क्यूशू-वेदरप्लस संयुक्त उद्यम के प्रतिनिधि डॉ. हा न्गोक तुआन ने बताया कि पूर्वानुमान मॉडल 700 से ज़्यादा स्टेशनों की एक प्रणाली से प्राप्त वास्तविक समय के आंकड़ों पर आधारित है, जो वर्षा, प्रवाह और जल स्तर को मापते हैं। स्टेशनों से प्राप्त जानकारी लगातार प्रसंस्करण केंद्र को प्रेषित की जाती है, और फिर भारी बारिश होने पर जलाशय संचालन परिदृश्य बनाने के लिए प्रवाह सिमुलेशन के साथ संयोजित की जाती है।
विकास दल के प्रतिनिधि के अनुसार, इस प्रौद्योगिकी का लक्ष्य वर्षा की जानकारी को झील में प्रवेश करने वाले पानी की मात्रा, वृद्धि की दर और निचले क्षेत्रों पर प्रभाव के जोखिम के पूर्वानुमान में परिवर्तित करना है।
डॉ. हा न्गोक तुआन, क्यूशू-वेदरप्लस संयुक्त उद्यम के प्रतिनिधि। फोटो: बाओ थांग।
हाल ही में हुई अत्यधिक वर्षा की घटनाओं में, इन सिमुलेशन का उपयोग यह गणना करने के लिए किया गया है कि बाढ़ का चरम कब आ सकता है। 25 नवंबर की दोपहर को "प्राकृतिक आपदाओं के पूर्वानुमान और पूर्व चेतावनी में विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी का अनुप्रयोग" फोरम में दिया गया एक उदाहरण बा हा नदी बेसिन में आई बाढ़ का था।
11,000 वर्ग किलोमीटर से ज़्यादा के नदी बेसिन में कुछ ही दिनों में औसतन 250-300 मिमी बारिश दर्ज की गई, जो लगभग 2.85-2.87 अरब घन मीटर पानी के बराबर है। यह आँकड़ा थाक बा (लगभग 1.25 अरब घन मीटर) या बान वे (1.4 अरब घन मीटर) जैसी बड़ी झीलों को यागी (2024) या विफा (2025) तूफ़ानों के प्रभाव से आई भीषण बाढ़ के दौरान मिले कुल पानी की मात्रा से लगभग दोगुना है।
डॉ. तुआन के अनुसार, जब जल स्तर इतने बड़े पैमाने पर तेजी से बढ़ता है, तो वास्तविक समय सिमुलेशन से ऑपरेटरों को यह जानने में मदद मिल सकती है कि जलाशय का जल स्तर कैसे बढ़ेगा और स्लुइस गेट कब खोलना है।
संचालन सिद्धांत को ऊपरी धारा में वर्षा और निचली धारा में जल स्तर के बीच प्राकृतिक विलंब के आधार पर तैयार किया गया है। बा हा नदी पर किए गए अवलोकनों से पता चलता है कि आवासीय क्षेत्रों में वर्षा और जल स्तर में वृद्धि के बीच का समय आमतौर पर लगभग 9-10 घंटे का होता है। प्रतिकूल परिस्थितियों में भी, न्यूनतम समय लगभग 5 घंटे ही रहता है।
डेवलपर का मानना है कि यदि पूर्वानुमान उस समय सीमा में जल स्तर में वृद्धि का "पूर्वानुमान" लगा सकता है, तो आपदा प्रतिक्रिया एजेंसी के पास पहले से निकासी निर्णय लेने और निष्क्रिय होने से बचने का आधार होगा।
एचएनटी का रीयल-टाइम जलाशय निगरानी डैशबोर्ड। फोटो: वेदरप्लस।
हालाँकि, समूह ने यह भी कहा कि पूर्वानुमान त्रुटियाँ अपरिहार्य हैं। बा हा नदी में हाल ही में आई बाढ़ में, कुछ अंतरराष्ट्रीय मॉडलों ने पहले दौर में अधिक वर्षा की भविष्यवाणी की थी, जबकि दूसरे दौर में कम वर्षा के परिणाम मिले थे। वेदरप्लस द्वारा इस्तेमाल किए गए घरेलू परिचालन मॉडल में दूसरी भारी बारिश में 15% से अधिक की त्रुटि थी। हालाँकि, समूह ने कहा कि हज़ारों वर्ग किलोमीटर के बेसिन में सैकड़ों मिलीमीटर वर्षा की पहचान करना अभी भी जोखिमों का निर्धारण करने और सुरक्षा योजनाएँ तैयार करने के लिए "काफी विश्वसनीय" है।
डॉ. तुआन ने बताया, "सिस्टम के सटीक संचालन के लिए आवश्यक शर्त डेटा की गुणवत्ता है। वर्षामापी स्टेशनों की निरंतर जांच की जाती है, गलत डेटा को हटाया जाना चाहिए और सिमुलेशन में डालने से पहले सभी इनपुट सूचनाओं को मानकीकृत किया जाना चाहिए।" उन्होंने आगे कहा कि यदि डेटा अधूरा या शोरयुक्त है, तो किसी भी मॉडल को विश्वसनीय परिणाम देने में कठिनाई होगी।
जलाशयों पर परिचालन के कुछ उदाहरणों का उल्लेख किया गया, जैसे कि विफा तूफान के दौरान प्रवाह में तीव्र वृद्धि का पूर्वानुमान लगाना, हुआ ना जलविद्युत संयंत्र को 1 दिन से अधिक पहले विनियमन योजना तैयार करने में मदद करना, या काजीकी तूफान के दौरान सिमुलेशन से पता चला कि यदि गणना किए गए परिदृश्य के अनुसार परिचालन किया जाए तो बाई थुओंग जलविद्युत संयंत्र में जल स्तर सुरक्षा सीमा से अधिक नहीं होगा।
यद्यपि कंपनी द्वारा इसकी घोषणा अभी की गई है, लेकिन साक्ष्यों से पता चलता है कि विज्ञान और प्रौद्योगिकी में वर्षा के आंकड़ों को व्यावहारिक परिचालन निर्णयों में परिवर्तित करने की क्षमता है।
हुआ ना जलविद्युत संयंत्र ने तूफ़ान विफा का सुरक्षित रूप से सामना किया। फोटो: टीएल.
विशेष रूप से, डॉ. तुआन की टीम ने एक संदर्भ केंद्र पर जल स्तर के आधार पर एक चेतावनी प्रणाली स्थापित करने की संभावना का भी खुलासा किया। विशेष रूप से, जब जल स्तर एक निश्चित स्तर तक पहुँच जाता है, तो अधिकारी संवेदनशील समूहों को निकालने की तैयारी कर सकते हैं। या जब यह एक और सीमा से अधिक हो जाता है, तो खतरे वाले क्षेत्र के सभी लोगों को वहाँ से निकल जाना चाहिए। वेदरप्लस के अनुसार, यह तरीका अलार्म स्तर I, II या III के अनुसार सूचना देने की तुलना में अधिक सहज है, जिनकी कल्पना करना लोगों के लिए कमोबेश मुश्किल होता है।
समूह के प्रतिनिधि ने आशा व्यक्त की कि एचएनटी प्रौद्योगिकी, एक बार पूरी हो जाने पर, स्थानीय प्राधिकारियों के लिए सरल चेतावनी उपकरण डिजाइन करने सहित, अधिक व्यापक रूप से लागू की जा सकेगी।
उनका मानना है कि बाढ़ के चरम से लगभग 5-10 घंटे पहले, अगर पहले से पता चल जाए, तो हताहतों की संख्या कम करने और निचले इलाकों में नुकसान को सीमित करने का निर्णायक समय होता है। बड़ी झीलों पर तीन साल के परीक्षण के बाद, डॉ. तुआन और उनके सहयोगियों ने विश्वसनीय निगरानी आँकड़ों और पूर्वानुमान संबंधी जानकारी के महत्व की पुष्टि की। उन्होंने निष्कर्ष निकाला, "समस्या यह है कि क्या हम आँकड़ों, लोगों, विज्ञान और तकनीक में निवेश करने का साहस करते हैं या नहीं?"
स्रोत: https://nongnghiepmoitruong.vn/he-mo-cong-nghe-nhin-truoc-dinh-lu-10-tieng-d786517.html
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