The Climate Clock

The Climate Clock

Complex Systems

Climate Dynamics,
Marine Eco Dynamics
Swarm Intelligence


Climate variability

Climate DynamicsPosted by Harald Yndestad Fri, October 28, 2016 15:50:41


Figure 1. The global earth temperature (C) (HadCRUT4), global sea temperature (HadSST3) and global land temperature (CRUEM4) from 1850 to 2015 (Climate Research Unit).

The Figure 1 shows the global mean temperature has variability. The temperature has increased from about -0.4 to 0.5 or about 1.1 degrees from 1910 to 2000. The land temperature CRUE4 follows the global mean temperature HadCRUT4. The sea temperature HadSST3 is colder then the global temperature from 1850 to 1910 and warmer from 1980 to 2015 and indicates a difference in the data series variability. The data series shows that the global temperature started to grow from the 1800 century. From that time the mean temperature has grown in the grid. Possible sources of this increased temperature are accumulation of heat, redistribution of heath and solar irradiation variability.

10 questions:

  1. What do we really know about the cause of temperature variability?
  2. Why is there a cold period from 1850-1900?
  3. What happened in 1910, that caused the temperature to increase?
  4. Why did temperature decline from 1940-1980?
  5. Why do we now have a stable period of 2000-2015?
  6. What was the global temperature before 1850?
  7. Is there a new colder period, after 2016?
  8. Are global changes random or predictable?
  9. Why is the land temperature different?
  10. So. What do we really know about what influences these data?

Case: Accumulation of heat
Accumulation of heat on Earth is based on the ide there is a constant sun and an autonomous Earth system. The basic idea of accumulation of heat is that gases and clouds influence irradiation from the sun and heat flow from Earth in the atmosphere. Emissions of gases from Earth, may then increase global earth temperature. This greenhouse hypothesis has been discussed since Joseph Fourier in 1824. The implication of this hypothesis is that that global emission of CO2 and other greenhouse gasses controls the global temperature. From this hypothesis we may expect a continuous exponential temperature growth based on an exponential growth of CO2. The temperature development on Figure 1 increases in steps from 1910, 1940 and 2000, which indicates the may be other sources of global temperature variability.

Reference
https://en.wikipedia.org/wiki/Greenhouse_effect

Dynamic model
A global earth temperature dynamic in an autonomous Earth system may be modelled by the simple.

The relation to the climate oscillation variability is based on a simple model

Ec(t+T)=(1-T*A(t))Ec(t)+B*TSI

where Ec(t) represents the global temperature, T a sampling time, A(t) Earth temperature loss rate, B temperature impact on Earth from irradiation TSI. This is controlled by B*TSI and stable only if T A(t) =1. The temperature will have an exponential growth if T*A(t) > and an exponential reduction if T*A(t) <1.

Question: Does this model explain the HadCRUT4 data series?



Hva vet vi egentlig om globale klimaendringer?

Climate DynamicsPosted by Harald Yndestad Tue, October 18, 2016 15:19:26

Figuren viser de offisielle data seriene for utviklingen av midlere global temperatur fra 1850 til 2015. Data serien CRUEM4 representerer land-temperatur, HadSST3 temperatur på havoverflaten og HadCRUT4 representerer et midlere estimat. Vi ser her at midlere temperatur har økt fra -0.4 til 0.5 eller 1.1 grad denne perioden. Temperaturen ved havoverflaten følger den globale temperaturen, men temperaturen over landområder har et avvik. Den er kaldere i den kalde perioden på 1800-tallet, og den et varmere i den varme perioden etter år 2000. Hvorfor er det slik?

Hvorfor er der er kald periode fra 1850-1910?
Hva var det som egentlig skjedde, som fikk global temperatur tii å økte fra 1910?
Hvorfor fikk vi nedgang fra 1940-1980?
Hvorfor har vi nå en ny stabil klimaperiode fra 2000-2015?
Hvordan var global temperatur før 1850?
Kan det bli en ny kaldere periode etter 2016?
Er de globale endringene tilfeldige eller forutsigbare?
Hvorfor har temperaturen på land et noe annet forløp?

Så. Hva vet vi egentlig om det som påvirker variasjonen i disse data seriene?





The Planets have control of Solar variability

Climate DynamicsPosted by Harald Yndestad Sat, September 24, 2016 14:04:35

The planet Jupiter, Saturn, Uranus and Neptune affects irradiation variability from the sun

Published: 20.aug. 2016 New Astronomy

By Harald Yndestad a), og Jan-Erik Solheim b)

a) Norwegian University of Science and Technology Aalesund, Aalesund 6025, Norway
b) Department of Physics and Technology UiT The Arctic, University of Norway, Tromsø 9037, Norway



Highlights
Deterministic periods: Data series of total radiation (TSI) from the sun, has stationary periodic changes over 1000 years.
Cause: The periods are controlled by the four giant planets: Jupiter, Saturn, Uranus and Neptune.
Explanation: There is a mutual gravitation between the sun and the planets that change circulation in Sun's interior dynamo.
Harmonic periods: Planets periods and combination resonance between periods produces a range of stationary periods from about 11 to 500 years, and more
Impact: The sum of the period affects the sun's surface and alter the radiation from the sun and climate on Earth.
Historic Climate Change: The identified periods explains known cold climate periods Oort (1010-1030), Wolf (1270-1349), Spurs (1390-1550), Maunder (1640-1720) and Dalton (1790-1820)
Modern climate: We have had a modern maximum period (1940-2015) with radiation.
Prognosis: We are entering a period with less radiation, a "colder" sunny, with a calculated at a minimum of Dalton-level of approximately (2040-2065).

Background
My interest in the subject dates back to the defense of my doctorates in 2004. I was then asked to elaborate on the expected development of Arctic climate. The task was solved by a study a Greenland data series, which showed temperature samples since the year 555. In this data series I found stationary periods showed minimum temperature in the 1800s and a new minimum around 2040.

A minimum of 1800 figure was no surprise. There was a cold period all climate data series I had studied. But what happened in the 1800s, which started the development of a warmer climate? A development that has lasted until today. Meanwhile, there was reason to believe that the stationary periods will continue in the years ahead. The question was then, can we expect a new cold period, similar to what we had in the 1800s? It will however have major consequences for energy and food production on Earth.

Cause of causes
The work on this article has roots back in spring 2014, when I met Jan- Erik Solheim and others at University of Oslo. Here I told them about my analysis of data series from Greenland, and the question whether there is an underlying cause of climate change. A Cause of causes. The question was not accidental. The Cause of cause is a term from Aristotle, and which relate to the sun and planetary periods.

Research question was therefore whether there is something predictable in radiation from the sun. For if one can not find anything predictable in radiation from the sun, one can only explain the past and no mathematical models can say for certain about the future. One can then neither can say anything with certainty about future climate on Earth. Then Jan-Erik and I started to find a possible Cause of causes, which eventually became to this article in New Astronomy. A work that lasted for more than two years .

The research
The activity of the sun has been linked to counting sunspots, discovered by Galileo Galilei. Solar scientists have been studying sunspots since the 1700s. Data series for sunspots therefore represents one of the world's longest continuous data series. There has been a prevailing opinion that there is a correlation between sunspots and climate periods. How this relationship really is, has been unclear. In my doctoral work, I found no traces of sunspots in data series of climate indicators. My students have not found such a correlation, when they learned to analyze data series. I was therefore skeptical about the idea of ​​sunspots as climate indicators. But the relationship eventually came forward after the data series for Total Solar Irradiation (TSI) was analyzed. Then it turned out that TSI and sunspots was rooted in Uranus's period of 84 years, and that there was a correlation between TSI solar radiation and sunspots for periods of about 210 years. This confirmed for the first time a long-term relationship between sunspots and solar radiation.

Data series for TSI also had its challenges. Direct measurement of radiation from the sun started first in 1978. The data series backward to the year 1700 and the year 1000 is based on estimates from inter alia ice samples (10Be and 14C). Furthermore there provided multiple data series with slightly different weighting of estimates. All data series were therefore analysed. Results showed that all had the same periods but somewhat different amplitude. It was then decided to use the longest two data series that was based a physical estimate representation of radiation.

The reference for a stationary period in the data series, was that period also should have a known stationary source, a Cause of causes. The choice was the oscillating solar system. In the solar system there is a mutual gravity between the planets and the sun, causing the sun's position to oscillate around a virtual point. Data series for sun oscillation around this point was chosen as reference for planetary oscillations around the sun, and as a reference for an identification of stationary periods in the data series. The stationary periods in the data series were identified with a new method to study wavelet specter data series. It turned out that this method was very accurate and confirmed at the same time the quality of the data series.

Further work
The article provides a basis for further work within the themes :
- A New Perspective on the sun's inner dynamo
- Developing better models calculating the historical and expected future radiation from the sun
- A better understanding of current and future climate change on Earth

References:
Journal: Yndestad H, Solheim, JE; (2016) New Astronomy 51 (2017) 135–152
http://dx.doi.org/10.1016/j.newast.2016.08.020
http://yndestad.priv.no/Doc/JP-NA-TSI%20160828.pdf

Presentation: EGU-2016, 20.04.16. Viena.



Planetene påvirker stråling fra solen

Climate DynamicsPosted by Harald Yndestad Mon, September 12, 2016 09:45:39

Ny forskning ved @NTNU Ålesund, viser at:
- Planetene Jupiter, Saturn, Uranus og Neptun påvirker stråling fra solen.
- Vi går fra en varm, til en kaldere periode.

Forskningen er publisert: 20.aug. 2016 i New Astronomy

Av Harald Yndestad a, og Jan-Erik Solheim b

a Norwegian University of Science and Technology Aalesund, Aalesund 6025, Norway
b Department of Physics and Technology UiT The Arctic, University of Norway, Tromsø 9037, Norway



Høydepunkter fra artikkelen
- Deterministiske perioder: Dataserier over Total stråling (TSI) fra solen, har stasjonære periodiske endringer over 1000 år
- Årsak: Periodene kontrolleres av de 4 store planetene: Jupiter, Saturn, Uranus og Neptun
- Forklaring: Der er en gjensidig gravitasjon mellom solen og planetene som endrer sirkulasjonen i solens indre dynamo
- Planetenes perioder og kombinasjonsresonans mellom periodene produserer en spekter av stasjonære perioder fra ca 11 til 500 år, og mer
- Virkning: Summen av perioden påvirker solens overflate og endrer strålingen fra solen, og klima på jorden
- Historiske klimaendringer: De identifiserte periodene forklarer kjente kalde klimaperioder Oort (1010-1030), Wolf (1270-1349), Sporer (1390-1550), Maunder (1640-1720) og Dalton (1790-1820)
- Moderne klima: Vi har hatt en moderne maksimum periode (1940-2015) med stråling
- Prognose: Vi går inn i en periode med mindre stråling, en "kaldere" sol, med et beregnet til et minimum på Dalton-nivå fra ca ( 2040-2065)

Bakgrunn
Min interesse for temaet har røtter tilbake til forsvaret av min dr.grad i 2004. Jeg ble da bedt om å gjøre rede for forventet utvikling av arktisk klima. Oppgaven ble løst ved å analysere en dataserie for is-prøver fra Grønland, som viste temperaturutviklingen siden år 500. I denne dataserien fant jeg stasjonære perioder som viste minimum temperatur på 1800-tallet og et nytt minimum ca år 2040. Et minimum på 1800-tallet var ingen overraskelse. Det framgikk av alle klima dataserier jeg hadde studert. Men hva var det som skjedde på 1800-tallet, som startet utviklingen av et varmere klima? En utvikling som har vart helt fram til i dag. Samtidig var det grunn til å tro at de stasjonære periodene vil fortsette i årene framover. Spørsmålet var da, kan vi forvente en ny kald periode, tilsvarende det vi hadde på 1800-tallet? Det vil i tilfelle få store konsekvenser for energi og matproduksjon på jorden.

Årsakenes årsak
Arbeidet med denne artikkelen har røtter tilbake våren 2014, da jeg møtte solforsker Jan-Erik Solheim sammen med noen andre i kantinen til UiO. Her fortalte jeg om min analyse av dataserien fra Grønland, og stilte samtidig spørsmålet om det finnes en underliggende årsak til klimaendringene. En Årsakenes årsak. Spørsmålet var ikke tilfeldig. Årsakenes årsak er et begrep fra Aristoteles, og som har referanse til solen og planetenes perioder. Forskningsspørsmålet var altså om det finnes noe forutsigbart i stråling fra solen. For dersom en ikke finner noe forutsigbart i stråling fra solen, kan en bare forklare fortiden, og ingen matematiske modeller kan si noe sikkert om framtiden. Da kan en heller ikke kan si noe sikkert om framtidig klima på jorden. Slik startet Jan-Erik og jeg arbeidet med å finne Årsakenes årsak, som etter hvert ble til denne artikkel i New Astronomy. Et arbeide som varte i mer enn 2 år.

Om forskningen
Aktiviteten til solen har vært knyttet til telling av solflekker, oppdaget av Galileo Galilei. Solforskere har studert solflekker siden 1700-tallet. Dataserien for solflekker representerer derfor en av verdens lengste sammenhengende dataserier. Det har vært en rådende oppfatning om at der er en sammenheng mellom solflekker og klima perioder. Hvordan denne sammenhengen egentlig er, har vært uklar. I mitt dr.grad arbeide fant jeg ingen spor etter solflekker i dataserier for klimaindikatorer. Mine studenter har heller ikke funnet en slik sammenheng, da de lærte å analysere dataserier. Jeg var derfor skeptisk til ideen om solflekker som klimaindikatorer. Men sammenhengen kom til slutt frem etter at dataserien for ståling (TSI) var analysert. Da viste det seg at TSI og solflekker var forankret i Uranus sin periode på 84 år, og at der var en sammenheng mellom TSI solstråling og solflekker i perioder på ca 210 år. Dette bekreftet for første gang en langtids sammenheng mellom solflekker og stråling fra solen.

Dataserien for TSI hadde også sine utfordringer. Direkte måling av stråling fra solen startet først i 1978. Dataseriene bakover til år 1700 og år 1000, er basert på estimater fra bl.a is-prøver (10Be og 14C). Videre var der tilgjengelig flere dataserier med noe ulik vekting av estimatene. Alle dataseriene ble derfor analysert. Resultat viste at alle hadde samme perioder, men noe ulik amplitude. Det ble da valgt å bruke de to beste dataseriene som var basert en fysisk estimat representasjon av stråling.

Kravet til en stasjonær periode, var at perioden også skulle ha en kjent stasjonære kilde, som Årsakenes årsak. Valget ble det oscillerende solsystem. I solsystemet er der en gjensidig gravitasjon mellom planetene og solen, som får solens posisjon til å oscillere rundt et virtuelt punkt. Dataserien for solen oscillasjon rundt dette punktet ble valgt som referanse for planetenes oscillasjoner rundt solen, og som en referanse for en identifikasjon av stasjonære perioder i dataseriene. De stasjonære periodene i dataseriene ble identifisert med en ny analysemetode. En metode som tok utgangspunkt i waveletspekteret til dataserien. Med denne metoden kunne en påvise tidspunkt for resonans mellom flere perioder. Det viste seg at denne metoden var meget nøyaktig og bekreftet samtidig kvaliteten på dataseriene.

Videre arbeide
Artikkelen har danner grunnlag for videre arbeide innenfor temaene:
- Et nytt perspektiv på solens indre dynamo
- Utvikling av bedre modeller beregning av historisk og forventet framtidig stråling fra solen
- En bedre forståelse av dagens og kommende klimaendringer på jorden

Artikkel sammendrag
Total solinnstråling (TSI) er den primære energimengden som er gitt til Jorden. Egenskapene til TSI variasjon er kritiske for å forstå årsaken til bestrålingens variabilitet fra solen og strålingens forventede innflytelse på klimavariasjoner. Er TSI variasjonen deterministisk, kan den gi informasjon om fremtidig stråling variabilitet og forventet langsiktig klimavariasjon. Dersom den ikke har en deterministisk egenskap, kan bare forklare fortiden.

