भारत में मौसम पूर्वानुमान: उपलब्धियां और चुनौतियां- बिंदुवार व्याख्या

पूर्वानुमानों की सटीकता में काफी सुधार के कारण आम जनता के बीच भारत के मौसम पूर्वानुमान में विश्वास में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है। इससे भारत में अधिक सटीक और विशिष्ट मौसम पूर्वानुमान की मांग में वृद्धि हुई है, विशेष रूप से चरम मौसम की घटनाओं के बढ़ते उदाहरणों और जलवायु परिवर्तन से प्रेरित विनाशकारी आपदाओं के सम्बन्ध में। सटीक मौसम पूर्वानुमान की बढ़ती आवश्यकता को पूरा करने के लिए, सरकार IMD की मौजूदा क्षमताओं के एक बड़े उन्नयन की योजना बना रही है।

इस लेख में हम मौसम पूर्वानुमान के बुनियादी ढांचे में हुए विकास, इसकी आवश्यकता और इसकी सफलता पर विस्तार से चर्चा करेंगे। हम सटीक मौसम स्थितियों की भविष्यवाणी करने में आने वाली चुनौतियों और आगे के रास्ते पर भी नज़र डालेंगे।

 भारत में मौसम पूर्वानुमान का ऐतिहासिक विकास क्या रहा है?

भारत में मौसम पूर्वानुमान प्रणाली का क्या महत्त्व है?

1. कृषि और खाद्य सुरक्षा (Agriculture and Food Security) – भारत की कृषि मानसून पर बहुत अधिक निर्भर है। मानसून देश की वार्षिक वर्षा का लगभग 70-80% प्रदान करता है। इसलिए, सटीक मौसम पूर्वानुमान बुवाई, सिंचाई, कटाई, फसल प्रबंधन और कीट और रोग नियंत्रण जैसे कृषि गतिविधियों की योजना बनाने में मदद करता है।
2. आपदा प्रबंधन और शमन (Disaster Management and Mitigation) – चक्रवात, बाढ़, हीटवेव, शीत लहरों और सूखे जैसी विभिन्न आपदाओं के प्रति भारत की भेद्यता। मौसम का सटीक पूर्वानुमान इन आपदाओं के नकारात्मक प्रभाव को कम करने में मदद करता है।
3. आर्थिक नुकसान में कमी (Reduction of economic losses)–
4. कृषि फसलों के विनाश के कारण मौसम की अनिश्चितताओं जैसे सूखा, कमजोर मानसून के कारण कृषकों को अत्यधिक हानि होती है और ग्रामीण संकट पैदा होता है।
5. जल विद्युत और सौर ऊर्जा की तरह ऊर्जा क्षेत्र मौसम की स्थिति के प्रति संवेदनशील है। सटीक पूर्वानुमान ऊर्जा संसाधनों के कुशल प्रबंधन का समर्थन करता है, लगातार आपूर्ति सुनिश्चित करता है और आर्थिक नुकसान को कम करता है।
6. निर्माण और शहरी नियोजन (Construction and Urban Planning) – निर्माण गतिविधियों की योजना बनाने के लिए मौसम पूर्वानुमान महत्वपूर्ण हैं, खासकर मानसून और सर्दियों के मौसम के दौरान। इससे देरी से बचने, श्रमिकों की सुरक्षा सुनिश्चित करने और निर्माण लागत को कम करने में मदद मिलती है।
7. परिवहन और रसद (Transport and Logistics) – सड़क, रेल और समुद्री परिवहन की सुरक्षा और दक्षता के लिए सटीक मौसम पूर्वानुमान महत्वपूर्ण हैं। उदाहरण के लिए, सर्दियों में कोहरे के पूर्वानुमान से उड़ान कार्यक्रमों के प्रबंधन में मदद मिलती है।
8. सार्वजनिक स्वास्थ्य और सुरक्षा (Public Health and Safety) – मौसम की भविष्यवाणी सार्वजनिक स्वास्थ्य और सुरक्षा के सुधार में मदद करती है। उदाहरण के लिए- अत्यधिक तापमान के पूर्वानुमान गर्मी से संबंधित बीमारियों जैसे हीट-स्ट्रोक की रोकथाम में मदद करते हैं।
9. जल संसाधन प्रबंधन (Water Resource Management) – सिंचाई योजना और जलाशय प्रबंधन जैसे जल संसाधनों के प्रबंधन के लिए मौसम पूर्वानुमान आवश्यक हैं।

भारत में मौसम पूर्वानुमान की सफलताएँ क्या रही हैं?

