चर्चा में क्यों : भारतीय राष्ट्रीय महासागर सूचना सेवा केंद्र (INCOIS) ने बेयसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (BCNN) नामक एक अभिनव पहल विकसित की है, जो 15 महीने पहले तक एल नीनो और ला नीना स्थितियों की भविष्यवाणी कर सकता है।
परिचय :
- भारतीय राष्ट्रीय महासागर सूचना सेवा केंद्र (INCOIS) ने बेयसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (BCNN) का अनावरण किया है।
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग (ML) जैसी उन्नत तकनीकों का उपयोग करते हुए, यह नवाचार जलवायु पूर्वानुमानों की सटीकता और लीड टाइम को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, इन जलवायु घटनाओं और उनके वैश्विक प्रभावों में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
अल नीनो क्या है?
- अल नीनो एक जटिल मौसम घटना है जो मध्य और पूर्वी भूमध्यरेखीय प्रशांत महासागर में समुद्र की सतह के पानी के असामान्य रूप से गर्म होने की विशेषता है।
- इस वार्मिंग का दुनिया भर में मौसम के पैटर्न पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकता है, जिसमें वर्षा वितरण में बदलाव, चरम मौसम की घटनाओं का कारण और तापमान पैटर्न को प्रभावित करना शामिल है।
इसे अल नीनो क्यों कहा जाता है?
- स्पैनिश में “एल नीनो” शब्द का अनुवाद “द लिटिल बॉय” या “क्राइस्ट चाइल्ड” होता है।
- इसका नाम पेरू के मछुआरों द्वारा रखा गया था जिन्होंने क्रिसमस के समय प्रशांत जल में असामान्य गर्मी देखी थी।
- नाम इस घटना की आवधिक घटना को दर्शाता है, जिसे अक्सर वर्ष के अंत में नोट किया जाता है।
अल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO) क्या है ?
- ENSO एक जलवायु घटना है जिसमें मध्य और पूर्वी उष्णकटिबंधीय प्रशांत महासागर में समुद्री सतह के तापमान (SST) और वायुमंडलीय स्थितियों में आवधिक परिवर्तन शामिल हैं।
- यह वैश्विक मौसम पैटर्न को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है,जैसे वर्षा, तापमान और तूफान गतिविधि को प्रभावित करता है।
ENSO के चरण:-
- अल नीनो: मध्य और पूर्वी प्रशांत क्षेत्र में असामान्य रूप से गर्म SST की विशेषता है।
- यह आमतौर पर भारत में कम वर्षा की ओर ले जाता है, जिससे कमजोर मानसून और गर्मी की लहरें बढ़ जाती हैं।
- ला नीना: समान क्षेत्रों में असामान्य रूप से ठंडे SST की विशेषता है।
- इसके परिणामस्वरूप अक्सर भारत में अधिक वर्षा और मजबूत मानसून होता है।
वैश्विक प्रभाव :-
- ENSO वायुमंडलीय परिसंचरण को बदलता है, जिससे दुनिया भर में मौसम के पैटर्न प्रभावित होते हैं।
- इसका प्रभाव विशेष रूप से प्रशांत क्षेत्र में उल्लेखनीय है, लेकिन इसका प्रभाव वैश्विक घटनाओं तक फैला हुआ है, जिसमें भारतीय मानसून, तूफान और सूखा शामिल हैं।
INCOIS क्या है?
