वैज्ञानिकों ने उष्णकटिबंधीय चक्रवातों के विनाशकारी मार्गों की अधिक सटीक भविष्यवाणी के लिए एक नया दृष्टिकोण बनाया है। यह विधि उपग्रह डेटा का उपयोग करने की अनुमति देती है, जिसे पहले मौसम संबंधी मॉडल में संसाधित करने के लिए बहुत जटिल माना जाता था। शक्तिशाली तूफान के निर्माण के दौरान तटीय बस्तियों के लिए सटीक पूर्वानुमान महत्वपूर्ण हैं ताकि वे महासागर पर बनने वाले तूफानों के दौरान आपदाओं से बच सकें।
पारंपरिक रूप से, मौसम विज्ञानी 'डेटा एसिमिलेशन' नामक प्रक्रिया का उपयोग करते हैं, जिसमें तूफान के मार्ग को निर्धारित करने के लिए वर्तमान वायुमंडलीय स्थितियों को जटिल कंप्यूटर सिमुलेशन में डाला जाता है। हालांकि, मौजूदा मॉडल घने वर्षा और बर्फ के बादलों वाले क्षेत्रों में उपग्रह रीडिंग को संसाधित करने में कठिनाई का सामना करते थे, जिससे पूर्वानुमानकर्ताओं को केवल साफ मौसम में प्राप्त डेटा पर निर्भर रहना पड़ता था।
संयुक्त राज्य अमेरिका के मैरीलैंड विश्वविद्यालय, जापान के चिबा विश्वविद्यालय, पुणे के भारतीय उष्णकटिबंधीय मौसम विज्ञान संस्थान (आईआईटीएम पुणे), गौतम बुद्ध विश्वविद्यालय, दिल्ली के भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी), भारतीय मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी) और जयपुर के मणिपाल विश्वविद्यालय सहित अंतरराष्ट्रीय शोधकर्ताओं की टीम ने इन जटिल मौसम डेटा को पूर्वानुमान मॉडल में एकीकृत करने का तरीका विकसित किया। उन्होंने उत्तरी हिंद महासागर में तीव्र उष्णकटिबंधीय चक्रवात ओखी को ट्रैक करने के लिए इस विधि का सफलतापूर्वक उपयोग किया, जिससे तूफान के अनुमानित मार्ग की सटीकता में 10% और उसकी तीव्रता के पूर्वानुमान की सटीकता में 2% की वृद्धि हुई।
शोधकर्ताओं ने मेघा-ट्रोपिक्स उपग्रह मिशन पर SAPHIR सेंसर द्वारा एकत्र किए गए डेटा पर ध्यान केंद्रित किया, जो भारतीय अंतरिक्ष अनुसंधान संगठन (इसरो) और फ्रांसीसी राष्ट्रीय अंतरिक्ष एजेंसी (सीएनईएस) की एक संयुक्त परियोजना है। यह सेंसर चमक तापमान के रूप में ज्ञात माइक्रोवेव विकिरण को रिकॉर्ड करके वायुमंडल की नमी को मापता है। पहले वैज्ञानिकों को इस डेटा का 10-25% त्यागना पड़ता था, क्योंकि चक्रवात के केंद्र में भारी बारिश और घना बर्फ माइक्रोवेव संकेतों को अप्रत्याशित रूप से बिखेर देते हैं।
जब इस कच्चे, अराजक डेटा को सीधे कंप्यूटर मॉडल में फीड किया जाता था, तो यह प्रारंभिक गड़बड़ी और झूठी गुरुत्वाकर्षण तरंगें पैदा करता था जो सिमुलेशन को भ्रमित कर देती थीं, अक्सर पूर्वानुमान को उस स्थिति से भी बदतर बना देती थीं जब बादल डेटा को पूरी तरह से अनदेखा किया जाता था। इस समस्या को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने डेटा को सिमुलेशन में डालने से पहले कई जटिल गणितीय फिल्टर लागू किए। पहले चरण में, अराजक, गैर-रेखीय डेटा को अधिक अनुमानित गॉसियन वक्र में सुचारू बनाने के लिए गॉसियन रूपांतरण तकनीक का उपयोग किया गया। फिर एक डिजिटल इनिशियलाइज़ेशन फिल्टर लागू किया गया, जो एक शॉक एब्जॉर्बर के रूप में कार्य करता है, जो कंप्यूटर मॉडल के स्टार्टअप चरण में किसी भी कृत्रिम तरंगों या असंतुलन को शांत करता है।
इन जटिल डेटा को नियंत्रित करने के कारण, वैज्ञानिक कंप्यूटर को चक्रवात को शक्ति देने वाली नमी और गर्मी की बहुत स्पष्ट तस्वीर प्रदान करने में सक्षम हुए। तूफान के सबसे तीव्र, बादल वाले क्षेत्रों से सीधे डेटा का उपयोग करने की क्षमता के साथ, मौसम विज्ञानी अब उसके केंद्र की उपेक्षा करने के लिए मजबूर नहीं हैं। मॉडल पुराने मॉडलों की तुलना में काफी बेहतर तरीके से ओखी चक्रवात के घुमावदार मार्ग और तीव्रता की भविष्यवाणी कर सका।
फिर भी, शोधकर्ता बताते हैं कि पूरे आकाश से प्राप्त डेटा अत्यधिक अस्थिर रहता है। इसका मतलब है कि यदि गणितीय स्मूथिंग चरणों को छोड़ दिया जाता है या गलत तरीके से लागू किया जाता है, तो तूफान का पूर्वानुमान खराब हो सकता है और पिछली पीढ़ियों की विधियों की तुलना में कम सटीक हो सकता है। इसके अलावा, चूंकि यह अध्ययन मुख्य रूप से एक बहुत ही जटिल तूफान पर तकनीक का परीक्षण कर रहा था, इसलिए वैज्ञानिक इसकी विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए कई उष्णकटिबंधीय चक्रवातों पर इस पद्धति का परीक्षण करने की आवश्यकता पर जोर देते हैं।
उष्णकटिबंधीय चक्रवात ग्रह पर सबसे घातक और विनाशकारी प्राकृतिक घटनाओं में से एक हैं, और उनकी दिशा में अचानक परिवर्तन की भविष्यवाणी करना बेहद मुश्किल है। यह साबित करके कि बादल और वर्षा उपग्रह डेटा का उपयोग तूफान ट्रैकिंग को बेहतर बनाने के लिए सुरक्षित रूप से किया जा सकता है, वैज्ञानिक मौसम सेवाओं को समय पर और सटीक चेतावनियाँ जारी करने के लिए अधिक उन्नत उपकरण प्रदान करते हैं। यह अतिरिक्त समय और सटीकता अधिकारियों को अधिक सुरक्षित निकासी आयोजित करने, महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे की रक्षा करने और अंततः दुनिया भर के कमजोर तटीय क्षेत्रों में जीवन बचाने की अनुमति देगा।
