Winterse hittegolf

Een hittegolf in januari: 40 graden vonden we shocking, dit is net zo’n moment‘ kopte onlangs de website van RTL. Ook sommige weermannen en -vrouwen gingen her en der los vanwege het opvallend zachte weer van de afgelopen dagen.

Buitenlandse meteorologen maken zelfs melding van ‘de ergste hittegolf ooit.’ ” schreef journalist Ischa Gerrits in het RTL artikel. Terecht? Natuurlijk niet. Zo is het gebruik van het begrip ‘hittegolf’ in de winter volstrekte onzin. Dat begrip is voor ons land door het KNMI netjes beschreven: een hittegolf is een opeenvolging van in De Bilt minimaal 5 zomerse dagen (≥ 25,0 °C), waarvan minimaal drie tropische dagen (≥ 30,0 °C).

Als je het hele bericht van Ischa Gerrits leest begrijp je dat je vooral bang zou moeten zijn. De angstmachine werkte even op volle toeren en het mantra is:  de mens stoot CO2 uit, CO2 bepaalt de temperatuur op aarde en dus gaan we naar de knoppen. Meteoroloog Middendorp gooit er in het RTL bericht nog een schepje bovenop: “We halen straks ook een keer de 20 graden in januari. Het gaat echt de verkeerde kant op, want dit draai je niet zomaar om.”

De hoogste tijd dus om eens even naar de data te kijken.


Fig.1    Data: KNMI

Ik concentreer me op de temperatuurgegevens van station De Bilt, waar op 31 december 2022 een dagrecord gebroken werd met een Tx (maximum etmaaltemperatuur) van 15,9 °C. In figuur 1 heb ik van alle decemberdagen vanaf 1901 t/m 2022 de Tx weergegeven, dat zijn de blauwe puntjes. De twee rode lijnen zijn de lineaire trendlijnen: van 1901 t/m 1980 en van 1981 t/m 2022.Van beide trends is de vergelijking weergegeven. In de eerste periode is nauwelijks sprake van een trend met 0,17 °C stijging over een periode van 80 jaren. De trend is bovendien statistisch niet significant. De periode 1981 t/m 2022 laat een trendstijging zien van 1,56 °C in een periode van 42 jaren. Deze trend is wel significant.

Al enkele keren heb ik op deze website laten zien dat die recente temperatuurstijging in ons land en in grote delen van Europa voornamelijk het gevolg is van een tweetal factoren. Door de sterke toename van de zon-instraling van 1979 t/m 2020 steeg die ssr in West-Europa met 9 W/m2 en in Oost-Europa zelfs met 12,4 W/m2. Ongekend grote forcings. In de tweede plaats is er vanaf eind jaren ’80 in Europa sprake van een opvallende wijziging van de luchtcirculatie, waardoor in de winter meer zachte lucht Europa binnenstroomt dan voordien. Zie o.a. hier en hier.

Overigens is in figuur 1 behalve de ‘record’ temperatuur van 15,9 °C ook het vorige record van 15,3 °C te zien, namelijk van 12 december 1977. Tx in De Bilt heeft er dus 46 jaren over gedaan om van 15,3 °C naar 15,9 °C te stijgen. Zou dit tempo van de temperatuurtoename zo  blijven dan duurt het nog meer dan 300 jaar voordat we de voorspelling van 20 °C in januari van meteoroloog Middendorp bereikt hebben (zie RTL artikel). Dergelijke vergezichten ontstaan vaak in het brein van mensen die ervan overtuigd zijn dat CO2 de dominante/enige factor is die de temperatuur stuurt. In werkelijkheid lijkt die CO2 invloed echter beperkt.


Fig.2    Data: KNMI

Figuur 2 toont het verloop van de temperatuur in De Bilt vanaf 1 december 2022 t/m 8 januari 2023. Tx is de maximum temperatuur,  Tg is de gemiddelde etmaaltemperatuur, Tn de minimum etmaaltemperatuur. De grote temperatuursprong van 18 naar 20 december j.l. is goed te zien, alsook de hoge Tx van 15,9 °C  op 31 december. Om te bepalen of die hoge temperatuur op oudejaarsdag uitzonderlijk was kunnen we de Tg van die dag vergeleken met de ‘normaal’, de  gemiddelde temperatuur gedurende de afgelopen 30-jarige klimaatperiode.


Fig.3    Data: KNMI

De zwarte lijn is de normaal van de betreffende periode. Heel fraai is de temperatuursprong halverwege december te zien. Op 31 december lag de temperatuur 10,4 graden boven de normaal, een opvallende hoge temperatuur dus. Maar laten we door al die opwarmingsverhalen het ijspretweer van de eerste paar weken van december niet vergeten, met in De Bilt op 13 en 17 december zelfs twee ijsdagen (max. temperatuur onder 0 °C). Op 13 december lag de Tg zelfs 8,5 graden onder de normaal. Overigens gebeurt het niet vaak dat de dagtemperatuur gelijk is aan de normaal, in december j.l. was dat op slechts 1 dag het geval. Dus zo normaal is die ‘normaal’ niet.

RTL journalist Ischa Gerrits wijst er in het artikel op dat ‘buitenlandse meteorologen’ spreken van ‘de ergste hittegolf ooit’:

Fig.4    Bron: RTL

Duik je er wat dieper in dan blijkt het angstwekkende kaartje niet afkomstig te zijn van een  ‘buitenlandse meteoroloog’ maar van een 18-jarige scholier Colin McArthy, geplaatst op zijn Twitteraccount.

Het kaartje geeft de temperatuur-anomalieën op 1 januari 2023 weer. Anomalieën zijn de afwijkingen ten opzichte van de klimatologische gemiddelden. Het manco van het kaartje van figuur 4 is dat het slechts een klein deel van de aarde laat zien. Zelfs Europa staat er niet helemaal op. Zoomen we uit dan levert dat een beter beeld op van de temperatuurverdeling op het Noordelijk Halfrond. Daardoor kun je zien wat er aan de hand is.

Figuur 5   Bron: Wetterzentrale

De kaart van figuur 5 (bron ECMWF) beslaat een groot deel van het Noordelijk Halfrond en toont de temperatuurverdeling op 9 januari. De meteorologische situatie is vergelijkbaar met die van de eerste januariweek van 2023. We zien een brede strook warme lucht afkomstig van de Atlantische oceaan die diep richting Noordpool penetreert. Dat is de relatief zachte en vochtige oceaanlucht die vanaf 20 december West-Europa in zijn greep heeft.

Vanuit de Noordpool stroomt zeer koude lucht Oost-Europa binnen. Op 8 januari betekende dat voor het gebied ten NO van Moskou temperaturen tot  -40 °C. Die uitloper van koude arctische lucht (‘finger of cold air’) ontbreekt op het kaartje van figuur 4 door de gekozen uitsnede. Dat geldt ook voor de uitloper van Arctische lucht die zich ten W van Europa bevindt en zich uitstrekt tot de grens tussen Canada en de USA. Een derde arctische uitloper is in Oost-Siberië te zien met uitlopers tot China.  Steeds zijn er tussen die uitlopers van arctische lucht uitlopers te zien van warme lucht die zich ver noordwaarts verbreiden.

Fig. 6    Bron: NOAA

De hiervoor beschreven situatie is kenmerkend voor een onstabiele polaire vortex (figuur 6 rechts). De polaire vortex is een lagedrukgebied van wervelende koude lucht boven de polen. In de winter breidt de polaire vortex op de Noordpool zich uit, waardoor koude lucht naar het zuiden wordt gedrukt.

Wanneer de polaire vortex stabiel is (links in figuur 6) houdt het de straalstroom in een cirkelvormige baan rond de aarde. Die polaire straalstroom is een band van hoge windsnelheid die een belangrijke rol speelt in de scheiding tussen koudere lucht in het noorden en warmere lucht in het zuiden. Maar wanneer de vortex verzwakt heeft de straalstroom onvoldoende kracht om zijn gebruikelijke koers aan te houden. Hij gaat dan golven. Daardoor breekt koude lucht richting zuiden en warme lucht krijgt de kans om ver richting Noordpool te stromen. Dat is de laatste weken het geval.

Fig.7    Bron: NASA

Bovenstaande animatie toont over een periode van 10 dagen arctische lucht die vanaf de Noordpool  naar het zuiden uitbreekt over Noord-Amerika. DE situatie lijkt op die van de zeer koude dagen rond Kerst in de USA. Het is makkelijk voor te stellen dat als er in het oosten van Canada en USA een uitbraak is van Arctische lucht, wij in West-Europa ons juist vaak in relatief zachte lucht bevinden. Een dergelijke situatie kan lang stand houden maar ook plotseling omslaan. Dan verplaatsen de fingers of cold air zich naar het oosten of worden korter. Dat gebeurde tussen 18 en 20 december toen de temperatuur in De Bilt een sprong maakte van meer dan 10 °C en plaats ontstond voor aanvoer van warme lucht uit het ZW.

Fig.8    Bron: Earth

Met behulp van website Earth is te reconstrueren waardoor er rond de jaarwisseling zeer zachte lucht over Nederland en de oosterburen werd uitgestort. Een straffe ZW wind voerde met relatief grote snelheid zeer zachte lucht vanuit het subtropische deel van de Atlantische Oceaan aan. De oppervlaktetemperatuur van de lucht boven het oceaanwater in het groene rondje was rond de 20 °C, ongeveer de temperatuur van het onderliggend wateroppervlak. Op weg naar Europa verliest de lucht wat warmte, maar was nog voldoende warm om in De Bilt 15,9 °C op de thermometers te toveren.

