कोसी का अभिशाप: कैसे बिहार की शापित नदी की भविष्यवाणी करेगा AI; बाढ़ का नुकसान होगा कम

हर साल विनाशकारी बाढ़ लाने के कारण "बिहार का शोक" कही जाने वाली कोसी नदी, उत्तर बिहार के इलाकों और समुदायों के लिए लंबे समय से एक चुनौती रही है. कोसी नदी का बदलता प्रवाह लंबे समय से एक चुनौती बना हुआ है. पिछले कुछ सालों में भीषण बाढ़ ने व्यापक नुकसान किया है, जिससे जीवन और आजीविका बड़े स्तर पर प्रभावित हुई है. हर साल की इस समस्या से निपटने के लिए, भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान रुड़की (आईआईटी रुड़की) के शोधकर्ताओं ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ढांचा विकसित किया है जो इस संवेदनशील क्षेत्र में बाढ़ के जोखिमों का अधिक सटीक पूर्वानुमान और मैपिंग करने के लिए डिज़ाइन किया गया है.

21 पर्यावरणीय कारकों का विश्लेषण

आईआईटी रुड़की के शोधकर्ताओं का ध्यान कोसी मेगाफैन पर केंद्रित था, जो सदियों से जमा तलछट से बना एक विशाल बाढ़-प्रवण क्षेत्र है. टीम ने बाढ़ के व्यवहार को प्रभावित करने वाले 21 पर्यावरणीय कारकों का विश्लेषण करने के लिए सैटेलाइट चित्रों और ऊंचाई के आंकड़ों का उपयोग किया. इन कारकों में वर्षा पैटर्न, भूमि उपयोग, जल निकासी घनत्व, मिट्टी का प्रकार और भू-भाग का ढलान शामिल था. इस समृद्ध डेटासेट को एकीकृत करके, शोधकर्ताओं ने एक परिष्कृत मशीन लर्निंग एन्सेम्बल मॉडल तैयार किया, जिसे पूर्वानुमान सटीकता बढ़ाने के लिए बायेसियन तकनीकों का उपयोग करके अनुकूलित किया गया था.

बाढ़ की का समाधान खोजेगा AI

इस अध्ययन में एक प्रमुख प्रगति व्याख्यात्मक एआई (XAI) विधियों का समावेश था. पारंपरिक AI मॉडलों के विपरीत, जो अक्सर अपारदर्शी "ब्लैक बॉक्स" के रूप में काम करते हैं, XAI दृष्टिकोण प्रणाली को बाढ़ जोखिम पूर्वानुमानों के पीछे सटीक स्पष्टीकरण प्रदान करने में सक्षम बनाता है. यह पारदर्शिता नीति निर्माताओं और स्थानीय अधिकारियों के बीच विश्वास बनाने के लिए महत्वपूर्ण है, जिससे उन्हें यह समझने में मदद मिलती है कि कुछ क्षेत्रों को बाढ़ के प्रति संवेदनशील क्यों माना जाता है. बाढ़ संवेदनशीलता मानचित्रों से बहुमूल्य जानकारी मिलती है जो कोसी बेसिन में नियोजन प्रयासों, आपातकालीन प्रतिक्रिया और बाढ़ शमन को दिशा दे सकती है.

जर्नल एनवायरनमेंटल एंड सस्टेनेबिलिटी इंडिकेटर्स (इम्पैक्ट फैक्टर 5.6) में प्रकाशित, इस शोध का नेतृत्व प्रोफेसर मोहित प्रकाश मोहंती के मार्गदर्शन में एमडी गुफरान आलम ने किया, जिसमें पीएचडी स्कॉलर वैभव त्रिपाठी और इसरो वैज्ञानिक डॉ. सी.एम. भट्ट का भी योगदान रहा.

लाखों लोगों को प्रभावित करेगी रिर्सच

IIT रुड़की की यह शोध बाढ़ प्रभावित क्षेत्रों में रहने वाले लाखों लोगों की सुरक्षा बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है. बिहार में मौसमी बाढ़ लंबे समय से व्यापक विस्थापन, फसलों की क्षति और स्थानीय आजीविका में व्यवधान का कारण बनती रही है. इन चुनौतियों का समाधान करते हुए, AI-आधारित बाढ़ संवेदनशीलता ढांचा, सक्रिय आपदा प्रबंधन के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में उभरा है.

पारंपरिक मॉडलों के विपरीत, यह ढांचा न केवल बाढ़-प्रोन इलाकों की भविष्यवाणी करता है, बल्कि अंतर्निहित कारणों को भी उजागर करता है, जिससे स्थानीय प्रशासकों, योजनाकारों और आपदा प्रतिक्रिया टीमों को समय पर कार्रवाई करने में मदद मिलती है. इन हस्तक्षेपों में बेहतर बुनियादी ढांचे की योजना से लेकर प्रभावी चेतावनी प्रसार और कुशल राहत प्रबंधन तक शामिल हैं, जो सामूहिक रूप से समुदायों को अधिक जलवायु लचीलेपन की ओर ले जाते हैं.

बिहार में कोसी मेगाफैन, जो एक विशाल जलोढ़ पंखा है, पर इस ढांचे के अनुप्रयोग ने पूरे भूभाग में बाढ़ की अलग-अलग संवेदनशीलता को उजागर किया है. इस क्षेत्र को पांच श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया था: अत्यंत निम्न (26.03%), निम्न (19.85%), मध्यम (10.64%), उच्च (8.29%), और अत्यंत उच्च (35.18%). गौरतलब है कि बाढ़ की सबसे अधिक संवेदनशीलता मुख्य कोसी नदी और उसकी पुरानी जलधाराओं के किनारे केंद्रित थी, जो केंद्रित शमन प्रयासों के लिए महत्वपूर्ण क्षेत्रों की पहचान करती है.

अन्य क्षेत्रों के लिए भी ऐतिहासिक स्टडी

इस पद्धति की खासियत इसकी मापनीयता और अनुकूलनशीलता है. ओपन-सोर्स डेटा, मापनीय एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए और मॉडल पारदर्शिता पर ज़ोर देते हुए, यह AI-ढांचा क्षेत्रीय सीमाओं से परे है. यह पारंपरिक हाइड्रोडायनामिक मॉडलों का एक व्यावहारिक विकल्प प्रदान करता है, खासकर डेटा-विरल वातावरण में जहां सीमा स्थितियां और विस्तृत ऐतिहासिक डिस्चार्ज रिकॉर्ड अक्सर उपलब्ध नहीं होते हैं.

ये भी पढ़ें-
अवैध कीटनाशक बनाने में दिल्ली से 4 लोग गिरफ्तार, गोदाम से 3.2 टन केमिकल बरामद
प्याज ने 52 फीसदी गिराई किसानों की उम्मीद, आलू-टमाटर की आशाएं भी धराशाई