NORDKLIM – de nordiske lands samarbeid om klimaforståelse

NORDKLIM-prosjektet var et samarbeidsprosjekt mellom de nordiske lands meteorologiske institutter, der hovedformålet var en økt forståelse av langtidsvariasjoner i det nordiske klimaet. Rapporten de ga ut i 2001 danner grunnlaget for dette innlegget, og var DNMIs (Det norske meteorologiske institutt, nå MI, meteorolgisk institutt på Blindern) årsrapport nummer 8 i 2001. Vi skal ta en grundig titt på om meteorologene fra de nordiske landene vektla naturlige klimavariasjoner eller vårt CO2-utslipp.

http://met.no/Forskning/Publikasjoner/MET_report/2001/filestore/08_01.pdf

Kort om dataene

Alle de meteorologiske tidsseriene fra NORDKLIM-prosjektet kan lastes ned her:

http://jostemikk.com/PDF/Nordklim_data_set_v1_0_2002.xls

Vi skal ta en titt på om meteorologene i prosjektet skyldte på CO2 eller naturlige klimavariasjoner.

For å forstå kodingen om hvilke ark som inneholder hvilke type meteorologiske data (elementnummer), bruker dere denne, og av plasshensyn til bildetekst- og –grafer, benytter jeg ikke den vanlige, høyrestilte sitatfunksjonen i dette innlegget, men direktesitert tekst havner som vanlig i kursiv:

NORDKLIM 3

De har satt opp kolonnene i regnearket på følgende måte:

A = stasjonsnummeret hos WMO (World Meteorological Organization).
B = elementnummeret, 101 er for eksempel gjennomsnittlig månedstemperatur.
C = årstallet for målingene.
D = januar.
F = februar osv. til og med O som er desember.
P = nasjonskode, N er Norge, DK er Danmark osv.

Temperaturene må deles på 10. Hvorfor de har tullet med desimalene vet jeg ikke. Årstemperaturen regnes ut ved å ta gjennomsnittet for jan-des for de enkelte år, og gjøres sammen med å dele på 10, svært enkelt i et regneark. De som har lyst til å prøve på egenhånd, men ikke helt skjønner hvordan, kan bare spørre. Jo flere som begynner å interessere seg for meteorologiske data, jo bedre er det.

Om stasjonsnummeret, det som finnes i kolonna A, har for eksempel Blindern (Oslo) 18700, og det er de første årene av denne serien jeg har brukt i dette eksempelet, og klikk på bildet for full størrelse:

NORDKLIM 4

Klimabeskrivelsen er ikke til å kjenne igjen

De fjorten årene som har gått siden NORDKLIM-rapporten kom ut, viser egentlig bare én ting, og det er at klimavirkeligheten har blitt snudd på hodet iløpet av de 14 årene som har gått siden prosjektet la ut sin rapport. Eksemplene fra de meteorlogiske konklusjonene i rapporten forteller hvorfor. Det som i dag kalles menneskeskapte klimaforandringer, ble av de nordiske lands meteorologiske institutter i 2001 kalt naturlige variasjoner som skyldtes fluktasjoner i NAO og AO (den nordatlantiske oscillasjon, og den arktiske oscillasjon). Rapporten tar spesifikt for seg temperatur, skydekke, lufttrykk ved havoverflaten, snødekke og nedbør.

To kjente navn

Deltakerne fra Norge og Island er kjent for forumets lesere, henholdsvis Eirik Førland (MI) og Trausti Jónsson (VI (Island)). Eirik Førland var medforfatter til forskningen om de naturlige klimavariasjonene i Norge og på Svalbard sammen med Inger Hanssen-Bauer, og Trausti Jónsson var meteorologen fra Island jeg kontaktet i forbindelse med langtids temperaturserier på Island, begge nevnt i innlegget Den ulydige temperaturhistorien vår.

Deres egen beskrivelse av rapporten bygget på de meteorologiske datasettene:

NORDKLIM 1

NORDKLIM 2

The Nordklim dataset is a unique and useful achievement for climate analysis. It includes observations of twelve different climate elements from more than 100 stations in the Nordic region. It covers a time span for more than 100 years.

In this report the dataset is described, and some examples of analysis of the 20th century climate in the Nordic region is presented.

KEYWORDS:
Temperature, precipitation, cloud cover, air pressure, snow cover, Climate time series.

NORDKLIMS konklusjoner og diagrammer over langtidsværet i Norden

2.1 Mean Temperatures

There are 68 stations with data on monthly mean temperature in the NORDKLIM data set. Mean temperatures have usually gone through quality control. They have often been tested for homogeneity breaks and possible inhomogeneities have been adjusted. However, the data may still contain some homogeneity disturbances. Especially one should notice that stations represent local conditions, which may have been effected e.g. by urbanisation.

Som vanlig er når det gjelder verdens meteorologiske stasjoner, finnes svært mange homogenitetsbrudd. Stasjoner er flyttet, kort eller langt, utstyr er skiftet ut (modernisert), og de nevner spesielt lokale forhold som forandrer seg, der urbanisering nevnes spesielt. Her legger jeg til at dette for eksempel kan dreie seg om UHI-effekten, Urban Heat Island, eller på godt norsk, varmeøyeffekten. Det betyr at urbanisering, for eksempel utbygging av asfaltveier, ekspansjon av bygningsmasse i byer o.l., kan føre til positive avvik i temperaturen, altså en høy misvisning utover i dataserien.

Her kommer noe interessant i denne sammenhengen (UHI):

The annual mean temperature trends during the 20th century are shown in Figure 5. (The Sen’s method for trend estimation and Mann-Kendall test of statistical significance are explained in Appendix 2).

Almost all the stations are showing positive trends during the 20th century and roughly half of them are statistically significant at the 95%-level. The largest positive trends in annual mean temperature are more than 1°C in 100 years. It seems quite likely that in some of the capitals (Copenhagen,
Stockholm and Helsinki) the warming has been further strengthened by local urbanisation. A more typical magnitude of the 20th century warming in Nordic region is about the same as that of the global mean temperature, i.e. 0.6°C (Jones et al. 1999).

Dette er enkelt å forklare/kommentere. Den statistiske signifikansen på 95 %-nivå de nevner, betyr bare at oppvarmingen i fra start til slutt i forrige århundre var reell, og ikke kan skyldes statistiske feilmarginer. De nevner at de mest positive trendene var på over 1 °C pr. århundre, og at de tettest ubraniserte stedene som Stockholm, Helsinki og Kjøbenhavn har fått en forsterkning av oppvarmingen grunnet varmeøyeffekten. Ellers er den generelle nordiske oppvarmingen i forrige århundre i tråd med det Phil Jones i Jones et al. 1999 konkluderte med, og som dannet grunnlaget for de nordiske nasjoners bidrag i hans globale temperaturserie lagt til grunn av FNs klimapanel (IPCC).

Det er få mennesker i Norge som er mer kritisk til IPCC og klimaalarmismen enn undertegnede, men så langt i NORDKLIM-rapporten fra 2001 kan jeg lite annet gjøre enn å applaudere. Her er deres kart over meteorologiske stasjoner som viser statistisk signifikant oppvarming, og hvilke som ikke gjør det:

NORDKLIM temperatursignifikans

Figure 5. The 20th century temperature trends in the NORDKLIM data set (Unit: °C/decade). Annual mean temperature trends are determined using Sen’s method for the period 1900-99. Statistically significant trends (Mann-Kendall test at the 5%-level) are marked with dots and non-significant trends with triangles. Only stations with more than 91 years of data are shown.

Verdt å merke seg her er at denne foreløpige konklusjonen ikke forteller oss om når den signifikante temperaturstigningen skjedde. Dette kommer vi nærmere inn på, jeg nevner bare at jo mer av denne temperaturstigningen som skjedde før 1950, jo mer svekkes CO2-hypotesen til FNs klimapanel.

Figure 6 shows that there are many common features in the annual mean temperature series in the North Atlantic as well as in Fenno-Scandia. In general the end of the 19th century was a cool period, which was followed by a warmperiod, peaking in the 1930s or in the 1940s. The last ten years or so have been warm.

NORDKLIM temperatur 1
NORDKLIM temperatur 2
Figur 6. The annual anomalies of mean temperature for 8 stations of the NORDKLIM data set (Unit: °C). The reference period 1961-90 mean value is given in the parenthesis. The black line is smoothed with Gaussian filter (close to 10-year)

Bjørnøya og Jan Mayen skiller seg kraftig ut fra Tranebjerg i Danmark. De siste årene har jeg undret meg mye over de danske temperaturseriene, og det er vanskelig å forstå annet enn at de er utsatt for spesiell homogenisering, varmeøyeffekten, eller begge deler. Bjørnøya og Jan Mayen har den karakteristiske raske og kraftige oppvarmingen etter 1. verdenskrig. Like interessant er fallet på rundt 5 °C i tiårene etter. Her er hva NORDKLIM-rapporten nevner:

The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) in its Third Assessment Report breaks the 20th century global mean temperature record into three periods: warming during the period 1910-45, no change or slight cooling from 1946 to 1975, and the recent warming period 1976-99. This characterisation fits reasonably well into Nordic temperature evolution, too. From Table 2 it can be seen that most of the trends of the period 1910-45 are positive, the period 1946-75 has many negative trends and all trends are positive during the most recent period. Due to large natural interannual variability, the magnitude of the linear trend is quite sensitive to the exact start and end years of the time periods. In some of the larger cities local urban warming probably has influenced the trends.

