Vel, mye av denne argumentasjonen er litt på kanten, men det er jo også en total misforståelse å tro at assosiasjoner og tidligere påstander ikke gir et karakter inntrykk.
Når det gjelder databehandlingen så antar jeg den er lik for begge datasettene, og da forsvinner også problemstillingen. Hvis noen tror at poenget er å finne forskjeller i data fra enkeltstående stasjoner, så har man misforstått noe aldeles forferdelig i forhold til bruk av statistiske data. Men det er jo klart at skeptikersiden har en tendens til å rope ulv i forhold til metodikk.
Rent sånn apropos så er det uansett en totalt idiotisk tanke å tro at man kan avblåse klimaforandringer ved å tro at det finnes vesentlige feil i datamaterialet på dette tidspunktet. data fra målestasjoner er bare en liten brikke i dette, og mennesker som påstår at "alle andre" tar feil må nesten per definisjon defineres som konspirasjonsteoretikere.
På den annen side - hvis Watt kommer med noe oppsiktsvekkende i sin kommende publikasjon så er det selvsagt verd å legge merke til.
Dog legger jeg mest merke til at arbeidet med å forbedre målestasjoner og metoder er seriøst, og kritikk basert på at dette systemet er helt på jordet faller derfor på steingrunn.
Nei, helge. Uansett hvordan man behandler datasettene hjelper ikke dette dersom begge datasettene er HOMOGENISERT. Og siden begge datasettene ble plukket fra ett HOMOGENISERT datasett betyr dette at hver målestasjon blir justert etter temperaturen av et visst antall nærliggende stasjoner. Altså blir både 'gode' og 'dårlige' stasjoner smeltet sammen.
La meg gi deg ett eksempel; La oss si at du har 3 stasjoner, stasjon a viser 10 grader, b viser 20, og c viser 15.
La oss så si at du skal finne hvilken stasjon du er ved, ved å bruke et homogenisert datasett av disse stasjonene. Du får inn 3 verdier: 15, 15 og 15 grader. Hvilken måling blir da målt av hvilken stasjon?
Dette er hva homogenisering er. For å sikre at du ikke får ekstrem-variasjoner i datasettet, som kan være skadelig for resultatet fra modell-kjøringer, legger du alle verdier per stasjon nærmere gjennomsnittet av alle stasjoner i nærområdet. Dette er en god ide å gjøre når du skal kjøre en klimamodell med dataen, men det er en idiotisk ting å gjøre når du skal sammenligne datatrendene per stasjon for å få en innsikt i hva slags data som kommer fra stasjoner med forskjellige kvalitet-kategorier.
ALL argumentasjonen var 'litt på kanten' BORTSETT fra at ja, dette vil ikke bevise eller motbevise global oppvarming. Hadde han heller viet filmen til dette ville kvaliteten blitt deretter.
Du sier at assossiasjoner og tidligere uttalelser gir et karakter-inntrykk. Hvis vi skulle følge denne tankegangen må vi forkaste all informasjon i denne filmen, nettopp fordi filmskaperen har vist at han ikke har peiling på argumentasjon. Dette er fullstendig uakseptabelt.
"og mennesker som påstår at "alle andre" tar feil må nesten per definisjon defineres som konspirasjonsteoretikere." Seriøst? Dette kan ikke defineres som konspirasjonsteorisering på noen måte. Det hadde vært en konspirasjonsteorisering dersom man hevdet at 'alle andre' LYVER. Forsåvidt ser jeg ikke hvordan dette relaterer til hverken Watts eller videoen. Rope ulv, indeed. -k
Ok, jeg skal prøve å sette meg mer inn i hvordan disse datasettene er behandlet.
Dog leste jeg tidligere en redegjørelse fra Watts (som jeg må grave opp igjen)som jeg oppfattet som et rent ad hominem angrep og som hadde liten substans. Det var et av grunnlagene for at jeg antok han ikke egentlig hadde noen god argumentasjon.
Du sier:
"ALL argumentasjonen var 'litt på kanten' BORTSETT fra at ja, dette vil ikke bevise eller motbevise global oppvarming. Hadde han heller viet filmen til dette ville kvaliteten blitt deretter."
Og det er jeg glad for at du sier. Fordi det nettopp er det som er hovedpoenget (ikke med filmen, men i forhold til Watts). Han lever jo nærmest av å være klimaskeptiker, og hans uttalelser kan tolkes som om det er nettopp det han hevder - at målestasjonene er for dårlige, og derfor er global oppvarming en bløff. Ihvertfall er det lett å få dette inntrykket.
Og det er helt ok at han er skeptisk. Så lenge han holder seg til fakta.
