श्रेणी: application

सिक्किम जंगल की आग प्रसार पूर्वानुमान और निगरानी प्रणाली (एसडब्ल्यूएफएमएस)

परियोजना के बारे में

सी-डैक ने विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी विभाग, सिक्किम और भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, खड़गपुर के सहयोग से सिक्किम राज्य के लिए एक अद्वितीय परिचालनात्मक सिक्किम वन्य अग्नि प्रसार पूर्वानुमान एवं निगरानी प्रणाली (एसडब्ल्यूएफएमएस) विकसित की है। एसडब्ल्यूएफएमएस को भारत सरकार के इलेक्ट्रॉनिक्स एवं सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय द्वारा वित्त पोषित परियोजना के अंतर्गत विकसित किया गया है।

यह प्रणाली आग लगने के स्थान का पता लगने के बाद (उपग्रहों या क्षेत्रीय कर्मचारियों द्वारा) अगले 48 घंटों तक जंगल की आग के प्रसार का पूर्वानुमान लगाने में सहायक है। जंगल की आग का अनुकरण करने के लिए ओपन सोर्स युग्मित वायुमंडल-जंगल की आग मॉडल (WRF SFIRE) का उपयोग किया गया है। इस प्रणाली को आग लगने के स्थान, ईंधन मापदंडों, भूमि उपयोग मानचित्र, ऊँचाई और पूर्वानुमानित वायुमंडलीय आँकड़ों की जानकारी की आवश्यकता होती है। इस प्रणाली को परम श्रृंखला के सुपरकंप्यूटरों पर परिनियोजित किया जा सकता है।

उपयोगकर्ता को दूरस्थ उच्च निष्पादन कंप्यूटिंग (एचपीसी) प्रणाली पर सिमुलेशन कार्य करने के लिए इंटरनेट कनेक्टिविटी की आवश्यकता होती है, जिसके लिए आसानी से उपलब्ध इनपुट, जैसे कि आग लगने का स्थान, आग लगने की तिथि और समय, और सिमुलेशन की अवधि, दर्ज करनी होती है। यह कार्य एचपीसी पर किया जाता है और परिणाम (आग फैलने का क्षेत्र) उपयोगकर्ता को वापस भेजे जाते हैं। उपयोगकर्ता भौगोलिक सूचना प्रणाली (जीआईएस) में आग फैलने वाले क्षेत्र को देख सकता है और निर्दिष्ट बफर क्षेत्र में पंजीकृत उपयोगकर्ता को एसएमएस अलर्ट भेज सकता है।

सिक्किम वन विभाग ने 27 जनवरी 2023 और 12 मार्च 2024 को हुई वनाग्नि के लिए पूर्वानुमानित आउटपुट का उपयोग किया है और इस प्रणाली को वनाग्नि प्रसार प्रबंधन में उपयोगी पाया है।

सिक्किम राज्य में वन अग्नि प्रसार पूर्वानुमान प्रणाली का विकास और परिनियोजना

  • जंगल की आग के फैलाव का पूर्वानुमान (अगले 48 घंटों तक)
  • निकटता आधारित एसएमएस अलर्ट (केवल संभावित रूप से प्रभावित क्षेत्र में पंजीकृत उपयोगकर्ताओं को संवेदनशील बनाने में उपयोगी है और इस प्रकार असंबद्ध आबादी को घबराहट से बचाता है)
  • पूर्वानुमानित वन अग्नि प्रसार क्षेत्र का जीआईएस चित्रण (संभावित वन अग्नि प्रसार को मानचित्र के रूप में तुरंत देखने और की जाने वाली कार्रवाई की रणनीति बनाने में सहायक)
  • फैलती हुई जंगली आग को नियंत्रित करने के लिए वास्तविक समय क्षेत्र सहायता। (संभावित आग प्रसार का .kml संस्करण क्षेत्र कर्मचारियों तक सूचना के आसान प्रसार में मदद करता है और गूगल अर्थ में संभावित आग प्रसार क्षेत्र के दृश्यीकरण को सुगम बनाता है)।
Visualisation of forecasted forest fire spread in GIS
जीआईएस में पूर्वानुमानित वन अग्नि प्रसार का दृश्यीकरण
Sending SMS alerts to the registered user in a defined buffer region
एक निर्धारित बफर क्षेत्र में पंजीकृत उपयोगकर्ता को एसएमएस अलर्ट भेजना
SWFMS-application3

वन अग्नि प्रसार पूर्वानुमान और निगरानी प्रणाली (एसडब्ल्यूएफएमएस) का विकास (प्राप्त)

जंगल की आग के प्रसार के पूर्वानुमान का ज़मीनी स्तर पर जंगल की आग के प्रसार पर नियंत्रण के लिए सफलतापूर्वक उपयोग किया गया (12 मार्च 2024 और 27 जनवरी 2023)

प्रकाशन
    • Manish P. Kale, Sri Sai Meher, Manoj Chavan, Vikas Kumar, Md. Asif Sultan, Priyanka Dongre, Karan Narkhede, Jitendra Mhatre, Narpati Sharma, Bayvesh Luitel, Ningwa Limboo, Mahendra Baingne, Satish Pardeshi, Mohan Labade, Aritra Mukherjee, Utkarsh Joshi, Neelesh Kharkar, Sahidul Islam,Sagar Pokale, Gokul Thakare, Shravani Talekar, Mukunda-Dev Behera , D. Sreshtha, Manoj Khare,Akshara Kaginalkar, Naveen Kumar and Parth Sarathi Roy Operational Forest-Fire Spread Forecasting Using the WRF-SFIRE Model, Remote Sens. 2024, 16(13), 2480. https://doi.org/10.3390/rs16132480
    • Satyajit Behera, Basanta Kumar Prusty, Mukunda Dev Behera, Manish Prabhakar Kale Characterizing fuel flammability in a tropical dry community forest in Eastern India using laboratory and remote sensing-based approaches, Trop Ecol 65, 399–411 (2023). https://doi.org/10.1007/s42965-023-00309-6
    • Sujoy Mudi, Somnath Paramanik, Mukunda Dev Behera, A Jaya Prakash, Nikhil Raj Deep, Manish P. Kale, Shubham Kumar, Narpati Sharma, Prerna Pradhan, Manoj Chavan, Partha Sarathi Roy & Dhiren G. Shrestha Moderate resolution LAI prediction using Sentinel-2 satellite data and indirect field measurements in Sikkim Himalaya, Environ Monit Assess 194, 897 (2022). https://doi.org/10.1007/s10661-022-10530-w

सिक्किम वन विभाग ने फैलती हुई जंगल की आग को नियंत्रित करने में प्रणाली की उपयोगिता के संबंध में रिपोर्ट और पत्रों के रूप में फीडबैक प्रदान किया है।

  • विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी विभाग, गंगटोक, सिक्किम
  • महासागर, नदी, वायुमंडल और भूमि विज्ञान केंद्र (कोरल), भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, खड़गपुर पश्चिम मेदिनीपुर – 721 302, पश्चिम बंगाल, भारत
  • वन विभाग, सिक्किम

विभागाध्यक्ष, ईएसईजी, सी-डैक, पुणे।

फ़ोन: 020 – 25503233

भारत की नदी घाटियों में बाढ़ की भविष्यवाणी के लिए पूर्व चेतावनी प्रणाली

परियोजना के बारे में

भारत बाढ़ के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है, जिसका बड़े पैमाने पर आर्थिक और सामाजिक प्रभाव पड़ता है। इस समस्या से निपटने और आपदा प्रबंधन एजेंसियों के बोझ को कम करने के लिए, प्रगत संगणन विकास केंद्र (सी-डैक), पुणे, भारत सरकार के एमईआईटीवाईऔर डीएसटी के राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटिंग मिशन के तहत ‘भारत के नदी बेसिनों के लिए बाढ़ की भविष्यवाणी के लिए प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली’ नामक एक परियोजना को क्रियान्वित कर रहा है।

इस परियोजना के अंतर्गत बाढ़ प्रबंधन के तीन महत्वपूर्ण पहलुओं पर काम किया जा रहा है: बाढ़ पूर्वानुमान एवं पूर्व चेतावनी, एकीकृत जलाशय संचालन और तलछट परिवहन मॉडल।

पूर्वानुमान मॉडलिंग और सिमुलेशन के लिए 2डी हाइड्रोडायनामिक मॉडलिंग के लिए एक स्वतंत्र और ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर टूल का उपयोग किया जा रहा है। मॉडल को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि यह स्केलेबल और लचीला दोनों है और इनपुट डेटा को छोड़कर इसमें बहुत अधिक बदलाव नहीं किए जा सकते हैं, और इसे भारत के किसी भी नदी बेसिन में लागू किया जा सकता है। बाढ़ की भविष्यवाणी के लिए सिमुलेशन रन वर्ष 2020 से किए जा रहे हैं। महानदी बेसिन के लिए हर साल मानसून सीजन (जून से अक्टूबर) के लिए दैनिक बाढ़ की भविष्यवाणी की जाती है। मॉडल को बड़े पैमाने पर समानांतर बनाया गया है और इन दैनिक सिमुलेशन रन को पूरा करने के लिए एनएसएम एचपीसी संसाधनों का उपयोग किया जा रहा है। परिणामों को सत्यापन के लिए राज्य जल संसाधन विभाग और केंद्रीय जल आयोग के साथ साझा किया गया है। 2022 के मानसून सीजन से, तापी नदी बेसिन सिमुलेशन भी शुरू कर दिए गए हैं।

प्रमुख वितरण योग्य:

  • बाढ़ पूर्वानुमान के लिए पूर्व चेतावनी प्रणाली - 2-दिवसीय बाढ़ पूर्वानुमान (जल स्तर, जलप्लावन सीमा, प्रवाह, ग्राम स्तर पर जलप्लावन का प्रतिशत)
  • पूरे देश के लिए नदी बेसिन स्तर पर बाढ़ मॉडलिंग के लिए अनुकूलनीय एकीकृत ढांचा

दैनिक आउटपुट में ग्राम-स्तरीय प्रतिशत जलप्लावन सूचना, अनुमानित जलप्लावन फैलाव और जल स्तर की जानकारी के रूप में 2-दिवसीय बाढ़ पूर्वानुमान शामिल है। यह एकमात्र समाधान है जो दृश्यीकरण और जाँच के लिए स्थानिक जलप्लावन सीमा और पानी की गहराई प्रदान करता है। हर 3 घंटे में, जल प्रवाह को अद्यतन किया जाता है और भू-स्थानिक पोर्टल C-FLOOD का उपयोग करके स्थानिक विस्तार और जल स्तर को देखा जा सकता है।

ओडिशा राज्य जल संसाधन विभाग और केंद्रीय जल आयोग भुवनेश्वर दोनों इस परियोजना का हिस्सा रहे हैं और इस प्रकार उनका निरंतर समर्थन परियोजना के लिए लाभदायक रहा है।

  • एचपीसी प्लेटफॉर्म पर बाढ़ पूर्वानुमान के लिए प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली (ईडब्ल्यूएस-एफपी) का डिजाइन, विकास और परिनियोजन
  • तलछट परिवहन मॉडल विकसित करना
  • एकीकृत जलाशय संचालन उपकरण विकसित करना
  • बाढ़ की भविष्यवाणी पर सूचना प्रसार के लिए भू-स्थानिक पोर्टल डिजाइन करना

