मौसम संबंधी पूर्वानुमान विभिन्न वैश्विक क्षेत्रों जैसे एयरलाइंस, बिजली आपूर्तिकर्ताओं, किसानों और आपातकालीन सेवाओं के दैनिक संचालन का मार्गदर्शन करने के लिए आवश्यक हैं। हालांकि, विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि मौसम विज्ञान में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के बढ़ते समावेश, जलवायु पूर्वानुमानों पर आधारित सट्टेबाजी बाजारों के विकास के साथ मिलकर, इन पूर्वानुमानों को उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा में हेरफेर के खतरे को बढ़ा रहा है।
जलवायु अनुमान केवल छाता लेने की आवश्यकता बताने से कहीं अधिक हैं; वे बड़े आर्थिक और सामाजिक महत्व के निर्णयों का आधार बनाते हैं। उदाहरण के लिए, किसान फसल के प्रकार, उर्वरक के लिए आदर्श समय निर्धारित करने, सिंचाई में निवेश की योजना बनाने और चरागाहों में पशुओं के रहने के समय का प्रबंधन करने के लिए इन डेटा का उपयोग करते हैं।
विद्युत क्षेत्र की कंपनियां सौर और पवन फार्मों के स्थान तय करने और यहां तक कि थोक बाजार में कारोबार की जाने वाली ऊर्जा की कीमतों को निर्धारित करने के लिए इन पूर्वानुमानों पर निर्भर करती हैं। इसके अलावा, चरम मौसमी घटनाओं के बारे में चेतावनियाँ जारी करने और आपदा प्रतिक्रिया शुरू करने के लिए पूर्वानुमान महत्वपूर्ण हैं। हाल ही में, उन्होंने एक नए क्षेत्र में वित्तीय मूल्य प्राप्त किया है: पूर्वानुमान बाजार, जहां व्यक्ति वास्तविक घटनाओं, जिसमें मौसम की स्थिति भी शामिल है, पर पैसे लगाते हैं।
इन बाजारों में वित्तीय लाभ की संभावना मौसम संबंधी डेटा में छेड़छाड़ के लिए एक मजबूत प्रोत्साहन पैदा करती है। पूर्वानुमान वर्तमान वायुमंडलीय स्थितियों के सटीक माप पर निर्भर करते हैं, जो हवाई अड्डों, ऊर्जा सुविधाओं, परिवहन प्रणालियों और अन्य बिंदुओं पर स्थित स्टेशनों से प्राप्त होते हैं। पारंपरिक मॉडल, जैसे कि वेदर रिसर्च एंड फोरकास्टिंग मॉडल (डब्ल्यूआरएफ) और यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्टिंग (ईसीएमडब्ल्यूएफ) की इंटीग्रेटेड फोरकास्टिंग सिस्टम (आईएफएस), भविष्य के वायुमंडल का अनुमान लगाने के लिए इन अवलोकनों को भौतिक मॉडल के साथ जोड़ते हैं।
हालांकि उपकरणों में खराबी या उपकरणों को बदलने से रिकॉर्ड में अस्थायी रुकावट आ सकती है, ऐसी समस्याओं की आमतौर पर वास्तविक समय में पहचान की जाती है या बाद में ठीक कर दी जाती है। पारंपरिक सिस्टम डेटा एसिमिलेशन नामक एक विधि का उपयोग करते हैं, जो प्रत्येक नई रीडिंग की तुलना भौतिक मॉडल द्वारा अनुमानित और पड़ोसी स्टेशनों के डेटा से करता है, जिससे विसंगतियों का पता लगाने में मदद मिलती है।
मौजूदा सुरक्षा तंत्रों के बावजूद, नई खतरे उभरे हैं। इस साल की शुरुआत में, मीडिया आउटलेट्स ने रिपोर्ट किया कि पेरिस में चार्ल्स डी गॉल हवाई अड्डे के मौसम स्टेशन के रिकॉर्ड को 6 और 15 अप्रैल को तापमान के संदिग्ध शिखर दिखाने के लिए बदल दिया गया था। अधिकारियों को संदेह है कि किसी ने सेंसर को कृत्रिम रूप से बढ़ाने के लिए पोर्टेबल हेयर ड्रायर या लाइटर का उपयोग किया होगा।
