Klimawandelbetrug: Neue Studie deckt Machenschaften des IPCC und seiner gekauften Kräfte auf

Erst einmal tief durchatmen.
Denn das, was Willie Soon und Kesten Green im folgenden Beitrag zeigen, ist der Stoff, aus dem Wissenschaftsskandale sind, Skandale, die den Missbrauch von Wissenschaft, das absichtliche FÄLSCHEN von Daten und die Irreführung der Fach- und breiten Öffentlichkeit zum Gegenstand haben:

Doch der Reihe nach.

Auf den ersten Blick haben Green und Soon etwas getan, von dem wir uns fragen, warum es nicht schon häufiger getan worden ist: Sie haben Vorhersagen von Klimamodellen mit der konkreten Temperaturentwicklung verglichen. Im einzelnen nutzen Sie die Daten des IPCC, wie sie im Assessment Report 6 enthalten sind, um die Entwicklung der globalen Temperatur unter Berücksichtigung von a) ausschließlich Einflüssen, die von Menschen auf die Erdtemperatur ausgehen sollen und weil es selbst den Polit-Gaunern beim IPCC lächerlich vorkommt, b) die Einflüsse von so marginalen Randgeschehen wie Sonneneinstrahlung und Vulkanausbrüchen zusätzlich zu berücksichtigen (IOCC Anthro und Volcanic). Die Vorhersage auf Basis dieser Modelle für die Jahre 1850 bis 2018 kontrastieren Kesten und Soon mit Modellen der Temperaturentwicklung, in denen die Sonne einen etwas prominenteren Platz einnimmt und die den Arbeiten von Hoyt und Schatten, im Jahre 1993 veröffentlicht (H1993), und Bard et al., im Jahre 2000 veröffentlicht, entnommen sind.

Auf den ersten Blick vergleichen Green und Soon also die REALE Entwicklung der „globalen Temperatur“ mit der durch unterschiedliche Modelle vorhergesagten, zwei Modelle des IPCC, zwei unabhängige Modelle, in denen die Sonneneinstrahlung (TSI – Total Solar Iridiance) eine wichtigere Rolle spielt als in den Modellen des IPCC. Zudem beschränken Sie die Temperaturdaten auf die Nördliche Hemisphäre, was schon deshalb sehr sinnvoll ist, weil für den Zeitraum von 1850 bis 1900 so gut wie keine Messungen für die südliche Hemisphäre vorliegen, wie wir hier umfassend dargestellt haben, und unterscheiden darüber hinaus die Gesamttemperatur und die Temperatur in ländlichen Gegenden, um auf diese Weise das zunehmende Problem der Hitzeinseln in zubetonierten Städten in den Griff zu bekommen.

Statistische Grundlage der im folgenden präsentierten Ergebnisse sind Ordinary Least-Square Regression Analyses, also Modelle, die eine lineare Entwicklung annehmen, was, sinnvoll ist, weil man annehmen muss, dass sich die Vorhersage einer Entwicklung dann, wenn sie akkurat ist, als lineare Funktion der tatsächlichen Entwicklung abbilden lässt. Wäre das nicht der Fall, die Vorhersage wäre Mist. Zudem kann man bei diesem Vorgehen die Abweichung zwischen der tatsächlichen Temperaturentwicklung, die Green und Soon Daten anhand von realen Daten von Wetterstationen nachbilden, von den vorgesagten Daten nutzen, um die Abweichung zwischen beiden zur Grundlage einer Bestimmung der Verlässlichkeit und Güte der Vorhersagemodelle zu benutzen.

Und genau das haben Green und Soon getan und das Ergebnis, das für die Klimamodelle des IPCC vernichtende Ergebnis, ist in der folgenden Tabelle zu sehen.

Die Darstellung der Tabelle ist etwas gewöhnungsbedürftig, indes, es reicht aus, wenn die Spalten, die mit MdAE und UMBRAE überschrieben sind, betrachtet werden. Zu sehen sind Werte für acht Modelle, in denen unterschiedliche Zeiträume genutzt werden, um die Temperaturentwicklung der Jahre 2000 bis 2018 vorherzusagen (3. Spalte), und zwar für die Gesamttemperatur in der nördlichen Hemisphäre und für die Temperatur über ländlichem Gebiet. MdAE gibt den Wert der Abweichung zwischen den jeweiligen Modellen und der tatsächlichen Entwicklung als Median-Wert aus, damit man sich einen ungefähren Eindruck verschaffen kann, UMBRAE ist die eigentlich interessante Größe, denn sie gibt Ausmaß und Richtung der Abweichung zwischen Modell und Realität an. Werte über 1 geben an, dass die Abweichung über Zeit zunimmt, Werte unter 1, dass sie abnimmt.

Wie man sieht, liegt die Schätzung der Modelle des IPCC (Anthro und IPCC Solar) in 10 von 16 Fällen zum Teil viel zu hoch, und was erstaunlich ist, die Abweichung nimmt dabei im Verlauf der Zeit erheblich zu. Vor allem für die Temperaturen ländlicher Gebiete sind die Abweichungen zwischen den Modellen des IPCC und der tatsächlichen Temperaturentwicklung erheblich. Seltsamerweise ist die Abweichung dann, wenn man den Zeitraum von 1850 bis 1999 zur Grundlage nimmt, um die Temperaturentwicklung von 2000 bis 2018 vorherzusagen, nicht mehr vorhanden. Ein eindeutiger Hinweis darauf, dass zu irgend einem Zeitpunkt an den Daten gebastelt wurde:

„The cumulative absolute errors of out-of-sample forecasts from models estimated using samples from 1850 to 1899, to 1949, and to 1969 were, on average, nearly twelve times greater than the benchmark model errors in the first case and more than four times greater in the latter two. Only forecast errors from models estimated using data from 1850 to 1999 to forecast temperatures for the years 2000 to 2018 were smaller than the benchmark model errors and, remarkably, smaller than those of the independent solar models (see Table 2 and Figure 1).“

Wie kann es sein, dass Modelle nicht in der Lage sind auf Basis von vergangenen Daten bis zu einem bestimmten Zeitpunkt vorherzusagen, wie sich die Temperatur in den Jahren 2000 bis 2018 entwickelt hat, ab diesem Zeitpunkt aber dazu in der Lage sind? Wie muss man sich die Anpassung vorstellen, die vorgenommen wurde, um die Daten „passend“ zu machen?

So:

Diese Abbildung findet sich im Anhang zur Arbeit von Green und Soon, und was sie zeigt, ist Betrug.

Schwarze und rote Punkte zeigen Korrelationen zwischen beobachteter Temperatur und den Modellanahmen zum Einfluss von Menschen (Anthro), zum Einflus der Sonne (IPCCs Solar) sowie für die beiden unabhängigen Modelle von Hoyt und Schatten sowie Bard et al.. Schwarze Punkte decken Messdaten von 1850 bis 1969, rote Messzeitpunkte von 1970 bis 2018 ab.

Im ersten Panel ist deutlich zu sehen, dass in IPCC-Modellen der Einfluss von Menschen auf die Temperatur (gemessen über 11 Einflüsse von CO2 bis Methan) für den Zeitraum von 1850 bis 1969 konstant gesetzt ist und zuweilen sogar eine negative Korrelation mit der Temperatur aufweist, während er nach 1970 und im Einklang mit den Behauptungen der Klima-Apostel stetig ansteigt. Ein ähnliches Schicksal erleidet die Sonneneinstrahlung, der im gesamten Zeitraum ein konstanter zwischen negativer und positiver Korrelation variierender Einfluss auf die globale Temperatur zugewiesen wird. Im Gegensatz dazu zeigen die Modelle von Bard et al. (B2000) und Hoyt und Schatten (H1973) einen variablen Zusammenhang zwischen Sonneneinstrahlung und globaler Temperatur für den gesamten Zeitraum, der in der Zeit größer wird.

Möglichkeiten uns zu unterstützen:Alle Möglichkeiten, uns zu unterstützen finden Sie hier:

HERZLICHEN DANK FÜR IHRE UNTERSTÜTZUNG

Die beiden Modelle dürften der tatsächlichen Entwicklung nahe kommen, während die Modelle des IPCC der ideologisch gewünschten Entwicklung nahekommen, wobei die Passung durch Betrug geschaffen wird, dadurch, dass die Einstrahlungsmenge von Sonnenlicht über den Zeitraum von 1850 bis 2018 KONSTANT gehalten wird, so dass es keine Schwankungen in den Modellen gibt, so dass alle Veränderung auf menschliche Einflüsse zurückgeführt werden können. Es fällt schwer, diese Art der Datenmanipulation auf Dummheit zurückzuführen. Es handelt sich wohl eher um einen absichtlichen Betrugsversuch, mit dem Bürger getäuscht werden sollen, damit man sie weiterhin mit Verweis auf die Klimakatastrophe ausnehmen kann.

Zu einem ähnlichen Ergebnis gelangen Green und Soon:

„We suggest that the broad answer is that the IPCC was established by government officials with the objective of finding substantive human influence on global temperatures rather than to discover useful knowledge on climate change by testing plausible alternative hypotheses developed from prior knowledge.“

Es ist alles Betrug.
Nichts an dem, was Regierungen über von Menschen gemachten Klimawandel erzählen, entspricht der Wahrheit.
Es ist alles gelogen.
Ob die, die da lügen, lügen, weil sie es nicht besser wissen, lügen, weil sie sich gut fühlen, wenn sie anderen schaden können, lügen, weil sie einen materiellen Vorteil daraus entnehmen, das spielt letztlich keine Rolle.

Fakt ist: Sie lügen.

Falls Sie unsere Arbeit unterstützen, und dafür sorgen wollen, dass bei ScienceFiles auch weiterhin das Rad rund läuft, dann kaufen Sie uns doch einen Kaffee:
Oder unterstützen Sie uns auf einem der folgenden Wege Unser herzlicher Dank ist Ihnen sicher! DENN: ScienceFiles lebt von Spenden. Helfen Sie uns, ScienceFiles auf eine solide finanzielle Basis zu stellen, damit Sie uns auch morgen noch lesen können!

Wir haben drei sichere Spendenmöglichkeiten: