Drei Rekonstruktionen, drei gegenläufige Ergebnisse
Kaum ein Thema findet sich so häufig in Medien wie die Temperatur des Planeten, die “globale Durchschnittstemperatur”, ein statistischer Humbug, der die Möglichkeit umfassender Umverteilung aus den Taschen vieler in die Taschen weniger mit sich bringt und entsprechend genutzt wird.
Warum ein globaler Temperaturdurchschnitt statistischer Blödsinn ist, haben wir hier beschrieben.
Dessen ungeachtet ist das Geschäft der Temperaturschätzung eines, das sich mehr oder weniger verselbständigt hat, eines, in dem der Reiz von Daten, Berechnungen und Methoden längst die weiterhin ungelösten Fragen von Reliabilität und Validität verdrängt hat.
Letztere, die Gütemaße, die allein darüber entscheiden können, ob ein statistisches Modell Rauschen misst oder einen belastbaren Kern als Ergebnis produziert, sind dann jenseits aller Beurteilung, wenn es keinerlei belastbare Daten gibt, die BEOBACHTET wurden und an denen man die Modelle, ihre Spezifikationen und ihr Ergebnis prüfen kann. Bei Modellen, die schätzen, welche Temperaturen im Holzän oder über die letzten 2000 Jahre geherrscht haben, ist keinerlei unabhängige Prüfung möglich. Das einzige, was man tun kann, ist die Daten auf interne Konsistenz zu prüfen und zu hoffen, dass Unterschiede und Anomalien, wie man sie regelmäßig dann erhält, wenn man Datenreihen, die nicht auf gemessenen Temperaturen basieren, sondern auf z.B. aus Baumringen errechneten Temperaturen, miteinander vergleicht, bestenfalls moderne Artefakte darstellen, nicht die gesamte Datenreihe in Frage stellen.
Ein solches Problem, das ich im Verlauf des Posts streifen werde, ist das so genannte “Divergenzproblem”. Es besteht darin, dass Temperaturreihen, die man auf Basis von Baumringen errechnet hat, im groben und bis 1960 mit den Temperaturdaten seit 1850 übereinstimmen. Nach 1960 tun sie das nicht mehr. Warum, das weiß niemand. Was es für die Datenreihen aus Baumringen bedeutet, weiß auch niemand. Alles, was man tun kann ist zu hoffen, dass die Divergenz zwischen beiden Datenreihen, die man nach 1960 beobachten kann, nicht auch für die Zeitpunkte vorhandenen ist, zu der man keine Temperaturdaten zur Verfügung hat. Man muss also hoffen, dass der Fehler ein einmaliger ist, der 1960ff spezifisch ist.
Hoffnung.
Hoffnung auf Validität und Reliabilität der Daten, das ist das tragende Motiv dessen, was als “Klimaforschung” gilt.
Wir haben uns drei Rekonstruktionen der Temperaturen für die letzten 2000, 12000 und 24000 Jahre angesehen, um unseren Lesern einen Eindruck davon zu geben, was hier eigentlich mit welchen Daten veranstaltet wird, um am Ende eine Schätzung von etwas zu haben, das man nicht prüfen kann (weil es in der Vergangenheit liegt) und welche Probleme mit den einzelnen Schätzungen bereits verbunden sind, bevor überhaupt das Problem der Unmöglichkeit eines unabhängigen Tests der Ergebnisse entsprechender Rechnungen angesprochen ist.
Die drei Datenreihen entstammen den folgenden Veröffentlichungen:
Kaufman, Darrell, Nicholas McKay, Cody Routson, Michael Erb, Christoph Dätwyler, Philipp S. Sommer, Oliver Heiri, and Basil Davis (2020). Holocene global mean surface temperature, a multi-method reconstruction approach. Scientific data 7(1): 201.
Osman, Matthew B., Jessica E. Tierney, Jiang Zhu, Robert Tardif, Gregory J. Hakim, Jonathan King, and Christopher J. Poulsen (2021). Globally resolved surface temperatures since the Last Glacial Maximum. Nature 599(7884): 239-244.
PAGES 2k Consortium (2019). Consistent multidecadal variability in global temperature reconstructions and simulations over the Common Era. Nature Geoscience 12: 643–649.
Wir haben die drei Datensätze im Hinblick auf eine Reihe von Kriterien, die wir im weiteren Verlauf besprechen werden, mit Hilfe von Grok, der ein unschätzbares Tool bei der Erstellung von Tabellen ist, das Excel weitgehend überflüssig macht, in der folgenden Tabelle zusammengefasst.
Für den Moment ist nur die Zeile, die mit “Holozän-Trend” beginnt, relevant. Wie man sieht, unterscheiden sich die Ergebnisse erheblich. Eine Temperaturrekonstruktion findet einen Rückgang der globalen Durchschnittstemperaturen, der vor rund 6.500 Jahren beginnt, eine Temperaturrekonstruktion findet einen leichten Anstieg der Durchschnittstemperaturen, der vor rund 9.000 Jahren beginnt, eine Rekonstruktion findet einen starken Anstieg, der um 1850 (passend zur beginnenden Datenreihe aus Temperaturmessung) einsetzt.