Uansett - jeg er overhodet ikke overbevist om at hovedbudskapet i denne filmen er feil, blant annet pga denne uttalelsen: "National Oceanic and Atmospheric Administration issued a preliminary report that charted data from 70 stations that SurfaceStations.org identified as 'good' or 'best' against the rest of the dataset surveyed at that time, and concluded, "clearly there is no indication from this analysis that poor station exposure has imparted a bias in the U.S. temperature trends.
Det er faktisk relativt rart om et føderalt organ skal ha så lite peiling på hva de holder på med.
Så dette er ikke Sinclair mot Watts, men det etablerte miljø mot Watts. "Extraordinary claims need extraordinary evidence".
Watts, på den andre hånd, har sagt at målet hans er: "to demonstrate that some of the global warming increase is not from CO2 but from localized changes in the temperature-measurement environment."
Dette er relativt arrogant spør du meg all den tid at målinger fra bakkestasjoner bare er en del av bevismaterialet, og all den tid at man faktisk er oppmerksomme på at meteorologiske målestasjoner ikke ble bygget i utgangspunktet for å kunne måle global oppvarming. Homogenisering er jo brukt nettopp fordi man er ute etter data kvalitetskontroll.
Et spørsmål: Kjenner du til om de "gode" målestasjonene ble homogenisert med "dårlige"? I så fall ser jeg problemstillingen. Men hvis "gode" målestasjoner bare ble homogenisert med andre "gode" - så ser jeg overhodet ikke problemstillingen, og Watts har et alvorlig forklaringsproblem.
Det er sistnevnte metodikk jeg utleder av NOAA's uttalelser.
Jeg tenker spesifikt dette dokumentet: Nederst side 2 http://www.ncdc.noaa.gov/oa/about/response-v2.pdf
Teksten 'Two national time series were made using the same homogeneity adjusted data set and the same gridding and area averaging technique used by NOAA’s National Climatic Data Center for its annual climate monitoring.'
foreslår etter min forståelse at man plukket ut stasjon-tidslinjer fra ett datasett som allerede hva homogenisert.
"One analysis was for the full USHCN version 2 data set. The other used only USHCN version 2 data from the 70 stations that surfacestations.org classified as good or best."
Slik jeg ser det er dette helt korrekt.
Dessuten:
"A peer-reviewed study specifically quantified the potential bias in trends caused by poor station exposure (Peterson, 2006). The analysis examined only a small subset of stations – all that had their exposure checked at that time – and found no bias in long-term trends."
Eventuelle påstander om at her vet en ikke hva en snakker om tar jeg med en stor klype salt, og Watts uttalelser som kan tolkes som om han har avslørt reneste konspirasjonen er rett og slett meningsløse.
Hele USHCN versjon 2 datasettet ER allerede homogenisert (http://www.ncdc.noaa.gov/oa/climate/research/ushcn/). Dermed vil eventuelt 'gode' stasjoner allerede være 'infisert' av de 'dårlige' stasjonene. Når man så trekker ut to dataserier fra dette settet vil skaden allerede være gjort, uansett hvordan man analyserer dem.
Etter hva jeg har lest nå gleder jeg meg voldsomt til Watts kommende skriv, og det skal bli interessant å se hva slags homogeniserings-metoder man kan bruke for å lage USHCN versjon 2 datasettet når man har en oppdatert database av stasjons-kvaliteter.
Hvis denne nye kvalitetsdatabasen kan kombineres og sammenlignes med eksisterende stasjonshistorikk tror jeg det vil være mulig med en drastisk forbedring av datasett-produksjon. Håper NOAA kan legge inne noen flere årsverk i årlige eller fem-årlige kvalitets-inspeksjoner av klimastasjoner.
Hovedsaklig kan man lese ut ifra dette at det allerede er tatt hensyn til avvik pga urbanisering, og på det grunnlaget blir Watts påstander latterlige. Selve metodikken rensker ut slike avvik, og det er jo hovedpoenget - man prøver ikke å måle faktiske temperaturer som sådan, men langsiktige trender, og begge datasett gir tilnærmet samme resultat, noe som viser at metoden fungerer.
"the fully adjusted (homogenized) data indicate that both the step-type changes and the trend changes have been effectively addressed through the change-point detection process used in HCN version 2."
Jeg forholder meg til at såvidt jeg kan se er det bare Watts som ser et slikt vesentlig avvik at det kan ha effekt på selve konklusjonen om global oppvarming, og da blir det riktig som du sier, interessant å se om han kan komme med noe med substans istedet for noe som i beste fall er ullent og i strid med andres forklaringsmodeller.
At det bør legges ned arbeid i kvalitetssikring er en selvfølge.