De uttaler seg kollegialt diplomatisk, og slettes ikke galt. Jeg tenker da på flat temperatur fra 1946-1975, eller svakt synkende temperatur. Som Inger Hanssen-Bauer og Eirik Førland har nevnt tidligere, blir varmeperioden i forrige århundre, med dertil synkende temperatur framover mot midten av 80-tallet, mer og mer merkbar jo lenger nord temperaturdataene er innhentet. Flere steder var den ikke svakt negativ, noe dere kan se på grafene for flere av stasjonene i diagrammet over.

Meteorologene i NORDKLIM-prosjektet nevner fortjenestefullt nok en gang muligheten for at varmeøyeffekten i de største byene kan ha påvirket trendene. Jeg skylder en forklaring om dette med varmeøyeffekten, og gir derfor et eksempel fra Bergen, som er en av de meteorologiske stasjonene benyttet i NORDKLIM-rapporten.

Bergen – en komposittserie med godt synlig varmeøyeffekt

Med godt synlig, mener jeg rent visuelt in situ, her vist ved hjelp av flyfoto.

Geofysisk Institutt/Florida i Bergen, 1951:

Florida Bergen 1

Samme sted, 2013:

Florida Bergen 2

En hel trafikkmaskin med flere asfalterte filer har kommet til utenfor instituttet der den meteorologiske stasjonen til MI befinner seg. Dette er stasjonen som heter Florida, Bergen. Som nevnt er selve serien for Bergen en komposittserie, og mesteparten av den historiske delen av denne er fra da den meteorologiske stasjonen lå på Fredriksberg, et stykke vestover og den gang ikke influert av kjente forandringer.

Hva Øyvind Nordli ved klimaavdelingen til MI på Blindern skrev om varmeøyeffekten i Bergen til Phil Jones ved University of East Anglia i en av Climategate-mailene

http://www.ecowho.com/foia.php?file=4427.txt&search=nordli

date: Mon, 2 Sep 1996 12:32:15 +000
from: sensurert@scud.oslo.dnmi.no
subject: Bergen homogenisation
to: sensurert@uea.ac.uk (Receipt Notification Requested) (Non Receipt Notification Requested)

Dear Phil Jones,

The homogenisation of the Bergen temp. series is now completed since
1876. Some adjustments are applied to the data.

Our intention have not been to remove urban heat island effects. However,
these are not too large. Compared to a group of rural stations (two
lighthouse stations also included), the series seems to be biased about 0.2
deg. in the time interval 1876 – 1995
.

Before 1876 Birkeland’s homogenisation of the series is maintained.
The whole series follows in a separated file in the «standard NACD-format».

Best regards

Oyvind Nordli

Øyvind Nordli forteller her Phil Jones at UHI-effekten i Bergen har vært på ca 0,2 °C i perioden 1876-1995. E-posten er sendt i 1996, og da har sannelig Nordli gått rundt i snart 20 år og vært klar over at denne effekten fantes. Han skriver også at de allerede homogeniserte seriene ikke er justert for denne UHI-effekten! Verdt å merke seg er at trafikkmaskinen med utbyggingen utenfor Geofysisk Institutt ikke er nevnt, og den fantes ennå ikke på historiske flyfoto over Bergen i 1980. Dette må altså legges til, eller rettere trekkes fra den reduksjonen Øyvind Nordli anbefaler som justering av varmeøyeffekten (UHI) i Bergen på 0,2 °C.

Det vi ser skje i de seriene de globale temperaturleverandørene leverer, er det stikk motsatte. De homogeniserer allerede homogeniserte temperaturdata, og justerer feil vei for varmeøyeffekten. Legg merke til Nordlis uttalelse om at det var Birkeland som homogeniserte seriens begynnelse. Det er samme Birkeland nevnt i forrige innlegg, linket til innledningsvis i dette.

Finnes noen danske venner som leser dette, kan de kanskje bidra litt med litt infrastrukturhistorikk i forbindelse med de danske temperaturseriene lagt til grunn i NORDKLIM-prosjektet? Det samme gjelder også eventuelt svenske lesere, eller de med kunnskap om hva som har foregått i Sverige. Svenske klimamyndigheter er fælt til å forkorte alle temperaturgrafer som vises til publikum via rikspressen, slik at de starter under den kaldeste perioden på 60-tallet. I klimaalarmismens navn har kirsebærplukking blitt en helårsidrett.

Videre fra rapporten:

Table 2. Linear trends (least squares method) in the annual average temperature (°C/10 years) at 17 NORDKLIM stations and Northern Hemisphere land surface air temperature (Jones et al. 1999) and updates.

NORDKLIM trender i Norden

Det vi ser av dette diagrammet og dataene forøvrig er at de nordlige meteorologiske stasjonene, samt de som ikke er influert av storbymiljøer og disses ekspansjon, skjedde oppvarmingen etter 1. verdenskrig like raskt som, og var like kraftig eller kraftigere, enn den moderne varmeperioden som er årsak til den klimaalarmismen vi opplever nå i dag. Disse observasjonene er støttet av blant mange andre, Phil Jones, Eirik Førland og Inger Hanssen-Bauer, samt mengder av meteorologiske data, og svekker kraftig CO2-hypotesen som lagt til grunn av FNs klimapanel.

Hva angis som sannsynlig årsak til temperaturvariasjonene i forrige århundre?

Her må jeg nok en gang gi forskerne bak NORDKLIM-prosjektet ros. De forholdt seg til de meteorologiske dataene som var tilgjengelige, og konkluderte med naturlige drivere. Vi skal ta en titt på dette.

2.7 Air Pressure at Sea Level

The atmospheric circulation variability in Fenno-Scandia is connected to large-scale mode of natural climate variability, i.e. to the North Atlantic Oscillation (NAO) (Hurrell and van Loon 1997) or to the hemispheric pattern often called the Arctic Oscillation (Thompson and Wallace 1998). From Figure 14 can be seen that there are similarities between the regional (Fenno-Scandian) and large-scale (NAO) indices. Correlation coefficient between the two series is 0.68. Both series show rising trend from the 1970s, but it is not known what causes it.

Særlig mer interessant og troverdig blir det ikke. Den 15. mai 2012 startet jeg tråden Arctic Oscillation på Klimaforskning.com, hvor jeg laget denne grafen:

AO-Blindern

Etter mer enn ti år med nye data kom jeg til en enda høyere korrelasjonskoeffisient enn forskerne bak NORDKLIM. Jeg fant 0,76 mot deres 0,68. Jeg anbefaler alle å klikke på linken til Klimaforskning.com over. Det er en del grunnleggende å lære om AO der, og den er sannelig viktig, for den styrer i stor grad hvilke værsystemer som kommer inn over Norge og resten av Europa. Les særlig det Okular skrev der, og de linkene han la ut.

Forskerne/meteorologene bak NORDKLIM-rapporten nevner at man ikke helt forstår årsaken til variasjonene i sirkulasjoner som AO, men jeg mener og tror at alle som er interesserte i å granske meteorologiske data kan komme ganske langt. Det er noe som starter alle klimapåvirkeres variasjoner, sirkulasjons- og konveksjonsceller intet unntak. Derfor oppfordrer jeg igjen alle å studere alt Okular har presentert, for han er en av de beste data-knuserne i hele klimabøtteballetten. Jeg er i utgangspunktet lei når det gjelder å legge ut linker til gode klimagranskere etter det som skjedde på Klimaforskning.com, men Okulars arbeide er så viktig angående blant annet atmosfæreeffekt og ENSO-fenomenet, at jeg gjør et unntak jeg håper han og andre kan se mellom fingrene om. Husk at verden går videre sammen med økningen i kunnskap, og at Okular i likhet med de fleste andre sannhetssøkere kanskje ville forandret på noen små detaljer nå noen år senere. Bare nevnt for sikkerhetsskyld.

ENSO som solas enerådende og allmektige eksekutør
Utviklingen i global OHC på 1-2-3
Okulars ENSO-OHC PDF I
Okulars ENSO-OHC PDF II
Okulars OHC på 1-2-3 PDF
Listen Carefully, I Shall Say This Only Once
Warming by the Sun or by the Atmosphere …? (English)

Den siste, Warming by the Sun or by the Atmosphere …? er engelskspråklig, og er lest mer enn 35000 ganger. Ja, det var trettifem tusen. Her er forresten nettadressen til Okulars blogg, og bare så det er klart, den er til å henge opp i glass og ramme:

https://okulaer.wordpress.com/

En annen forklaring er variasjonen i skydekket som følger naturlig av forandringer i hav- og atmosfærekoblinger/sirkulasjonsmønstre – hva sier NORDKLIM om dette?

