कृषि मंत्री शिवराज सिंह चौहान ने गुरुवार को भारतीय उद्योग परिसंघ (CII) में सतत विकास शिखर सम्मेलन के दौरान CLiMAQ नामक जलवायु जोखिम विश्लेषण के लिए एक डिजिटल उपकरण प्रस्तुत किया। यह उपकरण नेपाल में बड़े पैमाने पर अचानक बाढ़ से तब लॉन्च किया गया जब उसने विनाश किया था।
CLiMAQ व्यवसायों और उद्योगों को जलवायु जोखिमों के बारे में अति-स्थानीय जानकारी और भविष्य के जोखिमों का पूर्वानुमान प्रदान करता है। बिजनेस स्टैंडर्ड को दिए गए साक्षात्कार में, RMSI के सीईओ और सह-प्रबंधक अनूप जिंदल और RMSI Cropaltyics के सह-संस्थापक और सीईओ रोली जिंदल ने इस उपकरण के दायरे और प्रयोज्यता पर चर्चा की।
उपकरण उद्योगों की मदद कैसे करता है?
अनूप ने बताया कि यह उपकरण उस समस्या का समाधान करता है कि उद्योग यह कैसे समझ सकते हैं कि किसी विशिष्ट स्थान पर किसी विशेष संपत्ति के लिए अनुमानित तापमान वृद्धि या वर्षा की मात्रा कितनी प्रासंगिक है। उपकरण जलवायु मॉडल लेता है और उन्हें उद्योग की परिचालन गतिविधियों के अनुरूप रिज़ॉल्यूशन में परिवर्तित करता है।
उपकरण कैसे काम करता है?
जलवायु जोखिमों और भविष्य के खतरों के पूर्वानुमान के बारे में जानकारी इंटरगवर्नमेंटल पैनल ऑन क्लाइमेट चेंज (IPCC) द्वारा विकसित मॉडल प्रदान करते हैं। RMSI के अपने मॉडल फिर IPCC मॉडल से डेटा का उपयोग करते हैं, उन्हें बहुत अधिक विस्तृत स्तर पर हल करते हैं। व्यवसाय या विशेषज्ञ के स्थान के डेटा के साथ मिलकर, वे प्राकृतिक आपदाओं से संभावित जोखिम निर्धारित करते हैं। कंपनी के मॉडल खतरे के प्रकार के आधार पर 30 मीटर से 12 किलोमीटर तक के रिज़ॉल्यूशन तक स्केल होते हैं, जबकि बड़े जलवायु मॉडल आमतौर पर 12 से 30 किलोमीटर के स्तर पर काम करते हैं।
इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) को प्रायिकता वितरण के साथ संयोजित करने वाले अपने मालिकाना मॉडल का उपयोग करते हुए, कंपनी जलवायु चर की गैर-रैखिकता और उनके संभावित प्रभाव के साथ-साथ किसी विशिष्ट स्थान पर आपदा की संभावना को ध्यान में रखती है।
यह उपकरण कृषि के लिए कैसे उपयोगी है?
रोली ने समझाया कि चूंकि भारत में 180 मिलियन हेक्टेयर कृषि भूमि है, इसलिए सभी का मानचित्रण किया गया है। यह पूरे भारत और मैक्रो स्तर पर जलवायु और कृषि के बीच संबंध का निरीक्षण करना संभव बनाता है। उदाहरण के लिए, एक बीज कंपनी के लिए यह स्पष्ट हो जाता है कि किस गांव में जाना चाहिए, कितने हेक्टेयर हैं और कर्मियों को कहाँ भेजना चाहिए। रिमोट सेंसिंग अध्ययनों के माध्यम से, अब बहुत सूक्ष्म स्तर पर ऐसे अंतरों की पहचान की जा सकती है, जैसे कि एक खेत में फसल स्वस्थ है, लेकिन दूसरे में नहीं। पंक्ति दर पंक्ति क्षेत्रों की पहचान करना यह भी निर्धारित करने में मदद करता है कि कौन सा क्षेत्र तनाव में है।
अनूप ने जोड़ा कि ये मॉडल कृषि क्षेत्र के लिए भी समान रूप से लागू होते हैं, जिससे जलवायु परिवर्तन से उत्पन्न खाद्य सुरक्षा समस्याओं को हल करने में मदद मिलती है।
डिजिटल डेटा ने हितधारकों की मदद कैसे की?
रोली ने बताया कि वे मूंगफली और तिल के निर्यात से संबंधित प्रमुख निर्यात परिषदों और संघों के साथ सहयोग करते हैं। पिछले तीन-चार वर्षों में, वे प्रत्येक जिले में इन फसलों के उत्पादन का पूर्वानुमान लगाते हैं। उत्तर प्रदेश राज्य में, कृषि पर सभी रिपोर्ट उपग्रह प्रौद्योगिकी का उपयोग करके तैयार की जाती हैं, जो अनिवार्य रूप से फसल की डिजिटल निगरानी है।
उपकरण तक कौन पहुंच सकता है और इसकी लागत क्या है?
अनूप ने स्पष्ट किया कि यह सॉफ्टवेयर एज़ ए सर्विस (SaaS) समाधान है, जो पूरी तरह से इंटरनेट के माध्यम से उपलब्ध है। उपकरण के तीन संस्करण हैं: एक मुफ्त संस्करण जिसका उपयोग कोई भी छोटा उद्यम कर सकता है; एक बड़ा उद्यम के लिए सदस्यता वाला पेशेवर संस्करण; और व्यक्तिगत मूल्य निर्धारण वाला एक कॉर्पोरेट संस्करण। रोली ने जोड़ा कि कॉर्पोरेट ग्राहक डेटा प्राप्त कर सकते हैं और इसे किसानों के बीच आगे वितरित कर सकते हैं।