At slik manglende kvalitetssikring skal være årsaken til en misforstått antatt global oppvarming faller imidletid på sin egen urimelighet.
'Hovedsaklig kan man lese ut ifra dette at det allerede er tatt hensyn til avvik pga urbanisering, og på det grunnlaget blir Watts påstander latterlige. Selve metodikken rensker ut slike avvik, og det er jo hovedpoenget - man prøver ikke å måle faktiske temperaturer som sådan, men langsiktige trender, og begge datasett gir tilnærmet samme resultat, noe som viser at metoden fungerer.'
Dette er sirkel-argumentasjon. Det du sier er at vi justerer alle stasjoner sånn at dataen ser likere ut(altså korresponderer bedre). Deretter tester vi om dataen korresponderer. Dersom dataen korresponderer må dataen være korrekt.
Skal man sjekke om trend blir påvirket av stasjons-kvalitet kan man IKKE bruke denne fremgangsmåten. Det er mitt poeng.
Regresjonsteknikken de bruker ser fremdeles ut til å bruke nærmeste naboer prinsippet, så core-problemet er der fortsatt, ie, en stasjons trend blir satt etter hvordan trenden andre nærliggende stasjoner har. Dette kan fungere når man har et stort flertall av stasjoner med 'god' kvalitet, men det man ser så langt av Watts arbeid viser et stort flertall av 'dårlige', og man 'retter' da stasjoner med en fasit som har større sjanse til å være 'feil' en 'rett'.
Nei, dette er ikke sirkelargumentason. Poenget er at begge datasettene gir samme resultat, noe som motbeviser påstanden om at sluttresultatet er påvirket av "dårlige" statsjoner.
Man er ikke ute etter å finne direkte målinger fra enkeltstasjoner her, men et så korrekt som mulig bilde på gjennomsnittlig utvikling.
Men helge, begge disse datasettene her hentet fra ETT datasett. Det ene datasettet er homogenisert uten hensyn til stasjonenes kvalitet. Det er nettopp DERFOR det er et sirkelargument.
Datasettet er homogenisert. Man sammenligner så to datasett, det ene datasettet er hele det originale datasettet. Det andre er et mindre subsett av det originale datasettet.
Selv om man sammenligner to individuelle datasett her, endrer ikke dette det faktum at dataen fra begge settene er den samme homogeniserte dataen fra det originale settet.
Datasettet som er homogenisert uten hensyn til dataenes kvalitet gir ingen forskjell i trend i forhold til datasettet basert på bare de gode stasjonene.
Altså kan man utlede at forskjellen i trend er null.
Altså er påstanden om at bare man får gode nok stasjoner, så vil man finne en annen trend tull og tøys.
Disse to grafene sier IKKE at temperaturavlesningene i disse to gruppene var de samme. Det er umulig å basere seg på faktisk temperatur når man skal måle trender. Faktisk temperatur har bare mening i forhold til meteorologi, ikke klimaforskning.
Jeg har stor tiltro til at disse instituttene vet hva de gjør, hvis ikke det er tilfelle, skal det mer til enn å forbedre stasjonskvaliteten for å få korrekte resultater.
Det er irrelevant om en stasjon får vesentlig høyere temperaturdata enn en annen i denne sammenheng, så hele premisset i kritikken feil.
Uansett blir det feil å påstå at dette med dårlige stasjoner er en konspirasjon nærmest, slik enkelte klimaskeptikere har tatt til orde for - fordi stasjonene er IKKE laget for klimaforskning i utgangspunktet.
La meg ta et eksempel: lokalt har vi en målestasjon plassert ved bebyggelse og ved vei. Den gir ikke "riktige" temperaturdata. Men gitt at ingen forandring skjer i fysiske omgivelser, kam den alikevel gi informasjon om det finnes en langsiktig trend i temperaturforskjell.
Det er dette man holder på med.
Datasett fra forskjellige områder, noen fra ørken, noen fra fjelltopper - for å sette det på spissen - gir selvsagt ikke samme målinger. Men man kan alikevel behandle dataene for å finne trender. Og Watts kan gjerne påstå at det finnes stasjoner som gir feil data, for det vil være tilfelle. Poenget er at det har null relevans.
Helge, Datasettet som er homogenisert uten hensyn til dataenes kvalitet og datasettet basert på bare de gode stasjonene ER samme datasettet, man har bare hentet ut to forskjellige serier.
Hadde man hentet ut datasett nummer to før man homogeniserte og homogenisert dette alene ville problemet forsvunnet.
Hvem er disse klimaskeptikerne som snakker om konspirasjoner? -k
Kanskje man burde gjøre som du foreslår, men det misser hovedpoenget.
