Trend versus cycles in global temperature data

One of the most useful features about models, both statistical and physical, is that you can examine different aspects of the system you are analyzing separate from all other other influences.  Want to see if El Niño/Southern Oscillation could be driving the trend in global temperatures?  Construct a realistic model, then isolate the ENSO term.  Want to see if a combination of natural cycles explains the trend?  Isolate the terms for the natural cycles from those for greenhouse gases, and examine the results.

Using the full statistical model I constructed during my previous post, I isolated each term and graphed the result.  The full model (ignoring the fact that the PDO term was not statistically significant) was
lm(formula = Temp ~ RF + ENSO.lag + PDO.lag, data = variables,
    subset = Time >= 1962.75)

      Min            1Q           Median          3Q            Max
-0.223464   -0.046171   0.001509    0.060925    0.208489

                     Estimate     Std. Error   t value       Pr(>|t|)   
(Intercept)    -0.603115   0.012207    -49.406    <2e-16 ***
RF                 0.646533    0.009679    66.796     <2e-16 ***
ENSO.lag     0.051772    0.004128    12.543      <2e-16 ***
PDO.lag        0.006432    0.004262     1.509        0.132   
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.08091 on 612 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.8935,    Adjusted R-squared: 0.893
F-statistic:  1711 on 3 and 612 DF,  p-value: < 2.2e-16
The formula, then, to predict global temperature each month was
 Temperature =  0.646533*radiative forcing + 0.051772*lagged ENSO value + 0.006432*lagged PDO value - 0.603115
 The full model matched actual global temperatures very well (R2 = 0.893, r = 0.945).

 Including a term for volcanic aerosols would improve the model, as the major disagreements between the model and actual results come from major volcanic eruptions.  Splitting the model into its respective terms shows us the relative influences of radiative forcing, ENSO, and PDO.  Note: I added the y-intercept to the radiative forcing term so it could be compared directly to the ENSO and PDO results.

Three features immediately jump out.  The first is the rise in temperature due to radiative forcing.  The second is the utter lack of any overall temperature trend due to either ENSO or PDO.  The third is the relative size of the temperature changes attributable to each factor.  The rise due to radiative forcing spans nearly 0.8ºC.  The change due to ENSO oscillates over a roughly 0.2ºC span.  That due to PDO oscillates over a 0.02ºC range.

Not only is there no trend in the changes in global temperature attributable to natural cycles, the magnitude of those changes are far too small to cause the current rise in temperatures.  ENSO is too small by a factor of 4.  PDO is too small by more than an order of magnitude.  Combining them does not change that conclusion one bit.  Still no trend and the magnitude is still far too small to cause the trend in global temperatures.

As I've written before on this blog, natural cycles have not caused the temperature trend.  The most natural cycles do is introduce some wiggles around the overall temperature trend.  They are not the reason global temperatures are rising.  The increase in greenhouse gases is the reason, as has been shown by many lines of research.


  1. Thanks for sharing, nice post!

    Võng tự đưa hay máy đưa võng hay vong dua tu dong giúp bé ngủ ngon mà máy đưa võng tự động không tốn sức ru võng của bố mẹ. Võng tự động hay máy đưa võng ts chắc chắn, gọn gàng, dễ tháo xếp, dễ di chuyển và may dua vong dễ dàng bảo quản. Lợi ích mà máy đưa võng tự động vô cùng thiết thực.
    Giúp các mẹ giải thắc mắc làm sao để trẻ thích đánh răng hay bí quyết làm trắng da bằng cà phê và dầu dừa hiệu quả, những cách giúp trẻ không đái dầm ban đêm hiệu quả hay giảm cân nhanh bằng gạo lứt hiệu quả hay mẹo giúp tăng cường trí nhớ hiệu quả, kinh nghiệm trị tiêu chảy cho bé bằng cà rốt hiệu quả, những thực phẩm giúp cải thiện trí nhớ hiệu quả, bí quyết trị sẹo thâm bằng rau má, mẹo hay giúp trẻ thích ăn rau hay cách giúp trẻ hạ sốt nhanh hiệu quả, bệnh viêm khớp không nên ăn gì, một số mẹo giúp giảm độ cận thị cho bạn, bí quyết chống nắng với cà chua cực hiệu quả, cách giúp bé ngủ ngon giấcthực phẩm giúp bé ngủ ngon mẹ nên biết, chia sẻ cách làm trắng da toàn thân bằng thực phẩm, những món ăn chữa bệnh mất ngủ giúp ngủ ngon, mách mẹ mẹo giúp bé không sốt khi mọc răng hiệu quả
    Những thực phẩm giúp đẹp da tại
    Thực phẩm giúp bạn trẻ đẹp tại
    Thực phẩm làm tăng tại
    Những thực phẩm giúp làm giảm tại
    Những thực phẩm tốt cho tại


Post a Comment

Popular posts from this blog

James Taylor gets polar ice wrong—as usual

Tom Luongo's multiple lies about climate change