Hvordan er klimamodellene skrudd sammen?

En introduksjon for de teknologisk interesserte

Jeg har fått noen spørsmål om klimamodeller, og har nylig gjort et forsøk på å beskrive dem i en egen kronikk ment for «folk flest». Men denne kronikken er nok ikke utdypende nok for ingeniører og naturvitere som ikke er redde for tall og formler. Derfor tenkte jeg at Tekna-bloggen ENERGI kan være et sted for en litt mer teknisk gjennomgang.

Noen har spurt om klimamodellene er lineære. Det er de iallefall ikke. Det har også vært påstander om at modellene tilpasser et stort antall parametere og ligner en såkalt «kurvetilpasning», eller at de ikke tar hensyn til at jorden er rund. Disse er absurde utsagn uten forankring i virkeligheten.

Men hva er en klimamodell?

Jeg brukte en havmodell i min doktorgrad og har ledet et forskningsprosjekt finansiert av Norges Forskningsråd som baserte på en klimamodell (SPAR). Ellers har jeg analysert og evaluert mange ulike modeller og simuleringer, og jobber med å trekke ut nyttig informasjon av mange modellberegninger satt i sammenheng med observasjoner ved hjelp av en kombinasjon av fysikkforståelse og avanserte statistiske metoder.

Det finnes mange typer klimamodeller, og jeg vil bare ta for meg de som vanligvis diskuteres i det offentlige rom her, nemlig de mest avanserte tredimensjonale modellene som beskriver jordens atmosfære og havet på en sfære (Type 3 i Tabell 1). Også kjent som jordsystemmodeller. Men jeg vil først gjengi utviklingen av klimamodellenes historikk i korte trekk.

Beskrivelse Eksempler med referanse
Type 1 De veldig enkle klimamodellene som illustrerer essensen av jordens varmebalanse F.eks. En veldig forenklet modell av drivhuseffekten
Type 2 Middels kompliserte klimamodeller for å gjøre grove beregninger for lange tidsepoker Earth system Models of Intermediate Complexity (EMICs)
Type 3 Tredimensjonale sirkulasjonsmodeller som beskriver detaljer om hvordan masse og energi beveger seg på en sfære Værvarslingsmodeller, havmodeller, globale klimamodeller som kobler atmosfære, hav, is og bakke. Se f.eks. CMIP

Tabell 1: en grov oversikt over ulike typer klimamodeller

Historien til klimamodellene

Det er vanskelig å si hvor historien til klimamodellene startet helt sikkert, men i 1904 publiserte den norske meteorologen Vilhelm Bjerknes en banebrytende publikasjon som skulle lede til et sett med ligninger som ofte omtales som de primitive ligningene (Tabell 2). Det er slik at masse, bevegelsesmengde og energi kan ikke bare oppstå eller forsvinne uten videre, men de endrer seg ved å bevege på seg eller gjennom en transformasjon (f.eks. en faseovergang via fordampning eller kondensering). De primitive ligningene beskriver hvordan disse størrelsene varierer i tid og rom. Noen av de viktigste drivkreftene i atmosfæren er temperatur- og trykkforskjeller, samt virkningen av jordens rotasjon på breddegradens skråplan (Corioliseffekten).

Tabell 2: De primitive ligningene brukt for å beregne hvordan tilstanden til atmosfæren utvikler seg fra en starttilstand (kilde: wikipedia/Primitive_equations).

Året 1922 var også en viktig milepæl i historien om atmosfæremodellene som brukes for værvarsling og klimamodellene, da Lewis Fry Richardson foreslo at man kunne beskrive atmosfæren ved hjelp av et rutenett med koordinater, og gjøre beregninger for hver av disse.

Modellenes strukturelle oppbygging

Både hav og atmosfæremodellene har utviklet seg over flere tiår, og har involvert alt fra matematikere, meteorologer, oseanografi, fysikere, kjemikere, biologer, og IT-Ingeniører. Det har ført til ulike måter å bygge en global klimamodell på.

Det går for eksempel an å ha ulike valg av koordinatsystem som beskriver hvor i jordens atmosfære eller hav noe skjer. For atmosfæren kan man bruke et rutenett som Richardson foreslo eller spektrale modeller som beskriver atmosfæren gjennom såkalte Legendre funksjoner. For de spektral-baserte modellene, er det nødvendig med transformasjoner mellom bølgelengder og koordinater i rommet (som ligner litt på en Fourier transformasjon).

Det finnes også ulike måter man kan beskrive de ulike høydnivåene i modellene, og man kan bruke både et koordinatsystem basert på antall meter over bakken (eller ned i dypet) eller trykkflater (isobarer) for å angi høyden (såkalte sigmaflater).

Havet har mange likheter med atmosfæren, og begge er preget av væskedynamikk men med ulik tetthet. Men, for havmodellene er spektralmodellene vanligvis ikke så velegnet. De kan likevel ha vertikale koordinater angitt som enten meter, sigmaflater eller tetthetsflater (isopycnals). En forskjell mellom atmosfæren og havet er at atmosfæren har ulik grad av vanndamp, mens havet har varierende saltholdighet. En annen viktig forskjell er at atmospheren varmes fra undersiden mens havene varmes i øverste lag.

Modellene får noen forutsetninger, slik som jordens rotasjon som igjen gir opphav til døgnvariasjoner og Corioliseffekten. Corioliseffekten også er forbundet med jordens krumning, som også gjør at tropene får mer varme enn høyere breddegrader. Årstidene er også et aspekt som blir simulert ved at solens vinkel varierer over årets løp. Dessuten er det viktig at kontinentene, topografien (f.eks. fjellkjeder) og bakkekarakteristikken samsvarer med virkeligheten (f.eks. Fra satelittmålinger).

Effektivisering og forenklinger

Man har gjort en del forenklinger av regnestykkene som gjør beregningene raskere og som senker nøyaktigheten noe, men ikke mer enn at svarene er troverdige. Et eksempel er at de horisontale bevegelsene vanligvis er større enn vertikale, og at man kan gjøre beregningene langs 2-dimensjonale flater ved å anta en tilnærmet hydrostatisk balanse. Siden bruker man en egen operasjon som beregner vertikale bevegelser (konveksjon).

Det skjer mer enn bare bevegelser i hav og atmosfære, og man trenger ulike regneoperasjoner for å tallfeste fenomen som effekten av skyer, turbulens, grenselaget over bakken og utveksling av energi og fuktighet med bakken. De mest avanserte modellene har også komponenter som simulerer prosesser i bakken (hydrologi, karbonkjemi, biologiske effekter), havis, stratosfæren og atmosfærekjemi (aerosoler, ozonlaget, osv).

En stor utfordring for klimamodellene er at de må fange opp prosesser som involverer et vidt spenn av romlig skalaer (fra mikrofysikk i skyene på nano- og mikrometer til Rossbybølger på flere hundre km) og tidsskalaer (fra sekunder til mange år). Mange av prosessene lar seg ikke simulere eksplisitt fordi de er mindre en modellenes romlige oppløsning, og må beregnes implisitt via såkalt ‘parametrisering’ (statistiske modeller som effekten av dem på større skala).

