Klimaatmodellen en de Tijdmachine van Meehl

Klimaatmodellen en de ‘hiatus’

Klimaatmodellen. Gooi dit woord in een groep van zogenaamde klimaatsceptici en je krijgt ongetwijfeld een flinke dosis hoon over je heen. De oorzaak van dit interessante fenomeen is gelegen in het feit dat de prognoses van het IPCC voor diverse toekomstscenario’s onder meer zijn gebaseerd op berekeningen met, jazeker: Klimaatmodellen. Die prognoses laten zien dat het op aarde flink warmer zal worden als we op deze wijze doorgaan met het uitstorten van broeikasgassen in de atmosfeer. Uiteraard vindt men dit in klimaatsceptische kringen geheel onjuist, want ieder kind kan zien dat de klimaatmodellen totaal onbruikbaar zijn: de beroemde ‘hiatus’ – de langzamere stijging van de oppervlaktetemperatuur na circa 2000 t.o.v. de 30 jaar daarvoor – is niet voorspeld door de klimaatmodellen. Zie figuur 1.

Figuur 1. 82 CMIP5 model runs op basis van het RCP8.5 scenario (licht blauwe lijnen) met hun gemiddelde (de zwarte lijn). De rode meetpunten zijn HadCRUT4 data en de blauwe de Cowtan & Way data (van de methode ‘Hybrid-UAH’), het jaar 2014 betreft de gegevens t/m juli. De dikke rode lijn en blauwe lijn zijn verkregen uit de HadCRUT4 en Cowtan & Way data via een Loess smooth over 30 jaar.


Inderdaad, ieder kind kan zien dat de rode en blauwe lijnen in figuur 1, respectievelijk de HadCRUT4 (Met Office Hadley Centre) en Cowtan & Way (HadCRUT4 inclusief het Arctische gebied) oppervlaktetemperaturen, duidelijk beneden de zwarte lijn van het modelgemiddelde, die passen bij het IPCC RCP8.5 scenario (het ‘business-as-usual’ scenario), liggen. Zijn de klimaatmodellen daarom plotseling waardeloos geworden? Nee, natuurlijk niet.

Bij het gebruik van een model moet je altijd voor ogen houden welke input is gebruikt en wat de mogelijkheden en onmogelijkheden van het model zijn. Voor de IPCC scenario’s zijn inputdata van allerlei forceringen – broeikasgassen, zon, vulkanen et cetera – tot en met 2005 gebruikt, de rest is een aanname horende bij het scenario. Daarnaast genereert elke run van een klimaatmodel zijn eigen timing van de (onvoorspelbare maar daarom nog niet onbegrepen) natuurlijke variaties zoals bijvoorbeeld de El Niño’s en La Niña’s. Door de verschillende klimaatmodelruns ook nog eens te middelen verdwijnt alle natuurlijke variatie. Hierdoor zijn de klimaatmodellen zeer geschikt om de invloed van diverse forceringen te analyseren (bijv. voor de 20e eeuw) of om de mogelijke gevolgen van bepaalde toekomstscenario’s betreffende broeikasgasemisssies te bestuderen.

Dat de natuurlijke variatie niet in het modelgemiddelde zit, is direct duidelijk bij de piek in de oppervlaktetemperaturen door de El Niño van 1998: deze is niet zichtbaar in het modelgemiddelde. En uiteraard ontbreken in dat modelgemiddelde ook de La Niña’s van de laatste jaren. De observaties passen echter binnen het totaal van de modelprojecties en er is derhalve geen sprake van een inconsistentie.

In een recent verschenen artikel hebben Huber en Knutti (zie ook hier en hier) de klimaatmodellen voorzien van geactualiseerde input; zo is de zon minder actief geweest en zijn er meer vulkanische aerosolen in de stratosfeer terechtgekomen dan verwacht. Daarnaast hebben zij een methode uitgewerkt om aan de klimaatmodellen de daadwerkelijke timing van de El Niño’s en La Niña’s op te leggen. Zie figuur 2 voor het resultaat, het verschil van de klimaatmodellen (de dikke bruine lijn) en de Cowtan & Way dataset is klein geworden. Een ander voorbeeld van een dergelijke exercitie is figuur 7 uit het gastblog van Jan Paul van Soest “De strijd om het Einde van de Opwarming”.