- भारतीय राष्ट्रीय महासागर सूचना सेवा केंद्र (INCOIS) भारत सरकार के पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय के अंतर्गत एक स्वायत्त निकाय है।
- यह विभिन्न हितधारकों के लिए वास्तविक समय महासागर डेटा, पूर्वानुमान और सलाहकार सेवाओं सहित महत्वपूर्ण महासागरीय सूचना सेवाएँ प्रदान करता है।
मिशन और उद्देश्य :-
- INCOIS का उद्देश्य पूर्वानुमान और सलाहकार सेवाओं में सुधार करके समाज के लाभ के लिए महासागरीय डेटा का उपयोग करना है।
- इसमें महासागर की स्थिति के बारे में सटीक जानकारी प्रदान करना, समुद्री गतिविधियों का समर्थन करना और समुद्र संबंधी घटनाओं से संबंधित आपदा तैयारी को बढ़ाना शामिल है।
प्रमुख सेवाएं :-
- सुनामी की प्रारंभिक चेतावनी: सुनामी के लिए वास्तविक समय की निगरानी और प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली।
- समुद्री मत्स्य पालन सलाह: मत्स्य उत्पादकता बढ़ाने के लिए सूचना और सलाह।
- महासागर की स्थिति का पूर्वानुमान: समुद्र की स्थिति की नियमित अपडेट, नेविगेशन और तटीय प्रबंधन में सहायता करना।
भारत पर ENSO का प्रभाव
अल नीनो और भारतीय मानसून :-
- अल नीनो की स्थिति: भारत में कमज़ोर मानसून का मौसम होता है, जिसके परिणामस्वरूप औसत से कम बारिश होती है। इससे सूखा पड़ सकता है, जिससे कृषि, जल आपूर्ति और समग्र आर्थिक विकास पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ सकता है।
- हीटवेव: अल नीनो की स्थिति तीव्र हीटवेव भी ला सकती है, जिससे स्वास्थ्य जोखिम और ऊर्जा की मांग बढ़ जाती है।
ला नीना और भारतीय मानसून :-
- ला नीना की स्थिति: आम तौर पर औसत से ज़्यादा बारिश के साथ मज़बूत मानसून होता है। इससे कृषि उत्पादकता बढ़ सकती है, लेकिन कुछ क्षेत्रों में बाढ़ भी आ सकती है।
बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (BCNN)
- INCOIS ने ENSO चरणों की भविष्यवाणी को बेहतर बनाने के लिए बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (BCNN) विकसित किया है।
- यह मॉडल पूर्वानुमान सटीकता को बढ़ाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग (ML) सहित नवीनतम तकनीकों को एकीकृत करता है।
BCNN कैसे काम करता है:-
- BCNN मॉडल एल नीनो या ला नीना और धीमी समुद्री विविधताओं के साथ वायुमंडलीय परिवर्तनों के बीच संबंध पर निर्भर करता है।
- यह युग्मन प्रारंभिक पूर्वानुमान जारी करने के लिए पर्याप्त लीड टाइम प्रदान करता है।
- मॉडल नीनो 3.4 सूचकांक मान की गणना करता है, जो 5°N से 5°S और 170°W से 120°W तक फैले मध्य भूमध्यरेखीय प्रशांत क्षेत्र में SST विसंगति का औसत निकालता है।
BCNN के लाभ:-
- BCNN एल नीनो और ला नीना स्थितियों के उभरने का पूर्वानुमान 15 महीने पहले तक लगा सकता है, जो मौजूदा मॉडलों की तुलना में काफी लंबा है जो 6-9 महीने का लीड टाइम देते हैं।
- गतिशील मॉडलों को AI के साथ जोड़कर, BCNN पूर्वानुमानों की सटीकता को बढ़ाता है, जिससे जलवायु प्रभावों के लिए बेहतर तैयारी करने में मदद मिलती है।
BCNN के विकास में चुनौतियां:-
- समुद्र और महासागरों के लिए ऐतिहासिक मौसम डेटा सीमित है, जो मॉडल प्रशिक्षण के लिए एक चुनौती है।
- वैश्विक महासागरीय तापमान रिकॉर्ड केवल 1871 से उपलब्ध हैं, जो 150 से कम मासिक नमूने प्रदान करते हैं।
अल नीनो और ला नीना पूर्वानुमान के लिए उपयोग किए जाने वाले मौजूदा मॉडल क्या हैं?
डेटा आधारित मॉडल : डेटा आधारित मॉडल ऐतिहासिक डेटा और विभिन्न जलवायु चर के बीच सांख्यिकीय संबंधों के आधार पर पूर्वानुमान उत्पन्न करते हैं।
- कार्य: वे भविष्य के ENSO घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए पिछले पैटर्न का विश्लेषण करते हैं।
- सीमाएँ: ऐतिहासिक डेटा पर निर्भरता और जटिल वायुमंडलीय और महासागरीय अंतःक्रियाओं को ध्यान में रखने में असमर्थता के कारण इन मॉडलों में सटीकता की कमी हो सकती है।
गतिशील मॉडल: गतिशील मॉडल ENSO घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए गणितीय सिमुलेशन का उपयोग करते हैं।
- कार्य: ये मॉडल उच्च प्रदर्शन कंप्यूटर (HPC) का उपयोग करके तीन आयामों में वायुमंडल और महासागर की भौतिक प्रक्रियाओं का अनुकरण करते हैं।
- लाभ: वे वास्तविक समय के डेटा को शामिल करके और महासागर और वायुमंडल के बीच जटिल अंतःक्रियाओं का अनुकरण करके अधिक सटीक पूर्वानुमान प्रदान करते हैं।
- उदाहरण: NOAA द्वारा जलवायु पूर्वानुमान प्रणाली (CFS), यूरोपीय मध्यम-श्रेणी मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF) मॉडल।
हाइब्रिड मॉडल :-
- हाइब्रिड मॉडल सांख्यिकी और गतिशील दोनों मॉडलों के तत्वों को मिलाते हैं।
- कार्य: ये मॉडल पूर्वानुमान सटीकता में सुधार करने के लिए सांख्यिकीय संबंधों और गतिशील सिमुलेशन की ताकत का लाभ उठाते हैं।
- लाभ: वे एक संतुलित दृष्टिकोण प्रदान करते हैं, जिससे ENSO घटनाओं के लिए पूर्वानुमान क्षमताओं में वृद्धि होती है।
अल नीनो के कारण क्या परिस्थितियाँ हैं?
वायुमंडलीय परिस्थितियाँ :-
- प्रशांत महासागर में आमतौर पर पूर्व से पश्चिम की ओर बहने वाली व्यापारिक हवाएँ कमज़ोर हो जाती हैं, जिससे पश्चिमी प्रशांत की ओर गर्म सतही पानी की आवाजाही कम हो जाती है।
- पश्चिमी प्रशांत में उच्च वायुमंडलीय दबाव और पूर्वी प्रशांत में कम दबाव कमजोर व्यापारिक हवाओं में योगदान देता है।
महासागरीय परिस्थितियाँ : –
- समुद्री सतह का तापमान (SST): गर्म सतही पानी के कम विस्थापन से मध्य और पूर्वी प्रशांत महासागर में SST में वृद्धि होती है।
- गर्म पानी का ऊपर उठना: व्यापारिक हवाओं के कमज़ोर होने और वायुमंडलीय दबाव के पैटर्न में बदलाव के कारण गहरे समुद्र से ठंडा पानी कम ऊपर उठता है, जिससे सतह और गर्म हो जाती है।
प्रतिक्रिया तंत्र :-
- SST का प्रारंभिक गर्म होना व्यापारिक हवाओं के कमज़ोर होने को पुष्ट करता है, जिससे एक सकारात्मक प्रतिक्रिया लूप बनता है जो अल नीनो की स्थितियों को बनाए रखता है और तीव्र करता है।
हिंद महासागर द्विध्रुव (IOD) क्या है?
- हिंद महासागर द्विध्रुव (IOD) एक जलवायु घटना है, जो पश्चिमी हिंद महासागर (अफ्रीका के तट के पास) और पूर्वी हिंद महासागर (इंडोनेशिया के पास) के बीच समुद्र की सतह के तापमान में अंतर की विशेषता है।
IOD के चरण
सकारात्मक IOD:-
- इस चरण में पश्चिमी हिंद महासागर में औसत से अधिक SST होता है।
- पूर्वी हिंद महासागर में औसत से कम SST होता है।
- प्रभाव: सकारात्मक IOD के कारण अक्सर भारतीय उपमहाद्वीप में मानसून की गतिविधि बढ़ जाती है और इंडोनेशिया और ऑस्ट्रेलिया में सूखे की स्थिति पैदा हो जाती है।
नकारात्मक IOD:
- पश्चिमी हिंद महासागर में औसत से कम SST।
- पूर्वी हिंद महासागर में औसत से अधिक SST।
- नकारात्मक IOD के कारण भारत में मानसून की गतिविधि कमज़ोर हो सकती है और इंडोनेशिया और ऑस्ट्रेलिया में बारिश बढ़ सकती है।
ENSO के साथ सहभागिता:-
- IOD क्षेत्रीय जलवायु पर ENSO के प्रभावों को बढ़ा या कम कर सकता है।
- उदाहरण के लिए, एक सकारात्मक IOD अल नीनो वर्ष के दौरान भी भारतीय मानसून को बढ़ा सकता है।
अल नीनो भारतीय अर्थव्यवस्था को कैसे प्रभावित करता है?
