Spatial Heterogeneity of Flood–Salinity WASH Vulnerability: An Integrated FS-WVI and CatBoost–SHAP Assessment across Eight Unions of Subarnachar Upazila, Noakhali, Bangladesh

बांग्लादेश के निचले तटीय क्षेत्रों में, पानी एक निरंतर साथी है, लेकिन यह हमेशा मित्र नहीं होता। पीढ़ियों से, यहाँ के समुदाय मानसून की जीवनदायिनी वर्षा और समुद्र से बढ़ते खारेपन के खतरे के बीच एक नाजुक संतुलन बनाए रखते आए हैं। जब ये दोनों बल आपस में टकराते हैं, तो इसका परिणाम एक जटिल संकट के रूप में सामने आता है जो साधारण बाढ़ से कहीं अधिक होता है। यह एक ऐसी स्थिति पैदा करता है जहाँ घर को भरने वाला पानी वही पानी होता है जो मिट्टी और पीने के स्रोत को भी जहरीला बना देता है। वैज्ञानिक इसे 'कंपाउंड हेज़र्ड' (संयुक्त खतरा) कहते हैं, एक ऐसा शब्द जिसका सीधा अर्थ है दो या दो से अधिक खतरनाक स्थितियों का एक साथ होना जिससे स्थिति अकेले किसी एक खतरे की तुलना में अधिक खराब हो जाती है। ये संयुक्त बल लोगों के दैनिक जीवन—विशेष रूप से स्वच्छ जल, सुरक्षित शौचालय और बुनियादी स्वच्छता तक उनकी पहुँच—को कैसे प्रभावित करते हैं, इसे समझना बदलते जलवायु के अनुकूल होने और जीवित रहने की योजना बनाने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है। इस समझ के बिना, सहायता और बुनियादी ढांचा परियोजनाएं लक्ष्य से चूक सकती हैं, या गलत लोगों की मदद कर सकती हैं या गलत समस्याओं का समाधान कर सकती हैं।

हाल ही में, बांग्लादेश के नोआखली में एक तटीय उप-ज़िला, सुवर्णचर उपज़िला में एक अध्ययन ने इस चुनौती से निपटने के लिए एक साथ दो अलग-अलग दृष्टिकोणों से समस्या को देखा। शोधकर्ता केवल यह नहीं जानना चाहते थे कि पानी कहाँ बढ़ रहा है या नमक कहाँ सबसे अधिक है, बल्कि वे यह भी जानना चाहते थे कि वे भौतिक स्थितियाँ वास्तव में व्यक्तिगत परिवारों के लिए भेद्यता (vulnerability) में कैसे बदल जाती हैं। उन्होंने क्षेत्र के भीतर आठ विशिष्ट समुदायों, या यूनियनों पर ध्यान केंद्रित किया, और यह जांचा कि क्यों कुछ परिवार जल और स्वच्छता के मामले में अत्यधिक संघर्ष करते थे जबकि अन्य, उसी बाढ़ क्षेत्र में होने के बावजूद, बेहतर प्रबंधन कर पाते थे। उपग्रह चित्रों (satellite images) को सैकड़ों परिवारों के विस्तृत साक्षात्कारों के साथ जोड़कर, टीम ने जोखिम को मापने का एक नया तरीका बनाया जो घर के बाहर के वातावरण और घर के भीतर के संसाधनों, दोनों को ध्यान में रखता है।

जांच अगस्त 2024 में आई एक भीषण फ्लैश फ्लड (आकस्मिक बाढ़) के साथ शुरू हुई, जिसने पूर्वी बांग्लादेश में तबाही मचाई और उन क्षेत्रों में अप्रत्याशित जल लेकर आई जो पहले से ही उच्च लवणता (salinity) से जूझ रहे थे। इस घटना के पैमाने को समझने के लिए, टीम ने उपग्रह तकनीक का उपयोग किया ताकि यह मानचित्रित किया जा सके कि बाढ़ का पानी ठीक कहाँ फैला और मिट्टी तथा सतह के पानी के खारेपन को मापा जा सके। उन्होंने इन दोनों जानकारियों को एक एकल स्कोर में मिला दिया जो भूमि पर बाढ़ और नमक के संयुक्त दबाव की तीव्रता को दर्शाता था। हालाँकि, वे जानते थे कि खतरे का एक मानचित्र केवल कहानी का आधा हिस्सा है। एक बाढ़ वाले घर में रहने वाला परिवार एक खतरनाक स्थिति में हो सकता है, लेकिन यदि उनके पास एक गहरा कुआँ, एक मजबूत छत और स्वच्छ पानी खरीदने के लिए पर्याप्त पैसा है, तो वे इस संकट से बच सकते हैं। इसके विपरीत, कम बाढ़ वाले क्षेत्र में रहने वाला परिवार भी बड़ी मुसीबत में पड़ सकता है यदि उनके पास सुरक्षित जल स्रोत, खराब आवास, या चिकित्सा देखभाल के लिए कोई साधन न हो।

इस वास्तविकता को पकड़ने के लिए, शोधकर्ताओं ने आठ यूनियनों में 384 घरों का सर्वेक्षण किया। उन्होंने विशिष्ट प्रश्न पूछे कि उनके घर कितने समय तक पानी के नीचे रहे, पानी का स्तर कितना बढ़ा, और क्या उन्होंने फसल या पशुधन का नुकसान किया। उन्होंने पीने के पानी की गुणवत्ता, परिवार के सदस्यों को दस्त या त्वचा संक्रमण होने के बारे में भी पूछा, और वे किस प्रकार के शौचालयों का उपयोग करते थे। महत्वपूर्ण रूप से, उन्होंने परिवारों की मुकाबला करने की क्षमता के बारे में डेटा एकत्र किया: उनकी मासिक आय, उनके घर का प्रकार, उनके जल कुओं की गहराई, और क्या उन्हें सरकार या सहायता संगठनों से मदद मिलती है। इन घरेलू उत्तरों को उपग्रह डेटा के साथ मिलाकर, टीम ने एक व्यापक 'वल्नरेबिलिटी इंडेक्स' (भेद्यता सूचकांक) बनाया। इस सूचकांक ने केवल यह नहीं मापा कि बाढ़ कितनी खराब थी; इसने यह भी मापा कि एक परिवार कितना असुरक्षित था, वे नुकसान के प्रति कितने संवेदनशील थे, और उनके पास उबरने की कितनी क्षमता थी।

परिणामों ने भेद्यता के एक ऐसे परिदृश्य का खुलासा किया जो बाढ़ के पानी के एक साधारण मानचित्र की तुलना में कहीं अधिक जटिल था। अध्ययन में पाया गया कि आठ यूनियन सभी एक समान तरह से प्रभावित नहीं हुए। तीन यूनियन—चरमन उल्लाह, मोहम्मदपुर और चर जुबली—में समग्र भेद्यता का स्तर सबसे अधिक था। इन स्थानों में, समस्या का प्राथमिक कारण 'एक्सपोज़र' (उपाधिकता) था; परिवार सीधे तौर पर सबसे खराब बाढ़ और नमक की स्थिति के मार्ग में थे। हालाँकि, अन्य क्षेत्रों में कहानी बदल गई। चर क्लार्क जैसे यूनियनों में, भौतिक खतरा कम था, लेकिन परिवार इसलिए असुरक्षित थे क्योंकि उनके जल स्रोत स्वाभाविक रूप से खारे थे या उनकी स्वास्थ्य स्थितियाँ उन्हें बीमारी के प्रति अधिक संवेदनशील बनाती थीं। एक विशिष्ट यूनियन, चर जबबार में, मुख्य मुद्दा बाढ़ नहीं था और न ही परिवार का स्वास्थ्य, बल्कि संसाधनों की कमी थी; इन परिवारों के पास अनुकूलन करने या उबरने की सबसे कम क्षमता थी क्योंकि उनके पास धन, मजबूत आवास या संस्थागत सहायता का अभाव था।

सबसे आश्चर्यजनक निष्कर्ष शायद यह था कि जिन क्षेत्रों में सबसे गंभीर भौतिक खतरे थे, वे हमेशा उच्चतम समग्र भेद्यता वाले क्षेत्र नहीं थे। उदाहरण के लिए, एक यूनियन का उपग्रह मानचित्रों पर बाढ़ और नमक का स्कोर बहुत कम था, फिर भी वह अत्यधिक संवेदनशील माना गया क्योंकि वहां के निवासियों के पास मध्यम स्तर की घटना से निपटने के लिए बहुत कम संसाधन थे। यह विसंगति सिद्ध करती है कि मानवीय जोखिम को समझने के लिए केवल पर्यावरण को देखना पर्याप्त नहीं है। अध्ययन ने पुष्टि की कि भेद्यता भौतिक दुनिया और सामाजिक दुनिया के बीच परस्पर क्रिया का परिणाम है। बाढ़ केवल पानी के स्तर के कारण आपदा नहीं बनती, बल्कि इसलिए बनती है क्योंकि पानी के कुएं की गहराई, घर की मजबूती और दवा या स्वच्छ पानी खरीदने के लिए आय की उपलब्धता भी इसमें शामिल होती है।

यह जानने के लिए कि विशेष रूप से किन कारणों से परिवारों के पास खारा पीने का पानी था, शोधकर्ताओं ने एक परिष्कृत कंप्यूटर मॉडल का उपयोग किया जो जटिल पर्यावरणीय और सामाजिक डेटा के मिश्रण में पैटर्न खोज सकता था। यह मॉडल एक अत्यधिक प्रशिक्षित पर्यवेक्षक की तरह कार्य करता था, जो यह विश्लेषण करता था कि विभिन्न कारक यह भविष्यवाणी करने के लिए कैसे मिलकर काम करते हैं कि किसी घर का पानी ताजा होगा या खारा। विश्लेषण ने दो मुख्य कारकों को सबसे मजबूत भविष्यवक्ता के रूप में इंगित किया: जल कुएं की गहराई और बाढ़ एवं नमक के खतरे की संयुक्त तीव्रता। इसने दिखाया कि भूमि पर खतरा महत्वपूर्ण था, लेकिन एक परिवार के पानी के सुरक्षित होने को निर्धारित करने में उनके कुएं की गहराई और भी अधिक महत्वपूर्ण थी। मॉडल ने यह भी रेखांकित किया कि सरकार या गैर-सरकारी संगठनों से मिलने वाला सहयोग सुरक्षित पानी बनाए रखने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

अध्ययन केवल कारकों की पहचान करने तक ही नहीं रुका; इसने यह भी समझाया कि वे एक साथ कैसे काम करते हैं। कंप्यूटर विश्लेषण ने दिखाया कि बाढ़ और नमक के खतरे का प्रभाव सभी के लिए एक जैसा नहीं था। एक ऐसे परिवार के लिए जिसके पास बहुत गहरा कुआँ है, बाढ़ के उच्च स्तर के कारण पीने का पानी खारा नहीं होगा। लेकिन एक ऐसे परिवार के लिए जिसका कुआँ उथला है, वही स्तर का खतरा उनके पानी को पीने योग्य नहीं बना सकता है। इस अंतःक्रिया का अर्थ था कि समस्या का समाधान प्रत्येक समुदाय की विशिष्ट स्थितियों के अनुरूप होना चाहिए। कुछ स्थानों पर, प्राथमिकता बेहतर बाढ़ सुरक्षा निर्माण हो सकती है। अन्य स्थानों में, ध्यान गहरे कुएँ खोदने या संकट के दौरान परिवारों को स्वच्छ पानी खरीदने में मदद करने के लिए वित्तीय सहायता प्रदान करने पर हो सकता है।

शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि उनका नया दृष्टिकोण, जो उपग्रह डेटा को घरेलू कहानियों और उन्नत कंप्यूटर विश्लेषण के साथ जोड़ता है, नियोजन के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करता है। यह पुराने तरीके से आगे बढ़ता है जो बाढ़ और लवणता को अलग-अलग मुद्दों के रूप में मानता था या यह मान लेता था कि सभी तटीय समुदाय समान रूप से असुरक्षित हैं। इसके बजाय, यह एक स्पष्ट चित्र प्रदान करता है कि जोखिम कहाँ केंद्रित हैं और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि वे क्यों मौजूद हैं। यह समझकर कि भेद्यता एक्सपोज़र, संवेदनशीलता और अनुकूलन करने की क्षमता के एक अद्वितीय संयोजन से आकार लेती है, योजनाकार ऐसे हस्तक्षेप डिजाइन कर सकते हैं जो वास्तव में काम करें। अध्ययन सुझाव देता है कि भविष्य में, बांग्लादेश के तटीय क्षेत्रों में जल और स्वच्छता की सुरक्षा के प्रयास उतने ही विविध और सूक्ष्म होने चाहिए जितने कि वे समुदाय स्वयं हैं, जो एक-आकार-सभी-के-लिए-उपयुक्त (one-size-fits-all) समाधान के बजाय प्रत्येक क्षेत्र की विशिष्ट कमजोरियों को लक्षित करें।