Fig.9    Bron: Earth

Enkele dagen na de zeer zachte jaarwisseling was de wind geruimd van ZZW naar W. In figuur 9 is te zien dat de luchttemperatuur boven het brongebied op 8 januari 2023 ten W van Ierland aanmerkelijk lager was dan een week eerder.

Kan ’s winters de aanvoer van zeer zachte lucht in de nabije toekomst vaker voorkomen? Jazeker, de temperatuur in Europa is de afgelopen decennia gestegen, dus hogere temperaturen dan in het begin van de vorige eeuw liggen voor de hand. Als men denkt dat de recente opwarming van Nederland en omgeving vooral of helemaal het gevolg is van de stijgende atmosferische CO2-gehaltes, dan worden andere signalen zoals de enorme toename van de instraling in Europa en de veranderingen in de luchtcirculatie boven Eurazië domweg genegeerd.

Bovendien vertoonden vele weerstations in Europa tot de ‘temperatuursprong’ eind jaren ’80 van de vorige eeuw geen of nauwelijks een trend, zie hiervoor grafieken in het vorige bericht.  Dat is des te opmerkelijker omdat het atmosferisch CO2-gehalte van 352 ppm in 1988 al meer dan 70 ppm hoger lag dan het pre-industriële niveau van 280 ppm.

RTL journalist Ischa Gerrits sprak tot slot ook met bioloog Arnold van Vliet van Wageningen Universiteit:

Van Vliet vertelt dat ruwweg de helft van alle planten en dieren op onze wereld leeft op 2,5 procent van de aarde, de zogenoemde ‘biodiversiteitshotspots’. Dat zijn bijvoorbeeld de Amazone en de Cerrado in Brazilië, maar ook het Middellandse Zeegebied. Omdat het klimaat zo snel verandert, komen die planten en dieren in grote problemen. Ze kunnen simpelweg niet snel genoeg mee veranderen, meeverhuizen naar nieuwe plekken, zo je wilt.

“Ecosystemen zijn in verval. Dat gebeurt al. De natuur staat onder druk”, zegt Van Vliet. “Klimaatverschuiving zorgt ervoor dat er geen bewegingsruimte meer is. Veel natuur rondom die hotspots is al weg. Ook bijvoorbeeld bij koralen zie je massale sterfte.” De tanende natuur baart Van Vliet wel zorgen. “Waar zie je nou nog grotere stukken echte natuur? In Nederland hebben we amper nog natuur. Het is bedroevend eigenlijk.”

Ik vermoed dat niet de helft van alle planten en dieren op die 2,5% van het aardoppervlak leeft, maar dat het over de helft van alle soorten gaat? Overigens zijn het juist de tropen die relatief weinig klimaatveranderingen vertonen. Zo vertoont een groot deel van Zuid-Amerika (tussen 0-30 ZB en 75-35 WL) sinds 1979 nog geen 0,5 °C temperatuurstijging. Dat is verbazingwekkend weinig, zeker als je bedenkt dat dit deel van de wereld onder grote expansiedruk staat van boskap, verstedelijking en de aanleg van infrastructuur. Het is vooral de leefomgeving van veel planten en dieren die drastisch verandert, veelal door menselijke activiteiten. Dat ‘niet kunnen meeverhuizen’ met snel veranderende klimaatfactoren is een broodje aap. Dat geldt overigens ook voor de gematigde zones.


Fig.10    Data:  ERA5 ClimateExplorer KNMI

https://climexp.knmi.nl/data/iera5_t2m_-35–75E_0–30N_n_1979:2023.dat

De obligate opmerking over stervende koralen konden in dit verhaal natuurlijk niet ontbreken. Jules de Waart wijdt daar in zijn boek “Geloof niet alles”  een paragraafje aan. Hij schrijft: “Hoe zit het met de koraalriffen? Dit is minder duidelijk [dan het onzinverhaal over tanende ijsbeerpopulaties RdV], maar ook hier lijken de alarmistische verhalen overdreven. Stormen en langdurig lage stand van het zeewater van de Grote Oceaan, als een gevolg van zogenoemde El Nino-condities, hadden in 2015 en 2016 grote schade aangericht aan het Great Barrier Reef. Maar de koralen blijken een grote veerkracht te hebben. Vanaf 2018 groeien ze weer aan. Ondanks opwarming, ondanks verdere vertroebeling van het water, ondanks de massale grootschalige visserij en de vangst van zeekomkommers voor de Chinese keuken.”

De laatste opmerking uit mond van bioloog Arnold van Vliet: “Waar zie je nou nog grotere stukken echte natuur? In Nederland hebben we amper nog natuur. Het is bedroevend eigenlijk.”  Daar is geen speld tussen te krijgen.

Klimaatverandering? Dit zijn de feiten

Marcel Crok gaf onlangs in een lezing voor de camera’s van café Weltschmertz een mooie samenvatting van de ‘klimaatproblematiek’, maar dan ontdaan van alle alarmistische stereotypen die daar voortdurend op worden losgelaten. Hij buigt zich ook over de vraag wat nu eigenlijk goed en nuttig klimaatbeleid is en wat er fout is aan het beleid van de EU (en Nederland). Ruim een uurtje kijken en u bent weer helemaal bij!

Klimaatverandering? Dit zijn de feiten – Marcel Crok (lezing)

De temperatuursprong


Fig.1    Bron: Marsz et al 2022

Bovenstaande temperatuurgrafiek van de Poolse stad Poznań Is opvallend: een kleine trend van 1951 tot 1988 van 0,3 °C/eeuw, daarna een temperatuursprong en een zeer sterk stijgende trend van 5,7 °C/eeuw.

Voor lezers van Klimaatgek.nl die al wat langer actief zijn doet het wellicht een belletje rinkelen, want ik heb al wat vaker over een dergelijke temperatuursprong  rond eind jaren ’80 geschreven, zoals hier.


Fig.2    Data: KNMI

De grafiek van figuur 2 toont dat de temperatuur op ons station De Bilt een min of meer vergelijkbare ontwikkeling doormaakte: een tamelijk vlakke trend van 0,0087 °C/jaar, een breuk rond 1988-1989, en daarna een sterk stijgende trend van 0,0292 °C/jaar. Deze ontwikkeling bleef niet alleen beperkt tot Nederland en Polen maar is terug te vinden in grote delen van Europa:


Fig.3    Bron: Marsz et al 2022


Fig.4    Bron: Marsz et al 2022


Fig.5    Data: KNMI ClimateExplorer

De boven beschreven temperatuurontwikkelingen van lage trend – sprong- hoge trend in Europa kunnen niet verklaard worden met de stijging van het atmosferisch CO2-gehalte, daarvoor is de sprong  en trendbreuk in 1988-1989 te abrupt. De Poolse onderzoekers stellen dat er sprake was van een snelle verandering van de macrocirculatie in 1987-1989 boven de Atlantische-Euraziatische gematigde zone: meer zonale (type W) en minder meridionale circulatie (type E, zie Marsz 2021). Die verandering viel samen met een verandering in de intensiteit van het warmtetransport door de Noord-Atlantische Thermohaliene Circulatie (NA THC).


Fig.6    Bron: Marsz et al 2022

De klimatologische veranderingen uitten zich onder meer in een toename van de zonneschijnduur (SD) en de luchttemperatuur en een daling van de neerslag. De belangrijkste fysische oorzaken van de stijging van de luchttemperatuur na 1988 waren de sterke stijging van de SD in de warme halfjaren en een aanzienlijke toename van de positieve fasen van de Noord-Atlantische Oscillatie (NAO) in de winter.


Fig.7    Data: KNMI ClimateExplorer

De NAO-index beschrijft het luchtdrukverschil tussen het lagedrukgebied boven IJsland en het subtropische hogedrukgebied op de breedte van Azoren/Lissabon. Positieve waarden van de NAO-index in de winter worden doorgaans geassocieerd met een sterker dan gemiddelde westenwind over de middelste breedtegraden en derhalve natter en milder weer over West-Europa.


Fig.8    Bron: Hoogeveen et al 2022

Jippe en Han  Hoogeveen presenteerden afgelopen zomer  hun publicatie over de atmosferische circulatie in Nederland op basis van reanalyses weerkaarten vanaf 1836. Die informatie is daarna verwerkt en opgeslagen in 24 zogenaamde weerpatronen. 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. Figuur 8 toont die verschuiving voor de maritieme brongebieden in de winter richting mildere winterlucht.


Fig.9    Bron: Marsz et al 2022

Figuur 9 toont de grote sprong in aantal zonuren aan het eind van de jaren ’80 in Poznan als gevolg van de snelle veranderingen in de luchtcirculatie. Meer ‘clear sky’  betekent minder bewolking en sterkere opwarming.


Fig.10    Data: KNMI

Fig.10 toont nogmaals de jaarlijkse temperatuur in De Bilt van 1951 t/m 2022, inclusief twee trendlijnen en de sprong. De stijging van de temperatuur tussen 1989 en 2022 was ongeveer 1 °C. Hoe groot was de invloed van de zon op die temperatuurstijging in De Bilt? Een indruk daarvan geven de volgende grafieken:


Fig.11   Data: KNMI

Figuur 11 laat zien dat ook in De Bilt vanaf 1988/1989 sprake was van een sterke toename in het aantal jaarlijkse zonuren. Vanaf 1989 t/m 2022 steeg het aantal zonuren met een trend van bijna 11 uur/jaar tot in totaal 353 uren. Dat is een enorme stijging met bijna 23% .


