Mark and recapture
குறி மற்றும் மீட்டெடுப்பு என்பது சூழலியலில் பொதுவாக ஒரு விலங்குகளின் எண்ணிக்கையை மதிப்பிடுவதற்கு பயன்படுத்தப்படும் ஒரு முறையாகும், அங்கு ஒவ்வொரு தனிநபரையும் கணக்கிடுவது நடைமுறையில் இல்லை. மக்கள்தொகையில் ஒரு பகுதியினர் பிடிக்கப்பட்டு, குறிக்கப்பட்டு விடுவிக்கப்படுகிறார்கள். பின்னர், மற்றொரு பகுதி கைப்பற்றப்பட்டு, மாதிரியில் குறிக்கப்பட்ட நபர்களின் எண்ணிக்கை கணக்கிடப்படும். இரண்டாவது மாதிரியில் குறிக்கப்பட்ட தனிநபர்களின் எண்ணிக்கை முழு மக்கள்தொகையிலும் குறிக்கப்பட்ட தனிநபர்களின் எண்ணிக்கைக்கு விகிதாசாரமாக இருக்க வேண்டும் என்பதால், குறிக்கப்பட்ட தனிநபர்களின் எண்ணிக்கையை இரண்டாவது மாதிரியில் குறிக்கப்பட்ட தனிநபர்களின் விகிதத்தால் வகுப்பதன் மூலம் மொத்த மக்கள் தொகை அளவை மதிப்பிட முடியும். இந்த முறைக்கான பிற பெயர்கள், அல்லது நெருக்கமாக தொடர்புடைய முறைகள், பிடிப்பு-மீட்டெடுப்பு, பிடிப்பு-குறி-மீட்டெடுப்பு, குறி-மீட்டெடுப்பு, பார்வை-பார்வை, குறி-வெளியீடு-மீட்டெடுப்பு, பல அமைப்புகள் மதிப்பீடு, இசைக்குழு மீட்பு, பீட்டர்சன் முறை மற்றும் லிங்கன் முறை ஆகியவை அடங்கும். இந்த முறைகளுக்கான மற்றொரு முக்கிய பயன்பாடு தொற்றுநோயியல் ஆகும், அங்கு அவை நோய் பதிவேடுகளின் உறுதிப்பாட்டின் முழுமையை மதிப்பிடுவதற்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன. குறிப்பிட்ட சேவைகள் தேவைப்படும் நபர்களின் எண்ணிக்கையை மதிப்பிடுவது பொதுவான பயன்பாடுகளில் அடங்கும் (அதாவது. கற்றல் குறைபாடுகள் உள்ள குழந்தைகளுக்கான சேவைகள், சமூகத்தில் வசிக்கும் மருத்துவ ரீதியாக பலவீனமான முதியவர்களுக்கான சேவைகள்) அல்லது குறிப்பிட்ட நிபந்தனைகளுடன் (அதாவது. சட்டவிரோத போதைக்கு அடிமையானவர்கள், எச். ஐ. வி நோயால் பாதிக்கப்பட்டவர்கள் போன்றவை). குறி-மீட்டெடுப்பு தொடர்பான களப்பணி பொதுவாக ஒரு ஆராய்ச்சியாளர் ஒரு ஆய்வு பகுதிக்குச் சென்று ஒரு குழுவினரை உயிருடன் பிடிக்க பொறிகளைப் பயன்படுத்துகிறார். இந்த தனிநபர்கள் ஒவ்வொருவரும் ஒரு தனித்துவமான அடையாளங்காட்டி (எ. கா., ஒரு எண் குறிச்சொல் அல்லது இசைக்குழு) மூலம் குறிக்கப்படுகிறார்கள், பின்னர் காயமின்றி மீண்டும் சூழலுக்குள் விடுவிக்கப்படுகிறார்கள். 