ज़मीन पर बारिश घटाने के लिए समुद्र में कृत्रिम बारिश कराने की जापान की योजना

जापान के तटीय इलाकों को प्रभावित करने वाली भीषण बारिश को घटाने के लिए, समुद्र के ऊपर कृत्रिम रूप से बारिश कराने वाली एक प्रयोगात्मक परियोजना जापान विकसित कर रहा है। यह 2050 तक मौसम को नियंत्रित करने के लक्ष्य वाले कैबिनेट कार्यालय के मूनशॉट रिसर्च एंड डेवलपमेंट कार्यक्रम का हिस्सा है। AMAGOI नाम की इस परियोजना का नेतृत्व चीबा विश्वविद्यालय के इंस्टीट्यूट फॉर एडवांस्ड एकेडमिक रिसर्च और सेंटर फॉर एनवायरनमेंटल रिमोट सेंसिंग के प्रोफेसर शुनजी कोत्सुकी कर रहे हैं।

तूफ़ानों और स्थिर रैखिक वर्षा पट्टियों से होने वाली जापान की भीषण बारिश, गंभीर वर्षों में 1 खरब येन से ज़्यादा की बाढ़ क्षति पहुँचा सकती है और जानें भी ले सकती है। बाढ़-नियंत्रण बाँध और तटबंध जैसे पारंपरिक उपायों की स्पष्ट सीमाएँ हैं, कोत्सुकी ने बताया। सबसे ज़्यादा नुकसान पहुँचाने वाली बारिश मुख्यतः समुद्र से आने वाली भारी जलवाष्प के कारण होती है। इसलिए इस परियोजना का तरीका है समुद्र के ऊपर कृत्रिम रूप से क्यूम्यलोनिम्बस बादल बनाना, जिससे पहले ही भारी बारिश हो जाए और ज़मीन तक पहुँचने वाली जलवाष्प की मात्रा घट जाए।

अब तक के संख्यात्मक सिमुलेशन बताते हैं कि भीषण बारिश को 10% से 20% तक घटाया जा सकता है, कोत्सुकी ने बताया। इन नतीजों के आधार पर टीम समुद्र के ऊपर एक प्रयोगात्मक कृत्रिम बारिश परीक्षण की योजना बना रही है, जिसमें विमान से ड्राई आइस बिखेरी जाएगी ताकि वह जलवाष्प के लिए केंद्र बने और बारिश को बढ़ावा दे। इसका मकसद अंततः ज़मीन तक पहुँचने वाली जलवाष्प घटाना है। टीम एक अपतटीय गुंबद संरचना की व्यवहार्यता पर भी विचार कर रही है, जो करीब 600 मीटर चौड़ी और 300 मीटर ऊँची होगी और हवा की दिशा बदलकर समुद्र के ऊपर बारिश कराने के लिए डिज़ाइन की गई है। इसके लिए टीम एक निर्माण साझेदार के साथ काम कर रही है।

परियोजना की सबसे बड़ी तकनीकी चुनौतियों में से एक है संख्यात्मक मॉडलों में मौजूदा मौसम की स्थिति को सटीक रूप से दोबारा बनाना, जिसके लिए बदलते वायुमंडल के सिमुलेशन में वास्तविक-समय के अवलोकन डेटा को शामिल करना पड़ता है। कोत्सुकी ने बताया कि इस प्रक्रिया में AI का व्यापक इस्तेमाल होगा। आज के तूफ़ान-पथ पूर्वानुमान 24 घंटे तक हर तीन घंटे में और 120 घंटे तक हर छह घंटे में जारी किए जाते हैं; इन्हें 21 अलग-अलग परिदृश्य चलाकर और नतीजों को सांख्यिकीय रूप से संसाधित कर निकाला जाता है। लेकिन परिदृश्यों की संख्या बढ़ाने से गणना की लागत और समय तेज़ी से बढ़ जाता है।

कोत्सुकी ने बताया कि AI-आधारित तरीका इस भारी गणना के बड़े हिस्से की जगह ले सकता है, जिससे कम समय में 1,000 परिदृश्य चलाना और हर 30 मिनट में पूर्वानुमान अपडेट करना संभव हो सकता है। उन्होंने कहा कि इससे रैखिक वर्षा पट्टियों के पूर्वानुमान में भी काफ़ी सुधार हो सकता है, जिनका सटीक अनुमान लगाना अभी बहुत मुश्किल है। उन्होंने बताया कि परिचालन मौसम पूर्वानुमान में उपलब्ध मौसम डेटा का सिर्फ़ करीब 5% से 6% हिस्सा ही इस्तेमाल होता है, और बिना इस्तेमाल हुए अवलोकन जानकारी को शामिल करने से पूर्वानुमान और सटीक हो सकते हैं।