Fig.12    Data: KNMI

Kijken we niet alleen naar de directe zonnestraling (zonuren) maar naar de totale instraling, dus directe en diffuse zonnestraling, dan zien we in figuur 12 een spectaculaire stijging vanaf 1989. De totale instraling neemt in de periode 1989-2022 met een trend van 0,4795 W/m2 toe met in totaal 15,8 W/m2. Dat is een toename van 14,6% .

Is een toename van de instraling door de zon tussen 1989 en 2022 met 15,8 W/m2 eigenlijk wel veel? Vergelijk het eens met het effect van verdubbeling van het CO2 gehalte. De ‘radiative forcing’ van verdubbeling van het atmosferisch CO2-gehalte wordt vaak geschat op zo’n 3,7 W/m2. Helaas is die 15,8 W/m2 extra zonlicht in De Bilt niet een op een om te rekenen naar °C, maar de vergelijking met de radiative forcing van CO2-verdubbeling laat wel zien, dat wat er de afgelopen 4 decennia is gebeurd met de zoninstraling in De Bilt en grote delen van Europa hoogst waarschijnlijk de opwarmingseffecten van de CO2-toename verre overtreft. Het is niet voor niets dat Hoogeveen et al  in hun onderzoek naar de temperatuurontwikkeling in De Bilt constateerden dat enig effect van CO2 op de temperatuur in De Bilt nauwelijks aantoonbaar was.

Conclusie: het wordt de hoogste tijd dat het narratief van ‘CO2 bepaalt klimaatverandering’ vervangen wordt door een waarin veel meer oog is voor andere, veelal natuurlijke oorzaken van klimaatverandering. Het alleen maar focussen op CO2 is misleidend.

De wereld vergaat niet

Dr. Jordan B Peterson en Dr. Bjørn Lomborg bespreken het huidige gevoel van naderend onheil dat de westerse wereld – en in het bijzonder de jongeren van vandaag – overspoelt. Samen breken ze de ideeën van sociaal krediet en gemakkelijk activisme af, en schetsen ze het beeld van een wereld waar we naar kunnen streven, zonder de demonisering en vernietiging van de goede dingen van de wereld waarin we nu leven.

Aanrader!

Energie in Nederland nu en later

Dit bericht gaat over het energie in Nederland. Zonder energie staat alles stil. In de huidige tijd van energietransitie (minder fossiel, meer hernieuwbaar) is het van groot belang om de haalbaarheid van die energietransitie in de gaten te houden. Burgers maar ook politici hebben vaak weinig zicht op de cijfers achter die energietransitie. Dat gaat zo ver dat men soms meent dat fossiele energiebronnen op relatief korte termijn grotendeels of helemaal vervangen kunnen worden door hernieuwbare energiebronnen. Het is daarom van belang te weten hoe het zit met de energiecijfers in Nederland. Een duik in de CBS energiecijfers van 2021.

Energiebalans

Tabel 1 toont de energiebalans van Nederland in 2021:

Tab.1    Bron: CBS

Figuur 1 is van tabel 1 afgeleid:


Fig.1   Data: CBS

Figuur 1 toont het bruto verbruik van energie in Nederland in 2021 naar energiebron. Totaal bedroeg dat 3023,7 PJ. Van dat bruto verbruik bestond ongeveer 11% uit zogenaamde hernieuwbare energie: waterkracht, windenergie, zonne-energie, aardwarmte, buitenluchtwarmte, afval en biomassa/-gas.

Een deel van die ruim 3000 PJ, te weten 1230 PJ,  is uiteindelijk aan de verbruikerszijde niet werkelijk beschikbaar als energie. Een van de oorzaken is dat ruim 530 PJ niet als energiebron maar als grondstof gebruikt wordt in bijvoorbeeld de chemische industrie. Dat geldt voornamelijk voor olie en aardgas. Een ander deel (700 PJ) gaat verloren bij de omzetting naar andere energievormen, bij distributie, of wordt gebruikt in het productieproces van de energiesector zelf. Steenkool wordt grotendeels omgezet in elektriciteit en warmte, aardgas bijna 40%.


Fig.2  Data: CBS

Figuur 2 toont het werkelijke (netto) energieverbruik van de diverse energiebronnen. Hernieuwbare energie (hier inclusief biomassa) is hier bijna volledig opgegaan in de sectie ‘elektriciteit’ en ‘warmte’. De grootste energiebronnen zijn aardgas (bijvoorbeeld voor verwarming) en aardolieproducten zoals benzine, diesel en dergelijke. In werkelijkheid is het aandeel van met name aardgas in het netto energieverbruik nog veel groter omdat aardgas een belangrijke rol speelt in de elektriciteitsproductie (en levering van restwarmte). Datzelfde geldt ook voor steenkool. Op dus naar de elektriciteit.

Elektriciteit

Elektriciteit is een secundaire energiedrager die met behulp van andere energiedragers wordt geproduceerd. Die omzetting gaat uiteraard gepaard met vaak forse verliezen, terwijl distributie ook voor verliezen zorgt. Elektriciteit speelt een cruciale rol in de energietransitie. Als we de productie van elektriciteit naar energiebron in Nederland nader bekijken ziet dat er zo uit:


Tab.2    Data: CBS

In diagram:


Fig.3    Data: CBS

In de EU is biomassa op papier een hernieuwbare energiebron, in werkelijkheid is het dat niet. Bovendien is om velerlei redenen het kappen van bossen zeer ongewenst. In de tabel van het CBS is biomassa dan ook terecht niet ingedeeld bij de hernieuwbare energiebronnen, in mijn cirkeldiagram uiteraard ook niet. Waterkracht wordt wel in de legenda vermeld maar het aandeel ervan in de elektriciteitsproductie is dermate klein dat dat in het diagram niet weergegeven kan worden.

Figuur 3 laat zien dat van alle energiebronnen die gebruikt worden voor de productie van elektriciteit in 2021 25% echt hernieuwbaar is. Om te berekenen hoe groot het aandeel is van hernieuwbare energie in de totale netto energiebalans van Nederland moeten we kWh omrekenen naar Joule. 1 kWh = 3,6 MJ, dus 1 mln kWh = 0,0036 PJ. De totale elektriciteitsproductie in 2021 was 117.876 mln kWh (figuur 3). Omgerekend naar Joule is dat 424 PJ. Elektriciteit leverde in 2021 dus 23,5 % van het totale netto verbruik van 1803,5 PJ.

Het aandeel van echt hernieuwbare (dus zonder hout verbranden) energiebronnen in de elektriciteitsproductie was zoals gezegd in 2021 25%, dat is dus 106 PJ. Kijken we naar het netto energieverbruik in 2021, 1803,5 PJ, dan is het aandeel van hernieuwbare energiebronnen dus 5,88% van het netto energieverbruik in 2021. Windmolens en zonnepanelen leveren rechtstreeks elektriciteit aan het stroomnet. De productie van restwarmte is  gekoppeld aan elektriciteitsproductie met behulp van de niet hernieuwbare energiebronnen aardgas, steenkool, biomassa en kernenergie.

Van het netto energieverbruik in Nederland in 2021 is dus nog geen 6% afkomstig van echt  hernieuwbare energiebronnen en meer dan 94% afkomstig van niet-hernieuwbare energiebronnen.


Fig.4    Data: CBS

Intussen staat de halve Noordzee al vol met windmolens en zijn veel daken voorzien van zonnepanelen. Er kan theoretisch nog wel wat meer bij maar het is met bovenstaande cijfers  wel duidelijk dat een totale energietransitie van fossiel naar hernieuwbaar energetisch bezien volstrekte onzin is. Alleen al het beperkte oppervlak dat ons in Nederland ter beschikking staat laat dat niet toe. En ik heb het dan nog niet over problemen als betaalbaarheid, overbelasting van het elektriciteitsnetwerk, het verzet van burgers tegen windmolens op het land, de visserij, milieuproblemen, grondstoffenschaarste et cetera.

Bovendien moeten we niet vergeten dat vanwege de grilligheid van elektriciteitsproductie met wind en zon er voor die hernieuwbare energiebronnen altijd 100% backup nodig is met conventionele centrales en/of groene waterstofbuffering (die zich in een experimenteel stadium bevindt). Die grilligheid van wind- en zonne-energie kan niet vereffend worden door import bij tekorten of export van overtollige hernieuwbare energie: als het bij ons nacht is, is het in heel Europa nacht, en weinig of veel wind geldt bijna altijd tegelijkertijd ook voor onze buurlanden.

Figuur 5 toont het complexe stroomdiagram van alle energiestromen in en door Nederland in 2021:

Fig.5    Bron: CLO

Het ‘verbruik’  onder in het diagram is het bruto energieverbruik maar exclusief het deel (530PJ) dat als grondstof wordt gebruikt. Links en rechts import en export, bovenaan de eigen (Nederlandse) winning van energie. Die eigen winning was 1125 PJ, het energieverbruik (inclusief verliezen bij omzetting, distributie et cetera) was 2564 PJ. Voor het eigen energieverbruik zijn we dus voor meer dan de helft afhankelijk van het buitenland. We importeren ruim 2,5 keer zoveel aardgas als we zelf winnen, en van de totale hoeveelheid aardgas (import plus eigen winning) gebruiken we de helft zelf, de rest wordt geëxporteerd.

Fig.6    Bron: CBS

Van de ‘hernieuwbare’ energie was in 2021 ongeveer de helft afkomstig van (niet hernieuwbare) biomassa (figuur 6). Dat verticale lila lijntje in het stroomdiagram van figuur 5 is dus in werkelijkheid maar half zo dun.

Hoe moeten wind en zon in de nabije toekomst de energiebehoefte in Nederland gaan dekken? Volstrekt onmogelijk, het gaat eigenlijk nu al verkeerd. De kaart op figuur 7 toont de situatie voor partijen plannen maken voor elektriciteitsafname met een zware netaansluiting (netaansluiting groter dan 3x80A). De kaart laat zien waar nog ruimte is op het net voor afname van elektriciteit.


Fig.7    Bron: Netbeheer Nederland

Maar ook voor producenten die plannen maken voor grootschalige leveringsprojecten (invoeding) zoals zonne- en windparken is er steeds minder ruimte, zie figuur 8 :

Fig.8    Bron: Netbeheer Nederland

Maarten van Andel omschreef op Wynia’s Week de situatie rond de energietransitie duidelijk:

Na Brabant en Limburg blijkt het stroomnet nu ook vol in Utrecht, Gelderland en Drenthe. Bedrijven die stroom willen, komen op een wachtlijst. Intussen besluit de Europese Unie en dus ook Nederland dat we over 13 jaar alleen nog maar elektrische auto’s mogen maken en nieuw kopen. Samen met miljoenen warmtepompen, geëlektrificeerde industrieën en meer variabele wind- en zonnestroom zal dat zeker een verdubbeling van de netcapaciteit vergen. En we komen nu al te kort! De Zwitserse regering wil elektrisch rijden om die reden komende winter beperken.

Bovendien zouden we rond 2040 jaarlijks zo’n 700 miljard kilowattuur extra groene stroom moeten opwekken voor honderden miljoenen elektrische auto’s in de EU. Dat vergt meer dan 45.000 extra windmolens en 600 miljoen extra zonnepanelen. Daartoe zouden we vanaf nu elke week 13 zeewindmolens, 43 landwindmolens en 800.000 zonnepanelen moeten bijbouwen, 800 weken achter elkaar. We hebben dan nog niks gedaan voor alle bijkomende warmtepompen en geëlektrificeerde industrieën.”

Daar zit geen woord Spaans bij, lijkt me. Die energietransitie is een onhaalbaar en daarom onwenselijk project. En met het ‘klimaat redden’ heeft het niets te maken, wat dat overigens ook mag betekenen. Doorgaan met die onhaalbare plannen zal waarschijnlijk leiden tot een verder toenemende armoede en maatschappelijke ongelijkheid van een elite die wel over energie en grondstoffen kan beschikken en een groeiende onderklasse die dat niet kan. Collateral damage of gewenst?

David Dirkse  schreef in 2020 ‘Over de wortels van het klimaatactivisme’ en beschreef hoe hij In Pakhuis de Zwijger (activistisch debatcentrum in Amsterdam) een doctor in de filosofie van UU hoorde beweren dat “een toename van maatschappelijke ongelijkheid geen belemmering mag zijn voor ambitieus klimaatbeleid”.  Maurice Strong, voorzitter van de VN milieu-organisatie UNEP zei ooit: “We may get to the point where the only way of saving the world will be for industrial civilization to collapse.”

Gevaarlijke woorden.

Geen versnelling in zeespiegelstijging

Tot nu toe zijn hier vier artikelen verschenen over de geruchtmakende publicatie van Steffelbauer et al (2022): hier, hier, hier en hier. De reconstructie en analyse van de publicatie was al met al een hele kluif. Waarom staken we toch zoveel tijd en moeite in deze materie? Vooral omdat de claim van het Delftse onderzoeksteam zeer ambitieus was: er zou sprake zijn van een versnelling in de zeespiegel voor de Nederlandse kust die niet zichtbaar is in de gemeten data.


Fig.1 Maanddata ensemble 6 hoofdstations Nederlandse kust. Data: PSMSL

Die onzichtbare trendbreuk zou rond 1993 moeten liggen. Bij diegenen die zich bezig houden met zeespiegelcijfers gaat er dan onmiddellijk een belletje rinkelen. Vanaf 1993 komen namelijk zeespiegeldata beschikbaar gebaseerd op satellietmetingen. Opvallend is dat die satellieten een veel grotere zeespiegelstijging meten (ongeveer 3 mm/jaar) dan de langjarige meetreeksen van  getijdestations (ongeveer 1,5 mm/jaar). Die getijdestations meten al vanaf de 19e eeuw de hoogte van de zeespiegel. Zie artikelen over beide typen metingen hier en hier.

Die discrepantie tussen getijdemetingen en satellietmetingen is in de wetenschappelijke wereld een dankbare bron van onderzoek. Meestal betekent dit dat men tracht aan te tonen dat de satellietdata de juiste zijn (soms door de getijdemetingen vanaf 1993 te negeren). Een versnelling in de zeespiegelstijging zou perfect passen in de doemscenario’s rondom klimaatverandering, klimaatverandering is immers ‘hot’.

Vandaag ligt het finale artikel over de vermeende zeespiegelversnelling aan de Nederlandse kust voor u. Collega Jan Ruis is diep in de statistiek van de Delftse paper gedoken en vond opmerkelijke zaken:

Significante trendbreuken in het Steffelbauer trendbreuk-interval

Tabel 1.  Trends met standaardfout en p-waarden van het trendverschil in het interval 1993 ± 11 maanden voor 8 stations. Rode p-waarden betekenen dat k2 kleiner is dan k1, dus dat de trend na de breuk lager is.

k1=trend met standaardfout vóór de breuk; k2= trend met standaardfout nà de breuk; p=tweezijdige overschrijdingskans van de t-waarde. De t-waarde werd bepaald met:

waarin b1 als de trend nà de breuk en b2 de trend vóór de breuk (zodat een lagere trend nà de breuk een negatieve t-waarde oplevert (rood in Tabel 1). Sb1 en Sb2 zijn de standaardfout van trend b1 en b2. De standaardfout van de trend werd bepaald met:

Gebruikt zijn de onbewerkte maandelijkse getijdereeksen van Steffelbauer. k1 en k2 zijn de trends met standaardfout p voor en na de datum in de linker kolom. Voorbeeld: Delfzijl sep ’92: k1 is de trend van januari 1919 t/m september 1992, k2 is de trend van oktober 1992 t/m december 2018; p is de overschrijdingskans voor het verschil tussen k2 en k1: hier is k2 significant hoger dan k1 (p<0,001).

Steffelbauer geeft alleen zeer summiere trenddata waarin alle stations een significant hogere trend vertonen na de veronderstelde gemeenschappelijke breuk ergens in het interval september 1992 – juli 1994:


Figuur 2. Table 1 uit het TU Delft artikel toont de geschatte zeeniveau trends  van de individuele stations voor (k1 ) en na (k2 ) het gemeenschappelijke breekpunt t∗, met hun overeenkomstige 95% betrouwbaarheidsintervallen.

Vele trendwaarden en standaardfouten in figuur 2 wijken echter af van die in onze tabel 1, met als enige uitzonderingen k1 van Hoek van Holland en k2 van Vlissingen, Den Helder en Cuxhaven. De andere trendwaarden liggen ver buiten het interval in tabel 1. Dat wekt verbazing. Wellicht zijn de verschillen geheel of deels te wijten aan wat in de legenda van figuur 2 staat: geschatte trends (“estimated SLR”). Hieruit wordt niet duidelijk wat er precies is gedaan. De kleine verschillen in de standaardfout hebben weinig effect maar de verschillen in de trend zijn significant.

De claim van de TU Delft auteurs is dus dat alle stations een trendbreuk vertonen in het interval september 1992-juli 1994 met een significant hogere trend na de trendbreuk. Volgens tabel 1 geldt dat echter niet voor IJmuiden. Den Helder vertoont alleen een significant hogere trend in de eerste 8 maanden van het 23-maandsinterval, Hoek van Holland alleen in de eerste 9 maanden en Maassluis in de eerste 14 maanden. Met uitzondering van IJmuiden zijn de trends na de breuk ergens in het interval van 11 maanden rond augustus 1993 dus significant hoger in alle stations.

De hamvraag is dan: hoe zeldzaam zijn deze trendbreuken? De TU Delft auteurs hebben de maandelijkse getijreeksen namelijk sterk gecorrigeerd. Mogelijk tonen deze gestripte reeksen op veel meer datums significante trendbreuken.  Om deze vraag te beantwoorden is tabel 1 uitgebreid naar 1928 t/m 2009 en de berekende t-waarden van de trendverschillen grafisch uitgezet (figuur 2):

Figuur 3. De t-waarden van de trendverschillen van het geëxtraheerde maandelijkse zeeniveausignaal in acht stations in de periode 1928 t/m 2009. De TU Delft auteurs claimen dat er na het gemarkeerde verticale interval rond augustus 1993 alle stations een hogere trend hebben dan ervoor.

