Homogenisaties: aanpassen van oorspronkelijke temperatuurmetingen
Meteorologische diensten hebben de afgelopen 20 jaar aanpassingen uitgevoerd op oorspronkelijke temperatuur meetgegevens. Het gaat hierbij om zogenaamde homogenisaties: correcties op oude meetgegevens ter compensatie van veranderingen in de meetopstelling of meetomgeving. Veel meetstations zijn bijvoorbeeld in de loop der jaren op of nabij het meetterrein verhuisd, waardoor de omstandigheden net iets anders kunnen zijn. Ook de toegenomen bebouwing in de nabijheid van het meetstation kan een correctie noodzakelijk maken.
De grote vraag is of de metingen na het doorvoeren van dit soort aanpassingen nog een betrouwbaar beeld geven.
‘Cooling the past’
Vanwege de toegenomen bebouwing rond meetstations zou je verwachten dat oude metingen ten opzichte van de huidige situatie naar verhouding te laag zijn en dus naar boven zouden moeten worden bijgesteld. Het opmerkelijke is echter dat bij alle belangrijke datasets precies het omgekeerde is gebeurd: temperaturen uit het verleden zijn naar beneden bijgesteld. Zo lijkt het vroeger kouder te zijn geweest en onstaat het beeld van een vrijwel continue stijgende temperatuur sinds 1850.
De volgende twee grafieken vormen een duidelijk voorbeeld van het vertekende beeld. Links is de ontwikkeling van de gemiddeld temperatuur weergegeven op basis van de NASA-GISS dataset uit 1987. Duidelijk is te zien dat in de periode 1880 tot 1950 er sprake was van een opwarming van circa 0,5°C. De grafiek is afkomstig van een onderzoek van Stephan Schneider van Stanford University uit 1989. In diezelfde dataset van NASA-GISS zoals die op dit moment op de website van Nasa te vinden is, is door de homogenisaties de temperatuurstijging volledig verdwenen.


De aanpassingen van Nasa staan niet op zichzelf. Vele meteorologische diensten hebben metingen aangepast waarbij vroegere periodes over het algemeen naar beneden zijn bijgesteld, waardoor de huidige temperaturen veel hoger lijken. Zo is door de aanpassingen die het KNMI heeft gedaan, het overgrote deel van de hittegolven van vóór 1950 "verdwenen".
Hieronder zijn twee andere voorbeelden gegeven. De eerste grafiek heeft betrekking op de gemiddelde maximum temperaturen in Amerika (in Fahrenheit) van het NOAA (het Amerikaanse KNMI). Het vergelijkt de gemeten temperaturen (blauw) ten opzichte van de gerapporteerde (rood). Door het verlagen van historische temperaturen lijkt het alsof de opwarming veel groter is dan die in werkelijkheid is geweest. De andere grafiek laat op een vergelijkbare manier de aanpassingen in de datareeks van Auckland, Nieuw-Zeeland zien.


Veranderende datasets
De aanpassingen van meetgegevens vinden niet alleen plaats met oude data, ook temperaturen die de afgelopen decennia zijn waargenomen, vormen geen stabiele dataset. Als voorbeeld toont afbeelding 5 drie verschillende releases van de wereldwijde gegevenssets van het Met Office Hadley Center (HadCRUT 3, 4 en 5) voor de periode 1997-2014 (13-maands gemiddelde). Terwijl HadCRUT 3 geen stijgende trend liet zien, vertoont elke nieuwe versie een grotere trend. De veranderingen hebben geresulteerd in bijna 0,2 °C extra opwarming in slechts 17 jaar (dat is bijna 1,2 °C per eeuw!). Blijkbaar weten we niet hoeveel de planeet is opgewarmd, zelfs niet in zo'n korte moderne periode, laat staan in de afgelopen eeuw.
Het aanpassen van dit soort datasets heeft grote gevolgen. Op basis van dit soort datasets vindt wetenschappelijk onderzoek plaats. Maar studies die met de oorspronkelijke gegevens zijn gedaan, verlopen en verliezen hun waarde op het moment dat de brongegevens verouderd zijn en vervangen door nieuwe data. Dit is een manier van werken die ongekend is in de wetenschap en die het vertrouwen in klimaatonderzoek ondergraaft.
Oude temperatuurstijgingen zijn niet meer te zien
In een publicatie uit 2017 laat het team van James P. Wallace zien dat alle datasets die betrekking hebben op de gemiddelde temperatuur op aarde zo veel aanpassingen bevatten dat ze geen betrouwbare weergave vormen van de werkelijkheid en dat daarmee geen conclusies kunnen worden getrokken over een eventuele opwarming van de aarde. “The conclusive findings of this research are that the three GAST (Global Average Surface Data) data sets are not a valid representation of reality. In fact, the magnitude of their historical data adjustments, that removed their cyclical temperature patterns, are totally inconsistent with published and credible U.S. and other temperature data. Thus, it is impossible to conclude from the three published GAST data sets that recent years have been the warmest ever –despite current claims of record setting warming”.
Door de aanpassingen van oude meetgegevens lijkt het dat de gemiddelde temperatuur in de loop der jaren alleen maar stijgt of hooguit gelijk blijft; het oorspronkelijke cyclische patroon is niet meer terug te vinden. Wallace et al. laten in vele voorbeelden zien dat dit in tegenspraak is met andere bevindingen. Hieronder zijn bijvoorbeeld twee grafieken gegevens van het aantal zeer warme dagen in twee steden in Amerika met duidelijke pieken in de jaren 30 tot 50 van de vorige eeuw.


