Homogenization (climate)
জলবায়ু গবেষণায় সমজাতীয়করণ মানে অ-জলবায়ু পরিবর্তনগুলি অপসারণ করা। জলবায়ুর পরিবর্তনের পাশাপাশি, কাঁচা জলবায়ু নথিতে অ-জলবায়ু লাফ এবং পরিবর্তনও রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ স্থানান্তর বা যন্ত্রের পরিবর্তনের কারণে। এই অসমতা অপসারণের জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত নীতি হল আপেক্ষিক সমজাতীয়করণ পদ্ধতি যেখানে একটি প্রার্থী স্টেশনকে এক বা একাধিক প্রতিবেশী স্টেশনের উপর ভিত্তি করে একটি রেফারেন্স টাইম সিরিজের সাথে তুলনা করা হয়। প্রার্থী এবং রেফারেন্স স্টেশন (গুলি) একই জলবায়ু সম্পর্কে অভিজ্ঞতা, অ-জলবায়ু পরিবর্তন যা শুধুমাত্র একটি স্টেশনে ঘটে তা চিহ্নিত এবং অপসারণ করা যেতে পারে। জলবায়ু পর্যবেক্ষণ জলবায়ু পরিবর্তন এবং পরিবর্তনশীলতা অধ্যয়নের জন্য, দীর্ঘ যন্ত্রগত জলবায়ু রেকর্ড অপরিহার্য, তবে সরাসরি ব্যবহার না করাই ভাল। এই ডেটাসেটগুলি অপরিহার্য কারণ এগুলি শতাব্দীর আকারের প্রবণতা মূল্যায়ন বা জলবায়ুর প্রাকৃতিক (দীর্ঘমেয়াদী) পরিবর্তনশীলতা অধ্যয়নের ভিত্তি। এই ডেটাসেটগুলির মান অবশ্য অন্তর্নিহিত সময় সিরিজের সমরূপতার উপর দৃঢ়ভাবে নির্ভর করে। একটি সমজাতীয় জলবায়ু রেকর্ড হল এমন একটি যেখানে বৈচিত্র্য কেবল আবহাওয়া এবং জলবায়ুর বৈচিত্র্যের কারণে ঘটে। দীর্ঘ বাদ্যযন্ত্রের রেকর্ডগুলি খুব কমই, যদি কখনও সমজাতীয় হয়। যন্ত্রগত পশ্চিমা জলবায়ু রেকর্ডের সমজাতীয়করণের ফলাফলগুলি ইঙ্গিত দেয় যে গড় তাপমাত্রা সিরিজে সনাক্ত করা অসমতা প্রায় 15 থেকে 20 বছরের ফ্রিকোয়েন্সিতে ঘটে। মনে রাখতে হবে যে, বেশিরভাগ পরিমাপ বিশেষভাবে জলবায়ুর উদ্দেশ্যে করা হয়নি, বরং আবহাওয়ার পূর্বাভাস, কৃষি এবং জলবিদ্যুৎবিদ্যার চাহিদা মেটানোর জন্য করা হয়েছে। উপরন্তু, বিরতির সাধারণ আকার প্রায়শই 20 শতকের জলবায়ু পরিবর্তনের সংকেতের মতো একই ক্রমের হয়। এইভাবে ধর্মনিরপেক্ষ প্রবণতা এবং দশকীয়-স্কেলের পরিবর্তনশীলতার অনুমানের জন্য অসমতা অনিশ্চয়তার একটি উল্লেখযোগ্য উৎস। যদি সমস্ত অসমতা জলবায়ু রেকর্ডের সম্পূর্ণরূপে এলোমেলো বিশৃঙ্খলা হয়, তবে সম্মিলিতভাবে গড় বৈশ্বিক জলবায়ু সংকেতের উপর তাদের প্রভাব নগণ্য হবে। যাইহোক, কিছু পরিবর্তন নির্দিষ্ট সময়ের জন্য সাধারণ এবং অনেক স্টেশনে ঘটেছে, এগুলি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কারণ কারণ এগুলি সম্মিলিতভাবে বড় অঞ্চল জুড়ে জলবায়ু প্রবণতাগুলিতে কৃত্রিম পক্ষপাতিত্বের দিকে পরিচালিত করতে পারে। অসামঞ্জস্যতার কারণ সর্বাধিক পরিচিত অসমতা হল শহুরে তাপ দ্বীপের প্রভাব। শহরগুলির তাপমাত্রা