जून 2024 की शुरुआत में, जब दक्षिणी चीन में विनाशकारी वर्षा शुरू हुई, तो इसके विनाशकारी परिणामों के कारण इसने दुनिया भर का ध्यान आकर्षित किया, क्योंकि वैज्ञानिक इसकी चरम सीमा के पीछे के कारणों को समझने के लिए संघर्ष कर रहे थे।
एक नए अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने अब खुलासा किया है कि चीन में वर्षा तिब्बती पठार पर चल रहे परिवर्तनों का प्रत्यक्ष परिणाम थी। टीम ने तिब्बती पठार पर वसंत ऋतु में भूमि के तापमान और पूर्वी एशिया में गर्मियों की बारिश के बीच विलंबित संबंध की पहचान की।
निष्कर्षों से पता चला कि तिब्बती पठार में गर्म और ठंडे वसंत के कारण दक्षिणी चीन में क्रमशः गीली या शुष्क ग्रीष्म ऋतु होती है। जून 2024 में, तिब्बती पठार ने 1980 के बाद से अपना सबसे गर्म तापमान अनुभव किया। शोधकर्ताओं का मानना है कि इस अत्यधिक गर्म तापमान के कारण चीन में भारी वर्षा हुई, जो LS4P परिकल्पना के रूप में जानी जाने वाली वैज्ञानिक परिकल्पना का समर्थन करता है।
एलएस4पी (पूर्वानुमान के लिए भूमि सतह, बर्फ और मिट्टी की नमी) परिकल्पना बताती है कि भूमि सतह की स्थिति, विशेष रूप से मिट्टी की नमी, बर्फ का आवरण और अन्य भूमि-संबंधी चर, मौसमी जलवायु पूर्वानुमान में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। अध्ययन का सबसे चुनौतीपूर्ण पहलू वैज्ञानिकों द्वारा बनाए गए मॉडल में तिब्बती पठार पर अत्यधिक गर्म तापमान को पुन: प्रस्तुत करना था।
शुरू में, पृथ्वी प्रणाली मॉडल (ईएसएम) पठार पर अत्यधिक गर्म मई के तापमान को पुन: प्रस्तुत करने में विफल रहा और दक्षिण चीन में जून में भारी वर्षा को कम करके आंका, जिससे गंभीर शुष्क पूर्वाग्रह प्रदर्शित हुआ।
सुधारों के बाद, जलवायु मॉडल मई के दौरान क्षेत्र में असामान्य तापमान परिवर्तनों का सटीक रूप से अनुमान लगाने में सक्षम था। इसने जून में दक्षिणी चीन में हुई असामान्य रूप से भारी वर्षा का लगभग 55% सफलतापूर्वक अनुकरण किया। अधिक सटीक पुष्टि के लिए परिणामों का सावधानीपूर्वक परीक्षण किया गया।
इस प्रयोग ने बांग्लादेश में भारी वर्षा जैसी अन्य विसंगतियों का भी अनुकरण किया, जिसके कारण पिछले साल जून में बाढ़ आई थी। यहां भी पूर्वी तिब्बत और दक्षिणी जापान में गीली स्थितियाँ थीं, साथ ही उत्तरी चीन में शुष्क स्थितियाँ थीं, जिसके कारण यह स्थिति उत्पन्न हुई। अध्ययन में पाया गया कि मई और जून 2024 में वैश्विक महासागर का तापमान, जो सामान्य से थोड़ा ही अलग था, असामान्य वर्षा में लगभग 17% योगदान देता है।