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Beyond Daytime Thresholds: Downscaled Population Exposure and Compound Heat Hazard Projections in Andhra Pradesh, India

यह अध्ययन एक नवीन कंपाउंड हीट हेज़र्ड इंडेक्स और एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन जनसंख्या डाउनस्केलिंग पद्धति प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि आंध्र प्रदेश में रात के समय का ऊष्मा जोखिम, दिन के ऊष्मा जोखिम की तुलना में अधिक तेज़ी से बढ़ रहा है, जो वर्तमान हीट एक्शन प्लान में एक महत्वपूर्ण अंतराल को रेखांकित करता है और ग्लोबल साउथ में शहरी लचीलेपन को सुधारने के लिए एक कम लागत वाला, हस्तांतरणीय ढांचा प्रदान करता है।

मूल लेखक: Sravanthi Karnata, Rahul Thapa

प्रकाशित 2026-10-15
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मूल लेखक: Sravanthi Karnata, Rahul Thapa

मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

गर्मी एक शांत, अदृश्य हत्यारा है जो हर साल अधिक खतरनाक होती जा रही है। बाढ़ की तरह, जो एक घर को बहा ले जाती है या चक्रवात की तरह, जो एक छत को उखाड़ देता है, अत्यधिक गर्मी कोई भौतिक तबाही नहीं छोड़ती, फिर भी यह लगभग किसी भी अन्य जलवायु खतरे की तुलना में अधिक जानें ले रही है। खतरा केवल इस बात में नहीं है कि दिन के दौरान सूरज कितना गर्म महसूस होता है, बल्कि इस बात में है कि कैसे ग्रह रात में ठंडा होने में विफल रहता है। जब सूर्यास्त के बाद भी हवा गर्म रहती है, तो मानव शरीर दिन के तनाव से उबरने का अपना एकमात्र अवसर खो देता है। यह रिकवरी अत्यंत महत्वपूर्ण है; इसके बिना, शरीर की आंतरिक शीतलन प्रणाली, जो पसीने पर निर्भर करती है, अंततः विफल हो जाती है, जिससे हीटस्ट्रोक और मृत्यु हो जाती है। दशकों से, भारत और कई अन्य स्थानों में आधिकारिक चेतावनियाँ लगभग पूरी तरह से दिन के तापमान पर केंद्रित रही हैं, जो हवा के गर्म होने के सरल मापों का उपयोग करती हैं। हालाँकि, ये माप अक्सर उस आर्द्रता (ह्यूमिडिटी) को छोड़ देते हैं जो गर्मी को और अधिक भारी बना देती है और उस खतरनाक गर्माहट को भी जो सूरज ढलने के बहुत देर बाद तक बनी रहती है।

लवली प्रोफेशनल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने दक्षिण-पूर्वी भारत के आंध्र प्रदेश राज्य की ओर अपना ध्यान आकर्षित किया है ताकि यह देखा जा सके कि जब हम दिन और रात के पूर्ण चित्र को देखते हैं, और जब हम जोखिम वाले क्षेत्रों में रहने वाले लोगों की गणना अधिक सटीकता से करते हैं, तो क्या होता है। उन्होंने पाया कि गर्मी को मापने का वर्तमान तरीका सबसे महत्वपूर्ण खतरे को मिस कर रहा है: रातें दिन की तुलना में बहुत तेजी से खतरनाक रूपت हो रही हैं। आबादी के वास्तविक वितरण का एक नया तरीका बनाने और इसे आर्द्रता एवं हवा की गति सहित गर्मी के अधिक सटीक माप के साथ संयोजित करके, उन्होंने खोजा कि जोखिम बदल रहा है। खतरा अब केवल कुछ झुलसा देने वाली दोपहरों के बारे में नहीं है; यह उन बढ़ती रातों के बारे में है जहाँ हवा इतनी ठंडी नहीं होती कि शरीर आराम कर सके। उनका कार्य बताता है कि वर्ष 2030 तक, उच्च-जोखिम वाली गर्मी के संपर्क में आने वाले लोगों की संख्या स्वयं जनसंख्या की तुलना में छह गुना तेजी से बढ़ेगी, जो पूरी तरह से जलवायु परिवर्तन से प्रेरित है, न कि क्षेत्र में अधिक लोगों के आने से।