ALLE data blir homogenisert for å luke ut peaks. Og det er nettopp derfor Watts bommer totalt når han påstår at dårlige stasjoner har en effekt på sluttresultatet.
For å sitere en forklaring:
Urban stations are adjusted based on nearby rural stations. For instance, if a station in a city shows a +3C/[unit time] trend and all the surrounding rural stations show a +1C/[unit time] trend, then the urban station is adjusted with a -2C trend as a clear anomaly. This only applies on urban stations (i.e. most of the ones that Watts has siting problems with, and most of these are from the older network designed to track temperature and not climate. The newer ones are all in rural areas), though it might also apply to other stations with weird systemic biases. (I haven't looked at the algorithm in a while.)
In lay English, the NOAA analysis in the video shows that the methods used to account for the UHI essentially mean the bad data isn't anywhere near as corrupting as Watts suggests it is. If you wanted to look at nonhomogenized data, it would tell you nothing about the GISS analysis, since GISS doesn't use nonhomogenized data in its final reports.
Watts henger seg opp i at man måler temperatur, men det gjør man faktisk ikke direkte - så kanskje intuitivt så høres det galt ut når noen stasjoner kanskje driver opp gjennomsnittet. Men det er ikke slik det fungerer.
Og NETTOPP derfor er det bare uvesentlige avvik når man sammenlikner de to datasettene.
Ikke hørt om at halve skeptikersiden (minst) tror på konspirasjonsteorier? - sjekk ut disse:
http://klimarealistene.com/
Der i gården nøyer man seg ikke om å diskutere fakta, man "vet" at klimaproblemstillingen er basert på "juks".
Helge, denne måten å luke ut peaks på er avhengig av at flerparten av stasjonene er av god kvalitet. (Og riktig plassert) Hvis watts' data over kvaliteten på stasjonene er riktig ville denne metoden forverret situasjonen ved at de 'riktige' ble 'rettet' mot de 'dårlige'. Dette kunne potensielt endre generell trend i hele datasettet. Potensielt, altså, jeg vil finne det sannsynlig at metodene klarer å justere for at de fleste stasjonene, ifølge data fra watts, er feilplassert eller har mangler, eller om ikke dette stemmer, vil det sannsynligvis finnes metoder som gjør dette, og som sannsynligvis kan bruke watts' data til å sjekke dette. Men dette kan man ikke finne ut med metodikken som er brukt så langt.
Jeg finner ikke noen artikler som blir lenket til fra klimarealistene som gir meg et konspirasjons-bilde. Vet ikke om dette er på forumet eller noe sånt.
Nei, det er ikke slik. Enkelt og greit. Jeg tror ikke vi blir enige om dette. Dog forventer jeg at watts kommer med data som bekrefter dette, med mindre han gjør dette, anser jeg problemet som ikke-eksisterende.
Hvis du leser Klimarealistenes side som om de ikke er konspirasjons-tilhengere, så gir jeg opp å prøve å anse deg som noenlunde objektiv.
"..les hvordan FNs Intergovernmental Panel on Climate Change IPPC jukset med temperaturdata og produserte den berømte hockey stick for å vise at temperaturen økte kraftig på slutten av 1900-tallet."
Dette er ett eksempel, og det befinner seg på førstesiden.
En sak er at hockeystick overhodet ikke er "motbevist", snarere har nyere data forsterket denne tendensen i grafene - en annen sak er å være så bort i natta hjernevaskede at man påstår at det her er basert på juks.
Klimarealistene selv baserer sine antakelser på det man løselig kan kalle kvasivitenskap. Dette tar jeg ikke seriøst.
Følgende rapporter konkluderer med at metodikk fungerer og Watts tar feil:
Menne, Matthew J., Claude N. Williams, Jr. and Russell S. Vose, 2009: The United States Historical Climatology Network Monthly Temperature Data – Version 2. Bulletin of the American Meteorological Society, in press.
Peterson, Thomas C., 2006: Examination of Potential Biases in Air Temperature Caused by Poor Station Locations. Bulletin of the American Meteorological Society, 87, 1073-1080.
23 kommentarer:
Haha! Eid!
Genial video. :D
Ja, og dette er egentlig skremmende fordi så utrolig mye av politisk lobbyisme faktisk er basert på absolutt og reinspikka løgn.
Skuffende. Både argumentasjonen i videoen og at folk faktisk biter på denne slags tullball.
-k
Hva var feilen med argumentasjonen i filmen? At du ikke likte konklusjonen?
Vel, mye av denne argumentasjonen er litt på kanten, men det er jo også en total misforståelse å tro at assosiasjoner og tidligere påstander ikke gir et karakter inntrykk.
