Метрологічні міркування щодо невизначеності вимірювання: використання карт замість глобальних параметрів

Анотація

Останнім часом спостерігається ненормальне використання глобальних параметрів не лише в межах економічних галузей, а й у таких наукових галузях, як метеорологія та клімат. Вони мають чітко передавати найвагоміший вплив змін числових параметрів. Інформування про глобальні тенденції та пов’язані з ними параметри полягає в узагальненні за допомогою глобальних параметрів, що, як правило, мають являти собою середнє числове значення великого набору даних. Однак синтетичні глобальні параметри не завжди враховують складність проблеми, яку вони мають оцінити, таким чином спрощуючи їхнє значення. У статті обговорюється той факт, що цей ефект є більш ніж просто спрощенням, оскільки оцінка карти, наприклад карти Землі, часто контрастує та має меншу невизначеність, яка завжди має бути пов’язана з будь-яким типом інформації, а саме з числовим, коли оцінка невизначеності пов’язана зі значенням параметра. Нанесення даних на карту не просто дозволяє переходити від математичного до геометричного типу представлення, причому останній загалом є більш значущим для “геометричних розумів” вчених відносно “математичних розумів”. У такому представленні виміряні значення параметра(ів), що розглядаються, накладають на основну географічну інформацію (карту). У більшості випадків, особливо коли карта показує велику різноманітність ситуацій, візуальний огляд дозволяє вченому відшукати різні методи для більш надійної оцінки. Наведено загальні випадки, що ілюструють вищезазначене твердження. Насправді ж карти також дозволяють отримати додатково значно ширший аналіз зібраної якісної та кількісної інформації, наприклад, аналіз її розподілу на всій карті, що особливо стосується ступеня нерівномірності значення та можливих зв’язків/причини цього. У разі описаного прикладу SAMT ця нерівномірність особливо очевидна, тому наукове середнє значення глобального параметра може стати набагато менш значущим і досить нерелевантним, незалежно від можливої суперечливої невизначеності, що впливає на звичайний аналіз на основі набору даних. Особливо важливо уникати такої ситуації, якщо аналіз спрямовано на прогнозування та прийняття рішень.