A stochastic weather generator for multisite, multivariate climate scenarios with transient climate change
यह शोध पत्र एक स्केलेबल स्टोकेस्टिक वेदर जनरेटर प्रस्तुत करता है जो गैर-स्थिर जलवायु परिवर्तन स्थितियों के तहत हाइड्रोलॉजिकल प्रभाव मूल्यांकन के लिए स्थानिक रूप से सुसंगत, बहुभिन्नरूपी जलवायु परिदृश्यों को उत्पन्न करने हेतु CMIP6 मॉडलों से ट्रांजिएंट क्लाइमेट पर्सर्बेशन के साथ k-नेरेस्ट-नेबर रीसैंपलिंग को संयोजित करता है।
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बदलते जलवायु में पानी की योजना बनाना वैसा ही है जैसे कोहरे के बीच एक जहाज को नेविगेट करने की कोशिश करना, जबकि नक्शा खुद धीरे-धीरे बदल रहा हो। जल प्रबंधकों को न केवल यह जानने की आवश्यकता है कि भविष्य में कितनी वर्षा हो सकती है, बल्कि यह भी कि वह वर्षा दशकों में कैसे आएगी, उसका बढ़ते तापमान के साथ कैसे तालमेल होगा, और वे स्थितियाँ एक नदी बेसिन के विभिन्न हिस्सों में एक साथ कैसे विकसित होंगी। चुनौती यह है कि भविष्य कोई एक एकल, निश्चित गंतव्य नहीं है; यह संभावनाओं का एक विशाल विस्तार है। तैयारी करने के लिए, वैज्ञानिकों को हजारों संभावित मौसम परिदृश्य (scenarios) उत्पन्न करने चाहिए ताकि यह परीक्षण किया जा सके कि क्या बांध, जलाशय और आपूर्ति नेटवर्क सबसे कठिन परिस्थितियों में जीवित रह सकते हैं। हालाँकि, इन परिदृश्यों को बनाना कठिन है क्योंकि मौसम जटिल है। वर्षा और तापमान आपस में जुड़े हुए हैं, और एक घाटी की स्थितियाँ अक्सर इस बात पर निर्भर करती हैं कि अगली घाटी में क्या हो रहा है। इसके अलावा, जलवायु स्थिर नहीं है; यह समय के साथ बदलती, गर्म होती और शुष्क होती जा रही है। पारंपरिक उपकरण अक्सर यह मान लेते हैं कि जलवायु वैसी ही रहेगी या वे सरल, स्थिर समायोजन लागू करते हैं जो विकसित होते, परस्पर जुड़े जोखिमों को पकड़ने में विफल रहते हैं।
इसे हल करने के लिए, स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और पोंटिफ़िशिया यूनिवर्सिडैड कैटोलिका डी चिली के शोधकर्ताओं की एक टीम ने जल नियोजन के लिए यथार्थवादी, दीर्घकालिक मौसम पूर्वानुमान बनाने की एक नई विधि विकसित की है। उन्होंने मध्य चिली में माइपो नदी बेसिन पर ध्यान केंद्रित किया, जो सैंटियागो शहर के लिए एक महत्वपूर्ण जल स्रोत है और जो पहले से ही कई दशकों के गंभीर सूखे से जूझ रहा है। शोधकर्ताओं ने एक प्रणाली बनाई जो दो शक्तिशाली विचारों को जोड़ती है। सबसे पहले, उन्होंने दशकों के ऐतिहासिक मौसम रिकॉर्ड से पैटर्न खोजने के लिए एक तकनीक का उपयोग किया। नए मौसम को शून्य से आविष्कार करने के बजाय, यह प्रणाली अतीत के बारिश और तापमान के वास्तविक हफ्तों को चुनती है और उन्हें आपस में जोड़ती है जो वर्तमान स्थिति के सांख्यिकीय रूप से समान दिखते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि उत्पन्न मौसम विभिन्न स्थानों और चरों के बीच प्राकृतिक संबंधों को बनाए रखता है, जैसे कि ऊंचे स्थानों पर अक्सर ठंड और अधिक वर्षा होना। दूसरा, उन्होंने एक मॉड्यूल जोड़ा जो इन ऐतिहासिक पैटर्न को वैश्विक जलवायु मॉडलों द्वारा अनुमानित गर्म और शुष्क रुझानों के अनुरूप धीरे-धीरे बदलता है। यह प्रणाली को ऐसे मौसम अनुक्रम बनाने की अनुमति देता है जो वास्तविक और जुड़े हुए महसूस होते हैं, लेकिन जो उस गर्म और शुष्क भविष्य की ओर धीरे-धीरे बढ़ते हैं जिसकी वैज्ञानिक अपेक्षा करते हैं।
शोधकर्ताओं ने माइपो बेसिन के 257 विभिन्न स्थानों के लिए साप्ताहिक मौसम डेटा के विशाल सेट तैयार करके अपने दृष्टिकोण का परीक्षण किया। उन्होंने 108 अलग-अलग भविष्य के परिदृश्य बनाए, जिनमें से प्रत्येक जलवायु परिवर्तन पथों और प्राकृतिक मौसम विविधताओं का एक अलग संयोजन दर्शाता है। जब उन्होंने इन परिदृश्यों को नदी प्रणाली के एक विस्तृत कंप्यूटर मॉडल में डाला, तो परिणामों ने दिखाया कि उनकी विधि ने बेसिन के विभिन्न हिस्सों के बीच संबंधों के जटिल जाल को सफलतापूर्वक संरक्षित किया। उत्पन्न मौसम ने सही मौसमी लय और तापमान एवं वर्षा के बीच सही संबंधों को बनाए रखा, भले ही समग्र जलवायु गर्म हुई हो। महत्वपूर्ण रूप से, इस पद्धति ने अनिश्चितता की पूरी सीमा को पकड़ा, जिससे कच्चे जलवायु मॉडलों की तुलना में संभावित परिणामों का एक व्यापक प्रसार प्राप्त हुआ, जो योजनाकारों को संभावित जोखिमों के पूर्ण दायरे को देखने में मदद करता है।
अध्ययन ने यह स्पष्ट किया कि भविष्य को एक स्थिर स्नैपशॉट के रूप में देखने और इसे एक चलती हुई कहानी के रूप में देखने के बीच क्या अंतर है। जब शोधकर्ताओं ने अपने नए, विकसित होते परिदृश्यों की तुलना पुराने तरीकों से की जो एक निश्चित भविष्य की जलवायु मानते थे, तो सूखे के जोखिम में अंतर नाटकीय था। उनके नए, क्षणिक (transient) परिदृश्यों के तहत, नदी का प्रवाह केवल गिरा ही नहीं; बल्कि यह सदी के दौरान क्रमिक रूप से कम होता गया। 2100 के अंत तक, सिम्युलेटेड सूखे सामान्य से कहीं अधिक गंभीर थे जैसा कि स्थिर मॉडल ने भविष्यवाणी की थी। ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि बढ़ते तापमान और घटती वर्षा ने समय के साथ एक-दूसरे के प्रभाव को बढ़ाया, जिससे मिट्टी सूख गई और वसंत ऋतु में नदी को भरने वाले हिमपात (snowpack) में कमी आई। अध्ययन बताता है कि स्थिर धारणाओं पर भरोसा करने से जल प्रबंधक भविष्य के सूखे की गंभीरता और उनके महत्वपूर्ण होने के समय का कम आकलन कर सकते हैं। बड़े, यथार्थवादी और विकसित होने वाले मौसम एंसेम्बल्स (ensembles) उत्पन्न करने वाला उपकरण प्रदान करके, यह शोध आगे की चुनौतियों की एक स्पष्ट और अधिक तात्कालिक तस्वीर पेश करता है, जिससे समुदायों को एक ऐसे भविष्य के लिए तैयार होने में मदद मिलती है जहाँ जलवायु न केवल अलग है, बल्कि निरंतर बदल रही है।
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