Når det gjelder databehandlingen så antar jeg den er lik for begge datasettene, og da forsvinner også problemstillingen. Hvis noen tror at poenget er å finne forskjeller i data fra enkeltstående stasjoner, så har man misforstått noe aldeles forferdelig i forhold til bruk av statistiske data. Men det er jo klart at skeptikersiden har en tendens til å rope ulv i forhold til metodikk.
Rent sånn apropos så er det uansett en totalt idiotisk tanke å tro at man kan avblåse klimaforandringer ved å tro at det finnes vesentlige feil i datamaterialet på dette tidspunktet. data fra målestasjoner er bare en liten brikke i dette, og mennesker som påstår at "alle andre" tar feil må nesten per definisjon defineres som konspirasjonsteoretikere.
På den annen side - hvis Watt kommer med noe oppsiktsvekkende i sin kommende publikasjon så er det selvsagt verd å legge merke til.
Dog legger jeg mest merke til at arbeidet med å forbedre målestasjoner og metoder er seriøst, og kritikk basert på at dette systemet er helt på jordet faller derfor på steingrunn.
Nei, helge. Uansett hvordan man behandler datasettene hjelper ikke dette dersom begge datasettene er HOMOGENISERT. Og siden begge datasettene ble plukket fra ett HOMOGENISERT datasett betyr dette at hver målestasjon blir justert etter temperaturen av et visst antall nærliggende stasjoner. Altså blir både 'gode' og 'dårlige' stasjoner smeltet sammen.
La meg gi deg ett eksempel;
La oss si at du har 3 stasjoner, stasjon a viser 10 grader, b viser 20, og c viser 15.
La oss så si at du skal finne hvilken stasjon du er ved, ved å bruke et homogenisert datasett av disse stasjonene.
Du får inn 3 verdier: 15, 15 og 15 grader. Hvilken måling blir da målt av hvilken stasjon?
Dette er hva homogenisering er. For å sikre at du ikke får ekstrem-variasjoner i datasettet, som kan være skadelig for resultatet fra modell-kjøringer, legger du alle verdier per stasjon nærmere gjennomsnittet av alle stasjoner i nærområdet. Dette er en god ide å gjøre når du skal kjøre en klimamodell med dataen, men det er en idiotisk ting å gjøre når du skal sammenligne datatrendene per stasjon for å få en innsikt i hva slags data som kommer fra stasjoner med forskjellige kvalitet-kategorier.
ALL argumentasjonen var 'litt på kanten' BORTSETT fra at ja, dette vil ikke bevise eller motbevise global oppvarming. Hadde han heller viet filmen til dette ville kvaliteten blitt deretter.
Du sier at assossiasjoner og tidligere uttalelser gir et karakter-inntrykk. Hvis vi skulle følge denne tankegangen må vi forkaste all informasjon i denne filmen, nettopp fordi filmskaperen har vist at han ikke har peiling på argumentasjon. Dette er fullstendig uakseptabelt.
"og mennesker som påstår at "alle andre" tar feil må nesten per definisjon defineres som konspirasjonsteoretikere."
Seriøst? Dette kan ikke defineres som konspirasjonsteorisering på noen måte. Det hadde vært en konspirasjonsteorisering dersom man hevdet at 'alle andre' LYVER.
Forsåvidt ser jeg ikke hvordan dette relaterer til hverken Watts eller videoen.
Rope ulv, indeed.
-k
Ok, jeg skal prøve å sette meg mer inn i hvordan disse datasettene er behandlet.
Dog leste jeg tidligere en redegjørelse fra Watts (som jeg må grave opp igjen)som jeg oppfattet som et rent ad hominem angrep og som hadde liten substans. Det var et av grunnlagene for at jeg antok han ikke egentlig hadde noen god argumentasjon.
Du sier:
"ALL argumentasjonen var 'litt på kanten' BORTSETT fra at ja, dette vil ikke bevise eller motbevise global oppvarming. Hadde han heller viet filmen til dette ville kvaliteten blitt deretter."
Og det er jeg glad for at du sier. Fordi det nettopp er det som er hovedpoenget (ikke med filmen, men i forhold til Watts). Han lever jo nærmest av å være klimaskeptiker, og hans uttalelser kan tolkes som om det er nettopp det han hevder - at målestasjonene er for dårlige, og derfor er global oppvarming en bløff. Ihvertfall er det lett å få dette inntrykket.
Og det er helt ok at han er skeptisk. Så lenge han holder seg til fakta.
