Donnerstag, 26. Februar 2015

Verfälscht der städtische Wärmeinseleffekt die globalen Temperaturkurven? Teil 2

Den ersten Teil finden Sie hier.

In diesem zweiten und letzten Teil wollen wir uns anstatt der globalen Temperaturkurven zuerstmal nur die Landtemperaturkurven ansehen, um zu sehen, ob dort der Wärmeinseleffekt die Temperaturkurven verfälscht.

http://www.woodfortrees.org/graph/rss-land/mean:12/plot/crutem3vgl/from:1979/mean:12/plot/none


Wir sehen hier RSS Land und CRUTEM3, das sind nur die Landdaten, die im bekannten HACRUT3 enthalten sind.

Und rein oberflächlich betrachtet, scheinen die beiden Kurven nach 2000 etwas auseinanderzulaufen. Schauen wir uns mal den Trend an:

http://www.woodfortrees.org/graph/rss-land/mean:12/plot/crutem3vgl/from:1979/mean:12/plot/rss-land/trend/plot/crutem3vgl/from:1979/trend/plot/none



Die beiden Trends laufen etwa auseinander, und zwar um 0.12°C. Das ist schon etwas mehr als bei den Globaldaten (Land und Ozean).

Wir schauen uns jetzt wieder die geteilten Trends vor und nach der Jahrtausendwende an.

http://www.woodfortrees.org/graph/rss-land/mean:12/plot/crutem3vgl/from:1979/mean:12/plot/rss-land/from:2002/trend/plot/crutem3vgl/from:1979/to:1997/trend/plot/rss-land/to:1997/trend/plot/crutem3vgl/from:2002/trend



Ein ähnliches Bild wie bei den Globaltemperaturen, nur die Trends laufen nach 2000 noch stärker auseinander.

Die Werte:
0.25°C Unterschied vor 2000
0.37°C Unterschied nach 2000
das sind wieder 0.12°C Temperatursprung bei den Bodendaten.

Aber nun kommt etwas Interessantes: Der Abstand zwischen beiden Trends ist 1997 genau gleich wie 2002. Erst ab da öffnet sich die Scheere. Und zwar um ein volles Zehntel Grad in nur 12 Jahren!

http://www.woodfortrees.org/graph/rss-land/mean:12/offset:0.22/plot/crutem3vgl/from:1979/mean:12/plot/rss-land/from:2002/trend/offset:0.22/plot/crutem3vgl/from:1979/to:1997/trend/plot/rss-land/to:1997/trend/offset:0.22/plot/crutem3vgl/from:2002/trend


Ich habe die RSS-Daten hier um 0,22°C nach oben verschoben, um den Unterschied deutlicher zu machen. Was hat diese Schere verursacht?

Der Wegfall der ländlichen Stationen war in den achtziger und neunziger Jahren, die Umstellung auf elektronische Thermometer war kurz nach der Jahrtausendwende abgeschlossen. Das könnte mit der Spreizung von ca. 0.05°C vor 2000 dargestellt werden.

Danach bleibt nur noch der Wärmeinseleffekt. Oder dauerte die Thermometerunstellung weltweit doch länger?

Ich schließe mal die Thermometerumstellung kategorisch davon aus, dass sie jemals signifikant zum Erwärmungstrend beigetragen hat. Denn der Unterschied von Elektronik zu Glas besteht nur, dass die Elektronik schneller reagiert als Glas. War mit Glas eine Temperatur bestimmte Temperatur erreicht, dann hat sie auch wieder gestimmt.

Auch der Wegfall der ländlichen Stationen ist nicht nachweislich Schuld an einer Temperaturerhöhung der Daten.

Es ist durchaus nachzuvollziehen, dass der Wärmeinseleffekt an dem 0.05°C Anstieg von 1979 bis 1997 schuld ist. Und vielleicht der selbe Betrag nochmal nach 2000. Aber hier geht es um einen stärkeren Anstieg.

