IIT गुवाहाटी ने ग्लेशियर झील बनने का भविष्यवाणी मॉडल विकसित किया

Guwahati गुवाहाटी: इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (IIT) गुवाहाटी के रिसर्चर्स ने एक ऐसा मॉडल डेवलप किया है जो यह बता सकता है कि पूर्वी हिमालय में नई ग्लेशियर झीलें कहाँ बन सकती हैं। इसका मकसद अधिकारियों को जोखिम मैनेज करने और पहाड़ी इलाकों में पानी के रिसोर्स की प्लानिंग करने में मदद करना है।

जैसे-जैसे ग्लेशियर पिघलते हैं, पानी प्राकृतिक गड्ढों में जमा हो जाता है, जिससे ऐसी झीलें बनती हैं जो पहले मौजूद नहीं थीं। क्लाइमेट चेंज की वजह से बढ़ते तापमान से यह प्रोसेस तेज़ हो रहा है, जिससे अचानक बाढ़ का खतरा बढ़ रहा है जो बस्तियों, इंफ्रास्ट्रक्चर और इकोसिस्टम को नुकसान पहुंचा सकती है। 2013 की केदारनाथ बाढ़ और 2025 की उत्तरकाशी बाढ़ जैसी पिछली घटनाएं इसके संभावित असर को दिखाती हैं।

ग्लेशियर झीलों के बनने और बढ़ने पर न सिर्फ पिघलने का, बल्कि स्थानीय इलाके का भी असर होता है, जिसमें ढलान, घाटियां और प्राकृतिक गड्ढे शामिल हैं। पहले के अनुमान लगाने के तरीके ज़्यादातर क्लाइमेट डेटा पर निर्भर थे और अक्सर इलाके के फैक्टर्स को नज़रअंदाज़ कर देते थे, जिससे उनकी सटीकता कम हो जाती थी।

इस समस्या को दूर करने के लिए, IIT गुवाहाटी की टीम ने एक प्रोबेबिलिस्टिक तरीका डेवलप किया है जो टोपोग्राफिक डेटा को हाई-रिज़ॉल्यूशन सैटेलाइट इमेज और ऊंचाई के मैप के साथ जोड़ता है। यह तरीका पहाड़ी इलाकों की प्राकृतिक विभिन्नता को ध्यान में रखता है, जिससे अनुमान की विश्वसनीयता बेहतर होती है।

यह रिसर्च, जो नेचर की साइंटिफिक रिपोर्ट्स में पब्लिश हुई है, प्रोफेसर अजय दशोरा (IIT गुवाहाटी), रिसर्च स्कॉलर अनुष्का वशिष्ठ और अफरोज अहमद शाह (यूनिवर्सिटी ब्रुनेई दारुस्सलाम) ने मिलकर लिखी है।

टीम ने तीन तकनीकों, लॉजिस्टिक रिग्रेशन (LR), आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN), और बायेसियन न्यूरल नेटवर्क (BNN) का टेस्ट किया, जिसमें BNN सबसे सटीक साबित हुआ। भविष्य में झील बनने को प्रभावित करने वाले मुख्य कारकों में पास की मौजूदा झीलें, ग्लेशियर सर्क, हल्की ढलान और पिघलते ग्लेशियर शामिल थे।

प्रोफेसर दशोरा ने कहा कि यह मॉडल शुरुआती चेतावनी सिस्टम को सपोर्ट कर सकता है, सुरक्षित सड़क और हाइड्रोपावर प्रोजेक्ट की प्लानिंग में गाइड कर सकता है, और लंबे समय तक पानी के मैनेजमेंट को बेहतर बना सकता है। उन्होंने कहा कि यह फ्रेमवर्क दुनिया भर के दूसरे ग्लेशियर वाले इलाकों के लिए भी इस्तेमाल किया जा सकता है।

इस मॉडल का इस्तेमाल करके, रिसर्चर्स ने पूर्वी हिमालय में 492 संभावित जगहों की पहचान की है जहाँ ग्लेशियर झीलें बन सकती हैं, जो ऐसे इलाके हैं जिन पर निगरानी और बचाव के उपायों की ज़रूरत है।

टीम बड़े पैमाने पर निगरानी के लिए सटीकता बढ़ाने के लिए ऐतिहासिक मोरेन डेटा को शामिल करके, वर्कफ़्लो को ऑटोमेट करके, और फील्ड में अनुमानों को वैलिडेट करके सिस्टम को और बेहतर बनाने की योजना बना रही है।