Neue Studie: Zusammenhang zwischen UHI bzw. Energieverbrauch und langzeitlichen Temperaturänderungen in China

Bild rechts: aus der Studie – Karte des Energieverbrauchs in China
Eckpunkte
1) Temperaturtrends korrelieren mit der Intensität menschlicher Aktivität.
2) Lokale Erwärmung hängt sehr stark vom Energieverbrauch in urbanen Gebieten ab.
3) Die lokalen Auswirkungen auf Temperaturtrends betragen 0,14°C bis 0,25°C pro Dekade.
Eine empirische Studie zum Einfluss menschlicher Aktivität auf Langfristige Temperaturänderungen in China: Perspektive aus dem Energieverbrauch
Yan Li, Key Laboratory for Earth Surface Processes, Peking University, Ministry of Education, Beijing, China, College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing, China
Xinyi Zhao, Key Laboratory for Earth Surface Processes, Peking University, Ministry of Education, Beijing, China, College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing, China
Abstract: (Fettdruck und Absatzformatierung von Watts)
Menschliche Aktivität trägt bedeutend zu lokalen Temperaturänderungen bei, vor allem in städtischen Gebieten. Hier wird der Energieverbrauch als Index des vom Menschen verursachten thermischen Antriebs behandelt. Die Beziehung zwischen Energieverbrauch und Temperaturänderung wird in China durch die OMR-Methode analysiert (OMR = Observation Minus Reanalysis). Temperaturtrends aus Beobachtung, Neuanalyse und OMR werden aus den meteorologischen Aufzeichnungen abgeschätzt sowie aus der Temperatur in 2 m Höhe der NCEP/NCAR-Neuanalyse 1 für den Zeitraum 1979 bis 2007.
Es wurde ein räumliches Darstellungsschema entwickelt, basierend auf der räumlichen und zeitlichen Beziehung zwischen Energieverbrauch und Bruttoinlandsprodukt (Gross Domestic Production GDP), um eine räumliche Verteilung des Energieverbrauchs in China im Jahr 2003 zu ermitteln. Eine positive Beziehung zwischen Energieverbrauch und OMR-Trends findet sich in Gebieten mit hohem und mittlerem Energieverbrauch. Die OMR-Trends nehmen mit der Abnahme menschlicher Aktivität um 0,20°C pro Dekade bei hohem und um 0,13°C bei mittlerem Energieverbrauch ab.
44 Stationen in Regionen mit hohem Energieverbrauch und den stärksten menschlichen Einflüssen wurden ausgewählt, um den Einfluss einer räumlichen Verteilung des Energieverbrauchs auf Temperaturänderungen zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass der menschliche Einfluss auf Temperaturtrends sehr stark von der räumlichen Verteilung des Energieverbrauchs abhängt. OMR-Trends nehmen vom Zentrum des hohen Energieverbrauchs zur Umgebung ab (von 0,26°C auf 0,04°C pro Dekade) und verstärken sich wieder, wenn sich die Gebiete mit hohem Energieverbrauch ausdehnen (von 0,14°C auf 0,25°C pro Dekade).
JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH, VOL. 117, D17117, 12 PP., 2012
doi:10.1029/2012JD018132
Eine der Schlüsselpassagen, die Dr. Pielke beleuchtet hatte, ist Folgende:
Neben den Einflüssen des Landverbrauchs auf das Klima spielt auch der durch menschliche Aktivitäten induzierte thermische Einfluss eine wichtige Rolle und sollte nicht ignoriert werden. Eine davon ist die Freisetzung von Wärme durch den Energieverbrauch. Viele Studien haben gezeigt, dass anthropogene Wärme für die Bildung einer UHI wichtig ist. Simulationsergebnisse einer Fallstudie in Philadelphia legen nahe, dass anthropogene Wärme zu einer um 2 bis 3°C höheren Nachttemperatur im Winter führt (Fan und Sailor 2005).
Hier folgt eine der Graphiken aus der Studie. Sie zeigt die Gebiete mit höchstem Energieverbrauch und Orte mit meteorologischen Stationen :

