मेटडेस्क के विश्लेषकों फेय हल्टन और एड वाल्टन के अनुसार, 2026 की शुरुआत में उप-शून्य तापमान और भारी बर्फबारी ने यूरोप के अधिकांश हिस्सों को जकड़ लिया, विशेष रूप से मध्य क्षेत्रों को प्रभावित किया, जबकि गंभीर हवाओं ने कोर्सिका पर कहर बरपाया। दोहरे अंकों में नकारात्मक तापमान के साथ चिह्नित ठंड का दौर, नए साल की पूर्व संध्या पर पूर्वी और मध्य यूरोप के कुछ हिस्सों, जिनमें पोलैंड और यूक्रेन शामिल हैं, में भारी बर्फबारी के साथ शुरू हुआ और उसके बाद के दिनों में आल्प्स तक फैल गया।

आर्कटिक वायु द्रव्यमान के पूरे सप्ताह तक बने रहने की उम्मीद है, जिससे दक्षिण-पूर्व को छोड़कर, यूरोप के अधिकांश हिस्सों में तापमान मौसमी औसत से काफी नीचे चला जाएगा। मेटडेस्क के पूर्वानुमानों से संकेत मिलता है कि तापमान औसत से लगभग 5C (41F) नीचे गिर जाएगा, मध्य और उत्तर-पूर्वी यूरोप के कुछ क्षेत्रों में तापमान सामान्य से 10C तक कम हो जाएगा। हवा के झोंकों के प्रभाव से इन स्थितियों के और बिगड़ने की उम्मीद है।

यह चरम मौसम यूरोपीय जलवायु पैटर्न की बढ़ती अस्थिरता को उजागर करता है, एक प्रवृत्ति जिसे कुछ वैज्ञानिक ध्रुवीय भंवर में व्यवधानों के लिए जिम्मेदार ठहराते हैं। ध्रुवीय भंवर, पृथ्वी के दोनों ध्रुवों के चारों ओर कम दबाव और ठंडी हवा का एक बड़ा क्षेत्र, जलवायु परिवर्तन के कारण कमजोर और अधिक अस्थिर हो सकता है, जिससे आर्कटिक हवा का दक्षिणी भाग में प्रवेश हो सकता है। इन घटनाओं के महत्वपूर्ण सामाजिक निहितार्थ हो सकते हैं, जिनमें ऊर्जा की मांग में वृद्धि, परिवहन में व्यवधान और कमजोर आबादी के लिए संभावित स्वास्थ्य जोखिम शामिल हैं।

इन घटनाओं की सटीक भविष्यवाणी करने और तैयारी करने की क्षमता तेजी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित उन्नत मौसम पूर्वानुमान मॉडल पर निर्भर है। ये मॉडल वायुमंडलीय स्थितियों, ऐतिहासिक मौसम पैटर्न और जलवायु अनुमानों के विशाल डेटासेट का विश्लेषण करके अधिक सटीक और समय पर पूर्वानुमान उत्पन्न करते हैं। एआई एल्गोरिदम, विशेष रूप से डीप लर्निंग मॉडल, डेटा में सूक्ष्म पैटर्न और संबंधों की पहचान करने में सक्षम हैं जिन्हें पारंपरिक पूर्वानुमान विधियों द्वारा अनदेखा किया जा सकता है।

हालांकि, मौसम पूर्वानुमान में एआई के उपयोग से डेटा गोपनीयता, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और स्वचालित प्रणालियों पर अत्यधिक निर्भरता की संभावना के बारे में महत्वपूर्ण सवाल भी उठते हैं। इन प्रौद्योगिकियों के विकास और तैनाती में पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित करना सार्वजनिक विश्वास बनाने और उनके लाभों को अधिकतम करने के लिए महत्वपूर्ण है। व्याख्या योग्य एआई (XAI) में हाल के विकास का उद्देश्य इन जटिल मॉडलों को और अधिक समझने योग्य बनाना है, जिससे पूर्वानुमानकर्ता उनकी भविष्यवाणियों की बेहतर व्याख्या कर सकें और संभावित त्रुटियों की पहचान कर सकें।

आगे देखते हुए, आर्कटिक वायु द्रव्यमान की तीव्रता और अवधि, साथ ही ऊर्जा अवसंरचना और सार्वजनिक स्वास्थ्य पर इसके संभावित प्रभाव की निगरानी पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा। पूरे यूरोप में मौसम एजेंसियां डेटा साझा करने और प्रतिक्रिया प्रयासों का समन्वय करने के लिए सहयोग कर रही हैं। स्थिति गतिशील बनी हुई है, और सप्ताह बढ़ने के साथ ही आगे के अपडेट प्रदान किए जाएंगे।