আশেপাশের গ্রামাঞ্চলের তুলনায় উষ্ণ হতে পারে, বিশেষ করে রাতে। এইভাবে শহরগুলির বৃদ্ধির সাথে সাথে কেউ আশা করতে পারে যে শহরগুলিতে পরিমাপ করা তাপমাত্রা আরও বেশি হয়ে উঠবে। অন্যদিকে, বিমান চলাচলের আবির্ভাবের সাথে সাথে অনেক আবহাওয়া অফিস এবং এইভাবে তাদের স্টেশনগুলি প্রায়শই শহর থেকে নিকটবর্তী, সাধারণত শীতল, বিমানবন্দরে স্থানান্তরিত হয়। অন্যান্য অ-জলবায়ু পরিবর্তন পরিমাপ পদ্ধতির পরিবর্তনের কারণে হতে পারে। আবহাওয়া সংক্রান্ত যন্ত্রগুলি সাধারণত সরাসরি সূর্যালোক এবং আর্দ্রতা থেকে রক্ষা করার জন্য একটি পর্দায় স্থাপন করা হয়। ঊনবিংশ শতাব্দীতে উত্তরমুখী দেওয়ালে জানালার সামনে ধাতব পর্দা ব্যবহার করা প্রচলিত ছিল। যাইহোক, ভবনটি পর্দা গরম করতে পারে যার ফলে উচ্চ তাপমাত্রা পরিমাপ হতে পারে। যখন এই সমস্যাটি উপলব্ধি করা হয় তখন স্টিভেনসন পর্দা চালু করা হয়, যা সাধারণত ভবন থেকে দূরে বাগানে স্থাপন করা হয়। এটি এখনও সবচেয়ে সাধারণ আবহাওয়ার পর্দা যার বৈশিষ্ট্যযুক্ত ডাবল-লাউভার দরজা এবং বায়ুচলাচলের জন্য দেয়াল রয়েছে। ঐতিহাসিক মন্টসৌরি এবং ওয়াইল্ডস পর্দা 1900 সালের দিকে ব্যবহার করা হয়েছিল এবং উত্তর ও নীচের দিকে খোলা। এটি বায়ুচলাচল উন্নত করে, তবে দেখা গেছে যে মাটি থেকে ইনফ্রারেড বিকিরণ রৌদ্রোজ্জ্বল শান্ত দিনগুলিতে পরিমাপকে প্রভাবিত করতে পারে। তাই এগুলি আর ব্যবহার করা হয় না। আজকাল স্বয়ংক্রিয় আবহাওয়া কেন্দ্রগুলি, যা শ্রম খরচ কমায়, আরও সাধারণ হয়ে উঠছে; তারা বেশ কয়েকটি সাদা প্লাস্টিকের শঙ্কু দ্বারা থার্মোমিটারকে রক্ষা করে। এর ফলে ম্যানুয়ালি রেকর্ড করা তরল এবং কাচের থার্মোমিটার থেকে স্বয়ংক্রিয় বৈদ্যুতিক প্রতিরোধের থার্মোমিটারে পরিবর্তনের প্রয়োজন হয়, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে রেকর্ড করা তাপমাত্রার মান হ্রাস করে। এছাড়াও অন্যান্য জলবায়ু উপাদানগুলি অসমতা ভোগ করে। আনুমানিক 1900 সালের আগে প্রারম্ভিক যান্ত্রিক যুগে বৃষ্টিপাতের পরিমাণ পক্ষপাতদুষ্ট এবং বর্তমান সময়ের তুলনায় 10 শতাংশ কম কারণ বৃষ্টিপাতের পরিমাপ প্রায়শই ছাদে করা হত। সেই সময়ে, যন্ত্রটি যাতে কখনই বৃষ্টি থেকে রক্ষা না পায় তা নিশ্চিত করার জন্য ছাদে যন্ত্রগুলি স্থাপন করা হয়েছিল, তবে পরে দেখা গেছে যে ছাদে বাতাসের অশান্ত প্রবাহের কারণে, কিছু বৃষ্টির ফোঁটা এবং বিশেষত তুষারের টুকরো খোলার মধ্যে পড়েনি। ফলস্বরূপ, আজকাল পরিমাপ মাটির কাছাকাছি সঞ্চালিত হয়। অসমত্বের অন্যান্য সাধারণ কারণগুলি হল পরিমাপের অবস্থানের পরিবর্তন; অনেক পর্যবেক্ষণ, বিশেষত বৃষ্টিপাতের বিষয়ে স্বেচ্ছাসেবীরা তাদের বাগানে