Effects of Land Cover Change and Climate Variability on the Hydrological Balance of the Kulpawn Basin, Ghana

तकनीकी सारांश: कुलपॉन बेसिन, घाना के जल विज्ञान संबंधी संतुलन पर भूमि आवरण परिवर्तन और जलवायु परिवर्तनशीलता के प्रभाव

समस्या विवरण
कुलपॉन नदी बेसिन (KRB), जो घाना में व्हाइट वोल्टा का एक महत्वपूर्ण उप-बेसिन है, भूमि उपयोग और भूमि आवरण (LULC) परिवर्तनों तथा जलवायु परिवर्तनशीलता के दोहरे दबावों के कारण बढ़ते जल विज्ञान संबंधी चुनौतियों का सामना कर रहा है। यह क्षेत्र, जो एक एकल वर्षा शासन और लंबे शुष्क मौसमों द्वारा पहचाना जाता है, वर्षा आधारित कृषि और प्राकृतिक संसाधनों पर अत्यधिक निर्भर है। हालांकि, तीव्र शहरीकरण, कृषि विस्तार, वनों की कटाई, अवैध लघु खनन और ईंधन हेतु लकड़ी के निष्कर्षण ने बेसिन के वनस्पति आवरण को नष्ट कर दिया है। जबकि पिछले अध्ययनों ने व्यापक व्हाइट वोल्टा बेसिन के भीतर जलवायु परिवर्तनशीलता या LULC परिवर्तनों का अलग-अलग परीक्षण किया है, कुलपॉन बेसिन की जल विज्ञान संबंधी प्रक्रियाओं पर उनके संयुक्त, संचयी प्रभावों को समझने में एक महत्वपूर्ण अंतराल बना हुआ है। विश्लेषण की इस कमी से लक्षित जल संसाधन प्रबंधन रणनीतियों के विकास में बाधा आती है, जिससे बेसिन कम पानी की उपलब्धता, बढ़ती बाढ़ और घटती पारिस्थितिकी तंत्र लचीलापन के प्रति संवेदनशील हो जाता है।

कार्यप्रणाली
इस अध्ययन में 1995 से 2023 तक के परिवर्तनों का आकलन करने के लिए रिमोट सेंसिंग, मशीन लर्निंग और हाइड्रोलॉजिकल मॉडलिंग को संयोजित करते हुए एक एकीकृत दृष्टिकोण अपनाया गया।

• LULC वर्गीकरण: 1995, 2005, 2015 और 2023 के लैंडसैट उपग्रह चित्रों (TM, ETM+, और OLI) को R सॉफ्टवेयर में रैंडम फॉरेस्ट (RF) एल्गोरिदम का उपयोग करके संसाधित किया गया। पाँच LULC वर्गों की पहचान की गई: सघन सवाना वन, हल्का सवाना वन, कृषि भूमि, निर्मित क्षेत्र और जल निकाय। समग्र सटीकता (OA) और कप्पा गुणांकों का उपयोग करके सटीकता को सत्यापित किया गया।
• जल विज्ञान संबंधी मॉडलिंग: हाइड्रो-क्लाइमैटिक स्थितियों के अनुकरण के लिए 'सॉइल एंड वॉटर असेसमेंट टूल' (SWAT) का उपयोग किया गया। मॉडल को SWAT-CUP के भीतर 'सीक्वेंशियल अनसर्टेन्टी फिटिंग' (SUFI-2) एल्गोरिदम के माध्यम से प्रेक्षित प्रवाह डेटा (1992-2012) का उपयोग करके कैलिब्रेट और मान्य किया गया। प्रदर्शन का मूल्यांकन नैश-सटक्लिफ दक्षता (NSE), निर्धारण गुणांक ($R^2$), और क्लिंग-गुप्ता दक्षता (KGE) का उपयोग करके किया गया।
• जलवायु विश्लेषण: जलवायु डेटा घाना मौसम विज्ञान एजेंसी और उपग्रह उत्पादों (CHIRPS, NASA POWER) से प्राप्त किया गया। भविष्य के जलवायु अनुमान CMIP6 परियोजना के दो साझा सामाजिक-आर्थिक पथों (SSP1-2.6 और SSP5-8.5) के तहत छह वैश्विक जलवायु मॉडलों (GCMs) से प्राप्त किए गए।
• परिदृश्य मूल्यांकन: विभिन्न LULC परिदृश्यों (1995, 2005, 2015, 2023) और जलवायु परिदृश्यों के तहत हाइड्रोलॉजिकल घटकों (वर्षण, वाष्पोत्सर्जन, सतही अपवाह, भूजल प्रवाह, जल प्राप्ति, आदि) को सिम्युलेट करने के लिए अध्ययन किया गया ताकि भूमि आवरण परिवर्तनों और जलवायु परिवर्तनशीलता के प्रभावों को अलग और मात्रात्मक रूप से समझा जा सके।

