Southern Ocean: Udviklingen i Sea Surface Temperature. Analyse af data fra GISS
| Southern Ocean: Udviklingen i Sea Surface Temperature. Analyse af data fra GISS01-08-2014 20:56 | |
| kfl★★★★★ (2167) |
Southern Ocean: Udviklingen i Sea Surface Temperature. Analyse af data fra GISS. Udviklingen i Sea Surface Temperature(SST) undersøges her med udgangspunkt i data fra GISS. Senere følger analyser med andre datakilder. Data her hentet fra KNMI Climate Explorer. Der er foretaget analyser af temperatureudviklingen over Southern Ocean med udgangspunkt i "GISS 250 km sea points only"og i "GISS 1200 km sea points only"begge med koordinaterne 60S-90S. Resume: For begge dataset gælder, at der set over perioden 1920-2014 har været en tilvækst i SST med modifikationer: SST GISS 250 sea points only 1920-2014,60S-90S: 1. Der har været en jævn stigning i SST med en trend på 0.44+ +/-0.10 °C pr 100 år. 2. Der er måske tale om en lidt lavere trend i perioden 2009-2014 SST GISS 1200 km sea points only 1920-2014,60S-90S 1. Der har været en jævn stigning i SST med en trend på 0.80+/-0.21 °C pr 100 år. Data Beskrivelsen af GISS data fremgår af Global Surface Temperature Change,J. Hansen, R. Ruedy, M. Sato, and K. Lo NASA Goddard Institute for Space Studies, New York, New York, USA.Herfra er citeret følgende vedr 250 km og 1200 km data: The GISS analysis specifies the temperature anomaly at a given location as the weighted average of the anomalies for all stations located within 1200 km of that point, with the weight decreasing linearly from unity for a station located at that point to zero for stations located 1200 km or further from the point in question. GISS skriver under FAQ følgende om de data de anvender: Does GISS deal directly with raw (observed) data? Dette betyder, at man i princippet bruger andres data evt. med nogel justeringer. Man foretager heller ikke justeringer i data ved hjælp af klimamodeller. Med andre ord GISS anvender de ordinære meteorologiske målinger med justeringer for fejl eller ændringer af målestationernes placering. Analysemetode Data er langt mere kaotiske end data fra NOAA. Den analysemodel, der passe bedst er en autoregressive model af orden 1 med en regression på år. Dette betyder, at SST(n+1)=alfa+beta*year(n)+fejl(n), hvor fejl(n) er en autoregressiv proces af orden 1. SST GISS 250 sea points only 1920-2014,60S-90S  Øverst til venstre vises data med en fitted kurve bestående af et lineært led og en autoregressiv proces af orden 1. 40.59% af variationen kan forklares ved den opstillede model og trenden er beregnet til 0.4398+/-0.09255°C pr. 100 år. Grafen øverst til højre viser de samme data, men kun efter 2005. Nederst til venstre viser residualerne og hvis modellen er holdbar skal 95 % af alle observationer ligger inden for de vandrette liner, der er markeret med +/-1.96. Nederste til venstre vise spektret for SST, der er helt kaotisk. Det ser ud som det skal ved en A(1)-proces med en positiv parameter. Der er måske en tendens til, at der er mange små afvigelser, der ligger under den forventede værdi og nogle få store værdier, der ligger over den forventede værdi. Dette kan formodentlig forklares ved den tilfældige variation. SST GISS 1200 sea points only 1920-2014,60S-90S  Øverst til venstre vises data med en fitted kurve bestående af et lineært led og en autoregressiv proces af orden 1. Kun 15.59% af variationen kan forklares ved den opstillede model og trenden er beregnet til 0.7959++/-0.2089°C pr. 100 år. Grafen øverst til højre viser de samme data, men kun efter 2005. Nederst til venstre viser residualerne og hvis modellen er holdbar skal 95 % af alle observationer ligger inden for de vandrette liner, der er markeret med +/-1.96. Nederste til venstre vise spektret for SST. Det ser ud som det skal ved en A(1)-proces med en positiv parameter. Der er måske en tendens til, at der er mange små afvigelser, der ligger under den forventede værdi og nogle få store værdier, der ligger over den forventede værdi. Dette kan formodentlig forklares ved den tilfældige variation. Diskussion Jeg har ikke haft adgang til data med tilhørende geografiske koordinater således, at jeg kan verificere hvilket geografisk område, der indgår i de to dataset. Det er bemærkelsesværdigt, at den tilfældige variation af data adskiller sige helt fra hvad man ser i data fra analyse Southern Ocean: Udviklingen i Sea Surface Temperature og Sea Ice Cover. Analyse af data fra NOAA Medens der er store variationer i de tilfældige udsving i analysen her, er den tilfældige variation meget mindre i data fra NOAA. Det er muligt at forklaringerne ligger i de interpolations og optimerings metoder, der anvendes af NOAA. Resultaterne fra de to analyser siger kvalitative det samme, nemlig at SST er voksende, dog med den modifikation trend er størst i det sidste dataset. Det må vække til undring, at analyseresultaterne er så forskellige på baggrund af data fra GISS og NOAA. KFL Vær skeptisk over for skeptikerne.... Det er der grund til. Redigeret d. 01-08-2014 20:59 |
| 02-08-2014 10:10 | |
| Frank Lansner★★★★★ (5727) |
Hej KFL, helt enig, jeg er ikke med på hvordan GISS "tænker" når de fremlægger andres SST data som om de viser opvarmning for havene omkring Antarktis. Data der ikke oprindelige viste det og altså data som HadCru og NOAA jo allerede har justeret og beregnet på før de fremlægger. Ikke mindre underligt bliver det når vi så ser på hvordan GISS plejer at fremlægge disse SST data, her NOAA´s som de bruger i deres normale fremstilling af tingene. Vi ser at rundt omkring Antarktis så har vi overvejende kold trend - i hvert fald ikke varm trend. Og dette er altså GISS fremstillede maps. Det mest markante fald i SST temperaturer i NOAA´s og Hadcrus SST data skete som nævnt ca 2007. Men vi ser ikke rigtigt faldet omkring 2007 i de GISS data du viser. (Ikke din skyld !! :-) ) Normalt når nogen argumentere at der er god grund til at (varm-) justere data så er argumentet noget alla at "den gang i 1920´erne der var målemetoder dårlige" etcetc. og uanset hvor hvordan og af hvem noget er målt kan justeres så normalt så tingene passer medre med pro-IPCC vurderinger. Men i denne sammenhæng har GISS altså udvisket temperaturfald målt med top moderne teknik i 2007 af deres venner fra NOAA og HadCRU. Men ikke desto mindre mener GISS altså at de ved bedre - ser det ikke sådan ud, KFL? Og som nævnt GISS synes endda også at være i strid med sig selv. På deres normale grafiker ses også fald i temperaturer omkring Antarktis i Sattelit perioden 1979-2013: Vindmøller er IN!! Vedvarende energi er IN!!! Men vi må aldrig ofre åben og sund videnskab - heller ikke når det gælder klima. Tilknyttet billede: 
Redigeret d. 02-08-2014 10:14 |
Deltag aktivt i debatten Southern Ocean: Udviklingen i Sea Surface Temperature. Analyse af data fra GISS:
Lignende indhold
| Debatter | Svar | Seneste indlæg |
| Ole Humlum, Global Temperature, Quality Classes og hykleri | 81 | 20-01-2021 00:59 |
| GISS – Stations Data – Reykjavik – afstemning IMO | 22 | 19-01-2021 12:36 |
| Klimarealisterne slår til igen mod GISS/GHCN | 450 | 08-12-2020 12:05 |
| GISS/GCHN temperatur-homogenisering og AMO | 0 | 25-10-2020 17:17 |
| Klimarealisterne og NASA/GISS nu igen | 5 | 01-09-2020 12:10 |
| Artikler |
| Analyse |
| Analyse |
| Analyse af klimaformidlingens årsagsforklaring |
| Analyse af rapporterne |
| Nyheder | Dato |
| Analyse: It kan fjerne næsten 6 milliarder ton CO2 | 04-12-2009 05:10 |