1896 ஆம் ஆண்டில் சி. ஜி. சுற்றுச்சூழல் ஆய்வுக்கு ஒரு குறி-மீட்டெடுப்பு முறை முதன்முதலில் பயன்படுத்தப்பட்டது. ஜோஹன்னஸ் பீட்டர்சன் பிளைஸ், ப்ளூரோனெக்டெஸ் பிளாட்டெஸ்ஸா, மக்கள்தொகையை மதிப்பிடுகிறார். குறிக்கப்பட்ட தனிநபர்கள் குறிக்கப்படாத மக்களிடையே தங்களை மறுவிநியோகம் செய்ய போதுமான நேரம் அனுமதிக்கப்படுகிறது. அடுத்து, ஆராய்ச்சியாளர் திரும்பி வந்து தனிநபர்களின் மற்றொரு மாதிரியைப் பிடிக்கிறார். இந்த இரண்டாவது மாதிரியில் உள்ள சில நபர்கள் ஆரம்ப வருகையின் போது குறிக்கப்பட்டிருப்பார்கள், இப்போது அவர்கள் மீட்டெடுப்புகள் என்று அழைக்கப்படுகிறார்கள். இரண்டாவது வருகையின் போது கைப்பற்றப்பட்ட பிற உயிரினங்கள், ஆய்வு பகுதிக்கு முதல் வருகையின் போது கைப்பற்றப்பட்டிருக்காது. இந்த குறிக்கப்படாத விலங்குகளுக்கு வழக்கமாக இரண்டாவது வருகையின் போது ஒரு குறிச்சொல் அல்லது இசைக்குழு வழங்கப்படுகிறது, பின்னர் அவை விடுவிக்கப்படுகின்றன. மக்கள் தொகை அளவை ஆய்வு பகுதிக்கு இரண்டு முறை வருகை தந்ததில் இருந்து மதிப்பிடலாம். பொதுவாக, இரண்டுக்கும் மேற்பட்ட வருகைகள் செய்யப்படுகின்றன, குறிப்பாக உயிர்வாழ்வது அல்லது இயக்கம் பற்றிய மதிப்பீடுகள் விரும்பினால். மொத்த வருகைகளின் எண்ணிக்கையைப் பொருட்படுத்தாமல், ஆராய்ச்சியாளர் ஒவ்வொரு தனிநபரின் ஒவ்வொரு பிடிப்பின் தேதியையும் வெறுமனே பதிவு செய்கிறார். மக்கள்தொகை அளவு, உயிர்வாழ்வு அல்லது இயக்கத்தை மதிப்பிடுவதற்காக உருவாக்கப்பட்ட "பிடிப்பு வரலாறுகள்" கணித ரீதியாக பகுப்பாய்வு செய்யப்படுகின்றன. உயிரினங்களைப் பிடிப்பது மற்றும் குறிக்கும் போது, சுற்றுச்சூழல் வல்லுநர்கள் உயிரினங்களின் நலனைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட அடையாளம் உயிரினத்திற்கு தீங்கு விளைவிக்கும் என்றால், அதன் நடத்தை ஒழுங்கற்றதாக மாறக்கூடும். குறிப்பு N = மக்கள்தொகையில் உள்ள விலங்குகளின் எண்ணிக்கை n = முதல் வருகையின் போது குறிக்கப்பட்ட விலங்குகளின் எண்ணிக்கை K = இரண்டாவது வருகையின் போது கைப்பற்றப்பட்ட விலங்குகளின் எண்ணிக்கை k = குறிக்கப்பட்ட மீண்டும் கைப்பற்றப்பட்ட விலங்குகளின் எண்ணிக்கை ஒரு உயிரியலாளர் ஒரு ஏரியில் உள்ள ஆமைகளின் எண்ணிக்கையின் அளவை மதிப்பிட விரும்புகிறார். ஏரியில் தனது முதல் வருகையில் 10 ஆமைகளைப் பிடிக்கிறாள், அவற்றின் முதுகில் வண்ணப்பூச்சு போடுகிறாள். ஒரு வாரத்திற்குப் பிறகு அவள் ஏரிக்குத் திரும்பி 15 ஆமைகளைப் பிடிக்கிறாள். இந்த 15 ஆமைகளில் ஐந்து அவற்றின் முதுகில் வண்ணப்பூச்சு உள்ளன, அவை மீண்டும் கைப்பற்றப்பட்ட விலங்குகள் என்பதைக் குறிக்கின்றன. இந்த உதாரணம் (n, K, k) = (10,15,5). லிங்கன்-பீட்டர்சன் மதிப்பீட்டாளரை மதிப்பிடுவதில் சிக்கல் உள்ளது லிங்கன்-பீட்டர்சன் முறை (பீட்டர்சன்-லிங்கன் குறியீடு