मुंबई: आईआईटी-बॉम्बे के शोधकर्ताओं की एक टीम के एक अध्ययन ने मुंबई में बाढ़ और जलभराव पर विश्वसनीय जानकारी के एक संभावित स्रोत के रूप में शहर में ट्विटर और स्वयंसेवकों से क्राउडसोर्सिंग की पहचान की है।
अध्ययन के अनुसार, क्राउडसोर्स्ड डेटा हॉटस्पॉट की पहचान करने में सक्षम है और इसमें वास्तविक समय की निगरानी की क्षमता है और डेटा का उपयोग बाढ़ पूर्वानुमान ढांचे को विकसित करने और प्राकृतिक आपदाओं के मामले में प्रभावी निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है। अध्ययन में निवासियों से यह भी पाया गया कि शमन उपायों से बाढ़ को कम किया जा सकता है बीएमसी बाढ़ के छह हॉटस्पॉट में से चार – बोरीवली, खार, हिंदमाता, दहिसर, मलाड और गांधी मार्केट में कुशलतापूर्वक काम किया जा रहा है।
शोधकर्ता अब पूरे मुंबई में बीएमसी द्वारा स्थापित स्वचालित मौसम स्टेशनों के लिए एक घंटे और तीन घंटे के अंतराल पर वर्षा की भविष्यवाणी पर काम कर रहे हैं और इस मानसून में जलभराव को मापने के लिए सेंसर भी स्थापित करेंगे।
“वास्तविक समय में बाढ़ की निगरानी की कमी है और इसे संबोधित करने के लिए, हमने बाढ़ हॉटस्पॉट की पहचान के लिए क्राउडसोर्स्ड डेटा की उपयोगिता का पता लगाया। इसलिए, हमने यह पता लगाना शुरू कर दिया कि क्या क्राउड-सोर्स्ड डेटा मुंबई के लिए अच्छा है। हमने काफी स्थिरता की है जलभराव के संदर्भ में जाँच की गई और पाया गया कि सभी अत्यधिक सुसंगत हैं। ऊंचाई की जानकारी, वर्षा की जानकारी और उनके बीच स्थिरता की जाँच करने के बाद, हमने पाया कि यह अत्यधिक सुसंगत है, जिसका अर्थ है कि लोग बेतरतीब ढंग से यह नहीं कह रहे हैं कि एक क्षेत्र में जलभराव है और भीड़-भाड़ वाला डेटा है अच्छी गुणवत्ता का है,” भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, बॉम्बे के जलवायु अध्ययन में अंतःविषय कार्यक्रम के संयोजक और अध्ययन के प्रमुख अन्वेषक सुबिमल घोष ने कहा।
आईआईटी बॉम्बे के जलवायु अध्ययन में अंतःविषय कार्यक्रम के एक शोधकर्ता अनिकेत नवलकर ने कहा, “हम बाढ़ मॉडलिंग तकनीकों द्वारा अनुमानित बाढ़ के स्तर को मान्य करने और नागरिक-संचालित ‘बाढ़ जोखिम’ मानचित्र विकसित करने के लिए मानसून के दौरान बाढ़ से संबंधित ट्वीट्स को पुनः प्राप्त और विश्लेषण कर रहे हैं। हम सेंसर स्थापित करने और कुछ जलग्रहण क्षेत्रों में जल स्तर में वृद्धि का पता लगाने के लिए एमसीजीएम सेंटर फॉर म्युनिसिपल कैपेसिटी बिल्डिंग एंड रिसर्च के माध्यम से बीएमसी के साथ भी सहयोग कर रहे हैं।
नवलकर ने कहा कि इसके अलावा, आईआईटी में शहरी बाढ़ पर शोध टीम बीएमसी द्वारा पूरे मुंबई में स्थापित स्वचालित मौसम स्टेशनों के लिए 1 घंटे और 3 घंटे के अंतराल पर बारिश की भविष्यवाणी पर काम कर रही है।
आईडीपीसीएस से जलवायु अध्ययन में पीएचडी श्राबणी त्रिपाठी और अन्य शोधकर्ताओं द्वारा 2017 और 2022 के बीच किए गए अध्ययन के अनुसार, हालांकि शहर में बाढ़ और जलभराव के कारण होने वाली वर्षा की घटनाओं का अनुभव होता है, वास्तविक समय में बाढ़-निगरानी और बाढ़ के विस्तृत डेटा की कमी है। वैज्ञानिक विश्लेषण अत्यधिक वर्षा के आकलन तक ही सीमित था। अध्ययन ने बाढ़ हॉटस्पॉट की पहचान करने और अतीत की विश्वसनीय बाढ़ जानकारी निकालने के लिए क्राउडसोर्स्ड डेटा की उपयोगिता का पता लगाया। बाढ़ से संबंधित डेटा को ट्विटर से फ़िल्टर और पुनर्प्राप्त किया गया था और स्वैच्छिक भौगोलिक जानकारी के साथ तुलना करके पुनर्प्राप्त डेटा की वैधता की पुष्टि की गई थी। ट्विटर डेटा को ‘निकटतम जल निकासी के ऊपर की ऊंचाई’ मानचित्र के साथ क्रॉस-सत्यापित किया गया था। अध्ययन करने वालों ने क्राउडसोर्स की गई जानकारी से निष्कर्षों को मान्य करने के लिए एक सर्वेक्षण किया। चूँकि कुल ट्वीट्स में से केवल 2-3% ही जियोटैग किए गए हैं, बाढ़ या जलभराव की स्थिति की जानकारी पुनर्प्राप्त करने के लिए ट्वीट्स के पाठ का विश्लेषण किया गया था। क्राउडसोर्स किए गए डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए, स्थानीय लोगों और एक गैर सरकारी संगठन के स्वयंसेवकों की जानकारी का उपयोग जमीन पर सत्यापन के लिए किया गया था।
अध्ययन के अनुसार, क्राउडसोर्स्ड डेटा हॉटस्पॉट की पहचान करने में सक्षम है और इसमें वास्तविक समय की निगरानी की क्षमता है और डेटा का उपयोग बाढ़ पूर्वानुमान ढांचे को विकसित करने और प्राकृतिक आपदाओं के मामले में प्रभावी निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है। अध्ययन में निवासियों से यह भी पाया गया कि शमन उपायों से बाढ़ को कम किया जा सकता है बीएमसी बाढ़ के छह हॉटस्पॉट में से चार – बोरीवली, खार, हिंदमाता, दहिसर, मलाड और गांधी मार्केट में कुशलतापूर्वक काम किया जा रहा है।
शोधकर्ता अब पूरे मुंबई में बीएमसी द्वारा स्थापित स्वचालित मौसम स्टेशनों के लिए एक घंटे और तीन घंटे के अंतराल पर वर्षा की भविष्यवाणी पर काम कर रहे हैं और इस मानसून में जलभराव को मापने के लिए सेंसर भी स्थापित करेंगे।
“वास्तविक समय में बाढ़ की निगरानी की कमी है और इसे संबोधित करने के लिए, हमने बाढ़ हॉटस्पॉट की पहचान के लिए क्राउडसोर्स्ड डेटा की उपयोगिता का पता लगाया। इसलिए, हमने यह पता लगाना शुरू कर दिया कि क्या क्राउड-सोर्स्ड डेटा मुंबई के लिए अच्छा है। हमने काफी स्थिरता की है जलभराव के संदर्भ में जाँच की गई और पाया गया कि सभी अत्यधिक सुसंगत हैं। ऊंचाई की जानकारी, वर्षा की जानकारी और उनके बीच स्थिरता की जाँच करने के बाद, हमने पाया कि यह अत्यधिक सुसंगत है, जिसका अर्थ है कि लोग बेतरतीब ढंग से यह नहीं कह रहे हैं कि एक क्षेत्र में जलभराव है और भीड़-भाड़ वाला डेटा है अच्छी गुणवत्ता का है,” भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, बॉम्बे के जलवायु अध्ययन में अंतःविषय कार्यक्रम के संयोजक और अध्ययन के प्रमुख अन्वेषक सुबिमल घोष ने कहा।
आईआईटी बॉम्बे के जलवायु अध्ययन में अंतःविषय कार्यक्रम के एक शोधकर्ता अनिकेत नवलकर ने कहा, “हम बाढ़ मॉडलिंग तकनीकों द्वारा अनुमानित बाढ़ के स्तर को मान्य करने और नागरिक-संचालित ‘बाढ़ जोखिम’ मानचित्र विकसित करने के लिए मानसून के दौरान बाढ़ से संबंधित ट्वीट्स को पुनः प्राप्त और विश्लेषण कर रहे हैं। हम सेंसर स्थापित करने और कुछ जलग्रहण क्षेत्रों में जल स्तर में वृद्धि का पता लगाने के लिए एमसीजीएम सेंटर फॉर म्युनिसिपल कैपेसिटी बिल्डिंग एंड रिसर्च के माध्यम से बीएमसी के साथ भी सहयोग कर रहे हैं।
नवलकर ने कहा कि इसके अलावा, आईआईटी में शहरी बाढ़ पर शोध टीम बीएमसी द्वारा पूरे मुंबई में स्थापित स्वचालित मौसम स्टेशनों के लिए 1 घंटे और 3 घंटे के अंतराल पर बारिश की भविष्यवाणी पर काम कर रही है।
आईडीपीसीएस से जलवायु अध्ययन में पीएचडी श्राबणी त्रिपाठी और अन्य शोधकर्ताओं द्वारा 2017 और 2022 के बीच किए गए अध्ययन के अनुसार, हालांकि शहर में बाढ़ और जलभराव के कारण होने वाली वर्षा की घटनाओं का अनुभव होता है, वास्तविक समय में बाढ़-निगरानी और बाढ़ के विस्तृत डेटा की कमी है। वैज्ञानिक विश्लेषण अत्यधिक वर्षा के आकलन तक ही सीमित था। अध्ययन ने बाढ़ हॉटस्पॉट की पहचान करने और अतीत की विश्वसनीय बाढ़ जानकारी निकालने के लिए क्राउडसोर्स्ड डेटा की उपयोगिता का पता लगाया। बाढ़ से संबंधित डेटा को ट्विटर से फ़िल्टर और पुनर्प्राप्त किया गया था और स्वैच्छिक भौगोलिक जानकारी के साथ तुलना करके पुनर्प्राप्त डेटा की वैधता की पुष्टि की गई थी। ट्विटर डेटा को ‘निकटतम जल निकासी के ऊपर की ऊंचाई’ मानचित्र के साथ क्रॉस-सत्यापित किया गया था। अध्ययन करने वालों ने क्राउडसोर्स की गई जानकारी से निष्कर्षों को मान्य करने के लिए एक सर्वेक्षण किया। चूँकि कुल ट्वीट्स में से केवल 2-3% ही जियोटैग किए गए हैं, बाढ़ या जलभराव की स्थिति की जानकारी पुनर्प्राप्त करने के लिए ट्वीट्स के पाठ का विश्लेषण किया गया था। क्राउडसोर्स किए गए डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए, स्थानीय लोगों और एक गैर सरकारी संगठन के स्वयंसेवकों की जानकारी का उपयोग जमीन पर सत्यापन के लिए किया गया था।