De grafieken in figuur 3 geven een overzicht van de significantie en het teken van de trendverschillen voor en na een bepaalde datum (maand-jaar). Een t-waarde > +1,96 betekent dat de trend na deze datum significant hoger is dan ervoor, een t-waarde < -1,96 betekent dat de trend na deze datum significant lager is dan ervoor. De significantiegrenzen zijn aangegeven met de rode streepjeslijnen. Waar het om gaat is dat de TU Delft auteurs beweren dat er na het 23-maands interval (gecentreerd rond augustus 1993) alle stations een robuust hogere trend vertonen dan voor dit interval.

Bij de meeste stations in figuur 3 zijn de t-waarden over de gehele periode significant hoog dan wel laag. Dit betekent dat er op zeer vele datums sprake zou zijn van significante trendbreuken, iets wat niet alleen opmerkelijk maar ook hoogst onwaarschijnlijk is. Ook is er in figuur 3 geen robuust hogere trend na 1993: in alle stations daalt de t-waarde daarna sterk; in Den Helder, IJmuiden, Hoek van Holland, Vlissingen, Maassluis en Cuxhaven wordt de t-waarde kort na 1993 zelfs negatief wat op een vertraging duidt.

Voor Delfzijl zou er van 1940 tot 1990 sprake zijn van een versnelling want de t-waarde is positief en loopt verder op. Voor Harlingen geldt min of meer hetzelfde hoewel de piek rond 1945 afwijkt (daarover later meer). Voor IJmuiden is de t-waarde vrijwel overal negatief hetgeen zou betekenen dat er sprake is van een overall vertraging in het zeeniveau. Voor Vlissingen geldt min of meer hetzelfde patroon, maar van 1974 – 1996 zou er een tijdelijke versnelling zijn. Voor Den Helder schommelt de t-waarde steeds rond nul hetgeen betekent dat er geen sprake zou zijn van een langdurige versnelling of vertraging. In Hoek van Holland is er in het interval 1954 – 1980 en 1988 – 1993 een versnelling; rond 1993 is de t-waarde slechts korte tijd significant positief en is er geen sprake van een robuuste versnelling na 1993. Voor Maassluis geldt ongeveer hetzelfde als Hoek van Holland en voor Cuxhaven ongeveer hetzelfde als Vlissingen.

Conclusie: er is na 1993 geen robuuste versnelling in het zeeniveau in alle stations. In Delfzijl en Harlingen gelden wellicht lokale omstandigheden die de versnelde stijging in het zeeniveau na 1993 kunnen verklaren.

Uit figuur 3 zijn ook andere gemeenschappelijke trendbreuken af te leiden, zoals in september 2001 waarna Den Helder, IJmuiden, Hoek van Holland, Vlissingen en Cuxhaven een significante trend-daling tonen, terwijl de trend in Delfzijl en Harlingen dan niet significant verandert. Anders gezegd: met cherry picking kan men uit de reeksen van Steffelbauer verschillende conclusies trekken.

De Steffelbauer reeksen nader bekeken

Hoe kan het dat op zovele tijdstippen significante trendbreuken in de Steffelbauer reeksen? We nemen station Harlingen als voorbeeld om te zien welk resultaat de Steffelbauer correcties op de originele PSMSL getijreeksen hebben. De ruwe data zijn door Steffelbauer zodanig bewerkt dat de standaardfout (een spreidingsmaat) ongeveer 7 maal kleiner is geworden:

Figuur 4. Links: de oorspronkelijke maandelijkse PSMSL getijreeks van Harlingen. Rechts: resultaat van de correcties die TU Delft toepaste op de oorspronkelijke getijreeks.

Met name de seizoenscorrecties hebben geleid tot een grote reductie van de standaardfout. Hieronder de maandelijkse reeks (links) versus de jaarlijkse reeks (figuur 5):

Figuur 5. Maandelijkse (links) en jaarlijkse (rechts) zeeniveau’s van Harlingen. De standaardfout van de x-as parameter in de jaarlijkse reeks is 3,4 maal groter dan in de maandelijkse reeks.

Er is vrijwel geen verschil tussen de maandelijkse (links) en de jaarlijkse (rechts) reeks, maar de jaarlijkse reeks is wel 12x korter en als gevolg is de standaardfout van de x-as 3,4 maal groter. De vraag dringt zich op waarom de TU Delft auteurs dan niet gelijk de jaarlijkse reeksen hebben genomen als deze vrijwel identiek zijn. Het resultaat is namelijk dat er in de seizoensgecorrigeerde maandreeksen statistische artefacten ontstaan en er op zeer veel datums significante trendverschillen optreden (figuur 3). Aangezien de t-waarde omgekeerd evenredig is met de standaardfout (die vooral door de seizoenscorrectie sterk is gereduceerd) ontstaan er immers in vele maanden significante trendverschillen die zich echter niet op die tijdstippen voordoen in de jaarreeksen zoals tabel 2 toont:

Tabel 2. Trendverschillen in de jaarreeksen (in plaats van maandreeksen zoals in Tabel 1). Alleen Delfzijl en Harlingen tonen nu significant stijgende trends vanaf 1993.

Dit resultaat falsifieert de claim van de TU Delft auteurs. De door hen gerapporteerde algemene versnelling na 1993 is het gevolg van een statistisch artefact vooral als gevolg van de filtering van seizoensvariaties.

Scatterplot sensitivity

Gastartikel door Willis Eschenbach
WhatsUpWithThat  21 oktober 2022

Dit is het derde bericht over het gebruik van 1° breedtegraad bij 1° lengtegraad rastercel puntenwolken. In het eerste bericht, Global Scatterplots, werd gekeken naar een rastercel-puntenwolk van het stralingseffect van wolken versus de temperatuur. Het CRE meet in welke mate wolken het oppervlak opwarmen of afkoelen door de combinatie van hun effecten op kortegolfstraling (zon) en langegolfstraling (warmte).

Figuur 1. Puntenwolk, oppervlaktetemperatuur versus netto stralingseffect van wolken aan het oppervlak. Geeft een nieuwe betekenis aan het woord “niet-lineair”. De helling van de geel/zwarte lijn toont de verandering in CRE voor elke verandering van 1°C in temperatuur. Let op de snelle versterking van de wolkenafkoeling boven ongeveer 25°C.

Het tweede bericht, Solar Sensitivity, gebruikte dezelfde methode om het verband te onderzoeken tussen beschikbare zonne-energie (top-of-atmosphere [TOA] zon minus albedo reflecties) en temperatuur. Hier is de grafiek uit dat artikel:

Figuur 2. Puntenwolk, oppervlaktetemperatuur per gridcel versus beschikbaar zonne-energie. Aantal rastercellen = 64.800. De cyaan/zwarte lijn toont de LOESS smoothing van de gegevens. De helling van de cyaan/zwarte lijn toont de verandering in temperatuur voor elke verandering van 1 W/m2 in beschikbare zonne-energie. De gegevens in dit bericht zijn gemiddelden van de volledige 21 jaar CERES-gegevens.

De helling van de cyaan/zwarte lijn toont de verandering in oppervlaktetemperatuur per W/m2 in beschikbare zonne-energie. Bij deze lijn zijn de drie min of meer lineaire stukken van belang, met name de rechter. In dat deel verhoogt extra zonne-energie de temperatuur niet.

Figuur 3 hieronder toont de helling van de cyaan/zwarte lijn ten opzichte van de beschikbare zonne-energie.

Figuur 3. Helling van de trendlijn in figuur 2. Dit toont de verandering in de temperatuur versus beschikbare zonne-energie.

Deze manier om naar de gegevens te kijken is van groot belang omdat ze lange termijnrelaties tussen de variabelen aan het licht brengt. Elke rastercel heeft duizenden jaren de tijd gehad om in een evenwichtssituatie te raken tussen de huidige temperatuur en beschikbare zonne-energie. Als we dus kijken naar de temperaturen van zowel nabije als verafgelegen rastercellen met een iets ander beschikbaar zonnevermogen, zien we lange termijnrelaties tussen zon en temperatuur, en niet wat er gebeurt bij een snelle verandering.

Bovendien is het van waarde omdat de helling relatief ongevoelig is voor veranderingen in de gemiddelde temperatuur of het gemiddeld beschikbare zonvermogen. Veranderingen in de gemiddelde temperatuur doen de cyaan/zwarte lijn slechts op en neer gaan, maar dit veroorzaakt weinig verandering in de helling van de cyaan/zwarte lijn.

Evenzo verplaatsen veranderingen in de gemiddelde zonnestand de cyaan/zwarte lijn naar links of rechts. En veranderingen in zowel de gemiddelde temperatuur als de gemiddelde zon verschuiven de gegevens diagonaal … maar geen van deze veranderingen is van significante invloed op de variabele van belang: de helling van de cyaan/zwarte lijn.

In dit artikel wil ik kijken naar het verband tussen de zeer slecht genaamde “broeikas”-straling en de oppervlaktetemperatuur. Wat is nu eigenlijk broeikasstraling? Alle vaste objecten, inclusief de aarde, zenden warmtestraling uit. Een deel van de straling van de aarde gaat direct de ruimte in. Maar een ander deel wordt geabsorbeerd door de atmosfeer. Deze geabsorbeerde langgolvige straling wordt in alle richtingen teruggestraald, waarbij ongeveer de helft naar boven gaat en de andere helft terug naar de aarde. Deze neerwaartse (op de aarde gerichte) langgolvige straling wordt “broeikasstraling” genoemd.