Nok en gang er det bare å skryte av forskerne. Den arktiske oscillasjonen (AO) nevnt over, sammen med Den nordatlantiske oscillasjonen, (NAO), har betydelig påvirkning på værmønstrene/trykksystemene og således nedbør og temperatur i hele Europa, der Norge muligens er blant de som opplever kraftigst respons værmessig. Nok en gang starter jeg med å linke til en sak jeg skrev for noen få år siden på Klimaforskning.com, Golfstrømmen og skydekke, der jeg egentlig var ute etter dataene til nevnte NAO, men lastet ved en feiltakelse ned dataene for et annet fenomen, Golfstrømmen, eller Atlantic Multidecadal Oscillation. Den ga seg et interessant utslag i sammenhengen i Golfstrømmens variasjoner og skydekket over Oslo.

Skydekke og AMO Blindern

Hadde jeg kjørt denne opp mot vintertemperaturen i Oslo istedet for årstemperaturen, kan det hende at korrelasjonen ville vært enda bedre, og at en korrelasjonsutregning ville vært på sin plass. Kanskje andre har lyst til å bidra litt? Jeg har bare to hender, ei rumpe, og et hode, så det er litt begrenset hva jeg rekker.

Her er litt fra NORDKLIM-rapporten om skydekkevariasjoner:

2.6 Cloud Cover

Monthly mean cloud cover data is compiled from 43 stations in the NORDKLIM data set. Cloud cover is based on visual observation by the observer. Therefore, it can be expected that single stations may contain susceptible values and inhomogeneities due to the subjective nature of the cloud cover observation. However, Tuomenvirta et al. (2000) found that the cloud cover quite successfully explains diurnal temperature variations (DTR) variations in Fenno-Scandian area-averages. This gives an indication that there are no systematic biases in the cloud cover data.

The four stations selected as examples in Figure 12 are far apart from each other and they show no common time evolution. Potentially, cloud cover is an interesting element because it controls both incoming short-wave radiative flux as well as outgoing long-wave flux.

Nok en gang leverer forskerne i NORDKLIM-prosjektet logiske kommentarer, støttet av forskning på årsakene til årlige, klimatiske variasjoner. I Norge viser den forrige grafen jeg la ut at skydekket på årsbasis varmer. Det hindrer konveksjon/varmetap om nettene og om vinteren mer enn de ser ut til å hindre inngående oppvarming fra sola. Om vinteren er da da heller ikke allverden sola varmer.

Så kan jo alle undres hvorfor det gikk så aldeles galt med klimaforskningen i Norge etter at NORDKLIM-rapporten ble offentliggjort. Hvem hos Meteorologisk Institutt på Blindern foreslo et forbud mot å bruke meteorologiske data, og trumfet gjennom slavisk bruk av prediksjonene til de såkalte klimamodellene? For å finne ut av dette, anbefaler jeg den enkelte å undersøke hvem som holder på som mest manisk på instituttets klimaavdeling, og deretter sjekke om noen av disse opptrer som politiske agitatorer og propagandister i norske riksmedier. Skriv gjerne om det dere finner ut.

3 thoughts on “NORDKLIM – de nordiske lands samarbeid om klimaforståelse

  • 25. mai 2015 at 21:44
    Permalink

    Dette var for meg helt ny kunnskap, det skal bli interessant å få en oppklaring på hvorfor ikke denne rapporten blir vektlagt i de engere kretser.

  • 25. mai 2015 at 22:19
    Permalink

    Hei Svein-Erik! Jeg tror det var for tidlig for de IPCC-skeptiske da NORDKLIM-konklusjonene ble presentert. I årene etter er debatten dreid vekk fra reelle meteorologiske data, og ligner i dag mest på en semantisk skyttergravskrig. Jeg anbefaler alle å starte studier av dataene vi har. De inneholder all den motgiften til IPCC-hysteriet vi trenger.

  • 27. mai 2015 at 14:26
    Permalink

    Claes Johnson har nok et glimrende innlegg om den ikke-eksisterende tilbakestrålingseffekten fra CO2-molekyl i atmosfæren slik den er postulert av klimamenighetens avdeling for blind religiøs tro.

    Does an Undetectable «Greenhouse Effect» Exist?

    I kommentarene under kommer han med følgende gullkorn:

    To not understand an argument does not require any intelligence.

Legg igjen en kommentar

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

Optionally add an image (JPEG only)

%d bloggere liker dette: