उत्तर:

भारत का मौसम पूर्वानुमान, मुख्य रूप से भारत मौसम विज्ञान विभाग (IMD) द्वारा प्रबंधित, मानसून, चक्रवात एवं चरम मौसम की घटनाओं के पूर्वानुमान के लिए महत्त्वपूर्ण है। 23 से अधिक डॉपलर मौसम रडार तथा 700 से अधिक स्वचालित मौसम स्टेशनों के नेटवर्क के साथ, IMD ने अपनी क्षमताओं का विस्तार किया है। हालाँकि, जलवायु परिवर्तन से प्रेरित अप्रत्याशितता के लिए सटीक पूर्वानुमान एवं रियल टाइम डेटा विश्लेषण में और अधिक उन्नयन की आवश्यकता है।

भारत की मौसम पूर्वानुमान क्षमताओं को उन्नत करने की आवश्यकता

• जलवायु परिवर्तनशीलता में वृद्धि: जलवायु परिवर्तन से प्रेरित मौसम संबंधी विसंगतियों में वृद्धि के लिए चक्रवात, बाढ़ एवं हीटवेव जैसी चरम घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए अधिक सटीक पूर्वानुमान उपकरणों की आवश्यकता होती है।
  • उदाहरण के लिए: वर्ष 2019 ओडिशा चक्रवात (फानी) के दौरान, IMD की प्रारंभिक चेतावनियों से 1.2 मिलियन लोगों को निकालने में मदद मिली, लेकिन इसकी तीव्रता के पूर्वानुमान के लिए उन्नत मॉडल की आवश्यकता थी।
• हाइपर-लोकल वेदर इवेंट: शहरी बाढ़ एवं हीट वेव जैसी घटनाओं का पूर्वानुमान करने के लिए हाइपर-लोकल वेदर पूर्वानुमान की आवश्यकता है, जो वर्तमान में मौजूदा व्यापक-आधारित मॉडल के साथ मुश्किल है।
  • उदाहरण के लिए: मुंबई की वर्ष 2017 की बाढ़ में, हाइपर-लोकल डेटा की कमी के कारण प्रतिक्रिया में देरी हुई एवं महत्त्वपूर्ण आर्थिक नुकसान हुआ, जिससे अधिक विस्तृत मौसम पूर्वानुमान की आवश्यकता पर प्रकाश डाला गया।
• कृषि पर निर्भरता में वृद्धि: भारत की 58% आबादी को रोजगार देने वाली कृषि, समय पर बुआई, सिंचाई एवं कटाई के लिए सटीक मौसम पूर्वानुमान पर बहुत अधिक निर्भर करती है।
  • उदाहरण के लिए: सटीक वर्षा का पूर्वानुमान खरीफ फसल के मौसम के लिए महत्त्वपूर्ण है, विशेषकर पंजाब एवं हरियाणा जैसे राज्यों में, जहाँ जल संसाधन सीमित हैं।
• आपदा तैयारी: बेहतर आपदा प्रबंधन, मानव जीवन एवं बुनियादी ढाँचे पर प्रभाव को कम करने के लिए बेहतर पूर्वानुमान महत्त्वपूर्ण है।
  • उदाहरण के लिए: वर्ष 2018 में केरल बाढ़ ने व्यापक हानि को रोकने के लिए अधिक सटीक वर्षा पूर्वानुमान एवं बाढ़ चेतावनियों की आवश्यकता को उजागर किया।
• विकसित हो रहे शहरी परिदृश्य: तेजी से हो रहे शहरीकरण से शहरों में मौसम के पैटर्न की जटिलता बढ़ जाती है, जिससे वास्तविक समय के अपडेट एवं सटीक पूर्वानुमानों के लिए उन्नत तकनीक की आवश्यकता होती है।

भारत की मौसम विज्ञान सेवाओं में हालिया सुधार

• उन्नत मौसम मॉडल का परिचय: IMD ने बेहतर लंबी दूरी के पूर्वानुमान के लिए वैश्विक पूर्वानुमान प्रणाली (GFS) एवं एकीकृत मॉडल (UM) को अपनाया है, जिससे सटीकता में 20-40% सुधार हुआ है।
  • उदाहरण के लिए: इन मॉडलों ने वर्ष 2020 में चक्रवात अम्फान के लिए अधिक सटीक भविष्यवाणियाँ प्रदान कीं, जिससे बेहतर तैयारी एवं प्रतिक्रिया की अनुमति मिली।
• डॉपलर रडार नेटवर्क का विस्तार: महत्त्वपूर्ण स्थानों पर नए डॉपलर मौसम रडार की स्थापना से वास्तविक समय की मौसम स्थितियों की निगरानी करने की IMD की क्षमता में वृद्धि हुई है।
  • उदाहरण के लिए: पूर्वोत्तर क्षेत्र में राडार के शामिल होने से तूफान एवं बाढ़ के पूर्वानुमानों में काफी सुधार हुआ है, जिससे कमजोर समुदायों के लिए जोखिम कम हो गया है।
• नाउकास्टिंग सिस्टम का विकास: IMD की नाउकास्ट सेवाएँ 3-6 घंटे के लीड टाइम के साथ वास्तविक समय में मौसम अपडेट प्रदान करती हैं, जो विमानन, कृषि एवं आपदा प्रबंधन के लिए महत्त्वपूर्ण है।
• सैटेलाइट डेटा का एकीकरण: INSAT-3DR एवं SCATSAT-1 जैसे भारतीय उपग्रहों के डेटा का उपयोग करके, IMD ने समुद्र तथा अंतर्देशीय मौसम प्रणालियों की निगरानी करने की अपनी क्षमता में सुधार किया है।
  • उदाहरण के लिए: इन उपग्रहों ने अरब सागर में वर्ष 2021 चक्रवात तौकते की निगरानी करने, प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों को बढ़ाने में महत्त्वपूर्ण भूमिका निभाई।
• उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग का उपयोग: मिहिर एवं प्रत्युष सुपर कंप्यूटर के साथ कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढाँचे को अपग्रेड करने से अधिक परिष्कृत मौसम सिमुलेशन तथा फास्ट डेटा प्रोसेसिंग सक्षम हो गई है।
  • उदाहरण के लिए: इन प्रणालियों ने पिछले पाँच वर्षों में वर्षा के पूर्वानुमान संबंधी त्रुटियों को लगभग 10% कम कर दिया है, जिससे बेहतर जल संसाधन प्रबंधन में सहायता मिली है।

भारत के मौसम पूर्वानुमान में बनी चुनौतियाँ

• दूरदराज के क्षेत्रों में अपर्याप्त कवरेज: कई क्षेत्रों, विशेष रूप से पूर्वोत्तर एवं हिमालयी बेल्ट में, पर्याप्त मौसम निगरानी बुनियादी ढाँचे का अभाव है।
  • उदाहरण के लिए: अरुणाचल प्रदेश क्षेत्र को अभी भी कम मौसम विज्ञान केंद्रों के कारण समय पर एवं सटीक मौसम अपडेट प्राप्त करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।
• अपर्याप्त रियल टाइम डेटा साझाकरण: विभिन्न एजेंसियों एवं प्लेटफार्मों पर डेटा के बेहतर एकीकरण तथा वास्तविक समय साझाकरण की आवश्यकता है।
  • उदाहरण के लिए: वर्ष 2015 की चेन्नई बाढ़ के दौरान IMD एवं स्थानीय निकायों के बीच डेटा एकीकरण की कमी के कारण अधिक क्षति हुई।
• सीमित सार्वजनिक जागरूकता एवं उपयोग: प्रगति के बावजूद, मौसम पूर्वानुमानों तक पहुँचने एवं उनका उपयोग करने के बारे में सार्वजनिक जागरूकता कम है, विशेषकर ग्रामीण क्षेत्रों में।
  • उदाहरण के लिए: बिहार में किसान अक्सर वैज्ञानिक मौसम पूर्वानुमानों के बजाय पारंपरिक ज्ञान पर भरोसा करते हैं, जिससे कृषि उत्पादकता एवं आपदा तैयारी प्रभावित होती है।
• विज्ञानविज्ञान और तकनीकी अंतराल: वर्तमान प्रणालियों को चक्रवात एवं बादल फटने जैसी तेजी से बदलती मौसम की घटनाओं के पूर्वानुमान लगाने में तकनीकी सीमाओं का सामना करना पड़ता है।
  • उदाहरण के लिए: वर्ष वर्ष 2013 में उत्तराखंड में बादल फटने की घटना ने अचानक एवं चरम मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी करने में सक्षम उन्नत पूर्वानुमान मॉडल की आवश्यकता को रेखांकित किया।
• संसाधन की कमी: पूर्वानुमान मॉडल एवं बुनियादी ढाँचे के निरंतर अपडेट के लिए पर्याप्त निवेश तथा कुशल जनशक्ति की आवश्यकता होती है, जो वर्तमान में सीमित हैं।

उन्नत मौसम पूर्वानुमान का संभावित प्रभाव

• बेहतर आपदा प्रबंधन: उन्नत पूर्वानुमान क्षमताओं से समय पर निकासी एवं संसाधन जुटाए जा सकते हैं, जिससे मृत्यु दर तथा हानि को कम किया जा सकता है।
  • उदाहरण के लिए: ओडिशा में सटीक चक्रवात पूर्वानुमानों के कारण समय पर निकासी एवं सुनियोजित प्रतिक्रियाओं के कारण ऐतिहासिक रूप से कम मौतें हुई हैं।
• अनुकूलित कृषि योजना: विश्वसनीय मौसम पूर्वानुमान किसानों को बेहतर योजना बनाने, फसल के नुकसान को कम करने एवं उपज बढ़ाने में मदद कर सकते हैं।
• आर्थिक स्थिरता और विकास: मौसम की घटनाओं के कारण होने वाले व्यवधानों को कम करने से बाजार में स्थिरता आ सकती है, बीमा दावे कम हो सकते हैं एवं आर्थिक गतिविधियाँ कायम रह सकती हैं।
• उन्नत जल संसाधन प्रबंधन: बेहतर पूर्वानुमान कुशल जल भंडारण एवं वितरण में सहायता कर सकता है, जो सिंचाई तथा शहरी जल आपूर्ति के लिए महत्त्वपूर्ण है।
  • उदाहरण के लिए: पूर्वानुमान उपकरणों ने कृष्णा बेसिन में जल संसाधनों के बेहतर प्रबंधन को सक्षम किया, सिंचाई योजना एवं सूखे को कम करने में सहायता की।
• मजबूत बुनियादी ढाँचे का लचीलापन: सक्रिय मौसम पूर्वानुमान चरम मौसम का सामना करने, मरम्मत की लागत को कम करने एवं स्थायित्व को बढ़ाने के लिए बुनियादी ढाँचे के विकास का मार्गदर्शन कर सकते हैं।
  • उदाहरण के लिए: मुंबई की तटीय सड़क परियोजना में मौसम डेटा पूर्वानुमानों के आधार पर जलवायु-लचीली विशेषताएँ शामिल की गईं, जिसका लक्ष्य भविष्य में आने वाले चक्रवातों का सामना करना है।

जलवायु परिवर्तन से उत्पन्न बढ़ती चुनौतियों से निपटने के लिए भारत की मौसम पूर्वानुमान क्षमताओं को बढ़ाना महत्त्वपूर्ण है। भविष्य के प्रयासों में प्रौद्योगिकी को उन्नत करने, बुनियादी ढाँचे का विस्तार करने एवं डेटा सिस्टम को एकीकृत करने पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए। ऐसा करके, भारत बदलती जलवायु के बीच अपनी आबादी के लिए एक सुरक्षित तथा अधिक समृद्ध भविष्य सुनिश्चित करते हुए, आपदा तैयारियों, आर्थिक लचीलेपन एवं सतत विकास में सुधार कर सकता है। 

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