Skalaafhængighed

Skalaafhængighed er et begreb inden for natur- og samfundsvidenskaberne, der beskriver, hvordan statistiske egenskaber, mønstre eller dynamikker ændrer sig når observationsskalaen ændres. Det betyder, at korrelationslængder, sandsynlighedsfordelinger eller tidsvariationer ikke nødvendigvis er ens på små og store rumlige eller tidslige skalaer. I praksis indikerer skalaafhængighed, at en model eller et fænomen kræver differentierede beskrivelser på forskellige skalaer, og at resultater kan ændre sig hvis data samles ind med en anden opløsning eller over en anden tidsramme.

Eksempler og anvendelser omfatter fysik, geografi og miljøvidenskab, hvor skalaafhængighed spiller en central rolle i studiet af kritiske fænomener og komplekse netværk som floder og elnet. Nedbør, vind og energiudbytte i meteorologi viser ofte forskellige statistikker på time- og døgnskalaer. I turbulens og bevægelsesvidenskab er energispektrum og intermittens stærkt skalaafhængige. I biologi og økologi følger mange systemer allometriske forhold og vækstmønstre, der ændrer sig med observationens skala. I økonomi observeres skalaafhængighed i volatilitet og prisbevægelses mønstre på minut-, time- og dagsbasis.

Metoder til analyse inkluderer multiskalaanalyse, bølgelignende teknikker, detrended fluctuation analysis, strukturfunktioner og kraftspektrum-analyse. Renormalisation group-teknikker bruges i teoretiske modeller for at forstå hvordan statistikker ændrer sig ved ændringer i skala.

Skalaafhængighed hjælper med at vælge passende modeller og forbedre forståelsen af data, men kræver ofte data der dækker flere skalaer samt opmærksomhed på kant- og prøvetagningsbias. Relaterede begreber inkluderer skalainvarianse og selv-similaritet.