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Rocks’ carbon storage capacity vastly overestimated: study

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Rocks’ carbon storage capacity vastly overestimated: study

हिमालय के फोरलैंड बेसिन के स्थान के साथ हिमालय की उपग्रह छवि बैंगनी रंग में उजागर हुई। | फोटो क्रेडिट: Mikenorton (CC BY-SA)

कई वैज्ञानिक और नीति निर्माता सह -भंडारण पर भरोसा कर रहे हैं2 एक महत्वपूर्ण के रूप में गहरा भूमिगत जलवायु परिवर्तन से लड़ने का तरीका। भूवैज्ञानिक कार्बन भंडारण के रूप में जाना जाने वाला सीओ कैप्चर करना शामिल है2 बिजली संयंत्रों जैसे स्रोतों से या सीधे हवा से और इसे रॉक संरचनाओं में इंजेक्ट करना, जहां यह सदियों तक रह सकता है। हालांकि, अब तक, अधिकांश चर्चाओं ने भूमिगत भंडारण का इलाज किया है जैसे कि यह असीम था।

में एक नया अध्ययन प्रकृति इस धारणा को चुनौती दी है, चेतावनी दी है कि पृथ्वी केवल 1,460 बिलियन टन सीओ को सुरक्षित रूप से पकड़ सकती है2 भूमिगत। यदि देश जलवायु रणनीतियों को यह जानने के बिना डिजाइन करते हैं कि वास्तव में कितना भंडारण उपलब्ध है, तो वे एक विकल्प पर बहुत अधिक भरोसा कर सकते हैं जो वितरित नहीं कर सकता है। एक सीमा की स्थापना सरकारों को अधिक सावधानी से योजना बनाने के लिए मजबूर करती है, उत्सर्जन को तेजी से कम करती है, और एक दुर्लभ संसाधन के रूप में कार्बन भंडारण, और अधिक यथार्थवादी प्रतिक्रिया की आवश्यकता को स्वीकार करती है।

इस सीमा की गणना करने के लिए, यूरोप, यूके और अमेरिका के शोधकर्ताओं ने, तलछटी घाटियों का एक वैश्विक मानचित्र बनाया, जो कि बड़े रॉक फॉर्मेशन हैं जो सीओ के लिए सबसे उपयुक्त हैं2 भंडारण। फिर वे व्यवस्थित रूप से उन क्षेत्रों से इंकार करते हैं जहां भंडारण बहुत जोखिम भरा होगा, जैसे भूकंप क्षेत्रों के पास, ध्रुवीय क्षेत्रों में और जैव विविधता हॉटस्पॉट में बेसिन। अंत में, टीम ने भंडारण की गहराई और अपतटीय ड्रिलिंग सीमा जैसी व्यावहारिक बाधाओं पर विचार किया। जो कुछ भी बने रहे, उसे जोड़कर, उन्होंने पाया कि पहले से अनुमानित वैश्विक क्षमता का केवल दसवां हिस्सा, लगभग 11,800 बिलियन टन, उपयुक्त था।

लगभग हर जलवायु परिदृश्य का उद्देश्य 2 for सी के नीचे ग्लोबल वार्मिंग रखना है बड़ी मात्रा में सह2 भूमिगत संग्रहीत किया जाएगा। लेकिन आज की गति से, भंडारण का उपयोग इतनी तेजी से बढ़ेगा कि इस नई ग्रह सीमा को 2200 द्वारा पार किया जा सकता है। अध्ययन से यह भी पता चला है कि देश इस क्षमता को समान रूप से साझा नहीं करते हैं: यह रूस, अमेरिका और सऊदी अरब में अधिक है और भारत और कई यूरोपीय देशों में कम है।

अध्ययन ने स्टोरेज के माध्यम से अधिकतम संभव तापमान उलट को लगभग 0.7, C तक कैद किया, जिसका अर्थ है कि भूमिगत भंडारण अकेले ग्लोबल वार्मिंग को ठीक नहीं कर सकता है। दूसरा, स्टोरेज को एक परिमित संसाधन के रूप में इलाज करने से इस बारे में सवाल उठते हैं कि क्या इसका उपयोग जीवाश्म ईंधन को थोड़ी देर तक जलाते रहने के लिए किया जाना चाहिए या भविष्य की पीढ़ियों को लाभान्वित करने के लिए हवा से कार्बन को हटाने के लिए। अंत में, अध्ययन स्पष्ट है कि उत्सर्जन में कटौती सबसे अधिक व्यवहार्य तरीका है। कार्बन स्टोरेज मदद कर सकता है, लेकिन यह नवीकरणीय ऊर्जा, उद्योग में परिवर्तन और प्राकृतिक कार्बन सिंक के संरक्षण में तेजी से संक्रमणों को प्रतिस्थापित नहीं करेगा।

