这些系统性偏差，导致一个气候序列在时间上不是一致可比的，因而称之为非一致的或非均一的（inhomogeneous），亦称非均一性（inhomogeneity）。为确切描述气候变化，必须校订气候序列的非均一性，即均一化。 

早期的均一化研究侧重于分辨气候序列中非均一性的物理成因并进而做相应的物理校订。比如，观测点从海拔偏低处迁到偏高处会导致迁址后气温观测偏低，依据气温随高度降低的原理就可进行校订。然而，实际情况远为复杂。比如迁址还往往伴随着观测仪器和场所乃至观测规则的变更，而这些多因素变更的综合效果随具体情况而变化，很难制定统一的物理校订方案。因而，近年来越来越广泛地采用统计方法进行均一化。随着人们日益关注气候极值，均一化也从过去主要着眼于气候平均态的校订, 发展到更关注观测序列中的气候极值问题。由于极值是小概率的，对其变化趋势的评估更敏感于序列中的系统性偏差，均一化对于气候极值变化的研究尤为重要。