Können einige einfache, alte Modelle der Wirkung von CO₂ die Temperatur besser vorhersagen als komplexe moderne Klimasimulationen?

Zunächst einmal sollte die Frage umformuliert werden in „Können einfache, alte Modelle der Wirkung von CO₂ die globale mittlere Oberflächentemperatur besser vorhersagen als komplexe moderne Klimasimulationen?“. GMSTs können recht gut durch vergleichsweise einfache Modelle des globalen Klimas modelliert werden, wobei eine seit vielen Jahren gut verstandene Physik verwendet wird (siehe die Grundlagen von Pierrehumbert und McGuffie und Henderson-Sellers). Der Grund, warum Klimatologen GCMs anstelle dieser einfachen Klimamodelle verwenden, ist, dass GCMs das regionale Klima modellieren können, sodass wir beispielsweise die Auswirkungen zunehmender Treibhausgase auf Europa, Australasien oder die Arktis projizieren können. Die einfachen Klimamodelle können dies nicht leisten, da sie kein Konzept der räumlichen Komponente des Klimas haben. Selbst wenn also einfache, alte Modelle eine bessere Vorhersage der beobachteten GMSTs liefern können, bedeutet das nicht, dass sie nützlicher sind als GCMs, da sie nicht das erforderliche Maß an räumlichen Details liefern.

Der nächste wichtige Teil ist, dass es einen großen Unterschied zwischen den Fragen " Können einfache, alte Modelle ... ?" und " Machen Sie einfache, alte Modelle ...?" Callendars einfaches, altes Modell ist nur eines von vielen, es gab andere mit höherer Klimasensitivität als Callendars (es gibt eine schöne Zusammenstellung klassischer Arbeiten zum Thema Klima, herausgegeben von Archer und Pierrehumbert ). Beispielsweise schlug Gilbert Plass eine Klimasensitivität von 3,6 °C pro CO2-Verdopplung vor. Hätte ClimateAudit diese Zahl anstelle von Callendars bescheideneren 1,67 Grad verwendet, vermute ich, dass das GCM-Q-Modell eine viel stärkere Erwärmung gezeigt hätte als von HadGEM2, und die Schlussfolgerung wäre genau das Gegenteil gewesen.

Der wichtige Punkt hier ist, dass ClimateAudit GCM-Q nicht als echte Vorhersage verwendetda Callendars niedrige Klimasensitivität in dem Wissen ausgewählt wurde, dass eine niedrige Klimasensitivität besser mit dem beobachteten Klima übereinstimmt als eine hohe, nachdem die vorherzusagenden Beobachtungen bereits gesehen wurden. Ein Skeptiker sollte sich fragen, warum ClimateAudit den Wert von Calendar für die Klimasensitivität gewählt hat und nicht irgendeine der höheren historischen Schätzungen, die hätten ausgewählt werden können? Eine bessere Analyse wäre gewesen, eine Untersuchung historischer Schätzungen der Klimasensitivität durchzuführen und die Ergebnisse für jede Schätzung mit GCM-Q darzustellen. Dies würde im Grunde zeigen, dass moderne GCMs gut innerhalb der Spannweite historischer Schätzungen liegen, aber dass Sie, wenn Sie so geneigt wären, ein historisches Modell auswählen könnten, das näher an den Beobachtungen liegt als die modernen Modelle. Würde uns das etwas Überraschendes sagen oder dass wir es getan haben? t schon wissen? Ich würde sagen "nein, nicht wirklich".

Bedeutet die Tatsache, dass eine geringere Klimasensitivität zu den Beobachtungen zu passen scheint, dass die modernen GCMs mit höheren Klimasensitivitäten falsch liegen? Nein, so einfach ist das leider nicht. Das beobachtete Klima ist eine Kombination aus der erzwungenen Reaktion (dh der Reaktion des Klimasystems auf eine Änderung der Antriebskräfte wie CO2 oder Sonne) und der nicht erzwungenen Reaktion (auch bekannt als „natürliche Variabilität“, „Wetterrauschen“ usw.). sind Klimaänderungen, die nicht direkt auf die Antriebe zurückzuführen sind, wie z. B. Oszillationen in Meeresströmungen wie ENSO usw.). Nun ist die ungezwungene Reaktion chaotisch, was bedeutet, dass sie deterministisch ist, aber nicht weit in die Zukunft vorhergesagt werden kann, weil sie extrem empfindlich auf die Anfangsbedingungen reagiert. Das bedeutet, dass GCMs die statistisch plausiblen Auswirkungen der nicht erzwungenen Reaktion nur simulieren, aber nicht vorhersagen können, da wir keine ausreichenden Informationen über die Anfangsbedingungen haben. Das Beste, was wir tun können, ist, ein Ensemble von Modellläufen zu bilden und den Durchschnitt zu nehmen. Die nicht erzwungenen Antworten in einzelnen Läufen sind nicht kohärent und heben sich daher weitgehend auf, sodass uns nur eine Schätzung der erzwungenen Antwort bleibt (die uns auch GCM-Q liefert). Allerdings müssen wir beim Vergleich mit den Beobachtungen bedenken, dass wir nicht Äpfel mit Äpfeln, sondern Äpfel mit Birnen vergleichen. Die Modelle geben uns nur eine Schätzung der erzwungenen Reaktion, aber die Beobachtungen sind eine Kombination aus erzwungener und nicht erzwungener Reaktion. Der Unterschied zwischen den beiden kann also darauf zurückzuführen sein, dass die Modelle systematisch falsch sind (dhwährend des Beobachtungszeitraums niedriger erscheinen, als er tatsächlich ist, oder ein bisschen von beidem. Wir haben nur ein beobachtetes Klima, also können wir aus den Beobachtungen nicht herausfinden, welches welches ist. Das Beste, was wir tun können, ist, uns die Streuung der Modellläufe anzusehen (was uns eine Vorstellung von der plausiblen Variabilität aufgrund der ungezwungenen Klimabedingungen gibt Antwort) und prüfen Sie, ob die Beobachtungen in der Streuung der Läufe liegen. Das ist so genau, wie es plausibel von den GCMs erwartet werden kann, und das ist so ziemlich das, was Klimatologen tatsächlich tun (siehe unten).

Edit: Habe eine entsprechende Figur für das 20. Jahrhundert gefunden. Beachten Sie, dass die Streuung der Modellläufe (was unsere beste Schätzung der plausiblen Variabilität aufgrund der nicht erzwungenen Reaktion ist) ziemlich breit ist. Es gibt keinen guten Grund zu der Annahme, dass das beobachtete Klima näher am modernen GCM-Ensemble-Mittelwert (oder tatsächlich GCM-Q) liegt.

Alles in allem gibt es hier also nichts wirklich Überraschendes, zumindest nicht für jemanden, der mit der Funktionsweise von Klimamodellen vertraut ist und weiß, dass es andere "alte, einfache Modelle" (in diesem Fall Schätzungen der Klimasensitivität) gibt, die es ebenso haben könnten diskutiert wurden, welche aber nicht.