De har også ofte en del parametere som ikke er kjent helt nøyaktig men har en betydelig feilmargin. Man er nødt til å stille inn disse parametrene slik at modellene gir en middeltilstand mest mulig lik virkeligheten (kjent som «tuning» på engelsk), men man pleier ikke å la disse parametrene få verdier som er utenfor feilmarginene. Selv om klimamodellene omfatter svært mange variable, er det bare et veldig lite mindretall av disse (men ikke de som er angitt av de primitive ligningene i hver av gridboksene) som berøres av “tuning”.

Strålingspådriv

En av klimamodellenes viktigste komponenter er strålingsmodellene som beskriver hvordan de ulike gassene og aerosolene påvirker lys og varmestråling. Denne komponenten bygger på den samme fysikken som man bruker sammen med satellittmålinger for å estimere temperaturen i atmosfæren (de registrerer lys i ulike bølgelengder og intensitet og beregner temperaturen ut fra dette). Det er fordi både temperaturmålinger fra satellitter og klimamodellene bruker lignende algoritmer for hvordan gassene påvirker lys og varmestråling at man ikke kan bruke satellittmålinger som en fasit for modellene. Det er likevel interessant å sammenligne dem (Figur 1).

Klimamodellene er begrenset fordi de kun er laget for å gi en forenklet beskrivelse av virkeligheten og skal bare fange opp essensen av de storstilte og globale tilstandene. De gir f.eks. Ikke gode nok detaljer for lokale klimaforhold nødvendig for klimatilpasning, og vi må bruke tilleggsanalyse som beskriver sammenheng mellom store og små forhold, også kalt nedskalering.

Man kan alltid finne noen detaljer som modellene ikke beskriver helt riktig hvis man leter lenge nok. Noen eksempler på dette er sammenligninger mellom temperaturmålinger for øvre luftlag i et bånd langs ekvator og tilsvarende modell resultater. Langs ekvator skjer det mye oppstigning av fuktig luft og som er knyttet opp mot det ekvatoriale skybelte (kjent som den inter-tropiske konvergenssonen, ITCZ) og den såkalte Hadleysirkulasjonen. Med så mye som skjer i dette området og med så stor fokus på detaljer, er det ikke helt klart hva en slik sammenligning betyr. Temperaturmålingene blir sterkt preget av den omfattende skydannelsen i dette området.

Figur 1 viser en sammenligning mellom simulert temperatur for nedre delen av troposfæren og tilsvarende temperatur-estimat fra satellittene. Modellresultetene er vist i svart og inkluderer mange ulike modeller og er vist sammen med to ulike analyser fra satellittene (rød og blå) (Kildekode).

Ikke-linære aspekter

Modellene tar høyde for en rekke ikke-lineære aspekter, som inkluderer bl.a. dynamiske hvirvlinger, turbulens, og faseoverganger. Det var med hjelp av atmosfæremodeller at man først begynte å studere den såkalte «kaoseffekten» av Edward Lorenz. I atmosfæren oppstår også økt kompleksitet gjennom skydannelse som innebærer ikke-lineære prosesser som faseovergang gjennom kondensasjon og fordampning. Konveksjon kan også innebære en ikke-lineær respons.

Skyer er ofte forbundet med den største usikkerheten i klimamodellene, og er en viktig årsak til at de gir ulikt utslag på en dobling av CO2 i atmosfæren og har ulik klimafølsomhet. Modellenes evne til å beskrive vannets kretsløp på og hydrologien henger sammen med måten skyene og nedbøren blir gjengitt i klimamodellene. Dessuten spiller både skyer og vanndamp en rolle fordi de kan forsterke eller svekke effekten av en endring i CO2-konsentrasjonene. De er viktige tilbakevirkende mekanismer.

Ut i fra forutsetningene som døgn- og årsvariasjoner, kontinenter, topografi, de primitive ligningene og parametriseringen av småskala prosesser, klarer klimamodellene å gjenskape fremherskende vinder (f.eks. vestavindsbelte, passatvindene og Hadleycellen) og naturlige variasjoner slik som El Niño Southern Oscillation (ENSO). Både drivhuseffekten og vannets kretsløp utkrystalliserer seg fra simuleringer av helt fundamentale fysiske lover.

Klimamodellene er det beste verktøyet vi har for å lage sesongvarsler og å si hvilken betydning økte CO2-konsentrasjoner har for jordens klima. Den globale oppvarmingen er et robust svar, og alle de ulike typer klimamodeller gir omtrent samme tall for hvor mange grader global temperaturøkning en får ved å doble CO2-konsentrasjonene i atmosfæren, fra de enkleste til de mest kompliserte (1.5-4.5°C). Det er viktig å understreke at det legges vekt på den statistisk beskrivelsen av atmosfæren (klima) som er mer forutsigbar enn den eksakte utvikling av dens spesifikke tilstand (været).

En vanlig misforståelse rundt klimamodellene er at det er FNs klimapanel som lager dem. Det er feil. Klimamodellene utvikles av ulike internasjonale forskningsmiljøer med litt ulike tilnærminger. Mange av disse deler kildekoden for modellene med kolleger for åpenhetens skyld, som for eksempel NCARs Community Model.

Rasmus Benestad er styreleder for Tekna Klima

17 svar til “Hvordan er klimamodellene skrudd sammen?”

  1. En liten oppklaring når det gjelder klimamodellene og noen tullete regnestykker i kommentarene som karikerer sammenligning mellom anomalier. Det er viktig å ha i mente at klimamodellene beregner temperaturen i grader Kelvin, det vil si fysisk absolutt temperatur (se https://snl.no/kelvin).

    For gjeldende normalperiode 1961-1990, er gjennomsnittet for 108 ulike simuleringer med globale klimamodeller fra eksperimentet ‘CMIP5’ (dvs de som er vist i siste IPCC-rapport) 287,32K, med et standardavvik på 0,86K. Med andre ord tallfester klimamodellene jordens middeltemperatur som 287,32K +/- 0,6% (her angitt som 2 stdv feil-margin). Den obseverte verdien er 286.93K, basert på NCEP/NCAR reanalyse, og er i god samsvar med estimatene fra klimamodellene.

    Det er først og fremst ulike måter å inkludere skyer på som gjør at de ulike modellene gir litt ulike svar (+/- 0,6%). Tallene viser dermed at det er helt feil å påstå om at skyene skal gjøre modellene for usikre til å gi nyttige svar.

    Analysen av klimamodellene er gjort med verktøyet/R-pakken ‘esd’, som er åpen kildekode og fritt tilgjengelig fra github.com/metno/esd/wiki.

  2. The climate system is a coupled non-linear
    chaotic system, and therefore the long-term prediction of
    future exact climate states is not possible
    IPCC

    1. Det er helt riktig at atmosfæren er kaotisk. Været er kaotisk, og det var gjennom en forenklet værmodell at Edward Lorenz oppdaget kaoseffekten i 1963. Fordi været er styrt av ikke-lineært kaos, er det ikke forutsigbart mer enn noen får dager fremover.

      Men vær er ikke det samme som klima. Klima er værtstatistikk, og statistiske egenskaper er ofte svært forutsigbare, selv for været. Vi vet at det er mange ulike ting som påvirker værstatistikken: solens vinkel (årstidene), breddegraden, høyde over havet, avstand fra kysten og hvor man er i forhold til fjellkjeder. Atmosfærens sammensetning – klimagassene – er også en slik fysisk forutsetning som setter rammer for hva slags vær vi kan få, og dermed preger værstatistikken/klimaet.

      Værstatistikken er såpass forutsigbar at det gir grunnlag for det samfunnet vi har i dag: sydenturer, jordbruk, idrett, osv. Når de fysiske forutsetningene endrer seg, har det også en forutsigbar konsekvens for værstatistikken.

      Det er også riktig at man heller ikke kan angi en helt nøyaktig fremtidig klimatilstand. Men man kan likevel beregne en omtrentlig tilstand. Derfor tallfester IPCC (FNs klimapanel) at global oppvarming i 2100 vil være innen et sannsynlig intervall: 2,6-4,8C med business-as-usual (RCP8.5).

  3. Til Benestad
    Du er en av de få «offentlig» godkjente klimafolkene som vil diskutere på faglig grunnlag med klimarealister selv om du er dypt uenig med dem. De fleste klimarealistene er svært naturvitenskapelig orientert og mage er pensjonister fra stillinger innen geologi, kjemi osv. Klimarealistene har mange møter med foredrag av ulike forskere, og vil sikkert ha glede av å høre deg i «fri dressur», eller med en med-debattant med en annen konklusjon enn din på «global oppvarming». Hvor ligger motsetningene, hvor er Cicero og Klimarealistene fundamentalt uenige. Hvor kan «mer forskning» løse denne floken? Her kan man lett legge opp til en saklig og nøktern fakta-utveksling!

    Hilsen Jørgen Stenersen
    Professor emeritus i biologi (toksikologi)

    1. Takk Stenersen. Jeg vil nok si at begrepene «offentlig» og godkjent ikke hører hjemme i vitenskapen. Og når det gjelder «fri dressur», bør det jo være selvsagt at man debatterer faglige spørsmål på en åpen måte. Jeg kan heller ikke snakke for Cicero, siden jeg ikke jobber der.

      Den fundamentale uenigheten ligger i det at «Klimarealistene» ikke aksepterer vitenskapen bak klimaendringene, som er oppsummert i rapportene til FNs klimapanel (IPCC). FNs klimapanel driver ikke og forsker selv, men skriver rapporter basert på relevante vitenskaplige publikasjoner i internasjonale fagfellevurderte tidsskrifter. Så «Klimarealitene» har en helt annen oppfatning enn Cicero, FNs klimapanel, i tillegg til alle anerkjente intenrasjonale vitenskaplige akademier (https://en.wikipedia.org/wiki/Scientific_consensus_on_climate_change) og verdens meteorologiske institutter (bl.a. verdens meteorologiorganisasjon).

      Det er ikke mer forskning det står på, men viljen, tror jeg. Eventuelt at forskerne ikke er flinke nok til å forklare problemstilligen slik at alle forstår det («Klimarealistene» representerer bare en liten gruppe som ikke forstår problemet). Dessverre blir også debatten avsporet av beskyldninger og fordomsfulle påstander som ukritisk baserer seg på falsk propaganda fra ulike interesseorganisasjoner.

      1. Den fundamentale uenigheten ligger i at klimaforskerne tar munnen alt for full i forhold til den viten de faktisk besitter. Det finnes ikke grunnlag for å si noe om framtidige temperaturer på jorda på basis av dagens klimamodeller. Men denne usikkerheten underslås og mulige, men usannsynlige scenarier som kommer ut av modellene får leve videre som om de representerte framtidige fakta. Her har Benestad og klimaforskerne et tungt ansvar.
        I tillegg er det mye som tyder på at usikkerheten brukes til å skjule at CO2 ikke har den virkningen som en a priori forutsetter i klimamodellene. Det er nemlig ikke slik at CO2s klimavirkning kommer UT av modellene som et slags vitenskapelig faktum – den legges INN som en forutsetning. Og da likner resten jobben med modellekalibreringen mest av alt på kurvetilpasning (som de for øvrig får noenlunde bra til).
        Benestad lener seg på IPCCs rapporter og putter alle som er uenige med hans syn i boksen «upålitelige fordi de er betalt av tvilsomme organisasjoner». Dette er en svært lettvint debattform som Benestad tilsynelatende har doktorgrad i.
        Men, hva sier så IPCC selv om modellering av skyer og usikkerhet, for eksempel i AR5.
        Her er et utdrag:
        7.2.3.5 Cloud Modelling Synthesis
        Global climate models used in CMIP5 have improved their representation of cloud processes relative to CMIP3, but still face challenges and uncertainties, especially regarding details of small-scale variability that are crucial for aerosol–cloud interactions (see Section 7.4). Finerscale LES and CRM models are much better able to represent this variability and are an important research tool, but still suffer from imperfect representations of aerosol and cloud microphysics and known biases. Most CRM and LES studies do not span the large space and time scales needed to fully determine the interactions among different cloud regimes and the resulting net planetary radiative effects. Thus our assessments in this chapter do not regard any model type on its own as definitive, but weigh the implications of process model studies in assessing the quantitative results of the global models.

        Mao – IPCC selv innrømmer at her er det mye usikkerhet. De beregner imidlertid ikke hva denne usikkerheten fører til i modellestimater for temperaturutviklingen. Det har imidlertid Pat Frank kvantifisert. Og resultatet er drepende for klimamodellene som prediksjonsverktøy. Se tidligere innlegg.
        Sier IPCC noe mer om dette temaet?
        Joda:
        “..an analysis of the full suite of CMIP5 historical simulations reveals that 111 out of 114 realizations show a Global Mean Surface Temperature trend over 1998–2012 that is higher than the entire HadCRUT4 trend ensemble.”
        Hm – hva kan årsaken til dette være?
        Hva mer:
        “This difference between simulated and observed trends could be caused by some combination of (a) internal climate variability, (b) missing or incorrect radiative forcing and (c) model response error”
        Og:
        “Uncertainties in climate projections arise from natural variability and uncertainty around the rate of future emissions and the climate’s response to them. They can also occur because representations of some known processes are as yet unrefined, and because some processes are not included in the models.”
        Og:
        “The simulation of clouds in climate models remains challenging. There is very high confidence that uncertainties in cloud processes explain much of the spread in modelled climate sensitivity”

        Man er altså sikre på at det er store usikkerheter knyttet til skyprosesser i modellene. Artig måte å være sikker på….

        Da er du vel enig i dette Benestad, siden IPCC selv sier det?
        Men hva gjør du med det?

        1. Det er jo helt utrolig at en oljemann og «klimarealist» uttaler seg om hva klimaforskerne vet og ikke vet. Påstandene til Hans K Johnsen er feil, provoserende, og fordomsfulle. Kommentarene hans på denne siden tyder desverre på at han ikke er i stand til å skjønne tekniske forklaringer. Dessuten synes jeg det er svært beklagelig at han sprer falsk propaganda om klimaforskningen og mistenkelig gjør den. Det blir nesten litt konspiratorisk nå han siterer små bruddstykker fra IPCC rapporten, for siden på fremstille det som at de er hemmeligheter som slår beina av konklusjonen på rapporten.