1. बेहतर चक्रवात पूर्वानुमान प्रणाली (Improved cyclone forecast system) – भारत में चक्रवातों के समय पर और सटीक पूर्वानुमान ने एक विश्वसनीय प्रतिक्रिया और निकासी तंत्र की स्थापना की है। उदाहरण के लिए- 2013 के चक्रवात फैलिन और 2020 के चक्रवात अम्फान की सटीक भविष्यवाणियों ने हजारों मानव जीवन के नुकसान से बचा लिया था।
2. मानसून की भविष्यवाणी (Monsoon prediction) – लंबी अवधि के मानसून पूर्वानुमानों में पिछले दशक में लगभग शत-प्रतिशत सटीकता रही है।
3. परिवहन के लिए मौसम पूर्वानुमान (Weather Forecasting for transportation) – IMD द्वारा विकसित विंटर फॉग एक्सपेरिमेंट (WiFEX) ने कोहरे की जानकारी के प्रसार में मदद की है, जिसका उपयोग एयरलाइंस और यात्रियों द्वारा अपनी यात्रा की योजना बनाने के लिए किया जाता है।
4. वायु गुणवत्ता निगरानी (Air Quality Monitoring) – IMD की सफर प्रणाली का उपयोग दिल्ली जैसे प्रमुख शहरों में वायु प्रदूषण के स्तर की निगरानी के लिए किया जा रहा है।
5. भारत की वैश्विक प्रतिष्ठा में वृद्धि (Enhanced India’s global reputation) – IMD को विश्व मौसम विज्ञान संगठन (WMO) के छह क्षेत्रीय विशिष्ट मौसम विज्ञान केंद्रों में से एक के रूप में मान्यता दी गई है। IMD ने जलवायु परिवर्तन के संबंध में संयुक्त राष्ट्र के ‘सभी के लिए पूर्व चेतावनी (Early Warning for All)’ कार्यक्रम में योगदान दिया है।

भारत में अधिक सटीक मौसम भविष्यवाणियों की बढ़ती मांग के क्या कारण हैं?

1. चरम मौसम की घटनाओं की आवृत्ति में वृद्धि (Increased frequency of extreme weather events)– बादल फटना, तीव्र हीटवेव जैसी चरम मौसम की घटनाएं, जो आमतौर पर कुछ दशकों में एक बार होती थी, लेकिन अब पूरे वर्ष लोगों के जीवन और आजीविका के लिए खतरा बना रहता है।
2. जलवायु प्रेरित अनिश्चितताओं में वृद्धि (Increase in climate induced vagaries)- जलवायु प्रेरित अनिश्चितताओं ने पिछले साल वायनाड में हाल ही में भूस्खलन और सिक्किम और उत्तराखंड में झील फटने (lake bursts) जैसी आपदाओं को जन्म दिया है। इसने प्रशासकों को चौंका दिया है। इसलिए भारत में अधिक मजबूत और सटीक मौसम पूर्वानुमान की आवश्यकता बढ़ गई है।
3. हाइपर-लोकल (hyper-loca) स्तरों पर डेटा की आवश्यकता (Need for data at the hyper-local levels)- हाल के दिनों में हाइपर-लोकल (hyper-loca) स्तर पर मौसम की भविष्यवाणी की आवश्यकता बढ़ गई है। पूर्व किसानों के लिए, नगरपालिका अधिकारी, और कार्यालय और स्कूल जाने वाले अपनी दैनिक गतिविधियों की योजना बनाने के लिए हाइपर-लोकल स्तरों पर प्रचुर वर्षा के बारे में पूर्वानुमान की मांग करते हैं।
4. वर्षा की तीव्रता में वृद्धि (Increased intensity of rainfall)- स्थानीय भारी वर्षा की घटनाओं में वृद्धि ने भारत में मौसम की भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार की मांग को और बढ़ा दिया है। उदाहरण के लिए- तमिलनाडु के थूथुकुडी जिले में कल्याणपट्टिनम में पूरे मौसम की औसत वर्षा के बराबर एक दिन में ही हो जाती है।

 भारत में मौसम पूर्वानुमान के साथ क्या चुनौतियाँ हैं?

1. मौसम की घटनाओं में अधिक परिवर्तनशीलता (Greater variability in weather phenomena)- भारत जैसे उष्णकटिबंधीय देशों में मौसम का पूर्वानुमान, मौसम की घटनाओं में अधिक परिवर्तनशीलता के कारण, भूमध्य रेखा से दूर के क्षेत्रों की तुलना में अधिक चुनौतीपूर्ण है।
2. हाइपर-लोकैलिटी की चुनौतियां (Challenges of hyper-locality)- IMD की वर्तमान मौसम पूर्वानुमान क्षमता 12 km X 12 km क्षेत्र में फैली हुई है। यह ग्रिड, जो अधिकांश भारतीय शहरों से बड़ा है, शहर में वर्षा की संभावना के पूर्वानुमान में मदद करता है। हालांकि, 3 km X 3 km ग्रिड की कमी, हाइपरलोकल स्तर पर मानसून की भविष्यवाणी की क्षमता में बाधा डालती है।
3. मौसम पूर्वानुमान में अंतर्निहित अनिश्चितताएं (Inherent uncertainities in weather forecasting)- मौसम पूर्वानुमान का विज्ञान भी अंतर्निहित अनिश्चितताओं से ग्रस्त है। मौसम पूर्वानुमान की सटीकता जितनी अधिक होगी, अनिश्चितता उतनी ही अधिक होगी। साथ ही मौसम का पूर्वानुमान जितना जल्दी होगा, उसकी सटीकता उतनी ही कम होगी।
4. डेटा का अभाव: आत्मसात और मॉडलिंग (Lack of data Assimilation and Modelling)- संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान मॉडल में विविध और सटीक डेटा को शामिल करना भारत में मौसम की भविष्यवाणी के लिए एक और बड़ी चुनौती है। 2015 के चेन्नई बाढ़ के दौरान उपग्रह डेटा को आत्मसात करने में पूर्व-IMD की चुनौती के लिए, जिसने भविष्यवाणियों की सटीकता को प्रभावित किया।
5. पुरानी और अपर्याप्त अवलोकन अवसंरचना (Outdated and insufficient observational infrastructure)– IMD पूर्व चेतावनी प्रणाली जैसे पुराने और अपर्याप्त अवलोकन संबंधी बुनियादी ढांचे की चुनौती से भी जूझ रहा है। उदाहरणार्थ वर्ष 2013 की उत्तराखंड बाढ़ के बारे में सूचना प्रसारित करने में पूर्व चेतावनी प्रणाली की विफलता।
6. पड़ोसी देशों के साथ सहयोग (Collaboration with neighbouring countries)- IMD को चीन और पाकिस्तान के मौसम विभागों के साथ ट्रांसबाउंडरी वायु प्रदूषण और साझा जल संसाधनों से संबंधित डेटा साझाकरण में बढ़े हुए सहयोग की कमी की चुनौती का भी सामना करना पड़ता है

आगे की राह क्या होनी चाहिए?

1. हाइपर लोकल विश्लेषण (Hyper local analysis) – IMD को 3 km x 3 km ग्रिड विकसित करने का लक्ष्य रखना चाहिए और अंततः 1 km x 1 km क्षेत्रों के लिए हाइपर-लोकल पूर्वानुमान विकसित करने का लक्ष्य रखना चाहिए।
2. स्थानीय विशेष टैलोरिंग (Tailoring to local specifics)- भारत की मौसम पूर्वानुमान प्रणाली का उद्देश्य स्थानीय विशिष्टताओं के अनुरूप कंप्यूटर सिम्युलेटेड मॉडल विकसित करना होना चाहिए। डेटा संग्रहकर्ताओं को अपना ध्यान जिला, ब्लॉक, पंचायत, गांव और वार्ड और गली-मोहल्लों तक सीमित करना चाहिए।
3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) का समावेश (Integration of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML)) – भविष्यवाणी मॉडल में सुधार और मौसम के पूर्वानुमान की सटीकता बढ़ाने के लिए मौसम संबंधी डेटा की विशाल मात्रा का विश्लेषण करने के लिए AI और ML एल्गोरिदम का समावेश।
4. शैक्षणिक और अनुसंधान सहयोग (Academic and Research Collaboration)- मौसम विभाग को विश्वविद्यालयों और संस्थानों में किए गए शोध में टैप करना चाहिए। उदाहरण के लिए- IMD और IIT बॉम्बे के बीच सहयोग, जिसने IMD की तुलना में अधिक सटीकता के साथ शहर में वर्षा की भविष्यवाणी करने के लिए इस वर्ष अत्याधुनिक कंप्यूटिंग तकनीकों का विकास किया है।
5. बुनियादी ढांचे का उन्नयन (Infrastructural upgrades)- देश के पूर्वी और पूर्वोत्तर क्षेत्रों में महासागर अवलोकन प्रणाली, उच्च-रिज़ॉल्यूशन पृथ्वी अवलोकन उपग्रहों की स्थापना और डॉपलर रडार के इष्टतम उपयोग जैसे मौसम संबंधी पहलुओं के संदर्भ में बुनियादी ढांचे के उन्नयन पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए।