Gastblog van Els Weinans
De ijstijden van de afgelopen 800.000 jaar hebben een zaagtandvorm: het koelt langzaam af om vervolgens zeer snel weer op te warmen, waar een opwarming van een graad of vijf over 10.000 jaar “zeer snel” wordt genoemd vanuit geologisch perspectief (zie fig). Deze vorm wekt de indruk dat er niet-lineaire processen een rol spelen. Niet-lineaire processen zijn de afgelopen 50 jaar uitvoerig beschreven door ‘dynamisch systeem denkers’, maar de toepassing hiervan op systemen uit de echte wereld blijkt niet zo makkelijk. In ons artikel ‘A potential feedback loop underlying glacial interglacial cycles’ hebben wij toch een poging gewaagd. Wij vonden d.m.v. het toepassen van een relatief nieuwe statistische methode een belangrijk verband tussen temperatuur, biologische productiviteit in de oceaan, en oceaancirculatie, waarmee we deze zaagtandvorm goed zouden kunnen verklaren. Ik zal in deze blogpost toelichten hoe dit onderzoek tot stand is gekomen, wat we precies hebben gevonden en hoe dit werk geïnterpreteerd kan worden.
In 2013 schreven Anne-Willem Omta en collega’s een artikel voor het tijdschrift ‘Global Biogeochemical Cycles’, waarin ze een hypothese formuleerden. Deze hypothese stelde dat ecologische processen de sinus-vormige Milankovitch-cycli (de intensiteit en de verdeling van het zonlicht op aarde) konden omvormen tot de zaagtandvormige ijstijd-cycli die de afgelopen 800.000 jaar hebben plaatsgevonden.
In 2015 schreven Egbert van Nes en collega’s een artikel voor ‘Nature Climate Change’ waarin een relatief nieuwe methode om causale verbanden te bepalen (Convergent Cross Mapping of ‘CCM’) werd toegepast op paleoklimaat data van temperatuur, koolstofdioxide (CO2), methaan (CH4), en de Milankovitch cycli. Dit artikel was spannend, omdat er puur vanuit de data kon worden beredeneerd dat interne feedbacks een dominante rol leken te spelen in de glaciaal-interglaciaal cycli. Ook liet dit artikel zien dat de op dit moment beschikbare klimaatdata kwalitatief goed genoeg is voor de CCM-methode. Het artikel is op dit blog al eens besproken.
Samen met Anne-Willem, Egbert, en George van Voorn (co-auteur op het eerste paper en initiatiefnemer van deze samenwerking), heb ik gekeken of de CCM-methode wellicht ook nieuw licht kon laten schijnen op de hypothese dat ecologische processen de vorm van de ijstijd cycli beïnvloeden. Hiervoor hebben we gekeken naar tijdreeksen van biologische productiviteit (hoeveelheid beestjes aan het oceaanoppervlak, benaderd met Ba/Fe, oftewel de verhouding tussen de elementen barium en ijzer in sedimenten), temperatuur (benaderd met de ratio van zuurstofisotopen aangegeven als δ18O), oceaancirculatie (benaderd met de ratio van koolstofisotopen δ13C, in 3 regio’s van de oceaan) en fijnstofdeeltjes (ook wel ‘dust’ genoemd) uit ijskernen op Antarctica (zie fig).
We vonden een opmerkelijke causale loop van oceaancirculatie naar biologische productiviteit (1), van biologische productiviteit naar temperatuur (2) en van temperatuur terug naar oceaancirculatie (3), die zowel in de Stille Oceaan als in de Oost-Atlantische oceaan duidelijk zichtbaar was. Een mogelijk mechanisme is dat (1) een sterkere oceaancirculatie zorgt voor meer nutriënten aan het oceaanoppervlak, wat een positief effect heeft op de biologische productiviteit en (2) de toename aan productiviteit en bijbehorende toename in neergeslagen organisch materiaal zorgt voor een toename in alkaliniteit (buffercapaciteit tegen verzuring) wat leidt tot zogenaamde ‘outgassing’ van CO2 (zoals beschreven in het eerstgenoemde artikel van Omta et al.). Voor punt (3) zijn diverse mogelijke mechanismen voorgesteld waarvan het moeilijk te bepalen is welke de grootste rol heeft. Hoe dan ook zien we significante verschillen in oceaancirculatie tijdens ijstijden en oceaancirculatie tijdens interglaciale perioden, waardoor dit verband geen verrassing is. Al deze verbanden waren al eerder beschreven in de literatuur, maar dat ze samen een feedbacksysteem vormen die de vorm van de ijstijd-cycli zou kunnen verklaren is nieuw.
Om deze resultaten te begrijpen moet ik een korte, hopelijk intuïtieve, uitleg geven over de CCM methode. CCM kijkt naar informatieoverdracht tussen variabelen (zoals eerder uitgelegd op dit blog of te lezen in het originele werk van George Sugihara over causaliteit). Er wordt aangenomen dat als er informatie van variabele X te zien is in variabele Y, dat dat komt door een causaal verband van X naar Y (X veroorzaakt Y). Dit wordt gekwantificeerd door te kijken hoe goed Y gebruikt kan worden om historische waarden van de variabele X te voorspellen. Immers: alle informatie uit X zit in Y en kan dus ook via Y worden teruggehaald. Omdat Y zowel wordt veroorzaakt door X, maar mogelijk ook door andere processen, is niet alle informatie van Y terug te zien in X. Daardoor kan X niet goed worden gebruikt om historische data van Y te voorspellen.
Zoals bij alle statistische methoden zitten er wat haken en en ogen aan de interpretatie van de analyses. Er kunnen bijvoorbeeld ingewikkelde dingen gebeuren als 2 variabelen ontzettend op elkaar lijken, bijvoorbeeld omdat Y volledig wordt bepaald door de huidige waarde van X. In dat geval zijn de twee tijdreeksen precies hetzelfde en kan er dus geen onderscheid worden gemaakt in de richting van de interactie (wat is de oorzaak en wat is het gevolg).
Een ander ingewikkelde situatie trad op in onze analyse tussen stofdeeltjes en productiviteit. Er wordt aangenomen dat stofdeeltjes ontstaan op Patagonië en vervolgens via de zuidelijke oceaan op Antarctica terecht komen. Echter, niet alle stofdeeltjes komen daadwerkelijk op Antarctica terecht, een deel circuleert naar andere gebieden of daalt neer in de oceaan. De stofdeeltjes, die in de oceaan terechtkomen, zorgen voor een verhoogde biologische productiviteit in het oceaanoppervlak, wat wij meten met onze ‘productiviteit’ variabele. Voor onze ‘dust’ (stofdeeltjes) variabele gebruiken we een ijskern uit Antarctica. De dust in de ijskern wordt uiteraard beïnvloed door de hoeveelheid stofdeeltjes die er over de oceanen waaiden, welke weer sterk gecorreleerd is met de biologische productiviteit. Daarom zit veel informatie van biologische productiviteit in de ‘dust’ variabele wat een schijnbaar causaal verband van productiviteit naar dust laat zien. We verwachten echter dat dit verband geen causaal verband is, maar dat de CCM methode slechts de transportroute oppikt.
Ten slotte hebben we in ons werk veel keuzes moeten maken. Er zijn verschillende proxy’s beschikbaar, je kunt de data op verschillende manieren pre-processen, en de CCM methode heeft wat ‘vrije parameters’ die je zelf mag kiezen maar die mogelijk je resultaten beïnvloeden. Het is in zo’n geval verleidelijk om ze zo te kiezen dat je een mooi verhaal op kan schrijven, maar dat is natuurlijk wetenschappelijk niet correct. Ook kun je verschillende methoden gebruiken om deze parameters te kiezen, maar er is discussie over wat de beste methode is. Daarom hebben wij gekozen om een aantal verschillende dingen te proberen en te bestuderen of de resultaten robuust blijven voor de verschillende analyses. We hebben bijvoorbeeld onze analyse herhaald met CO2 in plaats van δ18O als ‘klimaat’ proxy. Daarnaast hebben we op 2 verschillende manieren ons significantieniveau bepaald (de waarde vanaf waar we zeggen dat iets een causaal verband is). Ten slotte hebben we verschillende parameterwaardes geprobeerd om te kijken hoe afhankelijk onze resultaten zijn van deze keuzes. Dit bleek reuze mee te vallen, wat ons sterkt in het idee dat de resultaten robuust zijn en de causale verbanden duidelijk in de data zitten.