भू-स्थानिक पोर्टल के लिए वेबलिंक https://inf.cwc.gov.in

Portal for visualization of daily forecast (Inset – Report showing villages that are flooded 40% or more by area)
दैनिक पूर्वानुमान के दृश्यीकरण के लिए पोर्टल (इनसेट - 40% या उससे अधिक क्षेत्रफल वाले गांवों को दर्शाने वाली रिपोर्ट)
Project showcased in national and international events
परियोजना को राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय कार्यक्रमों में प्रदर्शित किया गया
  • एकीकृत जलप्लावन प्रणाली, सी-फ्लड का शुभारंभ माननीय केंद्रीय जल शक्ति मंत्री श्री सी.आर. पाटिल ने 2 जुलाई 2025 को किया। श्री सी.आर. पाटिल ने इस अत्याधुनिक बाढ़ पूर्वानुमान प्रसार प्रणाली के संचालन में सीडब्ल्यूसी, सी-डैक और एनआरएससी के सहयोगात्मक प्रयासों की सराहना की। (लॉन्च समाचार लिंक: https://www.pib.gov.in/PressReleseDetailm.aspx?PRID=2141608)
C-FLOOD was launched by the Honourable Union Minister of Jal Shakti, Mr. C.R. Patil on the 2nd of July 2025 at New Delhi
सी-फ्लड का शुभारंभ माननीय केंद्रीय जल शक्ति मंत्री श्री सी.आर. पाटिल द्वारा 2 जुलाई 2025 को नई दिल्ली में किया गया।
C-FLOOD was launched by the Honourable Union Minister of Jal Shakti, Mr. C.R. Patil on the 2nd of July 2025 at New Delhi
सी-फ्लड का शुभारंभ माननीय केंद्रीय जल शक्ति मंत्री श्री सी.आर. पाटिल द्वारा 2 जुलाई 2025 को नई दिल्ली में किया गया।
  • यह प्रणाली उच्च-रिज़ॉल्यूशन मॉडलिंग के लिए एचपीसी का लाभ उठाती है, जिससे बाढ़ के मैदानों में पानी की गहराई के आकलन में मात्र 15-20 सेमी तक की त्रुटि प्राप्त होती है।
  • यह प्रणाली 48 घंटे की बाढ़ पूर्वानुमान अवधि और 2 घंटे का सिमुलेशन टर्नअराउंड समय प्रदान करती है। यह महत्वपूर्ण लीड टाइम अधिकारियों को निकासी जैसे पूर्व-निवारक कदम उठाने में सक्षम बनाता है।
  • राष्ट्रीय बांध सुरक्षा प्राधिकरण ने एचपीसी संसाधनों का उपयोग करते हुए देश भर में 6500 बांधों के लिए प्रथम स्तर के बांध टूटन त्वरित आकलन के लिए 8 करोड़ रुपये की परियोजना प्रदान की है।
  • जीएफसीसी (गंगा बाढ़ नियंत्रण आयोग) ने गंगा बेसिन में बाढ़ प्रबंधन हेतु जोखिम-आधारित व्यापक योजना हेतु प्रस्ताव प्रस्तुत करने हेतु सी-डैक को आमंत्रित किया है। तकनीकी प्रस्ताव को मंजूरी दे दी गई है और जीएफसीसी द्वारा अनुमोदन हेतु मंत्रालय को प्रस्तुत कर दिया गया है।
  • तमिलनाडु आपदा प्रबंधन आयुक्त ने तमिलनाडु के सभी नदी बेसिनों में इस प्रणाली को लागू करने की इच्छा व्यक्त की है।
  • लखीसराय जिले के लिए प्रस्तावित तटबंधों के लिए व्यवहार्यता विश्लेषण, जलप्लावन पूर्वानुमान और तटबंध टूटने की स्थिति का परिदृश्य तैयार करना।
  • ओक रिज नेशनल लेबोरेटरी (ओआरएनएल) और प्रगत संगणन विकास केंद्र (सी-डैक) के बीच जीपीयू-आधारित बाढ़ मॉडलिंग और सिमुलेशन पर सहयोग।
  • एकीकृत जल संसाधन विकास और प्रबंधन के लिए राष्ट्रीय टास्क फोर्स के तहत डेटा, प्रौद्योगिकी और नवाचार पर कार्य समूह के लिए नामित सदस्य।
  • GANANA: वैज्ञानिक उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए भारत-यूरोपीय संघ पहल।
प्रकाशन
जर्नल
  1. Upasana Dutta, Yogesh Kumar Singh, T. S. Murugesh Prabhu, Girishchandra Yendargaye, Rohini Kale, Manoj Kumar Khare, Binay Kumar, and Rajani Panchang, Embankment Breach Simulation and Inundation Mapping: Leveraging High-Performance Computing for Enhanced Flood Risk Prediction and Assessment, ISPRS Annals Publication. ISPRS Belém 2024 TC3 Symposium. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-3-2024-117-2024
  2. Upasana Dutta, Yogesh Kumar Singh, T. S. Murugesh Prabhu, Girishchandra Yendargaye, Rohini Gopinath Kale, Binay Kumar, Manoj Khare, Rahul Yadav, Ritesh Khattar and Sushant Kumar Samal, ‘Flood Forecasting in Large River Basins Using FOSS Tool and HPC’, Water 2021, 13(24), 3484; https://doi.org/10.3390/w13243484.
  3. Nisha Agrawal, Abhishek Das, Girishchandra R. Yendargaye, T.S.Murugesh Prabhu, Sandeep K. Joshi, and V. Venkatesh Shenoi. 2021. Performance Analysis of Python-based Finite Volume Solver ANUGA on Modern Architectures. 2021 Thirteenth International Conference on Contemporary Computing (IC3-2021) (IC3 ’21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 378–387

  1. योगेश कुमार सिंह, उपासना दत्ता, टी. एस्. मुरुगेश प्रभु, गिरीशचंद्र येंदरगये, लीवरेजिंग एचपीसी एंड एडवांस्ड हाइड्रोलॉजिकल मॉडेलिंग फोर एक्यूरेट फ्लड फोरकास्टिंग, एनर्जी एचपीसी कॉन्फ्रेंस फरवरी 25–27, 2025 बीआर्‌सी राइस यूनिवर्सिटी हाउस्टन, टीएक्स

  2. रोहिणी काले उपासना दत्ता, योगेश कुमार सिंह, टी. एस. मुरुगेश प्रभु, गिरीशचंद्र येंदरगये, मल्टी-सोर्स एलिवेशन एक्सट्रैक्शन फोर इम्प्रूव्ड हाइड्रोडायनेमिक मॉडेलिंग एंड फ्लड सिम्युलेशन इन आईएसजी-आईएसआरएस नेशनल सिम्पोजियम 2023

  3. उपासना दत्ता, योगेश कुमार सिंह, टी. एस्. मुरुगेश प्रभु, गिरीशचंद्र येंदरगये रिमोट सेंसिंग यूज़ फोर फ्लड एंड ड्रॉट असेसमेंट एट रिजनल एंड ग्लोबल स्केल, वार्म्स 2024.

  4. योगेश कुमार सिंह, उपासना दत्ता, टी. एस. मुरुगेश प्रभु, गिरीशचंद्र येंदरगये हार्नेसिंग हाई-परफॉर्मेंस कम्प्यूटिंग फोर वाटर रिसोर्सेज मैनेजमेंट एंड सस्टेनेबिलिटी इन एरिड रीजन्स

  5. टी एस मुरुगेश प्रभु, योगेश कुमार सिंह, उपासना दत्ता, गिरीशचंद्र येंदरगये, बिनय कुमार, मनोज खरे, ‘अल्टीमेट्री-बेस्ड गौज-लेवल एस्टीमेशन इन द महानदी रिवर बासिन’, 27थ इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन हाइड्रॉलिक्स, वाटर रिसोर्सेज, एन्वायर्नमेंटल एंड कोस्टल इंजीनियरिंग (हाइड्रो 2022 इंटरनेशनल).

  6. दहीवाले ए. वी., सेखर एम., दत्ता. यू., योगेश कुमार सिंह एंड प्रभु टी. एस. एम, ‘मॉडेलिंग सेडिमेंट ट्रांसपोर्ट डायनामिक्स ओएफ तेल रिवर इन द सब-बासिन’, 27थ इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ओन हाइड्रॉलिक्स, वाटर रिसोर्सेज, एन्वायर्नमेंटल एंड कोस्टल इंजीनियरिंग (हाइड्रो 2022 इंटरनेशनल).

  7. डाबरा, आर., वधवा, एस., सूद, एम.के., संधू, एच.ए.एस., बतीश, एस., कुमार, बी., दत्ता, यू., योगेश कुमार सिंह., प्रभु, टी.एस.एम., येंदरगाये, जी., खरे, एम., ‘रिजर्वायर आपरेशंस यूजिंग आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क – ए केस स्टडी ऑफ हीराकुड रिजर्वायर’, 27थ इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन हाइड्रोलिक्स, वाटर रिसोर्सेज, एन्वायर्नमेंटल एंड कोस्टल इंजीनियरिंग (हाइड्रो 2022 इंटरनेशनल).

  8. योगेश कुमार सिंह, ‘अर्ली वार्निंग सिस्टम फोर फ्लड प्रेडिक्शन इन द रिवर बेसिन्स ऑफ इंडिया’, जनवरी 2023, फर्स्ट इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन एमरजेंसी सपोर्ट एंड डिजास्टर मैनेजमेंट (आईएसईआरडीएम), नेशनल इंस्टीट्यूट ओएफ टेक्नोलॉजी में, तिरुचिरापल्ली (एनआईटी-टी), भारत.

  9. योगेश कुमार सिंह, ‘अर्ली वार्निंग सिस्टम फोर फ्लड प्रेडिक्शन इन द रिवर बेसिन्स ऑफ इंडिया यूजिंग एचपीसी’, 7थ इंडिया वाटर वीक – 2022, इंडिया एक्सपो सेंटर में, ग्रेटर नोएडा, भारत.