Hier folgt eine Darstellung der Temperatur von Nanjing (in der roten Zone an der Küste) von NASA GISS. Sie zeigt einen nahezu flachen Trend bis 1990. Offensichtlich fanden die Stationsdaten danach keinen Eingang zu GISS, aber was für ein Unterschied, als das später doch wieder der Fall war:

http://data.giss.nasa.gov/cgi-bin/gistemp/gistemp_station.py?id=205582380000&data_set=14&num_neighbors=1
Im Vergleich dazu das Beispiel von Fuzhou, auch an der Küste, aber nicht in der roten Zone des Energieverbrauchs:

http://data.giss.nasa.gov/cgi-bin/gistemp/gistemp_station.py?id=205588470000&data_set=14&num_neighbors=1
Aus der Schlussfolgerung:
Unsere Ergebnisse zeigen, dass es zu einer signifikanten Erwärmung an den meisten Stationen in China gekommen ist und dass die Größenordnung dieser Erwärmung eng mit dem Energieverbrauch korreliert, welcher die Intensität menschlicher Aktivitäten repräsentiert. In der Gruppe mit hohem und mittlerem Energieverbrauch nehmen die OMR-Trends mit der Abnahme des Energieverbrauchs ab. Die OMR-Trends bei hohem und mittlerem Energieverbrauch betragen jeweils 0,20°C bzw. 0,13°C pro Dekade. Die stärkere Erwärmung wird an Stationen mit hohem Energieverbrauch beobachtet, normalerweise in oder bei Städten. Folglich ist die starke Erwärmung mehr eine Folge eines lokalen thermischen Antriebs aufgrund menschlicher Aktivitäten.
Es scheint, dass Stationen, die zur Gruppe mit hohem und mittlerem Energieverbrauch gehören, nach dieser Studie erkennbar von menschlichen Aktivitäten beeinflusst werden. Wie De Laat (2008) gezeigt hat, kann die durch den Energieverbrauch freigesetzte anthropogene Wärme sehr gut zu den beobachteten Temperaturänderungen beigetragen haben. Folglich sollte man den Einfluss menschlicher Aktivität auf Aufzeichnungen der Temperatur in Vergangenheit und Zukunft viel mehr beachten.
Unter dem Strich: Der Energieverbrauch spielt eine Rolle, der UHI und die Art der Umgebung auch. Stationen, die von all diesen Einflüssen frei sind, sollten die Basis von Temperaturaufzeichnungen sein. NCDC hat diesem Punkt bereits Rechnung getragen, indem es das Climate Reference Network ins Leben gerufen hat, dass die Freiheit von diesen Einflüssen garantieren soll.
Anthony Watts
Link: http://wattsupwiththat.com/2012/10/02/a-new-paper-showing-how-uhi-and-energy-consumption-are-linked-to-long-term-temperature-change-in-china/
Übersetzt von Chris Frey EIKE




NOAA zeigt 36% mehr Eis als während des Minimums 2007

Die türkis gefärbten Flächen im Bild rechts deuten auf Eis im Jahr 2012 hin, dass 2007 nicht vorhanden war. Die violetten Flächen bedeuten das Gegenteil.

http://www.natice.noaa.gov/pub/ims/ims_gif/DATA/cursnow_alaska.gif

http://www.natice.noaa.gov/pub/ims/ims_gif/ARCHIVE/AK/2007/ims2007265_alaska.gif

Passive Mikrowellen-Messungen können große Gebiete mit Eisbedeckung nicht erkennen, weil ein früher Wintersturm das Eis in Stücke gebrochen hat, was die Satelliten nicht detektieren können. Die Alarmisten geraten in Jubel-Hysterie – basierend auf Müll-Daten.

Link: http://stevengoddard.wordpress.com/2012/08/25/noaa-showing-35-more-ice-than-the-2007-minimum/

Übersetzt von Chris Frey EIKE 




CO2 folgt der Temperatur „um höchstens ein paar hundert Jahre“ belegen neue Forschung in der Antarktis:

„Unsere Analysen von Eisbohrkernen aus dem Eisschild der Antarktis zeigen, dass die CO2-Konzentration in der Atmosphäre dem Anstieg der Temperaturen in der Antarktis sehr eng folgt und höchstens um ein paar hundert Jahre versetzt ist“. – Sune Olander Rasmussen

