Energie-intensive Unternehmen haben ein echtes Problem in Deutschland. Sie haben mit den hohen deutschen Strompreisen einen Wettbewerbsnachteil gegenüber Konkurrenten im Ausland. Das scheint mittlerweile sogar bei den öffentlich-rechtlichen Medien anzukommen, wie die Tagesschau zeigt:
“Einen Strompreis von fünf Cent pro Kilowattstunde (kWh) fände Geschäftsführer Althausse daher zwingend, idealerweise durch günstige Erzeugung, erklärt er. Subventionen – egal, ob durch einen gedeckelten Industriestrompreis oder durch Steuerreduzierungen – sind in den Augen von Althausse nur Notlösungen. Sie sind nach seiner Einschätzung für eine begrenzte Zeit aber wohl die einzige Lösung, um einen bleibenden Schaden vom Wirtschaftsstandort Deutschland abzuwenden. “Wir brauchen als energieintensiver Mittelstand bei den Energiekosten Entlastung, sonst gehen uns Kunden an die Konkurrenz im Ausland verloren, und das würde irgendwann dann auch Arbeitsplätze hier kosten.”
Käme ein gedeckelter Industriestrompreis, müsse davon auch der energieintensive Mittelstand profitieren, ist Althausse überzeugt. Allein in der deutschen Gießerei-Industrie arbeiteten ungefähr 70.000 Menschen. Die meisten Betriebe davon sind mittelständisch. Und: “Wichtig ist aber auch, dass dann keine anderen Belastungen für die Wirtschaft durch die Hintertür kommen. Wir wollen keine Mogelpackung.” Bei einer Senkung der Stromsteuer, wie sie auch diskutiert wird, ist Althausse skeptisch: Es sei unklar, ob sich überhaupt eine ähnlich hohe Entlastung erreichen ließe wie bei einem gedeckelten Strompreis. Schließlich unterliege der Strompreis den Schwankungen der Strombörse.”
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Man kann Patrick Brown vom Breakthrough Institute mit Sicherheit nicht in das Lager irgendwelcher Leugner stecken. Umso mehr verblüfft sein Fall, den Axel Bojanowski in der Welt beschreibt.
“Ein angesehener Klimaforscher wirft den großen Wissenschaftsmagazinen nun eine ähnliche Politik vor. Die Magazine würden Studien nur akzeptieren, sofern die Arbeiten Aspekte auslassen würden, die den Einfluss der globalen Erwärmung relativieren könnten, schreibt Patrick Brown, Co-Direktor des Klimateams am „Breakthrough Institute“. Aufsätze, die negative Auswirkungen des Klimawandels betonten, würden belohnt. Herausgeber der großen Wissenschaftsjournale hätten „mehr als deutlich gemacht“, was sie veröffentlichen wollten und was sie ablehnten, schreibt Brown im Magazin „The Free Press“. Versierte Klimaforscher wüssten, dass ihre Studien das „Mainstream-Narrativ unterstützen sollten – nämlich, dass die Auswirkungen des Klimawandels sowohl allgegenwärtig als auch katastrophal sind“. Wer das Narrativ relativiere, etwa durch die Erörterung der Wirksamkeit praktischer Anpassungsmaßnahmen an den Klimawandel, mindere seine Chancen auf Veröffentlichung.”
Sein Papier über die vermehrten Waldbrände in den USA ließ Faktoren wie den Menschen besser außen vor. Brown bezweifelt nicht, dass der Klimawandel Waldbrände begünstigt, nur passt der Mensch aus Auslöser schlecht darein. Auch andere Faktoren wie marode Stromleitungen in Kalifornien, die bei starkem Wind zu Funkenflug führen und dann auch Feuer auslösen, werden gern beiseitegelegt.
Wir haben in 2020 schon einmal über den Funkenflug berichtet. Die Feuer waren menschengemacht durch schlampige Pflege von Infrastruktur. Für Waldbrände braucht es also zwei Dinge: Trockenheit und einen Menschen, der den Wald, ob absichtlich oder aus Fahrlässigkeit anzündet.
Die große Gefahr, die durch Studien mit blinden Flecken haben, liegt darin, dass sie wenig zum Verständnis des großen Ganzen beitragen. Wer auch nur den Anschein erwecke, es gäbe möglicherweise noch andere Gründe und Erklärungen für bestimmte Entwicklungen riskiert viel. Keine Veröffentlichungen bedeuten am Ende auch keine Forschungsgelder. Wenn die Wissenschaft sich aber in vorauseilendem Gehorsam selber beschränkt, dann wird es schwer mit dem wissenschaftlichen Fortschritt. Der Beitrag von Brown kann im Original hier nachgelesen werden.
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Erst kürzlich berichteten wir über große Verständnisprobleme beim Staatssekretär Michael Kellner von den Grünen. Das hatte Anna Veronika Wendland auf Twitter kritisiert. Nun bekommt Keller Schützenhilfe bei Cleanthinking. Denen gelingt es aber irgendwie nicht in einem anonyme Artikel Wendland zu widerlegen. Stattdessen werden Wunschvorstellungen vorgestellt. Im Sommer haben wir Solar und im Winter halt Wind. So einfach ist das. Und Speichern können wir das alles in Form von Wasserstoff.
