A Self-Exciting Model of Eddy Formation at Submesoscale

महासागर कभी स्थिर नहीं होता। समुद्र के विशाल, खुले विस्तारों में भी, पानी घूर्णन की घूमती हुई जेबों में चलता है जिन्हें एड्डीज़ (eddies) कहा जाता है। जबकि इनमें से कुछ भंवर इतने विशाल होते हैं कि उन्हें अंतरिक्ष से देखा जा सकता है, अन्य बहुत छोटे होते हैं, जो केवल कुछ किलोमीटर के दायरे में घूमते हैं। इन सूक्ष्म, अल्पकालिक संरचनाओं को सबमेसोस्केल एड्डीज़ (submesoscale eddies) के रूप में जाना जाता है। इन्हें देखना कठिन है और इनका पूर्वानुमान लगाना और भी कठिन है क्योंकि ये आश्चर्यजनक गति से बनते हैं, विभाजित होते हैं, आपस में मिलते हैं और लुप्त हो जाते हैं। दशकों तक, महासागरीय धाराओं को समझने की कोशिश कर रहे वैज्ञानिक उन गणितीय मॉडलों पर निर्भर रहे हैं जो इन घटनाओं को यादृच्छिक (random), स्वतंत्र घटनाओं के रूप में देखते हैं। धारणा यह थी कि किसी विशिष्ट स्थान पर एक एड्डी का प्रकट होना इस बात से कोई प्रभाव नहीं डालता कि उसके पास या कुछ क्षणों बाद दूसरा कब प्रकट होगा। यह कुछ ऐसा ही था जैसे यह मानना कि छत पर गिरने वाली बारिश की बूंदें पूरी तरह से यादृच्छिक पैटर्न में गिरती हैं, जिनमें एक बूंद और दूसरी के बीच कोई संबंध नहीं होता। हालाँकि, जो कोई भी समुद्र को देखता है वह जानता है कि तूफान और धाराएं अक्सर लहरों या झोंकों के रूप में आती हैं, और पानी का व्यवहार यह सुझाव देता है कि ये छोटे भंवर वास्तव में एक दूसरे को सक्रिय (trigger) कर रहे हो सकते हैं।

तुर्की के कोच यूनिवर्सिटी (Koç University) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन एड्डीज़ के बनने के तरीके को मॉडल करने का एक नया तरीका प्रस्तावित करके इस लंबे समय से चली आ रही धारणा को चुनौती दी है। उन्हें एक अलग घटना के रूप में देखने के बजाय, वे सुझाव देते हैं कि एक नए एड्डी का निर्माण अक्सर एक मौजूदा एड्डी की उपस्थिति की सीधी प्रतिक्रिया होता है। फ्लोरिडा करंट से एकत्र किए गए हाई-फ्रीक्वेंसी रडार डेटा का उपयोग करते हुए, वैज्ञानिकों ने एक ऐसा मॉडल विकसित किया जो महासागर को एक स्व-उत्तेजित (self-exciting) प्रणाली के रूप में मानता है। इस दृष्टिकोण में, पानी के एक घूमते हुए द्रव्यमान का प्रकट होना भौतिक रूप से आसपास के तरल पदार्थ पर तनाव डाल सकता है, जिससे पास में एक नया, छोटा भंवर टूटने या बनने की संभावना बढ़ जाती है। यह प्रक्रिया यादृच्छिक नहीं है; यह एक श्रृंखला अभिक्रिया (chain reaction) है जहाँ समुद्र का अपना विक्षोभ (turbulence) अगली पीढ़ी के विक्षोभ का बीज बनता है। इस कारण-और-प्रभाव के संबंध को पकड़कर, शोधकर्ताओं ने एक अधिक सटीक चित्र बनाया है कि कैसे तटीय महासागर में ऊर्जा का संचार होता है, जो इन गतिशील जलों में प्रदूषकों या गर्मी के प्रसार की भविष्यवाणी करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है।

