Bewertung der diesjährigen Wetterbe­dingungen in den Tropen der Nord­hemisphäre

geschrieben von Chris Frey | 30. November 2020

Ich sage das jetzt, weil es in meinem Buch „The Weaponization of Weaponization of Weather in the Phony Climate War“ (Die Mobilisierung von Wetter als Waffe im Pseudo-Klimakrieg) einige Kapitel über die Covid-Klimaverknüpfungsstrategie gibt, von der ich wusste, dass sie zum Einsatz kommen würde, als wir das Ende der Covid-Situation erreichten. Aber der Punkt ist, dass diese Leute uns global über das Unheil und die Düsternis nachdenken machen wollen, die der Klimawandel ihrer Meinung nach darstellt.

1) Ja, wir hatten die meisten benannten Stürme im Atlantik. Ich war bei den Namen insgesamt unterdurchschnittlich. Ich hatte. 20 vor der Saison. Aber wir werden weiter unten herausfinden, was in einem Namen steckt, und in diesem Fall gibt es eine Geschichte hinter dem, womit Sie bombardiert werden, die Ihnen nicht erzählt wird. Wo haben wir das bloß schon mal gesehen?

2) Ja, es war das Jahr mit den größten Auswirkungen an der US-Küste (keine Überraschung, da wir ab April eine große Sache daraus gemacht haben).

Sehen Sie sich diese Auswirkungsprognose vom 7. April an. WO SIE GEHEN WÜRDEN, NICHT NUR ZAHLEN*. Niemand sonst hat dies getan, ich bin seit 2014 für Kunden da und wir zeigen es.

[*Dem Übersetzer ist nicht ganz klar, was Bastardi hiermit meint. Vermutung: Er will ausdrücken, dass er nicht nur Zahlen verbreitet, sondern auch gebietsmäßig festlegt, wo es am stärksten wird. Bastardi ist Wettervorhersage-Dienstleister und hat viele Kunden. Anm. d. Übers.]

Nun schauen Sie sich an, was passiert ist. Die Zahlen sind die Phasen der MJO, in denen diese einschlugen, um zu zeigen, dass wir durch die korrekte Vorhersage, dass wir in bestimmten Phasen für die Saison sein würden, die größten Auswirkungen auf die Saison hätten*.

[*Gleiches gilt für diesen Absatz. Vermutung: Die Zahlen geben die Anzahl der Ereignisse an, woraus Bastardi schließt, dass seine korrekte Vorhersage geholfen hat]

3) Der ACE-Index bei. 180 innerhalb unserer ACE-Reihe ab März! Der 10. höchste jemals verzeichnete Wert

Was ist der ACE-Index? Nun, während ich die von mir entwickelte Leistungs- und Wirkungsskala für viel anschaulicher halte, ist der ACE ein weitaus besseres Maß für die Wetterereignisse in den Tropen als die Anzahl der Stürme.

Hier ist eine nette Lektüre dazu.

4)Here is where it gets interesting: and what is being hidden from the public as the weaponization of this for climate change would be neutralized with these facts: The ACE/Storm. Was 6. ranking LAST, DEAD LAST, way back in Last, as far as ACE/Storm in an active season. In fact how bad was it? The AVERAGE ACE/STORM in the other 21 hyper active seasons was 12.! The closest to this year was another mega name year 2005, but that was a respectable 9. That 6 per/storm is in the bottom 25% for any year!

4) Hier wird es interessant: Was der Öffentlichkeit vorenthalten wird ist, dass die Mobilisierung der Stürme als Waffe bzgl. Klimawandel durch diese Fakten neutralisiert wird: Das Verhältnis von ACE pro Sturm* lag an 6. Stelle. Wie schlimm war das nun eigentlich? Das durchschnittliche Verhältnis ACE pro Sturm in den anderen 21 sehr aktiven Jahren lag bei 12! Das Jahr mit der zweithöchsten Zahl von Namen nach diesem Jahr war 2005 mit einem beachtlichen Wert von 9! Diese Zahl 6pro Sturm gehört zu den niedrigsten 25% für jedes Jahr*.

[*Weil dieser Abschnitt sehr frei übersetzt ist, bleibt er oben im Original stehen. Bastardi liebt es offenbar, seine Beiträge recht kryptisch abzufassen. – ACE = Accumulated Cyclone Energy. Unter dem Link oben findet man es ausführlich und m. E. auch nicht tendenziös. Anm. d. Übers.]

Die offensichtliche Schlussfolgerung für jeden objektiven Beobachter lautet: Einige dieser Stürme hätten gar nicht mit Namen versehen werden dürfen oder wären in den vergangenen Jahren nicht benannt worden. Das bedeutet mehr, aber schwächere Stürme. Es ist absolut erstaunlich, dass der ACE/pro Sturm heuer nur halb so groß ist wie der Durchschnitts aller anderen Fälle.

Nebenbei bemerkt: Wir haben gerade ein Jahrzehnt abgeschlossen, in dem wir hinsichtlich der stärksten Ereignisse auf der Saffir-Simpson-Skala seit über 100 Jahren am NIEDRIGSTEN lagen!

Aber es wird noch schlimmer, bis hin zum Hype, sozusagen. Das völlige Ignorieren der mangelnden Aktivität im Pazifikbecken. Ich höre immer wieder global dies und global das, was natürlich nur dann zutrifft, wenn man die Tatsache ignoriert, dass das Gebiet Nummer eins für den ACE so weit unter der Norm lag.

Aber bzgl. der „Waffe“ Stürme wird es noch schlimmer: Ignoriert wird die fehlende Aktivität im Pazifischen Becken. Man hört alles Mögliche über die globale Sturmaktivität, doch gilt das nur, wenn man die Tatsache ignoriert, dass das Gebiet Nummer eins bzgl. des ACE so erheblich unter normal lag: Westpazifik 52%, Ostpazifik 56%.

Zusammen bei beiden liegt der Wert normalerweise bei 426, dieses Jahr wurden 226 verzeichnet. Ergo: Das Becken mit einem vier mal so hohen Durchschnitt wie der Atlantik wurde nur 53% des Normalwertes erreicht. Für die Nordhemisphäre insgesamt war es 80%. Folglich lag der ACE trotz der starken Saison im Atlantik GLOBAL UNTER dem Mittelwert.

Es steht also außer Frage, dass die Auswirkungen der westlichen Hemisphäre eine riesige Blase heißer Luft ist, über den man sprechen sollte. Aber wenn Sie die Perspektive und das Gesamtbild wollen, gibt es viel, was der Idee widerspricht, dass dies ein Beispiel für eine Art atmosphärische Apokalypse ist. Die Natur findet einen Weg, die Dinge auszugleichen, egal wie viel Geld wir aus unserer wirtschaftlichen Lebensader abziehen wollen, um sie zu verändern.

Natürlich scheint die Medaille, die heute umgedreht wird, wenn es darum geht, Ideen voranzutreiben, immer in eine Richtung zu gehen, nämlich Hysterie zu schüren. Kommt Ihnen das bekannt vor?

Autor: Joe Bastardi is a pioneer in extreme weather and long-range forecasting. He is the author of “The Climate Chronicles: Inconvenient Revelations You Won’t Hear From Al Gore — and Others” which you can purchase at the CFACT bookstore. His new book The Weaponization of Weather in the Phony Climate war can be found here: www.phonyclimatewar.com

Link: https://www.cfact.org/2020/11/27/summing-up-the-northern-hemisphere-tropical-season/

Übersetzt von Chris Frey EIKE



Winter 2020/21 – darf es diesmal etwas kälter sein?

geschrieben von Chris Frey | 30. November 2020

1. Die Bauernregeln

2020 verlief der September relativ warm. In solchen Fällen könnte die Regel „Ist der September gelind, bleibt der Winter ein Kind.“ zutreffen. Allerdings zählte dieser September nicht zu den 15 wärmsten in Deutschland; daher ist Vorsicht geboten; zumal sein Luftdruck wegen einer intensiven Tiefdruckphase in der letzten Dekade nur leicht überdurchschnittlich war.

„Ist Martini trüb und feucht, wird gewiss der Winter leicht.“ Um den 10.11.2020 herrschte im Tiefland meist mildes, trübes, trockenes Wetter; am Nordrand der Berge, auf diesen und im Westen war es aber teils sonnig. Wegen der Kalenderreform von 1583 (10 Tage Verschiebung aller Lostage) ist auch die Witterung um den 20.11. beachtenswert, welche trüb-feucht war. „Elisabeth (19.11., diesmal wolkig, Regenschauer, fast normale Temperaturen) sagt an, was der Winter für ein Mann“. „Wie’s Wetter an Kathrein (25.11., diesmal nach Nachtfrost fast normal temperiert, trocken, stellenweise sonnig), so wird es auch im Januar sein.“ Solche Regeln haben nur einen sehr groben Wahrheitswert. Insgesamt trafen auf das Unglücksjahr 2020 auffallend wenige Bauernregeln zu; diese wenigen deuten nur vage auf einen milden bis normalen Winter hin.

[Ausführlich auf das Thema Bauernregeln geht dieser Beitrag ein.]

2. La Nina oder El Nono – was bedeutet das?

Bislang herrschen im Herbst 2020 im tropischen Südost- Pazifik einschließlich der Südamerikanischen Küste deutlich zu niedrige Meeresoberflächentemperaturen; deutliche Merkmale für „La Nina“. Die Aussichten Richtung Winter sind aber noch unklar. Direkte Auswirkungen auf die Winterwitterung in Deutschland lassen sich aus El Nino- oder La Nina-Ereignissen ohnehin kaum ableiten; deshalb sind auch alle im Netz kursierenden Meldungen, es werde „wegen La Nina einen sehr kalten Winter in Deutschland geben“, unseriös!

3. Nachlassende Sonnenaktivität – Menetekel der Abkühlung

Direkte Sonnen- und Infrarotstrahlung schwanken nur wenig, umso mehr aber das solare Magnetfeld, die Teilchenstrahlung („Solarwind“, verantwortlich u.a. für Polarlichter), die Radiostrahlung und die von der oberen Erdatmosphäre weitgehend absorbierte kurzwellige Strahlung (Röntgen, kurzwelliges UV). Sie beeinflussen Wetter und Klima wesentlich; allerdings besteht noch Forschungsbedarf. Die Sonnenfleckenanzahl bildet die Sonnenaktivität grob ab; je mehr Sonnenflecken, desto höher die Sonnenaktivität. Die Sonnenaktivität wirkt auf verschiedenen Zeitskalen; hierzu wird intensiv geforscht. Im Jahr 2019 war die Fleckenzahl sehr gering; oftmals blieb die Sonne völlig fleckenlos, was Kältewellen in den kommenden Monaten begünstigen könnte, aber nicht zwangsläufig muss.

Dem noch intensiven 23. folgte der schwache 24. SCHWABE- Zyklus; und aktuell beginnt der ebenfalls sehr schwache 25. SCHWABE-Zyklus; im November 2020 zeigten sich aber erstmals wieder recht zahlreiche Sonnenflecken.