द्वारा जारी एक प्रेस नोट प्रकृति स्पष्ट: “लेखकों ने ध्यान दिया कि इस विश्लेषण की एक प्रमुख सीमा कार्बन कैप्चर और स्टोरेज तकनीक को बढ़ाने या भविष्य में विकसित की जा सकने वाली किसी भी अन्य प्रौद्योगिकियों पर विचार करने की बाधाओं के लिए लेखांकन नहीं है।”

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IMD unveils weather model to provide ‘block level’ forecast of monsoon journey

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IMD unveils weather model to provide ‘block level’ forecast of monsoon journey

नई प्रणाली के मूल में दो पूर्वानुमान मॉडल हैं जिनकी भविष्यवाणियां सटीकता को तेज करने के लिए “मिश्रित” हैं। फ़ाइल | फोटो साभार: द हिंदू

इस साल मानसून से पहले, भारत मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी) ने मंगलवार को एक नई पूर्वानुमान प्रणाली का अनावरण किया, जो पहली बार, 15 राज्यों में मानसून के आगमन के ‘ब्लॉक’ स्तर के पूर्वानुमान उत्पन्न करेगी और इसमें भारत के लगभग 7,200 ब्लॉकों में से लगभग आधे शामिल होंगे।

ऐतिहासिक रूप से ऐसे अनुमान अधिक से अधिक राज्यों या जिलों के स्तर पर उपलब्ध हैं। उदाहरण के लिए, यह ज्ञात है कि मानसून मुंबई में 10 जून और दिल्ली में 29 जून के आसपास आता है। हालाँकि, मानसून की अंतर्निहित भिन्नता ऐसी है कि एक ही जिले के भीतर भी, जिले की सीमाओं पर आधिकारिक तौर पर ‘आगमन’ करने के बावजूद, उनके कई ब्लॉक और गाँव वर्षा रहित होंगे।

इस कमी को दूर करने के लिए हाइपर स्थानीय पूर्वानुमान प्रदान करना आईएमडी का लंबे समय से लक्ष्य रहा है ताकि किसानों को उनकी बुआई का सही समय पता चल सके।

नई प्रणाली के मूल में दो पूर्वानुमान मॉडल हैं जिनकी भविष्यवाणियां सटीकता को तेज करने के लिए “मिश्रित” हैं। विज्ञान मंत्री जितेंद्र सिंह ने एक प्रेस ब्रीफिंग में कहा कि केरल में मानसून की शुरुआत की तारीख से, यह एआई-आधारित विश्लेषण, आईएमडी के लगभग एक सदी के विस्तृत मौसम संबंधी डेटा और वैश्विक मौसम मॉडल का उपयोग करके मानसून की यात्रा कार्यक्रम को अभूतपूर्व विवरण दे सकता है।

4 सप्ताह के लिए पूर्वानुमान

यह विशेष रूप से कृषि और किसान कल्याण मंत्रालय के अनुरोध पर विकसित की गई एक प्रणाली थी, जिसकी मौजूदा सलाहकार प्रणाली मोटे तौर पर साप्ताहिक प्रारूप में पूर्वानुमान देने के लिए बनाई गई है। पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय के अनुसंधान संस्थान, भारतीय उष्णकटिबंधीय मौसम विज्ञान संस्थान द्वारा विकसित सम्मिश्रण ढांचा, सीधे मंत्रालय की पाइपलाइन में फीड करने और अगले चार हफ्तों के लिए संभावित पूर्वानुमान जारी करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

वर्तमान में, इस प्रणाली का उपयोग 15 राज्यों और एक केंद्र शासित प्रदेश के 3,196 ब्लॉकों को पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। एक प्रेस बयान के अनुसार, दो ट्रायल रन पहले ही सफलतापूर्वक पूरे किए जा चुके हैं। एमओईएस के सचिव एम. रविचंद्रन ने एक प्रेस वार्ता में कहा, “ये राज्य मानसून कोर जोन का हिस्सा हैं, जो बड़े पैमाने पर वर्षा आधारित क्षेत्र हैं और दक्षिण-पश्चिम मानसून की गतिशीलता के प्रति सबसे संवेदनशील हैं।” “बेशक, आगे बढ़ते हुए हमारा लक्ष्य इसे पूरे भारत में विस्तारित करना है लेकिन इसके लिए अधिक अवलोकन संबंधी डेटा की आवश्यकता है।”

