Deel 8a – De vier seizoenen –

Deel 8a – de vier seizoenen – model en dataverzameling

herziene versie na correcties

De overige delen van de nieuwe serie artikelen

Een overzicht van de serie;

Waarom neemt het verschil tussen dag en nacht toe
Brightening vooraf gegaan door dimming
Dimming en brightening getest met het BEST databestand
Deel 1 – De opwarming van de Aarde
Deel 2 – De toename van CO2
Deel 3 – Het verband tussen CO2 en de opwarming van de Aarde
Deel 4a – Broeikaseffect ja of nee
Deel 4b – De opwarming van de Aarde verklaard
Deel 5 – Een 5 zone model van de aarde
Deel 6 – Modelvorming en dataverzameling
Deel 7 – De simulaties en de verklaring van de opwarming

De Nieuwe serie begint de omvang aan te nemen van een boek;

Misschien doe ik dit nog we een keer. De wil is er en er is genoeg voorhanden. Nu alleen nog de tijd er voor vinden en de moed om het te volbrengen.

Inleiding

Uit de resultaten van deel 8b kwam als resultaat dat het jaargemiddelde een aanzienlijk andere verdeling van de zonne-energie over de breedtegraden liet zien dan in Deel 6 was aangenomen. Vandaar dat er enige correcties nodig waren. Deze zijn inmiddels aangebracht. Deze versie vervangt de oude versie van Deel 8a.
Deel 8 – De vier seizoenen, is dusdanig uitgebreid dat ik besloten heb om het in twee delen op te splitsen. Anders wordt het gewoon te veel van het goede. Dit is deel 8A – Het model en de benodigde dataverzameling. De eigenlijke analyses en interpretatie volgen in deel 8b.
Onderzoek vindt vooral plaats uit nieuwsgierigheid van de onderzoeker en omdat het kan en moet. Hiermee hebben we een belangrijk punt aangekaart. Waarom doen we al deze moeite. Waarom niet gewoon de literatuur volgen en de bestaande websites over klimaatverandering volgen en toejuichen. Onderzoekers zitten nu eenmaal zo niet in elkaar. Ze zijn nieuwsgierig en eigenwijs.
In deel 6 hebben we de temperatuur op Aarde verklaard uit de verdeling van de zonne-energie over de breedtegraden en de herverdeling hiervan door energietransport van de tropen naar de poolgebieden. Dat blijkt prima te lukken met wat in wezen een heel simpel model blijkt te zijn. Zonder herverdeling zou de temperatuur van de Aarde een stuk lager liggen. Dit is dus een belangrijk mechanisme om rekening mee te houden. Maar in deel 6 hebben we slechts gekeken naar het gemiddelde over een heel jaar. En daar zitten wat haken en ogen aan. Voor het gemiddelde per jaar is de declinatie, dat wil zeggen de hoek waarmee de aardas afwijkt van de verticale stand ten opzichte van de baan van de Aarde om de zon, gelijk aan nul. Maar dat is maar twee dagen per jaar waar namelijk tijdens de equinoxen van de herfst en lente. Ook geldt voor het gemiddelde dat de dag precies 12 uur lang duurt. Met uitzondering van de evenaar waar dit inderdaad voor klopt, is dit opnieuw alleen waar voor de beide equinoxen. Voor de overige 363 dagen klopt dit dus ook niet. Het gemiddelde bevat dus veel spreiding die niet zichtbaar is. Vandaar dat ik in dit artikel het jaar opsplits in de vier seizoenen. Hier voor gebruik ik de seizoenen zoals ze door de meteorologen worden gebruikt. Deze wijken af van wat gangbaar is maar dit is hoe wetenschappers nu eenmaal werken. In dit artikel kijk ik hoe het verhaal voor de temperaturen er uit komt te zien voor de vier seizoenen. Daar moet wel het een en ander voor gebeuren. Het is veel werk maar leuk om te doen.
We beginnen met het afleiden van het benodigde model uit dat wat we in deel 6 hebben gebruikt. We dienen er een aantal dingen aan toe te voegen en aan te passen. We dienen er rekening mee te houden dat er maar liefst drie dingen tegelijk veranderen als je met de seizoenen aan de slag gaat. In de zomer staat de zon hoger aan de hemel. Dat is een aanpassing van de declinatie van het seizoen. Maar ook geldt dat de dagen dan langer duren. Daardoor is er meer zonne-energie beschikbaar aan de top van de atmosfeer. Maar er geldt eveneens dat er minder van weerkaats wordt want dat is ook een functie van de hoek waarin het zonlicht binnen valt. Door deze drie effecten die tegelijk optreden is het niet verwonderlijk dat de temperatuur in de zomer een stuk hoger komt te liggen dan in de winter. Hier dienen we het model van deel 6 dus aan te passen. Hierover gaat het eerste deel van het onderzoek. Wat zijn de noodzakelijke aanpassingen aan het model? Vervolgens is het nodig om de benodigde data te verkrijgen. Het gaat enerzijds om globale data en anderzijds om data die per breedtegraad per seizoen nodig is. Daar zijn databestanden en formules voor die per dag de waarde bepalen van de benodigde gegevens. Daar wordt een gemiddelde van bepaald per seizoen. De volgende stap is dat we de data in het model stoppen en bekijken of het bij benadering klopt. Dit vindt plaats in het tweede deel van het onderzoek. Het wordt te veel van het goede om dit alles in een keer te willen doen. Maar het is gelukt om een model te maken voor de seizoenen en de benodigde data te verzamelen. Hier mee kan ik in het volgende deel mee aan de slag.

Nut en noodzaak

De eerste vraag die we ons moeten stellen is waarom we het model uit deel 6 aan willen passen om het geschikt te maken voor de seizoenen. Het lijkt immers heel goed te werken. Waarom dan al deze moeite gedaan. Want het is veel werk om de zaken uit te zoeken en aan te passen voor het opsplitsen van het jaargemiddelde naar de seizoenen. Daar zijn diverse redenen voor. De voornaamste is gewoon nieuwsgierigheid. Dit is het wat onderzoekers er toe aanzet om dingen te onderzoeken. We willen weten hoe dingen in elkaar steken en of het wel klopt wat anderen beweren. Onderzoekers zijn nu eenmaal eigenwijs en willen graag zelf uitzoeken hoe dingen in elkaar steken. Dat wil niet zegen dat we gedreven worden door wantrouwen of achterdocht. Zulke gevoelens zijn een onderzoeker vreemd. Andere onderzoekers zullen door de zelfde motieven gedreven worden en proberen zo goed mogelijk uit te zoeken en weer te geven wat ze onderzocht hebben. Wat ons onderzoekers drijft is nieuwsgierigheid en dat heeft de mensheid ver gebracht. Als we deze eigenschap niet hadden had de mensheid zich nooit kunnen ontwikkelen tot wat het nu is.
Maar er is ook een andere reden voor. Het gemiddelde per jaar per breedtegraad blijkt een enorme spreiding rond het gemiddelde te hebben. Eigenlijk is het gemiddelde model per jaar slechts twee dagen per jaar waar en wel tijdens de lente en herfst equinox. De overige 363 dagen kan het er ver van afwijken. Dus ook om deze reden is het zaak om te kijken hoe het plaatje er uitziet als je het jaar opsplits in de vier seizoenen. Kloppen de conclusies nog steeds die we in deel 6 en deel 7 hebben getrokken aan de hand van de analyses voor het jaar gemiddelde of zijn er aanpassingen nodig. Dat is waar je onderzoek voor moet doen. Dat is de enige manier om een antwoord te hopen vinden op de vragen die een onderzoeker zich dient te stellen. Verder heb ik de data en de formules in handen om het jaar op te kunnen splitsen in de vier seizoen. Het is mogelijk om dit te doen. Je kunt nog zo nieuwsgierig zijn maar als je de benodigde hoeveelheid gegevens niet hebt houdt het een keer op. Maar ze zijn voorhanden. Dus laten we er mee aan de slag gaan.

De vier seizoenen

Meteorologen en klimatologen gebruiken en andere definitie van het jaar en de seizoenen. Hun jaar begint op 1 december en loopt door tot en met 30 november. De seizoenen verlopen ook anders namelijk over hele maanden. De winter duurt dus van 1 december tot en met 28 of 29 februari. Dit is afhankelijk van de vraag of het om een gewoon jaar gaat of om een schrikkeljaar. De lente begint op 1 maart en duurt tot en met 31 mei. De zomer begint op 1 juni en duurt tot en met 31 augustus en de herfst duur van 1 september tot en met 30 november. Dit is hoe meteorologen dit nu eenmaal doen. Ze zijn net als andere wetenschappers heel erg eigenwijs en doen de dingen op hun manier. Het is van belang om dit in het oog te houden bij het beoordelen van de resultaten.