Een slimme man, Ramanathan, wees erop dat we de hoeveelheid broeikasstraling vanuit de ruimte kunnen meten. Voor elke rastercel nemen we de hoeveelheid straling die aan het oppervlak wordt uitgezonden. Daarvan trekken we de straling af die naar de ruimte ontsnapt. De rest is wat door de atmosfeer is geabsorbeerd en naar beneden is gericht – de broeikasstraling.

Ik was benieuwd wat er gebeurt met de oppervlaktetemperaturen als de broeikasstraling verandert. Maar dan dient zich een probleem aan. De hoeveelheid broeikasstraling verandert als de oppervlaktetemperatuur verandert. Als het oppervlak warmer is en meer straalt, wordt er meer geabsorbeerd door de atmosfeer, met als gevolg dat de broeikasstraling toeneemt.

Om dat probleem te tackelen kunnen we het broeikaseffect uitdrukken als percentage van de opwaartse (naar de ruimte gerichte) langgolvige straling vanaf het oppervlak. Hierdoor wordt het directe effect van de oppervlaktetemperatuur op de broeikasstraling buiten beschouwing gelaten. Figuur 4 toont het resulterende verband tussen de oppervlaktetemperatuur en het broeikaseffect als percentage van de opwaartse straling.


Figuur 4. Scatterplot, oppervlaktetemperatuur per rastercel versus percentage broeikasstraling. Aantal rastercellen = 64.800. De rood/zwarte lijn toont de LOWESS gladheid van de gegevens. De helling van de cyaan/zwarte lijn toont de verandering in temperatuur voor elke verandering van 1 W/m2 in beschikbare zonnestraling. De weinige negatieve rastercellen bevinden zich aan de polen, en tonen het effect van de invoer van warmte uit de tropen. Hier is de overeenkomstige grafiek van de helling, nadat de percentages zijn terugvertaald in W/m2:


Figuur 5. Helling van de trendlijn in figuur 4. Het toont de verandering in de temperatuur voor een verandering van 1 W/m2 in de broeikasstraling.

De grafiek vertoont zowel overeenkomsten als verschillen met de opwarming als gevolg van veranderingen in de beschikbare zonne-energie in figuur 3 hierboven. Beide beginnen hoog aan de linkerkant, en beide eindigen met een lage onveranderlijke helling aan de rechterkant. De broeikasopwarming in figuur 5 is echter in het middendeel veel groter. Dat leidt tot een mondiale oppervlaktegewogen gemiddelde klimaatgevoeligheid van 0,58°C per W/m2 extra broeikasstraling, wat weer op zijn beurt overeen komt met ongeveer 2°C per verdubbeling van CO2. Dat is ongeveer dezelfde ECS (equilibrium climate sensitivity) die Nic Lewis heeft gevonden in zijn recente publicatie “Objectively combining climate sensitivity evidence”:

The resulting estimates of long-term climate sensitivity are much lower and better constrained (median 2.16 °C, 17–83% range 1.75–2.7 °C, 5–95% range 1.55–3.2 °C) than in Sherwood et al. and in AR6 (central value 3 °C, very likely range 2.0–5.0 °C).

Ten slotte geeft deze methode een schatting van de klimaatgevoeligheid voor elke rastercel. Dit is een kaart waarop te zien is hoeveel de oppervlaktetemperatuur naar schatting zal veranderen voor elke extra W/m2 broeikasstraling:


Figuur 6. Verwachte temperatuurverandering als gevolg van een toename van 1 W/m2 broeikasstraling.

Dat lijkt logisch. De blauwe gebieden betreffen de ITC (Intertropische Convergentiezone) en de Western Pacific Warm Pool. Ze zijn over het algemeen bedekt met cumulus- en onweerswolken. Deze absorberen de opwaartse straling voor 100% … dus extra CO2 maakt weinig verschil. Bovendien liggen de temperaturen in deze gebieden dicht bij het maximum, dus van veel opwarming door verhoogde broeikas- of zonnestraling zal daar geen sprake zijn.

Er zijn waarschijnlijk nog meer inzichten te halen uit de scatterplots op basis van de CERES data. Maar dit bericht is lang genoeg, dus laat ik het hierbij. Ik weet bijvoorbeeld zeker dat ik betere resultaten kan krijgen door de gegevens onder te verdelen naar noordelijk/zuidelijk halfrond en naar land versus oceaan. Dat zal betere vergelijkingen opleveren. Maar helaas is de tijd die ons gegeven is beperkt.

En zoals gewoonlijk roept wat ik gevonden heb meer vragen op dan antwoorden. Ik beschouw mijn geschriften in zekere zin als mijn doorlopend labboek, waarin ik permanent bijhoud wat ik vind, en u leert over de dingen wanneer en zoals ik ze leer. Het allerbeste voor jullie allemaal, en bedankt voor jullie voortdurende interesse, deelname en kritiek op mijn voortdurende onderzoeken naar de mysteries van dit verbazingwekkende universum.

Willis

Solar Sensitivity

Gastartikel door Willis Eschenbach
WhatsUpWithThat  16 oktober 2022

In mijn vorige bericht, “Global Scatterplots”, heb ik besproken hoe een rastercel-voor-rastercel puntenwolk van de hele aardbol kan worden gebruikt om inzicht te krijgen in het verband tussen twee variabelen. De variabelen die ik in dat artikel besprak waren het wolkenstralingseffect (CRE) als functie van de temperatuur.

Figuur 1 toont de oppervlaktetemperatuur als functie van de hoeveelheid zonne-energie die daadwerkelijk het klimaatsysteem binnenkomt. Deze beschikbare zonne-energie is de top-of-atmosphere (TOA) zonne-energie, minus de “albedo reflecties”, de hoeveelheid zonlicht die door de wolken en het oppervlak naar de ruimte wordt teruggekaatst.

Figuur 1. Puntenwolk, oppervlaktetemperatuur per rastercel versus beschikbaar zonne-energie. Aantal rastercellen = 64.800. De cyaan/zwarte lijn toont de LOESS smoothing van de gegevens. De helling van de cyaan/zwarte lijn toont de verandering in temperatuur voor elke verandering van 1 W/m2 in beschikbare zonne-energie. De gegevens in dit bericht zijn gemiddelden van de volledige 21 jaar CERES-gegevens.

Ik heb al eerder gezegd dat ik dol ben op verrassingen vanuit de wetenschap. De verrassing voor mij was dat er in figuur 1 drie heel verschillende regimes te zien zijn. De linkerkant van de grafiek, onder ongeveer 100 W/m2 beschikbare zonne-energie, toont de gebieden nabij de polen waar weinig zonne-energie beschikbaar is. In die gebieden stijgt de temperatuur zeer snel met toenemende zonne-energie.

Dan is er een lang, eigenlijk rechtlijnig deel van ~ 100 W/m2 beschikbare zonne-energie tot ongeveer 300 W/m2. En tenslotte, vanaf ongeveer 310 W/m2 tot 360 W/m2 is er een vlakke rechte lijn, zonder enige helling. Dat laatste was voor mij de grootste verrassing. Zodra het gemiddelde beschikbare zonnevermogen boven 310 W/m2 is, kun je tot 50 W/m2 extra toevoegen zonder dat de oppervlaktetemperatuur ook maar iets stijgt. En vergeet niet, dat zijn geen korte termijn veranderingen, dat zijn de effecten van 50 W/m2 extra toegepast over decennia en eeuwen. (zie update)

Een toename van 3,7 W/m2 door een verdubbeling van CO2 zou een temperatuurstijging van 3°C veroorzaken. Maar hier is een deel van de wereld waar zelfs een verandering van 50 W/m2 (meer dan tien keer zo groot) niets doet!

Hoe groot is het deel van de wereld dat deze ongevoeligheid vertoont? Figuur 2 schetst de gebieden onder 100 W/m2, waar de temperatuur sterk stijgt bij toenemende zonnestraling, en de gebieden boven 310 W/m2, waar de temperatuur NIET stijgt bij toenemende zonnestraling.

Figuur 2. Beschikbare zonne-energie (TOA-zonnestraling minus albedo-reflecties), het bovenste kaartje is een projectie met de Stille Oceaan in het midden, het onderste kaartje met de Greenwich meridiaan in het midden. Gebieden in rood omlijnd met cyaan/zwart veranderen niet van temperatuur bij verhoogde gemiddelde zonne-input. Poolgebieden in blauw omlijnd met wit/zwart tonen waar de temperatuur zeer gevoelig is voor verhoogde zonne-input. De gestippelde horizontale lijnen zijn de keerkringen en poolcirkels.

Merk op dat de rode gebieden die ongevoelig zijn voor verhoogde zonne-input zich allemaal in de tropen bevinden, en vrijwel volledig uit oceanen bestaan. Zij beslaan de helft van het tropische gebied en ongeveer 22% van het aardoppervlak. De blauwe gebieden met een hoge temperatuurgevoeligheid voor zonneschijnschommelingen beslaan daarentegen slechts ongeveer 8% van de planeet.

Terugkomend op figuur 1, ik schreef: “De helling van de cyaan/zwarte lijn toont de verandering in temperatuur voor elke verandering van 1 W/m2 in de beschikbare zonne-energie.” Figuur 3 laat exact dat zien, de helling van de cyaan/zwarte trendlijn in figuur 1.

Figuur 3. Helling van de trendlijn in figuur 1. Dit toont de temperatuurverandering bij een verandering van 1 W/m2 in de beschikbare instraling.