அல்லது லிங்கன் குறியீடு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) ஆய்வு பகுதிக்கு இரண்டு வருகைகள் மட்டுமே செய்யப்பட்டால் மக்கள் தொகையின் அளவை மதிப்பிட பயன்படுத்தப்படலாம். இந்த முறை படிப்பு மக்கள் தொகை "மூடப்பட்டது" என்று கருதுகிறது. வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், படிப்புப் பகுதிக்கு இரண்டு வருகைகளும் சரியான நேரத்தில் நெருக்கமாக இருப்பதால், எந்தவொரு நபரும் இறக்கவோ, பிறக்கவோ அல்லது வருகைக்கு இடையில் படிப்புப் பகுதிக்குள் அல்லது வெளியே செல்லவோ மாட்டார்கள். ஆராய்ச்சியாளரின் களத் தளத்திற்கு வருகை தருவதற்கு இடையில் விலங்குகளில் இருந்து எந்த அடையாளங்களும் விழவில்லை என்றும், ஆராய்ச்சியாளர் அனைத்து மதிப்பெண்களையும் சரியாக பதிவு செய்கிறார் என்றும் இந்த மாதிரி கருதுகிறது. அந்த நிலைமைகளைப் பொறுத்தவரை, மதிப்பிடப்பட்ட மக்கள்தொகை அளவு பின்வருமாறுஃ வழித்தோன்றல் அனைத்து தனிநபர்களும் இரண்டாவது மாதிரியில் பிடிபடுவதற்கான ஒரே நிகழ்தகவைக் கொண்டுள்ளனர் என்று கருதப்படுகிறது, அவர்கள் முன்பு முதல் மாதிரியில் பிடிபட்டார்களா என்பதைப் பொருட்படுத்தாமல் (இரண்டு மாதிரிகளுடன் மட்டுமே, இந்த அனுமானத்தை நேரடியாக சோதிக்க முடியாது). இது, இரண்டாவது மாதிரியில், பிடிபட்ட () குறிக்கப்பட்ட தனிநபர்களின் விகிதம் () குறிக்கப்பட்ட மொத்த மக்கள் தொகையின் விகிதத்திற்கு சமமாக இருக்க வேண்டும் என்பதைக் குறிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, குறிக்கப்பட்ட நபர்களில் பாதி பேர் மீண்டும் கைப்பற்றப்பட்டால், மொத்த மக்கள் தொகையில் பாதி பேர் இரண்டாவது மாதிரியில் சேர்க்கப்பட்டதாக கருதப்படும். சின்னங்களில், இதன் மறுசீரமைப்பு லிங்கன்-பீட்டர்சன் முறைக்கு பயன்படுத்தப்படும் சூத்திரத்தை வழங்குகிறது. மாதிரி கணக்கீடு எடுத்துக்காட்டில் (n, K, k) = (10,15,5) லிங்கன்-பீட்டர்சன் முறை ஏரியில் 30 ஆமைகள் இருப்பதாக மதிப்பிடுகிறது. சாப்மேன் மதிப்பீட்டாளர் லிங்கன்-பீட்டர்சன் மதிப்பீட்டாளர் மாதிரி அளவு முடிவிலியை நெருங்குவதால் அறிகுறியற்ற வகையில் பக்கச்சார்பற்றவர், ஆனால் சிறிய மாதிரி அளவுகளில் பக்கச்சார்பானவர். மக்கள்தொகை அளவின் மாற்று குறைவான பக்கச்சார்பான மதிப்பீட்டாளர் சாப்மேன் மதிப்பீட்டாளரால் வழங்கப்படுகிறதுஃ மாதிரி கணக்கீடு எடுத்துக்காட்டு (n, K, k) = (10,15,5) இந்த சமன்பாட்டால் வழங்கப்பட்ட பதில் வட்டமாக இல்லாமல் துண்டிக்கப்பட வேண்டும் என்பதைக் குறிக்கிறது. இவ்வாறு, சாப்மேன் முறை ஏரியில் 28 ஆமைகளை மதிப்பிடுகிறது. ஆச்சரியப்படும் விதமாக, சாப்மேனின் மதிப்பீடு சாத்தியமான மதிப்பீட்டாளர்களின் வரம்பிலிருந்து ஒரு அனுமானமாக இருந்ததுஃ "நடைமுறையில், (K + 1) (n + 1)/(k + 1) அல்லது Kn/(k + 1) ஐ விட உடனடியாக குறைவான முழு எண்ணும் மதிப்பீடாக இருக்கும். மேற்கண்ட வடிவம் கணித நோக்கங்களுக்காக மிகவும் வசதியானது. (அடிக்குறிப்பு, பக்கம் 144 ஐப் பார்க்கவும்). சிறிய Kn/N (பக்கம் 146) க்கு மதிப்பீட்டாளர் கணிசமான எதிர்மறை சார்புகளைக் கொண்டிருக்கலாம் என்றும் சாப்மேன் கண்டறிந்தார், ஆனால் இந்த நிகழ்வுகளுக்கு மதிப்பிடப்பட்ட நிலையான விலகல்கள் பெரியதாக இருந்ததால் கவலைப்படவில்லை. நம்பிக்கை இடைவெளி மக்கள்தொகை அளவு N க்கான தோராயமான நம்பிக்கை இடைவெளியை பின்வருமாறு பெறலாம்ஃ இது ஒரு நிலையான இயல்பான சீரற்ற மாறியின் அளவுடன் ஒத்திருக்கிறது, மற்றும் எடுத்துக்காட்டு (n, K, k) = (10,15,5) 22 முதல் 65 வரையிலான 95 சதவீத நம்பிக்கை இடைவெளியுடன் N ≈ 30 மதிப்பீட்டை வழங்குகிறது. இந்த நம்பிக்கை இடைவெளி உண்மையான கவரேஜ் நிகழ்தகவுகளைக் கொண்டுள்ளது என்று நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது, அவை சிறிய மக்கள்தொகை மற்றும் தீவிர பிடிப்பு நிகழ்தகவுகளுக்கு (0 அல்லது 1 க்கு அருகில்) கூட பெயரளவு நிலைக்கு நெருக்கமாக உள்ளன, இந்த சந்தர்ப்பங்களில் மற்ற நம்பிக்கை இடைவெளிகள் பெயரளவு கவரேஜ் நிலைகளை அடையத் தவறிவிடுகின்றன. பேய்சியன் மதிப்பீடு சராசரி மதிப்பு ± நிலையான விலகல் என்பது ஒரு வழித்தோன்றலுக்கான இடம் இங்கே காணப்படுகிறதுஃ பேச்சுஃ குறி மற்றும் recapture#Statistical சிகிச்சை. எடுத்துக்காட்டு (n, K, k) = (10,15,5) மதிப்பீட்டைக் கொடுக்கிறது N ≈ 42 ± 21.5 பிடிப்பு நிகழ்தகவு பிடிப்பு நிகழ்தகவு என்பது ஒரு தனிப்பட்ட விலங்கு அல்லது ஆர்வமுள்ள நபரைக் கண்டறிவதற்கான நிகழ்தகவைக் குறிக்கிறது, மேலும் இது சூழலியல் மற்றும் தொற்றுநோயியல் ஆகிய இரண்டிலும் முறையே விலங்கு அல்லது மனித நோய்களைக் கண்டறிய பயன்படுத்தப்படுகிறது. பிடிப்பு நிகழ்தகவு பெரும்பாலும் இரண்டு மாறிகள் கொண்ட மாதிரியாக வரையறுக்கப்படுகிறது, இதில் f என்பது ஒரு விலங்கு அல்லது மனித மக்கள்தொகையின் அதிக ஆபத்துள்ள துறையிலிருந்து ஆர்வமுள்ள விலங்கு அல்லது நபரைக் கண்டறிய அர்ப்பணிக்கப்பட்ட ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட வளத்தின் பகுதியாகும், மேலும் q என்பது அதிக ஆபத்துள்ள மற்றும் குறைந்த ஆபத்துள்ள துறையில் சிக்கல் (எ. கா., ஒரு விலங்கு நோய்) ஏற்படும் நேரத்தின் அதிர்வெண் ஆகும். எடுத்துக்காட்டாக, 1920 களில் இந்த மாதிரியின் பயன்பாடு லண்டனில் டைபாய்டு கேரியர்களைக் கண்டறிவதாகும், அவர்கள் காசநோய் அதிக விகிதங்களைக் கொண்ட மண்டலங்களிலிருந்து வருகிறார்கள் (நோயால் பாதிக்கப்பட்ட ஒரு பயணி அத்தகைய பகுதியிலிருந்து வந்திருக்கலாம், அங்கு q> 0.5), அல்லது குறைந்த விகிதங்கள் (நிகழ்தகவு 1−q). பயணிகளில் ஒவ்வொரு 100 பேரில் 5 பேர் மட்டுமே கண்டறியப்பட முடியும் என்றும், ஒவ்வொரு 100 பேரில் 10 பேர் அதிக ஆபத்துள்ள பகுதியைச் சேர்ந்தவர்கள் என்றும் கூறப்பட்டது. பின்னர் பிடிப்பு நிகழ்தகவு பி பின்வருமாறு வரையறுக்கப்பட்டதுஃ முதல் சொல் அதிக ஆபத்து மண்டலத்தில் கண்டறிதல் (பிடிப்பு நிகழ்தகவு) நிகழ்தகவைக் குறிக்கிறது, பிந்தைய சொல் குறைந்த ஆபத்து மண்டலத்தில் கண்டறிதல் நிகழ்தகவைக் குறிக்கிறது. முக்கியமாக, சூத்திரத்தை f இன் அடிப்படையில் ஒரு நேரியல் சமன்பாடாக மீண்டும் எழுதலாம்ஃ இது ஒரு நேரியல் செயல்பாடு என்பதால், q இன் சில பதிப்புகளில் இந்த கோட்டின் சாய்வு (முதல் சொல் f ஆல் பெருக்கப்படுகிறது) நேர்மறையாக இருப்பதால், கண்டறிதல் வளம் அனைத்தும் அதிக ஆபத்துள்ள மக்கள்தொகைக்கு அர்ப்பணிக்கப்பட வேண்டும் (பிடிப்பு நிகழ்தகவை அதிகரிக்க f ஐ 1 ஆக அமைக்க வேண்டும்), அதேசமயம் q இன் பிற மதிப்புக்கு, கோட்டின் சாய்வு எதிர்மறையாக இருப்பதால், கண்டறிதல் அனைத்தும் குறைந்த ஆபத்துள்ள மக்கள்தொகைக்கு அர்ப்பணிக்கப்பட வேண்டும் (f ஐ 0 ஆக அமைக்க வேண்டும். பிடிப்பு நிகழ்தகவை அதிகரிக்க f ஐ 1 ஆக அமைக்க வேண்டிய மதிப்புகளை தீர்மானிக்க சாய்வு நேர்மறையாக இருக்கும் q இன் மதிப்புகளுக்கான மேலே உள்ள சமன்பாட்டை நாம் தீர்க்க முடியும்ஃ இது எளிதாக்குகிறதுஃ இது நேரியல் தேர்வுமுறைக்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு. மிகவும் சிக்கலான சந்தர்ப்பங்களில், ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட வளம் f இரண்டுக்கும் மேற்பட்ட பகுதிகளுக்கு அர்ப்பணிக்கப்பட்டுள்ள நிலையில், மல்டிவேரியேட் ஆப்டிமைசேஷன் பெரும்பாலும் சிம்ப்ளக்ஸ் வழிமுறை அல்லது அதன் வழித்தோன்றல்கள் மூலம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இரண்டுக்கும் மேற்பட்ட வருகைகள் 1990 களின் முற்பகுதியில் இருந்து பிடிப்பு-மீள் பிடிப்பு ஆய்வுகளின் பகுப்பாய்வு குறித்த இலக்கியம் மலர்ந்துள்ளது. இந்த சோதனைகளின் பகுப்பாய்விற்கு மிகவும் விரிவான புள்ளிவிவர மாதிரிகள் உள்ளன. மூன்று