AGRO PATH FINDER

EDUCATION • RESEARCH • INNOVATION

ICAR 6th Deans’ Committee • SKNAU Jobner

Degree & Semester B.Sc. (Hons.) Ag. | Sem V

Course Code AGMET 311 (2+1)

Course Title Introduction to Agro-meteorology

Lecture Number Lecture 15 of 16

व्याख्यान 15: मौसम पूर्वानुमान: मौसम पूर्वानुमान के प्रकार एवं उनके उपयोग

Lecture 15: Weather forecasting: types of weather forecasts and their uses

अध्ययन उद्देश्य (Learning Objectives)

इस व्याख्यान (Lecture 15) के गहन अध्ययन के पश्चात् विद्यार्थी निम्नलिखित वैज्ञानिक एवं कृषि-मौसम वैज्ञानिक अवधारणाओं में पूर्ण दक्षता प्राप्त करेंगे:

मौसम पूर्वानुमान की अवधारणा एवं आवश्यकता (Concept & Need of Weather Forecasting): वायुमंडलीय भौतिकी, गणितीय मॉडलिंग और आधुनिक उपग्रह/रडार प्रेक्षणों द्वारा भावी मौसम दशाओं के पूर्व-आकलन की वैज्ञानिक कार्यप्रणाली को समझना।
पूर्वानुमान के प्रकार (वैधता अवधि के आधार पर Classification by Validity Period): अति अल्प-अवधि (Nowcasting: $0-6$ घंटे), अल्प-अवधि (Short Range: $1-3$ दिन / $72$ घंटे), मध्यम-अवधि (Medium Range: $3-10$ दिन), विस्तारित-अवधि (Extended Range: $10-30$ दिन) तथा दीर्घ-अवधि पूर्वानुमान (Long Range / Seasonal: $1$ माह से $1$ ऋतु) की सीमाएँ एवं कृषि उपयोगिता जानना।
मौसम पूर्वानुमान की विधियाँ (Forecasting Methods): सिनॉप्टिक विधि (Synoptic Weather Charts), सांख्यिकीय/अनुभवजन्य विधि (Statistical/Empirical Models), संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी (Numerical Weather Prediction – NWP) तथा आधुनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता व मशीन लर्निंग (AI/ML) विधियों की तुलनात्मक क्रियाविधि समझना।
कृषि-मौसम सलाह सेवाएँ (Agromet Advisory Services – AAS): भारत मौसम विज्ञान विभाग (IMD) की ‘ग्रामीण कृषि मौसम सेवा’ (GKMS), जिला कृषि मौसम इकाइयाँ (DAMU), कृषि विज्ञान केंद्र (KVK) स्तर पर मंगलवार व शुक्रवार को जारी होने वाले द्वि-साप्ताहिक बुलेटिनों (AAS Bulletins) की संरचना का विश्लेषण करना।
डिजिटल कृषि एवं मोबाइल ऐप्स (Digital Agriculture & Mobile Dissemination): मेघदूत (Meghdoot App), दामिनी (Damini Lightning Alert), उमंग (UMANG) एवं मौसम (Mausam App) के माध्यम से किसानों तक ब्लॉक/ग्राम स्तर पर पूर्वानुमान संप्रेषण तथा शस्य क्रियाओं (बुवाई, सिंचाई, उर्वरक/कीटनाशक छिड़काव व कटाई) में मौसम-आधारित निर्णय क्षमता विकसित करना।

प्रस्तावना (Introduction)

कृषि एक ऐसा व्यवसाय है जिसके परिणाम $70\%$ से अधिक मौसम के अनुकूल या प्रतिकूल होने पर निर्भर करते हैं। बुवाई से लेकर कटाई और भंडारण तक किसान द्वारा लिया जाने वाला प्रत्येक निर्णय—जैसे “कब बुवाई करें?”, “क्या आज सिंचाई करनी चाहिए?”, “क्या कीटनाशक छिड़काव से पहले बारिश तो नहीं आ जाएगी?”, अथवा “क्या पकी हुई फसल की कटाई आज कर लें?”—प्रत्यक्ष रूप से आगामी $2$ से $7$ दिनों के मौसम पर निर्भर करता है।

प्राचीन काल में किसान बादलों के रंग, चींटियों के व्यवहार, पक्षियों की उड़ान और लोक-कहावतों (जैसे घाघ और भड्डरी की कहावतें) के आधार पर मौसम का अनुमान लगाते थे। किंतु आज मौसम पूर्वानुमान (Weather Forecasting) एक अत्यधिक उन्नत, गणितीय एवं उपग्रह-आधारित सुपरकंप्यूटिंग विज्ञान बन चुका है। भारत मौसम विज्ञान विभाग (IMD), राष्ट्रीय मध्यम अवधि मौसम पूर्वानुमान केंद्र (NCMRWF) तथा भारतीय उष्णकटिबंधीय मौसम विज्ञान संस्थान (IITM, पुणे) के सुपरकंप्यूटर (जैसे ‘प्रत्युष’ एवं ‘मिहिर’) करोड़ों वायुमंडलीय समीकरणों को हल करके ग्राम व ब्लॉक स्तर पर सटीक मौसम पूर्वानुमान प्रदान कर रहे हैं, जिससे किसान समय पर उचित निर्णय लेकर भारी फसल क्षति से बच सकते हैं।

प्रमुख शब्दावली (Key Terminology — Hindi with English Terms)

