Homogenization (climate)
આબોહવા સંશોધનમાં સમરૂપતાનો અર્થ બિન-આબોહવા ફેરફારોને દૂર કરવાનો છે. આબોહવામાં ફેરફારોની બાજુમાં, કાચા આબોહવાના રેકોર્ડમાં બિન-આબોહવા કૂદકા અને ફેરફારો પણ હોય છે, ઉદાહરણ તરીકે સ્થળાંતર અથવા સાધનસામગ્રીમાં ફેરફારોને કારણે. આ અસમરૂપતાઓને દૂર કરવા માટે સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતો સિદ્ધાંત સાપેક્ષ સમરૂપતા અભિગમ છે જેમાં ઉમેદવાર સ્ટેશનની સરખામણી એક અથવા વધુ પડોશી સ્ટેશનો પર આધારિત સંદર્ભ સમય શ્રેણી સાથે કરવામાં આવે છે. ઉમેદવાર અને સંદર્ભ કેન્દ્રો સમાન આબોહવા વિશે અનુભવ કરે છે, બિન-આબોહવા ફેરફારો કે જે ફક્ત એક જ કેન્દ્રમાં થાય છે તેને ઓળખી શકાય છે અને દૂર કરી શકાય છે. આબોહવા અવલોકનો આબોહવા પરિવર્તન અને પરિવર્તનશીલતાનો અભ્યાસ કરવા માટે, લાંબા વાદ્ય આબોહવા રેકોર્ડ આવશ્યક છે, પરંતુ તેનો સીધો ઉપયોગ ન કરવો તે શ્રેષ્ઠ છે. આ ડેટાસેટ્સ આવશ્યક છે કારણ કે તે સદી-સ્કેલ વલણોના મૂલ્યાંકન માટે અથવા અન્ય લોકો વચ્ચે આબોહવાની કુદરતી (લાંબા ગાળાની) પરિવર્તનશીલતાનો અભ્યાસ કરવા માટેનો આધાર છે. આ ડેટાસેટ્સનું મૂલ્ય, જોકે, અંતર્ગત સમય શ્રેણીની એકરૂપતા પર ભારપૂર્વક આધાર રાખે છે. એકસમાન આબોહવા રેકોર્ડ એ છે કે જ્યાં ફેરફારો માત્ર હવામાન અને આબોહવામાં ફેરફારોને કારણે થાય છે. લાંબા વાદ્ય રેકોર્ડ ભાગ્યે જ હોય છે, જો ક્યારેય એકરૂપ હોય તો. વાદ્ય પશ્ચિમી આબોહવા રેકોર્ડના એકરૂપતાના પરિણામો સૂચવે છે કે સરેરાશ તાપમાન શ્રેણીમાં મળી આવેલી અસમરૂપતા આશરે 15 થી 20 વર્ષની આવર્તન પર થાય છે. એ ધ્યાનમાં રાખવું જોઈએ કે મોટાભાગના માપ ખાસ કરીને આબોહવાના હેતુઓ માટે નહીં, પરંતુ હવામાનની આગાહી, કૃષિ અને જળવિજ્ઞાનની જરૂરિયાતોને પહોંચી વળવા માટે કરવામાં આવ્યા છે. વધુમાં, વિરામનું લાક્ષણિક કદ ઘણીવાર 20મી સદી દરમિયાન આબોહવા પરિવર્તનના સંકેતના સમાન ક્રમમાં હોય છે. આમ બિનસાંપ્રદાયિક વલણો અને દશકીય સ્તરની પરિવર્તનશીલતાના અંદાજ માટે અસમરૂપતા એ અનિશ્ચિતતાનો નોંધપાત્ર સ્રોત છે. જો તમામ અસમરૂપતાઓ આબોહવા રેકોર્ડની સંપૂર્ણ રીતે અવ્યવસ્થિત વિકૃતિઓ હશે, તો સામૂહિક રીતે સરેરાશ વૈશ્વિક આબોહવા સંકેત પર તેમની અસર નજીવી હશે. જો કે, અમુક ફેરફારો ચોક્કસ સમયગાળા માટે લાક્ષણિક હોય છે અને ઘણા સ્ટેશનોમાં થાય છે, આ સૌથી મહત્વપૂર્ણ કારણો છે કારણ કે તેઓ સામૂહિક રીતે મોટા પ્રદેશોમાં આબોહવા વલણોમાં કૃત્રિમ પૂર્વગ્રહ તરફ દોરી શકે છે. અસમરૂપતાના કારણો સૌથી વધુ જાણીતી અસમરૂપતા એ શહેરી હીટ આઇલેન્ડ અસર છે. શહેરોમાં તાપમાન આસપાસના વિસ્તાર કરતાં વધુ ગરમ હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને રાત્રે. આમ જેમ જેમ શહેરો વિકસે છે તેમ તેમ શહેરોમાં માપવામાં આવતું તાપમાન ઊંચું થવાની અપેક્ષા રાખી શકાય છે. બીજી બાજુ, ઉડ્ડયનના આગમન સાથે, ઘણી હવામાન કચેરીઓ અને આમ તેમના સ્ટેશનોને ઘણીવાર શહેરોમાંથી નજીકના, સામાન્ય રીતે ઠંડા, હવાઇમથકોમાં સ્થાનાંતરિત કરવામાં આવ્યા છે. અન્ય બિન-આબોહવામાં ફેરફારો માપન પદ્ધતિઓમાં ફેરફારોને કારણે થઈ શકે છે. હવામાન સાધનો સામાન્ય રીતે સ્ક્રીનમાં સીધા સૂર્યપ્રકાશ અને ભીનાશથી બચાવવા માટે સ્થાપિત કરવામાં આવે છે. 19મી સદીમાં ઉત્તર તરફની દિવાલ પર બારીની સામે ધાતુની સ્ક્રીનનો ઉપયોગ કરવો સામાન્ય હતો. જો કે, ઇમારત સ્ક્રીનને ગરમ કરી શકે છે જે ઉચ્ચ તાપમાન માપન તરફ દોરી જાય છે. જ્યારે આ સમસ્યાનો ખ્યાલ આવ્યો ત્યારે સ્ટીવનસન સ્ક્રીન રજૂ કરવામાં આવી હતી, જે સામાન્ય રીતે ઇમારતોથી દૂર બગીચાઓમાં સ્થાપિત કરવામાં આવી હતી. હવાની અવરજવર માટે તેના લાક્ષણિક ડબલ-લૂવર દરવાજા અને દિવાલો સાથે આ હજુ પણ સૌથી લાક્ષણિક હવામાન સ્ક્રીન છે. ઐતિહાસિક મોંટસૌરી અને વાઇલ્ડ્સ સ્ક્રીનનો ઉપયોગ 1900ની આસપાસ કરવામાં આવ્યો હતો અને તે ઉત્તર અને તળિયે ખુલ્લી છે. આ વેન્ટિલેશનમાં સુધારો કરે છે, પરંતુ એવું જાણવા મળ્યું છે કે જમીનમાંથી ઇન્ફ્રારેડ કિરણોત્સર્ગ સની શાંત દિવસોમાં માપનને પ્રભાવિત કરી શકે છે. તેથી, હવે તેનો ઉપયોગ થતો નથી. આજકાલ સ્વચાલિત હવામાન કેન્દ્રો, જે મજૂર ખર્ચ ઘટાડે છે, તે વધુ સામાન્ય બની રહ્યા છે; તેઓ સંખ્યાબંધ સફેદ પ્લાસ્ટિક શંકુ દ્વારા થર્મોમીટરનું રક્ષણ કરે છે. આને કારણે જાતે રેકોર્ડ કરેલા પ્રવાહી અને કાચના થર્મોમીટર્સમાંથી સ્વચાલિત વિદ્યુત પ્રતિકાર થર્મોમીટર્સમાં ફેરફારોની જરૂર પડી, જેણે યુએસએમાં નોંધાયેલા તાપમાન મૂલ્યોમાં ઘટાડો કર્યો. આબોહવાના અન્ય ઘટકો પણ અસમરૂપતાથી પીડાય છે. આશરે 1900 પહેલાંના પ્રારંભિક સમયગાળામાં જોવા મળેલો વરસાદ પક્ષપાતપૂર્ણ છે અને આજકાલની સરખામણીમાં 10 ટકા ઓછો છે કારણ કે વરસાદનું માપ ઘણીવાર છત પર કરવામાં આવતું હતું. તે સમયે, સાધન ક્યારેય વરસાદથી સુરક્ષિત ન રહે તે સુનિશ્ચિત કરવા માટે છત પર સાધનો સ્થાપિત કરવામાં આવ્યા હતા, પરંતુ પછીથી જાણવા મળ્યું કે છત પર પવનના તોફાની પ્રવાહને કારણે, વરસાદના કેટલાક ટીપાં અને ખાસ કરીને બરફના ટુકડા ખુલ્લા ભાગમાં પડ્યા ન હતા. પરિણામે, આજકાલ માપન જમીનની નજીક કરવામાં આવે છે. અસમરૂપતાના અન્ય લાક્ષણિક કારણો માપન સ્થાનમાં ફેરફાર છે; ઘણા અવલોકનો, ખાસ કરીને વરસાદ, સ્વયંસેવકો દ્વારા તેમના બગીચામાં અથવા તેમના કાર્યસ્થળ પર કરવામાં આવે છે. આસપાસના ફેરફારોને ઘણીવાર ટાળી શકાતા નથી, દા. ત., વનસ્પતિમાં ફેરફારો, જમીનની સપાટીને સીલ કરવી અને આસપાસના વિસ્તારોમાં ગરમ અને આશ્રય આપતી ઇમારતો. માપન પ્રક્રિયાઓમાં પણ ફેરફારો થાય છે જેમ કે દૈનિક સરેરાશ તાપમાનની ગણતરી કરવાની રીત (લઘુત્તમ અને મહત્તમ તાપમાનના માધ્યમથી, અથવા દરરોજ સરેરાશ 3 અથવા 4 વાંચન દ્વારા, અથવા 10-મિનિટના ડેટાના આધારે). નિરીક્ષણના સમયમાં થતા ફેરફારો પણ અસમરૂપતા તરફ દોરી શકે છે. ટ્રેવિનની તાજેતરની સમીક્ષામાં અસમરૂપતાના કારણો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવ્યું હતું. અસમરૂપતા હંમેશા ભૂલો હોતી નથી. શહેરી ગરમી ટાપુની અસરને કારણે ઉષ્ણતામાનથી અસરગ્રસ્ત સ્ટેશનો માટે આ સૌથી વધુ સ્પષ્ટ જોવા મળે છે. ગ્લોબલ વોર્મિંગના દ્રષ્ટિકોણથી, આવી સ્થાનિક અસરો અનિચ્છનીય છે, પરંતુ આરોગ્ય પર આબોહવાના પ્રભાવનો અભ્યાસ કરવા માટે આવા માપ સારા છે. અન્ય અસંગતતાઓ વેન્ટિલેશન અને સૂર્ય સામે રક્ષણ અને હવામાન આશ્રયસ્થાનની ડિઝાઇનમાં ભીનાશ વચ્ચે કરવામાં આવતા સમાધાનને કારણે છે. ડિઝાઇનમાં એક પ્રકારની ભૂલ (ચોક્કસ હવામાન સ્થિતિ માટે) ઘટાડવાનો પ્રયાસ ઘણીવાર અન્ય પરિબળોથી વધુ ભૂલો તરફ દોરી જશે. પ્રયોગશાળામાં હવામાન માપન કરવામાં આવતું નથી. નાની ભૂલો અનિવાર્ય છે અને હવામાનશાસ્ત્રના હેતુઓ માટે સુસંગત ન પણ હોઈ શકે, પરંતુ જો આવી ભૂલ બદલાય, તો તે આબોહવાશાસ્ત્ર માટે એક અસમરૂપતા હોઈ શકે છે. સમરૂપીકરણ આબોહવાના વાસ્તવિક વિકાસનો વિશ્વસનીય અભ્યાસ કરવા માટે, બિન-આબોહવામાં આવતા ફેરફારોને દૂર કરવા પડશે. ફેરફારની તારીખ ઘણીવાર દસ્તાવેજીકૃત કરવામાં આવે છે (જેને મેટા ડેટાઃ ડેટા વિશે ડેટા કહેવાય છે), પરંતુ હંમેશા નહીં. મેટા ડેટા ઘણીવાર માત્ર સ્થાનિક ભાષામાં જ ઉપલબ્ધ હોય છે. શ્રેષ્ઠ કિસ્સામાં, ઘણા વર્ષો સુધી મૂળ અને નવા સેટ-અપ સાથે સમાંતર માપ હોય છે. આ ડબલ્યુ. એમ. ઓ. (વિશ્વ હવામાન સંસ્થા) ની માર્ગદર્શિકા છે, પરંતુ સમાંતર માપન કમનસીબે ઘણી વાર કરવામાં આવતું નથી, જો માત્ર મૂળ માપન અટકાવવાનું કારણ અગાઉથી જાણીતું ન હોય, પરંતુ કદાચ વધુ વખત નાણાં બચાવવા માટે. ઐતિહાસિક સાધનો, પડદા વગેરેની પ્રતિકૃતિઓ સાથે સમાંતર માપન કરીને. આમાંની કેટલીક અસમરૂપતાઓનો આજે પણ અભ્યાસ કરી શકાય છે. કારણ કે તમને ક્યારેય ખાતરી નથી હોતી કે તમારો મેટા ડેટા (સ્ટેશન ઇતિહાસ) પૂર્ણ છે, આંકડાકીય એકરૂપતા હંમેશા લાગુ થવી જોઈએ. કૃત્રિમ ફેરફારોની અસરોને શોધવા અને દૂર કરવા માટે સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતો આંકડાકીય સિદ્ધાંત સાપેક્ષ એકરૂપતા છે, જે ધારે છે કે નજીકના સ્ટેશનો લગભગ સમાન આબોહવા સંકેતના સંપર્કમાં આવે છે અને આમ નજીકના સ્ટેશનો વચ્ચેના તફાવતોનો ઉપયોગ અસમરૂપતા શોધવા માટે કરી શકાય છે. સમયની શ્રેણીના તફાવતને જોતાં, આબોહવાની વર્ષ-દર-વર્ષે પરિવર્તનશીલતા તેમજ પ્રાદેશિક આબોહવાના વલણો દૂર થાય છે. આવી તફાવત સમય શ્રેણીમાં, સ્પષ્ટ અને સતત કૂદકો, ઉદાહરણ તરીકે 1 °C, સરળતાથી શોધી શકાય છે અને માત્ર માપનની પરિસ્થિતિઓમાં ફેરફારોને કારણે હોઈ શકે છે. જો તફાવત સમય શ્રેણીમાં કૂદકો (વિરામ) હોય, તો તે હજુ સુધી સ્પષ્ટ નથી કે તે બે સ્ટેશનોમાંથી કયા સ્ટેશન સાથે સંબંધિત છે. વધુમાં, સમય શ્રેણીમાં સામાન્ય રીતે માત્ર એક કરતાં વધુ કૂદકો હોય છે. આ બે લાક્ષણિકતાઓ આંકડાકીય સમરૂપતાને એક પડકારજનક અને સુંદર આંકડાકીય સમસ્યા બનાવે છે. હોમોજિનાઇઝેશન એલ્ગોરિધમ્સ સામાન્ય રીતે આ બે મૂળભૂત સમસ્યાઓને કેવી રીતે હલ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે તેમાં અલગ પડે છે. ભૂતકાળમાં, નજીકના બહુવિધ સ્ટેશનોમાંથી ગણતરી કરાયેલ સંયુક્ત સંદર્ભ સમય શ્રેણીની ગણતરી કરવાની પ્રથા હતી, આ સંદર્ભની સરખામણી ઉમેદવાર શ્રેણી સાથે કરો અને ધારો કે મળી આવેલ કોઈપણ કૂદકો ઉમેદવાર શ્રેણીને કારણે છે. પછીની ધારણા કામ કરે છે કારણ કે સંદર્ભ તરીકે બહુવિધ સ્ટેશનોનો ઉપયોગ કરીને, સંદર્ભ પર અસમરૂપતાનો પ્રભાવ ઘણો ઓછો થાય છે. જો કે, આધુનિક અલ્ગોરિધમ્સ, હવે એવું માનતા નથી કે સંદર્ભ એકરૂપ છે અને આ રીતે વધુ સારા પરિણામો પ્રાપ્ત કરી શકે છે. આમ કરવાની બે મુખ્ય રીતો છે. તમે આસપાસના સ્ટેશનોના સબસેટમાંથી બહુવિધ સંયુક્ત સંદર્ભ સમય શ્રેણીની ગણતરી કરી શકો છો અને એકરૂપતા માટે પણ આ સંદર્ભોનું પરીક્ષણ કરી શકો છો. વૈકલ્પિક રીતે, તમે સ્ટેશનોની જોડીનો જ ઉપયોગ કરી શકો છો અને એકબીજા સાથે તમામ જોડીની સરખામણી કરીને નક્કી કરી શકો છો કે વિરામ સાથે કયું સ્ટેશન સૌથી વધુ સંભવિત છે. જો 1950 માં જોડી A & B અને B & C માં વિરામ હોય, પરંતુ A & C માં નહીં, તો વિરામ સ્ટેશન B માં થવાની સંભાવના છે; વધુ જોડી સાથે આવા અનુમાન વધુ નિશ્ચિતતા સાથે કરી શકાય છે. જો સમય શ્રેણીમાં બહુવિધ વિરામ હોય, તો સંયોજનોની સંખ્યા સરળતાથી ખૂબ મોટી થઈ જાય છે અને તે બધાને અજમાવવું અશક્ય બની જાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, 100 વર્ષના વાર્ષિક ડેટા (n = 100) માં પાંચ વિરામ (k = 5) ના કિસ્સામાં, સંયોજનોની સંખ્યા લગભગ 1005 = 1010 અથવા 10 અબજ છે. આ સમસ્યાને કેટલીકવાર પુનરાવર્તિત/અધિક્રમિક રીતે હલ કરવામાં આવે છે, પહેલા સૌથી