क्या वायु प्रदूषण की भविष्यवाणी की जा सकती है?

मौसम के पूर्वानुमान की तरह, वायु प्रदूषण के स्तर और वायु गुणवत्ता का अनुमान लगाने के लिए भी मॉडल मौजूद हैं। कई पूर्वानुमान मॉडल ऐसे हैं जिनके लिए मौसम पूर्वानुमान मॉडल की तुलना में अधिक जटिलता की आवश्यकता होती है। ये मॉडल गणितीय सिमुलेशन हैं कि वायु में प्रदूषक कैसे फैलते हैं (1)।

वायु गुणवत्ता की जानकारी क्यों आवश्यक है?

वायु प्रदूषण तब होता है जब आसपास की हवा में गैसें, धूल, धुआं या गंध इतनी अधिक मात्रा में होती हैं कि वे मनुष्यों और पशुओं के स्वास्थ्य के लिए हानिकारक हो सकती हैं या पौधों और सामग्रियों को नुकसान पहुंचा सकती हैं।

वायु प्रदूषण हमारे समय के सबसे बड़े हत्यारों में से एक है। प्रदूषित वायु दुनिया भर में हर साल अनुमानित 70 लाख मौतों के लिए ज़िम्मेदार है: लगभग 30 लाख घरेलू वायु प्रदूषण से और 40 लाख परिवेशी (बाहरी) वायु प्रदूषण से (2) (3)। आँकड़ों से पता चला है कि दुनिया भर में वायु प्रदूषण का संबंध इनसे है:

• सभी हृदय संबंधी मौतों का 19%
• इस्केमिक हृदय रोग से होने वाली 24% मौतें
• स्ट्रोक से होने वाली 21% मौतें
• फेफड़ों के कैंसर से होने वाली 23% मौतें(4)

इसके अतिरिक्त, बाहरी वायु प्रदूषण बच्चों में न्यूरोडेवलपमेंटल विकारों (5) और वयस्कों में न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों (6) के लिए एक महत्वपूर्ण जोखिम कारक प्रतीत होता है।

वायु प्रदूषण के कारण होने वाले आर्थिक, पारिस्थितिक और मानवीय नुकसान को देखते हुए, पूर्वानुमान प्रौद्योगिकी एक महत्वपूर्ण प्रयास बन रही है।

वायु प्रदूषण की जानकारी और पूर्वानुमान के लाभ

वायु प्रदूषण का पूर्वानुमान व्यक्तिगत, सामुदायिक, राष्ट्रीय और वैश्विक, कई स्तरों पर एक सार्थक निवेश है। सटीक पूर्वानुमान लोगों को पहले से योजना बनाने में मदद करता है, जिससे स्वास्थ्य पर पड़ने वाले प्रभाव और उससे जुड़ी लागत कम होती है।

जब लोग सांस लेने वाली हवा की गुणवत्ता में भिन्नता, उनके स्वास्थ्य पर प्रदूषकों के प्रभाव, साथ ही प्रतिकूल प्रभाव पैदा करने वाली सांद्रता के बारे में जानते हैं, तो व्यक्तिगत व्यवहार और सार्वजनिक नीति दोनों में परिवर्तन को प्रेरित करने की अधिक संभावना होती है (7) (8)।

इस तरह की जागरूकता से एक स्वच्छ पर्यावरण और एक स्वस्थ जनसंख्या का निर्माण संभव है। सरकारें स्थानीय प्रदूषण के स्तर की गंभीरता को कम करने के लिए प्रक्रियाएँ स्थापित करने हेतु पूर्व पूर्वानुमान का भी उपयोग करती हैं (9)।

वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान में सटीकता

वायु गुणवत्ता का अनुमान लगाते समय, कई कारकों पर विचार करना होता है, जिनमें से कुछ काफ़ी अप्रत्याशित होते हैं। उदाहरण के लिए, बीजिंग के अधिकारी कभी-कभी कोयला संयंत्रों और कारखानों को बंद करने का आदेश देते हैं और शहर के लाखों पंजीकृत वाहनों में से कुछ के संचालन पर प्रतिबंध लगा देते हैं (10)।

वायु प्रदूषण का स्तर स्थानीय मौसम की स्थिति और आस-पास के प्रदूषण उत्सर्जन (11) (12) से दृढ़ता से जुड़ा हुआ है। हालाँकि, तेज़ हवाओं के माध्यम से प्रदूषण का लंबी दूरी तक परिवहन भी एक महत्वपूर्ण कारक है और स्थानीय AQI रीडिंग (13) का पूर्वानुमान लगाते समय इसे ध्यान में रखा जाना चाहिए।

इसलिए, वायु गुणवत्ता की भविष्यवाणी करने में न केवल मौसम पूर्वानुमान की कठिनाइयां शामिल हैं, बल्कि इसके लिए निम्नलिखित के आंकड़ों और ज्ञान की भी आवश्यकता होती है:

• स्थानीय प्रदूषक सांद्रता और उत्सर्जन
• दूरस्थ स्थानों से प्रदूषक सांद्रता और उत्सर्जन
• प्रदूषकों की गतिविधियाँ और संभावित परिवर्तन
• प्रचलित हवाएँ

वायु गुणवत्ता का पूर्वानुमान लगाने में अनेक कारक शामिल होते हैं, जिसके परिणामस्वरूप वायु प्रदूषण का पूर्वानुमान व्यक्तिपरक और वस्तुनिष्ठ दोनों होता है।

वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान तकनीकें

ऐसे कई पूर्वानुमान मॉडल हैं, और सभी में मौसम पूर्वानुमान मॉडलों की तुलना में ज़्यादा जटिलता की आवश्यकता होती है। ये मॉडल गणितीय सिमुलेशन हैं कि वायु में प्रदूषक कैसे फैलते हैं।

मौसम संबंधी पूर्वानुमान

सटीक वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान के लिए पहला कदम एक उत्कृष्ट मौसम पूर्वानुमान है। मौसम संबंधी (मौसम) पूर्वानुमान को तीन मुख्य श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है: जलवायु विज्ञान, सांख्यिकीय विधियाँ और त्रि-आयामी (3-डी) मॉडल।

जलवायुविज्ञानशास्र

जलवायु विज्ञान अतीत को भविष्य के संकेतक के रूप में उपयोग करता है। यह विधि विशिष्ट मौसम स्थितियों और प्रदूषण स्तरों के बीच संबंध पर आधारित है, और इसलिए बहुत एक-आयामी हो सकती है। इस विधि का विस्तार अक्सर मौसम के पैटर्न और प्रदूषण के पैटर्न के मिलान को शामिल करने के लिए किया जाता है। इस विधि की कई सीमाएँ हैं और इसे अन्य पूर्वानुमान विधियों के पूरक के रूप में देखा जाता है।

सांख्यिकीय पद्धतियां

के बीच संबंध वायु गुणवत्ता और मौसम सांख्यिकीय विधियों का उपयोग करके पैटर्न को परिमाणित किया जा सकता है। सबसे अधिक इस्तेमाल की जाने वाली तीन विधियाँ हैं:

1. वर्गीकरण और प्रतिगमन वृक्ष (CART) डेटा को अलग-अलग समूहों में वर्गीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सॉफ़्टवेयर उन चरों की पहचान करता है जो परिवेशी प्रदूषण के स्तर से संबंधित होते हैं। इस डेटा का उपयोग मौसम की स्थिति और संबंधित प्रदूषक सांद्रता के आधार पर सांद्रता का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है।
2. प्रतिगमन विश्लेषण चरों के बीच संबंधों का अनुमान लगाता है। ऐतिहासिक डेटा सेटों का विश्लेषण करके, प्रदूषण के स्तर और मौसम संबंधी डेटा चरों के बीच संबंध स्थापित किए जाते हैं। परिणाम एक समीकरण होता है जिसका उपयोग भविष्य के प्रदूषण स्तरों का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जा सकता है।
3. कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क अनुकूली शिक्षण और पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करें। कंप्यूटर-आधारित एल्गोरिदम मानव मस्तिष्क की पैटर्न पहचान क्षमता का अनुकरण करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। अपने बहुआयामी दृष्टिकोण के कारण, प्रदूषण की भविष्यवाणी के लिए यह विवादास्पद रूप से सबसे उपयुक्त विधि है।

उपरोक्त सांख्यिकीय विधियों का एक नुकसान यह है कि वे वायु गुणवत्ता को प्रभावित करने वाली प्रक्रियाओं के संदर्भ में स्थिरता मानती हैं। इसलिए, उत्सर्जन या जलवायु में कोई भी बड़ा बदलाव (अल्पकालिक या दीर्घकालिक) इन तकनीकों की सटीकता को गंभीर रूप से कम कर देगा। ऐसी और भी जटिल विधियाँ हैं जो इन कमियों को ध्यान में रखने का प्रयास करती हैं। इन्हें त्रि-आयामी मॉडल कहा जाता है।

त्रि-आयामी (3-डी) मॉडल

त्रि-आयामी मॉडल गणितीय रूप से उन सभी महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं जिनका बाहरी वायु प्रदूषण के स्तर पर प्रभाव पड़ता है। त्रि-आयामी मॉडल कई उप-मॉडलों का उपयोग करके वायु प्रदूषण के उत्सर्जन, परिवहन और परिवर्तन का अनुकरण करते हैं, जिनमें शामिल हैं:

• उत्सर्जन मॉडल: प्राकृतिक और मानवीय दोनों स्रोतों से उत्सर्जन के स्थानिक वितरण का अनुकरण करता है।
• मौसम विज्ञान मॉडल: 3-डी मौसम विज्ञान मॉडल और उत्सर्जन डेटा का उपयोग करके प्रदूषण के परिवेश स्तर की भविष्यवाणी करने के लिए एक प्रक्षेप पथ मॉडल बनाता है।
• रासायनिक मॉडल: प्रदूषक के परिणाम को निर्धारित करने के लिए प्राथमिक (उत्सर्जित) प्रदूषण को द्वितीयक प्रदूषण में परिवर्तन पर गौर किया जाता है (14)।

7-दिवसीय वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान

IQAir'एस AirVisual प्लैटफ़ॉर्म मोबाइल ऐप और वेबसाइट के ज़रिए वायु गुणवत्ता के पूर्वानुमान उपलब्ध कराता है। वास्तविक समय की वायु गुणवत्ता जानकारी, मौसम और प्रदूषण की रीडिंग के अलावा, इस प्लेटफ़ॉर्म में 7-दिन के वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान भी शामिल हैं, ताकि स्वास्थ्य और कल्याण से जुड़े निर्णय लिए जा सकें और आगे की योजना बनाने में भी मदद मिल सके। यह प्लेटफ़ॉर्म आने वाले सप्ताह के लिए सटीक वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान तैयार करने के लिए उन्नत पूर्वानुमान मॉडल, विकसित एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।

साथ AirVisualके 7-दिवसीय पूर्वानुमानों के आधार पर, व्यक्ति और सरकारें वायु गुणवत्ता संबंधी आशंकाओं के समय सक्रिय कदम उठा सकते हैं।

मुख्य बात

प्रदूषण पूर्वानुमान तकनीकों और उपकरणों में तेज़ी से सुधार हो रहा है और इनकी सटीकता में और भी वृद्धि होगी। सटीक और सुलभ वायु प्रदूषण पूर्वानुमान, जैसे कि AirVisual, सार्वजनिक जागरूकता बढ़ाने में मदद करें, संवेदनशील आबादी को आगे की योजना बनाने की अनुमति दें, और सरकारों को सार्वजनिक स्वास्थ्य चेतावनियों के लिए जानकारी प्रदान करें।