Enkele dagen geleden zag ik een serie van vier tweets voorbijkomen van Kees van der Leun.
Het leek me wel aardig om uit te zoeken wanneer de jaargemiddelde temperatuur voor het laatst lager was dan het gemiddelde over de voorafgaande 30 jaar. En dus toog ik spoorslags naar het onvolprezen Woord for Trees, dat naast die geweldige tool om met enkele muisklikken grafieken te maken, ook de mogelijkheid biedt om gegevens in hapklare brokken te downloaden. Dat moest ik wel even doen, want de grafiek die ik nodig had hoort niet bij de standaard opties van Wood for Trees.
Na het downloaden was het klusje zo geklaard: ik had een grafiek met het antwoord. Waarna ik me begon af te vragen wat ik ermee aan kon vangen. Liep ik niet het risico met hoon te worden overladen als ik mijn grafiekje openbaar zou maken? Immers, volgens de regels der kunst in de statistiek hoort een voortschrijdend gemiddelde uitgelijnd te worden op het midden van een periode en niet op het eind, zoals ik voor mijn 30 jaars gemiddelde had gedaan. Dat was immers nodig om het antwoord op de vraag te krijgen. Medeblogger Jos stelde me gerust. Ik zou niet de enige zijn die zich niet aan de statistische mores houdt: in de wereld van de aandelenhandel blijkt het heel gebruikelijk te zijn om op deze manier een voortschrijdend gemiddelde weer te geven als hulpmiddel bij het beleggen. Als de actuele waarde hoger ligt dan het voortschrijdend gemiddelde, ziet men daar zelfs een aanwijzing in voor verdere groei. Zover wil ik niet gaan. Voor de verwachting dat de temperatuur verder zal stijgen, bestaan bewijzen die veel overtuigender zijn.
Bovendien: het klimaat is gedefinieerd als het gemiddelde weer over een periode van (minstens) 30 jaar. Omdat we het weer van de komende 15 jaar niet kennen, denk ik dat het ook wel redelijk is om het klimaat te definiëren als het gemiddelde weer van de afgelopen 30 jaar. Mijn grafiek vergelijkt dus het actuele wereldweer (in blauw) met het actuele wereldklimaat (in rood), volgens NASA’s GISTEMP.
Het wereldweer (gemiddelde over 12 maanden, in blauw) en wereldklimaat (gemiddelde over 30 jaar, in rood) volgens NASA’s GISTEMP data
De laatste keer dat de jaargemiddelde temperatuur lager was dan het 30 jaars gemiddelde was: maart 1977. Dat is meer dan 30 jaar geleden. We kunnen dus concluderen dat weer dat warmer is dan het klimaat een kenmerk van het huidige wereldklimaat is.
Tot slot nog iets heel anders: zoals via Twitter het idee voor een grafiekje aanwaaide, verscheen via Youtube een interview met Jan Paul van Soest op mijn scherm. Het is de moeite van het bekijken meer dan waard.
Klimaatverandering 
Einstein zei het al, alles moet zo simpel mogelijk, maar ook niet simpeler. Deze grafiek is wat mij betreft de perfect illustratie bij een onderwerp waarvan het basisprincipe in feite vrij eenvoudig is.
Leuke parallel trouwens ook met de aandelenwereld. Ik wil die metafoor nog wel verder doortrekken: veel beleggers staren zich blind op allerlei korte termijnbewegingen van een aandeel. Ze zoeken achter elke beweging iets, terwijl het op korte termijn gewoon ruis is.
Het ‘slimme geld’ pluist de fundamenten van een bedrijf volledig uit en profiteert hiervan, maar dat is hard werk. Het is makkelijker om gewoon maar wat te roeptoeteren en hap-snap analyses te maken. Uiteindelijk kunnen er maar twee dingen gebeuren: of de koers gaat omhoog, of omlaag. Kans is best groot dat je even goed zit.
De vergelijking met het ‘slimme geld’ en de klimaatwetenschappers enerzijds – de kleine minderheid met een langere termijn perspectief die zichzelf zeer goed informeert – en speculanten en climate change deniers anderzijds is dan snel gemaakt.
Het slimme geld begrijpt dat een koers uiteindelijk beweegt naar de intrinsieke waarde. Een speculant houdt zich bezig met de waan van de dag. Hij probeert te anticiperen op wat anderen gaan doen voordat ze het doen. Hij zit er zo met zijn neus bovenop, dat hij de grotere beweging niet ziet. De speculant kan door dit alles ook moeilijk goed onderscheiden wiens mening er toe doet en wie maar wat roept.
Maar daarmee doe ik speculanten te kort. Want hoewel de meesten niet eens het jaarverslag lezen (dat gaat immers over het verleden en speculeren gaat over de toekomst), zijn speculanten wel uitermate goed op de hoogte van de prijshistorie van een aandeel. En zij begrijpen ook het verschil tussen feiten en meningen.
Climate change deniers ontkennen überhaupt wat ze op de temperatuurgrafiek zien. Het grote probleem is dat door hun denkbeelden niet alleen zijzelf wat geld verliezen, zoals de meeste speculanten uiteindelijk gebeurt, maar dat alle huidige en toekomstige bewoners van deze aardkloot hiervan de gevolgen ondervinden.
LikeLike
Hans,
mooie exercitie in data mining – vooral vanwege je vraag “wat kan ik ermee aanvangen?” Je concludeert dat
” …weer dat warmer is dan het klimaat een kenmerk van het huidige wereldklimaat is.”
Ik vind dat een zeer welluidende & en aansprekende conclusie, wat een reden is om er kritisch naar te kijken : ) En wat zie ik? Je exercitie doet ten minste zes dingen:
1) ze neemt een serie jaargemiddelde temp
2) ze neemt van elk jaar het voorafgaande 30 jaar-gemiddelde
3) ze definieert ‘het klimaat’ in termen van tijd en ‘het weer’ in termen van temperatuur
4) ze zet 1) en 2) grafisch tegen elkaar af
5) ze veronderstelt dat 4) info oplevert tussen weer en klimaat
6) ze concludeert uit vergelijking tussen appels en peren
Kortom, een goudmijntje voor (methodo)logische overwegingen.
En ja, je medeblogger Jos heeft het goed gezien wat betreft handje lichten met de statistische mores in de aandelenhandel. En nee, overtuigende evidence voor verdere temperatuur stijging (waar je terecht op wijst) is m.i. geen gegronde reden voor de conclusie van je exercitie.
Dank verder voor je link naar het interview met J.P. van Soest- inderdaad zeer waardevol.
LikeLike
Volgens mij verwarren we hier ‘mores’ met ‘interpretatie’. Je kan prima in het midden gaan zitten zoals Hans zelf aangeeft. Er is geen verschil. Die rode voortschrijdende lijn blijft volledig identiek. Het enige dat gebeurt, is dat deze 15 jaar naar links verschuift.
De harde conclusie die daar dan uit zou volgen is dat in 1999 het klimaat nog steeds hard bezig was met veranderen. Hoe hard? Eerste afgeleide. Pak de tweede afgeleide en je ziet of de opwarming vertraagt, versnelt of constant is. Interpretatie 1.
Interpretatie 2, wat de interpretatie is van Kees van der Leun, de financiële wereld en ook Hans in deze blog is, is simpelweg dat die lijn niet alleen iets zegt over 1999, maar juist over nu. Vertel mij maar wat de kans is dat 34 keer op rij ‘het weer’ warmer is dan ‘het heersende klimaat’ en dat er dan géén sprake zou zijn van klimaatverandering. Ik zou zeggen pak een muntje en kijk eens hoe lang het duurt voordat je 34x op rij ‘kop’ gooit.
De vervolgredenatie is dan dat je als denier pas mag beginnen met heel zachtjes piepen als de ‘weertemperatuur’ (1-jaars gemiddelde) onder de ‘klimaattemperatuur’ (30-jaars gemiddelde) zou komen.
Maar zelfs als dat zou gebeuren, weet je natuurlijk nog niks. Je bent nog niet eens begonnen met een klimaatpauze te bewijzen. Dat lukt pas op het moment dat de eerste afgeleide van de ‘klimaattemperatuur’ op nul zou komen. En dus die lijn horizontaal gaat lopen. Immers: pas op dat moment is ‘het heersende klimaat’ niet meer aan het veranderen.