મોટા કૂદકા માટે શોધ કરીને અને પછી બંને પેટા વિભાગોમાં શોધને પુનરાવર્તન કરીને જ્યાં સુધી તે ખૂબ નાનું ન હોય. આ હંમેશા સારા પરિણામો આપતું નથી. સમસ્યાનું સમાધાન કરવાનો સીધો રસ્તો ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ તરીકે ઓળખાતી કાર્યક્ષમ ઓપ્ટિમાઇઝેશન પદ્ધતિ દ્વારા છે. કેટલીકવાર સમાન આબોહવા પ્રદેશમાં અન્ય કોઈ સ્ટેશનો નથી. આ કિસ્સામાં, કેટલીકવાર સંપૂર્ણ સમરૂપતા લાગુ કરવામાં આવે છે અને એક સ્ટેશનની સમય શ્રેણીમાં અસમરૂપતા શોધવામાં આવે છે. જો કોઈ ચોક્કસ તારીખે સ્પષ્ટ અને મોટો વિરામ હોય, તો કોઈ તેને સુધારી શકે છે, પરંતુ નાના કૂદકા અને ધીમે ધીમે થતી અસમરૂપતા (શહેરી ગરમી ટાપુ અથવા વધતી વનસ્પતિ) ને વાસ્તવિક કુદરતી પરિવર્તનશીલતા અને આબોહવા પરિવર્તનથી અલગ કરી શકાતી નથી. આ રીતે એકરૂપ કરવામાં આવેલા ડેટામાં તમે અપેક્ષા રાખી શકો તેવી ગુણવત્તા નથી અને તેનો ઉપયોગ ખૂબ કાળજી સાથે થવો જોઈએ. આબોહવા ડેટામાં એકરૂપતા આબોહવા ડેટાસેટ્સને એકરૂપ કરીને, એવું જાણવા મળ્યું હતું કે કેટલીકવાર એકરૂપતા કાચા ડેટામાં પક્ષપાતી વલણોનું કારણ બની શકે છે; વિશ્વસનીય પ્રાદેશિક અથવા વૈશ્વિક વલણો મેળવવા માટે એકરૂપતા અનિવાર્ય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ગ્રેટર આલ્પાઇન પ્રદેશ માટે 1870 અને 1980 ના દાયકા વચ્ચેના તાપમાનના વલણમાં અડધો ડિગ્રીનો પૂર્વગ્રહ જોવા મળ્યો હતો, જે નેટવર્કના ઘટતા શહેરીકરણ અને નિરીક્ષણના સમયમાં વ્યવસ્થિત ફેરફારોને કારણે હતો. પ્રારંભિક ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટલ સમયગાળાના વરસાદના રેકોર્ડ-10 ટકા દ્વારા પક્ષપાતી છે કારણ કે તે સમયે ગેજ્સની વ્યવસ્થિત ઉચ્ચ સ્થાપન હતી. અન્ય સંભવિત પૂર્વગ્રહ સ્રોતોમાં નવા પ્રકારના હવામાન આશ્રયસ્થાનો-પ્રવાહી અને કાચના થર્મોમીટર્સમાંથી વિદ્યુત પ્રતિકાર થર્મોમીટર્સમાં પરિવર્તન, તેમજ સ્વયંસંચાલિત હવામાન સ્ટેશનો દ્વારા નિરીક્ષકોને બદલવાની વૃત્તિ, શહેરી હીટ આઇલેન્ડની અસર અને ઘણા શહેરી સ્ટેશનોને હવાઇમથકોમાં ટ્રાન્સફર કરવામાં આવે છે. તદુપરાંત, અસમરૂપ સંદર્ભ સાથે કામ કરવા માટે વિકસાવવામાં આવેલા અત્યાધુનિક સંબંધિત સમરૂપતા અલ્ગોરિધમ્સ શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન કરતા દર્શાવવામાં આવ્યા છે. અભ્યાસ (ઇ. જી. યુ. માંથી) દર્શાવે છે કે ઓટોમેટિક અલ્ગોરિધમ્સ મેન્યુઅલ અલ્ગોરિધમ્સની સાથે સાથે પ્રદર્શન કરી શકે છે. આબોહવા પરિવર્તન (આધુનિક દિવસ) આબોહવા પરિવર્તન (સામાન્ય ખ્યાલ) સંદર્ભો ઐતિહાસિક આબોહવાશાસ્ત્ર આબોહવા અને હવામાનના આંકડા પણ જુઓ.