Muster unsicherheitseinrede

Das Team kommt zu dem Schluss, dass Studien wie diese an Bedeutung gewinnen werden, da globale Klimamodelle immer komplexer werden und ihre Unsicherheitsquellen zunehmend verschleiert werden. (Geophysical Research Letters, doi.org/10.1029/2018GL079429 2018) Als nächstes unterteilten die Forscher die Rückmeldungen in einzelne Komponenten, insbesondere wie Oberflächenalbedo, kombinierte Abraffungsrate und Wasserdampf und Netzwolken-Feedbacks die Erwärmungsunsicherheit beeinflussen. Sie kamen zu dem Schluss, dass unter diesen Unterkategorien Cloud-Feedbacks der Hauptantriebsfaktor für die Unsicherheit im Muster der Erwärmung sind. Da Wolken zu den schwierigsten Prozessen gehören, die in globalen Klimamodellen dargestellt werden können, weist jedes Modell ein völlig anderes Muster von Cloud-Feedbacks auf, das entweder zu positiven oder negativen Werten in verschiedenen Breitengraden führen kann. Händel, S., &Garner, W. R. Die Struktur der visuellen Musterassoziierte und Mustergüte. Wahrnehmung. & Psychophys., 1966, 1, 33-38. Es wird argumentiert, dass, wenn ein Muster wahrgenommen wird, es nicht nur als sich selbst, sondern auch als eine Teilmenge gleichwertiger Muster wahrgenommen wird. Die in diesem Experiment getestete Hypothese ist, dass die Mustergüte umgekehrt mit der Größe dieses abgeleiteten Satzes gleichwertiger Muster zusammenhängt.

Zwei Sätze von 90 Mustern, entweder fünf Punkte oder fünf X und vier O`s, wurden für Mustergüte bewertet. Die gleichen Muster wurden auch nach einem Ähnlichkeitskriterium in Gruppen angeordnet. Die hohen Korrelationen zwischen der Bewertung der Güte und der Größe der Ähnlichkeitsgruppierungen untermauerten die Hypothese. Ein objektives Maß für die Größe von Äquivalenzgruppen wurde durch Reflexion und Rotation ermittelt, um die Anzahl der äquivalenten Muster zu bestimmen. Auf diese objektive Maßnahme entfielen 73 % der Gesamtabweichung der Bewertungen der figürlichen Güte. Es wird argumentiert, dass Musterunsicherheit der grundlegende Faktor für die Übereinstimmung des Musters ist und dass Faktoren wie Symmetrie einfach Begleitfaktoren dieses Faktors sind. Trotz der Herausforderungen, die Cloud-Feedbacks darstellen, behaupten die Forscher, dass es für das Verständnis des Musters des Klimawandels auf der Erde entscheidend ist, diese Prozesse besser zu verstehen. Ihre Arbeit hier zeigt, dass die Ungewissheit darüber, wie sich Wolken in den Tropen verändern, zu einer Erwärmungsunsicherheit in allen Breitengraden führt, durch Veränderungen im poligen Energietransport, aber dass Die Unsicherheit in polaren Prozessen zu einer Erwärmungsunsicherheit führt, die sich auf die Pole beschränkt.

Diese Tatsache, sagen die Forscher, macht die Polarregionen des Planeten, die wichtige Determinanten des globalen Klimas sind, besonders unsicher, weil sie Unsicherheiten aus entfernten Rückkopplungen in den Tropen und durch starke lokale Rückmeldungen aggregieren. Der Planet erheizt sich, aber es besteht immer noch Ungewissheit darüber, wie sich die Temperaturen in bestimmten Regionen ändern werden. Eine neue Studie untersucht Unsicherheitsquellen im Meridionalmuster der Erwärmung. Huntingford, C., Fisher, R. A., Mercado, L., Booth, B. B. B., Sitch, S., Harris, P. P., Cox, P. M., Jones, C.

D., Betts, R. A., and Malhi, Y: Towards quantifying uncertainty in predictions of Amazon “dieback”, Philos. T. Roy. Soc. B., 363, 1857–1864, doi.org/10.1098/rstb.2007.0028 2008.  Clement, D.E., Varnadoe, K.W. Musterunsicherheit und die Diskriminierung visueller Muster. Perception & Psychophysics 2, 427–431 (1967). doi.org/10.3758/BF03208782 Bonan et al. wollen herausfinden, warum Klimamodelle über diese Erwärmungsmuster nicht einverstanden sind.

Zunächst verwendeten die Forscher ein vereinfachtes Modell, das als feuchtes Energiebilanzmodell (MEBM) bekannt ist, um zu simulieren, wie Energie durch die Atmosphäre von den warmen Tropen zu den Kaltpolen transportiert wird. In einem Szenario, in dem Kohlendioxid (CO2) im Vergleich zum vorindustriellen Niveau abrupt vervierfacht wurde, fanden sie heraus, dass dieses einfache Modell 90 % der Varianz der lokalen Oberflächenerwärmung erklären könnte, wie sie in komplexeren globalen Klimamodellen gesehen wird.