Onze analyse draagt bij aan het beter begrijpen van causale verbanden in ons klimaatsysteem, wat van cruciaal belang is in deze tijden van klimaatverandering. Het bevestigt en versterkt de hypothese die in 2013 door Anne-Willem en collega’s is beschreven en breidt deze uit met een ‘feedbackloop’ die verder onderzocht zou kunnen worden. We hopen dat onze analyse, naast dat het een nieuwe zienswijze geeft op de zaagtand-vorm van de ijstijden, tevens de weg vrij maakt om ‘dynamisch-systeem-denken’ (waar de CCM methode onder valt) toe te passen op het klimaat. Dit soort methodes kunnen een aanvulling zijn op experimenten en mechanistische modellen en op die manier een nieuwe invalshoek bieden waarmee het gedrag van complexe systemen beter in kaart te brengen is.
Els Weinans werkt aan de WUR bij de leerstoelgroep Aquatische Ecologie en Waterkwaliteitsbeheer.
Klimaatverandering 
Ik raak een beetje in de war door de tweede grafiek (delta O-18) die als proxy voor de temperatuur wordt gebruikt. De vorm van de grafiek lijkt in combinatie met de orientatie van de tijdas (met “nu” aan de rechterkant) te suggereren dat de temperatuur juist snel daalt en langzaam stijgt, i.t.t. wat in de inleiding wordt gesteld (en ik ook gewend was).
LikeLike
Henk,
Tijdens koude perioden bevat het zeewater meer water met zuurstof-18 dan tijdens warme perioden, zie voor de uitleg bijv: https://nl.wikipedia.org/wiki/Zuurstofisotopenanalyse
Vaak draait men dan in grafieken de as van δ18O (‰) om met negatieve waarden bovenaan, zodat het beeld overeenkomt met het temperatuurverloop. In het artikel van Els Weinans zijn de δ18O-data van Lisiekci & Raymo 2005 gebruikt: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2004PA001071
Hun figuur 10 (zie hieronder) bevat de gegevens van de laatste ca. 750,000 jaar en hier staan de lagere waarden van δ18O juist bovenaan. Maar hierin is, voor de (on)duidelijkheid 😊, ook de tijd-as omgekeerd. Het huidige interglaciaal ligt aan de linkerzijde.
LikeLike
Er is een aanvullende verklaring mogelijk voor het bestaan van de zaagstand. Er zijn drie Milancovic cycli. Als je deze rangschikt naar de glaciale fase laten ze een afzwakking zien van de zomer op de hoge breedtegraad van het noordelijk halfrond. Wat ze dan echter ook laten zien is dat alleen de cyclus van de obliquiteit gelijktijdig voor het noordelijk en het zuidelijk halfrond werkt. Voor beide halfronden is er dan een verzwakking van de zomers. Voor de beide andere cycli is dit niet zo. Als de zomer op het noordelijk halfrond afzwakt wordt de zomer op het zuidelijk halfrond juist versterkt. De cycli grijpen in elkaar en kunnen elkaar versterken of juist verzwakken. Het gezamenlijk effect is niet gelijk voor beide halfronden. Ons beeld van de zaagtand is voor een groot deel bepaald door ijskernen uit het ijskap van Antarctica. Wat je daar klaarblijkelijk ziet is een obliquitiet die eerst verzwakt wordt door de excentriciteit gevolgd door een obliquiteit die juist versterkt wordt hierdoor, tenminste dit is een mogelijke verklaring die men zeker dient te onderzoeken. Niet zozeer als alternatief voor het samenspel van terugkoppelingen want de Milancovic cycli lijken zonder terugkoppelingen niet sterk genoeg te zijn. Maar als aanvulling en voor het verklaren voor het feit dat de opeenvolging van glacialen en interglacialen niet verklaard kan worden zonder de Milancovic cycli.
LikeLike
Beste Els,
Dank voor deze interessante bijdrage aan het oplossen van een fascinerende puzzel, met mogelijk belangrijke implicaties voor het toekomstig klimaat. Als leek kan ik niet alle analyse-stappen volgen en doorgronden, maar vraag ik me wel af hoe jullie onderzoek zich verhoudt tot m.n. Hansen et al 2007 en Ganopolski et al 2016.
Hansen et al 2007 zeggen over de trigger voor het einde van glacialen onder meer: https://pubs.giss.nasa.gov/docs/2007/2007_Hansen_ha02210k.pdf
“Rapid warming at terminations, we assert, must be due to the fact that ice sheet disintegration is a wet process that, spurred by multiple thermodynamical and dynamical feedback processes (Hansen 2005), can proceed rapidly. Chief among these feedbacks is the large change in absorbed solar energy that occurs with the ‘albedo flip’ when snow and ice become wet. This process determines the season at which insolation anomalies are most important.
The Milankovitch (1941) theory of the ice ages assumes that summer insolation anomalies at high latitudes in the Northern Hemisphere (NH) drive the ice ages: minimum summer insolation allows snow and ice accumulated in the cold season to survive, while maximum summer insolation tends to melt the ice sheets.
We suggest, however, that spring is the critical season for terminations, because the albedo feedback works via the large change in absorbed sunlight that begins once the ice/snow surface becomes wet, after which the surface albedo remains low until thick fresh snow accumulates. A spring maximum of insolation anomaly pushes the first melt earlier in the year, without comparable shortening of autumn melt, thus abetting ice sheet disintegration. And an increase of GHGs stretches the melt season both earlier and later, while also increasing midsummer melt. Thus, it is not surprising that Terminations I, II, III and IV all had strong maxima in GHG forcing, as well as, we presume, favourable insolation.”
In hoeverre en hoe zijn jullie bevindingen een aanvulling of een correctie op deze redenering?
Ganopolski et al 2016 zeggen over de trigger voor het einde van interglacialen onder meer: https://www.nature.com/articles/nature16494
“A key question we address here is whether subtle differences in orbital configurations and CO2 concentration between MIS11 and MIS19 and the Holocene are sufficient to explain the fundamentally different evolution of the climate system in the vicinity of its present state. This could have important implications for the future evolution of the Earth system…
[W]e propose a critical functional relationship between boreal summer insolation and global carbon dioxide (CO2) concentration, which explains the beginning of the past eight glacial cycles and might anticipate future periods of glacial inception. Using an ensemble of simulations generated by an Earth system model of intermediate complexity constrained by palaeoclimatic data, we suggest that glacial inception was narrowly missed before the beginning of the Industrial Revolution. The missed inception can be accounted for by the combined effect of relatively high late-Holocene CO2 concentrations and the low orbital eccentricity of the Earth.”
In hoeverre en hoe zijn jullie bevindingen een aanvulling of een correctie op deze redenering?
LikeLike
Een paar epistemologische opmerkingen n.a.v. het blogstuk van Els Weinans.
Strikt genomen is de term ‘causale verbanden’ (en de term ‘causal loops’, elders in het blogstuk) in de klimatologie een anachronisme. Het is na meer dan een eeuw onderzoek wel duidelijk dat het klimaat (hoe dan ook gedefinieerd) alleen te begrijpen is als een complex van wederzijds afhankelijke factoren. In een dergelijk entangled system zijn de concepten ‘oorzaak’ en ‘causal loops’ ronduit mystificerend.
In dat verband heb ik vraagtekens bij de statistische CCM methodiek. Met deze methode wordt vastgesteld hoe goed het gedrag van twee variabelen samen (bijvoorbeeld CO2 en temperatuur) past bij het gedrag van het dynamisch klimaatsysteem. Die methode is gebaseerd op het wiskundige concept van de attractor. Op mijn klompen voel ik dat dat een teleologisch concept is, vermomd als theorema (van o.a. de wiskundige Takens). Het lijkt me de wiskundige tegenhanger van ‘oorzaak’. Als ik het mis heb hoor ik het graag. Leest wiskundige Jan van Rongen nog mee? in zijn blogstuk https://klimaatveranda.nl/2015/04/25/kip-en-ei-bij-co2-en-de-temperatuur/ waar Els Weinans hierboven naar verwijst heeft hij het er niet over.
LikeLike
Goff,
Ook bij een ‘entangled system’ kunnen er oorzaken bestaan. Een dergelijke (primaire) oorzaak wordt in het klimaatonderzoek een ‘externe forcering’ genoemd en de tegenpool daarvan is ‘interne variabiliteit’.
Zo is bijvoorbeeld de menselijke uitstoot van broeikasgassen nu de overheersende oorzaak, “the dominant cause“, volgens het IPCC in AR5 WG1:
Indien er geen oorzaken zouden bestaan, maar het klimaatsysteem in plaats daarvan op eigen houtje van ‘state’ zou veranderen dan heet dit interne variabiliteit (zoals bij El Nino/La Nina). Er kunnen dus wel degelijk oorzaken bestaan, ook bij een ‘entangled system’.
In het geval van de afwisseling van glacialen en interglacialen is de Milankovic-forcering de primaire oorzaak, zoals hier al vaak is besproken. De respons van het klimaatsysteem op deze forcering is echter complex door verschillende, elkaar beïnvloedende terugkoppelingen (feedbacks).
