A comprehensive, multi-model exploration of flow scenarios for supporting probabilistic hazard assessment of pyroclastic density currents: application at Fuego volcano (Guatemala)
यह अध्ययन फ्यूगो ज्वालामुखी पर पाइरोक्लास्टिक डेंसिटी करंट खतरों का आकलन करने के लिए TITAN2D और Volcflow का उपयोग करते हुए एक व्यापक मल्टी-मॉडल ढांचे को प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि स्थलाकृति मुख्य रूप से प्रवाह मार्गों को नियंत्रित करती है, मॉडल-विशिष्ट रियोलॉजिकल धारणाएं इनंडेशन फुटप्रिंट्स और गतिशीलता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करती हैं, जिससे स्रोत और संरचनात्मक अनिश्चितताओं को संभाव्यता जोखिम आकलनों में प्रसारित करने के लिए एक हस्तांतरणीय दृष्टिकोण स्थापित होता है।
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वे ज्वालामुखी जो वास्तव में कभी नहीं सोते, उनकी छाया में रहने वाले लोगों के लिए एक अनूठी चुनौती पेश करते हैं। एक ऐसे ज्वालामुखी के विपरीत जो एक बार फटता है और फिर सदियों तक सो जाता है, ये निरंतर विशाल पर्वत अक्सर छोटे विस्फोट उत्पन्न करते हैं जो अचानक गर्म गैस, राख और चट्टानों की तेज़ गति से बहने वाली नदियों में बदल सकते हैं। वैज्ञानिक इन नदियों को 'पायरोक्लास्टिक डेंसिटी करंट्स' (pyroclastic density currents) कहते हैं। ये अपने रास्ते में आने वाली हर चीज़ को नष्ट करने में भयानक रूप से कुशल होते हैं, और अक्सर शिखर से दर्जनों किलोमीटर तक जा सकते हैं। ऐसे ज्वालामुखियों की ढलानों पर रहने वाले समुदायों के लिए, यह जानना कि ये प्रवाह कहाँ जा सकते हैं, जीवन और मृत्यु का प्रश्न है। हालाँकि, उनके मार्ग की भविष्यवाणी करना अविश्वसनीय रूप से कठिन है क्योंकि ज़मीन ऊबड़-खाबड़ है, प्रवाह जटिल तरीकों से व्यवहार करते हैं, और उन्हें शुरू करने वाली स्थितियाँ बहुत भिन्न हो सकती हैं। निकासी या दीर्घकालिक बसावट के बारे में सुरक्षित निर्णय लेने के लिए, वैज्ञानिकों को केवल एक अनुमान की नहीं; बल्कि एक स्पष्ट चित्र की आवश्यकता होती है कि एक प्रवाह किस तरह से व्यवहार कर सकता है, जिसमें यह भी शामिल है कि वह कितनी दूर तक जा सकता है और कहाँ अपने प्राकृतिक चैनलों से बाहर निकल सकता है।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने हाल ही में ग्वाटेमाला के फ्यूगो (Fuego) ज्वालामुखी में इस समस्या का समाधान किया, जो एक खड़ी, सक्रिय पर्वत है जिसने अतीत में विनाशकारी प्रवाह उत्पन्न किए हैं, जिसमें 2018 की एक भयावह घटना भी शामिल है जिसमें सैकड़ों लोगों की जान गई थी। टीम ने भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए केवल एक कंप्यूटर प्रोग्राम पर भरोसा नहीं किया। इसके बजाय, उन्होंने दो अलग-अलग, व्यापक रूप से विश्वसनीय कंप्यूटर मॉडलों का उपयोग करके हजारों सिमुलेशन चलाए, जो वास्तविक इलाके पर इन गर्म, भारी प्रवाहों के चलने की गणना करते हैं। वे देखना चाहते थे कि क्या मॉडल बड़े परिदृश्य पर सहमत हैं, भले ही वे विवरणों पर असहमत हों। ऐसा करने के लिए, उन्होंने परिदृश्यों का एक विशाल पुस्तकालय बनाया। उन्होंने बहुत छोटे से लेकर अत्यंत विशाल तक के प्रवाहों का सिमुलेशन किया, जो सेकंड से लेकर कई मिनटों तक चलते हैं, और उन्होंने प्रवाह के आंतरिक "घर्षण" (friction) को बदला ताकि यह देखा जा सके कि इससे उनकी गति कैसे बदलती है। उन्होंने ज्वालामुखी की ढलानों को काटने वाली छह प्रमुख घाटियों (ravines) में ये सिमुलेशन चलाए, जिससे कुल 3,600 अलग-अलग प्रवाह परिदृश्य उत्पन्न हुए।
परिणामों ने व्यापक स्तर पर एक आश्वस्त करने वाली निरंतरता को प्रकट किया। दोनों कंप्यूटर मॉडल इस बात पर सहमत थे कि प्रवाह संभावित रूप से कहाँ तक पहुँच सकते हैं। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि दोनों ने घाटियों के उन सटीक स्थानों की पहचान की जहाँ ज़मीन का आकार इस तरह बदल जाता है कि प्रवाह अपने चैनल से बाहर निकलकर आसपास की भूमि पर फैल जाता है। यह सुझाव देता है कि परिदृश्य का आकार ही सबसे शक्तिशाली कारक है जो नियंत्रित करता है कि ये खतरनाक धाराएँ कहाँ जाएँगी। यदि ज़मीन में कोई तीखा मोड़ या अचानक समतलता है, तो प्रवाह संभवतः बाहर निकल जाएगा, चाहे किसी भी कंप्यूटर मॉडल का उपयोग किया जाए। यह आपदा प्रबंधन विशेषज्ञों को विश्वास दिलाता है कि वे केवल स्थलाकृति (topography) के आधार पर सबसे संवेदनशील क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं।
हालाँकि, दोनों मॉडलों ने इस बारे में बहुत अलग कहानियाँ सुनाईं कि प्रवाह बाहर निकलने के बाद क्या होता है। एक मॉडल ने लंबे और संकीले प्रवाह उत्पन्न किए, जो यात्रा के अधिकांश भाग के दौरान नदी घाटियों के भीतर मजबूती से बंधे रहते हैं। दूसरे मॉडल ने छोटे लेकिन बहुत चौड़े प्रवाह उत्पन्न किए, जो मुख्य चैनल से बाहर निकलते ही ज़मीन पर एक पतली चादर की तरह फैल जाते हैं। यह अंतर इस बात पर निर्भर करता है कि प्रत्येक मॉडल बहती हुई चट्टान पर ज़मीन द्वारा लगाए जाने वाले प्रतिरोध को कैसे संभालता है। एक मॉडल मानता है कि जैसे-जैसे प्रवाह पतला होता है, वह बहुत तेज़ी से धीमा हो जाता है, जिससे वह सीमित रहता है। दूसरा मॉडल मानता है कि जब तक ज़मीन पर्याप्त ढाल वाली है, तब तक प्रवाह चलता रहता है, भले ही चट्टान की परत बहुत पतली हो। इसका अर्थ यह है कि जबकि दोनों मॉडल इस बात पर सहमत हैं कि प्रवाह कहाँ बाहर निकलेगा, वे इस पर असहमत हैं कि एक बार बाहर निकलने के बाद वह कितनी भूमि को कवर करेगा।
शोधकर्ताओं ने यह भी खोजा कि प्रवाह का आकार एक विशिष्ट तरीके से मायने रखता है। उन्होंने 10 मिलियन क्यूबिक मीटर के आसपास एक संक्रमण बिंदु (transition point) पाया। इस आकार से नीचे, प्रवाह घाटियों के भीतर ही रहने की प्रवृत्ति रखते थे। इससे ऊपर, एक मॉडल में प्रवाह तेजी से फैलने लगा, जो मुख्य घाटी से दूर विशाल क्षेत्रों को ढकने वाली पतली चादरों में बदल गया। यह खोज बताती है कि क्यों कुछ विस्फोट स्थानीय क्षति का कारण बनते हैं जबकि अन्य पूरे क्षेत्रों को अपनी चपेट में ले लेते हैं। इसके अलावा, टीम ने उन्नत सांख्यिकीय उपकरणों का उपयोग करके यह मानचित्रित किया कि प्रवाह के आकार, गति और अवधि का सटीक संयोजन क्या होगा जिससे नदी के किनारों के पास स्थित विशिष्ट गाँवों तक पहुँचा जा सके। उन्होंने पाया कि प्रवाह के शुरू होने में लगने वाला समय परिणाम को बदल सकता है, यहाँ तक कि शिखर से दस किलोमीटर दूर स्थित स्थानों के लिए भी।
अंततः, यह कार्य अगली आपदा की एक एकल, पूर्ण भविष्यवाणी प्रदान नहीं करता है। इसके बजाय, यह इन संभावनाओं की सीमा को समझने के लिए एक मजबूत ढांचा प्रदान करता है। हजारों परिदृश्यों को चलाने और भौतिकी के दो अलग-अलग तरीकों की तुलना करके, शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि हालांकि एक प्रवाह के व्यवहार का विवरण उपयोग किए गए उपकरणों पर निर्भर करता है, लेकिन मौलिक जोखिम ज़मीन के आकार द्वारा निर्धारित होते हैं। यह दृष्टिकोण वैज्ञानिकों को सरल अनुमानों से आगे बढ़कर एक अधिक पूर्ण, संभाव्य (probabilistic) समझ की ओर बढ़ने की अनुमति देता है। फ्यूगो की ढलानों पर रहने वाले समुदायों के लिए, इसका अर्थ है कि भविष्य के सुरक्षा मानचित्र एक ऐसे आधार पर बनाए जा सकते हैं जो अनिश्चितता को अनदेखा करने के बजाय उसे स्वीकार करता है, यह सुनिश्चित करता है कि रहने या निकासी के बारे में निर्णय इस आधार पर लिए जाएं कि पर्वत क्या कर सकता है, उसके पूरे स्पेक्ट्रम (spectrum) पर आधारित हों।
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