Abbildung 2: Histogramme für die zwei Methoden der Bestimmung der Verzögerung, mit der das atmosphärische CO2 auf Temperaturänderungen in der Antarktis reagiert (direkte und abgeleitete Korrelation) unter Verwendung jedes einzelnen der beiden CO2-Datensätze (der Stationen Byrd und Siple Dome). Die grauen Hintergrund-Histogramme basieren auf dem vollständigen Komposit der Proxy-Temperatur, die gleiche wie in Abbildung 1b. Die überlagerten Kurven zeigen die korrespondierenden Verzögerungs-Histogramme, wenn man im Gegenzug jede der 5 Aufzeichnungen von der Proxy-Temperatur ausschließt: Ausschluss von Siple (rot), Ausschluss von Law Dome (grün), Ausschluss von Byrd (blau), Ausschluss von EDML (türkis) und Ausschluss von Talos Dome (violett)
Von der University of Copenhagen – Rise in temperatures and CO2 follow each other closely in climate change
Die größte Klimaänderung, die die Welt während der letzten 100 000 Jahre erlebt hat, war der Übergang von der Eiszeit zu einer warmen Zwischeneiszeit. Neue Forschungen am Niels Bohr Institut an der University of Copenhagen deuten darauf hin, dass im Gegensatz zu früheren Ansichten der Anstieg der Temperatur und der Anstieg des atmosphärischen CO2-Gehaltes zeitlich eng aufeinander folgen. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Climate of the Past veröffentlicht.
In einem wärmeren Klima ist der atmosphärische CO2-Gehalt von Natur aus höher. Das Gas CO2 (Kohlendioxid) ist ein Treibhausgas, das die Wärmestrahlung vom Erdboden absorbiert und die Erde folglich warm hält. Bei Verschiebungen zwischen Eiszeiten und Zwischeneiszeiten hilft der atmosphärische CO2-Gehalt dabei, die natürlichen Klimavariationen zu verstärken.
Ursprünglich hatte man gedacht, dass – als die Temperatur am Ende der Eiszeit vor etwa 19 000 Jahren zu steigen begann – die Zunahme des CO2-Gehaltes in der Atmosphäre mit einer Verspätung bis zu 1000 Jahren erfolgt.
„Unsere Analysen von Eisbohrkernen aus dem Eisschild der Antarktis zeigen, dass die CO2-Konzentration in der Atmosphäre dem Anstieg der Temperaturen in der Antarktis sehr eng folgt und höchstens um ein paar hundert Jahre versetzt ist“, erklärt Sune Olander Rasmussen, Assistenzprofessor und Koordinator am Centre for Ice and Climate at the Niels Bohr Institute at the University of Copenhagen.
 
Ein Eisbohrkern aus der Tiefbohrung durch den Eisschild in Law Dome in der Antarktis.
Die wichtige Rolle der Tiefsee
Die Forschungen, die in Zusammenarbeit mit Forschern von der University of Tasmania in Australien durchgeführt worden sind, basieren auf Messungen von Eisbohrkernen aus fünf Bohrlöchern durch den Eisschild in der Antarktis. Der Eisschild bildete sich aus Schnee, der nicht mehr abschmolz, sondern Jahr für Jahr weiter anwuchs, wodurch das Ganze allmählich zu einer Kilometer dicken Eisschicht zusammen gepresst worden ist. Während dieser Kompression wurden Luftbläschen zwischen den Schneeflocken eingeschlossen, so dass das Eis als Folge davon winzige Bestandteile der historischen Atmosphäre enthält. Die Zusammensetzung des Eises gibt auch Aufschluss über die Temperatur zum Zeitpunkt des Schneefalls, so dass das Eis ein Archiv für vergangene Klimate und die Zusammensetzung der Atmosphäre ist.
„Die Eisbohrkerne zeigen eine fast synchrone Beziehung zwischen der Temperatur in der Antarktis und dem atmosphärischen CO2-Gehalt, und dies legt nahe, dass die Prozesse in der Tiefsee um die Antarktis eine wichtige Rolle bei der CO2-Zunahme spielen“, erklärt Sune Olander Rasmussen.