ஆதாரங்கள் அல்லது மூன்று வருகை ஆய்வுக்கு எளிதில் இடமளிக்கும் ஒரு எளிய மாதிரி, பாய்சன் பின்னடைவு மாதிரியைப் பொருத்துவதாகும். அதிநவீன மார்க்-ரெக்காப்சர் மாதிரிகள் ஓபன் சோர்ஸ் ஆர் நிரலாக்க மொழிக்கான பல தொகுப்புகளுடன் பொருந்தலாம். இவற்றில் "இடஞ்சார்ந்த வெளிப்படையான பிடிப்பு-மீள் பிடிப்பு", "பிடிப்பு-மீள் பிடிப்பு சோதனைகளுக்கான லாக்லீனியர் மாதிரிகள் (ஆர் கேப்சர்)" மற்றும் "மார்க்-மீள் பிடிப்பு தூர மாதிரி (எம்ஆர்டிஎஸ்)" ஆகியவை அடங்கும். இத்தகைய மாதிரிகள் மார்க் அல்லது இ-சர்ஜ் போன்ற சிறப்பு திட்டங்களுடன் பொருத்தப்படலாம். பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படும் பிற தொடர்புடைய முறைகளில் ஜாலி-செபர் மாதிரி (திறந்த மக்கள்தொகை மற்றும் பல மக்கள் தொகை கணக்கெடுப்பு மதிப்பீடுகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது) மற்றும் ஷ்னாபெல் மதிப்பீட்டாளர்கள் (மூடிய மக்கள்தொகைக்கான லிங்கன்-பீட்டர்சன் முறையின் விரிவாக்கம்) அடங்கும். இவை சதர்லேண்டால் விரிவாக விவரிக்கப்பட்டுள்ளன. ஒருங்கிணைந்த அணுகுமுறைகள் குறியீடு-மீட்டெடுப்பு தரவை மாதிரியாக்குவது மிகவும் ஒருங்கிணைந்த அணுகுமுறையை நோக்கிச் செல்கிறது, இது குறியீடு-மீட்டெடுப்பு தரவை மக்கள்தொகை இயக்கவியல் மாதிரிகள் மற்றும் பிற வகையான தரவுகளுடன் ஒருங்கிணைக்கிறது. ஒருங்கிணைந்த அணுகுமுறை மிகவும் கணக்கீட்டு ரீதியாக கோருகிறது, ஆனால் அளவுரு மற்றும் நிச்சயமற்ற மதிப்பீடுகளை மேம்படுத்தும் தரவுகளிலிருந்து கூடுதல் தகவல்களைப் பெறுகிறது. உறுப்புகள் எண்ணப்படும்போது மக்கள்தொகை அளவை மதிப்பிடுவதற்கு ஜெர்மன் தொட்டி சிக்கலையும் பார்க்கவும். ஏராளமான மதிப்பீட்டைக் குறிக்கவும் வெளியிடவும் ஜி. பி. எஸ் வனவிலங்கு கண்காணிப்பு நிழல் விளைவு (மரபியல்) குறிப்புகள் மேலும் படிக்க பீட்டர்சன், சி. ஜி. ஜே. (1896). "ஜெர்மன் கடலில் இருந்து லிம்ஃப்ஜோர்டுக்குள் இளம் பிளைஸின் வருடாந்திர குடியேற்றம்", டேனிஷ் உயிரியல் நிலையத்தின் அறிக்கை (1895), 6,5-84. ஸ்கோஃபீல்ட், ஜே. ஆர். (2007). "குறைபாடு அகற்றலுக்கு அப்பால்ஃ பிடிப்பு-மீள் பிடிப்பு முறையுடன் மறைந்த குறைபாடு மதிப்பீடு", கிராஸ்ஸ்டாக், ஆகஸ்ட் 2007; 27-29. வெளிப்புற இணைப்புகள் பிடிப்பு-மீட்டெடுப்பு முறைகளுக்கான ஒரு வரலாற்று அறிமுகம் பிடிப்பு-மீட்டெடுப்பு தரவுகளின் பகுப்பாய்வு சுற்றுச்சூழல் நுட்பங்கள் தொற்றுநோயியல் புள்ளிவிவர தரவு வகைகள் சுற்றுச்சூழல் புள்ளிவிவரங்கள் சுற்றுச்சூழல் மாதிரி உபகரணங்கள்