Dataverzameling

Om het model te laten werken hebben we flink wat data nodig. Het eerste wat we willen hebben is datgene wat we met behulp van het model proberen te verklaren en dat is de temperaturen zoals gemeten zowel globaal als per breedtegraad en zowel per jaar als wel per seizoen. Het is veel werk maar je hoeft het maar 1 keer te doen. Het meeste werk wordt door de computer gedaan. De temperatuur data komt van de Climate Explorer page van het KNMI. Hier worden data bestanden over het klimaat beschikbaar gesteld voor onderzoekers. Het door mij gebruikte bestand voor de temperatuur zoals gemeten is NCEP/NCAR RI 1948-now. Hieruit zijn de temperaturen bepaald die ik nodig heb voor mijn model. Verder heb ik een aantal globale gegevens nodig per seizoen zoals de hoeveelheid zonne-energie die beschikbaar is maar ook de declinatie. Deze kan ik met behulp van de formules zoals ze zijn weergegeven in Solar Radiation Basics bepalen. Verder heb ik nog de gegevens nodig om de daglengte per breedtegraad te berekenen. Globaal is deze bekend namelijk precies 12 uur per dag. Maar per breedtegraad is dit een ander verhaal. Er zijn maar twee dagen per jaar waarop dit voor iedere breedtegraad waar is en dat zijn opnieuw de beide equinoxen. Alle andere dagen is dit niet het geval. Alleen voor de evenaar geldt dat de dagen altijd 12 uur lang zijn. Dag en nacht duren daar even lang. Vandaar komt dus de benaming evenaar. Voor het berekenen van de lengte per dag per breedtegraad maak ik opnieuw gebruik van de formules zoals weergegeven in Solar Radiation Basics. Deze worden per dag bepaald. Hieruit bepaal ik dan vervolgens het gemiddelde voor de seizoenen zoals die door meteorologen zijn gedefinieerd. Ook is het nodig om de declinatie te bepalen. Dat is de afwijking van de stand van de zon ten opzichte van de gemiddelde waarde per jaar. Voor het jaargemiddelde is deze waarde nul. Maar per seizoen klopt dit uiteraard niet. De zon staat in de zomer veel hoger aan de hemel dan in de winter. Ook deze waarde bepaal je per dag en dan bepaal je het gemiddelde per seizoen. De gegevens voor de declinatie en de daglengte worden gecombineerd om tot een gemiddelde te komen per seizoen en breedtegraad van de hoeveelheid zonne-energie die beschikbaar is. De declinatie werkt ook door in de mate van weerkaatsing. Hoe hoger de zon boven de horizon staat des te minder wordt er van de beschikbare zonne-energie weerkaatst. Er zijn dus drie factoren die er voor zorgen dat het zomers warmer is dan in de winter; De zon staat hoger aan de hemel, de dag duurt langer en er word minder weerkaatst. Als dit geen groot verschil geeft weet ik het niet meer. Maar er vindt ook nog energietransport plaats van breedtegraden met een overschot naar breedtegraden met een tekort aan zonne-energie. Deze secundaire verdeling van zonne-energie speelt op de Aarde een grote rol bij het tot stand komen van de temperaturen zoals gemeten. Het is afwachten wat de uitkomsten zijn voor de seizoenen. Zullen ze afwijken van het jaar gemiddelde? Beslist. Zullen ze zoveel afwijken dat conclusies uit deel 6 en 7 herzien moeten worden? Geen idee. Daar doe je onderzoek voor. Voor dit onderzoek dienen we een model te hebben dat voor de vier seizoenen geschikt is. Dit model leiden we af uit het model van deel 6. Hier over gaat de volgende paragraaf.

Het aanpassen van het model

Om de seizoenen te onderzoeken is het nodig om het model dat in deel 6 is ontwikkeld aan te passen. De aanpassing zijn nodig voor de declinatie en voor de daglengte. Beide bepalen hoeveel zonne-energie er beschikbaar is voor de breedtegraden. In de zomer staat de zon hoger aan de hemel en duurt de dag langer. Beide effecten zorgen ervoor dat de hoeveelheid zonne-energie in de zomer een stuk hoger uitvalt dan in de winter. De declinatie wordt met behulp van een formule per dag bepaald en dan wordt er een gemiddelde bepaald voor het seizoen. De lengte van de dag wordt eveneens bepaald met formules namelijk per dag voor de zonsopkomst en de zonsondergang. Aan de hand van beide gegevens kan de daglengte dan makkelijk bepaald worden. Dit gebeurt per breedtegraad en per dag en hier worden dan vervolgens gemiddelden bepaald per seizoen. Er is ook een aanpassing nodig voor de albedo, dat is de fractie zonne-energie die weerkaats wordt per breedtegraad. Doordat de zon in de zomer hoger aan de hemel staat wordt er minder zonne-energie weerkaatst. Er zijn dus maar liefst drie mechanismen aan het werk die er voor zorgen dat het zomers warmer is dan in de winter. De combinatie van deze drie effecten zal het grootst zijn voor de hogere breedtegraden en een stuk minder voor de tropen. De zon staat daar altijd hoog aan de hemel, de lengte van de dag varieert niet veel met de seizoenen en de weerkaatsing is ook redelijk stabiel. Samen met de emissiviteit kun je met behulp van het Stefan-Boltzmann model de temperatuur berekenen voor de breedtegraad en per seizoen. Deze berekende temperatuur komt meestal niet overeen met de gemeten temperatuur. De reden is dat er ook vrij veel energie verplaatst wordt door de atmosfeer maar ook door de oceanen. Dit energie transport zorgt voor een herverdeling van de zonne-energie over de breedtegraden. In deel 6 hebben gezien dat gemiddeld over een jaar dit transport plaats vindt van de tropen naar de poolgebieden. Het vindt plaats van een gebied met hogere temperatuur naar een gebied met een lagere temperatuur. Uit eerder onderzoek is gebleken dat dit tot resultaat heeft dat de gemiddelde temperatuur hoger uitvalt. Dit heeft te maken met het feit dat het verband tussen energie en temperatuur niet lineair is. Hoe ziet dit eruit als je het jaar opdeelt in de vier seizoenen? Ook dit willen we graag weten. Al deze benodigde aanpassingen leveren het volgende model op;

Tabel 1 – het model voor de 4 seizoenen

Het model bestaat uit drie delen. Het bovenste deel is de essentie. Hier wordt per breedtegraad verklaard wat de temperatuur zou moeten zijn op grond van de verdeling de zonne-energie en de herverdeling door het energietransport. In het middelste deel wordt het gewogen gemiddelde vergeleken met het globale model. Dit is bedoelt als controle. In het onderste deel worden de diverse variabelen bepaald op globaal niveau. Het is de aanpassing voor het model van deel 6 waarmee we het gemiddelde per jaar bepalen. In dit model dienen we vervolgens de data per seizoen in te vullen. Dan kunnen we beginnen met de analyses, de berekeningen, het maken van grafieken en tabellen en een samenvatting te geven van de resultaten voor de 4 seizoenen.

De analyses

Nu we het model hebben en de benodigde data wordt het tijd om te beginnen met de analyses.

Globaal

Uit Solar radiation Basics kun je een reeks van gegevens afleiden per seizoen. Laat ons beginnen met de globale gegevens dat wil zeggen niet uitgesplitst per breedtegraad. Dit is in de volgende tabel weergegeven;

Tabel 2 – Globale gegevens voor de 4 seizoenen.

