Que: Explain the phenomenon of El Niño Southern Oscillation (ENSO). Highlight the significance of a Bayesian Convolutional Neural Network (BCNN) in improving the forecasts related to ENSO phases. (GS 1, 15 marks, 250 words)
प्रश्न: एल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO) की घटना की व्याख्या करें। ENSO चरणों से संबंधित पूर्वानुमानों को बेहतर बनाने में बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (BCNN) के महत्व पर प्रकाश डालें।
(जीएस 1, 15 अंक, 250 शब्द)
Approach:
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Introduction: Start by writing about recent development regarding BCNN. Then link it with ENSO.
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Body: Define ENSO and explain its stages. Write about significance of BCCN.
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Conclusion: Conclude the answer by mentioning how BCNN can help in tackling the conditions that arise due to ENSO.
Introduction:
Bayesian Convolutional Neural Network (BCNN) is a variant of Convolutional Neural Network (CNN) developed by Hyderabad based Indian National Centre for Ocean Information Services (INCOIS) to predict the emergence of different phases of El Niño Southern Oscillation (ENSO) up to 15 months in advance.
El Niño Southern Oscillation (ENSO):
The El Niño-Southern Oscillation (ENSO) is a recurring climate pattern involving changes in the temperature of waters in the central and eastern tropical Pacific Ocean. On periods ranging from about three to seven years, the surface waters across a large swath of the tropical Pacific Ocean warm or cool by anywhere from 1°C to 3°C, compared to normal.
This oscillating warming and cooling pattern, referred to as the ENSO cycle, directly affects rainfall distribution in the tropics and can have a strong influence on weather conditions in India and other parts of the world.
Phases of ENSO:
El Niño and La Niña are the extreme phases of the ENSO cycle; between these two phases is a third phase called ENSO-neutral.
El Niño and La Niña, require certain changes in both the ocean and the atmosphere because ENSO is a coupled climate phenomenon. Neutral is in the middle of the continuum.
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El Niño (Warm Phase)
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A warming of the ocean surface, or above-average sea surface temperatures (SST), in the central and eastern tropical Pacific Ocean.
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It weakens the easterly trade winds leading to weakening of monsoon over the Indian sub-continent. This results in drought like conditions and intense heatwaves.
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La Niña (Cool Phase)
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A cooling of the ocean surface, or below-average sea surface temperatures (SST), in the central and eastern tropical Pacific Ocean.
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It strengthens the easterly trade winds leading to a stronger monsoon over the Indian sub-continent. This results in flood like conditions.
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Neutral
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Neither El Niño or La Niña. Often tropical Pacific SSTs are generally close to average.
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Significance of BCNN:
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BCNN uses latest technologies like AI, deep learning & machine learning to improve forecasts related to ENSO phases.
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Its prediction relies on the fact that El Niño or La Niña are connected to the slow oceanic variations and their atmospheric coupling, which gives sufficient lead time to issue early forecasts.
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It forecasts ENSO phases based on Niño 3.4 index.
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It is a combination of dynamic model of forecasting with AI. This helps it forecast the emergence of El Niño and La Niña conditions up to 15-months advance. Other models can only give a prediction up to 6-9 months in advance.
Conclusion:
The early forecasting of ENSO phases by BCNN can enhance the resilience and adaptation strategies across various sectors like agriculture, water resource management, public health, ecosystem protection etc. This will contribute in better preparation and response to climate variability.
दृष्टिकोण:
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प्रस्तावना: बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (BCNN) के बारे में हाल के विकास के बारे में लिखकर शुरू करें। फिर इसे एल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO) से सम्बंधित करें।
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मुख्य भाग: एल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO) को परिभाषित करें और इसके चरणों की व्याख्या करें। BCCN के महत्व के बारे में लिखें।
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निष्कर्ष: बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (BCNN), ENSO के कारण उत्पन्न होने वाली स्थितियों से निपटने में कैसे मदद कर सकता है, इसका उल्लेख करके उत्तर समाप्त करें।
प्रस्तावना:
बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (BCNN) हैदराबाद स्थित भारतीय राष्ट्रीय महासागर सूचना सेवा केंद्र (INCOIS) द्वारा विकसित कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNN) का एक प्रकार है, जो 15 महीने पहले तक एल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO) के विभिन्न चरणों के उद्भव की भविष्यवाणी करता है।
एल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO):
ENSO एक आवर्ती जलवायु पैटर्न है, जिसमें मध्य और पूर्वी उष्णकटिबंधीय प्रशांत महासागर में पानी के तापमान में परिवर्तन शामिल है। लगभग तीन से सात वर्षों की अवधि में, उष्णकटिबंधीय प्रशांत महासागर के एक बड़े हिस्से में सतही जल सामान्य की तुलना में 1°C से 3°C तक गर्म या ठंडा हो जाता है।
एल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO) चक्र के रूप में संदर्भित यह दोलनशील वार्मिंग और कूलिंग पैटर्न, उष्णकटिबंधीय क्षेत्रों में वर्षा वितरण को सीधे प्रभावित करता है और भारत और दुनिया के अन्य हिस्सों में मौसम की स्थिति पर इसका गहरा प्रभाव हो सकता है।
एल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO) के चरण:
एल नीनो और ला नीना ENSO चक्र के चरम चरण हैं; इन दो चरणों के बीच एक तीसरा चरण होता है जिसे ENSO-न्यूट्रल कहा जाता है।
एल नीनो और ला नीना के लिए महासागर और वायुमंडल दोनों में कुछ बदलावों की आवश्यकता होती है, क्योंकि ENSO एक युग्मित जलवायु घटना है। तटस्थ सातत्य के मध्य में है।
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एल नीनो (गर्म चरण)
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मध्य और पूर्वी उष्णकटिबंधीय प्रशांत महासागर में समुद्र की सतह का गर्म होना, या औसत से अधिक समुद्री सतह का तापमान (SST)।
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यह पूर्वी व्यापारिक हवाओं को कमजोर करता है, जिससे भारतीय उपमहाद्वीप पर मानसून कमजोर होता है। इसके परिणामस्वरूप सूखे जैसी स्थिति और तीव्र ग्रीष्म लहरें (हीट वेव्स) आती हैं।
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ला नीना (ठंडा चरण)
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मध्य और पूर्वी उष्णकटिबंधीय प्रशांत महासागर में समुद्र की सतह का ठंडा होना, या औसत से कम समुद्री सतह का तापमान (SST)।
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यह पूर्वी व्यापारिक हवाओं को मजबूत करता है जिससे भारतीय उपमहाद्वीप में मजबूत मानसून उत्पन्न होता है। इसके परिणामस्वरूप बाढ़ जैसी स्थिति होती है।
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तटस्थ चरण
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यह न तो एल नीनो और न ही ला नीना की स्थिति होती है। जो अक्सर उष्णकटिबंधीय प्रशांत महासागरीय सतह के तापमान (SST) के आम तौर पर औसत के करीब होते हैं।
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बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (BCNN) का महत्व:
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BCNN एल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO) चरणों से संबंधित पूर्वानुमानों को बेहतर बनाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलीजेंस (एआई), डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग जैसी नवीनतम तकनीकों का उपयोग करता है।
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इसकी भविष्यवाणी इस तथ्य पर निर्भर करती है कि अल नीनो या ला नीना धीमी समुद्री विविधताओं और उनके वायुमंडलीय युग्मन से जुड़े हुए हैं, जो प्रारंभिक पूर्वानुमान जारी करने के लिए पर्याप्त समय देता है।
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यह नीनो 3.4 सूचकांक के आधार पर एल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO) चरणों का पूर्वानुमान लगाता है।
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यह पूर्वानुमान के गतिशील मॉडल का एआई के साथ संयोजन है। इससे यह अल नीनो और ला नीना स्थितियों के उभरने का 15 महीने पहले तक पूर्वानुमान लगाने में मदद करता है। जबकि अन्य मॉडल केवल 6-9 महीने पहले तक ही भविष्यवाणी कर सकते हैं।
निष्कर्ष:
बायेसियन कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (BCNN) द्वारा एल नीनो दक्षिणी दोलन (ENSO)चरणों का प्रारंभिक पूर्वानुमान कृषि, जल संसाधन प्रबंधन, सार्वजनिक स्वास्थ्य, पारिस्थितिकी तंत्र संरक्षण आदि जैसे विभिन्न क्षेत्रों में लचीलापन और अनुकूलन रणनीतियों को बढ़ा सकता है। यह जलवायु परिवर्तनशीलता के लिए बेहतर तैयारी और प्रतिक्रिया में योगदान देगा।
Note:
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