Judith Curry kommenterer Karl et al sirkuset

[Emeritus]

En logisk kortslutning. Fyren sier selv at det ikke betyr noe for anomalien om man oppjusterer de absolutte bøyeverdiene eller nedjusterer de absolutte inntaksverdiene. Men i neste øyeblikk pÃ¥virker det tydeligvis anomalitrenden Ã¥ skifte gradvis over fra varmere inntaksavlesninger til kjøligere bøyeavlesninger. Hvorfor det, dersom eneste forskjellen er at bøyene leser av kjøligere absolutte verdier? Det er kun hvis inntaksverdiene viser en positiv trend og bøyeverdiene en negativ at det blir et overgangsproblem. Men da har vi jo en helt annen situasjon. For da kan du nettopp ikke bare heve bøyeserien opp til inntaksserien og hevde problem løst. For da er trendene i de to grunnleggende forskjellige. Og da skal trenden etter overgangen følge bøyetrenden mer og mer, ikke inntakstrenden. 

Dette forstår jeg ikke, for illustrasjonens del bryter jeg det ned til et enklere eksempel. Vi ønsker å finne utviklingen i Damsgårdssundet i Bergen, her er det målt sjøtemperaturer fra 1880 til dd., og vil lage kurven fra 1880 til 2014. Det er målt daglig på samme sted kl. 0800, og disse verdiene skal settes inn i en kurve som skal vise utviklingen.

Fra 1980 til dd. er det benyttet utstyr som vi mener viser den riktige eller "sanne" temperaturen

Fra 1940 til 1980 ble det benyttet utstyr som målt opp mot 1980 - dd., utstyret viste 0,12 C for mye

Fra 1880 til 1940 ble det benyttet utstyr som målt opp mot 1980 - dd. utstyret viser 0,15 C for lite

En er altså enig om at 1980 til dd. utstyret viser riktig, og da har en flere alternativer.

A) en kan trekke fra 0,12 i perioden 1940 til 1980 og legge til 0,15 i perioden 1880 til 1940

B) en kan trekke fra 0,12 i perioden 1980 dd., og legge til 0,15 i perioden 1880 til 1940

C) en kan trekke fra 0,15 i perioden 1980 til dd., og trekke fra 0,27 fra perioden 1940 til 1980

Uansett hvilke trender den virkelige/sanne verdi viser i de ulike periodene, vil vel kurven ble seende  lik ut?   

[Ryddegutt]

Hvis disse kurvene skal justers gradvis så vil det ha stor betydning for kurveformen hvor man gjør denne gradvise justeringen selv om start- og slutt-temperaturene for den totale kurven beholdes.

Det mest troverdige ville være å beholde de nyeste og mest nøyaktige målingene uforandret (1980 til dd i ditt eksempel) og heller "homogonisere" tidligere målinger. Slik jeg skjønner det har NOAA gjort det motsatte.

[Emeritus]

De har gjort det motsatte, og i artiklene er dette klart og tydelig opplyst og med følgende begrunnelse;

Although buoy SSTs are generally more homogeneous than ship SSTs, they are adjusted here because otherwise it would be necessary to adjust ship SSTs before 1980 when there were no or very few buoys. As expected, the global averaged SSTA trends between 1901 and 2012 (refer to Table 2) are the same whether buoy SSTs are adjusted to ship SSTs or the reverse. However, the global mean SST is 0.06 C warmer after 1980 in ERSST.v4 because of the buoy adjustments (not shown) and there are therefore impacts on the long-term trends compared to applying no adjustment to account for the change in observational platforms.     

Og jeg merker meg at ingen enda - dog med unntak av Okular - har pÃ¥beropt at dette skal ha noen betydning for resultatet. Den opprinnelige kritikken, bl.a. fra Patrick J. Michaels, Richard S. Lindzen, Paul C. Knappenberger  lød;

The treatment of the buoy sea-surface temperature (SST) data was guaranteed to put a warming trend in recent data. They were adjusted upwards 0.12°C to make them â??homogeneousâ? with the longer-running temperature records taken from engine intake channels in marine vessels. As has been acknowledged by numerous scientists, the engine intake data are clearly contaminated by heat conduction from the structure, and they were never intended for scientific use. On the other hand, environmental monitoring is the specific purpose for the buoys. Adjusting good data upwards to match bad data seems questionable, and the fact that the buoy network becomes increasingly dense in the last two decades means that this adjustment must put a warming trend in the data.

