Impacts of Urban Three-Dimensional Morphology on Seismic Vulnerability and its Driving Mechanisms: A XGBoost-SHAP Explainable Analysis in Jiangyou City, Southwestern China

शहर केवल सड़कों और ब्लॉकों के सपाट मानचित्र नहीं हैं; वे ऊँची दीवारों और घनी जगहों वाले त्रि-आयामी परिदृश्य हैं। जब ज़मीन हिलती है, तो शहर की ऊंचाई और घनत्व में इसकी बनावट उतनी ही महत्वपूर्ण होती है जितनी कि ईंटों और गारे की गुणवत्ता। दशकों से, वैज्ञानिक इस बात की भविष्यवाणी करने का प्रयास कर रहे हैं कि भूकंप के दौरान कौन सी इमारतें विफल होने की सबसे अधिक संभावना रखती हैं, जो अक्सर व्यक्तिगत संरचनाओं या इमारत कितनी पुरानी है जैसे सरल कारकों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। हालाँकि, ये पारंपरिक तरीके अक्सर एक पड़ोस के समग्र आकार और भूकंप के दौरान उसके जीवित रहने के बीच के जटिल, छिपे हुए संबंधों को पकड़ने में विफल रहते हैं। वे उन गैर-रेखीय (non-linear) तरीकों को समझने में संघर्ष करते हैं जिनसे ऊंची इमारतों का एक समूह, छोटी इमारतों के समूह के साथ परस्पर क्रिया कर सकता है, या कैसे किसी जिले का अत्यधिक जमावड़ा उसके भीतर रहने वाले हर व्यक्ति के लिए जोखिम को बदल देता है। इन स्थानिक पैटर्न को समझना उन शहरी योजनाकारों के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है जो ऐसे शहरों को डिजाइन करना चाहते हैं जो आपदाओं का सामना कर सकें, फिर भी इन पैटर्न को स्पष्ट रूप से देखने के उपकरण सीमित रहे हैं।

हाल ही में दक्षिण-पश्चिमी चीन के जियांगयू (Jiangyou) शहर पर केंद्रित एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं की एक टीम ने उन्नत कंप्यूटर लर्निंग को शहर के भौतिक स्वरूप के गहन विश्लेषण के साथ जोड़कर इस चुनौती से निपटने का प्रयास किया। जियांगयू एक ऐसी जगह है जहाँ भूकंप का खतरा वास्तविक और मौजूद है; यह एक प्रमुख फॉल्ट लाइन के पास स्थित है और 2008 में एक भीषण भूकंप के दौरान विनाशकारी नुकसान झेल चुका है। यह शहर मुख्य रूप से कम और मध्यम ऊंचाई वाली चिनाई वाली इमारतों द्वारा पहचाना जाता है, जो मेगा-सिटीज की गगनचुंबी इमारतों के विपरीत एक विशिष्ट अंतर प्रस्तुत करता है। शोधकर्ता यह समझना चाहते थे कि इमारतों की विशिष्ट त्रि-आयामी व्यवस्था—उनका घनत्व, ऊंचाई के उतार-चढ़ाव और वे कितनी सघनता से एक साथ जुड़ी हुई हैं—भूकंपीय झटकों के प्रति उनकी संवेदनशीलता को कैसे प्रभावित करती है। इसके लिए, उन्होंने केवल अनुमान या रैखिक समीकरणों पर भरोसा नहीं किया जो कारण और प्रभाव के बीच एक सीधी रेखा के संबंध को मानते हैं। इसके बजाय, उन्होंने एक परिष्कृत डिजिटल मॉडल बनाया जो डेटा से सीख सकता था, जिससे उन सूक्ष्म और जटिल नियमों का पता चल सके जो शहरी आकारों के तनाव के प्रति प्रतिक्रिया देने के तरीके को नियंत्रित करते हैं।

टीम ने शहर की लगभग 3,000 इमारतों के बारे में विस्तृत जानकारी एकत्र करना शुरू किया, जिसमें उनकी ऊंचाई, फर्श का क्षेत्रफल, संरचनात्मक प्रकार और आयु दर्ज की गई। चूंकि वास्तविक इमारतों की संख्या स्वयं एक शक्तिशाली कंप्यूटर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत कम थी, इसलिए उन्होंने हजारों यथार्थवादी, सिंथेटिक उदाहरण उत्पन्न करने की एक तकनीक का उपयोग किया जो वास्तविक शहर की विशेषताओं को दर्शाते थे। इसने उन्हें एक विशाल मात्रा में डेटा को 'एक्सजीबूस्ट' (XGBoost) नामक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में फीड करने की अनुमति दी, जिसे जटिल, उच्च-आयामी डेटा में पैटर्न खोजने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक बार जब मॉडल ने उच्च सटीकता के साथ भूकंपीय संवेदनशीलता की भविष्यवाणी करना सीख लिया, तो शोधकर्ताओं ने एल्गोरिदम के "ब्लैक बॉक्स" को खोलने के लिए 'शैप' (SHAP) नामक एक विशेष उपकरण का उपयोग किया। यह उपकरण एक स्पॉटलाइट की तरह काम करता था, जो यह प्रकट करता था कि शहर के आकार के कौन से लक्षण भविष्यवाणियों को संचालित कर रहे थे और प्रत्येक का कितना महत्व था। उन्होंने परिणामों को मैप भी किया ताकि यह देखा जा सके कि क्या संवेदनशील क्षेत्र एक साथ क्लस्टर में थे या परिदृश्य में यादृच्छिक रूप से बिखरे हुए थे।

