CO2 og Klima-illusjonen

Er det det mer CO2 i atmosfæren som fører til global oppvarming, eller er det mer global oppvarming som fører til mer CO2? Dette er kanskje det mest omdiskuterte spørsmål i vår tid. I denne posten skal vi søke å finne et svar ved å studere signaturen til CO2 dataserier. Undersøkelsen er basert på «On-line forskning». Det vil si at vi startet med spørsmålet, som et åpent spørsmål, så får vi se, hva vi kommer fram til, etter hvert.

1 Bakgrunn

Muligheten for at menneskeskapte utslipp av karbondioksid (CO2) kan samle seg opp i atmosfæren, vakte først alvorlig oppmerksomhet på 1930-tallet. I 1958 begynte Charles Keeling å overvåke konsentrasjon av CO2 i atmosfæren med en ny målemetode. Keeling fant at der variasjoner i CO2 som kom fra bl.a fotosyntesen og fra urbane områder. I håpet om å finne et stabilt bakgrunnsnivå, startet Keeling målinger på fjellet Mauna Loa, Hawaii. Så viste det seg, at konsentrasjonen av CO2 ikke hadde et stabilt bakgrunnsnivå. Bakgrunnsnivået for konsentrasjon av CO2, vokste over tid. Det bekreftet mistanken om at CO2 akkumuleres i atmosfæren. Akkumulering av CO2 i atmosfæren, satte så spørsmål om effekten på havets karbonsystem.

CO2 og klima

«Den lille istiden varte fra 1200-tallet, med vekslende kalde og varme perioder, fram til ca 1850 og en kald periode fram til 1890. Vi fikk så en varmere periode med oppvarming fra ca 1920 til 1940-årene. Fra 1940-årene til 1960-årene fikk vi en gradvis kaldere klimaperiode. Den kalde perioden varte i 1960-årene og 1970-årene. Fra 1980 og framover til år 2000 fikk vi en på nytt en varmere klima-periode, som har stabilisert seg framover mot 2020. (Se ClimateClock). I perioden 1980 og framover mot 2000 var der en direkte sammenheng mellom i global oppvarming og veksten i bakgrunn nivået for CO2. Veksten i CO2 ble forklart med menneskeskapt utslipp av klimagasser. Global oppvarming ble forklart med mer CO2 i atmosfæren. I 1960-årene begynte en å utvikle klimamodeller for å studere “drivhus-effekten”, sammenhengen mellom CO2 i atmosfæren, og global oppvarming. Fra 1980-årene og framover mot år 2000 så en at der var en direkte sammenheng mellom global oppvarming og CO2-vekst i atmosfæren. Modellene kunne nå bekrefte sammenheng mellom CO2 og global oppvarming. Dette ble tolket som en bekreftelse på “drivhus-effekten”.

Klima-illusjonen

Når to dataserier følger hverandre, forteller dette bare at dere er en statistisk sammenheng. Dette er et godt utgangspunkt for en videre analyse. Samtidig vet vi ennå ikke hva som er årsak og virkning, eller om dette har vært en tilfeldig sammenheng. Spørsmålet er da: Er det det CO2 som fører til global oppvarming, eller er det global oppvarming som fører til mer CO2, eller var der en tilfeldig sammenheng mellom CO2 og global oppvarming i perioden 1980 til 2000?

CO2-vekstens signatur

Beregning av signatur, er en standard analysemetode i naturvitenskapen. Metoden benyttes til å identifisere gasser, materialer, mønster-gjenkjenning stemmegjenkjenning osv. Alle dataserier har en signatur. Et “fingeravtrykk”, i form av et frekvensspekteret, som forteller noe om kilden til endringene i dataserier.

