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Ich gehöre zu den 96%

Axel Bojanowski “Journalisten im Klimakrieg” zitiert Stephan Russ-Mohl “Immer dieselben Wissenschaftler am Mikrofon”, der wiederum Mike Schäfer zitiert

Seinen Zählungen zufolge sind es immer dieselben wenigen Wissenschaftler, die in den Massenmedien vorkommen. Die überwältigende Mehrheit der Professoren, rund 96 Prozent, erhält so gut wie keine Medienaufmerksamkeit. Ihre Abwesenheit sorgt für Verzerrung, denn in die Öffentlichkeit drängen nicht unbedingt jene Gelehrten mit ausgleichendem Gemüt. Vielmehr sind es häufig Forscher mit Sendungsbewusstsein oder Karriereinstinkt, die mit starken Thesen den journalistischen Opportunismus füttern.

Audiatur et altera pars?

Moralisierung wissenschaftlicher Konflikte bietet den Vorteil, dass sie die Auseinandersetzung erspart – mit dem Bösen redet man nicht, über das Gute lässt sich nicht verhandeln. Soziologen sprechen von der “Noble Cause Corruption”, wenn für die Überzeugung von als wichtig empfundenen Zielen Dinge verschwiegen werden, die die eigene Argumentation schwächen könnten.

Gegen wen richtet sich der Zorn in der Klimadiskussion?

Jem Bendell hat einen interessanten Aufsatz vor einer Woche veröffentlicht, in dem er dieser Frage nach geht. Die Menschen haben mitterweile so unglaublich viel auf der Erde zerstört. Der Ärger ist, so Bendell, verständlich. Aber wer ist nun dafür verantwortlich? Eine einzelne Person ist es ja eher nicht, eher eine Gruppe von Personen. Und selbst da ist die Antwort unmöglich. Ist es das Management der Ölfirmen? Oder die Aktienkäufer dieser Firmen? Oder die private Rentenversicherung, die über Fonds an Aktien beteiligt ist? Oder bin ich es, der eine private Rentenversicherung bezahlt?
Wir sind alle in einem System der Zerstörung mit eingebunden, auch wenn wir versuchen, einen nachhaltigen Lebensstil zu praktizieren. Gegen wen richtet sich eigentlich der Ärger in der Klimadiskussion? So viel Streit war nie, sagte der Bundespräsident in seiner Weihnachtsansprache.

Das Grüne Paradoxon, mehr politisches Schlagwort als wissenschaftliche Hypothese?

Am 16.12. war die Weihnachtsvorlesung des Ökonomen Hans-Werner Sinn (“das grüne Paradoxon”) in der Aula der LMU. Sinn stellte dort seine Thesen zur Wiederaufnahme der Kernernergie vor – gegen den Ausbau CO2 freier Techniken der Energiegewinnung durch Solarenergie und “Windflügel” und Energiespeicherung durch Pumpspeicherkraftwerke oder H2. “Wir bauen doch auch neue Passagierschiffe obwohl die Titanic unterging”.

Dabei liegt der Beitrag von Kernkraftwerken zur Endenergieversorgung in Deutschland bei nur 11% mit sinkender Tendenz und ist auch politisch keine Alternative durch die Risiken bei Betrieb und Endlagerung.

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/29295/umfrage/anteil-der-atomenergie-an-der-stromerzeugung-in-deutschland/

Allein schon semantisch, ist das grüne Paradoxon längst ein Misnomer. Die Energie- und Verkehrswende ist kein grünes Thema mehr. Und paradox (“der gewöhnlichen Meinung zuwiderlaufend”) ist es auch nicht, dass die absehbar verbesserte Umweltpolitik die Ressourcenförderung und -verbrauch übergangsweise beschleunigen kann. Ein kurzfristiger Anstieg der Förderung kann natürlich vorkommen, ist aber dann wohl mehr ein kurzfristiger Rebound als ein wirkliches Paradox, denn wenn die Nachfrage langfristig überall sinkt, dann bleibt das Öl im Boden und wird nicht mehr in Geld in der Schweiz umgewandelt. Bei verminderter Nachfrage stehen die Förderanlagen nutzlos herum (und verfallen) oder müssen mit Verlust instand gehalten werden. Sein angenommener Verschiebebahnhof “dann nehmen die Amerikaner oder Chinesesen das Öl” ist zudem rassistisch, denn das Argument unterstellt allen nicht EU Staaten sowenig Intelligenz, dass sie die Klimakrise nicht mitbekommen würden.

In zwei geschlagenen Stunden habe ich keinen einzigen empirischen Beweis für Sinns These gesehen, dafür aber immer wieder populistische Stimmungsmache, Apelle an den “gesunden Menschenverstand” und um Anerkennung bemühte Überzeugungsversuche, Zitat “das ist kein Modell sondern einfache Rechnung”, “hartes Faktum, das kann jeder rechnen”, “da ist keine Theorie dabei”. Damit brauchen wir uns dann auch nicht wundern, dass heute morgen die ewig gestrigen Ideen wieder in der Zeitung stehen.

https://www.spiegel.de/plus/deutschland-war-der-atomausstieg-ein-fehler-a-38ddbbc7-93c6-43aa-982b-2ea46ada42ed    oder https://www.spiegel.de/plus/harvard-professor-ueber-risiko-mythen-wir-brauchen-mehr-atomkraft-a-00000000-0002-0001-0000-000167507159

Gab es irgend etwas Positives in dem Vortrag? Ja, an wenigen Stellen: Prämienzahlungen für den Erhalt der Wälder wären in der Tat eine gute Idee,  ebenso die Besteuerung des Kapitalmarktes in der Schweiz und eine “Koalition der willigen” Nationen, die beim Klimaschutz vorangehen.

Schade, dass von den einstigen Idealen so wenig übrig geblieben ist…

Das Video des Vortrages steht auf https://www.ifo.de/node/49956

Klima Statistik für Anfänger

Einwand: Was machen schon die 400 ppm oder 0,04% CO2 in der Atmosphäre, die doch zum Großteil (78,1 %) aus Stickstoff, etwas Sauerstoff (20,9%) und ein bisschen Argon (0,93 %) besteht?

Schon Paracelsus wusste, dass die Dosis das Gift ausmacht (“”sola dosis facit venerum”). Die LD50, also die Dosis, die bei der Hälfte der Menschen tödlich wirkt, liegt bei verschlucktem Botulinumtoxin ungefähr bei 10 Nanogramm. Auf 80 kg Körpergewicht oder 80 000 Gramm oder 80 000 000 Miligramm oder 80 000 000 000 Mikrogramm oder 80 000 000 000 000 Nanogramm gerechnet, sind die 10 Nanogramm nicht sonderlich viel ( 1,25 * 10^-13 ). Aber tödlich, wenn man diese Menge verschluckt hat!
Schlecht aber auch, wenn das CO2 nun an der Decke klebt, die 400 ppm sind die 320 000 fache Konzentration des Botulinumtoxins.

https://bildungsserver.hamburg.de/atmosphaere-und-treibhauseffekt/2068640/atmosphaere-aufbau-artikel/

Einwand: Was macht schon 1 Grad mehr im Jahr aus, wo die Temperatur doch bei uns im Jahr zwischen -20 und +35 Grad schwankt?

Wenn ich die rechte Hand auf eine heisse Herdplatte lege und die linke in Eiswasser halte, ist das im Mittel auch nur lauwarm, oder?
Über Jahre und geographische Regionen gemittelte Werte sind nicht geeignet, um Risiken durch Extremwerte zu erfassen. Die Umgebungstemperatur beeinflusst dabei die Mortalität, hier ein Ausschnitt aus einer Grafik im Lancet.

Ausschnitt aus FIG 1 https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(14)62114-0/fulltext

Es gibt in den Grafiken oben (noch) wenige Beobachtungen über 30 Grad, aber hier steigt das Risiko exponentiell an. Was Hitze im menschlichen Organismus anrichtet ist bekannt: Kreislaufstörungen bis hin zu Hitzschlag und Tod.

Der gemeine Menschenverstand

EP Fischer beschreibt den “gemeinen Menschenverstand” – wie er bei Immanuel Kant im 18. Jahrhundert noch hieß – mir der Schicht von Vorurteilen, die sich in den Köpfen der Menschen ablagern, bevor sie 18 Jahre alt werden. “Es ist das Denken, wie es sich entwickelt und herausbildet, wenn ihm nichts auffällt und nichts dazwischen kommt. Der gesunde Menschenverstand ist das biologische Brett vor dem Kopf, das den Durchblick zur wissenschaftlichen Einsicht verhindert.” Stellen wir also Pro und Contra gegenüber.

Pro: https://www.nzz.ch/feuilleton/gesunder-menschenverstand-jared-diamond-ld.138078

Aber gerade in der Wissenschaft, wo es gelegentlich an ihm mangelt und er wenig geachtet ist, wäre es zu begrüssen, wenn der Common Sense eine grössere Rolle spielte. Wissenschafter sind in der Lage, einen detaillierten Gedankengang zu entwickeln, der zu einem unplausiblen und der Vernunft widerstrebenden Schluss führt. Und oft sind andere Wissenschafter bereit, diesen unplausiblen Schluss zu akzeptieren, weil sie sich von den Details der Argumentation einwickeln lassen.

Contra: https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-80223-2_5

In den Worten des französischen Philosophen der Wissenschaft Gaston Bachelard: “Eine wissenschaftliche Erfahrung ist eine Erfahrung, die der gewohnten Erfahrung widerspricht.” …
Denn zu unseren gewohnten Erfahrungen gehart es zum Beispiel, daß ein Stein schneller zu Boden fällt als ein Blatt. Vor langer Zeit – gemeint ist die Antike – wurde daraus noch der (scheinbar logische) Schluß gezogen, daR allgemein schwere Körper schneller fallen als leichte.

Warum glauben wir wissenschaftlichen Erkenntnissen?

Ulrich Dirnagel stellt die Frage noch etwas direkter: Warum trauen WIR dem Weltklimarat, die Klimaskeptiker aber nicht?
Mit WIR meint er uns Wissenschaftler, die nicht gerade Klimaforscher sind und trotzdem Klimaforschern die Erklärungen glauben.

“Klimaskeptiker” unter Wissenschaftlern? Generelle Skeptiker gibt es nicht, das würde sich von selbst ausschliessen.

Partiellen Wissenschaftsskeptizismus gibt es aber durchaus. Hier mal meine Typologie, es kann sich jeder selbst überlegen, wo Kachelmann, von Storch, Sachweh einzuordnen sind.

  • Sporadische Ignoranz – durch Informationsdefizite
  • Systematische Ignoranz – in ungünstiger Umgebung sozialisiert oder von aktueller Forschung abgekoppelt
  • A-soziale – alles was man nicht selbst entdeckt hat, stimmt nicht. Neider, die der Konkurrenz die Aufmerksamkeit misgönnen
  • B-Promis, die Aufmerksamkeit um der Aufmerksamkeit willen suchen
  • Verunsicherte, die durch neue Erkenntnisse bedroht sind
  • Empiriker, die eigene Erfahrung über alles setzen (Homöopathie Falle)
  • Logikschwache, die gesunden Menschenverstand über Wissenschaft setzen

Ganz so einfach ist es dann aber doch nicht, wie auch Dirnagl einräumt, denn Wissenschaft ist nicht wertfrei.

Die Pioniere der Wissenschaft, wie wir sie heute betreiben – die Galileis, Boyles und Newtons –, waren „Gentleman Scientists“. Sie finanzierten sich selbst, oder forschten unter adliger Patronage. Sie waren dadurch unabhängig und nur der wissen­schaftlichen Wahrheit verpflichtet. Ihre Wissen­schaft war, abgesehen vom Zweck des Erkenntnis­gewinns, komplett „desinte­ressiert“. Sie hatten keinen gesell­schaftlichen Auftrag und beriefen sich nicht auf Politik, Geschäft oder Gesellschaft.
Diese Zeiten sind längst vorbei. Ein Meilen­stein war zum Beispiel das Manhattan Project…
In weiten Teilen der Wissen­schaft müssen wir, um Fördermittel zu erhalten, vorab den unmittelbaren Nutzen, die Anwend­barkeit und die Verwert­barkeit unserer Ergebnisse betonen. Wir begründen unsere eigene Wichtigkeit (und damit die Forderung nach Förderung) mit dem Dienst an den Institu­tionen. Der Preis, den wir hierfür zahlen, ist, dass Kritik an den Institu­tionen automatisch Kritik an der Wissen­schaft mit sich bringt. Frei nach der Logik: Wenn die Politik lügt, und wenn Konzerne lügen – dann lügt auch die Wissenschaft.

Warum also glaube ich den Klimaforschern?

Ersten kann ich das CO2 Fourier Experiment von 1824 jederzeit zu Hause nachbauen ( https://youtu.be/CPH0mSqFnUQ )

Zweitens. Aktuelle Daten, die ich mir heruntergeladen habe, passen https://www.wjst.de/blog/sciencesurf/2019/12/correlation-of-earth-temperature-and-global-mean-co2 Der Rückgang der Gletscher ist eindrücklich.

Drittens, machen die Wissenschaftler, die ich kennengelernt habe, einen vertrauenswürdigen Eindruck https://www.wjst.de/blog/sciencesurf/2019/12/johan-rockstrom-talking-about-tipping-points. Es gibt eine große Szene mit durchaus kontroversen Modellen und Positionen, die auch diskutiert werden, ohne in Wissenschaftsskeptizismus abzudriften.

Der letzte Punkt mag sich etwas primitiv anhören, ist aber wohl der entscheidende Punkt. Es ist die “Blockchain des Vertrauens” in eine wissenschaftliche Methode und in renommierte Akteure, die uns einem Wissenschaftsgebiet vertrauen lässt (jeder katholische Christ würde genauso für die Richtigkeit seines Glauben argumentieren: einer Blockchain des Vertrauens durch die apostostolische Sukzession, selbst wenn es vier unterschiedliche Linien gibt. Aber auch evangelische Christen halten genauso an der successio fidei fest).

Das Vertrauen in einige Wissenschaftsgebiete ist zwar erschüttert. In seinem Essay in diesem Monat geht Dirnagl auf die Ernährungsmedizin ein (die aber nur wenig interne Kritiker hat), ich hätte hier wieder mit den NO2-Toten der Umweltepidemiologie angefangen (die aber auch interne Kritiker mundtot macht, zum Glück hat die Leopoldina die Diskussion beendet).

Ich denke, wir brauchen jedenfalls mehr Ioannides’, Dirnagls und Mohers als Wissenschaftstheoretiker, dass die Blockchain des Vertrauens in die Wissenschaft nicht gebrochen wird. Dass mit dem allgegenwärtigen Populismus und der Macht des Internets der Wert von Wissenschaft nicht generell verfällt, dafür muss allerdings die ganze Zivilgesellschaft aufstehen.

Climate refugees

People may be fleeing catastrophic events in their home countries. When preparing now a lecture on medical consequences of the climate crisis ( based on the 2019 Lancet  Report ) I found an intriguing piece at the UNHCR website.

According to the Internal Displacement Monitoring Centre, there were 18.8 million new disaster-related internal displacements already in 2017. Displacement across borders also occurs, and may be interrelated with situations of conflict or violence. From the legal side, however, there are no “climate refugees”, as a refugee is defined as a person who has crossed an international border

owing to well-founded fear of being persecuted for reasons of race, religion, nationality, membership of a particular social group or political opinion

The full document is at https://www.refworld.org/pdfid/5906e0824.pdf. The definition of a refugee certainly requires an immediate update including also climate related events.

 

Update Jan 22, 2019

A Kiribati man now changed the opinion of the UN being accepted as an environmental migrant.

Correlation of earth temperature and global mean CO2

For teaching purposes I need the CO2 concentration vs earth temperature by year (Keeling curve). For that purpose we can use the Hadcrut 4 dataset created earlier while the global mean CO2 mix ratios (ppm) can be found at https://data.giss.nasa.gov/modelforce/ghgases/Fig1A.ext.txt.
After unscrambling that file and merging it to Hadcrut4 we can plot it

library(patchwork)
p1 <- ggplot(temp, aes(x=year, y=annual)) + geom_point() + stat_smooth(method="loess", span = .6) +
  scale_y_continuous( name="difference from baseline  [ oC ]", limits=c(-1,1) )

p2 <- ggplot(temp, aes(x=year, y=ppm )) +  geom_point() + stat_smooth(method="loess", span = .6) +
  scale_y_continuous( name=expression('ppm CO'[2]) )
p1+p2

Here are the two time courses

Time course of earth temperature (1850-2018) and CO2 (1850-2011)

while the correlation is higher than I expected

Correlation of earth temperature and CO2

 

References

  • 1850-1957: D.M. Etheridge, L.P. Steele, R.L. Langenfelds, R.J. Francey, J.-M. Barnola and V.I. Morgan, 1996, J. Geophys. Res., 101, 4115-4128,”Natural and anthroupogenic changes in atmospheric CO2 over the last 1000 years from air in Antarctic ice and firn”.
  • 1958-1974: Means of Scripps Institution of Oceanography Continuous Data at Mauna Loa and South Pole provided by KenMaarie (personal communication)
  • 1975-1982: Means of NOAA/CMDL in-situ data at Mauna Loa and South Pole. (P. Tans and K.W. Thoning, ftp://ftp.cmdl.noaa.gov/ccg/co2/in-situ)
  • 1983-2003: Global means constructed using about 70 CMDL CCGG Sampling Network station data. (P.P. Tans and T.J. Conway, ftp://ftp.cmdl.noaa.gov/ccg/co2/flask)
  • 2004-2007: Global mean growth rates. (T. Conway, ftp://ftp.cmdl.noaa.gov/ccg/co2/trends)

Johan Rockström talking about tipping points

Last week I had the opportunity to attend a lecture by Johann Rockström explaining his most recent Nature commentary about tipping points “too risky to  bet against”.

The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) introduced the idea of tipping points two decades ago. At that time, these ‘large-scale discontinuities’ in the climate system were considered likely only if global warming exceeded 5 °C above pre-industrial levels. Information summarized in the two most recent IPCC Special Reports (published in 2018 and in September this year) suggests that tipping points could be exceeded even between 1 and 2 °C of warming.

Prof. Dr. Johan Rockström Nov 28, 2019 @ 1. Helmholtz Sustainability Summit Max-Dellbrück Zentrum in Berlin explaining his recent Nature paper. The full stream is at https://www.youtube.com/watch?v=Ppj04TGaX-Y&feature=emb_logo and the report at https://www.helmholtz.de/index.php?id=6449

This is a cruel message in particular as probably already one tipping point has been passed @ the Amundsen Sea embayment of West Antarctica. There is a thick ice sheet of about 3 km which forms one of the three major ice-drainage basins of the West Antarctic Ice Sheet. And the ice is melting rapidly – with the tipping point having been passed in 1996.

The Amazon is burning right now — the world’s largest rainforest. Estimates of the Amazon tipping point ranges between 20% and 40% deforestation.

Panel discussion 1st Helmholtz Sustainability Summit Max-Delbrück Zentrum Berlin. From left to right Prof. Dr. Thomas Hirth, Prof. Dr. Martin Visbeck, Prof. Dr. Otmar Wiestler, Prof. Dr. Heike Graßmann, Prof. Dr. Michael Backes, Heike Leitschuh. More talk than action.

A new animation of the famous HadCRUT4 climate dataset

Download

Here is the R sample code (PPT aspect ratio is 6:4, Youtube wants 16:9) .

As ggplot2 animation packages have major difficulties to manipulate the single frames, I am combining here raw PNGs using ffmpeg.

# read_cru_hemi() modified from https://mccartneytaylor.com/plotting-climate-change-on-a-spider-graph-using-r

list.of.packages <- c("ggplot2", "reshape", "stringr","RColorBrewer")
new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(new.packages)) install.packages(new.packages)
lapply(list.of.packages, require, character.only = TRUE)

read_cru_hemi <- function(filename) {
  tab <- read.table(filename,fill=TRUE)
  nrows <- nrow(tab)
  hemi <- data.frame(
    year=tab[seq(1,nrows,2),1],
    annual=tab[seq(1,nrows,2),14],
    month=array(tab[seq(1,nrows,2),2:13]),
    cover=array(tab[seq(2,nrows,2),2:13])
  )
  hemi[,15:26][ hemi[,15:26]==0 ] <- c(NA)
  return(hemi)
}

url_dat <- "https://crudata.uea.ac.uk/cru/data/temperature/HadCRUT4-gl.dat"
tempdat <- read_cru_hemi(url_dat)
tempmelt <- melt(tempdat[,c(1,3:14)],id="year")

colfunc <- colorRampPalette(c("grey","grey","red"))
FadeToGrey <- colfunc(2019-1850)

new_theme <- theme_classic() + theme(
  text = element_text(size=18, colour="grey"),
  axis.line = element_blank(), 
  axis.text = element_text(colour="grey"),
  axis.ticks = element_line(colour="grey"),
  axis.title.x = element_blank(),
  panel.border = element_blank(),
  panel.grid.major = element_blank(),
  panel.grid.minor = element_blank(),
  panel.background = element_blank(),
  legend.position = "none"
)
theme_set(new_theme)

for(i in 1850:2019){
p <- ggplot(tempmelt[tempmelt$year %in% 1850:i,], aes(x=variable,y=value,color=as.factor(year),group=year)) + 
  geom_line() +
  scale_x_discrete( labels=month.abb) +
  scale_y_continuous( name="difference from baseline  [ oC ]", limits=c(-1,1) ) +
  annotate("text", x=11, y=1, label=i, size=7) +
  scale_color_manual( values=FadeToGrey[ 1:c(i-1849) ]  )
  fn <- paste("/Users/xxx/Desktop/X/",str_pad(i-1849, 3, pad = "0"),".png",sep="")
  ggsave(p, file=fn, width = 16, height = 9)
}

# not run
# ffmpeg -framerate 10 -i /Users/xxx/Desktop/X/%3d.png -r 5 -pix_fmt yuv420p -y /Users/xxx/Desktop/X/out.mp4

 

In comparison here is the original circular plot. Would require blue, green, yellow, red in the Color Ramp Palette…

 

Now it is only a minor step to the warming strips.

ggplot(tempdat, aes(x = year, y = 1, fill = annual))+
  geom_tile()+
  scale_y_continuous(expand = c(0, 0))+
  scale_x_continuous(expand = c(0, 0))+
  scale_fill_gradientn(colors = rev(col_strip)) +
  guides(fill = guide_colorbar(barwidth = 1)) +
  theme( axis.ticks= element_blank(),
         axis.text = element_blank(),
         axis.title = element_blank()
  )

tempmelt$variable <- as.numeric(str_replace(as.character(tempmelt$variable),"month.",""))
ggplot(tempmelt, aes(x = year, y = variable, z = value)) +
  geom_raster(aes(fill = value)) +
  scale_fill_gradientn(colors = rev(col_strip)) +
  scale_x_continuous(expand = c(0,0)) +
  scale_y_continuous(expand = c(0,0)) +
  theme( axis.ticks= element_blank(),
         axis.text = element_blank(),
         axis.title = element_blank()
  )