Predictive Landslide Susceptibility Modelling Using Statistical Approaches in Mantsa River catchment, Dawro Zone, South-western Ethiopia
यह अध्ययन फ्रीक्वेंसी रेश्यो और लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करके दक्षिण-पश्चिमी इथियोपिया के मंतसा नदी जलसंभर में भूस्खलन की संवेदनशीलता का मूल्यांकन करता है, भूमि उपयोग और लिथोलॉजी जैसे प्रमुख अनुकूलन कारकों की पहचान करता है, और यह प्रदर्शित करता है कि फ्रीक्वेंसी रेश्यो मॉडल जोखिम न्यूनीकरण और सतत भूमि उपयोग नियोजन में सहायता के लिए थोड़ा उच्च भविष्य कहनेवाला सटीकता (AUC = 0.874) प्राप्त करता है।
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इथियोपिया के उच्च क्षेत्रों में, जहाँ भूमि ऊबड़-खाबड़ पहाड़ों और गहरी घाटियों में तेजी से ऊपर उठती है, ज़मीन एक धीमी, खतरनाक हलचल से जीवंत है। जब भारी बारिश मिट्टी को भिगो देती है, तो खड़ी ढलानें अपनी पकड़ खो सकती हैं, जिससे चट्टानें, कीचड़ और मलबा गाँवों और सड़कों की ओर नीचे की ओर खिसकने लगता है। यह घटना, जिसे भूस्खलन (landslide) के रूप में जाना जाता है, केवल एक अचानक होने वाली घटना नहीं है, बल्कि भूमि के आकार, सतह के नीचे स्थित चट्टान के प्रकार, गिरने वाली बारिश की मात्रा और मनुष्यों द्वारा मिट्टी के उपयोग के बीच एक जटिल संवाद का परिणाम है। इन खड़ी क्षेत्रों में रहने वाले समुदायों के लिए, यह समझना कि भूस्खलन कहाँ होने की सबसे अधिक संभावना है, जीवित रहने का मामला है। यह योजनाकारों को यह जानने में सक्षम बनाता है कि कौन सी ढलानें निर्माण के लिए सुरक्षित हैं और जिन्हें अकेला छोड़ दिया जाना चाहिए, जिससे एक अराजक प्राकृतिक शक्ति को एक प्रबंधनीय जोखिम में बदला जा सके।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने मंतसा नदी बेसिन (Mantsa River catchment) में इस जोखिम का मानचित्रण करने के लिए काम शुरू किया, जो दक्षिण-पश्चिमी इथियोपिया के डावरो ज़ोन (Dawro Zone) में एक विशिष्ट क्षेत्र है। यह क्षेत्र नाटकीय विरोधाभासों वाला परिदृश्य है, जिसमें गहराइयों वाली नदी घाटियों से लेकर ऊंचे पर्वतीय शिखरों तक की ऊँचाई है, जिसे पानी द्वारा तराशा गया है और प्राचीन ज्वालामुखीय गतिविधियों द्वारा आकार दिया गया है। यहाँ की ज़मीन ज्वालामुखीय चट्टानों की परतों से बनी है, जिनमें से कुछ कठोर हैं और कुछ नरम, जो एक ऐसे जलवायु के नीचे स्थित हैं जो तीव्र मौसमी बारिश लाता है। खतरे का एक विश्वसनीय मानचित्र बनाने के लिए, वैज्ञानिकों ने पहले अतीत का एक विस्तृत रिकॉर्ड बनाया। उन्होंने उपग्रह छवियों को ज़मीनी कार्य (fieldwork) के साथ जोड़ा ताकि उन 280 विशिष्ट स्थानों का पता लगाया जा सके जहाँ भूस्खलन हुआ था, जिनमें धीमी गति से बहने वाले मिट्टी के प्रवाह से लेकर अचानक होने वाले पत्थर गिरने (rock falls) तक शामिल थे। फिर उन्होंने इस सूची को दो समूहों में विभाजित किया: एक अपने कंप्यूटर मॉडल को यह सिखाने के लिए कि भूस्खलन कैसा दिखता है, और दूसरा यह परीक्षण करने के लिए कि क्या मॉडल सही ढंग से भविष्यवाणी कर सकते हैं कि नए भूस्खलन कहाँ हो सकते हैं।
शोधकर्ताओं ने डेटा का विश्लेषण करने के लिए दो अलग-अलग सांख्यिकीय विधियों का उपयोग किया, जिसमें परिदृश्य को एक पहेली की तरह माना गया जहाँ प्रत्येक टुकड़ा उस कारक का प्रतिनिधित्व करता है जो खिसकाव को ट्रिगर कर सकता है। उन्होंने तेरह विभिन्न तत्वों को देखा, जैसे ढलान का तीखापन और मिट्टी का प्रकार से लेकर किसी स्थान का सड़क या जलधारा से निकटता तक। एक विधि, जिसे 'फ्रीक्वेंसी रेश्यो' (frequency ratio) कहा जाता है, ने बस यह गणना की कि इन कारकों की प्रत्येक श्रेणी में भूस्खलन कितनी बार हुआ। उदाहरण के लिए, इसने जाँच की कि क्या भूस्खलन समतल ढलानों की तुलना में खड़ी ढलानों पर अधिक बार हुआ, या सड़कों के पास दूर की तुलना में अधिक बार हुआ। दूसरी विधि, 'लॉजिस्टिक्स रिग्रेशन' (logistic regression), अधिक जटिल थी, जो इन सभी कारकों को एक साथ तौलकर और उनके आपसी प्रभाव को देखकर भूस्खलन की संभावना की गणना करती थी। दोनों दृष्टिकोणों का लक्ष्य भूमि के प्रत्येक वर्ग मीटर के लिए एक एकल स्कोर प्रदान करना था, जो यह दर्शाता है कि उसके विफल होने की कितनी संभावना है।
परिणामों ने पूरे बेसिन में खतरे और सुरक्षा की एक स्पष्ट तस्वीर पेश की। मॉडलों ने दिखाया कि सबसे प्रभावशाली कारक पहाड़ी का तीखापन या चट्टान का प्रकार नहीं था, बल्कि भूमि का उपयोग कैसे किया जा रहा था। वे क्षेत्र जहाँ भूमि का मध्यम स्तर पर खेती (cultivation) की जा रही थी—जिसका अक्सर अर्थ था कि प्राकृतिक वन को हटाकर खड़ी ढलानों पर फसलें उगाई जा रही थीं—वन क्षेत्र या अछूते वनों की तुलना में बहुत अधिक खिसकने के प्रति संवेदनशील थे। पेड़ों को हटाने और खेती द्वारा मिट्टी के व्यवधान ने ज़मीन को बहुत कमजोर बना दिया। चट्टान के प्रकार ने भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाई; यह क्षेत्र ज्वालामुखीय चट्टानों से ढका है, जो गर्म, आर्द्र जलवायु और भारी बारिश के संपर्क में आने पर, नरम, मिट्टी युक्त मिट्टी में टूट जाती है जिसमें बहुत कम शक्ति होती है। जब यह मिट्टी पानी से संतृप्त हो जाती है, तो यह फिसलन भरी और भारी हो जाती है, जिससे इस क्षेत्र में सबसे आम प्रकार का भूस्खलन होता है: एक धीमी, लुढ़कती हुई मिट्टी का प्रवाह (earth flow)।
अध्ययन द्वारा निर्मित मानचित्रों ने परिदृश्य के विशिष्ट हिस्सों में खतरे की सघनता को प्रकट किया। सबसे खतरनाक क्षेत्र बेसिन के दक्षिण-पश्चिम, उत्तर-पूर्व और दक्षिण-पूर्व भागों में पाए गए, जहाँ खड़ी ज्वालामुखीय ढलानें पृथ्वी की दरारों के घने नेटवर्क और उच्च वर्षा से मिलती हैं। ये वे क्षेत्र भी हैं जहाँ मानव गतिविधि, जैसे कि खेती और सड़क निर्माण ने भू-भाग की सीमाओं को चुनौती दी है। इसके विपरीत, क्षेत्र के उत्तरी और मध्य भाग, जो आम तौर पर कम ऊबड़-खाबड़ और कम विचलित हैं, बहुत कम जोखिम दर्शाते हैं। मॉडल उच्च सटीकता के साथ सुरक्षित और खतरनाक ज़मीन के बीच अंतर करने में सक्षम थे, जिन्होंने विशाल संख्या में पिछले भूस्खलन के स्थानों की सही पहचान की।
अंततः, यह अध्ययन डावरो ज़ोन के लोगों के लिए एक व्यावहारिक उपकरण प्रदान करता है। खड़ी ढलानों, कमजोर ज्वालामुखीय चट्टान, भारी बारिश और मानव भूमि उपयोग के विशिष्ट संयोजन की पहचान करके, ये मानचित्र भविष्य के लिए एक मार्गदर्शक प्रदान करते हैं। वे सुझाव देते हैं कि शेष वनों की रक्षा करना और खड़ी ढलानों पर खेती करने के प्रति सतर्क रहना जोखिम को कम करने के लिए महत्वपूर्ण कदम हैं। अनुसंधान पुष्टि करता है कि जबकि परिदृश्य स्वाभाविक रूप से अस्थिरता के प्रति प्रवृत्त है, मानवीय विकल्प या तो खतरे को बढ़ा सकते हैं या ज़मीन को स्थिर रखने में मदद कर सकते हैं। इस नई समझ के साथ, स्थानीय अधिकारी अब यह निर्णय ले सकते हैं कि कहाँ निर्माण करना है, कहाँ निवासियों को चेतावनी देनी है, और बदलती धरती के साथ सुरक्षित सह-अस्तित्व की योजना कैसे बनानी है।
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