प्रमुख परिणाम

• LULC गतिशीलता: 1995 और 2023 के बीच महत्वपूर्ण भूमि आवरण संक्रमण देखे गए। सघन सवाना वन में 28.34% की कमी आई, जो मुख्य रूप से हल्के सवाना वन (20.83%) और कृषि भूमि (3.22%) में परिवर्तित हो गया। निर्मित क्षेत्र वार्षिक रूप से 29.80% विस्तारित हुए, जबकि कृषि भूमि में वार्षिक रूप से 9.35% की वृद्धि हुई। इसके विपरीत, अध्ययन अवधि के दौरान जल निकायों में लगभग 13.78% की गिरावट आई।
• जल विज्ञान संबंधी प्रभाव: LULC में आए बदलाव का जल संतुलन में स्पष्ट परिवर्तनों के साथ सहसंबंध देखा गया:
  • वर्षण: 2.14% की कमी (2691 मिमी से घटकर 2633.25 मिमी)।
  • वाष्पोत्सर्जन (ET): कम वनस्पति आवरण के कारण 4.91% की गिरावट।
  • सतही अपवाह (SurfQ): शहरीकरण और वनस्पति की हानि के कारण कम घुसपैठ दर के चलते 7.78% की वृद्धि।
  • जल प्राप्ति (WYLD): 14.5% की महत्वपूर्ण गिरावट, जो कुल जल उपलब्धता में कमी को दर्शाती है।
  • भूजल और पारगम्यता: पार्श्व प्रवाह में 1.8% की कमी और पारगम्यता में 4.87% की गिरावट आई, जो कम भूजल पुनर्भरण क्षमता का संकेत देती है।
• जलवायु रुझान: उच्च-उत्सर्जन वाले SSP5-8.5 परिदृश्य के तहत, बेसिन ने 1995 से 2023 के बीच तापमान में 12.48% की वृद्धि और वर्षा में 3.47% की कमी का अनुभव किया। अध्ययन ने LULC परिवर्तनों और हाइड्रो-क्लाइमैटिक चरों के बीच एक मजबूत सकारात्मक सहसंबंध स्थापित किया, जो दर्शाता है कि भूमि आवरण परिवर्तन स्थानीय वर्षा और तापमान पैटर्न को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।
• मौसमी परिवर्तनशीलता: LUL_C परिवर्तनों का प्रभाव गीले मौसम (मई-अक्टूबर) के दौरान सबसे अधिक स्पष्ट था, जहाँ सतही अपवाह में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई, जबकि शुष्क मौसम (नवंबर-अप्रैल) में गंभीर जल घाटा और बेसफ्लो योगदान में कमी देखी गई।

महत्व और योगदान
यह अध्ययन इस बात का एक महत्वपूर्ण एकीकृत मूल्यांकन प्रदान करता है कि कैसे मानवजनित भूमि आवरण परिवर्तन और जलवायु परिवर्तनशीलता संयुक्त रूप से कुलपॉन बेसिन में जल विज्ञान संबंधी गिरावट को संचालित करते हैं। LUL_C संक्रमणों और हाइड्रो-क्लाइमैटिक चरों के बीच एक मजबूत सहसंबंध स्थापित करके, यह शोध रेखांकित करता है कि जल प्राप्ति में गिरावट और सतही अपवाह में वृद्धि केवल जलवायु-प्रेरित नहीं है, बल्कि यह अस्थिर भूमि प्रबंधन प्रथाओं के कारण और भी बढ़ गई है। निष्कर्ष बताते हैं कि सघन सवाना वनों के निर्मित क्षेत्रों और कृषि भूमि में परिवर्तन ने बेसिन की प्राकृतिक बफरिंग क्षमता को समझौता पहुँचाया है, जिससे गीले मौसम में अचानक बाढ़ और शुष्क मौसम में पानी की कमी का जोखिम बढ़ गया है।

सिफारिशें और नीतिगत निहितार्थ
इन निष्कर्षों के आधार पर, लेखक बेसिन के जल विज्ञान संबंधी लचीलेपन को बढ़ाने के लिए एकीकृत प्रबंधन रणनीतियों की वकालत करते हैं। प्रमुख सिफारिशों में शामिल हैं:

• संवेदनशील पारिस्थितिक क्षेत्रों में अतिक्रमण को रोकने के लिए स्थानिक भूमि उपयोग योजनाओं को लागू करना और उनका प्रवर्तन करना।
• जलवायु-स्मार्ट कृषि पद्धतियों को बढ़ावा देना, जैसे कि कृषि वानिकी, कवर क्रॉपिंग और न्यूनतम जुताई, ताकि मिट्टी की नमी को संरक्षित किया जा सके और कटाव को कम किया जा सके।
• वनस्पति आवरण को बहाल करने के लिए देशी प्रजातियों का उपयोग करते हुए समुदाय-आधारित पुनर्वनीकरण और वनीकरण कार्यक्रमों को प्राथमिकता देना।
• पर्यावरण संरक्षण प्राधिकरण, जल संसाधन आयोग और स्थानीय समुदायों को शामिल करते हुए बेसिन-स्तरीय हितधारक मंच स्थापित करना ताकि सहयोगात्मक शासन को बढ़ावा मिल सके।
• LUL_C परिवर्तनों और जल विज्ञान संबंधी प्रतिक्रियाओं को ट्रैक करने के लिए रिमोट सेंसिंग और हाइड्रोलॉजिकल मॉडल का उपयोग करके दीर्घकालिक निगरानी प्रणाली विकसित करना।

अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि सतत भूमि और जल उपयोग योजना के बिना, कुलपॉन बेसिन में पानी की उपलब्धता में गिरावट जारी रहेगी, जिसके इस क्षेत्र में खाद्य सुरक्षा, आजीविका और पारिस्थितिकी तंत्र सेवाओं के लिए गंभीर परिणाम होंगे।