Mapping of aquifer geological composition from space
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि इंटरफेरोमेट्रिक SAR से प्राप्त टाइम-सीरीज सतह विरूपण डेटा को डीप न्यूरल नेटवर्क के साथ संयोजित करना कैलिफोर्निया की सेंट्रल वैली जैसे जलभृतों (एक्वीफर्स) की भूगर्भीय संरचना और कण आकार को प्रभावी ढंग से मैप कर सकता है, ताकि डेटा-दुर्लभ क्षेत्रों में भूमि धंसाव और भूजल व्यवहार का बेहतर पूर्वानुमान लगाया जा सके।
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हमारे पैरों के नीचे की ज़मीन कोई ठोस, अपरिवर्तनीय स्लैब नहीं है। कई जगहों पर, यह रेत, मिट्टी और बजरी का एक स्पंज जैसा ढेर है जो भारी मात्रा में पानी को थामे रहता है। जब लोग खेती या पीने के लिए इस पानी को बाहर निकालते हैं, तो मिट्टी के छिद्रों के भीतर का दबाव गिर जाता है, और ऊपर की परतें ढह सकती हैं, जिससे ज़मीन की सतह धंस जाती है। यह धंसाव, जिसे 'सबसिडेंस' (subsidence) कहा जाता है, एक गंभीर समस्या है। यह सड़कों में दरारें डाल सकता है, इमारतों को नुकसान पहुँचा सकता है, और भविष्य में पानी जमा करने के लिए उपलब्ध स्थान को स्थायी रूप से कम कर सकता है। हालाँकि वैज्ञानिक उपग्रहों (satellites) का उपयोग करके ज़मीन को धंसते हुए आसानी से देख सकते हैं, लेकिन यह समझना कि कुछ जगहों पर ऐसा क्यों होता है और दूसरों में क्यों नहीं, बहुत कठिन है। इसका कारण ज़मीन के काफी नीचे, उन विशिष्ट सामग्रियों के मिश्रण में छिपा है जिनसे जलभृत (aquifer) बना है। कुछ परतें मोटे रेत से बनी होती हैं जो पानी वापस आने पर फिर से ऊपर उठ सकती हैं, जबकि अन्य महीन मिट्टी (clay) से बनी होती हैं जो दब जाती हैं और हमेशा के लिए नीचे ही रहती हैं। यह जानना कि कौन सी सामग्री कहाँ है, जल प्रबंधन के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, लेकिन उस जानकारी को प्राप्त करने के लिए आमतौर पर पृथ्वी में महंगे छेद ड्रिल करने पड़ते हैं, जो एक धीमी प्रक्रिया है और अक्सर दूरदराज के क्षेत्रों में असंभव होती है।
कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने बिना एक भी छेद किए इन छिपी हुई परतों को देखने का एक तरीका खोज लिया है। कैलिफोर्निया सेंट्रल वैली को देखते हुए, जो पानी के उपयोग के कारण नाटकीय रूप से धंस रहा है, उन्होंने पाया कि समय के साथ ज़मीन के हिलने का तरीका अपने नीचे मौजूद चीज़ों के बारे में एक गुप्त कोड रखता है। उन्होंने रडार से लैस उपग्रहों के डेटा का उपयोग किया, जो अविश्वसनीय सटीकता के साथ भूमि की सतह की ऊंचाई में सूक्ष्म परिवर्तनों को माप सकते हैं। केवल यह मानचित्रण करने के बजाय कि ज़मीन कहाँ धंस रही है, उन्होंने इस हलचल के पैटर्न को 'डीप न्यूरल नेटवर्क' नामक एक प्रकार के कंप्यूटर लर्निंग सिस्टम में डाला। इस सिस्टम को यह पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया गया था कि ज़मीन के हिलने के तरीके और उन भूवैज्ञानिक परतों के बीच क्या संबंध है जो इस हलचल का कारण बनती हैं। शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर को घाटी के भूविज्ञान के मौजूदा मानचित्रों का उपयोग करके सिखाया, जो हज़ारों बोरहोल नमूनों से बनाए गए थे, और फिर कंप्यूटर से केवल उपग्रह के हलचल डेटा के आधार पर भूविज्ञान की भविष्यवाणी करने को कहा।
