दिल्ली में सर्दियों की सुबहों में क्षितिज अक्सर भूरे धुंध से ढका रहता है, हवा भारी हो जाती है, और यहां तक कि एक छोटी सैर भी बेचैनी पैदा कर सकती है। प्रदूषण के मौसम में लाखों निवासियों के लिए यह एक सामान्य घटना है।
सवाल यह था कि क्या वैज्ञानिक वायु गुणवत्ता बिगड़ने से पहले इसकी भविष्यवाणी कर सकते हैं। इस प्रश्न पर डॉ. सचिन गुडे, पुणे स्थित भारतीय उष्णकटिबंधीय मौसम विज्ञान संस्थान (IITM) के वैज्ञानिक थे।
गुडे ने भारत की वायु गुणवत्ता चेतावनी प्रणाली (AQEWS) के निर्माण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई। यह प्रणाली दिल्ली में चरम प्रदूषण घटनाओं का पूर्वानुमान 72 घंटे पहले लगा सकती है। यह प्रणाली IITM, भारतीय मौसम विज्ञान विभाग और राष्ट्रीय अल्पकालिक मौसम पूर्वानुमान केंद्र के संयुक्त कार्य का परिणाम है, जो अधिकारियों को वायुमंडल की बिगड़ती स्थिति के लिए तैयारी करने हेतु बहुमूल्य समय प्रदान करती है।
प्रदूषण का पूर्वानुमान होने से पहले
वायु प्रदूषण के कई स्रोत हैं: परिवहन से निकलने वाला धुआं, औद्योगिक उत्सर्जन, निर्माण धूल और फसल अवशेषों को जलाना। मौसम की स्थिति भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है; जब हवा धीमी होती है और वातावरण प्रदूषकों के फैलाव में बाधा डालता है, तो वे जमीन की सतह पर जमा हो सकते हैं।
इन कारकों की परस्पर क्रिया को समझना वायु रसायन विज्ञान और वायु गुणवत्ता मॉडलिंग के क्षेत्र में गुडे के काम का आधार है। AQEWS को उस हवा के लिए मौसम पूर्वानुमान के रूप में देखा जा सकता है जिसे हम सांस लेते हैं। सामान्य मौसम पूर्वानुमान के विपरीत, जो बारिश या तापमान परिवर्तन की भविष्यवाणी करता है, यह प्रणाली गणना करती है कि प्रदूषक वायुमंडल में कैसे स्थानांतरित होंगे, प्रतिक्रिया करेंगे और जमा होंगे।
इसके लिए, यह प्रणाली जमीनी निगरानी स्टेशनों के डेटा को उपग्रहों से जानकारी, मौसम के पूर्वानुमान और विभिन्न स्रोतों से उत्सर्जन अनुमानों के साथ जोड़ती है। फिर उन्नत कंप्यूटर मॉडल अगले तीन दिनों के लिए वायुमंडलीय स्थितियों और प्रदूषकों में परिवर्तनों का अनुकरण करते हैं। परिणाम छोटे कणों (PM2.5) जैसे वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान होते हैं, जो फेफड़ों में गहराई तक प्रवेश करने में सक्षम होते हैं।
72 घंटे की चेतावनी क्यों मायने रखती है
इस प्रणाली का सबसे महत्वपूर्ण योगदान वह समय है जो यह सरकारी निकायों को उपाय करने के लिए देता है। जब प्रदूषण का स्तर तेजी से बढ़ता है, तो अधिकारियों को चरणबद्ध प्रतिक्रिया कार्य योजना (GRAP) के तहत निर्माण कार्यों को सीमित करने या कुछ औद्योगिक संचालन को कम करने जैसे कदम उठाने पड़ सकते हैं।
पूर्व पूर्वानुमान उन्हें इन हस्तक्षेपों के लिए तैयार होने की अनुमति देता है, बजाय इसके कि वे केवल तब प्रतिक्रिया करें जब वायु गुणवत्ता पहले ही खराब हो चुकी हो। इस प्रणाली को अक्टूबर 2018 में गंभीर प्रदूषण की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने और प्रारंभिक चेतावनी प्रदान करने के लिए शुरू किया गया था।
वैज्ञानिक विकास अधिक विस्तृत पूर्वानुमानों की ओर भी बढ़े हैं। IITM ने उपग्रह और सतही अवलोकनों के साथ उन्नत मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करके दिल्ली के लिए 400 मीटर रिज़ॉल्यूशन के साथ वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान परिचालन मॉडल लागू किए हैं। यह पूर्वानुमानों को पूरे शहर के औसत मान की तुलना में स्थानीय प्रदूषण उतार-चढ़ाव को अधिक सटीक रूप से दर्शाने की अनुमति देता है।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ऐसे पूर्वानुमान अपने आप में प्रदूषण को समाप्त नहीं करते हैं। उनकी प्रभावशीलता इस बात पर निर्भर करती है कि अधिकारी प्राप्त जानकारी का उपयोग कैसे करते हैं और वे उत्सर्जन स्रोतों से कितनी सफलतापूर्वक निपटते हैं।
यह सारा प्रदूषण कहाँ से आता है?
प्रदूषण बिगड़ने का पूर्वानुमान लगाना केवल समस्या का एक हिस्सा है। वैज्ञानिकों को इसके मूल कारण को भी समझना होगा। विभिन्न प्रदूषण स्रोत अद्वितीय रासायनिक निशान छोड़ते हैं। वायुमंडलीय परिस्थितियों के संदर्भ में इन निशानों का अध्ययन करके, शोधकर्ता अधिक सटीक रूप से आकलन कर सकते हैं कि कौन से स्रोत खराब वायु गुणवत्ता में योगदान दे रहे हैं, जिससे नीति निर्माताओं को अधिक लक्षित उपाय करने में मदद मिलती है।
यह वायु गुणवत्ता प्रबंधन में सटीकता बढ़ाने के व्यापक वैज्ञानिक प्रयासों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, जो ध्यान को केवल प्रदूषण मापने से हटाकर उन कारकों को समझने पर केंद्रित करता है जो इसे उत्पन्न करते हैं। गुडे के लिए, जिनके शोध वायु रसायन विज्ञान को वायु गुणवत्ता, मानव स्वास्थ्य, वनस्पति और जलवायु से जोड़ते हैं, यह कार्य जटिल विज्ञान को जनता की दैनिक जरूरतों के करीब लाता है।
पूर्वानुमान कल साफ आसमान की गारंटी नहीं दे सकता है। हालांकि, यह जानना कि तीन दिनों में प्रदूषण बढ़ सकता है, अधिकारियों को तैयारी करने का अवसर देता है, और अन्य नागरिकों को इस बारे में अधिक स्पष्ट विचार देता है कि वे किस हवा में साँस लेने वाले हैं।