Voor een heel jaar is de gemiddelde zonne-intensiteit TSI gelijk aan 1361 W/m2. Maar omdat de baan van de Aarde om de zon geen cirkel is maar een ellips krijg je voor de seizoenen andere waarden. De kortste afstand van de Aarde tot de zon heb je begin januari en de langste afstand begin juni. Vandaar dat in de winter de zonne-intensiteit circa 3 procent hoger ligt en in de zomer circa 3 procent lager ligt dan het jaar gemiddelde. De waarden voor de lente en de herfst verschillen iets maar niets zo heel erg veel van het jaar gemiddelde. Een verschil van 6 procent tussen de hoogste waarde in de winter en de laagste waarde in de zomer is best wel hoog maar het geeft nauwelijks een verschil in gemiddelde globale temperatuur voor de seizoenen. De globale gemiddelde temperatuur in de zomer is zelfs iets hoger dan in de winter. Dit komt omdat de Aarde een atmosfeer heeft die in staat blijkt te zijn om te corrigeren voor dit verschil in zonne-intensiteit. Dit vinden we terug in de verschillen voor de totale albedo en de effectieve emissiviteit. Deze variëren enigszins voor de seizoenen. Dit is al vast een verrassing. Zo leer je elke keer weer iets nieuws. Het loont om het jaar op te splitsen in de vier seizoenen. Er is duidelijk een grote spreiding onder het gemiddelde. Meer dan je zou hebben verwacht.
De declinatie is gemiddeld per jaar gelijk aan nul. Dat de zomer en winter hier flink van afwijken hoeft ons niet te verbazen. Maar dat er ook nog altijd flinke verschillen zijn voor de herfst en lente vergeleken met het jaargemiddelde is best wel een verrassing. Dit licht niet in de lijn van de verwachting dat de lente en de herfst min of meer gelijk zouden zijn aan het jaargemiddelde. Zo zie je maar dat je al bij de globale gegevens per seizoen verrassingen krijgt als je het jaar gemiddelde opsplitst in de vier seizoenen. Wat gaan de vier seizoenen ons dan opleveren aan verrassingen en nieuwe inzichten?

Tabellen en grafieken

Laat ons eens beginnen met het weergeven van de gegevens voor de seizoenen per breedtegraad te bekijken. Laat ons beginnen met de temperaturen zoals gemeten. Dat is tenslotte wat we willen verklaren met ons model. Dit resultaat staat in onderstaande grafiek;

Grafiek 1 – De gemeten temperaturen per seizoen en per breedtegraad

Het is in de tropen, het gebied tussen beide licht rode lijnen, altijd warmer dan in de rest van de wereld en de poolgebieden, de gebieden buiten de licht blauwe lijnen, altijd kouder dan in de rest van de wereld. Dit is gemiddeld per jaar waar maar geldt ook voor de vier seizoenen. Wat ook opvalt is dat het verschil tussen de seizoenen voor de tropen maar ook voor de gematigde streken vrij klein is. De verschillen zijn vooral groot voor de beide poolgebieden en dan vooral voor het verschil tussen de zomer en de winter. Een andere manier om naar de gemeten temperaturen te kijken is het verschil te bekijken tussen de temperaturen per seizoen en het jaar gemiddelde. Dit resultaat is weergeven in grafiek 2;

Grafiek 2 – Temperatuurverschillen per seizoen en breedtegraad t.o.v. jaargemiddelde

Wat opvalt is dan dat er weinig verschil is tussen de winter en de lente aan de ene kant en de zomer en de herfst aan de andere kant voor het gebied tussen de blauwe lijnen. Dat zijn de tropen en de beide gematigde gebieden. Voor de beide poolgebieden valt opnieuw het grote verschil op tussen de zomer en de winter. De herfst en de lente bewegen dan weer naar elkaar toe.

In grafiek 1 is weergegeven wat we met behulp van het model in tabel 1 proberen te verklaren. Als eerste gaan we de hoeveelheid zonne-energie bepalen. Dat doen we eerst globaal dus gemiddelde voor de Aarde. Dit gebeurt met behulp van de cirkel methode. Hierbij wordt de TSI gedeeld door 4. Dit is ter controle om te zien of de hoeveelheid per breedtegraad wel klopt. Per breedtegraad passen we de formule toe van cosinus(breedtegraad – declinatie)*TSI/pi. Dit laatste is nodig omdat we in het model per breedtegraad de Aarde benaderen met een stel cilinders en dan geldt de rechthoek methode. De resultaten geven we we weer in tabel 3;

Tabel 3 – Zonne-energie nog niet gecorrigeerd voor verschil in daglengte

We zien dat voor ieder seizoen de gewogen hoeveelheid zonne-energie kleiner is dan de globaal vastgestelde hoeveelheid. De globaal vastgestelde hoeveelheid is juist. Dit komt omdat de waarden per breedtegraad nog niet zijn gecorrigeerd voor het verschil in daglengte. Wat ook opvalt dat onze vrees dat het jaargemiddelde dat is bepaald aan de hand van de beide equinoxen inderdaad geen goed beeld geeft van de verdeling van de zonne-energie over de breedtegraad. De beide poolgebieden krijgen aanzienlijk meer zonne-energie gemiddeld over het hele jaar dan het gemiddelde over de beide equinoxen deed vermoeden. Waarom dan het gemiddelde in eerste instantie bepaald door de beide equinoxen te gebruiken. Dat lijkt niet erg slim. Maar dit is wijsheid achteraf. Je dient wel eerst een model op te stellen waarmee je aan de slag kunt. Dat ging makkelijker door eerst het gemiddelde te nemen over de beide equinoxen en vanuit dit model een aanpassing toe te voegen voor de vier seizoenen. Dit s namelijk een stuk lastiger te doen. Maar nu we weten dat het seizoensgemiddelde een heel andere en betere weergaven geeft zal ik hier vanuit dienen te gaan. Dit geeft wat correctiewerk maar dat is niet anders. Laten we nu verder gaan met het verschil in daglengte over de seizoenen en breedtegraden.
Om dat te kunnen doen is het misschien wel handig om eerste eens te kijken hoe dit verschil in daglengte er uit ziet voor de seizoenen en voor de breedtegraad. Dit is weergegeven in grafiek 3;

Grafiek 3 – Verschil in daglengte per seizoen en breedtegraad

Voor het jaargemiddelde duurt de dag altijd 12 uur. Ook voor de evenaar duurt de dag altijd 12 uur en globaal geldt het zelfde. De dag duurt altijd 12 uur. Het is alleen opgesplitst per seizoen en breedtegraad dat de daglengte afwijkt van het gemiddelde van 12 uur. In de zomer duurt de dag uiteraard langer dan in de winter. Voor de tropen, het gebied binnen de lichtrode lijnen, is het verschil in daglengte nog niet zo heel erg groot. Maar voor de beide gematigde zones loopt het verschil toch al flink op. Maar de grootste verschillen tussen de seizoenen vindt je voor de winter en de zomer voor de beide poolgebieden. In de poolzomer gaat de zon niet onder en duurt de dag dus 24 uur en in de poolwinter komt de zon niet boven de horizon en duurt de dag dus nul uur. Het blijft er het hele etmaal donker. Deze soms grote verschillen in de daglengte dien je mee te nemen om tot een gecorrigeerde hoeveelheid zonne-energie te komen. Een simpele maar robuuste methode is de ongecorrigeerde hoeveel te vermenigvuldigen met de daglengte en dan te delen door 12. dat is de gemiddelde duur van en dag. Dit levert de voor verschil in daglengte gecorrigeerde hoeveelheid zonne-energie op. Dit is weergegeven in tabel 4;

Tabel 4 – zonne-energie gecorrigeerd voor verschil in daglengte

We hebben nu niet langer meer een tekort maar voor drie seizoenen zelfs een klein overschot. Dit is op zich ook niet juist. Het hoort precies genoeg te zijn. Het verschil is voor de winter en de zomer iets te groot om het af te doen als een afrondingsfout. Waarom dit verschil optreedt weet ik niet. Voorlopig laat ik het maar staan en vermeldt slechts dat er een verschil is. Uiteraard geldt ook hier dat het gemiddelde berekend uit de beide equinoxen flink afwijkt van het seizoensgemiddelde. Ook hier geldt dat het seizoensgemiddelde veel dichter in de buurt komt van de werkelijke waarde van het gemiddelde per jaar. Dit gaat dus opnieuw leiden tot correcties. Het is niet anders. Tot nu toe is er nog niet zo heel veel aan de hand.
Laat ons eens kijken naar het verschil tussen de gecorrigeerde waarde en de niet voor daglengte gecorrigeerde hoeveelheid zonne-energie. Wat levert de correctie voor verschil in daglengte nu op voor de hoeveelheid per seizoen en breedtegraad? Dit verschil is weergeven in de volgende tabel;

Tabel 5 – verschil in zonne-energie door correctie daglengte

Voor het gemiddelde berekend over de equinoxen maakt de correctie voor verschil in daglengte uiteraard niets uit. Voor alle breedtegraden geldt dat de dagen dan immers even lang duren. Dat zelfde geldt ook globaal. Ook hier is geen verschil in daglengte en dus is er niets te corrigeren. Ook voor de evenaar is er geen verschil want de dagen en nachten duren hier altijd even lang. Voor de overige breedtegraden en seizoenen maakt het wel degelijk een verschil uit maar dat verschil is niet altijd en overal even groot. De verschillen zijn het grootst voor de zomer en de winter. Maar ook voor de lente en de herfst levert correctie voor het verschil in daglengte best wel grote verschillen op. We kunnen dit verschil voor correctie ook samenvatten in een grafiek. Dit ziet er als volgt uit;

Grafiek 4 – verschil in zonne-energie door correctie voor daglengte

De verschillen in de hoeveelheid zonne-energie door de correctie voor het verschil in daglengte zijn het grootst voor de beide pool zomers. Dat is logisch de dag duurt er vrijwel 24 uur. Dat betekent een verdubbeling van de niet voor verschil in daglengte gecorrigeerde waarde. Voor de pool winters maakt het niets uit. De hoeveelheid zonne-energie is dan nul. Immers de zon komt niet boven de horizon uit. Hier mee hebben we een uiterst belangrijke variabele uitgewerkt namelijk de hoeveelheid zonne-energie die beschikbaar is. Nu kunnen we verder met de volgende variabele in de berekening en dat is de albedo of te wel de fractie van de beschikbare zonne-energie die weerkaatst wordt. Ook hier geldt dat er globale waarden zijn en waarden per seizoen en per breedtegraad. Ook hier voor is formule om dit te berekenen te vinden in Solar Radiation basics. Het uitgangspunt is dat hoe lager de zon aan de horizon staat des te meer er weerkaatst wordt van de beschikbare hoeveelheid zonne-energie. Dit ziet er als volgt uit;

Grafiek 5 – Albedo per seizoen en breedtegraad

Voor de tropen, het gebied tussen de lichtrode lijnen, is er weinig verschil in albedo. Dit geldt voor de breedtegraden maar net zo goed voor de seizoenen en het jaar gemiddelde. Voor de beide gematigde gebieden zijn de verschillen al een stuk groter maar het grootste verschil vindt je voor de beide poolgebieden. Maar je moet wel bedenken dat voor de poolwinter de heel hoge albedo, die zelfs oploopt naar de maximale waarde van 1, niets betekent. Er is immers in de winter geen zonne-energie te weerkaatsen. De zon komt dan niet boven de horizon uit. De verschillen hebben hier alleen betekenis voor de drie overige seizoenen namelijk de lente, zomer en herfst. Voor zover deze uiterst belangrijke variabele voor het berekenen van de temperaturen met behulp van het Stefan-Boltzmann model. Een laatste variabele die van belang is de emissiviteit. Daarbij zijn we niet zo zeer geïnteresseerd in die van het oppervlakte. Deze is zo goed als 1 en wordt dan ook zo mee genomen in de berekeningen. Waar we in dit model mee werken is de effectieve emissiviteit. Dat is de fractie van de door het oppervlakte uitgestraalde energie die uiteindelijk in het heelal wordt uitgestraald. Deze is van belang. De laag waar de energie van de Aarde wordt uitgestraald noemen we ook wel de top van de atmosfeer. Hierover heb ik geen informatie hoe dit eruit ziet als je het opsplitst over de breedtegraden. Daarom laat ik de resultaten die ik globaal heb berekent staan. Niet omdat ik denk dat dit juist is maar omdat ik niet weet wat je er mee aan moet vangen. Hiermee hebben we alle variabelen gehad en kunnen we overgaan tot de berekening van de temperaturen en kijken hoe dit uitpakt over de vier seizoenen. Maar dit is voor deel 8b – de analyses. Het zou te veel van het goede worden als we dit alles in een enkel deel proberen onder te brengen.

Conclusies

Het is gelukt om een model op te stellen waarmee we het jaargemiddelde kunnen opsplitsen in de vier seizoenen. Het loont de moeite om hier mee door te gaan. Het was veel werk maar het meeste werk wordt uiteindelijk door de computer gedaan. Het blijkt dat voor de variabelen die we reeds onderzocht hebben de spreiding rond het jaargemiddelde inderdaad zo groot is als verwacht. Dit belooft nog wat voor de uiteindelijke analyses en interpretatie ervan. Het is zeker de moeite waard om er mee door te gaan.
Analyse van de globale variabelen levert ons al de eerste verrassingen op. De verschillen in zonne-intensiteit per seizoen zijn door de excentriciteit van de baan van de Aarde om de zon best wel groot maar het levert nauwelijks verschillen op voor de gemiddelde globale temperatuur voor de seizoenen op. Het lijkt er op dat onze atmosfeer in staat is om tot op zekere hoogte te corrigeren voor verschillen in zonne-intensiteit. Het zijn niet alleen de zomer en de winter dat de hoogte van de zon boven de horizon flink afwijkt van het jaar gemiddelde. Dit ligt tenslotte in de lijn der verwachtingen maar dit blijkt ook te gelden voor de lente en de herfst en dat licht niet in de lijn der verwachtingen. De verwachting was dat de lente en de herfst min of meer gelijk zouden zijn aan het jaar gemiddelde. Dit is dus duidelijk niet het geval. Het is dus wel degelijk de moeite waard om het jaargemiddelde op te splitsen in de vier meteorologische seizoenen. Het valt op dat voor de hoeveelheid zonne-energie het gemiddelde berekend aan de hand van de beide equinoxen niet goed overeen komt met het jaargemiddelde zoals dat uit de vier seizoenen is berekend. Maar dat had niet hoeven te verbazen. Het gemiddelde voor de beide equinoxen is maar 2 dagen per jaar waar. Voor de overige 363 dagen is dit niet zo en kun je uiteindelijk een ander en juister beeld verwachten. De enige reden dat ik uitging van het gemiddelde voor beide equinoxen is dat je nu eenmaal ergens moet beginnen. Nu we het verschil weten kunnen we beginnen met het doorvoeren van de nodig correcties. Die hebben voor deel8a inmiddels plaatsgevonden. Dit is de herziene versie.
Wat kunnen we nog meer aan interessante en verrassende resultaten verwachten van de analyses? Dit komt in het tweede deel aan de orde. Het wordt teveel van het goede om alles in een keer te willen doen.

Literatuurlijst

Overzicht van de nieuwe serie artikelen
Wikipedia – Evenaar
Wikipedia – Seizoen
Wikipedia – Obliquiteit
Wikipedia – Excentriciteit
Wikipedia – Daglengte
KNMI, Climate explorer, monthly reanalyzers
NOOA, Physical Science Laboratory, NCEP/NCAR Reanalyzer
Solar Radiation Basics, University of Oregon, Solar Radiation Monitoring Laboratory

Over Raymond Horstman

Onderzoeker, analist, schrijver. Havo B-pakket, HBO analytische chemie en propedeuse Bestuurskunde aan de Universiteit van Twente. Een brede belangstelling in algemene zaken en een bijzondere interesse in klimaatstudies. Mijn woonplaats wordt door een bekend schrijver die er gewoond heeft omschreven als het "onliefelijk stadje E.". Een bekend dichter had het over het einde van de spoorlijn. Het is een fijne stad om in te wonen. Kort samengevat: E. heeft het!
Dit bericht werd geplaatst in artikel en getagged met , , . Maak dit favoriet permalink.

2 reacties op Deel 8a – De vier seizoenen –

  1. Extra vastleggingen nu met dit weer?

    Like

  2. Pingback: Overzicht van de nieuwe serie artikelen | Raymond FANTASTische Horstman

Geef een reactie

Vul je gegevens in of klik op een icoon om in te loggen.

WordPress.com logo

Je reageert onder je WordPress.com account. Log uit /  Bijwerken )

Google photo

Je reageert onder je Google account. Log uit /  Bijwerken )

Twitter-afbeelding

Je reageert onder je Twitter account. Log uit /  Bijwerken )

Facebook foto

Je reageert onder je Facebook account. Log uit /  Bijwerken )

Verbinden met %s

Deze site gebruikt Akismet om spam te bestrijden. Ontdek hoe de data van je reactie verwerkt wordt.