सम्भव छ भूकम्पको सही पूर्वानुमान?

टर्की र सिरियामा भूकम्पको विनाशले यो आकस्मिक प्रकोपको अगाडि विज्ञान पनि लाचार भएको देखाएको छ। वैज्ञानिकहरूले भूकम्पको चेतावनी दिन सक्षम इन्जिन बनाउनका लागि गहन अध्ययन गरिरहेका छन्। के उनीहरू कहिल्यै यो योजनामा सफल होलान् ? हामीलाई थाहा छ- भूकम्प एक्कासि आउँछ र विनाशको ठूलो आँधी ल्याउँछ। टर्की र सिरियामा हालै आएको भूकम्पले हजारौंको ज्यान लियो र लाखौं मानिस घरबारविहीन भएका छन्।

गत फेब्रुअरी ६ को बिहान पृथ्वी यसरी हल्लियो कि यस क्षेत्रका धेरै घर र अपार्टमेन्टहरू भत्किए। ७ दशमलव ८ म्याग्निच्युडको त्यो भूकम्प निकै घातक सावित भयो।

भूकम्पविद्हरूले आफ्नो संवेदनशील उपकरणहरूमा देखेको फ्ल्यासबाट पहिलो यो संग्रामको संकेत पाए। तर यो सन्देश भूकम्प गएपछि मात्र प्राप्त हुन्छ। त्यो भूकम्प एकैपटकमा रोकिएन। केही घण्टामै टर्की र सिरियाको एउटै क्षेत्रमा एकपटक ७ दशमलव ५ म्याग्निच्युडको भूकम्प गयो।

टेक्टोनिक प्लेटहरूको संगम

यी दुवै भूकम्प पृथ्वीको गहिराइमा प्रभाव पार्नेगरी आएका भने थिएनन्। जसको अर्थ यो भयो कि त्यसबाट उत्पन्न भएका कम्पनहरू धेरै तीव्र र प्रभावशाली सावित भए। साथै अहिले यी भूकम्पबाट बाँचेका र राहत दिन आएका कामदारले पनि पहिरो, जमिन खस्ने जस्ता खतराको सामना गर्न सक्ने वैज्ञानिकहरुले बताएका छन्।

यस विनाशको बीचमा मानिसले भूकम्पको सही भविष्यवाणी किन गर्न सकिरहेको छैन भन्ने प्रश्न फेरि उठेको छ। त्यसका लागि केही भूगर्भको ज्ञान अवश्यक हुन्छ। जहाँ यो भूकम्प आएको हो, त्यहाँ तीनवटा टेक्टोनिक प्लेटको संगम छ। ती एनाटोलिया, अरेबिया र अफ्रिका प्लेटहरू भनेर चिनिन्छन्। यी तीन प्लेटहरू एकअर्कासँग ठोक्किए र विनाश ल्याए।

सन् १९७० पछि यस क्षेत्रमा ६ वा सोभन्दा बढी म्याग्निच्युडका तीनवटा भूकम्प गएका छन्। पछिल्लो भूकम्प आउनै पर्ने वैज्ञानिकहरुको भनाइ छ। 

भूकम्पका फल्ट लाइन

सत्य यो हो कि भूकम्पको पूर्वानुमान गर्ने विज्ञान धेरै गाह्रो छ। भूकम्पको समयमा वा पछि केही संकेतहरू छन्, तर पहिले नै भविष्यवाणी गर्न धेरै गाह्रो छ। क्रिस मारोन रोमको सापिएन्जा विश्वविद्यालयमा भूविज्ञानका प्राध्यापक हुन्। उनलाई लाग्छ- प्रकृतिमा धेरै अनिश्चितता भएकाले भूकम्पको यकिन गर्न सकिँदैन। उनी भन्छन्, 'जब हामीले अध्ययन गर्न प्रयोगशालामा भूकम्पको नक्कल अर्थात् सिमुलेट गर्छौं, तब मात्र हाम्रा सानातिना कमजोरीहरूबारे सचेत हुन सक्छौं। तर प्रकृतिमा यति धेरै अनिश्चितता छ कि हामी प्रायः ठूलो भूकम्प आउने थाहा पाउँदैनौं।'

