शहरी जल सुरक्षा को बेहतर डेटा, गवर्नेंस और AI सपोर्ट की ज़रूरत है

फ्लोरिडा एग्रीकल्चरल एंड मैकेनिकल यूनिवर्सिटी के करुणा बाबूराज और आवुदाई आनंदी के एक सिस्टमैटिक रिव्यू के अनुसार, क्लाइमेट चेंज, शहरीकरण, प्रदूषण और बढ़ती मांग के कारण मीठे पानी के सिस्टम पर बढ़ते दबाव के कारण वॉटर सिक्योरिटी रिसर्च का विस्तार हो रहा है, लेकिन संकट का आकलन और मैनेजमेंट करने के लिए ज़रूरी टूल्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का अभी भी कम इस्तेमाल हो रहा है।

रिव्यू में 146 साइंटिफिक आर्टिकल्स का एनालिसिस किया गया है और पाया गया है कि मॉनिटरिंग, भविष्यवाणी, ट्रीटमेंट, इंफ्रास्ट्रक्चर प्लानिंग और फैसले लेने के लिए AI की बढ़ती क्षमता के बावजूद, वॉटर सिक्योरिटी को अभी भी ठीक से डिफाइन नहीं किया गया है, इसे एक जैसा नहीं मापा जाता है और यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एप्लीकेशन से बहुत कम जुड़ा है।

यह स्टडी, जिसका टाइटल "वॉटर सिक्योरिटी: ए सिस्टमैटिक रिव्यू ऑफ डेफिनिशन्स, इंडिकेटर्स, एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एप्लीकेशन्स" है, वॉटर में पब्लिश हुई थी।

क्लाइमेट और शहरी दबाव बढ़ने के साथ वॉटर सिक्योरिटी सप्लाई से आगे बढ़ रही है

मीठे पानी के सिस्टम पर आबादी बढ़ने, तेज़ी से शहरी विस्तार, क्लाइमेट चेंज, प्रदूषण, बढ़ती खपत और ज़्यादा इस्तेमाल का दबाव है। रिव्यू में पाया गया है कि यह कॉन्सेप्ट अब सिर्फ़ इस बात तक सीमित नहीं है कि पानी फिजिकली उपलब्ध है या नहीं। इसमें अब यह भी शामिल है कि क्या पानी सुरक्षित, सस्ता, आसानी से मिलने वाला, भरोसेमंद, बराबर बंटा हुआ है और लोगों, अर्थव्यवस्थाओं और इकोसिस्टम की रक्षा करने में सक्षम संस्थानों के ज़रिए मैनेज किया जा रहा है।

लेखकों ने Google Scholar, Web of Science और Scopus से रिसर्च को स्क्रीन करने के लिए PRISMA सिस्टमैटिक रिव्यू फ्रेमवर्क का इस्तेमाल किया। शुरू में पहचाने गए 289 रिकॉर्ड में से, 146 आर्टिकल को फ़ाइनल सिंथेसिस में शामिल किया गया। रिव्यू में यह जांचा गया कि वॉटर सिक्योरिटी को कैसे डिफाइन किया जाता है, इसे मापने के लिए कौन से इंडिकेटर इस्तेमाल किए जाते हैं, शहरी वॉटर सिक्योरिटी असेसमेंट में कौन से तरीके लागू किए जाते हैं और फ़ील्ड में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का इस्तेमाल कैसे किया जा रहा है।

रिव्यू से पता चलता है कि 2015 से वॉटर सिक्योरिटी पर साइंटिफिक ध्यान तेज़ी से बढ़ा है, जो 2024 में सबसे ज़्यादा होगा। रिसर्च का आधार भौगोलिक रूप से अलग-अलग है, जिसमें सबसे ज़्यादा स्टडी चीन पर फ़ोकस हैं, उसके बाद यूनाइटेड स्टेट्स, इंडिया और यूनाइटेड किंगडम हैं। दूसरे देश काम के छोटे क्लस्टर में योगदान देते हैं, जिससे पता चलता है कि वॉटर सिक्योरिटी एक ग्लोबल चिंता है लेकिन रिसर्च कैपेसिटी और पॉलिसी पर ध्यान अभी भी अलग-अलग बंटा हुआ है।

वॉटर सिक्योरिटी की कोई एक आम तौर पर मानी जाने वाली परिभाषा नहीं है। रिव्यू की गई स्टडी में, 54 आर्टिकल में परिभाषाएँ दी गईं, लेकिन वे बहुत अलग-अलग थीं। कुछ लोगों ने वॉटर सिक्योरिटी को एक डायनैमिक और मल्टीडाइमेंशनल कॉन्सेप्ट माना। दूसरों ने सेफ़ एक्सेस, काफ़ी क्वांटिटी, एक्सेप्टेबल क्वालिटी, गवर्नेंस, सस्टेनेबिलिटी, रिस्क कम करने या पानी से जुड़ी आपदाओं से बचाव पर फ़ोकस किया।