श्री रविचंद्रन ने बताया द हिंदू यह देखते हुए कि इस प्रणाली को इस वर्ष एक कठिन परीक्षा का सामना करना पड़ेगा, आईएमडी के साथ-साथ वैश्विक मॉडल जुलाई के महीने से विकासशील अल नीनो – जो अक्सर भारत में कमजोर मानसूनी बारिश का कारण बनता है – के आलोक में “सामान्य से कम” वर्षा की उम्मीद कर रहे थे।

मंगलवार को, आईएमडी ने विशेष रूप से उत्तर प्रदेश के लिए 1-किमी रिज़ॉल्यूशन (ग्रैन्युलरिटी का संकेत) के साथ एक मानसून पूर्वानुमान मॉडल भी लॉन्च किया, जो 10 दिनों के लिए वैध है। श्री सिंह ने कहा, ऐसा राज्य में स्वचालित मौसम स्टेशनों के बहुत व्यापक कवरेज के कारण था, जिसने मिथुन नामक मौसम मॉडल (जो 12.5 किमी रिज़ॉल्यूशन पर काम करता है) को 1 किमी तक “डाउनस्केल” करने की अनुमति दी थी। श्री रविचंद्रन ने कहा, “हम अन्य राज्यों को अपने डेटा हमारे साथ साझा करने के लिए प्रोत्साहित कर रहे हैं, जिससे उनके पूर्वानुमान उच्च रिज़ॉल्यूशन के साथ तैयार किए जा सकेंगे।”

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Why are some people mosquito magnets?

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Why are some people mosquito magnets?

इंसानों का खून चूसने वाले एडीज एजिप्टी मच्छर का पास से चित्र। | फोटो क्रेडिट: गेटी इमेजेज/आईस्टॉकफोटो

वैज्ञानिक अब उस जटिल रासायनिक कॉकटेल को समझने में प्रगति कर रहे हैं जो विशेष लोगों को इन रोग फैलाने वाले रक्तदाताओं के लिए अधिक आकर्षक बनाता है।

संवेदी संकेतों की एक श्रृंखला के कारण मच्छर एक इंसान को दूसरे इंसान की तुलना में अधिक पसंद कर सकते हैं – मुख्य रूप से हमारे शरीर से निकलने वाली गंध और गर्मी, और हमारे द्वारा छोड़ी गई कार्बन डाइऑक्साइड। मादा मच्छर – जो एकमात्र काटती हैं – बारीक-बारीक रिसेप्टर्स के साथ इन संकेतों का पता लगाती हैं, फिर तदनुसार अपना लक्ष्य चुनती हैं।

फ्रांस के इंस्टीट्यूट ऑफ रिसर्च फॉर डेवलपमेंट के फ्रेडरिक सिमार्ड ने कहा, “यह विचार कि मच्छर विशेष प्रकार के रक्त को पसंद करते हैं, इसका कोई वैज्ञानिक आधार नहीं है।” हालाँकि, गंध बहुत मायने रखती है: “हमारे माइक्रोबायोटा द्वारा उत्पादित अणुओं का सूप मच्छरों के लिए अधिक आकर्षक होता है”।

शोध से पता चला है कि मनुष्य 300 से 1,000 अलग-अलग गंध वाले यौगिक छोड़ते हैं, लेकिन वैज्ञानिक अभी यह समझना शुरू कर रहे हैं कि कौन से पदार्थ मच्छरों को आकर्षित करते हैं।

एक हालिया अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने जारी किया एडीज एजिप्टी लैब में 42 महिलाओं पर मच्छर। मच्छरों ने 27 गंधयुक्त यौगिकों का पता लगाया। जिन महिलाओं को मच्छर काटना सबसे ज्यादा पसंद था, उनकी त्वचा के तेल के टूटने से सीबम नामक एक यौगिक बनता था।

कई अध्ययनों के अनुसार बीयर पीने को मच्छरों को आकर्षित करने से भी जोड़ा गया है क्योंकि यह शरीर का तापमान बढ़ाता है, उत्सर्जित CO2 की मात्रा बढ़ाता है और त्वचा की गंध को बदल देता है।

नीदरलैंड में 2023 के एक अध्ययन के लिए, 465 स्वयंसेवकों ने मादा से भरे पिंजरों में अपनी बाहें डाल दीं मलेरिया का मच्छड़ मच्छर, जो मलेरिया फैला सकते हैं। जिन स्वयंसेवकों ने पिछले 24 घंटों में बीयर पी थी, वे मच्छरों के लिए 1.35 गुना अधिक आकर्षक थे।

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Daily Quiz: On earthquakes

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ग्यूसेप मर्कल्ली इतालवी ज्वालामुखीविज्ञानी थे जिन्होंने भूकंप की तीव्रता मापने के लिए तीव्रता का पैमाना विकसित किया था। फोटो: पब्लिक डोमेन

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