Homogenization (climate)
آب و ہوا کی تحقیق میں ہم جنس پرستی کا مطلب ہے غیر آب و ہوا کی تبدیلیوں کو ہٹانا۔ آب و ہوا میں ہونے والی تبدیلیوں کے بعد، خام آب و ہوا کے ریکارڈ میں غیر آب و ہوا کی چھلانگ اور تبدیلیاں بھی ہوتی ہیں، مثال کے طور پر نقل مکانی یا آلات میں ہونے والی تبدیلیوں کی وجہ سے۔ ان غیر ہم آہنگی کو دور کرنے کے لیے سب سے زیادہ استعمال ہونے والا اصول رشتہ دار ہم آہنگی کا نقطہ نظر ہے جس میں ایک امیدوار اسٹیشن کا موازنہ ایک یا زیادہ پڑوسی اسٹیشنوں پر مبنی حوالہ ٹائم سیریز سے کیا جاتا ہے۔ امیدوار اور حوالہ اسٹیشنوں کو ایک ہی آب و ہوا کے بارے میں تجربہ ہوتا ہے، غیر آب و ہوا کی تبدیلیاں جو صرف ایک اسٹیشن میں ہوتی ہیں اس طرح ان کی شناخت کی جا سکتی ہے اور انہیں ہٹا دیا جا سکتا ہے۔ آب و ہوا کے مشاہدات آب و ہوا کی تبدیلی اور تغیر پذیری کا مطالعہ کرنے کے لیے، طویل آلات آب و ہوا کے ریکارڈ ضروری ہیں، لیکن براہ راست استعمال نہ کرنا بہتر ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹ ضروری ہیں کیونکہ وہ صدی کے پیمانے کے رجحانات کا اندازہ لگانے یا آب و ہوا کی قدرتی (طویل مدتی) تغیر کا مطالعہ کرنے کی بنیاد ہیں۔ تاہم، ان ڈیٹا سیٹوں کی قدر بنیادی ٹائم سیریز کی یکسانیت پر مضبوطی سے منحصر ہے۔ یکساں آب و ہوا کا ریکارڈ وہ ہے جہاں تغیرات صرف موسم اور آب و ہوا میں تغیرات کی وجہ سے ہوتے ہیں۔ لمبے آلات کے ریکارڈ شاذ و نادر ہی، اگر کبھی یکساں ہوتے ہیں۔ آلہ ساز مغربی آب و ہوا کے ریکارڈوں کی یکسانیت کے نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ اوسط درجہ حرارت کی سیریز میں پائی جانے والی غیر یکسانیت تقریبا 15 سے 20 سال کی تعدد پر ہوتی ہے۔ یہ بات ذہن میں رکھنی چاہیے کہ زیادہ تر پیمائش خاص طور پر آب و ہوا کے مقاصد کے لیے نہیں کی گئی ہے، بلکہ موسم کی پیش گوئی، زراعت اور ہائیڈرولوجی کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے کی گئی ہے۔ مزید برآں، وقفوں کا عام سائز اکثر اسی ترتیب کا ہوتا ہے جس طرح 20 ویں صدی کے دوران موسمیاتی تبدیلی کا اشارہ ہوتا ہے۔ اس طرح غیر یکسانیت سیکولر رجحانات اور دہائی کے پیمانے پر تغیر کے تخمینے کے لیے غیر یقینی کا ایک اہم ذریعہ ہے۔ اگر تمام غیر یکساںتیں آب و ہوا کے ریکارڈ کی خالصتا بے ترتیب خلل ہوں گی، تو مجموعی طور پر اوسط عالمی آب و ہوا کے اشارے پر ان کا اثر نہ ہونے کے برابر ہوگا۔ تاہم، بعض تبدیلیاں مخصوص ادوار کے لیے عام ہیں اور بہت سے اسٹیشنوں میں واقع ہوتی ہیں، یہ سب سے اہم وجوہات ہیں کیونکہ وہ اجتماعی طور پر بڑے خطوں میں آب و ہوا کے رجحانات میں مصنوعی تعصبات کا باعث بن سکتی ہیں۔ غیر یکسانیت کی وجوہات سب سے مشہور غیر یکسانیت شہری گرمی جزیرے کا اثر ہے۔ شہروں میں درجہ حرارت آس پاس کے دیہی علاقوں سے زیادہ گرم ہو سکتا ہے، خاص طور پر رات کے وقت۔ اس طرح جیسے جیسے شہر بڑھتے جائیں گے، توقع کی جا سکتی ہے کہ شہروں میں ماپا جانے والا درجہ حرارت زیادہ ہو جائے گا۔ دوسری طرف، ہوا بازی کی آمد کے ساتھ، بہت سے موسمیاتی دفاتر اور اس طرح ان کے اسٹیشنوں کو اکثر شہروں سے قریبی، عام طور پر ٹھنڈے ہوائی اڈوں پر منتقل کر دیا گیا ہے۔ دیگر غیر موسمی تبدیلیاں پیمائش کے طریقوں میں تبدیلیوں کی وجہ سے ہو سکتی ہیں۔ موسمیاتی آلات عام طور پر اسکرین میں نصب کیے جاتے ہیں تاکہ انہیں براہ راست دھوپ اور گیلا ہونے سے بچایا جا سکے۔ 19 ویں صدی میں شمالی رخ والی دیوار پر کھڑکی کے سامنے دھات کی اسکرین کا استعمال عام تھا۔ تاہم، عمارت اسکرین کو گرم کر سکتی ہے جس کی وجہ سے درجہ حرارت کی پیمائش زیادہ ہو سکتی ہے۔ جب اس مسئلے کا احساس ہوا تو سٹیونسن اسکرین متعارف کرائی گئی، جو عام طور پر عمارتوں سے دور باغات میں نصب کی جاتی تھی۔ یہ اب بھی سب سے عام موسمی اسکرین ہے جس میں اس کی خصوصیت ڈبل لوور دروازہ اور وینٹیلیشن کے لیے دیواریں ہیں۔ مونٹسوری اور وائلڈز کی تاریخی اسکرینوں کو 1900 کے آس پاس استعمال کیا گیا تھا اور یہ شمال اور نیچے کی طرف کھلی ہیں۔ اس سے وینٹیلیشن میں بہتری آتی ہے، لیکن یہ پایا گیا کہ زمین سے آنے والی انفراریڈ ریڈ تابکاری دھوپ والے پرسکون دنوں میں پیمائش کو متاثر کر سکتی ہے۔ اس لیے اب ان کا استعمال نہیں کیا جاتا۔ آج کل خودکار موسمی اسٹیشن، جو مزدوری کے اخراجات کو کم کرتے ہیں، زیادہ عام ہوتے جا رہے ہیں۔ وہ تھرمامیٹر کی حفاظت کئی سفید پلاسٹک شنک سے کرتے ہیں۔ اس کی وجہ سے دستی طور پر ریکارڈ شدہ مائع اور شیشے کے تھرمامیٹر سے خودکار برقی مزاحمت والے تھرمامیٹر میں تبدیلیاں ضروری ہو گئیں، جس سے امریکہ میں ریکارڈ شدہ درجہ حرارت کی اقدار کم ہو گئیں۔ اس کے علاوہ دیگر آب و ہوا کے عناصر غیر ہم آہنگی کا شکار ہیں۔ ابتدائی آلات کے دور میں مشاہدہ کی جانے والی بارش کی مقدار، تقریبا 1900 سے پہلے، متعصبانہ ہوتی ہے اور آج کل کے مقابلے میں 10 فیصد کم ہوتی ہے کیونکہ بارش کی پیمائش اکثر چھت پر کی جاتی تھی۔ اس وقت چھتوں پر آلات نصب کیے جاتے تھے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ آلہ کبھی بھی بارش سے محفوظ نہ رہے، لیکن بعد میں پتہ چلا کہ چھتوں پر ہوا کے ہنگامہ خیز بہاؤ کی وجہ سے بارش کی کچھ بوندیں اور خاص طور پر برف کے ٹکڑے افتتاحی حصے میں نہیں گرے۔ نتیجتا، پیمائش آج کل زمین کے قریب کی جاتی ہے۔ عدم یکسانیت کی دیگر عام وجوہات پیمائش کے مقام میں تبدیلی ہیں۔ بہت سے مشاہدات، خاص طور پر بارش کے رضاکار اپنے باغ میں یا اپنے کام کی جگہ پر انجام دیتے ہیں۔ آس پاس کی تبدیلیوں سے اکثر گریز نہیں کیا جا سکتا، مثال کے طور پر، پودوں میں تبدیلیاں، زمین کی سطح کو سیل کرنا، اور آس پاس کی گرم اور پناہ دینے والی عمارتیں۔ پیمائش کے طریقہ کار میں بھی تبدیلیاں آتی ہیں جیسے کہ روزانہ کے اوسط درجہ حرارت کا حساب لگانے کا طریقہ (کم سے کم اور زیادہ سے زیادہ درجہ حرارت کے ذریعے، یا اوسطا 3 یا 4 ریڈنگ فی دن، یا 10 منٹ کے ڈیٹا پر مبنی)۔ مشاہدے کے اوقات میں ہونے والی تبدیلیاں بھی عدم یکسانیت کا باعث بن سکتی ہیں۔ ٹریوین کے ایک حالیہ جائزے میں عدم یکسانیت کی وجوہات پر توجہ دی گئی۔ غیر یکسانیت ہمیشہ غلطیاں نہیں ہوتیں۔ یہ شہری گرمی جزیرے کے اثر کی وجہ سے گرمی سے متاثرہ اسٹیشنوں کے لیے سب سے زیادہ واضح نظر آتا ہے۔ گلوبل وارمنگ کے نقطہ نظر سے، اس طرح کے مقامی اثرات ناپسندیدہ ہیں، لیکن صحت پر آب و ہوا کے اثرات کا مطالعہ کرنے کے لیے اس طرح کی پیمائش ٹھیک ہے۔ دیگر عدم ہم آہنگی ان سمجھوتوں کی وجہ سے ہوتی ہیں جو ہوا بازی اور سورج سے تحفظ اور موسمی پناہ گاہ کے ڈیزائن میں گیلا ہونے کے درمیان کیے جاتے ہیں۔ ڈیزائن میں ایک قسم کی غلطی (ایک مخصوص موسمی حالت کے لیے) کو کم کرنے کی کوشش اکثر دوسرے عوامل سے زیادہ غلطیوں کا باعث بنتی ہے۔ لیبارٹری میں موسمیاتی پیمائش نہیں کی جاتی ہے۔ چھوٹی غلطیاں ناگزیر ہیں اور موسمیاتی مقاصد کے لیے متعلقہ نہیں ہو سکتی ہیں، لیکن اگر اس طرح کی غلطی بدل جاتی ہے، تو یہ موسمیات کے لیے ایک غیر ہم آہنگی ہو سکتی ہے۔ ہم جنس پرستی آب و ہوا کی حقیقی ترقی کا قابل اعتماد مطالعہ کرنے کے لیے، غیر آب و ہوا کی تبدیلیوں کو دور کرنا ہوگا۔ تبدیلی کی تاریخ اکثر دستاویزی ہوتی ہے (جسے میٹا ڈیٹا: ڈیٹا کے بارے میں ڈیٹا کہا جاتا ہے)، لیکن ہمیشہ نہیں۔ میٹا ڈیٹا اکثر صرف مقامی زبان میں دستیاب ہوتا ہے۔ بہترین صورت میں، کئی سالوں تک اصل اور نئے سیٹ اپ کے ساتھ متوازی پیمائش ہوتی ہے۔ یہ ڈبلیو ایم او (ورلڈ میٹرولوجیکل آرگنائزیشن) کی ہدایت ہے، لیکن متوازی پیمائش بدقسمتی سے اکثر نہیں کی جاتی ہے، اگر صرف اس وجہ سے کہ اصل پیمائش کو روکنے کی وجہ پہلے سے معلوم نہیں ہے، لیکن شاید زیادہ تر پیسہ بچانے کے لیے۔ تاریخی آلات، اسکرین وغیرہ کی نقل کے ساتھ متوازی پیمائش کرکے۔ ان میں سے کچھ غیر یکسانیت کا آج بھی مطالعہ کیا جا سکتا ہے۔ چونکہ آپ کو کبھی یقین نہیں ہوتا کہ آپ کا میٹا ڈیٹا (اسٹیشن ہسٹری) مکمل ہے، اس لیے شماریاتی ہم آہنگی کا بھی ہمیشہ اطلاق ہونا چاہیے۔ مصنوعی تبدیلیوں کے اثرات کا پتہ لگانے اور انہیں دور کرنے کے لیے سب سے زیادہ استعمال ہونے والا شماریاتی اصول رشتہ دار ہم آہنگی ہے، جو یہ فرض کرتا ہے کہ قریبی اسٹیشنوں کو تقریبا ایک ہی آب و ہوا کے اشارے کا سامنا ہے اور اس طرح قریبی اسٹیشنوں کے درمیان فرق کو غیر ہم آہنگی کا پتہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ وقت کے فرق کے سلسلے کو دیکھنے سے آب و ہوا کی سال بہ سال کی تغیر پذیری کے ساتھ ساتھ علاقائی آب و ہوا کے رجحانات کو بھی دور کیا جاتا ہے۔ اس طرح کے فرق ٹائم سیریز میں، ایک واضح اور مستقل چھلانگ، مثال کے طور پر 1 ڈگری سیلسیس، کا آسانی سے پتہ لگایا جا سکتا ہے اور یہ صرف پیمائش کے حالات میں ہونے والی تبدیلیوں کی وجہ سے ہو سکتا ہے۔ اگر فرق ٹائم سیریز میں چھلانگ (وقفہ) ہے، تو یہ ابھی تک واضح نہیں ہے کہ یہ دونوں میں سے کس اسٹیشن سے تعلق رکھتا ہے۔ مزید برآں، ٹائم سیریز میں عام طور پر صرف ایک سے زیادہ چھلانگ ہوتی ہے۔ یہ دونوں خصوصیات شماریاتی ہم آہنگی کو ایک مشکل اور خوبصورت شماریاتی مسئلہ بناتی ہیں۔ ہوموجینائزیشن الگورتھم عام طور پر اس بات میں مختلف ہوتے ہیں کہ وہ ان دو بنیادی مسائل کو حل کرنے کی کوشش کیسے کرتے ہیں۔ ماضی میں، یہ رواج تھا کہ متعدد قریبی اسٹیشنوں سے مرتب کردہ ایک جامع حوالہ ٹائم سیریز کا حساب لگایا جائے، اس حوالہ کا موازنہ امیدوار سیریز سے کیا جائے اور فرض کیا جائے کہ کوئی بھی چھلانگ امیدوار سیریز کی وجہ سے ہے۔ مؤخر الذکر مفروضہ کام کرتا ہے کیونکہ متعدد اسٹیشنوں کو حوالہ کے طور پر استعمال کرنے سے، حوالہ پر عدم یکسانیت کا اثر بہت کم ہو جاتا ہے۔ تاہم، جدید الگورتھم، اب یہ نہیں مانتے کہ حوالہ یکساں ہے اور اس طرح بہتر نتائج حاصل کر سکتا ہے۔ ایسا کرنے کے دو اہم طریقے ہیں۔ آپ آس پاس کے اسٹیشنوں کے ذیلی سیٹوں سے متعدد جامع حوالہ ٹائم سیریز کا حساب لگا سکتے ہیں اور ان حوالوں کو یکسانیت کے لیے بھی جانچ سکتے ہیں۔ متبادل طور پر، آپ صرف اسٹیشنوں کے جوڑے استعمال کر سکتے ہیں اور ایک دوسرے کے ساتھ تمام جوڑوں کا موازنہ کر کے اس بات کا تعین کر سکتے ہیں کہ بریک والا اسٹیشن کون سا ہے۔ اگر 1950 میں جوڑی اے اینڈ بی اور بی اینڈ سی میں وقفہ ہوتا ہے، لیکن اے اینڈ سی میں نہیں، تو وقفہ اسٹیشن بی میں ہونے کا امکان ہے ؛ زیادہ جوڑوں کے ساتھ اس طرح کا اندازہ زیادہ یقین کے ساتھ لگایا جا سکتا ہے۔ اگر ٹائم سیریز میں متعدد وقفے ہوتے ہیں، تو امتزاج کی تعداد آسانی سے بہت زیادہ ہو جاتی ہے اور ان سب کو آزمانا ناممکن ہو جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، 100 سال کے سالانہ اعداد و شمار (n = 100) میں پانچ وقفوں (k = 5) کی صورت میں، امتزاج کی تعداد تقریبا 1005 = 1010 یا 10 بلین ہے۔ اس مسئلے کو بعض اوقات بار بار/درجہ بندی کے ساتھ حل کیا جاتا ہے، پہلے سب سے بڑی چھلانگ کی تلاش کرکے اور پھر دونوں ذیلی حصوں میں تلاش کو اس وقت تک دہرایا جاتا ہے جب تک کہ وہ بہت چھوٹے نہ ہوں۔ اس سے ہمیشہ اچھے نتائج نہیں ملتے۔ مسئلے کو حل کرنے کا ایک براہ راست طریقہ ایک موثر اصلاح کا طریقہ ہے جسے ڈائنامک پروگرامنگ کہا جاتا ہے۔ بعض اوقات اسی آب و ہوا کے علاقے میں کوئی اور اسٹیشن نہیں ہوتے ہیں۔ اس صورت میں، بعض اوقات مطلق یکسانیت کا اطلاق کیا جاتا ہے اور ایک اسٹیشن کی ٹائم سیریز میں غیر یکسانیت کا پتہ لگایا جاتا ہے۔ اگر کسی خاص تاریخ پر کوئی واضح اور بڑا وقفہ ہوتا ہے، تو کوئی اسے درست کرنے کے قابل ہو سکتا ہے، لیکن چھوٹی چھلانگ اور بتدریج ہونے والی عدم مساوات (شہری گرمی جزیرہ یا بڑھتی ہوئی پودوں) کو حقیقی قدرتی تغیر اور آب و ہوا کی تبدیلی سے ممتاز نہیں کیا جا سکتا۔ اس طرح سے یکساں کردہ ڈیٹا میں وہ معیار نہیں ہے جس کی آپ توقع کر سکتے ہیں اور اسے بہت احتیاط کے ساتھ استعمال کیا جانا چاہیے۔ آب و ہوا کے اعداد و شمار میں عدم ہم آہنگی آب و ہوا کے ڈیٹا سیٹوں کو یکساں بنا کر، یہ پایا گیا کہ بعض اوقات غیر ہم آہنگی خام اعداد و شمار میں متعصبانہ رجحانات کا سبب بن سکتی ہے ؛ کہ قابل اعتماد علاقائی یا عالمی رجحانات حاصل کرنے کے لیے ہم آہنگی ناگزیر ہے۔ مثال کے طور پر، گریٹر الپائن ریجن کے لیے 1870 اور 1980 کی دہائی کے درمیان درجہ حرارت کے رجحان میں نصف ڈگری کا تعصب پایا گیا، جس کی وجہ نیٹ ورک کی کم ہوتی ہوئی شہری کاری اور مشاہدے کے وقت میں منظم تبدیلیاں تھیں۔ ابتدائی آلات کی مدت کے بارش کے ریکارڈ اس وقت گیجز کی منظم اعلی تنصیب کی وجہ سے-10 ٪ سے متعصبانہ ہیں۔ دیگر ممکنہ تعصب کے ذرائع موسمی پناہ گاہوں کی نئی اقسام ہیں-مائع اور شیشے کے تھرمامیٹر سے برقی مزاحمت والے تھرمامیٹر میں تبدیلی، نیز مبصرین کو خودکار موسمی اسٹیشنوں سے تبدیل کرنے کا رجحان، شہری گرمی جزیرے کا اثر اور بہت سے شہری اسٹیشنوں کو ہوائی اڈوں پر منتقل کرنا۔ مزید برآں، غیر یکساں حوالہ کے ساتھ کام کرنے کے لیے تیار کردہ جدید ترین رشتہ دار ہوموجینائزیشن الگورتھم کو بہترین کارکردگی دکھاتے ہوئے دکھایا گیا ہے۔ مطالعہ (ای جی یو سے) سے پتہ چلتا ہے کہ خودکار الگورتھم دستی طور پر بھی کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتے ہیں۔ یہ بھی دیکھیں آب و ہوا کی تبدیلی (جدید دور) آب و ہوا کی تبدیلی (عمومی تصور) حوالہ جات تاریخی آب و ہوایات آب و ہوا اور موسمی اعداد و شمار