Dendroclimatology
ڈینڈروکلیمیٹولوجی درختوں سے ماضی کے موسم کا تعین کرنے کی سائنس ہے (بنیادی طور پر درختوں کے سالانہ حلقے کی خصوصیات)۔ جب حالات نشوونما کے حق میں ہوتے ہیں تو درخت کے حلقے وسیع ہوتے ہیں، جب وقت مشکل ہوتا ہے تو تنگ ہوتے ہیں۔ سالانہ رنگوں کی دیگر خصوصیات، جیسے کہ زیادہ سے زیادہ دیر کی لکڑی کی کثافت (ایم ایکس ڈی) کو سادہ رنگ کی چوڑائی سے بہتر پراکسی دکھایا گیا ہے۔ درختوں کی انگوٹھیوں کا استعمال کرتے ہوئے، سائنس دانوں نے سینکڑوں سے ہزاروں سال پہلے تک بہت سے مقامی آب و ہوا کا اندازہ لگایا ہے۔ متعدد ٹری رنگ اسٹڈیز (بعض اوقات دیگر آب و ہوا کے پراکسی ریکارڈز کے ساتھ) کو یکجا کرکے، سائنس دانوں نے ماضی کے علاقائی اور عالمی آب و ہوا کا تخمینہ لگایا ہے۔ فوائد ٹری رنگز خاص طور پر آب و ہوا کے پراکسیز کے طور پر مفید ہیں جس میں انہیں ڈینڈروکرونولوجی کے ذریعے اچھی طرح سے ڈیٹ کیا جا سکتا ہے، یعنی۔ نمونے سے نمونے تک رنگوں کا ملاپ۔ یہ مردہ درختوں کے نمونوں کا استعمال کرتے ہوئے وقت میں پیچھے کی طرف توسیع کی اجازت دیتا ہے، یہاں تک کہ عمارتوں کے نمونوں یا آثار قدیمہ کی کھدائی سے بھی۔ ٹری رنگز کا ایک اور فائدہ یہ ہے کہ ان کی واضح طور پر سالانہ انکریمنٹ میں حد بندی کی جاتی ہے، جیسا کہ دیگر پراکسی طریقوں جیسے بورہولز کے برعکس۔ مزید برآں، درختوں کے حلقے متعدد موسمی اثرات (درجہ حرارت، نمی، بادل پن) کا جواب دیتے ہیں، تاکہ آب و ہوا کے مختلف پہلوؤں (نہ صرف درجہ حرارت) کا مطالعہ کیا جا سکے۔ تاہم، یہ دو دھاری تلوار ہو سکتی ہے۔ حدود ڈینڈروکلیمیٹولوجی کے فوائد کے ساتھ کچھ حدود ہیں: الجھن کے عوامل، جغرافیائی کوریج، اینولر ریزولوشن، اور جمع کرنے میں دشواری۔ میدان نے ان چیلنجوں کے لیے جزوی طور پر ایڈجسٹ کرنے کے لیے مختلف طریقے تیار کیے ہیں۔ الجھن کے عوامل متعدد آب و ہوا اور غیر آب و ہوا کے عوامل کے ساتھ ساتھ غیر لکیری اثرات بھی ہیں جو درخت کی انگوٹی کی چوڑائی کو متاثر کرتے ہیں۔ واحد عوامل (دلچسپی کے) کو الگ کرنے کے طریقوں میں نشوونما کے اثرات کی پیمائش کرنے کے لیے نباتاتی مطالعات اور "محدود اسٹینڈز" کے نمونے شامل ہیں (جن سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ زیادہ تر دلچسپی کے متغیر پر جواب دیں گے)۔ آب و ہوا کے عوامل آب و ہوا کے عوامل جو درختوں کو متاثر کرتے ہیں ان میں درجہ حرارت، بارش، سورج کی روشنی اور ہوا شامل ہیں۔ ان عوامل میں فرق کرنے کے لیے، سائنس دان "محدود موقف" سے معلومات اکٹھا کرتے ہیں۔ محدود موقف کی ایک مثال اوپری بلندی ٹری لائن ہے: یہاں، درختوں سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ درجہ حرارت کی تغیرات (جو کہ "محدود" ہے) سے بارش کی تغیرات (جو کہ زیادہ ہے) سے زیادہ متاثر ہوں گے۔ اس کے برعکس، کم بلندی والی ٹری لائنز درجہ حرارت کی تغیرات کے مقابلے بارش کی تبدیلیوں سے زیادہ متاثر ہونے کی توقع ہے۔ یہ ایک بہترین کام نہیں ہے کیونکہ متعدد عوامل اب بھی "محدود اسٹینڈ" پر بھی درختوں کو متاثر کرتے ہیں، لیکن اس سے مدد ملتی ہے۔ نظریہ طور پر، مختلف اقسام کے قریبی محدود اسٹینڈ سے نمونوں کا مجموعہ (جیسے۔ ایک ہی پہاڑ پر اوپری اور نچلی ٹری لائنز) کو متعدد آب و ہوا کے عوامل کے لیے ریاضیاتی حل کی اجازت دینی چاہیے۔ غیر آب و ہوا کے عوامل غیر آب و ہوا کے عوامل میں مٹی، درختوں کی عمر، آگ، درختوں سے درختوں کا مقابلہ، جینیاتی فرق، لاگنگ یا دیگر انسانی خلل، جڑی بوٹیوں کا اثر (خاص طور پر بھیڑ چرانا)، کیڑوں کا پھیلنا، بیماری اور کاربن ڈائی آکسائیڈ کا ارتکاز شامل ہیں۔ ان عوامل کے لیے جو جگہ کے لحاظ سے تصادفی طور پر مختلف ہوتے ہیں (درخت سے درخت یا کھڑے ہونے کے لیے کھڑے)، بہترین حل یہ ہے کہ الجھن کے شور کی تلافی کے لیے کافی ڈیٹا (مزید نمونے) جمع کیا جائے۔ درختوں کی عمر کو مختلف شماریاتی طریقوں سے درست کیا جاتا ہے: یا تو کل درخت کے ریکارڈ میں اسپلین منحنی خطوط کو فٹ کرنا یا مختلف ادوار میں موازنہ کے لیے اسی طرح کے عمر رسیدہ درختوں کا استعمال کرنا (علاقائی منحنی خطوط کو معیاری بنانا)۔ محتاط جانچ اور سائٹ کا انتخاب کچھ پریشان کن اثرات کو محدود کرنے میں مدد کرتا ہے، مثال کے طور پر جدید انسان کی طرف سے بغیر کسی رکاوٹ کے سائٹس کا انتخاب۔ غیر لکیری اثرات عام طور پر، ماہر موسمیات دلچسپی کے متغیر پر رنگ کی چوڑائی کا لکیری انحصار فرض کرتے ہیں (جیسے۔ نمی)۔ تاہم، اگر متغیر کافی تبدیل ہوتا ہے، تو ردعمل برابر ہو سکتا ہے یا اس کے برعکس بھی ہو سکتا ہے۔ گھر کا باغبان جانتا ہے کہ کوئی گھر کے پودے کو پانی کے اندر یا زیادہ پانی دے سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، یہ ممکن ہے کہ تعامل کے اثرات پیدا ہوں (مثال کے طور پر "درجہ حرارت کے اوقات میں بارش" ترقی کے ساتھ ساتھ درجہ حرارت اور بارش کو بھی خود ہی متاثر کر سکتی ہے۔ نیز، "محدود موقف" سود کے متغیر کو الگ تھلگ کرنے میں کسی حد تک مدد کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، اوپری ٹری لائن پر، جہاں درخت "کولڈ لمیٹڈ" ہے، اس بات کا امکان نہیں ہے کہ اعلی درجہ حرارت ("الٹا کواڈریٹک") کے غیر لکیری اثرات بڑھتے ہوئے موسم کے دوران رنگ کی چوڑائی پر عددی طور پر نمایاں اثر ڈالیں گے۔ الجھانے والے عوامل کو درست کرنے کے لیے بوٹینیکل نتائج بوٹینیکل اسٹڈیز الجھانے والے متغیرات کے اثرات کا اندازہ لگانے میں مدد کر سکتے ہیں اور کچھ معاملات میں ان کے لیے اصلاحات کی رہنمائی کر سکتے ہیں۔ یہ تجربات یا تو وہ ہو سکتے ہیں جہاں ترقی کے تمام متغیرات کو کنٹرول کیا جاتا ہے (مثال کے طور پر۔ گرین ہاؤس میں)، جزوی طور پر کنٹرول (مثال کے طور پر۔ FACE [فری ایئر بورن کنسنٹریشن انہانسمنٹ] تجربات-ایڈ ریف)، یا جہاں فطرت کے حالات کی نگرانی کی جاتی ہے۔ کسی بھی صورت میں، اہم بات یہ ہے کہ ترقی کے متعدد عوامل کو احتیاط سے درج کیا جاتا ہے تاکہ اس بات کا تعین کیا جا سکے کہ ترقی پر کیا اثر پڑتا ہے۔ (Fennoscandanavia کاغذی حوالہ ڈالیں)۔ اس معلومات کے ساتھ، انگوٹی کی چوڑائی کے ردعمل کو زیادہ درست طریقے سے سمجھا جا سکتا ہے اور تاریخی (غیر نگرانی شدہ) درخت کے بجتوں سے نتائج زیادہ یقینی ہو جاتے ہیں۔ تصور میں، یہ محدود موقف کے اصول کی طرح ہے، لیکن یہ زیادہ مقداری ہے-ایک انشانکن کی طرح۔ انحراف کا مسئلہ انحراف کا مسئلہ ایک طرف تھرمامیٹر (آلات کے درجہ حرارت) کے ذریعے ماپا جانے والے درجہ حرارت اور دوسری طرف شمالی جنگلات کے بہت سے ٹری لائن سائٹس پر لیٹ ووڈ کی کثافت یا درختوں کے بجتوں کی چوڑائی سے دوبارہ بنائے گئے درجہ حرارت کے درمیان اختلاف ہے۔ اگرچہ تھرمامیٹر کے ریکارڈوں سے حاصل ہونے والے اعداد و شمار کی پیش کش اور تجزیہ بڑی حد تک گرمی کے کافی رجحان کی نشاندہی کرتا ہے، لیکن ان مخصوص مقامات سے درختوں کے حلقے ان کی زیادہ سے زیادہ دیر کی لکڑی کی کثافت یا کچھ معاملات میں ان کی چوڑائی میں متعلقہ تبدیلی ظاہر نہیں کرتے ہیں۔ یہ اس طرح کے تمام مطالعات پر لاگو نہیں ہوتا ہے۔ جہاں یہ لاگو ہوتا ہے، صرف درختوں کے چھلوں سے نکالا گیا درجہ حرارت کا رجحان کوئی خاطر خواہ گرمی نہیں دکھائے گا۔ آلات کے درجہ حرارت اور ان ٹری رنگ پراکسیز سے حساب کیے گئے درجہ حرارت کے گراف اس طرح 1950 کی دہائی سے ایک دوسرے سے "الگ" ہو جاتے ہیں، جو اس اصطلاح کی ابتدا ہے۔ یہ انحراف واضح سوالات اٹھاتا ہے کہ کیا تھرمامیٹرز کے دور سے پہلے ماضی میں دیگر، غیر تسلیم شدہ انحراف ہوئے ہیں۔ ایسے شواہد موجود ہیں جن سے پتہ چلتا ہے کہ انحراف انسانی سرگرمیوں کی وجہ سے ہوتا ہے، اور اس لیے حالیہ ماضی تک محدود ہے، لیکن متاثرہ پراکسیز کا استعمال ماضی کے درجہ حرارت کے حد سے زیادہ تخمینے کا باعث بن سکتا ہے، جو موجودہ گرمی کے رجحان کو کم کرتا ہے۔ ٹری رنگ ڈیٹا اور تھرمامیٹر پر مبنی ڈیٹا کے تجزیے کے درمیان اس تضاد کو حل کرنے کی وضاحتوں اور طریقوں پر مسلسل تحقیق جاری ہے۔ جغرافیائی احاطہ درخت زمین کا احاطہ نہیں کرتے۔ قطبی اور سمندری آب و ہوا کا اندازہ درختوں کے چھلوں سے نہیں لگایا جا سکتا۔ غیر مرطوب اشنکٹبندیی علاقوں، آسٹریلیا اور جنوبی افریقہ میں، درخت عام طور پر سارا سال بڑھتے ہیں اور واضح سالانہ حلقے نہیں دکھاتے ہیں۔ کچھ جنگلاتی علاقوں میں، درختوں کی نشوونما متعدد عوامل سے بہت زیادہ متاثر ہوتی ہے (کوئی "محدود موقف" نہیں) تاکہ صاف آب و ہوا کی تعمیر نو کی اجازت دی جا سکے۔ کوریج کی دشواری کو تسلیم کرکے اور دیگر پراکسیز کا استعمال کرکے نمٹا جاتا ہے (مثال کے طور پر۔ برف کے کور، مرجان) مشکل علاقوں میں۔ بعض صورتوں میں یہ دکھایا جا سکتا ہے کہ دلچسپی کا پیمانہ (درجہ حرارت، بارش وغیرہ) اسی طرح علاقے سے علاقے میں مختلف ہوتا ہے، مثال کے طور پر آلات کے ریکارڈ میں نمونوں کو دیکھ کر۔ پھر کسی کو ڈینڈروکلیمیٹولوجی کے نتائج کو ان علاقوں تک بڑھانے میں جائز قرار دیا جاتا ہے جہاں درخت کی انگوٹھی کے مناسب نمونے دستیاب نہیں ہیں۔ اینولر ریزولوشن والے درخت کے حلقے پورے افزائش کے موسم میں نشوونما پر پڑنے والے اثرات کو ظاہر کرتے ہیں۔ غیر فعال موسم (سردیوں) میں آب و ہوا کی گہری تبدیلیاں ریکارڈ نہیں کی جائیں گی۔ اس کے علاوہ، افزائش کے موسم کے مختلف اوقات دوسروں سے زیادہ اہم ہو سکتے ہیں (یعنی۔ مئی بمقابلہ ستمبر) رنگ کی چوڑائی کے لیے۔ تاہم، عام طور پر رنگ کی چوڑائی کا استعمال اسی سال کے دوران مجموعی آب و ہوا کی تبدیلی کا اندازہ لگانے کے لیے کیا جاتا ہے (ایک تخمینہ)۔ ایک اور مسئلہ "میموری" یا آٹوکوریلیشن ہے۔ دباؤ والے درخت کو مشکل موسم سے صحت یاب ہونے میں ایک یا دو سال لگ سکتے ہیں۔ اس مسئلے سے زیادہ پیچیدہ ماڈلنگ (رجعت میں ایک "وقفہ" اصطلاح) یا تواریخ کے مہارت کے تخمینوں کو کم کرکے نمٹا جا سکتا ہے۔ جمع کرنے میں دشواری درختوں کی انگوٹھیاں فطرت سے حاصل کی جانی چاہئیں، اکثر دور دراز علاقوں سے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ سائٹس کو صحیح طریقے سے نقشہ بنانے کے لیے خصوصی کوششوں کی ضرورت ہے۔ اس کے علاوہ، نمونے مشکل (اکثر ڈھلواں خطہ) حالات میں جمع کیے جانے چاہئیں۔ عام طور پر، درخت کی انگوٹھیوں کو ہاتھ سے پکڑنے والے سوراخ کرنے والے آلے کا استعمال کرتے ہوئے جمع کیا جاتا ہے، جس کے لیے اچھا نمونہ حاصل کرنے کے لیے مہارت کی ضرورت ہوتی ہے۔ بہترین نمونے درخت کو کاٹنے اور اسے الگ کرنے سے آتے ہیں۔ تاہم، اس کے لیے مزید خطرے کی ضرورت ہوتی ہے اور جنگل کو نقصان پہنچاتا ہے۔ ہو سکتا ہے کہ بعض علاقوں میں اس کی اجازت نہ ہو، خاص طور پر غیر متزلزل مقامات کے قدیم ترین درختوں کے ساتھ (جو سائنسی طور پر سب سے زیادہ دلچسپ ہیں)۔ تمام تجرباتی ماہرین کی طرح، ڈینڈروکلیمیٹولوجسٹوں کو بھی بعض اوقات دوبارہ نمونہ لینے کے بجائے نامکمل ڈیٹا کا بہترین استعمال کرنے کا فیصلہ کرنا چاہیے۔ اس تبدیلی کو مزید مشکل بنا دیا گیا ہے، کیونکہ نمونے جمع کرنے (میدان میں) اور تجزیہ (لیب میں) کو وقت اور جگہ میں نمایاں طور پر الگ کیا جا سکتا ہے۔ جمع کرنے کے ان چیلنجوں کا مطلب یہ ہے کہ ڈیٹا اکٹھا کرنا روایتی لیبارٹری سائنس کی طرح آسان یا سستا نہیں ہے۔ دیگر پیمائش ابتدائی کام درخت کی انگوٹھی کی چوڑائی کی پیمائش پر مرکوز ہے-اس کی پیمائش کرنا آسان ہے اور اس کا تعلق آب و ہوا کے پیرامیٹرز سے ہو سکتا ہے۔ لیکن درخت کی سالانہ نشوونما دوسرے نشانات چھوڑتی ہے۔ خاص طور پر لیٹ ووڈ کی زیادہ سے زیادہ کثافت (ایم ایکس ڈی) ایک اور میٹرک ہے جو ماحولیاتی متغیرات کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ تاہم، اس کی پیمائش کرنا مشکل ہے۔ دیگر خصوصیات (مثلا۔ آاسوٹوپ یا کیمیائی ٹریس تجزیہ) کو بھی خاص طور پر ایل ایم لببی نے اپنے 1974 کے مقالے "ٹری رنگز میں آاسوٹوپ تناسب کا درجہ حرارت انحصار" میں آزمایا ہے۔ نظریہ طور پر، ایک ہی رنگ پر متعدد پیمائش الجھن کے عوامل کی تفریق کی اجازت دے گی (مثال کے طور پر۔ بارش اور درجہ حرارت)۔ تاہم، زیادہ تر مطالعات اب بھی محدود اسٹینڈ پر رنگ کی چوڑائی پر مبنی ہیں۔ درختوں کے بجتوں میں ریڈیو کاربن کے ارتکاز کی پیمائش ماضی کی سن اسپاٹ سرگرمی کو دوبارہ تخلیق کرنے میں مفید ثابت ہوئی ہے، جس کے اعداد و شمار اب 11,000 سال سے زیادہ پرانے ہیں۔ تاریخی اور ماقبل تاریخی آب و ہوا کے اشارے کی پیلیوکلیمیٹولوجی ٹیبل بھی دیکھیں پچھلے 2,000 سالوں کا درجہ حرارت کا ریکارڈ ویو حوالہ جات بیرونی روابط ٹری رنگز: آب و ہوا کی تبدیلی کا ایک مطالعہ، این او اے اے پیلیوکلیمیٹولوجی پروگرام اور ورلڈ ڈیٹا سینٹر برائے پیلیوکلیمیٹولوجی کے زیر انتظام کے-12 انٹرنیشنل ٹری رنگ ڈیٹا بینک کے لیے ایتینا اسٹڈی گائیڈ۔ پیلیوکلیمیٹولوجی ڈینڈرولوجی