Hvor mye vil temperaturen på Jorda stige dette århundret?

Kort oppsummert:

FNs klimapanel mener atmosfærens klimasensitivitet sannsynligvis er mellom 2,5 og 4,0 grader. Litt forenklet vil det si at temperaturen på lang sikt vil stige mellom 2,5 og 4,0 grader etter at atmosfærens CO₂-nivå dobler seg. En studie fra 2020 (Sherwood20) hadde stor innflytelse på hvordan klimapanelet beregnet klimasensitiviteten.

En ny studie fra 2022 (Lewis22) korrigerte studien fra 2020. Ved å rette på feil og bruke nyere data, blant annet tall fra klimapanelets siste hovedrapport, kom den nye studien frem til en klimasensitivitet som var ca 30% lavere enn studien klimapanelet vektla.

Hvis man vet hvor høy klimasensitiviteten er og også omtrent hvor store fremtidige utslipp av klimagasser blir, kan man finne omtrent hvor mye temperaturen vil stige, for eksempel frem til år 2100.

Når det gjelder fremtidige utslipp, fant en studie fra 2022 (Pielke22) at noe som kalles RCP3.4 er det mest plausible utslippsscenariet. Tradisjonelt har man brukt et annet scenario, RCP8.5, som et business-as-usual scenario, men dette er det nå stor enighet om at er et ekstremt usannsynlig utslippsscenario, med urealistisk høye utslipp.

Når man antar at klimasensitiviteten fra Lewis22 er riktig klimasensitivitet og at RCP3.4 er riktig utslippsscenario, finner vi at temperaturen vil stige mindre enn 1°C fra 2023 til 2100 – når vi ser bort fra naturlig variasjon.

Hvor mye Jordas overflate-temperatur vil stige dette århundret kommer blant annet an på hvor følsom (eller sensitiv) atmosfæren er til klimagasser som CO₂, hvor mye klimagasser som slippes ut, og naturlige svingninger. Det er vanskelig å vite hvordan de naturlige svingningene vil bli, så jeg vil her fokusere på klimasensitiviteten og klimagass-utslippene.

Denne artikkelen er til dels ganske teknisk, med mye tall og begreper, selv om de mest tekniske delene finnes i fotnoter – ikke i hovedteksten. Det er ikke forventet at man skal skjønne alt etter bare én gjennomlesning, så ikke bli demotivert om det er noe det er vanskelig å skjønne. Det er uansett lov å spørre hvis det er noe som ikke er forståelig. Det kan godt hende det er jeg som må skjerpe meg og forklare ting på en bedre måte.

Klimasensitivitet

Hvor mye vil temperaturen stige når CO₂-innholdet i atmosfæren dobles? Svaret på dette er atmosfærens klimasensitivitet. Så hvis klimasensitiviteten er 3 grader, og CO₂-innholdet i atmosfæren dobles på relativt kort tid og holder seg på det nivået, så vil temperaturen ved jordoverflaten på lang sikt stige 3 grader.¹⁾ På lang sikt er i dette tilfellet mer enn 1000 år, men de største temperaturendringene kommer tidlig.

Det har lenge vært knyttet stor usikkerhet til hvor høy klimasensitiviteten er. Den såkalte Charney-rapporten fra 1979 kom frem til at klimasensitiviteten mest sannsynlig er mellom 1,5 og 4,5 grader. Og IPCCs femte (og nest siste) hovedrapport fra 2013 konkluderte med akkurat det samme – at det var sannsynlig (dvs 66% sjanse for) at klimasensitiviteten er mellom 1,5 og 4,5 grader. Usikkerheten i Charney-rapporten kan riktignok ha vært undervurdert, så det ble nok gjort en del fremskritt i løpet av de 34 årene, selv om det ikke ga seg utslag på det offisielle klimasensitivitet-estimatet.

Det opereres for så vidt med flere forskjellige typer klimasensitivitet innen klimaforskningen. Jeg vil ikke gå noe mer inn på det ennå, men skal si litt om det senere i artikkelen når det blir relevant. Den typen klimasensitivitet som var referert til over – i Charney-rapporten og av IPCC – kalles Equillibrium Climate Sensitivity og forkortes ECS.

Hvorfor så stor usikkerhet?

Det er stor enighet om at uten såkalte tilbakekoblingsmekanismer (feedback effects), ville klimasensitiviteten (ECS) vært bare ca 1,2 grader ²⁾. Årsaken til den store usikkerheten går på hvordan feedback-effektene påvirker temperaturen.

En feedback-effekt kan være enten positiv eller negativ. En positiv feedback-effekt forsterker oppvarmingen, og bidrar dermed til en høyere klimasensitivitet. En negativ feedback-effekt demper oppvarming og bidrar til en lavere klimasensitivitet.

Feedback-effektene kan igjen variere basert på atmosfærens temperatur og sammensetning, og hvor stor del av Jorda som er dekket av is og vegetasjon blant annet, slik at klimasensitiviteten ikke alltid vil være konstant. Man har derfor definert klimasensitiviteten ECS til å være hvor mye temperaturen til slutt vil ha steget som følge av en dobling av CO₂-nivået fra førindustrielt nivå (ca 284ppm – parts per million).

CO₂-nivået er nå ca 420ppm, det vil si at det har vært en økning på nærmere 50% siden andre halvdel av 1800-tallet.³⁾ Og blant annet siden det ennå ikke har vært en dobling av CO₂-nivået har temperaturen steget mindre enn hva klimasensitiviteten er. Nærmere bestemt har det vært en temperatur-økning på ca 1,2 grader siste 150 år.

Det er en del ulike feedback-mekanismer, her er noen av de viktigste:

• Vanndamp. Økt mengde klimagasser i atmosfæren fører til økt temperatur. En høyere temperatur tillater så atmosfæren å holde på mer vanndamp, og siden vanndamp er en sterk klimagass, bidrar økt mengde vanndamp i atmosfæren til at temperaturen stiger enda litt mer. Vanndamp er altså en positiv (forsterkende) feedback-effekt.
• Temperaturfall oppover i atmosfæren (lapse rate). Jo høyere opp i atmosfæren (troposfæren) man kommer, jo kaldere blir det – ca 6,5 grader kaldere per kilometer i snitt. Atmosfærens lapse rate er altså 6,5°C per kilometer. Det er vanlig å bruke begrepet lapse rate også på norsk, men temperaturfallshastighet kan kanskje være en grei oversettelse.
  Feedback fra lapse rate har sammenheng med feedback fra vanndamp og de to ses ofte på sammen. Mer vanndamp gir større temperaturøkning høyere oppe i atmosfæren enn ved jordoverflaten. Det er fordi det høyt oppe generelt er tørrere, og effekten på temperaturen av mer vanndamp er da større. Den økte temperaturen høyere oppe bidrar til mer utstråling til verdensrommet, og Jorda blir dermed avkjølt mer. Det igjen betyr at feedback-effekten fra lapse rate er negativ – men den samlede feedback-effekten fra vanndamp og lapse rate er positiv.
• Skyer. Uten skyer ville temperaturen på Jorda vært vesentlig høyere enn i dag, men ikke alle skyer er avkjølende. Ulike skytyper har ulik effekt på temperaturen. Høye skyer har i gjennomsnitt en oppvarmende effekt, mens lave skyer i snitt er avkjølende. Når man skal vurdere om feedback-effekten fra skyer er positiv eller negativ, må man finne ut om en høyere temperatur i atmosfæren fører til at skyenes effekt blir mer oppvarmende enn i dag eller mer avkjølende enn i dag. Dette vet man ikke helt sikkert, men IPCC mener det er stor sannsynlighet (over 90%) for at feedback-effekten fra skyer er positiv, og at endringer i skydekke som følge av økt temperatur har en forsterkende effekt på temperaturøkningen.
• Jordoverflate-albedo-endringer. Jordens albedo sier hvor mye solstråling som reflekteres ut igjen, og er i dag på ca 0,3. Det betyr at 30% av solstrålingen reflekteres direkte ut igjen fra Jorda eller atmosfæren. Jordens albedo kan for eksempel endre seg når en større eller mindre del av Jorda blir dekket av is og snø. Høyere temperatur fører generelt til mindre isdekke, noe som igjen fører til enda litt høyere temperatur siden Jordens albedo synker (mindre stråling reflekteres). Albedo-endringer som følge av endringer i isdekke er derfor en positiv feedback-effekt.
  (Albedo-endringer som følge av endringer i skydekke inngår i feedback-effekten for skyer.)
• Planck-feedback. Jo varmere noe blir, jo mer varmestråling sender det ut. Så når Jorda blir varmere, sender den ut mer varmestråling. Det betyr at Jorda (som alt annet) mister energi raskere når temperaturen øker. Og det er dette som er Planck-feedback’en, og det er en sterkt negativ feedback-effekt – den begrenser mye av temperaturøkningen vi ellers ville fått fra økt drivhuseffekt.
  Planck-feedback’en er en litt annerledes feedback enn de andre feedback-effektene, og den er faktisk allerede inkludert når man beregner hvor mye temperaturen vil stige uten (andre) feedback-effekter. Så det er kanskje like greit å ikke tenke på den som en egentlig feedback-effekt.⁴⁾

Ulike måter å beregne klimasensitiviteten på

Det er flere måter å beregne klimasensitiviteten på. Man kan basere det på temperaturøkningen vi har sett de siste ca 150 årene hvor vi vet omtrent hvor mye temperaturen har steget og hvordan endringene i blant annet klimagasser har vært (historical evidence). Eller man kan beregne effektene av de ulike kjente feedback-mekanismene og summere dem (process evidence). Eller man kan beregne det ut fra hvor mye temperaturen har endret seg siden forrige istid eller andre varme eller kalde perioder i Jordens historie (paleo evidence). Man kan også bruke klimamodeller – store dataprogrammer som simulerer fortidens og fremtidens klima.

Sherwood20

I 2020 kom det ut en stor studie med 25 forfattere som kombinerte de tre førstnevnte metodene. De brukte altså ikke klimamodeller direkte, selv om studien ofte støtter seg på klimamodeller for å underbygge eller sannsynliggjøre verdiene de bruker i utregningene.

Studien har tittelen An Assessment of Earth’s Climate Sensitivity Using Multiple Lines of Evidence. Steven Sherwood er hovedforfatter, og man refererer derfor gjerne til studien som Sherwood et al 2020. For enkelhets skyld vil jeg bare kalle den Sherwood20.

Sherwood20 konkluderte med at klimasensitiviteten sannsynligvis (66% sikkert) er mellom 2,6 og 3,9 grader, med 3,1 grader som middelverdi (median). (Det er like stor sannsynlighet (50%) for at klimasensitiviteten er høyere enn middelverdien som at den er lavere.) IPCCs siste hovedrapport la stor vekt på Sherwood20, og IPCC i sin tur konkluderte med at klimasensitiviteten sannsynligvis er mellom 2,5 og 4,0 grader.⁵⁾ Dermed hadde man endelig klart å redusere usikkerhetsintervallet betraktelig.

Sherwood20 går grundig gjennom alle faktorer de mener påvirker klimasensitiviteten og diskuterer usikkerhetsmomenter.

Klimasensitivitet beregnet ved å summere feedback-effekter

Feedback-effektene som Sherwood20 fokuserte på var først og fremst de fem jeg listet opp tidligere. Andre feedback-effekter summerte de opp til å ha ingen effekt. For å beregne klimasensitiviteten på bakgrunn av feedback-effekter, summerer man først styrken av alle de ulike feedback-effektene, og så har man en enkel formel for å konvertere total feedback-effekt til klimasensitivitet.

Den største usikkerheten når det gjelder feedback-effekter kommer fra skyenes feedback-effekt. Ifølge Sherwood20 er feedback-effekten fra skyene med stor sannsynlighet positiv, men usikkerhetsintervallet er fortsatt relativt stort ⁶⁾ selv om det har blitt innsnevret de siste årene.

Klimasensitivitet beregnet fra temperatur og andre data for de siste 150 årene

Man vet sånn ca hvordan temperaturen har variert på Jorda de siste 150 årene og også omtrent hvordan mengden klimagasser i atmosfæren har økt. Men for å kunne beregne klimasensitiviteten det tilsvarer, må man i tillegg vite hvor stor effekt aerosoler har hatt på temperaturen og helst også hvordan temperaturen ville variert uten utslipp av klimagasser (naturlig variasjon). I tillegg har man noe som heter mønster-effekten, som sammen med aerosoler er det som bidrar mest til usikkerheten i klimasensitiviteten når den beregnes fra historical evidence:

• Aerosoler: Aerosoler er ifølge Wikipedia “små partikler av væske eller fast stoff i atmosfæren, men ikke skyer eller regndråper. Disse kan enten ha naturlig opphav eller være menneskeskapte. Aerosoler kan påvirke klimaet på forskjellige komplekse måter ved at de påvirker jordens strålingsbalanse og skydannelse. Studier tyder på at disse har blitt sluppet ut siden industrialiseringen startet, og har gitt en avkjølende effekt.”
  Det er overraskende stor usikkerhet knyttet til aerosolenes effekt. De har med stor sannsynlighet en kjølende effekt, men særlig fordi man mangler kunnskap om hvordan aerosolene påvirker skyene, er usikkerheten stor.⁷⁾ Sammen med utslipp av klimagasser, slippes det også ut aerosoler ved forbrenning av fossile brensler, men med nyere teknologi kan vi begrense utslippene av aerosoler. Hvis aerosolene har en sterkt avkjølende effekt, betyr det at de har motvirket en del av oppvarming fra klimagasser. Noe som i så fall betyr at klimasensitiviteten må være relativt høy. Hvis aerosolene har liten effekt, peker det mot en lavere klimasensitivitet.
• Mønster-effekten (Historical pattern effect): Ulike geografiske områder har hatt ulik grad av oppvarming siden 1800-tallet.⁸⁾ Sherwood20 antar at områdene som har hatt liten oppvarming etter hvert vil “ta igjen” områdene som har blitt oppvarmet mer, selv om det ikke nødvendigvis vil skje dette århundret.⁹⁾ Det er få tidligere klimasensitivitet-studier som har tatt hensyn til mønster-effekten, og det er ganske stor usikkerhet rundt hvor stor den er. Derfor blir usikkerheten i klimasensitiviteten når den beregnes ut fra temperatur og andre data for de siste ca 150 årene vesentlig større i Sherwood20 enn i de tidligere studiene.

Klimasensitivitet beregnet fra tidligere tiders varme og kalde perioder

Sherwood20 har brukt én tidligere kuldeperiode og én varmeperiode for å beregne klimasensitiviteten på bakgrunn av tidligere tiders klima. De så også på ytterligere én varmeperiode (PETM – Paleocene–Eocene Thermal Maximum), men brukte ikke resultatet fra den videre i studien.

Kuldeperioden Sherwood20 så på var den kaldeste perioden i siste isted – for ca 20.000 år siden (Last Glacial Maximum, LGM), hvor det ifølge studien var ca 5±1 grader kaldere enn førindustriell temperatur (6±1 grader kaldere enn i dag).

Varmeperioden de så på var mid-Pliocene Warm Period (mPWP) for omtrent 3 millioner år siden, da det var 3±1 grader varmere enn i vår tidsepoke (Holocen, tiden etter forrige istid – siste 12 000 år), som igjen ser ut til å være i gjennomsnitt omtrent like varmt som førindustriell temperatur – dermed blir temperaturen i mPWP ca 2±1 grader varmere enn i dag.

Jeg skjønte i utgangspunktet ikke hvordan man kunne beregne atmosfærens klimasensitivitet overfor CO₂ ut fra hvor kaldt eller varmt det var forrige istid eller varmeperioder tidligere i Jordens historie. Grunnen til at det er mulig er at man kan snakke om atmosfærens klimasensitivitet mer generelt, man trenger ikke nødvendigvis å trekke inn CO₂.¹⁰⁾

En bestemt økning av energitilførselen til Jorda vil (over tid) føre til en økning av temperaturen ved jordoverflaten. Og hvis klimasensitiviteten er høy, vil temperaturen øke relativt mye. Hvis klimasensitiviteten er lav, vil temperaturen øke mindre. Naturlig nok. Og det gjelder uavhengig av om den økte energitilførselen skyldes CO₂ eller noe annet.

Man har funnet at en økning av CO₂-innholdet i atmosfæren reduserer utstrålingen til verdensrommet fra Jordas atmosfære med ca 4 watt per kvadratmeter (W/m²) over hele atmosfæren for hver dobling av CO₂-innholdet.¹¹⁾ Når utstrålingen reduseres, betyr det at mer energi blir værende igjen i atmosfæren, slik at den varmes opp inntil utstrålingen har økt så mye at den igjen balanserer innkommende energi.

En dobling av CO₂-innholdet i atmosfæren vil ha samme effekt som en tilsvarende økning i solinntrålingen – altså en økning som gir en økt energitilførsel på ca 4 W/m² over hele atmosfæren (i hvert fall tilnærmet samme effekt, se steg 4 her).

Dette betyr at hvis man kan beregne omtrent hvor mye varmere eller kaldere det var på et tidspunkt i fortiden, og man også kan beregne hvor mye mer eller mindre energi Jorden mottok på det tidspunktet enn nå, så skal det være mulig å beregne hvor sensitiv atmosfæren er til en endret energitilførsel.

Hvis man i tillegg vet omtrent hva en dobling av CO₂-nivået gjør med energitilførselen til atmosfæren, kan man ut fra det beregne klimasensitiviteten til CO₂ – altså hvor mange grader temperaturen vil stige når CO₂-nivået dobles.

Man kan altså (i teorien) ha samme CO₂-nivå i dag og på et tidligere tidspunkt da det var mye varmere eller kaldere enn nå – og selv om det ikke hadde vært endringer i CO₂-nivået, ville det vært mulig å beregne klimasensitiviteten til CO₂ – fordi vi vet omtrent hva en dobling av CO₂-nivået gjør med energitilførselen til atmosfæren.