मौसम पूर्वानुमान (Weather Forecasting): वायुमंडल की वर्तमान भौतिक दशाओं (तापमान, वायुदाब, आर्द्रता, पवन, बादल) के प्रेक्षणों के आधार पर भौतिकी एवं गणित के नियमों द्वारा भविष्य के किसी निश्चित समय एवं स्थान के लिए मौसम चरों का पूर्व-आकलन करना।
नाउकास्टिंग (Nowcasting): आगामी 0 से 6 घंटों (0 to 6 hours) की अत्यंत अल्प अवधि के लिए किसी अत्यंत स्थानीय क्षेत्र (शहरी या ब्लॉक स्तर) हेतु डॉपलर मौसम रडार (DWR) एवं उपग्रह चित्रों द्वारा आंधी, तड़ित-झंझा, ओलावृष्टि या भारी वर्षा की दी जाने वाली तात्कालिक चेतावनी।
अल्प-अवधि पूर्वानुमान (Short-Range Forecast – SRF): आगामी 24 घंटे से 72 घंटे (1 से 3 दिन) की अवधि के लिए जारी किया जाने वाला पूर्वानुमान, जिसकी सटीकता $85\%$ से $95\%$ तक होती है।
मध्यम-अवधि पूर्वानुमान (Medium-Range Forecast – MRF): आगामी 3 दिन से 10 दिन (सामान्यतः 5 से 7 दिन) की अवधि के लिए जारी किया जाने वाला पूर्वानुमान; कृषि योजना एवं कृषि-मौसम सलाह सेवाओं (AAS) के लिए यह सबसे उपयोगी व आदर्श पूर्वानुमान माना जाता है।
दीर्घ-अवधि / मौसमी पूर्वानुमान (Long-Range Forecast – LRF): आगामी 10 दिनों से अधिक (1 माह से लेकर संपूर्ण 4 माह की मानसून ऋतु) के लिए जारी किया जाने वाला व्यापक पूर्वानुमान, जो वर्षा की कुल मात्रा और सामान्य से प्रस्थान (Departure from LPA) को दर्शाता है।
सिनॉप्टिक मौसम चार्ट (Synoptic Weather Chart): एक ही समय (मानक समय जैसे 03:00 या 12:00 UTC) पर विस्तृत भू-भाग की विभिन्न वेधशालाओं से प्राप्त मौसम प्रेक्षणों को समदाब रेखाओं (Isobars), वाताग्रों (Fronts), उच्च व निम्न दाब केंद्रों के रूप में प्रदर्शित करने वाला मौसम मानचित्र।
संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी (Numerical Weather Prediction – NWP): वायुमंडलीय ऊष्मागतिकी, द्रव गतिकी और सांतत्य समीकरणों (Primitive Equations) को सुपरकंप्यूटरों द्वारा ग्रिड बिंदुओं पर हल करके मौसम का गणितीय अनुकरण (Mathematical Simulation) करने की आधुनिकतम विधि।
ग्रामीण कृषि मौसम सेवा (Gramin Krishi Mausam Sewa – GKMS): भारत सरकार के पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय (MoES), IMD और ICAR द्वारा देश के प्रत्येक जिले और ब्लॉक स्तर पर मौसम-आधारित कृषि सलाह पहुँचाने हेतु संचालित राष्ट्रीय नेटवर्क।
जिला कृषि मौसम इकाई (District Agromet Unit – DAMU): ICAR के कृषि विज्ञान केंद्रों (KVKs) पर स्थापित विशेष मौसम इकाइयाँ जो स्थानीय कृषि विशेषज्ञों के साथ मिलकर ब्लॉक-स्तरीय कृषि-मौसम बुलेटिन तैयार करती हैं।
मेघदूत मोबाइल ऐप (Meghdoot Mobile App): IMD, IITM एवं ICRISAT द्वारा संयुक्त रूप से विकसित किसान-हितैषी ऐप जो स्थानीय भाषा में 5 दिनों का मौसम पूर्वानुमान और फसल-विशिष्ट वैज्ञानिक सलाह प्रदान करता है।

विस्तृत अध्ययन सामग्री (Detailed Study Notes)

4.1 मौसम पूर्वानुमान का वर्गीकरण (Classification of Weather Forecasts by Validity Period)

विश्व मौसम विज्ञान संगठन (WMO) एवं भारत मौसम विज्ञान विभाग (IMD) के अनुसार, मौसम पूर्वानुमान को उसकी वैधता अवधि (Validity Period) और कवरेज के आधार पर निम्नलिखित चार मुख्य वर्गों में विभाजित किया जाता है:

1. अति अल्प-अवधि पूर्वानुमान या नाउकास्टिंग (Nowcasting / Very Short-Range Forecast):

वैधता अवधि: वर्तमान समय से लेकर आगामी 0 से 6 घंटे (अधिकतम 12 घंटे) तक।
उपकरण एवं स्रोत: डॉपलर मौसम रडार (Doppler Weather Radar – DWR), उपग्रह से प्राप्त इंफ्रारेड चित्र, स्वचालित मौसम केंद्र (AWS) एवं बिजली संसूचक नेटवर्क (Lightning Detection Network)।
पूर्वानुमानित मौसम चर: अचानक आने वाली तेज धूलभरी आंधी (Squall), आकाशीय बिजली की चमक व तड़ित-झंझा (Thunderstorm), बादल फटना (Cloudburst) एवं ओलावृष्टि (Hailstorm)।
कृषि उपयोग: खड़ी पकी फसलों को आंधी/ओले से पूर्व सुरक्षित स्थान पर ले जाना, तुरंत कटी हुई फसल के बंडलों को तिरपाल से ढकना, तथा खेतों में कीटनाशक छिड़काव या खुला काम तुरंत रोककर पशुओं व मजदूरों को सुरक्षित आवास में ले जाना।

2. अल्प-अवधि पूर्वानुमान (Short-Range Weather Forecast – SRF):

वैधता अवधि: आगामी 24 घंटे से 72 घंटे (1 से 3 दिन) तक।
शुद्धता एवं सटीकता: इसकी सटीकता $85\%$ से $95\%$ तक उच्चतम होती है। इसे दिन में दो बार (प्रातः एवं सायं) अद्यतन (Update) किया जाता है।
पूर्वानुमानित मौसम चर: अधिकतम व न्यूनतम तापमान, वर्षा की संभावना व मात्रा, आपेक्षिक आर्द्रता, पवन गति व दिशा तथा आकाश में बादलों का आवरण (Okta)।
कृषि उपयोग:
- दैनिक कृषि कार्यों का तात्कालिक निर्णय: यदि आगामी 24 घंटे में वर्षा की संभावना है, तो सिंचाई टालना।
- कीटनाशकों, कवकनाशियों एवं शाकनाशियों का छिड़काव: यदि तेज हवा ($> 15\text{ km/hr}$) या बारिश का अनुमान है तो छिड़काव स्थगित करना।
- यूरिया की टॉप-ड्रेसिंग: हल्की वर्षा से ठीक पूर्व या बाद में करना।

3. मध्यम-अवधि पूर्वानुमान (Medium-Range Weather Forecast – MRF):

वैधता अवधि: आगामी 3 दिन से 10 दिन (सामान्यतः 5 से 7 दिन) तक।
कृषि मौसम विज्ञान में महत्त्व: यह कृषि नियोजन (Agricultural Planning) के लिए सबसे अधिक महत्त्वपूर्ण और उपयोगी पूर्वानुमान है। अधिकांश शस्य क्रियाओं (खेत की तैयारी, बुवाई, सिंचाई चक्र, उर्वरक अनुप्रयोग) को पूरा होने में 4 से 7 दिन का समय लगता है।
प्रदाता संस्थान: भारत में राष्ट्रीय मध्यम अवधि मौसम पूर्वानुमान केंद्र (NCMRWF, नोएडा) एवं IMD द्वारा NWP मॉडल (Global Forecast System – GFS / NCUM) के आधार पर मंगलवार और शुक्रवार को जिला एवं ब्लॉक स्तर पर 5-दिवसीय पूर्वानुमान जारी किया जाता है।
कृषि उपयोग:
- खेत की जुताई एवं तैयारी का कार्यक्रम बनाना।
- बुवाई की तिथि का निर्धारण: मानसूनी वर्षा के आगमन के 5 दिन पूर्व बीजों, उर्वरकों की व्यवस्था कर बुवाई शुरू करना।
- सिंचाई शेड्यूलिंग: आगामी 5 दिनों में पर्याप्त वर्षा होने पर नहरी या नलकूप सिंचाई को रोककर जल व बिजली की भारी बचत करना।
- परिपक्व फसलों की कटाई, मड़ाई (Threshing) एवं दानों को सुखाने की योजना बनाना।

4. दीर्घ-अवधि या मौसमी पूर्वानुमान (Long-Range Weather Forecast – LRF):

वैधता अवधि: 10 दिन से अधिक से लेकर एक माह या संपूर्ण मौसम (30 दिन से 4 माह) तक।
प्रकृति: यह किसी विशिष्ट दिन का मौसम नहीं बताता, बल्कि संपूर्ण मौसम (जैसे दक्षिण-पश्चिमी मानसून जून–सितंबर) के लिए दीर्घकालीन औसत वर्षा (LPA $\approx 87\text{ cm}$) के संदर्भ में संभावित वर्षा का प्रतिशत प्रस्थान (Departure) तथा सूखे या बाढ़ की प्रायिकता दर्शाता है।
IMD के चरण: IMD प्रतिवर्ष दक्षिण-पश्चिमी मानसून का पहला पूर्वानुमान अप्रैल के मध्य में तथा दूसरा अद्यतन पूर्वानुमान मई के अंतिम सप्ताह में जारी करता है।
कृषि उपयोग:
- राष्ट्रीय एवं राज्य स्तर पर कृषि नीति, खाद्यान्न बफर स्टॉक और बीज आपूर्ति का नियोजन।
- फसल एवं किस्म का चयन: यदि सामान्य से कम मानसून (सूखे) का पूर्वानुमान हो, तो किसान लंबी अवधि की फसलों (जैसे धान, गन्ना) के स्थान पर कम अवधि एवं सूखा-रोधी फसलों (बाजरा, मूँग, मोठ, तिल, ग्वार) का चयन करते हैं।
- नहरों और बांधों के जल भंडारण और बिजली वितरण की दीर्घकालिक योजना।

4.2 मौसम पूर्वानुमान की वैज्ञानिक विधियाँ (Methods of Weather Forecasting)

मौसम पूर्वानुमान तैयार करने के लिए मुख्य रूप से चार वैज्ञानिक दृष्टिकोणों का उपयोग किया जाता है:

1. सिनॉप्टिक विधि (Synoptic Weather Forecasting Method):

सिद्धांत: ‘सिनॉप्टिक’ (Synoptic) ग्रीक शब्द से बना है जिसका अर्थ है ‘एक साथ एक ही दृष्टि में देखना’। इस विधि में एक निश्चित मानक समय पर पूरे देश और महाद्वीप की सैकड़ों वेधशालाओं से प्राप्त सतही एवं उच्च-वायुमंडलीय मौसम आंकड़ों को मानचित्रों पर समदाब रेखाओं (Isobars), समताप रेखाओं (Isotherms) और वाताग्रों (Fronts) के रूप में आलेखित किया जाता है।
कार्यप्रणाली: अनुभवी मौसम विज्ञानी चक्रवातों, प्रतिचक्रवातों, पश्चिमी विक्षोभों और गर्तों (Troughs) की वर्तमान गति, तीव्रता और पिछले 24–48 घंटों के इतिहास का अध्ययन करके वायुमंडलीय तंत्रों के भावी मार्ग का अनुमान लगाते हैं। यह विधि अल्प-अवधि ($24-48$ घंटे) हेतु अत्यंत उपयोगी है।

