich immer schief…
Ein hoch aufgelöstes Chaos bleibt Chaos – und wer Szenarien als Wahrheit verkauft, verschleiert die Natur der Wissenschaft. Viele Institute für Klimaforschung greifen solche Studien auf, reduzieren die komplexen Unsicherheiten auf scheinbar eindeutige Botschaften und vermitteln den Eindruck, Klimamodelle seien bewiesen.
Chaos und Komplexität: Die Grenzen der Berechenbarkeit
Der Schmetterlingseffekt ist mehr als eine Metapher. In komplexen Systemen wie dem Klima können kleinste Änderungen große Auswirkungen haben. Wetter ist chaotisch, Klima ist statistisch – doch auch Statistik hat ihre Grenzen.
Die Frage, ob es im bayerischen Tutzing im Jahr 2040 noch Schnee geben wird, ist prinzipiell unbeantwortbar. Modelle können Trends simulieren, aber keine Ereignisse. Die Zukunft bleibt ein Nebel, durch den wir mit Taschenlampen irren.
Das Klimasystem ist ein nichtlineares, chaotisches Gefüge. Kleine Unterschiede in den Anfangsbedingungen erzeugen große Unterschiede im Wetterverlauf. Während der langfristige Trend für die Wissenschaft durch externe Antriebe wie Treibhausgase dominiert wird, bleibt die interne Variabilität eine Quelle signifikanter Unsicherheit – besonders für regionale Projektionen.
Klimamodelle erzeugen keine deterministischen Vorhersagen, sondern Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Das liegt daran, dass sowohl die interne Variabilität des Klimasystems als auch die zukünftigen Emissionspfade nicht exakt bekannt sind. Die Modelle berechnen daher Ensembles möglicher Entwicklungen, deren Streuung ein integraler Bestandteil der wissenschaftlichen Aussage ist.
Jedes Klimamodell enthält strukturelle Unsicherheiten, die aus Vereinfachungen, Parametrisierungen und begrenzter räumlicher Auflösung entstehen. Diese Unsicherheiten führen dazu, dass verschiedene Modelle systematisch unterschiedliche Ergebnisse liefern – manche simulieren bestimmte Prozesse tendenziell wärmer, andere kühler. Die Klimaforschung begegnet diesem Problem durch Multi Modell Ensembles, die die Bandbreite möglicher systematischer Fehler sichtbar machen.
In einer Welt, die sich rasant verändert, wächst das Bedürfnis nach Orientierung. Klimamodelle scheinen dieses Bedürfnis zu erfüllen. Sie verwandeln physikalische Gleichungen, historische Daten und Annahmen über menschliches Verhalten in Szenarien, die wie Prognosen wirken. Doch je genauer man hinsieht, desto deutlicher zeigt sich: Die Illusion der Vorhersage ist ein Produkt unserer Sehnsucht, nicht der Wissenschaft.
Modelle sind keine Orakel. Sie sind Karten eines Terrains, das sich ständig wandelt. Sie zeigen nicht die Zukunft, sondern einen Möglichkeitsraum – ein Ensemble von Pfaden, die die Erde unter bestimmten Annahmen nehmen könnte. Die Sehnsucht nach Gewissheit verwandelt diese Pfade jedoch oft in scheinbar eindeutige Vorhersagen. Genau hier beginnt die Verwechslung von Wissenschaft und Wunschdenken.
Sehr gut beschrieben ! Kompliment. 👍🏼
Ein hoch aufgelöstes Chaos bleibt Chaos – und wer Szenarien als Wahrheit verkauft, verschleiert die Natur der Wissenschaft. Viele Institute für Klimaforschung greifen solche Studien auf, reduzieren die komplexen Unsicherheiten auf scheinbar eindeutige Botschaften und vermitteln den Eindruck, Klimamodelle seien bewiesen.
Chaos und Komplexität: Die Grenzen der Berechenbarkeit
Der Schmetterlingseffekt ist mehr als eine Metapher. In komplexen Systemen wie dem Klima können kleinste Änderungen große Auswirkungen haben. Wetter ist chaotisch, Klima ist statistisch – doch auch Statistik hat ihre Grenzen.
Die Frage, ob es im bayerischen Tutzing im Jahr 2040 noch Schnee geben wird, ist prinzipiell unbeantwortbar. Modelle können Trends simulieren, aber keine Ereignisse. Die Zukunft bleibt ein Nebel, durch den wir mit Taschenlampen irren.
Das Klimasystem ist ein nichtlineares, chaotisches Gefüge. Kleine Unterschiede in den Anfangsbedingungen erzeugen große Unterschiede im Wetterverlauf. Während der langfristige Trend für die Wissesnchaft durch externe Antriebe wie Treibhausgase dominiert wird, bleibt die interne Variabilität eine Quelle signifikanter Unsicherheit – besonders für regionale Projektionen.
Klimamodelle erzeugen keine deterministischen Vorhersagen, sondern Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Das liegt daran, dass sowohl die interne Variabilität des Klimasystems als auch die zukünftigen Emissionspfade nicht exakt bekannt sind. Die Modelle berechnen daher Ensembles möglicher Entwicklungen, deren Streuung ein integraler Bestandteil der wissenschaftlichen Aussage ist.
Jedes Klimamodell enthält strukturelle Unsicherheiten, die aus Vereinfachungen, Parametrisierungen und begrenzter räumlicher Auflösung entstehen. Diese Unsicherheiten führen dazu, dass verschiedene Modelle systematisch unterschiedliche Ergebnisse liefern – manche simulieren bestimmte Prozesse tendenziell wärmer, andere kühler. Die Klimaforschung begegnet diesem Problem durch Multi Modell Ensembles, die die Bandbreite möglicher systematischer Fehler sichtbar machen.
In einer Welt, die sich rasant verändert, wächst das Bedürfnis nach Orientierung. Klimamodelle scheinen dieses Bedürfnis zu erfüllen. Sie verwandeln physikalische Gleichungen, historische Daten und Annahmen über menschliches Verhalten in Szenarien, die wie Prognosen wirken. Doch je genauer man hinsieht, desto deutlicher zeigt sich: Die Illusion der Vorhersage ist ein Produkt unserer Sehnsucht, nicht der Wissenschaft.
Modelle sind keine Orakel. Sie sind Karten eines Terrains, das sich ständig wandelt. Sie zeigen nicht die Zukunft, sondern einen Möglichkeitsraum – ein Ensemble von Pfaden, die die Erde unter bestimmten Annahmen nehmen könnte. Die Sehnsucht nach Gewissheit verwandelt diese Pfade jedoch oft in scheinbar eindeutige Vorhersagen. Genau hier beginnt die Verwechslung von Wissenschaft und Wunschdenken.
Bevor aus der Divergenz zweier als nahezu identisch angenommener Anfangszustände auf chaotische Anfangswertempfindlichkeit des realen Systems geschlossen werden kann, muss begründet werden, dass die für seine weitere Entwicklung relevanten Freiheitsgrade hinreichend vollständig bestimmt wurden. Andernfalls kann die Divergenz ebenso Ausdruck unseres Irrtums sein, die verglichenen Zustände für physikalisch nahezu identisch gehalten zu haben.
Die Divergenz ist Ausdruck unserer gravierenden Erkenntnisslücken, oder?
EIKE_2026-09-17_ein-zirkelschluss-bis-ins-unendliche
Mein Kommentar dazu:
Sehr gut, das sehe ich genauso.
Das ist die Folge,
wenn man den Hauptverursacher des natürlichen Klimawandel,
das Sonnensystem nicht berücksichtigt.
Siehe dazu:
https://eike-klima-energie.eu/2024/07/07/die-klima-zyklen-sind-planeten-gemacht-vorbestimmt-und-konstant/
und
SUN_SYSTEM_ECC_1943AD_2026AD.JPG
Schematische Darstellung des Sonnensystem ECC_1943AD für das Jahr 2026.
Durch die Zahlen meiner Simulation des natürlichen Klimawandels im Zeitraum 1943 bis 2107,
weiss ich, dass die sog. Energiewende und Dekarbonisierung grober Unfug ist.
Das mit dem Treibhauseffekt kann daher nicht stimmen:
„Im Sommer 1988 hielt der NASA-Wissenschaftler James Hansen seine
inzwischen berüchtigte Aussage vor dem US-Kongress und erklärte:
„Der Treibhauseffekt ist nachgewiesen und verändert unser Klima
bereits jetzt.“
Denn der natürliche Klimawandel wird von der Sonne und ihren Planeten verursacht.
Kohle und die Kohlenwasserstoffe wie Erdgas (Methan),
Kerosin (praktisch Diesel) und Benzin haben daher
nicht den geringsten Einfluss.
Die Rechen-Ergebnisse:
In der NH nimmt der Energie-Fluss von
ECCE_SE_MAXA (2023/9) == 95,532 bis
ECCE_SE_MINR (2100/3) == -21,337 ab.
Abnahme der „Beleuchtungs-Stärke“ (Energie).
Ab dem Jahr 2028 == 78,668 sollte man in der NH die Abkkühlung deutlich merken.
Wie schrieb schon Prof. Gerlich vor 30 Jahren:
Die physikalischen Grundlagen des Treibhauseffektes
Ceterum censeo:
Damit ist alles gesagt.
Exakt. 👍🏼…….ein Geschäftsmodell für die Gierigen und ein Narrativ für die geistig Armen.