Flood Hazard Assessment in Adama City of Ethiopia by Using MCDM Approach
यह अध्ययन अडामा शहर, इथियोपिया में बाढ़ के खतरों का आकलन करने के लिए भौगोलिक सूचना प्रणाली (GIS) के साथ एकीकृत फजी एनालिटिकल हाइरार्की प्रोसेस (FAHP) का उपयोग करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि FAHP दृष्टिकोण विशेषज्ञ अनिश्चितता को प्रभावी ढंग से संभालकर एक मजबूत खतरा मानचित्र तैयार करने के लिए वर्षा, प्रवाह संचय और ऊंचाई को प्राथमिक कारकों के रूप में पहचानता है, साथ ही शहरी नियोजन और शमन रणनीतियों के लिए एक वैज्ञानिक रूप से सुदृढ़ आधार प्रदान करता है।
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पृथ्वी की कल्पना एक विशाल, जटिल वीडियो गेम मैप के रूप में करें। इस खेल में, कुछ क्षेत्र ठोस, ऊंचे स्थानों पर बने हैं, जबकि अन्य निचले इलाकों वाले घाटियाँ हैं जहाँ पानी स्वाभाविक रूप से जमा होना चाहता है। जब बारिश होती है, तो पानी ढलान की ओर बहता है, लेकिन यदि ज़मीन कंक्रीट से ढकी हो या जल निकासी बाधित हो, तो पानी के पास जाने के लिए कोई जगह नहीं बचती, जिससे बाढ़ आ जाती है। लंबे समय तक, वैज्ञानिकों ने जो यह अनुमान लगाने की कोशिश की कि बाढ़ कहाँ आएगी, उन्होंने "एनालिटिकल हाइरार्की प्रोसेस" (AHP) नामक एक विधि का उपयोग किया। AHP को एक सख्त शिक्षक की तरह समझें जो केवल "सही" या "गलत" उत्तरों के साथ एक परीक्षा का मूल्यांकन करता है। यह विशेषज्ञों को इस बात पर मजबूर करता है कि वे बहुत सटीक और निश्चित निर्णय लें कि कौन से कारक—जैसे कि पहाड़ी कितनी ढालू है या कितनी बारिश होती है—सबसे महत्वपूर्ण हैं। लेकिन वास्तविक जीवन इतना काला या सफेद नहीं होता। विशेषज्ञ अक्सर अनिश्चित महसूस करते हैं या उनकी राय थोड़ी "धुंधली" (fuzzy) हो सकती है, जैसे कि यह कहना कि एक पहाड़ी "कुछ हद तक ढालू" है, बजाय इसके कि वह ठीक 15 डिग्री है। यह शोध पत्र उस मानचित्र को ग्रेड करने के एक स्मार्ट तरीके के रूप में "फजी" (Fuzzy) तर्क पेश करता है, जो उस अनिश्चितता को स्वीकार करता है, और इसे एक डिजिटल मैपिंग टूल (GIS) के साथ जोड़ता है ताकि खतरे के क्षेत्रों की अधिक सटीक तस्वीर बनाई जा सके। यह इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि बढ़ते शहरों में, यह जानना कि पानी वास्तव में कहाँ प्रहार करेगा, जीवन, घर और पैसा बचा सकता है।
इस अध्ययन के पीछे के शोधकर्ताओं ने इथियोपिया के अडामा शहर पर ध्यान केंद्रित किया, जो नियमित रूप से फ्लैश फ्लड (अचानक आने वाली बाढ़) की चपेट में आता है। उन्होंने देखा कि पिछले अध्ययनों में कुछ समस्याएँ थीं: उन्होंने पुराने डेटा का उपयोग किया जो यह नहीं दर्शाता था कि शहर कितनी तेज़ी से बढ़ रहा है, उन्होंने मुख्य रूप से वर्षा और पहाड़ियों जैसी भौतिक चीज़ों को देखा और यह अनदेखा कर दिया कि उन स्थानों पर कितने लोग रहते हैं, और उन्होंने उस "सख्त शिक्षक" वाली विधि (AHP) का उपयोग किया जो शायद पूरे शहर के खतरे को बढ़ा-चढ़ाकर दिखा रही थी। इसे ठीक करने के लिए, टीम ने "फजी एनालिटिकल हाइरार्की प्रोसेस" (FAHP) का उपयोग करके एक नया मॉडल बनाया। FAHP को विभिन्न क्षेत्रों (जैसे हाइड्रोलॉजिस्ट, शहरी योजनाकार और इंजीनियर) के दस विशेषज्ञों के एक पैनल के रूप में समझें जो जोखिमों पर चर्चा करने के लिए बैठे हैं। उन्हें एक एकल संख्या चुनने के लिए मजबूर करने के बजाय, FAHP विधि उन्हें अपने विचारों को मानों की एक सीमा (range of values) के साथ व्यक्त करने देती है, जिससे उनके निर्णयों की स्वाभाविक अनिश्चितता को पकड़ा जा सके। उन्होंने इस विशेषज्ञ ज्ञान को कंप्यूटर में वर्षा, भूमि उपयोग, जनसंख्या और मिट्टी के नवीनतम डेटा के साथ फीड किया, जिससे एक "फ्लड वल्नेरेबिलिटी इंडेक्स" (बाढ़ भेद्यता सूचकांक) तैयार हुआ।
इस नए दृष्टिकोण के परिणाम काफी प्रकट करने वाले थे। अध्ययन में पाया गया कि अडामा में बाढ़ के सबसे महत्वपूर्ण चालक वर्षा (जिसने जोखिम में 21.1% का योगदान दिया) है, जिसके ठीक बाद नदियों से निकटता, भूमि उपयोग का प्रकार और ज़मीन की ऊंचाई का स्थान आता है। दिलचस्प बात यह है कि अध्ययन ने इस बात पर भी प्रकाश डाला कि जनसंख्या घनत्व (10.1%) और जल निकासी घनत्व (10.8%) प्रमुख कारक हैं, जो यह सिद्ध करते हैं कि लोग कहाँ रहते हैं और शहर पानी की निकासी कितनी अच्छी तरह करता है, यह मौसम जितना ही महत्वपूर्ण है। जब उन्होंने परिणामों का मानचित्र बनाया, तो उन्होंने पाया कि शहर का लगभग 69.56% हिस्सा मध्यम, उच्च या बहुत उच्च भेद्यता वाले क्षेत्रों में आता है। यह पिछले अध्ययनों की तुलना में एक महत्वपूर्ण बदलाव है, जिन्होंने दावा किया था कि लगभग 98.69% क्षेत्र जोखिम में है। लेखकों का सुझाव है कि पुराने अध्ययन संभवतः खतरे को बढ़ा-चढ़ाकर दिखा रहे थे, शायद इसलिए क्योंकि उनके पास नवीनतम डेटा या विशेषज्ञ अनिश्चितता को संभालने की सही विधि नहीं थी।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनका नया मानचित्र वास्तव में अच्छा है, शोधकर्ताओं ने ROC कर्व नामक एक सांख्यिकीय उपकरण का उपयोग करके इसका परीक्षण किया, जो भविष्यवाणी की सटीकता के लिए एक स्कोरकार्ड की तरह कार्य करता है। उनके मॉडल ने लगभग 1.0 का एरिया अंडर द कर्व (AUC) स्कोर प्राप्त किया, जिसे शोध पत्र में भेद्य क्षेत्रों और गैर-भेद्य क्षेत्रों के बीच एक "लगभग पूर्ण पृथक्करण" के रूप में वर्णित किया गया है। यह उच्च स्कोर बताता है कि FAHP विधि पुराने तरीकों की तुलना में विशिष्ट "हॉट स्पॉट्स" की पहचान करने में बहुत बेहतर है। मानचित्र दिखाता है कि सबसे खतरनाक क्षेत्र नदियों के पास के निचले बाढ़ के मैदान और घनी आबादी वाले शहरी केंद्र हैं जहाँ कंक्रीट ज़मीन को ढक लेता है, जिससे पानी सोखने में बाधा आती है। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि इस अधिक सूक्ष्म, "फजी" दृष्टिकोण और अद्यतित जानकारी का उपयोग करके, शहरी योजनाकार केवल अनुमान लगाने के बजाय अपनी बाढ़ सुरक्षा को ठीक वहीं लक्षित कर सकते जहाँ उनकी सबसे अधिक आवश्यकता है, बजाय इसके कि वे पूरे शहर की समान रूप से रक्षा करने का प्रयास करें।
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