اسٹینفورڈ تعاون بڑے پیمانے پر سیلاب کی موافقت کے مضمرات کا تجزیہ کرنے کے لیے نیا طریقہ پیش کر رہا ہے۔

2022 کے موسم گرما کے دوران، پاکستان میں دریائے سندھ اپنے کناروں سے بہہ گیا اور 30 سے 40 ملین لوگوں کے گھروں میں بہہ گیا۔ آٹھ ملین مستقل طور پر بے گھر ہوئے، اور کم از کم 1,700 لوگ مر گئے۔ فصلوں، بنیادی ڈھانچے، صنعت اور معاش کو پہنچنے والے نقصانات کا تخمینہ 30 بلین ڈالر لگایا گیا تھا۔ اس کے جواب میں، نیچرل کیپیٹل پروجیکٹ (نیٹ کیپ) اور کارنیگی انسٹی ٹیوشن فار سائنس کے اسٹینفورڈ محققین نے مختلف علاقوں میں سیلاب کی تخمینی گہرائیوں اور متاثرہ افراد کی تعداد کا فوری حساب لگانے کے لیے ایک نئے طریقے پر تعاون کیا۔ ان کا تجزیہ ممکنہ آپشنز اور مستقبل کے سیلاب سے موافقت کو تعمیر نو کی کوششوں میں شامل کرنے کے اخراجات کے بارے میں بصیرت پیش کرتا ہے، اور یہ ظاہر کرتا ہے کہ اس طرح کے موسمیاتی موافقت کے اقدامات سیلاب سے متاثر ہونے والے لوگوں کی سب سے زیادہ مدد کر سکتے تھے۔
"

اس پیمانے کے واقعات کے ساتھ، یہ بہت خراب طور پر سمجھا جاتا ہے کہ آب و ہوا کے موافقت کے اخراجات کیا ہوں گے،” رافیل شمٹ نے کہا، اس مقالے کے سرکردہ مصنف، 25 اکتوبر کو ماحولیاتی تحقیقی خطوط میں شائع ہوئے، اور نیٹ کیپ کے ساتھ ایک اہم سائنسدان۔ انہوں نے نوٹ کیا کہ موسمیاتی موافقت آب و ہوا میں تخفیف کے پیچھے دوسری ترجیح رہی ہے – ایک رجحان جسے اب موافقت کا فرق کہا جاتا ہے۔ لیکن واضح طور پر، موسمیاتی تبدیلی اب یہاں ہے.
"ہم ان بڑے سیلابوں سے حوصلہ افزائی کر رہے تھے جو اب ہر سال ہو رہے ہیں، یہ پوچھنے کے لیے: ہم ایک بہت ہی اعلیٰ سطحی تشخیص کیسے کر سکتے ہیں کہ بدلتی ہوئی آب و ہوا کے مطابق معاش کو ڈھالنے میں کیا لاگت آئے گی؟ اس سے ممالک اور بین الاقوامی عطیہ دہندگان کو مخصوص موافقت کے اقدامات کی لاگت کی تاثیر کا جائزہ لینے میں مدد مل سکتی ہے،” شمٹ نے مزید کہا کہ ڈیفالٹ اکثر جمود کو واپس لانا ہوتا ہے، جس کے نتیجے میں مستقبل میں آنے والے سیلابوں کے لیے تیاری کا فقدان ہوتا ہے، جیسا کہ پاکستان میں سیلاب سے دوبارہ تعمیر کرنا۔ 2010 نے کیا۔
ایک نیا موسمی موافقت فیصلہ سپورٹ ٹول

