जल-मौसम संबंधी पूर्वानुमान में विज्ञान और प्रौद्योगिकी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डिजिटल परिवर्तन का अनुप्रयोग

जलवायु परिवर्तन की बढ़ती तीव्रता और चौथी औद्योगिक क्रांति के प्रबल विकास के संदर्भ में, जल-मौसम विज्ञान संबंधी पूर्वानुमान (HTS) नई और चुनौतीपूर्ण आवश्यकताओं का सामना कर रहा है। विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और डिजिटल परिवर्तन न केवल सहायक भूमिका निभाते हैं, बल्कि आधुनिक आपदा चेतावनी प्रणाली की गति, गुणवत्ता और सटीकता को निर्धारित करने वाला मूल आधार भी बन गए हैं।

जलवायु परिवर्तन के युग में नए दबाव

दुनिया भर में, पारंपरिक पूर्वानुमान विधियों का स्थान उच्च-रिज़ॉल्यूशन संख्यात्मक मॉडल, उन्नत डेटा आत्मसात प्रणालियाँ, और विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और गहन शिक्षण में हुई प्रगति ले रही है। ECMWF या JMA जैसे प्रमुख मौसम विज्ञान संगठनों ने त्रुटियों को सुधारने, तत्काल पूर्वानुमान लगाने और विश्व मौसम विज्ञान संगठन (WMO) के बढ़ते समृद्ध खुले डेटा वेयरहाउस का उपयोग करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग किया है, जिससे डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधारित मौसम संबंधी पूर्वानुमान का एक नया युग शुरू हुआ है।

वियतनाम में, जलवायु परिवर्तन के प्रभाव तेज़ तूफ़ानों, स्थानीय स्तर पर भारी बारिश, अचानक बाढ़ और भूस्खलन की बढ़ती आवृत्ति और तीव्रता के माध्यम से तेज़ी से स्पष्ट हो रहे हैं। इसके कारण पूर्वानुमान की ज़रूरतें घटनाओं के वर्णन से हटकर प्रभावों की भविष्यवाणी करने की ओर बढ़ गई हैं; गुणात्मक पूर्वानुमान से मात्रात्मक, विस्तृत, समयबद्ध और पूर्व-पूर्व पूर्वानुमान की ओर, जिससे जल-मौसम विज्ञान क्षेत्र पर तकनीकी नवाचार और डिजिटल परिवर्तन में तेज़ी लाने का भारी दबाव बढ़ रहा है।

जल-मौसम विज्ञान की निगरानी, ​​विश्लेषण, पूर्वानुमान और चेतावनी के लिए पारंपरिक पूर्वानुमान विधियों को एआई और बड़े डेटा के अनुप्रयोग द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है।

हाल के वर्षों में, जल-मौसम विज्ञान क्षेत्र को भी आधुनिकीकरण के महत्वपूर्ण अवसरों का सामना करना पड़ा है। क्रे XC40 सुपरकंप्यूटर के संचालन ने कंप्यूटिंग क्षमता में एक बड़ा कदम आगे बढ़ाया है। लगभग 80 TFLOPS की क्षमता के साथ, यह प्रणाली पूरे क्षेत्र और पूर्वी सागर के लिए केवल 30-40 मिनट में 3 किमी रिज़ॉल्यूशन का पूर्वानुमान मॉडल तैयार करने में मदद करती है, जिससे वियतनाम इस क्षेत्र में मज़बूत पूर्वानुमान ढाँचे वाले देशों के समूह में शामिल हो गया है।

3,200 से ज़्यादा स्वचालित वर्षा केंद्रों, 10 मौसम राडार और एक बिजली स्थिति निर्धारण प्रणाली के नेटवर्क ने मिलकर एक निरंतर अद्यतन 1×1 किमी उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटा स्रोत तैयार किया है, जो पूर्वानुमान मॉडलों के लिए एक महत्वपूर्ण आधार है। ये डेटा कई व्यावहारिक स्थितियों में कारगर साबित हुए हैं, जैसे कि 2020 में मध्य क्षेत्र में ऐतिहासिक बारिश या 2024 में भारी बारिश।