Når man beregner klimasensitiviteten ved å se på tidligere tiders klima, hvor man altså ser på veldig lange tidsperioder, har alle de trege feedback-mekanismene fått tid til å virke. Det vil si at man kan finne den “ekte” langsiktige klimasensitiviteten. Ut fra det jeg har skrevet tidligere, skulle man tro at dette var klimasensitiviteten ECS, men i definisjonen av ECS holdes Jordens isdekke konstant, så ECS er på en måte en teoretisk – ikke ekte – klimasensitivitet. Den ekte langsiktige klimasensitiviteten kalles Earth System Sensitivity (ESS). Riktignok kan ESS og ECS være (ganske) like hvis det ikke er endringer i isdekket.

Den klimasensitiviteten Sherwood20 beregnet kalles Effective Climate Sensitivity (S) og er en tilnærming til ECS. ECS er trolig høyere enn S, og når det er store endringer i Jordens isdekke, er ESS trolig vesentlig høyere enn ECS igjen.

Men selv om ESS er den ekte langsiktige klimasensitiviteten, kan man faktisk si at S er den mest relevante klimasensitiviteten for oss, fordi vi ikke er så interessert i hva som skjer om mer enn 1000 år. Sherwood20 skriver:

Crucially, effective sensitivity (or other measures based on behavior within a century or two of applying the forcing) is more relevant to the time scales of greatest interest (i.e., the next century) than is equilibrium sensitivity[.]

Så, siden Sherwood20 var interessert i å kombinere klimasensitivitet beregnet på forskjellige måter, måtte de konvertere klimasensitiviteten ESS (som de beregnet basert på tidligere tiders klima) til klimasensitiviteten S, som de beregnet på de andre måtene.¹²⁾

Det er naturligvis en del usikkerhet knyttet til beregning av klimasensitivitet fra tidligere tiders varme og kalde perioder. Man vet ikke nøyaktig hvor varmt eller kaldt det var, og man vet heller ikke nøyaktig hvor mye mer eller mindre energi Jorden mottok den gangen sammenlignet med i dag eller omkringliggende tidsperioder. Usikkerheten for paleo evidence er ifølge Sherwood20 likevel ikke nødvendigvis større enn for de andre måtene å beregne klimasensitiviteten på.

Hva Sherwood20 kom frem til

Ifølge Sherwood20 er det ganske godt samsvar mellom alle de tre måtene å beregne klimasensitiviteten på. Den mest sannsynlige verdien for klimasensitiviteten beregnet på hver av de tre måtene er ikke veldig langt fra hverandre, som vi kan se på den nederste grafen under (selv om middelverdien for historical evidence er hele 5,82 grader):

Dette er figur 20 fra Sherwood20 og viser selve hovedresultatet fra studien. Figuren viser hvor sannsynlig ulike klimasensitiviteter (S) er for hver av de tre måtene å beregne klimasensitiviteten på – i tillegg til den kombinerte sannsynligheten (svart kurve). Jo høyere kurven går, jo større er sannsynligheten. Vi ser at mest sannsynlige verdi er litt under 3 grader, men middelverdien er ifølge Sherwood20 3,1 grader.

Gavin Schmidt, en av medforfatterne av Sherwood20, har også skrevet et sammendrag av studien på RealClimate.

Kritikk av Sherwood20

Nic Lewis er en britisk matematiker og fysiker som entret klimaforskningens verden etter å ha blitt inspirert av Stephen McIntyre. McIntyre hadde blant annet kritisert den kanskje viktigste studien bak hockeykølle-grafen fra IPCCs tredje hovedrapport fra 2001. (Se for eksempel mitt tidligere innlegg om blant annet hockeykølle-grafen.)

Nic Lewis er derfor ikke helt som andre klimaforskere. Han kan nok kalles en “skeptisk” klimaforsker. Ikke skeptisk i betydningen at han ikke mener CO₂ er en klimagass, men skeptisk i betydningen at han mener vi ikke har noen stor klimakrise. Lewis’ forskning peker generelt mot en lavere klimasensitivitet enn IPCCs estimat.

Her kan du se et foredrag fra 2019 med Nic Lewis, hvor temaet er klimasensitivitet:

Lewis har publisert til sammen 10 studier om klimasensitivitet, og Sherwood20 refererte til studier hvor Lewis var eneste forfatter eller hovedforfatter 16 ganger. I september 2022 publiserte Lewis en ny studie, Objectively combining climate sensitivity evidence, hvor han diskuterer og korrigerer Sherwood-studien. Jeg vil kalle studien Lewis22.

Lewis skriver i en artikkel som oppsummerer Lewis22 at metodikken med å kombinere ulike måter å beregne klimasensitiviteten på er god:

This is a strong scientific approach, in that it utilizes a broad base of evidence and avoids direct dependence on [Global Climate Model] climate sensitivities. Such an approach should be able to provide more precise and reliable estimation of climate sensitivity than that in previous IPCC assessment reports.

Nic Lewis skriver i artikkelen at han etter 2015 har publisert flere studier som beskriver hvordan man kan kombinere ulike typer klimasensitivitet-estimater ved hjelp av en objektiv bayesiansk statistisk metode. Selv om Sherwood20 kjente godt til Nic Lewis’ studier, hadde Sherwood20 valgt en (enklere) såkalt subjektiv metode istedenfor. Ifølge Lewis kan det resultere i at usikkerhetsintervallene blir feil (sammenfaller ikke med sannsynlighetsintervaller). Han bestemte seg derfor for å gjenskape Sherwood20 ved hjelp av den objektive metoden. Samtidig ville han sjekke Sherwood20s estimater og data.

I Schmidts artikkel på RealClimate kan man riktignok lese at Sherwood20 mente den subjektive metoden var mer passende:

Attempts to avoid subjectivity (so-called ‘objective’ Bayesian approaches) end up with unjustifiable priors (things that no-one would have suggested before the calculation) whose mathematical properties are more important than their realism.

Ved blant annet å bruke den objektive metoden istedenfor den subjektive, ble resultatet en noe høyere klimasensitivitet. Middelverdien økte fra 3,10 til 3,23 grader. Lewis kommenterer:

As it happens, neither the use of a Subjective Bayesian method nor the flawed likelihood estimation ¹³⁾ led to significant bias in Sherwood20’s estimate of [the climate sensitivity] S when all lines of evidence were combined. Nevertheless, for there to be confidence in the results obtained, sound statistical methods that can be expected to produce reliable parameter estimation must be used.

Men ved å rette på noen flere feil, og også bruke nyere data, blant annet fra IPCCs siste hovedrapport fra 2021, falt den mest sannsynlige verdien for klimasensitiviteten helt ned til 2,25 grader. Ved i tillegg å bruke det Lewis mener er bedre begrunnede data (ikke nyere), ble klimasensitiviteten justert ytterligere nesten 0,1 grader ned, til 2,16 grader.

Data-endringene fra Lewis22 er delvis begrunnet i studien og delvis i et vedlegg til studien (Supporting Information, S5). I tillegg til å diskutere data-verdier han endret på, diskuterer Lewis i vedlegget også en del data-verdier hvor han konservativt valgte å ikke gjøre endringer – selv om han mente Sherwoods verdier ikke var helt optimale.¹⁴⁾ Det hadde altså vært mulig – hvis man gikk inn for det – å argumentere for en enda lavere klimasensitivitet.

Figuren under er hentet fra Lewis’ oppsummering av Lewis22, og viser resultatene han kom frem til sammenlignet med resultatene fra Sherwood20:

For de spesielt interesserte så kommer det her en utlisting av noen av data-verdiene som ble endret i Lewis22 sammenlignet med Sherwood20 – i tillegg til klimasensitiviteten beregnet på hver av de tre måtene. For en fullstendig oversikt, se tabell 1, 2 og 3 i Lewis22, hvor også uendrede verdier er tatt med. Se også Supporting Information (S5) for mer informasjon om endringene som ble gjort. Verdiene i tabellen er middelverdier (median) og intervallene angir ett standard-avvik (68% sannsynlig).

For de enda mer spesielt interesserte, se utregninger og forklaringer i fotnote ¹⁵⁾.

