Die Lawine rollt weiter: Norwegische Forschungsbehörde geht von einer stark reduzierten Klimawirkung des CO2 aus

Die norwegische Forschungsbehörde „The Research Council of Norway“ veröffentlichte am 24. Januar 2013 eine Pressemitteilung, in der die Klimawirkung des CO2 gegenüber den bisherigen IPCC-Annahmen deutlich heruntergestuft wurde. Dies stellt einen historisch bedeutenden Schritt auf dem Weg zu mehr Realismus in den Klimawissenschaften dar. Im folgenden geben wir die Meldung in voller Länge in der deutschen Übersetzung wieder:

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Globale Erwärmung weniger extrem als befürchtet?

Politiker versuchen derzeit, die globale Erwärmung auf weniger als 2 Grad zu beschränken. Neue Ergebnisse eines norwegischen Forschungsprojektes zur Klimaabschätzung zeigen, dass dieses Ziel wohl nun doch einfacher zu erreichen ist, als viele Experten befürchtet hatten. Die international anerkannte Klimawissenschaftlerin Caroline Leck von der Universität Stockholm hat das norwegische Projekt begutachtet und ist enthusiastisch: „Die Ergebnisse sind regelrecht sensationell“, sagt Dr. Leck. „Falls sie durch weitere Studien bestätigt werden, könnte dies weitreichende Auswirkungen auf die Bemühungen haben, die politischen Klimaziele einzuhalten.“

Der Temperaturanstieg flacht langsam ab

Nachdem die globale Oberflächentemperatur während der 1990er Jahre steil angestiegen war, stagnierten die Temperaturen seitdem auf dem Niveau von 2000. Ebenso hat sich die Ozeanerwärmung mehr oder weniger stabilisiert, obwohl die CO2-Emissionen und andere menschengemachte Faktoren, die als klimaerwärmend eingestuft wurden, weiter im Anstieg begriffen sind. Die Beschäftigung mit dem Erwärmungsstopp seit 2000 ist der Ausgangspunkt für die Neuberechnung der Klimaerwärmung im Rahmen des norwegischen Projektes.

Die Klimawirkung von Treibhausgasen

Die Klimasensitivität ist ein Maß dafür, wie stark die Temperatur ansteigt, wenn CO2-Emissionen fortgesetzt in die Atmosphäre eingebracht werden. CO2 ist das bedeutendste von den Menschen emittierte Treibhausgas. Üblicherweise wird die Klimasensitivität ausgedrückt, in dem die Erwärmung bei einer CO2-Verdopplung angegeben wird.  Im Falle, dass sich der CO2-Ausstoß mit der heutigen Rate weiter fortsetzt, würde sich der CO2-Gehalt im Jahr 2050 gegenüber dem vorindustriellen Niveau von 1750 verdoppelt haben.

Gegenseitige Beeinflussung

Eine Reihe von Faktoren trägt zur Klimaentwicklung bei. Die Komplexität wird zusätzlich durch ein Phänomen erhöht, das als Rückkopplungsmechanismus bekannt ist. Hierbei geht es um die Frage, wie Faktoren wie Wolken, Verdunstung, Schnee und Eis sich gegenseitig beeinflussen. Bestehende Unsicherheiten über das endgültige Resultat der Rückkopplungsprozesse machen es sehr schwer, genau vorherzusagen, wie hoch der Temperaturanstieg der durchschnittlichen Erdoberflächentemperatur aufgrund der menschengemachten Emissionen ausfallen wird. Laut dem Zwischenstaatlichen Ausschuss für Klimaänderungen (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) liegt die Klimasensitivität bei einer Verdopplung der CO2-Konzentration zwischen 2°C und 4,5°C, mit einem wahrscheinlichsten Wert von 3°C. Im aktuellen norwegischen Projekt kommen die Forscher jedoch nur auf einen Wert von 1,9°C als wahrscheinlichste Erwärmung bei einer CO2-Verdopplung.