Zie de rode lijn in de jaren ’70, dat was dus een echte, zij het korte klimaatpauze. Het enige dat je de laatste jaren ziet is dat de hellingshoek van de ‘klimaattemperatuur’ héél ietsjes afneemt – meer niet. Deze is nog lang niet op nul, verre van. In de verste verte nog geen klimaatpauze dus.
Met de opmerking: als je het klimaat definieert als 30 jaar, wat mij een correct lijkt. Als je zeg 10 of 15 jaar zou pakken, gaat de ‘klimaattemperatuur’ sneller horizontaal. Maar dan kom je dus veel vaker met valse klimaatpauzes te zitten die dat niet echt blijken te zijn.
Op dezelfde manier proberen beleggers in de financiële wereld met deze voortschrijdende gemiddelden de ‘echte koerstrend’ te vinden en korte termijn ruis weg te filteren. De kunst is dan om uit te vinden welke periode je moet pakken voor het gemiddelde om zo weinig mogelijk valse signalen te krijgen, maar ook weer niet zo lang dat je een groot eerste deel van de trend mist.
Toegepast op de grafiek van Hans: merk op dat de ‘klimaattemperatuur’ in de jaren ’30 nog nauwelijks stijgt, ondanks een forse ‘weertemperatuur’ stijging. Merk op dat een forse daling in de ‘weertemperatuur’ eind jaren ’40 de ‘klimaattemperatuur’ niet van zijn stijgende pad af brengt: dat is dus ruis (dwz. ‘hou vast die wereldtemperatuuraandelen!’).
Na 1980 stijgt de ‘weertemperatuur’ snel en fors. Merk op dat het even duurt voordat de ‘klimaattemperatuur’ na 1980 omhoog begint te krullen en significant los komt van de daarvoor heersende ‘klimaattemperatuur’. Er zit dus een time lag in: eerst zien of de beweging echt is, dan geloven.
Mijn suggestie aan Hans zou dus zijn om als vervolgstap de eerste afgeleide van de ‘klimaattemperatuur’ (gemiddelde voorgaande 30 jaar) te tekenen. Volgens mij heb je dan een perfecte proxy voor de mate van klimaatverandering.
Hoe iedereen dan de toekomst voor die lijn voorziet, moet ieder voor zich weten: sec naar lijntjes kijken is het domein van speculanten. De wetenschap houdt zich zoals Hans terecht aangeeft daar niet mee bezig, maar focust op onderliggende processen. En op basis van deze klimaatfundamenten geven onze klimaatwetenschapsanalisten helaas nog steeds een ‘strong buy’ voor de wereldtemperatuur met koersdoel 2 graden!
LikeLike
http://www.volkskrant.nl/vk/nl/2664/Nieuws/article/detail/3750613/2014/09/19/Steeds-meer-schade-door-klimaatverandering.dhtml
Mooi om hier weer eens helder de feiten te lezen . De wereld warmt op maar ondanks de negatieve gevolgen van klimaat verandering zijn we nog steeds niet in staat het tij te keren. We zijn tot veel instaat (de mens). We zijn helaas minder instaat om ons gedrag te veranderen… Sico Manshold hielp de boeren en prikkeldraad zorgde voor het sterven van vele, vele miljarden individuele dieren in Europa maar toch blijven doorgaan met produceren zoals we dat gewend zijn.
CO2 blijven we ook gewoon de lucht in blazen, Sico zag dat het verkeerd ging met de natuur maar ondertussen zit na zijn dood weer een hardcore CDAer in Europees parlement de boeren te verdedigen.
LikeLike
Stork,
dank voor je commentaar, heldert e.e.a. voor me op. Ik trek mijn opm. terug dat de conclusie ” …weer dat warmer is dan het klimaat een kenmerk van het huidige wereldklimaat is” niet terecht is. Het is wel degelijk een *kenmerk*.
Kun je iets meer zeggen over je suggestie aan Hans voor een vervolgstap die van kenmerk naar proxy moet leiden? dat gaat me iets te abstract / vlug.