परिणामों ने एक स्पष्ट और आश्चर्यजनक तस्वीर पेश की कि कैसे शहर का स्वरूप सुरक्षा निर्धारित करता है। एक इमारत की संवेदनशीलता को प्रभावित करने वाला सबसे शक्तिशाली कारक उसकी ऊंचाई या उसकी उम्र नहीं था, बल्कि वह था जिसे शोधकर्ताओं ने "स्थानिक भीड़भाड़ का स्तर" (spatial crowding degree) कहा। यह मीट्रिक मापता है कि इमारतें अपने आस-पास के त्रि-आयामी स्थान में कितनी सघनता से भरी हुई हैं। अध्ययन में पाया गया कि उच्च भीड़भाड़ आमतौर पर संवेदनशीलता को कम करती है, जो यह सुझाव देती है कि घने, सघन पड़ोस एक प्रकार का पारस्परिक संरचनात्मक समर्थन प्रदान करते हैं जो इमारतों को झटकों को सहने में मदद करता है। इसके विपरीत, इमारतों की ऊंचाई के अंतर और भूमि क्षेत्र के फर्श क्षेत्र के अनुपात जैसे लक्षणों ने जटिल, गैर-रेखीय प्रभाव दिखाए। उदाहरण के लिए, जबकि इमारतों की ऊंचाई का मिश्रण कभी-कभी भूकंपीय ऊर्जा को बिखेरने में मदद कर सकता है, अत्यधिक भिन्नता या ऊंची और छोटी इमारतों के विशिष्ट संयोजन वास्तव में जोखिम बढ़ा सकते हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि शहर के आकार और उसकी सुरक्षा के बीच का संबंध एक सरल नियम नहीं है जहाँ "अधिक बेहतर है" या "कम बेहतर है"। इसके बजाय, यह एक संतुलन खोजने पर निर्भर करता है; अत्यधिक विन्यास, जैसे कि बहुत उच्च घनत्व के साथ बहुत कम वॉल्यूम भिन्नता, जोखिम को बढ़ा देते हैं, जबकि अधिक समन्वित और संतुलित लेआउट जोखिम को कम करते हैं।

जब शोधकर्ताओं ने जियांगयू के मानचित्र को देखा, तो उन्होंने देखा कि ये जोखिम समान रूप से नहीं फैले थे। उन्होंने विशिष्ट क्षेत्रों की पहचान की जहाँ उच्च-जोखिम वाले क्षेत्र कम-जोखिम वाले क्षेत्रों से घिरे हुए थे, और इसके विपरीत भी, जो एक 'स्पेशियल स्पिलओवर' (spatial spillover) के पैटर्न को प्रकट करता है। कुछ क्षेत्रों में "उच्च-निम्न" (high-low) पैटर्न देखा गया, जहाँ विकास का एक घना, तीव्र केंद्र कम घनत्व वाले पड़ोस के बगल में स्थित था, जो एक खतरनाक संक्रमण पैदा करता था। अन्य क्षेत्र "निम्न-उच्च" (low-high) थे, जहाँ छोटी, साधारण इमारतें बड़ी, अधिक जटिल संरचनाओं से घिरी हुई थीं, जो जोखिम का एक ढाल (gradient) बनाती थीं। अध्ययन ने पुष्टि की कि सबसे संवेदनशील स्थान अक्सर वे होते थे जिनमें असंतुलित या चरम रूपात्मक (morphological) विशेषताएं होती थीं, जैसे कि बहुत उच्च निर्माण घनत्व लेकिन कम संरचनात्मक विविधता वाले क्षेत्र, या वे क्षेत्र जहाँ इमारतों की ऊंचाई अत्यधिक असंगत थी। उनके द्वारा बनाया गया कंप्यूटर मॉडल पिछले तरीकों की तुलना में कहीं अधिक सटीक था, जिसने उच्च सटीकता के साथ संवेदनशीलता के स्तरों की सही भविष्यवाणी की, जो यह सुझाव देता है कि ये जटिल स्थानिक संबंध वास्तव में भूकंपीय जोखिम को समझने की कुंजी हैं।

अंततः, यह शोध शहरी सुरक्षा को देखने का एक नया तरीका प्रदान करता है। यह इस विचार से आगे बढ़ता है कि हम केवल व्यक्तिगत इमारतों की रक्षा कर सकते हैं और यह सुझाव देता है कि एक पड़ोस का सामूहिक आकार आपदा लचीलेपन (resilience) के लिए एक महत्वपूर्ण कारक है। अध्ययन इंगित करता है कि इमारतों को त्रि-आयामी रूप में कैसे व्यवस्थित किया जाए—घनत्व, ऊंचाई और वॉल्यूम के संतुलित मिश्रण को सुनिश्चित करके—इसका सावधानीपूर्वक प्रबंधन करके, शहर स्वाभाविक रूप से भूकंप के नुकसान के प्रति अपने जोखिम को कम कर सकते हैं। निष्कर्ष शहरी योजनाकारों को ऐसे पड़ोस डिजाइन करने के लिए एक वैज्ञानिक आधार प्रदान करते हैं जो न केवल कार्यात्मक हैं, बल्कि स्वाभाविक रूप से सुरक्षित भी हैं। यह समझकर कि स्थानिक भीड़भाड़ और ऊंचाई के उतार-चढ़ाव कैसे परस्पर क्रिया करते हैं, शहर उन चरम विन्यासों से बच सकते हैं जो आपदा का कारण बनते हैं और इसके बजाय ऐसे लेआउट विकसित कर सकते हैं जो पृथ्वी के कंपन की ऊर्जा को अवशोषित और वितरित कर सकें, जिससे उनके भीतर रहने वाले लोगों की रक्षा हो सके।