कृषि क्षेत्र :-
- अल नीनो अक्सर मानसून की बारिश को कम करता है, जिससे फसल की पैदावार प्रभावित होती है।
- चावल, गेहूँ और गन्ना जैसी प्रमुख फ़सलें मानसून की बारिश पर अत्यधिक निर्भर हैं।
- सूखे की स्थिति: कम बारिश से सूखा पड़ सकता है, जिससे सिंचाई प्रभावित होती है और कृषि उत्पादकता कम होती है।
- आर्थिक परिणाम: कम कृषि उत्पादन से खाद्य पदार्थों की कीमतें बढ़ सकती हैं, मुद्रास्फीति हो सकती है और किसानों पर बोझ बढ़ सकता है, जिससे ग्रामीण आय और आजीविका प्रभावित हो सकती है।
जल संसाधन :-
- कमजोर मानसून के परिणामस्वरूप जलाशयों, नदियों और जलभृतों में पानी का स्तर कम हो जाता है, जिससे पेयजल आपूर्ति और जलविद्युत उत्पादन प्रभावित होता है।
- कपड़ा, कागज़ और रसायन जैसे पानी की अधिक खपत वाले उद्योगों को पानी की कमी के कारण परिचालन चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है।
ऊर्जा क्षेत्र :-
- अल नीनो के दौरान तीव्र गर्मी की लहरें शीतलन के लिए बिजली की मांग को बढ़ाती हैं, जिससे पावर ग्रिड पर दबाव पड़ता है।
- कम जल प्रवाह जलविद्युत उत्पादन को प्रभावित करता है, जिससे थर्मल पावर पर निर्भरता बढ़ती है और ईंधन की लागत बढ़ती है।
आर्थिक विकास:-
- कृषि क्षेत्र का कम उत्पादन भारत के जीडीपी को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकता है, क्योंकि कृषि अर्थव्यवस्था में पर्याप्त योगदान देती है।
- उच्च खाद्य कीमतें मुद्रास्फीति के दबाव को जन्म दे सकती हैं, जिससे समग्र आर्थिक स्थिरता और उपभोक्ता क्रय शक्ति प्रभावित होती है।
आगे की राह
- ENSO भविष्यवाणियों की सटीकता को और बेहतर बनाने के लिए, डेटा संग्रह प्रयासों को बढ़ाना आवश्यक है।
- BCNN मॉडल को अन्य वैश्विक जलवायु मॉडल के साथ एकीकृत करने से अधिक मजबूत पूर्वानुमान प्रणाली बनाई जा सकती है।
- अंतर्राष्ट्रीय जलवायु अनुसंधान संगठनों के बीच सहयोगात्मक प्रयासों से वैश्विक स्तर पर ENSO के प्रभावों की बेहतर भविष्यवाणियाँ और समझ विकसित हो सकती है।
- उन्नत AI और ML तकनीकों के उपयोग पर मौसम विज्ञानियों और जलवायु वैज्ञानिकों के लिए प्रशिक्षण कार्यक्रमों में निवेश करना ।
- ENSO और इसके संभावित प्रभावों के बारे में सार्वजनिक जागरूकता बढ़ाना महत्वपूर्ण है।
- नीति निर्माताओं को कृषि नियोजन, जल संसाधन प्रबंधन और आपदा तैयारी रणनीतियों में उन्नत ENSO पूर्वानुमानों को शामिल करना चाहिए।
- ENSO के अंतर्निहित तंत्रों में चल रहे अनुसंधान और BCNN जैसे पूर्वानुमान मॉडल का परिशोधन महत्वपूर्ण होगा।
- अनुसंधान और विकास में निरंतर निवेश आगे के नवाचारों को बढ़ावा देगा, जिससे जलवायु परिवर्तनों के खिलाफ समाजों की लचीलापन बढ़ेगा।
निष्कर्ष :-
- भारतीय राष्ट्रीय महासागर सूचना सेवा केंद्र (INCOIS) द्वारा बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (बीसीएनएन) का विकास एल नीनो और ला नीना स्थितियों की भविष्यवाणी में एक महत्वपूर्ण प्रगति को दर्शाता है।
- एआई, डीप लर्निंग और एमएल जैसी अत्याधुनिक तकनीकों का लाभ उठाते हुए, बीसीएनएन मॉडल ईएनएसओ पूर्वानुमानों के लिए 15 महीने तक का विस्तारित लीड टाइम प्रदान करता है।
- यह क्षमता मौजूदा मॉडलों की तुलना में एक बड़ा सुधार है और अधिक सटीक भविष्यवाणियां प्रदान करती है।
- ENSO के चरणों और उनके वैश्विक प्रभाव, विशेष रूप से भारत के मानसून पैटर्न पर, को समझना इन जलवायु घटनाओं के प्रतिकूल प्रभावों की तैयारी और उन्हें कम करने के लिए महत्वपूर्ण है।
- BCNN मॉडल, पूर्वानुमान सटीकता को बढ़ाकर, ईएनएसओ से प्रभावित क्षेत्रों में कृषि, जल प्रबंधन और समग्र आर्थिक स्थिरता को लाभ पहुंचाता है।
