7 जनवरी को, अपने तीन दिवसीय पूर्वानुमान में, भारत मौसम विज्ञान विभाग (IMD) ने 8 और 9 जनवरी को “मध्य और उत्तर-पश्चिम भारत में मध्यम वर्षा” की चेतावनी दी और हरियाणा, पंजाब, दिल्ली, मध्य प्रदेश और के लिए ऑरेंज अलर्ट जारी किया। राजस्थान के कुछ हिस्सों में, इन राज्यों के कुछ हिस्सों में बारिश और तूफान की भविष्यवाणी की गई है। 8 जनवरी आई और चली गई – इन राज्यों के अधिकांश हिस्सों में बारिश का कोई संकेत नहीं मिला। 9 जनवरी के साथ भी ऐसा ही (हालाँकि, 8 जनवरी की पराजय के बाद, आईएमडी ने अपने पूर्वानुमान को “छिटपुट बारिश की संभावना” में बदल दिया)।
विशेषज्ञों का कहना है कि समस्या प्रौद्योगिकी या मॉडल नहीं है – बल्कि केवल मौसम विज्ञानियों द्वारा डेटा की व्याख्या है।
आईएमडी के पूर्वानुमान का बचाव करते हुए, मौसम विभाग के एक वरिष्ठ अधिकारी ने कहा कि जिस समय चेतावनी जारी की गई थी, उस समय क्षेत्र में एक चक्रवाती परिसंचरण विकसित हो रहा था।
“राजस्थान, मध्य प्रदेश और उत्तर प्रदेश के कुछ हिस्सों में बारिश की गतिविधि दर्ज की गई है, लेकिन यह दिल्ली और एनसीआर तक नहीं पहुंची। इस तरह की त्रुटि मार्जिन पूरी तरह से सामान्य है और सबसे अच्छे पूर्वानुमानकर्ताओं के साथ होने की संभावना है, ”इस व्यक्ति ने नाम न छापने की शर्त पर बताया।
लेकिन यह पहली बार नहीं था जब भारत के मौसम कार्यालय का पूर्वानुमान गलत निकला। पिछले महीने, आईएमडी तमिलनाडु में हुई “बेहद भारी” बारिश की सटीक भविष्यवाणी करने में भी असमर्थ था, जिसमें दो दिनों के अंतराल में कम से कम 10 लोगों की मौत हो गई थी। राज्य के अधिकारियों ने बाद की प्रेस ब्रीफिंग में उल्लेख किया कि कैसे एजेंसी की चेतावनी से बेहतर तैयारी और कम क्षति हो सकती थी।
आईएमडी के महानिदेशक एम महापात्र ने किसी विशिष्ट घटना का संदर्भ दिए बिना कहा कि कोई भी मौसम एजेंसी हर समय सटीक नहीं हो सकती है और गैर-मौसमी बारिश जैसी मौसम संबंधी घटनाओं की भविष्यवाणी में छोटी चूक को “गलतियों” के रूप में वर्गीकृत नहीं किया जाना चाहिए।
उन्होंने कहा, “पिछले कुछ वर्षों में हमारे पूर्वानुमानों में काफी सुधार हुआ है और हम आने वाले वर्षों में इसे और बेहतर बनाने का प्रयास कर रहे हैं।”
आईएमडी द्वारा साझा किए गए दस्तावेज़ों से पता चलता है कि एजेंसी ने शहरी मौसम विज्ञान सेवाओं के तहत शुरुआती मौसम और वायु प्रदूषण की निगरानी/पूर्वानुमान/चेतावनी के लिए प्रमुख शहरों के लिए उच्च-घनत्व मेसो नेटवर्क और उच्च-रिज़ॉल्यूशन मॉडलिंग ढांचे पर काम लगभग पूरा कर लिया है।
मेसोनेट या मेसोस्केल नेटवर्क एक श्रृंखला है यदि मौसम स्टेशन, आमतौर पर स्वचालित होते हैं, जो 10 किमी से 1,000 किमी की सीमा में मौसम का निरीक्षण करते हैं। यह सिनोप्टिक स्केल से बेहतर है, जिसमें 1,000 किमी से अधिक की दूरी में माप शामिल है। दस्तावेज़ों से पता चलता है कि 2025 तक, पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय 33 राडार के साथ अपने डॉपलर रडार नेटवर्क का विस्तार करेगा, जिससे देश भर में व्यापक अवलोकन कवरेज सुनिश्चित होगी।
यह सब ठीक है, लेकिन समस्या वास्तव में प्रौद्योगिकी या उपकरण की नहीं है।
पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय के पूर्व सचिव एम राजीवन ने बताया कि आईएमडी द्वारा उपयोग किए जा रहे मॉडल में सुधार हुआ है, और वर्तमान में अमेरिका, ब्रिटेन और जापान में उपयोग की जा रही तकनीक के बराबर हैं – जो देश सबसे सटीक उत्पादन करने के लिए जाने जाते हैं दुनिया में मौसम का पूर्वानुमान। लेकिन उन्होंने बताया कि मौसम विज्ञानियों द्वारा डेटा और उपग्रह चित्रों की व्याख्या पूर्वानुमान का एक महत्वपूर्ण पहलू है – और इसमें आईएमडी पिछड़ जाता है।
“आईएमडी के पास अपने स्वयं के मॉडलों के साथ-साथ सभी अत्याधुनिक मॉडलों तक पहुंच है। पिछले कुछ वर्षों में आईएमडी के मॉडलों के रिज़ॉल्यूशन में भी काफी सुधार हुआ है… एक सटीक मौसम पूर्वानुमान दो पहलुओं पर निर्भर करता है – मॉडल और पूर्वानुमानकर्ताओं की व्याख्या… मॉडल सिर्फ उपकरण हैं और यदि हम कई उपग्रहों को देखने में असमर्थ हैं चित्र, राडार और मॉडलों से संकेत लेने के बाद भी हम पूर्वानुमानों के निशान से चूक जाएंगे। ऐसा ही होता दिख रहा है।”
राजीवन ने यह भी कहा कि हालांकि छोटी और मध्यम अवधि के पूर्वानुमानों के साथ कुछ सुधार हुआ है, लेकिन आईएमडी की कमजोरी लंबी दूरी के मौसमी पूर्वानुमानों के कारण प्रतीत होती है।
“मौसमी पूर्वानुमान लगाना अधिक कठिन है। एक शब्द है जिसे ‘पूर्वानुमेयता’ कहा जाता है, जिसका अर्थ है कि जिस सटीकता से हम पूर्वानुमान लगा सकते हैं, वह तीन-दिन और पांच-दिवसीय पूर्वानुमानों के लिए अधिक है, लेकिन मौसमी पूर्वानुमानों के लिए, पूर्वानुमानशीलता कम हो जाती है।
निजी भविष्यवक्ता स्काईमेट के उपाध्यक्ष (मौसम विज्ञान और जलवायु परिवर्तन) महेश पलावत ने सहमति व्यक्त की और कहा कि प्रौद्योगिकी में सुधार और ग्राउंड स्टेशनों को बढ़ाने के साथ-साथ मौसम विज्ञानियों को प्रशिक्षण देकर पूर्वानुमानों में सुधार किया जा सकता है।
“प्रशिक्षित मौसम विज्ञानी के बिना मॉडल का कोई मतलब नहीं है। पूर्वानुमानों को बेहतर और अधिक सटीक बनाने की गुंजाइश हमेशा रहती है।”
लेकिन पहले उदाहरण में उद्धृत आईएमडी अधिकारी का मानना है कि अमेरिका, ब्रिटेन और भारत के मौसम कार्यालयों की पूर्वानुमान सटीकता की तुलना करने का कोई मतलब नहीं है। उन्होंने कहा, भारत में उष्णकटिबंधीय जलवायु है और ऐसे देशों में मौसम की भविष्यवाणी करना मुश्किल है। उन्होंने यह भी कहा कि जलवायु संकट एक और परिवर्तनशील कारक है जो चुनौती पेश करता है, लेकिन उन्होंने स्वीकार किया कि इसमें सुधार की गुंजाइश है।
“उष्णकटिबंधीय जलवायु अधिक अप्रत्याशित है और इसलिए भविष्यवाणी करना अधिक कठिन है, अमेरिका और ब्रिटेन के विपरीत जहां अधिक व्यवस्थित मौसम प्रणालियां हैं। जलवायु परिवर्तन भी पूर्वानुमानकर्ताओं के लिए कार्य को और अधिक कठिन बना रहा है, क्योंकि आगे चलकर, मौसम अनियमित हो जाएगा और पिछले पैटर्न से अलग हो जाएगा, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि हमें चुनौतियों के अनुरूप ढलने की आवश्यकता नहीं है।
इस बीच, समस्या बनी रहती है.