Das Minimum zwischen den Zyklen 24 und 25 trat also zwischen Herbst 2019 und Frühherbst 2020 ein und zog sich damit sehr lange hin. Das solare Verhalten ähnelt damit dem des DALTON-Minimums im frühen 19. Jahrhundert; einer Kaltphase, die aber auch durch eine ungewöhnlich hohe vulkanische Tätigkeit begünstigt wurde (u.a. Tambora-Ausbruch). Der Winter 2020/21 ist der siebente nach dem Maximum des SCHWABE-Zyklus. Die 12 Vergleichswinter seit 1881/82 liegen mit etwa +0,1°C etwas unter dem Wintermittel des gesamten Zeitraumes 1881/82 bis 2019/20, das etwa 0,3°C beträgt. Von diesen 12 Vergleichswintern waren die von 1889/90, 1899/1900, 1923/24, 1953/54, 1985/86 und 1995/96 deutlich, aber nicht herausragend, zu kalt, zwei Winter waren etwa normal, vier zu mild, darunter 1974/75 und 2007/08 extrem mild. Betrachtet man alle Winter nach ihrem Rang im SCHWABE-Zyklus, so verliefen der sechste und der neunte nach dem Zyklus-Maximum im DWD-Deutschlandmittel am mildesten; freilich ist der „Vorhersagewert“ wegen des geringen Stichprobenumfangs mit Vorsicht zu genießen:

Sehr kalte Winter treten bevorzugt zum Minimum des Schwabe-Zyklus oder 1 bis 2 Jahre nach diesem auf; letztmalig 2009/10, davor 1995/96 und 1996/97 sowie 1986/87. Dreizehn der zwanzig kältesten Winter nach 1945 in Deutschland traten in der Nähe des Sonnenminimums auf, nur sieben in der Nähe des Maximums. Hier zeigt sich schon eine gewisse Verzögerung, mit der die Wintertemperaturen der solaren Aktivität folgen.

In den kommenden Jahrzehnten sinkt die Sonnenaktivität aber vermutlich weiter (neues Dalton- oder Maunder-Minimum), was weltweit abkühlend wirkt und in Mitteleuropa Meridionale Lagen (im Winter oft kalt) begünstigt. Das träge Klimasystem reagiert nur mit Verzögerungen von etwa 10 bis 30 Jahren auf die schon nach 1990 beginnende tendenzielle Abschwächung der Sonnenaktivität, so dass sich negative Auswirkungen erst ab den 2020er Jahren deutlicher zeigen werden. Vermutlich gab es deswegen bereits in den letzten 23 Jahren zwar noch eine Erwärmung in Deutschland; in Zentralengland kühlte es sich dagegen trotz der stark steigenden CO2-Konzentrationen schon leicht ab:

Insgesamt lässt die geringe Sonnenaktivität 2020 eher einen normalen bis zu kalten Winter erwarten.

4. Die Zirkulationsverhältnisse: Mehr Winter als in den Vorjahren?

Westliche Luftströmungen (Zonale Großwetterlagen) bringen milde Atlantikluft nach Deutschland, nördliche und vor allem östliche Kaltluft. Bei Süd- und Zentralhochlagen muss ein starker Wind die bodennah aus Ost einsickernde oder vor Ort immer wieder neu entstehende Kaltluftschicht vertreiben, ansonsten können auch sie im Tiefland bitterkalt sein, während es auf den Berggipfeln sehr mild ist. Der Zusammenhang zwischen der Häufigkeit der Luftströmungen mit Westanteil (Großwettertypen W, SW und NW) sowie den Wintertemperaturen in Deutschland ist sehr eng (folgende Grafik):

Für längerfristige Vorhersagen muss man die Zirkulationsverhältnisse vorhersehen können, was kaum möglich ist. Im Herbst 2020 war die Zonalzirkulation zwischen etwa dem 10.September und dem 20. Oktober fast völlig zusammengebrochen, nach kurzer Beschleunigung ab dem 3. November dann ebenfalls meist schwach entwickelt, was ein versteckter Hinweis auf einen Kaltwinter ist. Ob die seit der Jahrtausendwende zu beobachtende leichte Abnahme der Westlagenhäufigkeit in diesem Jahr eine Rolle spielt, ist mehr als fraglich. Die seit 2018 gehäuften Zirkulationsstörungen, welche auch 2020 die Westdrift zeitweise schwächten oder gar blockierten, machen gewisse Hoffnungen auf zeitweise winterliches Wetter. Wegen der aktuell herrschenden Westwind-Phase der QBO (Erklärung siehe Punkt 7) muss eine spätere Zonalisierung mit milden Westlagen leider jedoch in Betracht gezogen werden.

5. Die mittelfristigen Modelle: Kühlerer Dezember als in den Vorjahren?

Die verbesserte Kurzfrist-Vorhersagegüte (etwa 1 bis 4 Tage im Voraus) resultierte aus der Entwicklung und Verfeinerung numerischer Modelle, basierend auf Gleichungen der Thermodynamik, in Verbindung mit immer schnelleren Computern sowie mehr und besseren Mess- oder Beobachtungsdaten per Satelliten und Automaten. Für längerfristige Vorhersagen dienen sogenannte Ensemble-Modelle, bei denen man die Ergebnisse mehrerer Modell-Läufe (gerechnet mit leicht variierten Anfangsparametern) mittelt. Sie liefern keine detaillierten Vorhersagen, doch gute Abschätzungen der Luftdruckverhältnisse für etwa eine Woche im Voraus und vage für bis zu 15 Tagen. Die Ensemble-Vorhersagekarte des NOAA (USA- Wetterdienst) vom 25.11. für den 10.12.2020 zeigt tiefen Luftdruck von Island zum Eismeer, hohen Luftdruck über Iberien und westlich davon. Interessant ist der tiefe Luftdruck im östlichen Mittelmeer; er könnte die Westdrift schwächen (Quelle: NOAA). Sollte das so eintreten (noch sehr unsicher), so würde über Mitteleuropa eine mäßige, eher milde Westströmung herrschen, nach tiefem Winter sieht das zwar nicht aus, aber zumindest zeitweise könnte subpolare Meeresluft für Flockenwirbel im Bergland und vielleicht gar für nassen Schnee und häufigere Nachtfröste im Tiefland sorgen:

Allerdings zeigten die einzelnen Modell-Läufe des GFS, es gibt deren je 30 für jeden Startzeitpunkt, seit etwa dem 20.11. vermehrt Fälle, in denen zumindest zeitweise entweder hoher Luftdruck über dem nördlichen Mitteleuropa und Skandinavien herrschen soll, oder es zu einer mehr oder weniger deutlichen Troglage über Mitteleuropa und dem Mittelmeer kommt; Beides eröffnet Chancen für zumindest teilweise winterliche Verhältnisse; hier zwei Beispiele (Quelle):

Die obere Karte ähnelt einer Troglage über Mitteleuropa; Schnee wäre möglich, besonders im Bergland. Die untere Karte zeigt ein Hoch über Nordwest-Russland mit Keil nach Skandinavien, was Kälte und vielleicht auch etwas Schnee bedeutet. Leider zeigen aber auch noch einige Modell-Läufe in diesem stets extrem unsicheren „Glaskugel-Bereich“ mildes Westwetter; immerhin verlief aber der Monatswechsel Nov./Dez. recht kalt; so dass man sich größere Hoffnungen auf einen mehr oder weniger winterlichen Dezember, vielleicht gar mit der ein oder anderen „Weißen Überraschung“ bis ins Flachland, machen kann.

6. Die aktuelle Tendenz der Wintertemperaturen in Deutschland

Trends erlauben nie Rückschlüsse auf den Einzelfall und keine Extrapolation in die Zukunft. Die Wintertemperaturen entwickelten sich in den letzten gut 30 Jahren folgendermaßen:

Trotz der sehr milden Winter 2013/14, 2015/16, 2018/19 und 2019/20 sowie kontinuierlich steigender CO2-Konzentration (obere, grüne Linie) stieg das Wintermittel seit 33 Jahren als einziges Jahreszeitenmittel kaum noch, weil die schon erwähnte nachlassende Sonnenaktivität und schwächere Zonalzirkulation bereits Wirkung zeigen. Und die DWD-Daten sind nicht wärmeinselbereinigt. Einen deutlicher fallenden Trend zeigt die wärmeinselarme Station Amtsberg/Erzgebirge:

Aber die „richtige“ Kälte dürfte indes wegen der Trägheit des Klimasystems erst in wenigen Jahren bis Jahrzehnten zuschlagen („Kleine Eiszeit“). Die seit einigen Jahren wieder leicht steigende Zahl von Nebeltagen weist gleichfalls auf eine sehr langsam beginnende Abkühlung hin.

7. Die Nordatlantische Oszillation (NAO), die AMO, die QBO und der Polarwirbel – verderben uns QBO-Westwindphase und Polarwirbel mal wieder den Winter?

Der NAO-Index ist ein Maß für die Intensität der Westströmung über dem Ostatlantik im Vergleich zum Langjährigen Mittel. Positive NAO-Werte bedeuten häufigere und intensivere, im Winter eher milde Westwetterlagen. Bei negativen NAO-Werten schwächt sich die Intensität der Zonalströmung ab, bei stark negativen Werten kann sie gar in eine Ostströmung umschlagen oder meridional verlaufen. Im Juli und bis Mitte Oktober überwogen negative, danach und im August/September positive NAO-Werte bei merklichen Schwankungen (Quelle):

Mitunter verändert sich die NAO sprunghaft (schwere Vorhersagbarkeit). Die AMO (ein Maß für die Wassertemperaturschwankungen im zentralen Nordatlantik) beendet vermutlich bald ihre Warmphase. Ein kompletter AMO-Zyklus dauerte seit Beginn regelmäßiger Messungen meist etwa 50 bis 80 Jahre, somit ist in naher Zukunft ein Wechsel in die Kaltphase möglich. Mehr zum Zusammenhang von AMO, NAO und den Temperaturverhältnissen in Deutschland unter anderem hier.

AMO-Warmphasen erhöhen die Wahrscheinlichkeit für einen kalten Winter nur leicht, weil diese Konstellation kalte, nordöstliche Strömungen („Wintermonsun“) begünstigen könnte. Und die sogenannte QBO (Windverhältnisse in der unteren Stratosphäre der Tropen, die etwa alle 2,2 Jahre zwischen West und Ost pendeln), wechselte im Herbst fast in allen Schichten zur Westwind-Phase, was eher für eine Begünstigung der milden Westlagen spricht. In diesem Zusammenhang lohnt noch ein Blick auf die mögliche Entwicklung des Polarwirbels. Ein ungestörter, sehr kalter Polarwirbel im 10-hPa-Niveau (gut 25 Km Höhe, Stratosphäre) ist kreisrund und in der Arktis extrem kalt, was Westwetterlagen begünstigt, welche in Deutschland mild sind. Für den 11. Dezember wird ein Polarwirbel vorhergesagt, der relativ gut entwickelt und nur leicht gestört ist; in seinem Zentrum östlich von Grönland sollen so um die minus 84°C herrschen – leider ein wichtiges Vorzeichen für eher milde Dezember-Witterung in Mitteleuropa (Quelle: Französischer Wetterdienst):

NAO, QBO, AMO und das Verhalten des Polarwirbels deuten also auf einen eher milden bis sehr milden Winter hin.

