Positionerna är ju redan intagna och det gör väl varken till eller ifrån att påpeka felaktigheter längre. Men det är fascinerande att det fortfarande finns vissa som helt dissar kopplingen mellan koldioxid och uppvärmningen – ja till och med helt förnekar att det blivit varmare.
Här ett inlägg från John Shewchuk från CO2 Coalition, en av de mer aktiva förvillarorganisationerna, där han påpekar att CO2 inte har någon märkbar effekt på observerad temperatur. Som synes visar grafen på en avkylning.
Går man till NOAA:s hemsida kan man plotta grafer själv. Då ser det istället ut så här:
Hmm, vad är det som pågår? Har Shewchuk hittat på mätvärden? Nej, förmodligen inte (även om jag inte har kollat).
Hans mätvärden kommer från USHCN RAW AVG. USHCN står för U.S. Historical Climatology Network, det vill säga ett nätverk av mätstationer i USA som utgör runt 2 % av jordens yta – det handlar med andra ord inte om någon global temperatur. RAW innebär att mätserien är baserad på obehandlad rådata. Och det är här kruxet ligger.
Att räkna fram en medeltemperatur över en lång tidsperiod är faktiskt mer komplicerat än man kanske kan tro. Mätstationer flyttas, omgivningar ändras (städer växer upp t ex), utrustning ändras och så vidare. Detta måste man justera för när man sammanställer en mätserie.
De flesta mätstationer i USA har påverkats av denna typ av inhomogeniteter, varav de två största handlar om att man
a) runt 1950 började ändra tid för temperaturavläsning från eftermiddagen till morgonen
b) mellan 1980-2000 ändrade typ av mätinstrument från kvicksilvertermometrar till elektriska instrument.
Båda dessa förändringar ger en systematisk falsk avkylningseffekt i mätseriens rådata på 0,25 respektive 0,15 °C. Mycket arbete har gjorts för att korrigera för denna typ av kända felaktigheter (brukar kallas homogenisering av data), läs mer t ex här:
- Hausfather, Z., Cowtan, K., Menne, M. J., and Williams, C. N. (2016), Evaluating the impact of U.S. Historical Climatology Network homogenization using the U.S. Climate Reference Network, Geophys. Res. Lett., 43, 1695–1701, doi:10.1002/2015GL067640
Shewchuks mätserie har alltså inte tagit hänsyn till dessa korrigeringar.
2001 började man sätta upp något som kallas U.S. Climate Reference Network (USCRN) som är ett antal mätstationer vars mätningar registreras och loggas automatiskt varannan sekund. Mätserien har alltså inte den typ av beskrivna osäkerheter som finns i de gamla mätningarna. Och genom att använda denna som referens kan man också uppskatta hur tillförlitlig homogeniseringen av hela USA:s mätserie är.
Så vad händer? Här ett inlägg från Steven Milloy, ytterligare en kändis i miljödebatten (tror inte det finns någon utsläppsreglering han anser vara befogad, driver bl a bloggen Junk Science), som menar att uppvärmningen är en myt och att referensserien bevisar detta. Budskapet spreds även via bloggar som The Daily Sceptic.
Hmm igen. Mygel?
Kurvan ser onekligen platt ut men som Zeke Hausfather visar på The Climate Brink, kan man inte nöja sig med ett ögonmått här.
Milloy har använt sig av månadsvärden vilket gör att värdena hoppar upp och ner ganska mycket och det blir svårt att uppskatta trenden utan att räkna på det. Använder man årsmedelvärden och jämför referenskurvan (röd) med NOAA:s hela mätserie (blå) ser man att de överensstämmer bra.
Zoomar man in på de år där referensserien finns, syns att uppvärmningen faktiskt är högre i den jämfört med NOAA:s mätserie.
Jämför man referensserien (dvs enbart USA) med NOAA:s mätserie för den globala medeltemperaturen syns att uppvärmningen är 33 % högre i USA än globalt. Dvs tvärtom mot vad Milloy och kompani vill försöka få det till.
Jaja, den här diskussionen kommer aldrig ta slut. Som sagt, läs mer på The Climate Brink. Lite kul är det att både Milloy och Shewchuk har skrivit på Clintels upprop ”Det finns ingen klimatkris” vars första punkt proklamerar att det inte är förvånande att vi nu ser en uppvärmning (men det ska förstås då bara handla om naturliga cykler):
”The Little Ice Age ended as recently as 1850. Therefore, it is no surprise that we now are experiencing a period of warming.”
En hel drös med folk som länge ifrågasatt att det alls sker en uppvärmning har skrivit på det uppropet, som exempelvis Tony Heller. Här i föredrag från 2016:
23/10: lägger till pga kommentar:
Alla tillgångliga mätserier visar på en uppvärmande trend, det gäller även satellitmätningar. Flera olika grupper redovisar globala medeltemperaturserier och använder sig av (iaf delvis) olika rådata och olika metodik för homogenisering av rådata för att minska felkällor. Ändå är resultaten slående lika:
Bild härifrån: https://climate.nasa.gov/explore/ask-nasa-climate/3071/the-raw-truth-on-global-temperature-records/
Tvärtemot vad som ofta påstås så görs justeringar som även ger mindre uttalad uppvärmning:
Läs mer här: https://www.carbonbrief.org/explainer-how-data-adjustments-affect-global-temperature-records/
Maths Nilsson, författare 
Visst, det är rimligt att moderna mätinstrument med annan mätmetod har högre nogrannhet än tidigare och att detta behöver beaktas. Frågan är hur rimligt de är att man före 1980 inte hade någon aning om hur man kalibrerade mätinstrument. Det finns inga belägg för att den historiska tidsserien skulle bestå av okalibrerad data. Det är heller inte rimligt att all den uppvärming ska förklaras av ökad CO2 helt och hållet vilar på felet i historiska termometrar. Dessutom skulle timingen av detta skifte av mätmetodik sammanfalla precis med den ökade uppvärmingen?
Det är väl ingen som påstår att de skulle vara helt okalibrerade temperaturer innan 1980. Alla tillgängliga mätserier, inklusive satellitmätningar, visar samma trend.
USHCN som nämns ovan representerar 2% av jordens yta. Även okorrigerad rådata från globala temperaturer visar en uppvärmning som inte skiljer sig särskilt mycket från homogeniserad data: https://climate.nasa.gov/explore/ask-nasa-climate/3071/the-raw-truth-on-global-temperature-records/
Vi har även sådant som avsmältning av glaciärer, växtzoner som flyttar mot polerna m m som belägg för att uppvärmningen är verklig.
Avsmältning av glaciärer och förflyttning av växtzoner har pågått sedan senaste istiden och kan knappast användas som bevisföring av antropogen uppvärmning. Men om historiska mätvärden är baserade på kalibrerade mätinstrument, hur kan det då krävas ytterligare en korrigering?
Det är du som argumenterar för att dessa förändringar inte skulle bero på en ökad temperatur och det är du som får hitta en alternativ förklaring till avsmältning osv.
Det handlar inte bara om kalibrering utan om hur värden registreras t ex max/min-värden där vätskefyllda termometrar har nackdelar etc
”The highest temperature over the 24 hours prior to observation at 9 am is recorded as the maximum temperature for the previous day. The lowest temperature for the 24 hours prior to 9 am is recorded as the minimum temperature for the day on which the observation was made.”
Det var ett temperaturmaximum strax efter slutet på senaste glacialen och därefter har temperaturen långsamt sjunkit och växtzonerna flyttat söderut, för att vända under senaste seklet.
Det är väl ingen som hävdar att en avsmältning skulle bero på något anat än ökad temperatur. Frågan är ju tidsperpektivet för ”ökad”, är det 10 000 år eller 100 år? Viss skillnad. Nu var det ju inte det som det handlade om utan mätserier och efterkorrigering. Det finns inget som säger att bara för att elektroniska och vätskefyllda termometrar har olika mätfel att det skulle vara rätt att efterkorrigera 100 års mätdata. Alla mätinstrument har brister och felmarginaler, sättet att hantera detta är att kalibrera mot något som är ”rätt” samt användandet av en felmarginal som är lika stor uppåt som nedåt, sedan mäter man och rör sedan inte källdata. Rent vetenskapsfilosofiskt kan man inte efterkalibrera mätningar. Du kan ju provtrycka detta på varfri professor i vetenskapsfilosofi och du får gärna dela svaret här. Bäst att inte nämna att det handlar om klimatet för det verkar sätta det vetenskapliga samfundet ur spel.
(Senare tids uppvärmning sticker ut tidsmässigt och korrelerar bra med CO2-ökning och empiriskt uppmätt växthuseffekt. Osv osv).
När man tar fram en dos-respons-kurva för läkemedel haltas substansen gentemot en referensstandard. Skulle man i efterhand upptäcka att standarden inte var så ren man trott pga någon orsak innebär det att man använt annan mängd i doseringen än man räknat på. Då måste man självklart justera dos-responskurvan därefter.
Om man som i fallet med ny mätmetodik ovan säkerställt att man har en systematisk skillnad i resultaten, kan man självklart inte jämföra dem rakt av och låtsas som att de visar samma.
Naturligtvis vill man helst göra om studier med identiska förutsättningar men det går inte utan tidsmaskin. Flyttar man en mätstation från 10 m öh till 1200 m ö h kan man inte bara låtsas att de visar samma och att temperaturen har sjunkit. Det är heller ingen seriös som redovisar 2% av jordytans areal som ett globalt mått.
Och det är ingen som har raderat rådata och justeringarna som görs är allt annat än hemliga. Och som syns ovan visar även globala data på en uppvärmning, med eller utan homogenisering.
Vad man gör är att man ställer upp en reproduktion av en gammal termometer och en ny på samma plats och ser hur avläsningarna skiljer sig. Sedan använder man detta för att göra en justerad serie av de gamla data så de går att direkt jämföra med de nya.
Ibland kan det dock gå väl långt som när man använder satelliter för temperaturdata. Där är kalibreringsproblemen så många att det är ett mirakel att man lyckas få fram ett svar som är rimligt.
Det intressanta i ditt exempel är ju att du justerar dosen. Du ger dig inte på att ifrågasätta huruvida responsen var korrekt uppmätt. Även om liknelsen inte är speciellt bra så är ju ändå temperaturen att likställa med responsen i ditt fall, respons på ett stimuli i form av tillförd energi.
I ditt exempel med att flytta en mätstation från 10 möh till 1200 möh, verkar dock som ett någorlunda långsökt exempel, men det är ju inte längre ”samma” station. Förutsättningarna har helt förändras och tidsserien är bruten, man kan inte låtsas som att det är samma station. det man kan göra är att öka felmarginalen, det måste göras både uppåt och nedåt och då kan vi konstatera att den uppmätta uppvärmningen ryms inom felmarginalen, allt annat är manipulation, det var också din rubrik för artikeln.
Du blandar precision och accuracy. Nej, man ifrågasätter inte den uppmätta responsen (precis på samma sätt som att man inte ifrågasätter själva mätresultaten från tidiga temperaturmätningar). Däremot ifrågasätts att dosen varit rätt (vilket motsvarar temperaturen) eftersom denna beror av halten på den referensstandard som använts för att få så korrekt värde som möjligt (kalibrering). Efter felet upptäckts på referensens halt, justeras dosberäkningen utifrån den mer korrekta halten på referensen man använt (accuracy). Precisionen/spridningen på själva analyserna ändras inte, däremot kommer man antagligen se en något annorlunda trend i dos-respons-kurvan (eftersom felet blir större i en högre mängd uppmätt dos.)
Man kan ha exakt samma precision/spridning på två olika mätmetodiker men en systematisk skillnad i accuracy – dvs vara olika nära det verkliga värdet (ursäkta svengelskan) mellan dem. De kan då inte jämföras rakt av i en och samma mätserie utan korrigering.
Och ja, självklart är spridningen/osäkerheten högre för äldre data.
Jag har ingen erfarenhet av att arbeta med läkemedel men jag trodde att dosen var själva mängden läkemedel? Om dosen är temperaturen, vad är då responsen? Jag uppfattar att du blandar ihop precision/accuracy för mätmetodiken med de för själva utfallet. Det är inget tydligt exempel.
Vad jag kunde läsa i materialet så fanns det inga uppgifter om precisionen utan endast accuracy? Man antar att alla termometrar beter sig exakt likadant, dvs det finns ingen spridning. Alldeles oavsett så är det försent att försöka korrigera efter att mätningen är genomförd. Skulle man först mäta och sedan kolla hur bra mätinstrumentet var? Jag fattar att det inte finns tidsmaskiner, men det är inget argument för att bryta principer.
Nu var det bara ett exempel på hur man visst bör justera resultat i efterhand om man kunnat visa att mätmetoderna systematiskt avviker från det verkliga värdet. (responsen kan vara ”vad som helst” man väljer att undersöka, fukthalt i luften t ex).
Klart det finns spridning i alla mätmetoder och självfallet är inte länken jag gav all dokumentation som finns runt detta. Självklart använder man sig av det bästa man kan för tillfället men själva essensen i utveckling är att få fram analyser med mindre spridning och resultat närmre det verkliga värdet (som vi aldrig kommer kunna mäta med 100% noggrannhet). Men det är direkt felaktigt (och ohederligt) att använda mätdata som man VET systematiskt skiljer sig från andra och stoppa in dem i SAMMA mätserie och låtsas att de är samma.