परिणाम आश्चर्यजनक थे। कंप्यूटर मॉडल मिट्टी के स्तंभ की संरचना का सफलतापूर्वक अनुमान लगाने में सफल रहा, जिसने मोटे कणों जैसे रेत वाले क्षेत्रों और महीन कणों जैसे मिट्टी (clay) वाले क्षेत्रों के बीच अंतर स्पष्ट किया। मॉडल ने वास्तविक जमीनी सच्चाई के साथ एक मजबूत सहसंबंध (correlation) दिखाया, तब भी जब शोधकर्ताओं ने इसे बहुत सीमित डेटा के साथ परीक्षण किया या जब उन्होंने कंप्यूटर को एक-दूसरे से बहुत दूर स्थित बिंदुओं से सीखने के लिए मजबूर किया। यह सुझाव देता है कि यह विधि सुदृढ़ है और केवल प्रशिक्षण के दौरान दिए गए विशिष्ट स्थानों को याद नहीं कर रही है। अध्ययन से पता चला कि ज़मीन की हलचल का समय अत्यधिक महत्व रखता है। मॉडल ने तब सबसे अच्छा प्रदर्शन किया जब इसमें शरद ऋतु और सर्दियों के महीनों, विशेष रूप से अक्टूबर और दिसंबर का डेटा शामिल किया गया। यह तर्कसंगत है क्योंकि ये वे समय हैं जब सर्दियों की बारिश जलभृत को पुनर्भरण (recharge) करती है, जिससे ज़मीन के लचीले, रेतीले हिस्से वापस ऊपर उठ जाते हैं। इस मौसमी "बाउंस" को देखे बिना, कंप्यूटर रेत और मिट्टी के बीच सटीक अंतर नहीं कर सका।
यह दृष्टिकोण दुनिया भर के जलभृतों के अदृश्य ढांचे को मैप करने का एक नया तरीका प्रदान करता है। हालांकि मॉडल अनाज-दर-अनाज (grain-by-grain) का सटीक मानचित्र प्रदान नहीं करता है, लेकिन यह भूवैज्ञानिक संरचना का एक विश्वसनीय स्क्रीनिंग-स्तर का दृश्य देता है, जो दिखाता है कि मोटे, लचीले पदार्थ कहाँ समाप्त होते हैं और महीन, स्थायी रूप से संकुचित होने वाली सामग्रियां कहाँ शुरू होती हैं। यह एक महत्वपूर्ण प्रगति है क्योंकि यह पृथ्वी की सतह को गहरे उपसतह (subsurface) में झाँकने वाली एक खिड़की में बदल देता है। शोधकर्ता कहते हैं कि इस पद्धति को दुनिया भर के अन्य धंसते क्षेत्रों में लागू किया जा सकता है, विशेष रूप से उन क्षेत्रों में जहाँ विस्तृत ड्रिलिंग डेटा की कमी है। भविष्य की ओर देखते हुए, वे आगामी उपग्रह मिशनों में बड़ी संभावना देखते हैं जो ज़मीन की हलचल के और भी अधिक बार-बार और विस्तृत माप प्रदान करेंगे। इन नए अवलोकनों को उन्हीं लर्निंग तकनीकों के साथ जोड़कर, वैज्ञानिक जल्द ही दुनिया के किसी भी हिस्से में महत्वपूर्ण जलभृतों की भूवैज्ञानिक संरचना का त्वरित अनुमान लगाने में सक्षम हो सकते हैं, जिससे समुदायों को अपने जल संसाधनों का प्रबंधन करने के लिए उनके पैरों के नीचे मौजूद चीज़ों की एक स्पष्ट तस्वीर मिल सकेगी।
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