GISS-Eskapaden; die merkwürdigen Statistiktricks des US Klimainstitutes GISS

Der vergnügt auf der ach so bedrohten Südseeinsel Tuvalu lebende Ingenieur und Klimaforscher Willis Eschenbach hat schon des öfteren auf merkwürdige Besonderheiten bei der Berechnung von Klimadaten der hochoffzieller Stellen aufmerksam gemacht. Jetzt hat er sich die Methoden des GISS vorgenommen. Das zur NASA gehörende Goddard Institute of Space Studies GISS wird von Dr. James Hansen geleitet. Einem der Hauptadvokaten des anthropogenen CO2 induzierten Klimawandels. Hansen vergleicht im Eifer seiner Aufklärungsarbeit schon mal gerne mit Kohle beladene Züge zur Belieferung von Kraftwerken mit den Todeszügen (Deathtrains) von Auschwitz. Dass er zusätzlich Berater von Al Gore ist, rundet das Bild. Sein GISS erstellt als eines von 3 Instituten für das IPCC und Regierungen offiziell die globalen Temperaturtrends aus den dafür angelieferten Rohdaten. Nicht immer zimperlich, wie wir seit langem wissen. Willis Eschenbach fügt der endlosen Story um den ClimateGate Skandal eine neue Seite hinzu.

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Angeregt durch diesen Web-Beitrag über das Fehlen von Daten im Polarmeer, habe ich nachgeschaut, wie das GISS Daten erzeugt, wenn es gar keine gibt.

Das GISS ist das Goddard Institute for Space Studies und gehört zur NASA. Der Direktor des GISS ist Dr. James Hansen. Dr. Hansen ist ein unbefangener Wissenschaftler, der meint, man müsse Menschen, die nicht an seine apokalyptischen Visionen der Zukunft glauben, wegen „Hochverrats an der Menschlichkeit“  vor Gericht stellen.   Das GISS erzeugt die GISTEMP genannte Historie der Erdoberflächentemperaturen. Hier ist seine Historie der Temperatur-Anomalie für Dez-Jan-Feb 2010 :

 

Abb. 1. GISS Temperatur-Anomalien DJF 2010. Für graue Gebiete gibt es keine Temperaturdaten.

Was stimmt mit dieser Darstellung nicht? 

Das Kuriose an dieser Darstellung ist, daß uns Temperaturdaten geliefert werden, wo gar keine existieren. Vom Polarmeer haben wir zum Beispiel sehr wenig Messungen. Dennoch zeigt die GISS-Karte radikale Erwärmung im Polarmeer. Wie kommt das zustande?

Das Verfahren ist in einem  Papier von 1987  von Hansen und Lebedeff skizziert. In jenem Papier schreiben sie, dass die jährlichen Temperaturänderungen über weite Strecken wohlkorreliert sind, über bis zu 1200 Km.

Aufgrund der von Hansen und Lebedeff entdeckten guten Korrelation (+0.5 und mehr) bis zu 1200 km von einer gegebenen Messstation, zeigt GISS die vermuteten Temperaturtrends innerhalb 1200 km von den Küstenstationen und 1200 km von den Stationen auf den Inseln. Gebiete außerhalb sind in grau dargestellt. Mit diesem 1200 km Radius können sie den “Temperaturtrend” des gesamten Polarmeers zeigen, wie in Abb. 1 dargestellt. Damit ist das Problem der sehr geringen Abdeckung im Polarmeer erledigt. Hier ist ein kleiner Teil des Problems dargestellt, die Abdeckung der Fläche nördlich 80° Nord:

(„Korrelation“ ist ein mathematisches Maß für die Ähnlichkeit zweier Datenbestände. Sie rangiert von „null“, d. h. keine Ähnlichkeit, bis plus oder minus “eins”, d. h. völlig gleich. Ein negatives Vorzeichen bedeutet Gleichheit, aber wenn der Wert eines Datenbestandes nach oben geht, nimmt der andere ab.)

