Urbanisierung, nicht CO₂

geschrieben von Chris Frey | 20. November 2025

Cap Allon

Unabhängige Forscher, die die hochauflösenden Copernicus-Landbedeckungsdaten für Europa analysiert haben, haben einen gravierenden Fehler in den Temperaturaufzeichnungen von Berkeley Earth aufgedeckt.

Die meisten der sogenannten „ländlichen” Messstationen von Berkeley liegen gar nicht auf dem Land. Sie befinden sich in expandierenden Städten, Industriegebieten oder stark veränderten Landschaften – allesamt Orte, die sich viel schneller erwärmen als stabile Umgebungen.

Berkeley Earth stützt sich weiterhin auf eine veraltete MODIS-Maske für städtische/ländliche Gebiete, die einen Großteil der modernen Bebauung nicht erfasst. Als unabhängige Forscher die Stationen anhand von Copernicus-Daten neu klassifizierten, brach die Kategorie „ländlich” von Berkeley praktisch zusammen. Eine große Anzahl von Stationen, die zur Erfassung der globalen Temperaturdaten herangezogen wurden, sind in Wirklichkeit städtische Wärmeinseln.

Satellitenbilder bestätigen dies.

Selbst eine schnelle Überprüfung mit Google Maps zeigt, dass viele dieser angeblich unberührten Thermometer auf dem Land in Wirklichkeit neben Asphalt, Gebäuden und Bewässerungsanlagen stehen.

Stationen in städtischen Gebieten zeigen den dramatischen „Hockeyschläger“-Trend des späten Jahrhunderts, während dies bei wirklich ländlichen, stabilen Stationen nicht der Fall ist. Der starke Temperaturanstieg verschwindet, wenn man Standorte isoliert betrachtet, die nicht von der Entwicklung verschluckt wurden.

Stationen in städtischen Gebieten (Deutschland/globale Datensätze) zeigen eine starke Erwärmung, während wirklich ländliche Stationen in den USA und USCRN-Standorte nur einen leichten Trend aufweisen – der „Hockeyschläger“-Trend tritt nur dort auf, wo die Urbanisierung hoch ist.

Die Forscher weisen auch auf ein tiefer liegendes methodisches Problem hin: Berkeley Earth fügt bruchstückhafte und unvollständige Stationsdaten zusammen und mischt dabei Basislinien aus verschiedenen Epochen und Umgebungen. Das Ergebnis ist keine physikalische Temperaturmessung, sondern ein modellierter Index, der von städtischen Störsignalen und statistischen Korrekturen dominiert wird.

Die Angst vor der globalen Erwärmung ist größtenteils das Kennzeichen wachsender Städte und nicht des tatsächlichen Klimas. Wenn man genaue Landbedeckungsdaten und kontinuierliche ländliche Messstationen verwendet, verschwindet der „Hockeyschläger”. Keine einzige verifizierte, seit langem stabile Messstation zeigt ihn.

Der Anstieg ist ein Artefakt der Urbanisierung, schlechter Klassifizierung und zusammengefügter Datensätze – kein globales Thermometer.

Link: https://electroverse.substack.com/p/early-cold-slams-india-south-korea?utm_campaign=email-post&r=320l0n&utm_source=substack&utm_medium=email (Zahlschranke)

Übersetzt von Christian Freuer für das EIKE

 



Wärmeinsel-Effekte im sommerlichen Kanada: Einige Ergebnisse aus Alberta

geschrieben von Chris Frey | 20. November 2025

Roy W. Spencer

Summary

Der Vergleich zwischen ländlichen und städtischen Temperaturmessungen in ganz Kanada während der Sommer 1978-2022 zeigt die erwartete durchschnittliche nächtliche Erwärmung in städtischen Gebieten mit einem schwächeren Effekt während des Tages. Bei der Anwendung der auf Landsat-Bildern basierenden Diagnose der zunehmenden Verstädterung im Laufe der Zeit wird festgestellt, dass 20 % der Temperaturtrends in einer kleinen Region, die Calgary und Edmonton umfasst, auf die zunehmende Verstädterung zurückzuführen sind. Calgary führt die Liste der kanadischen Städte mit zunehmender Verstädterung an, wobei schätzungsweise 50 % der nächtlichen Erwärmungstrends in 10 kanadischen Ballungsräumen auf die zunehmende Verstädterung zurückzuführen sind, und 20 % der Erwärmungstrends am Tag.

Introduction

Dies ist Teil meiner fortlaufenden Untersuchung des Ausmaßes, in dem landgestützte Temperaturdatensätze Erwärmungstrends erzeugen, die durch die zunehmende Verstädterung übertrieben werden (der städtische Wärmeinseleffekt, UHI). Die derzeitigen „Homogenisierungs“ -Verfahren zur Anpassung von Thermometerdaten versuchen nicht ausdrücklich, städtische Trends zu korrigieren, um sie an ländliche Trends anzupassen, obwohl ich davon ausgehe, dass sie diese Funktion erfüllen, wenn die meisten Stationen ländlich sind. Stattdessen laufen sie auf statistische „Konsensbildungs“-Übungen hinaus, bei denen die Mehrheit gewinnt. Wenn also die meisten Stationen in unterschiedlichem Ausmaß von zunehmenden UHI-Effekten betroffen sind, werden diese nicht zwangsläufig an die ländlichen Stationen angepasst. Das Gegenteil ist der Fall. In den USA hat beispielsweise die Analyse der Stationsdaten durch Watts et al. gezeigt, dass der homogenisierte US-Datensatz (USHCN) Temperaturtrends erzeugt, die genauso groß sind wie die der Stationen mit den schlechtesten Standorten in Bezug auf falsche Wärmequellen. Sie stellten ferner fest, dass die Verwendung von Thermometern nur an gut gelegenen Standorten zu einer erheblichen Verringerung der Temperaturtrends im Vergleich zu dem weithin verwendeten homogenisierten Datensatz führt.

Ich halte die Homogenisierung für einen Black-Box-Ansatz, der die falsche Erwärmung in den Thermometer-Aufzeichnungen, welche aus der weit verbreiteten Verstädterung im Laufe der Zeit resultiert, nicht berücksichtigt. Mein Ansatz war ein anderer: Ich dokumentiere die absoluten Temperaturunterschiede zwischen Stationspaaren und setze sie in Beziehung zu einem unabhängigen Maß für den Urbanisierungsunterschied. Der auf Landsat basierende globale Datensatz von „bebauten“ Gebieten (die ich im Folgenden grob als Maß für die Verstädterung bezeichnen werde) bietet die Möglichkeit, die Verstädterung in Thermometerdaten zu korrigieren, die bis in die 1970er Jahre zurückreichen (als die Landsat-Satellitenserie begann).

