Sonnenflecken: Bonferroni vs. Prof. Labitzke

Sonnenflecken – Einfluss oder nicht? Bild: Bernhard Mayr / pixelio.de

Willis Eschenbach
In einem früheren Beitrag hier bei WUWT hat ein Kommentator erwähnt, dass die Variationen im Zusammenhang mit Sonnenflecken-Variationen die Temperatur in der Stratosphäre über dem Nordpol beeinflussen. Dies hat Frau. Prof. Dr. Karin Labitzke nachgewiesen.

Der Kommentator schrieb:

Karin Labitzke hat diese Nuss geknackt. Sie hat als Erste die Korrelation nachgewiesen zwischen nicht einem, sondern gleich zwei stratosphärischen Parametern und Sonnenaktivität. Nach fast 40 Jahren sind ihre Erkenntnisse immer noch valide, und dank ihrer Arbeit wissen wir, dass die Stärke des Polarwirbels von der Sonnenaktivität abhängt, moduliert durch die Quasi-zweijährige Oszillation.

Nachdem ich die Daten von der Freien Universität Berlin erhalten hatte, konnte ich ihre Ergebnisse replizieren. Die von Prof. Labitzke et al. gefundene Beziehung zwischen Sonnenflecken und polaren stratosphärischen Temperaturen sieht so aus:

Abbildung: Sonnenflecken und stratosphärische Temperaturen über dem Nordpol. Die rote Linie zeigt den Trend.

Was also ist damit? Die Grundlage für die Antwort bildet mein voriger Beitrag „Sea Level and Effective N“ [auf Deutsch beim EIKE hier]. Darin diskutiere ich die Bonferroni-Korrektur und die langzeitliche Persistenz LTP.

Die Bonferroni-Korrektur wird gebraucht, wenn man mehr als eine Stelle und mehr als einmal nach etwas Ungewöhnlichem gesucht hat.

Beispiel: Nehmen wir an, wir würfeln mit drei Würfeln auf einmal und alle drei zeigen die Vier … etwas verdächtig, oder? Kann sogar schon reichen, um zu sagen, dass die Würfel gezinkt sind. Die Chance, drei mal die Vier mit einem einzigen Wurf mit drei Würfeln zu bekommen, beträgt 5 zu 1000.

Aber nehmen wir mal an, wir würfeln mit den drei Würfeln 100 mal. Wäre es seltsam oder ungewöhnlich, dann irgendwann drei mal die Vier zu würfeln? Nun … nein. Tatsächlich hat man bei so vielen Würfen eine Chance von etwa 40%, irgendwann auch drei mal die Vier zu erhalten.

Mit anderen Worten, falls man nur oft genug schaut, findet man alle Arten von Ungewöhnlichem, einfach durch Zufallsverteilung.

In der Klimawissenschaft ist es nun so, dass falls etwas als statistisch signifikant angesehen wird, die Wahrscheinlichkeit, dieses Ereignis durch Zufall allein zu finden, weniger als fünf pro einhundert betragen muss. Oder wie allgemein üblich ausgedrückt muss das, was der „p-Wert“ genannt wird, weniger als fünf Hundertstel betragen, üblicherweise geschrieben als „p-Wert < 0,05“.

ALLERDINGS – und es ist ein großes ,allerdings‘ – schaut man an mehr als nur einer Stelle, muss etwas, das signifikant ist, einen geringeren p-Wert haben. Die Bonferroni-Korrektur sagt, dass man den gewünschten p-Wert durch die Anzahl der Stellen dividieren muss, an denen man geschaut hat. Sucht man beispielsweise an zehn Stellen nach einem gegebenen Effekt, muss man den p-Wert von weniger als 0,05 durch zehn dividieren, um die Signifikanz des Effektes festzustellen, weil man an zehn Stellen geschaut hat. Das heißt, der p-Wert muss 0,005 oder weniger betragen, damit der Effekt statistisch signifikant ist.

Und nun … an wie vielen Stellen hat man geschaut? Um das zu beantworten, möchte ich noch etwas genauer beschreiben, was man eigentlich herausgefunden hat.

Die Graphik oben zeigt das Ergebnis … welches sich ergibt, falls man die Temperatur im Februar betrachtet in einer von sieben verschiedenen möglichen Schichten der Stratosphäre über dem Nordpol, verglichen mit den Sonnenflecken im Januar und um einen Monat verzögert über etwa die Hälfte der Zeit, in der die äquatorialen stratosphärischen Winde eher Ost- als Westwinde sind. Der p-Wert beträgt 0,002.

An wie vielen Stellen haben sie nach einer Relation geschaut? Nun, sie haben die Temperatur eines von zwölf Monaten in einer von sieben atmosphärischen Schichten gewählt mit einer von drei möglichen Sonnenflecken-Verzögerungen (0, 1 oder 2 Monate Verzögerung) und einen von zwei möglichen äquatorialen Windbedingungen.

Das ergibt 504 verschiedene Kombinationen. Selbst wenn wir die sieben Schichten außen vor lassen, ergeben sich immer noch 72 unterschiedliche Kombinationen. Mit einem sehr konservativen Ansatz finden wir also etwas mit einem p-Wert von 0,05 dividiert durch 72, was 0,0007 ergibt … und der von ihnen gefundene p-Wert ist etwa drei mal so hoch. Nicht signifikant.

Und das gilt noch nicht einmal für die räumliche Sub-Auswahl. Sie betrachten nur die Temperaturen über dem Nordpol, und das Gebiet nördlich des Polarkreises macht nur 4% der Erdoberfläche aus… was die Bonferroni-Korrektur sogar noch größer machen würde.

Das ist das erste Problem, eine sehr große Bonferroni-Korrektur. Das zweite Problem, welches ich in meinem oben verlinkten Beitrag diskutiert habe ist, dass wir die langzeitliche Persistenz LTP berücksichtigen müssen. Danach steigt der p-Wert dessen, was in der Abbildung gezeigt wird, auf 0,09 … was nicht statistisch signifikant ist, sogar ohne Berücksichtigung der Bonferroni-Korrektur.

Zusammenfassung:

Wie Labitzke et al. gefunden haben, sind die Februar-Temperaturen 22 km über dem Nordpol während einer Zeit stratosphärischer Ostwinde tatsächlich mit den Januar-Sonnenflecken und einem Monat Verzögerung korreliert.

Der nominelle p-Wert ohne Berücksichtigung von Bonferroni oder LTP beträgt 0,002, was signifikant zu sein scheint.

Wenn man jedoch diese beiden Faktoren berücksichtigt, beträgt der p-Wert 0,09, was nicht signifikant ist.

Und wenn man die Bonferroni-Korrektur heranzieht, um lediglich in eine Vielfalt von Stellen und Bedingungen zu schauen, muss der p-Wert unter etwa 0,0007 Grad liegen, um statistisch signifikant zu sein.

Die Berücksichtigung von entweder LTP oder der Bonferroni-Korrektur allein reicht aus, um festzustellen, dass die behauptete Korrelation NICHT statistisch signifikant ist … und wenn man beide Faktoren zusammen berücksichtigt, ergeben sich Resultate, die weit, weit entfernt sind von jedweder statistischen Signifikanz.

Unglücklicherweise ist diese Art schlampiger statistischer Berechnungen, wie sie in der Studie hervortritt, nur zu verbreitet in der Klimadebatte, und zwar auf beiden Seiten. …

ERGÄNZUNG: Wie eine Eingebung kam mir dann plötzlich der Gedanke „Moment … was?!“ Folgendes machte mich stutzig: falls man nach irgendwelchen Effekten mit Bezug zur Sonne im Februar sucht – wo würde man Derartiges am Wenigsten auf der Erde finden?

Richtig … es wäre das Nordpolargebiet, wo im Februar niemals die Sonne scheint … das macht es zwar nicht unmöglich, aber weniger wahrscheinlich.

Und schließlich, heißt das, dass die geringen Solarvariationen aufgrund von Sonnenflecken keine Auswirkung auf der Erde haben? Nein, keineswegs. Als Amateurfunker (H44WE) weiß ich zum Beispiel, dass Sonnenflecken die elektrischen Eigenschaften der Ionosphäre beeinflussen.

Was ich NICHT gefunden habe, ist irgendein Beweis dafür, dass die geringen Solarvariationen aufgrund von Sonnenflecken irgendeine Auswirkung auf der Erdoberfläche haben. Das heißt nicht, dass es sie nicht gibt … sondern nur, dass ich diese trotz extensiver Suche nicht gefunden habe.

Link: https://wattsupwiththat.com/2019/02/25/labitzke-meets-bonferroni/

Übersetzt von Chris Frey EIKE

Bemerkung des Übersetzers: So gut Eschenbach auch arbeitet – aber der letzte Absatz scheint mir zu zeigen, dass er noch nie etwas vom Svensmark-Effekt gehört hat. Kann das wirklich sein?

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12 Kommentare

  1. Wir haben mindestens 4 Sonnenzyklen, dazu Mondphasenzyklen, Ozeanzyklen, Polarfrontjetstream und Rossbywellen in unterschiedlich zeitlicher Verteilung. Allein diese bekannten Ereignisse können sich bei Zusammentreffen einzelner oder mehrerer Höchst- und Tiefststände gegenseitig verstärken oder Aufheben. Nichts davon ist wirklich bekannt oder erforscht. Aber das menschgemachte CO2 überbietet selbstverständlich alles was die Natur jemals hervorzubringen vermochte.

  2. @Müller
    Also mit dem Svensmarkeffekt ist es etwas besser bestellt als mit der CO2- Wirkung, aber beiden gemeinsam ist, immer zu wirken, Regenfluten gibt’s im Zusammenhang mit schwacher Sonne häufiger, weil mäandernde und quasistationäre Lagen des Jetstreams häufiger sind und damit die entlang dieser Beulen festsitzenden Tiefs, Vb –Lagen ,… könnte Herr Kämpfe sicher mal besser beleuchten. Bei starker Sonne tritt dann ab und an der Fett-Flecken-Effekt auf, also der von Prof. Fett nachgewiesene Effekt des Mondes. Durch Mondschatten abgehaltene Sonnenpartikel lassen die intergalaktische Strahlung besser svensmarken und führen zu Vielfachen der sonst vorhergesagten Niederschläge, je niedriger der Breitengrad, desto höher das Vielfache. Vortrag war hier mal verlinkt bei Eike, sicher auch auf utube noch zu finden.

  3. „Die Basis des Fortschritts in den Naturwissenschaften ist die Bestätigung von Messergebnissen in nachfolgenden Forschungen.“

    Es geht auch nur darum, die Idee Svensmarks zu diskreditieren.

    MfG

    @ Admin: mein Browser (Firefox) zeigt im Kommentarfeld weiße Schrift auf hellgrauem Grund.
    Geht gar nicht!
    Bitte ändern

  4. HIER noch einmal an dieser Stelle was ich herausgefunden habe:

    Ich denke (nicht glaube), dass ein gewisser Zusammenhang zu den 11-jährigen Schwabe Zyklen besteht. Eine meiner Ausarbeitungen zeigt eine deutliche Aussage, und zwar fallen ca. 80% der Extremhochwässer an Donau, Elbe, Rhein, Amazonas und Mississippi seit 1750 in die sonnenfleckenarmen Zeiten der jeweiligen Schwabe Zyklen. Demzufolge könnte auch der Svensmark Effekt dabei eine Rolle spielen.

  5. Dieser Artikel erinnert mich ein wenig an die Entdeckung des sog. Hall-Effektes. Die Messung der Hall-Spannung in einem stromdurchflossenen Leiter im Magnetfeld war schwierig. Deswegen bestand die 1. Messkurve aus 2 Messpunkten. Würde man die hier genannten statistischen Methoden auf Halls Veröffentlichung anwenden, wäre der Hall-Effekt nicht signifikant. Die Basis des Fortschritts in den Naturwissenschaften ist die Bestätigung von Messergebnissen in nachfolgenden Forschungen.

  6. Eschenbach kennt sehr wohl die Svensmark Hypothese und die Daten, auf die sich diese stützt. Er argumentiert des öfteren dagegen.

    Sein Argument dagegen: In den Temperatur- und Klimadaten, die er des öfteren analysiert, kann er keine statistisch signifikante Korrelation mit der Sonnenaktivität finden. Da unbezweifelbar die Intensität der galaktischen kosmischen Strahlung (primär Protonen und He Ionen) signifikant durch die Sonnenaktivität moduliert wird, interpretiert Eschenbach die (in seinen Daten) fehlende Korrelation als Beweis, daß die zyklisch mit der Sonnenaktivität schwankende Intensität der kosmischen Strahlung keinen (meßbaren) Einfluß auf das Klima haben kann.

    Persönlich bin ich trotzdem noch überzeugt, daß Svensmark’s Hypothese nicht völlig an der Realität vorbei geht. Eschenbach schaut primär nach den hohen Frequenzen in den Sonnenzyklen. Was Svensmark, Shaviv und Co. in den Daten auf geologischen Zeitskalen als Stützung ihrer Hypothese präsentieren, hält Eschenbach offensichtlich für irrelevant. Ebenso vermutlich die Daten sehr aufwendiger, teilweise mehrere Jahre dauernder Laborexperimente , mit denen Svensmark inzwischen die Lücke zwischen atmosphärischer Ionisationsdichte und Wolkenbildung auch theoretisch schließen konnte.

    Rainer Facius

    PS: Ungeachtet dessen bin ich fasziniert von Eschenbachs ikonoklastischer, ‘hemdsärmeliger‘ aber solider Herangehensweise an empirische Daten.

  7. „zunächst einmal ist zu sagen, dass die Magnetfeldwerte der Sonne statt die unsicherere,  recht variable Sonnenfleckenanzahl gewählt werden müsste.“

    Das ist korrekt – es gibt da aber leider ein Problem – Langzeitreihen mit exakten Messungen des solaren Magnetfeldes gibt es nicht; erst mit dem Aufkommen besserer Satelliten liegen diese vor. Also bleiben nur die Sonnenflecken; es sei denn, man kann aus Proxy- Daten längerfristige, brauchbare Rückschlüsse auf die solare magnetische Aktivität gewinnen. Davon mal abgesehen, wird schon aus der enormen Streuung der Einzelwerte in der Abbildung deutlich, dass es mit der Signifikanz nicht weit her sein kann. Allerdings irrt sich Eschenbach möglicherweise, wenn er meint, bloß weil die Sonne im Winter über den Polen nicht scheint, beeinflusse sie die Temperaturen in der polaren Stratosphäre weniger. Es gibt ja winterliche Stratosphären-Erwärmungen; deren Energie muss ja irgendwo herkommen – sicher aus niedrigeren Breiten, wo die Sonne auch im Winter scheint.

  8. (teilweise) OT:
    Unter den zig epidemiologischen Veröffentlichungen zur mutmaßlich krebserzeugenden Wirkung berufsbedingter chronischer Strahlenexposition (in „Strahlenarbeitern“ wie Reaktorpersonal oder Flugpersonal) gegenüber ionisierende Strahlung (im Volksmund „radioaktiver Strahlung“) ist mir so gut wie keine auf den Schreibtisch gekommen, in der auch nur angedeutet wurde, daß zur Bewertung der beobachteten Krebshäufigkeiten und der zugehörigen Signifikanzniveaus eigentlich eine Korrektur wie z.B. die Bonferroni’s (oder spätere ausgefeiltere Methoden) erforderlich wäre.
    Alle auf diese Weise publizierten und von den Medien zur Förderung der Strahlenphobie in der Bevölkerung aufgeblasenen ‘Ergebnisse‘ gehörten damit aus statistischer Sicht in die Ablage „Junk Science“.
    Das traf sogar für Veröffentlichungen über die krebserzeugende Wirkung der ‘Strahlenhölle‘ von Hiroshima und Nagasaki zur, in denen die RERF (radiation effects research foundation) die Häufigkeit von tödlichen Krebserkrankungen in den überlebenden Atombombenopfern bis zum Lebensende überwachte. In dem Dosisbereich von etwa dem 400 fachen der bei uns im Flachland üblichen natürlichen Jahresdosis war selbst bei den Atombombenüberlebenden keine statistisch signifikante Erhöhung der Krebssterblichkeit zu beobachten. Erst recht gilt das für die Strahlenarbeiter.
    Übrigens, bis ca. 2010 betrug die über die natürliche Zahl der Krebstoten hinausgehende Anzahl ganze 600 Krebstote, in Worten sechshundert, d.h. ca. 10 Krebstote pro Jahr!
    Gemessen an dem heutigen Umfang und Niveau von „Fake-Science“ waren die damaligen Veröffentlichungen aber noch immer ‘ehrenwert‘.
    Rainer Facius

  9. Das beschriebene Problem betrifft Stichprobenuntersuchungen. Bei Klimastudien liegen sehr viel häufiger Zeitreihen von Messungen vor. Das sind voneinander abhängige Werte, die mit statistischen Methoden der Zeitreihenanalyse ausgewertet werden müssen. Dies geschieht sehr häufig nicht.

  10. zunächst einmal ist zu sagen, dass die Magnetfeldwerte der Sonne statt die unsicherere,  recht variable Sonnenfleckenanzahl gewählt werden müsste. also Eschi nicht unrecht, über diese Betrachtung bekonmmt man nicht plausibel Signifikanz, was nicht heißt, dass es die Beziehung nicht gibt. zum Bsp. hat Piers Corbyn den Zusammenhang verstanden (Sonne-Mond-Stratosphäre-Wetter) und verkauft seit Jahren erfolgreich Langzeitprognosen. Er verwirft (begründet) auch den mir liebgewordenen Svensmarkeffekt als zu wenig wirksam, um die beobachteten Änderungen zu begründen. schönen Sonntag.

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