כיצד להקים את ההסתמכות של נתונים היסטוריים וסביבתיים

מבוא

מזג אוויר היסטורי אמין ונתונים סביבתיים יוצרים את עמוד השדרה של מחקר האקלים, מדיניות סביבתית וחינוך.כפי שטמפרטורות גלובליות עולות ואירועי מזג אוויר קיצוניים הופכים תכופים יותר, הצורך להבין את עמידות האקלים בעבר מעולם לא היה גדול יותר.אבל אמינות המידע המשתרעים לאחור עשרות שנים או מאות שנים אינה מובטחת. instrument שינויים, תנועות, שגיאות הקלטה, וכיסוי לא שלם יכול להציג את כל ההטיות, אם לא לתקן, כדי לבדוק את השיטות החשובות ביותר, כדי לאמת את שיטות מידע, ולבחון את שיטות קריטי, כדי לבחון את שיטות אבטחה, ולבחון את שיטות קריטיות, ולבחון את שיטות אבטחה, ולבחון את שיטות אבטחה, כדי לאמת, כיצד שיטות אבטחה, כדי לאמת את שיטות אבטחה, כדי לבחון את שיטות קריטיות, כדי לאמת, ולבחון את שיטות קריטיות, כדי לאמת, כיצד שיטות אבטחה, ומיומנויות אמינותיות, ולבחון את שיטות אבטחה, ומיומנויות קריטיות, כדי לבחון את שיטות אבטחה קריטיות, ולבחון את שיטות אבטחה, כדי לבחון את שיטות קריטיות, ומיומנויות אמינות חיוני, כדי לאמת.

מקורות של נתונים היסטוריים וסביבתיים

נתונים היסטוריים באים ממגוון מקורות, כל אחד עם כוחותיו ומגבלותיו שלו.הבנת מקורות אלה הוא הצעד הראשון להערכת אמינות.

רשומות Instrumental Records

המקור המוכר ביותר הוא רשומות אינסטרומנטליות ישירות מתחנות מזג אוויר, אוניות, ו-buoys. טמפרטורה, משקעים, לחץ אטמוספרי, מהירות רוח, ומשתנים אחרים נמדדים באופן שיטתי במשך יותר ממאה שנים באזורים מסוימים.כלי מוקדם לעתים קרובות חסרים דיוק, וקליטת שיאים היה בלתי עקבי.לדוגמה, מסך סטיבנסון, מקלט סטנדרטי לתרמומטרים, לא אומץ עד סוף המאה ה-19, כלומר, ניתן לשנות מדי יום של תצפיות קלות או טמפרטורה, מוקדם יותר, גם כן, באופן קבוע, כמו כן, מדי יום.

נתונים Proxy

כאשר רשומות אינסטרומנטליות הן ספאריות או חסרות, נתוני Proxy מספקים עדות עקיפה של שינויי האקלים בעבר. טבעות עץ (dendroology) יכולות לחשוף טמפרטורה וריאציות לחות שנתיות במשך מאות שנים. ליבות קרח מגרינלנד ואנטארקטיקה מכילים בועות אוויר לכודות המשמרות את אותות הקומפוזיציה האטמוספריים והטמפרטורות הדרושים לסילוקים של ליבות טמפרטורה מאגמים ואוקיאנוסים מעידים על שינויים במשקעים ביולוגיים כגון, כגון דגימות אוויריות, כגון, כגון, כגון לוחות זמנים, כגון, ומסמכים היסטוריים, כגון, כגון, כגון לוחות זמנים, כגון לוחות זמנים, כגון, לוחות זמנים, וכיסויים, כגון, כגון, כגון לוחות זמנים, כגון לוחות זמנים, לוחות זמנים, לוחות זמנים, לוחות זמנים, לוחות זמנים, וכיסויים, וכיסויים, וכיסוי היסטורי, כגון, כגון, כגון, לוחות זמנים, לוחות זמנים, וכיסוי אוויריים, כגון, כגון, כגון לוחות זמנים של קרינה, כגון לוחות זמנים, לוחות זמנים, לוחות זמנים, לוחות זמנים, לוחות זמנים, לוחות זמנים, לוחות זמנים, לוחות זמנים, כגון, כגון, לוחות זמנים, לוחות זמנים, כגון, כגון, לוחות זמנים של קרינה קיסריים, לוחות זמנים, לוחות זמנים של קרינה קיסריים, כגון, לוחות

מידע על Satellite and Reanalysis

תצפיות לוויין, החל בשנות ה-70, מציעות כיסוי עולמי ורזולוציה מרחבית גבוהה עבור משתנים כמו טמפרטורת פני הים, כיסוי ענן ותביעות צמחייה.עם זאת, לווינים דורשים כיבוד נגד אמת הקרקע, וכלים שונים עשויים להיות הטיה שונה. סחף Orbital ו חיישן יכול להציג מגמות דרסטיות. Reanalysiss, כגון ERA5 מ- Copernicus Climate Change Service, משלבים תצפיות על ידי מודלים שונים של חומרים טרנדים ומודלים, על ידי מודלים דינמית, על ידי מודלים יציבים.

טרנדים וביולוגיה רקורדס

[תצפיות של אירועים טבעיים חוזרים ונשנים] – כגון תאריכי פריחה, הגירה ציפורים או זמני קציר – המהווים אינדיקטורים אקלים ארוכי טווח.אירופה יש כמה מהסדרה הפנולוגית הארוכה ביותר, עם רשומות של תאריכי קציר ענבים בצרפת המשתרעות למאה ה-14.הרשומות הללו מתאמות בטמפרטורות עונתיות גוברות.

גורמי מפתח המשפיעים על אמינות

גורמים מסוימים יכולים להתפשר על האמינות של מזג אוויר היסטורי ונתונים סביבתיים.מודעות לגורמים אלה מאפשרת לחוקרים לצפות ולתקן את ההטיה.

שינויים ב Instrument and Methods

ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, מכשירים משודרגים, ותהליכי תצפית מתפתחים. A מתג מתרמומטר כספית לחיישנים אלקטרוניים, למשל, יכול להציג מאחזים שיטתיים.מדי-התחננות עשויים להיות מגיני רוח שונים, המוביל לתחתונים של שלג.כאשר מיזוג רשומות ממכשירים שונים, חיוני ליישם תיקונים.הארגון המטאורולוגי העולמי (W) מספק הנחיות לחשיפה כלי וחשיפה של צבע טריוויאלי, לעתים קרובות, אך הוא גם שינוי צבע לא שלם של צבע.

מיקום התחנה ו- Urbanization

תחנות מזג אוויר נעות לעיתים מסיבות מעשיות, וכתוצאה מכך הפסקות בסדרה הזמן.תחנת A שנוסחה מאתר כפרי לשדה תעופה עשויה להראות קפיצת לא אקלים בשל הבדלים בטופוגרפיה המקומית, כיסוי פני השטח, או אפקט אי חום עירוני.אורתורג סביב תחנה עלולה לגרום למגמות התחממות שאינן מייצגות את האזור הרחב יותר.אפקט החום העירוני יכול להוסיף 0.5-2C לטמפרטורה, במיוחד ברשומות בטמפרטורה של אורגנוגן (למשל, עבור שיטות מין) לטמפרטורה מפורטות (D) לטמפרטורה מסוג זה דורשות).

טעויות אנוש וטעויות כניסה לנתונים

התבוננות ידנית ותעתיק הם נוטים שגיאות. נקודה מפולגת, דיגיטציות משונות, או כלי לא קריא יכול לייצר אאוטלרים כי skew ניתוחים.גם לאחר דיגיטציה, בדיקות בקרת איכות עשויות להחמיץ שגיאות עדינות.תצפיות מוקדמות נלקחו לעתים קרובות על ידי מתנדבים עם רמות שונות של הכשרה, הוספת פרויקטים של הצלת נתונים מודרניים (כמו LT:0NO Data RescueFreave) אך ורק 2.1% מהם הם עדיין מכילים קריטריונים היסטוריים.

כיסוי ספארי ו טמפלי

תצפיות היסטוריות מרוכזות באזורים מאוכלסים באירופה, בצפון אמריקה ובחלקים באסיה, בעוד באזורים עצומים כמו האוקיינוסים, אזורי הקוטב ואפריקה יש כמה רשומות ארוכות טווח.הטיה גיאוגרפית זו יכולה לעוות את הממוצעים וההערכות הטרנדיות בעולם. טמפלמרבה הצער, הפערים מתרחשים עקב מלחמות, ירידות כלכליות, או סגירת תחנות.

זמן של התבוננות ושיטות Averaging

הדרך שבה ממוצעים יומיים נקבעים השתנתה לאורך זמן.כמה רשומות מוקדמות השתמשו במשמעות של טמפרטורות מקסימליות ומינימום, בעוד שאחרים השתמשו בקריאה קבועה של שעות ביממה.השינוי מ- 24 שעות ביממה לנתונים אוטומטיים של שעה יכול לשנות את המשקעים ואת קיצוניות הטמפרטורה. אלגוריתמים של הומוגוגן כוללים לעתים קרובות התאמות להטיה של זמן תצפית, אבל גודל התיקונים האלה תלוי באזור ובעונה.

שיטות אימות עבור נתונים היסטוריים

טכניקות מרובות קיימות כדי להעריך ולשפר את האמינות של נתונים היסטוריים.שלב מספר שיטות מביא את האמון החזק ביותר.

Cross-Referencing and Intercomparison

השוואת נתונים מתחנות שכנות, רשתות שונות, או מקורות שונים (למשל, אינסטרומנטלי נגד אנליזה) יכולה לחשוף חוסר עקביות.אם תחנה אחת מציגה ירידה פתאומית בטמפרטורות שלא נצפתה בתחנות הקרובות, ייתכן שהיא מעידה על מהלך או שינוי כלי.Ged Dataets כמו FLT:0ClimateSERVFLT1 מספק הערכות עצמאיות עבור בדיקות הונאה (Sacteogenity) כגון בדיקות אופציונליות).

Hoogenization ו-Breaking

הומוגניזציה מתאמת את סדרת הזמן לשינויים לא-קלימיים על ידי זיהוי נקודות וקביעת גורמי תיקון.חבילת R PackFLT:0climatolphFLT:1 והתוכנה FLT:2HOMERIRFLT 3DELD3 משתמשים באופן נרחב יותר בטכניקות מתקדמות יותר כמו מבחן F המקסימלי (PMF) יכול לזהות מספר נקודות בו-זמנית עבור, לדוגמה, FLT5 (R) של בדיקות היסטוריות (D)

ניתוח מידע ותיעוד

מטא-נתונים - רשומות של ההיסטוריה של התחנה, מפרט כלי, זמני תצפית, שינויים - הם קריטיים לפרשנות נתונים.תחנת עם metadata מפורטת מאפשר לחוקרים להעריך הטיות פוטנציאליות באופן ידני.ה-WMO'sFLT:0Guide לפרקטיקה קלמטולוגיה אופטית'ר (Cymatological PracticesFLT:1) מדגיש את החשיבות של metadata.כאשר הם לעתים קרובות עם רשומות ישנות יותר, Proxy (למשל, במקום שינויים) של מנועים, במקום זאת, הוא מסוגל כעת, במקום שינויים מטבוליתים של פעילות גופנית.

ביקורת מומחה וקונטקסט היסטורי

הבנת ההקשר ההיסטורי של איסוף נתונים מוסיפה שכבת איכותנית של ידע כאשר מכשירים חדשים הוצגו, כאשר לוחות הזמנים של התבוננות השתנו (למשל, ממדריך אוטומטי), או כאשר שימוש מקומי הקרקע משתנה יכול להודיע התאמות נתונים.שיתוף פעולה עם היסטוריונים או חוקרים ארכיוניים יכולים לחשוף שינויים לא מבוימים.לדוגמה, היעלמות פתאומית של מדידות רוח מספינת עץ המאה ה-19 עשויה לשקף שינוי בפרוטוקולים ימיים לאחר חידושים קשים.

חוסר ודאות של שוויון וביטחון

לכל מדידה יש אי ודאות, והנתונים ההיסטוריים האמינות חייבים לדווח על דיוק אינסטרוקציה, שגיאות דגימה, וטעות ייצוגית כל לתרום.הנתונים של אנליזה מודרנית מספקים לעתים קרובות מפיצים או הערכות שגיאה.עבור רשומות Proxy, אי הוודאות של קלודה באה לידי ביטוי בדרך כלל כשגיאה סטנדרטית של משתמשים צריך להפיץ אי-ודאות באמצעות הניתוחים שלהם כדי למנוע מסקנות overunidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentidentid.

איכות נתונים הערכה מסגרות

מסגרות בנויות מסייעות להבטיח הערכה שיטתית של אמינות נתונים.

מערכת ניהול נתונים אקלים WMO

מערכת ניהול נתונים של WMO (CDMS) מספקת סטנדרטים עבור בקרת איכות נתונים אקלים, כולל בדיקות אוטומטיות לטווח, צעד, התמדה, ועקבות פנימית.לדוגמה, קריאה של 50 מעלות צלזיוס באזור שמעולם לא עולה על 40 מעלות צלזיוס לא ישמרו על ידי בדיקת ידניות, ואז קובע אם הערך הוא שגוי או קיצוני.

ניהול איכות במרכזי נתונים

מרכזי נתונים לאומיים כמו המרכזים הלאומיים של NOAA למידע סביבתי (NCEI) ו- UK Met Office ליישם בקרת איכות קפדנית לפני שחרור נתונים.ההליכים שלהם כוללים זיהוי כפול, בדיקות עקביות זמניות, והשוואה עם נורמטיביים קלמאטיים. נתונים רבים משוחררים עם דגלים איכותיים המצביעים על רמות אמון.

כדי לבחון שיטות של הומוגניזציה, קהילת המחקר פיתחה ניסויים אימות עיוור.משתתפים מקבלים נתונים סינתטיים עם מיקומים ידועים קפיצה מלאכותית מוסתרים, ואת היכולת שלהם לזהות ולתקן את הקפיצות הללו הבקיעה.פרויקט ISTI Benchmark מספק נתונים כאלה. גישה זו בונה אמון בשיטות המשמשות לנתונים אמיתיים באופן דומה, FLT:0ECA &DFLTalrated 1 משתמש בסקירה של תוכנית המחקר האירופית לפני הכלה.

Data Proance and Citation Best Practices

הקמת אמינות משתרעת מעבר לאימות טכני לניהול של נתונים מוכחים.תיעוד ברור מהיכן הגיעו הנתונים, כיצד הם מעובדים, ואשר גרסאות שימשו חיוניות להתאמה מחדש ולאמון.

המונחים: tracking

רשומות פרובנס צריכות לכלול את המקור המקורי (למשל, ארכיון או מוסד ספציפי), תאריך גישה, פורמט נתונים, וכל שינוי החל.כלי כמו תקן W3C PROV ניתן להשתמש כדי למסד מידע מוכח.כאשר משתמשים במוצרי רנסאליזה, תמיד לציין את מספר הגירסה ואת התאריך של ההתבוננות המתבוללת האחרונה.

נתונים

נתונים Cite באמצעות מזהה מתמשך כגון DOIs.רבים repositories - כולל המינהל הלאומי Oceanic ואטמוספירה (NOAA) ו-Copernicus Climate Data Store - כמו גם את הסימון אל המוצרים שלהם.כולל הציטוט בעבודה שלך מאפשר לאחרים לשכפל את השיטות שלך ולהבטיח כי הגרסה שאתה משתמש בה היא מזוהה.

בקרת גרסאות ועדכונים

נתונים היסטוריים מעודכנים לעתים קרובות כמו רשומות חדשות הם מצילים או שגיאות מתוקנות.המשך לעקוב אחר איזו גירסה השתמשת, ואם אפשר, ארכיון הקבצים המדויקים של הנתונים.ניתוחי הפעלה מחדש לאחר עדכון של נתונים יכולים לשנות הערכות מגמה, במיוחד באזורים נפרדים של נתונים.שימוש בתסריטים מבוססי גרסאות תלויות גרסה עם אישורים ברורים מונע בלבול.

אתגרים וכיוונים עתידיים

למרות ההתקדמות, אתגרים משמעותיים נשארים בקביעת האמינות של מזג אוויר היסטורי ונתונים סביבתיים.

הצלה ועידוד נתונים

מיליוני תצפיות קיימות רק בספריות נייר, יומני ספינה, או פורמטים ממוסדים שפעם מיושן, מאמצי החילוץ של נתונים - כגון הצלה של נתונים של NOAA ו-FLT:0 Old WeatherBuildFLT:1 פרויקט מדעי אזרחי - הם מכריעים אך ורק משאבים-משימתיים של זיהוי האופי האופטי (OCR) ולמידה מכונה הם העתקה מאמת, אך הם שגיאות נפוצות, ונדרשים לאימות נתונים ראשוניים לאימון גופני (Creative Data Analysis for Climatei) ל-ACR).

שיפור הגישה וההתאמה

נתונים היסטוריים מאוחסנים בפורמטים שונים, יחידות ושפות, מה שהופך את הפיתוח של תקני metadata (למשל, ISO 19115) ו- APIs (כמו ה-CAP של קופרניקוס CDS) משפר את יכולת האינטגרציה, אך נתונים רבים נשארים משולשים. Initiatives כמו FLT:0Geo Blue PlanetFLT:1LT:1), במטרה ליצור מערכות נתונים מתקדמות לשימוש במודולים סטנדרטיים (FLT) עם נתונים פתוח (ExSD.

למידה באיכות נתונים

אינטליגנציה מלאכותית מציעה דרכים חדשות לזהות ולתקן שגיאות בנתונים היסטוריים.רשתות נילי יכולות לזהות דפוסים אטומיים, ערכים חסרי פשר ואפילו לשחזר רשומות ארוכות טווח מהנתונים המפרקים.עם זאת, הכשרה דורשת נתונים באיכות גבוהה, ופלטי מודל חייבים להיות מאומתים באופן עצמאי. גישה היברידית - בינה מלאכותית עם ביקורת מומחה - היא כנראה הדרך האמינה ביותר קדימה קבוצות מחקר כמו: LT:0.

זמן ארוך של נתונים Stewardship

הבטחת נתונים דיגיטליים אלה נשמרים לדורות הבאים דורשות מחויבות מוסדית מתמשכת.מספרים היסטוריים שוכנים במוסדות בודדים פגיעים לקיצוץ בתקציב או למיילדות טכנולוגית. מסגרות בינלאומיות כגון מערכת הנתונים העולמית (WDS) ו-Syntax (DRS) מסייעים להבטיח כי הנתונים יישארו נגישים וחוקרים יכולים לתרום על ידי להפקיד נתונים מוצלחים במאגרי מידע מוכרים ועודד מימון לסוכנויות תמיכה לטווח ארוך.

מסקנה

הקמת האמינות של מזג אוויר היסטורי ונתונים סביבתיים היא משימה קריטית, מתמשכת.מקראת מדחום ראשונה לתצפיות לוויין מודרניות, כל מצגת נתונים נושאת הטיה פוטנציאלית שיש להבין ולתשומת לב.על ידי הערכת מקורות, החלת שיטות אימות קפדניות, אימוץ שיטות הטובות ביותר בניהול נתונים וציטוט, ומעורבות עם מאמצי אימות קהילתיים, חוקרים, מחנכים ותלמידים יכולים להשתמש בנתונים היסטוריים כדי לשנות את האקלים, להודיע לדורות הבאים, ולהעריך את האמון של המידע על איכות שלנו.

(העבר לעולם לא מת) אפילו לא עבר" (ויליאם פולקרנר, מותאם גם כן, נתונים היסטוריים חיים בכל מודל אקלים והערכה סביבתית.