ভারতের কৃষিতে মৌসুমি বৃষ্টির গুরুত্ব

ভারতের মৌসুমি বৃষ্টি সাধারণত জুনের শুরুতে উত্তরমুখী অগ্রযাত্রা শুরু করে এবং এটি দেশের মোট বার্ষিক বৃষ্টিপাতের প্রায় তিন–চতুর্থাংশ সরবরাহ করে। ফলে, প্রায় অর্ধেক ভারতীয় জনগোষ্ঠীর জীবন ও কৃষিকাজ এই মৌসুমের উপর নির্ভরশীল। কিন্তু দীর্ঘদিন ধরেই মৌসুমি বৃষ্টির সময় ও পরিমাণ পূর্বাভাস দেওয়া ছিল এক কঠিন কাজ। ভূমি ও সমুদ্রের তাপমাত্রার পার্থক্য, হিমালয়ের তুষারস্তর, মাটির আর্দ্রতা এবং অন্যান্য বহু উপাদান এটির উপর প্রভাব ফেলে। জলবায়ু পরিবর্তনের ফলে এ জটিলতা আরও বেড়েছে।

পুরনো পদ্ধতির সীমাবদ্ধতা

ভারতের আবহাওয়া অধিদপ্তর (IMD) দীর্ঘদিন ধরে সংখ্যাতাত্ত্বিক আবহাওয়া পূর্বাভাস মডেল (NWP) ব্যবহার করে আসছে। এই মডেলগুলো সুপারকম্পিউটারে চলে এবং পৃথিবীকে একটি ত্রিমাত্রিক গ্রিডে ভাগ করে প্রতিটি অংশে তাপমাত্রা, বায়ুচাপ, বায়ুর গতি ইত্যাদি তথ্য দিয়ে ভবিষ্যৎ পরিস্থিতির হিসাব করে। এর মাধ্যমে সাধারণভাবে এক মাস আগের মতো পূর্বাভাস দেওয়া সম্ভব হলেও, দিনভিত্তিক নির্ভুল বৃষ্টির পূর্বাভাস সাধারণত পাঁচ দিনের বেশি কার্যকর হয় না।

এআই পূর্বাভাসে নতুন দিগন্ত

২০২৫ সালে ভারত সরকার এই চ্যালেঞ্জ মোকাবিলায় নতুন উদ্যোগ নেয়। প্রায় ৩.৮ কোটি কৃষককে দেওয়া হয় এমন পূর্বাভাস, যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) দ্বারা পরিচালিত মডেল থেকে তৈরি। এই মডেলগুলো ঐতিহ্যবাহী NWP পদ্ধতির মতো সমীকরণনির্ভর নয়; বরং তারা অতীতের আবহাওয়া তথ্যের প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে বর্তমান পরিস্থিতির সঙ্গে তুলনা করে সম্ভাব্য ফলাফল নির্ধারণ করে।

ফলাফল ছিল চমকপ্রদ — কিছু অঞ্চলে এআই মডেল এক মাস আগেই বৃষ্টির আগমন নির্ভুলভাবে পূর্বাভাস দিতে পেরেছে। এমনকি তারা মৌসুমের মাঝামাঝি বিশ দিনের এক বিরতির ঘটনাও সঠিকভাবে অনুমান করেছে, যা সংখ্যাতাত্ত্বিক মডেলে ধরা পড়েনি। জরিপে দেখা গেছে, প্রায় অর্ধেক কৃষক এই পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে ফসল বপনের সময় ও প্রকার নির্ধারণ করেছেন।

দ্রুত উন্নতি ও প্রযুক্তিগত পটভূমি

মাত্র কয়েক বছর আগেও এ ধরনের অগ্রগতি ছিল কল্পনাতীত। ২০২২ সালে মার্কিন চিপ কোম্পানি এনভিডিয়া (Nvidia) তাদের FourCastNet নামে একটি এআই আবহাওয়া মডেলের ফলাফল প্রকাশ করে। এটি মাত্র দুই সেকেন্ডে এক সপ্তাহ আগের বৃষ্টি ও ঝড়ের পূর্বাভাস দিতে পারে—যা প্রচলিত মডেলের তুলনায় হাজারগুণ দ্রুত। এরপর থেকেই প্রযুক্তি কোম্পানি ও আবহাওয়া সংস্থাগুলো নিজেদের এআই মডেল তৈরি করতে শুরু করে।

