Exploring the impact of seasonal water variability on agricultural planning: a water-energy-food nexus perspective.
यह अध्ययन इथियोपिया के लिए एक मौसमी CLEWs मॉडल विकसित करता है ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि एकीकृत संसाधन नियोजन में मौसमी जल विज्ञान संबंधी परिवर्तनशीलता की अनदेखी करना नवीकरणीय जल उपलब्धता का अत्यधिक आकलन करता है, जिससे जलवायु परिवर्तन परिदृश्यों के तहत उप-इष्टतम कृषि अनुकूलन रणनीतियों की ओर ले जाता है।
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कल्पना कीजिए कि पृथ्वी एक विशाल, जटिल रसोई है जहाँ हम सभी के जीवित रहने के लिए पर्याप्त भोजन, ऊर्जा और स्वच्छ जल बनाने की कोशिश कर रहे हैं। लंबे समय से, वैज्ञानिक इस बात को समझने की कोशिश कर रहे हैं कि इस रसोई में सामग्रियों का प्रबंधन कैसे किया जाए ताकि कुछ भी खत्म न हो या बर्बाद न हो। इस अध्ययन के क्षेत्र को "वॉटर-एनर्जी-फूड नेक्सस" (जल-ऊर्जा-खाद्य संबंध) कहा जाता है। इसे एक तीन पैरों वाले स्टूल की तरह समझें: यदि आप पानी वाला पैर हटा देते हैं, तो ऊर्जा और भोजन वाले पैर डगमगा जाएंगे और गिर जाएंगे। यदि आप ऊर्जा वाले पैर के साथ छेड़छाड़ करते हैं, तो पानी और भोजन वाले पैर हिलने लगेंगे।
अब, कल्पना कीजिए कि इस रसोई में मौसम थोड़ा पागल होता जा रहा है। बारिश अब समान रूप से नहीं गिर रही है; कभी यह मूसलाधार बारिश होती है, तो कभी सूखा, धूल भरा सन्नाटा। वैज्ञानिक इसे "मौसमी जल परिवर्तनशीलता" (seasonal water variability) कहते हैं। यह केवल इस बारे में नहीं है कि पूरे वर्ष में कितनी बारिश हुई, बल्कि यह इस बारेм है कि वह कब हुई। यदि आप अपने बीज इस उम्मीद में बोते हैं कि लगातार हल्की फुहारें पड़ेंगी, लेकिन इसके बजाय जून में बाढ़ आ जाती है और अगस्त में सूखा पड़ जाता है, तो आपकी फसल सूख सकती है। यह किसानों के लिए एक बहुत बड़ी समस्या है, विशेष रूप से इथियोपिया जैसे स्थानों में, जहाँ अर्थव्यवस्था काफी हद तक भूमि पर निर्भर करती है। यदि हम इन मौसमी उतार-चढ़ाव को नहीं समझते हैं, तो भविष्य के लिए भोजन जुटाने की हमारी योजनाएं एक कमजोर नींव पर बनी होंगी।
यही वह पहेली है जिसे हल करने के लिए शोधकर्ताओं की एक टीम ने हाथ लगाया। वे यह देखना चाहते थे कि क्या हमारे वर्तमान कंप्यूटर मॉडल, जो कृषि की योजना बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं, पहेली के एक महत्वपूर्ण हिस्से को मिस कर रहे हैं: यानी मौसमों को।
मुख्य विचार: "सब-एक-साथ" वाली गलती
कैमिला लो गिउडिसे और उनके सहयोगियों के नेतृत्व में शोधकर्ताओं ने एक सुपर-स्मार्ट कंप्यूटर मॉडल बनाने का निर्णय लिया जिसे CLEWs मॉडल कहा जाता है (जो जलवायु, भूमि, ऊर्जा और जल प्रणालियों का प्रतिनिधित्व करता है)। इसे इथियोपिया के परिदृश्य के एक डिजिटल जुड़वां (digital twin) के रूप में समझें। यह सिम्युलेट करता है कि पानी कैसे बहता है, फसलें कैसे बढ़ती हैं, और उस पानी को पंप करने के लिए कितनी ऊर्जा की आवश्यकता होती है।
यहाँ एक मोड़ है: अधिकांश मॉडल आमतौर पर पूरे वर्ष को पानी की एक बड़ी, धुंधली बाल्टी के रूप में देखते हैं। वे कहते हैं, "ठीक है, हमारे पास इस वर्ष 100 यूनिट बारिश है, और हमें फसलों के लिए 100 यूनिट की आवश्यकता है, इसलिए हम ठीक हैं!" लेकिन शोधकर्ताओं को संदेह था कि यह एक रोड ट्रिप की योजना केवल कुल दूरी जानकर बनाने जैसा है, बिना यह देखे कि बीच में पहाड़ या नदियाँ हैं या नहीं। उन्होंने तर्क दिया कि यदि आप मौसमों को अनदेखा करते हैं, तो आप यह सोच सकते हैं कि आपके पास पर्याप्त पानी है, जबकि वास्तव में गीले मौसम में बाढ़ और सूखे मौसम में रेगिस्तान जैसी स्थिति हो सकती है।
इसकी जांच करने के लिए, उन्होंने अपने डिजिटल इथियोपिया के दो संस्करण बनाए।
- "NoSeasons" (बिना मौसम वाला) संस्करण: इस मॉडल ने वर्ष को एक सुचारू, औसत ब्लॉक के रूप में माना।
- "Seasons" (मौसम वाला) संस्करण: इस मॉडल ने वर्ष को एक "गीले मौसम" (मई से सितंबर) और एक "शुष्क मौसम" (अक्टूबर से अप्रैल) में विभाजित किया, और प्रत्येक विशिष्ट चरण के दौरान फसलों के बढ़ने और पानी पीने के तरीके को ट्रैक किया।
उन्होंने क्या पाया: छिपा हुआ संकट
जब उन्होंने सिमुलेशन चलाए, तो परिणाम चौंकाने वाले थे। "NoSeceasons" मॉडल बहुत अधिक आशावादी था। यह सोच रहा था कि पर्याप्त पानी उपलब्ध है क्योंकि यह बाढ़ और सूखे को औसत निकाल रहा था। लेकिन "Seasons" मॉडल ने एक अलग, अधिक यथार्थवादी कहानी बताई।
"Seasons" संस्करण में, मॉडल को यह एहसास हुआ कि शुष्क महीनों के दौरान, पानी की आपूर्ति "NoSeasons" मॉडल के अनुमान की तुलना में बहुत कम थी। वास्तव में, "NoSeasons" मॉडल ने भूजल और सतही जल की उपलब्धता को बहुत बड़े अंतर से बढ़ा-चढ़ाकर बताया—भूजल के लिए 223% और सतही जल के लिए 272%! यह ऐसा ही था जैसे यह सोचकर कि आपके पास गैस का टैंक भरा हुआ है क्योंकि आपने अपने उच्च-माइलेज हाईवे ड्राइविंग को कम-माइलेज सिटी ड्राइविंग के साथ औसत निकाला है, और फिर अचानक पता चलता है कि आप हाईवे के बीच में ही गैस खत्म होने के कारण रुक गए हैं।
इस गलती का भविष्य की योजना बनाने पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ा। जब मॉडल को शुष्क मौसम की कमी के बारे में पता नहीं था, तो उसने यह तय किया कि किसानों को सिंचाई प्रणाली (फसलों तक पानी लाने के पाइप और पंप) बनाने की उतनी आवश्यकता नहीं है। इसने सोचा, "हे, हमारे पास औसतन पर्याप्त पानी है, तो चलिए पैसे बचाते हैं।"
लेकिन जब मॉडल को मौसमी उतार-चढ़ाव के बारे में पता चला, तो उसने अपना मन बदल लिया। एक उच्च-प्रभाव वाले जलवायु परिवर्तन परिदृश्य (जहाँ दुनिया काफी गर्म हो जाती है और बारिश के पैटर्न अनियंत्रित हो जाते हैं) के तहत, "Seasons" मॉडल ने महसूस किया कि शुष्क स्पेल (dry spells) से बचने के लिए किसानों को अपने सिंचाई क्षेत्रों का 63% विस्तार करने की आवश्यकता होगी। "NoSeasons" मॉडल इस आवश्यकता को पूरी तरह से मिस कर गया क्योंकि वह अपने ही औसत के कारण अंधा हो गया था।
तनाव स्कोर: सबसे अधिक प्यासा कौन है?
शोधकर्ताओं ने एक "वॉटर स्ट्रेस स्कोर" (जल तनाव स्कोर) भी बनाया ताकि यह देखा जा सके कि दबाव कितना कड़ा होगा। उन्होंने पाया कि जैसे-जैसे जलवायु परिवर्तन बदतर होता जाता है, जल संसाधनों पर तनाव बढ़ता जाता है, विशेष रूप से शुष्क मौसमों में।
एक विशिष्ट क्षेत्र, जिसे उन्होंने "क्लस्टर 4" कहा, पहले से ही एक गर्म, शुष्क स्थान में था और अत्यधिक तनाव का सामना करने की भविष्यवाणी की गई थी। लेकिन आश्चर्य की बात यह थी कि अन्य क्षेत्र, जिनमें आमतौर पर पर्याप्त पानी होता है, वे भी दबाव महसूस करने लगे। क्यों? क्योंकि मॉडल ने दिखाया कि जैसे-जैसे किसान जलवायु परिवर्तन के अनुकूल होने के लिए बेहतर स्थानों पर फसलें ले जाने या अधिक भोजन उगाने की कोशिश करते हैं, वे शुष्क महीनों के दौरान और भी अधिक पानी की आवश्यकता पैदा करते हैं।
अध्ययन सुझाव देता है कि यदि हम पुराने तरीके (मौसमों को अनदेखा करने) के साथ चलते रहे, तो हम एक ऐसी प्रणाली के साथ समाप्त हो सकते हैं जो कागज पर सस्ती और कुशल दिखती है लेकिन वास्तविक दुनिया में विफल हो जाती है जब शुष्क मौसम आता है। हम आवश्यक सिंचाई प्रणाली नहीं बना पाएंगे क्योंकि हमने सोचा था कि हमारे पास पर्याप्त पानी है, जिससे किसान सूखे के समय असुरक्षित रह जाएंगे।
निष्कर्ष
इस शोध पत्र का मुख्य सबक यह है कि हम अब केवल "औसत" वर्ष को देखकर काम नहीं चला सकते। जलवायु परिवर्तन मौसमों के बीच के उतार-चढ़ाव को अधिक चरम बना रहा है। यदि हम एक ऐसे भविष्य की योजना बनाना चाहते हैं जहाँ हमारे पास पर्याप्त भोजन और पानी हो, तो हमें अपने मॉडलों को मौसमों को ध्यान में रखते हुए बनाना होगा।
शोधकर्ताओं ने पाया कि इस मौसमी विवरण को जोड़ने से, हमें यह स्पष्ट तस्वीर मिलती है कि पानी की कमी कहाँ होगी। यह केवल पूरे वर्ष के लिए पर्याप्त पानी होने के बारे में नहीं है; यह सही समय पर पर्याप्त पानी होने के बारे में है। इस मौसमी जागरूकता के बिना, हमारी कृषि योजनाएं अनंत पानी के भ्रम पर आधारित हो सकती हैं, जो हमें आने वाले सूखे के लिए तैयार नहीं छोड़ेंगी। अध्ययन बताता है कि "मैलाडैप्टेशन" (maladaptation - जहाँ हमारे "समाधान" वास्तव में चीजों को बदतर बना देते हैं) से बचने के लिए, हमें अपनी योजना में मौसमों की जटिलता को स्वीकार करने की आवश्यकता है।
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