Aquecimento Global

nmca

Cirrus
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19 Mar 2009
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Bem, se bem que é um facto que as temperaturas têm vindo a registar algumas variações, principalmente ao nível do comportamento anual, o facto é que ao longo da história do planeta sempre houve períodos mais quentes e mais frios. Saímos há relativamente pouco tempo (na escala da terra) de um período de glaciação, pelo que é normal que as temperaturas continuem a suv«bir bem para além do nosso prazo de vida, como será normal que daqui a algumas centenas de anos voltem a baixar, Continuo a ser da opinião de que o "aquecimento global" é mais uma forma da política justificar certas medidas!:hehe:
 

irpsit

Cumulonimbus
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9 Jan 2009
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Caro Fernando,

A Actividade Solar parece ter um link preciso ao clima na Terra.
Se a actividade humana ou outros ciclos podem mascarar esse efeito, nalgumas ocasiões isso já é outra questão.

Por exemplo, a actividade solar teve prolongados períodos de mínimos, em alturas que coincidiram com clima mais frio que o actual, como entre 1600 e 1700 ou 1800 e 1830, ou na altura do início das dark ages, após a queda do império romano, ou uns séculos antes deste.
Em alturas que houve grande actividade solar (detectada indirectamente através de registros geológicos) coincidiu com épocas quentes, como o máximo romano, o máximo medieval (850-1100) ou o máximo actual.

Isto é muito evidente à larga escala. À escala de décadas já pode não haver tanta precisão, já que a actividade solar teve máximos notórios na década de 60, de 90 e à volta do ano 2000, e o primeiro período foi mais frio, mas os dois mais recentes foram mais quentes.

Parece que actualmente poderemos estar e entrar novamente num novo mínimo solar, se isso continuar, então as próximas década seriam mais frias que a actual (e invalidaria o peso do aquecimento global humano). Se a actividade for mínima, mas o aquecimento global continuar, então diria que este tem peso que se sobrepoe ao ciclo solar.

De momento, o clima pode aparentar estar mais frio do que nos ultimos anos, mas isso tem a ver com variacoes nas correntes e na la nina. O arrefecimento solar demorará um período de cerca de 10 anos, devido ao efeito inercia termica dos oceanos, a sentir-se no clima, a ser verdade.

Noto que também tem havido muita actividade vulcanica este ano, e tal contribui igualmente para o arrefecimento climático, a curto-prazo (em 1-2 anos). Já o efeito destes depende da emissao dos gases e poeiras e da localizacao geografica. Apenas a erupcao recente no Chile deverá contribuir para este efeito de frio.

O meu palpite é que o frio (e o efeito solar/vulcoes) vao ganhar.





Irpsit:
Como você chegou a conclusão que algum tipo de mínima atividade solar tem algo com a temperatura do planeta?:eek:
Salute
 

Laredo

Cirrus
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1 Jan 2009
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Caro Fernando,

A Actividade Solar parece ter um link preciso ao clima na Terra.
Se a actividade humana ou outros ciclos podem mascarar esse efeito, nalgumas ocasiões isso já é outra questão.

Por exemplo, a actividade solar teve prolongados períodos de mínimos, em alturas que coincidiram com clima mais frio que o actual, como entre 1600 e 1700 ou 1800 e 1830, ou na altura do início das dark ages, após a queda do império romano, ou uns séculos antes deste.
Em alturas que houve grande actividade solar (detectada indirectamente através de registros geológicos) coincidiu com épocas quentes, como o máximo romano, o máximo medieval (850-1100) ou o máximo actual.

Isto é muito evidente à larga escala. À escala de décadas já pode não haver tanta precisão, já que a actividade solar teve máximos notórios na década de 60, de 90 e à volta do ano 2000, e o primeiro período foi mais frio, mas os dois mais recentes foram mais quentes.

Parece que actualmente poderemos estar e entrar novamente num novo mínimo solar, se isso continuar, então as próximas década seriam mais frias que a actual (e invalidaria o peso do aquecimento global humano). Se a actividade for mínima, mas o aquecimento global continuar, então diria que este tem peso que se sobrepoe ao ciclo solar.