Onwetenschappelijk
Het is belangrijk om op te merken dat het bij dit soort aanpassingen niet gaat om het calibreren van de meetapparatuur. Dat is aan de orde als bij bijvoorbeeld een gewijzigde meetopstelling gedurende een bepaalde periode zowel de oude als de nieuwe meetwaarden op elkaar worden afgestemd. In veel gevallen gaat het om aanpassingen van gegevens van tientallen jaren geleden, waarbij er geen enkele manier meer is om de juistheid van de aanpassing te kunnen aantonen of weerleggen. Of het gaat om aanpassingen in recente datasets waarbij de feitelijke metingen niet ter discussie staan.
De vanzelfsprekendheid waarmee meteorologische diensten en onderzoeksinstellingen homogenisaties uitvoeren, is bijna onvoorstelbaar. Het aanpassen van (oude) brongegevens is in elke andere onderzoeksdiscipline een wetenschappelijke doodzonde. Op zich kunnen er in een wetenschappelijk onderzoek argumenten zijn om verschillende meetwaarden met elkaar vergelijkbaar te maken. Als dat op een transparante en goed onderbouwde wijze gebeurt, is dat geen probleem. Maar in dit geval gaat het om het opnieuw vaststellen van historische metingen, die niet meer ter discussie worden gesteld en aan de politiek en het grote publiek als waarheid worden gepresenteerd. Door temperaturen van oudere periodes stelselmatig te verlagen (precies omgekeerd aan wat mag worden verwacht), roepen ze bovendien de verdenking op zich de opwarming van de aarde kunstmatig aan te dikken.
Referenties
Dijkstra, Frans, Rob de Vos, Jan Ruis, en Marcel Crok. ‘Het raadsel van de verdwenen hittegolven’, 1 maart 2019.
Dijkstra, Frans, Rob de Vos, Jan Ruis, en Marcel Crok. ‘Reassessment of the Homogenization of Daily Maximum Temperatures in the Netherlands since 1901’. Theoretical and Applied Climatology 147, nr. 3 (1 februari 2022): 1185-94. https://doi.org/10.1007/s00704-021-03887-4.
‘Met Office Hadley Centre observations datasets’. Geraadpleegd 15 juni 2023. https://www.metoffice.gov.uk/hadobs/index.html.
‘National Time Series | Climate at a Glance | National Centers for Environmental Information (NCEI)’. Geraadpleegd 15 juni 2023. https://www.ncei.noaa.gov/access/monitoring/climate-at-a-glance/national/time-series/110/tmax/12/12/1895-2019?base_prd=true&firstbaseyear=1901&lastbaseyear=2000.
Schneider, Stephen H. ‘The Greenhouse Effect: Science and Policy’. Science 243, nr. 4892 (10 februari 1989): 771-81. https://doi.org/10.1126/science.243.4892.771.
‘Understanding NOAA US Temperature Fraud | Real Climate Science’. Geraadpleegd 15 juni 2023. https://realclimatescience.com/understanding-noaa-us-temperature-fraud/.
Wallace, James, Joseph Aleo, en Idso Graig. ‘On the Validity of NOAA, NASA and Hadley CRU Global Average Surface Temperature Data & The Validity of EPA's CO 2 Endangerment Finding Abridged Research Report’, 2017. https://www.academia.edu/33850726/