 

Abb. 2. Temperaturmessstationen bei 80° nördlicher Breite. Die Kreise um die Stationen haben 250 km Durchmesser. Man beachte, dass der Kreis bei 80°N einen Radius von etwa 1200 km hat, eine Größe, innerrhalb derer wir laut Hansen Temperaturtrends extrapolieren können.

Können wir wirklich annehmen, dass eine einzelne Station für ein derart großes Gebiet repräsentativ sein könnte? Sehen Sie sich Abb. 1 an, dort sind Trends angegeben für das gesamte Polarmeer, obschon es keine Messdaten gibt. Hier ist eine größere Ansicht, die das gesamte Polarmeer zeigt.

 

Abb. 3. Temperatur-Messstationen um das Polarmeer herum. Die Kreise um die Stationen haben etwa 250 km Durchmesser. Man beachte, dass die Fläche nördlich von of 80°N (gelber Kreis) etwa die dreifache Größe von Alaska hat.

Was die Dres. Hansen und Lebedeff 1987 nicht bemerkten, und niemand scheint es seither bemerkt zu haben, ist, dass ihre Erkenntnisse in Bezug auf die Korrelation von weit entfernten Messstationen sehr problematisch sind. Das zeigt die folgende Graphik.

 

Abb. 4. Fünf Pseudo-Temperatur-Historien. Man beachte die Unterschiede in der Form der Historien und in den Trends. 

Merkwürdigerweise gleichen sich diese Pseudo-Temperatur-Historien trotz ihren offensichtlichen Unterschieden in einem, der Korrelation. Die Korrelation zwischen jeder einzelnen Pseudo-Temperatur-Historie und den anderen Pseudo-Temperatur-Historien ist größer 90%.

 

Abb. 5. Korrelation zwischen den Pseudo-Temperatur-Historien aus Abb. 3.

Die unausweichliche Folgerung daraus ist, dass hohe Korrelationswerte zwischen Temperatur-Historien nicht bedeuten, dass deren Trends sich ähneln.

In Ordnung, ich kann schon hören, was Sie denken: „Ja, stimmt, für einige imaginäre kurze 20-jährige Pseudo-Temperatur-Historien kann man einige wilde Daten finden, die unterschiedliche Trends aufweisen. Doch was ist mit den realen 50-jährigen Temperatur-Historien, wie sie Hansen und Lebedeff benutzten?“

Gut, dass diese Frage kommt … hier sind neunzehn 50-jährige Temperatur-Historien von Alaska. Alle korrelieren mit Anchorage höher als 0,5 (max 0.94, min 0.51, Durchschnitt 0.75).

 

Abb. 6. Trends von Temperatur-Historien von Alaska-MessStationen. Foto stammt aus Pioneer Park, Fairbanks.

Man sieht, die Trends rangieren von etwa einem Grad in 50 Jahren bis nahe drei Grad. Trotz dieser riesigen Spannweite (ca. 300%) bei den Trends haben alle eine gute Korrelation (größer +0,5) mit Anchorage. Das zeigt klar, dass eine gute Korrelation zwischen den Temperatur-Historien nichts aussagt über deren korrespondierende Trends.

Und schließlich ist meines Wissens dieses Extrapolationsverfahren von Hansen und dem GISTEMP einmalig. Es wird von keinem anderen Erzeuger von globalen oder regionalen Datenhistorien benutzt, wie z. B. vom CRU oder USHCN. Wie Kevin Trenberth in den CRU-Emails über die Diskrepanz zwischen GISTEMP und den anderen Datenhistorien sagte (Hervorhebung durch den Verf.):

Nach meinem Verständnis ist die größte Quelle dieser Diskrepanz [zwischen globalen Datenhistorien] die Art und Weise, wie die Arktis analysiert wird. Wir wissen, dass das Meereis auf Rekordniedrigständen war, 22% weniger als im vorhergehenden Niedrigjahr 2005. Einige Meer- und Lufttemperaturen waren bis zu 7C höher als Normal. Aber meistens gibt es keine konventionell ermittelten Daten. Bei der NASA [GISTEMP] extrapoliert man und baut die hohen Temperaturen in der Arktis ein. In anderen Datenreihen tut man das nicht. Nur verfügbaren Daten werden benutzt, das Übrige fehlt.