–> CO2-concentratie en T zijn ‘entangled’ en evolueren dan samen in respons op de ‘oorzaak’: Milankovic-forcering.
LikeLike
Een kleine aanvulling: in de quantummechanica komt het ook voor dat deeltjes (of variabelen) met elkaar ‘entangled’ zijn. Als er één deeltje van toestand verandert, dan verandert ook de rest van het systeem. Alleen, dit gebeurt niet noodzakelijkerwijs spontaan maar dikwijls in respons op een ‘perturbation’. Hier staat een aardige beschrijving:
https://www.quantamagazine.org/entanglement-made-simple-20160428/
“On the other hand, we say our two c-ons are entangled when information about one improves our knowledge of the other.”
Het wil niet noodzakelijkerwijs zeggen dat er geen ‘oorzaak’ zou zijn, waardoor twee ‘entangled’ variabelen dan (samen) veranderd zijn.
LikeLike
Goff,
Ik ga nog een stapje verder dan Bob. Volgens natuurwetenschappelijke basislogica is er altijd een oorzaak voor een verandering. Ook in een complex, chaotisch systeem met allerlei terugkoppelingen en wisselwerkingen. Want zo’n systeem kan niet zomaar uit zichzelf kouder of warmer worden. Dat kan – volgens basale natuurwetten als die van energiebehoud en Stefan-Boltzmann – alleen als er iets in de energiehuishouding gebeurt. Er moet dus, ergens, wel degelijk zoiets als een initiële oorzaak zijn.
Voor zover ik het begrijp is dat besef nu net het uitgangspunt van dit onderzoek: er moeten ergens oorzaken van een verandering zijn, maar die zijn niet zo makkelijk te vinden. De statistische analyse is in staat om dergelijke oorzaak-gevolg relaties op te sporen. Dat er sprake is van oorzaak en gevolg wordt dan niet bij voorbaat aangenomen, maar het is juist het resultaat van de analyse.
LikeLike
Bob,
dat de (geo-historisch gezien) razendsnelle accumulatie van CO2 in de atmosfeer de ‘dominant cause’ is van de even razendsnel toegenomen globale T is evident. Er is helemaal niets tegen om in de *verklaring* van die opwarming beroep te doen op het concept causaliteit. Maar daarmee houdt de klimatologische zinvolheid van dat concept m.i. ook op. Voor zover ik het overzie en begrijp is de klimatologie over het punt heen (methodologisch tipping point) waar attributie en causaliteit als *verklaring* nog zinvol zijn. Je zegt “Ook bij een ‘entangled system’ kunnen er oorzaken bestaan.” Ik ben uitermate sceptisch over dat idee en prefereer ‘geconditioneerde aanleiding’ boven ‘oorzaak’. En ik vermoed dat iemand als de wis- en natuurkundige John Baez wat dit betreft iets in de melk heeft te brokkelen. Zijn analyses zijn voor zover ik het overzie geheel ontdaan van de ‘cause and effect’ framing.
Hans,
“Dat er sprake is van oorzaak en gevolg wordt dan niet bij voorbaat aangenomen, maar het is juist het resultaat van de analyse.”
Tja, dat betwijfel ik. En Els Weinans betwijfelt het ook. In haar blogstuk hierboven geeft ze expliciet te kennen dat er nogal wat haken en ogen zitten aan de ‘causale’ interpretatie van de analyse die ze met haar collega’s heeft gemaakt. Letterlijk zegt ze in het blogstuk “We verwachten echter dat dit verband geen causaal verband is, maar dat de CCM methode slechts de transportroute oppikt.”
LikeLike
Goff,
Je moet wat beter lezen. Het citaat dat je aanhaalt gaat specifiek over het verband tussen biologische productiviteit en stof. En niet over het onderzoek als geheel.
Ik hou het voorlopig bij de natuurkundige logica: de temperatuur van de aarde verandert niet zomaar. Dat geldt overigens zowel voor geforceerde veranderingen als voor interne variabiliteit. Ook El Niño’s en La Niña’s hebben bijvoorbeeld oorzaken, zoals Kelvingolven in de Stille Oceaan.
LikeLike
Hallo Goff,
Je spreekt jezelf gewoon tegen: “Er is helemaal niets tegen om in de *verklaring* van die opwarming beroep te doen op het concept causaliteit. Maar daarmee houdt de klimatologische zinvolheid van dat concept m.i. ook op.”
Je wil wél de causaliteit accepteren die het IPCC klip-en-klaar concludeert, en tegelijkertijd wil je de causaliteit ontkennen in *alle* overige klimatologie: “… is de klimatologie over het punt heen (methodologisch tipping point) waar attributie en causaliteit als *verklaring* nog zinvol zijn.”
Het IPCC en de klimatologie zijn duidelijk: de mens is de oorzaak van de huidige klimaatverandering. En deze oorzaak is de reden dat klimaatbeleid noodzakelijk is.
Het is evident dat jij nu in een hoekje gedrongen bent waar enerzijds je ideologische wens tot klimaatbeleid (100% gebaseerd op de causaliteit die o.a. het IPCC aangeeft), botst met anderzijds je bewering dat causaliteit in de klimatologie niet (meer) zinvol zou zijn.
Het tegendeel is waar: causaliteit en attributie staan centraal in de klimatologie. Zonder causaliteit is er ook geen dwingende reden voor klimaatbeleid.
LikeLike
Misschien zit hier het misverstand.
Je kunt klimaatveranderingen in het verleden niet eenvoudigweg verklaren uit een enkele oorzaak. De Milanković-cycli alleen zijn niet voldoende om de afwisseling van ijstijden en interglacialen te verklaren. Er is nog best iets voor te zeggen om Milanković niet als oorzaak van ijstijden te zien, maar als aanleiding (al heeft het in mijn ogen niet zoveel zin om over die semantiek te discussiëren). Een aanleiding die andere dingen in gang zet, die gezamenlijk opwarming of afkoeling veroorzaken.
Maar dan zijn er binnen dat complexe systeem nog steeds allerlei oorzaak-gevolg-relaties. Milanković-cycli zijn de oorzaak van groei of krimp van het ijs op het noordelijk halfrond, dat op zijn beurt weer oorzaak is van een daling of stijging van de temperatuur, dat op zijn beurt weer de oorzaak is van een daling of stijging van de CO2-concentratie, enzovoort. Het opsporen van dergelijke oorzaak-gevolg-relaties helpt om die complexe interacties te begrijpen. En dat is wat dit onderzoek doet.
En, ik benadruk dat nog maar een keer, de methode gaat niet bij voorbaat uit van dergelijke oorzaak-gevolg-relaties, maar probeert ze juist op te sporen. Als ze worden gevonden is dat dus een onderzoeksresultaat.
LikeLike
Hi Hans,
Ja, inderdaad. Indien het woordje ‘causaliteit’ de betekenis zou hebben van een onmiddellijke 1-op-1 relatie tussen één oorzaak en één gevolg, dan geldt dit vanzelfsprekend niet in de klimaatwetenschap (en elders in de natuurwetenschappen).
Echter, het begrip causaliteit is veel breder. Op dit blog en in enorm veel publicaties is er al vaak gesproken over niet-lineaire processen waartussen er feedbacks bestaan, zoals bijvoorbeeld:
extra zonne-instraling rond de poolcirkel in de zomer (Milankovic) –> lokale smelt van landijs –> veranderende oceancirculatie –> extra CO2 uit de oceaan –> mondiale opwarming –> nóg meer lokale smelt van landijs … en dan zijn de feedbacks een feit.
Dat dit niet-lineaire processen zijn blijkt ook uit een begrip zoals ‘tipping point’. Dit geeft aan dat een kleine variatie niet tot een respons van het systeem hoeft te leiden… maar wordt er een drempelwaarde overschreden, dan ‘kantelt’ het systeem vrij plotseling naar een heel andere, semi-stabiele toestand. Nog steeds is er, in zo’n gang van zaken, een oorzaak (of zijn er meerdere oorzaken) en dus is er causaliteit.
Niet alléén is dan bijvoorbeeld deze Milankovic-forcering ‘de oorzaak’, maar ook de eigenschappen van de processen zelf (smelt, oceaancirculatie, versterkt broeikaseffect) zijn dan mede-oorzaak.
Waar het onderzoek van Els Wijnans en collega’s over gaat, is nou juist een speurtocht naar die causale verbanden… in dit geval op mathematische basis, met de innovatieve CCM methodiek.
LikeLike
Hans
Je herhaalt wat je al zei zonder in te gaan op mijn argument dat iemand als John Baez entangled systems benadert los van het cause/effect -frame.