Dersom signaturen har stasjonære periodiske endringer, må periodene komme fra en kilde med stasjonære periodiske endringer. Eksempler på stasjonære periodiske endringer er Lunar-drevet perioder (månen, tidevannet) og solar-drevet perioder (stråling fra solen). Signaturen forteller oss om variasjonene er tilfeldige eller forutsigbare, soldrevet eller måne-drevet variasjoner. Solar-lunar perioder i data seriens signatur kan også være en tilfeldighet. Dette kontrolleres ved å sammenlikne periodenes fase, eller tidspunktet for når periodene har maksimum eller minimum. Periodenes frase, tidspunkt for maksimum eller minimum, finner en ved å benytte Wavelet spektrum analyse.

Keeling sin CO2 data serie fra 1959 til 2020 dekker en periode på bare 60 år. Vi kan identifisere periodiske endringer opp til bare ca (2020-1960)/2= 60 år. Det betyr at vi trenger lengre data serier for å identifisere lengre periodiske endringer. 

2 Globalt bakgrunnsnivå for CO2 fra 1959 TIL 2020

Figur 1. Mauna Loa, C02 bakgrunnsnivå (ppm) for perioden t = 1959-2020

Figur 1 viser utviklingen av bakgrunnsnivået (ppt) for CO2 for perioden 1959 til 2020, målt ved Mauna Lua, Hawaii. Det framgår av Figur 1 at bakgrunnsnivået for CO2, tilsynelatende har en eksponentiell vekst. 

Kommentar

En eksponentiell CO2 vekst kan forklares med at utslipp av CO2 akkumuleres over tid i atmosfæren. En annen forklaring, er at bakgrunnsnivået for CO2 har ingen naturlig stabil tilstand. Den er bare et mellomlager av CO2 i, temperaturdrevet flytprosesser, mellom økosystemer på land, atmosfæren og havområder.

CO2 vekst

Figure 2. Årlig bakgrunn vekst i CO2 (Mauna Loa) fra årene t=1959…2020.

Figure 2 viser årlig vekst (dCO2(t) = CO2(t)-CO2(t-1)) i CO2 (Mauna Loa) for perioden t=1959…2020. Her ser vi hvordan bagrunnsnivået for CO2 øker hvert år. Det framgår av figuren at veksten begynte å øke fra ca 1965 og at den nådde et maksimum ca år 2010. 

Kommentar

Vi ser her at veksten er minst i den kalde perioden i 1960-årene og stabiliseres til et maksimum fra ca 2010. Det tyder på en sammenheng mellom global temperatur vekst i bakgrunnsnivået for CO2. Samtidig ser vi at veksten har store fluktuasjoner. Egenskapene til fluktuasjonene finner vi ved å studere signaturen, eller spekteret til årlige endringer i CO2.

CO2-vekstens wavelet spekter

Figur 3. Wavelet spekter, W(s,t), for årlig bakgrunn vekst i CO2 (Mauna Loa) fra årene t=1959…2020.

Et wavelet-spekter er basert på en korrelasjon mellom en dataserie og en klokkeformet wavelet puls (s(t)) som forflytte langs dataseriens tidsakse (t=første…siste). En får da en maksimal korrelasjon (stor tallverdi) der en har samsvar mellom wavelet pulsen og periodiske endringer i data-serien. Ved å endre pulsbredden, kan en identifisere alle periodiske endringene i dataserien. Vi ser f.eks av Figur 2 og Figur 3, at wavelet spekteret har en minimum rundt år 1965, når veksten har et minimum.

Figur 3 viser wavelet spekteret W(s, t) for CO2-vekst, dCO3(t). Den lange perioden i wavelet spekteret på Figur 3 har min/maks for årene: W(s=min/max/0, t) = [(-1.64, 1965), (-0.0, 1973), (1.8, 1980), (+0.0, 1988), (-1.2. 1995), (-0.0, 2004), (2.5, 2013)] i avstander på [8, 7, 8, 7, 9, 9] år, en midlere avstand på 8 år. Hele perioden omslutter en periode på 4*8=64 år. Wavelet spekteret har samtidig korrelasjoner for en periode med: W(s=max, t) = [(0.8, 1969), (0.8, 1979), (1.5, 1968), (1.2, 1997), (0.8, 2005)], i en midlere avstand på [10, 9, 8, 8] år, og en midlere periode på 8.75 år. Dette viser at veksten i globalt bakgrunnsnivå for CO2 ikke er sammensatt av tilfeldige endringer. Veksten i CO2 fra 1959 til 2020, har altså stasjonære periodiske endringer på ca 9 og 64 år.

