Een Nederlandse hittegolf wordt gemeten op station De Bilt en is een aaneengesloten periode van minimaal 5 dagen waarbij de maximumtemperatuur minimaal 25 graden Celsius is (zomerse dagen). In deze periode moet op minstens drie dagen de maximumtemperatuur minimaal 30 graden zijn (tropisch). Dat gaan we niet redden vrees ik. Gezien de langetermijnverwachtingen van de temperatuur in De Bilt  is de kans aanwezig dat 2022 op het moment van schrijven de boeken ingaat als een jaar zonder hittegolven, net zoals overigens 2021.

Toch  stonden de alarmbellen de afgelopen paar dagen hard te rinkelen, code oranje werd afgegeven en ongetwijfeld was het ook een ‘hot item’ in de diverse praatprogramma’s op tv. Van diverse kanten werd me erop gewezen dat ook het KNMI in het NOS-journaal flink alarmistisch bezig was geweest. Een mevrouw van het KNMI beweerde zelfs dat warme dagen tegenwoordig 4 graden warmer zijn dan vroeger. Dat leek me sterk, dus ik dook in de cijfers.

Tab.1   Bron: KNMI

De tabel is afkomstig van de KNMI website. Die tabel laat in de eerste helft van de vorige eeuw slechts 7 hittegolven zien, de resterende 22 hittegolven zijn van latere datum. Trouwe lezers van deze website weten dan wat er aan de hand is: het KNMI maakte bij het maken van de tabel  nog steeds gebruik van de ’gecorrigeerde’ data  zoals ze die in 2016 hebben vastgesteld. Het KNMI meende in dat jaar de gemeten dagtemperaturen  van 1901 tot 1 september 1951 van station De Bilt te moeten bijstellen. En bijstellen betekende voor dat station dat de hoogste etmaaltemperaturen, Tx genaamd, tot wel 2 graden naar beneden werden bijgesteld. Daardoor werd de periode 1901-1951 kouder en werd  het aantal hittegolven t/m 1950 teruggebracht van 23 tot slechts 7 stuks. Vanaf dat moment heeft het KNMI geen kans onbenut gelaten om met die bijgestelde temperaturen te laten zien dat het aantal hittegolven na 1950 veel groter was dan vóór 1950.

Figuur 1    Bron: Rapport ‘Het raadsel van de verdwenen hittegolven’

Figuur 1 toont grafisch wat die ‘correctie’ of ‘homogenisatie’ van de temperaturen van De Bilt voor gevolgen heeft gehad op het aantal hittegolven tot 1950. De gele staven geven het aantal hittegolven weer t/m 1950, vóór en na die homogenisatie. Vanaf 1951 (hier tot 2018)  is er geen correctie toegepast (grijze staven).

Omdat het naar beneden brengen van het aantal oude hittegolven van 23 naar 7 stuks volstrekt ongeloofwaardig was ben ik destijds samen met een drietal andere onderzoekers een onderzoek gestart naar die homogenisatiepraktijken van het KNMI. Dat mondde uit in een rapport dat ‘Het raadsel van de verdwenen hittegolven’ als titel heeft. Dat zou zomaar een titel van een nieuwe Kuifje kunnen zijn, ware het niet dat het -helaas- werkelijkheid is.

Fig.2    Bron: Springer

In 2021 kwamen Dijkstra et al met een peer reviewed publicatie over die homogenisatie van het KNMI, getiteld ‘Reassessment of the homogenization of daily maximum temperatures in the Netherlands since 1901’.

Daarin werd onderzocht hoe gevoelig de uitkomsten van die homogenisatie zijn voor een aantal keuzen die bij de statistische procedure door het KNMI zijn gemaakt. Het gaat daarbij om de keuze van de referentiestations, de lengte van temperatuurreeksen, de berekening van de statistische verdeling van de hoogste dagtemperaturen per maand en de manier waarop uitschieters in de data worden afgevlakt.

Fig.3    Bron: Dijkstra et al 2021

Dijkstra et al vonden dat het KNMI bijna alle keuzes in het homogenisatietraject zodanig genomen had, dat de uitkomst wel móest leiden tot maximale bijstelling naar beneden van hoogste temperaturen. Dát was de voornaamste oorzaak van het feit dat De Bilt maar liefst 16 van zijn 23 hittegolven van vóór 1951 verloor.

De auteurs van de publicatie vroegen over hun bevindingen een gesprek aan met het KNMI  maar dat werd geweigerd.  Alle traditionele media in ons land zwegen over die publicatie, alleen journalist Peter Baeten  van De Andere Krant wijdde er een artikel aan.  Hij zocht contact met het KNMI en vroeg om een reactie op de publicatie van Dijkstra et al, die vernietigend was voor de werkwijze van het KNMI. De reactie van het KNMI:

Mooie woorden, maar intussen gaat het KNMI dus blijkbaar gewoon door met het gebruiken van die foute temperaturen bij publieksvoorlichting zoals over hittegolven. Om een goed beeld te krijgen van de klimatologische ontwikkeling van extreme temperaturen in Nederland kun je als gerenommeerd instituut domweg geen gebruik meer maken van die ‘gecorrigeerde’  temperaturen is wetenschappelijk aangetoond, want die deugen niet.

Fig. 4    Bron: KNMI TR356

Figuur 4 toont het aantal hittegolven per jaar van 1901 t/m 2015, in de bovenste grafiek gebaseerd op de gemeten temperaturen, in de onderste op de gehomogeniseerde temperaturen. De grafiek is afkomstig uit het technische rapport TR356 van het KNMI. De homogenisatie van de extreme temperaturen tussen 1 januari 1901 en 1 september 1951 heeft geleid tot een afname van het aantal hittegolven van 23 naar 7 stuks. Ik dook in de data en maakte wat grafieken.

Fig.5    Data: KNMI

Figuur 5 toont het aantal hittegolven per jaar gebaseerd op de gemeten temperaturen t/m 19 juni 2022. Goed te zien is dat er sprake is van twee periodes met hittegolven, van 1911 t/m 1950 (23 hittegolven) en van 1975 t/m 2020 (25 hittegolven). De jaren vóór 1911 en van 1951 t/m 1974 waren relatief koele jaren waarin hittegolven afwezig waren. Die golfbeweging in de grafiek die we ook verderop nog zullen tegenkomen, is een bekend verschijnsel en wordt onder andere veroorzaakt door cycli in de Atlantische Oceaan en luchtcirculatiepatronen.

Fig.6    Data: KNMI

Zonder tropische dagen geen hittegolven. Daarom  toont figuur 6 het aantal tropische dagen (maximum dagtemperatuur ≥ 30 °C) van 1901 tot nu. Opvallend zijn de jaren 2018 t/m 2020 met relatief veel tropische dagen, tot zelfs 12 tropische dagen in het jaar 2020. Met daarna 2021 met slechts 1 tropische dag en 2022 met tot nu toe 2 tropische dagen. Het signaal is erg grillig en het golfpatroon is goed zichtbaar.

Fig.7    Data: KNMI

Figuur 7 laat van de tropische dagen voor elk jaar de hoogste temperatuur zien (Txx). De lineaire trend van 1901 tot heden is 1,2 °C. In een opwarmend Nederland de afgelopen decennia is het logisch dat de warmste dagen dan ook warmer worden. Toch is die trend van 1,2 °C opvallend laag als je die vergelijkt met de temperatuurstijging in Nederland vanaf 1901, die namelijk zo’n 2 °C is. De hoogste temperaturen zijn dus minder snel gestegen dan de gemiddelde temperatuur.

Klimaatwetenschapper Karin van het Wiel beweerde echter in het NOS-journaal van 19 juli 2022: “Warme dagen zijn al 4 graden warmer dan vroeger”. Zie dat journaal hier. Die 4 graden die de KNMI wetenschapper noemt zijn in elk geval niet terug te vinden in de grafiek van figuur 7, maar wellicht in andere cijfers. Ik zoek verder.