वियतनाम को WMO द्वारा गंभीर मौसम चेतावनी के लिए क्षेत्रीय सहायता केंद्र (SWFP-SeA) और क्षेत्रीय फ्लैश बाढ़ और भूस्खलन चेतावनी केंद्र (SeAFFGS) के रूप में भी मान्यता दी गई है, जिससे उन्नत प्रौद्योगिकी तक पहुंच का विस्तार होगा, प्रक्रियाओं का मानकीकरण होगा और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग में वृद्धि होगी।

हालाँकि, चुनौतियाँ अभी भी बहुत बड़ी हैं। एआई और बिग डेटा स्टोरेज सिस्टम के लिए कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर अभी तक डीप लर्निंग मॉडल के संचालन की ज़रूरतों को पूरा नहीं कर पाया है। जल-मौसम संबंधी डेटा बिखरा हुआ है और मंत्रालयों व क्षेत्रों के बीच समन्वय का अभाव है; सीमाओं और द्वीपों जैसे कुछ क्षेत्रों में अभी भी डेटा का अभाव है। उच्च तकनीक निगरानी प्रणालियों के संचालन की लागत अधिक है, जबकि समाजीकरण तंत्र सीमित है। संख्यात्मक मॉडल, एआई और बिग डेटा विश्लेषण, दोनों का ज्ञान रखने वाले मानव संसाधन अभी तक विकास आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर पाए हैं। इसके अलावा, अंतर्राष्ट्रीय सहयोग कार्यक्रमों में भूमिका बनाए रखने के लिए धन के एक स्थिर स्रोत की आवश्यकता होती है।

प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता से सफलता

हाल के वर्षों में, जल-मौसम विज्ञान क्षेत्र ने पूर्वानुमान प्रक्रिया को आधुनिक बनाने के लिए समाधानों को दृढ़ता से लागू किया है। उच्च-रिज़ॉल्यूशन संख्यात्मक पूर्वानुमान मॉडल (1-3 किमी) को उन्नत किया गया है, जिसमें घरेलू प्रेक्षण डेटा को शामिल किया गया है और ECMWF के अंतर्राष्ट्रीय उत्पादों को संयोजित किया गया है, जिससे पूर्वानुमान जारी करने का समय 5-8 घंटे से घटाकर 2-3 घंटे करने में मदद मिली है। 32 अल्पकालिक घटकों और 51 मध्यम-अवधि घटकों वाली समूह पूर्वानुमान प्रणाली प्रत्येक कम्यून और वार्ड के लिए संभाव्यता मानचित्रों, प्रभाव पूर्वानुमानों और विस्तृत वर्षा के निर्माण में सहायता करती है।

2019 से, स्मार्टमेट प्रणाली ने धीरे-धीरे मैनुअल विश्लेषण को प्रतिस्थापित कर दिया है, जिससे केंद्रीय और स्थानीय स्तरों के बीच वास्तविक समय में पूर्वानुमान डेटा को देखने, संपादित करने और सिंक्रनाइज़ करने में मदद मिली है, जिससे बुलेटिन जारी करने का समय काफी कम हो गया है।

पूर्वानुमान में एआई एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाने लगा है। डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग टाइफून की पहचान, अति-अल्प वर्षा पूर्वानुमान, हिमावारी उपग्रह छवि विश्लेषण, तूफान के केंद्र स्थानों की शीघ्र पहचान और बेहतर उष्णकटिबंधीय चक्रवात तीव्रता पूर्वानुमान में किया जा रहा है। 2022 में टाइफून नोरू के मामले ने दिखाया कि उपग्रह और रडार डेटा को एकीकृत करने वाले एआई मॉडल पूर्वी सागर में प्रवेश करते समय तूफान के विकास की शीघ्र पहचान में सहायता कर सकते हैं, जिससे पूर्व चेतावनी समय को 72 घंटे तक बढ़ाने में मदद मिलती है।

पूर्वानुमान कार्य के लिए एआई अनुप्रयोगों का दृढ़तापूर्वक उपयोग किया जा रहा है।

पूर्वानुमान की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार हुआ है। तूफ़ान के पूर्वानुमान की समय-सीमा 24 घंटे से बढ़कर 3 दिन हो गई है; पूर्व चेतावनियाँ 5 दिन पहले जारी की जा रही हैं; 48 घंटे के अंतराल पर तूफ़ान के स्थान की त्रुटियाँ आधी हो गई हैं। 2-3 दिन पहले भारी बारिश और बाढ़ की चेतावनियाँ लगभग 75% विश्वसनीय हो गई हैं; स्थानीय स्तर पर तूफ़ान की चेतावनियाँ 30 मिनट से बढ़कर कई घंटे पहले हो गई हैं; भीषण ठंड और व्यापक गर्मी के पूर्वानुमान 70-90% विश्वसनीय हो गए हैं।

अंतर्राष्ट्रीय सहयोग एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता रहेगा। वियतनाम, JMA (जापान), CMA (चीन) और कई प्रमुख मौसम विज्ञान एजेंसियों के साथ डेटा साझाकरण, सर्वसम्मति मूल्यांकन और मानव संसाधन प्रशिक्षण में व्यावसायिक आदान-प्रदान बनाए रखता है। कोविड-19 के दौरान भी, WMO के प्रशिक्षण पाठ्यक्रम ऑनलाइन जारी रहे, जिससे देश और क्षेत्र के पूर्वानुमानकर्ताओं का व्यावसायिक विकास सुनिश्चित हुआ।

कृषि एवं पर्यावरण मंत्रालय के जल-मौसम विज्ञान विभाग के अनुसार, 2025-2030 की अवधि में, जल-मौसम विज्ञान क्षेत्र तीन स्तंभों के आधार पर विकसित होगा: निगरानी नेटवर्क का आधुनिकीकरण; प्रभाव और वास्तविक समय के पूर्वानुमान के लिए पूर्वानुमान क्षमता में सुधार; व्यापक डिजिटल परिवर्तन। विशेष रूप से, डेटा की कमी वाले क्षेत्रों में, स्वचालित और समकालिक निगरानी नेटवर्क को पूरा करना एक प्राथमिकता वाला कार्य है। इस क्षेत्र का लक्ष्य 2020 की तुलना में कंप्यूटिंग क्षमता को 5-10 गुना बढ़ाना है; संख्यात्मक पूर्वानुमान और एआई को मिलाकर एक हाइब्रिड मॉडल विकसित करना; बाढ़ और भूस्खलन की चेतावनी देने की क्षमता को 6-12 घंटे तक बढ़ाना और 3-5 दिन पहले तूफानों की चेतावनी देना।

व्यापक डिजिटल परिवर्तन के लिए राष्ट्रीय जल-मौसम विज्ञान डेटाबेस में 100% डेटा को एकीकृत करना आवश्यक है, साथ ही जल-मौसम विज्ञान सेवाओं के समाजीकरण और व्यावसायीकरण को बढ़ावा देने के लिए एक कानूनी तंत्र का निर्माण भी आवश्यक है। मुख्य कारक अभी भी लोग हैं, उद्योग एआई, बिग डेटा, आधुनिक पूर्वानुमान मॉडल में गहन प्रशिक्षण और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग के विस्तार पर ध्यान केंद्रित करता है, विशेष रूप से विश्व मौसम विज्ञान संगठन और उन्नत जल-मौसम विज्ञान वाले देशों के साथ, ताकि नई पीढ़ी की पूर्वानुमान तकनीकों को प्राप्त किया जा सके, उनमें महारत हासिल की जा सके और उनका विकास किया जा सके।

विज्ञान और प्रौद्योगिकी संचार केंद्र

स्रोत: https://mst.gov.vn/ung-dung-khoa-hoc-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao-va-chuyen-doi-so-trong-cong-tac-du-bao-khi-tuong-thuy-van-197251201234112479.htm