Stasjonære perioder i CO2 vekst

Figur 4. Autokorrelasjon av wavelet spekter WR(s), m) for årlig bakgrunn vekst i dCO2 (Mauna Loa) for s=1…60 og m=1..60.

Autokorrelasjon av et wavelet spekter beregner korrelasjonen til alle mulige periodiske endringer i wavelet spekteret. Maksimumverdier i autokorrelasjon funksjonen (Figur 4), viser korrelasjonen til stasjonære periodiske endringer i wavelet spekteret. Altså. Først sorterer vi ut alle periodiske endringer til wavelet spekteret. Deretter finner vi periodetiden til alle stasjonære perioder i wavelet spekteret.

Stasjonære dCO2-perioder, S((t), T(), F(t)), i wavelet spekteret W(s, t) (Figur 3) er estimert ved å beregne autokorrelasjonen til alle wavelets i wabelet spekteret W(s, t). De beregnede autokorrelasjonene, WA(R(s), m), for wavelet-spektret, W s, t), har maksimale korrelasjoner (R) i følgende perioder: WA(R(maks), Tdco2()) = [(0.5, 3), (0.5, 9), (0.4, 18), (0.42, 33)] (Figur 4). De identifiserte stasjonære dCO2 perioden, har korrelasjoner R()=[0.5, 0.5, 0.4, 0.4] til periodene: Tdco2() = [3, 9, 33, 64] (år.).

Kommentar

Lunar nodal drevet temperaturperioder i havet, har stasjonære perioder på Tln() = [1/3, 1, 4, 7]18.61/2 =[3.1, 9.3, 37.2, 65.1] år. Feilavviket [Tln()-Tdco2] = [0, 0, 4, 1] år, som har et midlere avvik på bare 1.25 år.

Veksten i bakgrunnsnivået for CO2, dCO2, har altså signaturen til Lunar Nodal Tide. Lunar Noda Tide er en stående tidevannsbølge mellom pol og ekvator, styrt av en slingring på 18.6 år i jordaksen (Earth nutation), styrt av månen. Denne er beskrevet på en rekke poster, her på denne bloggen. Lunar Nodal Tide gir en vertikal omrøring i havet mellom kaldt bunnvann og varmet overflatevann, som gir periodiske temperatur-endringer i havets overflate på n*18.6 år. CO2-vekst har altså signaturen til Lunar Nodal Tide, styrt av Månen. Det tyder på at veksten i bakgrunnsnivået for CO2, er temperaturendringer i havets overflate, drevet av et Lunar Nodal Temperatur spektrum.

Denne CO2 dataserien dekker en tidsperiode på 60 år. Det betyr at en kan forvente at periodiske endringer i lengre CO2 dataserier kan forklares med lengre perioder i Lunar Nodal Spektrum.

Kilden til lunar nodal spektrum er altså tidevannet, Lunar nodal tide, som påvirkes av en periodisk endring i jordaksen på 18.6 år (Nutasjonen), som påvirkes av gravitasjonen mellom Jorden, Solen og Månen. Rekkevidden av dette er at det er at veksten i bakgrunns-nivået for CO2, har Lunar-drevet forutsigbare endringer. 

Global temperatur og CO2

Figur 5. Utvikling av global temperatur og CO2 (per måned) fr 1950 til 2020 (Ole Humlum, Climate4you)

Denne figuren viser utvikling av global midlere temperatur (GMT) og CO2 fra 1950 til 2022. Vi ser her at GMT og CO2 har negativ korrelasjon fra 1950 til 1978, positiv korrelasjon fra 1978 til 2006 og svar korrelasjon fra 2006 til 2022. Vi ser her at GMT og CO2 er korrelerte i 28 år innenfor en samlet periode på 72 år. Det viset der er ingen direkte sammenheng mellon GMT og CO2

Akkumulert CO2 og global havoverflate temperatur

Figur 6. Skalert måling av CO2 (Mauna Loa) og skalert Global havoverflate temperatur (SeaTemp) (HadSST3) for perioden 1959 til 2020.

