নতুন গবেষণা ইঙ্গিত দিচ্ছে যে গাছপালা কর্তৃক অতিরিক্ত কার্বন ডাই অক্সাইড (CO2) শোষণের ক্ষমতা জলবায়ু মডেলগুলোতে পূর্বে যা অনুমান করা হয়েছিল তার চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে কম হতে পারে। গ্রাজ বিশ্ববিদ্যালয়ের ৫ জানুয়ারি, ২০২৬ তারিখে প্রকাশিত এক গবেষণা অনুসারে এমন তথ্য পাওয়া গেছে। সায়েন্স নিউজে প্রকাশিত এই গবেষণায় দেখা গেছে যে গাছপালার জন্য প্রয়োজনীয় উপাদান নাইট্রোজেনের পরিমাণ, যা CO2 শোষণ এবং বৃদ্ধির জন্য অত্যাবশ্যকীয়, প্রধান জলবায়ু মডেলগুলোতে প্রায় ৫০ শতাংশ বেশি অনুমান করা হয়েছে।

গবেষণায় জোর দেওয়া হয়েছে যে CO2-এর মাত্রা বৃদ্ধি উদ্ভিদের বৃদ্ধিকে উদ্দীপিত করতে পারলেও, এই প্রভাব পর্যাপ্ত নাইট্রোজেনের প্রাপ্যতার উপর নির্ভরশীল। জলবায়ু মডেলগুলোতে প্রাকৃতিক নাইট্রোজেন সংবদ্ধকরণের অতিমূল্যায়ন থেকে বোঝা যায় যে, উচ্চ CO2 পরিস্থিতিতে উদ্ভিদের বৃদ্ধি থেকে প্রাপ্ত জলবায়ু- শীতলীকরণ সুবিধা প্রত্যাশার চেয়ে কম। এই অসঙ্গতি ভবিষ্যতের জলবায়ু অভিক্ষেপে বৃহত্তর অনিশ্চয়তা তৈরি করে এবং জলবায়ু পরিবর্তনের বিরুদ্ধে প্রত্যাশিত সুরক্ষাকে হ্রাস করে।

গ্রাজ বিশ্ববিদ্যালয়ের পরিবেশ বিজ্ঞান বিভাগের অধ্যাপক এবং এই গবেষণার প্রধান লেখক ডঃ এলেনা শ্মিট বলেন, "আমাদের অনুসন্ধানে জলবায়ু মডেলগুলো কীভাবে উদ্ভিদ এবং বায়ুমণ্ডলের মধ্যে মিথস্ক্রিয়াকে উপস্থাপন করে তার একটি গুরুত্বপূর্ণ ত্রুটি প্রকাশ পেয়েছে।" "মডেলগুলো প্রাকৃতিক নাইট্রোজেন সংবদ্ধকরণের উচ্চ হার ধরে নিয়েছিল, যা উদ্ভিদের CO2 গ্রহণকে বাড়িয়ে দেখিয়েছিল। কার্বন চক্র এবং জলবায়ু পূর্বাভাসের নির্ভুলতা সম্পর্কে আমাদের ধারণার জন্য এর তাৎপর্যপূর্ণ প্রভাব রয়েছে।"

জলবায়ু মডেল হলো জটিল গণনা সরঞ্জাম যা গ্রিনহাউস গ্যাস নির্গমন, সৌর বিকিরণ এবং ভূমি ব্যবহারের মতো বিভিন্ন বিষয় অন্তর্ভুক্ত করে পৃথিবীর জলবায়ু সিস্টেমকে অনুকরণ করে। এই মডেলগুলো ভবিষ্যতের জলবায়ু পরিস্থিতি প্রক্ষেপণের জন্য অ্যালগরিদম এবং ডেটার উপর নির্ভর করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এই মডেলগুলোকে পরিমার্জন করতে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, বিশেষ করে ডেটা বিশ্লেষণ, প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিংয়ের মতো ক্ষেত্রগুলোতে। তবে, এই এআই-চালিত মডেলগুলোর নির্ভুলতা মূলত তারা যে ডেটার উপর প্রশিক্ষিত, তার গুণমান এবং সম্পূর্ণতার উপর নির্ভরশীল। এক্ষেত্রে, নাইট্রোজেন সংবদ্ধকরণের অতিমূল্যায়ন মডেলের প্রক্ষেপণকে ত্রুটিপূর্ণ করেছে।

এই গবেষণার প্রভাব নীতিনির্ধারণ, কৃষি এবং সংরক্ষণসহ বিভিন্ন খাতে বিস্তৃত। জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাব প্রশমন এবং এর সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার লক্ষ্যে গৃহীত নীতিগুলোর জন্য নির্ভুল জলবায়ু মডেল অপরিহার্য। উদ্ভিদের CO2 শোষণ ক্ষমতার সংশোধিত ধারণা নিঃসরণ হ্রাস করার লক্ষ্যমাত্রা এবং কৌশলগুলোতে সমন্বয়ের প্রয়োজনীয়তা তৈরি করতে পারে।

ন্যাশনাল ওশেনিক অ্যান্ড অ্যাটমোস্ফেরিক অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (NOAA)-এর জলবায়ু বিজ্ঞানী ডঃ জেমস কার্টার, যিনি এই গবেষণায় জড়িত ছিলেন না, বলেন, "এই গবেষণাটি সর্বশেষ বৈজ্ঞানিক ডেটা দিয়ে আমাদের জলবায়ু মডেলগুলোকে ক্রমাগত পরিমার্জন করার গুরুত্বের উপর জোর দেয়।" "এটি পৃথিবীর বাস্তুতন্ত্রের মধ্যে জটিল মিথস্ক্রিয়াগুলোর আরও ব্যাপক বোঝার প্রয়োজনীয়তাকেও তুলে ধরে।"

গবেষকরা এখন সংশোধিত নাইট্রোজেন সংবদ্ধকরণ হার অন্তর্ভুক্ত করে আরও নির্ভুল মডেল তৈরির দিকে মনোনিবেশ করছেন। ভবিষ্যতের গবেষণাগুলো অন্যান্য সীমাবদ্ধ কারণগুলোর সম্ভাব্য প্রভাবগুলোও খতিয়ে দেখবে, যেমন উদ্ভিদের CO2 গ্রহণের উপর জলের প্রাপ্যতা এবং মাটির পুষ্টি উপাদান। চূড়ান্ত লক্ষ্য হলো জলবায়ু অভিক্ষেপের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করা এবং নীতিনির্ধারকদের জলবায়ু পরিবর্তনের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার জন্য সর্বোত্তম উপলব্ধ তথ্য সরবরাহ করা।