          Når jeg tenker over saken, er den fundamentale uenigheten at klimaforskerne bruker vitenskapen mens «Klimarealistene» har politiske interesser.

  4. Vitenskapelige argumenter skal vurderes ut fra sine kvaliteter og sin robusthet til å motstå forsøk på falsifisering. Jeg tror ikke verken Robert Boyle eller Karl Popper inkluderte lønningsposer i denne sammenheng.
    For øvrig bør du kanskje være en av de siste til å bruke slike argumenter, du som kommer fra den venstrevridde institusjonen Cicero. Hvis du/Cicero skal sette dere til doms over andre på bakgrunn av objektiv og etisk framferd, så kunne dere tatt et offentlig oppgjør med Michael Manns hockeykølle. Dere kunne sett på alle studiene som skulle gjenopprette tilliten til hockeykølla, men som bygde på samme suspekte statistiske metoder og samme treringdata fra «Bristlecones». Dere kunne sett på metodikken til noen av de senere studiene (for eksempel Pages 2K), der en benytter korrekte statistiske metoder på proxydata – som på forhånd er sortert ut for å inngå i studien – fordi de ser ut til å gi det ønskede svaret. Mens alle andre tilsvarende proxydata er sortert ut og forkastet. Dersom dere hadde gjort dette, kunne du kanskje sittet på din høye hest og felt dom over andre. Men, inntil det skjer, må du nok belage deg på å være fotgjenger i de fleste`s øyne.

    Pat Frank oppgir selv dette som ansettelsessted: https://en.wikipedia.org/wiki/SLAC_National_Accelerator_Laboratory
    Så får folk som er opptatte av ansettelsesforhold vurdere om dette styrker hans, eller dine argumenter.

    Så til vitenskapen.
    Pat Franks artikkel:
    «Propagation of error and the reliability of global air temperature projections»
    – har følgende sammendrag:
    «The reliability of general circulation climate model (GCM) global air temperature projections is evaluated for the first time, by way of propagation of model calibration error. An extensive series of demonstrations show that GCM air temperature projections are just linear extrapolations of fractional greenhouse gas (GHG) forcing. Linear projections are subject to linear propagation of error. A directly relevant GCM calibration metric is the annual average ±12.1% error in global annual average cloud fraction produced within CMIP5 climate models. This error is strongly pair-wise correlated across models, implying a source in deficient theory. The resulting long-wave cloud forcing (LWCF) error introduces an annual average ±4 Wm−2 uncertainty into the simulated tropospheric thermal energy flux. This annual ±4 Wm−2 simulation uncertainty is ±114 × larger than the annual average ∼0.035 Wm−2 change in tropospheric thermal energy flux produced by increasing GHG forcing since 1979. Tropospheric thermal energy flux is the determinant of global air temperature. Uncertainty in simulated tropospheric thermal energy flux imposes uncertainty on projected air temperature. Propagation of LWCF thermal energy flux error through the historically relevant 1988 projections of GISS Model II scenarios A, B, and C, the IPCC SRES scenarios CCC, B1, A1B, and A2, and the RCP scenarios of the 2013 IPCC Fifth Assessment Report, uncovers a ±15 C uncertainty in air temperature at the end of a centennial-scale projection. Analogously large but previously unrecognized uncertainties must therefore exist in all the past and present air temperature projections and hindcasts of even advanced climate models. The unavoidable conclusion is that an anthropogenic air temperature signal cannot have been, nor presently can be, evidenced in climate observables.»
    Denne artikkelen bør du studere nøye og gjerne dele med flere på Cicero.

    Allerede i 2002 kom denne artikkelen (Science mag):
    «Evidence for Large Decadal Variability in the Tropical Mean Radiative Energy Budget»

    Sammendraget:
    «It is widely assumed that variations in Earth’s radiative energy budget at large time and space scales are small. We present new evidence from a compilation of over two decades of accurate satellite data that the top-of-atmosphere (TOA)tropical radiative energy Budget is much more dynamic and variable than previously thought. Results indicate that the radiation budget changes are caused by changes in tropical mean cloudiness. The results of several current climate model simulations fail to predict this large observed variation in tropical energy budget.The missing variability in the models highlights the Critical need to improve cloud modeling in the tropics so that prediction of tropical climate on interannual and decadal time scales can be improved.»

    Pat Frank har gjennom sitt arbeid fått bekreftet at dette problemet fortsatt er til stede. Se for eksempel:
    Lauer, A., and Hamilton, K. (2013). Simulating Clouds with Global Climate Models: A Comparison of CMIP5 Results with CMIP3 and Satellite Data. J. Climate 26(11), 3823-3845. doi: 10.1175/jcli-d-12-00451.1.

    Pat Frank konkluderer både med at usikkerheten i modellerte temperaturer er enorm (og ikke offentliggjort) og at modellene har felles feilkilder i forhold til virkeligheten i den modellerte fysikken.
    På toppen av dette kommer altså John Chrisy`s arbeider som viser at klimamodellene (både CMIP5 og -6) har alvorlige feil, og beregner helt feil i forhold til MÅLTE temperaturer i troposfæren. Hans arbeider befatter seg med klimaberegninger som ligger over de områdene der skyer forstyrrer strålingsbildet. Dermed unngår Christy usikkerhetene som de lavere atmosfæriske prosessene – og skyer innebærer.
    Det gjør ikke saken bedre at Christy`s modellberegninger uten antatt CO2-virkning, beregner riktig temperatur.

    At IPCC valgte å gjemme bort Christy`s arbeider i Appendix i sin forrige rapport, sier mye om objektiviteten der i gården.
    Så, min konklusjon står fast; Klimamodellene har ikke prediksjonsevne mhp framtidige temperaturer. De er beheftet med alvorlige usikkerheter som konsekvent underslåes for offentligheten (også av deg Benestad!). Den temperaturfølsomhet for CO2 en legger inn up front i klimamodellene ( og som gjør at det skapes en lineær sammenheng mellom økt CO2-konsentrasjon og økt temperatur), er vist å være feil.

    Dette er svært alvorlig og bør representere et etisk dilemma for mange.

    1. Til etterretning, jobber jeg ikke ved Cicero, og har aldri gjort det.

      Michael Manns såkalte «hockeykølle» har vært evaluert på en grundig måte, og det viser seg at kritikerne ikke skjønte metoden hans – jeg har forklart dette i vedlegget til: http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00704-015-1597-5

      Jeg takker for referansene til artiklkene: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/feart.2019.00223/full & https://science.sciencemag.org/content/295/5556/841.

      Når det gjelder arbeidet til Pat Frank, så ser jeg at han faktisk har regnet feil. Problemet med hans analyse er at han har blandet mellom feilmarginen for estimert bakgrunnsnivå med feilmarginen for estimert trend. Resultatene hans er også helt urimelige, og det er rart at ikke han selv eller fagfellene påpekte det.

