NASA की GUARDIAN प्रणाली लहरों के टकराने से पहले ही सुनामी पकड़ लेती है

सुनामी चेतावनी में वे मिनट, जो मायने रखते हैं

जब एक बड़ा समुद्र-तल भूकंप सुनामी उत्पन्न करता है, तो उसके पता चलने और तट पर पहुंचने के बीच का समय, एपिसेंटर के पास स्थित समुदायों के लिए, केवल पंद्रह मिनट तक हो सकता है। चेतावनी के हर अतिरिक्त मिनट का सीधा अर्थ है अधिक जानें बचना — वे लोग जो ऊंचे स्थान पर पहुंच जाते हैं, जो जलमग्न क्षेत्र से बाहर निकल जाते हैं, जो अन्यथा होने वाली मौतों से बच जाते हैं। NASA ऐसी एक तकनीक विकसित कर रहा है, जो पारंपरिक समुद्री-तल सेंसर नेटवर्क के अपने डेटा को संकलित और प्रसारित करने से पहले ही सुनामी के वायुमंडलीय संकेत का पता लगाकर इस समय-सीमा में महत्वपूर्ण मिनट जोड़ सकती है।

इस तकनीक को GUARDIAN — GNSS Upper Atmospheric Real-time Disaster Information and Alert Network — कहा जाता है, और यह एक ऐसे सिद्धांत पर काम करती है जो हाल तक असंभव-सा लगता। जब एक सुनामी महासागर में आगे बढ़ती है, तो वह अपने ऊपर के वातावरण में दाब तरंगें पैदा करती है। ये वायुमंडलीय तरंगें क्षैतिज रूप से ही नहीं, बल्कि ऊपर की ओर भी फैलती हैं, और आयनमंडल — ऊपरी वायुमंडल की विद्युत-आवेशित परत — तक पहुंचती हैं, जहां वे इलेक्ट्रॉन घनत्व में मापने योग्य व्यवधान पैदा करती हैं, जो उस परत से गुजरने वाले GPS संकेतों के प्रसार को प्रभावित करते हैं।

GUARDIAN अदृश्य तरंग का पता कैसे लगाता है

पृथ्वी पर नेविगेशन संभव बनाने वाला GPS तारामंडल, GUARDIAN की अवधारणा में, एक आकस्मिक सुनामी सेंसर के रूप में भी काम करता है। पृथ्वी पर हर GPS रिसीवर लगातार ऐसे संकेत प्राप्त कर रहा है जो आयनमंडल से होकर गुजरते हैं। सुनामी से उत्पन्न वायुमंडलीय दाब तरंग आयनमंडल को हल्का, लेकिन मापने योग्य रूप से विकृत करती है, जिससे GPS संकेत प्रसार डेटा में असामान्यताएं आती हैं, जिन्हें प्रशिक्षित एल्गोरिद्म पृष्ठभूमि आयनमंडलीय परिवर्तनशीलता से अलग करके पहचान सकते हैं।

क्योंकि GPS संकेत दुनिया भर में हजारों ग्राउंड स्टेशनों और अरबों उपभोक्ता उपकरणों द्वारा एक साथ प्राप्त किए जाते हैं, GUARDIAN प्रणाली किसी समर्पित हार्डवेयर को तैनात किए बिना ही घने, वैश्विक रूप से वितरित सेंसर नेटवर्क से आयनमंडलीय व्यवधान डेटा एकत्र कर सकती है। प्रसंस्करण की चुनौती यह है कि वास्तविक सुनामी संकेतों को आयनमंडलीय डेटा में मौजूद पर्याप्त पृष्ठभूमि शोर से अलग किया जाए — एक समस्या जिसका समाधान NASA शोधकर्ताओं ने ऐतिहासिक सुनामी घटनाओं और उनके विशिष्ट आयनमंडलीय संकेतों पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडलों के माध्यम से किया है।

इस सप्ताह NASA द्वारा जारी एक नई डेटा विज़ुअलाइज़ेशन 2022 के Hunga Tonga-Hunga Ha'apai ज्वालामुखी विस्फोट और उससे जुड़ी सुनामी को परीक्षण मामले के रूप में उपयोग करते हुए GUARDIAN की पहचान क्षमता को दर्शाती है। विज़ुअलाइज़ेशन दिखाती है कि उस घटना से उत्पन्न वायुमंडलीय दाब तरंग वातावरण के माध्यम से ऊपर की ओर कैसे फैली और उसने मापने योग्य आयनमंडलीय व्यवधान पैदा किए, जो नीचे महासागर में भौतिक सुनामी तरंग से पहले ही फैल गए।

अतिरिक्त चेतावनी समय के मिनट

Hunga Tonga घटना में, GUARDIAN की आयनमंडलीय पहचान, NOAA द्वारा संचालित DART नेटवर्क के समुद्री-तल दाब सेंसरों की तुलना में, लगभग 10 से 15 मिनट का अतिरिक्त चेतावनी समय प्रदान कर सकती थी। हवाई और अमेरिकी पश्चिमी तट के समुदायों के लिए, DART प्राथमिक सुनामी चेतावनी डेटा प्रदान करता है। स्रोत के अधिक निकट स्थित समुदायों के लिए — जिनमें प्रशांत द्वीप राष्ट्र शामिल हैं — कम प्रसार समय और DART नेटवर्क घनत्व की सीमाओं के संयोजन का अर्थ है कि कोई भी अतिरिक्त चेतावनी विशेष रूप से मूल्यवान है।

यह अतिरिक्त चेतावनी समय तरंग प्रसार की भौतिकी से आता है: सुनामी स्रोत से उत्पन्न ध्वनिक और वायुमंडलीय दाब तरंगें वातावरण में ध्वनि की गति से चलती हैं, जो महासागर में सुनामी तरंग की गति से तेज होती है। GUARDIAN उस वायुमंडलीय संकेत को पकड़ता है, जो आगे दौड़ता है, बजाय इसके कि भौतिक तरंग के समुद्री-तल सेंसर तक पहुंचने का इंतजार किया जाए।

NASA वर्तमान में NOAA के साथ काम कर रहा है, जो आधिकारिक अमेरिकी सुनामी चेतावनी प्रणाली का संचालन करता है, ताकि ऐसे एकीकरण प्रोटोकॉल विकसित किए जा सकें जो परिचालन चेतावनी अलर्ट में GUARDIAN डेटा को शामिल करें। दोनों एजेंसियों ने एक संयुक्त कार्य समूह स्थापित किया है, जो यह मूल्यांकन कर रहा है कि चेतावनी निर्णय प्रक्रिया में पारंपरिक समुद्री-तल सेंसर डेटा के साथ-साथ GUARDIAN की पहचान को किस तरह भार दिया जाना चाहिए।

संवेदी क्षमता का विस्तार

सुनामी पहचान पर लागू GUARDIAN का आयनमंडलीय संवेदी सिद्धांत अन्य भूभौतिकीय जोखिम क्षेत्रों में भी उपयोगी हो सकता है। ज्वालामुखी विस्फोट, बड़े विस्फोट, और प्रमुख भूकंप सभी विशिष्ट आयनमंडलीय संकेतों वाली वायुमंडलीय दाब तरंगें उत्पन्न करते हैं। वही वैश्विक GPS ढांचा, जो GUARDIAN की सुनामी पहचान को संभव बनाता है, उपयुक्त एल्गोरिद्म विकास के साथ इन अन्य खतरों पर भी लागू किया जा सकता है।

NASA यह भी जांच रहा है कि क्या GPS-आधारित आयनमंडलीय संवेदीकरण की संवेदनशीलता को उन क्षेत्रों में समर्पित GPS संदर्भ स्टेशनों का नेटवर्क तैनात करके बढ़ाया जा सकता है, जहां मौजूदा ग्राउंड रिसीवर नेटवर्क की सेंसर घनत्व सेवाएं अपेक्षाकृत कम हैं। प्रशांत द्वीप क्षेत्र, जहां कई जोखिमग्रस्त समुदाय स्थित हैं, में महाद्वीपीय अमेरिका और यूरोप की तुलना में GPS ग्राउंड स्टेशन कवरेज अपेक्षाकृत कम है, जिससे उस क्षेत्र में, जहां सुनामी का जोखिम सबसे अधिक है, आयनमंडलीय निगरानी का रिज़ॉल्यूशन सीमित हो जाता है।

GUARDIAN टीम ने अपनी पहचान पद्धति प्रकाशित की है और अंतर्निहित सॉफ़्टवेयर उपकरण अंतरराष्ट्रीय वैज्ञानिक समुदाय के लिए उपलब्ध करा रही है, ताकि स्वतंत्र अंतरिक्ष कार्यक्रमों और GPS ग्राउंड नेटवर्क वाले देशों में समानांतर विकास प्रयास संभव हो सकें। जापान, जिसके पास दुनिया का सबसे घना GPS ग्राउंड स्टेशन नेटवर्क है और जो दुनिया के सबसे गंभीर सुनामी जोखिमों में से एक का सामना करता है, ने पहले ही अपने राष्ट्रीय अनुसंधान कार्यक्रमों के माध्यम से GUARDIAN की पद्धति का मूल्यांकन शुरू कर दिया है।

NASA के व्यापक आपदा निगरानी मिशन का हिस्सा

GUARDIAN उन कई NASA कार्यक्रमों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है, जो पृथ्वी संबंधी आपदा निगरानी और चेतावनी अनुप्रयोगों के लिए मौजूदा अंतरिक्ष अवसंरचना का उपयोग करते हैं। NASA का ARIA कार्यक्रम भूकंप क्षति को लगभग वास्तविक समय में मानचित्रित करने के लिए synthetic aperture radar उपग्रह डेटा का उपयोग करता है, जबकि GRACE-FO उपग्रह मिशन भूजल क्षरण की निगरानी करता है और सूखे की प्रारंभिक चेतावनी अनुप्रयोगों में लागू किया गया है। इन सभी कार्यक्रमों में एक समान सूत्र है — अंतरिक्ष-आधारित वैज्ञानिक अवसंरचना का व्यावहारिक सामाजिक लाभ के लिए पुन:उपयोग — एक ऐसा दायित्व जिसे NASA ने बुनियादी विज्ञान और मानव अन्वेषण के साथ-साथ अपने मिशन के एक केंद्रीय हिस्से के रूप में लगातार अधिक महत्व दिया है।

यह लेख NASA की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें.