ಭೂ ಮೇಲ್ಮೈ ತಾಪಮಾನ ಅರಿಯಲು ಹೊಸ ವಿಧಾನ

ಇಂದು ಪ್ರತಿ ಕ್ಷಣದಲ್ಲೂ ಸಾವಿರಾರು ಉಪಗ್ರಹಗಳು ಭೂಮಿಯ ಸುತ್ತ ಪ್ರದಕ್ಷಿಣೆ ಹಾಕುತ್ತ ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಬೇರೆ ಬೇರೆ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತಿವೆ.

ಉಪಗ್ರಹಗಳು ಭೂಮಿಯ ಮೇಲ್ಮೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ವಿದ್ಯುತ್ಕಾಂತೀಯ ಅಲೆಗಳನ್ನು ಸಂವೇದಕಗಳ ಮೂಲಕ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ. ಭೂಮಿಯ ಮೇಲ್ಮೈ ಸ್ವರೂಪವು ಯಾವ ಭೂಬಳಕೆಗೆ ಆ ಪ್ರದೇಶ ಒಳಪಟ್ಟಿದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅದರಂತೆ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ವಿದ್ಯುತ್‌ ಕಾಂತೀಯ ಅಲೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುವುದಲ್ಲದೆ ಇವುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದರೆ ಯಾವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಇದರ ಮಾದರಿ ಹೇಗಿತ್ತು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಬಹುದು.

ದೂರಸಂವೇದಿ ವಿಜ್ಞಾನವು ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅರಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿದೆ. ಅಂತಹ ಒಂದು ಬಳಕೆಯೇ ‘ಭೂ ಮೇಲ್ಮೈ  ತಾಪಮಾನ’  (Land surface temperature - LST). ಭೂ ಮೇಲ್ಮೈ  ತಾಪಮಾನವು ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹವಾಮಾನ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಚಿಸುವ ತಾಪಮಾನಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಭೂಮಿಯ ಮೇಲ್ಮೈ ಮೇಲಿನ ಪದರದ ತಾಪಮಾನವಾದ್ದರಿಂದ ಇದು ಪರಿಸರ, ಜಲವಿಜ್ಞಾನ, ಕೃಷಿ ಮತ್ತು ಆವರಿಸಿರುವ ವಾತಾವರಣದ ತಾಪಮಾನದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ದಶಕಗಳಿಂದ ದೂರಸಂವೇದಿ ಮೂಲಕ ಭೂ ಮೇಲ್ಮೈ  ತಾಪಮಾನ ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ‘ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭೂ ಮೇಲ್ಮೈ  ತಾಪಮಾನಗಳನ್ನು ಉಷ್ಣ ಸಂವೇದಕಗಳಿಂದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ಈ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮೋಡವಿರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ/ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಭೂ ಮೇಲ್ಮೈ ತಾಪಮಾನ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಲು ವಿಫಲವಾಗಿವೆ’ ಎಂದು ಲೇಖಕರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.

ಉಪಗ್ರಹಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಉಷ್ಣ ಸಂವೇದಕಗಳು ವಿದ್ಯುತ್‌ ಕಾಂತೀಯ ಅಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಬರಿ ಅತಿಗೆಂಪಿನ ವಿಕಿರಣವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಆದರೆ, ಅತಿಗೆಂಪಿನ ವಿಕಿರಣವನ್ನು ಮೋಡಗಳು ಮತ್ತು ನೀರಿನ ಆವಿ ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಉಪಗ್ರಹದ ಸಂವೇದಕದವರೆಗೂ ಯಾವುದೇ ಸಿಗ್ನಲ್ ತಲುಪದೇ ಇರುವುದರಿಂದ, ಅಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಜಾಗತಿಕ ತಾಪಮಾನ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿರುವ ಕಾರಣ ಇಂತಹ ಅಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಅತಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ತರಂಗ (ಮೈಕ್ರೊವೇವ್) ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಪೂರಕವಾಗಿ ಬಳಸುವುದು ಒಂದು. ಅತಿಗೆಂಪಿನ ವಿಕಿರಣದ ಸಂವೇದಕಕ್ಕಿಂತ ಅತಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ತರಂಗದ ಅನುಕೂಲತೆ ಏನೆಂದರೆ ಇದು ಮೋಡಗಳಲ್ಲೂ ಅಡಚಣೆಯಿಲ್ಲದೆ ಸಾಗಬಹುದು. ಹಾಗಾಗಿ ಅತಿಗೆಂಪಿನ ವಿಕಿರಣದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಅಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಅತಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ತರಂಗ (ಮೈಕ್ರೊವೇವ್) ಬಳಸಬಹುದು.

ದಕ್ಷಿಣ ಭಾರತದ ಕಾವೇರಿ ನದಿಯ ಜಲಾನಯನ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಭೂ ಮೇಲ್ಮೈ ತಾಪಮಾನ ಊಹಿಸಲು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಉಷ್ಣ ಸಂವೇದಿ ಜೊತೆಗೆ ಸಂವೇದಿ ಮೈಕ್ರೊವೇವ್ ಬಳಸಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಭಾರತೀಯ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆಯ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಪ್ರಕಟಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಜೈವಿಕ ಮಂಡಲದಲ್ಲಿದ್ದಂತೆ ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲ (artificial neural network) ಆಧರಿಸಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಯೊಂದನ್ನು ರೂಪಿಸಿ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅತಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ತರಂಗದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಆಕ್ವಾ ಉಪಗ್ರಹದಲ್ಲಿರುವ ಮುಂದುವರಿದ ಮೈಕ್ರೊವೇವ್ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ರೇಡಿಯೊ ಮಾಪಕದ (Advanced microwave scanning radiometer, AMSR-E)  ಮೂಲಕ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವರು ಭೂ ಮೇಲ್ಮೈ ತಾಪಮಾನದ ಫಲಿತಾಂಶ ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಸ್ಯವರ್ಗದ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ.

ಏಕೆಂದರೆ ಸಸ್ಯವರ್ಗದ ಸೂಚ್ಯಂಕಕ್ಕೆ ಮಣ್ಣಿನ ಮತ್ತು ವಾತಾವರಣದ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವಿರುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಭೂ ಮೇಲ್ಮೈ ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಮೋಡಗಳು ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಅತಿಗೆಂಪು ವಿಕಿರಣವನ್ನು ‘ಮಾಡರೇಟ್ ರೆಸಲ್ಯೂಷನ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಮೀಟರ್’  ಸಂವೇದಕದ ಮೂಲಕ ಅಳೆದು, ಇದನ್ನು ಮೈಕ್ರೊವೇವ್ ಬಳಸಿ ಭೂಮಿಯ ಮೇಲ್ಮೈ ತಾಪಮಾನ ಅಂದಾಜಿಸಿ, ಇವೆರಡನ್ನೂ ಹೋಲಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅದರಂತೆ ಈ ಎರಡೂ ಅಳಿಕೆಗಳು ಹೋಲಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತಿಳಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಇದು ಮೋಡವಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಭೂ ಮೇಲ್ಮೈ ತಾಪಮಾನ ಮಾಪನಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಕೊರತೆಯನ್ನು ನೀಗಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದರಿಂದ ಸಂವೇದಿ ವಿಜ್ಞಾನ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಇದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಗತಿ.

ಗುಬ್ಬಿ ಲ್ಯಾಬ್ಸ್‌ (ಗುಬ್ಬಿ ಲ್ಯಾಬ್ಸ್‌ ಸಂಶೋಧನಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಕುರಿತು ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಸಾಮಾಜಿಕ ಉದ್ಯಮ)