AGROMINDS - Historic and projected global agro-meteorologic indicators for major summer crops

किसान हमेशा से आकाश को देखते आए हैं, यह जानते हुए कि कुछ हफ्तों की गर्मी या बारिश में देरी एक भरपूर फसल को विफलता में बदल सकती है। जलवायु परिवर्तन हमारे द्वारा खाए जाने वाले भोजन को कैसे प्रभावित करेगा, इसका पूर्वानुमान लगाने की कोशिश कर रहे वैज्ञानिकों के लिए चुनौती समान है लेकिन कहीं अधिक जटिल है। उन्हें न केवल मौसम को ट्रैक करना है, बल्कि यह भी देखना है कि वह मौसम फसल के विशिष्ट जीवन चक्र के साथ कैसे परस्पर क्रिया करता है। एक पौधा एक निश्चित कैलेंडर पर नहीं बढ़ता; वह उस गर्मी के आधार पर बढ़ता है जो वह संचित करता है। एक गर्म वसंत में, फसल तेजी से परिपक्व हो सकती है, जबकि एक ठंडे वर्ष में, इसमें अधिक समय लगता है। पारंपरिक जलवायु डेटा अक्सर निश्चित महीनों में स्थितियों का औसत निकालता है, जो उन महत्वपूर्ण क्षणों को चूक सकता है जब एक पौधा सबसे अधिक संवेदनशील होता है। कृषि के भविष्य को समझने के लिए, शोधकर्ताओं को मौसम को ठीक उसी तरह मापने के तरीके की आवश्यकता है जैसा कि फसल उसे अनुभव करती है, बीज बोने के क्षण से लेकर फसल कटाई तक।

इंटरनेशनल इंस्टीट्यूट फॉर एप्लाइड सिस्टम्स एनालिसिस के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस समस्या को हल करने के लिए AGROMINDS नामक एक नया वैश्विक डेटासेट बनाया है। जेनेरिक मासिक ब्लॉकों में मौसम को देखने के बजाय, उन्होंने चार प्रमुख ग्रीष्मकालीन फसलों: मक्का, सोयाबीन, चावल और स्प्रिंग गेहूं के वास्तविक बढ़ते मौसम का अनुसरण करने वाला एक सिस्टम बनाया है। यह डेटासेट दैनिक मौसम रिकॉर्ड को इस विस्तृत जानकारी के साथ जोड़ता है कि किसान कब बुवाई करते हैं और फसल कब तैयार होती है। दैनिक तापमान के आधार पर फसलें कितनी तेजी से विकसित होती हैं, इसका अनुमान लगाने के लिए कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करके, टीम दुनिया के हर कृषि क्षेत्र के लिए बढ़ते मौसम की सटीक शुरुआत और अंत को परिभाषित कर सकती है। यह दृष्टिकोण उन्हें कई प्रकार के जलवायु संकेतकों की गणना करने की अनुमति देता है—जैसे कुल वर्षा, औसत तापमान और अत्यधिक गर्मी के दिनों की संख्या—विशेष रूप से उस समय के लिए जब फसल वास्तव में जमीन में होती है।

शोधकर्ताओं ने 1971 से वर्ष 2100 तक की जलवायु स्थितियों का एक व्यापक रिकॉर्ड बनाने के लिए इस पद्धति का उपयोग किया। उन्होंने ऐतिहासिक मौसम (जो पिछले अवलोकनों के पुनर्मूल्यांकन पर आधारित है) और पांच अलग-अलग जलवायु मॉडलों और मानव उत्सर्जन में बदलाव के चार अलग-अलग परिदृश्यों पर आधारित भविष्य के अनुमानों, दोनों को कवर किया। डेटा एक ग्रिड में व्यवस्थित है जो पूरे विश्व को कवर करता है, उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करता है जहाँ वर्तमान में ये फसलें उगाई जाती हैं। प्रत्येक वर्ष और स्थान के लिए, सिस्टम यह गणना करता है कि फसल ने कितनी गर्मी संचित की, उसे कितना पानी मिला, और कितने दिनों तक उसने सूखे या झुलसा देने वाले तापमान से सामना किया। महत्वपूर्ण रूप से, सिस्टम बढ़ते मौसम को छोटे, जैविक रूप से सार्थक चरणों में विभाजित करता है, जैसे कि वह समय जब पौधा अपनी जड़ें स्थापित कर रहा होता है, जब वह फूल दे रहा होता है, और जब वह अपने दानों को भर रहा होता है। विवरण का यह स्तर वैज्ञानिकों को यह देखने में मदद करता है कि फसल वास्तव में कब जोखिम में होती है।

जब टीम ने इस डेटासेट को भविष्य को देखने के लिए लागू किया, तो परिणामों ने एक गर्म होती दुनिया की स्पष्ट तस्वीर पेश की। सदी के अंत के सिमुलेशन में, बढ़ते मौसम के दौरान औसत तापमान सभी क्षेत्रों और सभी जलवायु मॉडलों में लगातार बढ़ता है। यह वृद्धि विशेष रूप से उन परिदृश्यों के तहत तीव्र है जहाँ ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन उच्च बना रहता है। गर्मी के साथ, खतरनाक रूप से उच्च तापमान वाले दिनों की संख्या भी बढ़ती है, जिसका अर्थ है कि फसलों को उनके सबसे संवेदनशील विकास चरणों के दौरान अधिक बार हीटवेव (लू) का सामना करना पड़ेगा। जबकि वर्षा के पैटर्न अधिक परिवर्तनशील हो जाते हैं, जिसमें कुछ क्षेत्र गीले और कुछ शुष्क हो जाते हैं, पौधों द्वारा पानी की समग्र मांग बढ़ जाती है क्योंकि गर्म हवा मिट्टी को तेजी से सुखा देती है। डेटासेट दिखाता है कि कई स्थानों पर, उच्च तापमान और बढ़ी हुई पानी की मांग का संयोजन ऐसे अधिक दिन पैदा करेगा जहाँ वायुमंडल मिट्टी से उतना नमी खींच लेगा जितना कि बारिश उसकी भरपाई कर सके।

यह नया उपकरण कृषि और जलवायु के बीच के संबंध का अध्ययन करने के लिए पहले की तुलना में अधिक यथार्थवादी तरीका प्रदान करता है। मौसम के डेटा को फसल की वास्तविक जैविक लय के साथ संरेखित करके, शोधकर्ताओं ने एक ऐसा संसाधन प्रदान किया है जो वैज्ञानिकों को फसल की उपज का पूर्वानुमान लगाने के लिए बेहतर मॉडल बनाने में मदद कर सकता है। यह इस बात की स्पष्ट समझ की अनुमति देता है कि जलवायु झटके, जैसे कि फूल आने के दौरान अचानक हीटवेव, दुनिया के विभिन्न हिस्सों में खाद्य उत्पादन को कैसे प्रभावित कर सकते हैं। डेटासेट को लचीला बनाया गया है, जिससे अन्य शोधकर्ता विभिन्न फसलों या क्षेत्रों के लिए मापदंडों को समायोजित कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि विश्लेषण खेती के तरीकों और जलवायु परिस्थितियों के विकसित होने के साथ प्रासंगिक बना रहे। अंततः, AGROMIND वैश्विक कृषि के सामने आने वाली जलवायु चुनौतियों का एक विस्तृत मानचित्र प्रदान करता है, जो बदलती दुनिया में खाद्य सुरक्षा की रक्षा के लिए रणनीतियां विकसित करने हेतु एक आधार प्रदान करता है।