भारत के मौसम पूर्वानुमान को उन्नत करने की आवश्यकता

संदर्भ: 

भारत का मौसम पूर्वानुमान पारंपरिक रूप से मानसून पर केंद्रित है। अब विभिन्न कारणों से इसकी सटीकता की मांग बढ़ गई है। जबकि भारतीय मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी) ने सटीकता में सुधार किया है, अति-स्थानीय पूर्वानुमान और दुर्लभ घटनाओं के पूर्वानुमान में चुनौतियों ने आगे के बुनियादी ढांचे के उन्नयन और अनुरूप मॉडल की आवश्यकता को उजागर किया है।

मौसम पूर्वानुमान की वर्तमान स्थिति

• पारंपरिक फोकस: भारत की मौसम संबंधी सेवाएं मुख्य रूप से मानसून के पूर्वानुमान पर केंद्रित थी, जैसे कि यह भविष्यवाणी करना कि मानसून मजबूत होगा या कमजोर, साथ ही दिल्ली, चेन्नई आदि जैसे प्रमुख शहरों के लिए बुनियादी तापमान अपडेट करना, यही कारण है कि मौसम पूर्वानुमान के अन्य पहलुओं पर कम ध्यान दिया गया।
• धारणा में बदलाव: पिछले एक दशक में मौसम पूर्वानुमान के बारे में धारणा में काफी बदलाव आया है। आम जनता अब इसे महत्वपूर्ण मानती है, क्योंकि लोगों में मौसम के दैनिक जीवन और सुरक्षा पर पड़ने वाले प्रभाव के बारे में जागरूकता बढ़ रही है। लोग अक्सर दैनिक मौसम पूर्वानुमान देखते हैं, खासकर यात्रा की योजना बनाते समय, जो बढ़ती रुचि को दर्शाता है।

मौसम पूर्वानुमान में बढ़ती रुचि के कारण

• आईएमडी की प्रगति: भारत मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी) ने पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार करने में महत्वपूर्ण प्रगति की है, जिससे उसकी भविष्यवाणी पर जनता का भरोसा बढ़ा है। मानसून के पूर्वानुमानों से परे, आईएमडी अब कई तरह की मौसम घटनाओं के बारे में जानकारी प्रदान करता है।
• सार्वजनिक अपेक्षाएँ: न केवल मानसून के बारे में बल्कि दैनिक बल्कि क्षण-प्रतिक्षण के मौसम पैटर्न के बारे में भी विस्तृत मौसम की जानकारी प्राप्त करने में लोगों की रुचि बढ़ रही है।
• चरम मौसम की घटनाएँ: जलवायु परिवर्तन के कारण चक्रवात, बाढ़ और हीटवेव जैसी चरम मौसम की घटनाओं की आवृत्ति और तीव्रता में वृद्धि हुई है। इससे सटीक और समय पर मौसम की भविष्यवाणी की मांग बढ़ गई है।

आईएमडी की प्रगति और उन्नति

• बेहतर निगरानी: मौसम पूर्वानुमान के बुनियादी ढांचे का उन्नयन 2012 में प्रोजेक्ट मौसम जैसी पहलों के साथ शुरू हुआ, जिसका उद्देश्य लंबी अवधि के मानसून पूर्वानुमानों में सुधार करना था। लंबी अवधि के मानसून पूर्वानुमान भारतीय अर्थव्यवस्था के लिए महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे कृषि के लिए बेहतर योजना बनाने में मदद करते हैं, जो भारतीय अर्थव्यवस्था की रीढ़ है। सटीक पूर्वानुमान किसानों को रोपण और कटाई के बारे में सूचित निर्णय लेने, जल संसाधनों का कुशलतापूर्वक प्रबंधन करने और संभावित मौसम संबंधी व्यवधानों के प्रभाव को कम करने में सक्षम बनाता है।
• बेहतर अवलोकन नेटवर्क: डॉपलर रडार और बेहतर निगरानी क्षमताओं जैसे परिष्कृत उपकरणों की शुरूआत की गयी है।
• उन्नत कंप्यूटिंग: उन्नत कंप्यूटिंग शक्ति और सिमुलेशन मॉडल का उपयोग जो अधिक उन्नत गणनाओं की अनुमति देता है।
• चक्रवात पूर्वानुमान: 2013 में फेलिन से शुरू हुए चक्रवातों पर सफल प्रारंभिक चेतावनियों ने अनेक लोगों की जान बचाई है और आईएमडी पूर्वानुमानों में जनता का विश्वास बढ़ाया है। इसके विपरीत, उड़ीसा में 1999 के सुपर साइक्लोन के परिणामस्वरूप कम सटीक पूर्वानुमान के कारण महत्वपूर्ण जानमाल का नुकसान हुआ।

वर्तमान पूर्वानुमान में चुनौतियाँ

• सटीकता संबंधी मुद्दे: भारतीय मौसम विज्ञान विभाग मानसून और चक्रवात जैसी व्यापक या दीर्घकालिक घटनाओं का सटीक पूर्वानुमान लगा सकता है जो बड़े भौगोलिक क्षेत्रों को कवर करते हैं। हालाँकि, इन पूर्वानुमानों में अति-स्थानीय घटनाओं के लिए आवश्यक सटीकता का अभाव है।
  • स्थानीय स्तर की चुनौतियाँ: उदाहरण के लिए, जबकि भारतीय मौसम विज्ञान विभाग दिल्ली जैसे शहर में बारिश की भविष्यवाणी कर सकता है, यह सटीक रूप से नहीं बता सकता कि शहर के भीतर कौन सा विशिष्ट क्षेत्र प्रभावित होगा। इसी तरह, उत्तर प्रदेश जैसे राज्य के विभिन्न क्षेत्रों में मानसून की तीव्रता का पूर्वानुमान लगाना चुनौतीपूर्ण है।
• दुर्लभ और चरम मौसम संबंधी घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने में आने वाली प्रमुख चुनौतियाँ: अचानक बादल फटने या अचानक बाढ़ आने जैसी दुर्लभ और चरम मौसम की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाना विशेष रूप से कठिन है। जलवायु परिवर्तन के कारण इन घटनाओं की आवृति बढ़ रही हैं, जो अक्सर मौजूदा पूर्वानुमान मॉडल की क्षमताओं को पार कर जाती हैं।
  • जलवायु परिवर्तन का प्रभाव: जलवायु परिवर्तन से उत्पन्न अप्रत्याशितता ने मौसम पूर्वानुमान को, विशेष रूप से इन चरम घटनाओं के लिए, अधिक चुनौतीपूर्ण तथा कम विश्वसनीय बना दिया है।
• उष्णकटिबंधीय परिवर्तनशीलता: उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों में मौसम का पूर्वानुमान लगाना भूमध्य रेखा से दूर स्थित क्षेत्रों की तुलना में सामान्यतः अधिक चुनौतीपूर्ण होता है, क्योंकि वहां मौसम संबंधी घटनाओं में अधिक परिवर्तनशीलता होती है।
• स्थानीय तथा बड़े पैमाने की घटनाएँ:
  • बड़े पैमाने पर पूर्वानुमान लगाना आसान: मानसून और चक्रवात जैसी बड़े पैमाने की मौसम प्रणालियों का पूर्वानुमान लगाना स्थानीय या सीमित क्षेत्र की तुलना में अधिक आसान होता है क्योंकि वे व्यापक प्रकृति की होती हैं। नियमित चक्रीय घटनाएँ भी अधिक पूर्वानुमान योग्य होती हैं।
  • स्थानीय घटनाओं से जुड़ी चुनौतियाँ: इसके विपरीत, बादल फटने या लू जैसी स्थानीय घटनाओं का सटीक पूर्वानुमान लगाना बहुत कठिन है। पूरे देश के लिए मानसून के मौसम की भविष्यवाणी करना अपेक्षाकृत आसान है, लेकिन सटीक क्षेत्रीय, स्थानीय या मासिक पूर्वानुमान प्रदान करना अधिक चुनौतीपूर्ण और कम विश्वसनीय है।
• वर्तमान सीमाएँ:
  • ग्रिड का आकार: भारतीय मौसम विज्ञान विभाग वर्तमान में 12 किमी x 12 किमी क्षेत्र के लिए पूर्वानुमान प्रदान करता है, जो विशिष्ट शहरी क्षेत्रों के लिए बहुत बड़ा है। छोटे ग्रिड (जैसे, 3 किमी x 3 किमी) और अंततः 1 किमी x 1 किमी क्षेत्रों के लिए पूर्वानुमान विकसित करने के प्रयास चल रहे हैं। इससे अति-स्थानीय मौसम की स्थिति के बारे में अधिक सटीक पूर्वानुमान लगाना संभव होगा और पूर्व चेतावनी प्रणाली को बेहतर बनाया जा सकेगा।

भविष्य के उद्देश्य

• बुनियादी ढांचे में सुधार: महासागर अवलोकन प्रणालियों, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले पृथ्वी अवलोकन उपग्रहों और डॉपलर रडार की बढ़ी हुई कवरेज में, विशेष रूप से पूर्वी और पूर्वोत्तर क्षेत्रों में सुधार की आवश्यकता है।
• अनुकूलित मॉडल: भारत के अनुकूल एक विशिष्ट मौसम मॉडल विकसित करने की आवश्यकता है जो स्थानीय परिस्थितियों का बेहतर अनुकरण कर सके, क्योंकि वैश्विक मॉडल भारत की अनूठी जलवायु चुनौतियों का समाधान करने में सीमित हैं।
• गहन अनुसंधान और विकास: जलवायु परिवर्तन से उत्पन्न चुनौतियों का समाधान करने और पूर्वानुमान सटीकता में सुधार करने के लिए निरंतर अनुसंधान महत्वपूर्ण है।

निष्कर्ष

भारतीय मौसम विज्ञान विभाग के नियोजित उन्नयन का उद्देश्य अधिक सटीक और स्थानीयकृत मौसम पूर्वानुमान मॉडल विकसित करके इन चुनौतियों का समाधान करना है। यह उन्नयन सार्वजनिक सुरक्षा, नियोजन और चरम मौसम की घटनाओं के प्रति प्रतिक्रिया में सुधार के लिए आवश्यक है, क्योंकि इनमें जलवायु परिवर्तन के कारण अधिक आवृति हो रही है।

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