भारतीय मॉनसून की प्रकृति तथा उत्पत्ति और इसके पूर्वानुमान करने की अभिनव तकनीकों की विवेचना कीजिए।

भारतीय मानसून की उत्पत्ति

भारतीय मानसून की उत्पत्ति को समझने के लिए कई सिद्धांतों का उपयोग किया जाता है, जिनमें से प्रमुख निम्नलिखित हैं:

• थर्मल सिद्धांत: यह सिद्धांत बताता है कि भारतीय उपमहाद्वीप की भूमि गर्मी के महीनों में तेजी से गर्म होती है, जिससे एक निम्न दाब क्षेत्र का निर्माण होता है। इस निम्न दाब क्षेत्र को भरने के लिए समुद्र से हवाएँ आकर्षित होती हैं, जिससे मानसून की शुरुआत होती है।
• जेट स्ट्रीम सिद्धांत: इस सिद्धांत के अनुसार, उपोष्णकटिबंधीय जेट स्ट्रीम की स्थिति मानसून के आगमन और वापसी को प्रभावित करती है। जब जेट स्ट्रीम हिमालय के उत्तर में स्थानांतरित होती है, तो यह मानसून की सक्रियता में योगदान करती है।
• एल नीनो और ला नीना: ये प्रशांत महासागर में होने वाली जलवायु घटनाएं भारतीय मानसून को प्रभावित करती हैं। एल नीनो की स्थिति में मानसून कमजोर होता है, जबकि ला नीना की स्थिति में मानसून सामान्य या मजबूत होता है।

भारतीय मानसून की प्रकृति

भारतीय मानसून की प्रकृति कई विशेषताओं से परिभाषित होती है:

• अनिश्चितता: मानसून का आगमन और वापसी हर साल बदलती रहती है, जिससे कृषि और अन्य क्षेत्रों में अनिश्चितता बनी रहती है।
• स्थानिक भिन्नता: भारत के विभिन्न क्षेत्रों में मानसून की वर्षा की मात्रा में काफी भिन्नता होती है। उदाहरण के लिए, मेघालय में सबसे अधिक वर्षा होती है, जबकि राजस्थान में सबसे कम।
• मौसमी भिन्नता: मानसून की वर्षा का वितरण भी मौसमी होता है, जिसमें जून-जुलाई में सबसे अधिक वर्षा होती है।
• विभिन्न चरण: मानसून के चार मुख्य चरण होते हैं - आगमन, सक्रियता, कमजोर पड़ना और वापसी।

भारतीय मानसून का पूर्वानुमान: पारंपरिक और अभिनव तकनीकें

भारतीय मानसून का पूर्वानुमान करने के लिए पारंपरिक और आधुनिक दोनों तकनीकों का उपयोग किया जाता है:

पारंपरिक तकनीकें

• अनुभवजन्य विधियाँ: ये विधियाँ ऐतिहासिक डेटा और सांख्यिकीय विश्लेषण पर आधारित होती हैं।
• स्थानीय ज्ञान: किसान और स्थानीय समुदाय सदियों से मौसम के पैटर्न को देखकर मानसून का पूर्वानुमान लगाते आए हैं।

अभिनव तकनीकें

• संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान (NWP): यह तकनीक सुपर कंप्यूटरों का उपयोग करके वायुमंडलीय डेटा का विश्लेषण करती है और भविष्य के मौसम की भविष्यवाणी करती है। भारतीय मौसम विभाग (IMD) NWP मॉडल का उपयोग करता है।
• उपग्रह डेटा: उपग्रहों से प्राप्त डेटा, जैसे कि वर्षा की मात्रा, बादल की गति और तापमान, मानसून के पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
• डॉपलर रडार: ये रडार वर्षा की तीव्रता और गति को मापते हैं, जिससे बाढ़ और अन्य मौसम संबंधी आपदाओं की भविष्यवाणी करने में मदद मिलती है।
• समुद्री सतह के तापमान (SST) का विश्लेषण: SST डेटा का उपयोग एल नीनो और ला नीना जैसी जलवायु घटनाओं की निगरानी के लिए किया जाता है, जो मानसून को प्रभावित करती हैं।
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML): AI और ML एल्गोरिदम का उपयोग मानसून के पैटर्न का विश्लेषण करने और अधिक सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जा रहा है।

तकनीक	लाभ	सीमाएँ
संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान (NWP)	उच्च सटीकता, विस्तृत जानकारी	उच्च कंप्यूटिंग लागत, मॉडल त्रुटियाँ
उपग्रह डेटा	व्यापक कवरेज, वास्तविक समय की जानकारी	डेटा व्याख्या में जटिलता, बादल कवर से प्रभावित
डॉपलर रडार	स्थानीय स्तर पर सटीक पूर्वानुमान, बाढ़ की चेतावनी	सीमित कवरेज, रखरखाव लागत