2. सांख्यिकीय एवं अनुभवजन्य विधि (Statistical & Empirical Methods):

सिद्धांत: यह विधि पिछले 50 से 100 वर्षों के ऐतिहासिक जलवायु आंकड़ों और वैश्विक मौसम संकेतकों (Global Teleconnections) के सांख्यिकीय सहसंबंधों (Correlation & Multiple Regression) पर आधारित होती है।
उपयोग: भारत में मानसूनी वर्षा के दीर्घ-अवधि पूर्वानुमान (LRF) में IMD 16-पैरामीटर एवं 8-पैरामीटर शक्ति मॉडल (Power Regression Model) का उपयोग करता आया है, जिसमें एल-नीनो/दक्षिणी दोलन (ENSO), हिंद महासागर द्विध्रुव (IOD), यूरेशियन हिम आवरण (Snow Cover), उत्तरी अटलांटिक दोलन (NAO) एवं भूमध्यरेखीय पवनें शामिल हैं।

3. संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी (Numerical Weather Prediction – NWP):

सिद्धांत: यह इक्कीसवीं सदी की सबसे सटीक और आधुनिकतम विधि है। वायुमंडल एक ऊष्मागतिक तरल (Thermodynamic Fluid) है जो न्यूटन के गति के नियमों, द्रव्यमान संरक्षण (सांतत्य समीकरण), ऊर्जा संरक्षण (ऊष्मागतिकी का प्रथम नियम) एवं आदर्श गैस नियमों का पालन करता है।
कार्यप्रणाली: पूरे ग्लोब को त्रि-आयामी ग्रिडों (3D Grids — $12\text{ km} \times 12\text{ km}$ या $4\text{ km}$) में बाँटा जाता है। उपग्रहों, रडार, मौसम गुब्बारों और हवाई जहाजों से प्राप्त अरबों आंकड़ों को सुपरकंप्यूटरों (जैसे NCMRWF का ‘मिहिर’ एवं IITM का ‘प्रत्युष’) में प्रविष्ट कर जटिल गैर-रेखीय अवकल समीकरणों (Primitive Differential Equations) को समय के चरणों में हल किया जाता है।
मॉडल: ग्लोबल फोरकास्ट सिस्टम (GFS), यूनिफाइड मॉडल (NCUM), एवं मेसोस्केल WRF (Weather Research and Forecasting) मॉडल। मध्यम-अवधि ($3-10$ दिन) पूर्वानुमान पूर्णतः NWP पर आधारित है।

4. कृत्रिम बुद्धिमत्ता एवं मशीन लर्निंग (AI and Machine Learning Approaches):

अति-आधुनिक समय में डीप लर्निंग (Deep Learning), न्यूरल नेटवर्क और सैटेलाइट बिग डेटा एनालिटिक्स द्वारा नाउकास्टिंग और अत्यधिक स्थानीय (Hyper-local / Panchayat Level) मौसम पूर्वानुमान तैयार किए जा रहे हैं।

4.3 ग्रामीण कृषि मौसम सेवा एवं मौसम-आधारित कृषि सलाह (Gramin Krishi Mausam Sewa – GKMS)

मौसम पूर्वानुमान तब तक निरर्थक है जब तक कि उसे किसान की भाषा और उसकी खड़ी फसल की विशिष्ट आवश्यकता में न बदला जाए। इसी उद्देश्य हेतु भारत सरकार ने ग्रामीण कृषि मौसम सेवा (GKMS) का राष्ट्रीय तंत्र स्थापित किया है:

GKMS एवं DAMU की संगठनात्मक संरचना:

राष्ट्रीय स्तर (National Level): IMD (नई दिल्ली) एवं NCMRWF (नोएडा) द्वारा NWP मॉडलों से प्रत्येक मंगलवार और शुक्रवार को देश के सभी जिलों हेतु आगामी 5 दिनों का संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान (वर्षा, तापमान, आर्द्रता, पवन गति/दिशा, बादल) तैयार किया जाता है।
राज्य/क्षेत्रीय स्तर (State Level): राज्य कृषि विश्वविद्यालयों (SAUs) में स्थित कृषि मौसम विज्ञान विभाग (Departments of Agronomy / Agrometeorology) तथा ICAR अनुसंधान केंद्र।
जिला एवं ब्लॉक स्तर (District & Block Level – DAMU): कृषि विज्ञान केंद्रों (KVKs) पर स्थापित जिला कृषि मौसम इकाइयाँ (DAMU), जहाँ एक कृषि मौसम वैज्ञानिक (Agrometeorologist / SMS) और एक विषय-वस्तु विशेषज्ञ मिलकर कार्य करते हैं।

कृषि-मौसम सलाह बुलेटिन की संरचना (Structure of Agromet Advisory Bulletin – AAS):

प्रत्येक मंगलवार (Tuesday) एवं शुक्रवार (Friday) को जारी होने वाले द्वि-साप्ताहिक बुलेटिन में निम्नलिखित तीन प्रमुख भाग होते हैं:

