पृथ्वी के तापमान में वृद्धि की सच्चाई क्या है? "जलवायु मॉडल गलत हैं" का वास्तविक अर्थ - वैज्ञानिकों द्वारा प्रस्तुत सटीकता की प्रतिस्पर्धा की सीमाएँ

"मॉडल के खिलाफ विद्रोह" जैसे उत्तेजक शब्द

"जलवायु मॉडल के खिलाफ शोधकर्ताओं का विद्रोह"। इस तरह की उत्तेजक सुर्खियाँ मानव निर्मित वैश्विक तापन के बारे में वैज्ञानिक सहमति के टूटने का संकेत नहीं देती हैं। बल्कि, यह एक वैज्ञानिक आंतरिक विधि-विवाद है कि जलवायु को समझने के लिए लंबे समय से उपयोग किए जा रहे कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग किस उद्देश्य से, किस सटीकता के साथ और कैसे किया जाना चाहिए।

जलवायु मॉडल वायुमंडलीय और महासागरीय प्रवाह, विकिरण, बादल, समुद्री बर्फ, वनस्पति, और कार्बन चक्र जैसे तत्वों की भौतिक नियमों के आधार पर गणना करते हैं। दुनिया भर के अनुसंधान संस्थानों द्वारा विकसित मॉडल समूह अतीत की जलवायु को पुनः निर्मित करते हैं, ग्रीनहाउस गैसों के बढ़ने और न बढ़ने की स्थिति की तुलना करते हैं, और भविष्य के जोखिमों पर विचार करने का आधार बनते हैं।

हालांकि, पृथ्वी कोई प्रयोगशाला उपकरण नहीं है। एक ही पृथ्वी की दो प्रतियाँ बनाकर परिस्थितियों को बदलना संभव नहीं है, और न ही 2100 के अवलोकन परिणामों का इंतजार करके भविष्यवाणी विधियों को अंकित करना संभव है। मॉडल वास्तविकता की प्रतिलिपि नहीं हैं, बल्कि जटिल पृथ्वी के एक हिस्से को समीकरणों और धारणाओं के माध्यम से काटने का उपकरण हैं। यह स्वाभाविक तथ्य नीति के मंचों और समाचारों की सुर्खियों में दिखाई नहीं देता।

मुद्दा उठाने का केंद्र है "क्या अधिक विस्तार से सही हो जाएगा"

इस विवाद को समझने की कुंजी में से एक है, जुलाई 2026 में PLOS Climate में प्रकाशित फ्रांस के राष्ट्रीय मौसम अनुसंधान केंद्र के हरवे डुविल का लेख। IPCC की छठी मूल्यांकन रिपोर्ट के लिए पहले कार्य समूह के समन्वयक लेखक के रूप में सेवा करने वाले उन्होंने तर्क दिया कि सभी जलवायु मॉडल वास्तविकता के साथ पूरी तरह से मेल नहीं खाते, लेकिन यदि उद्देश्य को सही ढंग से सीमित किया जाए तो वे अत्यधिक उपयोगी होते हैं।

विशेष रूप से सवाल उठाया गया है, ग्रिड को अधिक विस्तृत करने और पृथ्वी को 1 किलोमीटर के पैमाने पर व्यक्त करने वाले अल्ट्रा-हाई-रिज़ॉल्यूशन मॉडल की प्रतिस्पर्धा के बारे में। उच्च रिज़ॉल्यूशन के साथ, पारंपरिक रूप से औसत किए गए क्यूम्यलोनिंबस या महासागरीय भंवरों को अधिक प्रत्यक्ष रूप से व्यक्त करने की संभावना हो सकती है। स्थानीय भारी वर्षा या तटीय क्षेत्रों में परिवर्तन जानने के इच्छुक नगर पालिकाओं के लिए, विस्तृत भौगोलिक जानकारी आकर्षक होती है।

लेकिन, "विस्तृत" होना स्वचालित रूप से "सही" होने का मतलब नहीं है। यदि बादल और विकिरण की पारस्परिक क्रिया, मिट्टी और वन द्वारा कार्बन अवशोषण, महासागर के दीर्घकालिक परिवर्तन जैसे तंत्र में त्रुटियाँ बनी रहती हैं, तो केवल ग्रिड को विस्तृत करने से अनिश्चितता समाप्त नहीं होगी। उच्च रिज़ॉल्यूशन के लिए विशाल कंप्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, और एक सटीक गणना पर ध्यान केंद्रित करने से प्रारंभिक शर्तों या पैरामीटर को बदलने वाले कई परीक्षण करना मुश्किल हो सकता है।

डुविल के अनुमान के अनुसार, वर्तमान पीढ़ी से किलोमीटर-स्तरीय मॉडल में स्थानांतरित होने के लिए आवश्यक कंप्यूटेशनल संसाधन, समय के अंतराल को कम करने के बोझ सहित, आमतौर पर लगभग 1000 गुना तक पहुँच सकते हैं। यहाँ सवाल सुपरकंप्यूटर की क्षमता का नहीं है, बल्कि सीमित संसाधनों को "एक अत्यधिक सटीक भविष्य के नक्शे" में उपयोग करने या "विभिन्न मोटाई वाले कई भविष्य" की तुलना करने के लिए उपयोग करने की प्राथमिकता है।

एक भविष्य नहीं, बल्कि "भविष्य का समूह" देखना

जलवायु के भविष्य में, मोटे तौर पर तीन अनिश्चितताएँ होती हैं।

पहली है, भविष्य में कितनी ग्रीनहाउस गैसों का उत्सर्जन होगा, इस सामाजिक-आर्थिक परिदृश्य की अनिश्चितता। ऊर्जा नीति, तकनीकी नवाचार, जनसंख्या, युद्ध, आर्थिक स्थिति, और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग को भौतिक नियमों से ही भविष्यवाणी नहीं की जा सकती। IPCC के परिदृश्य "भविष्यवाणी" नहीं हैं, बल्कि शर्तों के तहत तुलना के लिए सामग्री हैं।

दूसरी है, बादल, एरोसोल, महासागर, कार्बन चक्र आदि को कैसे व्यक्त किया जाए, इस मॉडल की अनिश्चितता। विभिन्न अनुसंधान संस्थानों के मॉडल, सामान्य भौतिक नियमों के आधार पर होते हुए भी, सूक्ष्म प्रक्रियाओं की अभिव्यक्ति और समायोजन विधियों में भिन्न होते हैं। इसलिए, एक ही उत्सर्जन परिदृश्य के बावजूद परिणामों में भिन्नता होती है।

तीसरी है, जलवायु प्रणाली की अपनी प्राकृतिक परिवर्तनशीलता। महासागर और वायुमंडल अराजक रूप से बदलते हैं, और प्रारंभिक शर्तों को थोड़ा बदलने से भी, एक विशेष क्षेत्र के दशकों के पैमाने पर वर्षा या तापमान के रुझान अलग दिख सकते हैं। विश्व औसत के दीर्घकालिक तापन प्रवृत्ति समान हो सकती है, लेकिन एक क्षेत्र में प्रवृत्ति अस्थायी रूप से कमजोर हो सकती है, जबकि दूसरे क्षेत्र में यह मजबूत हो सकती है।

इसलिए शोधकर्ता एक मॉडल को एक बार चलाने के बजाय, प्रारंभिक शर्तों को थोड़ा-थोड़ा बदलकर बड़े पैमाने पर एन्सेम्बल का उपयोग करते हैं। डुविल का कहना है कि उद्देश्य के अनुसार 5 बार पर्याप्त हो सकता है, जबकि 100 से अधिक परीक्षणों की आवश्यकता हो सकती है। एक विस्तृत एकल चित्रण की तुलना में, कई परिणामों के साथ विविधता, बाढ़ प्रबंधन, कृषि, जल संसाधन, और शहरी योजना के निर्णयों में अधिक सहायक हो सकती है।

"जलवायु संवेदनशीलता" एक निश्चित मान नहीं है

जलवायु मॉडल पर चर्चा में, "जब कार्बन डाइऑक्साइड दोगुना हो जाता है, तो अंततः पृथ्वी का औसत तापमान कितने डिग्री बढ़ेगा" को दर्शाने वाली संतुलित जलवायु संवेदनशीलता अक्सर सामने आती है। IPCC की छठी मूल्यांकन रिपोर्ट ने सबसे अच्छा अनुमान 3 डिग्री, उच्च संभावना की सीमा 2.5 से 4 डिग्री, और बहुत उच्च संभावना की सीमा 2 से 5 डिग्री के रूप में मूल्यांकन की।

इस सीमा को देखकर "विज्ञान कुछ नहीं जानता" सोचना गलत है। कार्बन डाइऑक्साइड गर्मी को फँसाता है, और मानव गतिविधि हाल के तापन का मुख्य कारण है, और बादलों जैसे फीडबैक को शामिल करते हुए अंतिम तापमान प्रतिक्रिया में विविधता होती है, ये दोनों बातें सह-अस्तित्व में हो सकती हैं।

इसके अलावा, संतुलित जलवायु संवेदनशीलता "2100 तक 3 डिग्री बढ़ेगा" की भविष्यवाणी नहीं है। यह उस प्रतिक्रिया को दर्शाता है जब कार्बन डाइऑक्साइड की सांद्रता को दोगुना कर दिया जाता है और जलवायु प्रणाली को महासागर सहित दीर्घकालिक संतुलन में आने तक इंतजार किया जाता है। इस सदी के वास्तविक तापमान को उत्सर्जन, कार्बन डाइऑक्साइड के अलावा अन्य ग्रीनहाउस गैसें, वायुमंडलीय प्रदूषण, और प्राकृतिक परिवर्तनशीलता भी प्रभावित करती हैं।

सीमाओं की स्वीकारोक्ति असफलता की घोषणा नहीं है

जलवायु मॉडल में बग और समायोजन की उपस्थिति भी विवाद को बढ़ा सकती है। 2025 में प्रकाशित ICON मॉडल डेवलपर्स पर एक अध्ययन में, 1 मिलियन से अधिक पंक्तियों वाले विशाल कोड में बग्स को कैसे खोजा जाए, मूल्यांकन किया जाए, ठीक किया जाए, और साझा किया जाए, इसकी जांच की गई। डेवलपर्स यह नहीं देखते कि मॉडल में कोई त्रुटि नहीं है, बल्कि यह देखते हैं कि क्या यह विशेष प्रश्न का उत्तर देने के लिए पर्याप्त है।

यह विमान के डिजाइन या दवा के प्रभाव निर्धारण से अलग अर्थ में विज्ञान की कमजोरी नहीं है। यह मॉडल के आवेदन क्षेत्र को स्पष्ट करने और यह जांचने की मूलभूत स्थिति है कि क्या परिणाम उद्देश्य के लिए सहनशील हैं। खतरनाक यह है कि उपयोगकर्ता इन शर्तों को जाने बिना, क्षेत्रीय पूर्वानुमानों को निश्चित भविष्य के रूप में स्वीकार कर लें।

दूसरी ओर, पिछले मॉडल पूरी तरह से शक्तिहीन नहीं थे। 1970 के दशक के बाद से प्रकाशित वैश्विक औसत तापमान की भविष्यवाणियों की बाद के अवलोकनों के साथ तुलना करने वाले अध्ययनों में, वास्तविक विकिरण बल के अंतर को ध्यान में रखते हुए, कई मॉडल ने बाद के तापन को संगत रूप से पकड़ लिया था। मॉडल भविष्य के मौसम की तारीख और स्थान निर्दिष्ट करने वाली क्रिस्टल बॉल नहीं हैं, लेकिन ग्रीनहाउस गैसों की वृद्धि के लिए विश्व औसत दीर्घकालिक प्रतिक्रिया पर विचार करने के उपकरण के रूप में उनका एक ट्रैक रिकॉर्ड है।

इसलिए, वर्तमान आलोचना "मॉडल गलत हैं, इसलिए तापन उपायों की आवश्यकता नहीं है" की बात नहीं है। बल्कि, यह चेतावनी है कि अपूर्ण मॉडल को पूर्ण पृथ्वी की प्रतिकृति के रूप में प्रस्तुत करना और नीति निर्णय की जिम्मेदारी को गणना परिणामों पर छोड़ देना।

शोधकर्ता "सहकर्मियों की चुप्पी" को समस्या क्यों मानते हैं

मॉडल विकास एक विशाल अंतरराष्ट्रीय परियोजना बन गया है, जो अनुसंधान निधि, कंप्यूटर संसाधनों, देशों के बीच तकनीकी प्रतिस्पर्धा, और जलवायु सेवाओं के बाजार से जुड़ा हुआ है। उच्च रिज़ॉल्यूशन और भव्य दृश्यावलोकन अनुसंधान योजनाओं की अपील को समझाना आसान बनाते हैं। इसके विपरीत, "विस्तार से भी अनिश्चितता नहीं मिटती" या "कुछ उपयोगों के लिए मौजूदा मॉडलों का कई बार चलाना अधिक प्रभावी है" जैसे स्पष्टीकरण साधारण होते हैं।

इसके अलावा, जलवायु परिवर्तन के बारे में राजनीतिक विभाजन के मजबूत माहौल में, मॉडल की कमजोरियों को सार्वजनिक रूप से व्यक्त करने से तापन को नकारने के लिए उपयोग किए जाने का डर होता है। परिणामस्वरूप, यदि वैज्ञानिक उचित आंतरिक आलोचना करने में संकोच करते हैं, तो जब बाहरी रूप से समस्याएँ पाई जाती हैं, तो यह विज्ञान में विश्वास को नुकसान पहुंचा सकता है।

अनिश्चितताओं को छिपाए बिना व्यक्त करना वैज्ञानिक सहमति को कमजोर करने का कार्य नहीं है। "क्या काफी निश्चित है, क्या अभी भी विविधता रखता है, और किस उपयोग में विश्वास कम हो जाता है" को अलग करना ही विश्वास की शर्त बनता है।

सोशल मीडिया पर देखी गई तीन प्रतिक्रियाएँ

प्रकाशित सोशल मीडिया पोस्ट और लेख साझा करने पर प्रतिक्रियाएँ जनमत सर्वेक्षण नहीं हैं, और न ही वे प्रतिक्रियाओं की कुल मात्रा या अनुपात को दर्शाती हैं। इस पूर्वानुमान के साथ देखने पर, चर्चा मुख्य रूप से तीन दिशाओं में विभाजित होती है।

पहली है, "मॉडल गलत हैं" शब्दों को अब तक के तापन पूर्वानुमानों के समग्र नकार के रूप में लेने वाली प्रतिक्रिया। उच्च लागत वाली डीकार्बोनाइजेशन नीतियों को अनिश्चित गणनाओं के आधार पर आगे बढ़ाने का सवाल भी यहाँ जुड़ता है। यह चिंता नीति लागत की चर्चा के रूप में महत्वपूर्ण है, लेकिन मॉडल की क्षेत्रीय और दीर्घकालिक सीमाओं और मानव निर्मित तापन को दर्शाने वाले अवलोकनों और भौतिक नियमों को एक साथ नकारना एक छलांग है।

दूसरी है, आलोचना को विज्ञान के स्वस्थ आत्म-संशोधन के रूप में स्वागत करने वाली प्रतिक्रिया। सटीकता का दिखावा करने की बजाय, शर्तों और त्रुटि की सीमा को सार्वजनिक करना, विभिन्न मॉडलों और अवलोकनों को मिलाना बेहतर है। लेख को साझा करने वाले अनुसंधान संबंधी पोस्ट में भी, यह सवाल उठाया गया है कि मॉडल हाल के परिवर्तनों को कम करके आंक सकते हैं, और भौतिक प्रक्रियाओं और समायोजन की पारदर्शिता को और अधिक स्पष्ट करना चाहिए।