8. Verursacht das angeblich verschwindende Arktische Meereis kältere Winter? Für die relativ kalten Winter 2009/10 und 2012/13 wurde das schwindende arktische Meereis, speziell im September, verantwortlich gemacht. Mit etwa 3,9 Millionen Km² gab es im Septembermittel 2020 nur eine etwas größere Eisfläche, als zum bisherigen Negativ-Rekordmittel von 3,57 Millionen Km² (Sept. 2012) (Daten: NSIDC, National Snow and Ice Data Center der USA). Bei AMO-Warmphasen wird mehr Wärme in die europäische Arktis eingetragen. Die minimale Eisausdehnung und die geringere Westlagenhäufigkeit der 2000er Jahre „passen“ gut zum AMO-Maximum. Genaueres Zahlenmaterial zur Eisausdehnung liegt leider erst seit 1979 vor (Einführung der flächendeckenden, satellitengestützten Überwachung). Zumindest in diesem relativ kurzen Zeitraum von gut 40 Jahren bestand ein signifikanter Zusammenhang zwischen der AMO und der Fläche des winterlichen Arktis-Meereises:

Ähnlich wie in den 1930er Jahren, als während der damaligen AMO-Warmphase ebenfalls ein Meereisrückgang sowie vor allem ein starkes Abschmelzen der Grönland-Gletscher herrschte. Näheres dazu hier. Die These „weniger Arktiseis – mehr Winterkälte in Deutschland“ ist unhaltbar; tatsächlich gibt es nur einen geringen, nicht signifikanten Zusammenhang:

Auch bei Betrachtung anderer Bezugszeiträume besteht keine signifikante Korrelation. Die aktuelle Meereisbedeckung im Vergleich zu den Vorjahren auf der Nordhalbkugel kann man hier abrufen. Laut einer Fehlprognose von Al Gore sollte der Nordpol schon im Spätsommer 2013 eisfrei sein. Näheres hier. Im Herbst 2020 setzte das Eiswachstum relativ spät und erst verhalten, ab Mitte Oktober dann beschleunigt ein, zeitweise gab es weniger Eisflächen, als im Herbst 2012; die starke Eiszunahme im Spätherbst könnte den Temperaturgegensatz zwischen niederen und hohen Breiten aber verstärken und milde Westlagen im Frühwinter begünstigen. Insgesamt hat das komplizierte, wenig erforschte Zusammenspiel zwischen Meeresströmungen, AMO, Meereis und Großwetterlagen wahrscheinlich großen Einfluss auf die Witterungsverhältnisse. Die Ausdehnung der Schneebedeckung im Spätherbst (Okt/Nov) in Eurasien hat ebenfalls keine eindeutigen Auswirkungen auf die deutsche Winterwitterung. So bedeckte der Schnee in den Spätherbsten 1968, 70, 72, 76, 93, 2002, 09, 14,15 und 16 auf der größten zusammenhängenden Landmasse der Erde eine deutlich überdurchschnittliche Fläche, doch nur die 3 Winter 1968/69, 2002/03 und 2009/10 waren danach zu kalt, während die anderen 7 zu mild ausfielen; letztmalig der von 2016/17, trotz des kalten Januars. Eine große Überraschung bot dieser Analyseteil trotzdem. Im Herbst und Winter wächst nämlich die mit Schnee bedeckte Fläche Eurasiens; nur im Frühling und Sommer nimmt sie ab. Sollte es Dank des „Klimawandels“ nicht immer weniger Schneeflächen in allen Jahreszeiten geben?? Und die wahre Ursache für die Abnahme im Frühjahr/Sommer ist nicht das CO2, sondern vermutlich mehr Sonnenschein (siehe folgende Abbildung):

9. Analogfälle (ähnliche Witterung wie 2019)

Bei dieser Methode werden die dem Winter vorangehenden Monate hinsichtlich ihres Witterungsverlaufs untersucht. Betrachtet man alle mehr oder weniger zu kalten Winter der vergangenen 4 Jahrzehnte inklusive solcher, die bei milder Gesamtwitterung mindestens eine mehrwöchige Kälteperiode aufwiesen, so gingen diesen Wintern bis auf die Ausnahme von 2011 Herbste voraus, die schon mindestens einen auffälligen Kälteeinbruch hatten. Dabei war nur selten der Herbst insgesamt zu kalt, aber er wies dann mindestens einen zu kalten Monat oder wenigstens eine markante Kaltphase auf (November 1978, 1980, 1981, 1984, 1985, September 1986, September 1990, November 1993, November 1995, September 1996, September/Oktober 2002, November 2005, September 2008, Oktober 2009, November 2010, Oktober 2012, 2015, Oktober/November 2016, September 2017). Schneite es bereits im Oktober stellenweise bis ins Flachland (2002, 2009, 2012 und 2015), so war in den ersten 3 Fällen der gesamte Winter zu kalt; 2015/16 kam es nur im Januar besonders in Nordostdeutschland zu längeren, winterlichen Phasen. Vor den meisten fast durchgängig milden Wintern (1973/74,1974/75,1987/88,1988/89,1989/90, 2006/07, 2007/08, 2013/14, 2014/15) waren die Herbste entweder rau, gemäßigt oder extrem mild; markante Kälteeinbrüche fehlten jedoch oder waren, so wie auch 2020, nur undeutlich und kurz (November 1988 und 1989). Das Witterungsverhalten im September/Oktober 2020 (Sept. zu trocken und zu warm, Oktober zu mild und zu nass) deutet eher auf einen mehr oder weniger milden Winter hin.

Zu warmen Sommern folgen meist zu milde Winter (positiver Zusammenhang). Für seriöse Vorhersagen ist diese Beziehung allein freilich viel zu schwach. Zwischen den Herbst- und Wintertemperaturen findet sich sogar ein etwas deutlicherer positiver Zusammenhang; der insgesamt recht milde Herbst 2020 deutet also eher auf einen milden Winter hin. Bei Betrachtung des Deutschland-Temperaturmittels aus den meteorologischen Jahreszeiten Sommer und Herbst zusammen ergibt sich ein bemerkenswerter Zusammenhang; besonders, wenn man nur diejenigen Zeiträume betrachtet, in denen das zu hohe Temperaturmittel von Juni bis November die einfache Standardabweichung von1881 bis 2019 erreicht oder überschreitet:

Von den 19 Fällen mit deutlich zu hohem Sommer- und Herbstmittel folgten also nur zwei zu kalte Winter; die übrigen 16 waren allesamt mehr oder weniger deutlich zu mild. Betrachtet man von diesen 19 Fällen nur die 8, bei denen auch der Sommer und der Herbst für sich ihre einfache Temperatur-Standardabweichung erreichten oder überschritten (pink markiert), so waren sogar alle ihnen folgenden Winter zu mild, darunter die extrem milden 2006/07 und 2019/20. Aber der Spätsommer 2020 (August und September) liefert dazu widersprüchliche Hinweise. Er stellte nach der Objektiven Wetterlagen-Klassifikation des DWD (seit 1979 verfügbar) mit 31 Tagen einen neuen Häufigkeitsrekord der Unbestimmten Wetterlagen (solche ohne eindeutige Anströmrichtung, als XX-Lagen bezeichnet) auf. Ähnlichen Spätsommern folgten in der Vergangenheit tendenziell kalte Frühwinter; zum Februar besteht keinerlei Zusammenhang:

Vage in die andere Richtung weist die Sonnenscheindauer des vorangehenden Frühlings und Sommers. War sie, wie auch 2020, zu hoch, so folgt tendenziell eher ein milder Winter. Lohnender ist ein Blick auf die mittlere Höhenlage der 500-hPa-Fläche über Deutschland. Lag diese im Jahresmittel, so wie auch 2020 zu erwarten, höher als im Langjährigen Mittel, so deutet das mit erhöhter Wahrscheinlichkeit auf einen Mildwinter hin, besonders dann, wenn diese zu hohe Lage zwischen Januar und September auftrat, was, mit Ausnahme des Junis, auch 2020 zutraf. In den Fällen, bei denen das Höhenlage-Mittel von Januar bis September die einfache Standardabweichung des Zeitraumes von 1948 bis 2019 überschritt, das war erstmals 1989 und insgesamt zwölfmal zu verzeichnen, waren 11 der Folgewinter, vor allem der Januar, mehr oder weniger deutlich zu mild, nur der von 2002/03 zu kalt. Und 2020 war das Geopotential dieses Zeitraumes mit etwa 5653 gpdm so hoch, wie noch nie. Auch die deutlich zu geringe Anzahl der Wetterlagen mit nördlichem Strömungsanteil (dafür zu viele südliche) zwischen Juli und September 2020 ist ein gewisser Hinweis auf einen eher milden Winter. Insgesamt deutet sich nach den Analogfällen bei extremer Widersprüchlichkeit der Signale also eine erhöhte Wahrscheinlichkeit für einen bestenfalls normalen, wahrscheinlicher viel zu milden Winter an, aber vielleicht trotzdem mit einer längeren Kaltphase oder einem einzelnen, kalten Monat.

10. Die Hurrikan-Aktivität (Nordatlantik) und Zyklonen-Aktivität (nördlicher Indik)

Mit gewissen Abstrichen (mangelnde Beobachtungsmöglichkeiten vor Einführung der Satellitentechnik) ist die jährliche Anzahl der Tropischen Wirbelstürme im Nordatlantik (Hurrikane) und der Zyklone (nördlicher Indischer Ozean) etwa bis zur Mitte des 19. Jahrhunderts bekannt. Die verheerenden, meist wenige Tage bis selten länger als zwei Wochen existierenden Hurrikane gelangen nie nach Mitteleuropa. Aber sie beeinflussen unsere Witterung. Sie schwächen bei bestimmten Zugbahnen das Azorenhoch oder kommen bei Einbeziehung in die Westdrift als normale Tiefs nach Europa, wo sie im Spätsommer/Herbst mitunter einen markanten Witterungsumschwung einleiten. Auch die Anzahl der im nördlichen Indischen Ozean jährlich vorkommenden Wirbelstürme (Zyklone) könnte einen gewissen Einfluss auf unsere Winterwitterung haben; es gibt von 1890 bis 2018 eine leicht negative Korrelation (tendenziell kältere Winter, wenn dort viele Zyklone auftraten). Im Mittel von 1851 bis 2017 sind gut 5 Hurrikane pro Jahr (die Saison beginnt meist erst zwischen Mai und Juli, doch 2016 gab es schon im Januar einen Hurrikan, und endet spätestens Anfang Dezember) aufgetreten. Erreichte ihre Zahl mindestens 10 (1870, 1878, 1886, 1887, 1893, 1916, 1933, 1950, 1969, 1995, 1998, 2005, 2012 und 2017), so waren von den 14 Folgewintern 11 zu kalt, und nur 3 (1998/99, 1950/51 und 2017/18, da aber kalter Februar!) zu mild. Bei fast all diesen Fällen brachte allerdings schon der Spätherbst markante Kältewellen; selbst vor zwei der milden Wintern waren diese zu beobachten; besonders markant 1998, und 2017 war der September zu kalt. Bei deutlich übernormaler Hurrikan-Anzahl besteht eine erhöhte Neigung zur Bildung winterlicher Hochdruckgebiete zwischen Grönland und Skandinavien. In diesem Jahr gab es bislang schon 13 Hurrikane und damit erheblich zu viele, bloß vor dem Kaltwinter 2005/06 gab es mit 15 Hurrikanen noch mehr, was für einen kalten Winter spricht. Von den bisher 15 Fällen mit mindestens 10 Hurrikanen pro Saison waren 10 Folge-Winter mehr oder weniger kalt, darunter die von 1916/17, 1969/70, 1995/96 und 2010/11; zwei normal und drei zu mild, letztmalig 2017/18. Aber diese fünf normalen bis wärmeren Winter wiesen stets wenigstens kältere Abschnitte oder gar einen zu kalten Monat auf; letztmalig den Februar 2018. Im Indischen Ozean war die Zyklon-Aktivität 2020 aber deutlich unterdurchschnittlich, was aber nur vage auf einen Mildwinter hindeutet. Die Wirbelsturm-Aktivität gibt diesmal also eher Hinweise auf einen Kaltwinter in Deutschland.

11. Die Langfrist- Vorhersagen einiger Institute, Wetterdienste und Privatpersonen:

UKMO-Metoffice (Großbritannien): Stand 11.11.2020 Winter (D, J, F) mit deutlich erhöhter Wahrscheinlichkeit in ganz Deutschland zu mild (folgende Karte):

Anmerkung: Hier wird nur die Metoffice- Karte mit der Wahrscheinlichkeit des Abweichens vom Median gezeigt. Es gibt zwei weitere. Diese Median-bezogene Wahrscheinlichkeitsaussage zeigt, wie die anderen Karten auch, eine sehr stark erhöhte Wahrscheinlichkeit für über dem Median liegende Wintertemperaturen besonders in Mittel- und Nordosteuropa sowie über dem Eismeer und Teilen des Mittelmeeres:

Die aktuellen Karten jederzeit hier

Meteo Schweiz Stand Nov. 2020: Je leicht erhöhte Wahrscheinlichkeit für einen normalen und einen zu milden Winter. Zusammen ergibt das eine Wahrscheinlichkeit von gut 80% für „normal“ bis „zu mild.“ Zu kalter Winter zu kaum 20% wahrscheinlich; normaler zu etwa 40%, milder etwas mehr. Die „doppelten T“ sind die Fehlerbalken; die Prognose gilt nur für die Nordostschweiz, ist aber auch für Süddeutschland repräsentativ:

ZAMG (Wetterdienst Österreichs) Stand Nov. 2020: Dezember mit je ganz leicht erhöhter Wahrscheinlichkeit normal oder mild; immerhin noch gut 25% Wahrscheinlichkeit für einen kalten Dezember. Im Januar 2021 erhöht sich die Wahrscheinlichkeit für „normal“ oder „zu mild“ etwas; für Februar lag noch keine Aussage vor (Prognose hier)

LARS THIEME (langfristwetter.com) Vorhersage von Anfang November 2020: Dezember und Januar normal, Februar sehr mild. Winter daher insgesamt eher zu mild. Die Prognose bezieht sich vorrangig auf Mittel- und Nordostdeutschland; leider diesmal ohne „von-bis-Temperaturintervalle“ für die einzelnen Monate:

IRI (folgende Abbildung), Vorhersage vom Nov. 2020: Kaum Aussagen für Deutschland; lediglich in Südost-Sachsen und Süd-Bayern leicht erhöhte Wahrscheinlichkeit für einen zu kalten Winter; zu mild in weiten Teilen Nord- und Osteuropas:

DWD (Offenbach): In Deutschland 0,5 bis 2°C zu mild, je nach Ensemble-Auswahl, bezogen auf den DWD-Mittelwert der Jahre 2004 bis 2019, der ca. 1,4°C beträgt (Stand 11. Nov. 2020):

NASA (US-Weltraumbehörde) Karten vom November 2020: Dezember in Nordwestdeutschland normal, sonst etwa um 0,5°C zu mild, Januar normal, Februar deutlich zu mild; Winter insgesamt also überall zu mild:

CFSv2- Modell des NOAA (Wetterdienst der USA, folgende 3 Abbildungen, Eingabezeitraum 14. bis 24.11. 2020): Winter insgesamt etwa 1 bis 2 K zu mild. Dezember (oben) 0,5 bis 2 K, Januar (Mitte) 1 bis 3 K, Februar (unten) 0,5 bis 2 K zu mild. Die vorhergesagten Temperaturabweichungen beziehen sich auf die Mittelwerte der Periode 1981 bis 2010. Bemerkenswert ist, dass der Mildwinter von diesem Modell schon seit dem Sommer 2020 nahezu durchgängig vorhergesagt wird. Diese experimentellen, fast täglich aktualisierten, aber unsicheren Prognosen unter http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/people/wwang/cfsv2fcst/ (Europe T2m, ganz unten in der Menütabelle; E3 ist der aktuellste Eingabezeitraum):

Die Mehrzahl dieser experimentellen, nicht verlässlichen Langfristprognosen deutet also einen eher normalen bis deutlich zu milden Winter an.

Fazit: Eindeutige, verlässliche Anzeichen für einen Winter in die extrem kalte Richtung fehlen; für die extrem milde Richtung gibt es nur ganz wenige Signale. Die Prognosesignale waren selten so widersprüchlich und instabil; lassen aber Raum für mehr Kälte. Die Vorhersagen der Wetterdienste und Institute tendieren jedoch bei extrem großer Unsicherheit in Richtung eines normalen bis sehr milden Winters. Allerdings verdichten sich die Anzeichen für einen kälteren Dezember als in den Vorjahren, weil unter anderem zumindest anfangs die Westdrift blockiert und geschwächt ist. Insgesamt fällt der Winter 2020/21 nach momentanem Stand also bei enormer Unsicherheit fast normal aus und wird im Deutschland-Mittel auf minus 1,0 bis +3,0°C geschätzt (LJM 1991 bis 2020 +1,4°C). In den Kategorien „zu kalt“, „normal“ und „zu mild“ stellen sich die Wahrscheinlichkeiten des Winters 2020/21 folgendermaßen dar:

Die Schneesituation für Wintersport besonders in Lagen unter 1.000m bleibt zumindest in der ersten Dezemberdekade eher schlecht, weil eine ausreichende Schneeauflage fehlt und sehr ergiebige Schneefälle vorerst nicht sehr wahrscheinlich sind. Geschätzte Dezember- Monatsmitteltemperatur für Erfurt-Bindersleben (Mittel 1981- 2010 +0,5°C) minus 1,5 bis +2,5°C (fast normal). Für Jan/Feb. 2021 lässt sich noch kein Temperaturbereich schätzen; doch deuten viele Signale auf einen eher normalen bis milden Januar hin; Richtung Februar ist die Entwicklung noch völlig offen. Das Schneeaufkommen nach Mitte Dezember ist kaum vorhersehbar (langfristige Niederschlagsprognosen sind besonders unsicher; doch dürfte das enorme Niederschlagsdefizit der Dürregebiete in Ostdeutschland wohl nicht ausgeglichen werden). Zur Winterlänge fehlen bisher ebenfalls noch Hinweise. Die Hochwinterwitterung (Jan/Feb.) kann erst anhand des Witterungstrends zum Jahreswechsel etwas genauer abgeschätzt werden; momentan ist ein normaler bis milder Hochwinter etwas wahrscheinlicher, als ein durchgehend zu kalter. Wegen einer möglichen Westwindphase in der unteren Stratosphäre (QBO) sind mildere Phasen möglich. Sollte der Dezember aber tatsächlich eher kühl ausfallen, so erhöht das die Wahrscheinlichkeit für einen kalten Hochwinter 2021, besonders im Januar, zumindest etwas.

Dieses Fazit wurde aus 10% der Tendenz der Bauern- Regeln, 10% Sonnenaktivität, 20% Zirkulationsverhältnisse, 10% Mittelfrist- Modelle, 10% NAO, AMO,QBO, Polarwirbel, 15% Analogfälle, 10% Wirbelsturm-Aktivität und 15% der vorwiegenden Tendenz der Langfristprognosen gewichtet. Aktualisierung voraussichtlich Ende Dezember.



Der nationale Temperatur-Index der USA – beruht er auf Daten oder auf Korrekturen?

geschrieben von Chris Frey | 30. November 2020

GHCN-Daily enthält die qualitäts-geprüften Rohdaten, die anschließend korrigiert und dann zum Auffüllen von GHCN-Monthly, einer Datenbank mit Monatsdurchschnittswerten, sowohl roh als auch endgültig, verwendet werden. Am 10. Oktober 2020 habe ich Version 4.0.1 der GHCN-Monats-Datenbank heruntergeladen. Zu diesem Zeitpunkt zählte sie weltweit 27.519 Stationen, und 12.514 (45%) davon befanden sich in den Vereinigten Staaten, einschließlich Alaska und Hawaii. Von den 12.514 US-Stationen befanden sich 11.969 in „CONUS“ [= CONtinental USA], den zusammen hängenden 48 Bundesstaaten. Die aktuelle Stationsabdeckung ist in Abbildung 1 dargestellt.

Abbildung 1. Die Abdeckung durch die GHCN-Wetterstation in den Vereinigten Staaten ist sehr gut, mit Ausnahme von Nordalaska. Es gibt zwei Stationen im westlichen Pazifik, die nicht abgebildet sind.

Wir haben mehrere Fragen zur landgestützten Temperaturaufzeichnung, die die langfristige (~170 Jahre) globale Temperaturaufzeichnung dominiert. Die landgestützten Messungen dominieren, weil die Angaben zur Temperatur über den Ozeanen sehr spärlich sind, bis etwa 2004 bis 2007, als das ARGO-Netzwerk von Bojen vollständig genug war, um gute Daten zu liefern. Aber sogar noch 2007 war der Gitterfehler an der Meeresoberfläche größer als die festgestellte Erwärmung des Ozeans.

Erwärmung der Ozeane

Wir haben geschätzt, dass sich die 71% der Erdoberfläche bedeckenden Ozeane mit einer Rate von 0,4°C pro Jahrhundert erwärmen, basierend auf dem in Abbildung 2 gezeigten linearen Trend der kleinsten Quadrate. Dies ist eine sehr grobe Schätzung und beruht nur auf Daten aus den Jahren 2004 bis 2019 und auf Temperaturen aus den oberen 2.000 Metern der Ozeane. Die Daten vor 2004 sind so spärlich, dass wir sie nicht verwenden wollten. Der Fehler in dieser Schätzung beträgt etwa ±0,26°C von der Oberfläche bis 2.000 Meter, und darunter ist er unbekannt.

Die Argo-Messungen der Meerestemperatur der oberen 2.000 Meter ergeben eine ziemlich konstante Temperatur von 2,4°C. Wir nahmen also eine Temperatur von 0,8°C bei einer durchschnittlichen Meerestiefe von 3.688 Metern und darunter an. Im Zusammenhang damit liegt der Gefrierpunkt des Meerwassers bei 2900 PSI (etwa 2.000 Meter oder 2.000 Dezibar) bei -17°C. Der Wert von 0,8°C stammt aus tiefen Argo-Daten, wie sie von Gregory Johnson und Kollegen beschrieben wurden (Johnson, Purkey, Zilberman, & Roemmich, 2019). Es gibt nur sehr wenige Messungen von Tiefsee-Temperaturen, und jede Schätzung weist erhebliche mögliche Fehler auf (Gasparin, Hamon, Remy, & Traon, 2020). Die Anomalien in Abbildung 2 basieren auf diesen Annahmen. Die berechneten Temperaturen wurden aus dem Mittelwert der Ozeantemperaturen von 2004 bis 2019 in Anomalien umgerechnet. Die zur Erstellung von Abbildung 2 verwendeten Daten stammen aus Jamstec. Ein R-Programm zum Lesen und Plotten der Jamstec-Daten kann hier heruntergeladen werden, die Zip-Datei enthält auch eine Tabellenkalkulation mit weiteren Details. Unsere Berechnungen gehen von einer durchschnittlichen Gesamttemperatur des Ozeans im Zeitraum 2004-2019 von 4,6°C aus.

Abbildung 2. Eine Darstellung des globalen Rasters der Ozeantemperaturen von JAMSTEC. Es ist hauptsächlich aus ARGO-Floats und Triton-Bojendaten aufgebaut. Jamstec ist die Quelle des Gitters, das zur Berechnung dieser Anomalien verwendet wird.

Die beobachtete Erwärmung der Ozeane ist keineswegs alarmierend und ziemlich linear und zeigt keine Anzeichen einer Beschleunigung. Die Ozeane enthalten 99,9% der thermischen Energie („Wärme“) auf der Erdoberfläche, die Atmosphäre enthält den größten Teil des Rests. Dies erschwert es der Erdoberfläche, sich sehr stark zu erwärmen, da die Ozeane als Wärmeregulator wirken. Verschiedene Berechnungen und Konstanten bezüglich der in den Ozeanen und der Atmosphäre gespeicherten Wärme finden Sie in einer Tabelle, die ich hier vorbereitet habe. Referenzen sind in der Tabelle enthalten. Die Ozeane steuern die Erwärmung mit ihrer hohen Wärmekapazität, d.h. mit der Menge an thermischer Energie, die erforderlich ist, um die durchschnittliche Temperatur der Ozeane um ein Grad zu erhöhen. Die Wärmeenergie, die benötigt wird, um die Temperatur der Atmosphäre um 1000 Grad C zu erhöhen, würde die durchschnittliche Meerestemperatur nur um ein Grad erhöhen.