शोधकर्ताओं ने हीट मैप में लोगों को गिनने के एक प्रमुख दोष को संबोधित करने से शुरुआत की। मानक मानचित्र अक्सर जनसंख्या को एक ग्रिड पर समान रूप से फैला देते हैं, जिसका अर्थ है कि वे अनजाने में हजारों लोगों को नदी के किनारों, खुले मैदानों और पुलों पर रख देते हैं जहाँ वास्तव में कोई नहीं रहता। यह जोखिम में कौन है, इसकी एक गलत तस्वीर बनाता है। इसे ठीक करने के लिए, टीम ने 'डेसिमेट्रिक डाउनस्केलिंग' (dasymetric downscaling) नामक विधि का उपयोग किया। उन्होंने मौजूदा जनसंख्या डेटा लिया और उसे उपग्रह चित्रों का उपयोग करके पुनर्वितरित किया जो दिखाते हैं कि इमारतें और शहर वास्तव में कहाँ स्थित हैं। उन्होंने निर्मित क्षेत्रों की पहचान करने के लिए ओपन-सोर्स डेटा का उपयोग किया और खाली भूमि तथा जल निकायों से जनसंख्या गणना को हटा दिया। उन्होंने विजयवाड़ा और राजमहेंद्रवरम जैसे शहरों में जमीन पर ली गई वास्तविक तस्वीरों के साथ इस नए, सटीक मानचित्र का परीक्षण किया। परिणाम चौंकाने वाले थे: पुराने मानचित्रों ने दिखाया कि सैकड़ों लोग नदी के रेत के टीलों पर रह रहे थे जहाँ कोई नहीं था, जबकि नए मानचित्र ने उन लोगों को वास्तव में उनके मोहल्लों में सही ढंग से रखा, जिससे खाली भूमि पर अनुमानित घनत्व को 170 से अधिक लोगों से घटाकर केवल 20 या 30 कर दिया। यह सुधार सुनिश्चित करता है कि गर्मी के जोखिम की गणना वास्तव में वहां मौजूद लोगों के लिए की जाए, न कि मानचित्र पर मौजूद 'भूतों' के लिए।

लोगों के रहने के अधिक सटीक मानचित्र के साथ, टीम गर्मी की ओर मुड़ी। केवल हवा के तापमान को मापने के बजाय, उन्होंने 'वेट-बल्ब ग्लोब टेम्परेचर' (Wet-Bulb Globe Temperature) नामक मान की गणना की। यह हवा के तापमान को आर्द्रता, हवा की गति और सूर्य के प्रकाश के साथ जोड़कर यह बताता है कि मानव शरीर को वास्तव में कैसा महसूस होता है। उन्होंने एक सामान्य गर्म मौसम के आधार को स्थापित करने के लिए 1991 से 2020 के डेटा को देखा, और फिर यह देखने के लिए कि चीजें कैसे बदली हैं, 2015 से 2026 के वर्षों का परीक्षण किया। उन्होंने 2027 और 2030 के बीच क्या हो सकता है, इसका भी अनुमान लगाया। उनके विश्लेषण ने एक चौंकाने वाला रुझान प्रकट किया: रातें दिन की तुलना में बहुत अधिक आक्रामक रूप से गर्म हो रही हैं। जबकि गर्म दिनों की संख्या में केवल मामूली वृद्धि हुई है, गर्म रातों की संख्या में भारी उछाल आया है। वास्तव में, रात के समय हीटवेव की आवृत्ति दिन की तुलना में पचास गुना अधिक तेजी से बढ़ रही है। इसका मतलब है कि कई लोगों के लिए, एक ठंडी शाम का सुकून गायब होता जा रहा है, जिससे वे निरंतर गर्मी के तनाव के चक्र में फंस गए हैं।