محققین نے پاکستان میں مستقبل میں آنے والے سیلاب سے ہم آہنگ ہونے کے لیے دو اہم آپشنز پر توجہ دی، جن دونوں کو پورے ایشیا میں وسیع پیمانے پر لاگو کیا گیا ہے: اونچے ڈھانچے بنا کر "اوپر بڑھنا”، یا سیلاب آنے پر عارضی طور پر نقل مکانی کر کے "اوپر منتقل”۔ سیلاب کی گہرائی – اور خشک زمین کتنی دور ہے – اس بات کا تعین کرنے کے لیے اہم عوامل ہیں کہ کون سا ردعمل معنی خیز ہے۔ اتھلی سیلاب کی گہرائی والے مقامات جو خشک زمین سے دور ہیں عمارتوں کو بلند کرنے کے حق میں ہوں گے، جب کہ دو میٹر سے زیادہ کی گہرائی بلندی والے ڈھانچے کو ناقابل عمل اور بہت مہنگی بناتی ہے، قریبی بنگلہ دیش کے تجربات کی بنیاد پر۔ اس کے باوجود سیلاب کے مرحلے کی معلومات (یعنی سیلاب کی گہرائی یا شدت) اس عزم کا تعین کرنے میں مدد کرنا مشکل ہے۔

ٹیم نے سیٹلائٹ ڈیٹا اکٹھا کیا جہاں سیلاب آیا، جو تقریباً حقیقی وقت میں آسانی سے دستیاب ہوتا ہے۔ گہرائی کو ظاہر کرنے کے لیے آسان ہائیڈرولوجک اصولوں کے ساتھ مل کر زمین کی بلندی کے اعداد و شمار (مثال کے طور پر، پانی نیچے کی طرف بہتا ہے)؛ اور آبادی کی کثافت، رہائش، اور دیگر بنیادی ڈھانچے پر آبادیاتی ڈیٹا۔ اس سے ان کا "فلڈ پلین ایڈاپٹیشن اسٹریٹیجیز ٹیسٹ بیڈ” یا "فاسٹ” تیار ہوا، سیلاب کی شدت اور نمائش کا ایک تیز جائزہ جو ظاہر کرتا ہے کہ مختلف مقامات پر سیلاب کتنا گہرا تھا، اور کتنے لوگ ان گہرائیوں سے متاثر ہوئے۔

فاسٹ کے ذریعے، محققین نے اندازہ لگایا کہ پاکستان میں 26.6 ملین لوگ پانی کی کم سطح (1 میٹر سے کم)، 7.4 ملین افراد کو 1-2 میٹر کے درمیان پانی کی سطح کا سامنا کرنا پڑا، اور 5.7 ملین افراد 2 میٹر سے زیادہ کی سطح کے سامنے آئے۔ سیلاب کی. اس اور خشک زمین کی قربت کی بنیاد پر، 27.5 ملین لوگ "موو اوپر یا اوور” زمرے میں تھے (دوسرے الفاظ میں، دونوں میں سے کوئی بھی حکمت عملی کام کر سکتی ہے)، 5.1 ملین لوگ "موو اوور” کے زمرے میں، 6.3 ملین لوگ "موو اوپر” زمرہ، اور اعتکاف کے زمرے میں نصف ملین لوگ (جہاں سیلاب کی گہرائی 2 میٹر سے زیادہ تھی اور وہ خشک زمین سے بہت دور ہیں)۔ 7.4 ملین لوگوں پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے جنہوں نے 1-2 میٹر سیلاب کی گہرائی کا تجربہ کیا، تجزیہ نے تخمینہ لگایا کہ موافقت کی لاگت $1.5-$3.6 بلین کے درمیان ہے، اس کے علاوہ مکانات کو جوں کا توں پر دوبارہ تعمیر کرنے کے لیے 5.8 بلین ڈالر۔

تعمیر نو کی کوششوں میں مساوات اور لچک کو ترجیح دینا

FAST کا یہ ورژن صرف رہائش پر نظر آتا ہے لیکن اس کا اطلاق دیگر اقسام کے بنیادی ڈھانچے جیسے سڑکوں، اسکولوں اور اسپتالوں پر بھی کیا جا سکتا ہے۔ اور مستقبل میں، اس کے تجزیے ایک نئے، زیادہ جدید، NASA کے سطحی پانی اور سمندری ٹپوگرافی سیٹلائٹ، یا SWOT کی وجہ سے اور بھی زیادہ تفصیلی ہو سکتے ہیں۔

محققین اس بات کو بھی تسلیم کرتے ہیں کہ "اوپر بڑھنے یا آگے بڑھنے” کے علاوہ موافقت کے دیگر اختیارات بھی موجود ہیں۔ مثال کے طور پر، مقامی آبی ایجنسیاں اکثر ڈیکس، لیویز، اور دیگر "سخت” بنیادی ڈھانچے پر انحصار کرتی ہیں – جس کے بارے میں محققین نے خبردار کیا ہے کہ انفراسٹرکچر ناکام ہونے کی صورت میں تباہ کن نقصانات کا خطرہ بڑھتے ہوئے سیلاب کے خطرے سے دوچار علاقوں میں ترقی کو فروغ دے سکتا ہے۔ جوابات کا جو بھی مرکب ہو، FAST معلومات فراہم کرنے میں مدد کر سکتا ہے، لیکن یہ دیکھنے کے لیے ضروری ہے کہ آیا یہ اختیارات کمیونٹی کی حقیقی ضروریات کو پورا کرتے ہیں یا نہیں۔

FAST جیسے تجزیوں کے بغیر، تعمیر نو کی فنڈنگ اکثر ان لوگوں کو دی جا سکتی ہے جو زیادہ اثر و رسوخ رکھتے ہیں، جنہیں شاید کم سے کم مدد کی ضرورت ہو۔ "مطالعہ تعمیر نو اور آفات کے ردعمل میں سائنس سے باخبر موافقت کے اقدامات کو شامل کرنے کی صلاحیت پر بات کرتا ہے، سرمایہ کاری کی ترجیح میں مدد کرتا ہے۔ یہ خاص طور پر آج کل گلوبل ساؤتھ کے ممالک کو موسمیاتی تبدیلی سے ہونے والے نقصانات کی تلافی کرنے کے طریقہ کار پر بات چیت کے ساتھ مفید ہے،‘‘ ایڈگر ویرگیز، پوسٹ ڈاکیٹرل ریسرچ سائنسدان اور اسٹینفورڈ میں کارنیگی ڈیپارٹمنٹ آف گلوبل ایکولوجی کے ڈپٹی گروپ لیڈر اور ایک شریک نے کہا۔ مطالعہ کے مصنف. فاسٹ ٹول ترجیح کے لیے زیادہ ڈیٹا پر مبنی اور مساوی طریقہ پیش کر سکتا ہے۔

"گلوبل ساؤتھ کے ممالک، جیسے میرا آبائی کولمبیا، بڑے پیمانے پر اور بروقت انداز میں پروسیس پر مبنی ماڈل کے جائزوں سے فائدہ اٹھائیں گے جو قلیل وسائل کی سرمایہ کاری کی رہنمائی کر سکتے ہیں۔ خاص طور پر چونکہ ان میں سے بہت سے ممالک کے پاس بروقت تیار کردہ ڈیٹا کی کمی ہے، جو اسٹریٹجک فیصلے کی سرمایہ کاری کو پیچیدہ بناتا ہے،” ورگیز نے کہا۔

گزشتہ سال اقوام متحدہ کی موسمیاتی کانفرنس کا ایک اہم نتیجہ (COP27) ایک نیا نقصان اور نقصان کا فنڈ تھا جو موسمیاتی تبدیلیوں سے سب سے زیادہ خطرے سے دوچار ممالک کے لیے مالی مدد فراہم کرتا ہے۔ اس مقالے میں، ٹیم نے فنڈرز اور حکومتوں پر زور دیا کہ وہ موافقت کو ذہن میں رکھتے ہوئے دوبارہ تعمیر کریں۔ ایسا کرنے کے لیے، وہ کہتے ہیں، زیادہ سائنس کو کم لاگت کے موافقت کے اختیارات کو سمجھنے کی طرف بھی ہدایت کی جانی چاہیے۔ شمٹ نے کہا، "سیلاب کے ماڈلز ڈیٹا پر مشتمل ہوتے ہیں، اور آپ کو انہیں چلانے کے لیے خصوصی علم کی ضرورت ہوتی ہے۔” "ہمیں موافقت کی تحقیق کی ضرورت ہے جو استعمال کرنے اور اس پر عمل کرنے میں آسان ہو۔ فاسٹ اس مقصد کی طرف ایک قدم ہے۔