Fig.8    Data: KNMI

In figuur 8 heb ik alle 403 tropische dagen (≥ 30 °C ) die we vanaf 1901 tot heden in De Bilt gehad hebben op een rijtje gezet. Rechts zien we de hoge stippen van 2018 t/m 2020 terug. De rode streepjeslijn is de lineaire trendlijn, de formule daarvan staat linksboven in de grafiek. De maximum temperatuur van alle tropische dagen in De Bilt toont een trend van 0,44  °C over de periode 1901 t/m 19 juli 2022. Dat is nog veel lager dan de trend van figuur 7. Bovendien is die trend (α= 0,05) niet significant.

Fig.9    Data: KNMI

In de grafiek van figuur 9 zijn de maximum etmaaltemperatuur (Tx) van alle 44.399 etmalen sinds 1 januari 1901 op een rijtje gezet. De lineaire trend is hier 1,33  °C, vergelijkbaar met de trend van figuur 7.

In bovenstaande grafieken heb ik gepoogd die 4 graden opwarming terug te vinden, maar dat is niet gelukt. Hoe kwam Karin van het Wiel van het KNMI er in het NOS-journaal dan bij om te stellen dat warme dagen momenteel 4 graden warmer zijn dan vroeger? Het antwoord op die vraag bleek uiteindelijk verbluffend eenvoudig te vinden op de website van het KNMI. In het artikel met de kop “Warmste dag van het jaar nu 4 °C warmer dan rond 1900 ” refereren de schrijvers aan de laatste publicatie van de bekende KNMI wetenschapper Geert Jan van Oldenborgh. Daarin wordt deze grafiek getoond:

Fig.10    Bron: Oldenborgh et al

De auteurs van die publicatie baseerden hun grafiek in figuur 10 op de jaarlijkse Txx van De Bilt, de hoogste maximum temperatuur van elk jaar. Trek je door die grafiek een lineaire trendlijn dan is de trend van Txx 3,5 °C. Soepeltjes naar boven afgerond kom je dan op 4 °C.

In figuur 7 heb ik hetzelfde gedaan, namelijk de hoogste Tx per jaar in een grafiek gezet. Ik kwam in die grafiek niet verder dan een lineaire trend van  1,2 °C over de gehele periode. Hoe is dat verschil te verklaren? Eenvoudig: Oldenborgh et al maakten gebruik van de gehomogeniseerde data van het KNMI. Daarvan is inmiddels in de wetenschappelijke literatuur vastgesteld (Dijkstra et al) dat door de homogenisatie de extreme temperaturen van voor 1950 in De Bilt veel te sterk zijn gecorrigeerd. Helaas konden van Oldenborgh et al toen ze hun publicatie instuurden (juni 2021) nog niet bekend zijn met de publicatie van Dijkstra et al.

Conclusie: Het KNMI zaait onnodig klimaatangst. Dat doet ze onder andere door gebruik te maken van achterhaalde en onjuiste gehomogeniseerde data, waarvan ze zelf heeft toegezegd die op korte termijn te verbeteren. Met uitspraken op het NOS-journaal als  “Warme dagen zijn al 4 graden warmer dan vroeger” en een kop op de KNMI website van “Warmste dag van het jaar nu 4 °C warmer dan rond 1900” negeert het KNMI recent wetenschappelijk inzicht. Door bovendien voortdurend de nadruk te leggen op de rol van CO2 negeert ze andere verklarende factoren zoals langjarige natuurlijke cycli en de sterk toegenomen kortgolvige instraling in Nederland in de afgelopen decennia. Zullen we bij de volgende warme dag weer gewoon gaan doen?

In het vorige artikel heb ik aandacht besteed aan een recente publicatie van de hand van een team onderzoekers van en rond TU Delft. Ik eindigde toen met de teleurstellende constatering dat het blijkbaar niet mogelijk leek om me op korte termijn aan de onderliggende data van de paper te helpen.

Intussen heb ik enkele malen contact gehad met de auteur die de communicatie verzorgt, en ik kreeg na wat ontwijkende antwoorden te horen: “Just a matter of lack of time. There was indeed a misunderstanding within the authors team. Of course those data were supposed to be online since the beginning! Now it’s holiday season, so things have to wait. We won’t forget to make them available.” Kortom: ik moet de academische vakantietijd afwachten totdat er tijd is om de gevraagde data te verschaffen. Intussen heb ik me (samen met Jan Ruis) op de cijfers gestort die wél beschikbaar zijn: de gemeten zeespiegelhoogten.

Fig.1    Reactie Hans Erren  (LinkedIn)

Ook andere mensen houden zich intussen met dat Delft-rapport bezig. Geofysicus Hans Erren wees (figuur 1) op het grote verschil in lengte van de tijdreeksen vóór en na de ‘breuk’  in 1993: “What I would like to see as robustness test for the trend of the last 27 year is a plot of all 27 year window trends over the entire century time span.”  Omdat in de paper de periode ná de vermeende breuk in 1993 loopt van 1994 t/m 2018 ga uit van een periode van 25 jaren. Figuur 2 toont de jaarlijkse gemeten zeespiegelhoogte (PSMSL) van het ensemble van de 6 hoofdstations Delfzijl, Harlingen, Den Helder, IJmuiden, Hoek van Holland en Vlissingen in de periode 1919-2018.

Fig.2    Data: PSMSL

De streepjeslijn is de lineaire trend en heeft een helling van 1,95 mm/jaar. Van de PSMSL data is vervolgens onderstaande grafiek gemaakt met de trend over windows van telkens 25 jaren, van 1919 t/m 2018.

Fig.3    Data: PSMSL

Voor elk van de vier 25-jarige windows waarin de totale door Delft gebruikte periode kan worden ingedeeld is de lineaire trend bepaald en weergegeven met de gekleurde lijnstukken. Te zien is dat er op het oog nauwelijks verschillen in trend zijn tussen drie van de vier windows, alleen de trend van de periode 1969-1993 is verhoogd.

Erren schreef: “ Also there is good sea level data available before 1920. Please consider the conclusions of Kyra van Onselen about short period trends.” Hier is die verlengde periode, van 1894 t/m 2018, met wederom de trend over windows van 25 jaren:

Fig.4    Data: PSMSL

Het eerste window van 1894 t/m 1918 vertoont duidelijk een verhoogde trend ten opzichte van de andere windows.

Bovenstaande trendgrafieken van de figuren 3 en 4 zijn gebaseerd op de officiële gemeten getijdedata van PSMSL.  Niet te verwarren met het door de Delftse auteurs ‘gecorrigeerde’ sea level signal in figuur 3 van de publicatie waarop ze hun versnellingsdetectie hebben toegepast.

Fig.5    Reactie Hessel Voortman (LinkedIn).

Hessel Voortman, onafhankelijke consultant op het gebied van kustverdediging, reageerde ook op het Delftse rapport (figuur 5). Zijn commentaar is duidelijk: de gehanteerde methodiek deugt op een aantal punten niet. Volgens Voortman is het gebruik van zonale en meridionale windstress-data zoals gebruikt door de auteurs voor het corrigeren van de getijdemeetreeksen onjuist, omdat de vorm van het Noordzeebekken het windeffect richtingsgevoelig maakt. Daarmee zou de bodem onder het onderzoek uit vallen. Het proefschrift van Voortman levert interessant leesvoer.

In de Delftse studie wordt gesteld dat gemeenschappelijke breekpunten worden geïdentificeerd als het breekpunt statistisch significant is voor alle acht stations. Voortman stelt terecht vast dat de resultaten voor IJmuiden vóór en na de breuk nauwelijks van elkaar verschillen, en dat er dus in 1993 geen sprake is van een gemeenschappelijk breekpunt. Net als Hans Erren levert ook Voortman kritiek op de lengte van de gemeten periodes voor en na 1993. De Delftse methode toetst volgens hem daardoor niet alleen op trendveranderingen maar ook op verschillen in steekproefgrootte.

Jippe Hoogeveen bekeek de door de Delftse groep gebruikte methodiek en verbaasde zich onder andere over het feit dat men de nodale cyclus met een factor 1 aftrekt in plaats van er regressie op toepast. De nodale cyclus is een maancyclus met een periodiciteit van 18,61 jaar die een aanzienlijke invloed heeft op de zeespiegel. Voor wat betreft de factor wind zou het beter zijn die eerst voor elke dag te kwadrateren en daarna het gemiddelde te nemen, in plaats van de maandgemiddelden te kwadrateren.

Fig. 6    Bron: Bron: Steffelbauer et al 2022

Aanzienlijke problemen ziet Hoogeveen opduiken in de manier waarop de auteurs dat  gemeenschappelijk breekpunt vaststellen in het begin van de jaren negentig. De Delftse onderzoekers berekenen de trend vóór en na 1993 inclusief betrouwbaarheidsintervallen en concluderen dan dat die trends significant verschillen. Hoogeveen stelt echter dat die berekende betrouwbaarheidsintervallen niet correct zijn. De onderzoekers hebben in een eerdere stap de regressie gedaan om de invloed van de wind uit het signaal te halen. Wat ze nu laten zien in de publicatie (figuur 6) is het residu, maar dan zonder veel ruis. Vervolgens berekenen de auteurs op basis van dit residu de betrouwbaarheidsintervallen, maar volgens Hoogeveen mag dit niet zo maar. Immers, het betrouwbaarheidsinterval wordt veel kleiner als je alle ruis eruit haalt, maar er verandert niets aan de data zelf. Omdat de betrouwbaarheidsintervallen op deze manier veel kleiner worden gemaakt, verschillen die trends significant.

Om toch te kunnen rekenen aan gecorrigeerde data heeft Hoogeveen de Delftse regressiemethodiek toegepast op het ensemble van de 6 Nederlandse hoofdstations. Hij vindt vóór 1993 als trend 1,75 ± 0,3 mm jaar en na 1993 als trend 2,57 ± 1,45 mm/jaar. Dit verschilt niet significant. Het grote verschil is dat de trend ná 1993 een veel groter betrouwbaarheidsinterval heeft dan in het onderzoek van Delft. Dat is  logisch, want als men de trend niet van 1993-2018 maar van 1993-2017 berekent, dan stijgt hij al tot maar liefst 2,84 ± 1,54 mm/jaar. Dat geeft goed aan hoe groot de onzekerheid is.

Ook is het opvallend dat in de tabel van figuur 6 hierboven de onzekerheidsmarge van de trend van het gemiddelde vóór 1993 zo groot is. Die is veel groter dan de onzekerheidsmarges bij de individuele reeksen, terwijl je juist het omgekeerde zou verwachten. Dit gebeurt ook ná 1993, maar in mindere mate waardoor het verschil toch nog significant is.

Fig.7    Reconstructie zeeniveau

In figuur 7 is de gecorrigeerde zeespiegel  van Jippe Hoogeveen’s regressie weergegeven voor de 6 Nederlandse hoofdstations. De lineaire trend van de gehele reeks 1919-2018 is nu 1,75 mm/jaar, lager dan de trend uit de niet gecorrigeerde reeks van figuur 2.

Fig.8    Reconstructie zeeniveau met trends

Om te zien of er verschillen ontstaan met de niet gecorrigeerde data is van de gecorrigeerde data de grafiek van figuur 8 gemaakt met de trend over windows van telkens 25 jaren, zoals dat ook gedaan is over de ongecorrigeerde PSMSL data in figuur 3. Voor elk van de vier 25-jarige windows is de lineaire trend bepaald en weergegeven met de gekleurde lijnstukken.

As men figuur 8 vergelijkt met figuur 3 dan is te zien dat in beide grafieken het derde window (1969-1993) uit de toon valt. In de gecorrigeerde data van figuur 8 is het echter niet zozeer de verhoogde trend van het derde window die opvalt (alle vier windows vertonen ongeveer dezelfde trend) maar de lagere waarden in de periode 1969-1993. Dat veroorzaakt een sprong aan het begin (1969) en aan het einde (1993) van dat derde window.

Conclusies: zonder dat we kunnen beschikken over de onderliggende data van de grafieken van het Delftse onderzoeksteam is vanuit diverse hoeken en perspectieven toch al behoorlijk inhoudelijk en stevig commentaar geleverd op de werkwijze van de onderzoekers. Of de nog aan te leveren data van de publicatie de geloofwaardigheid van de paper gaan verhogen valt te bezien. Omdat die data waarschijnlijk nog wel eventjes op zich laten wachten duiken we een volgende keer wat dieper in de gemeten zeespiegeldata langs onze kust.

Fig.1   De 6 hoofd-getijdenstations van Rijkswaterstaat

Elk jaar, als de jongste zeespiegeldata van het PSMSL binnenkomen, maak ik grafieken van de 6 hoofdstations aan de Nederlandse kust. Daar meet Rijkswaterstaat al sinds mensenheugenis (medio 19^e eeuw) de hoogte van het zeewater. Nog niet zo lang geleden schreef ik een artikel over de data t/m 2020, zie hier. In dat artikel staan fraaie meetreeksen van die 6 stations, vanaf het begin van de metingen in de 19^e eeuw t/m 2020.

In een recent artikel van Frederikse en Gerkema uit 2018 over multidecadale schommelingen langs de Noordzeekust beperkten de auteurs zich echter tot de Nederlandse data vanaf 1890, om te voorkomen dat de ‘sprong’ in de zeespiegeldata, die bij Nederlandse peilstations rond 1885 aanwezig is, wordt meegenomen. Ik had die sprong in het vorige artikel al waargenomen in de reeksen van Vlissingen en IJmuiden. Voor alle zekerheid zal ik dus vanaf nu de Nederlandse reeksen vanaf 1890 gebruiken. De grafieken zien er dan zo uit:

Fig.2   Bron: https://www.sealevel.info

Link boven in elke grafiek is de trend weergegeven, rechts boven de versnelling. De versnellingen van de stations zijn zeer klein, kleiner dan 0,01 mm/jaar2 . Het is dan ook niet verwonderlijk dat in alle grafieken de lijn die de versnelling van de data weergeeft vrijwel achter de lineaire trendlijn verdwijnt. Alle 6 Nederlandse hoofdstations vertonen dus vanaf 1890 t/m 2020 een nagenoeg lineaire trend.

Tab.1    Data: PSMSL

In tabel 1 zijn de lineaire trend en versnelling van elk van de 6 stations weergegeven. Het is goed te bedenken dat de rsl de relatieve zeespiegelstijging is, de stijging ten opzichte van het vasteland ter plekke. De Nederlandse kust maakt onderdeel uit van het Noordzeebekken, dat al vanaf het eind van het laatste glaciaal een dalende beweging vertoont als gevolg van het GIA-. GIA (glacial isostatic adjustment) wordt veroorzaakt door het terugveren van de aarde van de verscheidene kilometers dikke ijskappen die rond 20.000 jaar geleden onder andere Scandinavië bedekten. Door het opveren van Scandinavië hebben de naastgelegen gebieden zoals het Noordzeebekken de neiging om te dalen. Die daling wordt langs de Nederlandse kust geschat op gemiddeld 0,45 mm per jaar. De gemiddelde relatieve zeespiegelstijging van de 6 stations vanaf 1890 bedraagt 1,93 mm per jaar. Rekening houdend met een gemiddelde bodemdaling van 0,45 mm per jaar betekent dat een gemiddelde absolute zeespiegelstijging langs onze kust van 1,5 mm per jaar, dus 15 cm per eeuw.

Men schat dat in de afgelopen 140 jaar het wereldgemiddelde zeeniveau 21 tot 24 centimeter is gestegen, dat is 15 tot 17 cm per eeuw (bron: NASA). Dat getal komt dus goed overeen met de absolute stijging van 15 cm/eeuw die we langs de Nederlandse kust berekenen. De verschillen tussen de lineaire trends van de 6 stations zoals we die in tabel 1 zien zijn dan ook te verklaren door verschillen in bodemdaling.

Fig.3    Data: PSMSL

Figuur 3 toont de jaarlijkse rsl van de 6 Nederlandse stations vanaf 1890. De variaties van jaar tot jaar kunnen tamelijk groot zijn, zoals de grafiek laat zien. Die variaties worden vooral veroorzaakt door windfluctuaties in richting en sterkte. Zo wordt bij een stevige NW wind het water van de Noordzee opgestuwd tegen de Nederlandse kust. Ook jaarlijkse verschillen in luchtdruk veroorzaken afwijkende zeespiegelhoogten, hogere luchtdruk betekent lagere zeespiegel. Op langere tijdschalen, van enkele jaren tot enkele decennia, spelen ook andere factoren een rol, zoals verschillen in zoutgehalte en watertemperatuur en  de zogenaamde nodal cycle van 18,6 jaar, veroorzaakt door de maan.

Fig.4    Bron: NOAA

Figuur 4 toont de zeespiegelhoogten van de Noordzee, zoals berekend op basis van satellietdata sinds eind 1992. De ruwe data zijn afkomstig van de satellieten TOPEX/Poseidon (T/P), ERS-2, GSO,  Jason-1, Envisat, Jason-2, en Jason-3.  Over de periode 1992-2021 is de trend van het Noordzeewater 3 mm per jaar, gelijk aan de berekende altimetrie-trend voor de gehele aarde. Ik heb nog niet zo lang geleden een artikel geschreven over de complexiteit van die satelliet-zeehoogtemetingen.

Opvallend is dat er een aanmerkelijk verschil is tussen de trend van de satellietmetingen van ± 3 mm/jaar in de Noordzee en de trend van de langjarige boeimetingen langs de Nederlandse kust van  ± 1,5 mm/jaar (rekening houdend met de bodemdaling). Een deel van dat verschil kan te maken hebben met het feit dat we zeer ondiep kustwater hebben dat anders reageert op zeespiegelbewegingen. Maar dan nog is er sprake van een behoorlijk ‘gat’  tussen de satellietmetingen van de Noordzee en de boeimetingen langs de Nederlandse kust.

Fig.5    Bron: KNMI

In januari 2022 verscheen op de website van het KNMI een artikel met de dreigende kop dat de zeespiegel aan onze kust sneller stijgt door klimaatverandering. Ik bekijk elk jaar de meetdata van de 6 hoofdstations van Rijkswaterstaat en schrijf dan elk jaar dat er geen versnelling in de grafieken zit, dus mijn aandacht was gewekt.

Fig.6    Bron: KNMI

Volgens de tekst in de kop van het KNMI artikel is de stijging van de zeespiegel aan de Nederlandse kust de laatste decennia 1,5x zo groot als in de gehele meetperiode daarvoor, en komt dan op 3 mm/jaar in plaats van 1,5 mm/jaar. Daarmee loopt de zeespiegelstijging dus weer in de pas met de trend van de satellietmetingen.

Maar hoe komt het dat ik die enorme versnelling niet gezien heb in de zeespiegeldata van de Nederlandse getijdenstations? Het antwoord op die vraag is dat die versnelling inderdaad niet zichtbaar is, maar er wel zou zijn indien vooral de wind (vanaf 1990) uit een andere hoek en met een andere snelheid had gewaaid. Wind stuwt immers water op, tenminste als die uit de ‘goeie’ hoek waait. Bovendien zijn er nog die andere factoren die ook van invloed zijn, zoals de luchtdruk en de zogenaamde ‘lunar cycle’ , de schommelingen in de aantrekkingskracht van de maan ten opzichte van de aarde. Het KNMI team heeft al die factoren afgetrokken van het gemeten signaal, en houdt dan een signaallijn over die die versnelling vanaf 1990 laat zien.

Fig.7    Bron: KNMI

In de grafiek van figuur 7 is een en andere afgebeeld. Zo zijn er de periodes waarin de wind de zeespiegelstijging vertraagde, gevolgd door periodes waarin de wind de zeespiegelstijging versnelde. De blauwe lijn is de gemeten zeespiegelstijging van onze 6 hoofdstations en de oranje lijn de zeespiegelstijging zoals die zou zijn als je al die bovengenoemde factoren verwijdert. En inderdaad: in de roze zone vanaf 1993 daalt de gemeten trend, terwijl de herberekende trend verder stijgt.

De gedachte in De Bilt is nu: als die wind uit de goede hoek weer aantrekt aan de Nederlandse kust, dan gaat die blauwe lijn vanzelf naar boven en heb je de ‘beloofde’ versnelling. De vraag is natuurlijk of dat allemaal klopt. Zo is er wel wat aan te merken op de wijze waarop het team de factor wind in zijn berekeningen opneemt. In de grafiek is te zien dat de metingen vanaf 1980 tot 1993 (dus in een periode met door de wind versnelde zeespiegelstijging) een dalende trend laat zien. Bovendien lopen beide reconstructies van de wereldgemiddelde zeespiegelvariaties (grijze lijnen) heel aardig parallel met de blauwe lijn, tot aan de laatste roze periode. En zo er nog wat zaken die om extra aandacht vragen, een andere keer.

Kortom, dit gedachte-experiment, want dat is het natuurlijk, valt of staat met de validiteit van de gebruikte aannames en methodes. Dat weerhoudt het KNMI er overigens niet van om alvast een toekomstvoorspelling te doen lees ik: “We verwachten dan ook dat we in de komende tientallen jaren een duidelijke versnelling in de zeespiegelstijging aan de Nederlandse kust zullen meten (figuur 3). Afhankelijk van de toekomstige uitstoot van broeikasgassen dienen we rekening houden met een verdere zeespiegelstijging tussen 30 tot 110 centimeter in de komende tachtig jaar. ”

Fig.8    Bron: Environmental Research Letters

En toen kwam een team van Tu Delft op 14 juni 2022 met een publicatie over vrijwel hetzelfde onderwerp als waar het KNMI mee bezig is, zie hierboven. Vrijwel hetzelfde verhaal als waar het team van het KNMI zijn tijd aan besteed. Het idee achter beide onderzoeken is dat de versnelling van de zeespiegelstijging aan de Nederlandse kust weliswaar niet zichtbaar is maar er wel is. Die zou verdoezeld worden door met name de wind als opstuwende kracht, en ook door de luchtdruk, lunar cycle en seizoensinvloeden. Net zoals bij het KNMI-team worden ook bij het Tu Delft-team de gemeten getijdedata ‘afgepeld’ en ontdaan van onder andere de factoren wind, lunar cycle en luchtdruk.  Wat je dan overhoudt is wat het onderzoeksteam het ‘sea-level signal’ wordt genoemd. En aan dat manmade signaal wordt dan gemeten.

Fig.9    Bron: Steffelbauer 2022

In bovenstaande figuur is die analyse uitgebeeld voor het station Vlissingen. Het zwarte signaal boven in de figuur zijn de ‘tide gauge data’, de gemeten zeewaterstanden in Vlissingen vanaf 1920. De gele lijn in die zwarte reeks is het ‘sea level signal’, de fictieve of als u wilt gecorrigeerde reeks die overblijft als je de invloeden van alle invloeden daaronder verwijdert. Het is het maagdelijke signaal van de zeespiegel aan de Nederlandse kust dat slechts beïnvloed wordt door uitzetten van water en afsmelten van ijs door opwarmen. Daar onder, in de figuur, zijn de diverse grafieken geplaatst van de factoren die de onderzoekers verwijderden van het oorspronkelijke gemeten signaal.

Er is een aantal zaken dat volgens mij in de publicatie van Steffenbauer et al te weinig aandacht krijgt, of juist teveel, of de verkeerde, zodat de uitkomsten van de studie twijfelachtig zijn. Voordat ik daar echter in detail op in kan gaan wil ik eerst de onderliggende cijfers van die ‘sea level signals’ hebben, zodat ik wat zaken kan analyseren. Tot nu toe heb ik driemaal bij twee verschillende auteurs het verzoek gedaan me die data toe te sturen, maar dat is helaas (nog) niet gelukt. Daarom hopelijk de volgende keer wat meer inhoudelijk commentaar op de publicatie. Voor heel wat traditionele media (tv, radio, kranten) in ons land was overigens het persbericht van de Tu Delft alléén al voldoende om zonder dralen flinke aandacht te besteden aan de publicatie, zie NOS.

Fig.1    Data: PMOD/WRC

Kortgeleden schreef ik over de forse toename van de inkomende zonnestraling in met name West- en Oost-Europa vanaf ongeveer 1980 t/m 2020, zie hier. Hoe groot dat aandeel van de toegenomen instraling is in het totaal van alle forcings is een bron van discussie. Maar dat de toename van de instraling sinds 1979 in Europa effect moet hebben gehad op de temperaturen in West-Europa staat buiten kijf.

Die sterke toename in West- en Oost-Europa is opmerkelijk, omdat de zon an sich niet veel harder is gaan schijnen. Dat schijnen doet hij namelijk tamelijk constant. Figuur 1 toont de grafiek van de hoeveelheid zonne-energie in Watt per m2 net buiten de dampkring van de aarde. De grafiek is gebaseerd op satellietmetingen en bedroeg vanaf 1976 ongeveer 1361 W/m2. De schommelingen als gevolg van de 11-jarige cyclus van Schwabe is duidelijk te zien, en vertoonde in de afgebeelde periode een amplitude van ongeveer 1 W/m2. Niet veel, maar we komen hem overigens wel tegen in temperatuurreeksen.

Fig.2    Bron: Bron: Kiehl & Trenberth 2009

Het oppervlak van een bol met straal r is 4x dat van een cirkel met straal r. Op de (ronddraaiende) aarde valt dus gemiddeld ¼ van de gemeten zonneconstante, dus 1361/4 = 340,25 W/m2. In de figuur 2 rekenden Kiel & Trenberth nog met de berekende zonneconstante van 1365 W/m2. Opvallend grote veranderingen van de netto instraling aan het aardoppervlak (gemiddeld 161 W/m2) lijken dus niet het gevolg te zijn van veranderingen in zonne-energie aan de buitenkant van de dampkring en moeten dus hun oorsprong vinden in de absorptie van zonne-energie door de dampkring dan wel de reflectie op wolken en aardoppervlak, respectievelijk gemiddeld 78 W/m2, 79 W/m2 en 23 W/m2 (zie figuur 2).

Fig.3    Regionale indeling

In dit bericht gaat het over de ontwikkeling van de netto instraling aan het aardoppervlak (ssr) en luchttemperatuur op 2m hoogte (2t) in de rest van de wereld. Die data zijn afkomstig van ERA5 reanalyses vanaf 1979.  Daarvoor is de aarde ingedeeld in een aantal regio’s op basis van breedteligging en aard van de ondergrond (water/land). Die indeling is afgebeeld in figuur 3. Van elke regio is voor de periode 1979-2020 de ssr en 2t vastgesteld aan de hand van de ERA5 reanalyses data (ClimateExplorer).

Het resultaat is in onderstaande tabel weergegeven:

Tab.1    Data: ERA5

De in totaal 33 regio’s zijn in de tabel ingekleurd op basis van hun ondergrond: overwegend land is geel, overwegend water is blauw en 3 regio’s zijn gemixt. De kolommen 3 en 4 geven de grenzen aan van elke regio. De vijfde kolom geeft de veranderingen in de netto instraling (Δssr) weer tussen 1979 en 2020, in W/m2. De laatste kolom geeft van elke regio de veranderingen van de luchttemperatuur op 2m hoogte weer (Δ2t).

Wat meteen opvalt:

• Op de regio’s Zuid-Azië, centraal Zuid-Amerika en Zuid-Afrika na vertonen alle continentale regio’s een positieve ssr (toename instraling, waarschijnlijk als gevolg van afnemende bewolking)
• West- en Oost-Europa zijn de regio’s met de sterkste toename van de instraling, Noord-Europa, West- en Oost-Siberië en Centraal Azië vertonen ook een sterke Δssr
• Antarctica vertoont nauwelijks een trend, zowel voor wat betreft de instraling als de temperatuur
• De tropische oceanen tonen een dalende Δssr , waarschijnlijk als gevolg van toegenomen bewolking
• De Arctische Oceaan toont een sterk positieve Δssr en Δ2t, waarschijnlijk als gevolg van de afname van het drijfijs sinds 1979
• Bijna alle regio’s (32) vertonen een opwaartse trend in Δ2t, waarschijnlijk ten dele als gevolg van het versterkt broeikaseffect (zie figuur 4)
• Regio’s met een hoge Δ2t kennen ook vaak een (tamelijk) hoge Δssr (zie figuur 3)
• Op de Arctische Oceaan na, kennen alle waterregio’s een relatief lage Δ2t, mede als gevolg van de fysische eigenschappen van water
• De zuidelijk tropische Pacific heeft als enige regio een negatieve temperatuur, waarschijnlijk als gevolg van El Niño.

Fig.4     Data: ERA5

Figuur 4 toont voor de 33 regio’s de  correlatie tussen Δssr en Δ2t.  De correlatiecoëfficiënt R2 is 0,52 , wat betekent dat de variatie in temperatuur voor de helft verklaard wordt door de variatie in  instraling. Dat is niet opvallend sterk, wat wel te verklaren is. Zo reageert de luchttemperatuur boven land veel sterker op veranderingen in instraling dan oceanen vanwege de fysische eigenschappen van water: transparant tot enkele tientallen meters diepte, een grote warmtecapaciteit en stromingen die het water mengen.

Bovendien staat de lucht op 2 meter hoogte niet stil maar is vrijwel altijd in beweging. De luchttemperatuur op een bepaalde plaats wordt dan ook, behalve door de stralingsbalans, sterk bepaald door advectie, de aanvoer van lucht van elders. De temperatuur in Nederland van dag tot dag is daar een prachtig voorbeeld van. Bovendien is er in onze wereld van toenemende urbanisatie sprake van een steeds sterker UHI-effect in stedelijke gebieden, resulterend in oplopende temperaturen. Boven oceanen wordt de luchttemperatuur ook bepaald door de aanvoer van warm of koud water van grotere diepte. Bekendste voorbeeld daarvan is het El Niño-effect. Een en andere maakt in elk geval wel duidelijk dat het klimaat ongekend complex is.

Fig.5    Data: ERA5

Tot slot de grafiek van figuur 5 van de aarde als geheel. De ERA5  data laten zien dat de netto instraling aan het aardoppervlak geen significante trend vertoont, maar dat de luchttemperatuur op 2m hoogte vanaf 1979 t/m 2020 een trend vertoont van +0,86 °C. Een klein deel van die toename is veroorzaakt doordat het atmosferisch CO2-gehalte is toegenomen van 336 ppm in 1979 tot 414 ppm in 2020. Ik schat dat CO2-effect op de temperatuur ongeveer 0,25 °C. De rest is het werk van allerlei mee- en tegenkoppelingen, waarvan de belangrijkste waarschijnlijk door  H₂0 (water, waterdamp, wolken, sneeuw en ijs) geleverd wordt. Overigens is langgolvige straling als gevolg van het broeikaseffect nauwelijks in staat om water binnen te dringen (max.0,1 mm).  Zie Wong et al 2018. De opwarming van de aarde door het broeikaseffect moet dus vooral door de continenten plaatsvinden. Dat de netto kortgolvige straling  aan die opwarming van het land  zijn steentje de afgelopen decennia heeft bijgedragen is in elk geval duidelijk.

Enkele dagen geleden berichtte ik over de bizarre ontwikkelingen rond het D66-rapport van de Focusgroep Stikstof. Tweede Kamerlid van D66 Tjeerd de Groot probeerde de publicatie van het rapport in de partijgelederen tegen te houden. Toen de D66-focusgroep Stikstof daarna het rapport op eigen houtje naar alle Kamerleden in de Commissie Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit stuurde, werd het rapport door de partij gecanceld en moest het logo van D66 van het rapport verdwijnen.

Inmiddels heb ik het rapport opgeduikeld, met dank aan de JA21-fractie Tweede Kamer!. Het is te downloaden via de downloadpagina van deze website (bovenaan in het menu). Leesvoer met veel stikstof voor liefhebbers.

Fig.1    Bron: International Journal of Climatology

Figuur 1 is de kop van een wetenschappelijke publicatie die recent verschenen is van de hand van vader (Han) en zoon (Jippe) Hoogeveen. Vorig jaar heb ik tweemaal een artikel geschreven over de wonderbaarlijke klimaatactiviteiten van  Jippe, zie hier en hier. Jippe is student wiskunde en informatica en heeft vorig jaar welhaast sisyfusarbeid verricht door handmatig voor elke dag van 1836 t/m 2020 de atmosferische circulatie in Nederland in te schatten op basis van reanalyses weerkaarten uit de archieven van Wetterzentrale. Die informatie is daarna verwerkt en opgeslagen in 24 zogenaamde weerpatronen. Zo ontstond een model dat de beide Hoogeveens het WP-model noemden.

Met behulp van een statistische test zagen Jippe en Han dat er rond 1988 een verschuiving heeft plaatsgevonden in die weerpatronen, die heeft geresulteerd in een aanzienlijke toename van de luchtaanvoer uit warmere richtingen. Over die verschuiving in windrichtingen eind jaren ’80  heb ik op deze plaats ook al vaker geschreven. Onderstaande figuur uit de paper van Hoogeveen en Hoogeveen toont die verschuiving voor de maritieme brongebieden in zomer en winter.

Fig.2    Bron: International Journal of Climatology

Daarna is lineaire regressie toegepast om de dagelijkse gemiddelde temperaturen te verklaren op basis van de weerpatronen voor de periode 1961-2020. Ze vonden voor het dagelijkse model een R2-waarde van 0,60 en voor het jaarlijkse model, gebaseerd op de geaggregeerde gemiddelde dagwaarden, een R2 van 0,81. Zie figuur 3.

Fig.3   Bron: International Journal of Climatology

Een R2 van 0,81 is op zich al een hoge correlatiecoëfficiënt, maar die werd nog eens werd verhoogd tot 0,85 toen de onderzoekers de invloed van de Atlantische Multidecadale Oscillatie (AMO), de totale zonne-irradiatie (TSI) en CO2 als verklarende variabelen toevoegden:

Fig.4    Bron: International Journal of Climatology

De cijfers laten zien dat de luchtcirculatie de dominante factor is en dat de TSI en de AMO in staat waren om kleine verbeteringen aan het model toe te voegen. Heel opvallend was dat de variabele CO2 geen direct effect lijkt te hebben. Het was voor de onderzoekers onverwacht dat de factor CO2 zo laag uitviel, in de meeste studies heeft CO2 veel meer effect. Zo stelden Van Oldenborgh en Van Ulden (2003) bijvoorbeeld dat van de 1 °C opwarming in Nederland in de 20e eeuw ongeveer 0,8 °C kan worden toegeschreven aan de algemene stijging van de temperatuur, die gewoonlijk wordt gebruikt als proxy voor CO2, en 0,2 °C aan een toename van warmere windrichtingen. Daarom hebben de auteurs wat extra experimenten uitgevoerd om het model te controleren. Op basis van die experimenten concluderen de auteurs dat de gebruikte methode de invloed van CO2 niet heeft onderschat, die is met 0.06 ± 0.15 bijzonder laag.

Conclusie: de gevonden waarden wijzen er sterk op dat de recente opwarming in Nederland vooral wordt veroorzaakt door een verschuiving in de brongebieden van de luchtstroming naar warmere richtingen en dat de invloed van CO2 zeer klein is.

Ik ben benieuwd naar de reacties uit het veld op deze publicatie, en met het ‘veld’ bedoel ik natuurlijk niet de obligate  en vrijblijvende zure stukjes die zeker zullen volgen.

Fig.1    Bron: Trouw

“Niet de mooie natuur, maar het halen van irreële stikstofnormen is het doel. Een benadering vanuit de natuur is effectiever”. Dat schreef em. hoogleraar Mariene Ecologie Han Lindeboom op 15 juni j.l. in Trouw. Lindeboom heeft recht van spreken over stikstof, hij promoveerde ooit op de invloed van ammoniak op ecosystemen op Marioneiland, ruim 1700 km ten zuidoosten van Zuid-Afrika. Daar leeft al meer dan 6000 jaar een enorme kolonie van een half miljoen pinguïns die dagelijks 430 kg ammoniak de lucht in brengen. Het effect op de vegetatie is echter heel lokaal. Zijn stikstof-les uit de wildernis is: groot effect, kleine afstand, benedenwinds. Lindeboom ontkent niet dat er in Nederland een stikstofprobleem is, maar hij roept op om maatwerk toe te passen.

Enkele dagen geleden interviewde Marianne Zwagerman professor Lindeboom voor het radioprogramma/podcast Op z’n Kop (NPO2). Het werd een zeer interessant gesprek van ruim een uur. Lindeboom vertelde dat het RIVM-model niet klopt. Een van de manco’s is dat uit een van de meetresultaten bleek  dat de Noordzee een bron van ammoniak. Volstrekte onzin volgens Lindeboom: “Ik ben ook hoogleraar mariene ecologie en zag dat staan en dacht: dit klopt niet, maar het bleek een meetcorrectie te zijn.” Maar er zijn meer problemen: “Je berekent het wel maar vervolgens gebruik je het op een schaal waarvoor het totaal niet bedoeld is. Modellen hebben een grote onzekerheid terwijl je er wel juridische consequenties aan hangt.”

Fig.2    Bron: aanpakstikstof.nl

Er is niets mis met het gebruik van modellen, maar ze moeten natuurlijk wel deugen. De laatste jaren is er ook in de klimatologie een haast heilig ontzag ontstaan voor modellen. En de uitkomsten van die modellen worden vaak als meetgegevens gepresenteerd, wat ze natuurlijk niet zijn. De modellen die het RIVM gebruikt in de stikstofproblematiek deugen niet en dat kan enorme maatschappelijke consequenties hebben. Lindeboom heeft de berekeningen opnieuw gedaan en komt uit op 16 van de 30 Natura2000 gebieden die aan de stikstofnormen voldoen, in plaats van de 8 waar de rijksoverheid op uit komt.

Lindeboom is actief lid van D66, en heeft in die hoedanigheid binnen zijn partij enkele jaren geleden een projectgroep ’Stikstof’ gevormd, samen met een handvol andere deskundigen op dit gebied. Dat mondde uit in een rapport met de lange titel ‘Hoe komen we uit de stikstofimpasse in Nederland? Herberekening van concentraties, maatwerk op de vierkante kilometer voor landbouw en natuur en oplossingen voor de korte en langere termijn’. In dat rapport staan 4 aanbevelingen:

• Corrigeer berekeningen RIVM-model, dat geeft stikstofruimte voor de korte termijn.
• Lever maatwerk op de vierkante kilometer voor landbouw EN natuur.
• Verander eiwitsamenstelling in voedsel voor dier EN mens.
• Nederlandse boeren en kennis zijn keihard nodig om voldoende eiwit te produceren.

Tweede Kamerlid van D66 Tjeerd de Groot probeerde de publicatie van het rapport in de partijgelederen tegen te houden. Toen de D66-focusgroep Stikstof daarna het rapport op eigen houtje naar alle Kamerleden in de Commissie Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit stuurde, werd het rapport door de partij gecanceld en moest het logo van D66 van het rapport verdwijnen. Wat drijft Tjeerd de Groot tot zulke drastische maatregelen? Volgens Lindeboom heeft De Groot maar twee doelen voor ogen, namelijk kringlooplandbouw en halvering van de veestapel. Dat zijn mantra’s geworden binnen D66, zoals blijkt uit dit videootje met De Groot:

Lindeboom reageerde op deze video op LinkedIn:

Ongetwijfeld is een aantal problemen die De Groot in het filmpje noemt reëel. Maar het is opmerkelijk dat hij mensen die twijfels hebben over de rekenmethodes van de overheid en het RIVM de maat neemt. Niet inhoudelijk, maar moreel: over wetenschap mag je blijkbaar niet twijfelen.  Terwijl dat toch de essentie is van wetenschap: altijd op zoek zijn naar de waarheid. Dat elkaar moreel de maat nemen zag ik gisteren ook voortdurend tijdens het stikstofdebat in de Tweede Kamer, ook van de kant van Tjeerd de Groot. Als je de modellen en rekenmethodes van het RIVM in twijfel trekt deug je niet. Het is daarom des te opmerkelijker dat De Groot niet gediend was van het stikstofrapport van het wetenschappelijk verantwoorde  D66-forum van professor Lindeboom c.s.  en hun rapport zelfs van de D66-agenda heeft afgevoerd.

Gebieden met een zeer grote veedichtheid leveren allerlei problemen op, zoals stankoverlast, mestoverschotten, stikstofneerslag en niet te vergeten de altijd aanwezige dreiging van virussen die van dier op mens over kunnen gaan. Dat daar wat aan gedaan moet worden is al jaren duidelijk, maar dan uiteraard wel op basis van deugdelijke data en reële perspectieven. Het leven van duizenden boerengezinnen staat hier op het spel, en dus is uiterste zorgvuldigheid geboden. Dat betekent vooral maatwerk leveren voor landbouw en natuur op de vierkante kilometer. En we moeten onze Nederlandse kijk op wat natuur is bijstellen. Lindeboom: “Bij ons is niet meer mooie natuur het doel, maar het tot irreële proporties verlagen van de emissies van de landbouw. Dat we in Nederland ook plaatsen willen hebben waar stikstof mijdende planten en gevoelige dieren goed groeien is terecht, maar moet dat overal op vooraf aangewezen plaatsen? Nederlandse natuur is niet natuurlijk, maar door de mens gemaakt en dat vraagt om onderhoud.”

Luister hier naar het interview met professor Lindeboom.

Om maar met de deur in huis te vallen: dat lijkt mee te vallen. Ik heb recente CBS-cijfers bekeken en er een paar grafiekjes van gemaakt.

Aan de ene kant komt er aardgas Nederland binnen door productie en invoer, aan de andere kant verdwijnt het weer door eigen gebruik en export. Anders dan sommige mensen denken is er nog steeds sprake van gasproductie in Nederland. Productie kan zowel onder het vasteland zijn als uit het Nederlandse deel van de Noordzee. Bovendien is er ook sprake van aardgas verkregen door omzetting van andere energiedragers, zoals raffinaderijgas en biogas. Import bestaat voor een groot deel uit gasvormig gas en voor een kleiner deel uit vloeibaar aardgas (LNG).

Fig.1    Data: CBS

Ik heb gebruik gemaakt van kwartaalcijfers vanaf het eerste kwartaal 2020 t/m het eerste kwartaal 2022. Figuur 1 laat zien hoeveel aardgas er per kwartaal binnenkwam door eigen productie en import en hoeveel er verbruikt werd in ons land. Gemiddeld over de 9 kwartalen kwam er ongeveer 2x zoveel aardgas binnen als dat er verbruikt werd in Nederland. Het ‘overschot’ verdween dan vooral naar de export. Nederland heeft destijds langlopende exportcontracten gesloten in de tijd dat in Groningen nog veel gas werd gewonnen.

Fig.2  Data: CBS

Figuur 2 laat de totale import en export per kwartaal zien van aardgas, zowel gasvormig als vloeibaar. In alle kwartalen was de import hoger dan de export, mede als gevolg van de afgenomen winning in het Groninger aardgasveld. Wat opvalt is dat de import tamelijk gelijkmatig is maar de export grote verschillen per kwartaal laat zien. Het zou me niet verbazen als dat een gevolg is van ‘vrije’ gashandel, niet gebonden aan vaste contracten.

Fig.3    Data: CBS

Figuur 3 zet de import en export van gasvormig aardgas tegenover elkaar. Deze figuur is van belang omdat het Russische aardgas gasvormig binnenkomt. Volgens een bericht van de RABO-bank van afgelopen maart werd er in 2020 ongeveer 7,7 miljard m3 aardgas uit Rusland geïmporteerd, Dat is gemiddeld per kwartaal iets minder dan 2 miljard m3. In de grafiek is de 2 miljardlijn in rood aangegeven. Als het Russische aandeel de komende tijd zou wegvallen dan wordt er geen onoverkomelijke bres geslagen in het gas-aanbod denk ik.

Fig.4    Data: CBS

Een van de mogelijkheden zou dan het opvoeren zijn van de import van vloeibaar aardgas. We zijn intussen al druk bezig met de aanleg van nieuwe faciliteiten voor LNG-schepen om af te meren en gas op te kunnen slaan. In de grafiek is te zien dat vanaf het derde kwartaal van 2021 t/m het eerste van 2022 de import van LNG al met meer dan 2 miljard m3 is toegenomen. Nog zo’n sprintje erbij en we hebben het Russische deel van onze import ‘gedekt’. Overigens is goed te zien dat vrijwel alle NLG ‘voor eigen gebruik’ is.

De aanvoer is een, maar de prijs van gas is wat anders. Wat die prijs gaat doen op de wereldmarkt is niet te voorspellen. Bovendien: alhoewel het tamelijk makkelijk lijkt om ons gas-aandeel veilig te stellen, een afsluiting van het Russische gas van Duitsland kan enorme economische schade veroorzaken. Niet alleen in Duitsland, maar daardoor ook in Nederland.

Fig.1    Bron: https://unifiedinternational.net

Vorige week ronkte het weer door medialand: we kunnen (bijna) vliegen op waterstof. De afgelopen jaren kwam waterstof als brandstof voor vliegtuigen al regelmatig in het nieuws, onder andere een bij een plan om (in 2024) een ‘waterstofvliegtuigtraject’ op te zetten van Rotterdam Airport naar London.  Vorige week  ging het om een nog grootser plan: het bouwen van een echt passagiersvliegtuig dat in 2028 op waterstof vluchten gaat maken. Dat project, HAPSS genaamd, moet allemaal gerealiseerd worden door een consortium van 17 Nederlandse bedrijven en organisaties, waaronder Fokker, de TU Delft, de Rijksoverheid en het Koninklijk Nederlands Lucht- en Ruimtevaartcentrum. Dat het allemaal serieus is blijkt uit het feit dat voor het project ‘Luchtvaart in Transitie’ waar HAPSS onder valt, meer dan 1/3 miljard euro is gereserveerd. U leest het goed.

Fig.2    Bron: www.deingenieur.nl

Zoals dat tegenwoordig gaat werden de plannen met veel mediaal tromgeroffel en gelikte plaatjes en praatjes de wereld ingestuurd. De website De Ingenieur toont een prachtig plaatje met bijbehorende kop (figuur 2). Het is duidelijk,  dat vliegtuig is er al bijna. Ook het filmpje dat EenVandaag over het onderwerp uitzond blaakt van moderne zelfverzekerdheid:

Bron: EenVandaag

De hamvraag is natuurlijk of het kan. En dan bedoel ik niet of je een vliegtuigje met behulp van waterstof in de lucht kan houden, maar of het een echt alternatief kan zijn voor de vervuilende kerosinevliegtuigen. Op die vraag is het voorzichtige antwoord: hoogstwaarschijnlijk niet. Bernard van Dijk is wat stelliger. Van Dijk is docent ‘Airplane performance’ aan de Hogeschool van Amsterdam. Hij is expert in het berekenen van wat wel en niet kan met een vliegtuig en is actief bij h2sciencecoalition, een denktank over het gebruik van waterstof. Hij schreef afgelopen december een artikel met de titel ‘Hydrogen for aircraft – number crunching the solution, or the hoax’. Zijn conclusie na wat rekenwerk:

“When you crunch the numbers it’s clear that  hydrogen is not suitable for transportation. It requires too much energy to produce it without CO2 emissions (green hydrogen) and there is a significant storage problem, even for grey hydrogen. For context, within the car industry almost every manufacturer in the world has abandoned the idea of hydrogen.

So, why is everybody still talking about it as the solution? In the Netherlands for example, one of the main promoters of hydrogen has the sponsorship of big companies like Gasunie, Gasterra, Gazprom and, in the background, Shell. These companies know that making green hydrogen costs and that they can supply grey hydrogen from natural gas to fill the gap for years to come. Which, for transportation, makes it look less like a solution and more like a fossil fuel industry hoax.”

Fig.3    Bron: LinkedIn

Over het vliegtuigplaatje van figuur 1 schreef Van Dijk op LinkedIn: “Nou dit kon geen betere foto zijn om te bewijzen dat waterstof in de luchtvaart een doodlopende weg is. Door de grote en/of zware waterstoftanks reduceert de betalende lading van een vliegtuig met 15-30%.” Hij legt in een YouTube filmpje uit waarom commercieel vliegen op waterstof onhaalbaar is:

https://www.youtube.com/watch?v=nrCE9duCej0”

Veel van de praktische bezwaren tegen het gebruik van waterstof vind je ook terug in het zeer leesbare artikel van  de website Manhattan Contrarian. Zelfs bij de extreem hoge aardgasprijzen van de afgelopen maanden is gas nog steeds 3 tot 5 maal goedkoper dan “groene” waterstof.  Waterstof is geen energiebron maar een energiedrager, dat wil zeggen dat je het moet maken met behulp van energiebronnen. Er zijn altijd (grote) energieverliezen bij het maken van waterstof.

Je kunt je afvragen waarom de overheid zoveel geld steekt in een project als HAPSS, meer dan 1/3 miljard euro, als eigenlijk al bij voorbaat vaststaat dat commercieel vliegen op waterstof niet kan. Het antwoord is gelegen in de heilige taak die de overheid zich heeft opgelegd met betrekking tot CO2- reductie en energietransitie. Terwijl de grenzen van wat kan en niet kan intussen pijnlijk zichtbaar worden, blijven desondanks  ‘prachtige’ projecten als deze met veel belastinggeld gesubsidieerd. Misschien dat Pieter Omtzigt eens kan uitrekenen wat we met die 1/3 miljard euro al niet hadden kunnen doen voor armlastige Nederlandse huishoudens.

Fig.1    Bron: Pixabay

Onder domino-effect verstaat men een opeenvolging van onvermijdelijke gebeurtenissen, waarvan steeds een bepaalde gebeurtenis, behalve de eerste die alles in gang heeft gezet, veroorzaakt wordt door de voorgaande. Meestal betreft het in het bijzonder negatieve gebeurtenissen, zoals oorlogen, ongevallen en rampen. Soms kan het effect zichzelf versterken en spreekt men van sneeuwbaleffect.

Fig.2    Bron: Volkskrant

De maatregelen van Tennet in Limburg en Noord-Brabant en Liander in Noord-Holland om voorlopig geen nieuwe gebruikers op het hoogspanningsnet toe te laten vanwege overbelasting zijn wellicht de eerste dominostenen. Of, om het minder negatief te beschrijven,  noodmaatregelen om de instorting van het elektriciteitsnet te voorkomen. Bovenstaande definitie van het domino-effect in Wikipedia rammelt maar op één punt, namelijk dat het moet gaan om onvermijdelijke gebeurtenissen. Dat gaat in elk geval niet op voor de grote problemen die zich momenteel op het Nederlandse net voordoen. Jarenlang waarschuwen deskundigen al dat de groeiende elektrificatie van ons land te snel gaat.

Fig.3    Bron: Telegraaf

De problemen zijn te vinden bij zowel vraag als aanbod. De vraag bij grootafnemers groeit, maar ook de vraag bij huishoudens vanwege warmtepompen en elektrische auto’s zet druk op het systeem. Aan de aanbodzijde zijn het vooral windmolens en zonnepanelen die voor problemen zorgen. Een groot probleem bij deze vormen van elektriciteitsopwekking is het gebrek aan regelmaat bij het aanbod. De Volkskrant bood op 31 mei j.l. een kijkje in de controlekamer van Tennet, een van de netbeheerders: “ De explosieve groei van het aantal zonnepanelen leidt tot steeds hogere pieken op het Nederlandse hoogspanningsnet. Aan netbeheerder Tennet de taak opstoppingen te voorkomen. Hoe ingewikkeld dat is, blijkt in de controlekamer op de dag dat voor het eerst meer duurzame elektriciteit werd opgewekt dan er aan stroom werd gebruikt.”

Dat er nog geen 2 weken na dit inkijkje in de controlekamer aan de handrem getrokken moet worden schetst de nood, die hoog is. Gedeputeerde in Limburg Maarten van Gaans-Gijbels zegt op de website van de provincie Noord-Brabant : “De beslissing van de netwerkbeheerder is ongekend en onacceptabel. De gevolgen voor zowel de energietransitie als de rest van de Limburgse samenleving zijn aanzienlijk. Ik roep alle betrokken partijen dan ook op tot het uiterste te gaan en nieuwe wegen te bewandelen om de effecten te voorkomen.” De zwarte piet wordt zo naar de netwerkbeheerder geschoven. Dat is onterecht. Van Gaans is de nieuwe gedeputeerde voor energie en lid van D66. Het is juist deze partij die voorop liep bij de versnelde invoering van wat ‘de energietransitie’ genoemd wordt.

De vooropleiding van Van Gaans (conservatorium) geeft geen garantie dat de gedeputeerde weet waar hij het over heeft, om het maar eens eufemistisch uit te drukken. Hij was politiek adviseur van toenmalig D66‐fractievoorzitter Rob Jetten, de huidige minister van Klimaat en Energie. Ook Jetten is niet opgeleid (bestuurskunde) om het rekenwerk te kunnen volgen dat nodig is om de elektriciteitsvoorziening in ons land te waarborgen, vrees ik. Wat een puinhoop.