আবহাওয়া পূর্বাভাসেও বৈষম্য

মাত্র ২০ দিনের ব্যবধান। একদিকে আবহাওয়ার পূর্বাভাসে এআইয়ের যুগান্তকারী সাফল্য, অন্যদিকে ভয়াবহ প্রাকৃতিক বিপর্যয়ে হাজারেরও বেশি মানুষের মৃত্যু। এই দুই ঘটনাই সামনে এনেছে জলবায়ু প্রযুক্তির এক অস্বস্তিকর বৈষম্য। ২০২৬ সালের ৬ আগস্ট গুগল প্রকাশ করে ঘূর্ণিঝড়ের পূর্বাভাস দেওয়ার অত্যাধুনিক এআই মডেল। মার্কিন ন্যাশনাল হারিকেন সেন্টার ও ব্রিটেনের মেট অফিসের সহযোগিতায় তৈরি এই প্রযুক্তি প্রায় এক দিন আগেই বিপদের সতর্কতা দিতে পারে। অথচ ২৬ আগস্ট নেপালের ত্রিশূলী উপত্যকায় হিমবাহ ভেঙে ভয়াবহ বন্যায় নেপাল ও তিব্বত মিলিয়ে প্রাণ হারান ১,৪০০-র বেশি মানুষ। ভেসে যায় চারটি পর্যবেক্ষণ কেন্দ্র। শেষ যন্ত্রটিও বিপদসংকেত দেয়নি। কারণ, সেটি নদীর জলের উচ্চতা মাপতে পারলেও জল কত দ্রুত বাড়ছে, তা বুঝতে পারেনি। সেপ্টেম্বরে নেচার কমিউনিকেশনস-এ প্রকাশিত গবেষণা বলছে, ধনী দেশের সাত দিন আগের আবহাওয়ার পূর্বাভাসও গরীব দেশের পরের দিনের পূর্বাভাসের চেয়ে বেশি নির্ভরযোগ্য। কারণ, দরিদ্র দেশগুলিতে আবহাওয়া পর্যবেক্ষণের যন্ত্র কম, তথ্য সংগ্রহও অনিয়মিত। এআই এই ব্যবধান কমাবে বলে আশা ছিল। কিন্তু বাস্তবে ঘটছে উল্টোটা। এআই মডেলগুলি কয়েক দশকের আবহাওয়ার তথ্য বিশ্লেষণ করে পূর্বাভাস দেয়। যেখানে তথ্যের ভান্ডার সমৃদ্ধ, সেখানে ফলাফল নিখুঁত। তথ্যের অভাবে পিছিয়ে থাকা অঞ্চলে ভুলের আশঙ্কাও বেশি। কেনিয়ার গবেষকদের পরীক্ষায় দেখা গেছে, গুগলের গ্রাফকাস্ট মডেলের বৃষ্টিপাত ও তাপমাত্রার পূর্বাভাসে আফ্রিকায় ভুলের পরিমাণ ইউরোপের প্রায় দ্বিগুণ। অথচ আফ্রিকার ৯৫ শতাংশ কৃষিকাজ বৃষ্টিনির্ভর। গোটা আফ্রিকার তুলনায় শুধু জার্মানিতেই আন্তর্জাতিক মানের আবহাওয়া পর্যবেক্ষণ কেন্দ্রর সংখ্যা বেশি। আফ্রিকায় প্রয়োজনীয় ভূ-পৃষ্ঠ পর্যবেক্ষণ কেন্দ্রগুলির মাত্র ১০ শতাংশ নিয়মিত প্রয়োজনীয় তথ্য পাঠায়। ছোট দ্বীপরাষ্ট্রগুলির মাত্র ৪৩ শতাংশে রয়েছে একাধিক দুর্যোগের আগাম সতর্কতা ব্যবস্থা। অথচ শক্তিশালী সতর্কতা ব্যবস্থা থাকলে দুর্যোগে মৃত্যুহার প্রায় ছয় গুণ কম হতে পারে। প্রযুক্তি যতই উন্নত হোক, তথ্যের অভাবে তার সুফল পৌঁছচ্ছে না সবচেয়ে বিপন্ন মানুষের কাছে। জলবায়ুর বিপদ সবার, কিন্তু বাঁচার সুযোগ এখনও সমান নয়।

সূত্র: https://www.downtoearth.org.in/science-technology/the-sky-we-stopped-watching