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Durchgefallen: Klimakraft des Kohlendioxid hielt sich in der geologischen Vergangenheit nicht an die IPCC-Vorgaben

Der CO2-Gehalt der Atmosphäre steigt ungebremst. Grund hierfür ist die Verbrennung von fossilen Energieträgern. Das ist Fakt und allgemein anerkannt. Hieraus jedoch sogleich den Beweis der Klimakatastrophe ableiten zu wollen ist wissenschaftlich kurzsichtig. Denn die Kopplung zwischen CO2 und Temperatur ist noch immer schlecht verstanden. Steigt die Temperatur wirklich so stark an, wie die IPCC-Formeln behaupten? Momentan … weiter lesen

Die Temperaturen der Troposphäre und der Wasseroberflächen: seit 18 Jahren ohne signifikanten Trend

Gastbeitrag von Frank Bosse

Während die Auseinandersetzung über den nicht vorhandenen Aufwärtstrend in den globalen Temperaturen der letzten 16 Jahre seit 1995  nach den Aufzeichnungen der CRU (HadCRUT4) noch im Gange ist, hat sich etwas womöglich viel Weitreichenderes getan.

Im Jahre 2011 erschien eine Arbeit von Santer und Kollegen, in der sie beschrieben, dass es mindestens eines 17 Jahre langen Trends bedarf, um die menschlichen Einflüsse auf die mittlere Temperatur der Troposphäre zu identifizieren. In der Zusammenfassung der Arbeit ist zu lesen:

“Our results show that temperature records of at least 17 years in length are required for identifying human effects on global-mean tropospheric temperature.”

Dabei wurde die Temperaturreihe “TLT” ( Temperature lower Troposphere) namentlich angesprochen. Wir können uns diese Reihe – sie wird monatlich erhoben – betrachten:

Es kommt nun ein Sachverhalt zum Tragen, den man Autokorrelation nennt. Was bedeutet das? Machen wir ein Beispiel: Sie wollen den Temperaturverlauf des Wassers in einem 10 l-Eimer durch einem linearen Trend beschreiben. Es ist klar, dass die Temperaturänderung recht langsam verläuft, da Wasser eine hohe Wärmeträgheit aufweist. Sie haben 1h Zeit, einen Trend nachzuweisen. Nehmen wir an, Sie messen alle 10 min und nehmen die Werte auf. Das ergibt am Ende eine Reihe mit 6 Messwerten und die Regressionsrechnung zeigt, dass es einen Trend gibt, dieser jedoch auch zufällig sein kann. In der Statistik ist die Frage zu beantworten: Ist der Trend positiv und zwar nicht etwa zufällig sondern ist er es nachprüfbar und auf eine echte Erwärmung zurückzuführen? Wenn ja: dann ist der Trend signifikant. Mit dem Zufall ist es so ein Ding, man begrenzt ihn, indem man fordert: zu 95%  muss der Trend „echt“ sein, nur 5% lassen wir dem Zufall übrig.  In der Statistik nennt man das ein 95%-Konfidenzintervall.

Mit den 6 Messwerten, die Sie oben gemessen haben, können Sie nun diese Bedingung nicht erfüllen. Nun kommen Sie auf die Idee, nicht alle 10 min zu messen, sondern jede Minute. Sie haben dann 60 Messwerte und schaffen es so, einen signifikanten Trend nachzuweisen. Ist er aber auch „echt“ im Sinne der Physik? Oder haben Sie nur eine Wiederholung der eigentlich mehr oder weniger selben Messwerte erzeugt und so eine scheinbare Signifikanz eingetragen?

Dafür gibt es in der Statistik Tests, die ausweisen, ob die Messwerte zu stark voneinander abhängig sind oder nicht. Diese Abhängigkeit eines Messwertes vom vorigen nennt man Autokorrelation.

Wenden wir nun einen Test (den von Durbin und Watson, es gibt ihn seit 1951) auf die Temperatur der unteren Troposphäre (TLT) an. Wir sehen, dass die monatlichen Werte zu „dicht“ gesetzt sind. Mit ein wenig Sicherheit können wir die Autokorrelation ausschließen, wenn wir nur 6-monatige Mittelwerte berücksichtigen.

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