Bob,
Ik spreek mezelf regelmatig tegen, dat is wat ik als epistemoloog doe. Tegenspraak en scepsis, ook mbt mijn eigen uitspraken is mijn ding. Ik ben geen systeembouwer. En met ideologische wens (jouw interpreterende woorden) heeft het nix van doen. Los daarvan, je reageert niet op mijn opmerking dat causaliteit epistemologisch helemaal o.k. is wat betreft de CO2 forcering in het klimaatsysteem maar dat binnen dat eenmaal geforceerde systeem het concept causaliteit er niet meer doe doet. Els Weinans geeft dat in haar blogstuk hierboven ook te kennen waar ze zegt:
“Ten slotte hebben we in ons werk veel keuzes moeten maken. Er zijn verschillende proxy’s beschikbaar, je kunt de data op verschillende manieren pre-processen, en de CCM methode heeft wat ‘vrije parameters’ die je zelf mag kiezen maar die mogelijk je resultaten beïnvloeden.”
LikeLike
Goff,,
Ik ken niet alle teksten van John Baez uit mijn hoofd. Dus op je vage verwijzing naar hem kan ik niet heel concreet antwoorden. Maar ik ben er absoluut van overtuigd dat Baez nergens zal beweren dat het klimaat zomaar, zonder oorzaak, zou veranderen.
Overigens ging ik wel degelijk in op wat ik vermoed dat er aan de hand is: dat het vooral een kwestie van semantiek is.
LikeLike
Leuk om te lezen dat meer mensen hier over na denken en kritisch naar de blogpost en het artikel hebben gekeken. Ik denk dat veel al gezegd is, maar ik wilde even ingaan op het volgende punt van G.J. Smeets:
“En Els Weinans betwijfelt het ook. In haar blogstuk hierboven geeft ze expliciet te kennen dat er nogal wat haken en ogen zitten aan de ‘causale’ interpretatie van de analyse die ze met haar collega’s heeft gemaakt. Letterlijk zegt ze in het blogstuk “We verwachten echter dat dit verband geen causaal verband is, maar dat de CCM methode slechts de transportroute oppikt.””
Eerst even over CCM: Causaliteit uit tijdreeksen halen is natuurlijk een controversieel idee (zie bijv. https://www.nature.com/articles/s41467-019-10105-3). Veel methodes, ook CCM, kijken naar informatie overdracht. Als er informatie van A in B zit, dan zegt Sugihara dat het gaat om een causale link. Als je de term ‘causaliteit’ liever niet gebruikt dan kan je het dus ook ‘informatie overdracht’ noemen en dan praten we toch over hetzelfde. Wellicht is dat in de klimaat context minder controversieel? Ik ben overigens niet bekend met het werk van de wiskundige John Baez, dus daar kan ik niet op ingaan, maar ik ben wel nieuwsgierig nu naar hoe hij hier tegenaan kijkt en ik denk dat het laatste woord over ‘causality detection methods’ nog niet is gezegd.
CCM is een statistische methode. Net zoals alle statistische methoden moeten de resultaten geïnterpreteerd worden. Wij hebben dat geprobeerd zo netjes mogelijk te doen, maar zoals G.J. Smeets hier terecht aanhaalt is dat niet altijd simpel.
De inputs voor CCM zijn tijdreeksen. De methode negeert dus alles wat we al wel weten over het klimaat (vanuit natuurkunde/observaties/experimenten/modellen). Daarom denk ik dat het belangrijk is om de resultaten van zo’n puur “data-driven” methode naast andere kennis te leggen. Voor 4 van de 5 links die we vonden konden we dat vrij eenvoudig doen, omdat deze links ook al beschreven zijn in de literatuur. Voor die laatste link -van productiviteit naar dust- was geen direct mechanisme bekend, terwijl het omgekeerde effect (van dust naar productiviteit) wel beschreven is. Ik heb dit voorbeeld expliciet benoemt omdat ik dit zelf een leuk puzzeltje vond en ik denk dat we een logische verklaring hebben gevonden (maar ik hoor het graag als er alternatieve verklaringen zijn), namelijk: de dust die over de oceaan waait (laten we zeggen dust-A) heeft een directe invloed (causale link) op de biologische productiviteit aan het oceaanoppervlak door het toevoegen van nutriënten. Hoe meer dust over de oceaan waait, hoe meer dust er uit eindelijk op Antarctica terecht komt (laten we zeggen dust-B), dus er is ook een causale link van dust-A naar dust-B (of: er zit informatie van dust-A in dust-B). Deze tweede link heeft een vertraging, omdat het een tijd duurt voordat de dust op Antarctica terecht komt, terwijl het effect van dust-A op productiviteit op een kortere tijdschaal werkt. Als dit verhaal zou kloppen, dan verwacht je precies het resultaat te vinden wat wij hebben gevonden. Dat maakt het natuurlijk niet automatisch waar, maar dat maakt het wel een ‘educated guess’.
LikeLike
Els, je vat mijn epistemologische aandachtspunt wellicht onbedoeld goed samen:
“Als je de term ‘causaliteit’ liever niet gebruikt dan kan je het dus ook ‘informatie overdracht’ noemen en dan praten we toch over hetzelfde. Wellicht is dat in de klimaat context minder controversieel?”
Ik bestrijd dat ‘causaliteit’ en ‘informatie overdracht’ synoniemen zijn en dat je het in beide gevallen over ‘hetzelfde’ hebt (Hans Custers suggereerde dat ook). Het is geen semantisch ding. Nope. Causaliteit is een metafysisch concept/instrument, terwijl informatie overdracht een wetenschappelijk concept/instrument is. Metafysiek hoort niet thuis in de wetenschap, dus ook niet in het woordgebruik. Zie het onder ogen: alle statistische analyses zijn een kwestie van proefondervindelijk geconstateerde probabilities. Met ‘oorzaak’ heeft het niets te maken. Dat had David Hume 250 jaar geleden al goed gezien.
Wat mij betreft mag iedereen het over ‘oorzaken’ hebben. Ik neem de vrijheid om daar vraagtekens bij te zetten.
LikeLike
Goff,
Als er meer of minder stof in de atmosfeer komt heeft dat een oorzaak. Daar is niks metafysisch aan. Zoals het causale verband tussen menselijke CO2-uitstoot, de stijgende atmosferische concentratie en het veranderende klimaat ook niet metafysisch is, maar oerdegelijke wetenschap.
Natuurlijk is een statistische analyse alleen onvoldoende om een causaal verband aan te tonen. Maar dat betekent helemaal niet dat er geen causale verbanden bestaan. Of dat een causaal verband per definitie onwetenschappelijk zou zijn.
Natuurlijk moet je dingen niet simpeler maken dan ze zijn en moet je zorgvuldig zijn. Maar je moet het ook ingewikkelder maken dan noodzakelijk is. In de wetenschap niet en in de wetenschapscommunicatie nog minder. Heel veel van wat zich afspeelt in het klimaat is uitstekend te begrijpen aan de hand van het concept “causaal verband” en er is geen enkele reden om dat concept dan maar niet meer te gebruiken. Dat zou zinloze moeilijkdoenerij zijn.
LikeLike
Hans,
Helemaal eens met je reactie maar ik mis, volgens mij, ergens het woordje `NIET´ in één van je zinnen (regels) .😉
LikeLike
Je hebt gelijk, Lieuwe. Maar desondanks is het wel duidelijk wat ik bedoel, vermoed ik.
LikeLike
Hans,
“Natuurlijk is een statistische analyse alleen onvoldoende om een causaal verband aan te tonen.”
Inderdaad want ‘causaal verband’ is een kwestie van interpretatie, zoals Els Weinans over haar eigen onderzoek expliciet heeft aangegeven: “We verwachten echter dat dit verband geen causaal verband is, maar dat de CCM methode slechts de transportroute oppikt.”
Causale verbanden in dynamische systemen worden altijd *post hoc* gelegd. In een structureel veranderd systeem zoals het huidige klimaatsysteem beschikken we niet over post hoc. Dat is de reden dat epistemologisch gezien causaliteit in de analyse van de huidige klimaatverandering een anachronisme is. Concreet: is meer of minder stof in de atmosfeer interne variabiliteit? Is het een feedback op enige forcering? Zoek het maar uit en ‘causaliteit’ is in dit soort gevallen niet meer dan een hypothese en geen conclusie. Een ding staat logisch en fysisch vast: causality never works backwords en dat geldt ook en vooral (!) voor feedbacks.
Hoe je het ook draait of keert ‘causaliteit’ is een analytisch frame dat leidt/dwingt tot deterministische doorsnedes van het onderzoeksobject. Feit is dat de drastisch verhoogde globale T vanwege de CO2 forcering van het klimaat een moving target heeft gemaakt. Mijn punt is dat is dat oorzaak/gevolg in een structureel veranderend non-lineair systeem niet zijn te onderscheiden.
Ik ben het helemaal met je eens waar je zegt dat “je moet het ook niet ingewikkelder maken dan noodzakelijk is.” Het punt is dat het allemaal uitermate ingewikkeld is en dat ‘causaliteit’ een specifieke en met name deterministische doorsnede daarvan is. En voor alle duidelijkheid: niets mis daarmee zolang het het maar als deterministische doorsnede wordt begrepen. En ik besef terdege dat het voor wetenschappelijke onderzoekers een enorme puzzle is. Els Weinans is er overigens heel duidelijk over in haar blogstuk: “… ik denk dat het laatste woord over ‘causality detection methods’ nog niet is gezegd.”
LikeLike
Goff,
Je herhaalt nu een fout waar ik je al eerder op heb gewezen: dat citaat van Els dat je aanhaalt gaat helemaal niet over haar hele onderzoek, maar over één specifiek verband dat wordt gevonden. Blijkbaar interesseren mijn antwoorden je niet zoveel dat je de moeite neemt om ze een beetje behoorlijk te lezen.
Jij verkocht onzin door het concept causaliteit onwetenschappelijk (metafysisch) te verklaren. En nu verkoop je weer onzin met de bewering dat causale verbanden altijd post-hoc gelegd zouden worden. Dat is pertinent niet waar. Causale verbanden worden juist vaak voorspeld, op basis van inhoudelijke (bijvoorbeeld natuurwetenschappelijke) kennis. Ofwel: ze vormen de basis voor hypotheses, die vervolgens worden getoetst. Arrhenius voorspelde opwarming door menselijke broeikasgasemissies op basis van de causale verbanden die hij kon leggen. Maar het onderzoek van Els bewandelt (eenvoudig gezegd) de omgekeerde route: dat zoekt naar aanwijzingen van causale verbanden, om vervolgens te toetsen of die op basis van inhoudelijke kennis van het systeem plausibel zijn. Die benadering is in de wetenschap eerder de uitzondering dan de regel. En dat is een van de redenen waarom dit onderzoek zo interessant is.
Dat oorzaak en gevolg in een complex niet-lineair systeem niet altijd eenvoudig van elkaar te onderscheiden zijn ontken ik niet. Natuurlijk is dat zo. Maar dat betekent absoluut niet dat causale verbanden daar niet bestaan. Of dat er helemaal niets over te zeggen is. Dat beweren is niet meer dan een variant op een drogreden uit het pseudosceptische standaardrepertoire: omdat we niet alles begrijpen, begrijpen we niets.
LikeLike
Hans,
“En nu verkoop je weer onzin met de bewering dat causale verbanden altijd post-hoc gelegd zouden worden. Dat is pertinent niet waar. Causale verbanden worden juist vaak voorspeld […] vormen de basis voor hypotheses die vervolgens worden getoetst.“
Tja, toetsing van een hypothese over causaal verband is per definitie post hoc. En toetsing van hypotheses mbt complexe non-lineair systemen is altijd en onvermijdelijk een kwestie van interpretatie van statistische probabilities.
Interpretatie is waar het om gaat. Fysici als Carlo Rovelli en Lee Smolin doen het. Biologen en ecologen idem. Klimatologen zelfde laken een pak.
Je zegt dat “…oorzaak en gevolg in een complex niet-lineair systeem niet altijd eenvoudig van elkaar te onderscheiden zijn ontken ik niet. Natuurlijk is dat zo. Maar dat betekent absoluut niet dat causale verbanden daar niet bestaan.”
Je veronderstelt hier wat aangetoond moet worden. Ik herhaal wat ik al eerder stelde: de huidige globale T-toename is heel goed te *verklaren* met de forcering van het klimaatsysteem door razendsnelle CO2 accumulatie. Het is de enige – en ja: causale – verklaring. Maar binnen dat eenmaal geforceerde systeem is ‘causaliteit’ een hypothese en geen verklaring.
Ik heb voor de gelegenheid de m.i. voortreffelijke Stanford Encyclopedia of Philosophy – lemma ‘causal processes’- nog maar eens gecheckt. Dat lemma, in 2018 opgefrist, geeft een idee van de haken en ogen van causaliteit als verklaring van wat wetenschappers in kaart brengen. Het lemma leest als een litanie van mitsen en maren waarbij elke mits voorzien is van een maar en elk maar van een mits. Het is wetenschapstheoretisch een labyrint. Gelukkig trekken wetenschappers zich weinig aan van wat wetenschapstheoretici zoal vinden en timmeren stug aan de weg.
Ik heb de indruk dat de geofysisch gezien razendsnelle globale T-toename van afgelopen eeuw klimatologisch nooit is geoormerkt als een tipping point in het klimaatsysteem. Correct me if I’m wrong. En als ik het niet mis heb doen ‘causale verbanden’ na (tijdens?) een tipping point niet méér opgeld dan de status van hypothese.
LikeLike
Goff,
“Tja, toetsing van een hypothese over causaal verband is per definitie post hoc”
Ik had het dan ook niet over het toetsen van een hypothese, maar over het formuleren daarvan. In reactie op jouw onjuiste bewering dat causale verbanden altijd post hoc worden gelegd. Je omtrekkende bewegingen maken die bewering niet minder onjuist.
Het is illustratief voor hoe deze discussie verloopt. Ik krijg bepaald niet de indruk dat je probeert mijn argumenten te begrijpen. Op deze manier is verder discussiëren zinloos. Ik laat het hier dan ook maar bij.
LikeLike
Beste Goff, Hans, en Bob,
causaliteit is een begrip dat heel moeilijk filosofisch te vatten is. Als je er abstract/theoretisch/reductionistisch over denkt, is het eenvoudig weg te blazen. Dat zie ik jou doen, Goff.
In concrete contexten krijgt causaliteit doorgaans een minder problematische betekenis. Want je kiest dan een perspectief: sommige dingen horen tot het systeem, anderen horen er buiten. Je kiest ook een niveau van abstractie en van beschrijving, en daarbinnen is dan duidelijk wat oorzaak is en wat gevolg.
Het is dus een beetje flauw om een de volledige twijfelmacht van de filosofie los te laten in een goed gedefinieerde context en dan te zeggen: jullie praten over causaliteit en dat is een zinloos begrip.
In hetzelfde Groningen waar ik nog college dynamische systemen van Floris Takens heb gehad, bespeurde ik onder logica-studenten ook dat verlangen naar demystificatie. Alles wat niet in hun gereduceerde formele systeem paste, noemden ze metafysica. En dat moest verbannen worden.
Ik gaf logische semantiek (ook heel abstract), maar zij pikten dat niet. Veel te veel mystificatie.
Ik vind dat reductionisme wel nuttig om het verschil duidelijk te maken tussen wat je kunt weten op basis van first-principles en wat je kunt weten als belichaamde wezens in een concreet universum, maar ik vind het irritant als het gebruikt wordt om concrete wetenschap de maat te nemen.
Causaliteit is een vol, menselijk begrip, afhankelijk van context en manier van beschrijven. Om een voorbeeld te noemen: natuurkrachten worden soms gezien als oorzaken, zoals de zwaartekracht. Maar als ik een voorwerp loslaat, en het valt naar de grond, is de oorzaak van het vallen dan de zwaartekracht, of het feit dat ik het loslaat?
Bovendien: krachten zijn grootheden in vergelijkingen die de banen van deeltjes beschrijven. Maar in wezen veroorzaken ze niets, want ze worden zelf weer door die deeltjes “veroorzaakt”.
Nog een stapje verder: het feit dat de zwaartekracht evenredig is met de tweede macht van de onderlinge afstand tussen lichamen, en niet met de derde macht (of 1.5 macht), kun je ook zien als een oorzaak van dat de wereld is zoals hij is.
Aristoteles zou dit denk ik een formele (en niet een efficiënte) oorzaak noemen.
In de wereld als geheel zijn de vier oorzaken van Aristoteles (materieel, formeel, efficiënt, teleologisch) allemaal belangrijk. In de natuurwetenschappen overheerst de notie van efficiënte oorzaak. Maar het blijven alle mentale concepten. Maar het zijn geen mystificaties.
LikeLike
Dirk,
“Als je er abstract/theoretisch/reductionistisch over denkt, is het eenvoudig weg te blazen. Dat zie ik jou doen, Goff.”
Neer hoor, ik heb expliciet en bij herhaling gesteld dat de relatie >CO2 / >globale T heel goed in termen van causaliteit is te beschrijven en verklaren.
Wat ik daarnaast heb gesteld is dat, *gegeven* de geforceerd toegenomen globale T, het allerminst duidelijk is wat oorzaak en wat gevolg op de abstractieniveau’s van interne variabiliteit en feedbacks.