Huber en Knutti concluderen in hun artikel dan ook dat er weinig bewijs is om te denken dat de klimaatmodellen de temperatuurrespons als gevolg van de stijgende CO2 concentraties overschatten:
“Accounting for these adjusted trends we show that a climate model of reduced complexity with a transient climate response of about 1.8 °C is consistent with the temperature record of the past 15 years, as is the ensemble mean of the models in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). We conclude that there is little evidence for a systematic overestimation of the temperature response to increasing atmospheric CO2 concentrations in the CMIP5 ensemble.”.

Figuur 2. Een vergelijking van de onaangepaste CMIP5 modelgemiddelden (bruine stippellijn), de CMIP5 modelgemiddelden uitgaande van de update van de forceringen met de opgelegde ENSO timing (bruine lijn) en de temperatuurobservaties (HadCRUT4 en Cowtan & Way). Figuur 3d uit Huber & Knutti 2014.
Decadal Climate Prediction

Intussen heeft de klimaatmodelwetenschap zich al weer eventjes gestort op ‘Decadal Climate Prediction’. Hierbij gebruikt men de verwachte forceringen (zon, broeikasgassen, aerosolen) én initialiseert men de modelberekening met de actuele status van het klimaat op het jaar vanaf welk moment men een klimaatvoorspelling wil doen. Men houdt derhalve óók rekening met de invloed van de natuurlijke variatie op de oppervlaktetemperatuur van dat startjaar. Een grafisch voorbeeld hiervan kan men vinden in het IPCC AR5 document box 11.1 (pag. 959), weergegeven in figuur 3. De ‘voorspellingen’ die men daar weergeeft betreffen het decennium beginnend in 1998, dus vanaf de uitschieter in de temperatuur door een El Niño. De diverse modelruns die gebruik maken van de forceringen én als het ware de ‘staat van het klimaat’ in 1998, zijn de paarse lijntjes, het gemiddelde daarvan is de groene lijn. De rode lijn is het gemiddelde van de modelruns (gele lijntjes) die alleen zijn gevoed door forceringen en zijn opgestart met pre-industriële condities net als in figuur 1. Deze modellen genereren hun eigen interne variabiliteit, dus bijv. ook hun eigen timing van El Niño’s en La Niña’s.

Figuur 3. Uit IPCC AR5 box 11.1. Een vergelijking tussen een ‘Decadal Climate Prediction’ startend in 1998 (met de individuele voorspellingen in paars en het gemiddelde in groen), de niet-geïnitialiseerde CMIP5 resultaten (met de individuele simulaties in geel en het gemiddelde in rood) en de observaties (zwart). De grijze grafiek aan de onderzijde is een weergave van de intensiteit van vulkaanuitbarstingen.

Een ‘Decadal Climate Prediction’ kan dus meer inzicht geven in het mondiale en regionale klimaat van de nabije toekomst dan de modellen die zijn opgestart met alleen pre-industriële condities. Meer info over Decadal Climate Prediction kun je vinden in hoofdstuk 11 van IPCC AR5, op de website van het Met Office of dit wetenschappelijke overzicht van Meehl et al.

Het Met Office maakt tegenwoordig elk jaar een “Decadal forecast” en omdat dit nog in een experimentele fase zit, publiceert men die alleen op de website. De laatste “Decadal forecast” van het Met Office is van januari 2014 en de resultaten daarvan, voor de periode 2014-2018, zijn hier te vinden. Het Met Office geeft aan dat de oppervlaktetemperatuur de komende 5 jaar zich waarschijnlijk tussen 0.17 °C tot 0.43 °C boven het gemiddelde over 1981-2010 zal begeven. Ter vergelijking: het warmste jaar bij HadCRUT4 was 2010 met een waarde van 0.26 °C boven dat gemiddelde over 1981-2010.

De Tijdmachine van Meehl

Gerald Meehl van het Amerikaanse National Center for Atmospheric Research houdt zich tegenwoordig eveneens bezig met ‘Decadal Climate Prediction’. In de eerste week van september resulteerde dit in een nieuwe publicatie in Nature met de interessante titel: “Climate model simulations of the observed early-2000s hiatus of global warming” (zie hier voor het persbericht).
Daar is ie weer, de ‘hiatus’, voorwaar een interessante periode voor de klimaatwetenschap.

Wellicht geïnspireerd door H.G. Wells wilde Meehl een soort klimaat-tijdmachine maken, waarmee hij terug kon naar de jaren 1990 om te kijken of men met de huidige middelen van de ‘Decadal Climate Prediction’ techniek destijds die beroemde ‘hiatus’ had kunnen voorspellen. In eigen woorden:
“So if we could be transported back to the 1990s with this new decadal climate prediction capability, a set of the current CMIP5 (ref. 26) global coupled climate models, and a current supercomputer to run them on, could we have simulated the early-2000s hiatus?”.
Als het ware een soort ‘beam-me-back-in-time-Scotty’ voor klimaatonderzoekers.

Het antwoord op de bovenstaande vraag die Meehl zichzelf stelde, kan iedereen met eigen ogen aanschouwen in figuur 4. Elk punt in die grafiek betreft gemiddelden over vijf jaar. De zwarte kruisjes zijn de temperatuurobservaties (NCEP/NCAR reanalysis) en de blauwe en rode cirkels betreffen twee soorten ‘voorspellingen’, steeds gebaseerd op gegevens van vijf jaar daarvoor, ik noem dat even een startjaar. De blauwe cirkels noemt men ‘persistence’ data en dat is een simpele ‘voorspelling’ van de temperatuur vijf jaar later dan een startjaar, waarbij de aanname is dat die hetzelfde zal zijn als het gemiddelde tot dat startjaar. De rode cirkels zijn de ‘voorspellingen’ gemaakt met (16) klimaatmodellen waarbij de modellen zijn geïnitialiseerd met de ‘staat van het klimaat’ op een startjaar. De modelresultaten zijn vervolgens gemiddeld voor de jaren 3 t/m 7 na het startjaar. Een voorbeeld voor het jaar 2000:

  • Het zwarte sterretje is het gemiddelde van de observaties voor 1998 t/m 2002.
  • De ‘voorspellingen’ voor 2000 zijn gebaseerd op het jaar 1995.
  • De blauwe cirkel bij 2000 is de ‘persistence voorspelling’ en dat is dus hetzelfde als de gemiddelde temperatuur van de observaties over de vijf jaren t/m 1995, te weten 1991 t/m 1995.
  • De rode cirkel bij 2000 is het gemiddelde van de modelresultaten voor de jaren 1998 t/m 2002, waarbij de modellen zijn geïnitialiseerd met gegevens van 1995.

De exercitie van Meehl et al levert uiteindelijk een goede ‘voorspelling’ van de ‘hiatus’ periode op met de klimaatmodellen, deze is aangeven met de gele cirkel.

Figuur 4. Een vergelijking tussen de ‘Decadal Climate Predictions’ en de observaties voor 1960 – 2011. De zwarte sterretjes zijn de observaties, de blauwe cirkels zijn de zogenaamde ‘persistence voorspellingen’ en de rode cirkels het gemiddelde van de modelvoorspellingen. Zie tekst hierboven. Een rood staafje betreft de onzekerheid van de modelvoorspelling. Daar waar het gemiddelde van de modelvoorspellingen beter is dan de ‘persistence voorspelling’ is de rode cirkel gevuld en anders is het een open cirkel. Figuur 2c uit Meehl et al 2014.

Meehl et al concluderen in het artikel:
“If the recent methodology of initialized decadal climate prediction could have been applied in the mid-1990s using the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 multi-models, both the negative phase of the IPO in the early 2000s as well as the hiatus could have been simulated, with the multi-model average performing better than most of the individual models.”.
Zoals ook in het persbericht te lezen valt, suggereert deze studie dat een van de belangrijke oorzaken van de ‘hiatus’ de natuurlijke variatie is. Ongetwijfeld is over de verschillende oorzaken van de ‘hiatus’, en de mate waarin ze bijdragen, niet het laatste onderzoeksrapport geschreven.

In The Guardian laat men Professor Matthew England aan het woord over deze recente publicatie van Meehl et al:
“This gives us confidence in the skill of these models for longer-term climate projections, as they appear to be able to capture the interplay between decadal variability and long-term warming..”.
Tja, het had beter anders kunnen zijn, want wat was de projectie van de oppervlaktetemperatuur van die klimaatmodellen ook al weer voor het einde van deze eeuw? Voor het RCP8.5 scenario waarschijnlijk 2.6 °C tot 4.8 °C en voor RCP6.0, dus met enige mitigatie, 1.4 °C tot 3.1 °C.
Of we moeten tegen die tijd de beschikking over een nieuwe en revolutionaire ‘beam-the-temperature-back-Scotty’ techniek hebben.

8 Reacties op “Klimaatmodellen en de Tijdmachine van Meehl

  1. Jos,
    dank voor je fascinerende blogpost. Ik heb een paar van je vele referenties ingezien waarvan ik er 1 m.n. wil noemen: het overzicht door Meehl et al. inzake Decadal Climate Prediction. Duizelingwekkend & fascinerend, de combinatie van de vele voetangels en klemmen die er worden opgesomd en waar naarstig aan gewerkt wordt. In een notedop (nou ja, ‘notedop’) passert nagenoeg de hele methodologie & fysica van de klimatologie de revue. Pff. De grote lijn kan ik wel volgen, heel veel details gaan boven m’n pet maar daar zit ik niet mee. Waar ik wel mee zit is dat mijn fantasie op hol slaat en wellicht kun je me helpen die enigszins te beteugelen, met name twee kwesties:
    1) Zie ik het goed dat het DCP-project het traditionele onderscheid tussen ‘het weer’ en ‘het klimaat’ onder druk zet? Ongeveer zoals – analoog geval – in de biologie het traditionele onderscheid tussen genotype en fenotype onder druk staat ten gevolge van verfijnde methodes & meet-instrumentarium & academische samenwerkingsverbanden?
    2) stel dat het DCP-project leidt tot overtuigende meer-jaren regionale forecasts; mijn forecast is dat die skill tot een ‘Samenvatting voor beleidsmakers’ leidt die door beleidsmakers als dwingend wordt ervaren. Anders gezegd, de relatie tussen klimatologie en beleid zal formeel niet veranderen maar informeel uiteraard wel, het kan bijna niet anders?

    Tenslotte de tijdmachine van Meehl. Het artikel zit achter een betaalmuur waar ik niet overheen wil klimmen. Ik begrijp dat met de skills van nu & data van toen een simulatie van de hiatus destijds al mogelijk was geweest. Ja, maar om iets te simuleren moet je er eerst het concept / idee / notie van hebben. Was er in de jaren negentig iemand die stilstond bij zoiets als ‘afvlakking van de opwaartse tendens’ ?

    Sorry voor de lange lap text en al die vragen. Maar je bent er zelf over begonnen : )

  2. Goff,

    Je genotype-fenotype analogie is niet zo gelukkig. Het onderscheid tussen weer en klimaat zit ‘m namelijk niet in verschillende verklaringen voor (dezelfde) verschijnselen, maar in het schaalniveau (geografisch en in de tijd). De meteorologie vertrekt vanuit het microniveau (het hier en nu) en de klimatologie vanuit het macroniveau (de energiebalans van de hele aarde, klimaatzones, e.d.). Naarmate de kennis toeneemt slaagt de meteorologie er in om uit te zoomen naar grotere schaalniveaus en kan de klimaatwetenschap juist inzoomen op kleinere schalen. Het onderscheid vervaagt dus, maar daarbij staat er niets onder druk. Het is gewoon een logische ontwikkeling. Te vergelijken met de aanleg van een tunnel vanaf de twee uiteinden: de ploegen die daaraan beginnen komen in het midden op hetzelfde punt uit.

    Er zijn tal van voorbeelden waarop meteorologie en klimatologie elkaar raken. Een mooie vind ik het onderzoek naar de meanderende straalstroom, waarover ik onlangs een blogje schreef. DCP is een ander voorbeeld.

  3. Stuk van Metoffice is zeer verhelderend. Mijn interpretatie wat betreft voorspellingen en modellen is als volgt:

    * ‘het weer’ = luchtstromingen (dagen)
    * ‘decadal forecasting’ = oceaanstromingen (jaren)
    * ‘het klimaat’ = radiative forcing (decennia)

    De normale weersvoorspelling is een voorspelling van de circulaties in de atmosfeer (snelle processen) voor de komende dagen. Decadal forecasting komt in feite op hetzelfde neer. Het is de weervoorspelling voor de oceaan (langzame processen) voor de komende jaren. Dus het voorspellen van oceaancirculaties en de impact op de atmosfeer.

    De veronderstelling bij decadal forecasting is dat de verandering in radiative forcing op een termijn van enige jaren beperkt is en dus ondergeschikt aan het ‘oceaanweer’. Verleng je die termijn, dan gaat die verandering in forcing weer een grotere rol spelen. Metoffice noemt decadal forecasts daarom ook wel “‘near-term’ climate predictions’.

    http://www.metoffice.gov.uk/research/news/decadal-forecasting

    Thijs

  4. Hallo Goff,

    Ik sluit me aan bij wat Hans al zegt. Indien je een analogie zou willen maken met ‘genotype vs. fenotype’ dan is de volgende analogie misschien wel enigszins passend:

    ‘global warming’ = genotype
    ‘climate change’ = fenotype

    Global warming betreft de toenemende warmte-inhoud van het klimaatsysteem (met al z’n compartimenten). Deze toenemende warmte-inhoud heeft gevolgen voor de stochastiek van het weer, m.a.w. het komt tot expressie als ‘climate change’… allerlei veranderingen in de gemiddelden en de spreiding van oppervlaktetemperaturen, neerslag, de frequenties van weersextremen etc.

    In de recente discussie op het NRC-blog ben ik dan ook van mening dat global warming en climate change géén alternatieve termen voor hetzelfde zijn. Het eerste veroorzaakt het tweede.

  5. Goff,

    Over je genotype en fenotype sluit ik aan bij Hans en zijn analogie met de tunnel is mooi gevonden. Zo zie ik het ook, een logische ontwikkeling als gevolg van een toename van kennis en kunde en de alsmaar stijgende rekenkracht van computersystemen.
    Ik heb geen idee hoe beleidsmakers in de nabije toekomst tegen de resultaten van Digital Climate Prediction aan zullen kijken en of ze dat als dwingend ervaren. Dat beleidswereldje is voor mij een totaal ondoorzichtig samenspel van heel veel verschillende belangen en menselijke factoren. Het valt te hopen dat men er iets mee doet.

    Op je laatste vraag heb ik ook geen antwoord:
    “Was er in de jaren negentig iemand die stilstond bij zoiets als ‘afvlakking van de opwaartse tendens’”.
    Ik heb in het 3e IPCC rapport uit 2001 gekeken, maar ik kon zo vlug niets vinden over de invloed van natuurlijke variatie op de korte termijn temperatuurtrends. Men schrijft er dit:
    “To be consistent with recent observations, anthropogenic warming is likely to lie in the range 0.1 to 0.2°C/decade over the next few decades under the IS92a scenario.”
    Dat laatste scenario lijkt me qua emissies lager te liggen dan het RCP8.5 scenario dat de mensheid nu zo ongeveer volgt. De Cowtan & Way dataset geeft een trend sinds 2000 van 0.1 °C/decennium, dus aan de ondergrens van wat men toen dacht.
    Wellicht is het antwoord op je vraag dus gewoon nee, maar wellicht heeft iemand anders hier meer info over?

  6. @ Storm
    Thijs,

    Je geeft de drie niveaus een omschrijving. Ik probeer ze te onderscheiden naar gedrag van de energie in het systeem.
    * ‘het weer’ = luchtstromingen (dagen)
    — het systeem wil zijn energie verdelen en kwijt raken
    * ‘decadal forecasting’ = oceaanstromingen (jaren)
    — het systeem zal de energie vooral opslaan en op langere termijn verdelen
    * ‘het klimaat’ = radiative forcing (decennia)
    — het systeem krijgt een voortdurende forcing die continu groeit met versterkende feed backs

    De eerste twee niveaus kunnen zich ontdoen van energie. Het derde niveau kan dit niet .
    Een en ander voor wat het waard is.

    Nu verder studeren op decadal forecasting!

  7. @@Hans, Thijs, Bob, Jos
    – Hans, misverstand wat betreft mijn term ‘analogie’ met de biologie, ik bedoelde dat niet inhoudelijk maar louter formeel: voortschrijdend inzicht leidt tot (her)bezinning op kapitale criteria in een discipline. Twee opmerkingen daarover: 1) ik vroeg om beteugeling van mijn op hol geslagen fantasie en die beteugeling heb ik gekregen. Thanx. 2) ik vermoed op grond van de wetenschapshistorie dat ‘vervaging’ (jouw verhelderende term) van kapitale categorieën, in ons geval ‘weer’ en ‘klimaat’ uiteindelijk leidt tot een nieuw soort onderscheid. Nogmaals, het is fantasie met een beetje historische educated guess. Ik laat me graag door de historie verrassen.
    – Thijs, je doorsnede van het klimatologisch object in termen van dagen / luchtstroming, resp. jaren / oceaanstroming, resp. decennia / radiative forcing is verhelderend en geeft me wat meer houvast in het stortbad van info. Interessant in termen van mijn beteugelde fantasie is waar je het verhelderende stuk van Metoffice citeert: decadal forecasts zijn “‘near-term’ climate prediction.” De vervaging waar Hans (zie boven) het over heeft is daar letterlijk verwoord.
    – Bob, gezien bovenstaande vergeet de analogie geno / feno type. Ter attentie m.b.t. je discussie op de NRC-blog iets anders. Die discussie volg ik en ik snap dat je ‘global warming’ en ‘climate change’ niet als gelijkwaardige termen accepteert: global warming veroorzaakt climate change. Suggestie: je kunt de zaak verhelderen door onderscheid te maken tussen ‘climate-change’ en climatesystem-change. Het verschil is de CO2 producerende homo sapiens. En in dat geval gaat de omgekeerde redenering op: climatesystem-change veroorzaakt global warming.
    -Jos, ben het met je eens dat de beleidswereld volstrekt ondoorzichtig is; niettemin, ik blijf hopen. Je tentatieve antwoord op mijn vraag over enige notie in de jaren negentig omtrent ‘afvlakking van de opwaartse tendens’ is “nee.” Daaruit concludeer ik dat de onderzoekers destijds ‘de hiatius’ per definitie niet hadden kunnen simuleren, immers het concept bestond niet. Anders gezegd, Meehl’s ‘time machine’ is een aansprekelijk maar verraderlijk anachronisme dat de eigenlijke boodschap vervuilt: klimaatmodellen zijn betrouwbaar. Het is een kwestie van communicatieve ruis. Ik neem er gif op in dat de ‘time-machine’-metafoor voor de usual suspects aanleiding zal zijn tot aantijgingen van klimaat-revisionisme. Oh well.

  8. Hi Goff,

    Inderdaad. We dwalen wat af, zie s.v.p. mijn antwoord onder de Open Discussie.

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit / Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit / Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit / Bijwerken )

Google+ photo

Je reageert onder je Google+ account. Log uit / Bijwerken )

Verbinden met %s