रिसर्चर्स इन अलग-अलग डेफ़िनिशन को एक बड़े स्ट्रक्चर में मिलाते हैं। वे वॉटर सिक्योरिटी के मुख्य हिस्सों के तौर पर एक्सेस, क्वालिटी, क्वांटिटी, गवर्नेंस, सस्टेनेबिलिटी, रिस्क, कैपेसिटी, ज़रूरतें, प्रोटेक्शन, बेनिफिशियरी, स्केल, इम्पैक्ट और आउटकम की पहचान करते हैं। एक्सेस में स्टेबल, अफ़ोर्डेबल और इक्विटेबल सप्लाई शामिल है। क्वालिटी का मतलब है वह पानी जो इंसानों, घरेलू, खेती, इंडस्ट्रियल और एनवायरनमेंटल इस्तेमाल के लिए सही हो। क्वांटिटी में अलग-अलग सेक्टर और कम्युनिटी के लिए काफ़ी और काफ़ी पानी शामिल है।

रिव्यू से पता चलता है कि वॉटर सिक्योरिटी सिर्फ़ वॉटर रिसोर्स पर ही नहीं, बल्कि प्लानिंग, मैनेजमेंट, स्टेकहोल्डर की भागीदारी, पॉलिटिकल स्टेबिलिटी, इंस्टीट्यूशनल कैपेसिटी और पब्लिक सर्विसेज़ पर भी निर्भर करती है। रिस्क एक और मुख्य हिस्सा है, जिसमें सूखा, बाढ़, कंटैमिनेशन, पानी से जुड़े खतरे और भविष्य के झटकों से बचने की क्षमता शामिल है।

यह बड़ा फ़्रेमिंग मायने रखता है क्योंकि वॉटर इनसिक्योरिटी तब भी हो सकती है जब पानी फ़िज़िकल तौर पर मौजूद हो। किसी शहर में वॉटर रिसोर्स हो सकते हैं लेकिन भरोसेमंद इंफ़्रास्ट्रक्चर की कमी हो सकती है। किसी गांव के इलाके में ग्राउंडवाटर हो सकता है, लेकिन उसे खराब पानी, महंगा पानी या खराब गवर्नेंस का सामना करना पड़ सकता है। किसी बेसिन में मौसमी सप्लाई हो सकती है, लेकिन सूखे, ज़्यादा इस्तेमाल या सेक्टर के बीच टकराव का खतरा बना रहता है। रिव्यू से पता चलता है कि पानी की सिक्योरिटी का आकलन एक ही समय में सामाजिक, पर्यावरण, तकनीकी और राजनीतिक नज़रिए से किया जाना चाहिए।

स्टडी यह भी दिखाती है कि पानी की सिक्योरिटी की जांच कई पैमानों पर की जाती है, घरों और समुदायों से लेकर शहरों, बेसिन, इलाकों, देशों और ग्लोबल सिस्टम तक। इस पैमाने के अंतर से तुलना करना मुश्किल हो जाता है। शहरी आकलन अक्सर इंफ्रास्ट्रक्चर, सर्विस डिलीवरी और आबादी बढ़ने पर फोकस करते हैं, जबकि बेसिन-लेवल की स्टडी रिसोर्स की उपलब्धता, इकोसिस्टम की सेहत और पानी की बढ़ती मांगों पर फोकस करती हैं। नेशनल और ग्लोबल स्टडी अक्सर गवर्नेंस, आर्थिक विकास, फूड सिस्टम और क्लाइमेट रिस्क पर ज़्यादा ध्यान देती हैं।

इंडिकेटर और शहरी असेसमेंट के तरीके अलग-अलग हैं

वॉटर सिक्योरिटी इंडिकेटर का बड़े पैमाने पर इस्तेमाल होता है, लेकिन यह फील्ड अलग-अलग है। 146 आर्टिकल में से 36 में असेसमेंट के लिए डाइमेंशन और इंडिकेटर दिए गए हैं। लेखक इन इंडिकेटर को क्वांटिटेटिव, क्वालिटेटिव और कंबाइंड टाइप में बांटते हैं, जिससे वॉटर सिक्योरिटी को मापने के तरीके को समझने के लिए एक साफ स्ट्रक्चर बनता है।

क्वांटिटेटिव इंडिकेटर सबसे आम हैं। इनमें प्रति व्यक्ति मीठे पानी के रिसोर्स, प्रति व्यक्ति पानी की खपत, पाइप से पानी का कवरेज, सीवेज कवरेज, सप्लाई रिलायबिलिटी, वेस्टवॉटर ट्रीटमेंट कैपेसिटी, पानी का नुकसान, पानी की प्रोडक्टिविटी, पानी की मांग, सालाना बारिश, सालाना तापमान, आबादी का घनत्व, शहरीकरण दर, ग्रीनहाउस गैस एमिशन, पानी के इस्तेमाल की तीव्रता और वॉटर सप्लाई सिस्टम की एफिशिएंसी शामिल हैं।

ये उपाय इसलिए ज़रूरी हैं क्योंकि ये पानी की उपलब्धता, सप्लाई कवरेज, इंफ्रास्ट्रक्चर परफॉर्मेंस और रिसोर्स स्ट्रेस को ट्रैक करने के लिए साफ डेटा पॉइंट देते हैं। इनका इस्तेमाल वॉटर सप्लाई, वॉटर रिसोर्स, सैनिटेशन और हेल्थ, एनवायरनमेंट और इकोसिस्टम, वॉटर मैनेजमेंट और सोशियो-इकोनॉमिक सिस्टम जैसे डोमेन में किया जाता है।

क्वालिटेटिव इंडिकेटर पर कम ध्यान दिया जाता है लेकिन वे ज़रूरी बने रहते हैं। इनमें हाइजीन, पानी की क्वालिटी, कंटैमिनेशन का रिस्क, पानी से होने वाली बीमारी, स्टैंडर्ड्स का पालन, रीक्रिएशनल पानी की सेफ्टी और लोकल पब्लिक हेल्थ कंडीशन शामिल हैं। इन तरीकों को स्टैंडर्डाइज़ करना मुश्किल है, लेकिन वे ऐसे डाइमेंशन्स को पकड़ते हैं जिन्हें सिर्फ फिजिकल सप्लाई डेटा नहीं समझा सकता।

कंबाइंड इंडिकेटर्स मेज़रेबल डेटा को गवर्नेंस, रिस्क और इंस्टीट्यूशनल फैक्टर्स के साथ इंटीग्रेट करते हैं। इनमें फ्लड फ्रीक्वेंसी, ड्राउट फ्रीक्वेंसी, डिजास्टर प्रिपेयर्डनेस, पब्लिक हेल्थ रिस्क, स्टेकहोल्डर एंगेजमेंट, डेटा तक एक्सेस, स्ट्रेटेजिक प्लानिंग, इंफ्रास्ट्रक्चर रिलायबिलिटी, लीकेज रेट्स, एनवायरनमेंटल प्रोटेक्शन स्पेंडिंग, वॉटर सोर्स प्रोटेक्शन और मैनेजमेंट कैपेसिटी शामिल हैं। रिव्यू से पता चलता है कि ये मिक्स्ड इंडिकेटर्स खास तौर पर इंपॉर्टेंट हैं क्योंकि वॉटर सिक्योरिटी टेक्निकल सिस्टम्स और ह्यूमन इंस्टीट्यूशन्स दोनों पर डिपेंड करती है।

ऑथर्स अर्बन वॉटर सिक्योरिटी की भी डिटेल में जांच करते हैं। अर्बन वॉटर सिस्टम्स पर खास स्ट्रेस पड़ता है क्योंकि शहर फैल रहे हैं, क्लाइमेट रिस्क्स बढ़ रहे हैं और इंफ्रास्ट्रक्चर पुराना हो रहा है। रिव्यू अर्बन वॉटर सिक्योरिटी असेसमेंट पर फोकस्ड 25 स्टडीज़ की पहचान करता है और उनके मेथड्स को आठ कैटेगरी में ग्रुप करता है: इंडेक्स-बेस्ड, मॉडल-बेस्ड, फ्रेमवर्क-बेस्ड, स्पेशियल और जियोस्पेशियल, डेटा-ड्रिवन, गवर्नेंस और क्वालिटेटिव, क्लाइमेट और सिनेरियो-बेस्ड, और रिस्क-बेस्ड मेथड्स।