Bl.a. Lindzen kritiserer Huang et al. nettopp å ta hensyn til at "the engine intake data are clearly contaminated by heat conduction from the structure, and they were never intended for scientific use"

Den innledende kritikken beskyldte Karl et al. for cherry picking, en kritikk som i ettertid er stilnet, her fra Curry for et par dager siden;

JC note: The Karl paper was inappropriately criticized for â??cherry pickingâ?? periods (and hiatus proponents are also criticized for same). Given criteria 3) above, cherry picking is a non issue â?? ANY period approaching 17 years is fair game for challenging the climate models. 

Hos Curry vil du finne en interessant artikkel om oppdatering av de ulike settene, hvorfor det gjøres etc;

http://judithcurry.com/2014/07/07/understanding-adjustments-to-temperature-data/

Jeg siterer;

Having worked with many of the scientists in question, I can say with certainty that there is no grand conspiracy to artificially warm the earth; rather, scientists are doing their best to interpret large datasets with numerous biases such as station moves, instrument changes, time of observation changes, urban heat island biases, and other so-called inhomogenities that have occurred over the last 150 years. Their methods may not be perfect, and are certainly not immune from critical analysis, but that critical analysis should start out from a position of assuming good faith and with an understanding of what exactly has been done.

Dette er et godt utgangspunkt. Nøkkelen til å forstå det som skjer nå, er hva som har skjedd tidligere, er dette naturlig og har skjedd før, eller har det kommet noe nytt til. Ole Humlum hadde en artikkel på Geoforskning for en tid tilbake der han mente at 17 grader i 1934, er 17 grader også i 2014. Humlun tar åpenbart feil og vet det. Skal en ha et riktig bilde må data homogeniseres ellers forteller de ikke sannheten.

Ett eksempel fra det praktiske liv, (dataene er påfunnet, men eksempelet har sin bakgrunn fra virkeligheten)

På Florida i Bergen (Værvarslinga for Vestlandet) har det blitt målt temperaturer fra 1870 - årene.

- fra 1870 til 1940 kl. 15.00 hver dag
- fra 1940 til 1970 kl. 08.00 hver dag
- fra 1979 til dd. kontinuerlig hver minutt

Den kontinuerlige målingen viser at det gjennomsnittlig i løpet av året er 3,2 C varmere kl. 15.00 enn kl. 08.00, når en da skal utgi anomalien for Florida Bergen, skal en gi rådataene for perioden 1870 til 1940, eller skal en homogenisere dette, og justere enten 08.00 til 15.00, eller omvendt? Humlum vil tilsynelatende ikke justere dette;

Tenk om Statistisk sentralbyrå på tilsvarende vis løpende endret på det offisielle folketallet i Norge tilbake i tid? Selv måneder som ligger mere enn 125 år tilbake i tid gjennomgår slike løpende temperaturendringer, som med sikkerhet ikke har å gjøre med innrapportering av forsinkede data.

Kun et fåtall er klar over at slike endringer hele tiden foretas i de globale bakketemperaturer, som blant annet ligger til grunn for FNs klimapanels (IPCC) arbeid og ofte siteres i norsk klimadebatt.

Det er meg bekjent ingen god dokumentasjon for årsaken til og detaljene i disse stadige justeringene av den globale bakketemperaturen.

Eksempelet ovenfor er ett av mange tilfeller som gjør det riktig å justere, UI er en annen.

Videre kommer det stadig nye data. Eksempelvis har US NAVY nylig frigitt analoge data fra undervannsfartøyene som har patruljert verdenshavene i nær 60 år på ulike dybder. Her kan en forvente en masse ny info, dette er antagelig også svært gode målinger. Bl.a. vet en at temperatur i ulike lag i vannsøylen, er viktig for muligheten til å oppdage en u - båt ved sonar, så har disse dataene også svært stor praktisk betydning, dette i motsetning til temperaturen på kjølevannsinntakene på et handelsskip, derfor må en kunne anta at dette også er nøyaktige data.

SÃ¥ min holdning - til det motsatte er sannsynliggjort - er at dette justeres med gode intensjoner og ikke juksifiseres.

[Okular]

Dette forstår jeg ikke (...)

Nei, men da må du lese hva jeg skriver en gang til. For det er ikke så vanskelig. Ditt 'moteksempel' går jo nettopp på ulikheter i absolutte verdier, ikke i ulike trendutviklinger, som er det vi snakker om her.

Dersom bøyene (lik satellittene (og da snakker jeg ikke om de troposfæriske, men om de som måler SST via infrarød og mikrobølge), for disses målinger har også Karl et al. tilsynelatende ignorert) viser flat eller svakt negativ trend over en periode, mens skipsinntakene viser stigende trend over samme periode, da er det jo irrelevant hva de absolutte verdiene er i de to leirene. For da er de ikke kompatible. Og da vraker man ikke bøyene og satellittene og velger inntakene isteden. Det skjønner du også. Det vil gi spuriøs (urealistisk) oppvarming i den endelige temperaturserien, Emeritus.

Derfor stemmer ERSST.v3b så godt overens med Reynolds (NOAA) OI.v2 og med HadISST1 (og med HadSST2 justert ned 0,09K f.o.m. januar 1998), samt med RSS/UAH fram til 2013 da "The Blob" kom på banen, men overhodet ikke med ERSST.v4. Derfor er sistnevnte slik en utligger ...

[Emeritus]

Dersom bøyene (lik satellittene (og da snakker jeg ikke om de troposfæriske, men om de som måler SST via infrarød og mikrobølge), for disses målinger har også Karl et al. tilsynelatende ignorert) viser flat eller svakt negativ trend over en periode, mens skipsinntakene viser stigende trend over samme periode, da er det jo irrelevant hva de absolutte verdiene er i de to leirene. For da er de ikke kompatible. Og da vraker man ikke bøyene og satellittene og velger inntakene isteden. Det skjønner du også. Det vil gi spuriøs (urealistisk) oppvarming i den endelige temperaturserien, Emeritus.

Da bør du gå inn og finne ut hva som er ignorert og ikke, alt materiale skal være tilgjengelig på nettet, man har ikke vraket noe, men homogenisert de mot tidligere målinger, og satellittene er så vidt jeg vet ikke en del av disse dataene. Du kan ikke kommentere et paper uten å vite hva du kommenterer, så i stedet for å gjøre det "alle" tilsynelatende hittil har gjort, å kommentere i blinde, sett deg inn i materialet og kommenter deretter.

Jeg limer inn en e-post fra en av medforfatterne (Tom Peterson) av Karl et al. til WUWT, som WUWT ikke fant det hensiktsmessig å publisere slik at de kunne holde "tvilen" gående;

14 hours ago I sent Anthony Watts this email response:


Dear Mr. Watts,

As you might imagine, my views about our paper and our motives are somewhat different than yours. To explain why, I should start by explaining my views on what science is and how it works.

Here
https://www.youtube.com/watch?v=GksJ3QteNF0

is a 14 minute TEDxAsheville talk I gave in January on What is Science. While I can't do justice to a 14 minute talk in a single sentence, the bottom line is that science is the result of tests.

So let me give you two examples from our paper. One of the new adjustments we are applying is extending the corrections to ship data, based on information derived from night marine air temperatures, up to the present (we had previously stopped in the 1940s). As we write in the article's on-line supplement, "This correction cools the ship data a bit more in 1998-2000 than it does in the later years, which thereby adds to the warming trend. To evaluate the robustness of this correction, trends of the corrected and uncorrected ship data were compared to co-located buoy data without the offset added. As the buoy data did not include the offset the buoy data are independent of the ship data. The trend of uncorrected ship minus buoy data was -0.066°C dec-1 while the trend in corrected ship minus buoy data was -0.002°C dec-1. This close agreement in the trend of the corrected ship data indicates that these time dependent ship adjustments did indeed correct an artifact in ship data impacting the trend over this hiatus period."

The second example I will pose as a question. We tested the difference between buoys and ships by comparing all the co-located ship and buoy data available in the entire world. The result was that buoy data averaged 0.12 degrees C colder than the ships. We also know that the number of buoys has dramatically increased over the last several decades. Adding more colder observations in recent years can't help but add a cool bias to the raw data. What would you recommend we do about it? Leave a known bias in the data or correct the data for the bias? The resulting trend would be the same whether we added 0.12 C to all buoy data or subtracted 0.12 C from all ship data.

You are, of course, welcome to share this with your readers (or not), as you deem appropriate.

Regards,

Tom

****************

13 hours ago I received this email reply from Anthony Watts:


Thank you for the reply.

Iâ??ll consider and advise.

Anthony

*******************

And that is the last I heard from Anthony up to now.



Anthony hasn't yet taken Dr Peterson up on his offer to post his comment at WUWT. If you want to share it with the WUWT-ians, feel free
 

HÃ¥ndteringen av dette paperet er illustrerende for hvordan den "skeptiske" blogosfæren opererer, sÃ¥ tvil, fremsett ubegrunnede beskyldninger, men gjør det bare nok til at tvilen kan opprettholdes uten Ã¥ foreta en opplysende og forklarende tilbakevisning.   

[Ryddegutt]

Denne informasjonen er ikke sensurert bort av WUWT, den ligger i kommentarfeltet her (June 7, 2015 at 10:51 am):

http://wattsupwiththat.com/2015/06/06/noaa-study-takes-world-by-storm-no-global-warming-pause/

[Emeritus]

Jeg har ikke sagt at den ble sensurert bort, men at den ble underslått. Hadde Watts opptrådt ryddig hadde han innledningsvis lagt en linkt til, eller kopiert inn hele e-posten fra Peterson. Nå var det en annen leser som avslutningsvis i diskusjonsstrengen la det inn, det jeg reagerte på er at Watts finner opplysninger fremsatt direkte av en av forfatterne, uten interesse for sine lesere.

[Okular]

Da bør du gå inn og finne ut hva som er ignorert og ikke, alt materiale skal være tilgjengelig på nettet, man har ikke vraket noe, men homogenisert de mot tidligere målinger, og satellittene er så vidt jeg vet ikke en del av disse dataene. Du kan ikke kommentere et paper uten å vite hva du kommenterer, så i stedet for å gjøre det "alle" tilsynelatende hittil har gjort, å kommentere i blinde, sett deg inn i materialet og kommenter deretter.

Satellittene som måler SST direkte, Emeritus, er enige med bøyene, ikke med inntakene. Trenden er flat. Hadde Karl et al. tatt med disse i beregningen, hadde man sluppet å drite seg sånn ut. Stigningen de har fått til fra 1997 til i dag er latterlig og totalt konstruert. Det hjelper ikke at de liksom prøver å rettferdiggjøre det ved å si at vi gjorde sånn og slik fordi sånn og slik. Vi som leser det og ser hva de har gjort ler bare, det er så gjennomskuelig som det kan få blitt. De ville (så seg nødt til å) bli kvitt "Pausen" og ferdig med det. Alle som har fulgt med i klimasaken i noen år skjønner dette, Emeritus. Hvor politisert det hele er blitt. Hvor mye politisk prestisje som ligger i denne saken. De kan ikke snu nå. De må bare kjøre på. Hvis dataene må manipuleres for at det skal kunne skje, så får det bare bli sånn.

[Okular]

Tom Peterson:

We tested the difference between buoys and ships by comparing all the co-located ship and buoy data available in the entire world. The result was that buoy data averaged 0.12 degrees C colder than the ships. We also know that the number of buoys has dramatically increased over the last several decades. Adding more colder observations in recent years can't help but add a cool bias to the raw data. What would you recommend we do about it? Leave a known bias in the data or correct the data for the bias? The resulting trend would be the same whether we added 0.12 C to all buoy data or subtracted 0.12 C from all ship data.

Emeritus, hva er det han sier her? Følger du med? Det er ANOMALIENE vi snakker om her! Hva pokker har det å si om det blir større og større andel bøyer dersom de har samme anomaliTREND som skipsinntakene?! De er 0,12 grader kaldere i ABSOLUTT TEMPERATUR. Ikke i anomali. For det normalen du setter som bestemmer anomalien.

Det de har gjort er å skru opp ANOMALITRENDEN, Emeritus. Uten at bøyene eller satellittene er enige med dem. Det er DET som er så graverende.

[Emeritus]

Jeg  vet ikke hvem som har driti seg ut her, Peterson som Ã¥pent redegjorde hva som var gjort for fem mÃ¥neder siden, eller en som kritiserer et paper uten Ã¥ ha lest det, og jeg betviler at du skal være et slikt statistisk geni at du ser ting som ingen andre har sett før etter at paparet har vært kommentert i fem mÃ¥neder, det som kommer er og blir puff puff. Hvis mÃ¥lemetode A viser 0,12 lavere en mÃ¥lemetode B sÃ¥ mÃ¥ noe homogeniseres for Ã¥ fÃ¥ en riktig anomali, dette har alle som har sett pÃ¥, ikke hatt noen innvendinger i mot (av de jeg har sett) - med unntak av deg.

Og når NOOA skal revidere ett datasett - dette tilfellet ERSST, som bygger på:

Version 3b (v3b) of the Extended Reconstructed Sea Surface Temperature (ERSST) dataset is a monthly SST analysis on a 2-degree global grid based on the International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set (ICOADS) Release 2.4. ERSST v3b is generated using in situ SST data and improved statistical methods that allow stable reconstruction using sparse data throughout the 150 year record. The monthly SST analysis extends from January 1854 to the present month, but because of sparse data coverage in the early years, the analyzed signal is damped before 1880. After 1880, the strength of the signal is more consistent over time. The ERSST analysis is updated monthly with the available Global Telecommunication System (GTS) ship and buoy data for that month. The data from January 1985 to the previous month are recalculated every month, yet the data before Jan 1985 are not updated. SST anomalies are computed with respect to a 1971-2000 monthly climatology. ERSST is suitable for long-term global and basin-specific SST studies as short-term and local variations have been smoothed in the analysis. The previous ERSST Version 3 (v3) analysis used satellite-derived (AVHRR) SST data, however the satellite data are not included in v3b due to resulting residual biases. No satellite data were used in the earlier ERSST v2. ERSST is used as an input to the NCDC Merged Land-Ocean Surface Temperature (MLOST) dataset. 

Kan en altsÃ¥ ikke brÃ¥tt trekke inn satellittmÃ¥lingene igjen, selvsagt mener du at de burde ha gjort det nÃ¥, siden satellittmÃ¥lingene viser mer av det du vil ha. Men hva slags hyl og skrik hadde vi hørt om NOAA trakk inn satellittmÃ¥lingene hvis disse viste det motsatte? Og det som virkelig forundrer meg er at du som er sÃ¥ opptatt av observasjoner "i den virkelige verden,"  er en slik varm tilhenger av UHA/Spencer, som for det første ikke mÃ¥ler overflaten i det hele tatt, og som til alt overmÃ¥l ikke er kalibrert mot noe som helst i den virkelige verden, men mot andre satelliter, og som selv er en outlier, som du nÃ¥ beskylder ERSST for Ã¥ være.

Denne cherrypicking extragavanza må være uhyre slitsom i lengden.

Alle som har fulgt med i klimasaken i noen Ã¥r skjønner dette, Emeritus. Hvor politisert det hele er blitt. Hvor mye politisk prestisje som ligger i denne saken.   

Av disse "alle" utgjør du og dine meningsfeller, en eller annen andel, men på langt nær alle. For å være raus, kan en karakterisere dere som en marginal gruppe av outliers, av de som både har fulgt med og har faglig innsikt i klimavitenskapen. Og når fikk flertallsstenkning i klimavitenskapen betydning? Når det passer deg å argumentere langs de baner, men du må da i det minste vite at du representerer et flertall, noe du åpenbart ikke gjør.

NÃ¥r det gjelder prestisje i saken sÃ¥ merker jeg meg at det nÃ¥ blir mer og mer vanlig bare Ã¥ avfeie mÃ¥linger og data som oppkonstruerte manupilasjoner. Enhver hypotese kan bÃ¥de verifiseres eller falsifiseres hvis en selv kan plukke ut hvilken emperi den skal prøves mot. Som lek er sikkert dette bÃ¥de morsomt og  tilfredsstillende, problemet ar at i den "virkelige verden" med peer review og et vitenskapelig miljø som ikke uten videre kjøper klimaillusjoner, har det ingen praktisk betydning.

Jeg konstaterer at dette nå har blitt så politisert at den som sterkest av alle har advart mot politisering, Judith Curry, nå har gått til kreasjonistene i det republikanske parti i håp om at deres peer review skal avsløre ett eller annet. Og jeg vet ikke hvem som har hatt størst interesse av å opprettholde et bildet av en hiatus, eller hvem som har hatt størst interesse av at den ikke skal ha funnet sted. Jeg tenderer mot det første, da observasjonene i den virkelige verden nå åpenbart tilsier at The Hiatus definitivt er forbi, og en effektiv avsporing kan da være å mase om at noen i det hele tatt argumenterer med at den aldri fant sted.

[Ryddegutt]

UHA/Spencer, som for det første ikke måler overflaten i det hele tatt, og som til alt overmål ikke er kalibrert mot noe som helst i den virkelige verden, men mot andre satelliter

Det er vel ikke helt sant, Emeritus. UAH viser god reproduserbarhet mot millioner av værballonger. Jeg kommer selv opprinnelig fra Vestlandet og etter min erfaring er der som regel en sammenheng mellom temperaturen på et 1.5km høyt fjell og temperaturen ved havoverflaten. Forandrer temperaturen seg på fjellet så forandrer temperaturen seg også ved havoverflaten.

Here are the comparisons for the US VIZ radiosonde network (stretching from the western tropical Pacific to Alaska down across the conterminous US and to the Caribbean.) As you can see, UAH MT provides the lowest error magnitudes and highest reproducibility of the three data sets. Similar results were found for the Australian comparisons.

http://wattsupwiththat.com/2012/05/09/christy-and-spencer-our-response-to-recent-criticism-of-the-uah-satellite-temperatures/

Men jeg er enig i at jeg (og andre) burde sette av tid til å gå dypere inn detaljene rundt Karl et al og skal prøve det etterhvert. Har du funnet en link til rådataene?

[Emeritus]

Du må ikke misforstå meg som noen spesialist på satellittmålinger, det er mindre enn to uker siden jeg lærte av Wahl hva UAH målte, men vi hadde en diskusjon her på forumet for ca. tre måneder siden om UAH og der fremla jeg et paper som viset at UAH ikke er kalibrert mot klimamodeller,* men not andre satellitter.

* med "klimamodeller" mener jeg selvsagt ikke AGW modeller og den slags, men "gammeldagse" modeller basert på observasjoner gjennom mange tiår. Jeg har lest ett eller annet sted at det slippes 6000 ballonger hver dag, dette tilsier at andre målemetoder som satellitter og fly er en del av det hele, og at værballongene fortsatt er viktige.

[Ryddegutt]

Nå er jeg litt usikker på hva du egentlig sier. Er du enig i at UAH kalibrer også mot værballonger (radiosonder) i tillegg til andre sattelitter eller ikke?

Når Christy og Spencer sier at de sammenligner sine resultater fra sattelitter mot uavhengige data fra radiosonder så er det pr. definisjon en kalibrering.

[Okular]

Jeg  vet ikke hvem som har driti seg ut her (...)

Det fortalte jeg deg jo: Karl & Co.

Peterson som åpent redegjorde hva som var gjort for fem måneder siden

Han kan 'redegjøre' for akkurat hva han vil. For meg er det her så enkelt som så: Dersom noen legger et nytt SSTa-datasett fram som avviker stort og konsekvent fra Reynolds (NOAA) OI.v2-datasettet, da vil alarmklokkene kime umiddelbart. Da har man åpenbart gjort noe galt et sted på veien og må ta turen tilbake til tegnebrettet.

Reynolds (NOAA) OI.v2 overensstemmer helt fint med ERSST.v3b, med HadISST1 og med HadSST2 (nedjustert 0,09K f.o.m. januar 1998).

OI.v2 mot ERSST.v3b:


Mot HadISST1:


Mot HadSST2:


Noen avvik her og der innimellom, men ingen konsekvent avdrift eller trinnendringer noe sted.

Men så kommer man til sammenlikningen med Karl et al. sitt nye ERSST.v4-datasett:


Hva i all verden er det som skjer her? Fra rundt 2006 og framover ...

Hvordan forklarer man dette fine sammenfallet fra 1981/82 til 2005/06 og så boink, rett opp?! Ser nesten ut som et enkelt opprykk. Og, ja, det viser det seg å være. Et opprykk som helt alene effektivt visker ut hele "Pausen" som er tydelig i alle de andre seriene fra 1997 til 2013/14.

Det er ingen gradvis justering for bias i den ene eller andre retningen å skue her. I perioden 1981/82-2005/06, ingenting, før et plutselig opprykk i 2006. Hvor kom det ifra? Hvor er det diskutert og forklart?

Hva skjer om vi simpelthen nedjusterer ERSST.v4-serien som sett over med 0,06 grader i én blokk, f.o.m. juni 2006 t.o.m. juli 2015? Hvordan blir da sammenfallet med OI.v2? Her er resultatet:


Forbløffende, er det ikke? Et komplett sammenfall! De to seriene er nå de som følger hverandre tettest av alle de fem vi har sett på.

Med andre ord: Forskjellen mellom dem kan oppsummeres i ETT opprykk på 0,06K gjennomført ved datapunktet juni 2006 og implementert deretter. I én håndvending. Ved et trylleslag. Intet mer, intet mindre ...

"GÃ¥ten" løst! Vi slipper alle kontorsjonistiske (bort)forklaringer    

[Okular]

Så, hvorfor er Reynolds (NOAA) OI.v2-datasettet å regne som så solid, så solid at det bl.a. brukes som målestokk og standard for andre datasett, også (faktisk) for ERSST.v4?

Jo, det er basert på satellittmålinger kalibrert, validert og korrigert mot in situ bøyer. Hele veien fra 1981/82 til i dag. Det er også tatt skipsinntaksmålinger med i beregninga, men disse er separerte fra bøyene og også korrigert mot disse:

The daily NOAA Optimum Interpolation (OI) sea surface temperature (SST) is an analysis produced at 1/4° spatial resolution at the former National Climatic Data Center (NCDC), now part of the new National Centers for Environmental Information (NCEI). The dataset website is currently http://www.ncdc.noaa.gov/sst/. The daily OISST is based primarily on satellite data from the Advanced [Very] High Resolution Radiometer (AVHRR), but also incorporates in situ observations (International Comprehensive Ocean Atmosphere Dataset described in Worley et al., 2005) and proxy SSTs computed from sea ice concentrations (details in Reynolds et al., 2007). The OI methodology combines these three input types to produce the analysis, which is a spatially complete but smoothed SST field.

The input datasets are prepared by first forming super-observations, using interpolation and averaging to place inputs on separate ¼ degree grids. For satellite SST data, separate daytime and nighttime grids are made, while for ice and for in situ data (ship and buoy separate), one grid is made per day.

Next, bias adjustments are made since the OI procedure requires unbiased inputs. A large-scale bias adjustment is applied to ship and satellite super-observations, on the assumption that buoys represent â??sea truthâ?. The ship data is adjusted to compensate for the nominal depth differences between buoy and ship measurements. The satellite data is adjusted to avoid gross errors (e.g., when volcanic aerosols are present). However, it should be noted that infrared instruments like AVHRR measure temperatures at the first few microns of the ocean surface, and tend to be slightly cooler than buoys that have thermistors located deeper. The satellite bias-adjustment procedure uses a set of pre-calculated 130 Empirical Orthogonal Teleconnection (EOT) functions or modes. Only the EOT modes supported by in situ data are used. But where there is insufficient or no in situ data (usually at high latitudes), the EOT bias correction may not be possible. To minimize this problem, a zonal correction based on the difference between satellite and in situ data is also computed and is applied if the EOT-based correction is not possible.

(Mine uthevinger.)
Fra http://monitor.cicsnc.org/obs4MIPs/pdfs/DOISST_TechNote_revisedNCEI.pdf.

Så trygge er folkene bak OISST-datasettet på det at de allerede i 2004 tillot seg å oppsummere det på denne måten:

Although the NOAA OI analysis contains some noise due to its use of different data types and bias corrections for satellite data, it is dominated by satellite data and gives a good estimate of the truth.

(Min utheving.)
Fra "Smith & Reynolds (2004): Improved Extended Reconstruction of SST (1854-1997)".