Van maand tot maand, en zelfs van jaar tot jaar, vertoont de globaal gemiddelde temperatuur veel variatie. Dat zorgt ervoor dat over tijdsschalen korter dan ruwweg 10-15 jaar de onderliggende trend niet goed zichtbaar is.
Voor klimaatverandering (lange termijn verandering in de gemiddelde weerssituatie) is het van belang om onderscheid te maken tussen de korte termijn variatie en de lange termijn trend.
(doubleclick to see animation; via SkS)
Ook in aanwezigheid van een lange termijn trend zijn er perioden van stagnerende temperatuur. Dat wordt ook door klimaatmodellen voorspeld, alleen kan de precieze timing ervan niet worden voorspeld (omdat de ENSO cyclus en vulkanen niet voorspelbaar zijn op tijdsschalen van meerdere jaren).
Een groot deel van de variatie op een tijdsschaal van enkele jaren valt terug te voeren op de effecten van natuurlijke processen zoals de El Nino/La Nina cyclus, grote vulkaanuitbarstingen, en de zonnecyclus. Deze invloeden kunnen op basis van fysische principes gekwantificeerd worden (zoals in grootschalige klimaatmodellen wordt gedaan). Het is ook mogelijk om op basis van een regressie analyse van de mondiale temperatuur de meest waarschijnlijke invloed ervan te bepalen. Als dan voor de invloed van deze processen gecorrigeerd wordt, komt de opwarmende trend duidelijker uit de ruis te voorschijn.
Dit is in een notedop wat Foster en Rahmstorf hebben gedaan in hun recente artikel. Daarin laten ze de data als het ware voor zichzelf spreken, zonder enige aanname over werkingsmechanisme of de mate van invloed van de verschillende factoren. Het komt erop neer dat ze hebben gekeken met welke combinatie van bovengenoemde natuurlijke factoren en een lineaire trend (als proxy voor het menselijke global warming signaal) de gemeten opwarming het beste gesimuleerd kan worden. Daarbij is ook rekening gehouden met een eventuele vertraagde respons (door dat ook in de regressie op te nemen).
De maandelijkse waarden van de ‘gecorrigeerde’ globaal gemiddelde temperatuur vertonen nog steeds flinke pieken en dalen, maar alleen over korte tijdsschalen vanminder dan een jaar. Deze variaties zijn onderdeel van het chaotische element in ‘het weer’. Door de jaarlijkse waarden van de gemeten en de voor natuurlijke factoren gecorrigeerde opwarming met elkaar te vergelijken wordt duidelijk dat over meerdere jaren bekeken de opwarming gestaag aan het doorgaan is:
(In de bovenste van deze twee figuren zijn de verschillende datasets verticaal verschoven voor de duidelijkheid)
Een zelfde soort analyse is enkele jaren geleden ook door Lean en Rind gedaan. Zij gebruikten een langere tijdsperiode (1889 – 2006), waardoor de menselijke invloed ook niet meer met een lineaire trend gesimuleerd kon worden. In plaats daarvan gebruikten zij een combinatie van broeikaswarming en aerosolkoeling. Qua fysische onderbouwing sterker, maar het vereist wel extra aannames over de relatieve sterkte van de broeikas en aerosolforcering (en de laatste is heel onzeker). Beide keuzes zijn verdedigbaar, en beiden hebben hun specifieke voor- en nadelen.
Een korte versie van deze analyse heb ik op 12 december op het klimaatsymposium gepresenteeerd. Zie mijn slides hier. Commentaar van Tamino op zijn eigen artikel. Een flinke discussie over dit artikel werd ook al gevoerd op een vorige blogspost.
Update (15 oktober): In een latere blog ga ik verder in op het verschil tussen korte termijn variaties en een lange termijn trend: De onderliggende opwarmende trend gaat gewoon door, terwijl door natuurlijke variaties en andere factoren die trend tijdelijk gemaskeerd kan worden.
Klimaatverandering 
