दिल्ली के शोर को नक़्शे पर उतारने वाला नया सीएसआईआर मॉडल
भू-उपयोग और वास्तविक समय के यातायात आंकड़ों को जोड़कर दिल्ली के पर्यावरणीय शोर का नक़्शा बनाने वाला नया मॉडल सीएसआईआर के एक अध्ययन ने विकसित किया है; हर घंटे की यातायात गिनती और हॉर्न बजाना शोर के मुख्य कारण पाए गए।
चरण दर चरण
- 1
दिल्ली के 201 स्थानों से शोर डेटा जुटाना
- 2
यातायात और भूमि-उपयोग डेटा जोड़ना
- 3
चार शोर-अनुमान मॉडल बनाना
- 4
उच्च-रिज़ॉल्यूशन शोर नक़्शे बनाना
- 5
नक़्शों की मानकों से तुलना करना
दिल्ली दुनिया के सबसे ज़्यादा यातायात-भीड़ वाले शहरों में से एक है। इसके पर्यावरणीय शोर का नक़्शा बनाने के लिए एक नया मॉडल तैयार किया गया है, जो भौगोलिक आंकड़ों और वास्तविक समय के यातायात डेटा को जोड़ता है। इसे भारत की वैज्ञानिक एवं औद्योगिक अनुसंधान परिषद (सीएसआईआर) के तहत हुए एक अध्ययन ने बनाया है।
शोधकर्ताओं ने इस मॉडल को "एकीकृत भूमि-उपयोग प्रतिगमन", यानी आईएलयूआर, नाम दिया है। विषम यातायात स्थितियों वाले शहरी क्षेत्रों में सड़क यातायात विशेषताओं को भी शामिल कर पर्यावरणीय शोर का अनुमान लगाने और मानचित्रण करने के लिए इसे डिज़ाइन किया गया है। इसका मक़सद पारंपरिक शोर-निगरानी तरीक़ों की सीमाओं को पार करना है। ये तरीक़े दिल्ली के मिश्रित शहरी ढांचे में मुश्किल में पड़ जाते हैं। रिहायशी इलाक़े बाज़ारों और व्यावसायिक इमारतों के बगल में बसे हैं। स्कूल और अस्पताल व्यस्त सड़कों के पास स्थित हैं। अलग-अलग तरह के वाहन एक ही सड़क साझा करते हैं। हॉर्न बजाना यातायात का स्थायी हिस्सा है।
मॉडल बनाने के लिए शोधकर्ताओं ने पूरे दिल्ली में 201 जगहों से शोर के आंकड़े जुटाए, और मौसमी बदलाव को भी पकड़ने के लिए यह काम अक्टूबर 2023 से जून 2024 तक नौ महीनों में किया गया। इसके साथ उन्होंने हर घंटे की यातायात गिनती, वाहनों की गति, हॉर्न बजने की घटनाएं, सड़कें, भूमि-उपयोग, जनसंख्या घनत्व, निर्मित क्षेत्र, मेट्रो ढांचा, रेलवे स्टेशन, बस स्टॉप और यातायात चौराहों के आंकड़े जोड़े। इनका इस्तेमाल करते हुए उन्होंने दिन के शोर, रात के शोर, 24 घंटे के औसत शोर और दिन-रात के औसत शोर का अनुमान लगाने वाले चार अलग-अलग मॉडल बनाए।
चारों मॉडल में हर घंटे की यातायात गिनती शोर की सबसे प्रभावशाली भविष्यवाणी करने वाला कारक रही। हॉर्न बजने की घटनाओं की संख्या भी, ख़ासकर दिन, 24 घंटे और दिन-रात के शोर स्तरों के लिए, सबसे असरदार कारकों में शामिल थी। शोर में स्थानिक बदलाव का रिहायशी और मुख्य सड़कों से गहरा संबंध पाया गया, जबकि रात में सड़कों और रेलवे स्टेशनों की नज़दीकी ज़्यादा अहम हो गई। शोधकर्ताओं ने बस स्टॉप की संख्या और शोर स्तर के बीच एक उल्टा संबंध भी पाया। जिन सड़कों पर बस स्टॉप ज़्यादा होते हैं, वहां वाहनों की गति कम होती है, जबकि तेज़ रफ़्तार यातायात कम स्टॉप वाले वैकल्पिक रास्तों की ओर मुड़ जाता है।
इन चारों मॉडलों का इस्तेमाल कर शोधकर्ताओं ने नई दिल्ली क्षेत्र के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन शोर नक़्शे बनाए। उनका कहना है कि इन्हें भारतीय शोर मानकों और अंतरराष्ट्रीय दिशा-निर्देशों से मिलाकर देखा जा सकता है ताकि ज़्यादा शोर वाले इलाक़ों की पहचान की जा सके। जहां यातायात की मात्रा मुख्य कारक है, वहां यातायात-प्रबंधन उपाय काम आ सकते हैं, और जहां हॉर्न बजाना बड़ी वजह है, वहां सख़्त प्रवर्तन ज़रूरी हो सकता है।
शब्दों की व्याख्या
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