इंडेक्स-बेस्ड अप्रोच एक कंपोजिट स्कोर बनाने के लिए इंडिकेटर्स का इस्तेमाल करते हैं। मॉडल-बेस्ड तरीके हाइड्रोलॉजिकल, सिस्टम या सिमुलेशन मॉडल पर निर्भर करते हैं। फ्रेमवर्क-बेस्ड तरीके स्ट्रक्चर्ड कॉन्सेप्ट का इस्तेमाल करके वेरिएबल को ऑर्गनाइज़ करते हैं। स्पेशल और जियोस्पेशियल तरीके ज्योग्राफिक बदलाव और असमानता का आकलन करते हैं। डेटा-ड्रिवन तरीके स्टैटिस्टिक्स या मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करते हैं। गवर्नेंस और क्वालिटेटिव तरीके इंस्टीट्यूशनल और स्टेकहोल्डर के नज़रिए को सामने लाते हैं। क्लाइमेट और सिनेरियो-बेस्ड तरीके भविष्य के संभावित हालात की जांच करते हैं। रिस्क-बेस्ड तरीके अनिश्चितता में खतरों, कमजोरियों और असर का आकलन करते हैं।

पिछली स्टडीज़ में अक्सर तरीकों की अलग-अलग जांच की गई है, लेकिन रिसर्चर उन्हें एक ऑर्गनाइज़्ड स्ट्रक्चर में लाते हैं, जिससे यह साफ़ हो जाता है कि शहर पानी की सिक्योरिटी का मूल्यांकन कैसे कर सकते हैं और असेसमेंट में कहाँ कमी रह गई है।

रिव्यू यह भी साफ़ करता है कि शहरी पानी की सिक्योरिटी को सिर्फ़ इंफ्रास्ट्रक्चर से नहीं मापा जा सकता। एक शहर में ट्रीटमेंट प्लांट और डिस्ट्रीब्यूशन नेटवर्क हो सकते हैं, लेकिन फिर भी असमान पहुंच, खराब रखरखाव, कमज़ोर गवर्नेंस, बाढ़ का खतरा, सूखे का खतरा, बढ़ती लागत या दूर के पानी के सोर्स पर निर्भरता के कारण असुरक्षा का सामना करना पड़ सकता है। भरोसेमंद असेसमेंट में फिजिकल सिस्टम, सोशल इक्विटी, पर्यावरण की स्थितियों और राजनीतिक फैसलों के बीच इंटरैक्शन का ध्यान रखना चाहिए।

पानी की सप्लाई पर कम ध्यान देने से बड़े रिस्क नज़रअंदाज़ हो सकते हैं। शहरों को ऐसे असेसमेंट सिस्टम की ज़रूरत है जो दिखा सकें कि असुरक्षा कहाँ से आती है, चाहे वह कमी से हो, कंटैमिनेशन से हो, खराब इंफ्रास्ट्रक्चर से हो, क्लाइमेट एक्सपोज़र से हो, अफोर्डेबिलिटी की प्रॉब्लम से हो या गवर्नेंस की कमज़ोरियों से हो। इस बड़े नज़रिए के बिना, इन्वेस्टमेंट पानी की असुरक्षा की जड़ों को ठीक करने में फेल हो सकते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उम्मीद जगाता है लेकिन इसका इस्तेमाल कम होता है

रिव्यू में AI के पोटेंशियल और पानी की सिक्योरिटी रिसर्च में इसके मौजूदा इस्तेमाल के बीच एक साफ़ अंतर पाया गया है। 146 आर्टिकल में से, सिर्फ़ 25 में पानी की सिक्योरिटी इंडिकेटर या एप्लीकेशन के संबंध में AI पर बात की गई। शहरों, बेसिन और ग्रामीण समुदायों के सामने पानी की चुनौतियों के पैमाने को देखते हुए यह एक छोटा हिस्सा है।

AI से जुड़ी स्टडीज़ में मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दोनों का इस्तेमाल किया गया। इन टेक्नीक में आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क, फ़ज़ी लॉजिक, नॉलेज-बेस्ड सिस्टम, जेनेटिक एल्गोरिदम, अडैप्टिव एजेंट, एक्सट्रीम लर्निंग मशीन, सपोर्ट वेक्टर मशीन, अडैप्टिव न्यूरो-फ़ज़ी इंफरेंस सिस्टम, रैंडम फॉरेस्ट, ग्रेडिएंट बूस्टिंग, XGBoost, रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क, लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी मॉडल, गेटेड रिकरेंट यूनिट, k-नीएरेस्ट नेबर, क्लस्टरिंग और दूसरे प्रेडिक्टिव मेथड शामिल थे।

रिव्यू में AI एप्लीकेशन को छह थीम में बांटा गया है: जनरल वॉटर सिस्टम ऑपरेशन, मॉनिटरिंग और डिटेक्शन, वॉटर सिस्टम मैनेजमेंट और डिसीजन-मेकिंग, वॉटर क्वालिटी और ट्रीटमेंट, प्रेडिक्शन और फोरकास्टिंग, और डेटा एनालिसिस।