यह सर्वविदित है कि भारत मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी) बारिश की भविष्यवाणी करने में विश्वसनीय नहीं है। यह अशुद्धि क्यों मौजूद है यह अधिक उलझन वाली बात है। दो पर्यावरण अर्थशास्त्रियों के हालिया पेपर से पता चलता है कि आईएमडी के मौसम संघर्ष के पीछे गैर-भौतिक और भौतिक दोनों कारक हैं: मौजूदा मौसम मॉडल को उष्णकटिबंधीय मौसम का अनुकरण करना मुश्किल लगता है और अमीर देशों के साथ तुलनीय बुनियादी ढांचे की कमी इस नुकसान को बढ़ाती है।
पर्यावरण अर्थशास्त्री मैनुअल लिन्सेनमीयर और जेफरी श्रेडर द्वारा “मौसम पूर्वानुमान में वैश्विक असमानताएं” नामक वर्किंग पेपर का एक नया संस्करण 25 नवंबर को ऑनलाइन रिपॉजिटरी SocArXiv पर अपलोड किया गया था। पेपर की समीक्षा चल रही है और अंतिम संस्करण प्रकाशित होने से पहले इसमें बदलाव हो सकते हैं।
पेपर से पता चलता है कि भारत जैसे अपेक्षाकृत गरीब देश कम से कम तापमान के मौसमी पूर्वानुमानों में अमीर देशों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं। बुरी खबर यह है कि गरीब देश तापमान और बारिश दोनों के अल्पकालिक पूर्वानुमानों में अपने अमीर साथियों की तुलना में बदतर स्थिति में हैं, जो चरम मौसम की घटनाओं के साथ-साथ मौसम के पूर्वानुमान की सार्वजनिक धारणा के लिए अधिक मायने रखते हैं।
पेपर में स्थानीय एजेंसियों द्वारा किए गए पूर्वानुमानों से भिन्न पूर्वानुमानों का भी अध्ययन किया गया (इस पर बाद में और अधिक जानकारी दी जाएगी)। हालाँकि, यह समझने के लिए कि भारत जैसे देशों में पूर्वानुमानों में सुधार कैसे किया जा सकता है, पेपर के मुख्य निष्कर्षों से परे उससे जुड़ना उचित है।
सबसे पहले बुरी ख़बर, जो अख़बार का मुख्य निष्कर्ष है। शोधकर्ताओं ने जाँच की कि तापमान विसंगतियों (सामान्य से विचलन) के अल्पकालिक पूर्वानुमानों की समय श्रृंखला – आने वाले सात दिनों के लिए पूर्वानुमान – स्थानीय मौसम स्टेशनों पर देखी गई विसंगतियों के साथ कितनी सहसंबद्ध है। उन्होंने पाया कि उच्च आय वाले देश में सातवें दिन का पूर्वानुमान कम आय वाले देश में पहले दिन के पूर्वानुमान की तुलना में औसतन अधिक सटीक था। सीधे शब्दों में कहें तो इसका मतलब है कि लंदन अगले शुक्रवार के मौसम की भविष्यवाणी खार्तूम के कल के मौसम के पूर्वानुमान की तुलना में अधिक सटीक रूप से कर सकता है, और दिल्ली की पूर्वानुमान सटीकता कहीं बीच में है। यह विश्लेषण वर्षा के लिए भी किया गया और समान परिणाम प्राप्त हुआ।
निश्चित रूप से, भारत एक निम्न-मध्यम आय वाला देश है और इस समूह ने कम से कम बारिश की भविष्यवाणी करने में कम आय वाले देशों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन किया, हालांकि यह अभी भी उच्च आय वाले देशों से पीछे था। गरीब देशों में पूर्वानुमानों की अशुद्धि का मतलब यह भी नहीं है कि समय के साथ कोई सुधार नहीं हुआ है। बात सिर्फ इतनी है कि शोधकर्ताओं द्वारा अध्ययन किए गए 1985-2020 की अवधि में अमीर और गरीब देशों के बीच पूर्वानुमान का अंतर कम नहीं हुआ है।
