Homogenization (climate)
जलवायु अनुसंधान में समरूपीकरण का अर्थ है गैर-जलवायु परिवर्तनों को हटाना। जलवायु में परिवर्तन के बाद, कच्चे जलवायु रिकॉर्ड में गैर-जलवायु कूद और परिवर्तन भी होते हैं, उदाहरण के लिए स्थानांतरण या उपकरण में परिवर्तन के कारण। इन असमरूपताओं को दूर करने के लिए सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला सिद्धांत सापेक्ष समरूपीकरण दृष्टिकोण है जिसमें एक उम्मीदवार स्टेशन की तुलना एक या अधिक पड़ोसी स्टेशनों के आधार पर एक संदर्भ समय श्रृंखला से की जाती है। उम्मीदवार और संदर्भ स्टेशन (ओं) को एक ही जलवायु के बारे में अनुभव होता है, गैर-जलवायु परिवर्तन जो केवल एक स्टेशन में होते हैं, इस प्रकार उनकी पहचान की जा सकती है और उन्हें हटाया जा सकता है। जलवायु अवलोकन जलवायु परिवर्तन और परिवर्तनशीलता का अध्ययन करने के लिए, लंबे उपकरण जलवायु रिकॉर्ड आवश्यक हैं, लेकिन सीधे उपयोग नहीं किया जाना सबसे अच्छा है। ये डेटासेट आवश्यक हैं क्योंकि ये सदी के पैमाने के रुझानों का आकलन करने या जलवायु की प्राकृतिक (दीर्घकालिक) परिवर्तनशीलता का अध्ययन करने के लिए आधार हैं। हालाँकि, इन डेटासेट का मूल्य अंतर्निहित समय श्रृंखला की एकरूपता पर दृढ़ता से निर्भर करता है। एक सजातीय जलवायु रिकॉर्ड वह है जहां परिवर्तन केवल मौसम और जलवायु में भिन्नता के कारण होते हैं। लंबे वाद्य रिकॉर्ड शायद ही कभी, यदि कभी भी सजातीय होते हैं। वाद्य पश्चिमी जलवायु अभिलेखों के समरूपीकरण के परिणाम इंगित करते हैं कि औसत तापमान श्रृंखला में पाई गई असमरूपता लगभग 15 से 20 वर्षों की आवृत्ति पर होती है। यह ध्यान में रखा जाना चाहिए कि अधिकांश माप विशेष रूप से जलवायु उद्देश्यों के लिए नहीं किए गए हैं, बल्कि मौसम पूर्वानुमान, कृषि और जल विज्ञान की जरूरतों को पूरा करने के लिए किए गए हैं। इसके अलावा, ब्रेक का विशिष्ट आकार अक्सर 20 वीं शताब्दी के दौरान जलवायु परिवर्तन संकेत के समान क्रम का होता है। इस प्रकार धर्मनिरपेक्ष प्रवृत्तियों और दशकीय पैमाने पर परिवर्तनशीलता के अनुमान के लिए असमानताएँ अनिश्चितता का एक महत्वपूर्ण स्रोत हैं। यदि सभी असमरूपताएं विशुद्ध रूप से जलवायु रिकॉर्ड की यादृच्छिक गड़बड़ी होंगी, तो सामूहिक रूप से औसत वैश्विक जलवायु संकेत पर उनका प्रभाव नगण्य होगा। हालांकि, कुछ परिवर्तन कुछ अवधि के लिए विशिष्ट हैं और कई स्टेशनों में हुए हैं, ये सबसे महत्वपूर्ण कारण हैं क्योंकि वे सामूहिक रूप से बड़े क्षेत्रों में जलवायु रुझानों में कृत्रिम पूर्वाग्रह का कारण बन सकते हैं। असमरूपता के कारण सबसे अच्छी तरह से ज्ञात असमरूपता शहरी गर्मी द्वीप प्रभाव है। शहरों में तापमान आसपास के ग्रामीण इलाकों की तुलना में गर्म हो सकता है, विशेष रूप से रात में। इस प्रकार जैसे-जैसे शहर बढ़ते हैं, कोई उम्मीद कर सकता है कि शहरों में मापा जाने वाला तापमान अधिक हो जाता है। दूसरी ओर, विमानन के आगमन के साथ, कई मौसम विज्ञान कार्यालयों और इस प्रकार उनके स्टेशनों को अक्सर शहरों से पास के, आमतौर पर ठंडे, हवाई अड्डों पर स्थानांतरित कर दिया गया है। अन्य गैर-जलवायु परिवर्तन मापन विधियों में परिवर्तन के कारण हो सकते हैं। मौसम विज्ञान के उपकरणों को आम तौर पर एक स्क्रीन में स्थापित किया जाता है ताकि उन्हें सीधे धूप और गीलेपन से बचाया जा सके। 19वीं शताब्दी में उत्तरमुखी दीवार पर खिड़की के सामने धातु के पर्दे का उपयोग करना आम बात थी। हालांकि, इमारत स्क्रीन को गर्म कर सकती है जिससे उच्च तापमान माप हो सकता है। जब इस समस्या का एहसास हुआ तो स्टीवेन्सन स्क्रीन पेश की गई, जो आमतौर पर इमारतों से दूर बगीचों में स्थापित की जाती थी। यह अभी भी अपनी विशेषता डबल-लौवर दरवाजे और वेंटिलेशन के लिए दीवारों के साथ सबसे विशिष्ट मौसम स्क्रीन है। ऐतिहासिक मोंटसौरी और वाइल्ड्स स्क्रीन का उपयोग 1900 के आसपास किया गया था और ये उत्तर और नीचे की ओर खुले हैं। यह वेंटिलेशन में सुधार करता है, लेकिन यह पाया गया कि जमीन से अवरक्त विकिरण धूप वाले शांत दिनों में माप को प्रभावित कर सकता है। इसलिए, उनका अब उपयोग नहीं किया जाता है। आजकल स्वचालित मौसम केंद्र, जो श्रम लागत को कम करते हैं, अधिक आम होते जा रहे हैं; वे कई सफेद प्लास्टिक शंकुओं द्वारा थर्मामीटर की रक्षा करते हैं। इसके लिए हाथ से दर्ज किए गए तरल और कांच के थर्मामीटर से स्वचालित विद्युत प्रतिरोध थर्मामीटर में परिवर्तन की आवश्यकता पड़ी, जिससे संयुक्त राज्य अमेरिका में दर्ज किए गए तापमान मूल्यों में कमी आई। अन्य जलवायु तत्व भी असमरूपता से पीड़ित हैं। प्रारंभिक उपकरण अवधि में देखी गई वर्षा की मात्रा, लगभग 1900 से पहले, पक्षपाती है और आजकल की तुलना में 10 प्रतिशत कम है क्योंकि वर्षा माप अक्सर छत पर किए जाते थे। उस समय, यह सुनिश्चित करने के लिए कि उपकरण कभी भी बारिश से सुरक्षित न रहे, छतों पर उपकरण लगाए गए थे, लेकिन बाद में यह पाया गया कि छतों पर हवा के अशांत प्रवाह के कारण, बारिश की कुछ बूंदें और विशेष रूप से बर्फ के गुच्छे उद्घाटन में नहीं गिरे। नतीजतन, माप आजकल जमीन के करीब किए जाते हैं। एकरूपता के अन्य विशिष्ट कारण माप स्थान में परिवर्तन है; कई अवलोकन, विशेष रूप से वर्षा के स्वयंसेवकों द्वारा उनके बगीचे में या उनके कार्य स्थल पर किए जाते हैं। आसपास के परिवर्तनों से अक्सर बचा नहीं जा सकता है, उदाहरण के लिए, वनस्पति में परिवर्तन, भूमि की सतह को सील करना और आसपास की गर्म और आश्रय देने वाली इमारतें। मापन प्रक्रियाओं में भी परिवर्तन होते हैं जैसे कि दैनिक औसत तापमान की गणना करने का तरीका (न्यूनतम और अधिकतम तापमान के माध्यम से, या प्रति दिन औसतन 3 या 4 रीडिंग से, या 10 मिनट के डेटा के आधार पर)। साथ ही अवलोकन समय में परिवर्तन से असमरूपता हो सकती है। ट्रेविन द्वारा हाल ही में की गई समीक्षा में असमरूपता के कारणों पर ध्यान केंद्रित किया गया। एकरूपता हमेशा त्रुटियाँ नहीं होती हैं। शहरी गर्मी द्वीप प्रभाव के कारण वार्मिंग से प्रभावित स्टेशनों के लिए यह सबसे स्पष्ट देखा जाता है। ग्लोबल वार्मिंग के दृष्टिकोण से, इस तरह के स्थानीय प्रभाव अवांछनीय हैं, लेकिन स्वास्थ्य पर जलवायु के प्रभाव का अध्ययन करने के लिए इस तरह के माप ठीक हैं। अन्य असमरूपताएँ उन समझौतों के कारण होती हैं जो वेंटिलेशन और सूरज से सुरक्षा और मौसम आश्रय के डिजाइन में गीले होने के बीच किए जाने होते हैं। डिजाइन में एक प्रकार की त्रुटि (एक निश्चित मौसम की स्थिति के लिए) को कम करने की कोशिश अक्सर अन्य कारकों से अधिक त्रुटियों का कारण बनती है। प्रयोगशाला में मौसम संबंधी माप नहीं किए जाते हैं। छोटी त्रुटियाँ अपरिहार्य हैं और मौसम संबंधी उद्देश्यों के लिए प्रासंगिक नहीं हो सकती हैं, लेकिन अगर ऐसी त्रुटि बदलती है, तो यह जलवायु विज्ञान के लिए एक असमरूपता हो सकती है। समरूपीकरण जलवायु के वास्तविक विकास का विश्वसनीय रूप से अध्ययन करने के लिए, गैर-जलवायु परिवर्तनों को दूर करना होगा। परिवर्तन की तारीख को अक्सर प्रलेखित किया जाता है (जिसे मेटा डेटा कहा जाता हैः डेटा के बारे में डेटा), लेकिन हमेशा नहीं। मेटा डेटा अक्सर केवल स्थानीय भाषा में उपलब्ध होता है। सबसे अच्छे मामले में, कई वर्षों के लिए मूल और नए सेट-अप के साथ समानांतर माप होते हैं। यह एक डब्ल्यू. एम. ओ. (विश्व मौसम विज्ञान संगठन) दिशानिर्देश है, लेकिन दुर्भाग्य से समानांतर माप बहुत बार नहीं किए जाते हैं, अगर केवल इसलिए कि मूल माप को रोकने का कारण पहले से ज्ञात नहीं है, लेकिन शायद अधिक बार पैसे बचाने के लिए। ऐतिहासिक उपकरणों, पर्दे आदि की प्रतिकृतियों के साथ समानांतर माप करके। इनमें से कुछ विसंगतियों का आज भी अध्ययन किया जा सकता है। क्योंकि आप कभी भी सुनिश्चित नहीं होते हैं कि आपका मेटा डेटा (स्टेशन इतिहास) पूरा हो गया है, इसलिए सांख्यिकीय समरूपता को हमेशा लागू किया जाना चाहिए। कृत्रिम परिवर्तनों के प्रभावों का पता लगाने और उन्हें दूर करने के लिए सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला सांख्यिकीय सिद्धांत सापेक्ष समरूपता है, जो यह मानता है कि आस-पास के स्टेशन लगभग एक ही जलवायु संकेत के संपर्क में हैं और इस प्रकार आस-पास के स्टेशनों के बीच के अंतर का उपयोग असमरूपता का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। समय श्रृंखला के अंतर को देखकर, जलवायु की साल-दर-साल परिवर्तनशीलता के साथ-साथ क्षेत्रीय जलवायु प्रवृत्तियों को भी हटा दिया जाता है। इस तरह की अंतर समय श्रृंखला में, एक स्पष्ट और लगातार उछाल, उदाहरण के लिए 1 डिग्री सेल्सियस, का आसानी से पता लगाया जा सकता है और यह केवल माप स्थितियों में परिवर्तन के कारण हो सकता है। यदि एक अंतर समय श्रृंखला में एक छलांग (ब्रेक) है, तो यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि यह दो स्टेशनों में से किस स्टेशन से संबंधित है। इसके अलावा, समय श्रृंखला में आम तौर पर सिर्फ एक से अधिक छलांग होती है। ये दो विशेषताएं सांख्यिकीय समरूपता को एक चुनौतीपूर्ण और सुंदर सांख्यिकीय समस्या बनाती हैं। होमोजेनाइजेशन एल्गोरिदम आमतौर पर इस बात में भिन्न होते हैं कि वे इन दो मौलिक समस्याओं को कैसे हल करने का प्रयास करते हैं। अतीत में, कई आस-पास के स्टेशनों से गणना की गई एक समग्र संदर्भ समय श्रृंखला की गणना करने की प्रथा थी, इस संदर्भ की तुलना उम्मीदवार श्रृंखला से करें और मान लें कि कोई भी कूद उम्मीदवार श्रृंखला के कारण है। बाद की धारणा काम करती है क्योंकि संदर्भ के रूप में कई स्टेशनों का उपयोग करने से, संदर्भ पर असमरूपता का प्रभाव बहुत कम हो जाता है। हालाँकि, आधुनिक एल्गोरिदम, अब यह नहीं मानते हैं कि संदर्भ सजातीय है और इस तरह से बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। ऐसा करने के दो मुख्य तरीके हैं। आप आसपास के स्टेशनों के सबसेट से कई समग्र संदर्भ समय श्रृंखलाओं की गणना कर सकते हैं और एकरूपता के लिए भी इन संदर्भों का परीक्षण कर सकते हैं। वैकल्पिक रूप से, आप केवल स्टेशनों के जोड़े का उपयोग कर सकते हैं और एक दूसरे के साथ सभी जोड़े की तुलना करके यह निर्धारित कर सकते हैं कि ब्रेक के साथ कौन सा स्टेशन सबसे अधिक संभावना है। यदि 1950 में ए और बी और बी और सी की जोड़ी में ब्रेक है, लेकिन ए और सी में नहीं, तो ब्रेक स्टेशन बी में होने की संभावना है; अधिक जोड़े के साथ इस तरह का अनुमान अधिक निश्चितता के साथ किया जा सकता है। यदि एक समय श्रृंखला में कई ब्रेक होते हैं, तो संयोजनों की संख्या आसानी से बहुत बड़ी हो जाती है और उन सभी को आजमाना असंभव हो जाता है। उदाहरण के लिए, 100 वर्षों के वार्षिक आंकड़ों (एन = 100) में पांच विराम (के = 5) के मामले में, संयोजनों की संख्या लगभग 1005 = 1010 या 10 अरब है। इस समस्या को कभी-कभी सबसे बड़ी छलांग की खोज करके और फिर दोनों उप-अनुभागों में खोज को दोहराकर, जब तक कि वे बहुत छोटे न हो जाएं, बार-बार/पदानुक्रमित रूप से हल किया जाता है। इससे हमेशा अच्छे परिणाम नहीं मिलते हैं। समस्या को हल करने का एक सीधा तरीका एक कुशल अनुकूलन विधि है जिसे गतिशील प्रोग्रामिंग कहा जाता है। कभी-कभी एक ही जलवायु क्षेत्र में कोई अन्य स्टेशन नहीं होते हैं। इस मामले में, कभी-कभी पूर्ण समरूपता लागू की जाती है और एक स्टेशन की समय श्रृंखला में असमरूपता का पता लगाया जाता है। यदि एक निश्चित तिथि पर एक स्पष्ट और बड़ा विराम है, तो कोई भी इसे ठीक करने में सक्षम हो सकता है, लेकिन छोटे कूद और धीरे-धीरे होने वाली असमानताओं (शहरी गर्मी द्वीप या बढ़ती वनस्पति) को वास्तविक प्राकृतिक परिवर्तनशीलता और जलवायु परिवर्तन से अलग नहीं किया जा सकता है। इस तरह से समरूपित डेटा में वह गुणवत्ता नहीं होती है जिसकी आप उम्मीद कर सकते हैं और इसका उपयोग बहुत सावधानी के साथ किया जाना चाहिए। जलवायु डेटा में एकरूपता जलवायु डेटासेट को एकरूप करके, यह पाया गया कि कभी-कभी एकरूपता कच्चे डेटा में पक्षपाती रुझान पैदा कर सकती है; कि विश्वसनीय क्षेत्रीय या वैश्विक रुझानों को प्राप्त करने के लिए एकरूपता अनिवार्य है। उदाहरण के लिए, ग्रेटर अल्पाइन क्षेत्र के लिए 1870 और 1980 के दशक के बीच तापमान की प्रवृत्ति में आधा डिग्री का पूर्वाग्रह पाया गया, जो नेटवर्क के घटते शहरीकरण और अवलोकन के समय में व्यवस्थित परिवर्तनों के कारण था। प्रारंभिक वाद्य अवधि के वर्षा रिकॉर्ड उस समय मापकों की व्यवस्थित उच्च स्थापना के कारण-10 प्रतिशत तक पक्षपाती हैं। अन्य संभावित पूर्वाग्रह स्रोत नए प्रकार के मौसम आश्रय हैं-तरल और कांच के थर्मामीटर से विद्युत प्रतिरोध थर्मामीटर में परिवर्तन, साथ ही स्वचालित मौसम स्टेशनों द्वारा पर्यवेक्षकों को बदलने की प्रवृत्ति, शहरी गर्मी द्वीप प्रभाव और कई शहरी स्टेशनों का हवाई अड्डों पर स्थानांतरण। इसके अलावा, एक असमान संदर्भ के साथ काम करने के लिए विकसित अत्याधुनिक सापेक्ष समरूपीकरण एल्गोरिदम को सबसे अच्छा प्रदर्शन करने के लिए दिखाया गया है। अध्ययन (ई. जी. यू. से) से पता चला है कि स्वचालित एल्गोरिदम प्रदर्शन के साथ-साथ मैनुअल भी कर सकते हैं। जलवायु परिवर्तन (आधुनिक दिन) जलवायु परिवर्तन (सामान्य अवधारणा) संदर्भ ऐतिहासिक जलवायु विज्ञान जलवायु और मौसम के आंकड़े भी देखें।