Hier zien we dezelfde drie gebieden als in figuur 1. Links, onder de ~ 100 W/m2 beschikbare zon, is de gevoeligheid van de temperatuur voor veranderingen in de zonne-input vrij hoog. Pas op: dit is niet de klimaatgevoeligheid voor CO2-veranderingen de gevoeligheid voor de beschikbare zonne-energie. Daarna, van 100 W/m2 tot 300 W/m2, blijft de gevoeligheid vrijwel onveranderd, gemiddeld 0,16 °C per W/m2. Tenslotte: boven ~ 310 W/m2 zonne-energie is de temperatuur totaal ongevoelig voor veranderingen in beschikbare hoeveelheid zonne-energie.

Dit betekent dat de zonne-energie met ongeveer 6 W/m2 moet toenemen om de temperatuur van 70% van de planeet met 1°C te doen stijgen! En vergeet niet dat in de helft van de tropische oceanen (=22% van de planeet) diezelfde 6 W/m2 toename van de zonne-energie geen enkele invloed heeft op de temperatuur.

Conclusie: er is ~ 5 W/m2 extra zonne-input nodig om de oppervlaktetemperatuur van de aarde met 1 °C te laten stijgen.

[UPDATE] Iemand die reageerde op bovenstaand artikel zei dat mijn uitspraak dat de situatie stabiel was “gedurende decennia en eeuwen” een beetje aanmatigend is. Ik antwoordde: “Klopt … maar ik beoordeel dat op basis van het gebrek aan verandering op jaarbasis of op basis van een 5-jarig gemiddelde. Bovendien is de helling in figuur 3 de parameter die van belang is, omdat hij dY/dX weergeeft, de verandering van de Y-variabele ten opzichte van de X-variabele. En die helling verandert heel weinig, van jaar tot jaar of van decennium tot decennium. Ik heb onderstaande grafiek speciaal voor jou gemaakt. Hij toont jaargemiddelden in plaats van het 21-jarig gemiddelde zoals in bovenstaande tekst:

Figuur 4. Zoals in figuur 3, maar met 21 afzonderlijke jaren in plaats van een gemiddelde over 21 jaar.

Behalve bij de polen is er zeer, zeer weinig verandering in de helling (gevoeligheid van de temperatuur voor veranderingen in de zonne-input), ongeacht welk jaar je kiest. Ik heb ook gekeken naar dezelfde analyse met Berkeley Earth temperatuurgegevens en CERES stralingsgegevens. Daaruit blijkt hetzelfde als hierboven – zeer gevoelig waar er weinig zon is, ~ 0,16 °C per W/m2 over ~70% van de aarde, en 0,0 °C over ~22% van de aarde. ”

Vergeet tenslotte niet dat we kijken naar gigantische, planetaire patronen van relaties tussen de twee variabelen. Deze worden niet beïnvloed door veel kleinere lokale variaties, zoals blijkt uit bovenstaande grafiek. En dat alles samen overtuigt mij ervan dat we kijken naar stabiele, langdurige relaties. Dit is wat ik vanaf het begin verwachtte, aangezien elke rastercel millennia de tijd heeft gehad om zich te ‘nestelen’ in die planetaire patronen van temperaturen en beschikbare zonneschijn.

Global Scatterplots

Gastartikel door Willis Eschenbach
WhatsUpWithThat  14 oktober 2022

Sinds enige tijd gebruik ik een merkwaardig soort puntenwolk. Figuur 1 is een voorbeeld. Het toont de relatie tussen de oppervlaktetemperatuur en de effecten van wolken op de oppervlaktestraling. Wolken kunnen het oppervlak opwarmen of afkoelen, afhankelijk van plaats, tijd en type. Dit fenomeen wordt het ” Cloud Radiative Effect” (CRE) genoemd.

De hoeveelheid straling die wolken opwarmen of afkoelen (het CRE) wordt gemeten in watt per vierkante meter (W/m2). Positief betekent dat wolken het oppervlak opwarmen, en negatief dat wolken het oppervlak afkoelen. Wereldwijd (als oppervlakte-gewogen gemiddelde) koelen wolken het oppervlak af met ongeveer – 21 W/m2.


Figuur 1. Fig.1    Scatterplot, oppervlaktetemperatuur (horizontale x-as) versus netto stralingseffect van wolken (verticale y-as). Het geeft een nieuwe betekenis aan het woord “niet-lineair”.

Waar kijken we naar in figuur 1? Elke blauwe stip vertegenwoordigt een rastercel van 1 breedtegraad bij 1 lengtegraad ergens op het aardoppervlak. Elke stip is horizontaal geplaatst ten opzichte van de gemiddelde temperatuur over 21 jaar en verticaal ten opzichte van het stralingseffect van de wolken over 21 jaar. De geel/zwarte lijn is een LOESS smoothing die de algemene trend van de gegevens weergeeft.

Bijzonder interessant is dat de helling van de geel/zwarte lijn aangeeft hoeveel het wolkenstralingseffect verandert per 1°C temperatuursverandering. Uit figuur 1 blijkt dat wolken in het algemeen de koudste gebieden van de planeet opwarmen. Rastercellen in de ~ 10% van de planeet waar de gemiddelde jaartemperatuur lager is dan -5°C worden door wolken opgewarmd.

In warmere gebieden daarentegen koelen wolken het oppervlak af. En wanneer de temperatuur boven ongeveer 25-26°C komt, neemt de afkoeling door wolken sterk toe met toenemende temperatuur. In die gebieden neemt voor elke extra graad temperatuur de afkoeling door wolken toe met maximaal -15 W/m2. Dit komt door de snelle toename boven 26°C van het aantal, de omvang en de kracht van thermisch aangedreven onweersbuien in de warme natte tropen.   Figuur 2 laat zien laat zien hoe de onweersbuien het warme water volgen.


Figuur 2. De onweersintensiteit wordt weergegeven met kleuren (de wolkentophoogte is een maat voor de sterkte van het onweer). De grijze contourlijnen tonen temperaturen van 27, 28 en 29°C.

Hieruit blijkt dat onweersbuien bij voorkeur ontstaan boven de hot spots en dat zij feitelijk de temperatuurstijging in die gebieden begrenzen. Dit is de oorzaak van het feit dat niet meer dan 1% van het aardoppervlak (en vrijwel geen enkele open oceaan) een gemiddelde jaartemperatuur van meer dan 30°C heeft.

Rastercel puntenwolken hebben zeer waardevolle eigenschappen. Een daarvan
is dat de methode kijkt naar gemiddelden op langere termijn. In figuur 1 bijvoorbeeld zijn dit de gemiddelde temperaturen per rastercel vanaf het jaar 2000. Bijgevolg omvatten de temperaturen per rastercel alle mogelijke verschillende terugkoppelingen en het merendeel van de trage reacties op veranderende omstandigheden. En zo kunnen we vragen beantwoorden als “hoe zullen de wolken reageren als de temperaturen langzaam toenemen” ? Alarmisten willen u doen geloven dat de opwarming zal toenemen door de terugkoppeling van wolken.

Maar figuur 1 vertelt een veel complexer en genuanceerder verhaal. De helling van de geel/zwarte lijn toont de verandering van CRE als reactie op een temperatuursverandering van 1°. Als de helling naar rechts afloopt, laat dat zien dat de omvang van de door de wolken veroorzaakte afkoeling toeneemt naarmate de temperatuur stijgt. De CRE wordt negatiever, de de wolken zorgen voor meer afkoeling.

Er zijn slechts twee plaatsen waar de wolken een onderliggende opwarming versterken. Dat zijn de gebieden in figuur 1 waar de geel/zwarte lijn naar rechts oploopt. Het betreft de 3% van het oppervlak dat kouder is dan -20°C, en de ~30% van de aarde met een gemiddelde temperatuur tussen 15°C en 25°C. In totaal is dat ongeveer een derde van de planeet. Bij alle andere temperaturen zullen rastercellen een toenemende afkoeling door wolken vertonen naarmate ze opwarmen, met name in het deel van de aarde dat gemiddeld boven de 25°C warm is. Conclusie: slechts een derde van de aarde heeft een opwarmende wolkenfeedback die bovendien niet zo sterk is. Twee derde van de aarde heeft een afkoelende wolkenfeedback, en bovendien is de afkoelende feedback veel sterker dan de opwarmende feedback.

We kunnen dus stellen dat de wolkenfeedback gemiddeld negatief is en niet positief. Uit een oppervlakte-gewogen gemiddelde van bovenstaande gegevens blijkt dat de wolken gemiddeld -3,2 W/m2 afkoelen voor elke graad C opwarming. (In werkelijkheid zal de totale wolkenreactie kleiner zijn dan dat, omdat de warmste gebieden op aarde waar de wolkenfeedback het grootst is, over het algemeen niet veel zullen opwarmen).

Nu heb ik hierboven gesteld dat deze methode ons het antwoord op lange termijn pas geeft nadat bijna alle verschillende terugkoppelingen, langzame opwarming en aanpassingen hebben plaatsgevonden. Dat het niet gaat om een korte termijn-reactie van de wolken op de oppervlaktetemperatuur maar om de lange termijn, de stabiele respons. Het laat de lange termijn respons van wolken zien bij 1°C opwarming, gedetailleerd van polen tot de tropen.

Wat je er tegenin zou kunnen brengen is dat een langzame thermische aanpassing van de meest recente opwarming nog niet helemaal heeft plaatsgevonden. Dat is mogelijk, maar dat zal waarschijnlijk weinig verschil maken. Logisch denken zegt me dat dat de helling van de gele lijn in figuur 1 vrijwel onveranderd zal laten. Althans, dat zegt mijn logica. Maar ik heb altijd de voorkeur gegeven aan meetgegevens boven logica. Na enig nadenken besefte ik dat ik dit kon testen door kortere gemiddelden van de CERES-gegevens te nemen in plaats van het volledige 21-jarige gemiddelde. Daarom heb ik vijfjarige gemiddelden van de 21-jarige CERES-gegevens gebruikt. Ter vergelijking heb ik ze op dezelfde schaal uitgezet als in figuur 1.

Figuur 3. LOESS smooths van de puntenwolken van vier geselecteerde subsets van de CERES-gegevens. De onderliggende puntenwolkgegevens worden niet getoond.

Zoals u kunt zien, liggen de gladde LOESS-trendlijnen van alle vier de rastercel puntenwolken zo dicht bij elkaar dat ze elkaar bedekken. Dit toont duidelijk aan dat een puntenwolk inderdaad de lange termijnrelatie tussen de twee variabelen van belang toont. Het wordt nauwelijks beïnvloed door de veranderingen in CRE en temperatuur tussen de periodes van 5 jaar. Ik laat het hierbij, en kom in het volgende bericht terug op wat ik heb geleerd van andere rastercel puntenwolken.

Kerncentrales in Nederland

Nu de Nederlandse overheid van plan lijkt te zijn om op termijn twee nieuwe kerncentrales te bouwen is die vorm van elektriciteitsopwekking weer wat meer in de belangstelling. Nu de energienood hoog is ‘mag’  je weer over kernenergie praten. Door groene clubs was kernenergie al jaren geleden in de ban gedaan, waarbij het ongeluk in de kerncentrale van Fukushima (geen kernongeluk maar het gevolg van een tsunami, 0 stralingsdoden) zelfs voor de Duitse regering de aanleiding was om alle kerncentrales in Duitsland te sluiten. Ik begreep dat de laatste daar binnenkort dichtgaat, onbegrijpelijk in de huidige energieproblematiek en vanuit veiligheidsoverwegingen bezien volstrekt onterecht:

Fig.1    Bron: Ourworldindata

De angst voor de veiligheid werd altijd als argument gebruikt, maar als je naar de cijfers kijkt (figuur 1) is het aantal dodelijke ongelukken per opgewekt MWh elektriciteit bij kernenergie een van de laagste.

Op 6-11-2022 sprak wetenschapsjournalist Simon Rozendaal van Elsevier in het tv-programma WNL op Zondag over nieuwe kerncentrales in Nederland. Een prima pleidooi mijns inziens, hij is goed ingelezen. Het fragment is vanaf 23:30 hier te vinden.

Fig.2    Bron: Ourworldindata

Goed dat hij aanstipte dat voor de opwekking van kernenergie een van de laagste ‘death rates’ per TWh geldt (figuur 1), kernenergie de laagste broeikasgasemissies van alle vormen van elektriciteitsopwekking heeft (figuur 2) en bovendien het laagste ruimtebeslag per MWh. In een overbevolkt land als Nederland is dat laatste geen onbelangrijk detail (figuur3).

Fig.3    Bron: Ourworldindata

Ik correspondeer geregeld met een jonge Nederlandse professor in de kernreactorfysica die les geeft en onderzoek doet aan een Japanse universiteit. Dat heeft al enkele malen geleid tot een artikel op de website, zoek onder ‘kernenergie’. Toevallig was ik de afgelopen week in gesprek met hem over de problemen bij de bouw van kerncentrales, zoals forse budgetoverschrijdingen en een bouwtempo dat vaak veel lager ligt dan gepland. Op mijn vraag hoe dat komt stuurde hij me een paar dagen geleden een emailtje met zijn visie daar op. Dat wil ik u niet onthouden. Hij wil iedere serieuze vraag beantwoorden (zie emailadres onderaan).

Beste Rob,

Een kerncentrale wordt normaal gesproken ontworpen, inclusief het financiële plaatje, voor een levensduur van 40 jaar. AREVA claimt dat het EPR ontwerp goed is voor tenminste 60 jaar, maar op dit moment is alle regulering gebaseerd op 40 jaar. In veel gevallen voorziet de regelgeving in de mogelijkheid om een kerncentrale langer dan 40 jaar operationeel te houden. Bijvoorbeeld de centrale in Borssele is al bijna 50 jaar in bedrijf (sinds 1973).

De kosten voor kerncentrales zijn in de afgelopen 50 jaar flink opgelopen. In de jaren ’60 kostte een kerncentrale in de VS ongeveer 250 USD per kW elektrisch vermogen; omgerekend in dollars van 2022 is dat ongeveer 2,500 USD per kWe.

Het EPR ontwerp werd destijds in de markt gezet voor 4,250 USD/kWe. De EPR in Finland zou gebouwd worden in 4 jaar voor iets minder dan 4 miljard euro. Uiteindelijk werd dat 17 jaar, een bedrag rond de 10 miljard euro. Voor de EPR in Flamanville geldt eenzelfde verhaal wat betreft tijd en kosten. Ik schat dat de centrale in Finland 10,000 EUR/ kWe kost; Flamanville zal daar iets onder zitten, en ik verwacht dat de EPRs in het Verenigd Koninkrijk (2 stuks, Hinkley Point) niet minder dan EUR 12,500/kWe zullen kosten. Met andere woorden, een vervijfvoudiging van de kosten t.o.v. een halve eeuw geleden, waarbij ik inflatie min of meer in rekening heb gebracht.

Kernenergie is een rare technologie. Normaal gesproken wordt technologie goedkoper naarmate er meer kennis en ervaring is. Kernenergie toont het tegenovergestelde beeld. In alle landen waar kernenergie wordt toegepast gaat de prijs per kWe omhoog met de tijd – Zuid Korea is de enige uitzondering.

Er zijn legio rapporten en onderzoeken naar de redenen van deze kostenstijgingen. Bijvoorbeeld de Nuclear Energy Agency, onderdeel van de OECD, heeft in 2020 een rapport uitgebracht over de kosten voor nucleaire nieuwbouw in OECD-lidstaten. Een aantal factoren is min meer onbestreden. Een factor is een gebrek aan fabrikanten. Onderdelen voor kerncentrales moeten worden gefabriceerd met strenge kwaliteitseisen, die ook nog eens ieder jaar strenger worden. Dat is een hoop gedoe, en heel veel fabrikanten van pompen, kleppen, pijpen, filters, etc. hebben besloten niet langer “nuclear grade” producten te fabriceren, want te hoge kosten voor een te kleine markt. Er zijn dus nog maar een paar fabrikanten over die daardoor hoge prijzen kunnen rekenen, en daarnaast is de productiecapaciteit beperkt en de aanlooptijden daardoor dus lang.

Een zelfde verhaal geldt voor aannemers en constructeurs. Om een voorbeeld te geven, het kost ongeveer 10 jaar om een “nuclear grade” lasser – dat zijn specialisten die pijpen en flensen lassen in het primair systeem van een kerncentrale – op te leiden en te certificeren.

Een ander probleem is het financiële risico: een kerncentrale is een speciaal geval omdat het leeuwendeel van de kosten in de constructiefase wordt gemaakt. Het financiële plan is dan dusdanig dat in de eerste dertig jaar van bedrijf de leningen worden afbetaald, en pas in de laatste 10 jaar is er een (kleine) winst in het vooruitzicht.

Stel dat een kerncentrale wordt opgeleverd, en er gebeurt binnen korte tijd een ongeluk, waarna de centrale niet meer kan worden gerepareerd. Dan moet je dus nog wel alle leningen afbetalen maar de machine die het geld zou moeten verdienen is kapot. Of er is een verkiezing, het politieke klimaat verandert, en de vergunning wordt ingetrokken; of er is sprake van een natuurramp. Zelfde probleem: de kerncentrale buiten gebruik maar de leningen moeten toch afbetaald worden. De huidige kosten voor een kerncentrale zijn zo hoog, de looptijden zo lang, en de onzekerheid omtrent regelgeving en politiek klimaat dusdanig dat de meeste banken niet langer bereid zijn een dergelijk risico te nemen, en de banken die het wel aandurven rekenen hoge rentes. Vandaar ook de constante spanning rond overheidsfinanciering, omdat commerciële financiering niet (meer) haalbaar is, zeker niet in Europa. In Frankrijk is men bezig een wet door het parlement te loodsen voor 60 miljard euro financiering voor 6 EPRs – dat is 1000 euro per Fransman, waarmee uiteindelijk slechts een fractie van het totale energieverbruik kan worden afgedekt.

Een laatste factor is gewoon ouderwetse incompetentie. Ik zou willen zeggen: denk aan de V-250 Fyra. De ingenieurs hadden er geen vertrouwen in, maar desalniettemin gingen de fineuten van de NS in zee met een beunhaas. Voor kernenergie geldt in grote lijnen een zelfde verhaal: fabrikanten zijn haantje de voorste in het maken van grote beloften, maar echte nucleaire competitie is er, na decennia van teruggang in de nucleaire industrie, niet meer.

W.F.G. van Rooijen, Tsuruga, Japan
rooijen@u-fukui.ac.jp