इस हेरफेर के परिणामस्वरूप उन सट्टेबाजों को भारी भुगतान हुआ जिन्होंने 22 डिग्री सेल्सियस के तापमान का अनुमान लगाया था, क्योंकि इन दिनों में दर्ज औसत वास्तविक तापमान लगभग 18 डिग्री सेल्सियस था। विश्लेषण के अनुसार, एक प्रतिभागी को 20 हजार अमेरिकी डॉलर (102.5 हजार रुपये) का पुरस्कार मिला। यह मामला संयोग से एक फ्रांसीसी गैर-लाभकारी जलवायु संगठन के सदस्यों द्वारा खोजा गया था, जिन्होंने विसंगतियों पर ध्यान दिया और अधिकारियों को सचेत किया।
लेखक बताते हैं कि एक ही स्टेशन के डेटा को बदलना मानव निगरानी या पहले से स्थापित सांख्यिकीय तरीकों के माध्यम से अपेक्षाकृत आसानी से पहचाना जा सकता है। असली चुनौती बिना मानवीय निगरानी वाले परिदृश्य में निहित है या जब कोई घुसपैठिया एक साथ कई स्टेशनों के रिकॉर्ड को चुपके से बदल देता है। इस संदर्भ में, व्यक्तिगत छोटे परिवर्तन अलग-अलग विश्वसनीय लग सकते हैं, जिससे एक सुनियोजित कार्रवाई की पहचान करना जटिल हो जाता है।
एक और बाधा समय का कारक है। मेटाडेटा और डेटा की गहन जांच में घंटों या दिन लग सकते हैं, जबकि पूर्वानुमानों को सख्त समय सीमाओं के भीतर जारी करने की आवश्यकता होती है।
विश्लेषण इस बात पर प्रकाश डालता है कि मौसम विज्ञान में एआई को प्रगतिशील रूप से अपनाने से यह समस्या और भी गंभीर हो जाती है। तथाकथित डेटा-संचालित मॉडल आंतरिक रूप से मौसम संबंधी अवलोकनों की गुणवत्ता पर निर्भर करते हैं। ईसीएमडब्ल्यूएफ के शोधकर्ता उच्च गुणवत्ता वाले पूर्वानुमान सीधे कच्चे डेटा से उत्पन्न करने की व्यवहार्यता की जांच कर रहे हैं, जिससे डेटा एसिमिलेशन चरण समाप्त हो जाता है, जो वर्तमान में गुणवत्ता फ़िल्टर के रूप में कार्य करता है।
अन्य अनुसंधान समूह और आगे बढ़ रहे हैं, भू-स्थानिक डेटा, जिसमें मौसम स्टेशनों की जानकारी शामिल है, को बड़े भाषा मॉडल और स्वायत्त एआई सिस्टम के साथ एकीकृत करने पर काम कर रहे हैं ताकि तूफान और अन्य गंभीर घटनाओं के दौरान वास्तविक समय में निर्णय लेने में सहायता मिल सके। हालांकि ये प्रौद्योगिकियां अधिक चपलता, दक्षता और सटीकता का वादा करती हैं, प्रक्रिया में मानवीय हस्तक्षेप को बाहर करने से जोखिमों का दायरा बढ़ जाता है।
विशेषज्ञ विभिन्न स्तरों के खतरों की रूपरेखा तैयार करते हैं। सबसे सरल परिदृश्य में एक सट्टेबाज शामिल होता है जो पूर्वानुमान बाजारों में लाभ कमाने के उद्देश्य से एक मौसम स्टेशन में हेरफेर करता है, जैसा कि चार्ल्स डी गॉल हवाई अड्डे पर हुआ था। दूसरे स्तर पर, वित्तीय ऑपरेटरों के समूह नवीकरणीय ऊर्जा उत्पादन से जुड़े पूर्वानुमानों को बदलकर थोक बिजली बाजार की कीमतों को प्रभावित कर सकते हैं और आर्थिक लाभ प्राप्त कर सकते हैं।
सबसे गंभीर परिदृश्य में एक राज्य या तोड़फोड़ एजेंट झूठे अलर्ट ट्रिगर करने या वास्तव में आवश्यक होने पर प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों के काम न करने के लिए एक या एक से अधिक स्टेशनों के डेटा में हेरफेर करता है। इस स्थिति में, समस्या केवल वित्तीय धोखाधड़ी से परे चली जाती है, जो आपदा तैयारी और संभावित रूप से राष्ट्रीय सुरक्षा का मामला बन जाती है।
इन जोखिमों को कम करने के लिए, विशेषज्ञ तीन मुख्य कार्रवाइयों का प्रस्ताव करते हैं। पहला है मौसम स्टेशनों की सुरक्षा को मजबूत करना, जिसका अर्थ है निरंतर निगरानी बढ़ाना, विसंगति का स्वचालित पता लगाने वाली प्रणालियों को लागू करना और मानवीय पर्यवेक्षण बनाए रखना। वे यह भी सुझाव देते हैं कि मौसम रिकॉर्ड को ठीक करने की प्रक्रियाओं को लगभग वास्तविक समय में विफलताओं की पहचान करने की अनुमति देने के लिए अधिक फुर्तीला होना चाहिए।
दूसरी सिफारिश एआई सिस्टम द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा की सुरक्षा को मजबूत करने पर केंद्रित है। इसमें पूरी प्रसंस्करण श्रृंखला में वितरित बचावों को लागू करना, साथ ही मॉडल के कामकाज की व्याख्या करने और लक्षित हमलों के खिलाफ उनकी मजबूती बढ़ाने में सक्षम उपकरणों को शामिल करना शामिल है।
तीसरा उपाय प्रक्रिया में शामिल सभी लोगों के बीच साझा जिम्मेदारी को बढ़ावा देना है। चूंकि डेटा स्टेशन ऑपरेटरों, राष्ट्रीय मौसम सेवाओं और पूर्वानुमान केंद्रों से होकर गुजरता है, लेखक तर्क देते हैं कि कोई भी प्रतिभागी अकेले जानकारी की अखंडता सुनिश्चित नहीं कर सकता है। इसलिए, पता लगाई गई किसी भी विसंगति को तुरंत श्रृंखला के सभी सदस्यों को सूचित किया जाना चाहिए।
विशेषज्ञों के मूल्यांकन में, चार्ल्स डी गॉल हवाई अड्डे पर दर्ज की गई घटना का पता समय पर चला, लेकिन इसे भविष्य के लिए एक चेतावनी के रूप में काम करना चाहिए। जैसे-जैसे अवलोकन संबंधी डेटा आधुनिक मौसम पूर्वानुमान प्रणालियों में प्रमुखता प्राप्त करता है, निरीक्षण तंत्र को मजबूत करना, संबंधित निकायों के बीच समन्वय को बेहतर बनाना और मौसम विज्ञान में लागू एआई डेटा और मॉडल दोनों की सुरक्षा के लिए अधिक ठोस तरीके विकसित करना अनिवार्य हो जाता है।
भारत में हाइड्रोजन पर चलने वाली पहली यात्री ट्रेन जिन्द-सोनीपत मार्ग पर चलना शुरू हुई है। इसका लाभ नए ईंधन को जलाने में नहीं है, बल्कि ऑनबोर्ड बिजली उत्पादन के लिए हाइड्रोजन का उपयोग करने में है, जिसमें एकमात्र सीधा उत्सर्जन जल वाष्प होता है।
मूल रूप से, हाइड्रोजन ट्रेन एक इलेक्ट्रिक कंपोजीशन के रूप में कार्य करती है जिसमें अपना पावर प्लांट होता है। डीजल लोकोमोटिव के विपरीत, यह इंजन के अंदर हाइड्रोजन को जलाती नहीं है। उच्च दबाव वाले सिलेंडरों में संग्रहीत हाइड्रोजन को प्रोटॉन एक्सचेंज मेम्ब्रेन (PEM) फ्यूल सेल में भेजा जाता है। इस प्रक्रिया में आसपास की हवा से ऑक्सीजन ली जाती है। फ्यूल सेल के अंदर, हाइड्रोजन अणु प्रोटॉन और इलेक्ट्रॉनों में टूट जाते हैं।
प्रोटॉन झिल्ली से गुजरते हैं, जबकि इलेक्ट्रॉनों को बाहरी सर्किट में गति करने के लिए मजबूर किया जाता है। इलेक्ट्रॉनों का यह प्रवाह बिजली उत्पन्न करता है जो ट्रेन के ट्रैक्शन मोटर्स को शक्ति प्रदान करता है। फ्यूल सेल के विपरीत छोर पर, प्रोटॉन, इलेक्ट्रॉन और ऑक्सीजन फिर से मिलकर पानी बनाते हैं और गर्मी छोड़ते हैं। इस प्रकार, प्रत्यक्ष परिणाम बिजली, जल वाष्प और गर्मी होते हैं, जो चलने के दौरान धुएं और कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जन को समाप्त करते हैं।
हालांकि, पर्यावरणीय तस्वीर केवल इसी तक सीमित नहीं है। पृथ्वी पर हाइड्रोजन आमतौर पर अन्य तत्वों के साथ जुड़ा होता है और पानी, प्राकृतिक गैस और बायोमास में पाया जाता है, इसलिए उपयोग से पहले इसे अलग करना आवश्यक है। एक विधि इलेक्ट्रोलाइसिस है, जिसमें इलेक्ट्रोलाइजर पानी को हाइड्रोजन और ऑक्सीजन में तोड़ने के लिए बिजली का उपयोग करता है। यदि इसके लिए सौर या पवन जैसे नवीकरणीय स्रोतों की ऊर्जा का उपयोग किया जाता है, तो प्राप्त ईंधन को ग्रीन हाइड्रोजन कहा जाता है।
यदि बिजली कोयले या गैस से आती है, या यदि हाइड्रोजन प्राकृतिक गैस से बिना कार्बन कैप्चर किए निकाला जाता है, तो ईंधन में अभी भी महत्वपूर्ण कार्बन पदचिह्न हो सकता है। इसलिए, हाइड्रोजन ट्रेन को शून्य प्रत्यक्ष, या 'निकास', उत्सर्जन वाली कहना सबसे अच्छा है। समग्र उत्सर्जन स्तर इस बात पर निर्भर करता है कि हाइड्रोजन का उत्पादन, संपीड़न, परिवहन और भंडारण कैसे किया जाता है।
दक्षता में भी एक समझौता मौजूद है। इलेक्ट्रिक ट्रेन को चलाने के लिए बिजली सीधे संपर्क तारों के माध्यम से प्रदान की जा सकती है। हाइड्रोजन का उपयोग करते समय, बिजली पहले ईंधन के उत्पादन पर खर्च होती है, जिसे फिर संपीड़ित किया जाता है, संग्रहीत किया जाता है और ऑनबोर्ड वापस बिजली में परिवर्तित किया जाता है। प्रत्येक चरण में ऊर्जा की हानि होती है।
फिर भी, हाइड्रोजन ट्रेन मौजूदा पटरियों पर लगातार संपर्क नेटवर्क बिछाए बिना चल सकती है। यह इसे दूरदराज के, ऐतिहासिक, पहाड़ी या कम उपयोग वाले मार्गों के लिए उपयोगी बनाता है, जहां विद्युत बुनियादी ढांचे की स्थापना और रखरखाव अव्यवहारिक हो सकता है। यही कारण है कि हाइड्रोजन ट्रेनें पूरे भारत में पारंपरिक इलेक्ट्रिक कंपोजीशनों का स्थान शायद ही लेंगी, क्योंकि देश का 99% से अधिक रेलवे नेटवर्क पहले से ही विद्युतीकृत है। हाइड्रोजन की भूमिका संभवतः उन कुछ हिस्सों में डीजल को बदलने की होगी जिन्हें विद्युतीकृत करना मुश्किल है।
दस-कार की ट्रेन में आठ यात्री डिब्बे और किनारों पर स्थित दो हाइड्रोजन-संचालित पावर यूनिट शामिल हैं। वे मिलकर 2400 किलोवाट की शक्ति प्रदान करते हैं। हाइड्रोजन को 350 बार के दबाव में विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए सिलेंडरों में संग्रहीत किया जाता है। फ्यूल सेल बिजली प्रदान करते हैं जिसे लिथियम-आयरन-फॉस्फेट बैटरी द्वारा समर्थित किया जाता है। बैटरी खपत में अचानक बदलावों की भरपाई करती हैं और फ्यूल सेल सिस्टम को स्थिर रूप से काम करने देती हैं।
हाइड्रोजन को संग्रहीत करना कठिन है क्योंकि यह द्रव्यमान के हिसाब से बहुत अधिक ऊर्जा रखता है, लेकिन सामान्य दबाव पर आयतन के हिसाब से बहुत कम रखता है। पर्याप्त ईंधन ले जाने के लिए, इसे संपीड़ित करने, अत्यंत कम तापमान पर द्रवीभूत करने या अन्य विशेष तरीकों से संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है। भारत में ट्रेन संपीड़ित हाइड्रोजन का उपयोग करती है, जिसके लिए मजबूत सिलेंडरों, विशेष वाल्वों और पाइपलाइनों के साथ-साथ भंडार के नियंत्रित पुनर्भरण और निरंतर निगरानी की आवश्यकता होती है।
हाइड्रोजन ज्वलनशील, रंगहीन और गंधहीन होता है। इसकी लौ हल्की और आसानी से दिखाई न देने वाली हो सकती है। बंद स्थान में रिसाव गंभीर आग का खतरा पैदा कर सकता है। भारतीय रेलवे का दावा है कि ट्रेन में रिसाव, आग और धुएं का पता लगाने वाले सेंसर, वेंटिलेशन, स्वचालित शटडाउन सिस्टम और अग्निशमन सुरक्षा उपकरण लगे हुए हैं। उत्पादन, भंडारण और पुनर्भरण प्रशिक्षित कर्मियों द्वारा किया जाना चाहिए।
जिन्द स्टेशन पर, भारतीय रेलवे ने पूरी हाइड्रोजन श्रृंखला का निर्माण किया है: इलेक्ट्रोलाइसिस, संपीड़न, भंडारण और वितरण। यह सुविधा लगभग 3000 किलोग्राम हाइड्रोजन संग्रहीत करने में सक्षम है और संपीड़ित गैसीय हाइड्रोजन के साथ काम करने के लिए लाइसेंस प्राप्त है। ऐसा बुनियादी ढांचा महत्वपूर्ण है, क्योंकि हाइड्रोजन ट्रेन केवल डीजल इंजन को फ्यूल सेल से प्रतिस्थापित नहीं कर सकती; उसे हाइड्रोजन की विश्वसनीय आपूर्ति, सुरक्षित भंडारण, कंप्रेसर, डिस्पेंसर और कुशल कर्मियों की आवश्यकता होती है।
यह प्रौद्योगिकी की उच्च लागत की भी व्याख्या करता है। 2023 में, सरकार ने एक ट्रेन की अनुमानित लागत लगभग 80 करोड़ रुपये और एक मार्ग के लिए बुनियादी ढांचे की लागत लगभग 70 करोड़ रुपये का मूल्यांकन किया था। जिन्द-सोनीपत परियोजना, जिसमें ट्रेन और उसकी सुविधाएं शामिल हैं, का अनुमान लगभग 136 करोड़ रुपये लगाया गया था। इसलिए, मुख्य प्रश्न यह नहीं है कि क्या हाइड्रोजन ट्रेन को स्थानांतरित कर सकता है। रसायन विज्ञान अच्छी तरह से अध्ययन किया गया है। परीक्षण यह है कि क्या ग्रीन हाइड्रोजन का उत्पादन पर्याप्त सस्ता है, क्या इसे पर्याप्त सुरक्षित रूप से पहुंचाया जा सकता है और क्या इसका उपयोग इतना प्रभावी ढंग से किया जा सकता है कि चयनित मार्गों पर इसे लागू करने को उचित ठहराया जा सके। भारतीय रेलवे के लिए जिन्द-सोनीपत सेवा न केवल एक नई ट्रेन का परीक्षण है, बल्कि ऊर्जा प्रणालियों के क्षेत्र में एक प्रयोग भी है।
डॉक्टर जी.डी. अग्रवाल, जो एक वैज्ञानिक, पारिस्थितिकीविद् और आईआईटी के पूर्व प्रोफेसर थे, ने अपना जीवन गंगा नदी की रक्षा के मिशन को समर्पित कर दिया। उनका मानना था कि गंगा स्वतंत्र रूप से बहनी चाहिए और बांधों से मुक्त होनी चाहिए।
अपनी दृढ़ता के प्रतीक के रूप में, डॉक्टर जी.डी. अग्रवाल ने गंगा नदी की सुरक्षा उपायों को मजबूत करने की मांग करते हुए 111 दिनों का उपवास रखा। उन्होंने आराम पर सिद्धांत को प्राथमिकता दी, यह मानते हुए कि कुछ लक्ष्य किसी भी बलिदान के लायक होते हैं।
उनकी कहानी इस बात की याद दिलाती है कि नदियाँ केवल पानी से कहीं अधिक हैं - वे महत्वपूर्ण धमनियां हैं। उनकी विरासत का सम्मान इन नदियों को आने वाली पीढ़ियों के लिए संरक्षित करने का अर्थ है।