De momento, o clima pode aparentar estar mais frio do que nos ultimos anos, mas isso tem a ver com variacoes nas correntes e na la nina. O arrefecimento solar demorará um período de cerca de 10 anos, devido ao efeito inercia termica dos oceanos, a sentir-se no clima, a ser verdade.

Noto que também tem havido muita actividade vulcanica este ano, e tal contribui igualmente para o arrefecimento climático, a curto-prazo (em 1-2 anos). Já o efeito destes depende da emissao dos gases e poeiras e da localizacao geografica. Apenas a erupcao recente no Chile deverá contribuir para este efeito de frio.

O meu palpite é que o frio (e o efeito solar/vulcoes) vao ganhar.

Caro, experimente correlacionar a temperatura média da Terra com a actividade solar... e aí encontrará a resposta
 
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22 Fev 2009
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Irpsit:
Obrigado por responder,
A questão é como a atividade solar expressa pela próxie do número de manchas solares influencia o clima na Terra?
A TSI (Total Solar Irradiance) antes da era dos satélites era obtida com medições efetuadas na superfície do planeta e dados mostravam uma variação de 1% (aproximadamente 14 w/m^2) suficiente para justificar uma variação na temperatura global mensurável. Atualmente as medidas obtidas pelos satélites mostram uma variação de 1W/m^2 (aqui sigmaT^4)..... insuficiente para justificar qualquer variação significativa na temperatura.
Como o tema é fascinante não alongarei o comentário.

Abraços
 
Registo
22 Fev 2009
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Caro Pedro Afonso
Não faz sentido a tua mensagem.
Sapo é o máximo que compreendes em ciência?
Juro não entendi. [talvez sapos influenciam o mínimo solar]
Em uma livre interpretação poética,talvez você queira dizer que um sapo colocado em água, se aumentarmos lentamente a temperatura d'água o sapo morre junto.
Mas era um sapo no leite e não aceitou a realidade brataquia e se debateu, mas se debateu tanto,que o leite em manteiga se transformou (óbvio que o oxigênio do ar provocou oxidações) em queijo e o sapo passou a caminhar tranquilamente
abraços:surprise:
 

Vince

Furacão
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23 Jan 2007
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Sobre o Sol, é claro que o sol é o factor mais importante do nosso clima, e é claro que ciclos solares estão associados a ciclos climáticos na Terra, ninguém põe isso em questão, nunca ninguém pôs. E a relação do sol com o clima deve ser das coisas mais estudadas que existe, é feita há séculos ! A questão fundamental nas últimas décadas é que os ciclos de actividade solar não conseguem explicar o aquecimento que sucedeu nas últimas décadas. Daí procurarem-se outras causas. Procurar as causas no Sol foi o que todos fizeram (óbvio!!), era e é caminho mais lógico, centenas de estudos nas últimas décadas, e vão continuar a fazer-se estudos, mas ainda ninguém encontrou respostas aí.


Here Goes the Sun

A recent paper by M. Lockwood and Claus Frohlich in the Proceedings of the Royal Society A examines the evidence that the sun is responsible for recent global warming. Those who advocate such theories have proposed several mechanisms for this to take place. One proposal is that the sun simply got hotter, i.e., that the total energy output of the sun (”total solar irradiance,” or TSI) increased. Another proposal is that an increase in ultraviolet (UV) radiation from the sun has caused changes in high-altitude atmospheric chemistry, leading to changes in the lower atmosphere and hence to changes in climate. Yet another proposal suggests that changes in the sun’s magnetic field have blocked cosmic rays to strike earth, preventing the seeding of clouds by cosmic rays, and warming our planet in consequence.


All these changes are associated with changes in magnetic field strength, therefore with the cosmic rays incident on the earth. Also, satellites have directly measured total solar irradiance (TSI) for decades. Hence if some trend in TSI, or solar UV, or cosmic rays, were the root cause of modern global warming, we’ll be able to detect a trend in measurements of TSI or cosmic rays. If TSI is going up and/or solar magnetic field strength is going up and/or cosmic rays are going down, that would make the solar-cause more plausible. If not, then solar changes simply can’t be the cause of recent global warming.

Finding the trend in these variables is complicated by the fact that in addition to getting higher or lower, they oscillate up and down with the solar cycle. The sun has a roughly 11-year cycle, during which the sunspot count goes up and down, as do TSI and magnetic field strength. Because of the change in magnetic field strength, the count of cosmic rays striking earth fluctuates on this same cycle. Here are the measurments of sunspot counts (R), solar magnetic field (F_S), cosmic ray counts (C), total solar irradiance (TSI), and earth’s global temperature anomaly (\Delta T) for about the last 30 years (figure 1 from Lockwood & Frohlich, click to see the whole graph):

lockwood1.jpg


To determine the trend, we must remove the cyclic influence, leaving only the secular change: the trend. Lockwood & Frohlich used a novel, and (in my professional opinion) very robust and reliable method, to do so. They determined these trends:

lockwood3.jpg


Clearly solar activity was on the increase, as indicated by increased sunspot counts, increased solar magnetic field strength, decreased cosmic ray counts, and increase TSI, UNTIL about 1985. Since then, sunspot count is down, solar magnetic field strength is down, cosmic ray counts are up, and TSI is down.

Every one of these factors would tend to cool earth’s climate. But earth’s temperature (according to both GISS and HadCRU) has kept going up. None of the proposed solar influences which would warm the earth is going in the right direction to do so. In fact, over the last 30 years none of them has gone in a single direction; they’ve all gone up then down, or down then up. But earth’s temperature has marched inexorably higher. It’s called global warming.

The result is crystal-clear: it’s not the sun.

It’s greenhouse gases.

http://tamino.wordpress.com/2007/07/12/there-goes-the-sun/




How Not to Analyze Data, part 1

Anthony Watts has had a number of posts suggesting that solar activity is the primary driver of climate change. It appears that most of the real work has been done by others, including Jim Goodridge, who contributed this one. It provides an almost unbelievable example of how not to analyze data.


Goodridge takes sunspot counts as the basis for his analysis. Sunspot numbers are certainly related to changes in solar output throughout the 11-year solar cycle, and possibly an indicator of long-term changes as well, although there’s some doubt about that; Dr. Svalgaard would disagree, but that’s not the issue here. The issue is what Goodridge does with those numbers.

He provides this graph of sunspot counts (which comes from Wikipedia):

sunspots.jpg


But for data he uses annual averages since 1700, from here, which I’ll plot here:

spot1700.jpg


To make the long-term changes easier to track, I’ve smoothed the data using a wavelet transform. This is what Goodridge chooses to do:


Sunspot numbers since 1700 were plotted as accumulated departure from average in order to compare them with weather variables.

The average for these data is 49.9. So first he’s transforming to difference from 49.9. No problem. Then he plots the accumulation of those values (click the graph for a larger, clearer view):

accum.jpg


Problem.

Accumulating values can be an extremely valuable tool for analysis. But they will certainly give a false picture of the overall time evolution of the data. One has to be aware of the behavior of such accumulations in order to avoid misinterpreting the result. But this is what Goodridge concludes from his graph:


The sunspot number index indicates a declining trend for the 1700 to 1935 period and an increase from 1935 to 2008.

You don’t have to be a mathematician to see how wrong this is. Just look at the original data: from 1700 to 1935 there is most certainly not a declining trend. Nor is there an increase from 1935 to 2008. Take another look at the first and second graphs.

What the cumulative sums really show is that for the most part, the data are below average prior to 1935 and above average afterward. While they’re below average, the cumulative difference from average goes down; while they’re above average, the cumulative difference from average goes up. But if we want to know whether or not the data are trending, we should analyze the data, not the cumulative sums.

Let me give an example. Suppose some data follow a perfectly constant linear trend:

artdata.jpg


Nobody in his right mind would argue what the trend is for this data; it’s increasing at a constant rate from start to finish. Now let’s plot the accumulated departure from average:

artaccum.jpg


Using Goodridge’s method, these data show a declining trend until about 1850, and an increasing trend afterward.