“Aus absurd wird grotesk: Jetzt soll Solarstrom monatelang eingelagert werden: „Das ist technisch bislang nicht machbar.“ Wendland oder Fabian ist offenbar entgangen, dass Solarstrom in der Regel zwischengespeichert wird, um beispielsweise die fehlende Solarstromerzeugung in der Nacht aus dem Batteriespeicher auszugleichen.
Für saisonübergreifende Speicherung von überschüssigem Strom zur Nutzung im Winter, wird vielmehr Windstrom benutzt, der ansonsten abgeregelt werden müsste. Und die technische Machbarkeit der Umwandlung von Windstrom in Wasserstoff zur chemischen Langzeitspeicherung ist natürlich technisch längst nachgewiesen. Grotesk ist die Ahnungslosigkeit, die aus dieser verunglückten Argumentationskette hervorgeht.”
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Ocean-Land-Atmosphere Research (OLAR):
AI-enabled forecasting model predicts nearly two years of ENSO events
Every few years, changes in how the ocean and atmosphere interact along the West Coast—stretching from southern California to Peru and reaching across the Pacific almost to Fiji and the Solomon Islands—determine climate variability around the globe. To better predict this El Niño-Southern Oscillation (ENSO), an international research team applied artificial intelligence (AI) to develop a model capable of forecasting up to 22 months of this phenomenon.
They published their approach on May 17 in Ocean-Land-Atmosphere Research.
“ENSO dominates Earth’s year-to-year climate variability and can often cause severe environmental and socioeconomic impacts globally,” said first author Haoyu Wang, a doctoral student in the Chinese Academy of Sciences’ Institute of Oceanology’s Key Laboratory of Ocean Circulation and Waves. “However, despite continuous ENSO theory and modeling advances, the global heat signature variations preceding ENSO events have not been fully understood, especially for long-lead ENSO forecasts more than 12 months in advance.”
This outer prediction of a year is partly limited by what the researchers call a spring persistence barrier, referring to the variability of the spring season as it transitions from the freeze of winter to the steam of summer. As temperatures shift at both the sea surface and in the atmosphere, the data becomes muddy and provides a more garbled indication of what might be expected from the ENSO.
“In this paper, we used AI methods to predict the ENSO phenomenon, achieving an effective prediction length of 22 months for Niño 3.4 and minimal influence from spring prediction barriers,” said corresponding author Xiaofeng Li, professor in the Key Laboratory of Ocean Circulation and Waves. Niño 3.4 refers to the middle of the southern Pacific Ocean, halfway between the ENSO’s outer borders. It is one of four Niño indices.
“Additionally, we designed an interpretable method to observe the relationship between global sea surface temperature and ocean heat content with ENSO from an AI perspective.”
They named their approach the Spatio-Temporal Information Extraction and Fusion (STIEF) model and trained it on historic observations of surface sea temperatures and simulated ocean heat content data. According to Li, it contains two key components: the ability to extract space and time features and the ability to fuse those features together.
The deep learning model extracts the temporal and spatial ocean data characteristics in parallel. It then uses what it learns from those separate data points to understand how they correlate based only on the immediate past data points. This allows the model to avoid the pitfall of assuming a future data point is the result of a gradual lead up, compensating for the rapidly shifting changes of spring persistence barriers.
According to Wang, the team also designed the model to retroactively understand how it processed various data points to make predictions. Typically, the processing is too tangled to extract specific data and follow how the model used it in its forecast. Called the ‘black box’ issue, researchers can see the input variables and the output forecast, but the process remains a mystery.
“We designed an interpretable approach to solve the ‘black box’ issue in our AI-based ENSO prediction model,” Wang said. “This allows us to observe the correlations between different variables from the perspective of AI, providing new insights for our ocean forecast phenomena theoretical research.”
The researchers said they plan to continue improving their model and eventually apply it to all four Niño indices to explore ENSO diversity. The eventual goal is to establish an interpretable AI model that is applicable to various ocean phenomena forecasts.
Paper: Haoyu Wang et al, An Interpretable Deep Learning Model for ENSO Forecast, Ocean-Land-Atmosphere Research (2023). DOI: 10.34133/olar.0012
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Sunak defies net zero ban on new airports
Government to rebuff Climate Change Committee’s advice amid backlash against green policies
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Brussels showdown brews with Paris and Berlin over lavish energy subsidies
Survey seen by POLITICO signals EU executive is out to ensure that emergency government support to companies ends in December.
The European Commission is on a collision course with Paris and Berlin over whether Europe’s energy subsidy bonanza will continue beyond the end of the year.
The EU executive is reviewing crisis measures imposed since Russia’s invasion of Ukraine last year that allowed national capitals to subsidize the energy sector to cushion industry from price spikes. In a survey sent to national governments late last month and obtained by POLITICO, the Commission is pressing capitals to confirm that those relaxed rules on state handouts should be phased out by December 31, as originally planned.