বা তাদের কর্মক্ষেত্রে সম্পাদন করেন। আশেপাশের পরিবর্তনগুলি প্রায়শই এড়ানো যায় না, উদাহরণস্বরূপ, গাছপালার পরিবর্তন, স্থল পৃষ্ঠের সীলমোহর এবং আশেপাশের উষ্ণ এবং আশ্রয় ভবনগুলি। পরিমাপ পদ্ধতিতেও পরিবর্তন রয়েছে যেমন দৈনিক গড় তাপমাত্রা গণনা করার পদ্ধতি (ন্যূনতম এবং সর্বোচ্চ তাপমাত্রার মাধ্যমে, বা প্রতিদিন গড়ে 3 বা 4 টি রিডিং বা 10 মিনিটের তথ্যের উপর ভিত্তি করে)। এছাড়াও পর্যবেক্ষণের সময়ের পরিবর্তন অসমতা সৃষ্টি করতে পারে। ট্রিউইনের একটি সাম্প্রতিক পর্যালোচনা অসমত্বের কারণগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। অসমতা সবসময় ত্রুটি নয়। শহুরে তাপ দ্বীপের প্রভাবের কারণে উষ্ণায়নের দ্বারা প্রভাবিত স্টেশনগুলির ক্ষেত্রে এটি সবচেয়ে স্পষ্টভাবে দেখা যায়। বিশ্ব উষ্ণায়নের দৃষ্টিকোণ থেকে, এই ধরনের স্থানীয় প্রভাবগুলি অবাঞ্ছিত, তবে স্বাস্থ্যের উপর জলবায়ুর প্রভাব অধ্যয়ন করার জন্য এই ধরনের পরিমাপ ঠিক আছে। অন্যান্য অসামঞ্জস্যতা বায়ুচলাচল এবং সূর্যের বিরুদ্ধে সুরক্ষা এবং একটি আবহাওয়া আশ্রয়ের নকশায় আর্দ্রতার মধ্যে সমঝোতার কারণে হয়। নকশায় এক ধরনের ত্রুটি (একটি নির্দিষ্ট আবহাওয়ার অবস্থার জন্য) হ্রাস করার চেষ্টা করা প্রায়শই অন্যান্য কারণগুলির থেকে আরও ত্রুটির দিকে পরিচালিত করে। পরীক্ষাগারে আবহাওয়ার পরিমাপ করা হয় না। ছোট ত্রুটিগুলি অনিবার্য এবং আবহাওয়ার উদ্দেশ্যে প্রাসঙ্গিক নাও হতে পারে, তবে যদি এই ধরনের ত্রুটি পরিবর্তিত হয় তবে এটি জলবায়ুবিদ্যার জন্য একটি অসামঞ্জস্যতা হতে পারে। সমজাতীয়করণ জলবায়ুর প্রকৃত বিকাশ নির্ভরযোগ্যভাবে অধ্যয়ন করার জন্য, অ-জলবায়ু পরিবর্তনগুলি অপসারণ করতে হবে। পরিবর্তনের তারিখ প্রায়শই নথিভুক্ত করা হয় (যাকে বলা হয় মেটা ডেটাঃ ডেটা সম্পর্কে ডেটা), তবে সবসময় নয়। মেটা ডেটা প্রায়শই শুধুমাত্র স্থানীয় ভাষায় পাওয়া যায়। সর্বোত্তম ক্ষেত্রে, বেশ কয়েক বছর ধরে মূল এবং নতুন সেট-আপের সাথে সমান্তরাল পরিমাপ রয়েছে। এটি একটি ডব্লিউ. এম. ও (বিশ্ব আবহাওয়া সংস্থা) নির্দেশিকা, তবে দুর্ভাগ্যবশত সমান্তরাল পরিমাপগুলি প্রায়শই সঞ্চালিত হয় না, যদি কেবল মূল পরিমাপ বন্ধ করার কারণটি আগে থেকে জানা না থাকে, তবে সম্ভবত প্রায়শই অর্থ সাশ্রয়ের জন্য। ঐতিহাসিক যন্ত্র, পর্দা ইত্যাদির প্রতিলিপির সাথে সমান্তরাল পরিমাপ করে। এর মধ্যে কিছু অসমতা আজও অধ্যয়ন করা যেতে পারে। যেহেতু আপনি কখনই নিশ্চিত নন যে আপনার মেটা ডেটা (স্টেশন ইতিহাস) সম্পূর্ণ, তাই পরিসংখ্যানগত একত্রীকরণও সর্বদা প্রয়োগ করা উচিত। কৃত্রিম পরিবর্তনের প্রভাবগুলি সনাক্ত ও অপসারণের জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত পরিসংখ্যানগত নীতি হল আপেক্ষিক সমজাতীয়করণ, যা ধরে নেয় যে নিকটবর্তী স্টেশনগুলি প্রায় একই জলবায়ু সংকেতের সংস্পর্শে রয়েছে এবং এইভাবে নিকটবর্তী স্টেশনগুলির মধ্যে পার্থক্যগুলি অসমতা সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। সময়ের ধারাবাহিকতার পার্থক্য দেখে, জলবায়ুর প্রতি বছর পরিবর্তনশীলতার পাশাপাশি আঞ্চলিক জলবায়ু প্রবণতাও দূর হয়। এই ধরনের পার্থক্য সময় সিরিজে, একটি স্পষ্ট এবং অবিচ্ছিন্ন লাফ, উদাহরণস্বরূপ 1 ডিগ্রি সেলসিয়াস, সহজেই সনাক্ত করা যেতে পারে এবং শুধুমাত্র পরিমাপের অবস্থার পরিবর্তনের কারণে হতে পারে। যদি একটি পার্থক্য সময় সিরিজে একটি লাফ (বিরতি) থাকে, তবে এটি এখনও স্পষ্ট নয় যে এটি দুটি স্টেশনের মধ্যে কোনটির অন্তর্গত। উপরন্তু, টাইম সিরিজে সাধারণত একটির বেশি লাফ থাকে। এই দুটি বৈশিষ্ট্য পরিসংখ্যানগত একত্রীকরণকে একটি চ্যালেঞ্জিং এবং সুন্দর পরিসংখ্যানগত সমস্যা করে তোলে। হোমোজিনাইজেশন অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত এই দুটি মৌলিক সমস্যা সমাধানের চেষ্টা করার ক্ষেত্রে পৃথক হয়। অতীতে, একাধিক নিকটবর্তী স্টেশন থেকে গণনা করা একটি যৌগিক রেফারেন্স টাইম সিরিজ গণনা করা, এই রেফারেন্সটিকে প্রার্থী সিরিজের সাথে তুলনা করা এবং ধরে নেওয়া যে কোনও জাম্প পাওয়া গেছে তা প্রার্থী সিরিজের কারণে। পরের ধারণাটি কাজ করে কারণ একাধিক স্টেশনকে রেফারেন্স হিসাবে ব্যবহার করে, রেফারেন্সের উপর অসমত্বের প্রভাব অনেক কমে যায়। যাইহোক, আধুনিক অ্যালগরিদমগুলি আর ধরে নেয় না যে রেফারেন্সটি সমজাতীয় এবং এইভাবে আরও ভাল ফলাফল অর্জন করতে পারে। এটি করার দুটি প্রধান উপায় রয়েছে। আপনি পার্শ্ববর্তী স্টেশনগুলির উপসেটগুলি থেকে একাধিক যৌগিক রেফারেন্স টাইম সিরিজ গণনা করতে পারেন এবং এই রেফারেন্সগুলি সমরূপতার জন্যও পরীক্ষা করতে পারেন। বিকল্পভাবে, আপনি শুধুমাত্র জোড়া স্টেশন ব্যবহার করতে পারেন এবং একে অপরের সাথে সমস্ত জোড়ার তুলনা করে নির্ধারণ করতে পারেন যে কোন স্টেশনটি সম্ভবত বিরতির সাথে রয়েছে। যদি 1950 সালে জোড়া এ ও বি এবং বি ও সি-তে বিরতি থাকে, কিন্তু জোড়া এ ও সি-তে না হয়, তবে বিরতি সম্ভবত স্টেশন বি-তে হয়; আরও জোড়া দিয়ে এই ধরনের অনুমান আরও নিশ্চিতভাবে করা যেতে পারে। যদি একটি সময় সিরিজে একাধিক বিরতি থাকে, তবে সংমিশ্রণের সংখ্যা সহজেই খুব বড় হয়ে যায় এবং সেগুলির সবগুলি চেষ্টা করা অসম্ভব হয়ে পড়ে। উদাহরণস্বরূপ, 100 বছরের বার্ষিক তথ্যের (এন = 100) মধ্যে পাঁচটি বিরতির (কে = 5) ক্ষেত্রে, সংমিশ্রণের সংখ্যা প্রায় 1005 = 1010 বা 10 বিলিয়ন। এই সমস্যাটি কখনও কখনও পুনরাবৃত্তিমূলক/শ্রেণিবদ্ধভাবে সমাধান করা হয়, প্রথমে বৃহত্তম লাফটি অনুসন্ধান করে এবং তারপরে উভয় উপ-বিভাগে অনুসন্ধানটি পুনরাবৃত্তি করে যতক্ষণ না সেগুলি খুব ছোট হয়। এর ফলে সবসময় ভালো ফলাফল পাওয়া যায় না। সমস্যা সমাধানের একটি সরাসরি উপায় হল ডায়নামিক প্রোগ্রামিং নামে একটি দক্ষ অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি। কখনও কখনও একই জলবায়ু অঞ্চলে অন্য কোনও স্টেশন থাকে না। এই ক্ষেত্রে, কখনও কখনও পরম সমজাতীয়করণ প্রয়োগ করা হয় এবং একটি স্টেশনের সময় সিরিজে অসমতা সনাক্ত করা হয়। যদি একটি নির্দিষ্ট তারিখে একটি পরিষ্কার এবং বড় বিরতি থাকে, তবে কেউ এটি সংশোধন করতে সক্ষম হতে পারে, তবে ছোট লাফ এবং ধীরে ধীরে সংঘটিত অসমতা (শহুরে তাপ দ্বীপ বা ক্রমবর্ধমান গাছপালা) প্রকৃত প্রাকৃতিক পরিবর্তনশীলতা এবং জলবায়ু পরিবর্তন থেকে আলাদা করা যায় না। এইভাবে একত্রিত তথ্যের আপনি যে গুণমান আশা করতে পারেন তা নেই এবং এটি খুব যত্ন সহকারে ব্যবহার করা উচিত। জলবায়ু উপাত্তে অসামঞ্জস্যতা জলবায়ু উপাত্তসমূহকে সমজাতীয়করণের মাধ্যমে দেখা গেছে যে, কখনও কখনও অসমত্ব কাঁচামাল উপাত্তে পক্ষপাতদুষ্ট প্রবণতা সৃষ্টি করতে পারে; নির্ভরযোগ্য আঞ্চলিক বা বৈশ্বিক প্রবণতা অর্জনের জন্য সমজাতীয়করণ অপরিহার্য। উদাহরণস্বরূপ, বৃহত্তর আলপাইন অঞ্চলের জন্য 1870 থেকে 1980-এর দশকের মধ্যে তাপমাত্রার প্রবণতায় অর্ধ ডিগ্রি পক্ষপাত পাওয়া গেছে, যা নেটওয়ার্কের নগরায়ন হ্রাস এবং পর্যবেক্ষণের সময়ে পদ্ধতিগত পরিবর্তনের কারণে হয়েছিল। সেই সময়ে পরিমাপের নিয়মতান্ত্রিক উচ্চতর স্থাপনের কারণে প্রাথমিক যন্ত্রগত সময়ের বৃষ্টিপাতের রেকর্ডগুলি-10 শতাংশ পক্ষপাতদুষ্ট ছিল। অন্যান্য সম্ভাব্য পক্ষপাতমূলক উৎসগুলি হল নতুন ধরনের আবহাওয়ার আশ্রয়স্থল-তরল এবং কাঁচের থার্মোমিটার থেকে বৈদ্যুতিক প্রতিরোধের থার্মোমিটারে পরিবর্তন, সেইসাথে স্বয়ংক্রিয় আবহাওয়া স্টেশন দ্বারা পর্যবেক্ষকদের প্রতিস্থাপনের প্রবণতা, শহুরে তাপ দ্বীপের প্রভাব এবং বিমানবন্দরে অনেক শহুরে স্টেশন স্থানান্তর। উপরন্তু, একটি অসম রেফারেন্সের সাথে কাজ করার জন্য উন্নত অত্যাধুনিক আপেক্ষিক সমজাতীয়করণ অ্যালগরিদমগুলি সর্বোত্তম সম্পাদন করতে দেখানো হয়েছে। গবেষণায় (ইজিইউ থেকে) দেখা গেছে যে স্বয়ংক্রিয় অ্যালগরিদমগুলি ম্যানুয়াল অ্যালগরিদমগুলির পাশাপাশি সম্পাদন করতে পারে। আরও দেখুন জলবায়ু পরিবর্তন (আধুনিক দিন) জলবায়ু পরিবর্তন (সাধারণ ধারণা) তথ্যসূত্র ঐতিহাসিক জলবায়ুবিদ্যা জলবায়ু ও আবহাওয়ার পরিসংখ্যান