তবে কেবলমাত্র এআই-এর উপর নির্ভরতা নতুন সমস্যাও সৃষ্টি করে। পদার্থবিজ্ঞানের নিয়ম না মেনে তৈরি কিছু পূর্বাভাস ছিল অবাস্তব এবং বিরল বা চরম আবহাওয়ার ঘটনাগুলো নির্ভুলভাবে পূর্বাভাস দিতে ব্যর্থ হয়। ফলে বিজ্ঞানীরা পুরনো ও নতুন — দুই পদ্ধতির সমন্বয়ে কাজ শুরু করেন।

পুরনো ও নতুনের সমন্বয়

এ বছর ব্যবহৃত দুটি প্রধান এআই মডেলের একটি তৈরি করেছে ইউরোপীয় আবহাওয়া গবেষণা কেন্দ্র (ECMWF), যা তাদের বিদ্যমান NWP সফটওয়্যারের সঙ্গে সমন্বিতভাবে চলে। অন্যটি গুগলের NeuralGCM, যা বড় আকারের বায়ুমণ্ডলীয় প্রক্রিয়া হিসাব করতে প্রচলিত গণনা ব্যবহার করে, এরপর ক্ষুদ্র বিশদ অংশ পূরণে এআই প্রয়োগ করে।

শিকাগো বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষক পেদরাম হাসানজাদেহ মনে করেন, এআই মডেল ভবিষ্যতে “আবহাওয়া-পূর্বাভাসের গণতন্ত্রীকরণ” ঘটাতে পারে। কারণ প্রচলিত পূর্বাভাসের জন্য দরকার সুপারকম্পিউটার ও বিস্তৃত আবহাওয়া পর্যবেক্ষণ কেন্দ্র—যা দরিদ্র দেশগুলোর পক্ষে অনেক সময় অসম্ভব।

মানবকেন্দ্রিক আবহাওয়া পূর্বাভাস উদ্যোগ

হাসানজাদেহ পরিচালিত Human-Centered Weather Forecasts Initiative (HCF) বিভিন্ন দেশে এআই ব্যবহার করে এই সীমাবদ্ধতা কাটানোর উদ্যোগ নিয়েছে। ভারতের প্রকল্পটি এই সংস্থারই সমন্বয়ে সম্পন্ন হয়েছিল, যেখানে প্রশিক্ষিত মডেলগুলো মাত্র একটি উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন ল্যাপটপেই চলতে সক্ষম। এগুলো স্থানীয় তথ্যের উপর ভিত্তি করে অভিযোজিত হয়—ভারতের ক্ষেত্রে তা ছিল দীর্ঘমেয়াদি বৃষ্টিমাপক যন্ত্রের তথ্য।

সংস্থাটি বিল অ্যান্ড মেলিন্ডা গেটস ফাউন্ডেশন (Bill & Melinda Gates Foundation) ও সংযুক্ত আরব আমিরাতের সহায়তায় আফ্রিকার পূর্ব ও পশ্চিম অঞ্চলেও একই ধরনের কাজ শুরু করেছে। বাংলাদেশ, চিলি, ইথিওপিয়া, কেনিয়া ও নাইজেরিয়ার সরকারি কর্মকর্তারাও এখন তারা নিজেদের আবহাওয়া পরিস্থিতি অনুযায়ী এআই মডেল ব্যবহারে প্রশিক্ষণ নিচ্ছেন।

উন্মুক্ত তথ্য ও বৈশ্বিক সহযোগিতা

অক্টোবরে ECMWF (ইউরোপীয় মাঝারি-মেয়াদি আবহাওয়া পূর্বাভাস কেন্দ্র) ঘোষণা দিয়েছে, তারা তাদের সর্বশেষ পূর্বাভাস ও ডেটা উন্মুক্তভাবে প্রকাশ করবে, যা আগে কেবল উন্নত দেশের গবেষণা সংস্থাগুলোর নাগালে ছিল। এটি শুধু ব্যক্তিগত কোম্পানিগুলোকেই সাহায্য করবে না যারা সরবরাহ শৃঙ্খল বা বাণিজ্যিক সিদ্ধান্তে আবহাওয়া তথ্য ব্যবহার করে—বরং অনেক উন্নয়নশীল দেশও এখন নির্ভুল পূর্বাভাস পেতে পারবে, যা এতদিন তাদের নাগালের বাইরে ছিল।

ভারতের মৌসুমি বৃষ্টির পূর্বাভাসে এআই-নির্ভর নতুন এই উদ্যোগ কেবল প্রযুক্তিগত উদ্ভাবন নয় — এটি কৃষকের জীবনে এক বাস্তব পরিবর্তনের সূচনা করেছে। উন্নয়নশীল দেশগুলোতে কম খরচে নির্ভুল আবহাওয়া পূর্বাভাসের পথ দেখিয়ে এটি বৈশ্বিক জলবায়ু অভিযোজনের এক নতুন অধ্যায় উন্মোচন করেছে।