विगत मौसम सारांश (Past Weather Summary): पिछले 3–4 दिनों में दर्ज वास्तविक वर्षा, अधिकतम/न्यूनतम तापमान और आपेक्षिक आर्द्रता का विवरण।
आगामी 5 दिनों का मौसम पूर्वानुमान (Weather Forecast for Next 5 Days): तिथि-वार वर्षा की मात्रा, तापमान, बादलों की स्थिति, पवन गति एवं दिशा।
फसल-विशिष्ट कृषि सलाह (Crop-Specific Management Advisories):
- शस्य क्रियाएँ: खेत की तैयारी, बुवाई, उन्नत बीजों का चयन एवं बीज उपचार।
- सिंचाई प्रबंधन: वर्षा पूर्वानुमान के आधार पर सिंचाई देने या टालने की स्पष्ट सलाह।
- उर्वरक अनुप्रयोग: यूरिया की टॉप-ड्रेसिंग का समय।
- पादप संरक्षण (Plant Protection): मौसम की अनुकूलता के आधार पर कीट व रोगों (जैसे आर्द्र मौसम में सरसों के मोयला/सफेद रोली या चने के फली छेदक) की पूर्व-संभावना और अनुशंसित रसायनों की सटीक मात्रा।
- पशुधन प्रबंधन: लू या शीत लहर से बचाव, शेड व आहार प्रबंधन।

4.4 डिजिटल कृषि एवं मौसम संप्रेषण तंत्र (Digital Dissemination: Meghdoot & Damini Apps)

तैयार की गई कृषि-मौसम सलाह को अंतिम छोर के किसान (Last-mile Connectivity) तक पहुँचाने के लिए आधुनिक सूचना एवं संचार प्रौद्योगिकी (ICT) का व्यापक उपयोग किया जा रहा है:

1. मेघदूत मोबाइल ऐप (Meghdoot App):
- विकास: भारत सरकार के पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय (MoES), कृषि एवं किसान कल्याण मंत्रालय, IMD, IITM पुणे तथा अंतरराष्ट्रीय अर्ध-शुष्क उष्णकटिबंधीय फसल अनुसंधान संस्थान (ICRISAT, हैदराबाद) द्वारा संयुक्त रूप से विकसित।
- विशेषताएँ: यह जीपीएस (GPS) आधारित ऐप है जो किसान के वर्तमान स्थान (ब्लॉक/जिला) के लिए स्थानीय भाषा (हिंदी, राजस्थानी, अंग्रेजी आदि) में 5-दिवसीय मौसम पूर्वानुमान तथा उस क्षेत्र की प्रमुख फसलों, सब्जियों एवं पशुधन हेतु अनुकूलित वैज्ञानिक सलाह सीधे किसान के मोबाइल स्क्रीन पर दिखाता है।
2. दामिनी लाइटनिंग अलर्ट ऐप (Damini App):
- विकास: IITM पुणे और पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय द्वारा विकसित।
- उपयोग: यह आकाशीय बिजली गिरने (Lightning Strike) का सटीक पूर्व-आकलन करता है और उपयोगकर्ता के $20$ से $40\text{ किलोमीटर}$ के दायरे में आगामी $30$ से $45$ मिनट के भीतर बिजली गिरने की जीपीएस-आधारित ध्वनि चेतावनी (Audio Alarm) देता है, जिससे खेतों में काम कर रहे किसानों और पशुओं की जान बचाई जाती है।
3. किसान पोर्टल एवं एसएमएस (mKisan SMS Portal): कृषि विज्ञान केंद्रों द्वारा पंजीकृत किसानों के मोबाइल पर स्थानीय भाषा में निःशुल्क एसएमएस अलर्ट भेजे जाते हैं।
4. मौसम ऐप (Mausam App) एवं उमंग (UMANG): पर्यटन, शहर और कृषि हेतु मौसम रडार व पूर्वानुमान चित्र उपलब्ध कराते हैं।

वैज्ञानिक आरेख एवं सचित्र व्याख्या (Visual Scientific Diagrams)

चित्र 15.1: वैधता अवधि के आधार पर मौसम पूर्वानुमान का वर्गीकरण (नाउकास्टिंग, अल्प, मध्यम एवं दीर्घ-अवधि) तथा कृषि निर्णय में उनके विशिष्ट उपयोग

चित्र 15.2: मौसम पूर्वानुमान की तीन प्रमुख पद्धतियाँ — सिनॉप्टिक मौसम चार्ट, सांख्यिकीय/अनुभवजन्य मॉडल तथा आधुनिक संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी (NWP)

चित्र 15.3: ग्रामीण कृषि मौसम सेवा (GKMS) के अंतर्गत राष्ट्रीय मौसम पूर्वानुमान से लेकर जिला/ब्लॉक स्तर पर कृषि सलाह निर्माण एवं किसान द्वारा ऑन-फार्म निर्णय लेने की संपूर्ण श्रृंखला

विजुअल माइंड मैप (Visual Mind Map — Lecture 15 Complete Overview)

संपूर्ण व्याख्यान 15 (मौसम पूर्वानुमान: प्रकार, विधियाँ एवं कृषि में उपयोग) को एक ही दृष्टि में याद रखने के लिए नीचे 6-शाखाओं वाला विजुअल माइंड मैप (SVG) प्रस्तुत है:

चित्र 15.4: व्याख्यान 15 (मौसम पूर्वानुमान: प्रकार, विधियाँ, GKMS कृषि-मौसम सलाह सेवाएँ एवं कृषि में उपयोग) का संपूर्ण 6-शाखीय विजुअल माइंड मैप

प्रक्रिया प्रवाह चार्ट (Process Flowcharts)

प्रवाह चार्ट 7.1: संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी (NWP) द्वारा पूर्वानुमान उत्पादन प्रक्रिया

चरण 1 (वैश्विक डेटा अर्जन): उपग्रहों (INSAT-3D), डॉपलर रडार, मौसम गुब्बारों व वेधशालाओं से अरबों मौसम आंकड़ों का एकत्रीकरण

↓

चरण 2 (डेटा एसिमिलेशन): 3D वायुमंडलीय ग्रिड पर प्रारंभिक दशाओं (Initial Conditions) का निर्धारण एवं त्रुटि संशोधन

↓

चरण 3 (सुपरकंप्यूटिंग मॉडलिंग): सुपरकंप्यूटरों (‘प्रत्युष’ एवं ‘मिहिर’) द्वारा गैर-रेखीय अवकल समीकरणों का संख्यात्मक समाधान

↓

चरण 4 (आउटपुट जनरेशन): आगामी 10 दिनों के लिए ब्लॉक-स्तरीय मौसम चरों (वर्षा, तापमान, पवन, आर्द्रता) का ग्रिड पूर्वानुमान उत्पादन

प्रवाह चार्ट 7.2: जिला कृषि मौसम इकाई (DAMU) द्वारा बुलेटिन तैयार करने एवं संप्रेषण की प्रक्रिया

IMD से मंगलवार/शुक्रवार को 5-दिवसीय ब्लॉक-स्तरीय संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान प्राप्त होना

↓

KVK/SAU के कृषि मौसम वैज्ञानिक एवं फसल विशेषज्ञों (एग्रोनॉमी, कीट, पादप रोग) द्वारा खड़ी फसलों की स्थिति की समीक्षा

↓

स्थानीय भाषा में फसल-विशिष्ट शस्य, सिंचाई, छिड़काव एवं पशुधन सलाह बुलेटिन तैयार करना

↓

मेघदूत ऐप, mKisan SMS, व्हाट्सएप ग्रुप्स एवं प्रिंट/इलेक्ट्रॉनिक मीडिया द्वारा सीधे किसान के मोबाइल पर त्वरित संप्रेषण

तुलनात्मक सारणियाँ (Comparison Tables)

सारणी 8.1: मौसम पूर्वानुमान के चारों प्रकारों (वैधता अवधि के आधार पर) की संपूर्ण तुलना

पूर्वानुमान का प्रकार	वैधता अवधि (Validity Period)	प्रमुख पूर्वानुमानित चर	प्रयुक्त मुख्य विधि एवं उपकरण	प्राथमिक कृषि अनुप्रयोग
1. नाउकास्टिंग (Nowcast)	$0$ से $6$ घंटे (अति अल्प-अवधि)	आंधी, तड़ित-झंझा, ओलावृष्टि, बादल फटना।	डॉपलर मौसम रडार (DWR), उपग्रह इमेजरी, लाइटनिंग नेटवर्क।	कटी फसल को तिरपाल से ढकना, कीटनाशक छिड़काव तुरंत रोकना, मजदूरों की सुरक्षा।
2. अल्प-अवधि (Short-Range)	$1$ से $3$ दिन ($24-72$ घंटे)	तापमान, वर्षा, आर्द्रता, पवन गति व दिशा, बादल।	सिनॉप्टिक चार्ट एवं उच्च-रिज़ॉल्यूशन मेसोस्केल NWP मॉडल।	दैनिक सिंचाई निर्णय (देना या टालना), यूरिया टॉप-ड्रेसिंग, कीटनाशक छिड़काव।
3. मध्यम-अवधि (Medium-Range)	$3$ से $10$ दिन (सामान्यतः $5-7$ दिन)	दैनिक मौसम चरों का क्रमवार 5-दिवसीय पूर्वानुमान।	वैश्विक संख्यात्मक NWP मॉडल (NCUM, GFS) सुपरकंप्यूटर द्वारा।	खेत की तैयारी, बुवाई की तिथि, सिंचाई शेड्यूलिंग, फसल कटाई व मड़ाई (AAS का आधार)।
4. दीर्घ-अवधि (Long-Range)	$> 10$ दिन से $1$ मौसम ($1-4$ माह)	कुल मौसमी मानसूनी वर्षा (% प्रस्थान), सूखा/बाढ़ संभावना।	सांख्यिकीय कपल्ड मॉडल (ENSO, IOD, यूरेशियन स्नो) व क्लाइमेट मॉडल।	फसल एवं किस्म का चयन (सूखे हेतु बाजरा/दलन), बीज-खाद आपूर्ति, राष्ट्रीय जल नीति।

सारणी 8.2: मौसम पूर्वानुमान की तीन प्रमुख पद्धतियों (Methods) की तुलना

तुलना का आधार	सिनॉप्टिक विधि (Synoptic)	सांख्यिकीय विधि (Statistical)	संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी (NWP)
1. मूल उपागम	वर्तमान मौसम चार्टों एवं वायुदाब प्रणालियों का दृश्य अवलोकन।	अतीत के ऐतिहासिक आंकड़ों के साथ गणितीय सहसंबंध (रिग्रेशन)।	वायुमंडलीय भौतिकी व द्रव गतिकी समीकरणों का कंप्यूटर द्वारा हल।
2. उपयुक्त पूर्वानुमान परास	अल्प-अवधि ($24$ से $48$ घंटे)।	दीर्घ-अवधि एवं मौसमी मानसून पूर्वानुमान ($1-4$ माह)।	मध्यम-अवधि ($3$ से $10$ दिन) एवं अल्प-अवधि।
3. वस्तुनिष्ठता (Objectivity)	व्यक्तिपरक (Subjective — मौसम विज्ञानी के अनुभव पर निर्भर)।	सांख्यिकीय रूप से निश्चित किंतु जलवायु बदलाव पर त्रुटिपूर्ण।	पूर्णतः वस्तुनिष्ठ (Objective) एवं स्वचालित गणितीय गणना।
4. स्थानिक सटीकता	क्षेत्रीय या राज्य स्तर तक सीमित।	विशाल समरूप क्षेत्र (Broad Homogeneous Regions)।	ब्लॉक, तहसील एवं ग्राम पंचायत स्तर ($12\text{ km}$ ग्रिड)।

कृषि में व्यावहारिक उपयोग एवं आर्थिक लाभ (Practical Uses & Economic Benefits)

9.1 विभिन्न शस्य क्रियाओं में मध्यम-अवधि पूर्वानुमान का व्यावहारिक उपयोग

खेत की तैयारी एवं बुवाई (Field Preparation & Sowing): यदि मध्यम-अवधि पूर्वानुमान में 4–5 दिन बाद मानसूनी वर्षा की सक्रियता का संकेत हो, तो किसान तुरंत ग्रीष्मकालीन जुताई और खेत की मेड़बंदी पूरी करके बीज व उर्वरक तैयार रखते हैं। वर्षा होते ही अनुकूल ‘वतर’ (Optimum Soil Tilth) पर तुरंत बुवाई की जाती है जिससे अंकुरण शत-प्रतिशत होता है।
सिंचाई प्रबंधन एवं जल संरक्षण (Irrigation Scheduling): यदि आगामी 3 दिनों में $25\text{ mm}$ या अधिक वर्षा का पूर्वानुमान हो, तो खड़ी फसल (गेहूँ, सरसों, चना) में प्रस्तावित सिंचाई को तुरंत टाल दिया जाता है। इससे न केवल लाखों लीटर भूजल और नहरी जल की बचत होती है, बल्कि फसल को जलभराव और जड़ों के सड़ने से भी बचाया जा सकता है।
उर्वरक अनुप्रयोग (Fertilizer Top-dressing): यूरिया की टॉप-ड्रेसिंग तेज धूप व सूखे खेत में करने पर अमोनिया गैस बनकर उड़ जाती है ($NH_3$ Volatilization) तथा भारी वर्षा में बह जाती है। पूर्वानुमान के अनुसार हल्की वर्षा या सिंचाई से ठीक पहले यूरिया डालने पर नाइट्रोजन उपयोग दक्षता (NUE) अधिकतम होती है।
पादप संरक्षण रसायन छिड़काव (Chemical Spraying): कीटनाशक या कवकनाशी का छिड़काव करने के लिए कम से कम 4 से 6 घंटे वर्षा-रहित मौसम तथा पवन गति $10-12\text{ km/hr}$ से कम होनी चाहिए। यदि तेज हवा या बारिश का पूर्वानुमान हो, तो छिड़काव रोक दिया जाता है जिससे कीटनाशक बहने से बचता है और आर्थिक हानि नहीं होती।
कटाई एवं मड़ाई (Harvesting & Post-harvest Operations): फसलों की कटाई और खुले खलिहान में थ्रेशिंग तभी की जाती है जब आगामी 3–5 दिन तक आकाश पूर्णतः साफ (0–2 Okta) रहने और शुष्क मौसम का पूर्वानुमान हो। बेमौसम बारिश या ओलावृष्टि की चेतावनी होने पर कटी हुई फसल को तुरंत सुरक्षित गोदामों में पहुँचाया जाता है।

9.2 मौसम पूर्वानुमान सेवाओं का आर्थिक प्रभाव (Economic Impact of AAS)

राष्ट्रीय अनुप्रयुक्त आर्थिक अनुसंधान परिषद (NCAER, 2020) के स्वतंत्र अध्ययन के अनुसार:
- मौसम-आधारित कृषि सलाह (GKMS AAS) का नियमित उपयोग करने वाले किसानों की खेती की कुल लागत में $15\%$ से $25\%$ तक की शुद्ध कमी आई है (मुख्यतः व्यर्थ सिंचाई और बह जाने वाले कीटनाशकों की बचत के कारण)।
- सटीक समय पर बुवाई, कीट नियंत्रण एवं कटाई के कारण प्रमुख फसलों (धान, गेहूँ, सरसों, चना, कपास) की पैदावार में $10\%$ से $20\%$ की शुद्ध वृद्धि दर्ज की गई है।
- देश भर के लगभग $4$ करोड़ से अधिक किसान एसएमएस एवं मेघदूत ऐप के माध्यम से नियमित लाभान्वित हो रहे हैं, जिससे भारतीय कृषि GDP में प्रतिवर्ष हजारों करोड़ रुपये का प्रत्यक्ष योगदान हो रहा है।

महत्त्वपूर्ण सूत्र एवं सत्यापन मानक (Forecasting Accuracy & Verification Metrics)

1. वर्षा पूर्वानुमान की शुद्धता या हिट दर (Hit Rate / Ratio Score – RS %)

Ratio Score (RS %) = [ ( H + Z ) / N ] × 100

जहाँ: H (Hits) = वर्षा की भविष्यवाणी थी और वास्तविक वर्षा हुई, Z (Correct Zeros) = वर्षा न होने की भविष्यवाणी थी और वर्षा नहीं हुई, तथा N (Total Forecast Days) = कुल पूर्वानुमान दिवसों की संख्या ($N = H + Z + F + M$, जहाँ $F$ = मिथ्या चेतावनी False Alarms तथा $M$ = छूटी हुई घटनाएँ Misses)।

2. हैंसन-कुइपर्स कौशल स्कोर (Hanssen-Kuipers Discriminant / True Skill Statistic – TSS)

HK / TSS = [ ( H × Z ) − ( F × M ) ] / [ ( H + M ) × ( F + Z ) ]

TSS का मान $-1.0$ से $+1.0$ के मध्य होता है। $\text{TSS} = +1.0$ का अर्थ है शत-प्रतिशत त्रुटिहीन आदर्श पूर्वानुमान; $\text{TSS} = 0$ का अर्थ है शून्य कौशल (केवल संयोगवश तुक्का); तथा $\text{TSS} < 0$ का अर्थ है गलत पूर्वानुमान।

हल सहित संख्यात्मक प्रश्न (Solved Numerical Examples):

उदाहरण 1 (कृषि मौसम वेधशाला में वर्षा पूर्वानुमान सत्यापन):

प्रश्न: जोबनेर कृषि मौसम केंद्र द्वारा खरीफ मौसम के 100 दिनों के लिए वर्षा का मध्यम-अवधि पूर्वानुमान जारी किया गया। वास्तविक मौसम प्रेक्षण के बाद पाया गया कि 35 दिनों में वर्षा की भविष्यवाणी सही निकली (H = 35), 45 दिनों में वर्षा न होने की भविष्यवाणी सही निकली (Z = 45), 12 दिनों में भविष्यवाणी थी किंतु वर्षा नहीं हुई (False Alarm F = 12), तथा 8 दिनों में बिना भविष्यवाणी के वर्षा हो गई (Miss M = 8)। इस केंद्र के पूर्वानुमान की हिट दर (Ratio Score RS %) ज्ञात कीजिए।

हल:
दिया गया है: $H = 35$, $Z = 45$, $F = 12$, $M = 8$, कुल दिन $N = 35 + 45 + 12 + 8 = 100$
सही भविष्यवाणियों की संख्या $= H + Z = 35 + 45 = 80$
$\text{Ratio Score (RS \%)} = \left(\frac{H + Z}{N}\right) \times 100 = \left(\frac{80}{100}\right) \times 100 = \mathbf{80\%}$।
अतः मौसम केंद्र के पूर्वानुमान की समग्र शुद्धता $80\%$ है, जो कृषि कार्यों के लिए अत्यंत विश्वसनीय मानी जाती है।

उदाहरण 2 (हैंसन-कुइपर्स कौशल स्कोर – TSS की गणना):

प्रश्न: उपर्युक्त उदाहरण 1 के आंकड़ों ($H=35, Z=45, F=12, M=8$) का उपयोग करते हुए हैंसन-कुइपर्स कौशल स्कोर (HK / TSS) की गणना कीजिए।

हल:
सूत्र: $\text{TSS} = \frac{(H \times Z) – (F \times M)}{(H + M) \times (F + Z)}$
अंश $= (35 \times 45) – (12 \times 8) = 1575 – 96 = 1479$
हर $= (35 + 8) \times (12 + 45) = 43 \times 57 = 2451$
$\text{TSS} = \frac{1479}{2451} = \mathbf{0.603}$ (या $+0.60$)।
चूँकि TSS का मान धनात्मक और $+0.60$ है, अतः यह सिद्ध करता है कि पूर्वानुमान में संयोग (Chance) से कहीं अधिक वास्तविक वैज्ञानिक कौशल है।

त्वरित पुनरावलोकन: परीक्षा कैप्सूल (Quick Revision Points)

1. चार पूर्वानुमान श्रेणियाँ Nowcasting ($0-6\text{ h}$); Short Range ($1-3\text{ days}$); Medium Range ($3-10\text{ days}$, कृषि हेतु सर्वोत्तम); Long Range ($>10\text{ days}$ से 1 मौसम)।

2. तीन प्रमुख विधियाँ सिनॉप्टिक (मौसम चार्ट व समदाब); सांख्यिकीय (रिग्रेशन मॉडल, LRF मानसून हेतु); NWP (सुपरकंप्यूटर भौतिक समीकरण, मध्यम-अवधि हेतु)।

3. भारतीय सुपरकंप्यूटर IITM पुणे का ‘प्रत्युष’ (4.0 Petaflops) एवं NCMRWF नोएडा का ‘मिहिर’ (2.8 Petaflops) NWP मौसम भविष्यवाणी हेतु प्रयुक्त।

4. GKMS एवं DAMU ग्रामीण कृषि मौसम सेवा (GKMS) के तहत KVKs में DAMU द्वारा प्रत्येक मंगलवार एवं शुक्रवार को द्वि-साप्ताहिक कृषि सलाह बुलेटिन जारी होता है।

5. मेघदूत मोबाइल ऐप IMD, IITM व ICRISAT द्वारा विकसित; किसान को स्थानीय भाषा में 5-दिवसीय ब्लॉक मौसम पूर्वानुमान एवं फसल-विशिष्ट सलाह देता है।

6. दामिनी लाइटनिंग ऐप IITM पुणे द्वारा विकसित; $20-40\text{ km}$ दायरे में आकाशीय बिजली गिरने से 30–45 मिनट पूर्व ऑडियो अलार्म द्वारा जीवन रक्षा करता है।

7. कृषि निर्णयों में बचत वर्षा पूर्वानुमान से अनावश्यक सिंचाई और कीटनाशक छिड़काव टलने से खेती की लागत में $15-25\%$ कमी व पैदावार में $10-20\%$ वृद्धि होती है।

8. LRF मानसून तिथियाँ IMD दक्षिण-पश्चिमी मानसून का पहला दीर्घ-अवधि पूर्वानुमान अप्रैल के मध्य में तथा दूसरा अद्यतन पूर्वानुमान मई के अंत में जारी करता है।

बहुविकल्पीय प्रश्न (20 Multiple Choice Questions — University & Competitive Level)

प्रश्न 1. कृषि कार्यों की योजना (खेत तैयारी, बुवाई, सिंचाई शेड्यूलिंग एवं कटाई) के लिए निम्नलिखित में से कौन-सा मौसम पूर्वानुमान सबसे अधिक उपयोगी एवं प्रासंगिक माना जाता है?

(A) नाउकास्टिंग (0 से 6 घंटे)
(B) अल्प-अवधि पूर्वानुमान (1 से 3 दिन)
(C) मध्यम-अवधि पूर्वानुमान (Medium-Range Forecast: 3 से 10 दिन)
(D) जलवायु मानक (30 वर्ष)