वैज्ञानिक सफलता
IIT गुवाहाटी ने पूर्वी हिमालय क्षेत्र में ग्लेशियर से संबंधित खतरों को ट्रैक करने और भविष्यवाणी करने के लिए एक नया वैज्ञानिक ढांचा विकसित किया है। यह तरीका 492 संभावित ग्लेशियल झील निर्माण स्थलों की पहचान करता है, जो हिमालयी आपदा जोखिम विज्ञान में एक बड़ा कदम है।
यह शोध पिछली आपदाओं पर प्रतिक्रिया करने के बजाय भविष्य के खतरों की भविष्यवाणी करने पर केंद्रित है। यह आपदा प्रबंधन को प्रतिक्रिया-आधारित योजना से रोकथाम-आधारित शासन की ओर ले जाता है।
ग्लेशियल झील के जोखिम
ग्लेशियल खतरे मुख्य रूप से ग्लेशियल झीलों के अचानक बनने और ढहने से उत्पन्न होते हैं। इन घटनाओं को ग्लेशियल लेक आउटबर्स्ट फ्लड (GLOFs) के नाम से जाना जाता है।
GLOFs मिनटों के भीतर भारी मात्रा में पानी, बर्फ और मलबा छोड़ते हैं। ये पहाड़ी क्षेत्रों में गांवों, पनबिजली परियोजनाओं, सड़कों, पुलों और कृषि भूमि के लिए खतरा पैदा करते हैं।
स्टेटिक GK तथ्य: हिमालय को “तीसरा ध्रुव” कहा जाता है क्योंकि इसमें ध्रुवीय क्षेत्रों के बाहर सबसे बड़ा बर्फ का भंडार है।
बदलती हिमालयी परिदृश्य
जलवायु परिवर्तन पूरे हिमालय में ग्लेशियरों के पिघलने की गति को तेज कर रहा है। जैसे-जैसे ग्लेशियर पिघलते हैं, अस्थिर भू-भाग क्षेत्रों में नए जल निकाय बनते हैं।
पारंपरिक अध्ययन मुख्य रूप से तापमान वृद्धि और ग्लेशियर के आकार पर केंद्रित थे। यह दृष्टिकोण भू-भाग संरचना और भू-आकृति व्यवहार को समझने में विफल रहा, जो झील निर्माण के प्रमुख कारक हैं।
नया पूर्वानुमानित दृष्टिकोण
IIT गुवाहाटी मॉडल केवल जलवायु चर के बजाय परिदृश्य ज्यामिति का अध्ययन करता है। यह उच्च-सटीकता वाले भू-भाग विश्लेषण के लिए सैटेलाइट इमेजरी और डिजिटल एलिवेशन मॉडल (DEMs) का उपयोग करता है।
मुख्य भू-भाग संकेतकों में ढलान प्रवणता, सर्क, सतह का आकार और आस-पास की झील प्रणालियाँ शामिल हैं। यह मॉडल अनिश्चितता अनुमान को भी एकीकृत करता है, जिससे उच्च ऊंचाई वाले पूर्वानुमान क्षेत्रों में विश्वसनीयता में सुधार होता है।
स्टेटिक GK टिप: सर्क ग्लेशियल कटाव से बने कटोरे के आकार के गड्ढे होते हैं और अक्सर झील निर्माण के लिए प्राकृतिक स्थल बन जाते हैं।
AI-आधारित मॉडलिंग सिस्टम
शोध ढांचे में तीन पूर्वानुमानित प्रणालियों का परीक्षण किया गया। ये थे लॉजिस्टिक रिग्रेशन (LR), आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ANN), और बायेसियन न्यूरल नेटवर्क (BNN)।
इनमें से, बायेसियन न्यूरल नेटवर्क (BNN) ने सबसे अधिक सटीकता दिखाई। BNN अनिश्चित भू-भाग डेटा को संभालने में प्रभावी है, जो पहाड़ी वातावरण में आम है।
महत्वपूर्ण भविष्यवाणियों में पिघलते ग्लेशियर, हल्की ढलान, सर्क और आस-पास के जल निकाय शामिल थे। यह खतरे के निर्माण में भू-आकृति विज्ञान के महत्व की पुष्टि करता है।
पहचाने गए जोखिम वाले क्षेत्र
फ्रेमवर्क ने भविष्य में ग्लेशियर झील के विकास के लिए 492 उच्च जोखिम वाले स्थानों का मैप बनाया है। इन क्षेत्रों को संभावित खतरा गलियारों के रूप में वर्गीकृत किया गया है।
ये निष्कर्ष शुरुआती चेतावनी प्रणाली डिजाइन, सुरक्षित बुनियादी ढांचे की योजना और जोखिम-आधारित बस्ती ज़ोनिंग का समर्थन करते हैं। यह हिमालयी राज्यों में आपदा तैयारी क्षमता को भी मजबूत करता है।
स्टेटिक जीके तथ्य: पूर्वी हिमालय एशिया की सबसे अधिक भूकंपीय रूप से सक्रिय और पारिस्थितिक रूप से नाजुक पर्वत प्रणालियों में से हैं।
सामरिक महत्व
यह मॉडल जलवायु-लचीली योजना और दीर्घकालिक जल सुरक्षा रणनीतियों का समर्थन करता है। यह विज्ञान-आधारित मैपिंग को नीति-स्तर आपदा शासन से जोड़ता है।
यह फ्रेमवर्क एंडीज और आल्प्स जैसे अन्य हिमनद क्षेत्रों के लिए अनुकूलनीय है। यह भारत को वैश्विक पर्वत जोखिम विज्ञान में योगदानकर्ता के रूप में स्थापित करता है।
भविष्य के अपग्रेड में मोरेन इतिहास, फील्ड सत्यापन और स्वचालित डेटा सिस्टम को एकीकृत किया जाएगा। यह बड़े पैमाने पर खतरा निगरानी नेटवर्क को सक्षम करेगा।
स्थिर उस्थादियन समसामयिक मामले तालिका
| विषय | विवरण |
| अनुसंधान संस्था | आईआईटी गुवाहाटी |
| क्षेत्र | पूर्वी हिमालय |
| खतरे का प्रकार | ग्लेशियल लेक आउटबर्स्ट फ्लड्स (GLOFs) |
| चिन्हित स्थल | 492 संभावित झील क्षेत्र |
| सर्वोत्तम पूर्वानुमान मॉडल | बेयेसियन न्यूरल नेटवर्क |
| प्रयुक्त तकनीक | उपग्रह चित्रण और डीईएम (डिजिटल एलिवेशन मॉडल) |
| प्रमुख उपयोग | प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियाँ |
| योजना उपयोग | अवसंरचना और बस्तियों की सुरक्षा |
| जलवायु संबंध | ग्लेशियरों का पीछे हटना और वैश्विक ताप वृद्धि |
| वैश्विक दायरा | अन्य पर्वतीय क्षेत्रों में भी अनुकूलनीय |
