पृथ्वी का नासा-जर्मन उपग्रहों का उपयोग करने वाले वैज्ञानिकों की एक अंतरराष्ट्रीय टीम के निष्कर्षों के अनुसार, मीठे पानी के भंडार में मई 2014 से अचानक गिरावट देखी गई और यह लगातार कम बना हुआ है। ग्रेविटी रिकवरी और जलवायु प्रयोग से अवलोकन (अनुग्रह) मिशन ने झीलों, नदियों और भूमिगत जलभृतों सहित भूमि पर संग्रहित मीठे पानी में उल्लेखनीय कमी का खुलासा किया। सर्वेज़ इन जियोफिजिक्स में प्रकाशित अध्ययन से पता चलता है कि यह बदलाव महाद्वीपों में शुष्क परिस्थितियों में संक्रमण का संकेत दे सकता है।
मीठे पानी में कमी की मात्रा निर्धारित
2015 और 2023 के बीच, स्थलीय मीठे पानी का स्तर था मिला के जल विज्ञानी मैथ्यू रोडेल के अनुसार, 2002 से 2014 तक दर्ज औसत से 290 घन मील कम है। नासा का गोडार्ड अंतरिक्ष उड़ान केंद्र. यह एरी झील के दोगुने से भी अधिक आयतन के बराबर है। योगदान देने वाले कारकों में सूखा और कृषि और शहरी जरूरतों के लिए भूजल पर बढ़ती निर्भरता शामिल है, जो भंडार को फिर से भरने की तुलना में तेजी से कम करता है। जल तनाव पर संयुक्त राष्ट्र की 2024 की रिपोर्ट में अकाल, गरीबी और असुरक्षित जल स्रोतों पर निर्भरता सहित कम जल आपूर्ति के सामाजिक जोखिमों पर प्रकाश डाला गया है।
जल चक्र पर ग्लोबल वार्मिंग का प्रभाव
शोध से संकेत मिलता है कि बढ़ते वैश्विक तापमान से मीठे पानी की कमी हो सकती है। नासा गोडार्ड के मौसम विज्ञानी माइकल बोसिलोविच ने बताया कि वार्मिंग से वाष्पीकरण तेज हो जाता है और वातावरण की नमी बनाए रखने की क्षमता बढ़ जाती है, जिससे अत्यधिक वर्षा की घटनाएं होती हैं। जबकि कुल वार्षिक वर्षा स्थिर रहती है, इन घटनाओं के बीच लंबे समय तक शुष्क रहने से मिट्टी का अवशोषण कम हो जाता है, जिससे सूखे की स्थिति बिगड़ जाती है।
लगातार चलन चिंताएं बढ़ाता है
उपग्रह डेटा से पता चला है कि 2014 और 2016 के बीच एक महत्वपूर्ण अल नीनो घटना के बाद वैश्विक मीठे पानी की रिकवरी नहीं हुई, जिसके कारण वायुमंडलीय पैटर्न में बदलाव और व्यापक सूखा पड़ा। रोडेल ने कहा कि 2002 के बाद से 30 सबसे गंभीर सूखे में से 13 2015 के बाद हुए। हालांकि जलवायु परिवर्तन का लिंक निश्चित नहीं है, रिकॉर्ड-उच्च वैश्विक तापमान के साथ समवर्ती समय ने मीठे पानी के संसाधनों की भविष्य की स्थिरता के बारे में चिंताएं बढ़ा दी हैं।
अध्ययन से असंबद्ध वर्जीनिया टेक के जलविज्ञानी सुज़ाना वर्थ ने जलवायु मॉडल में अनिश्चितताओं के कारण दीर्घकालिक परिणामों की भविष्यवाणी करने में आने वाली चुनौतियों पर जोर दिया। हालाँकि, आगे के प्रभावों के लिए वर्तमान रुझानों पर बारीकी से नजर रखी जा रही है।
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