	Sherwood20	Lewis22
Økt klimapådriv 16) fra dobling av CO2 (W/m2)	4,00 ± 0,30	3,93 ± 0,30
Planck-feedback (W/m2/°C)	-3,20 ± 0,10	-3,25 ± 0,10
Feedback fra lave skyer over havet, 0-60° fra ekvator (W/m2/°C)	0,37 ± 0,20	0,19 ± 0,20
Feedback fra alle skytyper som følge av endringen i forrige linje (W/m2/°C)	0,45 ± 0,33	0,27 ± 0,33
Total feedback inkludert Planck-feedback (W/m2/°C)	-1,30 ± 0,44	-1,53 ± 0,44
Skaleringsfaktor ved beregning av klimasensitivitet fra process evidence (feedback-effekter)	Utelatt	0.86 ± 0.09
Mønster-effekt (Historical pattern effect, W/m2/°C)	0,50 ± 0,30	0,35 ± 0,30
Hvor mye kaldere enn førindustriell temperatur det var i den kaldeste perioden i siste istid (°C)	5,0 ± 1,0	4,5 ± 1,0
Hvor mye varmere enn førindustriell temperatur det var i mid-Pliocene Warm Period (°C)	3,00 ± 1,00	2,48 ± 1,25
Forskjell i klimapådriv mellom førindustrielt nivå og den kaldeste perioden i siste istid (W/m2)	-8,43 ± 2	-8,91 ± 2
Forskjell i klimapådriv fra aerosoler mellom 1850 og 2005-2015 (W/m2). En negativ verdi betyr her at aerosolene i atmosfæren har en mer kjølende effekt i dag enn på 1800-tallet (fordi det er mer av dem).	-1,179 [-2,19, -0,61]	-0,95 ± 0,55
Hvor mange ganger større klimasensitiviteten ECS er enn S	1,06 ± 0,20	1,135 ± 0,10
Klimasensitivitet beregnet ved å summere feedback-effekter (process evidence, °C)	3,08	2,21
Klimasensitivitet beregnet fra temperatur og andre data siste ca 150 år (historical evidence, °C)	5,82	2,16
Klimasensitivitet beregnet ut fra tidligere tiders klima (paleo evidence, °C)	3,02	2,10

---

For å finne ut hvor mye temperaturen kommer til å stige i fremtiden (sett bort fra naturlig variasjon), holder det ikke å vite hvor høy klimasensitiviteten er – man må også vite omtrent hvor mye klimagasser som vil slippes ut, så:

Hvor store blir utslippene?

Media og mange forskere har lenge brukt noe som kalles RCP8.5 som et business-as-usual-scenario for effekten av menneskelig aktivitet (inkludert utslipp av klimagasser), og mange gjør det fortsatt. RCP står for Representative Concentration Pathway, og det etterfølgende tallet er hvor mye større netto energitilførsel atmosfæren mottar i år 2100 sammenlignet med førindustrielt nivå, målt i W/m².

Men RCP8.5 var aldri ment å være et business-as-usual-scenario. I en CarbonBrief-artikkel fra 2019 om nettopp RCP8.5 skriver Zeke Hausfather, en annen av medforfatterne av Sherwood20:

The creators of RCP8.5 had not intended it to represent the most likely “business as usual” outcome, emphasising that “no likelihood or preference is attached” to any of the specific scenarios. Its subsequent use as such represents something of a breakdown in communication between energy systems modellers and the climate modelling community.

Også Sherwood20 nevner at RCP8.5 ikke skal ses på som et business-as-usual scenario, men heller som et worst case scenario:

Note that while RCP8.5 has sometimes been presented as a “business as usual” scenario, it is better viewed as a worst case (e.g., Hausfather & Peters, 2020).

(Peters er forøvrig Glen Peters, som er forskningsleder for norske CICERO Senter for klimaforskning.)

RCPene blir ofte kalt scenarier, noe jeg også gjorde over. Men det er kanskje bedre å tenke på en RCP som en samling scenarier som alle resulterer i tilnærmet samme netto endring av energitilførsel i år 2100. Det er utviklet noen tusen ulike scenarier, og disse kan brukes som input til klimamodeller når de simulerer fremtidens klima.

Roger Pielke Jr, Matthew Burgess og Justin Ritchie publiserte tidlig i 2022 en studie (Pielke22) med tittelen Plausible 2005–2050 emissions scenarios project between 2 °C and 3 °C of warming by 2100. I Pielke22 ble de ulike scenariene fra IPCCs nest siste hovedrapport (fra 2013) kategorisert ut fra hvor godt de hadde klart å forutsi faktiske utslipp fra 2005 til 2020, samt hvor godt scenarienes fremtidige utslipp stemte med Det Internasjonale Energibyråets prognoser frem til 2050. Under forutsetningen at det er scenariene som stemmer best med faktiske og antatte utslipp som også vil stemme best frem mot år 2100, fant de at RCP3.4 er den mest sannsynlige (eller plausible) RCPen.

Disse scenariene (RCP3.4) er stort sett kompatible med en temperaturøkning på mellom 2 og 3 grader fra førindustriell tid til år 2100 – med 2,2 grader som middelverdi. Gjennomsnittstemperaturen fra førindustriell tid til i dag har økt med ca 1,2 grader, så middelverdien på 2,2 grader tilsvarer en temperaturøkning fra i dag til 2100 på ca 1,0 grader.

Pilke Jr har senere også sett på scenariene fra IPCCs siste hovedrapport (fra 2021). Dette snakket han om i et foredrag i november 2022 (54:03-1:06:16), og middelverdien for disse nyere scenariene er ifølge Pielke Jr 2,6 grader (det vil si 1,4 graders temperaturøkning fra i dag til år 2100). Jeg vil bruke denne mer konservative verdien videre istedenfor verdien fra studien, siden den er nyere.

Pielke Jr sier i foredraget at RCP4.5 nå må ses på som et høy-utslippsscenario, mens RCP8.5 og RCP6.0 er usannsynlige:

The high emission scenarios are clearly implausible […]. What’s a high emission scenario? Anything over 6 W/m² […].

RCP 4.5 and the SSP2-4.5 are plausible high emission scenarios. I know in the literature they’re often used to represent mitigation success. Today I think we can say based on this method that they’re in fact high-end scenarios. A business as usual – or consistent with current policy – scenario is a 3.4 W/m² scenario. I will say that scenario is almost never studied by anyone.

Pielke22 nevner ikke klimasensitivitet, men middelverdien for klimamodellenes klimasensitivitet (ECS) i IPCCs siste hovedrapport er 3,74 grader. ECS er trolig høyere enn klimasensitiviteten (S) som Sherwood20 og Lewis22 beregnet. 6% høyere ifølge Sherwood20, 13,5% høyere ifølge Lewis22. Hvis vi bruker Lewis22, tilsvarer en ECS på 3,74 grader en S på 3,30 grader.

Hvis klimasensitiviteten S heller er i nærheten av 2,16 grader, som Lewis22 kom frem til, vil temperaturøkningen fra i dag til år 2100 være ca 35% lavere enn det Pielke Jr kom frem til. Det betyr at temperaturøkningen fra i dag blir 0,9 grader istedenfor 1,4 grader (0,9 grader fra i dag tilsvarer 2,1 grader fra førindustriell temperatur).

RCP3.4 forutsetter riktignok utstrakt bruk av CO₂-fangst og/eller fjerning av CO₂ fra atmosfæren i andre halvdel av århundret. Pielke22 skriver at de ikke har gjort noen vurdering på om det er gjennomførbart:

Importantly, in the scenarios our analysis identifies as plausible, future decarbonization rates accelerate relative to the present, and many include substantial deployment of carbon removal technologies in the latter half of the century, the feasibility of which our analysis does not assess.

Den teknologiske utviklingen har i nyere tid vært veldig rask, så min mening er at dette helt sikkert vil bli teknisk mulig, men kanskje vil det være mer effektivt å begrense en uønsket temperaturøkning på andre måter, for eksempel ved å manipulere skydekket, som Bjørn Lomborg foreslår i et intervju på Econlib (spol frem til 8:35 og hør i 2 minutter eller les i fotnote ¹⁷⁾).

Også New York Times hadde nylig en lang artikkel, Beyond Catastrophe – A New Climate Reality Is Coming Into View, hvor de skriver at Jorda ser ut til å være på vei mot en 2-3 graders oppvarming fra 1800-tallet, istedenfor 4-5 grader, som var frykten tidligere. 2-3 grader er altså akkurat det samme som Pielke22 konkluderte med.

I New York Times-artikkelen kommer det frem at Hausfather mener at ca halvparten av nedgangen i forventet temperaturøkning skyldes at man tidligere brukte et urealistisk scenario (RCP8.5), mens den andre halvparten kommer fra “technology, markets and public policy“, blant annet at det det har vært en raskere utvikling innen fornybar energi enn forventet.

Hvor mye vil temperaturen stige?

Figur 1 (b) i Sherwood20 (til høyre under) viser hvor mye temperaturen trolig vil stige mellom 1986-2005 og 2079-2099, avhengig av klimasensitivitet og RCP-scenario. Perioden er drøyt 16 år lenger enn de nå 77 årene frem til år 2100, så temperatur-økningen som følge av klimagass-utslipp frem til 2100 vil være lavere enn grafen antyder – ca 18% lavere hvis vi forutsetter lineær temperaturøkning.

Vi kan da lese av i grafen ¹⁸⁾ at hvis RCP4.5 er riktig utslipps-scenario, vil temperaturen stige med ca 1,8 grader mellom 1986-2005 og 2079-2099 hvis klimasensitiviteten er 3,1 grader. For å finne hvor mye temperaturen vil stige fra i dag til år 2100, trekker vi 18% fra 1,8 grader og havner på ca 1,5 grader.

Med klimasensitiviteten fra Lewis22 på 2,16 grader og scenariet RCP4.5, leser vi av ca 1,25 grader i grafen, noe som tilsvarer en 1,0 graders temperaturøkning fra i dag frem mot år 2100.

RCP3.4 er ikke tatt med i grafen, men vi kan anta at temperaturøkningen for RCP3.4 vil være et par tidels grader lavere enn for RCP4.5, så kanskje 0,7-0,8 grader, som også stemmer ganske bra med det Pielke Jr fant etter at vi justerte med klimasensitiviteten fra Lewis22 (0,9 grader).

0,8 grader tilsvarer en temperatur-økning på 2,0 grader siden andre halvdel av 1800-tallet og er identisk med “2-graders-målet”. 2,0 grader er også akkurat innenfor New York Times-intervallet på 2-3 grader, hvor også førindustriell temperatur var utgangspunktet.

Selv om Lewis22 i dag kanskje gir det beste estimatet for klimasensitiviteten, er det ikke en fasit. Store deler av justeringen av Sherwood20s estimat skyldtes bruk av nyere data, og enda nyere data vil i fremtiden føre til at klimasensitiviteten justeres opp eller ned fra 2,16 grader.

Og Nic Lewis påpeker selv at:

This large reduction relative to Sherwood et al. shows how sensitive climate sensitivity estimates are to input assumptions.

og:

This sensitivity to the assumptions employed implies that climate sensitivity remains difficult to ascertain, and that values between 1.5°C and 2°C are quite plausible.

Det blir spennende å se hva forfatterne av Sherwood20 etter hvert har å si om Lewis22.

---

Fotnoter

¹⁾ Zeke Hausfather skriver på CarbonBrief at for at CO₂-nivået skal holde seg konstant etter en dobling av CO₂-innholdet i atmosfæren, kreves det at det fortsatt slippes ut CO₂. Hvis våre netto klimagassutslipp går til 0, vil CO₂ nivået i atmosfæren synke relativt raskt. Og temperaturen vil holde seg på samme nivå over lang tid hvis vi ser bort fra naturlige svingninger.

²⁾ Det er kanskje ikke helt riktig å si at temperaturen vil stige 1,2 grader uten feedback-effekter, for den såkalte Planck-feedback’en brukes i utregningen. Klimasensitiviteten kan da beregnes på følgende måte:

Hvis vi setter inn verdier fra studiene vi etter hvert skal se på, får vi for Sherwood20 (ΔF_2xCO2 = 3,93 W/m² og λ_Planck = -3,20 W/m²/°C) at ECS_noFeedback = 1,25°C. For den andre studien, Lewis22 (ΔF_2xCO2 = 3,93 W/m² og λ_Planck = -3,25 W/m²/°C) blir ECS_noFeedback = 1,21°C.

³⁾ Man har tradisjonelt brukt gjennomsnittet av 1850-1900 som førindustrielt nivå. Sherwood20 og Lewis22 bruker gjennomsnittet av 1861-1880. IPCC har begynt å bruke 1750.

⁴⁾ Hvis man summerer alle feedback-effektene inkludert Planck-feedback’en, får man et negativt tall. Men summen av de andre feedback-effektene er med stor sannsynlighet positiv. Og hvis summen av de andre feedback-effektene er positiv, betyr det at klimasensitiviteten er høyere enn 1,2 grader.

⁵⁾ Her har jeg strengt tatt sammenlignet to ulike typer klimasensitivitet. IPCC beregnet klimasensitiviteten ECS, mens Sherwood beregnet klimasensitiviteten S (Effective Climate Sensitivity). ECS er trolig litt høyere enn S – 6% høyere ifølge Sherwood20, 13,5% høyere ifølge Lewis22, studien som korrigerer Sherwood20.

⁶⁾ Fra Sherwood20:

Among these distinct feedbacks, those due to clouds remain the main source of uncertainty in λ, although the uncertainty in the other feedbacks is still important. 

λ (lambda) sier hvor sterk en feedback-effekt er. Positiv λ betyr at den tilhørende feedback-effekten øker klimasensitiviteten, negativ λ gjør det motsatte. Hvis man vet λ for alle feedback-effektene, kan man summere dem for deretter å beregne klimasensitiviteten.

⁷⁾ Sherwood20 skriver:

However, uncertainty in radiative forcing [i løpet av de siste 150 årene] is dominated by the contribution from anthropogenic aerosols, especially via their impact on clouds, which is relatively unconstrained by process knowledge or direct observations (Bellouin et al., 2020).

⁸⁾ Andrew Dessler har vært hovedforfatter og medforfatter i studier om mønster-effekten. Han forklarer mønster-effekten i forbindelse med committed warming i et par youtube-videoer (én kort og én lang – selv om han ikke eksplisitt bruker uttrykket pattern effect i den korte videoen).

Et eksempel Dessler bruker for å illustrere mønster-effekten er fra havet rundt Antarktis, hvor det har vært lite oppvarming og relativt mye skyer som har hatt en avkjølende effekt. Når temperaturen øker, forventes det mindre skyer, slik at oppvarmingen vil gå fortere.

Nic Lewis (som kritiserte Sherwood20) har også publisert en studie som kritiserer studien Dessler snakker om (Zhou et al 2021) i videoene. Lewis har også skrevet et innlegg om disse studiene på Climate Etc, Judith Currys klima-blogg.

En av tingene Lewis påpeker gjelder datasettet for havtemperatur (SST – Sea Surface Temperature). Selv om datasettet som er brukt i studien tilsier en relativt stor mønster-effekt, gir andre datasett en vesentlig mindre mønstereffekt. Grunnen til forskjellene er at man har hatt relativt lav dekningsgrad for målinger av havtemperatur. Usikkerheten er derfor stor.

Lewis kritiserer også studien for ikke å skille mellom forced og unforced mønstereffekt. Den delen som er tvunget (forced) går på effekten av klimagasser, mens den utvungne (unforced) går på naturlig variasjon (internal variability). Og de to har ulike implikasjoner når det gjelder “innlåst” fremtidig oppvarming (committed warming). Mens mønstereffekten fra klimagasser vil ha liten betydning for oppvarmingen dette århundret, vil mønstereffekten fra naturlig variasjon ha større betydning frem til år 2100.

Lewis fant at mønstereffekten fra naturlig variasjon er veldig nærme null hvis man bruker et annet havtemperatur-datasett enn det Zhou et al brukte, og hvis man samtidig bruker en referanse-periode utenfor perioden ca 2000-2014, da det på grunn av naturlig variasjon var unormalt lav global oppvarming. Det er altså usikkert om mønstereffekten vil påvirke temperaturen i særlig grad dette århundret.

⁹⁾ Om mønster-effekten, fra IPCCs siste hovedrapport (7.4.4.3):

[T]here is low confidence that these features, which have been largely absent over the historical record, will emerge this century[.]

¹⁰⁾ Fra Wikipedia:

Although the term “climate sensitivity” is usually used for the sensitivity to radiative forcing caused by rising atmospheric CO₂, it is a general property of the climate system. Other agents can also cause a radiative imbalance. Climate sensitivity is the change in surface air temperature per unit change in radiative forcing, and the climate sensitivity parameter is therefore expressed in units of °C/(W/m²). Climate sensitivity is approximately the same whatever the reason for the radiative forcing (such as from greenhouse gases or solar variation). When climate sensitivity is expressed as the temperature change for a level of atmospheric CO₂ double the pre-industrial level, its units are degrees Celsius (°C).

¹¹⁾ Sherwood20 bruker verdien 4,00±0,30 W/m² mens Lewis22 bruker 3,93±0,30 W/m².

En del skeptikere har argumentert for at atmosfærens CO₂-opptak er mettet og at verdien dermed må være nærmere 0, men ifølge Nic Lewis er det feil. Følgende sitat er fra et foredrag han holdt i 2019 (14:00):

Another point that is often argued is that the absorption by carbon dioxide is saturated – that it can’t get any stronger. Unfortunately, that is not the case. However, it is a logarithmic relationship, approximately, so it increases slower and slower. Roughly speaking, every time you double carbon dioxide level, you get the same increase in the effect it has in reducing outgoing radiation. And this decrease in outgoing radiation is called a radiative forcing, and it’s just under 4 W/m² of flux for every time you double carbon dioxide. And again, this is pretty well established.

Og litt tidligere i samme foredrag (11:12):

The black is the measured levels – this is measured by satellite at the top of the atmosphere. […] And the red lines are from a specialized radiative transfer model, and you can see how accurately they reproduce the observations. And what that reflects is that this is basic radiative physics, it’s very soundly based. There’s no point in my view disputing it because the evidence is that the theory is matched by what’s actually happening.

Grafen han snakker om er denne:

Grafen viser hvordan CO₂ og andre gasser i atmosfæren absorberer infrarødt lys fra bakken ved ulike bølgelengder i fravær av skyer (over Sahara). Uten atmosfæren ville utstrålingen fulgt den øverste stiplede linjen markert med temperaturen 320 K (47°C).

¹²⁾ Ifølge Sherwood20 er ECS 6% høyere enn S, mens ESS rundt varmeperioden mPWP var hele 50% høyere enn ECS igjen. Rundt den vesentlig varmere perioden PETM er klimasensitivitetene ESS og ECS ganske like fordi det da ikke var store isdekte områder på Jorda, og dermed heller ikke store endringer i isdekke.

Lewis skriver at for LGM kunne man beregne klimasensitiviteten ECS istedenfor ESS ved å behandle trege feedback-effekter som klimapådriv (forcings) istedenfor som feedback-effekter:

A significant advantage of the LGM transition is that, unlike more distant periods, there is proxy evidence not only of changes in temperature and CO₂ concentration but also of non-CO₂ forcings, and that enables estimation of the effects on radiative balance of slow (ice sheet, etc.) feedbacks, which need to be treated as forcings in order to estimate ECS (and hence S) rather than ESS.

¹³⁾ Sherwood20 hadde brukt en metode for å beregne sannsynligheten for ulike klimasensitiviteter som ikke var gyldig i alle sammenhenger. Den forutsatte blant annet normal-fordeling av alle input-parametre, noe som ikke var tilfelle for Historical evidence (data for siste 150 år), der klimapådriv fra aerosoler ikke var normalfordelt.

Sherwood20s metode ga for lav sannsynlighet for høye klimasensitivitets-verdier:

Stiplet linje viser her Sherwood20s resultater for Historical evidence, mens heltrukket linje er fra Lewis22.

Denne feilen i Sherwood20 førte til at middelverdien for den kombinerte klimasensitiviteten økte fra 3,10 til 3,16 grader. (Økningen fra 3,16 til 3,23 grader skyldtes bruk av den objektive statistiske metoden.)

Se Likelihood estimation for S i Lewis22, Supporting Information (S2) og Appendix B i Lewis’ sammendrag av Lewis22 for mer informasjon.

¹⁴⁾ Konservative valg i Lewis22 (Supporting Information) – S20 er Sherwood20:

I make no changes to S20’s assessments of other cloud feedbacks. However, I note that Lindzen and Choi (2021) cast doubt on the evidence, notably from Williams and Pierrehumbert (2017), relied upon by S20 that tropical anvil cloud feedback is not, as previously suggested (Lindzen and Choi 2011; Mauritsen and Stevens 2015), strongly negative.

The resulting median revised total cloud feedback estimate is 0.27 − almost double the 0.14 for nine CMIP6 GCMs that well represent observed interhemispheric warming (Wang et al. 2021).

S20’s GMST [=Global Mean Surface Temperature] estimate was infilled by kriging, which does not detect anisotropic features. Recently, a method that does detect anisotropic features was developed, with improved results (Vaccaro et al. 13 2021a,b). Infilling the same observational dataset as underlies S20’s infilled estimate, the improved method estimates a 9% lower GMST increase. Nevertheless, I retain S20’s estimate of the GMST rise, resulting in a GMAT [=Global Mean Air Temperature] ΔT estimate of 0.94 ± 0.095 [°C].

S20’s 0.60 Wm⁻² estimate of the change in planetary radiative imbalance equals that per AR6. However, AR6 (Gulev et al. 2021 Figure 2.26(b)) shows that, excluding series that are outliers, the AR6 0-2000m [Ocean Heat Content] estimate is middle-of-the-range in 2018 but at its bottom in 2006, hence yielding an above average increase over that period. Nevertheless, I retain S20’s estimate.

Moreover, Golaz et al. (2019) found that an advanced [Global Climate Model] with historical aerosol [Effective Radiative Forcing] of −1.7 Wm⁻², tuned on the pre industrial climate, would only produce realistic GMAT projections if the aerosol forcing is scaled down to ~−0.9 Wm⁻² (and, in addition, its climate sensitivity is halved).

Conservatively, in the light of the foregoing evidence pointing to aerosol forcing being weaker than implied by simply revising B20’s β_lnL−lnN estimate, I adopt a modestly weakened aerosol ERF estimate of −0.95 ± 0.55 Wm⁻² over, as in B20, 1850 to 2005-15. This implies a 5–95% uncertainty range of −1.85 to −0.05 Wm⁻², which has the same lower bound as AR6’s estimate, and is likewise symmetrical.

Skalert til perioden 1861-1880 til 2006-2018, blir middelverdien 0,86 istedenfor 0,95, ifølge Lewis22.

In two [Global Climate Models], Andrews et al. (2018) found a 0.6 weakening in [the pattern effect] when using [a newer sea-ice dataset]. Although the [newer] sea-ice dataset […] is no doubt imperfect […], its developers argue that it is an improvement on [the earlier version]. However, I consider that there is too much uncertainty involved for any sea-ice related reduction to be made when estimating the unforced Historical pattern effect.

In view of the evidence that pattern effect estimates from [Atmospheric Model Intercomparison Project II]-based simulations are likely substantially excessive, and that the unforced element is probably minor and could potentially be negative, it is difficult to justify making a significantly positive estimate for the unforced element. However, a nominal 0.1 ± 0.25 is added to the 0.25 ± 0.17 forced pattern effect estimate, which reflects the substantial uncertainty and allows not only for any unforced pattern effect but also for the possibility that some other element of the revised Historical evidence data-variable distributions might be misestimated.

I revise S20’s central LGM [=Last Glacial Maximum] cooling estimate of −5 [°C] to −4.5 [°C], primarily reflecting, less than fully, the −4.2 [°C] adjusted mean ΔT_LGM estimate of the sources cited by S20, and increase the standard deviation estimate to 1.25 [°C] so as to maintain the same –7 [°C] lower bound of the 95% uncertainty range as S20’s.

S20 use the single year 1850 as their preindustrial reference period for GHG concentrations, whereas for observational estimates of temperature change preindustrial generally refers to the average over 1850−1900. For consistency, the S20 GHG [=Greenhouse Gas] forcing changes should therefore use mean 1850−1900 GHG concentrations. Doing so would change the CO₂ ERF from –0.57x to –0.59x ΔF_2xCO2, as well as marginally changing the CH₄ and N₂O ERFs. However, conservatively, I do not adjust S20’s LGM forcing estimates to be consistent with the LGM ΔT measure.

S20 adopt the estimate of vegetation forcing in the Kohler et al. (2010) comprehensive assessment of non-greenhouse gas LGM forcing changes, but use a central estimate of –1.0 Wm⁻² for aerosol (dust) forcing in place of Kohler et al.’s –1.88 Wm⁻². This seems questionable; Friedrich and Timmermann (2020) adopt Kohler et al.’s estimate, while pointing out that estimates of its glacial-interglacial magnitude vary from ~0.33 to ~3.3 Wm⁻². I nevertheless accept S20’s estimate of dust forcing[.]

S20 assume that climate feedback in equilibrium (λ’) strengthens by α for every -1 [°C] change in ΔT, resulting in the 0.5 α T_LGM² term in (11), reducing LGM-estimated ECS. Contrariwise, Zhu and Poulsen (2021) found that ocean feedback caused 25% higher LGM-estimated [climate sensitivity] ECS. Moreover, a significant part of the reduction in mean surface air temperature at the LGM is due to ice-sheet caused increased land elevation, which would weaken λ’ compared to in non-glacial climates. Although S20’s [α = 0,1 ± 0,1] estimate appears questionable, I retain it.

Although the Tierney et. al (2019) 1.4 [°C] tropical SST warming estimate appears more reliable than S20’s 1.5 [°C], I retain the latter but multiply it by the 1.65 PlioMIP2 ratio, giving a revised GMAT ΔT_mPWP of 2.48 [°C].

S20 assessed a [2400 ± 700] ppm distribution for CO₂ concentration in the PETM relative to a baseline of 900 ppm, implying a [1.667 ± 0.778] ΔCO2_PETM distribution. That covers, within its 90% uncertainty range, a concentration ratio range (1 + ΔCO2_PETM) of 1.39 to 3.95. The CO₂ concentration estimates considered by S20, even taking extremes of both their PETM and Eocene ranges, constrain (1 + ΔCO2_PETM) within 1.4 to 5. Using instead that range would lower PETM based S estimates. Nevertheless, I retain S20’s ΔCO2_PETM distribution.

While Meinshausen et al. assume a fixed ratio of CO₂ ERF to stratospherically-adjusted radiative forcing, there is modeling evidence that fast adjustments become more positive at higher temperatures (Caballero and Huber 2013), which would further increase CO₂ ERF change in the PETM. I make no adjustment for this effect.

To account for forcing from changes in CH₄ concentrations, S20 apply the same 0.4 f_CH4 factor to the CO₂ forcing change as for the mPWP, with doubled uncertainty, although noting that the tropospheric lifetime of CH₄ could be up to four times higher given sustained large inputs of CH₄ into the atmosphere (Schmidt and Shindell 2003). I retain S20’s f_CH4 distribution, although doing so may bias estimation of S upwards.

S20 assume that ESS [=Earth System Sensitivity] for the PETM was the same as present ECS, representing uncertainty regarding this by deducting a [0 ± 0,5] adjustment (β) from ESS feedback when estimating ECS feedback, λ’. Assuming zero slow feedbacks in the PETM (so ESS equals ECS) may be reasonable, given the lack of evidence and the absence of major ice sheets. However, Caballero and Huber (2013) and Meraner et al. (2013) both found, in modeling studies, substantially (~50%) weaker climate feedback for climates as warm as the PETM. Zhu et al (2019) found, in a state-of-the-art GCM, that ECS was over 50% higher than in present day conditions, with little of the increase being due to higher CO₂ ERF. I therefore consider that it would be more realistic to use a positive central estimate for β. Nevertheless, I retain S20’s estimate.

¹⁵⁾ Beregninger av klimasensitivitet:

Verdier med blå tekst er samme som i IPCCs siste hovedrapport (fra 2021). Verdier med gul bakgrunn i Lewis22 er konservative valg, se forrige fotnote. Mindre konservative valg ville resultert i en lavere klimasensitivitet. Endringene i Lewis22 er diskutert under Review and revision of S20 data-variable assumptions i Lewis22 og under S5 i Supporting Information.

Summere feedback-effekter (process evidence):

	Sherwood20	Lewis22
λVanndamp + lapse rate	1,15 ± 0,15	Som Sherwood20
λSkyer	0,45 ± 0,33	0,27 ± 0,33
λAlbedo-endringer	0,30 ± 0,15	Som Sherwood20
λPlanck	-3,20 ± 0,10	-3,25 ± 0,10
λAndre	0,00 ± 0,18	Som Sherwood20
λ (Sum, feedback-effekter, W/m2/°C)	-1,30 ± 0,44	-1,53 ± 0,44
𝛾 (justeringsfaktor)	Utelatt (1,00)	0,86 ± 0,09
ΔF2xCO2 (W/m2)	4,00 ± 0,30	3,93 ± 0,30
Klimasensitivitet (S)	3,08	2,21

Endringen i skyenes feedback-effekt (λ_Skyer) kommer av at Lewis har satt feedback-styrken for lave skyer over havet (0-60° fra ekvator) til 0,19 W/m²/°C, istedenfor 0,37, som var verdien Sherwood20 brukte. Verdien på 0,19 kommer fra studien Myers et al 2021, som ble utgitt året etter Sherwood20. Se Supporting Information (5.1.3) for mer detaljer.

De nyeste klimamodellene (CMIP6) gir en Planck-feedback (λ_Planck) på -3,3 W/m²/°C. Lewis22 justerte λ_Planck halvveis fra Sherwood20s estimat mot denne verdien. Se Supporting Information (5.1.2).

Formelen for beregning av klimasensitiviteten ECS er ifølge IPCC:

Sherwood20 hadde brukt denne formelen også for å beregne klimasensitiviteten S, samtidig som de mente at ECS var 6% høyere enn S. Dermed ble S for høy i Sherwood20. Dette er min forenklede forklaringen på hvorfor man må justere S med en faktor 𝛾 (gamma). Lewis22 kom frem til at ECS var 13,5% høyere enn S, noe som tilsvarer 𝛾 = 0,88.

Den korrekte forklaringen fra Lewis22 er litt mer avansert. Istedenfor å konvertere ECS til S, brukes 𝛾 til å modifisere ΔF_2xCO2 (også kalt F_2xCO2), så det er en annen måte å tenke på, selv om effekten blir den samme. Lewis22 brukte tall fra klimamodeller til å finne at 𝛾 = 0,86. Forklaringen er for avansert for meg, men kan leses i Lewis22 (under F_2xCO2 and its scaling when using Eq. (4)) og Supporting Information (S1).

Data for siste 150 år (historical evidence):

	Sherwood20	Lewis22
ΔFCO2	1,731	1,724
ΔFOther well-mixed greenhouse gases	0,969	1,015
ΔFOzone	0,298	0,400
ΔFLand use	-0,106	-0,150
ΔFStratospheric water vapor	0,064	0,041
ΔFBlack carbon on snow and ice	0,020	0,109
ΔFContrails og induced cirrus	0,048	Som Sherwood20
ΔFSolar	0,017	0,019
ΔFVolcanic	-0,113	0,044
ΔFAerosols	-1,104	-0,860
ΔF (sum, forskjell i klimapådriv, W/m2)	1,824	2,390
ΔN (W/m2)	0,600 ± 0,183	Som Sherwood20
ΔT (eller ΔTGMAT, °C)	1,03 + 0,085	0,94 ± 0,095
λhist	-1,188	-1,915
𝛾 (justeringsfaktor)	Utelatt (1,00)	0,86 ± 0,09
ΔF2xCO2	4,00 ± 0,30	3,93 ± 0,30
Δλ (mønster-effekten/pattern effect)	0,500 ± 0,305	0,350 ± 0,305
Klimasensitivitet (S)	5,82	2,16

ΔF, ΔN og ΔT_GMAT refererer til forskjeller mellom 1861-1880 og 2006-2018. ΔF er forskjell i klimapådriv. ΔN er endring i strålings-ubalanse ved toppen av atmosfæren, målt i W/m². Positiv ΔN betyr at strålings-ubalansen er større nå enn på slutten av 1800-tallet, og at Jorden mottar mer netto energi nå enn da.

Vi finner ikke de nøyaktige ΔF-verdiene fra Lewis22 igjen i IPCCs siste hovedrapport. Grunnen til det er at Sherwood20 og Lewis22 ser på perioden 1861-1880 til 2006-2018, mens IPCC har vært mer interessert i 1750 til 2019. Men heldigvis fins det også tall for både 1850 og flere år etter 2000, så Lewis har derfor kunnet beregne ΔF-verdier med god nøyaktighet – basert på tallene fra IPCC (se tabell AIII.3 her).

GMAT (Global Mean near-surface Air Temperatur) er gjennomsnittlig luft-temperatur over bakken. GMST (Global Mean Surface Temperature) er det samme, men bruker havtemperatur istedenfor lufttemperatur over havet. Sherwood20 konverterte ΔT_GMST (0,94°C) til ΔT_GMAT (1,03°C) på bakgrunn av resultater fra klimamodeller som tilsier at GMAT er høyere enn GMST. Lewis påpeker at en høyere GMAT enn GMST ikke er observert i virkeligheten, og at IPCCs middelverdi for forskjell mellom GMST og GMAT er 0. Lewis22 har derfor satt ΔT_GMAT = ΔT_GMST. (Se Supporting Information, 5.2.1.)

Den relativt store endringen i ΔF_Aerosols er begrunnet i Supporting Information, 5.2.3.

Endringen Lewis22 gjorde for mønster-effekten (Δλ) er blant annet begrunnet med at de fleste datasett for havtemperatur peker mot at den “utvungne” (unforced – som har med naturlig variasjon å gjøre, se fotnote 8) komponenten av mønster-effekten er veldig liten. Se Supporting Information, 5.2.4.

Tidligere tiders varme- eller kuldeperioder (paleo evidence):

1. Kaldeste perioden i siste istid (Last Glacial Maximum, LGM):

	Sherwood20	Lewis22
ζ (hvor mye høyere ECS er enn S)	0,06 ± 0,20	0,135 ± 0,10
ΔFCO2	-0,57 x ΔF2xCO2 = -2,28	-0,57 x ΔF2xCO2 = -2,24
ΔFCH4	-0,57	Som Sherwood20
ΔFN2O	-0,28	Som Sherwood20
ΔFLand ice and sea level	-3,20	-3,72
ΔFVegetation	-1,10	Som Sherwood20
ΔFDust (aerosol)	-1,00	Som Sherwood20
ΔF (forskjell i klimapådriv, W/m2)	-8,43 ± 2,00	-8,91 ± 2,00
ΔT (forskjell i temperatur)	-5,0 ± 1,00	-4,5 ± 1,00
α	0,10 ± 0,10	Som Sherwood20
λ	-1,522	-1,992
ΔF2xCO2	4,00 ± 0,30	3,93 ± 0,30
Klimasensitivitet (S)	2,63	1,97

Sherwood20 beregnet ζ (zeta; hvor mye høyere klimasensitiviteten ECS er enn klimasensitiviteten S) ved å se på datasimuleringer hvor CO₂-nivået raskt 4-dobles (abrupt 4xCO₂ simulations). Det resulterende klimapådrivet (ΔF_4xCO2) har de så delt på 2 for å finne klimapådrivet for en dobling av CO₂-nivå (ΔF_2xCO2). Lewis22 skriver at selv om det er vanlig å dele på 2, er det vanskelig å forsvare det valget siden denne faktoren har blitt estimert til å være ca 2,10, ikke 2,0. Lewis brukte uansett ikke denne måten å beregne ζ på – istedenfor hentet han ζ-verdien (0,135) direkte fra resultatene fra klimamodeller. Mer detaljer finner du under Climate Sensitivity Measures i Lewis22.

ΔF og ΔT refererer til forskjellen i klimapådriv og temperatur mellom den kaldeste perioden i siste istid og førindustrielt.

Middelverdien for ΔT for studiene Sherwood20 refererte til var 4,2°C. Lewis22 justerte derfor Sherwood20s ΔT-estimat i retning av den verdien, fra 5,0 til 4,5°C. Se Supporting Information, 5.3.2.

Lewis22 endret ΔF_{Land ice and sea level} fordi Sherwood20 hadde sett bort fra albedo-endringer som følge av lavere havnivå. Se Supporting Information, 5.3.2.

α (alfa) sier noe om hvordan klimasensitiviteten endrer seg ut fra hvilken tilstand Jorda befinner seg i. Det vi er mest interessert i er hva klimasensitiviteten er for den tilstanden Jorda befinner seg i nå og for eksempel frem til år 2100. Men for å beregne det på best mulig måte, må man også ta hensyn til hva klimasensitiviteten var i andre perioder man sammenligner med. Og dette er altså begrunnelsen for å ta med α i formelen. Klimasensitiviteten er muligens lavere i kalde perioder enn i varme. Lewis beholdt Sherwood20s estimat for α selv om han mente estimatet var tvilsomt (se forrige fotnote).

2. Mid-Pliocene Warm Period (mPWP)

	Sherwood20	Lewis22
CO2	375 ± 25	Som Sherwood20
ΔF2xCO2	4,00 ± 0,30	3,93 ± 0,30
ΔFCO2	1,604	1,576
ζ (hvor mye høyere ECS er enn S)	0,06 ± 0,20	0,135 ± 0,10
fCH4	0,40 ± 0,10	Som Sherwood20
fESS	0,50 ± 0,25	0,67 ± 0,40
ΔT	3,00 ± 1,00	2,48 ± 1,25
λ	-1,190	-1,686
Klimasensitivitet (S)	3,36	2,33

ΔT og ΔF_CO2 refererer til forskjell i henholdsvis temperatur og klimapådriv (fra CO₂) mellom mPWP og førindustrielt. f_CH4 er estimert klimapådriv fra metan i forhold til klimapådriv fra CO₂ (0,40 betyr at klimapådrivet fra metan er 40% av klimapådrivet fra CO₂). f_ESS er hvor mye høyere klimasensitiviteten ESS er enn klimasensitiviteten ECS. Tallet 284 i formelen angir førindustrielt CO₂-nivå (ppm).

Lewis22 har brukt en nyere verdi for f_ESS enn Sherwood20. Sherwood20 hentet verdien 0,50 (eller 50%) fra The Pliocene Model Intercomparison Project, versjon 1 (PlioMIP1), som fokuserer på tidsepoken Pliocen. Verdien 0,67 (eller 67%) har Lewis22 hentet fra PlioMIP2, en nyere versjon av PlioMIP-prosjektet. Se Supporting Information, 5.3.3.

Endringen Lewis22 gjorde for ΔT er også gjort på bakgrunn av PlioMIP2. Tropiske temperaturer i mPWP var ca 1,5°C høyere enn førindustrielt. For å finne endring i global temperatur, har Sherwood20 ganget med 2. Global temperatur har nemlig endret seg omtrent dobbelt så mye som tropiske temperaturer siste 500 000 år. Men det er over 3 millioner år siden mPWP, og forholdene på Jorda var annerledes den gangen. I PlioMIP2 er det ved hjelp av klimamodeller beregnet at endringer i global temperatur var ca 1,65 ganger høyere enn endringer i tropisk temperatur. Lewis22 har brukt denne verdien og multiplisert 1,5°C med 1,65 istedenfor med 2. Dermed blir ΔT 2,48°C istedenfor 3,00°C. Se Supporting Information, 5.3.3.

3. Paleocene–Eocene Thermal Maximum (PETM):

Med β = 0 kan vi forenkle til:

	Sherwood20	Lewis22
ζ	0,06 ± 0,20	0,135 ± 0,10
ΔT	5,00 ± 2,00	Som Sherwood20
fCH4	0,40 ± 0,20	Som Sherwood20
CO2	2400 ± 700	Som Sherwood20
β	0,0 ± 0,5	Som Sherwood20
fCO2nonLog	Utelatt (1,00)	1,117
Klimasensitivitet (S)	2,38	1,99

ΔT refererer til forskjell i temperatur mellom PETM og tiden rett før/etter (Paleocen/Eocen). På det varmeste var det i PETM ca 13 grader varmere enn førindustrielt, mens tiden før/etter PETM altså var ca 5 grader kaldere enn det (8 grader varmere enn førindustrielt). Tallet 900 i formelen angir omtrentlig CO₂-nivå før/etter PETM. f_CH4 er igjen estimert klimapådriv fra metan i forhold til klimapådriv fra CO₂.

Sherwood20 går ut fra at forholdet mellom klimapådriv og CO₂-konsentrasjon er logaritmisk. Lewis refererer til Meinshausen et al 2020, som fant at ved høye CO₂-konsentrasjoner (som i PETM), blir klimapådrivet høyere enn om forholdet hadde vært rent logaritmisk. Ved å bruke en formel fra Meinshausen, fant Lewis at klimapådrivet kan ha vært 11,7% høyere enn ved et rent logaritmisk forhold (som Sherwood20 antok). f_CO2nonLog er derfor satt til 1,117. Se Supporting Information, 5.3.4.

Sherwood20 antar i utgangspunktet at klimasensitiviteten ESS i PETM er lik dagens klimasensitivitet ECS. Siden det ikke var store isdekte områder i PETM, gir det mening. Det er likevel stor usikkerhet rundt hvor forskjellig ECS var i PETM sammenlignet med i dag, så Sherwood20 har tatt høyde for usikkerheten ved hjelp av parameteren β. Sherwood20 har satt middelverdien for β til 0, så vi kan se bort fra den i beregningen av middelverdien for klimasensitiviteten i PETM. Lewis peker riktignok på en studie som har kommet frem til at klimasensitiviteten ECS kan ha vært vesentlig høyere i varmeperioden PETM enn i dag. Han mener derfor at middelverdien for β burde vært større enn 0. Likevel beholdt han Sherwood20s estimat. Se Supporting Information, 5.3.4.

¹⁶⁾ Wikipedia forklarer hva klimapådriv (eller strålingspådriv) er:

Begrepet «pådriv» betyr en forandring som kan «tvinge» klimasystemet i retning av oppvarming eller avkjøling. Et eksempel på klimapådriv er økte atmosfæriske konsentrasjoner av klimagasser, som karbondioksid (CO₂). Per definisjon er et pådriv eksternt [i] forhold til selve klimasystemet, mens tilbakekoblinger er interne.

Andre eksempler på klimapådriv er:

forandringer i solstrålingen på grunn av solens energiomsetning, vulkanutslipp og endringer av jordens bane rundt solen.

Videre:

Dette er endringer som påvirker jordens strålingsbalanse, og omtales derfor også som strålingspådriv.

Måleenheten er watt per kvadratmeter (W/m²). En dobling av atmosfærens CO₂-innhold er et klimapådriv som medfører en redusert utstråling fra Jordens atmosfære på 3,93±0,30 W/m² over hele atmosfæren.

De engelske begrepene for Klimapådriv og strålingspådriv er climate forcing og radiative forcing.

¹⁷⁾ Her er det Bjørn Lomborg sa, sånn ca:

If [you] want to protect yourself against runaway global warming of some sorts, the only way is to focus on geoengineering, and […] we should not be doing this now, partly because global warming is just not nearly enough of a problem, and also because we need to investigate a lot more what could be the bad impacts of doing geoengineering.

But we know that white clouds reflect more sunlight and hence cool the planet slightly. One way of making white clouds is by having a little more sea salt over the oceans stirred up. Remember, most clouds over the oceans get produced by stirred-up sea salt — basically wave-action putting sea salt up in the lower atmosphere, and those very tiny salt crystals act as nuclei for the clouds to condense around. The more nuclei there are, the whiter the cloud becomes, and so what we could do is simply put out a lot of ships that would basically [stir] up a little bit of seawater — an entirely natural process — and build more white clouds.

Estimates show that the total cost of avoiding all global warming for the 21st century would be in the order of $10 billion. […] This is probably somewhere between 3 and 4 orders of magnitude cheaper — typically, we talk about $10 to $100 trillion of trying to fix global warming. This could fix it for one thousandth or one ten thousandth of that cost. So, surely we should be looking into it, if, for no other reason, because a billionaire at some point in the next couple of decades could just say, “Hey, I’m just going to do this for the world,” and conceivably actually do it. And then, of course, we’d like to know if there’s a really bad thing that would happen from doing that. But this is what could actually avoid any sort of catastrophic outcomes[.]

¹⁸⁾ Det er ikke helt åpenbart hvordan grafen skal tolkes i og med at for eksempel RCP8.5 impliserer at atmosfærens energitilførsel i år 2100 uansett skal være 8,5 W/m² høyere enn førindustrielt nivå. Min tolkning er at RCP8.5 med en lavere klimasensitivitet enn 3 grader medfører at den økte energitilførselen vil være lavere enn 8,5 W/m² i år 2100. Det vil si at et gitt scenario definerer hvor store utslippene vil bli, og bare hvis klimasensitiviteten er ca 3 grader, ender vi opp med “riktig” energioverskudd i år 2100 (henholdsvis 8,5, 4,5 eller 2,6 W/m² hvis vi ser på figuren).