A Generic Betweenness Centrality-Based Approach for Urban Street Network Reallocation to Mitigate Climate Change Impacts
यह अध्ययन जलवायु परिवर्तन शमन के लिए शहरी सड़क नेटवर्क को पुनर्वितरित करने हेतु एज बिटवीननेस सेंट्रैलिटी एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए एक सामान्य, डेटा-संचालित ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो विविध शहर नेटवर्कों में हरित बुनियादी ढांचे के लिए स्थान अनुकूलन और परिधीय क्षेत्रों में यातायात पुनर्वितरण के बीच प्रभावी ढंग से संतुलन बनाता है।
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शहर पहले की तुलना में अधिक तेज़ी से सांस ले रहे हैं। जैसे-जैसे वैश्विक तापमान बढ़ रहा है, हमारे शहरी परिदृश्यों को ढंकने वाला कंक्रीट और डामर गर्मी को सोख लेता है, जिससे "अर्बन हीट आइलैंड्स" (शहरी ऊष्मा द्वीप) बन जाते हैं जहाँ तापमान आसपास के ग्रामीण इलाकों की तुलना में काफी अधिक हो सकता है। यह फंसी हुई गर्मी, वाहनों की भारी संख्या के साथ मिलकर, शहरों को चरम मौसम के दौरान तेजी से असहज और खतरनाक बनाती है। अब चार अरब से अधिक लोग शहरी क्षेत्रों में रह रहे हैं, जिससे अनुकूलन का दबाव बढ़ रहा है। शहर को ठंडा करने का सबसे आशाजनक तरीकों में से एक इसके कठोर सतहों को हरित क्षेत्रों में बदलना है, लेकिन जब भूमि का हर इंच इमारतों, सड़कों या बुनियादी ढांचे द्वारा पहले से ही घेरा हुआ हो, तो नए पार्कों या पेड़ों वाली सड़कों के लिए जगह ढूंढना कठिन है।
शोधकर्ताओं का सुझाव है कि समाधान स्वयं सड़कों में ही छिपा हो सकता है। कई शहरों में, सड़कों और गलियों का नेटवर्क कुल शहरी सतह का 20 से 30 प्रतिशत हिस्सा घेरता है। यदि इस स्थान का एक छोटा सा हिस्सा भी वनस्पति या पैदल चलने और साइकिल चलाने जैसी सक्रिय गतिशीलता के लिए पुनः प्राप्त किया जा सके, तो यह तापमान को काफी कम कर सकता है और वायु गुणवत्ता में सुधार कर सकता है। हालाँकि, सड़कों को बंद करना जोखिम भरा है; यह एक शहर को पंगु बना सकता है, जिससे मोहल्ले कट सकते हैं या यातायात अराजक बाधाओं में फंस सकता है। चुनौती यह है कि शहर की कनेक्टिविटी को तोड़े बिना लेन को हटाने का तरीका कैसे खोजा जाए। यहीं पर सुफारोक चट्टानचोट और उनके सहयोगियों का काम आता है, जो ले हवे नॉरमैंडी विश्वविद्यालय और लक्ज़मबर्ग विश्वविद्यालय से हैं। उन्होंने यह पहचानने के लिए एक विधि विकसित की है कि किन सड़कों को सुरक्षित रूप से पुनर्गठित किया जा सकता है, जिसमें वे शहर के प्रवाह को मैप करने के लिए "बिटवीननेस सेंट्रलिटी" (बीच की केंद्रीयता) नामक एक गणितीय अवधारणा का उपयोग करते हैं, जिसके लिए उन्हें प्रत्येक चालक के विशिष्ट यातायात पैटर्न को जानने की आवश्यकता नहीं होती।
शोधकर्ताओं ने समस्या को शहर के सड़क नेटवर्क को कनेक्शनों के एक विशाल मानचित्र के रूप में मानकर हल किया, जहाँ प्रत्येक चौराहा एक बिंदु है और प्रत्येक लेन उन्हें जोड़ने वाली एक रेखा है। उन्होंने इन रेखाओं के एक विशिष्ट गुण पर ध्यान केंद्रित किया: एक विशेष सड़क खंड का दो अन्य बिंदुओं के बीच शॉर्टकट के रूप में कितनी बार उपयोग किया जाता है। उनके मॉडल में, एक सड़क जिसका स्कोर इस माप पर उच्च है, वह एक महत्वपूर्ण धमनी है, एक ऐसा मार्ग जिस पर बहुत से लोग ए से बी तक जल्दी पहुँचने के लिए निर्भर करते हैं। कम स्कोर वाली सड़क एक स्थानीय कनेक्टर की तरह है, जिसका उपयोग लंबी दूरी की यात्रा के लिए कम बार किया जाता है। टीम ने महसूस किया कि इन स्कोरों का विश्लेषण करके, वे शहर को नया आकार देने के बारे में दो बहुत अलग प्रकार के निर्णय ले सकते हैं।
पहला दृष्टिकोण जो उन्होंने परीक्षण किया, उसे अधिकतम स्थान मुक्त करने और यात्रा के समय को यथासंभव कम रखने के लिए डिज़ाइन किया गया था। उन्होंने एक ऐसे एल्गोरिदम को लागू किया जिसने उन सड़कों की तलाश की जिनके स्कोर सबसे कम थे—वे जो नेटवर्क के समग्र प्रवाह के लिए सबसे कम आवश्यक थीं। इन कम प्राथमिकता वाली लेन को व्यवस्थित रूप से हटाकर और उन्हें हरित स्थानों या पैदल यात्री क्षेत्रों में बदलकर, उन्होंने पाया कि सड़क के एक विशाल हिस्से को पुनः प्राप्त करना संभव था। 48 विभिन्न शहरों के वास्तविक सड़क डेटा का उपयोग करते हुए किए गए परीक्षणों में, इस पद्धति ने दिखाया कि अधिकांश मामलों में, शहर को विच्छेदित किए बिना 95 प्रतिशत से अधिक टू-वे लेन को हटाया या परिवर्तित किया जा सकता था। परिणाम एक ऐसा नेटवर्क था जो पूरी तरह से जुड़ा रहा, जिसमें लोगों द्वारा तय की जाने वाली कुल दूरी में केवल मामूली वृद्धि हुई। यह बताता है कि शहरों के पास उनकी समझ से कहीं अधिक "अतिरिक्त" सड़क क्षमता है, जिसे ग्रिडलॉक पैदा किए बिना पुन: उपयोग किया जा सकता है।
दूसरे दृष्टिकोण ने एक अलग लक्ष्य रखा: केवल स्थान बचाने के बजाय, शोधकर्ता चाहते थे कि शहर का यातायात भीड़भाड़ वाले गर्म केंद्रों से हटकर ठंडे, कम घने बाहरी इलाकों की ओर चला जाए। कई शहरों में, डाउनटाउन सबसे गर्म हिस्सा होता है, जो हीट आइलैंड प्रभाव से सबसे अधिक प्रभावित होता है, फिर भी वहीं सबसे अधिक यातायात केंद्रित होता है। टीम ने परिकल्पना की कि यदि वे सबसे व्यस्त, सबसे केंद्रीय मार्गों की पहचान कर सकें और उन्हें हटा सकें, तो यातायात स्वाभाविक रूप से परिधि के माध्यम से मार्ग बदलने के लिए मजबूर हो जाएगा। ऐसा करने के लिए, उन्होंने एक एल्गोरिदम का उपयोग किया जिसने उच्चतम स्कोर वाली सड़कों—सबसे महत्वपूर्ण धमनियों—को लक्षित किया। इन उच्च-यातायात लेन को शहर के केंद्र से हटाकर, यातायात प्रवाह प्रभावी रूप से शहर के किनारों की ओर पुनर्वितरित हो गया।
इस दूसरे रणनीति के परिणाम चौंकाने वाले थे। उदाहरण के लिए, जब उन्होंने इस पद्धति को फ्रांस के ट्रॉयस शहर पर लागू किया, तो सबसे महत्वपूर्ण, उच्च-यातायात सड़कों का समूह शहर के केंद्र से स्पष्ट रूप से हट गया। शोधकर्ताओं ने इस बदलाव को मापने के नए तरीके विकसित किए, जिसमें उन्होंने गणना की कि सबसे व्यस्त सड़कों का "गुरुत्वाकर्षण केंद्र" कितनी दूर चला गया और यातायात कितना अधिक फैल गया। उनके द्वारा परीक्षण किए गए 48 शहरों में से अधिकांश में, एल्गोरिदम ने भारी यातायात भार को केंद्र से सफलतापूर्वक दूर कर दिया, जिससे संभावित रूप से कारों की संख्या कम करके और पेड़ों तथा पौधों के लिए जगह बनाकर डाउनटाउन क्षेत्रों को ठंडा किया जा सका। हालाँकि, अध्ययन ने यह भी नोट किया कि यह हर शहर के लिए पूरी तरह से काम नहीं करता है; बहुत विशिष्ट, क्लस्टर्ड लेआउट वाले स्थानों में, यातायात कभी-कभी अनपेक्षित नए स्थानों में केंद्रित हो गया, जो दर्शाता है कि कोई भी एकल नियम हर शहरी आकार पर फिट नहीं बैठता।
शोधकर्ता सावधानीपूर्वक यह स्पष्ट करते हैं कि उनका काम एक सैद्धांतिक मार्गदर्शिका है, निर्माण के लिए अंतिम ब्लूप्रिंट नहीं। वे स्वीकार करते हैं कि वास्तविक दुनिया की शहरी योजना में ऐसे कारक शामिल होते हैं जिन्हें उनके कंप्यूटर मॉडल नहीं देख सकते, जैसे ऐतिहासिक स्मारक, स्थानीय कानून, या किसी मोहल्ले की विशिष्ट आवश्यकताएं। एक सड़क गणितीय रूप से "हटाने योग्य" हो सकती है लेकिन राजनीतिक या सांस्कृतिक रूप से अछूती हो सकती है। फिर भी, यह अध्ययन योजनाकारों के लिए एक शक्तिशाली शुरुआती बिंदु प्रदान करता है। यह एक डेटा-संचालित तरीका प्रदान करता है जिससे यह पूछा जा सके, "क्या होगा यदि हम इस सड़क को बंद कर दें?" और यह तुरंत उत्तर मिल सके कि शेष शहर कैसी प्रतिक्रिया देगा। इन एल्गोरिदम का उपयोग करके, शहर के अधिकारी पहचान सकते हैं कि कौन सी लेन वास्तव में अनावश्यक हैं और कौन सी महत्वपूर्ण हैं, जिससे उन्हें पेड़ लगाने, साइकिल लेन बनाने या पार्क बनाने के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद मिलती है।
अंततः, यह शोध पत्र सुझाव देता है कि शहरों में जलवायु परिवर्तन के खिलाफ लड़ाई के लिए हमेशा नए बुनियादी ढांचे के निर्माण या खाली जमीन खोजने की आवश्यकता नहीं होती है। कभी-कभी, समाधान पहले से ही मौजूद होता है, डामर के मौजूदा ग्रिड में छिपा होता है। यह समझकर कि एक शहर कैसे चलता है, योजनाकार यातायात के प्रवाह को धीरे से मोड़ सकते हैं, प्रकृति के लिए स्थान पुनः प्राप्त कर सकते हैं और शहरी वातावरण को ठंडा कर सकते हैं। अध्ययन पुष्टि करता है कि सही उपकरणों के साथ, शहरों को अधिक लचीला और रहने योग्य बनाया जा सकता है, जिससे उन्हीं सड़कों को जो गर्मी की समस्या में योगदान देती हैं, ठंडे भविष्य के समाधान में बदला जा सकता है।
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