Ich habe mich zunächst auf den Südosten der USA konzentriert, auch weil mein Mitforscher John Christy Klimatologe des Bundesstaates Alabama ist und ich zum Teil von diesem Amt finanziert werde. Aber ich untersuche auch andere Regionen. Bislang habe ich einige vorläufige Analysen für das Vereinigte Königreich, Frankreich, Australien, China und Kanada durchgeführt. Hier werde ich einige erste Ergebnisse für Kanada vorstellen.

Der erste Schritt besteht darin, anhand von eng beieinander liegenden Stationen den Unterschied der monatlichen Durchschnittstemperaturen zwischen eher städtischen und eher ländlichen Gebieten zu quantifizieren. Der Temperaturdatensatz, den ich verwende, ist die Global Hourly Integrated Surface Database (ISD), die kontinuierlich bei NOAA/NCEI archiviert wird. Die Daten werden von stündlichen (oder dreistündlichen) Beobachtungen dominiert, die zur Unterstützung der Luftfahrt auf Flughäfen in der ganzen Welt gemacht werden. Sie sind größtenteils (aber nicht vollständig) unabhängig von den Maximal- und Minimalmessungen (Tmax und Tmin), aus denen andere weit verbreitete und homogenisierte globale Temperaturdatensätze bestehen. Der Vorteil des ISD-Datensatzes ist die stündliche Zeitauflösung, die eine gründlichere Untersuchung von Tag- und Nachteffekten sowie eine bessere Instrumentierung und Wartung zur Unterstützung der Flugsicherheit ermöglicht. Ein Nachteil ist, dass der Datensatz im Vergleich zu den Tmax/Tmin-Datensätzen nicht so viele Stationen enthält.

Wie ich in meinem letzten Beitrag zu diesem Thema dargelegt habe, ist eine entscheidende Komponente meines Verfahrens der relativ neue, hochauflösende (1 km) globale Datensatz zur Urbanisierung, der seit 1975 im Rahmen des EU-Projekts Global Human Settlement (GHS) von den Landsat-Satelliten abgeleitet wurde. Dadurch kann ich benachbarte Stationen vergleichen, um zu quantifizieren, wie viel städtische Wärme mit Unterschieden in der Verstädterung zusammenhängt, die anhand von Landsat-Bildern von „bebauten“ Strukturen diagnostiziert werden.

Städtische vs. ländliche Sommertemperaturen in Kanada

Kanada ist ein überwiegend ländliches Land, in dem die Temperatur-Messstationen weit verstreut sind. Der größte Teil der Bevölkerung (wo sich die meisten Thermometer befinden) konzentriert sich entlang der Küsten und vor allem an der Grenze zu den USA. Im Vergleich zur Größe des Landes gibt es relativ wenige Flughäfen, was die Anzahl der Vergleiche zwischen ländlichen und städtischen Gebieten einschränkt, die ich vornehmen kann.

Für einen maximalen Abstand von 150 km zwischen den Stationspaaren sowie einige andere Tests für die Einbeziehung (z. B. weniger als 300 m Höhenunterschied zwischen den Stationen) zeigt Abb. 1 die Unterschiede bei der Durchschnittstemperatur und den flächenbezogenen Durchschnittswerten der Landsat-basierten Urbanisierung für (a) 09 UTC (späte Nacht) und (b) 21 UTC (Nachmittag). Diese Zeiten wurden so gewählt, dass sie ungefähr den Zeiten der Mindest- und Höchsttemperaturen (Tmin und Tmax) entsprechen, die in anderen globalen Temperaturdatensätzen enthalten sind, so dass ich einen Vergleich mit ihnen anstellen kann.

Abb. 1 Vergleich der Temperaturunterschiede zwischen nahe beieinander liegenden kanadischen Stationen und Landsat-basierten Urbanisierungsschätzungen für (a) die Nacht und (b) den Tag. Bei den Daten handelt es sich um monatliche Durchschnittstemperaturen für Juni, Juli und August in den Jahren 1988-1992, 1998-2002 und 2012-2016, die den Landsat-Datensätzen der Jahre 1990, 2000 und 2014 entsprechen. Im ISD-Archiv waren nicht genügend Thermometerdaten vorhanden, um sie mit den Landsat-Urbanisierungsschätzungen von 1975 zu verwenden. Die flächengemittelte Zone 3 ist ~21×21 km groß, zentriert auf jede Station.

Wie andere Studien gezeigt haben, ist der UHI-Effekt auf die Temperatur nachts größer, wenn die vom Boden absorbierte Sonnenenergie (die im Vergleich zum Boden oder zur Vegetation eine hohe Wärmeleitfähigkeit hat) in die Luft abgegeben wird und durch die Stabilität der nächtlichen Grenzschicht und die im Vergleich zum Tag schwächeren Winde über der Stadt gefangen wird. Für diesen begrenzten Satz kanadischer Stationspaare beträgt die UHI-Wärmeverzerrung 0,21 deg. C pro 10 % Verstädterung während des Tages und 0,35 deg. C pro 10 % in der Nacht.

Wenn wir diese Beziehungen auf die monatlichen Temperatur- und Verstädterungsdaten von ca. 70 über ganz Kanada verteilten Stationen anwenden, erhalten wir eine Vorstellung davon, wie stark die zunehmende Verstädterung die Temperaturtrends beeinflusst hat. (HINWEIS: Die Beziehungen in Abb. 1 gelten nur für den Durchschnitt, daher ist nicht bekannt, wie gut sie auf die einzelnen Stationen in den folgenden Tabellen zutreffen).

Von den etwa 70 kanadischen Stationen sind im Folgenden die 10 Stationen mit den größten diagnostizierten falschen Erwärmungstrends (1978-2022) aufgeführt. Man beachte, dass die rohen Trends beträchtliche Schwankungen aufweisen, von denen einige wahrscheinlich nicht wetter- oder klimabedingt sind (Änderungen in der Instrumentierung, Standortwahl usw.). Tabelle 1 enthält die Ergebnisse für die Nachtzeit, Tabelle 2 für die Tageszeit.

Calgary, Ottawa, Windsor, Montreal und Edmonton sind die fünf Stationen mit der größten Verstädterungsrate seit den 1970er Jahren, wie sie von Landsat gemessen wurde, und daher auch mit der größten Rate an unechter Erwärmung seit 1978 (dem frühesten Zeitpunkt, für den mir vollständige stündliche Temperaturdaten vorliegen). Im Durchschnitt der 10 Orte mit dem höchsten Wachstum sind schätzungsweise 48 % des durchschnittlichen Erwärmungstrends allein auf die Verstädterung zurückzuführen.

Tabelle 2 zeigt die entsprechenden Ergebnisse für die sommerlichen Nachmittagstemperaturen, von denen wir aus Abb. 1 wissen, dass sie schwächere UHI-Effekte haben als die nächtlichen Temperaturen:

Für die 10 am stärksten verstädterten Stationen in Tabelle 2 beträgt die durchschnittliche Verringerung der beobachteten Erwärmungstrends am Nachmittag 20 %, verglichen mit 48 % für die Trends in der Nacht.

Vergleich mit den CRUTem5-Daten in Süd-Alberta

Wie wirken sich die Ergebnisse in Tabelle 1 auf die weithin berichteten Erwärmungstrends im Durchschnitt von ganz Kanada aus? In Anbetracht der Tatsache, dass Kanada überwiegend ländlich geprägt ist und nur spärliche Messungen vorliegen, lässt sich dies anhand der verfügbaren Daten nur schwer feststellen. Es steht jedoch außer Frage, dass das Bewusstsein der Öffentlichkeit in Bezug auf Fragen des Klimawandels stark von den Bedingungen an ihrem Wohnort beeinflusst wird, und die meisten Menschen leben in städtischen Gebieten.

Um zu prüfen, ob diese meist flughafenbasierten Temperaturmessungen für die Klimaüberwachung geeignet sind, habe ich die Region im Südosten Albertas untersucht, die durch die Breiten-/Längengrade 50-55N und 110-115W begrenzt wird und Calgary und Edmonton umfasst. Das Vergleichsgebiet wird durch den vom IPCC genehmigten CRUTem5-Temperaturdatensatz bestimmt, der Durchschnittsdaten auf einem 5-Grad-Raster für Breiten- und Längengrade enthält.

Mein Datensatz enthält vier Stationen in dieser Region, und die Mittelung der Rohtemperaturdaten der vier Stationen ergibt einen Trend (Abb. 2), der im Wesentlichen mit dem des CRUTem5-Datensatzes identisch ist, der über umfangreiche Homogenisierungsmethoden und (vermutlich) über viel mehr Stationen verfügt (deren Aufzeichnungszeiträume oft begrenzt sind und die daher zusammengefügt werden müssen). Dieses hohe Maß an Übereinstimmung ist zumindest teilweise zufällig.

Abb. 2. Monatliche Durchschnittstemperaturen im Sommer (Juni-Juli-August), 1978-2022, für Südost-Alberta, aus dem CRUTem5-Datensatz des IPCC (grün), Rohtemperaturen von 4 Stationen (rot) und de-urbanisierte Durchschnittstemperaturen von 4 Stationen (blau). Auf die CRUTem5-Anomalien wird ein Temperatur-Offset angewandt, so dass sich die Trendlinien im Jahr 1978 schneiden.

Die Anwendung der Urbanisierungskorrekturen aus Abb. 1 (groß für Calgary und Edmonton, winzig für Cold Lake und Red Deer) führt zu einer durchschnittlichen Verringerung des Trends der Gebietsdurchschnittstemperatur um 20 %. Dies untermauert meine Behauptung, dass die auf die globalen Tmax/Tmin-Datensätze angewandten Homogenisierungsverfahren die städtischen Trends nicht an die ländlichen Trends angepasst haben, sondern stattdessen eine „wählerische“ Anpassung darstellen, bei der ein Datensatz, der von Stationen mit zunehmender Verstädterung dominiert wird, die Trendcharakteristiken der UHI-kontaminierten Standorte weitgehend beibehält.

Conclusions

Kanadische Städte weisen im Sommer einen beträchtlichen städtischen Wärmeinseleffekt auf, insbesondere nachts, und auf Landsat basierende Schätzungen der zunehmenden Verstädterung deuten darauf hin, dass dies eine falsche Erwärmungskomponente der gemeldeten Temperaturtrends verursacht hat, zumindest für Orte mit zunehmender Verstädterung. Ein begrenzter Vergleich in Alberta deutet darauf hin, dass der CRUTem5-Datensatz nach wie vor eine Verzerrung der Erwärmung in Städten aufweist, was mit meinen früheren Beiträgen zu diesem Thema und der Arbeit anderer übereinstimmt.

Das Thema ist wichtig, weil eine rationale Energiepolitik auf der Realität und nicht auf der Wahrnehmung basieren sollte. In dem Maße, in dem die Schätzungen der globalen Erwärmung übertrieben sind, werden auch die energiepolitischen Entscheidungen übertrieben sein. Schon jetzt gibt es Anzeichen dafür (z. B. hier), dass die Klimamodelle, die als Richtschnur für die Politik dienen, eine stärkere Erwärmung ergeben als beobachtet, vor allem im Sommer, wenn die übermäßige Hitze ein Problem darstellt. Wenn die beobachtete Erwärmung noch geringer ist als angegeben, dann werden die Klimamodelle für energiepolitische Entscheidungen zunehmend irrelevant.

This piece originally appeared at Drroyspencer.com and has been republished here with permission.

Link: https://cornwallalliance.org/2022/11/canadian-summer-urban-heat-island-effects-some-results-in-alberta/

Übersetzt von Christian Freuer für das EIKE

 



Nichtbeachtung des UHI ist töricht

geschrieben von Chris Frey | 20. November 2025

Anthony Watts

Ein kürzlich erschienener Artikel unter der Überschrift [übersetzt] „Reality Check: Werden die heißesten Städte der Welt dank des Klimawandels unbewohnbar?“ von Dann Mitchell, einem Professor für Klimawissenschaften an der Universität Bristol, wird versucht, eine Rekord-Hitzespitze von 51 °C in der zentralpakistanischen Stadt Jacobabad dem Klimawandel zuzuschreiben, was schlichtweg Unsinn ist.

Er nennt diese 51˚C Zahl „gefährlich nahe an der Grenze der menschlichen Überlebensfähigkeit“. Sicherlich liegt diese Temperatur gefährlich nahe an der Grenze der menschlichen Toleranz. Mitchell fährt fort, über ein anderes wichtiges Temperaturmaß zu sprechen, die so genannte „Feuchttemperatur“*, die auch Teil eines Angst schürenden Artikels von NBC News über Indien mit dem Titel „Deadly ‚wet-bulb temperatures‘ are being stoked by climate change and heat waves“ [etwa: Tödliche „Feuchttemperaturen“ werden durch den Klimawandel und Hitzewellen angeheizt] ist.