The Secretary of the Ministry of Jal Shakti has formally requested the Secretary of MeitY to initiate the launch of this system and replicate the deployment of the system to other basins
जल शक्ति मंत्रालय के सचिव ने औपचारिक रूप से इलेक्ट्रॉनिकी और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय के सचिव से इस प्रणाली को शुरू करने और अन्य बेसिनों में भी इसे लागू करने का अनुरोध किया है।
CWC commended C-DAC for successfully developing the Flood Inundation System, and invited C-DAC to be part of National Level Strategy and Roadmap for Flood Inundation Mapping and expand its implementation across other river basins in India, beginning with the Yamuna, Kosi and Gandak
सीडब्ल्यूसी ने बाढ़ जलप्लावन प्रणाली को सफलतापूर्वक विकसित करने के लिए सी-डैक की सराहना की और सी-डैक को बाढ़ जलप्लावन मानचित्रण के लिए राष्ट्रीय स्तर की रणनीति और रोडमैप का हिस्सा बनने और यमुना, कोसी और गंडक से शुरुआत करते हुए भारत में अन्य नदी घाटियों में इसके कार्यान्वयन का विस्तार करने के लिए आमंत्रित किया।
  • केंद्रीय जल आयोग (सीडब्ल्यूसी), दिल्ली
  • भारतीय विज्ञान संस्थान (आईआईएससी), बेंगलुरु
  • केंद्रीय जल आयोग (सीडब्ल्यूसी)
  • राज्य जल संसाधन विभाग (एसडब्ल्यूआरडी)
  • राष्ट्रीय एवं राज्य आपदा प्रबंधन प्राधिकरण (एनडीएमए, एसडीएमए)
  • राष्ट्रीय आपदा प्रतिक्रिया बल (एनडीआरएफ)
  • जिला प्रशासन

सुश्री उपासना दत्ता (पीआई), upasanad@cdac.in

+91-20-2550233/2550257

तेल और गैस अन्वेषण में सहायता के लिए भूकंपीय इमेजिंग हेतु एचपीसी सॉफ्टवेयर सूट

परियोजना के बारे में

भूगर्भ में तेल और गैस भंडार के स्थान का पता लगाने के लिए भूमि और समुद्री वातावरण में भूकंपीय डेटा प्राप्त किया जाता है। भूकंपीय डेटा के प्रसंस्करण में पृथ्वी के आयतन की एक सार्थक और व्याख्या योग्य छवि में परिवर्तित होने से पहले कई चरण शामिल होते हैं। भूकंपीय इमेजिंग एक उन्नत प्रसंस्करण चरण है जो भूकंपीय डेटा को पृथ्वी के उपसतह चित्र में परिवर्तित करता है। भूकंपीय इमेजिंग का उद्देश्य उपसतह भूविज्ञान की उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली 2डी और 3डी संरचनात्मक छवियां बनाना है। रिवर्स टाइम माइग्रेशन (आरटीएम) जटिल संरचनाओं के साथ भूवैज्ञानिक उपसतह की भूकंपीय इमेजिंग के लिए सबसे विश्वसनीय और पसंदीदा समाधानों में से एक है। यह उच्च रिज़ॉल्यूशन के साथ पृथ्वी के उपसतह संरचना का उत्पादन करने के लिए किसी भी गिरावट सीमाओं के बिना बड़े वेग भिन्नता को संभाल सकता है

राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटिंग मिशन (एनएसएम) के अंतर्गत, "तेल और गैस अन्वेषण में सहायता के लिए भूकंपीय इमेजिंग हेतु एक एचपीसी सॉफ्टवेयर सूट" एक "मेक इन इंडिया" पहल है जिसका उद्देश्य एक अनुकूलन योग्य और कुशल आरटीएम सॉफ्टवेयर "SeisRTM" विकसित करना है। यह प्राप्त बड़े भूकंपीय आंकड़ों का उपयोग करके जटिल भूवैज्ञानिक उपसतह की उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली 2डीऔर 3डी भूकंपीय छवियां प्रदान कर सकता है। यह सॉफ्टवेयर आइसोट्रोपिक और अनिसोट्रोपिक (वीटीआई और टीटीआई) मीडिया के साथ-साथ 3डी आइसोट्रोपिक मॉडलिंग और आरटीएम दोनों के लिए 2डी मॉडलिंग और आरटीएम क्षमताएं प्रदान करता है। SeisRTM डेटा तैयारी और पोस्ट-प्रोसेसिंग टूल्स के एक सूट से लैस है, जो उच्च-आवृत्ति माइग्रेशन और बड़े डेटासेट को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए अनुकूलित है SeisRTM उपयोगकर्ता की सुविधा के लिए कमांड लाइन इंटरफ़ेस (सीएलआई) और ग्राफ़िकल यूज़र इंटरफ़ेस (जीयूआई) दोनों प्रदान करता है और इसमें डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन को सुव्यवस्थित करने के लिए एक आंतरिक रूप से विकसित डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल भी शामिल है। एनएसएम अवसंरचना पर निर्मित, स्वदेशी रूप से विकसित "SeisRTM", एक भूकंपीय इमेजिंग सुविधा के रूप में कार्य करेगा और भारत में अपस्ट्रीम तेल और गैस अन्वेषण कंपनियों के लिए 3डी आरटीएम क्षमताएँ प्रदान करेगा।

एक भूकंपीय इमेजिंग समाधान

अत्याधुनिक एनएसएम के एचपीसी पारिस्थितिकी तंत्र का उपयोग करके पृथ्वी के नीचे जटिल संरचना की भूकंपीय इमेजिंग के लिए आवश्यक स्वदेशी सॉफ्टवेयर सूट विकसित करना।

SeisRTM भूकंपीय मॉडलिंग और माइग्रेशन वर्कफ़्लोज़ को स्थापित करने और निष्पादित करने के लिए एक सहज और उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस प्रदान करता है। SeisRTM का विज़ुअलाइज़ेशन मॉड्यूल उपयोगकर्ताओं को इंटरैक्टिव और उच्च-रिज़ॉल्यूशन ग्राफ़िकल डिस्प्ले के माध्यम से भूकंपीय इमेजिंग परिणामों का विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है।

SeisRTM Work Screen
SeisRTM कार्य स्क्रीन
SeisRTM Visualization Modules
SeisRTM विज़ुअलाइज़ेशन मॉड्यूल
  • सीडैक डीजी पुरस्कार 2024 (कोर रिसर्च)
  • भूकंपीय इमेजिंग में एचपीसी पर राष्ट्रीय कार्यशाला “पृथ्वी की सतह के नीचे देखना”, सीसआरटीएम कार्यशाला अप्रैल 2023 में पुणे में आयोजित की गई थी)
भूकंपीय इमेजिंग में एचपीसी पर "पृथ्वी की सतह के नीचे देखना" विषय पर 28 अप्रैल 2023 को पुणे में एक कार्यशाला का आयोजन किया गया। कार्यशाला का उद्घाटन सी-डैक के महानिदेशक श्री ई. मगेश ने किया। कार्यशाला में 120 से अधिक डोमेन और कंप्यूटर विज्ञान विशेषज्ञों ने भाग लिया। इस कार्यक्रम में जियोपिक, ओएनजीसी; हाइड्रोकार्बन महानिदेशालय, दिल्ली; भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, रुड़की; सीएसआईआर-राष्ट्रीय समुद्र विज्ञान संस्थान, गोवा; ऑयल इंडिया लिमिटेड (ओआईएल), डिब्रूगढ़, असम; रिलायंस इंडस्ट्रीज लिमिटेड आदि जैसे प्रमुख संस्थानों/संगठनों ने भाग लिया।

 

  • दिसंबर 2024 में आईआईटी रुड़की में सीसआरटीएम का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और माइग्रेशन पर कार्यशाला आयोजित की गई।
6 दिसंबर 2024 को आईआईटी रुड़की में "SeisRTM का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और प्रवासन" विषय पर एक दिवसीय कार्यशाला का आयोजन किया गया। कार्यशाला में 15 से अधिक छात्रों ने भाग लिया। प्रतिभागियों को व्यावहारिक प्रशिक्षण दिया गया और भूकंपीय इमेजिंग तकनीकों की सैद्धांतिक और व्यावहारिक जानकारी प्राप्त हुई। इस कार्यक्रम में आईआईटी रुड़की के पृथ्वी विज्ञान विभागाध्यक्ष प्रो. आनंद जोशी और सी-डैक पुणे की वैज्ञानिक (एफ) सुश्री ऋचा रस्तोगी के व्याख्यान शामिल थे। कार्यशाला का उद्देश्य सॉफ्टवेयर की पहुँच को व्यापक बनाना, इसके विकास को बढ़ावा देना और साथ ही भूकंपीय इमेजिंग में अनुसंधान और विकास को आगे बढ़ाना था।

 

  • फरवरी 2025 में आईआईटी (आईएसएम) धनबाद में SeisRTM का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और माइग्रेशन पर कार्यशाला आयोजित की गई।
आईआईटी (आईएसएम), धनबाद में 8 से 10 फरवरी, 2025 के दौरान “SeisRTM का उपयोग करके भूकंपीय मॉडलिंग और प्रवासन” पर तीन दिवसीय कार्यशाला आयोजित की गई। कार्यशाला में 140 से अधिक छात्रों ने भाग लिया। तीन दिनों में, प्रतिभागियों को व्यावहारिक प्रशिक्षण दिया गया और भूकंपीय इमेजिंग तकनीकों में सैद्धांतिक और व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्राप्त की। सत्रों में मौलिक और उन्नत विषयों को शामिल किया गया जिससे उपस्थित लोगों को भूकंपीय डेटा प्रसंस्करण के लिए सीसआरटीएम का उपयोग करने का अनुभव प्राप्त हुआ। इस कार्यक्रम में आईआईटी रुड़की के पृथ्वी विज्ञान विभाग के प्रमुख प्रोफेसर आनंद जोशी और सी-डैक पुणे की वैज्ञानिक एफ सुश्री ऋचा रस्तोगी के व्याख्यान शामिल थे। इसके अलावा उद्घाटन और समापन समारोह में आईआईटी (आईएसएम) धनबाद के एप्लाइड जियोफिजिक्स विभाग के प्रमुख प्रोफेसर संजीत कुमार पाल प्रो. धीरज कुमार, उप निदेशक, आईआईटी (आईएसएम) धनबाद और प्रो. मृत्युंजय कुमार सिंह, डीन ऑफ एकेडमिक्स, आईआईटी (आईएसएम) धनबाद भी उपस्थित थे।

 

  • मार्च 2025 में बीएचयू, वाराणसी में SeisRTM का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और प्रवास पर कार्यशाला आयोजित की गई।

 

26 से 28 मार्च, 2025 तक, बीएचयू, वाराणसी में "SeisRTM का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और प्रवासन" विषय पर तीन दिवसीय कार्यशाला का सफलतापूर्वक आयोजन किया गया। बीएचयू, वाराणसी के भूभौतिकी विभाग में आयोजित इस कार्यशाला में 100 से अधिक छात्रों ने उत्साहपूर्वक भाग लिया। कार्यशाला का मुख्य उद्देश्य सीसआरटीएम की पहुँच का विस्तार करना, इसके अपनाने और आगे के विकास को प्रोत्साहित करना, साथ ही भूकंपीय इमेजिंग में अनुसंधान और नवाचार को बढ़ावा देना था। कार्यशाला के समापन सत्र की अध्यक्षता बीएचयू, वाराणसी के विज्ञान संकाय के डीन प्रो. एस. के. उपाध्याय ने की।

 

  • 29 अप्रैल से 1 मई 2025 तक आईआईटी बॉम्बे में SeisRTM का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और माइग्रेशन पर कार्यशाला आयोजित की गई।
आईआईटी बॉम्बे में 29 अप्रैल से 1 मई, 2025 तक “SeisRTM का उपयोग करके भूकंपीय मॉडलिंग और माइग्रेशन” पर तीन दिवसीय कार्यशाला सफलतापूर्वक आयोजित की गई। तीन दिवसीय कार्यक्रम के दौरान, प्रतिभागियों को व्यावहारिक प्रशिक्षण दिया गया, जिससे उन्हें भूकंपीय इमेजिंग तकनीकों में सैद्धांतिक ज्ञान और व्यावहारिक अनुभव दोनों प्राप्त हुए।

 

समझौता ज्ञापन
  • 27 जून 2025 को गुजरात ऊर्जा अनुसंधान एवं प्रबंधन संस्थान (GERMI) के साथ समझौता ज्ञापन पर हस्ताक्षर
  • रिलायंस इंडस्ट्रीज लिमिटेड के साथ 04 फरवरी 2025 को समझौता ज्ञापन पर हस्ताक्षर किए गए
  • 07 दिसंबर 2024 को ऑयल इंडिया के साथ एनडीए पर हस्ताक्षर किए गए
  • 10 सितंबर 2020 को जियोपिक ओएनजीसी के साथ एनडीए पर हस्ताक्षर किए गए
2025
  • Sharma, S., Joshi, A., Pandey, M. et al.Modelling of amplification of P-SV waves in an elastic medium using finite difference modelling technique. J Earth Syst Sci 134, 180 (2025). https://doi.org/10.1007/s12040-025-02628-9
  • Richa Rastogi, Abhishek Srivastava and Laxmaiah Bathula, 2025, SeisRTM: 2D/3D Reverse Time Migration (RTM) tool for Seismic Imaging, Beneath the Surface: Innovations in Geoscience SEG Symposium 2025
  • Laxmaiah Bathula, Richa Rastogi, Abhishek Srivastava and Monika Pokharkar, 2025, RTM imaging of reciprocity 2D walkaway VSP data, Beneath the Surface: Innovations in Geoscience SEG Symposium 2025
  • ऋचा रस्तोगी, अभिषेक श्रीवास्तव, मोनिका गावड़े, भूषण महाजन, लक्ष्मैया बाथुला और साहेब घोष, 2024, Optimal Imaging Aperture for computational efficiency in 2D and 3D Reverse Time Migration using SeisRTM, First Break,2024, https://doi.org/10.3997/1365-2397.fb2024104
  • Rastogi, A. Srivastava, N. Mangalath, B. Mahajan, S. Ghosh and S. Phadke, 2024, Fast Reverse Time Migration with Enhanced Efficiency and Reduced Computational Load Using Partial Snapshot Storage, 85th EAGE Annual Conference & Exhibition, Jun 2024, Volume 2024, p.1 – 5, https://doi.org/10.3997/2214-4609.2024101153
  • ऋचा रस्तोगी, अभिषेक श्रीवास्तव, मोनिका पोखरकर, निथु मंगलाथ, और साहेब घोष (2024)। Efficient imaging aperture criterion for reduction of computational cost of TTI RTM. Australian Society of Exploration Geophysicists Extended Abstracts, Volume 2024, 1st ASEG DISCOVER Symposium, Hobart, https://doi.org/10.5281/zenodo.13918172
  • ऋचा रस्तोगी, श्री अभिषेक श्रीवास्तव, नीथु मंगलाथ भूषण महाजन, श्री साहेब घोष और श्री सुहास फड़के, Fast Reverse Time Migration with enhanced efficiency and reduced computational load using partial snapshot storage. European Association of Geoscientists & Engineers,2024, https://doi.org/10.3997/2214-4609.2024101153
  • ऋचा रस्तोगी, अभिषेक श्रीवास्तव और लक्ष्मैया बथुला, Reverse Time Migration: A tool for complex seismic Imaging, Conference on Integrated Earth (CITE) – 2024
  • Sharma, S., Joshi, A., Singh, J., Pandey, M., Rastogi, R., and Srivastava, A.: Identification of Point Diffractor body placed in dipping Vertically Transverse Isotropic medium using Reverse Time Migration, EGU General Assembly 2023, Vienna, Austria, 24–28 Apr 2023, EGU23-313, https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-313, 2023.http://dx.doi.org/10.5194/egusphere-egu23-313
  • संदीप अग्रवाल, अभिषेक श्रीवास्तव, ऋचा रस्तोगी, ज्योत्सना खेमका, विनुथा एसवी, ओम जाधव, संजय वांडेकर, Migration of CUDA based Seismic Application to Cross-platform SYCL Implementation, HiPC 2023,  https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/HiPCW61695.2023.00017
  • रस्तोगी, आर., श्रीवास्तव, ए., मंगलाथ, एन., गावड़े, एम., बाथुला, एल., फड़के, एस., घोष, एस., 2023, Evaluation of RTM implementation approaches using conventional and boundary wavefield savings, SPG-14th International Conference & Exposition, 2023, https://spgindia.org/Kochi2023-expanded-abstracts/evaluation-of-rtmm-implementation-approaches-using-conventional-and-boundary-wavefield-savings.pdf
  • रस्तोगी, आर., श्रीवास्तव, ए., फड़के, एस., महाजन, बी., बाथुला, एल., घोष, एस. (2023), Improved RTM imaging of marine streamer data using principle of reciprocity, European Association of Geoscientists & Engineers, Jun 2023, Volume 2023, p.1 – 5, https://doi.org/10.3997/2214-4609.202310353
  • कुमार, ए., रस्तोगी, आर., श्रीवास्तव, ए., महाजन, बी. (2023), RTM image conditioning using deep learning, European Association of Geoscientists & Engineers, Jun 2023, Volume 2023, p.1 – 5, https://doi.org/10.3997/2214-4609.202310451
  • सौरभ शर्मा, ए. जोशी, ऋचा रस्तोगी, अभिषेक श्रीवास्तव, भूषण महाजन, निथु मंगलाथ, Reverse Time Migration of 2D isotropic Basin model using staggered-grid finite difference scheme, Earth Sciences in India: Challenges and Emerging Trends (ESICET) – 2023
  • ऋचा रस्तोगी, अभिषेक श्रीवास्तव, साहेब घोष, आनंद जोशी, सुहास फड़के, निथु मंगलथ, भूषण महाजन, मोनिका गावड़े, लक्ष्मैया बथुला, हृषिकेश कुंभार, और सौरभ शर्मा, SeisRTM: A make in India Initiative for Software Development for Reverse Time Migration (RTM) to aid Oil and Gas Data Processing for Seismic Imaging, Earth Sciences in India: Challenges and Emerging Trends (ESICET) – 2023
  • Successfully migrated SeisAcouMod2D CUDA version to SYCL on Intel Datacenter GPU Max 1500 with CDAC’s HPC-Tech and Intel’s team. A case study regarding the same is published on Intel’s website, https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/case-study/c-dac-achieves-1-75x-performance-improvement.html
  • रस्तोगी, आर., श्रीवास्तव, ए., गावड़े, एम., मंगलाथ, एन., बाथुला, एल, महाजन, बी., फड़के, एस., 2022, 2D isotropic and vertical transversely isotropic RTM using SEG Hess VTI Model, SEG IMAGE 22-the International Meeting for Applied Geoscience & Energy in Houston, USA. https://doi.org/10.1190/image2022-3745595.1
  • Londhe, A., Rastogi, R.,Srivastava, A.,Khonde, K.,Srisarala, K.,Kharche, K., 2021, Adaptively accelerating FWM2DA seismic modelling program on multicore CPU and GPU architectures. Computers & Geosciences. 146. 104637, https://doi.org/10.1016/j.cageo.2020.104637
5

कंसोर्शिया पार्टनर

प्रगत संगणन विकास केंद्र (सी-डैक), पुणे

जियोडेटा प्रोसेसिंग और इंटरप्रिटेशन सेंटर (GEOPIC), ओएनजीसी

भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान रुड़की (आईआईटीआर)

  • तेल और गैस अन्वेषण में शामिल एजेंसियां
  • गहरे क्रस्टल अध्ययनों के लिए अनुसंधान संगठन
  • उन्नत भूकंपीय प्रसंस्करण शिक्षण के लिए शैक्षणिक संस्थान

सुश्री ऋचा रस्तोगी (पीआई), richar@cdac.in

+91-20-25503360

शहरी मॉडलिंग: शहरी पर्यावरण संबंधी मुद्दों के समाधान के लिए बहु-क्षेत्रीय सिमुलेशन प्रयोगशाला और विज्ञान-आधारित निर्णय समर्थन ढांचे का विकास

शहरी मॉडलिंग: शहरी पर्यावरण संबंधी मुद्दों के समाधान के लिए बहु-क्षेत्रीय सिमुलेशन प्रयोगशाला और विज्ञान-आधारित निर्णय समर्थन ढांचे का विकास

परियोजना के बारे में

भारत में शहरी जनसंख्या में एक बड़ा बदलाव हो रहा है, जिसके 2050 तक दोगुना होने का अनुमान है। यह तेज़ शहरी विस्तार न केवल सामाजिक-आर्थिक परिदृश्य को नया आकार दे रहा है, बल्कि शहरों में पर्यावरणीय कमज़ोरियों को भी बढ़ा रहा है। जैसे-जैसे शहरी क्षेत्र बढ़ रहे हैं, भारतीय शहरों में चरम मौसम की घटनाएँ और पर्यावरणीय तनाव, जैसे कि तीव्र वर्षा और शहरी बाढ़, गर्मी और ठंड की लहरें, और गंभीर वायु प्रदूषण की घटनाएँ तेज़ी से बढ़ रही हैं। ये अब छिटपुट घटनाएँ नहीं रह गई हैं; ये लगातार और अधिक गंभीर होती जा रही हैं, जिससे जन स्वास्थ्य, बुनियादी ढाँचे और अर्थव्यवस्था के लिए गंभीर जोखिम पैदा हो रहे हैं। इन पर्यावरणीय चुनौतियों का व्यापक प्रभाव शासन के सभी स्तरों पर महसूस किया जा रहा है। राष्ट्रीय, राज्य और स्थानीय स्तर पर नीति-निर्माता इन शहरी तनावों के दीर्घकालिक प्रभावों को लेकर चिंतित हैं।

इन चुनौतियों का प्रभावी ढंग से प्रबंधन और शमन करने के लिए, शहरी चरम घटनाओं को समय पर और सटीक रूप से समझना, उनका अनुकरण और पूर्वानुमान लगाना अत्यंत आवश्यक है। इसके लिए एक विज्ञान-आधारित निर्णय समर्थन प्रणाली की आवश्यकता है जो परिचालन प्रतिक्रियाओं और नीति निर्माण का मार्गदर्शन कर सके। शहरी पर्यावरण प्रणालियाँ अनिवार्य रूप से मौसम विज्ञान, जल विज्ञान और वायु गुणवत्ता के बीच अंतर-क्षेत्रीय अंतःक्रियाएँ हैं। इन जटिलताओं से निपटने के लिए एक पूर्णतः एकीकृत मॉडलिंग प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकता है जिसमें शामिल हैं:

  • उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी)
  • बहु-स्रोत इनपुट डेटा: उपग्रह, जमीनी अवलोकन और वास्तविक समय डेटा
  • मॉडल की सटीकता सुनिश्चित करने के लिए सत्यापन और सत्यापन तंत्र
  • विभिन्न डोमेन में निर्बाध एकीकरण के लिए बहु-मॉडल अंतर-संचालनीयता
  • बहु-स्तरीय समूह मॉडलिंग
  • 2डी/3डी विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण

व्यापक शहरी मॉडलिंग प्रणाली में शहरी पैरामीटरीकरण और कैनोपी मॉडलिंग, शहरी ऊष्मा द्वीप (यूएचआई) विश्लेषण, सीमा परत और वायुमंडलीय गतिशीलता, रासायनिक और आकारिकी डेटा समावेशन, बिग डेटा एनालिटिक्स और एआई/एमएल तकनीकों द्वारा संचालित क्वेरी फ्रेमवर्क शामिल होंगे। ये घटक चरम घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने, जोखिमों का आकलन करने और शहरी अधिकारियों को प्रबंधन रणनीतियों की योजना बनाने में मदद करेंगे।

इस पृष्ठभूमि में, मौसम, वायु गुणवत्ता और जल विज्ञान प्रणालियों के समय पर पूर्वानुमान के लिए एनएसएम शहरी मॉडलिंग कंसोर्शिया परियोजना (MeitY द्वारा वित्त पोषित) तैयार की गई है। शहरी मॉडलिंग परियोजना, एक एकीकृत शहरी मॉडलिंग प्रणाली और सेवा साइबर अवसंरचना शहरी पर्यावरण विज्ञान से समाज (UES2S) (चित्र 1) विकसित की गई है। यह एक ऑनलाइन, पूर्णतः युग्मित शहरी 'मौसम विज्ञान, जल विज्ञान और वायु गुणवत्ता' मॉडलिंग प्रणाली (चित्र 2) है जो सूक्ष्म पैमाने पर शहरी पर्यावरणीय परिस्थितियों का शहरी प्रतिनिधित्व प्रस्तुत करती है।

Figure 1: Homepage of Urban Environment Science to Society (UES2S)
चित्र 1: शहरी पर्यावरण विज्ञान से समाज तक (यूईएस2एस) का मुखपृष्ठ
Figure 2: HPC Based Integrated Urban Modelling System
चित्र 2: एचपीसी आधारित एकीकृत शहरी मॉडलिंग प्रणाली

इस कंसोर्शिया परियोजना का उद्देश्य सूक्ष्म पैमाने पर शहरी पर्यावरणीय परिस्थितियों के शहरी प्रतिनिधित्व को दर्शाने के लिए एक ऑनलाइन, पूर्णतः युग्मित शहरी 'मौसम विज्ञान, जल विज्ञान और वायु गुणवत्ता' मॉडलिंग प्रणाली विकसित करना है। इसका उद्देश्य शहरी मौसम पूर्वानुमान, वायुमंडलीय फैलाव और वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान, तथा जल विज्ञान पूर्वानुमान के कौशल में सुधार करना है जो जोखिम आकलन, आपदा प्रबंधन, दैनिक कार्यों और नीतिगत निर्णयों के लिए उपयोगी हो। साथ ही, अनुकूलित प्रदर्शन और 3डी विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों के साथ एक विज्ञान-आधारित, एचपीसी-सक्षम शहरी डेटा और निर्णय ढाँचा तैयार करना है, जिससे भारत के स्थायी स्मार्ट सिटी लक्ष्यों को पूरा किया जा सके।

एनएसएम शहरी मॉडलिंग परियोजना ने यूईएस2एस नामक एक ऑनलाइन, पूर्णतः युग्मित शहरी "मौसम विज्ञान, जल विज्ञान और वायु गुणवत्ता" मॉडलिंग प्रणाली विकसित की है। इस दृष्टिकोण से सूक्ष्म पैमाने पर शहर की पर्यावरणीय स्थितियों का शहरी चित्रण किया जाता है। सेवा के रूप में डेटा (डेटा हब), सेवा के रूप में मॉडलिंग प्लेटफ़ॉर्म (साइंस गेटवे), और क्रॉस-सेक्टर एंड-यूज़र निर्णयों के लिए निर्णय समर्थन प्रणाली (डीएसएस) यूईएस2एस के तीन मुख्य भाग हैं। हम डेटा हब के माध्यम से एक डेटा-साझाकरण प्लेटफ़ॉर्म और क्रॉस-सेक्टर डेटा एक्सेस प्रदान करने की योजना बना रहे हैं। एनएसएम क्लस्टरों पर, साइंस गेटवे (चित्र 3 और 4) स्वचालित एंड-एंड मॉडलिंग वर्कफ़्लो के माध्यम से उपयोग के लिए तैयार मौसम, जल विज्ञान और वायु गुणवत्ता मॉडल प्रदान करता है। इस प्रकार, डीएसएस दैनिक कार्यों, आपदा प्रबंधन पहलों और विज्ञान-आधारित नीति-निर्माण के लिए आवश्यक है।

शहरी पर्यावरणीय समस्याओं के समाधान हेतु, यह बहु-क्षेत्रीय सिमुलेशन प्रयोगशाला और विज्ञान-आधारित निर्णय ढाँचा तैयार किया गया था। यह अंतःविषयक शहरी परीक्षण मंच और एचपीसी-आधारित स्वचालित मॉडल निष्पादन वर्कफ़्लो, चरम घटनाओं की भविष्यवाणी करने हेतु मौसम विज्ञान, जल विज्ञान और वायु गुणवत्ता मॉडल चलाने हेतु बनाए गए थे। इस प्रणाली की अविश्वसनीय रूप से उपयोगकर्ता-अनुकूल संरचना के कारण, शोधकर्ता और छात्र आसानी से मॉडल निष्पादित कर सकते हैं। इससे अनुसंधान को परिचालन प्रक्रियाओं में सुचारू रूप से शामिल करना आसान हो जाएगा। यह ढाँचा एक शहरी मॉडलिंग प्रणाली, परिचालन प्रक्रियाएँ, एक डेटा हब और एक DSS प्रदान करके विभिन्न हितधारकों के लिए मौसम विज्ञान, वायु गुणवत्ता और जल विज्ञान सेवाएँ सक्षम बनाता है।

साइंस गेटवे, मौसम विज्ञानियों, जलविज्ञानियों और वायु गुणवत्ता मॉडलर्स के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया एक डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म है जो इन क्षेत्रों में अनुसंधान और पूर्वानुमान को बेहतर बनाने के लिए विशेषज्ञ उपकरणों और सहयोगी क्षमताओं से डेटा तक आसान पहुँच प्रदान करता है। मौसम अनुसंधान और पूर्वानुमान (WRF) वर्कफ़्लो (चित्र 4) साइंस गेटवे में बनाया गया है, जो एक अत्याधुनिक मेसोस्केल संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान प्रणाली है जिसका उद्देश्य परिचालन पूर्वानुमान और वायुमंडलीय अनुसंधान अनुप्रयोगों के लिए है।

लू, बाढ़ और भारी बारिश जैसी चरम घटनाओं के दौरान निर्णय लेने में निर्णय सहायता प्रणाली (डीएसएस) (चित्र 5) सहायक होती है। इससे जलाशयों के स्तर और नदी प्रवाह जैसे जलविज्ञान संकेतकों, PM2.5 जैसे वायु प्रदूषण के स्तर, और लू और शीत लहरों, अल्पकालिक उच्च-तीव्रता वाली बारिश आदि जैसी मौसम संबंधी घटनाओं का विश्लेषण आसान हो जाता है।

जलाशय संचालन मॉड्यूल, जो डीएसएस का एक अनिवार्य तत्व है, समय के साथ पूर्वानुमान आरेखों की एक श्रृंखला प्रस्तुत करता है, जैसा कि चित्र 5 में दिखाया गया है। यह चार्ट विभिन्न मापदंडों को दर्शाता है जैसे कि अपस्ट्रीम/डाउनस्ट्रीम जलग्रहण क्षेत्र में वर्षा, जलाशय का जल स्तर, बांध से पानी का निर्वहन, और उपयोगकर्ता द्वारा चुने गए जलाशय के लिए जलाशय में अंतर्वाह। उपयोगकर्ता, जो आमतौर पर मौसम, पर्यावरण विज्ञान, या आपदा प्रबंधन में एक वैज्ञानिक या परिचालन पूर्वानुमानकर्ता होता है, इस डेटा का उपयोग सूचित निर्णय लेने और प्रभावी रणनीति बनाने के लिए कर सकता है।

डीएसएस मॉड्यूल (चित्र 6) के एक भाग में, उपयोगकर्ता अलर्ट क्षेत्र में पाए जाने वाले बाढ़ हॉटस्पॉट को चुन सकते हैं और फिर मानव ऊंचाई के सापेक्ष पानी की गहराई देखने के लिए किसी विशिष्ट स्थान के लिए हॉटस्पॉट मार्कर पर क्लिक कर सकते हैं, जिससे दृश्य आकर्षक और सहज हो जाता है।

Figure 3: Components of Science Gateway
चित्र 3: साइंस गेटवे के घटक
Figure 4: WRF Workflow
चित्र 4: डब्ल्यूआरएफ वर्कफ़्लो
Figure 5: Decision Support System
चित्र 5: निर्णय समर्थन प्रणाली
Figure 6: DSS for Flood – Water depth: 0.52 meter (pictorial view) at Pune catchment
चित्र 6: बाढ़ के लिए डीएसएस - पानी की गहराई: पुणे जलग्रहण क्षेत्र में 0.52 मीटर (चित्रमय दृश्य)
  • भारतीय शहरों के लिए कैलिब्रेटेड और अनुकूलित मॉडल
  • पायलट शहरों के लिए उच्च संकल्प एलयूएलसी मानचित्र तैयार किया
  • एकीकृत मेट-हाइड्रो-एक्यू उपयोगकर्ता अनुकूल वेब-आधारित मॉडल निष्पादन फ्रेमवर्क (डब्ल्यूआरएफ, डब्ल्यूआरएफ-सीएचईएम, AERMOD, एचहीसी-आरएएस, एचहीसी-एचएमएस, एसडब्ल्यूएमएम), डेटा हब और निर्णय समर्थन प्रणाली
  • एंड-टू-एंड स्वचालित मॉडल पूर्वानुमान सत्यापन उपकरण
  • स्वदेशी रूप से विकसित विज़ुअलाइज़ेशन प्लेटफॉर्म
  • आईएमडी को विकसित प्रणाली की पहुंच प्रदान की
  • आईएमडी, पीएमसी, पीसीएमसी और डब्ल्यूआरडी के साथ वार्ड स्तर पर वर्षा, जलाशय जल और शहरी बाढ़, हीटवेव, वायु प्रदूषण पूर्वानुमान की जानकारी साझा की गई (चित्र 3 और 4)
  • डॉ. एम. रविचंद्रन, सचिव, पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय, अध्यक्ष, पीएमसी और डोमेन विशेषज्ञों के समक्ष यूईएस2एस का प्रदर्शन (चित्र 5)
  • पीयर-रिव्यूड जर्नल और 13 कॉन्फ्रेंस पेपर्स में 36 प्रकाशन
  • पिंपरी-चिंचवड़ नगर निगमों के साथ शहरी निर्णय समर्थन प्रणाली के मौसम, बाढ़ की जानकारी और हवा की गुणवत्ता (संयुक्त रूप से आईआईटीएम पुणे के साथ) वार्ड स्तर पर साझा करने के लिए एमओयू पर 30 अक्टूबर 2024 को हस्ताक्षर किए।
  • डेटा साझाकरण: आईएमडी, पुणे म्यूनिसिपल कॉरपोरेशन, पिंपरी चिंचवड़ म्यूनिसिपल कॉरपोरेशन (पीसीएमसी) और जल संसाधन विभाग, महाराष्ट्र सरकार को मौसम और बाढ़ का पूर्वानुमान प्रदान करना
Figure 7: Typical Daily Rainfall info upto Ward level
चित्र 7: वार्ड स्तर तक की सामान्य दैनिक वर्षा जानकारी
Figure 8: Air quality forecast information
चित्र 8: वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान जानकारी
Figure 9: Project review by Dr. M. Ravichandran, Secretary, MoES, Chairman, PMC and domain experts
चित्र 9: डॉ. एम. रविचंद्रन, सचिव, पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय, अध्यक्ष, पीएमसी और डोमेन विशेषज्ञों द्वारा परियोजना समीक्षा
समझौता ज्ञापन
  • शहरी निर्णय सहायता प्रणाली की पहुँच और उपयोग को साझा करने के लिए 30 अक्टूबर 2024 को पिंपरी-चिंचवड़ नगर निगम (पीसीएमसी) के साथ समझौता ज्ञापन पर हस्ताक्षर किए गए
(दाएं से बाएं) डॉ. संजय वांडेकर, केंद्र प्रमुख, सी-डैक पुणे, श्री शेखर सिंह (आईएएस) आयुक्त, पीसीएमसी, पीसीएमसी अधिकारी
जर्नल
2025
  1. Boyaj, A., Sinha, Palash, Karrevula, N.R., Nadimpalli, R., Vinoj, V., Islam, Sahidul., Khare, M. and Mohanty, U.C., 2025. Assessment of the WRF Model for Real-Time Prediction of Heavy Rainfall Events over the Twin Cities of East Coast of India. Pure and Applied Geophysics, pp.1-19. https://doi.org/10.1007/s00024-025-03734-x.
  2. Boyaj, A., Karrevula, N.R., Swain, M., Sinha, Palash., Nadimpalli, R., Islam, Sahidul., Vinoj, V., Khare, M., Niyogi, D. and Mohanty, U.C., 2025. Assessment of the WRF model configuration optimization in predicting the heavy rainfall over urban city Bhubaneswar, India. Computational Urban Science, 5(1), pp.1-21. https://doi.org/10.1007/s43762-025-00180-2.
  3. Ambulkar, R., Govardhan, G., Gavhale, S., Kalita, G., Pande, C., Jat, R., et al. (2025). Crop residue burning in north-western India: Emission estimation and uncertainty quantification. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 130, e2024JD042198. https://doi.org/10.1029/2024JD042198
  4. Govardhan, G., Ghude, S. D., Kumar, R., Sharma, S., Gunwani, P., Jena, C., Yadav, P., Ingle, S., Debnath, S., Pawar, P., Acharja, P., Jat, R., Kalita, G., Ambulkar, R., Kulkarni, S., Kaginalkar, A., Soni, V. K., Nanjundiah, R. S., and Rajeevan, M.: Decision Support System version 1.0 (DSS v1.0) for air quality management in Delhi, India, Geosci. Model Dev., 17, 2617–2640, https://doi.org/10.5194/gmd-17-2617-2024.
  5. Rajmal Jat, Chinmay Jena, Prafull P. Yadav, Gaurav Govardhan, Gayatry Kalita, Sreyashi Debnath, Preeti Gunwani, Prodip Acharja, PoojaV. Pawar, Pratul Sharma, Santosh H. Kulkarni, Akshay Kulkarni, Akshara Kaginalkar, Dilip M. Chate, Rajesh Kumar, Vijay Kumar Soni, Sachin D. Ghude,Evaluating the sensitivity of fine particulate matter (PM2.5) simulations to chemical mechanism in WRF-Chem over Delhi, Atmospheric Environment,Volume 323,2024,120410,ISSN 1352-2310, https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2024.120410.
  6. Akash S. Vispute, Prodip Acharja, Suresh W. Gosavi, Gaurav Govardhan, Vinayak Ruge, M.N. Patil, T. Dharmaraj, Sachin D. Ghude, Source characteristics of Non-Refractory Particulate Matter (NR-PM1) using High-Resolution Time-of-Flight Aerosol Mass Spectrometric (HR-ToF-AMS) measurements in the urban industrial city in India, Atmospheric Environment,2025,121186,ISSN 1352-2310, https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2025.121186.
  7. Chinmay Jena , et. al.: “ Evaluating the sensitivity of fine particulate matter (PM2.5 ) simulations to chemical mechanism in WRF-Chem over Delhi”., Science of the Total Environment, (2023). https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2024.120410.
  1. Ghude SD, Govardhan G, Kumar R, Yadav PP, Jat R, Debnath S, Rajeevan M (2024) Air Quality warning and Integrated decision support system for emissions(AIRWISE): Enhancing Air Quality management in megacities. Bull Am Meteorol Soc. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-23-0181.1
  2. Swain, M., Nadimpalli, R., Das, A.K., Mohanty, U.C. and Niyogi, D., 2023. Urban modification of heavy rainfall: a model case study for Bhubaneswar urban region. Computational Urban Science, 3(1), p.2. https://doi.org/10.1007/s43762-023-00080-3.
  3. Islam, S., Karipot, A., Bhawar, R., Sinha, P., Kedia, S. and Khare, M., 2024. Urban heat island effect in India: a review of current status, impact and mitigation strategies. Discover Cities, 1(1), pp.1-28. https://doi.org/10.1007/s44327-024-00033-3.
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  7. Karrevula, N.R., Boyaj, A., Sinha, P., Nadimpalli, R., Mohanty, U.C., Islam, S., Kaginalkar, A. and Vinoj, V., 2024. Role of planetary boundary layer physics in urban-scale WRF model for predicting the heat waves over tropical city Bhubaneswar. Journal of Earth System Science, 133(3), pp.1-26. https://www.researchgate.net/publication/383642297_Role_of_planetary_boundary_layer_physics_in_urban-scale_WRF_model_for_predicting_the_heat_waves_over_tropical_city_Bhubaneswar.
  8. Boyaj, A., Karrevula, N.R., Sinha, P., Patel, P., Mohanty, U.C. and Niyogi, D., 2024. Impact of increasing urbanization on heatwaves in Indian cities. International Journal of Climatology, 44(11), pp.4089-4114. https://doi.org/10.1002/joc.8570.
  9. Boyaj, A., Sinha, P., Mohanty, U.C., Vinoj, V., Ashok, K., Islam, S., Kaginalkar, A. and Khare, M., 2024. Projected frequency of low to high-intensity rainfall events over India using bias-corrected CORDEX models. Atmospheric Research, p.107760. https://www.researchgate.net/publication/385505754_Projected_frequency_of_low_to_high-intensity_rainfall_events_over_India_using_bias-corrected_CORDEX_models.
  1. Mohanty, S., Swain, M., Nadimpalli, R., Osuri, K.K., Mohanty, U.C., Patel, P. and Niyogi, D., 2023. Meteorological conditions of extreme heavy rains over coastal city Mumbai. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 62(2), pp.191-208. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-21-0223.1
  2. Boyaj, A., Nadimpalli, R., Reddy, D., Sinha, P., Karrevula, N.R., Osuri, K.K., Srivastava, A., Swain, M., Mohanty, U.C., Islam, S. and Kaginalkar, A., 2023. Role of radiation and canopy model in predicting heat waves using WRF over the city of Bhubaneswar, Odisha. Meteorology and Atmospheric Physics, 135(6), p.60. https://doi.org/10.1007/s00703-023-00994-x.
  3. Swain, M., Nadimpalli, R.R., Mohanty, U.C., Guhathakurta, P., Gupta, A., Kaginalkar, A., Chen, F. and Niyogi, D., 2023. Delay in timing and spatial reorganization of rainfall due to urbanization-analysis over India’s smart city Bhubaneswar. Computational Urban Science, 3(1), p.8. https://doi.org/10.1007/s43762-023-00081-2.
  4. Gunwani P., et. al.: “Sensitivity of WRF/Chem to different Meteorological Initial Conditions and PBL parameterization schemes”, Atmospheric Environment (2023). https://doi.org/10.1007/s10661-023-10987-3.
  5.  Madhusmita Swain, et al., 2023: Delay in timing and spatial reorganization of rainfall due to urbanization- analysis over India’s smart city Bhubaneswar. Comput. Urban Sci. 3, 8. https://doi.org/10.1007/s43762-023-00081-2.
  6. Shyama Mohanty,  Madhusmita Swain, Raghu Nadimpalli, K. K. Osuri, U. C. Mohanty, Pratiman Patel, and  Dev Niyogi, 2023: Meteorological Conditions of Extreme Heavy Rains over Coastal City Mumbai. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 2023,Vol.62-2, 191–208. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-21-0223.1.
  7. V. K. Valappil, Sumita Kedia, A. K Dwivedi, S. S Pokale, Sahidul Islam, Manoj K Khare, Assessing the performance of WRF ARW model in simulating heavy rainfall events over the Pune region: in support of operational applications, Meteorology and Atmospheric Physics, 2023. https://doi.org/10.1007/s00024-025-03734-x.
  8. Madhusmita Swain, R. Nadimpalli, U C Mohanty, P Guhathakurta, A Gupta, A Kaginalkar, F Chen, and D Niyogi. Delay in timing and spatial reorganization of rainfall due to urbanization- Analysis for pre-monsoon conditions in Bhubaneswar, India. Computational Urban Science vol 3, Article number: 8 (2023). https://doi.org/10.1007/s43762-023-00081-2.
  9. Gayatry Kalita, et. al.: “Forecasting of an unusual dust event over Western India by the Air Quality Early Warning System”, Atmospheric Environment (2023). https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2023.120013.
  10. Madhusmita Swain, R. Nadimpalli, U C Mohanty, and D Niyogi. Urban modification of heavy rainfall: a model case study for Bhubaneswar urban region. Computational Urban Science volume 3, Article number: 2 (2023). https://doi.org/10.1007/s43762-023-00080-3
  1. Risma Joseph, P. P. Mujumdar, Rajarshi Das Bhowmik, (2022). Reconstruction of Urban Rainfall Measurements to Estimate the Spatiotemporal Variability of Extreme Rainfall. Water, 14(23), 3900. Doi: https://doi.org/10.3390/w14233900, (2022)
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  5. Sengupta A., G. Govardhan, S. Debnath, C. Jena, A.N. Parde, P. Lonkar, P. Gunwani, Santosh H Kulkarni, S. Nivdange, R Kumar, and S.D. Ghude, “Probing into the wintertime meteorology and particulate matter (PM2.5 and PM10) forecast over Delhi”, Atmospheric Pollution Research, (2022). https://doi.org/10.1016/j.apr.2022.101426.
  6. S. Nivdange, C. Jena, P. Pawar-Jadhav, G. Govardhan, Santosh H. Kulkarni, P. Lonkar, A. Vispute, N. Dhangar, A. Parde, P. Acharja, V. Kumar, P. Yadav and N. R Karmalkar: Nationwide CoViD-19 lockdown impact on air quality in India, Mausam, 73, 1, 115-128, (2022). https://doi.org/10.54302/mausam.v73i1.1475.
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  2. Mohanty, Shyama, Raghu Nadimpalli, U. C. Mohanty, M. Mohapatra, A. Sharma, Ananda K. Das, and S. Sil. “Quasi-operational forecast guidance of extremely severe cyclonic storm Fani over the Bay of Bengal using high-resolution mesoscale models.” Meteorology and Atmospheric Physics 133, no. 2 (2021): 331-348. https://doi.org/10.1007/s00703-020-00751-4.
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  4. Pawar, P. V., S. D. Ghude, C. Jena, Móring, A., Sutton, M. A., Kulkarni Santosh H., Lal, D. M., Surendran, D., Van Damme, M., Clarisse, L., Coheur, P.-F., Liu, X., Xu, W., Jiang, J., and Adhya, T. K.: Analysis of atmospheric ammonia over South and East Asia based on the MOZART-4 model and its comparison with satellite and surface observations, Atmos. Chem. Phys,. https://doi.org/10.5194/acp-2020-639, (2021)
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  1. S. D. Ghude, R. Kumar, C. Jena, S. Debnath, R. G. Kulkarni, S. Alessandrini, M. Biswas, Santosh H. Kulkrani, P. Pithani, S. Kelkar, V. Sajjan, D.M. Chate, V.K. Soni, S. Singh, R. S. Nanjundiah and M. Rajeevan: Evaluation of PM2.5 forecast using chemical data assimilation in the WRF-chem model: a new initiative under the Ministry of Earth Sciences (MoES) air quality early warning system (AQEWS) for Delhi, Current Science (2020). https://opensky.ucar.edu/system/files/2024-08/articles_23419.pdf.
  2. Kulkarni Santosh H., S. D. Ghude, C. Jena, R. K. Karumuri, B. Sinha, V. Sinha, R. Kumar, V. K. Soni, and M. Khare: How Much Does Large-Scale Crop Residue Burning Affect the Air Quality in Delhi? Environmental Science & Technology, 54 (8), 4790-4799 (2020). https://dx.doi.org/10.1021/acs.est.0c00329?ref=pdf.
  3. Kumar R., Ghude, S. D, M. Biswas, C. Jena, S. Alessandrini, S. Debnath, Santosh Kulkarni, Simone Sperati, Vijay K. Soni, R. S. Nanjundiah, and M. Rajeevan: Enhancing accuracy of air quality and temperature forecasts during paddy crop-residue burning season in Delhi via chemical data assimilation, JGR (Atmosphere), (2020). https://doi.org/10.1029/2020JD033019.
  4. Jena, C., Ghude, S. D., Kulkarni, R., Debnath, S., Kumar, R., Soni, V. K., Acharja, P., Kulkarni  Santosh H., Khare, M., Kaginalkar, A. J., Chate, D. M., Ali, K., Nanjundiah, R. S., and Rajeevan, M. N.: Evaluating the sensitivity of fine particulate matter (PM2.5) simulations to chemical mechanism in Delhi, Atmos. Chem. Phys. Discuss.,  (2020). https://doi.org/10.5194/acp-2020-673.
  5. S. D. Ghude, R. K. Karumuri, C. Jena, R. Kulkarni, G.G. Pfister, V. S. Sajjan, P. Pithani, S. Debnath, R. Kumar, B. Upendra, Santosh H. Kulkarni, D.M. Lal, R.J. Vander A, A. S. Mahajan: What is driving the diurnal variation in tropospheric NO2 columns over a cluster of high emission thermal power plants in India?, Atmospheric Environment: X 5, 100058,  (2020). https://doi.org/10.1016/j.aeaoa.2019.100058.
  1. U C Mohanty, Narayana Reddy Karrevula, Alugula Boyaj, Madhu Smita Swain, Raghu Nadimpalli, Palash Sinha, Sahidul Islam, Manoj Khare (2025). Urban-Scale Weather Modelling System for Prediction of Heavy Rainfall Events during Summer Monsoon Season over India. The Eight International Workshop on Monsoons (IWM8) under the World Weather Research Programme (WWRP) of the World Meteorological Organization (WMO), held at Indian Institute of Tropical Meteorology (IITM) Pune during 17-20 March 2025.
  2. Palash Sinha, Sahidul Islam, Ketaki Belange, Sumita Kedia, T.S. Saikrishna and Manoj Khare: Heatwave Predictions and Decision Support System for Advisory. Presented at TROPMET-2024, 10-12-Dec-2024 at NIT Rourkela, Odisha.
  3. Arun K. Dwivedi, Sumita Kedia, Sagar Pokale, Palash Sinha, Akshara Kaginalkar, Manoj K. Khare, U.C. Mohanty, Sahidul Islam, Assessment of WRF Model in Predicting Heavy Rainfall Events over Complex Topographical Urban City Pune, submitted to International Conference on Urban Climate (ICUC-11), during 28 Aug-1 Sept 2023. https://www.researchgate.net/deref/https%3A%2F%2Fdoi.org%2F10.1007%2Fs00024-025-03734x?_tp=eyJjb250ZXh0Ijp7ImZpcnN0UGFnZSI6InB1YmxpY2F0aW9uIiwicGFnZSI6InB1YmxpY2F0aW9uIn19.
  4. Sumita Kedia, A. K. Dwivedi, S. Pokale, Sahidul Islam, A. Kaginalkar, P. Sinha, S. Ghavale, R. Nadimpalli, U. C. Mohanty, D. Niyogi, M. Khare, Impact of land use information on heavy rainfall event forecast using an urban scale model, accepted and presented during AMS annual meeting 2023.
  5. Dev Niyogi, Pallavi Gavali, Mohamed Niyaz J, Srujan Gavhale, Arun Dwivedi, Sumita K, Sagar Pokale, Gouri Kadam, Sahidul Islam, Akshara Kaginalkar, Pradeep Mujumdar. Abinav Wadhawa, Likhitha P.: Coupled Meteorology and Hydrology Modelling to Forecast Flood Extreme Events: Case Study of Pune, India. AGU Fall meeting 2022 meet, at Chicago 12 -16 Dec 2022, Advances in modeling hydrological extremes and engineering practices.
  6. Gouri Kadam, M. Niyaz, P. G. Gavali, S. Gavhale, L. Pentakota, S. Kedia, S. Islam, A. K. Dwivedi, S. Pokale, A. Kaginalkar, P. Mujumdar, M. Khare, and D. Niyogi:  Multi-Model Hydrology for Urban Flood Early Warning for Pune, India.  103rd American Meteorological Society Annual Meeting, Denver, USA. (37th Conference on Hydrology).
  7. Pallavi Gavali, Srujan Gavhale, Mohamed Niyaz, Sahidul Islam, Sumita Kedia, Sagar Pokale, Arun Dwivedi, Gouri Kadam, Akshara Kaginalkar, Manoj Khare, and Abhinav Wadhwa. Integrated Reservoir Operations using coupled Hydro-Met Multi-Model system for flood forecasting and mitigations for Pune, India, submitted to EGU general Assembly 2023, 23-28 April 2023. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu23-15342.
  8. Lead talk: Dr. Sumita Kedia and Dr. Yogesh Kumar Singh on “C-DAC’s Innovative Technological Development for Societal Applications to Adress Weather/Climate Hazards “, International Conference on “Sustainable Agricultural Development with Climate Smart Systems” (SADCSS-2024), S’O’A (Deemed to be University) Bhubaneswar, India during July 18-20, 2024.  Organized by Centre for Climate Smart Agriculture and Faculty of Agricultural Sciences.
  9. Sahidul Islam, Anandakumar Karipot, Rohini Bhawar, Sumita Kedia, Palash Sinha, Ketaki Belange, T.S. Saikrishna and Manoj Khare, 2024: A high-resolution heat wave forecasting system over urban region in India, International Conference on “Sustainable Agricultural Development with Climate Smart Systems” (SADCSS-2024), S’O’A (Deemed to be University) Bhubaneswar, India during July 18-20, 2024.  Organized by Centre for Climate Smart Agriculture and Faculty of Agricultural Sciences.
  10. Manoj Khare, Palash Sinha, Manish Kale, Sumita Kedia, 2024: GIS and Remote Sensing for Smart Agriculture, International Conference on “Sustainable Agricultural Development with Climate Smart Systems” (SADCSS-2024), S’O’A (Deemed to be University) Bhubaneswar, India during July 18-20, 2024.  Organized by Centre for Climate Smart Agriculture and Faculty of Agricultural Sciences
  11. Palash Sinha et al, Assessing WRF model performance in simulating heatwave over India, International Conference on “Sustainable Agricultural Development with Climate Smart Systems” (SADCSS-2024), S’O’A (Deemed to be University) Bhubaneswar, India during July 18-20, 2024.  Organized by Centre for Climate Smart Agriculture and Faculty of Agricultural Sciences.
  12. Key note lecture by Manoj Khare on Key Note Speakers on Climate change, climate variability and adaptation strategies, International Conference on “Sustainable Agricultural Development with Climate Smart Systems” (SADCSS-2024), S’O’A (Deemed to be University) Bhubaneswar, India during July 18-20, 2024.  Organized by Centre for Climate Smart Agriculture and Faculty of Agricultural Sciences.
  13. Nagaraju Gaddam, Abhinav Wadhwa, Likhitha P, Pradeep P Mujumdar, “WRF- SWMM Coupled Model Performance Assessment with LCZ Classifications”, AGU Fall Meeting 2022, held in Chicago in 2022.
  14. Likhitha P, Abhinav Wadhwa, Shubha Avinash, Nagaraju Gaddam, “Low Impact Development (LID) as Flood Control Alternatives for Rapidly Changing Urban Landscape”, AGU Fall Meeting 2022, held in Chicago in 2022.
  1. Palash Sinha, Sahidul Islam, Ketaki Belange, Sumita Kedia, T.S. Saikrishna and Manoj Khare: Assessing WRF Model Performance in Simulating Heatwave over India. Submitted (Revised version). https://doi.org/10.1038/s41598-024-52541-2.
  2. Islam, Sahidul, Palash Sinha, Rajiv Kumar Srivastava, and Manoj Khare. “Heat Waves and Heat Stress in the Changing Climate: A Data-Driven Evaluation.” In Mitigation and Adaptation Strategies Against Climate Change in Natural Systems, pp. 267-287. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025.
  3. Sinha, Palash, Manish Modani, Sahidul Islam, Manoj Khare, and Rajiv Kumar Srivastava. “Evolution of Weather and Climate Prediction Systems.” In Mitigation and Adaptation Strategies Against Climate Change in Natural Systems, pp. 243-265. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025. https://doi.org/10.1007/978-3-030-05405-2.
  4. Tiwari, Sarita, Palash Sinha, Manoj Khare, Rajiv Kumar Srivastava, and A. K. Biswal. “Groundwater: A Critical Resource in a Changing Climate.” In Mitigation and Adaptation Strategies Against Climate Change in Natural Systems, pp. 221-239. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025.
5

कंसोर्शिया पार्टनर

अग्रणी संस्थान: प्रगत संगणन विकास केंद्र (सी-डैक), पुणे
भारतीय उष्णकटिबंधीय मौसम विज्ञान संस्थान (आईआईटीएम), पुणे
भारतीय विज्ञान संस्थान (आईआईएससी), बेंगलुरु
भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, भुवनेश्वर (आईआईटी बीबीएस)
5

सहयोगी भागीदार

  • ऑटोमोटिव रिसर्च एसोसिएशन ऑफ इंडिया (एआरएआई), पुणे
  • राष्ट्रीय मध्यम अवधि मौसम पूर्वानुमान केंद्र (एनसीएमआरडब्ल्यूएफ)
  • भारत मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी)
  • कर्नाटक राज्य प्राकृतिक आपदा निगरानी केंद्र (केएसएनडीएमसी)
  • भारत मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी)
  • पुणे नगर निगम (पीएमसी), आपदा प्रबंधन विभाग
  • पुणे नगर निगम (पीएमसी) पर्यावरण विभाग
  • पिंपरी चिंचवड़ नगर निगम (पीसीएमसी)
  • कर्नाटक राज्य प्राकृतिक आपदा निगरानी केंद्र (केएसएनडीएमसी)
  • केंद्रीय प्रदूषण नियंत्रण बोर्ड (सीपीसीबी)
  • महाराष्ट्र प्रदूषण नियंत्रण बोर्ड (एमपीसीबी)
  • वैज्ञानिक / शोधकर्ता
  • स्नातकोत्तर और पीएच.डी. स्तर के शोध छात्र

डॉ. मनोज खरे (पीआई), manojk@cdac.in

+91-20-25503233/25503244

सामग्री और कम्प्यूटेशनल रसायन विज्ञान (एमसीसी)

सामग्री और कम्प्यूटेशनल रसायन विज्ञान (एमसीसी)