यह अध्ययन अट्ठारह दिनों के दौरान एकत्र किए गए एक विशाल डेटासेट के साथ शुरू हुआ। शोधकर्ताओं ने वेरी हाई फ्रीक्वेंसी रडार का उपयोग करके फ्लोरिडा करंट में स्थित लगभग ग्यारह किलोमीटर प्रत्येक ओर के एक वर्गाकार समुद्री खंड को स्कैन किया। रडार ने पानी के सतह के वेग (velocity) के हर पंद्रह मिनट में स्नैपशॉट लिए, जिससे प्रवाह का एक विस्तृत वीडियो तैयार हुआ। इस डेटा से, टीम ने हजारों व्यक्तिगत एड्डीज़ की पहचान की, उनके सटीक स्थान, आकार, शक्ति और उनके टिकने की अवधि को रिकॉर्ड किया। जब उन्होंने इन घटनाओं के समय का विश्लेषण किया, तो उन्होंने पाया जो पुराने, यादृच्छिक मॉडल के विपरीत था। एड्डीज़ स्थिर, स्वतंत्र अंतराल पर नहीं आए। इसके बजाय, वे समूहों (clusters) में आए। यदि एक एड्डी एक निश्चित समय पर प्रकट हुआ, तो सांख्यिकीय रूप से इसकी अधिक संभावना थी कि दूसरा जल्द ही और पास के स्थान पर प्रकट होगा। समूहों के इस पैटर्न ने सुझाव दिया कि घटनाएँ आपस में जुड़ी हुई थीं, जिसमें एक एड्डी संभावित रूप से दूसरे के निर्माण के लिए आवश्यक स्थितियों को "उत्तेजित" कर रहा था।

इस व्यवहार को समझाने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक ऐसे गणितीय ढांचे का उपयोग किया जिसे मूल रूप से भूकंप और उनके झटकों (aftershocks) का अध्ययन करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। भूकंप विज्ञान (seismology) में, एक बड़ा भूकंप अक्सर अपने आस-पास के क्षेत्र में छोटे झटकों को ट्रिगर करता है। टीम ने इसी तर्क को समुद्र पर लागू किया, जिससे एक ऐसा मॉडल बना जहाँ एक "जनक" (parent) एड्डी "संतान" (child) एड्डी को ट्रिगर कर सकता है। उन्होंने भौतिक बलों के आधार पर इस परस्पर क्रिया के लिए एक विशिष्ट नियम बनाया। उनका तर्क था कि जब एक बड़ा एड्डी घूमता है, तो वह अपने चारों ओर के पानी को खींचता और काटता (shear) है, ठीक वैसे ही जैसे आटे के एक टुकड़े को खींचा जा रहा हो। यह खिंचाव, जिसे स्ट्रेन (strain) कहा जाता है, पानी की संरचना को कमजोर करता है और नए, छोटे भंवरों के अलग होने को आसान बनाता है। उनके मॉडल ने इस भौतिक वास्तविकता को शामिल किया, जिसमें गणना की गई कि एक मौजूदा एड्डी के कारण उत्पन्न होने वाला स्ट्रेन, पास में एक नया होने की संभावना को कैसे प्रभावित करेगा। उन्होंने पाया कि मौजूदा एड्डी द्वारा उत्पन्न स्ट्रेन जितना अधिक होगा, एक नए के प्रकट होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।

शोधकर्ताओं ने अपने नए मॉडल का वास्तविक रडार डेटा के विरुद्ध परीक्षण किया ताकि यह देखा जा सके कि क्या यह देखे गए पैटर्न को सटीक रूप से पुनरुत्पादित कर सकता है। उन्होंने अपने मॉडल के मापदंडों (parameters) का अनुमान लगाने के लिए एक परिष्कृत सांख्यिकीय पद्धति का उपयोग किया, जो मूल रूप से यह पूछ रही थी: "एड्डी बनने की पृष्ठभूमि दर (background rate) कितनी मजबूत है, और एक एड्डी दूसरे को कितना ट्रिगर करता है?" परिणाम उत्साहजनक थे। मॉडल ने दिखाया कि जबकि समुद्र में हवा और बड़ी धाराओं जैसे बाहरी बलों द्वारा संचालित एड्डी बनने की एक स्थिर, पृष्ठभूमि दर होती है, वहां एक सूक्ष्म लेकिन महत्वपूर्ण स्व-उत्तेजित घटक भी है। अवलोकन अवधि के पहले आधे भाग में लगभग आठ प्रतिशत एड्डी पिछले एड्डी द्वारा ट्रिगर किए गए थे, जबकि दूसरे आधे भाग में यह संख्या घटकर लगभग दो प्रतिशत रह गई। हालांकि यह प्रतिशत छोटा लग सकता है, लेकिन यह गतिविधि के विशिष्ट क्लस्टरिंग पैटर्न बनाने के लिए पर्याप्त है। पुराना मॉडल, जो पूर्ण स्वतंत्रता मानकर चलता था, गतिविधि के इन झोंकों की व्याख्या करने में असमर्थ था।

अपने निष्कर्षों को पुख्ता करने के लिए, टीम ने एक कंप्यूटर सिमुलेशन बनाया जिसने उनके नए नियमों के आधार पर हजारों कृत्रिम एड्डी कैटलॉग उत्पन्न किए। फिर उन्होंने इन सिम्युलेटेड दुनिया की तुलना वास्तविक रडार डेटा से की। सिमुलेशन ने वास्तविक एडीज़ के समय और स्थान को सफलतापूर्वक पुनरुत्पादित किया, जिसमें क्लस्टर और गतिविधि के झोंके भी शामिल थे। इसके अलावा, उन्होंने समय के साथ दिखने वाले एडीज़ की औसत संख्या की भविष्यवाणी करने के लिए एक गणितीय समीकरण का उपयोग किया और पाया कि उनका सिमुलेशन इस भविष्यवाणी से पूरी तरह मेल खाता है। सिमुलेशन, गणितीय सिद्धांत और वास्तविक दुनिया के डेटा के बीच इस सहमति ने उन्हें विश्वास दिलाया कि उन्होंने एडीज़ को चलाने वाले तंत्र की सही पहचान की है। उन्होंने सिम्युलेटेड एडीज़ का उपयोग करके पानी के वास्तविक वेग का भी पुनर्निर्माण किया, जिससे प्रवाह का एक दृश्य प्रतिनिधित्व बना जो रडार स्नैपशॉट के समान ही था, जिसमें घूमते हुए पैटर्न और धाराओं के परस्पर क्रिया को पकड़ा गया था।

अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि समुद्र का व्यवहार समय के साथ स्थिर नहीं रहता है। शोधकर्ताओं ने देखा कि एडीज़ बनने की दर उनके अवलोकन के पहले दो सप्ताह और अंतिम दो सप्ताह के बीच काफी बदल गई। बाद की अवधि में, एडीज़ बनने की पृष्ठभूमि दर अधिक थी, जो संभवतः बदलते पर्यावरणीय कारकों के कारण थी, भले ही स्व-ट्रिगर प्रभाव थोड़ा कमजोर था। यह निष्कर्ष इस बात के महत्व को रेखांकित करता है कि मॉडलों को एक निश्चित, अपरिवर्तित पृष्ठभूमि मानने के बजाय बदलते परिस्थितियों के अनुकूल होने की अनुमति दी जानी चाहिए। पृष्ठभूमि दर को एक ऐसी चीज़ के रूप में मानकर जिसे बदला जा सकता है, मॉडल वास्तविक डेटा से मेल खाने में और भी बेहतर हो गया। यह लचीलापन यह समझने के लिए महत्वपूर्ण है कि समुद्र विभिन्न मौसम पैटर्न या मौसमी बदलावों के प्रति कैसे प्रतिक्रिया करता है।

अंततः, यह कार्य समुद्र की सबसे छोटी धाराओं के अराजक नृत्य को समझने के लिए एक अधिक सूक्ष्म और भौतिक रूप से आधारित तरीका प्रदान करता है। यह यादृच्छिकता के विचार से आगे बढ़कर यह दिखाता है कि समुद्र एक जुड़ी हुई प्रणाली है जहाँ स्थानीय घटनाएँ एक-दूसरे को प्रभावित करती हैं। हालांकि स्व-उत्तेजित प्रभाव प्रमुख बल नहीं है, लेकिन इसकी उपस्थिति निर्विवाद है और प्रवाह की वास्तविक प्रकृति को पकड़ने के लिए आवश्यक है। इस बेहतर समझ के व्यावहारिक निहितार्थ तटीय निगरानी के लिए हैं। यदि वैज्ञानिक बेहतर ढंग से भविष्यवाणी कर सकते हैं कि ये छोटे एडीज़ कब और कहाँ बनेंगे, तो वे अधिक सटीकता से ट्रैक कर सकते हैं कि तेल रिसाव, प्लास्टिक प्रदूषण या हानिकारक शैवाल प्रस्फुटन (algal blooms) पानी में कैसे फैल सकते हैं। यह शोध समुद्र को देखने के लिए एक स्पष्ट लेंस प्रदान करता है, जो यह प्रकट करता है कि सबसे छोटे भंवरों में भी, एक जटिल, परस्पर जुड़ी कहानी छिपी है।