[*Feuchttemperatur: Wenn Feuchtigkeit verdunstet, wird Wärme verbraucht. Ein nasser Körper kühlt sich dabei ab. Dabei wird die Luft mit Feuchtigkeit angereichert, so dass der Taupunkt steigt. Die Feuchttemperatur liegt also zwischen Lufttemperatur und Taupunkt. Bei weiterer Verdunstung ist eine Abkühlung unter die Feuchttemperatur nicht möglich. Liegt diese über 37°C, kann sich menschliche Haut durch Verdunstung von Schweiß nicht weiter abkühlen, was zu einem Hitzestau im Körper führt. Der ist in der Tat lebensgefährlich. Man darf aber getrost davon ausgehen, dass die örtliche Bevölkerung in Gegenden, wo das vorkommt {in Indien vor Eintreffen des Sommermonsuns} daran gewöhnt ist.]

Mitchell schreibt:

Wir kennen die menschliche Toleranzgrenze ziemlich genau – sie liegt bei 35˚C Feuchttemperatur. An diesem Punkt kann der Mensch nicht länger als ein paar Stunden überleben, weil er keine Wärme mehr von seinem Körper an die Umgebung abgeben kann.

Dies ist im Wesentlichen ein Maßstab für das bekannte Sprichwort „Es ist nicht die Hitze, sondern die Feuchtigkeit“. Dem Menschen geht es weitaus schlechter, wenn hohe Temperatur und hohe Luftfeuchtigkeit zusammenkommen.

Mit dieser Aussage schießt Mitchell jedoch weit über das Ziel hinaus:

Aber wird der Klimawandel die Situation verschlimmern? Angesichts des Temperaturanstiegs erwarten wir in Zukunft mehr Überschreitungen der Überlebensschwelle von 35 °C, aber diese Fälle werden wahrscheinlich selten bleiben und jeweils nur für einige Stunden auftreten. Wir gehen davon aus, dass sie auf Standorte in den Tropen und Subtropen beschränkt sein werden, und selbst dann nur in bestimmten Jahren. Wir gehen davon aus, dass die Wahrscheinlichkeit dieser Ereignisse deutlich abnimmt, wenn wir die Klimaziele des Pariser Abkommens einhalten können, d. h. wenn wir den Anstieg der Temperaturen im globalen Durchschnitt auf deutlich unter 2 °C begrenzen.

Mitchell will angeblich ein Klimawissenschaftler sein, aber er hat in seiner Logik zwei bedeutende Fehler gemacht, wenn er den Klimawandel zum Ziel der Schuldzuweisung macht. Erstens ist das Klima ein Durchschnitt des Wetters über dreißig Jahre, ein Zeitraum, der von der World Meteorological Society (WMO) festgelegt wurde. Jedes kurzfristige Wetterereignis von einigen Stunden oder Tagen, sei es ein Hurrikan, ein Kälteeinbruch oder eine Hitzewelle, ist genau das: Wetter, nicht Klima.

Der andere Fehler, den Mitchell macht, ist ziemlich ungeheuerlich. Er spricht von Temperaturspitzen in der Großstadt Jacobabad, vergisst aber, einen der bekanntesten Temperatureffekte von Großstädten zu erwähnen: den Urban Heat Island-Effekt (UHI).

Die University Corporation for Atmospheric Research (UCAR) definiert ihn wie folgt:

Eine urbane Wärmeinsel (UHI) ist ein Großstadtgebiet, das deutlich wärmer ist als seine Umgebung. Nach Angaben der EPA sind die Lufttemperaturen in vielen US-Städten bis zu 5,6°C (10°F) höher als in den umliegenden natürlichen Landgebieten. Dieser Temperaturunterschied ist in der Regel nachts größer als tagsüber, im Winter größer als im Sommer und tritt vor allem bei schwachem Wind auf. Die Hauptursachen sind Veränderungen der Landoberfläche durch die städtische Entwicklung und die durch die Energienutzung erzeugte Abwärme.

Es ist klar, dass Städte Hitzewellen verschärfen. Die menschlichen Symptome, die UCAR als Folge von UHI beschreibt, sind die gleichen, die Mitchell und NBC News dem Klimawandel zuschreiben wollen. Laut ZeeNews India ist Jacobabad für seine „brütende Hitze“ bekannt:

Jacobabad, eine Stadt in der pakistanischen Provinz Sindh, ist für ihre große Hitze bekannt, aber jüngste Forschungen haben ihr eine unwillkommene wissenschaftliche Auszeichnung verliehen. Die Temperatur in der Stadt beträgt etwa 52 Grad Celsius, was für den menschlichen Körper tödlich ist.

Offenbar ist es normal, dass es in Jacobabad heiß ist. Die Daten werden es uns sagen.

Schauen wir uns zunächst die Klimageschichte von Jacobabad an. Hier ist ein Diagramm (Abbildung 1) des NASA Goddard Institute for Space Studies (NASA GISS) mit den langfristigen Temperaturdaten für die Stadt:

Abbildung 1: NASA GISS Temperaturanalyse (v4) Stationsdaten: Jacobabad

Leider fehlen in dem Diagramm viele Daten, und es ist nicht aktuell bis 2022. Fehlende Daten sind ein Problem bei den Klimaaufzeichnungen vieler Länder der Dritten Welt.

Doch selbst mit unvollständigen Daten kann uns die Grafik drei Dinge sagen:

1. Zwischen etwa 1900 und 1990 ist die Temperaturaufzeichnung größtenteils flach und steigt nicht an. Nach 1990 ist ein anhaltender Temperaturanstieg zu verzeichnen.

2. Große Temperaturspitzen traten kurz nach 1940 und in der Nähe von 2012 auf, was beweist, dass natürliche Wetterereignisse die Temperatur in Jacobabad beträchtlich erhöhen können. Dies wiederum zeigt, dass es dort schon früher Hitzewellen gegeben hat.

3. Zwischen 1900 und heute liegt die jährliche Durchschnittstemperatur in Jacobabad irgendwo zwischen 27 und 28 °C.

Es ist klar, dass Jacobabad eine sehr warme Stadt ist, und es ist seit 1990 noch wärmer geworden. Aber was ist in Jacobabad seit 1990 passiert, das mit diesem anhaltenden Temperaturanstieg einhergeht? Die Antwort lautet: Ein dramatischer Bevölkerungszuwachs, wie in Abbildung 2 zu sehen ist:

Abbildung 2: Tabelle der Volkszählungswerte für Jacobabad Pakistan von 1972 bis heute. Quelle

Das Bevölkerungswachstum in Jacobabad verläuft parallel zum raschen Wachstum des gesamten Landes Pakistan, wie in Abbildung 3 zu sehen ist:

Abbildung 3: Bevölkerung von Pakistan seit 1800. Quelle

Das Bevölkerungswachstum in Pakistan (und in Jacobabad) hat sich in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts dramatisch beschleunigt und hält auch im 21. Jahrhundert an. Mit dem Bevölkerungswachstum geht die Entwicklung von Wohnraum und Städten einher, und damit auch ein erhöhter Energieverbrauch. Um auf die Ausführungen von UCAR zum Thema UHI zurückzukommen, ist dies von Bedeutung:

„Die Hauptursachen [für UHI] sind Veränderungen der Landoberfläche durch die städtische Entwicklung und die durch die Energienutzung erzeugte Abwärme“.

Die Temperaturdaten von NASA GISS und der Bevölkerungszuwachs in Jacobabad korrelieren in diesem Zeitraum. Es scheint klar zu sein, dass die Dichte von mehr als einer Million Menschen und die damit verbundene Infrastruktur eine dramatische Auswirkung auf die Temperatur in Jacobabad aufgrund der Zunahme des UHI in den letzten 30-40 Jahren hatte, was Mitchell und NBC News einfach ignoriert haben.

Auch die UCAR stellt dies fest:

Mehr als die Hälfte der Weltbevölkerung lebt heute in städtischen Gebieten, und bis zum Jahr 2050 wird der Anteil der Stadtbewohner weltweit voraussichtlich 70 % erreichen, so dass das Problem der städtischen Hitzeinseln weiter zunehmen wird.

Und was ist mit der Behauptung, dass der Klimawandel zu Hitzewellen in städtischen Gebieten wie Jacobabad beiträgt? Mitchell zitiert die „Klimaziele des Pariser Abkommens, d. h. die Begrenzung des durchschnittlichen globalen Temperaturanstiegs auf deutlich unter 2 °C“, und da sich das globale Klimasystem seit 1850 bereits um etwa 1 bis 1,5 °C erwärmt hat (je nachdem, wen man fragt), ist es zweifelhaft, dass zusätzliche 0,5 bis 1 °C in von Natur aus heißen Städten wie Jacobabad einen Unterschied machen werden.

Anstatt dem Klimawandel die Schuld zu geben, sollte Mitchell lieber die von der US-Umweltschutzbehörde vorgeschlagenen Strategien zur Kühlung von Städten befolgen:

1) Erhöhung der Baum- und Pflanzendecke, 2) Anlegen von Gründächern, 3) Anlegen von kühlenden – hauptsächlich reflektierenden – Dächern, 4) Verwendung von kühlenden Belägen (entweder reflektierend oder durchlässig) und 5) Anwendung intelligenter Wachstumsmethoden.

Diese Liste ist praktisch und realisierbar, selbst für ein armes Land wie Pakistan.

Das ist der Realitätscheck, den Mitchell und NBC News annehmen müssen: die Städte durch Änderungen an der Infrastruktur kühler zu machen, anstatt zu versuchen, ein unkontrollierbares Klimasystem zu kontrollieren.

Autor: Anthony Watts is a senior fellow for environment and climate at The Heartland Institute. Watts has been in the weather business both in front of, and behind the camera as an on-air television meteorologist since 1978, and currently does daily radio forecasts. He has created weather graphics presentation systems for television, specialized weather instrumentation, as well as co-authored peer-reviewed papers on climate issues. He operates the most viewed website in the world on climate, the award-winning website wattsupwiththat.com.

Link: https://climaterealism.com/2022/06/checking-the-science-focus-reality-check-ignoring-uhi-is-foolish/

Übersetzt von Christian Freuer für das EIKE

 



Märznachlese 2022 XXL: Ein ungewöhnlich beständiger Vorfrühlingsmonat mit Rekord-Sonnenscheindauer und vielen, kräftigen nächtlichen Inversionen, wegen der kalten Nächte nur unwesentlich zu warm

geschrieben von Chris Frey | 20. November 2025

Teil 2: Die ausgeprägten Wärmeinsel-Effekte (WI) dieses Rekordmonats – stationsbezogen betrachtet

Stefan Kämpfe

Über WI-Effekte wurde hier schon häufig berichtet. Der Begriff der „Wärmeinsel“ ist etwas irreführend, denn WI-Effekte gibt es auch flächenhaft; neuerdings durch die ausufernde Nutzung der Solar- und Windenergie begünstigt, worüber diesmal aber nicht berichtet werden soll. Vielmehr bietet dieser einmalige März die Chance, per Vergleich der täglichen Temperaturverläufe bei stark und weniger stark WI-belasteten DWD-Stationen den WI-Effekt genauer zu untersuchen. Die Ergebnisse sind erstaunlich und untermauern die wesentliche Bedeutung des WI-Effektes in Deutschland, obwohl sich der März nicht einmal durch die höchsten WI-Effekte im Jahr auszeichnet.

Große, teils WI-bedingte Temperaturkontraste an Ost- und Süddeutschen Stationen im März 2022

Zum näheren Verständnis der folgenden Untersuchungen empfiehlt es sich, diese beiden Beiträge zur WI-Problematik hier und hier zu lesen. Speziell zur Problematik der Station Potsdam ist dieser Beitrag über den städtischen Wärmeinseleffekt (UHI) wissenswert. Außerdem sei Folgendes angemerkt: Die teilweise erheblichen Temperaturunterschiede zwischen den untersuchten DWD-Stationen sind keinesfalls nur WI-bedingt; sondern auch der unterschiedlichen Lage im Gelände sowie der Höhenlage geschuldet. Letztere ist deshalb stets in den Grafiken vermerkt; wo Reduktionen vorgenommen wurden, ist dies ebenfalls gekennzeichnet.

