आईआईटी और जर्मनी के वैज्ञानिक दो चक्रवातों के बीच परस्पर क्रिया का पता लगाते

मद्रास और हैदराबाद के भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने जर्मनी के पॉट्सडैम इंस्टीट्यूट ऑफ क्लाइमेट इम्पैक्ट रिसर्च (पीआईके) के साथ मिलकर उष्णकटिबंधीय चक्रवातों के एक-दूसरे के साथ विलय की समस्या का पता लगाने के लिए एक उपन्यास, डेटा-संचालित दृष्टिकोण का उपयोग किया। पिछले कुछ वर्षों में, उष्णकटिबंधीय चक्रवातों ने न केवल भारतीय उपमहाद्वीप, बल्कि पूरे दक्षिणी एशिया, ऑस्ट्रेलिया और अमेरिका के उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों को तबाह कर दिया है। आज तक, इन मौसम चरम स्थितियों के निर्माण और प्रसार के पीछे के तंत्र और पड़ोसी मौसम प्रणालियों के साथ उनकी बातचीत में अच्छी समझ का अभाव है और दुनिया भर के मौसम विज्ञानियों के बीच अनुसंधान और बहस के सक्रिय क्षेत्र हैं। शोध में, टीम का लक्ष्य यह समझना था कि क्या होता है जब एक ही गोलार्ध में दो उष्णकटिबंधीय चक्रवात एक-दूसरे के करीब होते हैं। इस मामले में, जैसे ही एक चक्रवात दूसरे को प्रभावित करना शुरू करता है और इसके विपरीत (इस इंटरैक्शन को मौसम विज्ञानियों द्वारा "फुजिवारा इंटरैक्शन" कहा जाता है), कई संभावित परिणाम हो सकते हैं - उनके प्रक्षेप पथ और/या ताकत अचानक बदल सकती हैं, या वे विलीन होकर अधिक शक्तिशाली चक्रवात बना सकते हैं। चक्रवातों की ऐसी द्विआधारी अंतःक्रिया को न तो पूरी तरह से समझा गया है और न ही मौसम भविष्यवाणी मॉडल में पूरी तरह से शामिल किया गया है, और इसलिए गलत पूर्वानुमान होते हैं। इस तरह के गलत पूर्वानुमान गलत सूचना के कारण होने वाली तैयारी की कमी और पूर्व चेतावनी की कमी के कारण जीवन और संपत्ति के लिए खतरे को बढ़ाते हैं। "इस अध्ययन में अग्रणी नवीन रूपरेखा का उपयोग करके चक्रवात की बातचीत का विश्लेषण करने से मौसम विज्ञान संगठनों द्वारा सरकार को प्रदान किए गए प्रारंभिक चेतावनी संकेतों की सटीकता में सुधार करने की क्षमता है ताकि वे ऐसी आपदाओं के प्रभाव को कम करने के लिए पूर्व-खाली और शीघ्र कार्रवाई कर सकें।" प्रोफेसर आरआई ने कहा। सुजीत, एयरोस्पेस इंजीनियरिंग विभाग, आईआईटी मद्रास से, एक बयान में। एक जटिल नेटवर्क एक जटिल प्रणाली की अंतःक्रिया के पैटर्न को एनकोड करता है, और इसे दो चक्रवाती भंवरों के बीच फ़ूजीवारा अंतःक्रिया का अध्ययन करने के लिए सीधे लागू किया जा सकता है। इस पद्धति से प्राप्त संकेतक दो चक्रवातों के बीच आपसी संपर्क के विभिन्न चरणों को स्पष्ट रूप से अलग करते हुए पाए गए और चक्रवात विलय का प्रारंभिक संकेत प्रदान करते हैं, जो अक्सर दो चक्रवातों के बीच अलगाव की दूरी जैसे पारंपरिक रूप से उपयोग किए जाने वाले संकेतकों से बेहतर होता है। “हमारा मानना है कि इस नेटवर्क-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग चक्रवात विलय की संभावना पर बेहतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अवलोकन या मॉडल-आधारित सापेक्ष भंवर डेटा से बाइनरी चक्रवात इंटरैक्शन का अध्ययन करने के लिए किया जा सकता है। यह ऐसी बेहद असामान्य/दुर्लभ घटनाओं का विश्लेषण करने का मार्ग प्रशस्त करता है, जिसमें मामले-दर-मामले के आधार पर चक्रवात ट्रैक में अचानक बदलाव या फिर से मजबूती होती है, और चक्रवात ट्रैक की बेहतर भविष्यवाणी और इस तरह की बातचीत के भाग्य की सुविधा प्रदान करता है, ”कहा प्रमुख लेखक डॉ. सोमनाथ डे, आईआईटी मद्रास के एयरोस्पेस इंजीनियरिंग विभाग से हैं। आईआईटी हैदराबाद के डॉ. विष्णु आर. उन्नी ने कहा, "चरम मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी के लिए डेटा-संचालित तरीकों का एक अनूठा लाभ है क्योंकि वे ऐसे मौसम की घटनाओं के विकास में महत्वपूर्ण पैटर्न की पहचान करने की अनुमति देते हैं जो पारंपरिक तरीकों से परे हैं।" उनके निष्कर्ष कैओस: एन इंटरडिसिप्लिनरी जर्नल ऑफ नॉनलाइनियर साइंस में प्रकाशित हुए हैं।