वायु प्रदूषण का पूर्वानुमान: Difference between revisions

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== प्रेरणा ==
== प्रेरणा ==
वायु प्रदूषण दुनिया की सबसे बड़ी समस्याओं में से एक है, और यह श्वसन समस्याओं, फेफड़ों के रोगों और हृदय संबंधी समस्याओं का कारण बनता है और मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं में योगदान कर सकता है और मौजूदा स्वास्थ्य स्थितियों को बढ़ा सकता है। यह समान रूप से ग्रहों के स्वास्थ्य में कमी का कारण बन सकता है। इसलिए वायु प्रदूषण से होने वाली इन समस्याओं को कम करना और इनके प्रति लोगों को जागरूक करना जरूरी हो जाता है।
वायु प्रदूषण दुनिया की सबसे बड़ी समस्याओं में से एक है, और यह श्वसन समस्याओं, फेफड़ों के रोगों और हृदय संबंधी समस्याओं का कारण बनता है तथा मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं में योगदान कर सकता है स्वास्थ्य स्थितियों को बढ़ा सकता है। यह समान रूप से ग्रहों के स्वास्थ्य में कमी का कारण बन सकता है इसलिए वायु प्रदूषण से होने वाली इन समस्याओं को कम करना और इनके प्रति लोगों को जागरूक करना आवश्यक हो जाता है।


वायु प्रदूषण के पूर्वानुमान की सटीक विधि से, वायु प्रदूषण के जोखिमों को प्रबंधित करना और कम करना आसान हो जाता है और क्षेत्र में प्रदूषक सांद्रता का एक सुरक्षित स्तर सुनिश्चित करना आसान हो जाता है। यह खराब वायु गुणवत्ता मानकों के कारण पर्यावरण और [[जलवायु परिवर्तन]] के जोखिमों का आकलन करने में भी मदद करता है। सटीक पूर्वानुमान से दिन-प्रतिदिन की गतिविधियों की योजना बनाने, उच्च चेतावनी वाले क्षेत्रों से बचने और प्रभावी प्रदूषण नियंत्रण उपायों को लागू करने में आसानी हो सकती है।
वायु प्रदूषण के पूर्वानुमान की सटीक विधि से, वायु प्रदूषण के जोखिमों को प्रबंधित करना और कम करना आसान हो जाता है तथा क्षेत्र में प्रदूषक सांद्रता का एक सुरक्षित स्तर सुनिश्चित करना आसान हो जाता है। यह खराब वायु गुणवत्ता मानकों के कारण पर्यावरण और [[जलवायु परिवर्तन]] के जोखिमों का आकलन करने में भी मदद करता है तथा सटीक पूर्वानुमान से दिन-प्रतिदिन की गतिविधियों की योजना बनाने, उच्च चेतावनी वाले क्षेत्रों से बचने और प्रभावी प्रदूषण नियंत्रण उपायों को लागू करने में आसानी हो सकती है।


==तकनीक==
==तकनीक==

Revision as of 16:31, 30 July 2023

वायु प्रदूषण का पूर्वानुमान किसी निश्चित स्थान, और समय के लिए वातावरण में वायु प्रदूषण की संरचना की भविष्यवाणी करने के लिए विज्ञान और प्रौद्योगिकी का अनुप्रयोग किया जाता है। प्रदूषक सांद्रता के माप की एक एल्गोरिदम भविष्यवाणी को वास्तविक माप के समान वायु गुणवत्ता सूचकांक में अनुवादित किया जा सकता है।

देशों और शहरों को राज्य और स्थानीय सरकारी संगठनों के साथ-साथ एयरली, एयरविज़ुअल, एयरोस्टेट, एंबी, ब्रीज़ोमीटर, प्लमलैब्स और ड्रेक्सिस जैसी निजी कंपनियों द्वारा पूर्वानुमान दिया जाता है,जो वायु प्रदूषण का पूर्वानुमान प्रदान करते हैं।

प्रेरणा

वायु प्रदूषण दुनिया की सबसे बड़ी समस्याओं में से एक है, और यह श्वसन समस्याओं, फेफड़ों के रोगों और हृदय संबंधी समस्याओं का कारण बनता है तथा मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं में योगदान कर सकता है व स्वास्थ्य स्थितियों को बढ़ा सकता है। यह समान रूप से ग्रहों के स्वास्थ्य में कमी का कारण बन सकता है इसलिए वायु प्रदूषण से होने वाली इन समस्याओं को कम करना और इनके प्रति लोगों को जागरूक करना आवश्यक हो जाता है।

वायु प्रदूषण के पूर्वानुमान की सटीक विधि से, वायु प्रदूषण के जोखिमों को प्रबंधित करना और कम करना आसान हो जाता है तथा क्षेत्र में प्रदूषक सांद्रता का एक सुरक्षित स्तर सुनिश्चित करना आसान हो जाता है। यह खराब वायु गुणवत्ता मानकों के कारण पर्यावरण और जलवायु परिवर्तन के जोखिमों का आकलन करने में भी मदद करता है तथा सटीक पूर्वानुमान से दिन-प्रतिदिन की गतिविधियों की योजना बनाने, उच्च चेतावनी वाले क्षेत्रों से बचने और प्रभावी प्रदूषण नियंत्रण उपायों को लागू करने में आसानी हो सकती है।

तकनीक

मौसम के पूर्वानुमान की तरह, वायु प्रदूषण के पूर्वानुमान में वायुमंडल का वर्तमान स्नैपशॉट लेने और कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग करके यह अनुमान लगाने का केंद्रीय विचार शामिल है कि आगे क्या होगा। एक विशिष्ट एल्गोरिदम निम्नलिखित घटकों का उपयोग करता है:[1]* वर्तमान वायु गुणवत्ता का इनपुट, स्थानीय स्टेशनों और रिमोट सेंसिंग द्वारा निगरानी।[1]* किसी भी प्रदूषक की गति की भविष्यवाणी करने के लिए, भविष्यवाणी की अवधि के दौरान पूर्वानुमानित मौसम का इनपुट।[2]

  • प्रदूषक उत्सर्जन का एक मॉडल। इसमें यातायात, उद्योग और पराग शामिल हो सकते हैं। प्रदूषक उत्सर्जन का चक्र दैनिक से लेकर साप्ताहिक (मानव आवागमन के लिए) और वार्षिक (पराग और कोयला जलाने के लिए) होता है। ज्ञात होने पर जंगल की आग जैसे गैर-आवधिक स्रोतों पर भी विचार किया जाता है।[1]** पराग का पूर्वानुमान न केवल पीएम सांद्रता के पूर्वानुमान के लिए, बल्कि एलर्जी के लिए भी मायने रखता है। ऐसा करने के कई तरीके हैं, कुछ पूर्वानुमानित मौसम को ध्यान में रखते हुए।[3]
    • हाल के अध्ययनों ने इस भाग में उच्च सटीकता प्राप्त करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क, प्रतिगमन और यादृच्छिक वन जैसी मशीन सीखने की तकनीकों को शामिल किया है।[4]
  • स्थानीय इलाके का एक इनपुट.
  • कुछ मौसम और इलाके की स्थितियों में प्रदूषक कैसे कार्य करते हैं, इसकी समझ। यह काम रासायनिक परिवहन मॉडल और वायुमंडलीय फैलाव मॉडलिंग द्वारा किया जाता है। वायुमंडल में प्रदूषकों की सांद्रता उनके परिवहन, या वायुमंडल के माध्यम से आंदोलन के अंकगणितीय औसत वेग, उनके प्रसार, रासायनिक परिवर्तन और जमीन जमाव (एरोसोल भौतिकी) द्वारा निर्धारित की जाती है।[5]

अस्थायी रिज़ॉल्यूशन का पूर्वानुमान आमतौर पर दैनिक या प्रति घंटा होता है और स्थानिक रिज़ॉल्यूशन ब्लॉक रिज़ॉल्यूशन से दर्जनों किमी रिज़ॉल्यूशन तक बदल सकता है।

वायु गुणवत्ता के अधिकांश पूर्वानुमान दो से पाँच दिनों के होते हैं।[1] वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान में उन्नत दृष्टिकोण ऐतिहासिक डेटा को ऑन-ग्राउंड सेंसर और सैटेलाइट चित्रण अवलोकनों के माध्यम से उत्पन्न डेटा के साथ जोड़ते हैं ताकि वैश्विक से लेकर सड़क स्तर के वायु प्रदूषण तक अंतर्दृष्टि, विश्लेषण और पूर्वानुमान प्रदान किया जा सके। यह यातायात, क्षेत्रीय मौसम पैटर्न या वातावरण में उत्सर्जन जैसे स्थानीय कारकों को भी ध्यान में रखता है।

चुनौतियाँ

तापीय व्युत्क्रमण जैसी मौसम संबंधी स्थितियाँ सतह की हवा को बढ़ने से रोक सकती हैं, जिससे प्रदूषक सतह के पास फँस जाते हैं,[6] जो ऐसी घटनाओं का सटीक पूर्वानुमान वायु गुणवत्ता मॉडलिंग के लिए महत्वपूर्ण बनाता है।

शहरी वायु गुणवत्ता मॉडल के लिए बहुत बढ़िया कम्प्यूटेशनल जाल की आवश्यकता होती है, जिसके लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले मेसोस्केल मौसम मॉडल के उपयोग की आवश्यकता होती है; इसके बावजूद, संख्यात्मक मौसम मार्गदर्शन की गुणवत्ता वायु गुणवत्ता पूर्वानुमानों में मुख्य अनिश्चितता है।[2]


उपयोग

वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान को जानकर कोई यह निर्णय ले सकता है कि कैसे कार्य करना है, उदाहरण के लिए। वायु प्रदूषण के कारण वायु_प्रदूषण#स्वास्थ्य_प्रभाव, कोई भी समय से पहले तैयारी कर सकता है और बाहरी गतिविधि करने के लिए सबसे अच्छा समय चुन सकता है।

  • त्वचा की देखभाल करने वाला मलहम लगाना है या नहीं, इसका निर्णय लेना।[7]
  • ड्राइविंग, पैदल चलने या साइकिल चलाने के लिए सबसे स्वच्छ मार्ग खोजें।[8]
  • यह तय करना कि खिड़कियाँ खुली छोड़नी हैं या बंद।[9]
  • सरकारें प्रभावी प्रदूषण नियंत्रण उपायों को लागू करने के लिए वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान का उपयोग कर सकती हैं।[10]


यह भी देखें

संदर्भ

  1. 1.0 1.1 1.2 1.3 Kumar, Rajesh; Peuch, Vincent-Henri; Crawford, James H.; Brasseur, Guy (September 2018). "वायु-गुणवत्ता पूर्वानुमान में सुधार के लिए पाँच कदम". Nature. 561 (7721): 27–29. Bibcode:2018Natur.561...27K. doi:10.1038/d41586-018-06150-5. PMID 30181644.
  2. 2.0 2.1 Baklanov, Alexander; Rasmussen, Alix; Fay, Barbara; Berge, Erik; Finardi, Sandro (September 2002). "शहरी वायु प्रदूषण पूर्वानुमान के लिए मौसम संबंधी डेटा प्रदान करने में संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान मॉडल की क्षमता और कमियां". Water, Air, & Soil Pollution: Focus. 2 (5): 43–60. doi:10.1023/A:1021394126149. S2CID 94747027.
  3. Suanno, Chiara; Aloisi, Iris; Fernández-González, Delia; Del Duca, Stefano (September 2021). "पराग पूर्वानुमान और पराग एलर्जी से बचाव में इसकी प्रासंगिकता". Environmental Research. 200: 111150. Bibcode:2021ER....200k1150S. doi:10.1016/j.envres.2021.111150. PMID 33894233.
  4. Kolehmainen, M; Martikainen, H; Ruuskanen, J (1 January 2001). "वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान में उपयोग किए जाने वाले तंत्रिका नेटवर्क और आवधिक घटक". Atmospheric Environment. 35 (5): 815–825. Bibcode:2001AtmEn..35..815K. doi:10.1016/S1352-2310(00)00385-X.
  5. Daly, Aaron & Paolo Zannetti (2007). परिवेशी वायु प्रदूषण (PDF). The Arab School for Science and Technology and The EnviroComp Institute. p. 16. Retrieved 2011-02-24.
  6. Marshall, John; Plumb, R. Alan (2008). Atmosphere, ocean, and climate dynamics: an introductory text. Amsterdam: Elsevier Academic Press. pp. 44–46. ISBN 978-0-12-558691-7.
  7. "त्वचा पर प्रदूषण के प्रभाव के बारे में शिक्षित करने के लिए डर्मेलोगिका और ब्रीज़ोमीटर ने साझेदारी की है". Retrieved 31 May 2018.
  8. "स्वच्छ वायु मार्ग खोजक". Greater London Authority. 14 July 2017.
  9. "Air Pollution Maps: Users Love Them, Your Brand Needs Them".
  10. "वायु गुणवत्ता का पूर्वानुमान लगाने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता ढाँचा".