चक्रवात, जो समुद्र के ऊपर सफेद बादलों के एक विशाल सर्पिल द्रव्यमान जैसा दिखता है, वास्तव में एक जटिल मौसम प्रणाली है जो गर्म समुद्री जल से पोषित होती है और पृथ्वी के ऊपर हजारों मीटर पर चलने वाली हवाओं द्वारा बनती है।
तूफान के मार्ग, उसकी तीव्रता और जमीन पर आने की संभावना का पूर्वानुमान लगाना एक जटिल कार्य है। हालांकि, आज वैज्ञानिक इन पूर्वानुमानों को तेज करने और उनकी सटीकता बढ़ाने के लिए उपग्रहों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग कर रहे हैं, जिससे समुदायों को तैयारी के लिए बहुमूल्य समय मिलता है।
भारत में, भारतीय मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी) चक्रवातों की निगरानी के लिए INSAT-3D और INSAT-3DR जैसे उपग्रहों का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, 2025 में, उपग्रह इमेजरी ने मौसम प्रणालियों, जिसमें चक्रवात मोंटा भी शामिल है, को ट्रैक करने में मदद की, जो आंध्र प्रदेश के तट के साथ एक शक्तिशाली उष्णकटिबंधीय चक्रवात के रूप में गुजरा।
चरण 1: उपग्रह समुद्र पर नज़र रखते हैं
पहला चरण अवलोकन है। भूस्थैतिक मौसम उपग्रह भूमध्य रेखा के ऊपर लगभग 36,000 किमी की ऊंचाई पर घूमते हैं, जो पृथ्वी के घूर्णन की गति से ही चलते हैं। यह उन्हें एक ही विशाल क्षेत्र का लगातार निरीक्षण करने की अनुमति देता है, बादल संरचनाओं और वायुमंडलीय स्थितियों में परिवर्तनों को दर्ज करता है।
भारतीय INSAT उपग्रह विशेष सेंसर से लैस हैं जो दृश्य प्रकाश और अवरक्त रेंज के चित्र एकत्र करते हैं, साथ ही वायुमंडल में जल वाष्प का डेटा भी इकट्ठा करते हैं। सामान्य कैमरों के विपरीत, अवरक्त सेंसर रात में भी तापमान मापने में सक्षम होते हैं, जिससे वैज्ञानिकों को शक्तिशाली तूफानों से जुड़े बादलों के ठंडे शीर्षों की पहचान करने में मदद मिलती है।
वैज्ञानिक गरज के समूहों, मुड़ी हुई बादल पट्टियों और घूमने वाली प्रणाली की शुरुआत जैसे संकेतों की तलाश करते हैं। उपग्रहों के अन्य उपकरण समुद्र के तापमान, वर्षा की मात्रा और हवा से जुड़ी स्थितियों को मापते हैं, जो मौसम विज्ञानियों को यह समझने में मदद करता है कि क्या आसपास का वातावरण चक्रवात के निर्माण के लिए अनुकूल हो रहा है। यह ऊपर से तूफान की शुरुआती गतिविधियों को देखने जैसा है, भले ही वह समुद्र में दूर और तटीय पर्यवेक्षकों की दृष्टि से बाहर हो।
चरण 2: एआई मौसम के पैटर्न को पहचानना सीखता है
डेटा संग्रह केवल आधा काम है। वैज्ञानिकों को यह भी समझना होगा कि ये डेटा भविष्य के तूफान के लिए क्या मायने रखते हैं। यहीं पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता काम आती है। एआई-आधारित मौसम मॉडल दशकों के ऐतिहासिक मौसम संबंधी अवलोकनों, वायुमंडलीय मापों और पिछले तूफानों की रिकॉर्डिंग के आधार पर प्रशिक्षित होते हैं। इन उदाहरणों का अध्ययन करके, वे हवा की गति, वायुमंडलीय दबाव, आर्द्रता और तापमान जैसे चर के बीच संबंधों को सीखते हैं।
उदाहरण के लिए, एक मॉडल सीख सकता है कि कुछ वायुमंडलीय स्थितियों और समुद्र के तापमान का संयोजन पहले तूफान के मजबूत होने या दिशा बदलने से जुड़ा था। यह पहेली में परिचित पैटर्न को पहचानने के प्रशिक्षण के समान है। एआई वर्तमान स्थितियों की तुलना सीखे गए पैटर्न से करता है, और फिर मूल्यांकन करता है कि मौसम कैसे विकसित हो सकता है।
इस दृष्टिकोण का एक उदाहरण गूगल डीपमाइंड का वेदरनेक्स्ट साइक्लोन्स है। इसका मॉडल तूफान के मार्ग, तीव्रता और हवा की संरचना की भविष्यवाणी करने के लिए वैश्विक मौसम जानकारी को चक्रवातों के ऐतिहासिक डेटा के साथ जोड़ता है। 2025 में, इस प्रणाली के पूर्वानुमानों ने अमेरिकी राष्ट्रीय तूफान केंद्र को मेलीसिस तूफान के तेजी से मजबूत होने और जमैका पर उतरने की भविष्यवाणी करने में मदद की।
चरण 3: एआई कई संभावित भविष्य की गणना करता है
यहां तकनीक विशेष उपयोगिता प्रदर्शित करती है। मौसम एक लगातार बदलती प्रणाली है। हवा या वायुमंडलीय दबाव की दिशा में एक छोटा सा बदलाव चक्रवात के अंतिम मार्ग को बदल सकता है। इसलिए, एक सटीक पूर्वानुमान मानने के बजाय, उन्नत एआई मॉडल कई संभावित परिदृश्य उत्पन्न कर सकते हैं। इस विधि को एन्सेम्बल फोरकास्टिंग कहा जाता है।
कल्पना कीजिए कि एक चक्रवात भारत के पूर्वी तट की ओर बढ़ रहा है। एक पूर्वानुमान दिखा सकता है कि यह उत्तर की ओर मुड़ेगा, दूसरा उत्तर-पश्चिम की ओर बढ़ने का अनुमान लगा सकता है, और अन्य अलग गति या तीव्रता की भविष्यवाणी कर सकते हैं। इन संभावित मार्गों की तुलना करके, मौसम विज्ञानी उन क्षेत्रों की पहचान कर सकते हैं जो अधिक संभावना है प्रभावित होंगे, और समझ सकते हैं कि अनिश्चितता कहाँ बनी हुई है।
विशेषज्ञ कंप्यूटिंग हार्डवेयर पर वेदरनेक्स्ट साइक्लोन्स एक मिनट से भी कम समय में 1000 संभावित परिदृश्य उत्पन्न करने में सक्षम है। इसके पूर्वानुमान 15 दिनों तक आगे तक हो सकते हैं, हालांकि जैसे-जैसे पूर्वानुमान भविष्य में दूर होता जाता है, अनिश्चितता आमतौर पर बढ़ती जाती है।
चरण 4: मौसम विज्ञानी पूर्वानुमानों को चेतावनियों में बदलते हैं
कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौसम विज्ञानियों का स्थान नहीं लेती है। इसके बजाय, इसके पूर्वानुमान उपग्रह अवलोकनों, पारंपरिक मौसम मॉडल और विशेषज्ञ विश्लेषण को पूरक बनाते हैं। मौसम विज्ञानी आधिकारिक चेतावनियाँ जारी करने से पहले उपलब्ध सबूतों का मूल्यांकन करते हैं कि चक्रवात के संभावित मार्ग, शक्ति, वर्षा की मात्रा और जमीन पर आने की कितनी संभावना है।
ये चेतावनियाँ अधिकारियों को निकासी की योजना बनाने, मछुआरों को तट पर लौटने और आपातकालीन प्रतिक्रिया सेवाओं के लिए आश्रयों और आपूर्ति तैयार करने में मदद करती हैं। लक्ष्य हर गति की पूरी तरह से भविष्यवाणी करना नहीं है। लक्ष्य इतनी जल्दी अनिश्चितता को कम करना है कि लोग कार्रवाई कर सकें।
चूंकि उपग्रह अधिक विस्तृत अवलोकन एकत्र कर रहे हैं और एआई मॉडल उनकी व्याख्या में बेहतर हो रहे हैं, चक्रवातों का पूर्वानुमान लगातार सुधर रहा है। प्रत्येक अतिरिक्त घंटे की विश्वसनीय चेतावनी कमजोर समुदायों को अपने घरों की रक्षा करने, आवश्यक आपूर्ति सुनिश्चित करने और सुरक्षित स्थान पर पहुंचने के लिए अधिक समय देती है। चक्रवात को नियंत्रित करना शायद असंभव है, लेकिन उसके संभावित मार्ग को समझना आसान हो जाता है, और तूफान के करीब आने की इस बढ़ती क्षमता प्रौद्योगिकी द्वारा जीवन बचाने के सबसे महत्वपूर्ण तरीकों में से एक है।