LikeLike
Hi Goff,
Het zit ‘m natuurlijk in de definitie van ‘huidige’ in: “… weer dat warmer is dan het klimaat een kenmerk van het huidige wereldklimaat is.” 😉
In de grafiek wordt het weer van nu vergeleken met het gemiddelde weer over de afgelopen 30 jaar (het ‘huidige’ klimaat). Doordat het klimaat aan het veranderen is, verschilt het weer van nu van het gemiddelde over de afgelopen 30 jaar.
Dat het klimaat aan het veranderen is… is dus de ‘pointe’ van de grafiek van Hans.
LikeLike
Hallo Goff,
Ja de hellingshoek van de ‘klimaattemperatuur’ (30-yr trailing average temperature) is dan een indicatie voor de mate van klimaatverandering. Is deze hellingshoek rondom nul, dan is er een klimaatpauze. Stijgt deze hellingshoek, dan stijgt de snelheid van de klimaatverandering.
Ik heb de exercitie van Hans even gekopieerd, ook met de Wood for Trees GISTEMP data, in Excel en deze hellingshoek er ook bij gepakt. Deze simpelweg op basis van het verschil in klimaattemperatuur jaar op jaar. Maand op maand geeft veel ruis. Je zou ook 3 jaar op 3 jaar kunnen pakken om de ruis nog wat verder weg te filteren. Maar jaar op jaar lijkt me een logische keuze.
Dan x1000 om er een ‘index’ van te maken. Hierbij deze klimaatveranderingindex met updates op maandbasis:
Je ziet ook direct grafisch wat Kees van der Leun bedoelt in zijn tweets. Maar het aardige is dat het niet binair is, maar dat je meer informatie hebt over de ‘hoeveelheid’ klimaatverandering.
Als iemand dit voldoende aanleiding vindt voor een blogje dan mail ik graag de Excel file toe.
Thijs
LikeLike
PS. Dus overduidelijk in deze grafiek dat er van een klimaatpauze op dit moment geen enkele sprake is.
LikeLike
@Stork:
Aardig is om ook de tweede afgeleide te bekijken (versnelling van de opwarming).
LikeLike
@ Stork,
Dank voor je toevoeging. Toen ik bezig was met de data heb ik nog een grafiekje gemaakt met het verschil tussen het jaargemiddelde en het 30-jaarsgemiddelde en dat leek erg veel op jouw grafiek. Wel logisch, want als het jaargemiddelde hoger ligt dan het gemiddelde over langere termijn, zorgt dat natuurlijk voor een stijging van het lange termijngemiddelde.
Overigens wil ik nog wel benadrukken dat ik niet de pretentie heb, of de ambitie had, om met mijn grafiek serieuze wetenschap te bedrijven. In eerste instantie was ik slechts op zoek naar een aardig weetje.
Voor de volledigheid heb ik nog een grafiek gemaakt met ook de maandtemperaturen, vanaf 1975. Die maandtemperaturen duiken heel af en toe nog wel onder “het klimaat”, maar nooit langer dan één of twee maanden. De enige uitzondering; de tweede helft van 1992, toen de uitbarsting van de Pinatubo voor afkoeling zorgde.
@Boels,
De tweede afgeleide geeft ongetwijfeld slechts ruis en geen relevante informatie.
LikeLike
@Hans Custers:
Minder ruis en evenveel relevante info dan de eerste afgeleide.
De tweede afgeleide was in 1996 op een postief maximum en is inmiddels (eind 2013) met 39% verminderd (nog steeds positief).
LikeLike
@ Boels
Onmogelijk. Op het oog is te zien dat de grafiek van Stork (1e afgeleide) al veel meer slingert dan het oorspronkelijk 30 jaars gemiddelde. Die slingeringen worden in de 2e afgeleide nog een keer versterkt.
Dus: ofwel heb jij het over iets heel anders, ofwel is er iets niet goed gegaan in je analyse.
LikeLike
@Hans Custers:
Uiteraard sluit ik fouten niet uit, maar zie:
Klik om toegang te krijgen tot Custers.pdf
LikeLike
Boels,
De afgeleide is de helling van een curve. De afgeleide versterkt dus de slingering. Ik heb geen idee wat er wel in jouw grafiek staat, maar de 1e, 2e en 3e afgeleide zijn het in elk geval niet.
LikeLike
Boels,
Toevoeging: zo te zien rolt uit elke rekenslag die je maakt weer een gemiddelde over 30 jaar. Jouw “2e afgeleide” is dus het gemiddelde van iets over 30 + 30 + 30 = 90 jaar. Ik waag te betwijfelen of dat een zinvolle exercitie is.
LikeLike
@Hans Custers:
Ik ga niet uit van de “running average” over een 30 jarige periode maar de oorspronkelijke temperatuur-anomaliën per maand.
De gegevens van de 1ste afgeleide (30 jaar minder dan de temperatuur-anomaliën) gebruik ik voor het bepalen van de 2de afgeleide over inderdaad weer 30 jaar minder aan gegevens.
Voor de volgende afgeleide is dan inderdaad 90 jaar minder aan gegevens voorhanden.
LikeLike
Boels,
Ik stel voor dat je nog eens goed uitzoekt wat je precies berekent en probeert uit te leggen wat die berekeningen dan precies zeggen en waarom dat relevant is. Wat hier kan ik niets mee aanvangen.
En controleer je gegevens zelf ook nog even. Die piek voor 1890 in de temperatuur zit namelijk niet in de GISTEMP, Daar gaat dus al iets mis.
LikeLike
@Hans Custers:
Dank voor de foutmelding, oeps dus ;-(
Ga ik achteraan.
LikeLike
Om de Wereld duidelijk te maken dat het echt warmer aan het worden is, zijn discussies op dit niveau niet echt behulpzaam. Dit blog zou er beter uitzien en ook laagdrempeliger worden als er meer filmpjes zoals bovenstaande link besproken worden. Ik ben uiteraard geen wetenschapper en wil u de lol van een onderling wetenschappelijk gesprek over grafieken niet ontnemen maar de gemiddelde SBS kijker snapt hier niets van… bovendien ziet de presentatrice er waarschijnlijk veel beter uit dan Boels!
LikeLike
Hi Lieuwe,
Onderschat Boels niet: met pruik en make-up wordt deze presentatrice ruimschoots voorbijgestreefd. 😉
Zie s.v.p. verder mijn reactie onder de Open Discussie.
LikeLike
@Hans Custers:
De fout is hersteld :
Klik om toegang te krijgen tot Custers2.pdf
De pdf is afkomstig van een Excel 2010 bestand:
http://boels069.nl/2014klimaat/Custers2.xlsx
LikeLike
@lieuwe:
Van media en politici moet je het in het algemeen niet hebben, weinigen hebben echt kijk op de zaak en streven daarnaast ook eigen doelen na.
@Bob Brand:
😉
LikeLike
Beste Boels,
Noodzakelijkerwijs zal je het wel van de politiek moeten hebben, wij hebben de politici immers zelf gekozen. Senator James Inhofe is een wel ietwat droevig voorbeeld:
http://www.sourcewatch.org/index.php?title=James_M._Inhofe
en wordt door Maddow dan ook vriendelijk maar helder ontmaskerd. Over politiek overigens hooguit in de Open Discussie, niet hier.
LikeLike
Boels,
Mocht je verwachten dat ik je spreadsheet door ga vlooien om uit te zoeken wat je nou precies hebt gedaan, dan moet ik je teleurstellen: dat staat niet bijzonder hoog op mijn prioriteitenlijstje. Het is duidelijk dat er iets vreemds gebeurt (vergelijk jouw resultaten bijvoorbeeld eens met de 1e afgeleide volgens Wood for Trees, volgens mij klopt de ordegrootte van je berekende 2e afgeleide ook helemaal niet en er is geen reden om voor dergelijke berekeningen een “base period” te definiëren, zoals jij blijkbaar hebt gedaan), maar daarnaast zie ik ook niet in welke zinnige informatie een of andere over 60 jaar gemiddelde 2e afgeleide op zou leveren. Zullen we het daar maar bij laten.
LikeLike
@Hans Custers:
Ik heb de link naar het Excel-bestand zonder verwachtingen geplaatst.
De waarden van de afgeleiden zijn vermeningvuldigd met “*x” om alle gegevens in één grafiek te kunnen opnemen.
De “base period” is de periode die de oorspronkelijke data hanteert voor de anomaliën.
Als de anomaliën differentieerbaar zijn, dan zijn ook de afgeleiden daarvan differentiëerbaar.
Jammer dat je het er bij wilt laten, ik zou graag de betekenis van de tweede en derde afgeleide willen kennen.
LikeLike
Boels,
Nogmaals: een 2e afgeleide over 60 jaar, of een 3e afgeleide over 90 jaar hebben geen betekenis. In alle berekeningen van afgeleiden zit veel ruis (zie de grafiek van Stork of Wood for Trees) en op één of andere manier verdwijnt al die ruis uit jouw resultaten. Hoe je die ruis laat verdwijnen weet ik niet, maar ik weet wel dat daardoor de illusie ontstaat dat die 2e en 3e afgeleiden iets zouden zeggen.
LikeLike
Boels,
Ik heb je spreadsheet even bekeken. Je eerste afgeleide is steeds de richtingscoëfficiënt over de voorgaande 30 jaar. Je tweede afgeleide is weer de richtingscoëfficiënt over de eerste afgeleide en weer over de voorgaande 30 jaar. Dan wordt inderdaad alles zo glad als een aal. De tweede afgeleide moet je iets kunnen vertellen of een grafiek toenemend of afnemend stijgt of daalt en dat is in je grafiek niet meer te zien. Bijvoorbeeld: je rode grafiek laat zien dat de richtingscoëfficiënt over 30 jaar na circa 2000 een beetje is afgenomen. De tweede afgeleide had dan negatief moeten zijn, dat is hij niet in jouw grafiek.
Vermoedelijk kun je meer info uit de data halen als je ze eerst ‘smoothed’ over bijv. 30 jaar en dan de afgeleide gaat bepalen door een verschil te nemen. Als je er interesse in hebt, zou ik je zoiets toe kunnen sturen via e-mail.
En net als Hans aangeeft: het nut van die 2e en en al zeker de 3e afgeleide bij die temperatuurgrafieken ontgaat mij.
LikeLike
Jos Hagelaars schreef:
Als je die moeite wilt nemen: heel graag!
LikeLike
Boels,
Ik snap het idee:
* klimaattemperatuur K = 30 yr average
* K’ (1e afgeleide) = klimaatverandering
* K” (2e afgeleide) = versnelling / vertraging klimaatverandering
Als je het over mijn eerdere grafiek gooit krijg je dit (2e afgeleide geschaald):
Zoals Hans en Jos al aangeven moet er daarom dus eerst een smoother over die klimaatverandering overheen. Die 2e afgeleide is nu gewoon ruis. Dan krijg je dit (2e ook geschaald):
Je ziet, het idee klopt wel, maar het is veel helderder om gewoon naar die klimaatverandering zelf te kijken.
Thijs
LikeLike
@Stork:
Dank voor de uiteenzetting.
Jos Hagelaars was zo vriendelijk om mij een spreadsheet te sturen met een Loess-30 reeks.
Heb inmiddels een Loess-add-in voor Excel gevonden en ga daarmee aan de slag.
LikeLike
Boels,
Ik wil je niet ontmoedigen om met die Loess add-in aan de slag te gaan, maar toch even dit. Methodes om ruis uit data te filteren kunnen heel bruikbaar zijn, maar realiseer je wel dat in die ruis ook informatie zit. Overdadige toepassing van “ruisonderdrukking” betekent dan ook dat je ook heel veel informatie weggooit. Uiteindelijk hou je een residuutje over dat er weliswaar heel interessant uit kan zien, maar misschien wel helemaal geen betekenis heeft. Zo kijk ik er in elk geval tegenaan.
LikeLike
@Hans Custers:
Het probleem lijkt mij inderdaad het verdwijnen van informatie.
Met name omdat ìk niet weet welke informatie verborgen is in een datareeks 😉
Middelen/filteren met goed bekende periodelengtes (etmaal, 4 jaar) geven m.i. geen problemen.
Ik ga aan de slag en kom er (over enige tijd) op terug.
LikeLike