Homogenization (climate)
ಹವಾಮಾನ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಏಕರೂಪತೆ ಎಂದರೆ ಹವಾಮಾನವಲ್ಲದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು. ಹವಾಮಾನದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ನಂತರ, ಕಚ್ಚಾ ಹವಾಮಾನದ ದಾಖಲೆಗಳು ಹವಾಮಾನವಲ್ಲದ ಜಿಗಿತಗಳು ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಗಳು ಅಥವಾ ಉಪಕರಣಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ. ಈ ಏಕರೂಪತೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲಾಗುವ ತತ್ವವು ಸಾಪೇಕ್ಷ ಏಕರೂಪತೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾಂಡಿಡೇಟ್ ಸ್ಟೇಷನ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ನೆರೆಯ ಸ್ಟೇಷನ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಮಯ ಸರಣಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯು ಮತ್ತು ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಸ್ಟೇಷನ್ (ಗಳು) ಒಂದೇ ಹವಾಮಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಅನುಭವಿಸುತ್ತಾರೆ, ಒಂದು ನಿಲ್ದಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸಂಭವಿಸುವ ಹವಾಮಾನವಲ್ಲದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು. ಹವಾಮಾನ ಅವಲೋಕನಗಳು ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು, ದೀರ್ಘವಾದ ಸಾಧನ ಹವಾಮಾನ ದಾಖಲೆಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ಉತ್ತಮವಲ್ಲ. ಶತಮಾನ-ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಅಥವಾ ಹವಾಮಾನದ ನೈಸರ್ಗಿಕ (ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ) ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಆಧಾರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಈ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಮೌಲ್ಯವು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಏಕರೂಪತೆಯ ಮೇಲೆ ಬಲವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಏಕರೂಪದ ಹವಾಮಾನ ದಾಖಲೆಯು ಹವಾಮಾನ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ಉದ್ದವಾದ ವಾದ್ಯಗಳ ದಾಖಲೆಗಳು ವಿರಳವಾಗಿ, ಎಂದಾದರೂ ಏಕರೂಪವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ವಾದ್ಯಸಂಗೀತದ ಪಾಶ್ಚಿಮಾತ್ಯ ಹವಾಮಾನ ದಾಖಲೆಗಳ ಏಕರೂಪತೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸರಾಸರಿ ತಾಪಮಾನ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಪತ್ತೆಯಾದ ಏಕರೂಪತೆಗಳು ಸರಿಸುಮಾರು 15 ರಿಂದ 20 ವರ್ಷಗಳ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹವಾಮಾನದ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಕೃಷಿ ಮತ್ತು ಜಲವಿಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಬೇಕು. ಇದಲ್ಲದೆ, ವಿರಾಮದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಗಾತ್ರವು 20ನೇ ಶತಮಾನದ ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಯ ಸಂಕೇತದಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಏಕರೂಪತೆಗಳು ಜಾತ್ಯತೀತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ದಶಕದ-ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅಂದಾಜುಗಾಗಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಗಮನಾರ್ಹ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಏಕರೂಪತೆಗಳು ಹವಾಮಾನ ದಾಖಲೆಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಗಳಾಗಿದ್ದರೆ, ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ಸರಾಸರಿ ಜಾಗತಿಕ ಹವಾಮಾನ ಸಂಕೇತದ ಮೇಲೆ ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮವು ನಗಣ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಬದಲಾವಣೆಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಧಿಗಳಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ, ಇವು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರಣಗಳಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರದೇಶಗಳಾದ್ಯಂತ ಹವಾಮಾನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಏಕರೂಪತೆಗಳಿಲ್ಲದಿರುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ಏಕರೂಪತೆ ಎಂದರೆ ನಗರ ಶಾಖ ದ್ವೀಪದ ಪರಿಣಾಮ. ನಗರಗಳಲ್ಲಿನ ತಾಪಮಾನವು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಹಳ್ಳಿಗಳಿಗಿಂತ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರಾತ್ರಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಬೆಚ್ಚಗಿರುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ನಗರಗಳು ಬೆಳೆದಂತೆ, ನಗರಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯುವ ತಾಪಮಾನವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ವಾಯುಯಾನದ ಆಗಮನದೊಂದಿಗೆ, ಅನೇಕ ಹವಾಮಾನ ಕಚೇರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ನಗರಗಳಿಂದ ಹತ್ತಿರದ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಂಪಾದ, ವಿಮಾನ ನಿಲ್ದಾಣಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇತರ ಹವಾಮಾನವಲ್ಲದ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮಾಪನ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದು. ಹವಾಮಾನ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಬಿಸಿಲು ಮತ್ತು ತೇವಾಂಶದಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲು ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 19ನೇ ಶತಮಾನದಲ್ಲಿ ಉತ್ತರ ದಿಕ್ಕಿನ ಗೋಡೆಯ ಮೇಲೆ ಕಿಟಕಿಯ ಮುಂದೆ ಲೋಹದ ಪರದೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿತ್ತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಟ್ಟಡವು ಹೆಚ್ಚಿನ ತಾಪಮಾನದ ಅಳತೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಪರದೆಯನ್ನು ಬೆಚ್ಚಗಾಗಿಸಬಹುದು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಅರಿತುಕೊಂಡಾಗ ಸ್ಟೀವನ್ಸನ್ ಪರದೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಟ್ಟಡಗಳಿಂದ ದೂರವಿರುವ ತೋಟಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಇದು ಇನ್ನೂ ಅದರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಡಬಲ್-ಲೌವರ್ ಬಾಗಿಲು ಮತ್ತು ವಾತಾಯನಕ್ಕಾಗಿ ಗೋಡೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಹವಾಮಾನ ಪರದೆಯಾಗಿದೆ. ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾಂಟ್ಸೌರಿ ಮತ್ತು ವೈಲ್ಡ್ಸ್ ಪರದೆಗಳನ್ನು 1900ರ ಸುಮಾರಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು ಮತ್ತು ಅವು ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಕೆಳಭಾಗಕ್ಕೆ ತೆರೆದಿರುತ್ತವೆ. ಇದು ವಾತಾಯನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನೆಲದಿಂದ ಇನ್ಫ್ರಾ-ರೆಡ್ ವಿಕಿರಣವು ಬಿಸಿಲಿನ ಶಾಂತ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಅಳತೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅವುಗಳನ್ನು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಮಿಕ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಹವಾಮಾನ ಕೇಂದ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗುತ್ತಿವೆ; ಅವು ಥರ್ಮಾಮೀಟರ್ ಅನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಿಳಿ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಕೋನ್ಗಳಿಂದ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಕೈಯಿಂದ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾದ ದ್ರವ ಮತ್ತು ಗಾಜಿನ ಥರ್ಮಾಮೀಟರ್ಗಳಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿದ್ಯುತ್ ಪ್ರತಿರೋಧ ಥರ್ಮಾಮೀಟರ್ಗಳಿಗೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಾಗಿಸಿತು, ಇದು ಯುಎಸ್ಎಯಲ್ಲಿ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾದ ತಾಪಮಾನದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿತು. ಇತರ ಹವಾಮಾನ ಅಂಶಗಳು ಸಹ ಏಕರೂಪತೆಗಳಿಂದ ಬಳಲುತ್ತವೆ. ಸರಿಸುಮಾರು 1900ಕ್ಕಿಂತ ಮುಂಚಿನ ಆರಂಭಿಕ ಸಲಕರಣೆಗಳ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಮಳೆಯ ಪ್ರಮಾಣವು ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದ ಕೂಡಿದ್ದು ಇಂದಿನ ಕಾಲಕ್ಕಿಂತ ಶೇಕಡಾ 10ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮಳೆಯ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಛಾವಣಿಯ ಮೇಲೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಉಪಕರಣವನ್ನು ಮಳೆಯಿಂದ ಎಂದಿಗೂ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೇಲ್ಛಾವಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿತ್ತು, ಆದರೆ ಛಾವಣಿಗಳ ಮೇಲೆ ಗಾಳಿಯ ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧ ಹರಿವಿನಿಂದಾಗಿ, ಕೆಲವು ಮಳೆ ಹನಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹಿಮದ ಪದರಗಳು ತೆರೆಯೊಳಗೆ ಬೀಳಲಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಂತರ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ನೆಲಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕರೂಪತೆ ಇಲ್ಲದಿರುವಿಕೆಗೆ ಇತರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಕಾರಣಗಳೆಂದರೆ ಅಳತೆಯ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿದೆ; ಅನೇಕ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಳೆಯ ಬಗ್ಗೆ, ಸ್ವಯಂಸೇವಕರು ತಮ್ಮ ತೋಟದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ತಮ್ಮ ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಪ್ಪಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಸ್ಯವರ್ಗದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಭೂಮಿಯ ಮೇಲ್ಮೈಯನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಬೆಚ್ಚಗಿನ ಮತ್ತು ಆಶ್ರಯ ನೀಡುವ ಕಟ್ಟಡಗಳು. ದೈನಂದಿನ ಸರಾಸರಿ ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ವಿಧಾನ (ಕನಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ತಾಪಮಾನಗಳ ಮೂಲಕ, ಅಥವಾ ದಿನಕ್ಕೆ ಸರಾಸರಿ 3 ಅಥವಾ 4 ರೀಡಿಂಗ್ಗಳ ಮೂಲಕ, ಅಥವಾ 10 ನಿಮಿಷಗಳ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ) ಮಾಪನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿವೆ. ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಏಕರೂಪತೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಟ್ರೆವಿನ್ ಅವರ ಇತ್ತೀಚಿನ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಏಕರೂಪತೆಗಳ ಕಾರಣಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ. ಏಕರೂಪತೆಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ದೋಷಗಳಲ್ಲ. ನಗರ ಶಾಖ ದ್ವೀಪದ ಪರಿಣಾಮದಿಂದಾಗಿ ತಾಪಮಾನ ಏರಿಕೆಯಿಂದ ಬಾಧಿತವಾದ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಗೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಜಾಗತಿಕ ತಾಪಮಾನ ಏರಿಕೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಅಂತಹ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅನಪೇಕ್ಷಿತವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಆರೋಗ್ಯದ ಮೇಲೆ ಹವಾಮಾನದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಅಂತಹ ಅಳತೆಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ. ಇತರ ಏಕರೂಪತೆಗಳು ವಾತಾಯನ ಮತ್ತು ಸೂರ್ಯನ ವಿರುದ್ಧ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಆಶ್ರಯದ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಒದ್ದೆಯಾಗುವುದರ ನಡುವೆ ಮಾಡಬೇಕಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳಿಂದಾಗಿವೆ. ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಒಂದು ರೀತಿಯ ದೋಷವನ್ನು (ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಾಗಿ) ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು ಇತರ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಹವಾಮಾನ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸಣ್ಣ ದೋಷಗಳು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರದ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅಂತಹ ದೋಷವು ಬದಲಾದರೆ, ಅದು ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಅಸಮರೂಪತೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ಏಕರೂಪತೆ ಹವಾಮಾನದ ನೈಜ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು, ಹವಾಮಾನವಲ್ಲದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಬದಲಾವಣೆಯ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಮೆಟಾ ಡೇಟಾಃ ಡೇಟಾ ಬಗ್ಗೆ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ), ಆದರೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಅಲ್ಲ. ಮೆಟಾ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಹಲವಾರು ವರ್ಷಗಳವರೆಗೆ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಸೆಟಪ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಮಾನಾಂತರ ಅಳತೆಗಳಿವೆ. ಇದು ಡಬ್ಲ್ಯುಎಂಒ (ವಿಶ್ವ ಹವಾಮಾನ ಸಂಸ್ಥೆ) ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್ ಸಮಾನಾಂತರ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಮೂಲ ಅಳತೆಯನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುವ ಕಾರಣವನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಬಹುಶಃ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸಲು. ಐತಿಹಾಸಿಕ ವಾದ್ಯಗಳು, ಪರದೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮಾನಾಂತರ ಅಳತೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ. ಈ ಕೆಲವು ಏಕರೂಪತೆಗಳನ್ನು ಇಂದಿಗೂ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಮೆಟಾ ದತ್ತಾಂಶವು (ನಿಲ್ದಾಣದ ಇತಿಹಾಸ) ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ಎಂದಿಗೂ ಖಾತ್ರಿಯಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಏಕರೂಪತೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕು. ಕೃತಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತತ್ವವೆಂದರೆ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಏಕರೂಪತೆ, ಇದು ಹತ್ತಿರದ ಕೇಂದ್ರಗಳು ಬಹುತೇಕ ಒಂದೇ ಹವಾಮಾನ ಸಂಕೇತಕ್ಕೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಹತ್ತಿರದ ಕೇಂದ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಏಕರೂಪತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸಬಹುದು ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಮಯದ ಸರಣಿಯನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ, ಹವಾಮಾನದ ವರ್ಷದಿಂದ ವರ್ಷಕ್ಕೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಹವಾಮಾನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಮಯದ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಜಿಗಿತವನ್ನು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ 1 °C, ಸುಲಭವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾಪನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಆಗಬಹುದು. ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಸಮಯ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಜಿಗಿತ (ವಿರಾಮ) ಇದ್ದರೆ, ಅದು ಯಾವ ಎರಡು ನಿಲ್ದಾಣಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂಬುದು ಇನ್ನೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಮಯ ಸರಣಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಜಿಗಿತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಎರಡು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಏಕರೂಪತೆಯನ್ನು ಸವಾಲಿನ ಮತ್ತು ಸುಂದರವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅವರು ಹೇಗೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ಏಕರೂಪತೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಹಿಂದೆ, ಅನೇಕ ಹತ್ತಿರದ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಂದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲಾದ ಸಂಯೋಜಿತ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಮಯ ಸರಣಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು, ಈ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ಸರಣಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕಂಡುಬರುವ ಯಾವುದೇ ಜಿಗಿತಗಳು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ಸರಣಿಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು ರೂಢಿಯಾಗಿತ್ತು. ನಂತರದ ಊಹೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅನೇಕ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಉಲ್ಲೇಖದ ಮೇಲೆ ಏಕರೂಪತೆಗಳ ಪ್ರಭಾವವು ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆಧುನಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು, ಉಲ್ಲೇಖವು ಏಕರೂಪವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ. ನೀವು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ನಿಲ್ದಾಣಗಳ ಉಪಗುಂಪುಗಳಿಂದ ಅನೇಕ ಸಂಯೋಜಿತ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಮಯ ಸರಣಿಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಈ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಏಕರೂಪತೆಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ನೀವು ಜೋಡಿ ನಿಲ್ದಾಣಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ವಿರಾಮ ಹೊಂದಿರುವ ನಿಲ್ದಾಣ ಯಾವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. 1950 ರಲ್ಲಿ ಎ & ಬಿ ಮತ್ತು ಬಿ & ಸಿ ಜೋಡಿಯಲ್ಲಿ ವಿರಾಮವಿದ್ದರೆ, ಆದರೆ ಎ & ಸಿ ಯಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ವಿರಾಮವು ಸ್ಟೇಷನ್ ಬಿ ಯಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತದೆ; ಹೆಚ್ಚಿನ ಜೋಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತಹ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಖಚಿತತೆಯಿಂದ ಮಾಡಬಹುದು. ಒಂದು ಸಮಯ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ವಿರಾಮಗಳಿದ್ದರೆ, ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಸುಲಭವಾಗಿ ಬಹಳ ದೊಡ್ಡದಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 100 ವರ್ಷಗಳ ವಾರ್ಷಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ (n = 100) ಐದು ವಿರಾಮಗಳ (k = 5) ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಸುಮಾರು 1005 = 1010 ಅಥವಾ 10 ಬಿಲಿಯನ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಮೊದಲು ಅತಿದೊಡ್ಡ ಜಿಗಿತವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಂತರ ಎರಡೂ ಉಪ-ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಅವು ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗುವವರೆಗೆ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ/ಶ್ರೇಣೀಕೃತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ನೇರ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದೇ ಹವಾಮಾನ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಬೇರೆ ಯಾವುದೇ ಕೇಂದ್ರಗಳಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಏಕರೂಪತೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಕೇಂದ್ರದ ಸಮಯ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಏಕರೂಪತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಿನಾಂಕದಂದು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಬಿರುಕು ಇದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಣ್ಣ ಜಿಗಿತಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮೇಣ ಸಂಭವಿಸುವ ಏಕರೂಪತೆಗಳನ್ನು (ನಗರ ಶಾಖ ದ್ವೀಪ ಅಥವಾ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸಸ್ಯವರ್ಗ) ನೈಜ ನೈಸರ್ಗಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಏಕರೂಪಗೊಳಿಸಲಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ನೀವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಾಳಜಿಯಿಂದ ಬಳಸಬೇಕು. ಹವಾಮಾನ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಏಕರೂಪತೆಗಳು ಹವಾಮಾನ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಏಕರೂಪಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಏಕರೂಪತೆಗಳು ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ; ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಅಥವಾ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಏಕರೂಪತೆ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರೇಟರ್ ಆಲ್ಪೈನ್ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ 1870 ಮತ್ತು 1980 ರ ನಡುವಿನ ತಾಪಮಾನದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಅರ್ಧ ಡಿಗ್ರಿಯ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ, ಇದು ಜಾಲದ ನಗರೀಕರಣವು ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿನ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದಾಗಿತ್ತು. ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಪಕಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಥಾಪನೆಯಿಂದಾಗಿ ಆರಂಭಿಕ ವಾದ್ಯಗಳ ಅವಧಿಯ ಮಳೆಯ ದಾಖಲೆಗಳು-10 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಇತರ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮೂಲಗಳೆಂದರೆ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಹವಾಮಾನ ಆಶ್ರಯಗಳು-ದ್ರವ ಮತ್ತು ಗಾಜಿನ ಥರ್ಮಾಮೀಟರ್ಗಳಿಂದ ವಿದ್ಯುತ್ ನಿರೋಧಕ ಥರ್ಮಾಮೀಟರ್ಗಳಿಗೆ ಬದಲಾವಣೆ, ಜೊತೆಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಹವಾಮಾನ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಂದ ವೀಕ್ಷಕರನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿ, ನಗರ ಶಾಖ ದ್ವೀಪದ ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ನಗರ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ವಿಮಾನ ನಿಲ್ದಾಣಗಳಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುವುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಏಕರೂಪದ ಉಲ್ಲೇಖದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಏಕರೂಪತೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನವು (ಇ. ಜಿ. ಯು. ನಿಂದ) ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲವು ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆ (ಆಧುನಿಕ ದಿನ) ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆ (ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ) ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರ ಹವಾಮಾನ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.