Abbildung 1: Die Forschungsergebnisse zeigen, dass die CO2-Konzentration in der Atmosphäre der Temperatur in der Antarktis eng folgt, und zwar während der gesamten Verschiebung von der Eis- zur Zwischeneiszeit während der Periode vor 19 000 bis 11 000 Jahren vor heute. Die grüne Kurve zeigt die Temperatur aus Messungen von den 5 in der Karte markierten Eisbohrkernen. Die rote und blaue Kurve zeigen den atmosphärischen CO2-Gehalt in den Luftblasen innerhalb der Bohrkerne der beiden Bohrungen in Siple Dome (rot) und Byrd (blau). Die Analyse zeigt, dass die CO2-Konzentration der Temperaturzunahme mit einer Verzögerung von nicht mehr als einigen hundert Jahren folgt. Dass die CO2-Konzentration in der Atmosphäre der antarktischen Temperatur so eng nachfolgt bedeutet, dass Prozesse im Ozean rund um die Antarktis eine wichtige Rolle beim CO2-Anstieg spielen.
Rasmussen erklärt: eine der Theorien lautet, dass es bei einer Erwärmung der Antarktis stärkere Winde über dem Südlichen Ozean gibt und dass diese Winde mehr Wasser aus tiefen Schichten im Ozean an die Oberfläche befördert, und zwar aus Tiefen, in denen es einen hohen CO2-Gehalt gibt infolge all der kleinen Organismen, die absterben, auf den Meeresboden absinken und verrotten. Starke Winde über den Südlichen Ozeanen bringt die Zirkulation im Ozean mehr dieses CO2-angereicherten Tiefenwassers an die Oberfläche, und ein Teil davon entweicht in die Atmosphäre. Dieser Prozess ist das Bindeglied zwischen Temperatur und CO2, und die neuen Ergebnisse zeigen, dass diese Verbindung viel enger als gedacht ist und schneller als früher geglaubt erfolgt.
Einfluss auf das Klima
Die globale Temperatur hat sich aus natürlichen Gründen geändert, und zwar infolge sich verändernder Solarstrahlung aufgrund der Variationen der Erdumlaufbahn um die Sonne sowie der Neigung und Orientierung der Erdachse. Diese sind als die Milankovich-Zyklen bekannt und ereignen sich etwa alle 100 000, 42 0000 und 22 000 Jahre. Dies sind die Zyklen, die dafür sorgen, dass das Erdklima zwischen langen Eiszeiten von etwa 100 000 Jahren und warmen Zwischeneiszeiten von etwa 10 000 bis 15 000 Jahren hin und her pendelt. Die natürliche Erwärmung des Klimas wurde durch den zunehmenden CO2-Gehalt verstärkt.
„Heute beobachten wir, dass die Menschheit dafür gesorgt hat, dass der CO2-Gehalt in der Atmosphäre während der letzten 150 Jahre genau so stark gestiegen ist wie in den 8000 Jahren während des Übergangs von der letzten Eiszeit in die gegenwärtige Zwischeneiszeit, und das kann das Erdklima aus dem Gleichgewicht bringen“, erklärt Sune Olander Rasmussen und fügt hinzu: „Darum ist es sogar noch wichtiger, dass wir besser verstehen, welche Prozesse für Klimaänderungen in der Vergangenheit sorgten, weil die gleichen Prozesse auch heute zusätzlich zu den anthropogenen Prozessen wirken können, die wir heute erleben. In dieser Hinsicht hilft uns das Klima der Vergangenheit zu verstehen, wie die verschiedenen Teilaspekte des Klimasystems miteinander wechselwirken und was wir in Zukunft erwarten können“.

Verstärkte Bedingungen für die Zeitverzögerung zwischen der antarktischen Temperatur und CO2 ausgangs der letzten Eiszeit
J. B. Pedro1,2, S. O. Rasmussen3, and T. D. van Ommen2,4
1Antarctic Climate & Ecosystems Cooperative Research Centre, University of Tasmania, Hobart, Tasmania, Australia
2Institute of Marine and Antarctic Studies, University of Tasmania, Hobart, Tasmania, Australia
3Centre for Ice and Climate, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark
4Australian Antarctic Division, Kingston, Tasmania, Australia
Abstract: Antarktische Eisbohrkerne liefern klare Beweise für eine enge Kopplung zwischen Variationen der antarktischen Temperatur und der atmosphärischen CO2-Konzentration während der Eis-/Zwischeneiszeitzyklen seit mindestens 8000 Jahren. Präzise Informationen des Timings zwischen CO2- und Temperaturänderungen können dabei helfen, unser Verständnis der dieser Kopplung zugrunde liegenden Prozesse zu vertiefen. Hier konzentrieren wir uns auf das Ende der letzten Eiszeit vor 19 000 bis 11 000 Jahren, einem Zeitraum, in dem die CO2-Konzentrationen um etwa 80 ppmv und die antarktische Temperatur um etwa 10°C gestiegen ist. Schöpft man einen kürzlich entwickelte Proxy für die regionale Temperatur der Antarktis aus, abgeleitet aus fünf Bohrkernen nahe der Küste und zwei Bohrkernen mit hoher Präzision bei der Datierung des CO2-Gehaltes, zeigen wir, dass die CO2-Zunahme wahrscheinlich der Zunahme der antarktischen Temperatur um weniger als 400 Jahre hinterher lief und dass sogar ein kurzes Vorauseilen der CO2-Zunahme gegenüber der Temperaturzunahme nicht ausgeschlossen werden kann. Dieses Ergebnis, das für beide CO2-Aufzeichnungen gilt, impliziert eine schnellere Kopplung zwischen Temperatur und CO2 als ursprünglich geschätzt, war man doch von einer Verschiebung bis zu einem Millenium ausgegangen.
Final Revised Paper (PDF, 463 KB)   Discussion Paper (CPD)
Citation: Pedro, J. B., Rasmussen, S. O., and van Ommen, T. D.: Tightened constraints on the time-lag between Antarctic temperature and CO2 during the last deglaciation, Clim. Past, 8, 1213-1221, doi:10.5194/cp-8-1213-2012, 2012.
Link: http://wattsupwiththat.com/2012/07/23/new-research-in-antarctica-shows-co2-follows-temperature-by-a-few-hundred-years-at-most/
Übersetzt von Chris Frey EIKE




Neue Studie: Die Hälfte der globalen Erwärmung kommt aus der Homogenisierung von Wetterstationsdaten


Übersetzungen der Bildinschriften:
Results (Ergebnisse):

Bei zwei Drittel aller untersuchten Stationen erzeugte der Homogenisierungsprozess zunehmende positive Temperaturtrends, abnehmende negative Trends oder Veränderungen des Trends von negativ zu positiv.

Das zu erwartende Verhältnis müsste ½ sein.
Die Homogenisierung hat die Abschätzung der globalen Temperaturzunahme verstärkt.

Hier kommt der Punkt, den ich wirklich liebe: an 67% der untersuchten Wetterstationen wurden fragwürdige Anpassungen der Rohdaten vorgenommen. Dies führte zu:

„…verstärkten positiven Trends, abgeschwächten negativen Trends oder Trends, die von negativ zu positiv geändert wurden“, während „das zu erwartende Verhältnis 1 zu 2 sein müsste (50%)“.

Und…

„die bis heute angewandten Praktiken der Homogenisierung sind hauptsächlich statistisch und nicht gut durch Experimente belegt. Sie werden nur selten durch Metadaten gestützt. Man kann sagen, dass sie oft zu falschen Ergebnissen führen: natürliche Erscheinungen hydroklimatischer Zeitreihen werden als Fehler betrachtet und angepasst“.

Das Abstract der Studie und meine hilfreiche Visualisierung der Daten-Homogenisierung folgt hier:

Untersuchung der Methoden für hydroklimatische Datenhomogenisierung

Steirou, E., and D. Koutsoyiannis, Investigation of methods for hydroclimatic data homogenization, European Geosciences Union General Assembly 2012, Geophysical Research Abstracts, Vol. 14, Vienna, 956-1, European Geosciences Union, 2012.
Wir untersuchen die angewendeten Methoden zur Anpassung von Inhomogenitäten von Temperatur-Zeitreihen im Zeitraum der letzten 100 Jahre. Basierend auf einer systematischen Studie der wissenschaftlichen Literatur klassifizieren und evaluieren wir beobachtete Inhomogenitäten in historischen und aktuellen Zeitreihen ebenso wie die entsprechenden Methoden. Es stellt sich heraus, dass diese Methoden hauptsächlich statistischer Natur sind, nicht gut durch Experimente gerechtfertigt sind und nur selten von Metadaten gestützt werden. In vielen der untersuchten Fälle sind die vorgeschlagenen Korrekturen nicht einmal statistisch signifikant.
Aus der globalen Datenbasis GHCN-Monthly Version 2 untersuchen wir alle Stationen, die sowohl Roh- als auch adjustierte Daten enthalten, die bestimmten Kriterien der Kontinuität und Verteilung über den Globus entsprechen. Wegen der großen Zahl verfügbarer Stationen in den USA wurden die Stationen nach geeigneten Beispielen ausgewählt. Insgesamt haben wir 181 Stationen weltweit analysiert. Für diese Stationen berechneten wir die Differenzen zwischen den angepassten und nicht-angepassten linearen 100-Jahre-Trends. Es stellte sich heraus, dass in zwei Drittel aller Fälle die Homogenisierungs-Prozedur die positiven Temperaturtrends hat weiter zunehmen, die negativen Temperaturtrends abnehmen lassen.
Eine der gebräuchlichsten Methoden zur Homogenisierung, ‚SNHT for single shifts‘ war auf synthetische Zeitreihen mit bestimmten statistischen Charakteristiken angewendet worden, gelegentlich mit Verschiebungen (offsets). Die Methode war befriedigend, wenn man sie auf normal verteilte unabhängige Daten anwendet, aber nicht auf Daten mit einer langzeitlichen Persistenz.
Obige Ergebnisse lassen einige Zweifel bei der Verwendung von Homogenisierungs-Verfahren aufkommen und deuten darauf hin, dass der globale Temperaturanstieg im vorigen Jahrhundert zwischen 0,4°C und 0,7°C lag, wobei diese zwei Werte aus Roh- und adjustierten Daten abgeleitete Schätzungen sind.

Schlussfolgerungen

1. Die Homogenisierung ist erforderlich, um Fehler in klimatischen Zeitreihen zu entfernen.
2. Die bis heute verwendeten Methoden der Homogenisierung sind hauptsächlich statistischer Natur, nicht gut durch Experimente belegt und selten durch Metadaten gestützt. Man kann zeigen, dass sie oftmals zu falschen Ergebnissen führen: natürliche Erscheinungen in hydroklimatischen Zeitreihen werden als Fehler angesehen und korrigiert.
3. Während die Homogenisierung erreichen soll, dass die bestehenden vieljährigen Trends im gleichen Verhältnis zu- oder abnehmen sollen, ist es in Wirklichkeit so, dass in 2/3 aller Fälle der Trend nach der Homogenisierung zunimmt.
4. Obige Ergebnisse wecken Zweifel an den Methoden der Homogenisierung und deuten darauf hin, dass die globale Temperaturzunahme während des vorigen Jahrhunderts kleiner als 0,7°C bis 0,8°C ist.
5. Es ist eine neue Homogenisierungspraxis erforderlich, die auf Experimenten, Metadaten und besserer Erfassung der stochastischen Charakteristika hydroklimatischer Zeitreihen basiert.
Mehr dazu hier

h/t to “The Hockey Schtick” and Indur Goklany
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Hier folgt ein anschauliches Beispiel, den Homogenisierungsprozess anschaulich zu machen. Man stelle ihn sich wie die Messung der Verschmutzung von Wasser vor. Hier folgt eine einfache Tafel mit einer Qualitätsbewertung von CRN-Stationen (CRN station quality ratings) und wie das aussehen könnte, wenn man die Trübung durch Wasserverschmutzung mit einer Bewertung von 1 bis 5 (beste <-> schlimmste Note) versieht:

Bei der Homogenisierung werden die Daten gegen nahe gelegene Nachbarstationen innerhalb eines bestimmten Radius’ gewichtet. Und so könnte eine Station mit der Wertung „1“ mit den Daten benachbarter Stationen verschmutzt werden und mit einem neuen Wert aufwarten, „2,5“. Selbst Einzelstationen können viele andere Stationen bei den Homogenisierungs-Methoden von GISS und NOAA beeinflussen, denen die Bodentemperaturen in den USA  hier und hier unterzogen werden.

In obiger Karte wird eine Glättung durch Homogenisierung angebracht, indem Stationen neben Stationen mit Fragezeichen gewichtet werden. Was würden Sie hinsichtlich der Werte (der Trübung) erwarten? Und wie nah wären diese zwei Werte an den fraglichen beiden Stationen, je eine an der Ost- und an der Westküste? Jeder Wert läge näher an einem geglätteten zentralen Mittel, das auf der Wertung der benachbarten Stationen basiert.
Aktualisierung: Steve McIntyre stimmt dem in einem neuen Beitrag zu, wenn er schreibt:

Wenn schließlich Referenzinformationen benachbarter Stationen verwendet werden, tendiert der Prüfgegenstand dazu, Anpassungsfehler zu erzeugen: das „schlimmer-Nachbar-Problem“. In diesem Falle wurden die Klimasignale nach der Anpassung bei benachbarten Stationen immer ähnlicher, selbst wenn der mittlere Bias des gesamten Netzwerkes nicht reduziert worden ist.  

Gepostet von Anthony Watts
Link: http://wattsupwiththat.com/2012/07/17/new-paper-blames-about-half-of-global-warming-on-weather-station-data-homgenization/
Übersetzt von Chris Frey EIKE




Klimamodellresultate nicht besser als Zufallsergebnisse!

Bild rechts: Beispiel von acht Zufallsbewegungen in einer Dimension mit dem Startpunkt 0. Der Plot zeigt die gegenwärtige Position auf der Linie (vertikale Achse) in Abhängigkeit von Zeitschritten (horizontale Achse). Quelle: Wikipedia

Computermodelle scheitern kläglich bei der Vorhersage von Klimaänderungen in einzelnen Regionen.

Aus der Financial Post: Eine Studie aus dem Jahr 2011 im Journal of Forecasting nahm sich einmal den gleichen Datensatz vor und verglich Modellvorhersagen mit der „Zufallsbewegungen (random walk)“-Alternative, die einfach den letzten Wert der Periode an jeder Stelle als Vorhersage des Wertes in der nächsten Periode an dieser Stelle enthielt.
Der Test misst die Summe der Fehler relativ zu den Zufallsbewegungen. Ein perfektes Modell zählt als 0, d. h. es machte keine Fehler. Ein Modell, das nicht besser abschneidet als die Zufallsbewegung erhält die Kennzahl 1. Ein Modell mit einer Wertung größer als 1 lieferte schlechtere Ergebnisse als Raten ohne Informationen. Einfache statistische Modelle ohne Klimatologie oder Physik erhalten typischerweise eine Wertung von 0,8 bis 1, was auf geringe Verbesserungen der Zufallsbewegungen hinweist. In manchen Fällen ergab sich jedoch eine Wertung bis 1,8.
Im Kontrast dazu erzielten die Klimamodelle eine Wertung in einer Bandbreite von 2,4 bis 3,7, was auf ein totales Scheitern hindeutet, gültige Vorhersageinformationen auf regionalem Niveau zu liefern, selbst über lange Zeiträume. Die Autoren kommentieren: „Dies bedeutet, dass die gegenwärtigen (Klima-)Modelle mangelhaft sind hinsichtlich örtlicher dekadischer Prognosen, obwohl sie als Input für politische Entscheidungen benutzt werden“. …
Mehr: http://opinion.financialpost.com/2012/06/13/junk-science-week-climate-models-fail-reality-test/
Zuvor gab es bei WUWT zu diesem Thema Zufallsbewegungen hier etwas:
Ist die globale Temperatur eine Zufallsbewegung?
Aktualisierung: Die Studie  Fildes, R. and N. Kourentzes, 2011: Validation and forecasting accuracy in models of climate change. International Journal of Forecasting. doi 10.1016/j.ijforecast.2011.03.008 ist als PDF hier verfügbar.
Link: http://wattsupwiththat.com/2012/06/14/climate-models-outperformed-by-random-walks/
Übersetzt von Chris Frey EIKE
Man sehe auch hier: 
Klimamodelle und Temperaturrekonstruktionen wollen einfach nicht zusammenpassen: Neue Studie vom Hamburger Max-Planck Institut für Meteorologie