Significant Wave Height Prediction and Harbour Entry Risk Index (HERI) in the Sunda Strait using ERA5-Based Deep Learning to Support Merak- Bakauheni Ferry Operations
यह अध्ययन सुंडा जलडमरूमध्य में महत्वपूर्ण तरंग ऊंचाई की भविष्यवाणी करने के लिए ERA5 डेटा का उपयोग करते हुए एक CNN-LSTM और BiLSTM-आधारित डीप लर्निंग फ्रेमवर्क विकसित करता है और एक नवीन हार्बर एंट्री रिस्क इंडेक्स (HERI) पेश करता है जो बर्थिंग जोखिमों का पता लगाने में पारंपरिक तरंग ऊंचाई थ्रेशोल्ड से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है, जिससे मेराक-बाकाउहेनी फेरी संचालन के लिए प्रभावी 6-12 घंटे की पूर्व चेतावनी सक्षम होती है।
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हर साल, इंडोनेशिया में लाखों लोग सुंडा जलडमरूमध्य (Sunda Strait) पार करते हैं, जो जावा और सुमात्रा द्वीपों को अलग करने वाला एक संकीरा जल निकाय है। यह मार्ग देश का सबसे व्यस्त फेरी क्रॉसिंग है, जो यात्रियों, वाहनों और आवश्यक वस्तुओं के लिए एक महत्वपूर्ण धमनी के रूप में कार्य करता है। लेबरन (Lebander) नामक विशाल वार्षिक छुट्टी के दौरान, यात्रियों की संख्या बढ़कर लगभग साठ लाख हो जाती है, जिससे एक ऐसी लॉजिस्टिक चुनौती पैदा होती है जिसे देश सुचारू यात्रा के लिए अपना 'राष्ट्रीय बैरोमीटर' कहता है। फेरी ऑपरेटरों के लिए, सुरक्षा सर्वोपरि है, लेकिन समुद्र अप्रत्याशित है। प्राथमिक खतरा लहरों से आता है। वर्तमान नियम निर्देश देते हैं कि यदि महत्वपूर्ण लहर की ऊंचाई—जो कि उच्चतम एक-तिहाई लहरों की औसत ऊंचाई है—2.5 मीटर तक पहुँच जाती है, तो फेरियों को पार करना बंद कर देना चाहिए। हालांकि, इस सरल नियम में एक खामी है। यह मान लेता है कि लहर की ऊंचाई ही एकमात्र महत्वपूर्ण कारक है, और यह अनदेखा कर देता है कि लहर कैसे चलती है, उसे गुजरने में कितना समय लगता है, और वह किस दिशा से जहाज से टकराती है। एक लहर जो विशेष रूप से ऊँची नहीं है, फिर भी घातक हो सकती है यदि वह गलत कोण पर फेरी से टकराती है या यदि उसकी लय जहाज की प्राकृतिक डोलने की गति से मेल खाती है, जिससे वह खतरनाक रूप से डोलने लगती है।
इस समस्या को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं की एक टीम ने सुंडा जलडमरूमध्य में खतरे का पूर्वानुमान लगाने का एक स्मार्ट तरीका बनाने का लक्ष्य रखा। उन्होंने मेरक (Merak) और बाकाउहेनी (Bakauheni) बंदरगाहों के बीच के विशिष्ट जल क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित किया, जहाँ पानी गहरा है और धाराएं जटिल हैं। केवल एक संख्या पर निर्भर रहने के बजाय कि क्या नौकायन सुरक्षित है, उन्होंने एक नया उपकरण विकसित किया जिसे 'हार्बर एंट्री रिस्क इंडेक्स' (Harbour Entry-Risk Index) कहा जाता है। यह सूचकांक समुद्र के लिए एक व्यापक स्वास्थ्य जांच की तरह कार्य करता है, जो तीन अलग-अलग कारकों को जोड़ता है: लहरों की ऊंचाई, जहाज की प्राकृतिक डोलने की गति के सापेक्ष लहरों का समय, और लहरें किस दिशा से आ रही हैं। इस उपकरण को काम करने के योग्य बनाने के लिए, शोधकर्ताओं को यह जानने की आवश्यकता थी कि लहरें घंटों पहले क्या करेंगी। वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की ओर मुड़े, विशेष रूप से कंप्यूटर लर्निंग का एक प्रकार जो समय-आधारित डेटा में पैटर्न पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन्होंने चौदह वर्षों के ऐतिहासिक समुद्री डेटा पर कई अलग-अलग कंप्यूटर मॉडल को प्रशिक्षित किया, उन्हें हवा की गति, दबाव और पिछले लहर व्यवहार को देखकर छह, बारह और चौबीस घंटे भविष्य में लहरें कैसी दिखेंगी, इसका पूर्वानुमान लगाना सिखाया।
शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए पांच अलग-अलग प्रकार के कंप्यूटर मॉडल का परीक्षण किया कि कौन सा मॉडल लहरों का सबसे सटीक पूर्वानुमान लगा सकता है। उन्होंने पाया कि एक हाइब्रिड मॉडल, जो स्थानीय पैटर्न को पहचानने की क्षमता और लंबी अवधि के अनुक्रमों को याद रखने की क्षमता को जोड़ता है, अल्पकालिक पूर्वानुमानों के लिए सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है। यह मॉडल छह घंटे आगे की लहर की ऊंचाई को उल्लेखनीय सटीकता के साथ, छह सेंटीमीटर से भी कम की त्रुटि के साथ, अनुमानित कर सकता है। लंबे पूर्वानुमानों के लिए, पूरे एक दिन पहले तक, एक अलग प्रकार का मॉडल जो सूचनाओं को आगे और पीछे दोनों दिशाओं में संसाधित करता है, थोड़ा अधिक विश्वसनीय साबित हुआ। ये कंप्यूटर मॉडल उस सरल पद्धति से कहीं बेहतर थे जो यह मान लेती है कि लहरें बिल्कुल वैसी ही रहेंगी जैसी वे अभी हैं। हालांकि, मुख्य सफलता केवल ऊंचाई का पूर्वानुमान लगाने में नहीं थी, बल्कि इस बात में थी कि उस पूर्वानुमान का उपयोग कैसे किया गया। जब शोधकर्ताओं ने अपने नए जोखिम सूचकांक को ऐतिहासिक डेटा पर लागू किया, तो उन्होंने पुराने सुरक्षा नियमों में एक गंभीर खामी का पता लगाया। चौदह वर्षों के अध्ययन के दौरान, 2.5 मीटर की एकल सीमा ने मुख्य फेरी लेन में कभी भी चेतावनी जारी नहीं की, भले ही समुद्र की स्थितियां अक्सर उथल-पुथल भरी थीं। वास्तव में, उस विशिष्ट स्थान पर दर्ज की गई उच्चतम लहरें कभी भी 2.4 मीटर से अधिक नहीं थीं।
इस निष्कर्ष ने खुलासा किया कि पुराना नियम वास्तविक खतरे का पता लगाने में विफल रहा था। शोधकर्ताओं ने अपने नए जोखिम सूचकांक का परीक्षण 2020 और 2024 के बीच मेरक बंदरगाह पर हुई छह वास्तविक बेर्थिंग (berthing) घटनाओं के रिकॉर्ड के विरुद्ध किया। पुराने सिस्टम के तहत, लहरें तकनीकी रूप से 2.5 मीटर की सीमा से नीचे होने के कारण, इन छह खतरनाक घटनाओं में से किसी के लिए भी सुरक्षा सीमा सक्रिय नहीं हुई होती। इसके विपरीत, नए जोखिम सूचकांक ने सभी छह घटनाओं को खतरनाक के रूप में सही ढंग से पहचाना। इसने यह पहचानकर ऐसा किया कि मध्यम लहर की ऊंचाई, जहाज की डोलने की लय से मेल खाने वाली विशिष्ट लहर अवधि, और जहाज से सीधे टकराती लहरों का संयोजन एक खतरनाक स्थिति पैदा करता है, जिसे एक साधारण ऊंचाई माप मिस कर देता। सूचकांक ने एक स्पष्ट मौसमी पैटर्न भी दिखाया, जिसमें सबसे अधिक जोखिम दिसंबर और जनवरी के मानसून महीनों के दौरान होता है, जो ऐतिहासिक रिकॉर्ड के साथ पूरी तरह मेल खाता है कि दुर्घटनाएं वास्तव में कब हुई थीं।
अध्ययन ने आगे प्रदर्शित किया कि यह प्रणाली एक विश्वसनीय प्रारंभिक चेतावनी प्रदान कर सकती है। सर्वश्रेष्ठ कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करते हुए, यह प्रणाली खतरनाक स्थितियों के आने से छह से बारह घंटे पहले उनका पूर्वानुमान लगा सकती है। यह 'लीड टाइम' फेरी ऑपरेटरों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, जिससे उन्हें बंदरगाह की ओर जाने वाली सड़कों पर वाहनों की लंबी कतारें बनने से पहले अपना शेड्यूल बदलने या प्रस्थान में देरी करने के लिए पर्याप्त सूचना मिल सके। सिस्टम को सतर्क रहने के लिए डिज़ाइन किया गया था; जब यह गलती करता था, तो यह खतरे को बहुत अधिक बताने के बजाय लगभग हमेशा खतरे को थोड़ा कम आंकता था, जिससे यह सुनिश्चित होता था कि वास्तव में खतरनाक घंटे को पूरी तरह से छोड़ा न जाए। हालांकि शोधकर्ताओं ने नोट किया कि उनका काम ऐतिहासिक डेटा पर आधारित था और भविष्य के सुधारों में रियल-टाइम सेंसर और बंदरगाह के विस्तृत मानचित्र शामिल हो सकते हैं, लेकिन परिणाम सुरक्षा प्रबंधन का एक शक्तिशाली नया तरीका प्रदान करते हैं। समुद्र के व्यवहार की एक पूर्ण तस्वीर को अपनाकर और एक एकल संख्या से आगे बढ़कर, यह दृष्टिकोण सुंडा जलडमरूमध्य पर लाखों यात्रियों को सुरक्षित रखने के लिए एक व्यावहारिक, डेटा-संचालित आधार प्रदान करता है।
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