तीसरी है, अनिश्चितता "कुछ नहीं करने का कारण" नहीं है, बल्कि "कैसे यह गलत हो सकता है, इसकी कल्पना करके तैयारी करने का कारण" है। बांध, जल निकासी, हीट स्ट्रोक उपाय, कृषि किस्में, जल स्रोत प्रबंधन जैसे निवेशों में, केवल एकल केंद्रीय पूर्वानुमान ही नहीं, बल्कि बुरी स्थिति में गलत होने की स्थिति में भी मजबूत विकल्पों की आवश्यकता होती है। यह बीमा के समान है, दुर्घटना की तारीख और समय को सटीक रूप से भविष्यवाणी नहीं कर पाने का मतलब यह नहीं है कि बीमा बेकार है।

सोशल मीडिया पर, "पूर्वानुमान," "प्रक्षेपण," "परिदृश्य," "एन्सेम्बल" जैसे विशेषज्ञ शब्दों के बीच का अंतर एकल "सही/गलत" में संकुचित हो सकता है। केवल उत्तेजक सुर्खियाँ साझा की जाती हैं, तो शोधकर्ताओं के दावों के विपरीत, मॉडल आलोचना विज्ञान के नकारात्मक सामग्री बन सकती है।

जापान को "रिज़ॉल्यूशन" से अधिक, उपयोग की योजना की आवश्यकता है

तूफान, भारी वर्षा, अत्यधिक गर्मी, भारी बर्फबारी, सूखा जैसे क्षेत्रीय भिन्नताओं वाले आपदाओं से ग्रस्त जापान में, विस्तृत जलवायु जानकारी की मांग अधिक है। नगर पालिकाएँ और कंपनियाँ, कारखानों और डेटा केंद्रों के स्थान, नदी प्रबंधन, फसलें, और बिजली की मांग को विशिष्ट क्षेत्रीय इकाइयों पर निर्णय लेना चाहिए।

हालांकि, जितना अधिक विस्तृत नक्शा होता है, उतनी ही अधिक सटीकता होती है, यह मान लेना खतरनाक है। कुछ किलोमीटर की इकाइयों में रंग कोडिंग दिखाई जाती है, लेकिन यह जरूरी नहीं है कि दशकों बाद के किसी विशेष स्थान की वर्षा की मात्रा को समान सटीकता से जाना जा सके। जानकारी प्रदान करने वालों को औसत मान के साथ-साथ मॉडल के बीच की विविधता, प्राकृतिक परिवर्तनशीलता, परिदृश्य निर्भरता, और डेटा की सीमाएँ दिखानी चाहिए। उपयोगकर्ताओं को एकल संख्या में अनुकूलन करने के बजाय, कई शर्तों के तहत हानि को कम करने वाली योजना का चयन करना चाहिए।

जापान के अवलोकन नेटवर्क को बनाए रखना भी महत्वपूर्ण होगा। डुविल ने कहा कि अगले IPCC मूल्यांकन के लिए, मौजूदा पृथ्वी प्रणाली मॉडल की सीमाओं से अधिक, निरंतर और प्रबंधित अवलोकन डेटा की कमी एक बाधा बन सकती है। उपग्रह, महासागरीय बुआ, मौसम रडार, जमीनी अवलोकन, नदी और बर्फ डेटा मॉडल का मूल्यांकन करने, सुधारने, और वास्तविकता से जोड़ने का आधार हैं।

सही सवाल है "क्या आप विश्वास करते हैं" नहीं

जलवायु मॉडल पर विश्वास करते हैं या नहीं - यह द्वैत समस्या को स्थापित करने का एक बहुत ही मोटा