Vitenskapen om årsakene til klimaendringer er omfattende, og omfavner langt mer enn IPCC, FNs klimapanel, sine rapporter. Og synspunktene er langt fra så ensidig tydelige som det hevdes fra det dominerende politiker- og mediesjiktet. Det kan være flere rapporter som svekker heller enn som støtter klimapanelets konklusjoner.
Noen vitenskapsfolk har gått sammen om bruke kunstig intelligens til å samle ulike forskningsrapporter og i en fagfellevurdert klimaforskningsartikkel for å finne den beste nåværende felles konklusjon ut av de mange resultatene. Det har forskerne Jonathan Cohler (Cohler & Associates, Inc.), David R. Legates (pensjonert, University of Delaware), Franklin Soon (Marblehead High School) og Willie Soon (Institute of Earth Physics and Space Science, Ungarn) gjort.
De omtaler rapporten sin som en historisk milepæl. Rapportens konklusjon er denne, oversatt fra engelsk:
Hypotesen om menneskeskapt CO2-global oppvarming, slik den er formulert av FNs klimapanel (IPCC) og støttet av forskere som Mann, Schmidt og Hausfar, mangler solid empirisk støtte når den underkastes en grundig granskning. Denne analysen integrerer ujusterte observasjonsdata og nyere fagfellevurderte studier for å vise at påstanden om at menneskeskapte CO2-utslipp er den primære drivkraften bak klimavariasjonene siden 1750, ikke er underbygget. I stedet er det naturlige prosesser — inkludert temperaturtilbakekoblinger, solvariabilitet og havdynamikk – som gir en en mer konsistent forklaring på de observerte trendene.
Konklusjonene er lagt fram i en 16 siders rapport som er lagt ut i det norskutgitte tidsskriftet Science of Climate Change 21.03.2025. Teksten er på engelsk. Vi viser til artikkkelen i lenken.
Takk for at denne viktige rapporten legges ut her. Hvorvidt våre hjemlige klimaagitatorer både i aktivistorganisasjoner og media vil lese og forstå den, slik at mer seriøs omgang med klimaproblematikken kan innledes, gjenstår imidlertid å se.
Forfatterne omtaler denne rapporten som en historisk milepæl, og med god grunn:
Vi har vel aldri før sett en slik omfattende – og veldokumentert – framvisning og opplisting av IPCC-velsignede studiers bruk av manipulerte data og «kokte modeller», alt for å underbygge eget CO2-basert narrativ om menneskeskapt gloal oppvarming.
Rystende eksempler på datamanipulering og tendensiøse tidsbilder:
Rapportens kap. 4.4 Data Manipulation and Attribution Bias er rent deprimerende lesing om systematisk nedskriving av den varme mellomkrigstiden og tilsvarende oppskriving av siste tiåret (for å holde oppvarmings-narrativet for de siste 100 år gående), sitat:
«NOAA’s USHCN adjustments—cooling 1930s (e.g., 12.8°C to 11.7°C) and warming 2020s
(12.2°C to 12.8°C)—inflate a 0.56-1.11°C trend, aligning with CMIP’s 1°C century rise [6, 15].
This homogenization process uses pairwise comparison and reference station methods, assuming
non-climatic biases (e.g., station moves, instrument changes) dominate temperature differences,
yet it often misattributes natural variability (e.g., PDO, El Niño) to local artifacts, leading to over
corrections [6, 15]. GISS mirrors this, shifting 1880s from 12-13°C raw to 11-12°C and boosting
2020s, amplifying warming to 0.8°C; rural raw data suggest 0.2-0.5°C, indicating adjustments
exaggerate trends to match model expectations [42].»
Om klimamodellenes feil/overdrivelser og tendensiøs årsak/virkningsargumentasjon:
Kapittelet 4.2 Systematic Model Failure and the Complexity of Causal Links: A “Hens and Eggs”
Perspective on Stochasticity in Climate Dynamics gir en overbevisende forklaring på hvordan man har fått klimamodeller til å underbygge det samme CO2-narrativet, og viser at:
«CMIP5 and CMIP6 models fail comprehensively, with no run matching observed temperature or
ice extent trajectories [42]. R² values near zero (0.05-0.3) against UAH monthly anomalies reflect
an inability to capture natural oscillations—e.g., 1998’s +0.2°C spike or 2010s flatness—driven
by ENSO or AMO [14, 43]. These oscillations are not mere background noise but critical manifestations of the climate’s stochastic, feedback-driven nature. To frame this complexity, consider the “hens and eggs” metaphor from Koutsoyiannis et al. (2023) [5]: just as it’s unclear whether the hen precedes the egg or the egg the hen, the causal relationship between temperature and CO₂ is bidirectional and cyclical, defying the linear assumptions embedded in climate models. This stochastic interplay—where feedbacks amplify small changes unpredictably—eludes the deterministic frameworks of CMIP models, contributing to their systematic failures.»
Rapporten viser f.eks. til modellenes beskrivelse av dagens «bortsmeltende Arktis», mens sannheten er at Arktisk havis fremdeles har det samme arealet som i 2007, sitat:
«For instance, USCRN’s stability (+0.1°C max, 2005-2023) and Arctic ice’s post-2007 plateau (4.4 million km²) defy CMIP’s aggressive 0.2-0.5°C/decade warming and 20-50% ice loss predictions [15, 16], highlighting how models struggle to replicate the real world’s inherent variability.»
PS: Om noen vil sjekke den helt oppdaterte tilstanden for Grønlandsmassivet, så viser faktiske observasjoner for de senere måneder en ismengde over historisk snitt for referanseperioden 1981-2010, som forøvrig har vært ganske så stabil i flere tiår. Dvs. enda en falsifisering av klimamodellenes gamle spådommer om «isfritt Arktis» i 2005, 2013, osv.
Lenke: https://polarportal.dk/en/greenland/surface-conditions/
Nesten morsomt er de mange tiårs spådommer om at snøen forsvinner, den som vil se på faktiske observasjoner for nordlige halvkule denne vinteren vil se en REKORDARTET mengde snø for tiden:
Lenke: https://globalcryospherewatch.org/state_of_cryo/snow/fmi_swe_tracker.jpg