Ich erwähne dies nur, weil die landgestützten Wetterstationen uns zwar wertvolle Informationen über das Wetter liefern, aber nur sehr wenig über den Klimawandel. Längerfristige Veränderungen des Klimas erfordern viel mehr Informationen über die Erwärmung der Ozeane, als uns derzeit zur Verfügung stehen. Dennoch wollen wir die in den Vereinigten Staaten gesammelten GHCN-Daten einmal unter die Lupe nehmen.

Die GHCN-Stationsdaten

In den USA und im Rest der Welt machen die landgestützten Wetterstationen den größten Teil der durchschnittlichen Temperaturaufzeichnungen des 19. und 20. Jahrhunderts aus. Es ist wichtig zu wissen, wie genau sie sind und welchen Einfluss die Korrekturen haben, die in Bezug auf die beobachtete Erwärmung angewendet werden. Es ist viel Arbeit geleistet worden, um Probleme mit den landgestützten Daten zu dokumentieren. Anthony Watts und Kollegen dokumentierten 2011 mit ihrem Projekt für Landstationen zahlreiche Probleme mit der Stationsauswahl und -ausrüstung. Wichtige Informationen zu dieser Studie von John Neison-Gammon können hier und hier eingesehen werden. Die Veröffentlichung im Journal of Geophysical Research finden Sie hier. Viele der radikalen Veränderungen im US-Temperaturindex der NOAA und in der zugrunde liegenden Datenbank im Zeitraum zwischen 2009 und 2014 sind auf die Arbeit von Watts und seinen Kollegen zurückzuführen, die von Matthew Menne von der NOAA in seinem Einführungspapier zur Version 2 des U.S. Historical Climatology Network (USHCN) beschrieben wurde:

„Darüber hinaus gibt es Hinweise darauf, dass ein großer Teil der HCN-Standorte in Bezug auf die vom U.S. Climate Reference Network verwendeten Standortklassifizierungskriterien schlechte Bewertungen haben (persönliche Mitteilung von A. Watts 2008; siehe auch www.surfacestations.org)“. (Menne, Williams, & Vose, 2009)

Menne, et al. bestätigten Watts und Kollegen in ihrem Einführungspapier zum überarbeiteten USHCN-Stationsnetz, was darauf hindeutet, dass das Projekt der Oberflächenstationen ein wichtiger Grund für die Revision war. USHCN war eine qualitativ hochwertige Teilmenge des gesamten Wetterstationsnetzes des Cooperative Observer Program (COOP) der NOAA). Die USHCN-Stationen wurden laut Matthew Menne auf der Grundlage ihrer räumlichen Abdeckung, Aufzeichnungslänge, Datenvollständigkeit und historischen Stabilität ausgewählt. Zur Bereinigung der ausgewählten Aufzeichnungen wurde eine Reihe von Qualitätskontrollprüfungen und Korrekturen entwickelt, die in den Veröffentlichungen von Matthew Menne und Kollegen beschrieben sind. Aus der Hauptstudie stammt das Zitat oben, aber er schrieb auch einen Beitrag zur Beschreibung ihres paarweisen Homogenisierungs-Algorithmus, abgekürzt „PHA“ (Menne & Williams, 2009a). Stationen mit Problemen, wie sie von Watts u.a. gefunden und dokumentiert worden waren, wurden aus USHCN entfernt. Infolgedessen schrumpften die ursprünglichen 1218 USHCN-Stationen bis 2020 auf ~832. Die abgebauten Stationen wurden nicht ersetzt, die Werte wurden statistisch anhand von Daten benachbarter Stationen „aufgefüllt“.

Anfang 2014 wurde die Teilmenge USHCN als Quelldaten für den Nationalen Temperaturindex aufgegeben und durch eine gerasterte Version von GHCN ersetzt, aber die für USHCN entwickelten Korrekturen wurden beibehalten. Sie wurden nur auf alle 12.514 U.S.-GHCN-Stationen angewandt und nicht auf die kleinere USHCN-Untermenge von 1.218 Stationen (oder weniger).

NOAA scheint dem in einer anderen Webseite über GHCN-Daily-Verfahren zu widersprechen. Auf dieser Seite heißt es, dass GHCN-Daily keine Anpassungen für historische Stationsänderungen oder tageszeitliche Verzerrungen enthält. Aber sie merken an, dass GHCN-Monthly dies tut. Es scheint also, dass die Korrekturen nach der Extraktion der täglichen Daten und während der Erstellung des monatlichen Datensatzes vorgenommen werden. Die NOAA manipuliert die GHCN-Tagesrohdaten nicht, aber wenn sie sie extrahieren, um den GHCN-Monatsdatensatz zu erstellen, wenden sie einige dramatische Korrekturen an, wie wir sehen werden. Einige NOAA-Webseiten weisen darauf hin, dass die Korrekturen der Tageszeitverzerrung für spätere Versionen von GHCN-Monatlich entfallen sind, aber die meisten sagen ausdrücklich, dass sie immer noch verwendet werden, so dass wir annehmen, dass genau das immer noch der Fall ist. Eine der beunruhigendsten Erkenntnisse war, wie oft und wie radikal die NOAA ihre „Korrektur“-Verfahren zu ändern scheint.

Die Entwicklung des US-Temperaturindex‘

Der aktuelle US-amerikanische „National Temperature Index“ bezieht Daten aus den Fünf-Kilometer-Rastern des GHCN-Monatsdatensatzes. Der monatliche gerasterte Datensatz wird nClimGrid genannt und besteht aus einem Satz von Kartengittern und enthält keine tatsächlichen Stationsdaten. Die Gitternetze werden mittels „klimatologisch unterstützter Interpolation“ (Willmott & Robeson, 1995) erstellt. Die Gitter werden verwendet, um einen monatlichen Durchschnittstemperatur-Datensatz, nClimDiv genannt, zu füllen. Dieser wird dann zur Erstellung des Index‘ verwendet.

Gegenwärtig ist die NOAA-Basisperiode für nClimDiv-, USHCN- und USCRN-Anomalien 1981-2010. Wir haben unsere Stationsanomalien, die unten dargestellt sind, unter Verwendung derselben Basisperiode konstruiert. Wir akzeptierten alle Stationen, die während der Basisperiode mindestens 12 Monatswerte hatten, und lehnten Stationen mit weniger Werten ab. Dadurch verringerte sich die Anzahl der CONUS-Stationen von 11.969 auf 9.307. In dieser Studie wurden keine Stationen interpoliert oder „aufgefüllt“.

Einige Quellen haben vorgeschlagen, dass Daten außerhalb des GHCN-Daily-Datensatzes verwendet werden könnten, um die nClimDiv-Monatsraster und den Temperaturindex zu erstellen, insbesondere einige nahegelegene kanadische und mexikanische Monatsdurchschnitte. NOAA/NCEI erwähnen dies jedoch kaum auf ihrer Website. nClimDiv enthält Klimadaten, einschließlich Niederschlag und einen Dürreindex, sowie die monatliche Durchschnittstemperatur. Wie bereits erwähnt, werden an den Daten der GHCN-Station dieselben Korrekturen vorgenommen, die auch im älteren USHCN-Datensatz verwendet wurden. Auf der NOAA-Website liest man:

„Die erste (und einfachste) Verbesserung des nClimDiv-Datensatzes besteht in der Aktualisierung des zugrunde liegenden Stationsnetzes, das jetzt zusätzliche Stationsdatensätze und zeitnahe Bias-Korrekturen enthält (d.h. diejenigen, die im U.S. Historical Climatology Network Version 2 verwendet werden)“ Quelle

Neben dem neuen vollständig korrigierten GHCN-Monatsdatensatz und dem kleineren USHCN-Satz korrigierter Stationsdaten gab es früher noch einen dritten Datensatz, den ursprünglichen NOAA-climate divisional-Datensatz. Wie GHCN-Daily und nClimDiv verwendete diese ältere Datenbank das gesamte COOP-Stationsnetz. Die im älteren Klimaabteilungsdatensatz (in Fenimore u.a. „TCDD“ genannt) verwendeten COOP-Daten waren jedoch unkorrigiert. Dies wird in einem Whitepaper von Chris Fenimore und Kollegen erläutert (Fenimore, Arndt, Gleason, & Heim, 2011). Darüber hinaus wurden die Daten in dem älteren Datensatz einfach nach Klimaeinteilung und Bundesstaat gemittelt, sie waren nicht gerastert, wie nClimDiv und USHCN. Es gibt einige neue Stationen in nClimDiv, aber die meisten sind die gleichen wie in TCDD. Der Hauptunterschied zwischen den beiden Datensätzen sind die Korrekturen und die Rasterung. Daten aus dieser früheren Datenbank sind in den Abbildungen 6 und 7 unten als blaue Linie eingezeichnet.

Die einfachen Mittelwerte, die zur Zusammenfassung des TCDD verwendet wurden, ignorierten Veränderungen in der Höhe, Stationsverschiebungen und andere Faktoren, die in vielen Bereichen falsche interne Trends (Diskontinuitäten) einführten. Das neuere nClimDiv-Team für die monatliche Datenbank behauptet, die Stationsdichte und -höhe mit ihrer „klimatologisch gestützten Interpolations“-Rastermethode explizit zu berücksichtigen (Fenimore, Arndt, Gleason, & Heim, 2011). Die Methode liefert den vollständig korrigierten und gerasterten nClimGrid Fünf-Kilometer-Rasterdatensatz.

nClimDiv ist nützlicher, da die Gradienten innerhalb der Vereinigten Staaten in Bezug auf Temperatur, Niederschlag und Dürre genauer sind und weniger Diskontinuitäten enthalten. Aber, wie wir bereits in früheren Beiträgen erklärten, ist nClimDiv, wenn nClimDiv auf einen jährlichen gleichzeitigen Temperaturrekord der Vereinigten Staaten (CONUS) reduziert wird, dem Rekord des älteren, offiziellen Temperaturrekords namens USHCN sehr ähnlich, wenn beide auf die gleiche Weise gerastert werden. Dies mag daran liegen, dass nClimDiv zwar viel mehr Wetterstationen hat, auf diese jedoch dieselben Korrekturen angewandt werden wie auf die USHCN-Stationen. USHCN hat zwar weniger Stationen, aber sie sind von höherer Qualität und haben längere Aufzeichnungen. Die zusätzlichen nClimDiv-Stationen ändern, wenn sie auf die gleiche Weise wie die USHCN-Stationen verarbeitet werden, nichts, zumindest nicht auf nationaler und jährlicher Ebene. Wie in einem früheren Beitrag [in deutscher Übersetzung hier] erwähnt, spielt das schnellere Umrühren des Dungs mit leistungsfähigeren Computern und Milliarden von Dollar für weit verbreitete Durchschnittswerte keine Rolle.

Es gibt gute Gründe für all die Korrekturen, die die NOAA auf die Daten anwendet. Der Gridding-Prozess verbessert zweifellos den Nutzen der Daten intern. Künstliche Kartierungsdiskontinuitäten werden geglättet und Trends werden klarer erkennbar. Aber die Korrekturen und der Gridding-Prozess sind statistischer Natur, sie tragen nicht zur Verbesserung der Genauigkeit des Nationalen Temperaturindex bei. Wenn ein spezifisches Problem mit einem bestimmten Thermometer festgestellt und behoben wird, wird die Genauigkeit verbessert. Wenn die Ursache nicht bekannt ist und die Messwerte mit Hilfe benachbarter Thermometer oder eines statistischen Algorithmus „angepasst“ oder „aufgefüllt“ werden, sehen die resultierenden Tabellen besser aus, sind aber nicht genauer.

Der Übergang von USHCN zu nClimDiv für den National Temperature Index

Wie viel des nationalen Temperaturindex-Trends ist auf die tatsächliche Erwärmung zurückzuführen und wie viel auf die Korrekturen und die Rastermethode? Wie groß ist der Fehler in den endgültigen Schätzungen der Temperaturanomalien? Jahrzehntelange Kritik und die Revisionen der NOAA an der Berechnung haben diese Frage nicht beantwortet oder das Ergebnis verändert. Abbildung 3 zeigt den Nationalen Temperaturindex, extrahiert von der NOAA-Website am 18. November 2020. Sowohl die USHCN- als auch die nClimDiv-Berechnungen sind eingezeichnet. Erinnern Sie sich an die Steigung der Linie der kleinsten Quadrate, 1,5°C pro Jahrhundert, sie wird später im Beitrag wichtig sein.

Abbildung 3. Die nClimDiv- und USHCN-Klimaanomalien gegenüber dem Durchschnitt der Jahre 1981-2010. Die Daten wurden von ihrer Website heruntergeladen. Beide aufgezeichneten Datensätze stammen aus Gitternetzen, nicht aus Stationsdaten.

Es ist seit langem bekannt, dass der Nationale Temperaturindex nicht den zugrunde liegenden veröffentlichten Daten folgt. Anthony Watts hat dies berichtet, ebenso wie Jeff Masters, Christopher Burt und Ken Towe. Die Probleme bestehen sowohl in den GHCN-Daten als auch in den USHCN-Daten, wie von Joseph D’Aleo berichtet. Brendan Godwin argwöhnt, dass die heute verwendeten „Homogenisierungs“-Algorithmen (siehe die Diskussion über PHA oben) daran schuld sind. Wenn die „korrigierten“ Daten einen ganz anderen Trend aufweisen als die Rohdaten, sollte man skeptisch sein.

Anthony Watts glaubt nicht, dass die zugrunde liegenden Probleme mit dem vollständigen COOP-Netzwerk von Wetterstationen behoben sind, wie er hier im vergangenen Jahr erklärte. Er glaubt, dass die NOAA das Problem „unter den Teppich kehrt“. Die in Abbildung 3 dargestellten Daten sind vollständig korrigiert und gerastert, es handelt sich nicht um eine Darstellung von Stationsdaten. In Abbildung 4 sind die vollständig korrigierten Stationsdaten in Blau und die Rohdaten in Orange aus dem CONUS-Teil des GHCM-Monatsheftes eingezeichnet. Dies sind die gleichen Daten, die zur Erstellung der in Abbildung 3 gezeichneten nClimDiv-Kurve verwendet wurden, aber bei Abbildung 4 handelt es sich um die tatsächlichen Stationsdaten.

Abbildung 4. Die orangefarbene Linie ist die unkorrigierte monatliche Durchschnittstemperatur, die in der NOAA-Terminologie als „qcu“ bezeichnet wird. Die blaue Linie ist korrigiert oder die „qcf“ der NOAA.

Abbildung 4 zeigt die tatsächlichen Messungen von den Stationen, es sind keine Anomalien und die Daten sind nicht gerastert. Die Rohdaten zeigen, dass sich CONUS um 0,3°C pro Jahrhundert abkühlt, während die korrigierten Daten zeigen, dass sich CONUS um 0,3°C Grad pro Jahrhundert erwärmt. Diese Linien sind, wie alle eingepassten Linien in diesem Beitrag, Excel-Trendlinien der kleinsten Quadrate. Die Linien dienen lediglich dazu, den wahrscheinlichsten linearen Trend in den Daten zu identifizieren, daher ist das R2 irrelevant, wir versuchen nicht, Linearität zu demonstrieren.

Der Unterschied zwischen den beiden Kurven in Abbildung 4 ist in Abbildung 5 dargestellt. Die Steigung der Differenz ist ein Erwärmungstrend von 0,57°C pro Jahrhundert. Dies ist der Anteil der Erwärmung in Abbildung 3, der direkt auf die Korrekturen der Messungen zurückzuführen ist.

Abbildung 5. Damit wird die Differenz (Final-Raw) zwischen den beiden tatsächlichen Stationstemperaturkurven in Abbildung 4 dargestellt. Man erkennt, dass die Differenz zwischen den Trends der End- und Rohkurve seit 1890 etwa 0,8°C beträgt, was in etwa der behaupteten Erwärmung der Welt in diesem Zeitraum entspricht.

Vielen Lesern wird Abbildung 4 bekannt vorkommen. Steven Goddards Real Science-Blog veröffentlichte im Jahr 2012 eine NASA-GISS-Version der CONUS-Rohdatenanomalien aus dem Jahr 1999. Der von ihm verwendete Datensatz ist inzwischen von der NASA-Website gelöscht worden, aber eine Kopie kann hier heruntergeladen werden und ist in Abbildung 6 zusammen mit den aktuellen (Oktober 2020) GHCN-M-Rohdaten eingezeichnet. Wir wechseln von den tatsächlichen Temperaturmessungen in Abbildung 4 zu den Anomalien der Wetterstation vom Mittelwert 1981-2010 in Abbildung 6.

Abbildung 6. Die NASA GISS-CONUS-Temperaturanomalien von 1999 im Vergleich zu den GHCN-M-Roh-CONUS-Temperaturanomalien von 2020. Die NASA-Anomalien von 1999 sind um 0,32°C nach unten verschoben, so dass die Mittelwerte von 1890 bis 1999 übereinstimmen. Dies dient dazu, die Grundlinienunterschiede auszugleichen. Man beachte, dass die Trends der kleinsten Quadrate sehr genau übereinstimmen. Hansens Daten zeigen einen Erwärmungstrend von 0,25°C pro Jahrhundert und die modernen Daten zeigen eine Erwärmung von 0,26°C pro Jahrhundert. Die Gleichungen für die Linien befinden sich in der Legende. Siehe den Text für die Datenquellen.

Sowohl die aktuellen Daten als auch die Daten von 1999 zeigen eine Erwärmung von etwa 0,25°C pro Jahrhundert. Abbildung 7 zeigt die gleichen GISS 1999 Rohdatenanomalien im Vergleich zu den 2020 GHCN-M Endtemperaturanomalien. Alle drei Darstellungen deuten darauf hin, dass es in den Jahren 1931 und 1933 in den angrenzenden US-Bundesstaaten genauso warm wie oder wärmer war als heute. Die verschiedenen Korrekturen, die auf die Rohdaten angewendet wurden und die tatsächlichen Temperaturen in Anomalien verwandeln, haben den Effekt, den Unterschied zwischen den 1930er Jahren und heute zu verringern, aber sie beseitigen ihn nicht, zumindest nicht in den Stationsdaten selbst. Wenn die Daten gerastert werden, wie es in Abbildung 3 der Fall war, kehrt sich der Trend vollständig um, und die modernen Temperaturen sind plötzlich viel wärmer als in den 1930er Jahren. Die Daten von 1999 zeigen erneut eine Erwärmung von 0,25°C pro Jahrhundert, aber die korrigierten Daten zeigen eine Erwärmung von 0,6°C pro Jahrhundert. Dies ist der in Abbildung 5 dargestellten Erwärmung sehr ähnlich, d.h. der Erwärmung, die allein auf die Korrekturen zurückzuführen ist.

Abbildung 7. Die endgültigen und vollständig korrigierten Stationsdaten von GHCN-M für 2020 werden mit den NASA/GISS CONUS-Anomalien von 1999 verglichen. Die Gleichungen für die Linien befinden sich in der Legende.

Die blauen Linien der GISS-Anomalie von 1999 in den Abbildungen 6 und 7 sind identisch, die orangefarbene Linie in Abbildung 6 sind Rohdaten und die orangefarbene Linie in Abbildung 7 sind endgültige, korrigierte Daten. Die größten Korrekturen liegen in den früheren Zeiten und die kleineren Korrekturen liegen in den jüngeren Temperaturen.

Der in WUWT schreibende Witzbold und rundum gute Kerl Dave Middleton kommentierte dies 2016:

„Ich sage nicht, dass ich weiß, dass die Anpassungen falsch sind; aber immer, wenn eine Anomalie ausschließlich auf Datenanpassungen zurückzuführen ist, wird bei mir die rote Flagge gehisst.“ Middleton, 2016

Ich stimme zu, Logik und gesunder Menschenverstand legen nahe, dass Dave zu Recht skeptisch ist.

James Hansen schrieb 1999 über dieses Thema:

Was geschieht mit unserem Klima? War die Hitzewelle und Dürre im Osten der Vereinigten Staaten 1999 ein Zeichen der globalen Erwärmung?

Empirische Beweise unterstützen die Vorstellung kaum, wonach das Klima auf eine extremere Hitze und Dürre zusteuert. Die Dürre von 1999 betraf ein kleineres Gebiet als die Dürre von 1988, als der Mississippi fast ausgetrocknet war. Und 1988 war eine vorübergehende Unannehmlichkeit im Vergleich zu den wiederholten Dürreperioden während der „Dust Bowl“ in den 1930er Jahren, die einen Exodus aus den Prärien verursachte, wie in Steinbecks „Trauben des Zorns“ beschrieben wird. Quelle.

Nun, hier stimme ich mit Hansen vollkommen überein.

Zeke von rankexploits.com, der „Tafel“, versuchte, die Korrekturen im Jahr 2014 zu verteidigen. Er erklärt uns, dass USHCN und GHCN zunächst um den Time-of-Measurement Bias („TOB“) [etwa: Messzeitpunkt] korrigiert werden, dann werden die Stationen mit ihren Nachbarn verglichen, und ein paarweiser Homogenisierungsalgorithmus (PHA) wird verwendet, um vermutete Anomalien zu glätten. Diese sind vermutlich auf Stationsverschiebungen, Änderungen in der Stationsumgebung oder Geräteänderungen zurückzuführen. Schließlich werden fehlende Stationsdaten ergänzt, wobei benachbarte Stationen als Anhaltspunkt dienen. Der letzte Schritt zur Erstellung von nClimDiv ist die Rasterung der Daten.

Zeke stellt fest, dass die Korrekturen der TOB und der PHA nicht wirklich notwendig sind, da der Rasterungsprozess allein wahrscheinlich Gleiches bewirken wird. Da ich nicht alle Details all dieser Glättungsoperationen für statistische Daten verstehe, werde ich keine Stellungnahme zu Zekes Kommentar abgeben. Aber aus einer allgemeinen Mapping-Perspektive hat er einen Punkt. Sie wollen einen Datensatz kartieren, der den Messungen so nahe wie möglich kommt. Wenn man drei Glättungsalgorithmen auf die Messungen anwenden, bevor man sie konturiert und rastert, was haben wir dann? Was bedeutet dieser Algorithmus?

Wir werden hier nicht auf die Einzelheiten der NOAA-Korrekturen eingehen, sie sind statistischer Natur und keine Korrekturen an spezifischen Instrumenten zur Korrektur bekannter Probleme. Es handelt sich also um verschiedene Arten von Glättungsoperationen, die nacheinander auf die Messungen angewendet werden. Die TOB-Korrektur wird von Thomas Karl und Kollegen beschrieben (Karl, Williams, Young, & Wendland, 1986). NOAA mittelt die minimalen und maximalen Tagestemperaturen, um die durchschnittliche Tagestemperatur abzuleiten, daher ist es wichtig, ob die beiden Temperaturmessungen vom Min-Max-Thermometer um Mitternacht oder zu einer anderen Tageszeit aufgezeichnet werden. Wenn Berechnungen mit Monatsdurchschnitten durchgeführt werden, ist dieser Unterschied sehr gering. Einige NOAA-Webseiten legen nahe, dass die TOB-Korrektur für neuere Versionen von GHCN-Monatsblatt entfallen ist, andere sagen, dass sie immer noch verwendet wird. So oder so macht sie wahrscheinlich keinen großen Unterschied in GHCN-Monatlich oder nClimDiv.

Die zweite Korrektur ist der paarweise Homogenisierungsalgorithmus oder PHA. Dieser Algorithmus vergleicht jede Station mit ihren Nachbarn, um festzustellen, ob es ungewöhnliche Anomalien gibt, und versucht dann, diese zu beheben. Dieser Prozess ist ein rein statistischer Glättungsalgorithmus. Er wird von Matthew Menne und Claude Williams beschrieben (Menne & Williams, 2009a). Dieses Verfahren wird definitiv in der neuesten Version von GHCN-Monthly verwendet.

Der letzte Schritt im Glättungsprozess ist das Auffüllen fehlender Werte mit Daten von Nachbarstationen. Dies geschieht vor der Rasterung, so dass mehr Rasterzellen gefüllt werden. Das Auffüllen wird wahrscheinlich noch in der neuesten Version durchgeführt.

Zeke weist darauf hin, dass die grafische Darstellung der tatsächlichen Temperaturen, wie wir es in Abbildung 4 getan haben, irreführend sein kann. Im Laufe der letzten 130 Jahre sind Stationen verschoben, hinzugefügt, entfernt worden, und die räumliche Verteilung der Stationen hat sich verändert. Die mittlere Höhe der Stationen hat sich im Laufe der Zeit verändert. Diese Veränderungen wirken sich auf die Stationsanomalien weniger stark aus als die absoluten Temperaturen. Das ist richtig, und dies erklärt einen Teil der Differenz zwischen Abbildung 4 und den Abbildungen 6 und 7. Ab einem bestimmten Punkt spielt die Anzahl der Stationen keine Rolle mehr, wie in Abbildung 3 zu sehen ist. Wir beginnen unsere Beobachtungen im Jahr 1890 oder 1895, weil wir dann davon ausgehen, dass genügend Stationen in CONUS vorhanden sind, um einen aussagekräftigen Mittelwert zu erhalten. Der USHCN-Datensatz umfasst 143 Stationen im Jahr 1890 und 608 Stationen im Jahr 1895, und dies sind die Stationen mit den längsten Aufzeichnungen und der besten Platzierung.

Schlussfolgerungen und Diskussion

Zekes nächster Punkt ist, dass Goddard seine Daten nicht gerastert hat. Er hat sich also nicht mit der ungleichmäßigen Verteilung der Stationen und der sich im Laufe der Zeit verändernden Verteilung der Stationen befasst. Dies sind echte Probleme, die sich zwar auf interne Trends innerhalb von CONUS auswirken, aber die Rasterung und die anderen Korrekturen glätten die Daten nur. Keine dieser Operationen verbessert die Genauigkeit. Tatsächlich ist es wahrscheinlicher, dass sie die Genauigkeit verringern. Wenn wir Karten von CONUS-Daten zur Ermittlung von Trends innerhalb des Landes verwenden würden, würde ich Zeke zustimmen und die Daten glätten. Aber hier geht es uns nur um den nationalen Temperaturindex, der außerhalb von CONUS liegt. Der Index ist eine Durchschnittstemperatur für das ganze Land, keine statistische Glättung oder Rasterung wird ihn verbessern. Die Verwendung von Anomalien gegenüber den tatsächlichen Temperaturen ist wichtig, ansonsten nicht.

Ein Mittelwert der Anomalien der Stationsdaten ist geeigneter als die Verwendung eines Gitters zur Erstellung eines nationalen durchschnittlichen Temperaturtrends. Der Mittelwert kommt den tatsächlichen Beobachtungen so nahe wie möglich. Die Korrekturen und die Rasterung entfernen uns mit mehreren verwirrenden Schritten von den Messungen.

Wenn die Korrekturen bekannte Probleme in den Instrumenten beheben würden, würde das der Genauigkeit helfen. Aber sie sind statistischer Natur. Sie machen die Stationsmessungen glatter, wenn sie kartiert werden, und sie glätten Diskontinuitäten. Meiner Meinung nach hat die NOAA es übertrieben. TOB, PHA, Ausfüllung und Rasterung sind ein Overkill. Dies ist in Abbildung 7 und beim Vergleich von Abbildung 3 mit Abbildung 6 oder Abbildung 5 leicht zu erkennen. Entspricht der endgültige Trend in Abbildung 3 eher den Messungen (Abbildung 6) oder den Netzkorrekturen in Abbildung 5? Der Jahrhundert-Trend der Daten beträgt 0,25°, die Korrekturen addieren dazu 0,35° und der „klimatologische Rasteralgorithmus“ fügt nochmals 0,9° hinzu! Es lohnt sich, noch einmal zu sagen, dass die Art der statistischen Operationen, die wir diskutieren, nichts zur Verbesserung der Genauigkeit des Nationalen Temperaturindexes beitragen, und sie reduzieren dieselbe wahrscheinlich.

CONUS ist ein gutes Gebiet, um zu überprüfen, ob die „Korrekturen“ an den Stationsdaten und die Wirksamkeit des Temperatur-Gridding-Prozesses gerechtfertigt sind. Die aktuelle Stationsabdeckung ist sehr dicht, wie in Abbildung 1 zu sehen ist, und man würde erwarten, dass die gerasterten Daten recht gut mit den Stationsdaten übereinstimmen. Abbildung 3 sieht wie die orangefarbene „Endkurve“ in Abbildung 7 aus, aber sie ist irgendwie steiler, und das sagt alles, was ma wissen muss.

Dave Middleton und ich sind (in meinem Fall „war“) schon seit langer Zeit im Öl- und Gasgeschäft tätig. Zusammen haben wir mehr kartografierte BS gesehen, als man auf den Lagerplätzen von Kansas City finden konnte. Mein interner BS-Meter zeigt rote Linien, wenn ich eine Wäscheliste mit Glättungsalgorithmen, Korrekturalgorithmen, Bias-Anpassungen usw. höre. Ich möchte schreien: „Halten Sie Ihre &#$@ing Karten und Berechnungen so nah wie möglich an den echten Daten!“

Im ersten Teil dieses Postens habe ich darauf hingewiesen, dass wir zur Untersuchung des Klimawandels mehr über die Erwärmung der Ozeane und die Verteilung und den Transport von Wärmeenergie in den Ozeanen wissen müssen. Landgestützte Wetterstationen helfen bei der Vorhersage des Wetters, aber nicht des Klimas. Wir streiten viel über relativ kleine Unterschiede in den Landoberflächentemperaturen. Diese Argumente sind interessant, aber aus der Sicht des Klimawandels spielen sie keine große Rolle. Die Ozeane kontrollieren das, die Atmosphäre über Land hat wenig damit zu tun. Die Rohdaten von GHCN-Daily zu nehmen und sie durch vier verschiedene Glättungsalgorithmen (TOB, PHA, Infilling und Gridding) laufen zu lassen, ist, bei allem Respekt, lächerlich. Meine Empfehlung? Glauben Sie nichts davon, auch nicht, dass es bzgl. des Klimas eine große Rolle spielt.

Ein besserer Indikator für den Klimawandel oder die globale Erwärmung ist der in Abbildung 2 dargestellte Trend der Erwärmung der Ozeane. Beachten Sie, dass der Trend der letzten 16 Jahre nur 0,4°C pro Jahrhundert beträgt. Vergleicht man dies mit den landgestützten CONUS-Messungen der letzten 130 Jahre, so sagen sie 0,25°C voraus, wie in Abbildung 6 dargestellt, aber der vollständig „korrigierte“ NOAA-Wert beträgt 1,5°C, wie in Abbildung 3 dargestellt. Wem glauben Sie wirklich?

Ich benutzte R für die Berechnungen, die in den Abbildungen dargestellt sind, aber Excel, um die Diagramme zu erstellen. Wenn Sie die Details meiner Berechnungen überprüfen möchten, können Sie meinen GHCN R-Quellcode hier herunterladen.

None of this is in my new book Politics and Climate Change: A History but buy it anyway.

You can download the bibliography here

Link: https://wattsupwiththat.com/2020/11/24/the-u-s-national-temperature-index-is-it-based-on-data-or-corrections/

Übersetzt von Chris Frey EIKE



Der solare Retrograd-Zyklus

geschrieben von Chris Frey | 30. November 2020

Hier folgt ein Auszug aus meinem Buch Not by Fire but by Ice, in welchem ich das Phänomen des solaren Retrograd-Zyklus‘ beschrieben habe:

Zuvor erwähnte ich die Kleine Eiszeit, die in den frühen 1600er Jahren begann. Was ich nicht erwähnt habe, ist, dass kleine Eiszeiten in Zyklen wiederkehren. Bahnbrechende Studien von Rhodes W. Fairbridge und John E. Sanders von der Columbia University zeigen, dass unser Klima – warm zu kalt, kalt zu warm – in einem verlässlichen, vorhersehbaren Zyklus schwankt und alle 178,73 (±0,27) Jahre viel kühler und feuchter wird.

Der Zyklus wird durch die rückläufige oder im Uhrzeigersinn erfolgende Bewegung der Sonne um das Massenzentrum – das Baryzentrum – des Sonnensystems verursacht. Dieser Zyklus, der als solarer retrograder Zyklus bezeichnet wird, beinhaltet Änderungen sowohl der Sonnenrotationsrate als auch der Sonnenleistung (die Sonnenleistung nimmt abrupt ab). Die rückläufige Bewegung selbst wird durch die Anziehungskraft der Planeten, vor allem von Saturn und Jupiter, erzeugt. Wenn sich Saturn und Jupiter beide im gleichen Quadranten des Sonnensystems befinden, üben sie eine größere Anziehungskraft auf die Sonne aus. Der Zyklus ist unbestreitbar. „Die Sonnenzyklizität muss jetzt als eine Tatsache des Lebens betrachtet werden“, sagten die beiden emeritierten Professoren. (Sowohl Fairbridge als auch Sanders waren emeritierte Professoren für Geologie an der Columbia University. Jeder von ihnen veröffentlichte Vieles in Geologie und Astronomie).

Die wahrscheinlich wichtigste Figur auf dem Gebiet des solaren Retrograd-Zyklus‘ war der verstorbene Dr. Theodor Landscheidt, Gründer des Schroeter-Instituts zur Erforschung von Zyklen der Sonnenaktivität in Waldmünchen, Deutschland. Dr. Landscheit begann 1976 mit der Veröffentlichung seiner Ergebnisse.

Auf der Erde löst der solare Retrograd-Zyklus Schwankungen der Intensität des Erdmagnetfeldes aus und führt zu abrupten – und extremen – Klimaänderungen. Die Veränderungen sind so stark, dass die Erde bei jedem zweiten Takt des Zyklus – etwa alle 360 Jahre – in eine Kleine Eiszeit eintaucht.

Dieser Zyklus wirkt sich auf unserem Planeten seit Hunderten von Millionen Jahren aus.

„Der 360-jährige Zyklus der Kleinen Eiszeit zeigt sich in der Morrison-Formation deutlich zurück im Jura“, sagt der Forschungsgeologe Jack Sauers. „Er korreliert mit dem Untergang des Römischen Reiches. Er korreliert mit dem Untergang des Sumerischen Reiches. Sie korreliert mit dem Untergang des Osmanischen Reiches (als Ghengis Kahn [Dschingis Khan?] aus dem Norden einfiel). Er korreliert mit dem Untergang des Griechischen Reiches. Und er fällt nun mit dem Zusammenbruch mehrerer moderner Reiche zusammen“.

Leider fand der letzte Takt des Zyklus‘ der Kleinen Eiszeit vor fast genau 360 Jahren statt. „Wenn dieses Muster anhält“, so Fairbridge und Sanders, „dann ist zu erwarten, dass eine vergleichbare Kleine Eiszeit … zu Beginn des einundzwanzigsten Jahrhunderts einsetzen wird“.

Aber Moment, es wird noch schlimmer. Multipliziert man den Zyklus der Kleinen Eiszeit mit vier, erhält man einen Zyklus von 1440 Jahren mit noch härteren Klimabedingungen. Über diesen Zyklus, der im grönländischen Eisschild entdeckt worden war, hat 1997 Paul Mayewski et al. berichtet. (Zeitschrift für geophysikalische Forschung, 30. November 1997)

Der 1440-Jahres-Zyklus bringt „dramatische und schnelle“ Klimaveränderungen (in einigen Gebieten trocken, in anderen feucht) und eine weltweite Ausdehnung der Gletscher mit sich. Der Zyklus scheint mit internen Oszillationen im Ozean-Klima-System zusammenzuhängen, sagt Mayewski (die ich dem Unterwasser-Vulkanismus zuschreibe, der durch Veränderungen der geomagnetischen Intensität ausgelöst wird, diese wiederum ausgelöst durch die Veränderungen der Sonne).

Was auch immer die Ursache ist, ein ähnlicher 1440-Jahres-Zyklus wurde in den Tiefseekernen des Nordatlantiks gefunden (Bond et al., Science, 14. November 1997). Unser Klima htte sich vor etwa 4200 Jahren plötzlich abgekühlt, sagte Bond. Ähnliche Rückgänge gab es vor etwa 2800 Jahren und vor 1400 Jahren, was bedeutet, dass der nächste Takt des 1400-Jahres-Zyklus fällig ist.

Als ob das noch nicht genug wäre – multipliziert man den 1440-jährigen Zyklus mit acht, erhält man 11.520, was verdächtig nahe am 11.500-jährigen Eiszeitzyklus liegt.

Hier sitzen wir also. Der nächste Takt des 179-jährigen solaren Retrograd-Zyklus‘ ist fällig. Der nächste Takt des 360-jährigen Zyklus‘ der Kleinen Eiszeit ist fällig. Der nächste Takt des 1440-jährigen Eiszeitzyklus‘ ist fällig. Der nächste Takt des 11.500-jährigen Eiszeitzyklus‘ ist fällig. Der nächste Takt des 100.000-jährigen Eiszeitzyklus‘ ist fällig. . . . und wir sind besorgt über die globale Erwärmung?

Es ist lächerlich, sich über die globale Erwärmung Sorgen zu machen.

Wir müssen uns auf eine Eiszeit vorbereiten. Wie Fairbridge und Sanders es ausdrückten: „Die Würfel der Natur halten wirklich etwas bereit. Wenn wir die historischen Vorgänge in den geologischen Aufzeichnungen so klar erkennen können, können wir diese Würfel vielleicht zu unseren Gunsten auswerten.

Link: https://www.iceagenow.info/the-solar-retrograde-cycle/

Übersetzt von Chris Frey EIKE



Kernkraft liefert saubere Energie, die auch grundlastfähig ist

geschrieben von Chris Frey | 30. November 2020

Falsch verstandene Sicherheitsbedenken beginnen aus der Erinnerung zu verblassen. Das einst wohlbekannte Ereignis auf Three Mile Island in Pennsylvania war auf fehlerhafte Instrumente zurückzuführen, die falsche Messwerte für die Umgebung des Reaktorbehälters lieferten. Nach einer Reihe von Gerätefehlern und menschlichem Versagen wurde der Reaktorkern beschädigt, und es kam zu einer teilweisen Kernschmelze.

Dennoch war das aus dem Reaktorkern freigesetzte radioaktive Wasser sicher in der Struktur des Reaktorsicherheitsbehälters eingeschlossen, und es wurde nur sehr wenig Strahlung an die Umgebung abgegeben.

Der Vorfall von Three Mile Island unterstreicht in der Tat die relative Sicherheit von Kernkraftwerken: Die Sicherheitsvorrichtungen funktionierten wie vorgesehen und verhinderten Verletzungen von Menschen, Tieren oder eine Schädigung der Umwelt in der Nähe ihres Standortes.

Darüber hinaus führte der Unfall unmittelbar zu weiteren Verbesserungen der Verfahren, der Instrumentierung und der Sicherheitssysteme. US-Kernreaktoren sind dadurch wesentlich sicherer geworden. Block Eins von Three Mile Island arbeitet immer noch mit einer tadellosen Bilanz.

Tschernobyl war eine Anomalie

Die schlimmste Kernkraftwerkskatastrophe der Geschichte ereignete sich, als es im Tschernobyl-Reaktor in der Ukraine zu einer (nicht nuklearen) Hitzeexplosion kam. Hätte sich eine solche Explosion in einem westlichen Kernkraftwerk ereignet, wäre sie eingedämmt worden, denn alle westlichen Anlagen müssen über einen Sicherheitsbehälter verfügen – eine solide Struktur aus stahlbewehrtem Beton, die den Kernreaktorbehälter vollständig umschließt.

Das Kernkraftwerk von Tschernobyl verfügte nicht über diese grundlegende Sicherheitsstruktur, und die Explosion sprengte die Spitze des Reaktorgebäudes und schleuderte Strahlung und Reaktorkernstücke in die Luft.

Es war jedoch nicht die Explosion, sondern das anschließende Feuer, das Radioisotope in der Gegend verbreitete. Der Graphitreaktor brannte heftig – was nicht hätte geschehen können, wenn die Anlage von einem Sicherheitsbehälter umschlossen gewesen wäre, aus dem Sauerstoff ausgeschlossen werden konnte.

Das Design des Tschernobyl-Werks war auch in anderer Hinsicht minderwertig. Die Kernreaktoren westlicher Kraftwerke sind so ausgelegt, dass sie unter Betriebsbedingungen negative Leistungskoeffizienten der Reaktivität aufweisen. Das bedeutet, wenn die Kontrolle über die Reaktion verloren geht, verlangsamt sich die Reaktion, anstatt sich zu beschleunigen, was einen solchen unkontrollierten Unfall unmöglich macht.

Das fehlerhafte Kernkraftwerk Tschernobyl wäre in den Vereinigten Staaten oder in einem anderen westlichen Land nie für den Betrieb zugelassen worden, und der Unfall, der sich dort ereignete, konnte sich einfach nicht anderswo ereignen.

Die Umstände des Unfalls waren in vielerlei Hinsicht die schlimmstmöglichen, mit einem exponierten Reaktorkern, einem offenen Gebäude und schlecht ausgebildeten Bedienern. 49 Werksarbeiter und Feuerwehrleute starben direkt an der Strahlenbelastung in Tschernobyl.

Auswirkungen auf die Öffentlichkeit waren gering

Im September 2000 veröffentlichte der Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation der Vereinten Nationen (UNSCEAR) seinen Bericht an die Generalversammlung , ein rund 1.220 Seiten umfassendes Dokument, das sich mit den Expositionen und Auswirkungen des Unfalls von Tschernobyl befasst.

Abgesehen von etwa 1.800 Schilddrüsenkrebsfällen, die bei Kindern und einigen Erwachsenen registriert wurden und von denen mehr als 99 Prozent geheilt wurden, kam der UN-Bericht zu dem Schluss, dass es keine Hinweise auf größere Auswirkungen der Strahlenbelastung nach dem Unfall auf die öffentliche Gesundheit gibt. Das gleiche Ergebnis wurde nach der Tragödie von Fukushima im Jahr 2011 erzielt, wo bis zu 20.000 Menschen an den Folgen der Überschwemmungen und der Umweltverschmutzung durch den Tsunami starben, aber kein einziger durch Strahlung.

In Fukushima gab es keinen Anstieg der allgemeinen Krebsinzidenz oder -mortalität oder der nicht-malignen Erkrankungen, die mit der Strahlenbelastung in Zusammenhang stehen könnten. Die Inzidenz von Leukämie ist aufgrund ihrer kurzen Inkubationszeit ein guter Indikator für Strahlenschäden. Sie ist weder bei den etwa fünf Millionen Einwohnern der kontaminierten Regionen noch bei den evakuierten Personen oder den Mitarbeitern von Bergungsoperationen erhöht.

In der Bevölkerung der kontaminierten Regionen wurden keine direkt auf die Exposition durch die Tschernobyl-Strahlung zurückzuführenden Todesfälle festgestellt.

Tatsächlich waren die Krebsinzidenzraten in den am stärksten kontaminierten Regionen der Ukraine in der Nähe von Tschernobyl durchweg niedriger als die Raten im ganzen Land. Auch die Inzidenz von soliden Krebsarten unter den russischen Mitarbeitern der Reparatur-Mannschaft war niedriger als in der Allgemeinbevölkerung. Aus diesem Grund gibt es in der Medizin die Strahlentherapie. Während vieles sehr schlecht ist, kann ein wenig sehr gut sein.

Dies steht im Einklang mit Studien aus den Atombombenexplosionen des Zweiten Weltkriegs, bei denen geringe Strahlendosen, die weit vom Bodennullpunkt entfernt empfangen wurden, zu niedrigeren Krebsraten führten als in der Allgemeinbevölkerung. Es stimmt auch mit der medizinischen Forschung überein, die darauf hinweist, dass niedrig dosierte Strahlung tatsächlich dazu dient, gefährdete Personen vor der Entwicklung von Krebs zu schützen.

Die Ganzkörper-Strahlendosis aufgrund des radioaktiven Niederschlags von Tschernobyl, der Einzelpersonen in den am stärksten kontaminierten Teilen der ehemaligen Sowjetunion ausgesetzt waren (etwa 1 mSv pro Jahr), ist 10 bis 100 Mal niedriger als die Dosis ionisierender Strahlung aus natürlichen Quellen, die Einzelpersonen in vielen andere Regionen der Welt erhalten haben. Weder strahleninduzierte Krankheiten noch genetische Störungen wurden in diesen Regionen jemals festgestellt.

Zwar gab es eindeutig Todesfälle im Zusammenhang mit dem Abbau von Kohle, dem Bohren nach Öl und der Verbrennung von Erdgas, aber es stellt sich heraus, dass die Kernkraft überraschenderweise die sicherste Art der Stromerzeugung ist. In den USA kann sie jedoch aufgrund unnötig überflüssiger Sicherheitsanforderungen wirtschaftlich nicht mehr mit fossilen Brennstoffen konkurrieren. Glücklicherweise erzeugen andere Länder wie Frankreich, Korea und China Kernkraft sicher und zu viel niedrigeren Kosten.

Autor: CFACT Senior Science Analyst Dr. Jay Lehr has authored more than 1,000 magazine and journal articles and 36 books. Jay’s new book A Hitchhikers Journey Through Climate Change written with Teri Ciccone is now available on Kindle and Amazon.

Link: https://www.cfact.org/2020/11/19/nuclear-power-provides-clean-energy-that-works/

Übersetzt von Chris Frey EIKE