Figur 6 viser utvikling av CO2 (Mauna Loa) og global havoverflate temperatur (HadSST3) for perioden 1959 til 2020. Begge dataseriene er skalert etter (y(t() = (x(t)-E[x(t)])/var[x(t)]). Det framgår av Figur 5 en direkte sammenheng mellom CO2 og global havtemperatur (SeaTem) i perioden 1980-2020. Krysskorrelasjonen mellom CO2 og SeaTem er beregnet til R=0.9. 

Global havtemperaturer og CO2 har perioder på 9 år, der CO2 har en tidsforsinkelse på ca 2.0 år. Det tilsvarer en fase-forsinkelse på ca pi/2. Det betyr at bakgrunnsnivået for CO2 reduseres, går i negativ retning, (+0), når havtemperaturen W2gst(s=9,t), veder fra et maksimum, og går i negativ retning (mot lavere temperatur. Det betyr hastigheten i utfelling av CO2 har et maksimum, når havtemperaturen har et maksimum.

Kommentar

Når CO2 (Mauna Loa) og Global havtemperatur har samme signatur (frekvensspekter), er det en bekreftelse på at de har samme kilde som forårsaker variasjonene.

Det denne enkle undersøkelsen viser, er at veksten i CO2 (Mauna Loa) fra 1958-2020, har en Lunar-drevet signatur. Lunar drevet signatur har sin første årsak fra en endring i jordrotasjonen på 18.6 år, styrt av månen. Denne perioden fører til en ståene tidevannsbølge på 18.6 år mellom pol og ekvator. Tidevann bølgen på 18.6 år fører tid drevet vertikal miksing, mellom kaldt bunnvann og varmt overflatevann, med en periode på [18.6/2, 18.6, 2*18.6, 3*18.6,,,]år. En Lunar-drevet signatur i CO2-vekst tyder altså på at det er global oppvarming av havet, som er den primære kilden til CO2-vekst i atmosfæren, og ikke omvendt. Det er altså Månen som er synderen, i striden om global oppvarming. Som vi skal se etter hvert, Månen har Solen som hjelper i over lengre perioder.

På Figur 5 ser vi at CO2 fortsetter å vokse etter at global oppvarming har stabilisert seg etter år 2006. Forklaringen er at global oppvarming bestemmer hastigheten i CO2 vekst. Det betyr at veksten i CO2 vil forsette til den globale oppvarming snur, til en kaldere klima periode.

(To be continued)

Referanser

1 The Mauna Loa, C02 data series 1958-2020 The Mauna Loa, Hawaii CO2 data series cover the period 1958-2020, which is the longest continuous record of direct atmospheric CO2 measurements. Data are recorded at an altitude of 3400 m in the northern subtropics, which is not the same as the globally averaged CO2 concentration at the surface. The data series is managed by NOAA Global Monitoring Laboratory. https://gml.noaa.gov/ccgg/trends/data.html.

2. The Earth’s global mean temperature is represented in this investigation by the HadCRUT4 data series, covering the period from 1850 to 2020. These data series are based on sea surface and land-air temperature estimates (Morice et al. 2012). The sea surface temperature data series (HadSST3) consists of anomalies on a 5°-by-5° global grid, while the land-air temperature data series (CRUTEM4) consists of anomalies on a 5°-by-5° grid and is supported by the Climatic Research Unit (http://www.metoffice.gov.uk/hadobs/hadcrut4/).

3. Climate Clock: Lunar Forced Global varming:

One thought on “CO2 og Klima-illusjonen

  1. “Signaturen finner vi ved å berege spekteret…..(To be continued)”

    Åååå, der falt jeg litt sammen for nå var jeg motivert for en ganske lang og tung artikkel med godt datagrunnlag som diskuterte et temaet jeg finner å være det sentrale i vår tid 🙂

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *