Fig.1    Bron: Wikimedia

Een vorige keer schreef ik over het uitkomen van Hessel Voorman’s publicatie over de zeespiegelstijging voor de Nederlandse kust en de verrassende uitkomsten van dat onderzoek. Hij hield een blog bij tijdens dat onderzoek, dat begint zo:

“In 2021 begon ik mijn eigen adviesbureau. En ik nam me voor een deel van mijn tijd te besteden aan wetenschappelijk onderzoek. Halverwege 2021 begon ik aan een diepgravende studie van zeespiegels in de Noordzee. Onlangs verscheen het artikel daarover in het wetenschappelijke tijdschrift “Journal of Hydraulic and Coastal Structures”. Het is taaie kost en geschreven in het Engels. Daarom op deze plek een toegankelijke Nederlandse samenvatting.”

Zo begint het blog van Hessel Voortman over het traject dat hij aflegde vanaf het allereerste idee van een onderzoek naar de zeespiegelstijging voor de Nederlandse kust tot de publicatie ervan in een wetenschappelijk tijdschrift. Boeiend is om te lezen welke stappen Hessel nam in zijn zoektocht. Het blog geeft een mooi kijkje achter het gordijn dat de ‘gewone’ wereld scheidt van de wetenschappelijke wereld. Het zou mooi zijn als meer wetenschappers dat deden, lijkt me.

Lees Hessels blog hier:

https://hesselvoortman.nl/post/geen-versnellende-zeespiegel-de-noordzee

Wie nee of ja zegt jokt of gokt. Het klimaat is een chaotisch systeem, en in een dergelijk systeem kan een piepklein verschil in het begin uiteindelijk een enorm verschil aan het einde veroorzaken. Een mooi voorbeeld  zijn de weerpluimen die in de meteorologie gebruikt worden. Dit is er een van maandag 8-1-2024:

Fig.1    Bron: KNMI

De grafiek is de expertpluim van de te verwachte neerslagsom voor de komende 14 dagen in De Bilt. Het KNMI ‘runt’ het neerslagmodel 52 keer, waarbij de beginsituatie steeds een heel klein beetje anders is. De rode streepjeslijn is de middelste run die voor dinsdag 23 januari een neerslagsom voorspelt van 23,3 mm. Dat is erg weinig, maar dat mag dan ook wel (vind ik na 14 dagen kelderdweilen). T/m maandag 13 januari liggen de 52 lijntjes nog dicht bij elkaar, de uitkomsten van die 52 runs liggen dus dicht bij elkaar. Daarna beginnen ze uit te waaieren. Dus tot een week vooruit kijken lukt nog wel, maar daarna kan het (bijna) alle kanten op. Toch worden wij en de software steeds een beetje knapper, maar voor 23 januari lopen de voorspellingen uiteen van 3 tot 62 mm. De dag dat we net zo goed 14 dagen vooruit kunnen kijken als momenteel die 7 dagen vooruit ligt overigens nog ver weg, denk ik. Lees verder →

De zeespiegelstijging langs de Nederlandse kust versnelt niet. Dat is de voornaamste conclusie van de paper Robust validation of trends and cycles in sea level and tidal amplitude in the Dutch North Sea, dat onlangs gepubliceerd is in de Journal of Coastal and Hydraulic Structures. De paper toont tevens aan dat scenario’s voor de stijgsnelheid van de zeespiegel, zoals die gepresenteerd worden door het IPCC en het KNMI, in het jaar 2020 al twee keer hoger liggen dan de gemeten snelheid.

Fig.1    Bron: Journal of Coastal and Hydraulic Structures

De auteur Hessel Voortman is gepromoveerd in Waterveiligheid aan de TU en werkte ruim 18 jaar voor ingenieursbureau Arcadis. Hij voerde als expert en projectmanager wereldwijd waterbouwkundige projecten uit, waaronder vele waterveiligheidsprojecten. Sinds 2021 is hij directeur-eigenaar van Hessel Voortman Engineering Consultancy B.V. Als onafhankelijk expert opereert hij op het grensvlak van wetenschap, beleid en uitvoering. Hij is onder andere  expert-reviewer van het Intergovernmental Panel on Climate Change. Lees verder →

Demetris Koutsoyiannis is em. hoogleraar Hydrologie in Athene en bekend van het toepassen van het zogenaamde Hurst-Kolmogorov fenomeen in de hydrologie.

Naast zijn vele werk in de hydrologie is hij in de klimaatwereld ook bekend, vooral na zijn opvallende recente paper “On Hens, Eggs, Temperature and CO₂: Causal Links in Earth’s Atmosphere”, waarover later misschien meer.

Niet zo lang geleden was Koutsoyiannis gastspreker aan enkele Italiaanse universiteiten. Hij werd daar geconfronteerd met activistische studenten die hem het spreken onmogelijk probeerden te maken. Het was een voorbeeld van de niet aflatende tegenwerking die wetenschappers ondervinden als ze zich buiten het door woke aanhangers goedgekeurde (klimaat-)narratief bewegen. In Nederland is dat helaas ook geen onbekend verschijnsel. Een verontrustende ontwikkeling, vooral als die wordt gesteund door sommige universitaire docenten. Dat laatste lijkt me toch reden voor ontslag, maar universiteitsbesturen lijken bang voor activisten. Lees verder →

Een kennis van me vroeg om een grafiek van de natste 365 opeenvolgende dagen in De Bilt van 1906-2023. Dat was omdat hij vond dat de jaarlijkse neerslag tamelijk willekeurig op 1 januari begint en op 31 december eindigt. Daar heeft hij natuurlijk gelijk in. Een duidelijk voorbeeld is het Chinese jaar dat niet op 1 januari valt maar altijd ergens eind januari/begin februari. In 2024 is het Chinese nieuwjaar op 10 februari. Doordat de Chinese kalender de stand van de maan volgt valt nieuwjaarsdag elk jaar op een andere datum. Dat betekent ook dat het Chinese jaar niet altijd even lang is. Nu is dat laatste niet zo gek, want eenmaal in de 4 jaar hebben wij ook een verlengd jaar, een schrikkeljaar.

Fig.1    Data: KNMI daggegevens

Omdat ik alle KNMI dagdata van de neerslag t/m 31 december 2023 op mijn computer heb is het berekenen en tekenen van de 365-daagse voortschrijdende neerslagsom makkelijk. Figuur 1 is het resultaat. De top 3 van de natste 365 opeenvolgende dagen is nog steeds hetzelfde als die van de natste kalenderjaren, maar met iets verschillende cijfers. Het natste ‘jaar’ zijn Lees verder →

Fig.1    Bron: NOS

De NOS kán het niet nalaten om over het weer alleen maar alarmistische taal uit te slaan. Nu was het de afgelopen maanden wel erg nat natuurlijk, ik kan er van meepraten na een weekje dweilen in de kelder. Maar hoe zit het nou echt met dat natste en warmste jaar?

Daarvoor kunnen we terecht bij het KNMI als bron van data. Het KNMI meet (erg goed) en corrigeert soms data (niet altijd erg goed, zie hier), maar over het algemeen kun je wat met die KNMI data. Laten we eens wat cijfers bekijken.

Bij neerslag zijn de ruimtelijke verschillen in Nederland groot en daarom gebruikt het KNMI 13 neerslagstations voor de landelijke waarde, de P13. Die stations zijn De Bilt, De Kooy (t/m 1971: Den Helder), Groningen, Heerde, Hoofddorp, Hoorn, Kerkwerve, Oudenbosch, Roermond, Ter Apel, West-Terschelling, Westdorpe (t/m 1995 Axel) en Winterswijk. Helaas zijn die gegevens over 2023 nog niet beschikbaar, dat zal pas eind januari 2024 zijn.

Wel beschikbaar zijn de neerslag daggegevens van een aantal stations waar automatisch gemeten wordt. Het hoofdstation De Bilt heeft alle neerslagdata vanaf 1906, het oorlogsjaar 1945 ontbreekt. En natuurlijk die van 31 december 2023, de dag waarop ik dit artikel schrijf. Voor die laatste dag ga ik te rade bij de weerpluim van het KNMI, die voor 31 december in De Bilt een neerslagsom voorspelt van 3,9 mm. Als ik die neerslagdata omreken naar jaarsommen dan komt het er zo uit te zien:

Fig.2    Data: KNMI daggegevens

In een vorig bericht had ik al laten zien dat De Bilt in 1998 tot nu toe de meeste neerslag liet zien, namelijk 1240 mm, gevolgd door 1965 met 1152 mm en 1966 met 1148 mm. In de grafiek is al te zien dat het record van 1998 niet gehaald wordt: De Bilt blijft steken op 1188 mm (1184 mm gemeten plus 3,9 mm voorspeld voor vandaag). 2023 is dus niet het natste jaar.

Fig.3    Bron: rapport homogenisatie

Nu ligt De Bilt wel aardig centraal in Nederland, maar de ruimtelijke spreiding van de neerslag is zodanig dat het wat beter kan. Daarom heb ik de 4 andere hoofdstations van het KNMI erbij betrokken: Eelde, De Kooy, Vlissingen en Maastricht. Figuur 3 laat zien dat er sprake is van een goede ruimtelijke spreiding van deze stations: het zijn natuurlijk niet voor niets de hoofdstations.

Omdat de datareeksen van deze 4 stations pas in 1957 beginnen heb ik van alle 5 stations de gemiddelde jaarlijkse neerlag berekend van 1957 t/m 2023. Ook voor die 4 hoofdstations heb ik de neerslaghoeveelheden voor oudejaarsdag uit de KNMI weerpluimen gehaald. Het ensemble van alle 5 hoofdstations ziet er dan zo uit:

Fig. 4    Data: KNMI daggegevens

In deze grafiek is niet goed met het blote oog te zien of 1998 dan wel 2023 het natste jaar zal zijn. De getallen geven voor het ensemble van 5 hoofdstations aan dat 1998  met 1072 mm nog steeds het natste jaar is, en 2023 met 1066 mm op de tweede plaats eindigt. Dat laatste moet u me maar vergeven, het is natuurlijk geen wedstrijd, hoewel media dat er graag van maken. Ook op deze wijze berekend is 2023 dus niet het natste jaar in Nederland.

Dichter bij het antwoord op de vraag of 2023 het natste jaar in Nederland is sinds het begin van de metingen kan ik met de daggegevens van het KNMI momenteel niet komen. Het kan natuurlijk zijn dat over een aantal weken de P13 waarden laten zien  dat 2023 toch het natste was. Maar dan is in elk geval duidelijk dat de ruimtelijke spreiding van welk ensemble aan stations dan ook de uitslag beïnvloedt.

Is 2023 voor Nederland het warmste jaar dat gemeten is? In De Bilt in elk geval wel:

Fig.5    Data: KNMI daggegevens

De grafiek van figuur 5 laat zien dat dat het geval is, alhoewel 2023 met gemiddeld 11,8 °C nipt hoger is dan de 11,7 °C van 2014 en 2020. De opvallende stijging van de temperatuur sinds eind jaren ’80 van de vorige eeuw is vooral het gevolg van veranderende windrichtingen en een zeer sterke toename van het directe zonlicht. Zie daarvoor dit recente artikel.

Nu zal bij veel mensen het jaar 2023 niet in het geheugen gegrift staan als zeer warm jaar. Dat komt omdat die gemiddelde jaartemperatuur van 2023 in De Bilt van 11,8 °C  natuurlijk niet alleen bepaald wordt door dagen met zomerse en tropische temperaturen, maar (vooral) ook door dagen die in koudere jaargetijden minder koud/kil zijn dan normaal. Als we naar de seizoenen kijken dan waren er 7 zomers in De Bilt die warmer waren dan die van 2023. Van de winters waren er 12 die ‘warmer’ waren dan 2023 en er waren maar liefst 27 jaren met warmere lentes dan het afgelopen jaar. Alleen de herfsttemperatuur was in 2023 opvallend hoog met 12,8 °C, maar die wordt waarschijnlijk door weinig mensen ervaren als ‘zeer warm’ .  Overigens was 2006 met een herfsttemperatuur van 13,6 °C de warmste herfst sinds het begin van de metingen.

En dan die laatste alinea uit het NOS bericht van figuur 1: “Ook wereldwijd gaat 2023 de boeken in als het warmste jaar sinds mensenheugenis en kunnen er recordwaarden genoteerd worden voor de zeewatertemperatuur en zeespiegelstijging.” Dat ‘sinds mensenheugenis’ tekent wel de gretigheid waarmee de NOS elk weer- en klimaatbericht een alarmistisch jasje aantrekt. En die ‘recordwaarden’ voor de zee-temperatuur en zeespiegelstijging wil ik nog wel eens waargemaakt zien, ik geloof er niks van.

Het jaar 2023 wordt voor Nederlandse begrippen een zeer nat jaar . Ik keek naar de dagdata van station De Bilt vanaf 1906:

Fig.1    Data: KNMI

https://daggegevens.knmi.nl/

De gegevens in figuur 1 lopen van 1 januari 1906 t/m 23 december 2023. Te zien is dat De Bilt momenteel het op drie na natste jaar is sinds 1906, met ruim 1130 mm. Verreweg het natste jaar was 1998 met 1240 mm, gevolgd door 1965 met 1152 en 1966 met 1148 mm neerslag.

Maar het jaar is nog niet afgelopen. Ik kijk naar de verwachtingen op KNMI weerpluim:

Fig.2    Bron: KNMI

https://www.knmi.nl/nederland-nu/weer/waarschuwingen-en-verwachtingen/weer-en-klimaatpluim

Als ik de verwachte 6 uurs sommen aanhoud, dan komt de neerslag in De Bilt in 2023 op ongeveer 1171 mm te staan. Dan ziet de grafiek er zo uit:

Fig.3    Data: KNMI

Het ziet er naar uit dat dit jaar dus niet het natste jaar sinds 1906 wordt. Jammer voor de recordjagers, maar ze maken vast nog een kans als ze naar andere stations kijken. Dan wordt het vast ‘het natste jaar ooit’ genoemd .

Fig.1    Bron: KNMI

Een lezer attendeerde me op een bericht van het KNMI met bovenstaande kop. Nu wisten trouwe lezers van deze website al een tijdje dat de opwarming van Nederland sterk beïnvloed wordt door veranderende windrichtingen. In 2019 heb ik een serie artikelen geschreven over die veranderende windrichtingen vanaf 1904, zie o.a. hier.

In die artikelenreeks gebruikte ik de zogenaamde vectorgemiddelde windrichting in graden per etmaal van De Bilt en zette die om naar 8 windrichtingen N, NO, O et cetera. Dat is behelpen, want die windrichting is de hoek waaruit de wind in De Bilt waait. Maar de wind komt vaak met een grote bocht naar Nederland, afhankelijk van de ligging van hoge- en lagedrukgebieden. Figuur 2 laat als voorbeeld de situatie op 30 juni 2020 zien. In De Bilt meten we dan ZW wind, maar die lucht komt met een grote bocht oorspronkelijk vanaf de Atlantische Oceaan tussen Groenland en Noorwegen vandaan (groene lijn). Dat subarctische brongebied bepaalt sterk de eigenschappen van de lucht die dan bij ons binnenwaait. Niet de windrichting maar het brongebied en natuurlijk het traject richting Nederland bepalen uiteindelijk de weerskenmerken in Nederland.

Fig.2    Bron: KNMI

Daarom heb ik me in het verleden ook al enkele malen bezig gehouden met de zogenaamde Grosswetterlagen (GWL) van de Deutsche Wetterdienst, die vanaf 1881 per dag het brongebied van de binnenstromende lucht bepaalt plus stroomingstraject en daarmee de eigenschappen van die lucht. Die GWL vormen een mooie manier om de luchtcirculatie te beschrijven.

Maar het kan mooier: tot mijn grote verrassing kreeg ik begin 2021 een email van een jonge student wiskunde/ict, Jippe Hoogeveen, die schreef dat hij een eigen methode had bedacht om de invloed van de luchtsoorten op het Nederlandse weer te kwantificeren. Dat bleek een sublieme methode,  en hij heeft dat in 2022 samen met zijn vader uitgewerkt in een peer reviewed publicatie:

Fig.3    Bron: Hoogeveen et al 2022

Conclusie van de  Hoogeveens: de gevonden waarden in hun publicatie wijzen er sterk op dat de opwarming in Nederland vooral wordt veroorzaakt door een verschuiving in de brongebieden van de luchtstroming naar warmere richtingen. En passant vermeldden ze dat ze ontdekt hadden dat de invloed van CO2 zeer klein was. Lees het bijgaande artikel hier.

Het doet me deugd om te lezen dat het KNMI bij het schrijven van het artikel uit figuur 1 gebruik heeft gemaakt van de data die Jippe na een jaar hard werken heeft geproduceerd. Erkenning dus voor de kwaliteit van het werk van de Hoogeveens!

Fig.4    Bron: KNMI

Figuur 4 laat de gemiddelde jaarlijkse gemeten zomertemperatuur in De Bilt zien, van 1901 t/m 2023.  Opvallend is dat de lineaire trendlijn (trend 1,97 °C van 1901-2023) de puntenwolk niet zo goed beschrijft. Dat doet de loess smoothing veel beter: Tussen 1920 en 1940 stijgen de zomertemperaturen, om daarna tot in de jaren 1960 te dalen. Daarna is er vanaf medio jaren 1980 tot eind jaren 1990 sprake van een stijging, evenals vanaf 2010.

Fig.5    Bron: Hoogeveen et al 2022

De grafieken van figuur 5 stammen uit de paper van Hoogeveen et al. Voor de duidelijkheid heb ik in figuur 5 het eerste deel van de grafieken lichtgrijs gemaakt, de KNMI-data lopen pas vanaf 1901. Te zien is dat voor de zomer de maritieme luchtsoorten dominant zijn, continentale winden spelen in de zomer slechts een bescheiden rol. Wel is bij de continentale brongebieden te zien dat vanaf 2000 de warme lucht uit E, SE en S stijgt ten koste van de N circulatie.

Bij de maritieme brongebieden zien we in de eerste decennia van de 20eeuw een toename van NW en W luchtsoorten ten koste van de N winden, een verschuiving die minder koude lucht ons land binnen brengt. Vanaf de jaren 1930 tot medio jaren 1950 vindt het omgekeerde plaats en daalt het aandeel W wind ten koste van een stijging van de koude N wind. Vanaf medio jaren 1950 stijgt het aandeel van W wind elk jaar ten koste van de koude N wind. Dat wordt versterkt als vanaf 1980 het aandeel van ZW wind stijgt en dat van NW wind daalt. Kortom: vanaf begin vorige eeuw is de luchtcirculatie sterk in beweging en de invloed daarvan op de zomertemperaturen in Nederland is goed te zien in figuur 4.

Fig. 6    Bron: KNMI

De grafiek van figuur 6 staat centraal in het artikel van het KNMI. Het KNMI schrijft onder deze figuur: “verdeling van de windrichting [in de herfst en] in de zomer in 30-jarige periodes van (1901-1930) tot (1991-2020.) In kleur de gemiddelde temperatuur in De Bilt per windrichting”. Beter had hier natuurlijk in plaats van ‘windrichting’ ‘brongebied’ kunnen staan. De grafiek toont twee dingen. Het eerste is het vóórkomen van de diverse ‘windrichtingen’ uitgedrukt in %. We zien hier een verandering in de tijd zoals die hiervoor al geschetst.

Het tweede dat getoond wordt (zie het artikel) is dat de in De Bilt gemeten luchttemperatuur van alle ‘windrichtingen’ in de loop van de tijd oploopt. Het KNMI berekende (hoe?) dat van de 2 °C zomerse temperatuurstijging sinds 1901 0,55 °C het gevolg is van veranderende ‘windrichtingen’ en de resterende 1,45 °C van “opwarming doordat warmere lucht ons land binnenstroomt”. Nu ben ik zonder nadere toelichting van de door het KNMI gebruikte methode niet in staat om te zien of die getallen kloppen, maar er zijn toch wel enkele kanttekeningen te plaatsen.

Fig.7      Naar: Trenberth en KNMI

Station Cabauw Mast is het enige station in ons land waar sinds 2001 straling op 2m hoogte wordt gemeten, langgolvige en kortgolvige. Figuur 7 geeft de diverse energiestromen weer op een bepaalde locatie, bijvoorbeeld het meetveld van Cabauw of De Bilt. Deze figuur is het onderste deel van de bekende stralingsbalans van Trenberth.

SW down is de zonnestraling die het aardoppervlak bereikt, SW out dat deel ervan dat reflecteert en dus niet meedoen aan de opwarming van het aardoppervlak. Van 2001-2020 was die reflectie (albedo) in Cabauw ruim 23%. SW down – SW up is de netto kortgolvige straling dat effectief het aardoppervlak verwarmt. Van boven komt ook LW down, langgolvige straling als gevolg van broeikasgassen en wolken. Die energiestroom wordt nagenoeg geheel door het aardoppervlak geabsorbeerd. LW up is de langgolvige straling die door het aardoppervlak wordt uitgezonden.

Een deel van de warmte van het oppervlak wordt in de vorm van voelbare en latente warmte naar boven getransporteerd (SH en LH). Omdat de figuur één locatie betreft is er ook nog sprake van aanvoer van energie uit de omgeving, advectie. Die advectie ontbreekt uiteraard in het energiemodel van Trenberth omdat dat een globaal model is. In figuur 7 heb ik hem dus moeten bijvoegen. Die advectie is de energiestroom die in het KNMI-artikel wordt beschreven.

Fig. 8    Data: KNMI

Als voorbeeld van de 10-minuten Cabauwmetingen toont figuur 8 een periode van 5 zomerse dagen op station Cabauw, van 4 t/m 8 juli 2001. De grijze lijn is de SW netto (SW down-SW up). Op 6 juli komt bewolking binnen en 8 juli is geheel bewolkt. Op de eerste twee zonnige dagen is het verschil tussen LW down en LW up ongeveer 100 W/m2. Dat verschil is op 8 juli geheel verdwenen: de LW straling van het laaghangende wolkendek (die afhankelijk is van de temperatuur ter plekke)  is vrijwel gelijk aan die van het aardoppervlak.

Fig.9    Data: KNMI

Figuur 9 toont een wintersituatie. Alleen 13 en 14 februari zijn nagenoeg onbewolkt, waardoor SW netto zijn maximum (voor dit jaargetijde) kan bereiken, iets boven de 300W/m2. Op de drie bewolkte dagen  is LW down ongeveer gelijk aan LW up vanwege de laaghangende bewolking. Op de twee zonnige dagen wordt het verschil tussen LW down en LW up weer ongeveer 100 W/m2. Vergelijking met figuur 8 laat zien dat de LW down in de winter ongeveer 100 W/m2 lager ligt dan ’s zomers, maar wel altijd aanwezig is. Dat is het broeikaseffect dat onze planeet leefbaar houdt: zonder wolken en broeikasgassen zou de aarde gemiddeld -18 °C zijn. Een uitgebreidere beschrijving van die 10-minutenmetingen van Cabauw vindt u hier.

Vergelijken we de daggrafieken van Cabauw met de energiebalans van figuur 7 dan ontbreken in de daggrafieken zowel de voelbare en latente warmtestromen (SH en LH) alsook de aanvoer van warmte van elders (advectie). Oorzaak is dat die niet worden gemeten. En juist over die advectie gaat het KNMI artikel uit figuur 1. Terug naar dat artikel van het KNMI.

De 2 °C zomerse temperatuurstijging sinds 1901 is volgens het KNMI het gevolg van het veranderde aandeel van ‘windrichtingen’ (0,55 °C opwarming ) en van opwarming doordat ‘warmere lucht ons land binnenstroomt’ (1,45 °C opwarming). Het is opvallend dat er voor die zomerse opwarming in De Bilt door het KNMI geen enkele rol ingeruimd wordt voor  kort- en langgolvige straling. Klopt dat wel?

Fig.10    Data: KNMI

Laten we eerst de LW-straling bekijken. Figuur 10 toont die LW down en LW up van 2001 t/m 2020 in Cabauw. De seizoenschommelingen zijn goed zichtbaar en LW up ligt gemiddeld hoger dan LW down. Dat is logisch, want de warmtestraler van de LW down is  hier de bovenlucht die gemiddeld kouder is dan het aardoppervlak, de straler van LW up. Zie voor de uitleg hiervan de wet van Stefan-Bolzmann in dit artikel.

Opvallend in figuur 10 is dat de LW down, i.e. het gemeten broeikaseffect van broeikasgassen en wolken, van 2001 t/m 2020 niet toegenomen is. Er is zelfs sprake van een licht negatieve trend, maar die is statistisch niet significant.  Het atmosferisch CO2-gehalte is in deze periode toegenomen met 43 ppm (Mauna Loa data) dus je zou verwachten dat er wel van enige opwarming sprake zou zijn. Dat we dat niet meten is mogelijk  vanwege de afname van de bewolking.

Fig.11    Data: European Environment Agency  en NOAA (vanaf 1959)

De grafiek van figuur 11 laat zien dat het atmosferisch CO2 gehalte vanaf 1901 met ongeveer 120 ppm gestegen is. CO2 is een broeikasgas, dus enige (hoeveel?) extra opwarming door CO2 mag je wel verwachten.

Voor wat betreft het zonlicht maak ik graag gebruik van de meetdata van station De Bilt, waar al vanaf 1958 gemeten wordt.

Fig.12    Data: KNMI

Figuur 12 toont de ontwikkeling vanaf 1958 van SW down (Q) gedurende de zomers in W/m2. Die straling bestaat uit direct en indirect zonlicht. Van het directe zonlicht wordt het aantal zonuren (SQ) afgeleid, je kunt derhalve die data gebruiken als proxy voor bewolkingsgraad. Immers: meer wolken betekent minder zonuren.

Te zien is een opmerkelijk sterke correlatie tussen de invallende zonne-energie en het aantal zonuren. Iedereen die wel eens in de zon heeft gezeten is bekend met dat effect. De correlatiecoëfficiënt is R2 = 0,93, dat wil zeggen dat in deze grafiek de variatie van Q (SW down) voor 93% bepaald wordt door SQ (zonuren).

Fig.13    Data: KNMI

Nog sterker wordt de correlatie als we de periode 1980-2022 bekijken: R2 is dan maar liefst 0,96! De lineaire trendlijn en formule laten zien dat in die periode de hoeveelheid invallende zonne-energie in De Bilt maar liefst gestegen is met 32 W/m2, dat is een toename van meer dan 18%. Een deel van die SW down reflecteert en wordt dus niet opgenomen door het aardoppervlak. De stralingsmetingen in Cabauw tonen een albedo van 23%, die van De Bilt zal niet veel daarvan afwijken denk ik. Laten we uitgaan van een albedo in De Bilt van 25%, dan is de netto toename van de kortgolvige straling in de zomer van 1980 t/m 2022 dus 24 W/m2, ruim 13%!  Het is ondenkbaar dat deze zeer sterke toename van SW netto geen effect zou hebben gehad op de temperatuurmetingen in De Bilt.

De stralingsforcering veroorzaakt door een verdubbeling van het CO2-niveau in de atmosfeer (ten opzichte van het pre-industriële niveau van 280 ppm) is ongeveer 3,7 W/m2. Zonder feedbacks zou dat uiteindelijk resulteren in een opwarming van de aarde van ruwweg 1 °C. Dat getal is eenvoudig te berekenen met behulp van de wet van Stefan-Boltzmann en is onomstreden. De toename van de SW netto tussen 1980 en 2022 is echter 6,5x groter dan het effect van verdubbeling van het CO2 gehalte!

Nu zou je uit de figuren 6 en 7 kunnen concluderen dat die opwarming als gevolg van een versterkt broeikaseffect en de enorme toename van de kortgolvige straling al ‘ingebakken’ zitten in de toename in de tijd van de temperaturen van die ‘windrichtingen’. Dat is op zich juist, maar alle energiestromen in figuur 7 – op advectie na – hebben lokale effecten.

Laten we advectie nu eens verwijderen door de energetische situatie op station Cabauw te bekijken op een windstille zomerdag. Windstil betekent geen aanvoer van energie uit de omgeving door wind, verder blijven alle energiestromen uit figuur 7 een rol spelen. In mijn Cabauwdata vond ik tussen 2001 en 2020 slechts 1 dag  met volledige windstilte (vectorgemiddelde windsnelheid 0 m/s). Dat was 7 augustus 2018. De minimum temperatuur in de vroege ochtend was 16,3 °C, de maximum temperatuur ’s middags was 34,1 °C. Die opwarming was dus het resultaat van de opwarming door SW netto + LW down aan de ene kant en de afkoeling door LW up + SH + LH aan de andere kant. Een behoorlijke prestatie lijkt me, die natuurlijk bij het zoeken naar een verklaring voor de zomerse opwarming van 2 graden sinds 1901 niet over het hoofd gezien mag worden. Zodra het  begint te waaien gaat advectie weer een rol spelen, maar altijd in combinatie met die andere energiecomponenten.

Fig.14    Bron: Copernicus

We zagen al dat in De Bilt vanaf 1980 de hoeveelheid invallend zonlicht (SW netto) in de zomer met maar liefst 24 W/m2 is toegenomen, dat is meer dan 13%. Dat correleert bijna perfect met de hoeveelheid zonuren in De Bilt die van 1980 t/m 2022 toenam van 519 tot 678 zonuren. Copernicus heeft op basis van satellietdata vanaf 1983 een grafiek gemaakt van het aantal zonuren in Europa, zie figuur 14. Het geeft de toename ten opzichte van de referentieperiode 1983-2012 weer. Het beeld van Europa is vergelijkbaar met dat van De Bilt, namelijk een sterke toename van het aantal zonuren. Zonder enige twijfel heeft die toename in heel Europa geleid tot hogere temperaturen. Dat betekent in elk geval dat de opwarming van de lucht die via Europa De Bilt bereikt voor een (aanzienlijk?) deel verklaard kan worden door de toename van de hoeveelheid zonlicht.

Fig.15    Achtergrond: Google Earth

Maar wat nu als het brongebied zich boven de Atlantische Oceaan bevindt, zoals bij W windrichting? Ik keek naar het gebied tussen 45-60 N  en 50-10 W, zie figuur 15. De temperatuur op 2m hoogte boven het oceaanwater per maand vanaf 1950 vind ik in de data van ERA5 reanalyses, te vinden in de KNMI ClimateExplorer

Fig.14    Fig. 15    Data: ClimateExplorer

Afgezien van de uitschieter in 2023 is er weinig bijzonders te zien in de grafiek. De trend is positief met een toename van 0,38 °C over 74 jaren. Dat verklaart maar voor een heel klein deel de toename van de zomertemperatuur in De Bilt van 1950-2023 van 2,3 °C. Verder lijkt er een langjarige cyclus in het signaal te zitten (AMO?) waardoor de lijn schommelt. Met die advectie vanaf de oceaan komen we er dus niet. Ik vrees toch dat we óók de zon nodig hebben voor een acceptabele verklaring van de opwarming van Nederland.

Fig.1    Bron: Volkskrant

Bovenstaand bericht stond op 10 november 2023 in de Volkskrant. Ik herinnerde me onmiddellijk dat ik de afgelopen jaren al enkele malen geschreven had over het vermeende kopje-ondergaan van dit kleine eilandenrijk in de Grote Oceaan. Dat was in 2018, 2020 en 2021. En alle keren bleek het loos alarm. Maar misschien was het deze keer wel raak? Ik ging op onderzoek uit.

Er is al een aantal malen wetenschappelijk onderzoek gedaan naar de situatie op de atollen (koraaleilanden) in het westelijk deel van de Grote Oceaan. In 2010 publiceerden Webb en Kench over dit onderwerp.  Hun conclusie: 86% van de eilanden had nergens last van.
In een artikel in Science van 1 augustus 2014 van Christopher Pala werden recente publicaties bekeken over de stijgende zeespiegel en het ‘naderende einde’ van atollen. Conclusie van de onderzoekers: er is geen enkele aanwijzing dat atollen en andere lage eilanden de zeespiegelstijging niet kunnen bijhouden. De groei van koraalriffen in combinatie met sedimentatieprocessen zorgen er voor dat bewoonde eilanden op hoogte blijven en de zeespiegelstijging makkelijk bij kunnen houden.

Fig.2    Bron: Kench et al

In een recente publicatie van Kench et al (2018) werd onderzoek gedaan naar de invloed van de zeespiegelstijging op de eilanden van Tuvalu tussen 1971 en 2014. Dat gebeurde aan de hand van recente satellietopnames. In de grafiek hierboven is het resultaat te zien voor de 9 bewoonde eilanden van Tuvalu. De aangroei is op 8 van de 9 eilanden groter dan de erosie (afbraak). Bij slechts 1 van de bewoonde eilanden was de erosie groter dan de aangroei. Voor alle 101 Tuvalu eilanden samen was er sprake van een netto aanwas van 2,9%. 74% van alle eilanden toonde een toename van het oppervlak, 27% een afname. Hieronder staan satellietopnames van de veranderingen van de kustlijn vanaf 1971op enkele eilanden.

Fig.3    Atol Funafuti (Tuvalu)  Bron: Wikimedia / Lily-Anne Homasi – DFAT

De onderzoekers verwachten voor de komende decennia weliswaar voortgaande erosie van de kleinste zandeilanden (< 1 ha) die onbewoond zijn, maar een voortzetting van de groei van de meeste van de grotere eilanden en stabiliteit op de platvorm koraalrif-eilanden. Dat zijn de eilanden met het overgrote deel van de bewoning.

Journalist Daan de Vries schrijft in zijn artikel in de Volkskrant dat de eilandengroep “ernstig bedreigd (wordt) door de stijging van de zeespiegel”. Ik ga op zoek naar zeespiegeldata.

Fig.4    Data: PSMSL

PSMSL in Liverpool beheert de meetgegevens van vrijwel alle (1573) getijdestations op aarde. Tuvalu heeft 2 getijdestations, beide gelegen nabij de hoofdstad Vaiaku op de atol Funafuti. Station Funafuti was actief van 1977-2000 en Funafuti B van 1993 tot heden. De maandata overlappen elkaar dus van 1993 tot 2000. Figuur 4 laat zien dat de overlapping van beide reeksen van 1993-2000 bijna perfect is. Dat is niet verwonderlijk want ze liggen op steenworpafstand van elkaar.

Fig.5    Data: PSMSL

In de grafiek van figuur 5 heb ik met behulp van de overlapping van beide reeksen één reeks (Funafuti merged) gemaakt. De streepjeslijn is de lineaire trendlijn met formule rechtsonder. De uitschieters naar beneden zijn het gevolg van sterke El Niño’s, waarbij de luchtdruk aan de tropische westzijde van de Grote Oceaan toeneemt en de zeespiegel daardoor daalt. Vanaf 1977 is de trend van de relatieve zeespiegelstijging ~4 mm/jaar.

Fig.6    Bron: Sonel

Interessant is om te zien of de ondergrond verticaal beweegt. De GPS data van Funafuti zijn vanaf 2002 beschikbaar. De trend van de verticale beweging in de aangegeven periode was -1,43 mm/jaar. Het – teken geeft aan dat er sprake was van een daling van het land. De RSL van Tuvalu (relatieve zeespiegel) in figuur 5 was 4 mm/jaar, dus dat betekent dat de absolute zeespiegelstijging 4 – 1,43 = 2,6 mm/jaar. Vanwege de geringe lengte van de tijdreeks en het feit dat slechts op één plek gemeten wordt is de waarde van deze data beperkt en lijkt deze vooral te wijzen op daling van de ondergrond.

Zoals we hierboven bij de publicatie van Kensch et al al zagen zijn erosie en aangroei van belang om te bepalen of een eiland bij stijgende zeespiegel zijn ‘hoofd’  boven water kan houden. Die aangroei kan tweeledig zijn: de groei als gevolg van groei van het koraalrif en groei als gevolg van sedimentatie op de kust. In de methodiek van Kersch werd geen onderscheid gemaakt tussen koraalgroei en sedimentatie omdat dat onmogelijk is op basis van de gebruikte satellietdata.

Fig.7    Bron: Kensch et al 2018

Figuur 7 is interessant. Vierkante symbolen zijn rifplatform-eilanden, cirkels atolrand-eilanden en lichtblauwe cirkels die symbolen omsluiten duiden de 9 bewoonde eilanden aan. De meeste kleine (onbewoonde) eilanden vertonen geen of weinig oppervlaktetoename. Van de 9 bewoonde eilanden laten er 7 een oppervlaktetoename zien (aangroei > erosie), 1 eiland toe-noch afname (Niulakita) en 1 eiland een afname (Nanumea). Onderstaande tabel laat zien dat Nanumea een populatie heeft van nog geen 300 inwoners.

Fig.8    Bron: Kensch et al 2018

Hench et al concluderen terecht dat de onderzoeksresultaten in tegenspraak zijn met de zienswijze dat de archipel verloren gaat. Slechts 1 eiland neemt in oppervlakte af, 7 eilanden worden groter. Doordat de eilanden dynamische eigenschappen hebben zullen ze de komende eeuw blijven bestaan als woonlocatie voor de Tuvalese bevolking.

Fig.9    Bron: reddit

Tot slot: de minister van Buitenlandse Zaken van Tuvalu hield op 8 november 2021 een toespraak t.b.v. COP26, waarbij hij in de oceaan stond om te laten zien hoe zijn eilandnatie in de Grote Oceaan zich in de “frontlinie van de klimaatverandering” bevindt en kopje onder gaat. De foto rechts laat zien dat zich in de nabijheid een veel hoger Tuvalu-eiland bevindt. Een nat pak was dus niet nodig geweest, maar verhoogt uiteraard wel de dramatiek.

En wat de Volkskrant betreft: keer op keer dezelfde valse klimaatdeuntjes afspelen maakt de boodschap ongeloofwaardig.

Onlangs schreef ik een artikeltje over de zeer natte oktobermaand van 2023. Mijn conclusie was dat de hoge neerslag op station De Bilt géén voorbode was voor natter wordende oktobers in de nabije toekomst, zoals Peter Siegmund van het KNMI verwacht. Die natte oktobermaand was een ‘outlier’, een uitschieter in de tijdreeks. Ook in het wetenschappelijk rapport dat ten grondslag ligt aan de recente KNMI’23 klimaatscenario’s  geven 3 van de 4 neerslagscenario’s voor 2100 geen toename te zien van de neerslag in de herfst.

Dr. Ir. Hessel Voortman reageerde vervolgens op mijn artikel. Hessel Voortman is deskundig op het gebied van kustverdedigingswerken en zeespiegelstijging en bovendien zeer bedreven in statistische analyses. De software die hij daarbij gebruikt overstijgt zonder twijfel het door mij gebruikte Excel. Op basis van de door mij geleverde KNMI neerslagsommen van de maand oktober vanaf 1906  rolde deze grafiek uit Hessels computer:

Fig.1    Bron: Hessel Voortman

Voortman schrijft:

Ik pas lineaire regressie toe. De verklaarde variantie (R²) is een maat voor hoe goed de regressie-lijn de metingen beschrijft. Je ziet dat  hier de trendlijn een slechte weergave is van de metingen (lage R²). De oorzaak is de enorme ruis (variatie jaar-op-jaar).

 Aan dit soort analyses ligt de aanname ten grondslag dat de afwijkingen van de trendlijn (residuals) een normale verdeling volgen. Hier zie je in het plaatje dat dat niet zo is. De afwijkingen naar boven zijn groter dan de afwijkingen naar beneden. Ik zou dus eigenlijk de kansverdeling van de “residuals” met een andere verdeling moeten beschrijven. Dat is nogal bewerkelijk en daarom laat ik dat nu achterwege.

Hoewel niet aan alle voorwaarden voor toepassing van deze methode is voldaan, kunnen we wel voorzichtig conclusies trekken. Deze oktober was wel degelijk bijzonder nat. De neerslagsom ligt buiten het  99% predictie-interval (de lichtblauwe band). Het predictie-interval geeft aan waar in statistische zin individuele waarnemingen liggen. Het is dus inderdaad een “outlier” zoals jij zelf ook al vond.

 De donkere band geeft de onzekerheid rondom het gemiddelde (met trend). Je kan zien dat we hier met een niet-significante trend te maken hebben. Een horizontale lijn (geen trend) is namelijk één van de mogelijkheden die past binnen de donkerblauwe “toeter”. Dat betekent dat bij dit significantieniveau (1%) het teken van de trend niet eenduidig is (omhoog of omlaag) en daarmee is een trend statistisch niet aangetoond. Dat is statistiek met het timmermansoog.

Iets ingewikkelder is de F-test die de trend in statistische zin vergelijkt met het gemiddelde van de data. De nul-hypothese is dan dat het gemiddelde (zonder trendlijn) een goede beschrijving geeft van de data. Die nul-hypothese wordt in mijn analyse niet verworpenen derhalve is de trend niet significant. En als gezegd niet geheel correct omdat de “residuals” niet normaal verdeeld zijn.

 Maar een houdbare conclusie lijkt:

• • • Was 2023 nat? Jazeker!
    • Het natste sinds start metingen in 1906? Onder voorwaarde dat de meetmethode en meetlocatie niet teveel zijn veranderd; ja!.
    • Is er een verandering/trend gaande? In statistische termen; nee.

Dat is klare taal en in lijn met wat ikzelf met míjn timmermansoog  en behulp van Excel dacht te zien.