Die Resultate aus diesem Paper finde ich auch sehr überzeugend (ähnliche zu Scafetta, aber wohl etwas genauer):
The application of machine learning for evaluating anthropogenic versus natural climate change
Dabei werden die vorindustriellen Temperaturdaten in ein artificial neural network (ANN) gefüttert. Das dann die Temperatur des 20. Jahrhunderts prognostiziert hat. Das klappte sehr genau - und spricht damit für überwiegend "natürlichen" Anteil in den Schwankungen:
"
The largest deviation between the ANN projections and measured temperatures for six geographically distinct regions was approximately 0.2 °C, and from this an Equilibrium Climate Sensitivity (ECS) of approximately 0.6 °C was estimated. This is considerably less than estimates from the General Circulation Models (GCMs) used by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), and similar to estimates from spectroscopic methods."