      Når det gjelder resultatene til Wielicki m.fl. er det ganske godt kjent at skyer er forbundet med vesentlig usikkerhet, slik som jeg har skrevet ovenfor. Men når det gjelder modellenes evne til å gjengi variasjonene i skyene og strålingen over kortere tidsrom, så er flere av disse modellene brukt innen sesongvarsling og prognoser for El Nino Souther Oscillation. De treffer ganske godt i tropene, og er ikke så gale som du skal ha det til. Dessuten viser det seg at klimamodellene siden 1970-tallet til nå faktisk har forutsatt den globale oppvarmingen: https://www.sciencemag.org/news/2019/12/even-50-year-old-climate-models-correctly-predicted-global-warming

      Temperaturer fra satelittmålinger bygger på en modell som regner ut hva temperaturen må være, gitt de målte mikrobølgene. Dvs. bygger de på samme fysikk som klimamodellene bruker for å beregne hvordan CO2 påvirker klimaet. Det betyr at det er usikkerhet i både temperaturestimatene og i modellene. Det finnes flere forskere (som ikke er kreasjonister) som har analysert de samme dataene som John Christy, og som finner et noenlunde godt samsvar mellom satelittmålinger og klimamodeller: http://www.remss.com/research/climate/.

      Jeg er ikke overbevist over John Christys kompetanse når det gjelder klimaanalyse – du kan lese mer om mine vurderinger av hans arbeid på: http://www.realclimate.org/index.php/archives/2017/03/the-true-meaning-of-numbers/.

      Jeg sitter igjen med et spørsmål etter dette: Hvorfor stoler du mer på disse arbeidene enn det store flertallet av klimaforskere og de aller fleste internasjonale vitenskaplige akademier? Det at det finnes noen enkelte – blant et stort antall forskere – som har en helt annen oppfatning enn flertallet, er ikke så overraskende. Men stort sett viser det seg at de tar feil. Det finnes noen unntak, som er blitt husket, men det står ikke i historiebøkene om alle de enkeltforskerne som tok feil.

      1. Det blir trolig litt forvirring nå, siden kommentarene våre ikke følger kronologisk under hverandre – men OK, her er mitt svar på ditt siste innlegg.

        OK, så har du aldri jobbet for Cicero og Pat Frank jobber ikke hos Heartand.
        1-1 – og ferdig med den type argumenter.
        Michael Manns arbeider er fullstendig avkledd av to årsaker. Merkelig at du kan påstå at oppegående personer innen fagfeltet statistikk, ikke har skjønt Manns metoder. Kan det være at det er DU som ikke har skjønt dem, eller ligger andre motiver bak?
        Mann har brukt utvalgte treringskjerner som er upålitelige fordi de trærne det er snakk om har SVÆRT assymetrisk vekst og variasjon på opptil 600% er vist i ett og samme tre. Videre benyttet han såkalt «short centering» ved kalibreringen av sine proxies mot temperatur. Det er bevist at denne feilaktige statistiske bearbeidingen av data, produserer hockeykøller, til og med fra rød støy – eller «numre i telefonkatalogen», for å sette det på spissen. Jeg tror derfor du bør gjøre din analyse av hockeykølla om igjen. (The devil is in the detail)
        Michael Mann, eller hans arbeider har ikke vært gjenstand for noen åpen evaluering, snarere tvert om. I motsetning til vår egen Sudbøe, som ble avkledd all ære, titler og grad, etter å ha tuklet litt med sine data, så har Mann vært beskyttet av «the establishment» og deg selv, etter det du skriver.
        At flere etterfølgende studier har benyttet de samme upålitelige treringskjernene og/eller samme type statistisk bearbeiding av data, taler ikke til fordel for fagområdets, eller din troverdighet. Dersom de i stedet for treringkjerner fra Bristlecone-trær hadde tatt en titt på treringkjerner fra Sequoia-trær – som blir veldig gamle og store, ville de lett sett at middelalderens varmeperiode og den lille istid var lett synlige. Men det var kanskje ikke poenget med studiene??
        Og du spekulerer på hvorfor jeg og mange med meg, har mangelfull tillit til klimaforskere….

        Så du mener at Pat Frank har regnet feil?
        Ta den tiden du trenger og les både artikkelen hans og supplementary information. Pat Frank vet hva han skriver om – og usikkerhet i data kan ikke «prates bort» ved at du sier at han har regnet feil.
        Usikkerheten i mengden skyer er reell og har katastrofal innflytelse på prediksjonseven til klimamodellene.
        Pat Frank og John Christy har rett (dessuten er sistnevntes data også fra direktemålte temperaturer i værballonger og ikke bare «bygd på samme fysikk som klimamodellene bruker for å beregne hvordan CO2 påvirker klimaet» ).
        Klimamodellene er ubrukelige. Sjekk selv hvilke virkelige temperaturer de beregner (ikke anomalier), både bakover i tid og framover – og sammenlign med MÅLTE temperaturer. Kun når direkte simulerte temperaturer stemmer med målte temperaturer, kan en si noe om hvorvidt fysikken i modellene stemmer sånn noenlunde. Så lenge en benytter modellerte referanseperioder og modellerte fram- eller tilbakeskrivninger, for å beregne anomalikurver, kan en skjule at modellene beregner feil. (satt på spissen: 101,5 – 100 = 2,5 – 1,0= 1,5 – men ikke helt samme regnestykke likevel)

        Her er en uttalelse fra en forsker som har vært sentralt inne i utvikling og bruk av klimamodeller og som kjenner til svakhetene. Det er bare å nyte:

        Key model elements are replete with “tunings” i.e. fudges. Nakamura explains how that trick works:
        The models are ‘tuned’ by tinkering around with values of various parameters until the best compromise is obtained. I used to do it myself. It is a necessary and unavoidable procedure and not a problem so long as the user is aware of its ramifications and is honest about it. But it is a serious and fatal flaw if it is used for climate forecasting/prediction purposes.
        One set of fudges involves clouds.
        Ad hoc representation of clouds may be the greatest source of uncertainty in climate prediction. A profound fact is that only a very small change, so small that it cannot be measured accurately…in the global cloud characteristics can completely offset the warming effect of the doubled atmospheric CO2.
        Two such characteristics are an increase in cloud area and a decrease in the average size of cloud particles.
        Accurate simulation of cloud is simply impossible in climate models since it requires calculations of processes at scales smaller than 1mm.” Instead, the modellers put in their own cloud parameters. Anyone studying real cloud formation and then the treatment in climate models would be “flabbergasted by the perfunctory treatment of clouds in the models.
        Nakamura describes as “moronic” the claims that “tuned” ocean models are good enough for climate predictions. That’s because, in tuning some parameters, other aspects of the model have to become extremely distorted. He says a large part of the forecast global warming is attributed to water vapor changes, not CO2 changes. “But the fact is this: all climate simulation models perform poorly in reproducing the atmospheric water vapor and its radiative forcing observed in the current climate… They have only a few parameters that can be used to ‘tune’ the performance of the models and (are) utterly unrealistic.” Positive water vapor feedbacks from CO2 increases are artificially enforced by the modelers. They neglect other reverse feedbacks in the real world, and hence they exaggerate forecast warming.
        The supposed measuring of global average temperatures from 1890 has been based on thermometer readouts barely covering 5 per cent of the globe until the satellite era began 40-50 years ago. “We do not know how global climate has changed in the past century, all we know is some limited regional climate changes, such as in Europe, North America and parts of Asia.” This makes meaningless the Paris targets of 1.5degC or 2degC above pre-industrial levels.
        He is contemptuous of claims about models being “validated”, saying the modellers are merely “trying to construct narratives that justify the use of these models for climate predictions.” And he concludes,
        The take-home message is (that) all climate simulation models, even those with the best parametric representation scheme for convective motions and clouds, suffer from a very large degree of arbitrariness in the representation of processes that determine the atmospheric water vapor and cloud fields. Since the climate models are tuned arbitrarily …there is no reason to trust their predictions/forecasts.
        With values of parameters that are supposed to represent many complex processes being held constant, many nonlinear processes in the real climate system are absent or grossly distorted in the models. It is a delusion to believe that simulation models that lack important nonlinear processes in the real climate system can predict (even) the sense or direction of the climate change correctly.

