नए शोध से संकेत मिलता है कि पौधों की अतिरिक्त कार्बन डाइऑक्साइड (CO2) को अवशोषित करने की क्षमता जलवायु मॉडलों द्वारा पहले अनुमानित की तुलना में काफी कम हो सकती है, ग्राज़ विश्वविद्यालय द्वारा 5 जनवरी, 2026 को जारी एक अध्ययन के अनुसार। अध्ययन में पाया गया कि जलवायु मॉडलों ने प्राकृतिक नाइट्रोजन निर्धारण, जो पौधों के विकास के लिए एक महत्वपूर्ण तत्व है, को लगभग 50 प्रतिशत तक अधिक आंका है।

शोध में नाइट्रोजन की उपलब्धता की महत्वपूर्ण भूमिका पर प्रकाश डाला गया है जो पौधों को विकास के लिए बढ़े हुए CO2 स्तरों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम बनाती है। जबकि बढ़ा हुआ CO2 पौधों के विकास को उत्तेजित कर सकता है, यह प्रभाव पर्याप्त नाइट्रोजन पर निर्भर है, जो प्रकाश संश्लेषण और समग्र पौधे स्वास्थ्य के लिए आवश्यक पोषक तत्व है। जलवायु मॉडलों में प्राकृतिक नाइट्रोजन निर्धारण का अधिक अनुमान यह बताता है कि उच्च CO2 स्थितियों के तहत पौधों के विकास से प्राप्त जलवायु-शीतलन लाभ अनुमान से कम हैं।

इस खोज का जलवायु परिवर्तन अनुमानों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। अपेक्षा से कम CO2 अवशोषित करने वाले पौधों के साथ, जलवायु परिवर्तन के खिलाफ पृथ्वी का प्राकृतिक बफर कम हो जाता है, जिससे भविष्य के जलवायु पूर्वानुमानों में अनिश्चितता बढ़ जाती है। ग्राज़ विश्वविद्यालय के एक प्रमुख शोधकर्ता ने कहा, "कार्बन सिंक के रूप में कार्य करने के लिए पौधों की इस कम क्षमता का मतलब है कि वायुमंडलीय CO2 का स्तर अनुमान से अधिक तेजी से बढ़ सकता है, जिससे संभावित रूप से ग्लोबल वार्मिंग में तेजी आ सकती है।"

जलवायु मॉडल जटिल कम्प्यूटेशनल उपकरण हैं जो पृथ्वी की जलवायु प्रणाली का अनुकरण करते हैं, जिसमें वायुमंडलीय संरचना, महासागरीय धाराएं और भूमि की सतह की प्रक्रियाएं जैसे विभिन्न कारक शामिल हैं। ये मॉडल भविष्य के जलवायु परिदृश्यों को पेश करने के लिए एल्गोरिदम और विशाल डेटासेट पर निर्भर करते हैं। हालांकि, जैसा कि यह अध्ययन दर्शाता है, प्रमुख मापदंडों में अनिश्चितताएं, जैसे कि नाइट्रोजन निर्धारण दरें, इन अनुमानों की सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती हैं।

अध्ययन जलवायु मॉडलों में जैविक प्रक्रियाओं के अधिक सटीक प्रतिनिधित्व को शामिल करने के महत्व को भी रेखांकित करता है। पारंपरिक मॉडल अक्सर जटिल पारिस्थितिक अंतःक्रियाओं को सरल बनाते हैं, जिससे मॉडल भविष्यवाणियों और वास्तविक दुनिया के अवलोकनों के बीच विसंगतियां हो सकती हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग में हालिया प्रगति का उपयोग इन प्रक्रियाओं के प्रतिनिधित्व को बेहतर बनाने के लिए किया जा रहा है। AI एल्गोरिदम बड़े डेटासेट का विश्लेषण करके उन पैटर्न और संबंधों की पहचान कर सकते हैं जो पारंपरिक मॉडलिंग दृष्टिकोणों के माध्यम से स्पष्ट नहीं हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग मॉडल को तापमान, वर्षा और मिट्टी की संरचना जैसे पर्यावरणीय कारकों के आधार पर नाइट्रोजन निर्धारण दरों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।

इस शोध के निहितार्थ वैज्ञानिक समुदाय से परे हैं। नीति निर्माता उत्सर्जन में कमी और जलवायु अनुकूलन रणनीतियों से संबंधित निर्णयों को सूचित करने के लिए जलवायु मॉडल पर निर्भर करते हैं। यह अहसास कि पौधे पहले की तुलना में कम CO2 अवशोषित कर सकते हैं, इन रणनीतियों के पुनर्मूल्यांकन की आवश्यकता है। जलवायु लक्ष्यों को पूरा करने के लिए अधिक आक्रामक उत्सर्जन में कमी की आवश्यकता हो सकती है, और वायुमंडल से सीधे CO2 को हटाने वाली तकनीकों के विकास पर अधिक जोर देने की आवश्यकता हो सकती है।

भविष्य का शोध नाइट्रोजन निर्धारण दरों के अनुमानों को परिष्कृत करने और इन बेहतर अनुमानों को जलवायु मॉडल में शामिल करने पर ध्यान केंद्रित करेगा। वैज्ञानिक टिकाऊ कृषि पद्धतियों के माध्यम से प्राकृतिक नाइट्रोजन निर्धारण को बढ़ाने के तरीकों की भी खोज कर रहे हैं। जलवायु मॉडलिंग में AI और मशीन लर्निंग के एकीकरण से जलवायु अनुमानों की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करने में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की उम्मीद है।