जलवायु परिवर्तन अध्ययन विश्लेषण
जलवायु परिवर्तन विज्ञान नामक पत्रिका में प्रकाशित एक शोधपत्र जलवायु परिवर्तन की मूलभूत समझ पर सवाल उठाता है, जिसमें सुझाव दिया गया है कि महासागर शायद गर्म नहीं हो रहे हैं और पृथ्वी का ऊर्जा असंतुलन शून्य हो सकता है। यह वैश्विक तापवृद्धि की प्रचलित धारणा को चुनौती देता है।
इस शोधपत्र के प्रमुख दावे
- तापमान एक गहन गुणधर्म के रूप में:
- इस शोधपत्र में तर्क दिया गया है कि चूंकि तापमान एक गहन गुण है, इसलिए इसका औसत महासागर की ऊष्मा सामग्री का सार्थक अनुमान नहीं लगा सकता है।
- वैज्ञानिक इस धारणा का खंडन करने के लिए ऊष्मीय ऊर्जा का मापन करते हैं, जो व्यापक है और जिसका औसत निकाला जा सकता है। ऊष्मीय ऊर्जा में वृद्धि हो रही है, जो वैश्विक तापवृद्धि की धारणा को बल देती है।
- आर्गो फ्लोट्स डेटा से संबंधित समस्याएं:
- समुद्र के तापमान और लवणता को मापने के लिए महत्वपूर्ण माने जाने वाले आर्गो फ्लोट्स में कथित तौर पर डेटा की कमी है, जिससे अनिश्चितताएं पैदा हो रही हैं।
- वैज्ञानिकों ने मजबूत गणनाओं और सत्यापन विधियों के माध्यम से इन अनिश्चितताओं का समाधान किया है, जिससे डेटा की विश्वसनीयता सुनिश्चित हुई है।
- CERES-Argo क्रॉस-कैलिब्रेशन:
- इस शोधपत्र में दावा किया गया है कि CERES उपकरणों और Argo डेटा के बीच क्रॉस-कैलिब्रेशन चक्रीय है।
- CERES सौर विकिरण और पृथ्वी द्वारा उत्सर्जित विकिरण को मापता है। महासागर की तापीय मात्रा के Argo अनुमानों के साथ तालमेल बिठाने के लिए समायोजन (EBAF) किए जाते हैं।
- हालांकि इस तर्क में कुछ सच्चाई है, लेकिन कच्चे आंकड़ों में वैश्विक तापमान में वृद्धि के रुझानों के लगातार मिल रहे प्रमाण इस चिंता को कम करते हैं।
सत्यापन और निष्कर्ष
- वायुमंडलीय पुनर्व्याख्या, गहरे महासागर के तापमान और भौतिक मॉडलों का उपयोग करके पृथ्वी के ऊर्जा असंतुलन के स्वतंत्र अनुमान CERES-Argo डेटा के साथ सुसंगत हैं।
- सभी स्वतंत्र जांचों के गलत होने की संभावना बेहद कम है, जो मौजूदा जलवायु विज्ञान की विश्वसनीयता को और मजबूत करती है।
- इस शोधपत्र में विश्वसनीय अध्ययनों में पाए जाने वाले स्वतंत्र डेटा परीक्षण का अभाव है, जो वैज्ञानिक दावों को प्रमाणित करने के लिए आवश्यक है।
इस शोधपत्र की आलोचना वर्तमान जलवायु विज्ञान पद्धतियों की मजबूती और स्थापित वैज्ञानिक सहमति के विरुद्ध किसी भी दावे का समर्थन करने के लिए स्वतंत्र और गहन डेटा परीक्षण की आवश्यकता पर प्रकाश डालती है।
