अत्यधिक दैनिक तापमान डेटा में अंतराल को भरने के लिए एक पद्धतिगत दृष्टिकोण: Calabria क्षेत्र (दक्षिणी इटली) में एक अनुप्रयोग

सार: चरम जलवायु घटनाओं के प्रभावों की निगरानी और प्रबंधन के लिए क्षेत्रीय अध्ययन अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। यह घटना कुछ क्षेत्रों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जैसे कि Mediterranean region, जिसे जलवायु परिवर्तन के प्रति सबसे अधिक संवेदनशील क्षेत्रों में से एक के रूप में पहचाना गया है। इस संबंध में, जलवायु डेटा के बड़े स्पेस-टाइम सेट का विश्लेषण संभावित रूप से मूल्यवान जानकारी प्रदान कर सकता है, हालांकि डेटासेट आमतौर पर अनुपलब्ध डेटा (missing data) की समस्या से प्रभावित होते हैं। यह दृष्टिकोण स्पेस-टाइम डेटा विश्लेषण से प्राप्त निष्कर्षों की विश्वसनीयता को काफी कम कर सकता है। नतीजतन, एक प्रभावी मिसिंग डेटा रिकवरी विधि का चयन महत्वपूर्ण है क्योंकि खराब डेटासेट पुनर्निर्माण निर्णयकर्ताओं के निर्णयों को भटका सकता है। प्रस्तुत शोध पत्र में, एक ऐसी कार्यप्रणाली प्रस्तुत की गई है जो पुनर्निर्मित डेटा पर किए गए सांख्यिकीय विश्लेषण के विश्वास को बढ़ा सकती है। प्रस्तावित कार्यप्रणाली की मूल धारणा यह है कि कुछ निश्चित प्रतिशत के भीतर अनुपलब्ध डेटा पूर्ण डेटा वितरण के आकार या मापदंडों को महत्वपूर्ण रूप से नहीं बदल सकता है। इसलिए, कई मिसिंग डेटा रिकवरी विधियों को लागू करके जिनका पुनर्निर्मित डेटासेट मूल डेटासेट के साथ बेहतर ओवरलैप करता है, अधिक विश्वास की आवश्यकता होती है। गैप फिलिंग प्रक्रिया के बाद, Calabria क्षेत्र (दक्षिणी इटली) में 30 वर्षों की अवधि (1990–2019) में 8 तापमान श्रृंखलाओं पर ट्रेंड डिटेक्शन परीक्षण लागू करके वार्षिक दैनिक न्यूनतम तापमान (T < 0 °C) की कालिक प्रवृत्तियों का विश्लेषण किया गया। परिणामों से पता चला कि पाले वाले दिनों की अवधि में निरंतर कमी आई थी, जो जलवायु परिवर्तन के प्रभाव की विश्वसनीयता को दर्शाती है।