अध्ययन ने यह देखने के लिए राज्य को दो अलग-अलग क्षेत्रों में विभाजित किया कि यह जमीन पर कैसे काम करता है। तटीय क्षेत्र, जो आर्द्र है और समुद्र के करीब है, वहां गर्मी के जोखिम में एक व्यापक वृद्धि देखी जा रही है जो परिदृश्य के लगभग हर हिस्से को प्रभावित करती है। वहां रातें इसलिए गर्म रहती हैं क्योंकि हवा में मौजूद नमी गर्मी को रोक लेती है। इसके विपरीत, आंतरिक क्षेत्र, जिसे रायलसीमा के नाम से जाना जाता है, दिन के दौरान शुष्क और गर्म है, लेकिन इसकी रात का खतरा कुछ विशिष्ट, घनी आबादी वाले शहरों में केंद्रित है। शोधकर्ताओं ने पाया कि जबकि तटीय क्षेत्रों में जोखिम एक विस्तृत क्षेत्र में फैल रहा है, वहीं आंतरिक जोखिम कुर्नूल जैसे प्रमुख शहरी केंद्रों के आसपास मजबूती से केंद्रित है। 2030 तक, उनका अनुमान है कि उच्च ताप जोखिम का सामना करने वाले तटीय क्षेत्र के लोगों की संख्या दोगुनी हो जाएगी, जबकि आंतरिक जोखिम कुछ भीड़भाड़ वाले मोहल्लों तक ही सीमित रहेगा। यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि इसका अर्थ है कि गर्मी से लड़ने के लिए एक एकल, 'एक ही आकार सबके लिए उपयुक्त' (one-size-fits-all) योजना काम नहीं करेगी; तटीय क्षेत्रों को व्यापक क्षेत्रीय उपायों की आवश्यकता है, जबकि आंतरिक क्षेत्रों को विशिष्ट शहरों के लिए लक्षित हस्तक्षेपों की आवश्यकता है।

शायद सबसे तत्काल निष्कर्ष आने वाले बदलाव का पैमाना है। शोधकर्ताओं ने गणना की कि 2030 तक, उच्च-जोखिम वाली गर्मी की स्थिति के संपर्क में आने वाले लोगों की संख्या लगभग दो मिलियन से बढ़कर लगभग चौदह मिलियन हो जाएगी। ऐसा इसलिए नहीं है कि जनसंख्या इतनी तेजी से बढ़ रही है; कुल जनसंख्या के केवल नौ प्रतिशत बढ़ने की उम्मीद है। जोखिम में यह विस्फोट पूरी तरह से जलवायु के गर्म होने के कारण है, विशेष रूप से इसलिए क्योंकि रातें गर्म बनी रहती हैं। उन्होंने यह भी नोट किया कि हालांकि "गंभीर" जोखिम श्रेणी में लोगों की संख्या उतनी नाटकीय रूप से बढ़ने की संभावना नहीं है जितनी कि "उच्च" जोखिम समूह में है, फिर भी मौतों की संख्या बढ़ सकती है। ऐसा इसलिए है क्योंकि रात में ठंडक की कमी गर्मी की घटनाओं को अधिक घातक बनाती है, भले ही वे रिकॉर्ड पर सबसे चरम न हों। अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि वर्तमान हीट एक्शन प्लान, जो दिन के तापमान की दहलीज पर निर्भर करते हैं, इस रात के उछाल के प्रति अंधे हैं। रातों को अनदेखा करके, ये योजनाएं बढ़ते जोखिम के प्राथमिक चालक को मिस कर रही हैं।

शोधकर्ता निष्कर्ष निकालते हैं कि गर्मी को समझने और तैयारी करने के तरीके को बदलना होगा। हम पुराने तरीकों पर भरोसा नहीं कर सकते जो केवल दिन को देखते हैं या यह मानते हैं कि लोग जमीन पर समान रूप से फैले हुए हैं। उनके द्वारा विकसित नया दृष्टिकोण, जो लोगों के रहने के सटीक मानचित्र को गर्मी के माप के साथ जोड़ता है जो आर्द्रता और रात की ठंडक की कमी को ध्यान में रखता है, एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है। यह दिखाता है कि खतरा वास्तविक है, यह बढ़ रहा है, और यह असमान रूप से वितरित है। आंध्र प्रदेश के लाखों लोगों के लिए, और दुनिया के समान क्षेत्रों के लिए, समाधान यह पहचानने में निहित है कि रात अब सुरक्षित ठिकाना नहीं रही। डेटा बताता है कि यदि हम इन गर्म, आर्द्र रातों को ध्यान में रखते हुए अपनी चेतावनियों और शहर नियोजन को अपडेट नहीं करते हैं, तो अत्यधिक गर्मी का मानवीय प्रभाव बढ़ता रहेगा, चाहे क्षेत्र में कितने भी लोग क्यों न रह रहे हों। यह कार्य अन्य शहरों के लिए अपने स्वयं के जोखिमों को मैप करने के लिए एक कम लागत वाला, पुनरुत्पादक (reproducible) तरीका प्रदान करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि सबसे कमजोर लोग गर्मी में पीछे न छूट जाएं।

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