Denne studien av solar stråling variasjon, er basert på en analyse av nylig publiserte TSI dataserier. En dataserie fra 1700 e.Kr., en fra 1000 A.D., en solflekk dataserie fra 1610 A.D . og en solarbane dataserie fra 1000 e.Kr. Studien er basert på en ny metode for å analysere wavelet spektrum av dataserier. Resultatet av studien tyder på at TSI og solflekk dataserier har periodiske sykluser som er korrelert med svingninger av solens posisjon i forhold til barycenter av solsystemet, som er kontrollert av endring i gravitasjon fra de store planetene Jupiter, Saturn, Uranus og Neptun. En mulig forklaring på solaktivitet variasjoner tvinges svingninger mellom de store planetene og solenergi i solens indre dynamo.

Vi finner at en stasjonær komponent av solenergi variabilitet styres av 12-års periode Jupiter, og 84-års periode Uranus med sub-harmoniske. For TSI og solflekkaktivitet variasjoner, finner vi stasjonære perioder knyttet til Uranus sin 84-års periode. Deterministiske modeller basert på de stasjonære perioder, bekrefter resultatene ved at periodene har samsvar med kjente solsyklus minimum perioder siden 1000 AD. Samtidig framgår det en moderne maksimum periode fra 1940 til 2015. Modellen beregner en ny Dalton-type solflekk minimum fra ca 2025 til 2050 og en ny Dalton-type periode TSI minimum fra ca 2040-2065. Det fortelles at Dalton-perioden var det så kaldt, at det frøs is på Themsen i London.

Referanse:
Artikkelen finner du ved:
Yndestad H, Solheim, JE; New Astronomy 51 (2017) 135–152
http://dx.doi.org/10.1016/j.newast.2016.08.020
http ://yndestad.priv.no/Doc/JP-NA-TSI%20160828.pdf

Presentasjon: EGU-2016, 20.04.16. Wien.



The Winter is coming in the Barents Sea

Climate DynamicsPosted by Harald Yndestad Tue, July 05, 2016 17:16:18
The Barents Sea Temperature Variability 1900-2100
The Winter is coming

Kola data series: Eco system indicator


Figure 1: The Barents Sea Kola section data series from 1900 to 2014, and the long trend 55 yr an 220 yr periods.

North Atlantic Water controls the climate of the northern part of Europe. The water current passes the Faroe-Shetland Channel and into the Norwegian Sea and continues north with a minor inflow to the Barents Sea. In the Barents Sea Kola section the water temperature has been monitored since 1900 and now represents an indicator of Arctic climate, expected Barents Sea biomass growth and expected economy growth along the Norwegian coastline.

The long-term trend
Figure 2. The Kola section variability from 1900 to 2014 and estimated variability to 2100.

The Barents Sea temperature has grown the last 30 years to a level, far above historical records. The purpose of this study is to investigate new trends in the Barents Sea temperature variability. Will the Barents Sea temperature continue to grow, or will the temperature turn into a new cold period. The results show that the temperature in the Barents Sea most likely has reached a turning point and we may expect a temperature reduction period for the next 30 years.

Implication
A possible 30-year long temperature reduction in the Barents Sea will introduce a colder climate in North-Europe and influence the marine ecosystem in the Norwegian Sea and the Barents Sea. This will have a dramatic effect on the marine industry, the maritime industry, the fish farm industry and the economy on the Norwegian coastline.

References:
1. Yndestad H: (2016). The Barents Sea Temperature Variability 1900-2100. A new study

2. PINRO, Murmansk, (2016): http://www.pinro.ru/labs/hid/kolsec1_e.htm

3.Yndestad, H. (1999). Earth nutation influence on the temperature regime of the Barents Sea. ICES Journal of Marine Science, 56(jmsc.1999.0469,), 381–387.

4. Yndestad, H. (2009). The influence of long tides on ecosystem dynamics in the Barents Sea. Deep-Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography, 56(21-22), 2108–2116. http://doi.org/10.1016/j.dsr2.2008.11.022

5. Yndestad, H., Turrell, W. R., & Ozhigin, V. (2008). Lunar nodal tide effects on variability of sea level, temperature, and salinity in the Faroe-Shetland Channel and the Barents Sea. Deep-Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers, 55(10), 1201–1217. http://doi.org/10.1016/j.dsr.2008.06.003