Uansett - jeg er overhodet ikke overbevist om at hovedbudskapet i denne filmen er feil, blant annet pga denne uttalelsen: "National Oceanic and Atmospheric Administration issued a preliminary report that charted data from 70 stations that SurfaceStations.org identified as 'good' or 'best' against the rest of the dataset surveyed at that time, and concluded, "clearly there is no indication from this analysis that poor station exposure has imparted a bias in the U.S. temperature trends.
Det er faktisk relativt rart om et føderalt organ skal ha så lite peiling på hva de holder på med.
Så dette er ikke Sinclair mot Watts, men det etablerte miljø mot Watts. "Extraordinary claims need extraordinary evidence".
Watts, på den andre hånd, har sagt at målet hans er: "to demonstrate that some of the global warming increase is not from CO2 but from localized changes in the temperature-measurement environment."
Dette er relativt arrogant spør du meg all den tid at målinger fra bakkestasjoner bare er en del av bevismaterialet, og all den tid at man faktisk er oppmerksomme på at meteorologiske målestasjoner ikke ble bygget i utgangspunktet for å kunne måle global oppvarming. Homogenisering er jo brukt nettopp fordi man er ute etter data kvalitetskontroll.
Et spørsmål: Kjenner du til om de "gode" målestasjonene ble homogenisert med "dårlige"? I så fall ser jeg problemstillingen. Men hvis "gode" målestasjoner bare ble homogenisert med andre "gode" - så ser jeg overhodet ikke problemstillingen, og Watts har et alvorlig forklaringsproblem.
Det er sistnevnte metodikk jeg utleder av NOAA's uttalelser.
Jeg tenker spesifikt dette dokumentet:
Nederst side 2
http://www.ncdc.noaa.gov/oa/about/response-v2.pdf
Teksten 'Two national time series were made using the same homogeneity adjusted data set and the same gridding and area averaging technique used by NOAA’s National Climatic Data Center for its annual climate monitoring.'
foreslår etter min forståelse at man plukket ut stasjon-tidslinjer fra ett datasett som allerede hva homogenisert.
-k
Nei, jeg kan ikke tolke det slik overhodet:
"One analysis was for the full USHCN version 2 data set. The other
used only USHCN version 2 data from the 70 stations that surfacestations.org classified as good
or best."
Slik jeg ser det er dette helt korrekt.
Dessuten:
"A peer-reviewed study specifically quantified the potential bias in trends caused by poor
station exposure (Peterson, 2006). The analysis examined only a small subset of stations – all
that had their exposure checked at that time – and found no bias in long-term trends."
Eventuelle påstander om at her vet en ikke hva en snakker om tar jeg med en stor klype salt, og Watts uttalelser som kan tolkes som om han har avslørt reneste konspirasjonen er rett og slett meningsløse.
Hele USHCN versjon 2 datasettet ER allerede homogenisert (http://www.ncdc.noaa.gov/oa/climate/research/ushcn/).
Dermed vil eventuelt 'gode' stasjoner allerede være 'infisert' av de 'dårlige' stasjonene.
Når man så trekker ut to dataserier fra dette settet vil skaden allerede være gjort, uansett hvordan man analyserer dem.
Etter hva jeg har lest nå gleder jeg meg voldsomt til Watts kommende skriv, og det skal bli interessant å se hva slags homogeniserings-metoder man kan bruke for å lage USHCN versjon 2 datasettet når man har en oppdatert database av stasjons-kvaliteter.
Hvis denne nye kvalitetsdatabasen kan kombineres og sammenlignes med eksisterende stasjonshistorikk tror jeg det vil være mulig med en drastisk forbedring av datasett-produksjon.
Håper NOAA kan legge inne noen flere årsverk i årlige eller fem-årlige kvalitets-inspeksjoner av klimastasjoner.
-k
Hovedsaklig kan man lese ut ifra dette at det allerede er tatt hensyn til avvik pga urbanisering, og på det grunnlaget blir Watts påstander latterlige. Selve metodikken rensker ut slike avvik, og det er jo hovedpoenget - man prøver ikke å måle faktiske temperaturer som sådan, men langsiktige trender, og begge datasett gir tilnærmet samme resultat, noe som viser at metoden fungerer.
"the fully adjusted (homogenized) data indicate that both the step-type changes and the trend changes have been effectively addressed through the change-point detection process used in HCN version 2."
Jeg forholder meg til at såvidt jeg kan se er det bare Watts som ser et slikt vesentlig avvik at det kan ha effekt på selve konklusjonen om global oppvarming, og da blir det riktig som du sier, interessant å se om han kan komme med noe med substans istedet for noe som i beste fall er ullent og i strid med andres forklaringsmodeller.
At det bør legges ned arbeid i kvalitetssikring er en selvfølge.
At slik manglende kvalitetssikring skal være årsaken til en misforstått antatt global oppvarming faller imidletid på sin egen urimelighet.
'Hovedsaklig kan man lese ut ifra dette at det allerede er tatt hensyn til avvik pga urbanisering, og på det grunnlaget blir Watts påstander latterlige. Selve metodikken rensker ut slike avvik, og det er jo hovedpoenget - man prøver ikke å måle faktiske temperaturer som sådan, men langsiktige trender, og begge datasett gir tilnærmet samme resultat, noe som viser at metoden fungerer.'
Dette er sirkel-argumentasjon.
Det du sier er at vi justerer alle stasjoner sånn at dataen ser likere ut(altså korresponderer bedre). Deretter tester vi om dataen korresponderer. Dersom dataen korresponderer må dataen være korrekt.
Skal man sjekke om trend blir påvirket av stasjons-kvalitet kan man IKKE bruke denne fremgangsmåten. Det er mitt poeng.
Regresjonsteknikken de bruker ser fremdeles ut til å bruke nærmeste naboer prinsippet, så core-problemet er der fortsatt, ie, en stasjons trend blir satt etter hvordan trenden andre nærliggende stasjoner har.
Dette kan fungere når man har et stort flertall av stasjoner med 'god' kvalitet, men det man ser så langt av Watts arbeid viser et stort flertall av 'dårlige', og man 'retter' da stasjoner med en fasit som har større sjanse til å være 'feil' en 'rett'.
-k
Nei, dette er ikke sirkelargumentason. Poenget er at begge datasettene gir samme resultat, noe som motbeviser påstanden om at sluttresultatet er påvirket av "dårlige" statsjoner.
Man er ikke ute etter å finne direkte målinger fra enkeltstasjoner her, men et så korrekt som mulig bilde på gjennomsnittlig utvikling.
Men helge, begge disse datasettene her hentet fra ETT datasett. Det ene datasettet er homogenisert uten hensyn til stasjonenes kvalitet.
Det er nettopp DERFOR det er et sirkelargument.
Datasettet er homogenisert.
Man sammenligner så to datasett, det ene datasettet er hele det originale datasettet.
Det andre er et mindre subsett av det originale datasettet.
Selv om man sammenligner to individuelle datasett her, endrer ikke dette det faktum at dataen fra begge settene er den samme homogeniserte dataen fra det originale settet.
-k
Datasettet som er homogenisert uten hensyn til dataenes kvalitet gir ingen forskjell i trend i forhold til datasettet basert på bare de gode stasjonene.
Altså kan man utlede at forskjellen i trend er null.
Altså er påstanden om at bare man får gode nok stasjoner, så vil man finne en annen trend tull og tøys.
Disse to grafene sier IKKE at temperaturavlesningene i disse to gruppene var de samme. Det er umulig å basere seg på faktisk temperatur når man skal måle trender. Faktisk temperatur har bare mening i forhold til meteorologi, ikke klimaforskning.
Jeg har stor tiltro til at disse instituttene vet hva de gjør, hvis ikke det er tilfelle, skal det mer til enn å forbedre stasjonskvaliteten for å få korrekte resultater.
Les dette:
http://tamino.wordpress.com/2007/07/30/surface-stations/
Det er irrelevant om en stasjon får vesentlig høyere temperaturdata enn en annen i denne sammenheng, så hele premisset i kritikken feil.
Uansett blir det feil å påstå at dette med dårlige stasjoner er en konspirasjon nærmest, slik enkelte klimaskeptikere har tatt til orde for - fordi stasjonene er IKKE laget for klimaforskning i utgangspunktet.
La meg ta et eksempel: lokalt har vi en målestasjon plassert ved bebyggelse og ved vei. Den gir ikke "riktige" temperaturdata. Men gitt at ingen forandring skjer i fysiske omgivelser, kam den alikevel gi informasjon om det finnes en langsiktig trend i temperaturforskjell.
Det er dette man holder på med.
Datasett fra forskjellige områder, noen fra ørken, noen fra fjelltopper - for å sette det på spissen - gir selvsagt ikke samme målinger. Men man kan alikevel behandle dataene for å finne trender. Og Watts kan gjerne påstå at det finnes stasjoner som gir feil data, for det vil være tilfelle. Poenget er at det har null relevans.
Helge, Datasettet som er homogenisert uten hensyn til dataenes kvalitet og datasettet basert på bare de gode stasjonene ER samme datasettet, man har bare hentet ut to forskjellige serier.
Hadde man hentet ut datasett nummer to før man homogeniserte og homogenisert dette alene ville problemet forsvunnet.
Hvem er disse klimaskeptikerne som snakker om konspirasjoner?
-k
Kanskje man burde gjøre som du foreslår, men det misser hovedpoenget.
