Waren Amerika-Einwanderer des 19. Jahrhunderts Klimaflüchtlinge, der Kälte der Kleinen Eiszeit entkommend?

Fritz Vahrenholt am 22. Juli 2019 auf Achgut:

Wie Klimamodelle die Erderwärmung aufblasen

Anfang 2018 hatten wir über eine Arbeit berichtet, die mit den besten zur Verfügung stehenden Daten die Empfindlichkeit unseres Klimasystems auf eine Veränderung des CO2-Gehaltes der Atmosphäre herleitete (Dafür ist auch der Begriff Klimasensitivität gebräuchlich). Lewis/Curry (2018) kommen zum Ergebnis:

1,3°C für eine Verdopplung des CO2-Gehaltes der Atmosphäre bis etwa zum Ende dieses Jahrhunderts (Transient Climate Response), 1,7°C für ein langfristiges Gleichgewicht (ECS) etwa im Zeitraum 2150 bis 2200. Die Zahlen reagieren kaum empfindlich auf die Wahl von Zeitfenstern, sie schwanken nur sehr wenig, ob man 1870…2016 auswertet oder 1930…2016. Es gab eine ganze Reihe von Vorläuferarbeiten auch anderer Autoren, die ebenfalls etwa diese recht geringen Werte fanden. Auch Arbeiten, die historische Zeiträume (letztes glaziales Maximum bis vorindustriell) unter die Lupe nahmen, widersprechen diesen niedrigen Zahlen nicht.

Wie wir schon häufiger ausgeführt haben, laufen die Klimamodelle zu heiß, sie rechnen mit einer zu hohen ECS- im Mittel liegen sie bei 3°C. Dass diese Modelle nicht einmal die vergangenen 30 Jahre richtig wiedergeben können und daher die Modelle künstlich für diese Zeit mit einer um ein Drittel und mehr verringerten Sensitivität rechnen, hat Steve Koonin (Under Secretary for Science unter Präsident Obama von 2009 bis 2011) vor geraumer Zeit auf einem Hearing der American Physical Society (S. 255) offenbart. Das IPCC nennt das scaling (WG 1, Chapter 10, S. 882), auf deutsch was nicht passt, wird passend gemacht. Denn für die Zukunft rechnen die Modelle dann wieder mit der um ein Drittel höheren Sensitivität.

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In Australien hat sich ein Klimaaktivist mit Superglue auf eine Straße geklebt. Tolle Aktion. Nun kam aber heraus, dass er selber alles andere als klimasparsam lebt. Zusammen mit seinen Eltern bewohnt er offenbar ein luxuriöses Appartment mit vier Badezimmern in bester Lage mit drei Garagenstellplätzen und freistehendem Aquarium. Do as I say, not as I do.

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Im 19. Jahrhundert gab es einen Klimaflüchtlingsstrom von Südwest-Deutschland nach Amerika, meinen Glaser et al. 2017. In der Schlussphase der Kleinen Eiszeit machte klirrende Kälte den Deutschen schwer zu schaffen und bewegte viele zur Auswanderung. Abstract:

Climate of migration? How climate triggered migration from southwest Germany to North America during the 19th century

This paper contributes to the ongoing debate on the extent to which climate and climatic change can have a negative impact on societies by triggering migration, or even contribute to conflict. It summarizes results from the transdisciplinary project Climate of migration (funded 2010–2014), whose innovative title was created by Franz Mauelshagen and Uwe Lübken. The overall goal of this project was to analyze the relation between climatic and socioeconomic parameters and major migration waves from southwest Germany to North America during the 19th century. The article assesses the extent to which climatic conditions triggered these migration waves. The century investigated was in general characterized by the Little Ice Age with three distinct cooling periods, causing major glacier advances in the alpine regions and numerous climatic extremes such as major floods, droughts and severe winter. Societal changes were tremendous, marked by the warfare during the Napoleonic era (until 1815), the abolition of serfdom (1817), the bourgeois revolution (1847/48), economic freedom (1862), the beginning of industrialization accompanied by large-scale rural–urban migration resulting in urban poverty, and finally by the foundation of the German Empire in 1871.

The presented study is based on quantitative data and a qualitative, information-based discourse analysis. It considers climatic conditions as well as socioeconomic and political issues, leading to the hypothesis of a chain of effects ranging from unfavorable climatic conditions to a decrease in crop yields to rising cereal prices and finally to emigration. These circumstances were investigated extensively for the peak emigration years identified with each migration wave. Furthermore, the long-term relations between emigration and the prevailing climatic conditions, crop yields and cereal prices were statistically evaluated with a sequence of linear models which were significant with explanatory power between 22 and 38 %.

Auzug aus der Diskussion:

climatic conditions had a substantial indirect influence on emigration, as climate is a crucial factor for growth conditions and the ripening process of diverse crops, subsequently influencing price developments on the food markets – depending on supply and demand. Regarding the evaluation period of 70 years (1816–86) it turned out, however, that the influence of the assumed chain of effects “climate ! harvests ! prices” was not equally pronounced with regard to the different peaks of emigration
(see Sect. 5): the peak year of 1816/17 appears to be the most climatically influenced, in the sense that temperatures constantly decreased during the growth period from autumn 1815 to summer 1816 and, concurrently, precipitation amounts were increasing.

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Wenn man eine Vielzahl stark verrauschter und unsicherer Daten zusammenfasst kommt Rauschen heraus. Die Datenqualität ist ein großes bei paläoklimatischen Daten, aber offenbar auch bei modernen Messdaten. Hunziker et al. 2018 haben sich Gedanken zum Thema gemacht:

Effects of undetected data quality issues on climatological analyses

Systematic data quality issues may occur at various stages of the data generation process. They may affect large fractions of observational datasets and remain largely undetected with standard data quality control. This study investigates the effects of such undetected data quality issues on the results of climatological analyses. For this purpose, we quality controlled daily observations of manned weather stations from the Central Andean area with a standard and an enhanced approach. The climate variables analysed are minimum and maximum temperature and precipitation. About 40 % of the observations are inappropriate for the calculation of monthly temperature means and precipitation sums due to data quality issues. These quality problems undetected with the standard quality control approach strongly affect climatological analyses, since they reduce the correlation coefficients of station pairs, deteriorate the performance of data homogenization methods, increase the spread of individual station trends, and significantly bias regional temperature trends. Our findings indicate that undetected data quality issues are included in important and frequently used observational datasets and hence may affect a high number of climatological studies. It is of utmost importance to apply comprehensive and adequate data quality control approaches on manned weather station records in order to avoid biased results and large uncertainties.

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