Visar inlägg med etikett klimatmodeller. Visa alla inlägg
Visar inlägg med etikett klimatmodeller. Visa alla inlägg

18 aug. 2019

Recension: Vad händer med klimatet?

 Gästbloggaren Mats Almgren om Lennart Bengtssons nya bok:

Vad händer med klimatet?

Så heter en liten bok av Lennart Bengtsson som nyligen utkommit. Lennart Bengtsson är en internationellt välkänd professor i meteorologi, och behöver knappast någon närmare presentation för läsare på detta forum. Än mer välkänd är han på den så kallade klimatupplysningen, Stockholm Initiativets blogg, där han omfattas av något som närmast liknar hatkärlek: hans klimatpolitiska åsikter faller i god jord, men samtidigt för han vetenskapens talan och har mången gång klart och tydligt tagit itu med några av de mest flagranta tokerier och villfarelser som florerar där. Bengtssons bok recenserades på SI-bloggen den 7 augusti av Sten Kaijser (SK i fortsättningen). Recensionen är på det hela taget sund och rättvis. Det är bara i några fall, där SK tror sig veta bättre än LB, som det slår slint. SK tror inte att LB kan så mycket om havens roll för väder och klimat! Han tror vidare att vattenånga kan verka som en långlivad växthusgas!

Mitt intryck är att LB skrivit en pedagogisk och grundlig bok, som innehåller mycket tänkvärt för en intresserad amatör. För mig var det särskilt intressant att läsa de historiska tillbakablickarna, inte minst om hur ett globalt system för väderobservationer byggdes upp i internationellt samarbete under 1960- och 1970-talet. Detta möjliggjorde utvecklandet av matematiska modeller för prognosverksamheten, och därur växte så småningom fram klimatmodeller. Det var ett arbete som LB själv deltog i. Till alldeles övervägande delen behandlar boken vetenskapen, och budskapet är tydligt: …”det bästa vi för tillfället kan göra är att hålla oss till de klimatberäkningar som IPCC utfört i samband med sin huvudrapport 2014.” Utan jämförelser i övrigt är det ett konstaterande som också Greta Thunberg skulle kunna ha fällt!

Det är klart att LB också har kritiska synpunkter på delar av klimatforskningen. Han har ingen större tilltro till paleoklimatrekonstruktioner, även om han visar både temperaturkurvor för de senaste 2000 åren, och rekonstruktioner som sträcker sig tillbaka till cenozoikums början för 66 miljoner år sedan (när Cicxulub-asteroiden slog ned, och kanske tog död på de sista dinosaurierna).

Vad gäller klimatmodelleringar så verkar LB ha en något ambivalent inställning. Modellering är något han varit involverad i under större delen av sin vetenskapliga karriär, så han borde ju veta! Han framhåller gång på gång att modelleringen är osäker, och att det egentligen inte går att göra prognoser för klimatet; det är vädrets kaotiska natur som sätter hinder i vägen. Men samtidigt visar han, i den intressanta figuren 24, hur en ensemble av modellberäkningar (dvs man har kört samma modell ett stort antal gånger – här 100 – med endast små variationer i startvärdena) ger resultat som nära stämmer med vad som observerats (i så måtto att det observerade mestadels faller inom ensemblens variationsområde). I figuren gäller det den globala medeltemperaturen 1850 – 2005, och ensemble-utfallet jämförs med beräknade global medeltemperaturer enligt HadCRUT 4. Så vitt man kan se är det bara under tiden före 1910 som ensemble-medelvärdet avviker drastiskt från HadCRUT 4. Både de beräknade temperaturerna och storleken på de klimatdrivande storheterna (växthusgaser, vulkanutbrott, solinstrålningen) från den tiden torde vara tämligen osäkra. Men i figurtexten säger LB att den kraftiga uppvärmningen 1910-1940 knappast kan förklaras från kända drivningar. Jag har ingen anledning att ifrågasätta LB:s omdöme på den punkten, men avvikelsen framgår inte av figuren och det skulle vara intressant att få veta mer om saken, t ex genom en not med källhänvisning.

Klimatkänsligheten är en central parameter för bedömning av hur förändringar av strålningsomständigheterna, i första hand ändringen av mängden växthusgaser, inverkar på klimatet. LB behandlar detta i kapitel 8, med en klar genomgång av fundamenta. Men trots hans klara deklaration att det bästa vi kan göra är att hålla oss till de klimatberäkningar som IPCC utfört i samband med sin huvudrapport 2014, är han lite svävande på denna punkt. Han nämner att IPCC ger ett intervall för klimatkänsligheten (den totala temperaturändringen efter en dubbling av koldioxidhalten), nämligen mellan 1,5 och 4,5 °C, utan något mest sannolikt värde. Men från hans framställning verkar det som om dessa värden enbart kommer ifrån modellberäkningar, medan i själva verket även annat har vägts in. Enligt wikipedia:

Enligt den senaste utvärderingen från FN:s klimatpanel (IPCC) ligger klimatkänsligheten sannolikt någonstans mellan 1,5 och 4,5 °C. En klimatkänslighet lägre än 1,5 °C bedöms som mycket osannolik. Uppskattningen bygger både på beräkningar med hjälp av klimatmodeller och på studier av faktiska klimatförändringar i det förgångna (främst uppvärmningen under 1900-talet samt övergångarna mellan istider och interglacialer).

I slutet av boken skriver LB emellertid följande: ”…jordens temperatur stiger förhållandevis långsamt, och allt tyder på att ökningen ligger i den lägre delen av IPCC:s temperaturintervall.” Det är ganska märkligt. Han ger ingen referens till vad allt detta som skulle minska temperaturintervallet skulle vara för omständigheter. Och om det finns vetenskapligt grundade observationer eller beräkningar av det slag LB antyder, varför har då IPCC inte tagit hänsyn till dem? – Som det presenteras verkar det föga bättre än önsketänkande. LB har själv tidigare uppskattat ett minsta värde för klimatkänsligheten, ifrån beräknade globala temperaturdata och IPCC:s historiska drivningar, till 1,5 °C, som alltså stämmer väl med lägre gränsen i IPCC:s intervall. Men i många av sina resonemang verkar det som om han betraktar detta som nära det mest sannolika värdet.

Kanske har LB verkligen missuppfattat IPCC:s intervall, och tror att det baseras enbart på modellberäkningar. En anmärkning på sidan 111 antyder att så kanske är fallet: …”flertalet modeller ger högre värden än observerade data, även om felgränserna vid såväl modellberäkningar som empiriska utvärderingar är så stora att resultaten till viss del överlappar varandra.” Så kanske menar han att de empiriska utvärderingarna (av uppvärmningen under 1900-talet) ger preferens åt intervallets lägre värden. Men det har ju redan vägts in! – Nu kan det dessutom diskuteras, och har diskuterats, om diskrepansen mellan modellberäkningarna och de beräknade globala medeltemperaturerna verkligen är så stora som LB och många andra hävdar. Ett problem är att de globala medeltemperaturer som brukar anges av modellerna inte har beräknats på samma sätt som medeltemperaturerna från observationerna. Man jämför inte värden av jämförbart slag. Jag ska inte gå in på den diskussionen här, utan hänvisar till ett tidigare (2017-02-19) inlägg på denna blogg, och till Climate Lab Book.

För att avrunda diskussionen om klimatkänsligheten så har många försökt krympa intervallet, men så vitt jag vet har ingen hittills lyckats göra det på ett övertygande sätt.

Bokens tre sista kapitel tar upp klimatpolitik i vid mening. Kapitel 12: Hur ska jordens energiförsörjning lösas?, kapitel 13: Vad kan göras för att motverka globala klimatförändringar?, och kapitel 14: Sverige och klimatfrågan. Det är ganska grundliga genomgångar, där LB klart deklarerar sina ståndpunkter. Det finns mycket att diskutera här, och invändningar kan resas på flera punkter, men för att sammanfatta det hela mycket kort så tror LB att stora och snabba förändringar av det slag som Parisöverenskommelsen ställer i utsikt, inte kommer att göras, inte kan göras och inte ens är önskvärda. Han ser tiden an med tillförsikt. Temperaturen kommer att öka, men i linje med tron på en relativt låg klimatkänslighet, inte särskilt snabbt och ganska måttligt. Och i viket fall som helst kan man inte göra mycket åt det!

Jag är benägen att hålla med Lennart Bengtsson såtillvida att jag inte heller tror att snabba och tillräckligt omfattande omställningar kommer att ske. Men jag ser det som en djupt pessimistisk prognos. Människor kommer att ställas inför svårigheter som de knappast kan bemästra. Man kan inte göra annat än att anpassa sig, skriver LB. När havet stiger finns det bara två möjligheter, att bygga skyddsvallar eller att flytta till högre beläget land!  Det är ju recept som har prövats förut: att skydda sig eller att flytta. Hur lätt det är har vi klara exempel på från flyktingströmmarna de senaste åren. Då har det inte gällt stigande hav eller klimatfrågor, utan andra omständigheter som gjort ursprungslandet mer eller mindre obeboeligt. Människor som inte kunnat skydda sig på plats har försökt flytta till bättre ställen. Hur välkomna har de varit där?

Dessutom är det inte bara en fråga om att flytta så att man kan gå torrskodd. Om havet stiger, om torka breder ut sig i vissa delar, medan andra får för mycket nederbörd, kommer också livsmedelsförsörjningen i fara. Och samtidigt har vi att räkna med att ytterligare 3 miljarder människor eller så, tillkommer långt innan seklet är slut. Ekvationen går inte ihop.

Det finns tyvärr ytterligare en möjlig konsekvens för dem som varken kan skydda sig eller flytta: att stanna kvar och gå under.

För den som vill lära sig mer om klimatvetenskap ger Lennart Bengtssons bok en utmärkt introduktion på svenska. Men för en mer allsidig diskussion om klimatpolitik och klimatets inverkan i en nära framtid bör man söka sig också till andra källor.

27 juli 2019

Samma gamla visa - fjärde versen

Modeller är viktiga verktyg inom praktiskt taget alla vetenskaper, och i synnerhet inom naturvetenskaperna. En modell är en förenklad representation av ett system eller en process (solsystemet, en kemisk reaktion, ett lands ekonomi). Modellen kan användas till att förklara vad som händer i systemet eller förutse vad som kommer att hända under vissa villkor. En modell över solsystemet, baserad på klassisk mekanik och lite relativitetsteori, kan t ex förklara och förutse planeternas rörelser runt solen. Utan modeller (och teorier) så skulle vetenskapen reduceras till ren insamling av data som inte leder till någon djupare förståelse.
Många "klimatskeptiker" verkar  uppfatta modeller som någonting fult, som inte har med verkligheten att göra. De verkar tro att modeller är något som forskarna bara hittar på. En del hävdar att klimatvetenskapen bara handlar om modeller och inte har något med observationer att göra. Men modeller (och teorier) bygger på mätningar och andra observationer, och inte minst viktigt: modeller sätter in dessa observationer i ett teoretiskt sammanhang. Dessutom, att göra och analysera mätningar är en viktig del av klimatvetenskapen.

Modeller är aldrig perfekta, och deras resultat innefattar alltid en viss osäkerhet. Ibland är osäkerheten liten, som för planeternas rörelser, men ibland är den omfattande. I IPCCs tredje rapport (PDF-dokument här) står t ex detta om hur arbetet med klimatmodeller behöver utvecklas (min översättning).
Fullständigare utforskning av den sannolikhetsmässiga karaktären hos framtida klimattillstånd genom att utveckla ett flertal ensembler av modellberäkningar. Klimatsystemet är ett kopplat icke-linjärt kaotiskt system, och därför är det inte möjligt att förutse framtida exakta klimattillstånd. Fokus bör snarare varar på att förutse sannolikhetsfördelningen över systemets framtida möjliga tillstånd genom att generera ensembler av modellösningar.*
Det här betyder att modellerna till exempel inte kan förutse att den globala temperaturen kommer att stiga med exakt 2,3℃ (exakt klimattillstånd) till år 2100 givet en viss mängd utsläpp. Istället kan de förutse att stigningen sannolikt kommer att vara mellan 1,4℃ och 3,1℃ (sannolikhetsfördelning över framtida möjliga tillstånd) till slutet av århundradet**. Detta görs genom att köra många olika modeller (ensembler) och titta på deras spridning.

Det är inte så annorlunda mot hur ett försäkringsbolag beräknar premier: de kan inte förutse exakt vilka av deras kunder som kommer att drabbas av olyckor, eller ens exakt hur många av deras kunder. Men de kan uppskatta ett intervall eller en fördelning, baserat på tidigare statistik. Utifrån det kan de sätta sina premier så att de kan vara säkra på att gå med vinst eller i värsta fall jämnt ut.

"Klimatskeptiker" tycker om att citera det ovanstående stycket från IPCC, men inte hela. Den del de väljer ut är, föga överraskande:
Klimatsystemet är ett kopplat icke-linjärt kaotiskt system, och därför är det inte möjligt att förutse framtida exakta klimattillstånd.  
Och så hävdar de felaktigt att detta betyder att det inte går att förutse klimatet. Men allt det betyder är att vi inte kan förutse klimatet exakt. Vi måste i stället tala om möjliga utfall och deras sannolikheter.

En annan vanlig invändning från "klimatskeptiker" är att modellerna misslyckats med att förutse hur klimatet utvecklas. Man hör rent av ofta påståenden i stil med att "ingen förutsägelse har någonsin slagit in." Dessa påståenden åtföljs i bästa fall av något (ofta vantolkat) exempel på en misslyckad förutsägelse.

Men modellerna klarar sig faktiskt ganska bra. Så här ser det ut för CMIP5-modellerna, den senaste generationen av modeller. De olika RCP:erna betyder olika antaganden om framtida växthusgasutsläpp baserat på olika sätt som världens ekonomi kan utvecklas i framtiden. Observationerna är från mätningar vid mark/havsyte-nivå. Källa: Ed Hawkins, ClimateLabBook.

Observationerna ligger inom modellernas spridning, om än i den lägre delen. Som Ed Hawkins påpekar så kan detta delvis förklaras med hur jämförelsen görs.

Mera läsning:

  • Modellerade och uppmätta temperaturserier stämmer väl överens – om de globala medeltemperaturerna beräknas på samma sätt.
  • Några saker som har hänt sedan sist (modeller, satellitmätningar)


  • Remote Sensing Systems (RSS), som arbetar med satellitmätningar av temperaturen i troposfären, gör också jämförelser mellan modeller och observationer.
    Här ligger observationerna (svart linje) under det senaste decenniet runt nedre kanten av modellspridningen (gult fält). Det verkar framför allt vara i tropikerna som avvikelsen finns. Carl Mears på RSS diskuterar fyra möjliga orsaker: fel i modellernas fysik, fel i uppskattningar av forcings (växthusgaser, mänskliga och vulkaniska aerosoler, solaktivitet, ozon), mätfel i observationerna, och oväntad intern variabilitet. 

    RSS jämför också modeller och observationer för stratosfären. Där ser det ut såhär.

    Här kan vi observera en avkylning, vilket också modellerna förutser. Denna avkylning beror både på en minskning av ozon och en ökning av växthusgaser. De två topparna beror på aerosoler från vulkanutbrott, som fångar upp solstrålning i stratosfären. 

    Tills sist tar vi det långa tidsperspektivet. Här en jämförelse mellan modeller och observationer som täcker tre miljoner år. De modeller som har använts är enklare än de i t ex CMIP5 pga beräkningsbördan för att simulera 3 miljoner år, men de visar likväl på en god överensstämmelse. 


    Så modellerna gör ett ganska bra jobb, även om det finns utrymme för förbättringar. Dessutom har vi bara tittat på globala värden och fokuserat på temperaturen här. Det är viktigt att även modellera regionala klimat för att vi ska kunna förbereda oss inför klimatförändringarna, men samtidigt är det svårare att få rätt. Nederbörd och avdunstning, snö och is, vindar, havsströmmar och växtlighet är också viktiga faktorer i modellerna. Det pågår ett ständigt arbete med att testa och förfina klimatmodellerna. 

    *Engelska orginaltexten:
    Explore more fully the probabilistic character of future climate states by developing multiple ensembles of model calculations. The climate system is a coupled non-linear chaotic system, and
    therefore the long-term prediction of future exact climate states is not possible. Rather the focus must be upon the prediction of the probability distribution of the system’s future possible states by the generation of ensembles of model solutions.
    **Enligt scenario RCP6.0 från IPCCs femte rapport. 

    15 okt. 2017

    Några saker som har hänt sedan sist (modeller, satellitmätningar)

    Här är några intressanta saker som vi tyvärr inte har hunnit skriva om tidigare.

    Modeller mot observationer
    Zeke Hausfather (bl a BEST)  har sammanställt hur ett antal globala temperaturprojektioner har stått sig i förhållande till observationer. Sammanställningen innehåller många grafer, men det viktigaste sammanfattas i den här tabellen:
    Med andra ord, en del modeller har överskattat uppvärmningen och en del har underskattat den. Äldre modeller ger större skillnader, vilket både kan bero på att de är mindre korrekta och att de helt enkelt projicerar över en längre tidsperiod. Å andra sidan, ju längre tidsperiod ju mindre påverkar kortsiktiga variationer.

    Klimatforskaren Ed Hawkins med bloggen Climate Lab Book skriver ofta initierat om modeller och observationer. Här tittar han på en ny artikel i Nature (Medhaug et al) som jämför den senaste generation modeller (CMIP5) med observationer. Han diskuterar också ett antal felkällor, bl a skillnader i "forcings" mellan modeller och observationer, och hur jämförelsen görs (t ex att lufttemperaturer över havsytan i modellerna jämförs med temperaturer i havsytan i observationerna). Om man korrigerar för dessa felkällor så blir jämförelsen så här (figur från Medhaug et al):


    Satellitdata - temperaturer
    Remote Sensor Systems (RSS) släppte version 4.0 av sin temperaturserie för lägre troposfären i sommar. Den nya versionen korrigerar för fel som beror på när på dygnet mätningar sker vid en given punkt. Detta ger en högre global temperaturtrend jämfört med version 3.3 (övre panelen i figuren nedan). Tittar man bara på tropikerna så blir det också en ökning, om än något mindre (nedre panelen).

    Den nya versionen av RSS TLT presenteras också i en artikel i Journal of Climate.

    Satellitdata - havsnivån
    Samtidigt har ett antal studier visat på hur fel i äldre satellitmätningar tidigare lett till en överskattning av hur fort havsytan steg under 1990- och tidiga 2000-talen. Dessa fel skapade en bild av att havsytan steg minst lika fort under 1990-talet som den gör nu. Efter korrigeringar så framträder i stället en bild där havsytestigningen har accelererat under hela satellit-eran (dvs sedan 1993). Bilden nedan är från Chen, X. et al. i Nature Climate Change, och visar den uppskattade stigningstakten. ("Steric sea level" handlar om värmeutvidgning och förändrad salthalt).



    19 feb. 2017

    Modellerade och uppmätta temperaturserier stämmer väl överens – om de globala medeltemperaturerna beräknas på samma sätt

    Här kommer ett gästinlägg från Mats Almgren. Det handlar om att jämföra temperaturer från klimatmodeller med observerade temperaturer.

    I ett viktigt arbete från hösten 2016 påpekar Richardson, Cowtan, Hawkins och Stolpe [RCHS]1  det (i efterhand) uppenbara: När resultat från modelleringar och mätningar jämförs måste det som jämförs vara ekvivalent. Temperaturserier från klimatmodeller avser vanligen lufttemperaturen nära ytan över hela globen, medan de konventionella tidsserierna blandar luftens temperatur nära ytan över land och is, med havsytans temperatur över haven. Dessutom saknas mätdata från stora delar globen och dessa områden antingen utlämnas eller fylls genom mer eller mindre komplicerade extrapolationer. För att få en rättvis jämförelse valde RCHS att utgå från HadCRUT 4 serier, som använder blandade temperaturer och utesluter (maskar) stora områden, bl a Arktis och delar av Afrika. Resultat från ett stort antal modeller i CIMP5 processades på motsvarande sätt, så att blandade luft- och havsytetemperaturer erhölls, och uteslutna områden i HadCRUT 4 maskades bort.

    Figuren nedan jämför observerade temperaturer enligt HadCRUT 4 med de processade temperaturserierna från medianen av CIMP5 simuleringarna. Här är tas-only lufttemperaturen vid ytan, sedan kommer blandade temperaturer, och sist blandade och maskade. De senare ansluter väl till HadCRUT4. Slutsatsen blir då att modellresultaten och mätningarna stämmer mycket väl överens, när de jämförs på ett rättvisande sätt. Med det bortfaller också skillnaden mellan modellberäknade och observerade värden på klimatkänsligheten, både den transienta (Transient Climate Response) och den vid jämvikt (Equilibrium Climate Sensitivity). Dessa värden är fortfarande osäkra, beroende på osäkerheten i ändringarna av olika ”forcings”, men den osäkerheten är lika stor i båda fallen. Det nominella värdet på klimatkänsligheten blir naturligtvis olika om man mäter den med hjälp av medeltemperaturer som definierats på olika sätt, och ändrar sig olika fort i en värmande värld, men klimateffekterna blir desamma.


    Av och till går jag in på en del förvillarbloggar för att se vad de skriver om. Det mesta är trams, så det går snabbt titta över. Men en och annan gång dyker något upp som intresserar mig. På så sätt kom jag att hitta en artikel av herrar Cederlöf, Bengtsson och Hodges  [CBH]2. I denna jämförs tidsserie för jordens medeltemperatur hämtade från en re-analys, med några av de konventionella tidsserierna: HadCRUT4 och GISTEMP för yttemperaturer, och UAH och RSS för temperaturer i troposfären.
    Så vad är då en re-analys? Begreppet definieras här:

    Reanalysis is a scientific method for developing a comprehensive record of how weather and climate are changing over time. In it, observations and a numerical model that simulates one or more aspects of the Earth system are combined objectively to generate a synthesized estimate of the state of the system. A reanalysis typically extends over several decades or longer, and covers the entire globe from the Earth’s surface to well above the stratosphere. 
    Tyvärr tycks begreppet inte finnas med på svenska wikipedia, så den som vill förkovra sig är hänvisad till engelska sidor. En utmärkt översikt gav Judith Curry på sin blogg där hon bl.a. citerar långa stycken av vad Kevin Trenberth sagt om saken. Det som gör re-analyser till kraftfulla verktyg är att de gör det möjligt att plocka ut meteorologiska data på ett konsistent sätt över hela jorden, t.ex. lufttemperaturen på 2 m höjd över ytan, så väl över land som över hav och is. Det förefaller då som om re-analysdata skulle vara ideala för jämförelser med simuleringar. Så låt oss se vad CBH har att säga.

    Den re-analysprodukt CBH utnyttjar kallas ERA-interim, och är en förbättrad version av tidigare produkter. Den går tillbaka till januari 1979; CBHs analys gäller 1979-2014. De jämför årsmedelvärdena av temperaturen från ERAI med värden från HadCRUT4 och GISTEMP, och finner bl.a. att trenden i temperaturökningen under denna tid var mycket lägre för ERAI (0,12 grader/decennium) än för de två andra (0,16). CBH tar också fram temperaturserier för troposfären, med bidrag från olika höjder vägda så att resultatet ska simulera det som redovisas av UAH och RSS. Nu stämmer trenden från ERAI (åter 0,12 grader/decennium) väl med de från UAH (0,11) och RSS (0,12).

    Resultat väcker en del intressanta frågor. Om ERAI är att lita på, så förefaller det som om både HadCRUT4 och GISTEMP ger alltför snabba temperaturökningar, medan den ökningstakt som skattas från satellitmätningarna är rimligare. Men kanske är det istället ERAI som är skakig. Liksom många andra varnar Judith Curry för re-analys-produkterna: These products are tremendously useful for a variety of applications, but the new shouldn’t be used for trend analysis without more assessment of their capabilities. Detta rimmar väl med att CBHs undersökning hade det uttalade syftet att göra sådana test. Låt oss nysta vidare.

    Genom en slump kom jag över en ERA-rapport3 av A. Simmons et al., där det också görs jämförelse mellan temperaturer från re-analys och de konventionella serierna. Simmons et al. har använt både ERA-Interim och en japansk motsvarighet, JAR-55, i båda fallen med data fram till och med 2015. I figuren visas dessa data, och också fyra av de välkända tidsserierna för yttemperaturen. Had4_UAH_v2 är Cowtan och Ways4  ”spatially extended” HadCRUT4.


    Det är uppenbart att resultaten i stort stämmer väl överens i detta tidsavsnitt. Det finns skillnader som ingående diskuteras i rapporten. Överensstämmelsen framgår också av trenderna: ERAI, JRA-55 och GISTEMP ger alla 0,17 grader per decennium, båda HadCRUT serierna 0,18 och NOAA 0,16. Det avviker från CBHs artikel, där ERAI och de traditionella serierna skilde sig åt väsentligt. Det sista årets starka uppvärmning kan inte ha gjort så stor skillnad – vilket också framgår av att trenden för HadCRUT 4 och GISTEMP endast ökat marginellt.

    Till stor del kan skillnaden mellan CBHs trend och den från Simmons et al. förklaras av att de senare anbragt en korrektion på temperaturen över hav om 0,1°C för tiden före januari 2002, beroende på att en ny källa för havsytans temperatur började användas då. Justering har diskuterats i tidigare arbeten5. CBH gör inte denna justering – de diskuterar den inte ens, trots att de rimligen måste ha känt till den.

    CBH avslutar sin artikel med följande:
    We therefore strongly suggest that tropospheric temperature trends from re-analyses should replace surface temperature trends in future climate validation studies. If we use the temperature trend of the layer 700-400 hPa or any other similar measure, instead of the surface temperature trend, then this is probably a better representation of the global tropospheric temperature and presumably a more robust quantity to assess climate change.
    När re-analyserna ger lika robusta resultat som de konventionella tidsserierna (de gör det knappast nu) och om troposfärtemperaturen ändrar sig i samma takt som yttemperaturerna (det har inte empiriskt visats att så är fallet) så kanske det skulle vara bra. Vi är inte där än. När det gäller användning för jämförelse med modellsimuleringsresultat krävs dessutom längre tidsserier. Så RCHSs val, att processa modellresultaten för att göra dem jämförbara med mätresultaten, kommer att förbli överlägset ett bra tag till.

    Referenser
    1Mark Richardson, Kevin Cowtan, Ed Hawkins and Martin B. Stolpe, Reconciled climate response estimates from climate models and the energy budget of Earth, Nature Climate Change 2016, 6, 931
      2 M. Cederlöf, L. Bengtsson och K.I. Hodges Tellus A, 2016, artikel nr 31503: Assessing atmospheric temperature data sets for climate studies.
      3 A. Simmons, P. Berrisford, D. Dee, H. Hersbach, S. Hirahara, J-N. Thepaut,  2016, ERA Report Series 25 Estimates of variations and trends of global surface temperature.
      4 Cowtan K, Way RG (2014) Q.J.R. Meteorol. Soc., 140, 1935–1944, doi: 10.1002/qj.2297
      5 Simmons och Poli 2015, Arctic warming in ERA-Interim and other analyses. Q.J.R. Meteorol. Soc., 141, 1147-1162, och referenser däri.