Dus nee, ik doe niet flauw met ‘volledige twijfelzucht van de filosofie’ (jouw woorden.). Causale verbanden worden bij analyse van interne variabiliteit en feedbacks hypothetisch *verondersteld* – en vervolgens getoetst. Bovendien heb ik gesteld dat de geo-historisch razendsnelle >globale T een tipping point is in de relatie interne variabiliteit en feedbacks. Geen reactie op gehad, ook niet van jou. Mijn hele punt is dat in deze context (en je wijst terecht op het belang van ‘context’) er alle reden is om causaliteit-argumentaties met argusogen te volgen.
Hans
“Ik had het dan ook niet over het toetsen van een hypothese, maar over het formuleren daarvan.”
In specifieke hypotheses worden specifieke causale verbanden als kompas voor onderzoek *verondersteld*. In hypothesen bestaan die verbanden in de fantasie/creativiteit van de onderzoeker. Het is toetsing van de hypothese (post hoc, dus) of het wel/geen fantasie is, of iets er tussenin met mitsen en maren. De mitsen en maren in de analyse van een systeem (zoals het klimaatsysteem) dat tijdens de analyse verandert is de reden dat ik over ‘causaliteit’ in sceptisch ben. We hebben te maken met een moving target. Er zijn hier afgelopen jaren diverse blogtukken gewijd aan het vraagstuk van de relatie tussen interne variabiliteit, feedbacks en >globale T. En onveranderlijk is de conclusie: de experts weten het (nog) niet: meer causaal onderzoek is nodig. Precies om die reden is het zinnig om vragen te stellen bij causaliteit.
LikeLike
Goff,
Ja, we hebben te maken met het moving target. En dat maakt het leggen van causale verbanden lastig. Niemand die dat ontkent. Als het simpel zou zijn zou het allemaal al lang bekend zijn. Onderzoek zoals dat van Els is nodig omdat het zo complex is. Dergelijk onderzoek helpt om dat complexe systeem steeds beter te begrijpen. Inclusief de causale verbanden die er zijn.
Je argumentatie is en blijft er een in de categorie: we begrijpen niet alles dus weten we niets. En dat is simpelweg nonsens. Er is heel veel wel bekend en er is geen enkele reden om aan te nemen dat er cruciale factoren helemaal over het hoofd worden gezien. Het is simpelweg niet waar dat de wetenschap nog zo in het duister tast als jij suggereert. Dat kantelpunten niet tot op een halve graad nauwkeurig te voorspellen zijn, of feedbacks niet tot op twee cijfers achter de komma, wil nog niet zeggen dat men er kwalitatief niks van snapt.
Het klimaat is ook zeker niet het meest complexe systeem dat de wetenschap onderzoek. Het menselijk lichaam is bijvoorbeeld oneindig veel complexer. En toch weet de medische wetenschap er ondertussen aardig wat over (al weten ze heel veel ook niet, maar zo gaat dat altijd: nieuwe kennis roept ook weer nieuwe vragen op). De complexiteit van het systeem is ook niet de belangrijkste reden waarom klimaatwetenschap ingewikkeld is. Wat het echt lastig maakt is dat die wetenschap het moet doen met de informatie die de ene aarde die we hebben prijsgeeft. En er zijn geen getuigenverslagen en metingen van klimaatveranderingen uit het verre verleden. Kennis daarover moet daarom gepuurd worden uit de informatie die met pijn en moeite te winnen is uit sedimenten, ijskernen, fossielen of isotopenverhoudingen. Als de huidige klimaatwetenschap met zijn neus bovenop de veranderingen uit het verleden had gestaan, zouden die tot in alle finesses worden begrepen.
Het klimaat is best ingewikkeld, maar het is geen zwarte magie waar werkelijk niks van te snappen is. En klimaatwetenschappers begrijpen heel goed tot waar hun kennis reikt en waar er nog onzekerheden zitten.
LikeLike
Hans,
Helemaal met je eens.
Behalve dan met je opm. dat mijn argumentatie van de categorie zou zijn ‘we begrijpen niet alles dus weten we niets.’ Dat is een flauwe en niet ter zake doende kwalificatie waar ik verder niet op inga. Het onderwerp is causaliteit, ook in het blogstuk van Els Weinans. Ik heb daar vraagtekens bij gesteld en ik heb niet gesteld dat we niets weten omdat we niet alles weten. Kennelijk is dat een ding van jou maar niet van mij 😁
LikeLike
Goff,
Je vorige reactie eindigde zo:
“En onveranderlijk is de conclusie: de experts weten het (nog) niet: meer causaal onderzoek is nodig. Precies om die reden is het zinnig om vragen te stellen bij causaliteit.”
Als dit al geen redenering is van het type “we begrijpen niet alles dus weten we niets”, dan komt het op zijn minst gevaarlijk dicht in de buurt.
Maar laat ik het nog eens anders zeggen. Er kunnen, in een inhoudelijke discussie, heel goede redenen zijn om kanttekeningen te plaatsen bij een specifiek causaal verband als dat ergens zonder voldoende wetenschappelijke onderbouwing wordt gelegd. Maar dat is heel wat anders dan beweren dat causale verbanden onmogelijk te leggen zijn, behalve dan m.b.t. de menselijke invloed. Dat is veel en veel te kort door de bocht.
LikeLike
Goff,
Teruglezend was deze uitspraak van jou een van de triggers voor mijn reactie: “Mijn punt is dat is dat oorzaak/gevolg in een structureel veranderend non-lineair systeem niet zijn te onderscheiden.”
En eerder dit: “Metafysiek hoort niet thuis in de wetenschap, dus ook niet in het woordgebruik.”
Dat leest als een algemeen geldende uitspraak en als een dogma. Inderdaad doe je ook andere uitspraken die hierop relativeringen aanbrengen.
Alle dingen die we willen weten zijn niet direct in een formeel/wetenschappelijk kader te brengen. Dat geldt zelfs voor de wiskunde. In de wetenschap hebben we intuïties en formele proxies voor die intuïties. De vraag of een proxy voldoende dichtbij de intuïtie komt hoort m.i. ook bij de wetenschap. Maar in mijn optiek is wetenschap dan ook geen strak formeel systeem, al bedient het zich wel van zulke systemen.
Het gaat mij overigens niet om te hakketakken over wie van ons precies wat wanneer gezegd heeft, maar om een beeld te krijgen van de klimaatwetenschap en het soort resultaten dat er behaald worden.
Het benaderen van de intuïtie van causaliteit door middel van informatieoverdracht vond ik spannend om te lezen. Of dat een goede proxy is hangt natuurlijk sterk ervan af wat je onder informatie verstaat, en hoe die informatie zich dan natuurkundig blijkt te gedragen. (Een bioloog die over DNA praat hanteert een ander informatiebegrip dan een fysicus die over zwarte gaten praat).
LikeLike
Dirk,
“Dat leest als een algemeen geldende uitspraak en als een dogma. Inderdaad doe je ook andere uitspraken die hierop relativeringen aanbrengen.”
Nee, ik relativeer geen dogma. Ik heb aangegeven (ik herhaal het nog maar eens) dat ’causaliteit’ in de relatie >CO2 / >globale T klimatologisch robuuste evidentie is en geen dogma. En ik heb gesteld dat GEGEVEN die causale evidentie de twee klimatologische beschrijvingsniveau’s ‘interne variabiliteit’ resp. ‘feedbacks’ een (methodologisch) labyrinth vormen in termen van oorzaak/gevolg. Precies daar heb ik mijn vraagtekens geplaatst. Nergens anders.
Overigens: ik het helemaal met je eens dat Els Weinans in haar blogstuk hierboven een fascinerende informatie-theoretische exercitie heeft gepresenteerd.
Hans,
“Maar dat is heel wat anders dan beweren dat causale verbanden onmogelijk te leggen zijn, behalve dan m.b.t. de menselijke invloed. Dat is veel en veel te kort door de bocht.”
Die korte bocht heb ik dan ook niet genomen (zie mijn reactie hierboven op Dirk). Laat maar zien of het een klimatologisch team ooit gelukt is om interne variabiliteit en geforceerde feedbacks in termen van oorzaak/gevolg (causaal dus) zonder allerlei mitsen&maren van elkaar te onderscheiden. Dat gaat je niet lukken vanwege de mitsen&maren en onzekerheden. Het is de reden dat ik vraagtekens heb gesteld bij het frame ‘causaliteit’. Meer is het niet en minder ook niet.
LikeLike
“Laat maar zien of het een klimatologisch team ooit gelukt is om interne variabiliteit en geforceerde feedbacks in termen van oorzaak/gevolg (causaal dus) zonder allerlei mitsen&maren van elkaar te onderscheiden.”
Wat bedoel je hier met “zonder allerlei mitsen&maren”? Dat er altijd nog een onzekerheidsinterval is bij het kwantificeren van zo’n onderscheid? Natuurlijk is dat er. Zoals altijd en overal in de kwantitatieve wetenschap. En dat is in de verste verte geen reden om causaliteit als concept ter discussie te stellen bij dit soort onderwerpen.
LikeLike
Nog een aanvulling: de terminologie zoals forcering en feedback impliceert al een causaal verband. Zonder kennis van causale verbanden verdwijnt alle begrip van het klimaat. Als je vraagtekens stelt bij het frame ‘causaliteit’, zou je ook die ook bij de begrippen ‘forcering’, ‘feedback’ of ‘interne variabiliteit’ moeten stellen.’
When in a hole, stop digging. Dat lijkt me hier een goed advies.
LikeLike
Hans,
“Als je vraagtekens stelt bij het frame ‘causaliteit’, zou je ook die ook bij de begrippen ‘forcering’, ‘feedback’ of ‘interne variabiliteit’ moeten stellen.’”
Effe goed nalezen: ik heb vraagtekens gezet bij oorzaak/gevolg argumentatie in de RELATIE tussen interne variabiliteit en feedbacks. Zowel jij als Dirk lezen daar kennelijk overheen.
In die relatie zitten de causale mitsen en maren niet àchter de kwantitatieve komma maar vòòr de komma. En laat forcering er maar buiten, daarover ben ik heel duidelijk geweest: >CO2 veroorzaakt >globale T. Dus nogmaals: Laat maar zien of het een klimatologisch team ooit gelukt is om interne variabiliteit en geforceerde feedbacks in termen van oorzaak/gevolg (causaal dus) zonder allerlei mitsen&maren van elkaar te onderscheiden. Dat lukt je niet zoals het nog nooit een klimatologisch team gelukt is. En het is de reden dat ik vraagtekens zet bij causaliteit als zinvol concept in de relatie interne variabiliteit/ geforceerde feedbacks. Die relatie is hèt methodologische probleem van de de analisten van de huidige klimaatverandering. In die context is elk verondersteld causaal verband een hypothese, geen aangetoond gegeven. En voor zover ik het overzie is nog geen enkele hypothese over de relatie ‘interne variabiliteit/ geforeerde feedbacks’ positief getoetst. Je zegt: When in a hole, stop digging, dat vind ik een mooi beeld maar ik weerhoud niemand verder te spitten. Ik beperk me tot vragen over causaal spitten.
LikeLike
“ik heb vraagtekens gezet bij oorzaak/gevolg argumentatie in de RELATIE tussen interne variabiliteit en feedbacks.”
Dat is holle praat en verder niks. Het is simpelweg totaal onduidelijk waar je het over hebt. De realiteit is dit: als je vraagtekens zet bij de relatie tussen interne variabiliteit en feedbacks moet je, als je concequent bent, diezelfde vraagtekens zetten bij de relatie tussen forceringen en feedbacks. En bij de relatie tussen de menselijke invloed het feedbacks. Het zijn namelijk allemaal dezelfde feedbacks in hetzelfde systeem.
“geforceerde feedbacks”
En dit is een nonsens-term die geen betekenis heeft in de klimatologie. Er bestaan forceringen en feedbacks. Een feedback is per definitie geforceerd.
Laat ik het nog een keer duidelijk proberen te maken: zonder het concept causaliteit valt de hele natuurwetenschappelijke basis onder de klimaatwetenschap weg. En dan blijft er simpelweg niks van de wetenschap over. En dat een uitzondering maakt voor het causale verband tussen CO2 en temperatuur en de rest van de wetenschap is ook nonsens. Je kunt geen hard onderscheid maken tussen zoiets als “CO2-klimaatwetenschap” en de rest van het vakgebied. Dat is framing uit het pseudosceptische standaardrepertoire die losstaat van de realiteit van de klimaatwetenschap.
Concluderend: in specifieke gevallen kan het zinvol zijn om vraagtekens te plaatsen bij een causaal verband, als dat wordt gelegd zonder voldoende onderbouwing. En dan kun je daar op basis van inhoudelijke argumenten over discussiëren. Maar de generaliserende manier waarop jij het als concept ter discussie stelt is nonsens. Of misschien is het begrip dat Dirk eerder gebruikte beter: mystificatie.
LikeLike
Hans,
“…zonder het concept causaliteit valt de hele natuurwetenschappelijke basis onder de klimaatwetenschap weg. En dan blijft er simpelweg niks van de wetenschap over. Dat is framing uit het pseudosceptische standaardrepertoire die losstaat van de realiteit van de klimaatwetenschap.”
Nou doe je het weer: suggereren dat ik zou beweren ‘we weten niet alles dus we weten niks’. Dat is een meta-fallacy (‘clearing the decks’ https://3quarksdaily.com/3quarksdaily/2021/05/clearing-the-decks.html#more-197702 geheten) waar ik niet intrap. Dus nee, wat ik beweer is dat causaliteit voor klimatologen een forse pain in the neck is. Alle klimatologisch onderzoek hangt aan elkaar van statistische probabilities, behalve dan de relatie >CO2/>globale T.
Het is noch voor jou noch voor mij een geheim dat methodes om causale verbanden in het geohistorisch perspectief gezien razendsnel veranderend klimaat te hypothetiseren (laat staan te toetsen) de epistemologische molenstenen zijn van elke klimatoloog. Geen wonder dat ‘causal discovery methods’ hot issue is in de klimatologische werkgemeenschap. Er worden zelfs prijsvragen uitgeschreven voor de ‘beste’ discovery method. Hier http://proceedings.mlr.press/v123/runge20a/runge20a.pdf heb je er een. In de conclusie van de initatiefnemers (jakob.runge@dlr.de plus xavier.tibau@dlr.de plus matthias.bruhns@dlr.de plus
jordi.munoz@uv.es plus gustau.camps@uv.es) stellen ze:
“Establishing causal relations from observational data is one of the most important challenges in data science Runge et al. (2019a). The problem is of paramount relevance especially in climate research and for better understanding climate change since here real experiments are impossible. However, there is large uncertainty as to which causal discovery methods are suitable for the particular challenges underlying Earth system data since methods have not yet been systematically compared.”
Dat is kennelijk de stand van zaken: er is grote twijfel/onzekerheid over causal discovery methods. Laat staan reëel bestaande causale verbanden. Els Weinans in haar blogstuk liet er iets van doorschemeren. Ik heb dat uitvergroot en de vrijheid genomen om vraagtekens te zetten bij ‘causaliteit.’ Wat mij betreft neem je de suggestie/analogie dat ik pseudosceptisch te werk ga terug maar als je dat niet schikt kan ik met die omissie ook leven. 😎
LikeLike
Goff,
Jij leest over jezelf heen.
Het begon met
“Strikt genomen is de term ‘causale verbanden’ (en de term ‘causal loops’, elders in het blogstuk) in de klimatologie een anachronisme. Het is na meer dan een eeuw onderzoek wel duidelijk dat het klimaat (hoe dan ook gedefinieerd) alleen te begrijpen is als een complex van wederzijds afhankelijke factoren. In een dergelijk entangled system zijn de concepten ‘oorzaak’ en ‘causal loops’ ronduit mystificerend.”
Hier zit behoorlijk wat absoluutheid in: “strikt genomen”, “hoe dan ook gedefinieerd”, “… alleen te begrijpen is …”.
Je brengt een wiskundig aandoende bewering in stelling.
Verder geef je negatieve kwalificaties aan de tegengestelde opvatting: “anachronisme” en “mystificerend”.
Later zeg je allemaal dingen waaruit blijkt dat de soep minder heet gegeten hoeft te worden dan opgediend. Prima. Niets mis mee. Maar ik zou het verhelderend vinden als je terugkomt op de absoluutheid waarmee je je openingsbeweringen gedaan hebt.
Mijn begrip van de situatie is nu:
Het klimaatsysteem is een complex van factoren die feedbacksgewijs op elkaar ingrijpen, en in die factoren is het lastig een causale rangorde aan te brengen. Lastig, maar niet in alle gevallen bij voorbaat onmogelijk.
Dan zijn er ook nog factoren van buiten, zoals de zon, en deze zijn veel makkelijker causaal te interpreteren, omdat het zo goed als zeker is dat de aardse klimaatfactoren geen invloed hebben op straling van de zon.
Ze kunnen nog wel invloed hebben op de onderlinge positie van aarde maan en zon, maar dat is op geologische tijdschaal. Daarmee zitten die externe factoren niet in een feedbackloop met de interne factoren.
LikeLike
“Alle klimatologisch onderzoek hangt aan elkaar van statistische probabilities, behalve dan de relatie >CO2/>globale T. ”
Goff, dit is de volgende volkomen onzinnige bewering van jou in deze draad. De tel ben ik ondertussen kwijt.
Het simpele feit dat er over feedbacks wordt gesproken bewijst al aan dat je bewering nonsens is. Een feedback is een gevolg. Per definitie. Zodra je over feedback praat heb je het dus over causaliteit.
En klimaatwetenschap hangt niet meer of minder aan elkaar van statistische waarschijnlijkheden dan welke kwantitatieve wetenschap dan ook. Bovendien hangt de relatie CO2 – T niet meer of minder aan elkaar van statistische waarschijnlijkheden dan bijvoorbeeld de relatie vulkanisme – T, of de relatie T – luchtvochtigheid, enzovoort.
Elk flintertje klimaatwetenschap is opgebouwd door natuurwetenschappelijke kennis (inclusief causale verbanden), statistiek, en waarnemingen en reconstructies met elkaar te combineren.
Je blijft de ene na de andere veel te kort door de bocht gaande stelling poneren en het enige dat je ermee aantoont is dat je niet weet waar je het over hebt. Probeer eens wat minder bezig te zijn met je gelijk halen en wat meer aandacht op te brengen voor wat anderen je hier duidelijk proberen te maken. Want met dit gedoe schiet niemand iets op.
Dirk,
Om klimaatverandering te begrijpen zou je de geforceerde veranderingen (door zonne-activiteit, Milanković-cycli, vulkanische aerosolen, CO2) als signaal kunnen zien en de interne variabiliteit als ruis. Het verschil is dat geforceerde veranderingen ontstaan doordat de energiebalans (ofwel: de stralingsbalans) uit evenwicht raakt, waardoor het klimaat als geheel energie wint of verliest. Bij interne variabiliteit is dat niet het geval, dan wordt er energie verplaatst binnen het klimaatsysteem.
De belangrijkste feedbacks zijn gevolgen van een temperatuurverandering. Wat de oorzaak van die verandering is maakt daarbij niet zoveel uit.
Dat is de grote lijn, al kant het wat ingewikkelder worden als je heel diep in de details duikt.
En het klimaat is best complex, maar de echte grote moeilijkheid bij het in elkaar puzzelen van alle details over veranderingen in het verleden zit ergens anders. Het grote probleem is dat we er toen niet bij waren. En dat die puzzel dus gelegd moet worden met wat er is aan schaarse, indirecte aanwijzingen. Aanwijzingen die overigens alleen geïnterpreteerd kunnen worden door het leggen van causale verbanden, tussen temperatuur en isotopenverhoudingen, bijvoorbeeld. Wat nog maar eens aantoont dat causaliteit overal in de klimaatwetenschap van belang is: voor inzicht in grote lijnen van de stralingsbalans tot aan het interpreteren van de informatie uit een fossiel kalkskeletje. En alles daar tussenin.
LikeLike
@Dirk,
Je schreef:
“Dan zijn er ook nog factoren van buiten, zoals de zon, en deze zijn veel makkelijker causaal te interpreteren, omdat het zo goed als zeker is dat de aardse klimaatfactoren geen invloed hebben op straling van de zon.
Ze kunnen nog wel invloed hebben op de onderlinge positie van aarde maan en zon, maar dat is op geologische tijdschaal. Daarmee zitten die externe factoren niet in een feedbackloop met de interne factoren.”
Ik heb weinig toe te voegen aan deze discussie: de start ergerde mij meteen vanaf het begin. Ergens hierboven heb ik mijn ergernis al laten blijken waarbij ik het woord kommaneuker niet wilde gebruiken… De epistemologie van Smeets laat je verleiden (argumenteren) dat het veranderende klimaat op de aarde de baan van de planeet kan veranderen? Goddomme; hoe ondoorgrondelijk kan je het maken?
LikeLike
Dirk
“…ik zou het verhelderend vinden als je terugkomt op de absoluutheid waarmee je je openingsbeweringen gedaan hebt.”
Die absoluutheid heb ik gekwalificeerd met de verwijzing (inclusief een link, heb je die ingezien?) naar de wetenschapstheoretische doolhof van ‘causal discovery methods’ . Van jou geen reactie daarop gekregen.
Hans,
“Een feedback is een gevolg. Per definitie. Zodra je over feedback praat heb je het dus over causaliteit.”
Over welke van de vele causaliteiten heb je het. Determinisme? Distributed causality? Causal dynamical triangulation? Er is niet uit te komen hoe graag we het allemaal ook zouden willen. Zie hierboven http://proceedings.mlr.press/v123/runge20a/runge20a.pdf waar ook jij niet hebt gereageerd.
Lieuwe,
“De epistemologie van Smeets laat je verleiden (argumenteren) dat het veranderende klimaat op de aarde de baan van de planeet kan veranderen?”
Had je verder nog wat over de argumenten die aandraag?
Ik weet niet of Els Weinans meeleest, tenslotte is haar blogstuk de aanleiding van dit alles. Ik zou het het wel aardig vinden als zij nog een toelichting zou geven op haar idee over het verschil tussen ‘educated guess’ en oorzakelijkheid.
LikeLike
“Over welke van de vele causaliteiten heb je het. Over welke van de vele causaliteiten heb je het. Determinisme? Distributed causality? Causal dynamical triangulation?”
Denk je nou echt dat ik ga reageren op dit soort zinloze gewichtigdoenerij? Die ook nog eens een heel doorzichtige poging is om de doelpalen te verplaatsen? ik dacht het niet.
En dat artikel laat zien dat het best ingewikkeld is. Ik heb nergens het tegendeel beweerd. En het levert geen enkele bevestiging van jouw ongenuanceerde kretologie. Bovendien gaat het artikel helemaal niet over de klimaatwetenschap in zijn totaliteit maar over een heel specifieke onderzoeksmethode.
Goff, jij heb in je eerste reactie in deze draad een stelling geponeerd. En nadat Bob en ik je er heel vriendelijk op hebben proberen te wijzen dat de werkelijkheid wat genuanceerder is heb je niks anders gedaan dan je hakken in het zand zetten. Zonder ook maar een spatje interesse te tonen in wat wij duidelijk proberen te maken. Dan houdt het op. Ik ga hier geen tijd en energie meer aan verspillen.
LikeLike
Lieuwe,
De getijden op aarde zorgen ervoor dat de afstand aarde-maan verandert. Als de landmassa’s de getijden tegenhouden (zoals de Amerika’s) dan is dat effect wat groter (als ik me goed herinner).
Als de afstand aarde maan verandert, zou dat invloed kunnen hebben op allerlei wobbelingen in de aardbaan en de stand van de aardas.
De meeste van deze effecten zullen zo klein zijn dat je tijdens de levensduur van de aarde er weinig van zult merken.
Het was meer een advocaat-van-de-duivel argument dan dat ik het zelf serieus neem.
Waarneming: het vechten zit ons kennelijk in het bloed. Als de klimaatsceptici zich niet roeren, vechten we tegen elkaar.
😎
LikeLike
Hallo Dirk Roorda,
Je schrijft hierboven, en dat is grotendeels terecht:
“Mijn begrip van de situatie is nu:
Het klimaatsysteem is een complex van factoren die feedbacksgewijs op elkaar ingrijpen, en in die factoren is het lastig een causale rangorde aan te brengen. Lastig, maar niet in alle gevallen bij voorbaat onmogelijk.
Dan zijn er ook nog factoren van buiten, zoals de zon, en deze zijn veel makkelijker causaal te interpreteren, omdat het zo goed als zeker is dat de aardse klimaatfactoren geen invloed hebben op straling van de zon.
Ze kunnen nog wel invloed hebben op de onderlinge positie van aarde maan en zon, maar dat is op geologische tijdschaal. Daarmee zitten die externe factoren niet in een feedbackloop met de interne factoren.”
Het gaat niet om een ‘rangorde’. Het bestaan van feedbacks en ‘entangled parameters’, zoals de CO2-concentratie en de temperatuur, wil niet zeggen dat er geen causaliteit meer zou bestaan. De mate waarin deze parameters kunnen veranderen wordt bepaald door ‘constraints’:
– de Wet van Behoud van Energie (soms ook ‘Behoud van Massa’);
– en de stralingswetten.
Ook bij de afwisseling van glacialen en interglacialen tijdens het Kwartair is er duidelijk sprake van causaliteit: de Milankovic-parameters. De hierboven besproken publicaties van Els Wijnans, Omta en Egbert van Nes kenmerken zich juist door een zoektocht naar de precieze werkwijze van deze causale verbanden. Hans Custers en ik hebben hierboven al aangegeven hoezeer causale verbanden centraal staan in deze publicaties.
Een ‘externe trigger’ zoals de hoeveelheid daglicht boven de poolcirkel in de zomer (dát is waar Milankovic-parameters invloed op hebben), staat inderdaad buiten de ‘feedback-loops’ maar kan deze terugkoppelingen klaarblijkelijk in beweging zetten. De verdere evolutie van het systeem wordt dan evenzeer bepaald door:
– de processen binnen het klimaatsysteem met hun onderlinge terugkoppelingen;
als door de externe ‘trigger’. Dit doet niets af aan causaliteit.
LikeLike