Ein weiter Bereich von Ergebnissen, der dessen ungeachtet dieselbe Realität beschreiben soll. Offenkundig gibt es bestenfalls Schnittmengen geteilter Realität zwischen den drei Rekonstruktionen, was auf unterschiedliche Annahmen und Probleme der Modelle hinweist.
Gehen wir sie der Reihe nach durch.
Das PAGES 2k Konsortium rekonstruiert die Temperaturen der letzten 2000 Jahre. Ausgangsdaten sind ab 1850 Messdatenreihen, davor und danach Daten, die aus Baumringen, Flusssedimenten, Eisbohrkernen, Korallen und historischen Dokumenten entnommen und in Temperaturen umgerechnet wurden.
Die Autoren nehmen an, dass diese Daten Temperatur sensitiv sind, also genutzt werden können, um genau die Temperaturen zu errechnen, die tatsächlich geherrscht haben. Eine Annahme, die man leicht machen kann, weil man keine Möglichkeit hat, sie zu prüfen. Machen wir sie einfach und ergänzen die Annahme, dass fehlende Daten aus vorhandenen Daten in räumlicher Nähe interpoliert, also geschätzt werden können. Eine weitere Annahme, die zu einem Ergebnis führt, das man hinnehmen muss, weil man nicht prüfen kann, ob es stimmt. Schließlich sind die PAGES-Autoren der Ansicht, dass man die meisten, wenn nicht alle Probleme, die sich mit fehlenden Daten, Messfehlern in den Daten und sonstigen Einflussfaktoren verbinden, die den “korrekten” Wert verschleiern, dadurch lösen kann, dass man sie zusammenfasst, nach dem Motto, wenn man 30 Bündel mit jeweils 20 Ähren unter denen sich etliche mit 18, 12 und 19 Ähren befinden, zusammenpackt, dann fallen die fehlenden Ähren gar nicht mehr auf …
Das sind Annahmen, die zumindest mein Vertrauen in die Ergebnisse nicht unbedingt erhöhen. Indes, die Annahmen gelten nicht als Problem. Als Problem gilt z.B. das oben beschriebene Divergenzproblem, das gerade im PAGES 2k-Datensatz aufgetreten ist (da man ab 1850 errechnete mit beobachteten Daten vergleichen kann und per Vergleich eine erhebliche Abweichung zwischen errechneten und beobachteten Daten festgestellt hat). Die Lösung für dieses Problem? Ignorieren wir es, tun so, als sei es nicht vorhanden und rechtfertigen diese Ignoranz mit der Annahme, dass ab 1960 irgendwelche Störvariablen am Werk sind, die den vorhandenen Zusammenhang zwischen errechneten und beobachteten Temperaturen, der natürlich vorhanden ist, auch wenn er in den Daten nicht zu finden ist, verbergen.
Jede Sekte, die darüber hinwegkommen muss, dass der vorhergesagt Weltuntergang ausgeblieben ist, funktioniert auf diese Weise.
Dass PAGES 2k vornehmlich in der Verwaltung von Datenlücken besteht, denn die Messdaten für die südliche Hemisphere und für Meere sind dann, wenn es um Temperaturen und deren Rekonstruktion geht, irgendwo zwischen spärlich und gar nicht vorhanden, das rundet diese Methode “Mut zur Lücke”, an deren Ende eine Rekonstruktion globaler Temperaturen für die letzten 2000 Jahre steht, ab.
Kaufman et al. (2020) nutzen eine Datenbank, in der “Proxy-”Messungen gesammelt werden, die bereits auf Grad Celsius standardisiert wurden, für ihre Temperaturrekonstruktion. “Proxies”, das sind Stellvertreter, die oben beschriebenen Daten aus Baumringen oder Eisbohrkernen, auf deren Basis man Temperaturen ERRECHNEN zu können glaubt. Kaufman et al. (2020) nehmen an, dass man Datenreihen unter Gewichtung der Fläche, für die sie Geltung beanspruchen in ein globales Mittel quetschen kann. Sie nehmen zudem, wie die PAGES 2k Autoren an, dass sich Fehler durch Agglomeration von Daten beheben lassen. Wenn Sie also fünfzigmal ihr Gewicht messen und sich dabei sechs Mal vertun, dann wird dieser Fehler durch die 44 verbleibenden Messungen ausgemerzt, obschon er natürlich weiterhin Bestandteil der Daten ist.
Kaufman et al. (2020) kämpfen nicht nur mit Daten, sie kämpfen auch mit einer Reihe von Problemen, etwa damit, dass die Amplitude ihrer globalen Temperaturmessung für 100 Jahressegmente der letzten 12.000 Jahre nicht vom Verdacht, sie sei zufällig zustande gekommen, freigesprochen werden kann. Saisonale Verzerrungen sind ein dauerhaftes Problem für den Datensatz der Autoren und dass die Marine-Proxies, die sie verwenden (Sauerstoffisotope, Alkenone usw.) Wassertemperatur, nicht Lufttemperatur abbilden, sei nur am Rande erwähnt.
Wie gesagt, wir sind im Bereich von Hoffnung schließt Datenlücken und löst alle Probleme unterwegs, da sind derartige Probleme nur ein weiteres, dessen Irrelevanz man erhoffen muss.
Das bringt und zu Osman el al. (2021), die ihre Berechnungen im Wesentlichen auf marine Proxies stützen und explizit den Anspruch erheben, Wassertemperaturen zu rekonstruieren und in Lufttemperaturen umrechnen zu können. 24.000 Jahre sind in ihrer Rekonstruktion berücksichtigt. 200 Jahre lang sind die Intervalle, die ein zum Durchschnitt verdichteter Datenpunkt abbildet.
Zwangsläufig nehmen die Autoren an, dass man aus historischen Wassertemperaturen, die man errechnet hat, auch historische Lufttemperaturen errechnen kann. Annahme ersetzt auch in diesem Fall die Prüfung. Sie nehmen zudem an, dass Zeitintervalle von 200 Jahren sinnvoll sind, was mit meiner Annahme, dass Zeitintervalle erst ab 201 Jahren 3 Monaten und 5 Tagen sinnvoll werden, kollidiert. Wer recht hat? Ich natürlich. Kann ich leicht behaupten, denn prüfen kann es niemand. Fehlt noch die Mangelverwaltung: Datenlücken, so die Annahme, lassen sich schließen, wenn man räumliche Kovariate berechnet und sie damit füllt. Abermals eine Annahme, die man nicht prüfen kann.
Auch Osman et al. (2021) kultivieren etliche Probleme: Sie gehen von einem a-priori gültigen Klimamodel aus, tragen also bereits Vorurteile über die tatsächliche Temperatur an ihre Daten heran. In 200-Jahre Intervallen, für die sie kaum oder keine Daten zur Verfügung haben, bleibt es bei diesem Vorurteil. Sensitivitätsmessungen, die die Autoren durchgeführt haben, zeigen eine Abhängigkeit des Ergebnisses von Saisonalität und der Art, in der die Modelle kalibriert sind. Das ist, als würde das Ergebnis einer Waage zwischen Herbst und Frühling variieren, nicht weil der Gewichtige auf der Waage zugelegt hat, sondern weil eben Frühling ist, und es ist, als wollte man eine schlechte Waage, die schon bei 750 Gramm ein Kilogramm misst, dadurch verbesseren, dass man sie mit einem Stein beschwert, der für jedes Kilogramm, das ein Gewichtiger mitbringt, 250 Gramm anfüttert.
Prinzip Hoffnung.
Die stirbt bekanntlich zuletzt.
Auch bei uns.
Die folgenden beiden Abbildungen zeigen das Ergebnis eines mathematischen Experiments, das wir mit Hilfe von Grok unternommen haben. Die Idee war, die Ergebnisreihen der drei Autorenkollektive, die Temperatur für 2000, 12000 und 24000 Jahre rekonstruiert haben, übereinander zu legen, um zu sehen, wie nah die Ergebnisse beieinander liegen. Dazu mussten wir die jeweiligen Datenreihen auf das Jahrhundert von 1800 bis 1900 standardisieren, was den ein oder anderen bei Ansicht des Ergebnisses irritieren mag. Die Abbildung zeigt die unterschiedlichen Temperaturrekonstruktionen, und sie zeigt vor allem, wie weit sie voneinander abweichen, so weit, dass man prüfen müsste, welche von den dreien nun die korrekte ist. Indes: Man kann es nicht. Sie sind alle genauso falsch und genauso richtig. Wählen Sie, was ihnen besser gefällt, womit sie mehr Hoffnung auf Korrektheit verbinden.
Sie wissen ja: Prinzip Hoffnung ersetzt Wissenschaft.
Wir leben im Zeitalter der exakten Klimawissenschaft, die auf das Grad genau vorhersagen kann, wie viel Steuern ein Bürger bezahlen muss, um den Planeten vor etwas zu retten, das in Klimamodellen errechnet wurde.
Osman et al. (2021) berechnen 24.000 Jahre, deshalb kommt die blaue Kurve quasi aus dem Nichts. Wir haben darauf verzichtet, die Abbildung für den gesamten Zeitraum hier zu veröffentlichen, weil dadurch die Divergenz der Ergebnisse, eine Kurve fällt seit 6.500 Jahren, d.h. die Temperatur geht zurück. Eine Kurve steigt seit rund 9.000 Jahren leicht an, d.h. die Temperatur steigt, eine Kurve fällt bis vor kurzem, passender Weise bis zum Beginn des industriellen Zeitalters heftig ab und steigt danach noch heftiger, verloren gegangen wäre. Und wenn man bedenkt, dass alle Autorenkollektive für sich beanspruchen, eine Temperaturrekonstruktion von Validität und Reliabilität vorgelegt zu haben, dann sind diese massiven Abweichungen etwas, das man nicht missen will.