I wish I were making this up.

http://tamino.wordpress.com/2008/03/27/how-not-to-analyze-data-part-1/
http://tamino.wordpress.com/2008/03/30/how-not-to-analyze-data-part-deux/



How Not to Analyze Data, part 3

Anthony Watts and Basil Copeland have collaborated on another post claiming to establish a connection between solar activity (as proxied by the sunspot cycle) and global temperature (as indicated by the HadCRUT3v data set). Let’s take a close look.


First, they smooth the temperature time series using a Hodrick-Prescott filter. It has a tuneable parameter which enables one to choose the amount of smoothing which the filter imposes; the parameter is somewhat analagous to the “cutoff frequency” in a low-pass filter, or the “characteristic time scale” in other smoothing methods. Watts/Copeland set the tuneable parameter to 7, which effectively smooths the data on a roughly 6-year time scale.

Hodrick-Prescott filtering is an outstanding smoothing method. It’s especially good near the edges of the time span, where many other methods show undesirable “edge effects.” Here, for example, is a comparison of using the H-P filter (labelled HP-7), to using a “running polynomial” smoothing (with a well-chosen weighting function) also on a roughly 6-year time scale (labelled GSR):

smooths.jpg


Clearly the two methods give nearly identical results except at the very edges of the time span, where the H-P filter performs better. Of course H-P filtering has its drawbacks too, including the facts that it requires an even time spacing and it’s not as useful as other methods for interpolating between the observation times, but for this analysis those aren’t anything to worry about.

They then take the first differences of the smoothed time series; that’s just the difference between a given value, and the preceding value. It’s an estimate of rate of change (i.e., the first time derivative) of the smoothed underlying signal. That’s fine too, except that one has to bear in mind that the values estimated by any smoothing method have an inherent uncertainty. Hence the difference between two consecutive values also has an inherent uncertainty. Here’s their plot of these estimated rates of change (click the graph for a larger, clearer view):

essifigure4.jpg


And here’s what I got using the exact same method:

fig4.jpg


So far, we’re on the same page. But now things start to go wrong. They take the peaks of these rate estimates, and assert that they tend to happen at the same time as the peaks of the sunspot cycle. But they don’t take all the peaks from the estimated rate-of-change plot; they include only the ones that fall near a peak in the sunspot cycle, which are labelled in their plot with numbers indicating which sunspot cycle they correspond to. It’s certainly suspect to include only the peaks that match one’s theory! Even so, there are only 3 peaks which they exclude, so we’ll note that there’s a problem with their methodology, but that it might not be too severe, and move on.

They compare the times of peak of the sunspot cycle to the times of peak warming rate in this graph (click the graph for a larger, clearer view):

essifigure4.jpg


They further note that the correlation between the times of sunspot peak and the times of warming-rate peak is a whopping 0.99846454. Now that is mighty impressive; it certainly deserves some exclamation points!!

But there are two problems with this graph. One is that one of the data points is wrong. Look at the points for cycle 11: they plot both sunspot cycle peak and warming-rate peak right on top of each other, happening in the same year, 1870. That’s the right year for the sunspot cycle peak, but not for the warming-rate peak; that doesn’t happen until 1877. Here’s a corrected graph with the erroneous (now fixed) point circled:

fig5.jpg


It’s curious that the single data point for which the difference between the time of the sunspot cycle peak and of the warming-rate peak is greatest, is the data point which is in error on their graph.

But there’s a far more serious problem. They’re correlating two data series which are both sorted into ascending order. That means that without even knowing what the numbers are, we can be sure that they’ll correlate strongly; as one series gets bigger so will the other, in quite strict relation because they’re two series in the same order. Let me illustrate: I generated 14 random numbers (one for each solar cycle peak) between 0 and 1 (following a uniform distribution), then sorted them into ascending order, then plotted solar-cycle peak year against the random numbers and computed the squared correlation. Here’s the result:

random.jpg


That’s a mighty impressive squared correlation; it deserves some exclamation points too!! Of course, it’s not really impressive when one realizes that two sorted series will always correlate, and that in this case the “impressive” correlation is between sunspot cycle peak years and random numbers. Consider also that this is the squared correlation; the simple correlation coefficient is 0.9941.

Can we apply a valid test to whether or not the sunspot cycle is synchronized with the peaks in the warming-rate calculation? Let’s take the times of peak of the sunspot cycle and compute the differences; these are estimates of the lengths of the sunspot cycle. We can also take the differences between the times of the warming-rate peaks as selected by Watts and Copeland, as estimates of the lengths of the warming-rate “cycle.” Then let’s compare the sunspot cycle lengths to the warming rate “cycle” lengths. If there’s really a correlation, then longer sunspot cycles should correspond to longer warming-rate “cycles.” Here’s the result:

periods.jpg


The correlation between them is not statistically significant, but there are very few data points. More noteworthy is the fact that if there is a correlation, these data indicate that it’s going the wrong way; there’s evidence (but hardly conclusive) that longer sunspot cycles correspond to shorter warming-rate “cycles.”

How do we evaluate the analysis of Watts and Copeland? First, they omit three of the peaks in the warming-rate calculation, because they don’t correspond to their theory. Then they plot the wrong value for the cycle which has the biggest difference between sunspot cycle peak year and warming-rate peak year. Then they compute an impressive-looking correlation for two sorted data series, apparently not even realizing that it’s not much different from what you can get correlating sunspot cycle peak times with random numbers. Finally, a comparison of sunspot cycle lengths with warming-rate “cycle” lengths indicates no significant correlation, although the possible relation is in the wrong direction. All in all, the analysis of Watts and Copeland provides no evidence whatever of any relationship between HadCRUT3v global temperature data, and sunspot data.

In responding to a reader comment, Watts states, “I had a number of qualified people including a published climatologist, solar scientist, a statistician, and a certified consulting meteorologist (among others) look at this beforehand.” Which makes you wonder…

UPDATE UPDATE UPDATE

Readers have wondered, what’s a good test to determine whether or not there’s significant coincidence between the times of sunspot cycle maxima and the times of warming-rate maxima? There are many tests; one I’d like to mention is to compute Rayleigh’s R (see Upton & Fingleton 1989, Spatial Data Analysis by Example, vol. 2, Wiley, Chichester, UK).

We wish to know whether warming-rate maxima tend to occur at some particular time during the sunspot cycle. Each warming-rate maximum will be at some particular phase of the sunspot cycle. If it happens right at sunspot cycle maximum, it’s at phase 0. If it’s halfway from sunspot cycle maximum to the next sunspot cycle maximum, it’s at phase 0.5 for that cycle. If it’s a quarter of the way from one maximum to the next one, it’s at phase 0.25. Etc., etc., you get the idea.

To compute Rayleigh’s R, we first compute the phase \phi for each warming-rate maximum; all phases will fall between 0 and 1. Then we compute (x,y) coordinates for each warming-rate maximum by

x = \cos(2 \pi \phi),~~~ y = \sin(2 \pi \phi).

We can then plot the (x,y) values for each warming-rate maximum on the x-y plane; all these points will fall on the circle of radius 1 (the unit circle).

If all of the warming-rate maxima coincide exactly with the sunspot cycle maxima, then all of the phases will be 0. In that case, all of the warming-rate maxima will be at coordinates (1,0); that’s the point on the unit circle toward the right. If all the warming-rate maxima occur at the midpoint of the sunspot cycle, they’ll all have phase 0.5 and they’ll all have coordinates (-1,0); in this case they’re all 180^\circ out of phase with the sunspot cycle. The plot of (x,y) positions is like plotting points on a “clock” which marks out the sunspot cycle; toward the right (the “3 o’clock” position) is in phase with the sunspot cycle, toward the left (the “9 o’clock” position) is 180^\circ out of phase with the sunspot cycle, etc. etc. you get the idea. And as the sunspot cycle goes forward, the clock goes counter-clockwise.

If warming-rate maxima tend to occur at about the same time in the sunspot cycle, then the points when plotted will aggregate near a particular clock position. If they’re happening at the same time as sunspot cycle maximum, they’ll tend to aggregate near the 3 o’clock position; if they’re happening near the midpoint between sunspot cycle maxima they’ll tend to aggregate near the 9 o’clock position, etc. etc. you get the idea.

To test whether or not they’re aggregating, we compute the average x value and the average y value; call these \bar x and \bar y. We then compute Rayleigh’s R as:

R = \sqrt{\bar x^2 + \bar y^2}.

Suppose all the warming-rate maxima exactly coincide with sunspot cycle maxima. Then all the phases are 0, all the coordinates are (1,0), and the average coordinates are (1,0). In this case, Rayleigh’s R is R=1. Suppose they all fall at some other (but the same for all) phase in the sunspot cycle; again Rayleigh’s R will be R=1. But if they’re distributed randomly throughout the sunspot cycle, then the average coordinates will be approximately (0,0), and Rayleigh’s R will be small.

This is the basis for testing whether warming-rate maxima tend to fall at a particular time during the sunspot cycle using Rayleigh’s R. We compute R, compare it to a critical value, and if it’s greater than that critical value we have evidence that the distribution is not random; if it’s less than the critical value, then the available data are consistent with the hypothesis that they’re occuring at random times throughout the sunspot cycle.

Let’s do it! We’ll use the data according to the method of Watts and Coleman. There are 14 data points (although Watts and Coleman omit 3 of the warming-rate maxima, so we’ll do the same, which is cheating in their favor). Also, they only time the events to the nearest year, so some of the phases turn out to be exactly the same; for instance, two of the warming-rate maxima occur during the same year as sunspot-cycle maxima, so two of the points have phase zero and fall exactly at the 3 o’clock position.

The critical value for Rayleigh’s R, given a false-alarm probability p, applied to N data points, is approximately

R_{crit} \approx \sqrt{ - \ln(p) / N}.

This is only approximate and the sample is small, but as we’ll soon see the result isn’t anywhere near close, so we can ignore the exact calculation (which is generally done by Monte Carlo simulation). We’ll use a false-alarm probability of p = 0.05, which is equivalent to 95% confidence, and N=14 data points, so the critical value is approximately R_{crit} \approx 0.46. Here’s a plot of the results:

rayleigh.jpg


Three of the black dots represent two data points; they’re indicated by a “(x2)”. There’s also a very short red line, from the origin to the average coordinates (\bar x, \bar y). And there’s a blue circle indicating the radius corresponding to the approximate 95%-confidence critical value. If the end of the red line extended outside that circle, we’d have evidence that the warming-rate maxima are not randomly distributed, rather that they tend to aggregate at a particular phase of the sunspot cycle. If it were a close call, we’d need to compute the precise critical value for Rayleigh’s R for a sample size of 14 data points.

But it’s clearly not a close call. Rayleigh’s R for this data is R=0.097, the critical value is \approx 0.46. Like I said, not even close.

So in fact there’s no evidence that warming-rate maxima, computed according to the method of Watts and Coleman, tend to fall at any particular phase of the sunspot cycle. Not only do they fail to occur at the same time as sunspot cycle maximum (at phase zero), they don’t tend toward any particular phase of the sunspot cycle.

http://tamino.wordpress.com/2008/04/01/how-not-to-analyze-data-part-3/
 

Vince

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E sobre o mínimo solar, primeiro, em que teoria se pode afirmar que venha aí um prolongado mínimo solar ? Ainda não consegui perceber esse ponto de vista.

O actual mínimo solar entre o ciclo solar 23 e 24 pode estar a ser prolongado, excepcionalmente prolongado comparado a décadas recentes. É verdade. Mas daí a dizer-se que temos pela frente um novo mínimo do tipo Dalton ou Maunder vai uma grande distância. O mínimo actual está a ser prolongado, certo, mas já muitas manchas do ciclo 24 apareceram nos últimos meses. Curtas é certo, mas entre a transição de ciclos sempre foram curtas. Sobre esta questão, na verdade não há ninguém que faça a mínima ideia do que se passará a seguir. Há teorias, de variadas pessoas, mas são meras teorias, ainda a alguma distância de comprovação prática.

Além disso, o arrefecimento global ou regional associadas ao Dalton ou Maunder, é teoria praticamente consensual que não se deveu ao ciclo solar mas às excepcionais erupções vulcânicas dessa época.
 
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Vince:
Este é o problema os dados (que você apresenta) de Tamino [open mind] são baseados na era pré satélites, portanto, eles só fazem só sentido com dados obtidos a partir da superfície.
Conclusão: Apesar de parecer óbvia não demonstram correlação entre atividade solar e temperatura na Terra.
Não é óbvio de modo algum que atividade solar expressa pela próxie de números de manchas solares tenha uma relação com o clima da Terra, exceto por {1/1365 (sigmaT^4}.

A minha idéia central é demonstrar que isto não faz sentido.

Abraços:
 
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Vince:
Agora sim:
É mais fácil correlacionar a atividade solar à atividade vulcânica e consequentemente a períodos (pequenos) de arrefecimento.
Exatamente parece absurdo mas não existe um período de arrefecimento isento de intensa atividade vulcânica.

Abraços duplos
 

Vince

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Vince:
Este é o problema os dados (que você apresenta) de Tamino [open mind] são baseados na era pré satélites, portanto, eles só fazem só sentido com dados obtidos a partir da superfície.
Conclusão: Apesar de parecer óbvia não demonstram correlação entre atividade solar e temperatura na Terra.
Não é óbvio de modo algum que atividade solar expressa pela próxie de números de manchas solares tenha uma relação com o clima da Terra, exceto por {1/1365 (sigmaT^4}.

A minha idéia central é demonstrar que isto não faz sentido.

Abraços:


Os dados do Sol não existem apenas desde do tempo dos satélites, ou pré satélite. A observação do Sol é das coisas mais antigas que existe. Há registos com centenas de anos. Até em Portugal. Obviamente não são as manchas que tudo dizem do Sol. Nas últimas décadas percebeu-se que havia muito mais do que manchas e sobre isso não há registos.

Portanto pode não fazer sentido estas correlações. Se calhar até concordo. Mas então, quais são os outros dados que tem sentido ? Ou em que dados te baseias para afirmar que as "outras" não tem sentido ?
 

Vince

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Vince:
Agora sim:
É mais fácil correlacionar a atividade solar à atividade vulcânica e consequentemente a períodos (pequenos) de arrefecimento.
Exatamente parece absurdo mas não existe um período de arrefecimento isento de intensa atividade vulcânica.
Abraços duplos

Do que sei, a maioria dos modelos climáticos que comprovavam o aquecimento global antropogénico modelaram muito bem a actividade vulcânica dos últimos milénios, foi uma espécie de prova dos nove para os modelos terem alguma credibilidade nos resultados. As conclusões que se tiraram foi a de que erupções vulcânicas tropicais a grande altitude tem um enorme impacto no clima, as outras muito menos, e que a actividade vulcânica ou a falta dela nas últimas décadas também não explicava o aquecimento que se verifica. Os modelos podem estar errados, alias, como tenho dito em tópicos da meteorologia, pelo menos nos modelos de previsão de curto prazo eles estão sempre errados em menor ou maior escala, mas nesta questão, há que demonstrar em que é que estão errados.
 
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Vince: Não há variação na TSI desde o ínicio das medições por satélites, portanto, no caso, Bill e Tamino, na pressa de correlacionar algo que não existe fizeram esta asneira que você relatou. (ambos estão errados)
Extrapolando os dados dos últimos 30 NOS ( CONCORDO QUE É POUCO) não há variação da atividade solar para justifica arrefecimentos ou aquecimento significativos. [ realmente houve aquecimento desde 1860, mas a razão não é atividade solar]

Abraços