বাংলাদেশে বন্যা প্রায়শই ঘটে থাকে এবং এর প্রভাব মারাত্মক হতে পারে। যদিও বন্যার আগাম সতর্কীকরণ ব্যবস্থার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি হয়েছে, তবুও জনসাধারণের সুরক্ষার জন্য আরো উন্নতির প্রয়োজন রয়েছে। বন্যার কারণ এবং ফলাফল সম্পর্কে সঠিকভাবে বোঝা এই ধরনের দুর্যোগের সম্পূর্ণ মাত্রা মূল্যায়নের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
বন্যার প্রভাব এবং চ্যালেঞ্জ
বাংলাদেশে বন্যা ব্যাপক প্রাণহানি এবং ব্যাপক স্থানচ্যুতির কারণ হয়ে দাঁড়ায়। উদাহরণস্বরূপ, ২০২০ সালের বন্যায় ৫ মিলিয়নেরও বেশি মানুষ ক্ষতিগ্রস্ত হয়েছিল এবং কয়েক লক্ষ মানুষ তাদের বাড়িঘর ছেড়ে যেতে বাধ্য হয়েছিল। দেশের অর্থনীতির মেরুদণ্ড হিসেবে বিবেচিত কৃষি খাতও বন্যার কারণে ব্যাপক ক্ষতির সম্মুখীন হয়, যার মধ্যে ফসলের ধ্বংস, খাদ্য সংকট এবং অর্থনৈতিক ক্ষতি উল্লেখযোগ্য। ২০১৭ সালে, প্রায় ৭ লক্ষ হেক্টর ফসল বন্যায় ধ্বংস হয়েছিল। নিয়মিত বন্যা বাণিজ্য, পরিবহন এবং অর্থনৈতিক কার্যক্রমকে ব্যাহত করে, যার ফলে গ্রামীণ ছোট ব্যবসায়গুলি সবচেয়ে বেশি ক্ষতিগ্রস্ত হয় এবং দীর্ঘমেয়াদী অর্থনৈতিক চ্যালেঞ্জ সৃষ্টি হয়।
বন্যা মোকাবেলার জন্য বর্তমান পদক্ষেপসমূহ
বাংলাদেশে বন্যা প্রশমনের জন্য দুটি প্রধান পদ্ধতি অনুসরণ করা হয়: কাঠামোগত পদক্ষেপ এবং অ-কাঠামোগত পদক্ষেপ। কাঠামোগত পদক্ষেপের মধ্যে রয়েছে বাঁধ, বাঁধ, বন্যা আশ্রয়কেন্দ্র এবং নিষ্কাশন ব্যবস্থা নির্মাণ। অ-কাঠামোগত পদক্ষেপের মধ্যে রয়েছে উন্নত বন্যা পূর্বাভাস এবং আগাম সতর্কীকরণ ব্যবস্থা প্রতিষ্ঠা, পাশাপাশি সম্প্রদায়-ভিত্তিক দুর্যোগ ব্যবস্থাপনা এবং জলবায়ু পরিবর্তন অভিযোজন কর্মসূচি।
বৈশ্বিক অভিজ্ঞতা থেকে শেখা
গ্লোবাল অভিজ্ঞতা থেকে শিক্ষা নেওয়া সবসময় একটি কৌশলগত কর্মপন্থা প্রতিষ্ঠার জন্য উপকারী। চীন এবং জাপান সহ বিভিন্ন দেশ স্যাটেলাইট-ভিত্তিক রিমোট সেন্সিং ব্যবহার করে আবহাওয়া প্যাটার্ন এবং জলস্তর রিয়েল-টাইমে নিরীক্ষণ করেছে। চায়না মেটিরিওলজিক্যাল অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (CMA) ফেংইউন সহ স্যাটেলাইটের উপর নির্ভর করে আবহাওয়া সিস্টেমগুলিকে ট্র্যাক করে এবং ভারী বৃষ্টিপাতের পূর্বাভাস দেয়, যা আগাম বন্যা সতর্কীকরণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। এছাড়াও, তারা নদী, জলাধার এবং শহুরে এলাকায় জলস্তর এবং বৃষ্টিপাতের তদারকি করার জন্য IoT-সক্ষম সেন্সর নেটওয়ার্ক স্থাপন করেছে।
দক্ষিণ কোরিয়ার ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অব মেটিরিওলজিক্যাল সায়েন্সেস উন্নত মডেল তৈরি করেছে যা নদী অববাহিকার রিয়েল-টাইম ডেটাকে একত্রিত করে বন্যা পূর্বাভাসের নির্ভুলতা বাড়াতে। তদুপরি, যেসব এলাকায় উন্নত প্রযুক্তির অ্যাক্সেস সীমিত, সেখানে সম্প্রদায়-ভিত্তিক পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। উদাহরণস্বরূপ, ভিয়েতনামে স্থানীয় সম্প্রদায়গুলি নদীর স্তর এবং বৃষ্টিপাত নিরীক্ষণ করতে প্রশিক্ষিত হয় এবং তারা আগাম সতর্কতা ছড়িয়ে দেওয়ার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে প্রযুক্তির ভূমিকা
উন্নত রিমোট সেন্সিং প্রযুক্তির সংযোজন বাংলাদেশের বন্যা পূর্বাভাস ব্যবস্থাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে, যা বৃষ্টিপাত, নদীর স্তর এবং ভূমির অবস্থার উপর রিয়েল-টাইম ডেটা সরবরাহ করতে পারে। সমালোচনামূলক এলাকায় IoT সেন্সর স্থাপন রিয়েল-টাইমে নদীর জলস্তর, বৃষ্টিপাতের তীব্রতা এবং মাটির আর্দ্রতা সম্পর্কে ডেটা সরবরাহ করতে পারে। এই ডেটা, বিগ ডেটা অ্যানালিটিক্সের সাথে মিলিত হয়ে, বন্যার ঘটনা সনাক্ত এবং পূর্বাভাস দেওয়ার প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে। এছাড়াও, AI এবং মেশিন লার্নিং বৃহত্তর ডেটাসেট এবং ঐতিহাসিক বন্যার ডেটা বিশ্লেষণ করে পূর্বাভাসের মডেলগুলিকে উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যার ফলে বন্যা পূর্বাভাসের নির্ভুলতা উন্নত হয় এবং আগে, আরও নির্ভরযোগ্য সতর্কতা প্রদান করা যায়।
সঠিক অবকাঠামো থাকা
ডেটা সংগ্রহ এবং যোগাযোগের জন্য অবকাঠামো উন্নত করা গুরুত্বপূর্ণ। বাংলাদেশের হাইড্রোমেটিরিওলজিক্যাল স্টেশনের নেটওয়ার্ক, যা বৃষ্টিপাত, তাপমাত্রা এবং নদীর স্তর সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহের দায়িত্বে রয়েছে, এর সম্প্রসারণ এবং আধুনিকীকরণের প্রয়োজন। বিশেষ করে দূরবর্তী এবং উজানের এলাকায় অতিরিক্ত স্বয়ংক্রিয় আবহাওয়া স্টেশন এবং নদীর গেজের ইনস্টলেশন তথ্যের প্রাপ্যতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করবে। পাশাপাশি, দ্রুত তথ্য যোগাযোগ নেটওয়ার্কগুলি দূরবর্তী সেন্সরগুলি থেকে কেন্দ্রীয় পূর্বাভাস সংস্থাগুলিতে তথ্য প্রেরণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। গ্রামীণ এবং বন্যাপ্রবণ এলাকায় যোগাযোগের অবকাঠামো উন্নত করা, তথ্য দ্রুত সংক্রমণ নিশ্চিত করবে।
আঞ্চলিক সহযোগিতা বৃদ্ধি
বন্যা ব্যবস্থাপনার ক্ষেত্রে বাংলাদেশের জন্য আঞ্চলিক সহযোগিতা বাড়ানো অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। বাংলাদেশের বন্যা গতিবিদ্যা প্রতিবেশী দেশগুলির উজানের কার্যক্রমের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত। ভারত, নেপাল এবং ভুটানের সাথে জল ব্যবস্থাপনা চুক্তিগুলি শক্তিশালী করা তথ্যের বিনিময় এবং যৌথ বন্যা পূর্বাভাসের প্রচেষ্টা উন্নত করতে পারে। বিশেষ করে, নদীর জলস্তরের তথ্যের সাথে সাথে উজান দেশগুলিতে বাঁধ পরিচালনার তথ্যের আদান-প্রদান খুবই গুরুত্বপূর্ণ। এটি একটি কার্যকর বন্যা পূর্বাভাস ও প্রতিক্রিয়া ব্যবস্থাপনার জন্য অত্যন্ত সহায়ক হবে।
স্থানীয় পর্যায়ে উদ্যোগ
স্থানীয় পর্যায়ে নদীর স্তর এবং বৃষ্টিপাত পর্যবেক্ষণের জন্য স্বেচ্ছাসেবকদের প্রশিক্ষণ এবং এই ডেটা কেন্দ্রীয় কর্তৃপক্ষের কাছে রিপোর্ট করার ব্যবস্থা প্রযুক্তিগত ব্যবস্থার পরিপূরক হতে পারে। এই স্বেচ্ছাসেবকরা স্থানীয়ভাবে আগাম সতর্কতা ছড়িয়ে দেওয়ার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে, বিশেষ করে সবচেয়ে ঝুঁকিপূর্ণ জনগোষ্ঠীগুলির কাছে তথ্য পৌঁছানোর জন্য। তদুপরি, স্থানীয় দুর্যোগ ব্যবস্থাপনা কমিটিগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং সজ্জিত করা হলে সতর্কতা জারির সময় দ্রুত এবং সমন্বিত প্রতিক্রিয়া নিশ্চিত করা যেতে পারে।
অবকাঠামো বিনিয়োগ এবং CAP বাস্তবায়ন
বন্যার প্রভাব প্রশমিত করার একটি বড় উপায় হলো টেকসই অবকাঠামো যেমন বাঁধ, বন্যা আশ্রয়কেন্দ্র এবং নিষ্কাশন ব্যবস্থা বিনিয়োগ করা। এছাড়াও, এই অবকাঠামোগুলিকে EWS এর সাথে একত্রিত করা যেমন স্বয়ংক্রিয় গেটগুলি বাঁধগুলিতে যা বন্যা সতর্কতার প্রতিক্রিয়ায় কার্যকরভাবে বন্যার পানি পরিচালনা করতে পারে, তা অত্যন্ত কার্যকর হতে পারে।
কমন অ্যালার্টিং প্রোটোকল (CAP) বাস্তবায়ন দেশের বন্যা সতর্কতা ব্যবস্থার উন্নতিতে সহায়ক হতে পারে। এই সিস্টেমটি কার্যকর হলে সমস্ত সম্পর্কিত সংস্থাগুলি, বিশেষ করে স্থানীয় পর্যায়ের সংস্থাগুলি, তাত্ক্ষণিকভাবে বিভিন্ন মিডিয়া চ্যানেলের মাধ্যমে দুর্যোগ সতর্কতা পাবে। এই ব্যবস্থাটি বিশেষভাবে ফ্ল্যাশ বন্যার ক্ষেত্রে কার্যকর হতে পারে, যেখানে প্রায়শই সতর্কতা জারি করার জন্য শুধুমাত্র কয়েক ঘন্টা সময় থাকে।
উপসংহার
বাংলাদেশের বন্যা ব্যবস্থাপনা অত্যন্ত জটিল এবং একাধিক মাত্রার চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন। যদিও দেশটি বন্যা ব্যবস্থাপনা এবং দুর্যোগ প্রস্তুতির ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি অর্জন করেছে, জলবায়ু পরিবর্তনের কারণে বন্যার ক্রমবর্ধমান ঘনত্ব এবং তীব্রতা নতুন নতুন চ্যালেঞ্জ নিয়ে এসেছে। কাঠামোগত এবং অ-কাঠামোগত পদক্ষেপ, সম্প্রদায়ের সক্রিয় অংশগ্রহণ এবং আন্তর্জাতিক সমর্থনকে একত্রিত করে একটি সমন্বিত, বহুমুখী পদ্ধতির প্রয়োজন যা বন্যার প্রভাবকে কার্যকরভাবে মোকাবিলা করতে পারে।
News, News27/8/2024