        Mao. – full enighet med Frank og Christy både mhp at klimamodellene er ubrukelige- og årsaken til at de er ubrukelige – fra enda en som vet hva han snakker om.

        Den mest utbredte feilen i vitenskapelige institusjoner og hos enkeltforskere som står fram og støtter deg og dine likesinnede, er at de ikke har gått ned i detaljene og «innmaten» i det som serveres. De tror at de påstander som framsettes må være riktige «når så mange andre tillitvekkende sier det samme» – «og vi må selvsagt være med på å redde verden».
        Dermed legger alt for mange sitt gode navn og rykte i hendene på noen som kanskje ikke er tilliten verdig. Skepsis er vitenskapens adelsmerke og må kobles fra moralargumenter.

        Med din innsikt i modellering, kan du ikke lenger skjule for offentligheten at også du ser de problemene jeg har påpekt.

        1. Jeg synes det er trist at Hans K. Johnsen ikke forstår mine svar. Han gjør et poeng av at hans kilde, Pat Frank, ikke jobber for the Heartland Institute. Men det er et faktum at han har en kobling til nettopp the Heartland Institute – jeg viser til lenken nå for tredje gang: https://www.heartland.org/about-us/who-we-are/patrick-frank. Det er tydelig at han har en tilhørlighet der når han figurerer under “who we are”. Han er heller ingen klimaforsker.

          Johnsen har også hengt seg opp i arbeidet til Mike Mann og gamle myter om “rød støy”. Hva har det med klimamodeller å gjøre? Egentlig ikke så mye. Dessuten er det en avsporing av debatten om klimamodeller og global oppvarming. I ettertid har det kommet mange andre uavhengige arbeid som gir et mer komplett bilde av fortidens temperaturer. Og de er i noenlunde samsvar med Mann sin kurve.

          Johnsen spør – fordomsfullt – om jeg ikke har skjønt Manns metoder eller om jeg har “andre motiver”. Analysen til Mann bygger på prinsipalkomponenter, som også jeg har jobbet mye med. Jeg har også publisert et vitenskapelig arbeid som avdekker alvorlige svakheter i det disse mytene Johnsen kommer trekkende med – se s. 38 i supplementet til ‘Learning from mistakes in Climate Research’: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00704-015-1597-5#SupplementaryMaterial. Mytene var skapt av to kanadiere – en økonom og en gruve-konsulent, og er ganske tynn.

          Johnsen insinuerer om “tukling av data”. Det er både fordomsfullt og respektløst. Arbeidet til Mann og hans to kolleger er blitt grundig vurdert, og det er til og med blitt skrevet en artikkel om det på Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Hockey_stick_controversy.

          Så har Johnsen funnet en japansk klimaforsker som uttrykker skepsis når det gjelder å “tune” klimamodellene, Mototaka Nakamura. Det kan godt være at japaneren ikke er overbevist om at modellene er god nok. Det er heller ingen hemmelighet at slik “tuning” kan føre galt av sted, dersom man ikke vet hva man gjør. Spørsmålet om “tuning” er både relevant og interessant, og noe man fremdeles jobber med: https://www.carbonbrief.org/cmip6-the-next-generation-of-climate-models-explained.

          Men klimamodellene regner ikke bare ut temperaturer. De skal også gjengi riktig nedbør, skydekket og utstråling, i tillegg til temperaturer. Derfor kan man ikke bare tukle med dem, slik Johnsen fremstiller det. Evalueringen av modellene er bl.a beskrevet i FNs klimarapportet: https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2018/02/WG1AR5_Chapter09_FINAL.pdf.

          Problemet med Johnsens påstand om klimamodellene egenskaper, er at tidligere beregninger av fremtidig global oppvarming har stemt ganske godt med fasiten:
          https://www.sciencemag.org/news/2019/12/even-50-year-old-climate-models-correctly-predicted-global-warming. Hvis Nakamura hadde hatt rett, ville ikke det være tilfelle.

          Johnsen påstår også at vanndampen er årsaken til den globale oppvarmingen. Det skal vi være glad for at den ikke er. Den målte vanndampen har heller ikke har økt over tid. Derimot skaper mer fordampning mer regn. Det som går opp, kommer ned igjen. Med andre ord er det ingen forklaring på den globale oppvarmingen.

          Johnsen presenterer fordommer om “utbredte feil” i vintenskaplige institusjoner, hos meg og mine meningsfeller, og viser en mangel på respekt for klimaforskere. I tillegg kommer han med giftige insinuasjoner. Så hvem er denne Hans K. Johnsen, som tydeligvis mener han vet bedre enn klimaforskerne? Søker man på internett, ser man at han er tidligere ansatt i oljenæringen og del av “klimarealistenes” såkalte “Vitenskaplige Råd”. Han representerer en kobling mellom «klimarealistene» og Big Oil. Da er jeg ikke overrasket over tonen. Han føyer seg inn i et velkjent mønster med fordommer og manglende respekt.

          1. Takk nok en gang Benestad.
            Du tyr nok en gang til personfornærmelser når du ikke klarer å overbevise faglig. Jeg tror folk legger merke til sånt. Og jeg tror faktisk at du legger merke til det selv også.
            Ditt forsøk på å dekke over Mann og hans relativt vellykkede forsøk på å føre folk bak lyset med sin falsifiserte hockeykølle er mildt sagt patetisk. At du fortsatt påstår at Mann`s arbeider holder vitenskapelig kvalitet, kan bare bety to ting. Du har enten ikke satt deg inn i hva han faktisk har gjort (noe for øvrig de to kanadierne har gjort – helt til de minste detaljer – som for øvrig Mann kjempet hardt for å hemmeligholde), eller du fører en kamp for å bevare din egen selvrespekt ved å ikke avsløre at du kjenner godt til kvaliteten på Manns arbeider – samtidig som du ønsker å beholde Manns konklusjoner.
            Selv ikke IPCC , har referert til Mann og hans hockeykølle i senere rapporter. Det er litt påtakelig når en tenker på at den tidligere opptrådte hele 6 ganger i en og samme IPCC-rapport. Hvilket fall du har gått glipp av.
            Jeg gav deg en sjanse til å vise verden at du holder en vitenskapelig og objektiv standard ved å innrømme at hockeykølla var et falsum og et makkverk. Gjennom fortsatt å forsvare den, noe størstedelen av den vitenskapelige verden ikke lenger gjør, har du diskvalifisert deg fra vitenskapelig debatt.
            Dett var poenget med å ta opp dette temaet på siden av diskusjonen om klimamodellene. Du skulle få muligheten til å vinne troverdighet. Du besto ikke.
            Der har du svaret på hvorfor jeg og mange med meg, ikke stoler på klimaforskere som deg.
            Tilbake til klimamodellene –
            og jeg overser ditt tilbakefall til ubegrunnede personangrep, til og med rettet mot meg.