देशों के बीच पूर्वानुमान में सटीकता के अंतर को पाटने के लिए क्या किया जा सकता है? कुछ ऐसी चुनौतियाँ हैं जिनका समाधान अलग-अलग देशों के लिए दूसरों की तुलना में अधिक कठिन है। कठिन चुनौती यह है कि उष्णकटिबंधीय (कर्क रेखा और मकर रेखा के बीच का क्षेत्र) और अतिरिक्त-उष्णकटिबंधीय (उष्णकटिबंधीय से परे क्षेत्र) के बीच सटीकता में एक बड़ा अंतर है। स्थान के अनुसार सटीकता का अंतर आश्चर्यजनक नहीं है। शोधकर्ता स्थानीय मौसम केंद्रों की टिप्पणियों के आधार पर यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्ट्स (ईसीएमडब्ल्यूएफ) के पूर्वानुमानों का अध्ययन कर रहे थे, हालांकि इसके निष्कर्ष अमेरिकी सरकार के नेशनल ओशनिक एंड एटमॉस्फेरिक एडमिनिस्ट्रेशन (एनओएए) के ग्लोबल फोरकास्ट सिस्टम (जीएफएस) के पूर्वानुमानों का उपयोग करने पर भी कायम रहे। ऐसा इसलिए है क्योंकि अधिकांश राष्ट्रीय एजेंसियां इन या समान मॉडलों को अपने स्थानीय ज्ञान और आवश्यकताओं के अनुसार अपनाती हैं। दुर्भाग्य से, इन अनुकूलन की कभी-कभी आवश्यकता होती है क्योंकि वैश्विक मौसम मॉडल को उष्णकटिबंधीय मौसम का अनुकरण करना कठिन लगता है। उदाहरण के लिए, भारत पूर्वानुमान प्रणाली (बीएफएस), जो एनओएए के जीएफएस का एक रूपांतरण है जिसे इस साल आईएमडी द्वारा लॉन्च किया गया था, कुछ समस्याओं को ठीक करने का एक प्रयास है। यह पर्याप्त नहीं था, इसका अंदाजा इस तथ्य से लगाया जा सकता है कि इस मानसून में अत्यधिक वर्षा की कुछ घटनाओं की सटीक भविष्यवाणी नहीं की गई थी।
शोधकर्ताओं ने सटीकता में भिन्नता के लिए विभिन्न कारकों के योगदान को भी निर्धारित किया। जैसा कि उष्णकटिबंधीय और अतिरिक्त-उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों में सटीकता में अंतर से उम्मीद की जाती है, 54% भिन्नता का श्रेय केवल उस अक्षांश और देशांतर को दिया जा सकता है जिसके लिए पूर्वानुमान लगाया गया है। हालाँकि, 7% का श्रेय मौसम अवलोकन बुनियादी ढांचे को दिया जा सकता है, जो कि इनपुट है जो पूर्वानुमान निर्धारित करता है। दिलचस्प बात यह है कि यदि कोई उष्णकटिबंधीय और अतिरिक्त-उष्णकटिबंधीय को अलग-अलग देखता है, तो इस बुनियादी ढांचे का योगदान दोनों के लिए बढ़ जाता है (उष्णकटिबंधीय में 12% तक)। इसका मतलब यह है कि भारत जैसे देश अधिक मौसम स्टेशन जोड़कर, अपने अवलोकन नेटवर्क को सघन बनाकर अपने निम्न मध्यम आय वाले साथियों को हरा सकते हैं। अवलोकनों की आवृत्ति बढ़ाकर भी कुछ सुधार किए जा सकते हैं, जो गरीब देशों में कम है। जब बुनियादी ढांचे का घनत्व कम हो तो अवलोकन की उच्च आवृत्ति अधिक मायने रखती है।
निश्चित रूप से, अखबार से भी अच्छी खबर है। गरीब देश मौसमी पूर्वानुमानों (एक से छह महीने आगे की अवधि) में अमीर देशों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। पेपर बताता है कि ऐसा कारकों में अंतर के कारण हो सकता है – जैसे कि समुद्री प्लवों से अवलोकन, जो कई देशों द्वारा प्रबंधित और वित्त पोषित होते हैं, और उपग्रह – जो मौसमी पूर्वानुमानों की सटीकता निर्धारित करते हैं। हालाँकि, इस तथ्य से भारत को संतुष्ट नहीं होना चाहिए। जब भारत मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी) ने अप्रैल में 2025 मानसून का अपना पहला पूर्वानुमान जारी किया, तो एचटी ने बताया कि इस पहले पूर्वानुमान की सटीकता 2001-2024 की अवधि में सिक्का उछालने की भविष्यवाणी से भी बदतर है।
