प्रशांत महासागर सबसे बड़ा महासागर है जो पृथ्वी के एक-तिहाई भाग पर फैला है। यह पृथ्वी के सतह के क्षेत्र का 32 फीसदी हिस्सा है, जो कुल भूमि से भी अधिक है। आश्चर्य की बात नहीं है कि इसकी गतिविधि का दुनिया भर के मौसम पर असर पड़ता है।
समुद्र के पानी के तापमान और हवाओं में एक समय पर होने वाले बदलाव, जिसे अल नीनो-दक्षिणी दोलन कहा जाता है, यह एक प्रमुख मौसम संबंधी शक्ति है। वैज्ञानिक के मुताबिक, मानवजनित गतिविधि इस प्रणाली पर असर डाल रही है।
नेचर नामक पत्रिका में प्रकाशित एक नए अध्ययन से पता चला है कि वायुमंडलीय हिस्सा - जिसे पैसिफिक वॉकर सर्कुलेशन कहा जाता है। इसने औद्योगिक युग में अपने व्यवहार को उन तरीकों से बदल दिया है जिनकी अपेक्षा नहीं की गई थी।
अध्ययनकर्ताओं की अंतर्राष्ट्रीय टीम ने यह भी पाया कि ज्वालामुखी विस्फोट से वॉकर सर्कुलेशन अस्थायी रूप से कमजोर हो सकता है, जिससे अल नीनो की स्थिति उत्पन्न हो सकती है। अध्ययन के परिणाम इस बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करते हैं कि भविष्य में अल नीनो और ला नीना की घटनाएं कैसे बदल सकती हैं।
अध्ययनकर्ता ने कहा कि, सवाल यह है, पृष्ठभूमि प्रसार कैसे बदलती है? हमें वॉकर सर्कुलेशन की परवाह है क्योंकि यह दुनिया भर के मौसम को प्रभावित करता है।
पृथ्वी के घूमने के कारण गर्म सतही पानी महासागरीय घाटियों के पश्चिमी किनारे पर जमा हो जाता है। प्रशांत क्षेत्र में, यह एशिया में अधिक नमी वाली स्थितियों को जन्म देता है, कम ऊंचाई वाली ट्रेड हवाएं समुद्र के पार पश्चिम की ओर बहती हैं। अधिक ऊंचाई वाली पूर्वी हवाएं एक वायुमंडलीय प्रसार-वॉकर सर्कुलेशन-का निर्माण करती हैं जो उष्णकटिबंधीय प्रशांत क्षेत्र और उससे भी आगे मौसम के पैटर्न को चलाता है।
अध्ययन के मुताबिक, उष्णकटिबंधीय प्रशांत महासागर का वैश्विक जलवायु पर बहुत बड़ा प्रभाव है। यह समझना कि यह ज्वालामुखी विस्फोटों, मानवजनित एरोसोल और ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन पर कैसे प्रतिक्रिया करता है, जलवायु में होने वाले बदलाव की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए अहम है।
अध्ययन में कहा गया है कि, टीम ने पिछले 800 वर्षों में प्रशांत क्षेत्र के लंबे समय के मौसम पैटर्न की जांच के लिए बर्फ के टुकड़ों, पेड़ों, झीलों, मूंगों और गुफाओं के आंकड़ों का उपयोग किया।
कुछ स्थितियां किसी तत्व के भारी या हल्के संस्करण, जिसे आइसोटोप कहा जाता है, को कार्बोनेट कंकाल, तलछट और पेड़ के छल्ले जैसी संरचनाओं में शामिल करने में मदद करती हैं। शोधकर्ताओं ने विभिन्न प्रकार के ऑक्सीजन और हाइड्रोजन के अनुपात का विश्लेषण करने के लिए परिष्कृत आंकड़ों का उपयोग किया। इससे उन्हें यह पता लगाने में मदद मिली कि अतीत में वॉकर सर्कुलेशन कैसे बदला और ग्रीनहाउस गैसों में वृद्धि से पहले और बाद के रुझानों की तुलना की गई।
अध्ययनकर्ताओं ने कहा कि, क्या ग्रीनहाउस गैसों ने पैसिफिक वॉकर सर्कुलेशन को प्रभावित किया है। अध्ययन में पाया गया कि, साल-दर-साल इसका व्यवहार अलग हो जाता है।
उन्होंने देखा कि, वॉकर सर्कुलेशन के अल नीनो जैसे और ला नीना जैसे चरणों के बीच बदलने की समय अवधि औद्योगिक युग में थोड़ी धीमी हो गई। इसका मतलब है कि भविष्य में हम इन बहु-वर्षीय ला नीना या अल नीनो घटनाओं को और अधिक देख सकते हैं। यह इसलिए क्योंकि प्रशांत महासागर के ऊपर वायुमंडलीय प्रवाह दो चरणों के बीच धीरे-धीरे अधिक बदलता है। इससे सूखा, आग, बारिश और बाढ़ से जुड़े खतरे बढ़ सकते हैं।
अध्ययनकर्ताओं ने अभी तक प्रसार की ताकत में कोई महत्वपूर्ण बदलाव नहीं देखा है। यह एक आश्चर्यजनक परिणाम था, क्योंकि 21वीं सदी के अंत तक, अधिकांश जलवायु मॉडल सुझाव देते हैं कि वॉकर परिसंचरण कमजोर हो जाएगा।
उन्होंने यह भी पाया कि ज्वालामुखी विस्फोटों ने प्रसार को प्रभावित किया। ज्वालामुखी विस्फोट के बाद, हम प्रशांत वॉकर सर्कुलेशन को लगातार कमजोर होते देख रहे हैं। यह विस्फोटों के बाद अल नीनो जैसी स्थिति का कारण बनता है।
यह अध्ययन उष्णकटिबंधीय क्षेत्र में वायुमंडल-महासागर प्रणाली के मूलभूत चीजों के लिए लंबे समय की जानकारी प्रदान करता है। यह समझने से कि पैसिफिक वॉकर सर्कुलेशन जलवायु परिवर्तन से कैसे प्रभावित होता है, प्रशांत क्षेत्र और उससे आगे के समुदायों को आने वाले दशकों में आने वाली चुनौतियों के लिए बेहतर तैयारी करने में सक्षम बनाएगा।
अध्ययनकर्ता ने कहा कि, सटीक पूर्वानुमानों के लिए वॉकर सर्कुलेशन पर जलवायु परिवर्तन के प्रभाव को समझना भी महत्वपूर्ण है। अगर हम नहीं जानते कि वास्तविक दुनिया में क्या हुआ, तो हम नहीं जानते कि जिन मॉडलों का उपयोग हम भविष्य में होने वाले बदलावों, प्रभावों और खतरों को दर्शाने के लिए कर रहे हैं, वे हमें सही तस्वीर दे रहे हैं या नहीं।
शोधकर्ता वर्तमान में इस बात पर गौर कर रहे हैं कि वॉकर सर्कुलेशन में जो परिवर्तन उन्होंने देखा, उसका कारण क्या हो सकता है। एक मॉडल विकसित करना जो इन मापों की भविष्यवाणी करता है, शोधकर्ताओं को विभिन्न परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए एक उपकरण प्रदान करेगा।