            Hvis du skal multiplisere to tall. Det ene tallet er 2 og det andre tallet er 2 pluss/minus 400. Hva blir da svaret?
            Dette er problemet klimamodellørene står overfor når de ikke kjenner skymengden. Etter å ha lagt inn i modellene det eneste «de er sikre på»- nemlig at temperaturstigning er proporsjonal med økning i CO2. Så da prøver de å få temperaturanomaliene til å stemme ved fiddling med parametre og konstanter inni modellene. Dette har Pat Frank påvist, Christy har vist at resultatene deres blir feil, og Nakamura som er klimaforsker og moddellør har bekreftet det Frank har regnet seg fram til matematisk. En skjuler konsekvent at fysikken blir feil ved denne fiddlingen, gjennom å oppgi anomalier beregnet som differansen mellom MODELLERT refransetemperatur trukket fra MODELLERT videre temperaturutvikling (framover eller bakover i tid).
            Vis oss modellert temperatur fra år 1000 fram til i dag. Ikke anomali, men virkelig temperatur. Hvis dette blir vanskelig kan du få starte i 1850.
            Du greier ikke med tåkelegging å endre det faktum at det er umulig for modellene å si noe som helst sikkert om klima med de enorme usikkerhetene som ligger i ukjente inputdata – selv om gudene skal vite at du har forsøkt.
            Klimamodellene kan ikke si noe som helst om framtidas klima. Og det gjelder også regionale vinder, nedbør osv. Du husker sikkert Trenberths forsøk på å prate, dvs skrive,- bort det faktum at det ikke finnes noen hotspot (slik Christy også beviser med målte data) – ved å vise til at varmen var gått over til vind (sterkere vind i stedet for høyere temperatur). Synd da at det såkalte «Global stilling»-fenomenet har dominert jorda i de senere år. Først for noen år siden begynte den gjennomsnittlige vindhastigheten på jorda å gå opp igjen, etter å ha minket i mange år. Merkelig hr Trenberth/Benestad!!
            Da temperaturutviklingen på jorda flatet ut på slutten av nittitallet og holdt seg slik i mange år, avslørte en e-post fra Climategate at den samme Trenberth var fortvilet over dette, fordi CO2 mengden i atmosfæren var stadig økende. Utflatingen i temperatur holdt seg enda noen år og ble et problem for klimaforskerne og IPCC. Derfor kom det ca 64 forklaringer på hvorfor temperaturen ikke steg, selv om CO2 var skurken. Ingen av de ca 64 forklaringene var innbakt i noen klimamodell – selvsagt, men modellene (som viste ikkeeksisterende temperaturstigning) var fortsatt til å stole på…
            Senere har en fra samme hold konkludert med at det var ikke noen pause i temperaturøkningen. Det viste seg å være det enkleste – eller var det slik at varmen hadde gjemt seg i havet. (Havet lærer seg stadig nye og imponerende triks når noen har behov for det)
            Dette er pinlig Benestad og du vet det.

  5. «Skyer er ofte forbundet med den største usikkerheten i klimamodellene».
    Dette er et interessant utsagn som dekker over det faktum at denne usikkerheten alene fjerner all prediksjonsevne i klimamodellene.
    Professor Patrick Frank har vist at klimamodellene bare representerer lineære sammenhenger mellom CO2-konsentrasjon og temperatur (På tross av at effekten av mer CO2 er logaritmisk avtagende ved økende konsentrasjon). Årsaken til dette er at modellene inkluderer en ikke-verifisert forsterkning på grunn av mer vanndamp i atmosfæren som følge av at CO2 angivelig øker temperaturen litt. Mao – modellene har innebygd den oppvarming en ønsker CO2 skal gi.
    Men, tilbake til skyene – de er jo en del av den forsterkningen som må til for å få CO2 til å gi «ønsket» oppvarming. Hvor sikre er en på skymengden på jorda?
    Ikke i det hele tatt.
    I følge flere publikasjoner (også innenfor IPCCs krets), den første fra 2002, skaper dette alvorlige problemer for klimamodellene. Når årlig gjennomsnittlig skymengde ikke kan bestemmes med større nøyaktighet enn pluss/minus 12 %, skaper dette en svært stor usikkerhet i de temperaturanslag en får ut av modellene.
    Denne usikkerheten prøver en å «kalibrere» bort, ved å justere modellenes «fudge factors» slik at de gir noenlunde samsvar med målte temperaturer. Det kjedelige er da at en mister kontroll på fysikken – og en har ingen garanti for at modellene faktisk gjenspeiler atmosfærens fysikk.
    Usikkerheten i modelleregnestykket er faktisk mer enn hundre ganger så stor som det årlige temperaturpådraget fra økt CO2-innhold gir i modellene. Dermed blir svaret ut fra modellen helt uten prediksjonsverdi for en virkelig jordisk atmosfære.
    Dette underslår Benestad og andre mklimaforskere. De tror kanskje at usikkerheten blir borte ved kalibreringen av modellene – men den kan bare bli borte ved at en får lagt inn riktig skymengde.
    Således er beregnede, framtidige temperaturer fra klimamodellene – rene ønskeverdier og den nevnte usikkerheten holdes skjult for folket, politikere og media.

    Før forrige IPCC-rapport la John Christy fram målinger som viste at klimamodellenes følsomhet for CO2 er feil.
    Følsomheten har for øvrig stått på stedet hvil i mer enn 40 år. Usikkerheten i anslaget for temperaturøkning som følge av dobling av CO2-innhold i atmosfæren er fortsatt 1,5- 4,5 grader på tross av alle milliardene som er pøst inn på dette området. Nå kommer en ny generasjon klimamodeller på banen (CMIP 6) og på tross av alle indikasjoner på at følsomheten allerede er for høy – SÅ ØKER DE DEN, men de snevrer ikke inn usikkerhetsspennet. Det legges opp til krisemaksimering i fullt dagslys. Vent og se.
    Sammenlikninger mellom modellberegninger og faktiske målinger i troposfæren viser at modeller som inkluderer drivhuseffekt fra CO2, beregner feil, og for høy temperatur. Etter gjentatte forsøk på å bli hørt, ble Christys resultater til slutt tatt med i rapportens appendix. Men de oversees – også av Benestad.

    1. Hei. Takk for innspill! Det du skriver er preget av en del misforståelser og fordommer, samt ukritisk referanse til Pratrick Frank fra den høyrevridde og klimaskeptiske tankesmien the Hartland Institute (https://www.heartland.org/about-us/who-we-are/patrick-frank). Det er all grunn til å være kritiske en kjemiker som ikke har erfaring innen klimamodellering.