Keine Daten verfügbar? Kein Problem, baue einfach einige hohe Temperaturen ein 

Was ergibt sich daraus?

Hansen und Lebedeff lagen richtig damit, dass die jährlichen Temperatur-Historien von weit auseinander liegenden Messstationen dazu neigen, gut korreliert zu sein. Allerdings lagen sie nicht richtig mit ihrer Meinung, dass dies für die Trends der gut korrelierten Temperatur-Historien gälte. Deren Trends können völlig ungleich sein. Im Ergebnis ist die Extrapolation von Trends aus einer bis zu 1200 km entfernten Messstation ein unzulässiges Verfahren ohne jegliche mathematische Basis.

[Nachfolgend zwei Berichtigungen aus dem Kommentarbereich der Originalquelle]

[Aktualisierung 1] Fred N. merkte an, dass GISS eine polare Sicht auf die gleichen Daten zeigt. Man beachte den Anspruch der Gültigkeit für das gesamte Polarmeer. Danke.

[Aktualisierung 2] JAE wies darauf hin, dass Abb. 1 keine Trends zeigt, sondern Anomalien. BOBALLAB verwies mich auf die Karte mit den tatsächlichen Trends. Beiden Lesern meinen Dank. Hier ist die zutreffende Darstellung:

 

Erschienen am 25. 03. 2010 als  Gastbeitrag von Willis Eschenbach auf der Watts Up Seite. Die Übersetzung besorgte dankenswerterweise Hellmut Jäger für EIKE

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10 Kommentare

  1. Wenn ich mir hier das so durchlese, gewinne ich den Eindruck, dass es emminente Schwierigkeiten gibt Daten zu interpretieren wer was wo raus hat und wie das zu lesen ist.

    Und so soll Klima vorhergesagt, bestimmt und danach gehandelt werden ?

    Es besteht noch sehr sehr viel Gesprächsbedarf bis dieses Sprachenwirrwar eine Interpretationslinie gefunden hat.

  2. Zum Kommentar von Herrn Limburg in #1:

    “ Temperaturen über den Ozeanen aus Satellitendaten gewonnen.“
    Da irren Sie lieber Herr Fischer. Auf der von Ihnen verlinkten URL ist davon nichts zu finden. Und wie mir Parker (Hadley) selbst bestätigte, werden die Daten (die auch in Brohan 2006 verwendet werden) durch Anomalienvergleich der wenigen SST Daten über See mit den (LAT) Landdaten extrapoliert. Nähme man die Sat-Daten, die ja -bis auf die eigentlichen Polzonen- explizit für die Wasserfläche vorliegen, dann sähe der Temperaturtrend ganz anders aus.
    mfG
    M.L.“

    Zitat von der GISS-Website:
    „A global temperature index, as described by Hansen et al. (1996), is obtained by combining the meteorological station measurements with sea surface temperatures based in early years on ship measurements and in recent decades on satellite measurements. Uses of this data should credit the original sources, specifically the British HadISST group (Rayner and others) and the NOAA satellite analysis group (Reynolds, Smith and others). (See references.)“
    (Quelle: http://tinyurl.com/ysss8l )

    Irgendwie deprimierend, dass die Diskussion jedes Mal wieder von null beginnt…

  3. #7: Günter heß sagt am Dienstag, 06.04.2010, 21:00:

    „Lieber Herr Limburg, Herr Fischer
    Ich glaube sie reden aneinander vorbei: [nochmalige Zusammenfasssung einer früheren Diskussion, marvin]“

    Danke für die nochmalige schöne Zusammanfassung der SST/Sattelitenthematik. Wenn ich mir allerdings in Erinnerung rufe, dass wir das alles vor ein paar Wochen schonmal hatten und auch ausführlich geklärt wurde, dass da Satellitendaten verwendet werden, halte ich „Aneinander vorbeireden“ für unangemessen (http://preview.tinyurl.com/yhvmrg5). Entweder fügt Herr Limburg nur Kommentare ein, ohne sich Reaktionen darauf anzusehen oder er ignoriert diese absichtlich, um dann ein paar Wochen später die gleichen Statements zu wiederholen.

    #6: Norbert Fischer sagt am Dienstag, 06.04.2010, 18:56:

    „Zum Kommentar von Herrn Limburg in #1:

    Irgendwie deprimierend, dass die Diskussion jedes Mal wieder von null beginnt…“

    Das hatten wir ja auch schonmal im weiter oben referenzierten Thread. Sie schrieben damals:

    NF: „Warum Herr Limburg und Herr Roppelt sich so gegen diese Fakten sträuben, entzieht sich meiner Vorstellungskraft.“

    Ich: „Naja, sie brauchen nicht zu befürchten, dass ihnen jemand Vernebelungstaktik vorwürft, da kann man schonmal bei einer falschen Darstellung bleiben. Und es zieht halt Ihre Aussagen in Zweifel, das ist doch auch was. Insofern kann ich das schon nachvollziehen. Vielleicht ist es aber auch nur ein harmloses „ich habe mich geirrt, möchte es aber nicht zugeben“-Problem.“

    Den letzten Satz möchte ich dann fast streichen. Wenn das Statement einfach so wiederholt wird, ist das mehr als das vermutete…

  4. Lieber Herr Heß,

    danke für ihre Bemühungen zur Aufklärung.

    Mir ging es primär um die Untertitelung von Abb.1:
    „Abb. 1. GISS Temperatur-Anomalien DJF 2010. Für graue Gebiete gibt es keine Temperaturdaten.“

    Mit dieser Formulierung sollte wohl suggeriert werden, GISS berechnet globale Temperaturen, obwohl es doch diese zahlreichen grauen Gebiete ohne Temperaturdaten gibt.

    Dem ist natürlich nicht so, wie auch Sie klargestellt haben.

    Eine korrekte Untertitelung wäre z.B. „Karte der Anomalien mittels landgestützter Daten“ o.ä.

    Viele Grüße

  5. Lieber Herr Limburg, Herr Fischer
    Ich glaube sie reden aneinander vorbei:
    Der Hadl/Reyn Datensatz für SST für die Nasa/Giss Maps enthält seit 12/1981 Satellitendaten für die Sea Surface Temperature (SST).
    Allerdings, wie man für den 250 km „smoothing radius“ im „polar plot“ sieht, gibt es offensichtlich keine oder wenig Daten über der Arktis, obwohl der OISST Datensatz eigentlich 1° x 1° abdeckt. Ist vermutlich klar, weil man ja für die Pole andere Satelliten braucht
    Auf dieser Webseite
    http://tiny.cc/ohhqi
    schreibt die Nasa:
    „A global temperature index, as described by Hansen et al. (1996), is obtained by combining the meteorological station measurements with sea surface temperatures based in early years on ship measurements and in recent decades on satellite measurements. Uses of this data should credit the original sources, specifically the British HadISST group (Rayner and others) and the NOAA satellite analysis group (Reynolds, Smith and others). (See references.) “
    Auf der Seite mit den interaktiven Map-Tool:
    http://tiny.cc/bhjj1
    kann man wählen, ob man mit oder ohne Satellitendaten haben möchte:
    “Data Sources: Ocean
    None: NO ocean temperature data are used
    Hadl/Reyn_v2:SST 1880-present
    1880-11/1981: Hadley HadISST1, ship and buoy data (Rayner 2000),
    12/1981-present: oisst v2, satellite data (Reynolds-Rayner-Smith 2001)
    NOAA/ER_v3b:SST 1880-present
    NOAA ERSST V3b, ship and buoy data (Smith,Reynolds,et al 2008)
    Der oisst v2 Satz im Hadl/Reyn Datensatz bezeichnet Satellitendaten seit 12/1981.“
    Oisst: Optimum Interpolation (OI) Sea Surface Temperature (SST) V2 wird nach folgender Methode gewonnen:
    „The optimum interpolation (OI) sea surface temperature (SST) analysis is produced weekly on a one-degree grid. The analysis uses in situ and satellite SST’s plus SST’s simulated by sea-ice cover. Before the analysis is computed, the satellite data is adjusted for biases using the method of Reynolds (1988) and Reynolds and Marsico (1993).”
    Spatial Coverage:
    1.0 degree latitude x 1.0 degree longitude global grid (180×360).
    89.5N – 89.5S, 0.5E – 359.5E.
    Das Paper von Reynolds findet man hier: http://tiny.cc/40xjj
    Herr Fischer:
    Ihr Link benutzt glaube ich den
    NOAA ERSST V3b, ship and buoy data (Smith, Reynolds et al 2008)
    Das sind meines Erachtens nur Schiffs und Bojen-daten
    Mit freundlichen Grüßen
    Günter Heß

  6. Lieber Herr waggis,

    „Einzelne Messdaten die für einen Radius von 1200km homogen sein sollen?“

    Bleiben Sie sachlich, dies wird von GISS nicht behauptet, die Methode wird bei GISS ausführlich beschrieben – lesen Sie das einfach!

    Die Nordpolregion hat tatsächlich wenig Stationen, dies ist die Ursache für die bekannten Diskrepanzen dort zwischen CRU und GISS. Das ist aber nichts Neues.

  7. Einzelne Messdaten die für einen Radius von 1200km homogen sein sollen? Diese einzelne Messdaten decken damit ein Gebiet von ca. 4,5 Mio km^2 ab. Wie repräsentativ kann ein solcher Messwert tatsächlich sein der eine Fläche halb so gross wie Europa repräsentiert? Wie gut lassen sich Temperaturen und Trends für Hamburg korrelieren die in Syracus beobachtet werden? Auch wenn das Nordpolarmeer keine ausgeprägte Topologie besitzt, dürften schon allein auf Grund von thermischen Massenströmen (Konvektion) erhebliche Unterschiede auf kleineren Skalen zu beobachten sein.

  8. Unter Abb. 1 steht, dass für grau markierte Gebiete keine Daten existieren.

    Wie schon in einem anderen thread diskutiert, werden die Temperaturen über den Ozeanen aus Satellitendaten gewonnen. Bin dafür zwar von einigen (auch M.L.) beschimpft worden, Überprüfungen gaben mir aber recht. Komisch nur, dass jetzt dieselbe Ignoranz ein zweites Mal an den Tag gelegt wird. Absicht?
    Ich war so freundlich und habe auf der GISS-Homepage mal das Diagramm mit den NOAA-Daten angeklickt:
    http://tinyurl.com/ykyswyk

    Damit erübrigt sich wohl auch die restliche Argumentation unseres Freundes Willis, was das Polarmeer angeht.

    PS:
    Wenn Willis „Klimaforscher“ ist, dann bin ich aber auch einer. Oder einigen wir uns besser darauf, dass wir beide blutige Amateure sind.

  9. Exakt lineare Messreihen haben immer einen „erwarteten“ Korrelationskoeffizienten von rho = +/- 1. Haben alle Messreihen positiven Anstieg, gilt rho = +1. Man muss also nicht viel rechnen, um auf die o.g. Aussage zu kommen. Traurig ist, dass die GISS-Schöpfer solche Zusammenhänge offenbar nicht kennen.

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