Warum die DWD-Station Potsdam (ID 3987) keine Säkularstation mehr ist

Seit über einhundert Jahren (1893) wird auf dem Telegrafenberg in Potsdam eine Wetterstation betrieben; bis Ende 2019 galt sie als Säkularstation. Das Potsdamer Institut für Klimafolgenforschung (PIK) schreibt dazu vollmundig: „Die Säkularstation ist weltweit die einzige meteorologische Station, die über einen Zeitraum von mehr als 100 Jahren ein derart umfassendes Messprogramm ohne Lücken aufweisen kann… . Das Datenmaterial ist nachgewiesenermaßen homogen. Bis heute wurden die historischen Beobachtungsbedingungen beibehalten. Dazu gehören: Standorttreue – keine Stationsverlegung, keine Änderungen des Messfeldes. Unveränderte Umgebung… .“

Doch am 31.12.2019 wurde diese hochgelobte, angeblich so exakte und weltweit einzigartige Station aufgegeben – zwar führt der Deutsche Wetterdienst (DWD) die Aufzeichnungen fort, aber nicht mehr mit den alten Instrumentarien und Beobachtungszeiten sowie -methoden. Mittlerweile sind bauliche Verdichtung in Stationsnähe, das starke Einwohnerwachstum Potsdams und die Einwirkung der unweit gelegenen Millionenstadt Berlin so stark, dass man eine deutliche WI-Belastung der auf einer städtischen Hügelkuppe liegenden Station nicht mehr leugnen kann. Ein glücklicher Umstand ist das Vorhandensein einer ebenfalls auf einem Hügel liegenden, wegen der Lage am östlichen Ortsrand nicht WI-armen, aber doch etwas ländlicheren Station – Lindenberg südöstlich Berlins und mit etwa 70 Km Luftlinie nicht zu weit von Potsdam für einen Vergleich entfernt; zumal sich die Höhenlagen beider Stationen ähneln. Schauen wir uns zunächst den Verlauf der Minima beider Stationen im März 2022 an:

Abbildung 1: Verlauf der täglichen Minima in Lindenberg und Potsdam. Es zeigen sich nur geringe Unterschiede – beide Stationen liegen ja fast gleich hoch auf einer Kuppe oft über der nächtlichen Inversion.

Nun könnte man das Ganze ad Acta legen und Potsdam als nicht übermäßig WI-belastet einstufen – wenn da nicht die Maxima wären.

Abbildung 2: Selbiges wie bei Abb. 1, aber mit den Tagesmaxima. Und da war Potsdam um fast 0,8 K wärmer, was sich mit der nur etwas geringeren Höhenlage nicht erklären lässt.

Nun ergab sich noch ein weiterer, glücklicher Umstand – an beiden Orten wird außer der täglichen Sonnenscheindauer auch noch das Tagesmittel der Windgeschwindigkeit in m/s registriert. Es lag also nahe, einmal die täglichen Differenzen der Minima, Maxima (Lufttemperatur), der täglichen Besonnung und der mittleren Windgeschwindigkeit als Differenz Potsdam minus Lindenberg zu betrachten:

Abbildung 3: Tägliche Differenzen der Windgeschwindigkeit (m/s, violett), der Sonnenscheindauer (gold), der Minima (orange) und der Maxima der 2m-Lufttemperatur zwischen Potsdam und Lindenberg. Über der schwarzen Linie sind die Werte in Potsdam größer als in Lindenberg, darunter kleiner.

Besonders auffallend ist die fast stets höhere Windgeschwindigkeit in Potsdam. Eigentlich hätte das ländliche, exponiertere Lindenberg windiger sein müssen. Aber mit den höheren Tagesmaxima und der oft auch höheren Besonnung bietet sich folgende Erklärung an: In Potsdam führen durch den WI-Effekt erzeugte Temperaturunterschiede bei schwachgradientigen Lagen zu Lokalwinden; zumal auch das nahe Berlin diese auch als „Flurwinde“ bezeichneten Luftströmungen unterstützen könnte. Auch wenn diese Untersuchung nicht verallgemeinert werden darf – Potsdam ist alles andere als unbelastet von WI-Effekten. Wie wir noch sehen werden, scheinen die hohen Tagesmaxima eine Besonderheit Potsdams zu sein.

Ein weiterer Vergleich im Großraum Berlin

Bleiben wir noch im Großraum Berlin und vergleichen Potsdam nun mit Berlin-Tempelhof und zwei eher ländlichen Stationen; im Oderbruch ist da Manschnow, etwa 80Km Luftlinie östlich vom Berliner Stadtzentrum entfernt; und Alt-Ruppin, etwa 60Km nordwestlich Berlins. Hinsichtlich der Minima zeigt sich ein Verhalten, welches typisch für den Unterschied städtischer und ländlicher Orte ist – Letztere sind meist deutlich kälter, wobei natürlich auch die Lage im Gelände eine Rolle spielt (Potsdam ist auch wegen seiner Gipfellage sehr warm).

Abbildung 4: März-Minima tagesweise an 4 Stationen im Großraum Berlin. Manschnow ist fast stets am kältesten – wegen seiner Ländlichkeit und wegen seiner Lage im Oderbruch („Kaltluftsee“). Es erfolgte hier keine Höhenreduktion.

Bei den Maxima sind die Unterschiede auf den ersten Blick viel geringer – auch dies ein Umstand, welcher uns immer wieder begegnen wird.

Abbildung 5: Selbiges wie Abb. 4, aber für die Tagemaxima. Schon hier erweist sich Potsdam trotz seiner höchsten Lage wärmer als die ländlichen Stationen und sogar minimal wärmer als Tempelhof.

Zur genaueren Herausarbeitung der Unterschiede bietet sich eine Höhenreduktion von Potsdam und Manschnow auf das Niveau der beiden anderen Stationen (50m) an; denn tagsüber löst die Märzensonne die Bodeninversionen meist schon auf, so dass die Höhenabhängigkeit der Lufttemperatur (hier mit 0,65K/100m angenommen) zu beachten ist. Zur besseren Visualisierung wurden die Differenzen nach Höhenreduktion berechnet und dargestellt:

Abbildung 6: Selbiges wie Abb. 5, aber für alle Stationen wird jetzt ein Niveau von 50 Metern angenommen, und die Differenzen der Tagesmaxima wurden daraus berechnet. Potsdam ist die wärmste der vier Stationen; sogar deutlich wärmer als Berlin-Tempelhof! Die weitaus überwiegende Anzahl der Differenzen liegt deutlich über der schwarzen Linie, die keine Differenzen bedeutet. Besonders am Monatsanfang, als am Tage noch mitunter ein anderer Witterungstyp herrschte oder die Sonne wegen weniger Kraft die Bauten der Stadt weniger erwärmen konnte, sind auch negative Differenzen aufgetreten.

Leider sind für die Nebenstationen keine Winddaten verfügbar. Diese Ergebnisse dürfen nicht verallgemeinert werden, aber sie veranschaulichen dennoch die hohe WI-Belastung Berlins und vor allem Potsdams; allerdings ist auch keine der ländlicheren Stationen völlig WI-frei.

Zentralthüringen – ein schwieriger Vergleich

Die folgenden Untersuchungen werden durch die Topografie, und zwar viel ausgeprägtere Höhen- und Lagedifferenzen, viel schwieriger, als die um Berlin. Hinzu kommen merkliche Föhneinflüsse bei bestimmten Wetterlagen. Dennoch sollen die Ergebnisse gezeigt werden; allerdings ohne die Untersuchungstiefe des Großraums Berlin. Rund um Erfurt bestehen mit Dachwig, Erfurt/Weimar selbst, Jena-Sternwarte, Weimar-Schöndorf und Martinroda gleich fünf DWD-Stationen mit vertretbaren Entfernungen von deutlich unter 100 Km zueinander. Ein glücklicher Umstand ist außerdem die Tallage Jenas und die Muldenlage Dachwigs, erstere Station innerstädtisch, die zweite ländlich, ebenso wie Martinroda, während Erfurt/Weimar (Hochfläche am Erfurter Westrand) sowie Weimar-Schöndorf zumindest teilweise städtischen Einflüssen unterliegen. Zunächst wird das Trio Jena-Dachwig-Erfurt gezeigt; alles ohne Höhenreduktion:

Abbildungen 7a und 7b: Verlauf der täglichen März-Minima (7a, oben) in Jena, Dachwig und Erfurt; unten (7b) die Maxima. Dachwig ist bei den Minima markant, aber auch bei den Maxima, am kältesten – grob ähnlich, wie Manschnow. Keine Höhenreduktion; Erfurt-Weimar liegt etwa 160 Meter höher, als die beiden anderen Stationen.

Wegen der etwas ähnlicheren Höhenlage bietet sich ein Vergleich zwischen Martinroda, Erfurt und Schöndorf an.

Abbildungen 8a und 8b: Verlauf der täglichen März-Minima (8a, oben) in Martinroda, Schöndorf und Erfurt; unten (8b) die Maxima. Martinroda ist bei den Minima markant am kältesten, aber bei den Maxima trotz seiner größeren Höhenlage etwas wärmer, als die beiden anderen Stationen. Das auf einem Höhenrücken liegende Schöndorf ist auffallend „nachtwarm“ (Lage über der Bodeninversion, vielleicht wärmte auch das nahe Weimar etwas). Da Martinroda näher am Thüringer Wald liegt, herrschte hier (möglicherweise) tagsüber zeitweise schwacher, erwärmender Föhn, welcher die Maxima erhöhte. Bei den Maxima sind hinter den Stationsnamen die Maximum-Monatsmittel angegeben; Erfurt war trotz seiner geringsten Höhenlage am kältesten.

Für Zentralthüringen bleibt festzuhalten: Das städtische Jena erweist sich als Wärmeinsel nur bezüglich der Minima im Vergleich zu Dachwig; Nachts zeigt sich die Ländlichkeit Dachwigs und Martinrodas durch sehr tiefe Minima; das auf einem Bergsporn liegende Weimar-Schöndorf profitierte nachts von seiner Lage über der nächtlichen Bodeninversion; vielleicht auch von seiner Stadtnähe.

Von Thüringen nach Nordbayern

Etwas weiter südöstlich fand sich ein Stationstrio mit Bad Lobenstein, Gera-Leumnitz (beide Thüringen) und Hof (Nordbayern). Nach KOWATSCH soll Hof merklich WI-belastet sein.

Abbildungen 9a und 9b: Verlauf der täglichen März-Minima (9a, oben) in Bad Lobenstein, Gera und Hof, alle ohne Höhenreduktion; unten (9b) die Maxima mit Höhenreduktion Geras auf 550m. Vermutlich ist Lobenstein am WI-ärmsten. Das am höchsten liegende Hof war nachts nur etwas kälter als das tiefere Gera, aber viel wärmer als Bad Lobenstein, was auf eine stärkere WI-Belastung in Hof hindeutet. Und bei den Maxima ist Hof trotz der Höhenreduktion Geras oft etwas wärmer als dieses, während Lobenstein trotz tieferer Lage nur etwas wärmer als Hof ausfiel.

Enttarnt: Eine markante Wärmeinsel und ein Kälteloch in Süddeutschland

Im Gebiet um München konnte ein Quartett aus Rosenheim, Augsburg, München-Stadt und München-Flughafen untersucht werden. Schon immer war der Planungsfehler des neuen Münchner Flughafens in einer Senke b.z.w. einem Kälte-und Nebelloch ein Diskussionsthema; doch dass die Temperaturunterschiede zu München-Stadt über viele Tage so krass ausfielen, überraschte selbst den Autor dieses Beitrages, der sich schon länger mit WI-Effekten befasst.

Abbildungen 10a und 10b: Verlauf der täglichen März-Minima (10a, oben) in München-Stadt, München-Flughafen, Augsburg und Rosenheim, alle ohne Höhenreduktion; unten (10b) die Maxima. Man achte auf die enormen Unterschiede der Minima, aber selbst bei den Maxima war der Münchner Flughafen ohne Höhenreduktion kälter, als München-Stadt und deutlich kälter als Rosenheim.Wie bei dem Paar Potsdam/Lindenberg, sollen auch hier die Unterschiede in München mittels Differenzen der Windgeschwindigkeiten, der Besonnung, der Mini- und Maxi-Temperaturen dargestellt werden. Anders als beim ersten Paar, liegt jedoch hier eine Station in einer Senke.

Abbildung 11: Tägliche Differenzen der Windgeschwindigkeit (m/s, violett), der Sonnenscheindauer (gold), der Minima (orange) und der Maxima der 2m-Lufttemperatur zwischen München-Innenstadt und dem Flughafen. Über der schwarzen Linie sind die Werte in der Stadt größer als am Flughafen, darunter kleiner.

Eine Stippvisite in den Südwesten

Villingen-Schwenningen und Stuttgart-Schnarrenberg sind, schon wegen der relativ großen Entfernung sowie der gravierenden Höhen- und Lageunterschiede, kein Traumpaar. Trotzdem sollen sie hier verglichen werden:

Abbildungen 12a und 12b: Verlauf der täglichen März-Minima (12a, oben) in Villingen-Schwenningen und Stuttgart-Schnarrenberg, Letzteres mit (grau) und ohne Höhenreduktion. Bei den Minima war Villingen fast stets deutlich kälter; bei den Maxima aber nach Höhenreduktion stets wärmer.

Zum Schluss die Monatsmittelwerte (°C) der untersuchten Stationen – was sagen diese?

Für einen (halbwegs) objektiven Vergleich waren die Monatsmittelwerte der 2-Meter-Stations-Lufttemperaturen des März 2022 in den untersuchten Regionen auf ein jeweils einheitliches Höhenniveau zu reduzieren (in den Grafik-Überschriften benannt). Dabei werden zwei Sachverhalte deutlich: Erstens eindeutige, hauptsächlich WI-bedingte Unterschiede im Raum Berlin sowie eine markante Wärmeinsel in München-Stadt, aber auch eine bei Höhenreduktion diesmal fast verschwindende, sonst immer so markante Wärmeinsel in Jena-Stadt, ein etwas zu warmes Weimar-Schöndorf und ein relativ warmes Martinroda. Offenbar ist im Monat des Frühlingsanfangs und der Tag/Nachtgleiche und trotz der angeblichen CO2-Klimaerwärmung bei ruhigem Hochdruckwetter noch immer über längere Zeiten eine winterliche Inversion vorhanden, welche die Temperaturen an Stationen in Tal- und Muldenlagen (Manschnow, Dachwig, Jena-Sternwarte, München-Flughafen) stark dämpft, besonders bei ländlicheren Stationen. Das ist ein weiteres, wesentliches Indiz gegen eine vorrangig CO2-dominierte Klimaerwärmung; zeigt aber auch, dass man nicht alle Temperaturunterschiede bedenkenlos dem WI-Effekt anlasten darf.

Abbildung 13: Höhenreduzierte Märzmonatsmittel 2022 der um Berlin untersuchten Stationen. Potsdam (violett) ist fast so warm wie Berlin-Tempelhof (dunkelgrün); die ländlichen Stationen Manschnow, Angermünde und Alt-Ruppin sind am kältesten; bei Manschnow (kräftiges Blau) dürfte auch die starke Bodeninversion des Oderbruches etwas gekühlt haben. Hier wurden noch zusätzlich Angermünde (ländlich, rot) nordöstlich Berlins und die Wetterstation am neuen Pleite-, Pech- und Pannen-Flughafen Berlin-Brandenburg (Stadtrand, hellgrün) mit aufgenommen. Alle ländlichen Stationen sind merklich kälter als die zwei innerstädtischen (Potsdam und Tempelhof). Der BER in Schönefeld (hellgrün) und Lindenberg (blass-blau) liegen dazwischen.

Abbildung 14: Höhenreduzierte Märzmonatsmittel 2022 der in Zentralthüringen untersuchten Stationen. Weimar-Schöndorf (rot) ist nicht vorrangig wegen WI-Effekten, sondern weil knapp über der Bodeninversion liegend, am wärmsten; für die ländliche Station Dachwig (dunkelblau) gilt Selbiges wie für Manschnow. In Jena, sonst eine extreme Wärmeinsel, kühlte die im Saaletal lagernde Kaltluft – März ist halt mehr Winter als Frühling – zumindest bei Hochdruckwetter ohne kräftige Warmluftadvektion.

Abbildung 15: Höhenreduzierte Märzmonatsmittel 2022 der in Ostthüringen/Nordbayern untersuchten Stationen. Bad Lobenstein ist recht WI-arm und fiel schon bei den Untersuchungen zum Langfristverhalten der Monatsminima durch tiefe Werte auf; Hof ist merklich WI-belastet.

Abbildung 16: Höhenreduzierte Märzmonatsmittel 2022 der in Südbayern untersuchten Stationen. Anders als Jena, liegt München-Stadt (grün) nicht in einem tiefen Tal, hat also keine markante Boden-Kaltluft und zeigt so eindrucksvoll, wie WI-belastet eine Großstadt sein kann. Und die übrigen 3 Stationen sind sicher nicht völlig WI-frei. Die extreme Nachtkälte des Münchner Flughafens „verschwindet“ bei der Bildung des Monatsmittels, das sich ja seit den 2000er Jahren aus den 24-Stunden-Tagesmitteln errechnet, fast völlig.

Stefan Kämpfe, unabhängiger Natur- und Klimaforscher

 



Neue jährliche Temperaturdaten: keine Erwärmung in Tokyo seit 45 Jahren – auf der Insel Hachijō-jima seit 71 Jahren

geschrieben von Chris Frey | 20. November 2025

Von Kirye und Pierre Gosselin

Seit Jahrzehnten verzeichnet Tokyo keine Erwärmung!

Die mittleren Temperaturdaten der Japanischen Meteorologischen Agentur (JMA) für Tokio und die zugehörige Pazifikinsel Hachijō-jima für den Zeitraum Dezember bis 2021 liegen vor, und zunächst betrachten wir die Trends im Dezember:

Datenquelle: JMA

Seit 1975 ist die monatliche Durchschnittstemperatur im Dezember in Tokio konstant.

Auf der Insel Hachijō-jima, die etwa 287 Kilometer südlich von Tokio liegt, also weit weg von der Zersiedelung und den Auswirkungen der Wärmeinsel, ist die mittlere Temperatur ebenfalls gleich geblieben – seit 1923!

An diesen beiden sehr unterschiedlichen Stationen passiert im Dezember nichts Ungewöhnliches.

Die Jahresmitteltemperaturen zeigen keine Erwärmung!

Aber das ist nur ein Trend für einen Monat. Jetzt, da die Dezemberdaten verfügbar sind, ist es möglich, den jährlichen Temperaturtrend für diese beiden Stationen zu aktualisieren.

Zunächst stellen wir die JMA-Jahresmitteltemperatur für Tokio seit 1994 dar:

Datenquelle: JMA

Hier sehen wir, dass es in der Großstadt mäßig abgekühlt hat und damit den Vorhersagen der Erwärmung widerspricht. Trotz der ausufernden Bebauung aus Stahl, Asphalt und Beton ist es in Tokyo kälter geworden.

Offensichtlich gibt es noch etwas anderes als das Spurengas CO2, das die Trends dort bestimmt.

Hachijō-jima

Auf der Tokioter Insel Hachijō-jima, weit weg von den Auswirkungen der städtischen Wärmeinsel, sehen wir uns die neueste Jahresmitteltemperatur seit 1950 an.

Ist es dort wärmer oder kälter geworden??

Datenwuelle: JMA

Wenn wir uns das Diagramm genau ansehen, sehen wir, dass etwas Natürliches und Zyklisches hinter der Temperatur auf der Insel im Philippinischen Meer steckt, aber insgesamt zeigt sich keinerlei Erwärmung seit über 70 Jahren!

Link: https://notrickszone.com/2022/01/01/new-annual-temperature-data-show-no-warming-in-tokyo-in-45-years-hachijo-jima-island-no-warming-in-71-years/

Übersetzt von Christian Freuer für das EIKE

Anmerkung des Übersetzers zu diesem Beitrag: Leider geht aus dem Beitrag nicht hervor, ob der sicher starke Wärmeinsel-Effekt aus den Daten von Tokyo heraus gerechnet worden ist. Wenn nicht, wird hier eine beachtliche Abkühlung dokumentiert!