Wir wollen mal die Satellitendaten mit andere Temperaturkurven vergleichen.

http://www.woodfortrees.org/graph/rss-land/mean:12/offset:0.22/plot/crutem4vgl/from:1979/mean:12/plot/rss-land/from:2002/trend/offset:0.22/plot/crutem4vgl/from:1979/to:1997/trend/plot/rss-land/to:1997/trend/offset:0.22/plot/crutem4vgl/from:2002/trend/plot/none



CRUTEM3 wurde hier durch CRUTEM4 ersetzt. Letzter Datensatz wurde statstisch anders bearbeitet, mit folgendem Ergebnis:

  • Die Spreizung vor 2000 erweitert sich auf 0,1°C, also auf das Doppelte. 
  • Der Temperaturunterschied springt von 1997 auf 2002 um 0.17°C, also um 0,12°C höher als vorher.
  • Die Schere öffnet sich auf 0.32°C Unterschied, es kommen nochmal 0.15°C hinzu. 
Könnte dieser hohe Wert von der statistischen Bearbeitung herstammen?

Doch machen wir mal die Gegenprobe mit einer anderen Landtemperaturkurve.



BEST ist eine wieder anders statistisch bearbeitete Temperaturkurve. Sie geht nur bis 2010. Hier fällt vor allem der große Unterschied zwischen 1997 und 2002 auf: 0.25°C mehr als der eigene Wert und 0.35°C mehr als RSS.

Allerdings fällt danach die Temperatur recht parallel mit der RSS-Kurve.

Es gibt auch statistisch besonders bearbeitete Global-Kurven incl. Ozean-Temperaturen. Wir vergkeichen daher RSS Land und Ozean mit GISSTEMP von der NASA.

http://www.woodfortrees.org/graph/rss/mean:12/offset:0.33/plot/gistemp-dts/from:1979/mean:12/plot/rss/from:2002/trend/offset:0.33/plot/gistemp-dts/from:1979/to:1997/trend/plot/rss/to:1997/trend/offset:0.33/plot/gistemp-dts/from:2002/trend/plot/none



Hier sieht man wieder die erhöhte Spreizung von 0,1°C vor 2000,
eine um 0,05°C erhöhte Differenz zwischen 1997 und 2002, sowie eine Schere, die um 0,15°C auseinander läuft, auf 0,3°C Unterschied.

Man beachte: Das alles trotz des dämpfenden Ozeans! Wie sehen bei GISS dann die reinen Landkurven aus? Die gibt es leider nicht auf WFT.


Das Fazit dieser Beobachtung:
  1. Zwischen globalen (Land und Ozean) Satellitendaten und Oberflächen-Messungen lassen sich leichte Unterschiede von ca. 0,02°C pro Jahrzehnt erkennen, die sich durch den städtischen Wärmeinsel-Effekt erklären lassen.
  2. Bei reinen Land-Daten erhöht sich dieser Wert auf ca. 0,05°C pro Jahrzehnt.
  3. Damit ist der UHI zwar in den Daten ersichtlich, beinflusst aber nicht wesentlich die Darstellung des globalen Erwärmungstrends.
  4. Der vorhandene UHI lässt sich im Unterschied zwischen bewährten Boden-Temperaturkurven und Satelliendaten beobachten, hiermit ergibt sich ein stimmiges Gesamtbild dieser Datensätze.
  5. Werden hingegen neuere Datensätze wie HADCRUT4, CRUTEM4, BEST und GISSTEMP genommen, ergeben sich unerklärliche Temperaturunterschiede zur gemessenen Satellitentemperaur, die sich nicht durch natürliche Effekte und auch nicht durch den Wärmeinseleffekt erklären lässt.
  6. Während im 20. Jahrhundert die Temperaturunterschiede zwischen Satelliten und oberfläche im Hundertstel-Bereich lagen und praktisch vernachlässigbar waren, haben sich diese Unterschiede im 21. Jahrhundert verfünffacht. Das ist mit keinem natürlichen Effekt zu erklären.
  7. Daher ist anzunehmen, dass die statistischen Methoden (Justierung) der genannten Temperaturreihen unangemessen sind und zu einer massiven Verfälschung der Temperaturdaten führen.
Zum Schluss nochmal den Vergleich von RSS global, HADCRUT3 und GISSTEMP:


Man sieht bei HADCRUT3 einen recht gleichmäßigen Anstieg der Abweichung über die ganze Zeitdauer. Der Unterschied im Anstieg zwischen Satelliten global und HADCRUT3 nach 36 Jahren: 0,08°C, also acht Hundertstel, das sind ca. 0,02°C pro Jahrzehnt. 

Der Unterschied zwischen RSS und GISSTEMP beträgt 0,3°C, wobei 0,15°C in 13 Jahren aufgelaufen sind. Das sind ca. 0,12°C ABWEICHUNG pro Jahrzehnt. Vor allem sieht man einen unnatürlichen Sprung nach 2002, und der Trend läuft in die andere Richtung als bei HADCRUT3 und RSS. Das sieht nicht nach einer gleichmäßigen statistischen Funktion aus, sondern nach einem bewussten Eingriff. Als hätte man einen Hebel umgelegt.            

Und nun möchte ich mich noch nicht völlig von dem Thema verabschieden. Möglicherweise lässt sich sogar noch ein Anteil des geringen Anstiegs zwischen RSS und Hadcrut mit etwas anderem erklären als mit dem Wäremeinsel-Effekt.

Es bleibt weiterhin spannend...

Verfälscht der Städtische Wärmeinseleffekt die globalen Temperaturkurven? Teil 1

Nachdem auf dem Blog kaltesonne.de ausführlich über Temperaturmessungen und deren Einfluss auf die unterschiedlichen Temperaturkurven geschrieben wurde, ist trotzdem diese Frage immer noch offen.

Es ist ein altbekanntes Streitthema. Dass es in Städten bis zu 14 Grad wärmer ist als im Umland, ist schon erstaunlich.

INFO
Begriffserklärung UHI (Urban Heat Island Effect) oder städtischer Wärmeinseleffekt:

Über die Jahrhunderte wurden ländliche Temperturstationen wurden von Städten umwachsen, in denen es wesentlich wärmer ist als im Umland. Somit verzeichnen sie eine Temperaturanstieg, der nicht vom globalen Temperaturanstieg herrührt, sondern von der Verstädterung der Umgebung. Werden diese Temperaturanstiege mit in die globalen Daten einberechnet, entsteht eine Verfälschung der globalen Kurven.

Hinzu kommen Berichte über erhöhte Temperaturdaten durch Thermometerwechsel (von Glasthermometer auf elektronisch) und der weltweite Wegfall von abgelegenen ländlichen Temperaturstationen - was zwangsläufig den Anteil der städtischen Stationen erhöht.

Als Drittes wird moniert, dass nachträgliche Anpassungen der Stationswerte die Temperaturkurven zusätzlich verfälschen.

Manche Skeptiker der menschengemachten Klimakatastrophe schließen daraus, dass es global überhaupt keine Erwärmung gegeben hat, andere glauben nur an einen geringen Anstieg.

Aber was stimmt nun? Und gibt es eine Möglichkeit, zu überprüfen, ob Thermometer-Wechsel, Datenbearbeitung und UHI die Temperatur-Daten verfälscht haben?

Oder anders gefragt, haben diese möglichen Einflüsse einen so großen Anteil, dass die Temperatu-Daten wesentlich verfälscht wurden?

Ja, es gibt eine Möglichkeit, das zu überprüfen. Mit einer Methode, die folgendes ausschließt:

  • Thermometer-Wechsel von Glas auf Elektronik
  • Städtischer Wärmeinseleffekt
  • Wegfall ländlicher Stationen
Und zwar durch die Temperaturmessung per Satellit. Diese wurden schon immer elektronisch getätigt. Da sie die Luft-Temperatur der unteren Troposphäre, also ca. 0-5000 Meter über Meeresspiegel messen, haben Städte hier keinen Einfluss - außer der Wärme, die sie tatsächlich in die Luft abgeben.

Eine gewisse Unsicherheit besteht bei Satelliten-Daten aber auch:
  • Satelliten altern und werden irgendwann ersetzt. Damit ändert sich auch die elektronische Ausrüstung, was zu einer Veränderung der Daten führen kann.
  • Satelliten sinken langsam ab. auch das ändert die Daten, weshalb ein Korrekturfaktor mit einberechnet werden muss.
  • Es musste eine Form gefunden werden, wie die Satellitendaten in Temperaturwerte umgerechnet werden. Inzwischen scheint man auf einen guten Weg damit zu sein.
INFO: 
Wie messen Satelliten die Lufttemperatur?
Wer bearbeitet die Satelliten-Daten?

Trotzdem sind Satellitendaten wesentlich unabhägiger von menschlichen Einflüssen als Temperaturmessung in einer Wetterstation.

INFO:
Wie werden Land-Temperatur-Kurven erstellt?
Wie werden See-Temperaturkurven erstellt?
Wie werden Land-Temperatur-Daten bearbeitet oder korrigiert?

Wir wollen nun die Temperaturkurven von Boden-Messungen und von Satelliten-Messungen vergleichen.

Zum Einstieg: Es gibt zwei Temperatur-Reihen von Satelliten: UAH und RSS. Beide verwenden unterschiedliche Satelliten und beide haben unterschiedliche Berechnungsarten. Die Messungen begannen1979.

INFO:
Beschreibung UAH-Datenreihe (University of Alabama in Huntsville)
Beschreibung RSS-Datenreihe (Remote Sensing Systems)

Vergleich RSS und UAH:



Wir sehen hier zwei relativ parallel verlaufende Kurven. Um das etwas übersichtlicher zu gestalten, glätten wir das mit einem 12-monatigen laufen Durchschnitt. Es werden also die Jahreszeiten ziemlich rausgefiltert.



Jetzt sehen wir es genauer: In den 80er Jahren lagen die Temperatur-Daten recht nahe beieinander, um 2000 lag UAH über ein Zehntel Grad niedriger. Heute haben sich beide Kurven wieder angenähert. Nachdem Dr. Roy Spencer von UAH selbst Probleme mit Sensoren und Berechnungen zugegeben hat, die nun langsam bereinigt worden sind, nehme ich einfach mal die RSS-Daten.

Man könnte auch die beiden Daten-Reihen mitteln, aber das ist mit dem verwendeten WFT-Programm nicht möglich.

INFO:
Daten-Plotting mit Woodfortrees.org

Nun vergleichen wir RSS mit dem bewährten HADCRUT3 Datensatz, der die Bodenmessungen an Land und die Ozeantemperaturen kombiniert.

http://www.woodfortrees.org/graph/rss/mean:12/plot/hadcrut3vgl/from:1979/mean:12

Wir sehen hier, dass die Temperaturschwünge in der Atmosphäre wesentlich höher sind, als bei Land und Meer. Die Ozeane machen zwei Drittel der Erdoberfläche aus. Wasser kann viermal soviel Eenrgie aufnehmen wie Gestein, also dominiert bei Hadcrut 3 das Meer die Kurve.

Wir wollen nun mal überprüfen, um wieviel im Durchschnitt die beiden Reihen auseinander gehen. Dazu berechnen wir den Trend:



Die beiden Trendkurven laufen beinahe parallel. Doch versuchen wir es genauer abzulesen.

RSS stieg um 0.45 Grad

HADCRUT3 stieg um 0.5 Grad

Unterschied: fünf hundertstel Grad.

Ergebnis: Der Städtische Wärmeinseleffekt und der Thermometerwechsel haben die globalen Temperatur-Reihen und den Erwärmungstrend kaum beinflusst, vermutlich weil das Wärmespeichervermögen des Ozeans alle Einflüsse übertönt.

Doch wir wollen es genauer wissen. Der Thermometerwechsel wurde um die Jahtrausendwende vollzogen. Deshalb schauen wir uns die Ttrends davor und danach an. Wwir lassen einfach den 1998er El Ninjo und die darauffolgende La Ninja weg, also der starke Ausschlag nach oben und die Absenkung danach.

INFO:
Erklärung El Ninjo, la Ninja



Vor 2000 sind die Trends fast gleich, mit 0,14°C Unterschied zueinander.

Nach 2000 sinkt RRS etwas schneller, mit 0,18°C Unterschied

Ergebnis: das Temperatur-Niveau von Satelliten- und Oberflächen-Daten liegen vor und nach der Jahrtausenwende 4 Hunderstel Grad auseinander. Auch wenn es eine gewisse Verfälschung geben sollte, beeinflusst diese die globalen Temperaturkurven kaum.

Damit wäre der Skeptiker-Einwand, dass der UHI, das Weglassen ländlicher Stationen und der Thermometer-Wechsel die Darstellung der globalen Temperaturerhöhung wesentlich verfälscht, vom Tisch.

Das ist aber nur dem 8-fach höheren Speichervermögen der Ozeanoberfläche gegenüber der Landoberfläche geschuldet. (Die Ozeanoberfläche ist doppelt so groß wie die Landoberfläche und Wasser speichert 4mal soviel Wärme wie Gestein oder Erde.)

Salopp gesagt: Man kann schlampern, was man will, der Ozean bügelt alles wieder aus.

Interessant wäre aber jetzt der Vergleich nur mit reinen Land-Daten. Das wird das Thema eines der kommenden Blogs sein.

Anmerkung: Im Text stehen die kursiven INFO-Erklärungen
Die sollen für mich eine Erinnerung sein, solche Erklärungen zu schreiben, und später mal zu veröffentlichen. Deshalb lasse ich sie mal stehen. Man kann bis dahin mit diesen Begriffen googeln und wird in den meisten Fällen eine Erklärung finden.

Samstag, 21. Februar 2015

Ich lebe noch!

Aber ich bin gerade etwas beschäftigt mit einem ganz anderen Thema: Ich plane Natur-Häuser zu bauen.

Mehr dazu auf meiner Web- und Blogsite:

NaturRefugium.com

Ein ungewöhnliches Thema, und ein spannendes...

Freitag, 6. Februar 2015

Wolken steuern das Klima

Bin gerade über diesen Graphen gestolpert:

http://www.climate4you.com/images/HadCRUT3%20and%20TropicalCloudCoverISCCP.gif




Ziemlich eindeutig, wie die tropischen Wolken mit der Temperatur einhergehen. Weniger Wolken -  höhere Temperaturen.

Und wie hängt das mit der von mir beschriebenen Nothch-delay-Theorie zusammen?

  • die Sonnenflecken erzeugen oder zeigen eine Reaktion im Inneren der Sonne,
  • diese Reaktion verändert das Magnetfeld der Sonne mit einem Verzug von ca. 11 Jahren
  • das Magnetfeld verändert den Sonnenwind im Rhythmus mit diesem 11-Jährigen Verzug.
  • mehr Sonnenwind schirmt mehr kosmische Strahlen ab
  • weniger kosmische Strahlen erzeugen weniger Kondensationskeime für Wolken
  • Weniger Wolken reflektieren weniger Sonnenlicht - es wird wärmer.
  • und umgekehrt: Weniger Sonnenwind - mehr kosmische Strahlen - mehr Kondensationskeime für Wolken - mehr Wolken reflektieren mehr Sonnenlicht - es wird kälter.
Soweit die Theorie. Es ist eine Theorie, aber im einzelnen bewiesen ist das noch nicht.

Donnerstag, 5. Februar 2015

Ist der IS jetzt schon in Großbritannien?

Zumindest verbal sieht es jetzt so aus. Leuten, die Zweifel an einer katastrophalen Klimaerwärmung haben, wird in Kommentaren von Zeitungen und Blogs mit Köpfung gedroht - und ihre Kinder aufgefordert, ihren eigenen Vater zu töten. Jawosammadenndahoam? Im höflichen England oder eher im hemdsärmeligen Österreich? Dort hatte ja auch ein  Musik-Professor die Todesstrafe für Leugner gefordert.

Der Leidtragende dieser Attacke hat das hier geschildert:
http://www.dailymail.co.uk/news/article-2934540/What-happens-dare-doubt-Green-prophets-doom.html#comments

Der Artikel hat fast 900 Kommentare in weinigen Tagen bekommen.

Übersetzt von Kaltesonne hier:
http://kaltesonne.de/klima-des-hasses/

Warum antarktisches Meereis ein Besserer Indikator für den Klimawandel ist - eine These von Jim Steele

Jim Steele zeigt auf, dass das Antarktische Meereis ein viel direkterer Indikator für das ist, was wirklich passiert, ganz einfach, weil das Meereis um das Arktische Festland im antarktischen Sommer fast komplett abschmilzt und sich jeden Winter neu  bildet.

Im Gegensatz zur Arktis, wo am Nordpol kein Festland ist und das Meereis nie völlig abschmilzt, ist das Meereis über tausend Kilometer vom kalten Südpol entfernt. Trotzdem bildet es sich jedes Jahr neu und nimmt an Ausdehnung zu.



Anmerkung von mir:

Da die Antarktis seit über 30 Jahren leicht abkühlt, bzw. das Meereis sich leicht ausdehnt, müsste das ja auch an den globalen Temperaturkurven ersichtlich sein. Stillstand oder leichten Rückgang gibt es aber erst seit 10-20 Jahren, je nach Temperaturdaten-Kurve.

Also ist Antarktis-Meereis kein 100%iger Indikator. 

Interessant dazu ist die Idee der Arktisch-Antarktischen Wippe, wonach im 30-jährigen Wechsel das Arktische und das Antarktische Meereis sich im Wechsel ausdehnt und schrumpft. Hierzu folgende Infos auf Englisch:

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2010GL042793/full

http://www.nature.com/nature/journal/v457/n7233/edsumm/e090226-02.html

The north–south climate seesaw

Theoretical models and observational data have long suggested that the Northern and Southern Hemisphere climates behave in a seesaw-like fashion: when the northern ocean warms, the southern ocean cools and vice versa. So far, however, the data have indicated a much muted response in Antarctic climate compared to the Arctic. An analysis of new records from an ocean core from the South Atlantic — including planktonic foraminifera assemblages, Mg/Ca ratios, temperature and ocean productivity data — shows that the South Atlantic cooled essentially instantaneously with the warming in the North Atlantic during the last deglaciation. This first concrete evidence of an immediate seesaw connection also provides a link between the rapid warming in the North Atlantic and the more gradual Antarctic response, and suggests a mechanism potentially driving rapid Northern Hemisphere deglaciation.

Nun aber zum Artikel von Jim Steele:

http://landscapesandcycles.net/antarctic-sea-ice--climate-change-indicator.html

Hier die Google-Translator-Version (etwas gewöhnungsbedürftig) des englischen Artikels:

Warum das antarktische Meereis der bessere Indikator für Klimawandel ist


Adaptiert aus;

Landschaft & Zyklen: eine Umweltschützer-Reise zur Klima-Skepsis, von Jim Steele .


Mittwoch, 4. Februar 2015

NASA-Wissenschafter weigert sich im US-Fernsehen, mit skeptischem Wissenschaftler zu diskutieren - der muss den Raum verlassen...

Ich habs nicht geglaubt, aber man kann es hier sehen. Wissenschafter haben Angst vor öffentlichen Diskussionen! Von den Griechen und Römern bis in die Neuzeit war der öffentliche Disput unter Wissenschaftlern eine ehrenhafte Sache, aber jetzt kneifen sie... (OMG, würden meine Kinder dazu sagen...)


Nur auf Englisch, aber recht gut verständlich:


Dienstag, 3. Februar 2015

3, 11, und 60-Jahreszyklen uvm. Eine Fundgrube

Servus nach einer kurzen Pause!

Das hier ist eine Materialsammlung zum Thema Sonnenflecken und Temperatur. Es gibt noch keinen zusammenfassenden Artikel, ist aber bestimmt interessant zum Stöbern.

Gleich zuerst mal die Sonnenzyklen und die ca. 10-11 Jahre später folgenden Temperaturzyklen . Die PMO hat auch was zu tun damit.

http://www.woodfortrees.org/plot/hadcrut3vgl/mean:12/from:1900/offset:0.5/plot/esrl-amo/from:1900/mean:12/plot/sidc-ssn/from:1890/mean:12/normalise/scale:0.7/offset:-0.5/plot/hadcrut3vgl/from:1943/to:1955/mean:12/offset:0.5/plot/hadcrut3vgl/from:1964/to:1977/mean:12/offset:0.5/plot/hadcrut3vgl/from:1984/to:1997/mean:12/offset:0.5/plot/hadcrut4gl/from:2008/offset:0.45/plot/hadcrut3vgl/from:1922/to:1934/mean:12/offset:0.5/plot/hadcrut3vgl/from:1903.5/to:1913.5/mean:12/offset:0.5





http://www.woodfortrees.org/plot/hadcrut3vgl/mean:12/from:1940/offset:0.5/plot/esrl-amo/from:1940/mean:12/plot/sidc-ssn/from:1930/mean:12/normalise/scale:0.7/offset:-0.5/plot/hadcrut3vgl/from:1943/to:1955/mean:12/offset:0.5/plot/hadcrut3vgl/from:1964/to:1977/mean:12/offset:0.5/plot/hadcrut3vgl/from:1984/to:1997/mean:12/offset:0.5/plot/hadcrut4gl/from:2008/offset:0.45



Zitat aus Wikipedia
Der 11-jährliche Sonnenfleckenzyklus ist nicht exakt regelmäßig. Obwohl der Durchschnittswert 11,04 Jahre beträgt, treten auch Zyklen von 9 bis 14 Jahren auf. Auch der Durchschnittswert variiert über die Jahrhunderte – die Sonnenzyklen im 20. Jahrhundert waren zum Beispiel mit 10,2 Jahren im Durchschnitt kürzer als die der vergangenen Jahrhunderte. Der Verlauf des Maunderminimums und weiterer Minima legt eine Variation der Gesamtintensität der Sonne auf einer Zeitskala von mehreren 100 Jahren nahe. Aus der 10Be-Verteilung im Grönlandeis schließt man auf mehr als 20 Sonnenminima innerhalb der letzten 10.000 Jahre.[3]
Auch der Verlauf des Zyklus selbst ist nicht konstant. So erklärte der Schweizer Astronom Max Waldmeier, dass der Übergang vom Minimum zum Maximum der Sonnenaktivität umso schneller erfolgt, je höher das Maximum sein wird. Im Gegensatz zum steilen Anstieg nimmt die Anzahl der Sonnenflecken bei solchen Zyklen jedoch nur langsam ab.
Bei Zyklen mit geringer maximaler Anzahl an Sonnenflecken ist die Phase des Ansteigens und des Abfallens in etwa gleich lang.


http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/0d/Solar-cycle-data.png/525px-Solar-cycle-data.png

mehr Informationen auf Englisch hier:
http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Solar-cycle-data-German.png

This picture depicts the last three solar cycles as measured in solar irradiancesunspot numbers, solar flareactivity, and 10.7 cm radio flux. Solar irradiance, i.e the direct solar power at the top of the Earth's atmosphere, is depicted as both a daily measurement and a moving annual average. All other data are depicted as the annual average value.
The ~11 year solar magnetic cycle is a fundemental aspect of the sun's behavior and is associated with variations in total output and activity. Irradiance measurements have only been available during the last three cycles and are based on a composite of many different observing satellites. [1] However, the high correlation between irradiance measurements and other proxies of solar activity make it reasonable to estimate past solar activity. Most important among these proxies is the record of sunspot observations that has been recorded since ~1610. Since sunspots and associated faculae are directly responsible for small changes in the brightness of the sun, they are closely correlated to changes in solar output. Direct measurements of radio emissions from the sun also provide a proxy of solar activity that can be measured from the ground since such solar radiation is not substantially affected by the atmosphere. Lastly, solar flares are a type of solar activity that can impact life onEarth by affecting electrical systems, especially satellites. Flares only occur in the presence of sunspots, and hence the two are correlated, but flares are not directly tied to total solar luminosity.

Recently, it appears that solar irradiance is varying in ways that aren't duplicated by changes in sunspot observations or radio emissions. 

>>> Die solare Einstrahlung stimmt also nicht mit den Sonnenflecken überein. Wie wäre es mit einem Vergleich mit dem darauffolgenden? Siehe oben: Der grüne Graph (Sonneneruptionen) wiederholt sich im nächsten Zyklus in rot (Solare Einstrahlung (Intensität des Sonnenlichts). und der grüne Graph im letzten (2000er) Zyklkus weist einen genauso schwachen Ausschlag auf wie der darauffogende 2010er Zyklus (nicht im Bild).



However, this conclusion is disputed. Some believe that shifts in irradiance may be the result of calibration problems in the measuring satellites.[1][2] These speculations also admit the possibility that a small long term trend might exist in solar irradiance, though the data chosen for this plot do not have a significant trend.[3] Also, the differences in flare activity over the three cycles would not be related to possible measurement artifacts in irradiance.
With respect to global warming, though solar activity has been at relatively high levels during the recent period, the fact that solar activity has been near constant during the last 30 years precludes solar variability from playing a large role in recent warming. It is estimated that the resdiual effects of the prolonged high solar activity account for between 18 and 36% of warming from 1950 to 1999.[4]

Eckwerte der letzten Sonnenzyklen
Zyklus-Nummer, Beginn: Jahr-Monat, Maximum: Jahr-Monat, Sonnenfleckenrelativzahl[5]
18  1944-02  1947-05  201
19  1954-04  1957-10  254
20  1964-10  1968-03  125
21  1976-06  1979-01  167
22  1986-09  1989-02  165
23  1996-09  2000-03  139
24  2008-01[6]2014-02  102




http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/d/d7/Sunspot_Numbers_German.png







http://de.wikipedia.org/wiki/Sonnenfleck#mediaviewer/File:Sunspots_11000_years.svg


http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Solar_Activity_Proxies.png