कल्पना कीजिए कि वसंत अंत में आ गया है और आप अपने सप्ताहांत की योजना बना रहे हैं। मौसम का पूर्वानुमान बहुत अच्छा लग रहा है। आप समुद्र तट पर जा सकते हैं - लेकिन क्या होगा अगर यह एक अल्गुल खिलने के कारण बंद हो गया है? शायद आप एक वृद्धि के लिए जा सकते हैं - क्या पत्ते अभी तक बाहर होंगे? फूल में क्या हो सकता है? क्या प्रवासी पक्षी वापस आ जाएंगे? ओह, और आपने सुना है कि पिछले साल टिक्स के लिए बुरा था - क्या यह वसंत बेहतर या बदतर होगा?
हम सभी मौसम संबंधी पूर्वानुमान लगा लेते हैं, इसलिए इन सवालों के जवाब देने के लिए 'प्रकृति का पूर्वानुमान' क्यों नहीं है? पारिस्थितिक पूर्वानुमान के नए वैज्ञानिक क्षेत्र में प्रवेश करें। पारिस्थितिकीविदों ने लंबे समय से प्राकृतिक दुनिया को समझने की कोशिश की है, लेकिन हाल ही में उन्होंने पूर्वानुमान के बारे में व्यवस्थित रूप से सोचना शुरू कर दिया है।
पारिस्थितिक पूर्वानुमान में वर्तमान शोध का अधिकांश भाग दीर्घकालिक अनुमानों पर केंद्रित है। यह उन सवालों पर विचार करता है जो दशकों से सदियों तक खेलते हैं, जैसे कि जलवायु परिवर्तन के जवाब में प्रजातियां अपनी सीमाओं को कैसे स्थानांतरित कर सकती हैं, या क्या वन वातावरण से कार्बन डाइऑक्साइड लेना जारी रखेंगे।
हालाँकि, एक नए लेख में, जिसमें मैंने विश्वविद्यालयों, निजी अनुसंधान संस्थानों और यूएस जियोलॉजिकल सर्वे के 18 अन्य वैज्ञानिकों के साथ सह-लेखन किया है, हम तर्क देते हैं कि दिनों, मौसमों और वर्षों के दौरान निकट अवधि के पूर्वानुमानों पर ध्यान देने से हमें बेहतर समझने में मदद मिलेगी, पारिस्थितिक तंत्र का प्रबंधन और संरक्षण। इस क्षमता को विकसित करना विज्ञान और समाज दोनों के लिए एक जीत होगी।
करेनिया ब्रेविस का एक 'लाल ज्वार' खिलता है, एक विषाक्त सूक्ष्मजीव जो मछली को मार सकता है और जहर मनुष्यों को खा सकता है जो दूषित शेलफिश खाते हैं। हानिकारक अल्गल खिलने और अन्य अल्पकालिक पारिस्थितिक घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए वैज्ञानिक उपग्रह इमेजरी और पानी के नमूने का उपयोग करते हैं। (चेस फाउंटेन / टेक्सास पार्क और वन्यजीव) **********
लोगों को अपने सप्ताहांत की योजना बनाने में मदद करने से परे, पारिस्थितिक पूर्वानुमान कृषि, वानिकी, मत्स्य पालन और अन्य उद्योगों में निर्णय लेने में सुधार करेंगे। वे निजी भूमि मालिकों, स्थानीय सरकारों और राज्य और संघीय एजेंसियों को बेहतर ढंग से हमारी भूमि, पानी और तटरेखाओं का प्रबंधन और संरक्षण करने में मदद करेंगे, उदाहरण के लिए कीट प्रकोप और हानिकारक अल्गल खिलने जैसी घटनाओं की चेतावनी के द्वारा। वे संक्रामक रोग के प्रकोपों के बेहतर पूर्वानुमान और अकाल, जंगल की आग और अन्य प्राकृतिक आपदाओं की प्रत्याशा में बेहतर योजना के माध्यम से सार्वजनिक स्वास्थ्य में सुधार करेंगे।
पारिस्थितिक पूर्वानुमान भी हमारे आसपास की दुनिया की हमारी समझ को गहरा करेंगे, और मानवीय गतिविधियां इसे कैसे बदल रही हैं। पूर्वानुमान भविष्यवाणी और परीक्षण के बीच के चक्र को औपचारिक बनाता है जो वैज्ञानिक पद्धति के केंद्र में है, और इसे बहुत तेज चक्र पर दोहराता है। यह तेजी से पर्यावरण परिवर्तन के इस महत्वपूर्ण समय में पर्यावरण विज्ञान में खोज की गति को तेज कर सकता है।
1950 के दशक में संख्यात्मक मौसम की भविष्यवाणी (100 = सही स्कोर, 0 = यादृच्छिक) के बाद से राष्ट्रीय महासागरीय और वायुमंडलीय प्रशासन में मौसम पूर्वानुमान कौशल में लगातार और नाटकीय रूप से सुधार हुआ है। समय के साथ बढ़ती सटीकता को अधिक डेटा, तेजी से कंप्यूटर और हर दिन मॉडल में डेटा लाने के लिए बेहतर उपकरण के लिए जिम्मेदार ठहराया गया है। इन कारकों के तालमेल ने वायुमंडल और बेहतर मौसम मॉडल के बारे में हमारी समझ को लगातार उन्नत किया है। (NOAA, CC BY-ND से अनुकूलित) **********
बड़ा डेटा पारिस्थितिक पूर्वानुमान में कई प्रगति चला रहा है। आज पारिस्थितिकीविदों के पास बुनियादी विज्ञान और पर्यावरण निगरानी के लिए निरंतर सार्वजनिक धन के लिए धन्यवाद, सिर्फ एक दशक पहले की तुलना में अधिक डेटा के आदेश हैं। इस निवेश ने हमें बेहतर सेंसर, उपग्रह और संगठन जैसे कि नेशनल इकोलॉजिकल ऑब्जर्वेटरी नेटवर्क दिया है, जो पूरे संयुक्त राज्य अमेरिका और प्यूर्टो रिको के 81 फील्ड साइटों से उच्च गुणवत्ता वाले डेटा एकत्र करता है। उसी समय, फंडिंग एजेंसियों, अनुसंधान नेटवर्क और पत्रिकाओं में सांस्कृतिक बदलाव ने उस डेटा को अधिक खुला और उपलब्ध कराया है।
डिजिटल प्रौद्योगिकियां अतीत की तुलना में इस जानकारी को अधिक तेज़ी से एक्सेस करना संभव बनाती हैं। फ़ील्ड नोटबुक ने टेबलेट और सेल नेटवर्क को रास्ता दिया है जो वास्तविक समय में नए डेटा को सुपर कंप्यूटर में स्ट्रीम कर सकता है। कम्प्यूटिंग अग्रिम हमें बेहतर मॉडल बनाने और पूर्वानुमान का उत्पादन करने के लिए अधिक परिष्कृत सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करने की अनुमति देते हैं।
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हालांकि, अभी तक, पारिस्थितिक पूर्वानुमान ने डेटा और प्रौद्योगिकी में प्रगति के साथ तालमेल नहीं रखा है। हमारे लेख में, हमने हमें धीमा करने वाले बाधाओं से निपटने के लिए क्षेत्र में तेजी लाने के लिए एक रोड मैप तैयार किया।
इनमें से कुछ अड़चनें तकनीकी हैं, जैसे कि डेटा की धाराओं को बेहतर रूप से एकीकृत करना जो अब कई अलग-अलग स्रोतों से उपलब्ध हैं, जैसे कि क्षेत्र अध्ययन, सेंसर नेटवर्क और उपग्रह अवलोकन।
अन्य चुनौतियों में मानवीय विकल्प शामिल हैं। इकोलॉजिस्टों को निर्णय लेने वालों के लिए नवीनतम शोध को आगे बढ़ाने के बजाय, हितधारकों के साथ दो-तरफ़ा संचार में लगे हुए अधिक समय बिताने की आवश्यकता है। और हमें विश्वविद्यालयों से एजेंसियों और निजी उद्योग के लिए अत्याधुनिक अनुसंधान को स्थानांतरित करने के लिए बेहतर तरीके की आवश्यकता है।
शायद सबसे ज्यादा सीमित यह है कि पारंपरिक रूप से पारिस्थितिकीविदों को पूर्वानुमान अवधारणाओं और तरीकों को नहीं सिखाया गया है। लेकिन जैसा कि मैंने लिखा है, यह स्थिति बदल रही है। अब ग्रीष्म कार्यशालाएं और पारिस्थितिक पूर्वानुमान में विश्वविद्यालय के पाठ्यक्रमों की बढ़ती संख्या है। भविष्यवाणी नए सिद्धांतों के लिए अग्रणी है, जिसका उद्देश्य पारिस्थितिकी के विभिन्न भागों को एकजुट करना है।
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1950 के दशक में संख्यात्मक मौसम की भविष्यवाणी के बाद, राष्ट्रीय मौसम सेवा के वैज्ञानिकों को एक विकल्प का सामना करना पड़ा। वे या तो पूर्वानुमान शुरू करने की प्रतीक्षा कर सकते हैं जब तक कि अंतर्निहित अनुसंधान, मॉडल और उपकरण में सुधार न हो, या पूर्वानुमान बनाने और सीखने के तुरंत बाद आगे बढ़ें। उन्होंने दूसरा रास्ता चुना। यह उम्मीद से ज्यादा कठिन साबित हुआ - लेकिन उन्होंने इंतजार किया, वे संभवत: विफल हो गए क्योंकि वे एक महत्वपूर्ण खिड़की से चूक गए होंगे जब विशेषज्ञ और एजेंसियां इस प्रयास में प्रमुख निवेश करने के लिए तैयार थे।
अब तक, पारिस्थितिकीविदों ने आम तौर पर पहले, अधिक रूढ़िवादी पथ का पालन किया है। लेकिन तेजी से पर्यावरण परिवर्तन के इस समय में, पूर्वानुमान के लिए सामाजिक आवश्यकता और तकनीकी क्षमता कभी अधिक नहीं रही है। पूर्वानुमान हमेशा सही नहीं होंगे, खासकर जब क्षेत्र विकसित होता है, लेकिन विफलता सीखने का हिस्सा है। अब पारिस्थितिकीविदों के लिए पूर्वानुमान शुरू करने का समय आ गया है।
यह आलेख मूल रूप से वार्तालाप पर प्रकाशित हुआ था।
माइकल डाइटेज़, बोस्टन विश्वविद्यालय के पृथ्वी और पर्यावरण के एसोसिएट प्रोफेसर