ALLE data blir homogenisert for å luke ut peaks. Og det er nettopp derfor Watts bommer totalt når han påstår at dårlige stasjoner har en effekt på sluttresultatet.
For å sitere en forklaring:
Urban stations are adjusted based on nearby rural stations. For instance, if a station in a city shows a +3C/[unit time] trend and all the surrounding rural stations show a +1C/[unit time] trend, then the urban station is adjusted with a -2C trend as a clear anomaly. This only applies on urban stations (i.e. most of the ones that Watts has siting problems with, and most of these are from the older network designed to track temperature and not climate. The newer ones are all in rural areas), though it might also apply to other stations with weird systemic biases. (I haven't looked at the algorithm in a while.)
In lay English, the NOAA analysis in the video shows that the methods used to account for the UHI essentially mean the bad data isn't anywhere near as corrupting as Watts suggests it is. If you wanted to look at nonhomogenized data, it would tell you nothing about the GISS analysis, since GISS doesn't use nonhomogenized data in its final reports.
Watts henger seg opp i at man måler temperatur, men det gjør man faktisk ikke direkte - så kanskje intuitivt så høres det galt ut når noen stasjoner kanskje driver opp gjennomsnittet. Men det er ikke slik det fungerer.
Og NETTOPP derfor er det bare uvesentlige avvik når man sammenlikner de to datasettene.
Ikke hørt om at halve skeptikersiden (minst) tror på konspirasjonsteorier? - sjekk ut disse:
http://klimarealistene.com/
Der i gården nøyer man seg ikke om å diskutere fakta, man "vet" at klimaproblemstillingen er basert på "juks".
Helge,
denne måten å luke ut peaks på er avhengig av at flerparten av stasjonene er av god kvalitet. (Og riktig plassert)
Hvis watts' data over kvaliteten på stasjonene er riktig ville denne metoden forverret situasjonen ved at de 'riktige' ble 'rettet' mot de 'dårlige'. Dette kunne potensielt endre generell trend i hele datasettet.
Potensielt, altså, jeg vil finne det sannsynlig at metodene klarer å justere for at de fleste stasjonene, ifølge data fra watts, er feilplassert eller har mangler, eller om ikke dette stemmer, vil det sannsynligvis finnes metoder som gjør dette, og som sannsynligvis kan bruke watts' data til å sjekke dette.
Men dette kan man ikke finne ut med metodikken som er brukt så langt.
Jeg finner ikke noen artikler som blir lenket til fra klimarealistene som gir meg et konspirasjons-bilde. Vet ikke om dette er på forumet eller noe sånt.
-k
Nei, det er ikke slik. Enkelt og greit. Jeg tror ikke vi blir enige om dette. Dog forventer jeg at watts kommer med data som bekrefter dette, med mindre han gjør dette, anser jeg problemet som ikke-eksisterende.
Hvis du leser Klimarealistenes side som om de ikke er konspirasjons-tilhengere, så gir jeg opp å prøve å anse deg som noenlunde objektiv.
"..les hvordan FNs Intergovernmental Panel on Climate Change IPPC jukset med temperaturdata og produserte den berømte hockey stick for å vise at temperaturen økte kraftig på slutten av 1900-tallet."
Dette er ett eksempel, og det befinner seg på førstesiden.
En sak er at hockeystick overhodet ikke er "motbevist", snarere har nyere data forsterket denne tendensen i grafene - en annen sak er å være så bort i natta hjernevaskede at man påstår at det her er basert på juks.
Klimarealistene selv baserer sine antakelser på det man løselig kan kalle kvasivitenskap. Dette tar jeg ikke seriøst.
http://cat.inist.fr/?aModele=afficheN&cpsidt=1628025
Sjekk ut denne.
Følgende rapporter konkluderer med at metodikk fungerer og Watts tar feil:
Menne, Matthew J., Claude N. Williams, Jr. and Russell S. Vose, 2009: The United States
Historical Climatology Network Monthly Temperature Data – Version 2. Bulletin of the
American Meteorological Society, in press.
Peterson, Thomas C., 2006: Examination of Potential Biases in Air Temperature Caused by Poor
Station Locations. Bulletin of the American Meteorological Society, 87, 1073-1080.
Haha, så faktisk ikke banneret deres.
-k
Jeg liker godt denne:
Klimarealistene vil at ytringsfriheten må gjelde for alle fakta om klimaet – også de som utfordrer politisk vedtatte ”sannheter”
Ytringsfriheten gjelder da sannelig, men AGW er ikke politisk vedtatt, det er resultatet av tiår med forskning.
Dessverre er det jo imidlertid riktig at politikere roter det meste til :)
Legg inn en kommentar