      Det er nemlig ikke riktig at klimamodellene bare representerer lineære sammenhenger mellom CO2-konsentrasjon og temperatur. klimamodellene regner ut hvordan CO2 påvirker temperaturen ved hjelp av lignende modeller/algorithmer som satelittene bruker for å regne ut temperaturen ut i fra målte miksrobølgestråling fra satelittet. De bruker strålingsmodeller, som er kalibrert opp mot laboratoriemålinger og satelittmålinger. De er basert på fisikkens lover (kvantefysikken).

      Vanndampen i atmosfæren er også beskrevet ved hjelp av fysikkens lover, og brukes flittig innen meteorologien. Klimamodellene bygger på de globale værvarslingsmodellene, som gir prognoser for f.eks. YR.no. Det er først og fremst temperaturen som påvirker vanndampen, både gjennom fordampning (Clausius-Claperyon) og luftens evne til å holde fuktighet.

      Påstanden om at skyene angivelig skal gi «ønsket» oppvarming er helt urimelig og ulogisk, sett i lyset at det er modellenes ulike måter å gjengi jordens skydekke som er en av de største klidene til usikkerhet – dvs ulik estimat av en global oppvarming. Men igjen vet vi at klimamodellene er en utvidet versjon av værvarslingsmodellene, som gjengir skydekket noenlune riktig sjekk (YR.no). Dessuten er skyer mer sammensatt og komplisert, fordi det finnes lave skyer, middelshøye skyer og høye skyer, som påvirker klmaet på ulik måte.

      Påstanden «årlig gjennomsnittlig skymengde ikke kan bestemmes med større nøyaktighet enn pluss/minus 12 %» må du dokumentere. Hva er det du mener? Observerte skydekke eller modellert? En nylig vurdering om skyenes betydning finner du her: https://www.nature.com/articles/nclimate3402. Mest sannsynlig gir de en forsterkende effekt.

      Det er riktig at klimamodellene «tunes», men det blir gjort på en måte som ivaretar fysikken. Man vet at enkelte parametre har en verdi i et målt intervall, og så forsøker man å finne en verdi som gjør at modellene gjengir årets gjennomsnittlig variasjon og jordens globale gjennomsnittstemperatur sånn noen lunde. Denne «tuningen» er noe helt annet enn å tilpasse modellene for å gjenskape observerte trender.

      En annen ting er at skyene påvirker vannets kretsløp, og modellene må også simulere realistiske nedbørsmengder og nedbørsmønstere. Og det gjør de.

      Det er vanskelig å ta påstanden «Usikkerheten i modelleregnestykket er faktisk mer enn hundre ganger så stor som det årlige temperaturpådraget fra økt CO2-innhold gir i modellene» seriøst. Har du faktisk regnet ut at usikkerheten er 100 ganger så stor, og i så fall, kan du dele dette regnestykket? Eller har du noen annen dokumentasjon for utsagnet, som du kan dele? Hvis ikke er det jo bare tatt ut av luften.

      Forøvrig, tror jeg ikke at «usikkerheten blir borte ved kalibreringen av modellene» – vi skal være forsiktige med å spekulere rundt hvordan andre tenker, spesielt når andre har helt andre oppfatninger enn en selv!

      John Christy er en gammel kjent størrelse i miljøet som avskriver klimaendringene. Personlig tror jeg ikke han har en overbevisende dømmekraft siden han er kreasjonist: https://www.discovermagazine.com/environment/the-gospel-according-to-john

      Mer om klimamodeller på https://www.carbonbrief.org/qa-how-do-climate-models-work

      1. Takk Benestad.
        Du har nettopp bevist at det ikke finnes noe lavmål for din måte å argumentere på.
        Du ville blitt utvist fra en hvilken som helst fotballbane om du så til de grader hadde gått etter mannen i stedet for ballen.
        Og – når du framsetter løgnaktige påstander om hvor folk henter sin lønn fra, er det liten grunn til å lytte til deg, selv om vi vet sikkert hvor din lønn kommer fra og hva som skal til for at den fortsatt skal utbetales.
        Presenter de vitenskapelige argumentene for at Christy og Frank tar feil!
        I forhold til de spørsmålene du stiller – så kan du jo bare sjekke artiklene jeg refererer til selv.
        Du er jo eksperten og skulle være i stand til å forstå matematisk/teknisk språkbruk.
        Klimamodellene tåler ikke kritisk gjennomgang – og deres prediksjoner er null verd.
        Klimaforskere kjenner ikke til begrepet falsifisering og «alt som skjer med vær og klima» er konsistent med det det dere sier – spesielt etter at det har skjedd.
        Pinlig.

        1. Kjære Hans K. Johnsen. Ditt svar inneholder flere feilaktige tolkninger, som «…framsetter løgnaktige påstander om hvor folk henter sin lønn fra». Jeg har aldri fremsatt noen slik påstand – les nøye igjennom min artikkel og mitt svar, og så vil du se at din tolkning blir feil. Det er viktig å lese riktig.

          Du kan f.eks. søke på denne bloggen etter order «lønn» (kontrol-F), og så ser du at det var du som først kom med dette order i ditt siste svar. Jeg henviste til koblingen mellom Pratrick Frank og den høyrevridde og klimaskeptiske tankesmien the Heartland Institute, som er ganske åpenbar via lenken jeg ga: https://www.heartland.org/about-us/who-we-are/patrick-frank. Mener du at den ikke er troverdig? Men det jeg påpeker er noe annet enn å diskutere hvor han fikk sin lønn fra. Vi bør ikke endre meningen i det som er skrevet.

          Jeg kan ikke se at du har gitt noen referanser i ditt svar. Du skriver » følge flere publikasjoner (også innenfor IPCCs krets), den første fra 2002″ – ja det finnes mange tusen av dem, men kan du peke ut hvilke av dem du sikter til? Hvis ikke vil jeg jo si at du ikke har noen særlig grunnlag for å fremme dine påstander. Da er det bare synsing. Du har heller ikke svart på mine spørsmål om hvilke dokumentasjon du har for dine påstander om «årlig gjennomsnittlig skymengde ikke kan bestemmes med større nøyaktighet enn pluss/minus 12 %».

          Jeg er i stand til å forstå matematisk/teknisk språkbruk, men klarer ikke å gjette meg frem til hvilke fakta som du bygger dine påstander på. Det finnes veldig mange vitenskaplige publikasjoner, og det blir ekstra vanskelig hvis påstandene dine bygger på antagelser som ikke er dokumentert. Jeg ville tro at dersom du hadde hatt dokumentasjon, ville du ha lagt ut lenken med en gang.

          Når det gjelder den siste generasjonen med klimamodeller, er det kommet en ny beskrivelse av dem:
          Det er kommet en ny https://www.carbonbrief.org/cmip6-the-next-generation-of-climate-models-explained

          En fersk rapport i tidskriftet Science beskriver en analyse av klimamodellene siden 1970-tallet som viser at klimamodellene faktisk har klart å forutsi den globale oppvarmingen vi har hatt til nå:
          https://www.sciencemag.org/news/2019/12/even-50-year-old-climate-models-correctly-predicted-global-warming

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *