Die Hölle stellt sich wahrscheinlich jeder anders vor. Für den Geschäftsführer der Deutschen Umwelthilfe ist die Hölle gerade in Thailand. Eigentlich ja ein Urlaubsparadies, aber momentan ist es dort sehr warm, es gibt dort eine Hitzewelle mit Rekordwerten. Nun gibt es aber einen kleinen Unterschied zwischen gefühlter Wärme und tatsächlicher Wärme. Sascha Müller-Kraenner kennt diesen entweder nicht oder er spielt hier schlicht falsch.
Die Daten aus Phuket geben es jedenfalls nicht her. Dort sind es seit einer Woche zwischen 30-35 Grad Celsius.
(Abbildung: Screenshot Wetter.com)
Vermutlich hat Müller-Kraenner die Überschrift eine Meldung im Deutschlandfunk gelesen und sich gedacht, da haut er doch gleich mal einen raus. Wird schon passen. Auch die Aussichten für die nächsten Tage in Phuket sehen kaum anders aus.
(Abbildung: Screenshot Wetter.com)
Um es deutlich zu sagen, im Westen Thailands werden tatsächlich Temperaturen von 40 Grad erwartet. Aber nicht in Phuket. Aber wen interessieren schon Fakten? Das Ganze wird sogar noch verrückter, wenn man bedenkt, dass die Deutsche Umwelthilfe das Verbrennen von Holz aktiv fördert. Man klebt das Label Clean Heat dran und fertig ist der Lack.
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Zweifel sind angebracht, ob der Preis von 0,50 US-Dollar pro Kilogramm H2 tatsächlich erreicht werden kann. Es wäre sensationell günstig. Möglich machen soll es nach einem Artikel bei Hydrogeninsight die Kernenergie. Eine französische Bank macht diese Vorhersage.
The bank’s regular levelised cost of energy report estimated that hydrogen made with electricity sourced from nuclear power plants — known as pink hydrogen — could deliver a levelised cost of hydrogen (LCOH) for as little as $0.48/kg using a 100MW alkaline electrolyser, with subsidies granted under the US’s Inflation Reduction Act (IRA).
By comparison, subsidised green hydrogen could deliver a best-case LCOH of $0.83/kg with an alkaline electrolyser, based on average levelised cost of energy of an onshore wind plant, oversized for the purpose of electrolyser operation.
According to analyst Platts, the cheapest hydrogen to produce in the US today is grey H2 made in the US Gulf from unabated natural gas, which it prices at $0.85/kg.
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Bizarre Auseinandersetzung auf YouTube. Kürzlich haben wir ein Video von Professor Gerd Ganteför vorgestellt, in dem er eine These zu Endlichkeit der Ressource Wind aufgestellt hat. Wir hatten hier in diesem Blog schon einmal darauf hingewiesen, dass Ganteför die Fläche der deutschen Küsten nicht einberechnet hatte, somit erhöht sich die Energiemenge etwas nach oben. Offenbar ließ das Video aber einigen Protagonisten keine Ruhe und einer davon war Volker Quaschning. Der machte ein Gegenvideo, allerdings schoss er (mal wieder) reichlich über das Ziel und verließ die Argumentation. Stattdessen versuchte er Ganteför ins Lager der Klimanwandel-Leugner zu stecken und er kramte in der Vergangenheit von Ganteför. Er wurde fündig, vor 30 Jahren hatte Ganteför eine Post-Doc-Stelle bei Exxon Research. Dass er dabei an Kleinpartikeln forschte, die z. B. für die Energiewende wichtig sind ist dabei unerheblich. Er muss im Bunde mit der fossilen Industrie stecken, ganz klar. Ganteför stellt nun eine Replik bei YouTube ein, bei der er betont sachlich antwortet und sogar zugibt, dass es an einer Stelle falsch gerechnet hat. Dieser Fehler ist aber marginal und zerstört keineswegs die gesamte These.
(Abbildung: Screenshot YouTube)
Gantför hat Quaschning sogar angeboten diese Sache gefilmt zu debattieren. Mal sehen, ob Quaschning den Mut hat.
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“Lügen mit Zahlen”. Florian Blümm hat auf seinem Blog einen sehr interessanten Artikel. Der analysiert die bekannten Tanzmuster einiger Energiewendebewegter. Das können Politiker wie der Grüne Michael Bloss sein, der Nennleistung und tatsächliche Stromerzeugung konsequent verwechselt oder auch der weiter oben schon genannte Professor Quaschning. Aber auch Stefan Rahmstorf wird erwähnt, der thermische und elektrische Energie nicht auseinanderhalten kann.
“Gegner und Befürworter rechnen sich die Energiewende so schön oder so schlecht, wie sie es brauchen. Besonders heftig wird das am Beispiel der Anteile von Wind und Solar in Deutschland im obigen Diagramm. Die verschiedenen Balken im Diagramm liefern völlig unterschiedliche Anteile von Wind und Solar. Mit der Auswahl des politisch passenden Balkens lässt sich fast jede Aussage belegen – und auch ihr Gegenteil. Solche Schummeleien sind längst zum Alltag geworden. Selbst Universitätsprofessoren sind sich dafür nicht zu schade. Diese beiden bekannten Provokateure rechnen sich Wind und Solar mit installierter Nennleistung schön:
Prof. Stefan Krauter auf Twitter
Prof. Volker Quaschning auf Twitter
Energiewende-Gegner halten mit eigenen Zahlen dagegen. Regelmäßig wird von Windkraftgegnern argumentiert, der deutsche Windanteil läge nur bei 4%. Diese Zahl ist Ergebnis einer Berechnungsmethode, die Wind und Solar extra schlecht rechnet.
Die Fronten der Energiewende-Diskussion sind in Deutschland extrem verhärtet. Die faire Berechnung des Energiemix nach Substitutionsprinzip nutzt fast niemand im öffentlichen Diskurs.”
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Scientists for Future springen ihrem Mitglied Professor Claudia Kemfert bei. Dummerweise hat Deutschland den Straftatbestand der Majestätsbeleidung längst abgeschafft, andernfalls wäre der hier wohl zum Tragen gekommen. Die Wissenschaftsaktivisten stören sich an einem Artikel in der Zeit.
“In dem Artikel „Sie macht Wind“ in der ZEIT No. 9, S. 22 (2023) wird die Verbindung von wissenschaftlicher Forschung und Politikberatung einer international renommierten und anerkannten Wissenschaftlerin in ein negatives Licht gerückt. Der Artikel greift ein Narrativ auf, die wissenschaftliche Kompetenz unserer Kollegin Prof. Dr. Claudia Kemfert in Frage zu stellen und sie stattdessen als „Medienfigur “ zu stilisieren. Damit wird auch der Anspruch der „Scientists for Future“, forschungsbasierte und an relevanten Themen orientierte Politikberatung zu betreiben, in Frage gestellt und negativ konnotiert dargestellt.”
Was konkret wird kritisiert? Die Medienpräsenz von Kemfert ist gewaltig, sie drängt geradezu ins Rampenlicht, es ist fast unmöglich, ihr medial nicht permanent zu begegnen. Was die Scientist for Future aber offenbar nicht verstanden haben, das ist die Bezeichnung “Fallhöhe schaffen”. Das mussten auch schon Annalena Baerbock und Robert Habeck erfahren. Der Fahrstuhl, der nach oben fährt, der fährt auch wieder runter. Medien lieben es Menschen in das höchste Stockwerk zu schicken und danach nach unten zu schupsen. Wenn man so will, regulieren sie sich selbst damit. Artikel, wie den in der Zeit, könnte man übrigens sehr einfach verhindern: durch solides Arbeiten, durch widerspruchsfreie Erkenntnisse und Prognosen, die eintreffen.
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Roy Spencer in seinem Blog:
Climate Sensitivity from 1970-2021 Warming Estimates
In response to reviewers’ comments on a paper John Christy and I submitted regarding the impact of El Nino and La Nina on climate sensitivity estimates, I decided to change the focus enough to require a total re-write of the paper.
The paper now addresses the question: If we take all of the various surface and sub-surface temperature datasets and their differing estimates of warming over the last 50 years, what does it imply for climate sensitivity?
The trouble with estimating climate sensitivity from observational data is that, even if the temperature observations were globally complete and error-free, you still have to know pretty accurately what the “forcing” was that caused the temperature change.
(Yes, I know some of you don’t like the forcing-feedback paradigm of climate change. Feel free to ignore this post if it bothers you.)
As a reminder, all temperature change in an object or system is due to an imbalance between rates of energy gained and energy lost, and the global warming hypothesis begins with the assumption that the climate system is naturally in a state of energy balance. Yes, I know (and agree) that this assumption cannot be demonstrated to be strictly true, as events like the Medieval Warm Period and Little Ice Age can attest.
But for the purpose of demonstration, let’s assume it’s true in today’s climate system, and that the only thing causing recent warming is anthropogenic greenhouse gas emission (mainly CO2). Does the current rate of warming suggest (as we are told) that a global warming disaster is upon us? I think this is an important question to address, separate from the question of whether some of the recent warming is natural (which would make AGW even less of a problem).
Lewis and Curry (most recently in 2018) addressed the ECS question in a similar manner by comparing temperatures and radiative forcing estimates between the late 1800s and early 2000s, and got answers somewhere in the range of 1.5 to 1.8 deg. C of eventual warming from a doubling of the pre-industrial CO2 concentration (2XCO2). These estimates are considerably lower than what the IPCC claims from (mostly) climate model projections.
Our approach is somewhat different from Lewis & Curry. First, we use only data from the most recent 50 years (1970-2021), which is the period of most rapid growth in CO2-caused forcing, the period of most rapid temperature rise, and about as far back as one can go and talk with any confidence about ocean heat content (a very important variable in climate sensitivity estimates).
Secondly, our model is time-dependent, with monthly time resolution, allowing us to examine (for instance) the recent acceleration in deep ocean temperature (ocean heat content) rise.
Weiterlesen bei Roy Spencer.
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ChatGPT’s citation approach may amplify the Matthew Effect in environmental science
ChatGPT (GPT) has become one of the most talked-about innovations in recent years, with over 100 million users worldwide. However, there is still limited knowledge about the sources of information GPT utilizes. As a result, we carried out a study focusing on the sources of information within the field of environmental science. Our study, available on the arXiv preprint server, aims to address the research question: “Does ChatGPT predominantly cite the most-cited publications in environmental science?”
In the study, researchers asked GPT to identify the ten most significant subdisciplines within the field of environmental science. They then asked it to compose a scientific review article on each subdiscipline, including 25 references. They proceeded to analyze these references, focusing on factors such as the number of citations, publication date, and the journal in which the work was published.
The findings indicate that GPT tends to cite highly-cited publications in environmental science, with a median citation count of 1184.5. It also exhibits a preference for older publications, with a median publication year of 2010, and predominantly refers to well-respected journals in the field, with Nature being the most cited journal by GPT. Interestingly, our findings suggest that GPT seems to exclusively rely on citation count data from Google Scholar for the works it cites, rather than utilizing citation information from other scientific databases such as Web of Science or Scopus.
The study suggests that Google Scholar citations play a significant role as a predictor for mentioning a study in GPT-generated content. This finding reinforces the dominance of Google Scholar among scientific databases and perpetuates the Matthew Effect in science, where the rich get richer in terms of citations. With many scholars already utilizing GPT for literature review purposes, we can anticipate further disparities and an expanding gap between lesser-cited and highly-cited publications.
Paper: Eduard Petiska, ChatGPT cites the most-cited articles and journals, relying solely on Google Scholar’s citation counts. As a result, AI may amplify the Matthew Effect in environmental science, arXiv (2023). DOI: 10.48550/arxiv.2304.06794