Deze vraag werd al vele malen gesteld en al vele malen beantwoord. Maar dit is natuurlijk geen strikt theoretische vraag maar ook een vraag die getest kan worden. Hoe? Neem klimaatvoorspellingen uit het verleden, zet er de huidige waarnemingen op en kijk.
In 1988 stelde Dr. J. Hansen (NASA) voor de Amerikaanse senaat zijn bevindingen voor omtrent het broeikaseffect. Hij gebruikte daarvoor een grafiek die hetzelfde jaar verschenen was in het Journal of Geophysical Research (Atmospheres). Daarop stonden 3 scenario's die als volgt beschreven worden:
A: aan de hoge kant van de realiteit op gebied van uitstoot, zonder enige vulkaan na 1987.
B: het meest plausibele scenario met vulkaanuitbarstingen in 1995, 2015 en 2025.
C: scenario B waarbij vanaf het jaar 2000 de uitstoot van CO2 zo wordt gelegd dat de concentratie CO2 niet meer stijgt in de atmosfeer.
In werkelijkheid was er een grote uitbarsting (Pinatubo) in 1991 wat goed overeenkomt met scenario's B en C.
Tot het jaar 2000 waren scenario B en C dus gelijk en verschillen tussen beide scenario's zijn dan ook enkel toe te schrijven aan interne variabiliteit van zijn model. Het model had een klimaatgevoeligheid (climate sensitivity) van 4,2°C, wat toen plausibel leek. Tegenwoordig liggen de schattingen rond 3°C. Daarom heb ik, door middel van lineaire veranderingen de scenario's teruggeschaald naar een klimaatgevoeligheid van 3°C (daarbij zullen natuurlijk wel fouten zijn want het klimaat is hoegenaamd niet lineair). Deze scenario's worden A', B' en C' genoemd.
Wat betreft de waarnemingen heb ik 2 datasets (GISS/NASA) tot mijn beschikking:
1) de landtemperaturen (stationsmetingen)
2) landtemperaturen aangevuld met SST (Sea Surface Temperatures)
Beide hebben hun voordelen/nadelen om te vergelijken met de modellen, die de atmosfeertemperatuur berekenen:
1) de landtemperaturen zijn atmosfeertemperaturen maar we hebben geen gegevens voor de zeeën.
2) we hebben gegevens voor de zeeën, maar SST is niet gelijk aan atmosfeertemperatuur, vooral niet wanneer er zee-ijs ligt.
Algemeen wordt aangenomen dat het gemiddelde van beide datasets het meest juiste is om mee te vergelijken.
Verder heb ik nog 2 scenario's meegerekend om vergelijkingen te kunnen maken:
D: Er gebeurt niets (anomalie = 0°C)
E: De trend van de periode 1958-1987 (de periode waarover J. Hansen de beschikking had) wordt geëxtrapoleerd.
Gezien ik de werkelijke waarden van de resultaten van de scenario's niet had heb ik ze zo goed als mogelijk afgelezen van de oorspronkelijke grafiek.
Hieronder vindt u drie grafieken:
De temperatuursanomalie (tov 1951-1980) voor de verschillende scenario's en de waarnemingen.
Het gecentreerd lopend gemiddelde (over 5 jaar) van de temperatuursanomalie (tov 1951-1980) voor de verschillende scenario's en de waarnemingen.
De BIAS en het LQSM uit de 2 grafieken van hierboven voor de verschillende scenario's.
BIAS= gemiddeld verschil tussen scenario en waarneming. Is de BIAS positief, dan is het scenario te warm.
LQSM= wortel van de gemiddelde kwadratische afstand tussen scenario en waarneming. Dit is een maat voor de afwijkingen tov waarnemingen (en is altijd positief).
Wat kunnen we besluiten?
Scenario D is duidelijk het slechtste, dus al de voorspellingen waren beter dan de voorspelling dat er niets zou gebeuren. Scenario A is duidelijk te warm, zoals verwacht. Scenario B is iets te warm terwijl scenario C iets te koud is. Aangezien beiden dezelfde forcering hebben tem 1980 kunnen we besluiten dat de waarnemingen binnen de interne variabiliteit van het model liggen. Scenario A' is nog altijd te warm, terwijl B' en C' te koud zijn. Het verschil met de werkelijkheid (LQSM) is voor scenario's B, C, en B' ongeveer even groot (door de schommelingen van de waarnemingen en de modelresultaten). Verder zijn deze scenario's ook beter dan scenario E, dus hebben ze de opwarming beter voorspeld dan de extrapolatie.
Kortom, het is duidelijk mogelijk gebleken het klimaat te voorspellen met behulp van modellen waarbij scenario's B en C beide plausibel zijn tot nu toe. Deze scenario's lopen echter sterk uit mekaar in de toekomst en gezien de CO2-concentratie nog steeds stijgt lijkt scenario B het beste (van de hier beschreven scenario's) te zijn om de toekomst te voorspellen.
Groeten,
Wouter
In 1988 stelde Dr. J. Hansen (NASA) voor de Amerikaanse senaat zijn bevindingen voor omtrent het broeikaseffect. Hij gebruikte daarvoor een grafiek die hetzelfde jaar verschenen was in het Journal of Geophysical Research (Atmospheres). Daarop stonden 3 scenario's die als volgt beschreven worden:
A: aan de hoge kant van de realiteit op gebied van uitstoot, zonder enige vulkaan na 1987.
B: het meest plausibele scenario met vulkaanuitbarstingen in 1995, 2015 en 2025.
C: scenario B waarbij vanaf het jaar 2000 de uitstoot van CO2 zo wordt gelegd dat de concentratie CO2 niet meer stijgt in de atmosfeer.
In werkelijkheid was er een grote uitbarsting (Pinatubo) in 1991 wat goed overeenkomt met scenario's B en C.
Tot het jaar 2000 waren scenario B en C dus gelijk en verschillen tussen beide scenario's zijn dan ook enkel toe te schrijven aan interne variabiliteit van zijn model. Het model had een klimaatgevoeligheid (climate sensitivity) van 4,2°C, wat toen plausibel leek. Tegenwoordig liggen de schattingen rond 3°C. Daarom heb ik, door middel van lineaire veranderingen de scenario's teruggeschaald naar een klimaatgevoeligheid van 3°C (daarbij zullen natuurlijk wel fouten zijn want het klimaat is hoegenaamd niet lineair). Deze scenario's worden A', B' en C' genoemd.
Wat betreft de waarnemingen heb ik 2 datasets (GISS/NASA) tot mijn beschikking:
1) de landtemperaturen (stationsmetingen)
2) landtemperaturen aangevuld met SST (Sea Surface Temperatures)
Beide hebben hun voordelen/nadelen om te vergelijken met de modellen, die de atmosfeertemperatuur berekenen:
1) de landtemperaturen zijn atmosfeertemperaturen maar we hebben geen gegevens voor de zeeën.
2) we hebben gegevens voor de zeeën, maar SST is niet gelijk aan atmosfeertemperatuur, vooral niet wanneer er zee-ijs ligt.
Algemeen wordt aangenomen dat het gemiddelde van beide datasets het meest juiste is om mee te vergelijken.
Verder heb ik nog 2 scenario's meegerekend om vergelijkingen te kunnen maken:
D: Er gebeurt niets (anomalie = 0°C)
E: De trend van de periode 1958-1987 (de periode waarover J. Hansen de beschikking had) wordt geëxtrapoleerd.
Gezien ik de werkelijke waarden van de resultaten van de scenario's niet had heb ik ze zo goed als mogelijk afgelezen van de oorspronkelijke grafiek.
Hieronder vindt u drie grafieken:
De temperatuursanomalie (tov 1951-1980) voor de verschillende scenario's en de waarnemingen.
Het gecentreerd lopend gemiddelde (over 5 jaar) van de temperatuursanomalie (tov 1951-1980) voor de verschillende scenario's en de waarnemingen.
De BIAS en het LQSM uit de 2 grafieken van hierboven voor de verschillende scenario's.
BIAS= gemiddeld verschil tussen scenario en waarneming. Is de BIAS positief, dan is het scenario te warm.
LQSM= wortel van de gemiddelde kwadratische afstand tussen scenario en waarneming. Dit is een maat voor de afwijkingen tov waarnemingen (en is altijd positief).
Wat kunnen we besluiten?
Scenario D is duidelijk het slechtste, dus al de voorspellingen waren beter dan de voorspelling dat er niets zou gebeuren. Scenario A is duidelijk te warm, zoals verwacht. Scenario B is iets te warm terwijl scenario C iets te koud is. Aangezien beiden dezelfde forcering hebben tem 1980 kunnen we besluiten dat de waarnemingen binnen de interne variabiliteit van het model liggen. Scenario A' is nog altijd te warm, terwijl B' en C' te koud zijn. Het verschil met de werkelijkheid (LQSM) is voor scenario's B, C, en B' ongeveer even groot (door de schommelingen van de waarnemingen en de modelresultaten). Verder zijn deze scenario's ook beter dan scenario E, dus hebben ze de opwarming beter voorspeld dan de extrapolatie.
Kortom, het is duidelijk mogelijk gebleken het klimaat te voorspellen met behulp van modellen waarbij scenario's B en C beide plausibel zijn tot nu toe. Deze scenario's lopen echter sterk uit mekaar in de toekomst en gezien de CO2-concentratie nog steeds stijgt lijkt scenario B het beste (van de hier beschreven scenario's) te zijn om de toekomst te voorspellen.
Groeten,
Wouter