भू-वैज्ञानिकहरूले १९६० को दशकदेखि नै भूकम्पको पूर्वानुमान गर्न आधुनिक वैज्ञानिक विधिहरू प्रयोग गर्दै आएका छन्। प्रोफेसर मारोनले भूकम्पको फल्टलाइन सबैभन्दा ठूलो चुनौती रहेको बताए।

पृथ्वीभित्र रहेका यी फल्ट लाइन संसारभर फैलिएका छन्। पृथ्वी ग्रहभित्र हलचल निरन्तर जारी रहन्छ। एक दिनमै पनि धेरै भूकम्प आउँछन्। तिनीहरूमध्ये धेरैजसो यति कमजोर हुन्छन् कि कुनै हानी नै गर्न सक्दैनन्। अथवा भनौं सतहमै पुग्दैनन् र भित्रै उनीहरूको शक्ति सकिन्छ।

भूकम्पको पूर्वानुमान

एक हिसाबले लगातार आइरहने भूकम्पको भारी ट्राफिकका कारण कुनै पनि ठूलो भूकम्पको भविष्यवाणी गर्न असम्भव हुन्छ। जियोलोजिकल सर्भे अफ अमेरिकाका अनुसार कुनै पनि प्रभावकारी भूकम्पको पूर्वानुमानका लागि तीनवटा कुरा हुनुपर्छ। पहिलो भूकम्प जाने ठाउँ, दोस्रो कहिले आउँदैछ र तेस्रो कति ठूलो भूकम्प आउँदैछ।

अहिलेसम्म यी तीन  कुराको सही पूर्वानुमान कसैले गर्न सकेको छैन। यसको सट्टा भू-वैज्ञानिकहरूले अनुमान लगाउन खतराको नक्सा-हजार्ड म्याप प्रयोग गर्छन्। यी नक्साहरूले केही वर्षभित्र कुनै विशेष क्षेत्रमा भूकम्प आउने अनुमान गर्छन्। यसले भवनहरू सुदृढीकरण जस्ता केही योजनाहरूमा काम सुरु गर्न मद्दत गर्न सक्छ, तर भूकम्पअघि मानिसहरूलाई सुरक्षित स्थानमा पुर्‍याउन सकिन्छ भन्नेस्तरको पूर्वानुमान भने अहिलेसम्म भएको छैन।

दोस्रो कुरा के हो भने भूकम्पीय क्षेत्रमा बसोबास गर्ने सबै मानिससँग शक्तिशाली भूकम्प सहन सक्ने पूर्वाधार हुँदैन। प्रोफेसर मारोन भन्छन्, ‘टर्की र सिरियामा धेरै कारणहरू थिए जसले त्यहाँका भवनहरू भूकम्पमा तासको घरजस्तै भत्किने भविष्यवाणी गरेको हुनुपर्छ। पश्चिमी देशहरूमा १९७० र १९८० को दशकमा, भूकम्प रेखा सकृय रहेका क्षेत्रमा भवन निर्माण गर्न कानुन लागू गरिएको थियो। तर यसले भवनको लागत बढाउँथ्यो।’

अब यो त बुझिएको छ कि भूकम्पको सही पूर्वानुमान असम्भव छ। त्यसैले वैज्ञानिकहरूले अहिले विद्यमान संकेतहरूको सहायताले पहिलेभन्दा राम्रो भविष्यवाणी गर्ने प्रयास गरिरहेका छन्। भूकम्पिय संकेतहरू बाहेक अन्वेषकहरूले पृथ्वीको माथिल्लो वायुमण्डलमा विद्युतीय गडबडीका साथै जनावरहरूको व्यवहारको सहारा पनि लिएका छन्।

भूकम्पको अध्ययन

चिनियाँ वैज्ञानिकहरूले भूकम्प आउनुभन्दा अघिका दिनहरूमा पृथ्वीको आयनोस्फियरमा विद्युतीय चार्ज भएका कणहरूमा दखिने गरेको तरंग खोजिरहेका थिए। पछिल्लो समयमा चाहिँ भूकम्पको संकेत पत्ता लगाउन आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स प्रयोगको चर्चा चलिरहेको छ। यस प्रविधिको माध्यमबाट ठूलो मात्रामा तथ्यांक विश्लेषण गर्न सकिन्छ। यसमा विगतमा आएका भूकम्पको अध्ययन गरी भविष्यमा हुने हलचलको ढाँचा पनि पत्ता लगाउन सकिन्छ। 'मेसिनमा आधारित शिक्षाबाट भविष्यवाणी गर्न धेरै मानिसको चासोसमेत छ,' प्रोफेसर मारोन भन्छन्। प्रोफेसर मारोन र उनका सहकर्मीहरूले प्रयोगशालाभित्र भूकम्प सिमुलेसनमा जोखिम पत्ता लगाउन सक्ने एल्गोरिदम विकास गर्न विगत पाँच वर्षदेखि प्रयास गरिरहेका छन्।

उनीहरूले मुट्ठी बराबर ग्रेनाइटको ब्लकहरू प्रयोग गर्छन्, जसको मद्दतले भूकम्पको समयमा फल्ट लाइनमा देखिने दबाब र घर्षण रूपान्तरण गरिन्छ। ग्रेनाइट ब्लकहरू आपसमा टक्कर खाएर नचिप्लिएसम्म यो यो दबाब र घर्षण दिने गरिन्छ। 

मारोन भन्छन्, 'लचिलो छालहरू फल्टको केन्द्रबाट जान्छ र बिस्तारै यसलाई तोडlरहन्छ। हामी प्रयोगशालामा भविष्यवाणी गर्न सक्छौं कि अन्तिम झट्का कहिले हुनेछ। यदि यो सबै प्रयोगशालाबाट बाहिर गएर पृथ्वीको लागि काम गर्न सकियो भने हामी धेरै खुसी हुनेछौँ।'

प्रयोगशालामा आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको सहयोगमा गरिएको पूर्वानुमानको तुलनामा यसलाई वास्तविक संसारको फल्ट जोनमा लागू गर्नु चुनौतीपूर्ण कार्य हो। इजरायलमा आधारित वैज्ञानिकहरूको अर्को समूहले केहि दिन पहिले भूकम्पको ८३ प्रतिशत भविष्यवाणी गर्न मेसिन लर्निङ प्रयोग गरेको थियो। यी वैज्ञानिकहरूले विगत २० वर्षमा आयनोस्फियरमा इलेक्ट्रोन सामग्रीमा भएका परिवर्तनहरूको अध्ययन गरेको दाबी गरेका छन्।

चीनले आयनोस्फियरमा लुकेका संकेतलाई अध्ययनको केन्द्र बनाएको छ। सन् २०१८ मा चीनले चाइना सिस्मो-विद्युत चुम्बकीय उपग्रह प्रक्षेपण गरेको थियो। यसको उद्देश्य पृथ्वीको आयनोस्फियरमा विद्युतीय विसंगतिहरू निगरानी गर्नु हो।

भूकम्प नेटवर्क केन्द्र

गत वर्ष बेइजिङस्थित अर्थक्वेक नेटवर्क सेन्टरका वैज्ञानिकहरूले चीनमा मे २०२१ र जनवरी २०२२ को भूकम्प आउनुभन्दा १५ दिनअघि आयनोस्फियरको इलेक्ट्रोनमा पानीका कणहरू फेला पारेको दाबी गरेका थिए। 'लिथोस्फियर र यसको दुई माथिल्लो तहहरूमा ऊर्जाको स्थानान्तरण सम्भव छ,' चीनको भूकम्प नेटवर्क केन्द्रमा काम गर्ने अनुसन्धानकर्ता मेई ली भन्छिन्। तर यो कसरी हुन्छ भन्नेमा अझै विवाद छ। उनको अनुसन्धानले भू–उपग्रहबाट प्राप्त तथ्यांकका बाबजुद भूकम्पको सही भविष्यवाणी गर्ने कुरा कोसौं टाढा छ।  मेई ली स्पष्ट रूपमा भन्छिन्, ‘हामी आगामी भूकम्पको सही स्थान बताउन सक्दैनौं।’

संसारका बाँकी अन्वेषकहरूले केही फरक संकेतहरूमा आशा राखिरहेका छन्। जापानका कतिपय मानिसहरूले भूकम्पिय क्षेत्रभन्दा माथिको पानीको बाफमा आएको परिवर्तनबाट भूकम्पको भविष्यवाणी गर्न सकिने दाबी गरेका छन्।

जटिल प्रणाली

केही परीक्षणहरू भएका छन् जसले यसरी गरिएको भविष्यवाणी ७० प्रतिशतसम्म सही भएको प्रमाणित गरेको छ। तर यसमा पनि समस्या छ। यो भविष्यवाणी सही दिन र सही समयको होइन। यसमा ‘अर्को महिना जुनसुकै बेला यस्तो ठाउँमा भूकम्प आउन सक्छ’ भनिएको छ। यी सबै दाबीका बावजुद अहिलेसम्म भूकम्पको स्थान र समयबारे कसैले पनि सफलतापूर्वक भविष्यवाणी गर्न सकेको छैन। प्रोफेसर मारोन भन्छन्, ‘हामीले चाहेजस्तो अनुगमन गर्ने पूर्वाधार छैन। दस मिलियन डलरको सिस्मोमिटरको लागि कसले तिर्ने? हामी प्रयोगशालामा भूकम्पको भविष्यवाणी गर्न सक्षम छौं, तर बाहिरी संसारमा यस्तो जटिल प्रणालीले कसरी काम गर्छ भन्ने कुरा हामीलाई थाहा छैन। उदाहरणका लागि, टर्की र सिरियामा कुन फल्ट लाइन्सले भूकम्प निम्त्यायो? त्यहाँ त  एक होइन तीन फल्ट लाइन्स छन्।'

मौसम परिवर्तनको पूर्वानुमान

अझ राम्रो पूर्वानुमान गरिए पनि त्यो जानकारीलाई के गर्नेर? सम्भावित भूकम्पअघि पूरै सहर र गाउँहरू खाली गर्न सकिँदैन। किनभने यो सम्पूर्ण प्रक्रियामा धेरै खर्च हुनेछ। र यदि अनुमान गलत भयो भने यो पैसाको बर्बादी हो।

प्रोफेसर मारोन पनि मौसम पूर्वानुमानलाई आशाका साथ हेरिरहेका छन्। उनी भन्छन्, ‘यस विभागले मौसममा आउने ठूला परिवर्तनको सही भविष्यवाणी गर्ने गर्छ। त्यसले गर्दा जनता सुरक्षित हुन् भनेर सरकारले आँधीअघि नै ठूलो मात्रामा आपतकालीन सेवा तयार गर्छ। अब भूकम्पको सन्दर्भमा पनि यस्तो भयो भने अचम्मको हुन सक्छ। तर वर्षौं लाग्न सक्छ। अहिले हामी यसको नजिक पनि छैनौं।’

एउटा क्षेत्र जसमा आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले मद्दत गर्न सक्छ। त्यो हो भूकम्पपछिको अवस्था। चीनको तोहोकु र रेन्मिन युनिभर्सिटीका अन्वेषकहरूले प्राकृतिक प्रकोपबाट भएको क्षतिको मूल्यांकन गर्न स्याटेलाइट इमेजरी प्रयोग गरी राहत कार्यमा सरकारलाई मद्दत गर्न उपकरणहरू विकास गरिरहेका छन्।

मेसिन-लर्निङ एल्गोरिदम

यी उपकरणहरूले एल्गोरिदमको मद्दतले भवनहरूमा भएको क्षतिको मूल्यांकन गर्छ। यसका माध्यमबाट भूकम्पका कारण निकै कमजोर भएका घरहरूलाई पनि चिन्ह लगाउन सकिन्छ। मेसिन-लर्निङ एल्गोरिदमको सहायताले राहत र उद्धारकर्मीहरूलाई पनि सुरक्षित राख्न सकिने अपेक्षा गरिएको छ। तिनीहरूलाई कमजोर भवनहरूबाट टाढा राख्न सकिन्छ।

अमेरिकाको हार्वर्ड युनिभर्सिटीका अन्वेषकहरूले मेसिन लर्निङ प्रयोग गरेर ठूला भूकम्पका पराकम्पनका ढाँचाहरूमा ध्यान केन्द्रित गरिरहेका छन्। प्रोफेसर मारोन भन्छन्, ‘हामीले अहिले मुख्य भूकम्पको समयमा र पछि के हुन्छ भन्ने राम्रोसँग बुझेका छौं, तर यो पूर्ण रूपमा बुझ्न सकिएको छैन। वैज्ञानिकहरूलाई थाहा छ कि कसरी साना भूकम्प पछि ठूलो झटका आउन सक्छ, तर त्यहाँ सधैं अनिश्चितता हुनेछ।’

- बीबीसी फ्युचरका लागि रिचर्ड ग्रेले तयार गरेको सामग्री विनय सापकोटाले भावानुवाद गरेका हुन्।