Stratospheric Winds Shape Winter Precipitation in the American Southwest
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि समतापमंडलीय हवाओं के अर्ध-द्विवार्षिक दोलन (QBO) को मौसमी पूर्वानुमानों में शामिल करने से अमेरिकी दक्षिण-पश्चिम में प्रारंभिक-शीतकालीन वर्षा के पूर्वानुमानों में महत्वपूर्ण सुधार होता है, जो एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ पारंपरिक एल नीनो-दक्षिणी दोलन (ENSO) संकेत वर्तमान में सबसे कमजोर हैं।
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अमेरिकी दक्षिण-पश्चिम में, पानी जीवन की मुद्रा है। एरिजोना और नेवादा के फैले हुए शहरों से लेकर कैलिफोर्निया की कृषि घाटियों तक, इस क्षेत्र की अर्थव्यवस्था और इसके लोग बारिश और बर्फ की एक नाजुक आपूर्ति पर निर्भर हैं। इस महत्वपूर्ण नमी का अधिकांश हिस्सा सर्दियों के महीनों के दौरान आता है, जब प्रशांत महासागर से आने वाले तूफान पहाड़ों पर बर्फबारी करते हैं। यह हिमपात (स्नोपैक) एक प्राकृतिक जलाशय के रूप में कार्य करता है, जो वसंत ऋतु में धीरे-धीरे पिघलकर शुष्क गर्मियों के दौरान नदियों और जलाशयों को भरता है। चूंकि यह क्षेत्र बहुत शुष्क है, इसलिए किसी भी दिए गए शीतकाल में कितनी बारिश और बर्फ गिरेगी, इसका पूर्वानुमान लगाना जल प्रबंधकों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण मामला है। दशकों से, वैज्ञानिक इन पूर्वानुमानों को लगाने के लिए 'एल नीनो-दक्षिणी दोलन' (El Niño–Southern Oscillation) नामक एक एकल, शक्तिशाली जलवायु पैटर्न पर भरोसा करते रहे हैं। इस पैटर्न में उष्णकटिबंधीय प्रशांत महासागर के तापमान में परिवर्तन शामिल है जो दुनिया भर में मौसम के पैटर्न को बदल देता है। हालांकि, इस पारंपरिक उपकरण में एक अंध बिंदु (blind spot) है: दक्षिण-पश्चिम में सर्दियों की बारिश की भविष्यवाणी करने की इसकी क्षमता सीजन की शुरुआत में सबसे कमजोर होती है, ठीक उसी समय जब पहले प्रमुख तूफान आ सकते हैं।
यूटा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं का एक नया अध्ययन बताता है कि इस अंतर को भरने की कुंजी समुद्र में नहीं, बल्कि पृथ्वी से बहुत ऊपर समताप मंडल (स्ट्रैटोस्फीयर) में है। वैज्ञानिकों ने एक नियमित पवन पैटर्न पर ध्यान केंद्रित किया जो वायुमंडल में भूमध्य रेखा के चारों ओर चक्कर लगाता है, जिसे 'क्वासी-बाइएनियल ऑसिलेशन' (quasi-biennial oscillation) के रूप में जाना जाता है। इस पैटर्न में ऐसी हवाएं शामिल हैं जो लगभग हर 28 महीने में पूर्व से पश्चिम या पश्चिम से पूर्व की ओर बहने के बीच बदलती रहती हैं। हालांकि ये हवाएं सतह के मौसम से बहुत दूर हैं, शोधकर्ताओं ने पाया कि वे अमेरिकी दक्षिण-पश्चिम में सर्दियों के तूफानों के लिए एक छिपे हुए स्विच के रूप में कार्य करती हैं। दशकों के मौसम संबंधी डेटा का विश्लेषण करते हुए, टीम ने पाया कि शरद ऋतु में इन उच्च-ऊंचाई वाली हवाओं की दिशा यह मजबूती से भविष्यवाणी कर सकती है कि आगामी शुरुआती सर्दियों का मौसम गीला होगा या सूखा, जो एक ऐसा संकेत प्रदान करती है जो अक्सर पारंपरिक महासागरीय पूर्वानुमानों से गायब रहता है।
शोधकर्ताओं ने दक्षिण-पश्चिम में शीतकालीन वर्षा के ऐतिहासिक रिकॉर्ड को देखना शुरू किया, जिसमें दिसंबर से मार्च तक की अवधि शामिल थी। उन्होंने इस वर्षा डेटा की तुलना दो प्रमुख जलवायु चालकों के विरुद्ध की: एल नीनो-दक्षिणी दोलन और समतापमंडलीय हवाएं। जो सामने आया वह श्रम का एक स्पष्ट मौसमी विभाजन था। महासागरीय आधारित एल नीनो संकेत वास्तव में शक्तिशाली है, लेकिन यह सर्दियों के बढ़ने के साथ मजबूत होता जाता है, जिससे यह फरवरी और मार्च में बारिश की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे विश्वसनीय हो जाता है। इसके विपरीत, समतापमंडलीय हवा का संकेत शुरुआती सर्दियों के महीनों यानी दिसंबर और जनवरी में सबसे मजबूत होता है। जब भूमध्य रेखा के ऊपर की हवाएं पश्चिम से बहती हैं, तो दक्षिण-पश्चिम में आमतौर पर शुष्क शुरुआती सर्दी का अनुभव होता है। जब वे हवाएं पूर्व से बहती हैं, तो इस क्षेत्र में गीली स्थितियां होने की अधिक संभावना होती है। यह खोज महत्वपूर्ण है क्योंकि यह प्रकट करती है कि दोनों जलवायु चालक सीजन के अलग-अलग समय पर सबसे अच्छा काम करते हैं, जिससे वे प्रभावी रूप से एक-दूसरे के अंध बिंदुओं को कवर करते हैं।
यह समझने के लिए कि यह कैसे काम करता है, टीम ने वायुमंडल की वास्तविक गति की जांच की। उन्होंने पाया कि जब समतापमंडलीय हवाएं "पूर्व" चरण में होती हैं, तो वे उत्तरी प्रशांत महासागर के ऊपर जेट स्ट्रीम के पथ में बदलाव पैदा करती हैं। यह बदलाव तूफान के मार्ग को थोड़ा उत्तर की ओर मोड़ देता है, जिससे शुरुआती सर्दियों के दौरान अधिक नमी सीधे अमेरिकी दक्षिण-पश्चिम में आती है। इसके विपरीत, जब हवाएं "पश्चिम" चरण में होती हैं, तो तूफान का मार्ग और दक्षिण की ओर रहता है या कमजोर हो जाता है, जिससे क्षेत्र शुष्क रहता है। यह तंत्र समझाता है कि समतापमंडलीय हवाएं दिसंबर और जनवरी के लिए इतने अच्छे भविष्यवक्ता क्यों हैं। अध्ययन ने यह भी नोट किया कि महासागरीय आधारित एल नीनो संकेत सीजन के उत्तरार्ध में अलग तरह से कार्य करता है, जो जेट स्ट्रीम को इस तरह से सुदृढ़ करता है जिससे फरवरी और मार्च में बारिश आती है। दोनों प्रकार की सूचनाओं—उच्च-ऊंचाई वाली हवाओं और महासागरीय तापमान—को मिलाकर, शोधकर्ता पूरे शीतकाल के लिए क्या उम्मीद की जाए, इसका एक बहुत अधिक पूर्ण चित्र बनाने में सक्षम थे।
शोधकर्ताओं ने एक सांख्यिकीय मॉडल बनाकर इस नए दृष्टिकोण के मूल्य का परीक्षण किया। जब उन्होंने केवल पारंपरिक महासागरीय डेटा का उपयोग किया, तो मॉडल वर्षा में वर्ष-दर-वर्ष होने वाले परिवर्तनों के बारे में लगभग 21 प्रतिशत की व्याख्या कर सका। हालांकि, जब उन्होंने समतापमंडलीय हवाओं से प्राप्त जानकारी को जोड़ा, तो भिन्नता की व्याख्या करने की मॉडल की क्षमता उछलकर 37 प्रतिशत हो गई। यह लगभग दोगुना होती भविष्य कहने की शक्ति यह सुझाव देती है कि समताप मंडल को अनदेखा करना बहुत सारी उपयोगी जानकारी को खो देने जैसा है। संयुक्त मॉडल विशेष रूप से मौसम की दिशा को सही बताने में सफल रहा, जिसने अध्ययन किए गए मामलों में से 72 प्रतिशत मामलों में सही ढंग से भविष्यवाणी की कि कौन सी सर्दी औसत से अधिक गीली या शुष्क होगी। उन वर्षों में जहां समुद्र और समताप मंडल दोनों एक ही दिशा में संकेत दे रहे थे, सफलता दर बढ़कर 80 प्रतिशत हो गई।
यह खोज जल-सीमित क्षेत्र में मौसमी दृष्टिकोणों में सुधार के लिए एक ठोस मार्ग प्रदान करती है। शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि आगामी वर्ष 2026-2027 की सर्दियों के लिए, स्थितियां इस तरह से संरेखित दिख रही हैं कि वास्तविक समय में इनका परीक्षण किया जा सकता है। पूर्वानुमान बताते हैं कि एल नीनो की स्थितियां मौजूद होंगी, जो आमतौर पर गीली उत्तर-सर्दियों के पक्ष में होती हैं, जबकि समतापमंडलीय हवाएं उस चरण में होने की उम्मीद है जो गीली शुरुआती सर्दियों के पक्ष में होती हैं। यदि यह संयोजन बना रहता है, तो यह दक्षिण-पश्चिम के लिए एक विशेष रूप से गीला सीजन परिणाम दे सकता है। हालांकि यह अध्ययन मौसम की भविष्यवाणी की समस्या को पूरी तरह से हल करने का दावा नहीं करता है, लेकिन यह दर्शाता है कि वायुमंडल में और ऊपर देखना आने वाली सर्दियों का एक स्पष्ट दृश्य प्रदान कर सकता है। एक ऐसे क्षेत्र के लिए जहाँ पानी की हर बूंद मायने रखती है, आकाश और जमीन के बीच इन सूक्ष्म संबंधों को समझना सूखे और प्रचुरता के बीच का अंतर तय कर सकता है।
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