परिचय

वैज्ञानिक अनुसंधान तीन आवश्यक प्रथाओं के संयोजन के माध्यम से किया जाता है: सिद्धांत, प्रयोग और संगणना। आधुनिक कंप्यूटरों के उद्भव के बाद से, प्रयोगों के मॉडलिंग और सिमुलेशन के लिए संगणना ने कम्प्यूटेशनल विज्ञान के उद्भव को जन्म दिया है। उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) की डेटा को संसाधित करने और उच्च गति पर जटिल गणना करने में प्रमुख भूमिका है। एचपीसी अनुप्रयोग एचपीसी सिस्टम के लिए हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर दोनों के विकास के चालक हैं। विज्ञान, व्यवसाय और इंजीनियरिंग में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए कई वास्तविक जीवन परिदृश्यों को हल करने के लिए एचपीसी पर संगणनाओं में अर्थव्यवस्था और मानव जाति के जीवन की गुणवत्ता को प्रभावित करने की अपार क्षमता है। सामग्री विज्ञान एक ऐसा क्षेत्र है जिसमें सामग्री का अनुसंधान और खोज शामिल है। कम्प्यूटेशनल सामग्री विज्ञान सामग्री को समझने के लिए मॉडलिंग, सिमुलेशन, सिद्धांत और सूचना विज्ञान का उपयोग करता है। मुख्य लक्ष्यों में नई सामग्री की खोज करना, सामग्री के व्यवहार और तंत्र का निर्धारण करना, प्रयोगों की व्याख्या करना और सामग्री सिद्धांतों की खोज करना शामिल है। यह कम्प्यूटेशनल विज्ञान और इंजीनियरिंग दोनों का एक उप-विषय है, जिसमें कम्प्यूटेशनल रसायन विज्ञान और कम्प्यूटेशनल भौतिकी के साथ महत्वपूर्ण ओवरलैप शामिल है

राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटिंग मिशन (एनएसएम) के तहत "सामग्री और कम्प्यूटेशनल रसायन विज्ञान" परियोजना का परिणाम जांचकर्ताओं द्वारा विकसित कोड (सॉफ्टवेयर) का सेट है, जो उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) का उपयोग करके परमाणुओं, अणुओं, समूहों, मिश्र धातुओं, जैव-अणुओं और मिश्रित सामग्रियों के गुणों का अध्ययन करने के लिए गणना करता है।



परियोजना सारांश

स्वदेशी वैज्ञानिक कोड का विकास: (l) रैखिक स्केलिंग डीएफटी, (2) हाइब्रिड क्यूएम-एमएम दृष्टिकोण के साथ बहु-संदर्भ विधियां, (3) उत्तेजित अवस्था गतिशीलता टूलकिट, (4) मल्टीस्केल माइक्रोस्ट्रक्चर सिमुलेशन और मॉडलिंग, (5) स्वदेशी क्वांटम रसायन विज्ञान कोड के लिए जीयूआई



उद्देश्य

स्वदेशी वैज्ञानिक कोड का विकास

  1. AMDKIIT: आण्विक गतिशीलता के लिए रैखिक स्केलिंग हाइब्रिड-डीएफटी कोड
  2. एएनएन-सीआई: कम्प्यूटेशनल रसायन विज्ञान, जटिल जैविक प्रणालियों के अध्ययन के लिए मशीन लर्निंग द्वारा संवर्धित कोड
  3. LITESOPH: फोटो-प्रेरित घटनाओं के सिमुलेशन के लिए लेयर इंटीग्रेटेड टूलकिट और इंजन, फोटो-प्रेरित घटनाओं के सिमुलेशन के लिए एक टूलकिट है
  4. μ2mech: यह एक बहुस्तरीय मॉडलिंग दृष्टिकोण है जो ठोस अवस्था चरण परिवर्तनों के दौरान सूक्ष्म संरचना मॉडलिंग के लिए परमाण्विक और चरण-क्षेत्र सिमुलेशन को जोड़ता है।
  5. MTASpec: विखंडन-आधारित आणविक टेलरिंग दृष्टिकोण पर आधारित ओउंटम ​​रसायन विज्ञान कोड।
  6. सामग्री और कम्प्यूटेशनल रसायन विज्ञान (एमएससीसी) अनुप्रयोग समर्थन* गतिविधि: एनएसएम प्रणालियों पर पांच** स्वदेशी सॉफ्टवेयरों का पोर्टिंग और परिनियोजन तथा अनुप्रयोग समर्थन [सी-डैक, पुणे]

*मार्च 2023 से, पाँच स्वदेशी सॉफ्टवेयर विकसित के प्रसार के लिए सामग्री और कम्प्यूटेशनल रसायन विज्ञान अनुप्रयोग समर्थन गतिविधि को जोड़ा गया [पीएमसी और टीएसी की सिफारिशों पर]।



वितरणयोग्य

सामग्री और कम्प्यूटेशनल रसायन विज्ञान के क्षेत्र में पांच स्वदेशी रूप से विकसित सॉफ्टवेयर, प्रतिष्ठित अंतरराष्ट्रीय पत्रिकाओं में प्रकाशन, सभी पांच सॉफ्टवेयर के लिए एक प्रशिक्षण कार्यशाला।



सहयोगी
  1. सी-डैक
  2. आईआईटी कानपुर
  3. आईआईएसईआर भोपाल
  4. एस पी पुणे विश्वविद्यालय


उपलब्धियाँ

पाँच स्वदेशी रूप से विकसित और ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर:

  1. AMDKIIT [Linear scaling DFT],
  2. ANN-CI [Multi-reference methods based on MLwith QM/MM methods],
  3. LITESOPH [Excited state dynamics toolkit],
  4. μ2mech [Multiscale Microstructure Simulation and Modelling], and
  5. MTA Spec [GUI for home-grown Quantum Chemistry code].


पीएचडी थीसिस (छह):
  1. Ab Initio Molecular Dynamics with Hybrid Density Functionals: Implementation and Application by Sagarmoy Mandal [IIT Kanpur] (July, 2020).
  2. Theoretical investigation of excited state phenomena in photoprotection and self-repair of DNA by  Satyajit Mandal [IISER Bhopal] (November 2021).
  3. Renormalization and machine learning approaches for strongly correlated systems - development and applications, by Madhumita Rano [IACS Kolkata] (2023).
  4. Development of Machine Learning Approaches for Strongly Correlated Systems, by Sumanta K. Ghosh [IACS Kolkata] (2023).
  5. Accelerating Excited State Calculations, by Koushik Seth[IACS Kolkata] (2024).
  6. Speeding-up Hybrid Density Functional based Ab Initio Molecular Dynamics Simulation by Ritama Kar [IIT Kanpur] (Expected submission: April, 2025).


प्रकाशन

पाँच उप-परियोजनाओं से अंतर्राष्ट्रीय जर्नल में 31 प्रकाशन

  1. Achieving an Order of Magnitude Speedup in Hybrid-Functional- and Plane-Wave-Based Ab Initio Molecular Dynamics: Applications to Proton-Transfer Reactions in Enzymes and in Solution, S. Mandal, V. Thakkur, B. Meyer, N. N. Nair, J. Chem. Theory Comput. (2021), 17, 4, 2244.
  2. Improving the scaling and performance of multiple time stepping-based molecular dynamics with hybrid density functionals, S. Mandal, R. Kar, T. Klöffel, B. Meyer, N. N. Nair, J. Comput. Chem. (2022), 43 (9), 588.
  3. Hybrid Functional and Plane Waves based Ab Initio Molecular Dynamics Study of the Aqueous Fe2+/Fe3+ Redox Reaction, S. Mandal, R. Kar, B. Meyer, N. N. Nair, ChemPhysChem (2023), 24, e202200617.
  4. Speeding-up Hybrid Functional-Based Ab Initio Molecular Dynamics Using Multiple Time-stepping and Resonance-Free Thermostat, R. Kar, S. Mandal, V. Thakkur, B. Meyer, and N. N. Nair, J. Chem. Theory Comput. (2023), 19 (22), 8351.
  5. Dynamics of Anthracene Excimer Formation within a Water-soluble Nanocavity at Room Temperature, Aritra Das, Ashwini Danao, Shubhojit Banerjee, A. Mohan Raj, Gaurav Sharma; Rajeev Prabhakar, Varadharajan Srinivasan, Vaidhyanathan Ramamurthy, and Pratik Sen, Am. Chem. Soc. (2021), 143, 2025.
  6. Size and Composition Dependence of Plasmonic Excitations in Transition Metal Dichalcogenide Nanoflakes, Paresh C. Rout, Vignesh K. Balaji, Nesta B. Joseph, Shalini Tomar, and Varadharajan Srinivasan, Phys. Chem. C  (2023), 127, 33, 16464.
  7. Universal Measure for the Impact of Adiabaticity on Quantum Transitions, Ritesh Pant, Pramod K. Verma, Chakradhar Rangi, Elious Mondal, Mansi Bhati, Varadharajan Srinivasan, and Sebastian Wüster, Rev. Lett.  (2024), 132, 126903.
  8. Ultrafast Processes in Upper Excited Singlet States of Free and Caged 7-Diethylaminothiocoumarin, Abhijit Dutta, Sujit Kumar Ghosh, Satyajit Mandal, Varadharajan Srinivasan, Vaidhyanathan Ramamurthy, and Pratik Sen, Phys. Chem. A (2024), 128, 33, 6853.
  9. A supramolecular approach towards the photorelease of encapsulated caged acids in water: 7‑diethylaminothio‑4‑coumarinyl molecules as triggers, Sujit Kumar Ghosh, Shreya Chatterjee, Paras Pratim Boruah, Satyajit Mandal, José P. Da Silva, Varadharajan Srinivasan, and Vaidhyanathan Ramamurthy, Photochem Photobiol Sci (2024), 23, 2057.
  10. Plasmon Induced Charge Transfer Dynamics in Metallic Nanoparticle-MoSe2 Nanoflake Heterostructures, Pramod K. Verma, Vignesh B. Kumar, and Varadharajan Srinivasan, Adv. Optical Mater. (Under Review).
  11. Support Vector Regression-Based Monte Carlo Simultion of Flexible Water Clusters, S. Bose, S. Chakrabarty, D. Ghosh, ACS Omega, (2020), 5, 7065.
  12. Configuration interaction trained by neural networks: Application to model polyaromatic hydrocarbons, S.K. Ghosh, M. Rano, D. Ghosh, J. Chem. Phys., (2021), 154, 094117.
  13. Active learning assisted MCCI to target spin states, K. Seth, D. Ghosh, J. Chem. Theory Comput., (2023), 19, 524.
  14. Machine learning matrix product state ansatz for strongly correlated systems, S.K. Ghosh, D. Ghosh, J. Chem. Phys., (2023), 158,
  15. Efficient machine learning configuration interaction for the bond breaking problem, M. Rano, D. Ghosh, J. Phys. Chem.A, (2023), 127, 3705.
  16. Machine learning the quantum mechanical wavefunction, M. Dey, D. Ghosh, J. Phys. Chem. A, (2023), 127, 9159.
  17. Computational Techniques for Strong Electron Correlation: Matrix Product State Ansatz and its Optimization, Rano, S. K. Ghosh, and D. Ghosh, “Comprehensive computational chemistry,” in Y. Manual and R. J. Boyd, Eds. Elsevier, Inc., 2024, vol. 1, ch. , p. 121.
  18. μ2Mech: A software package combining microstructure modeling and mechanical property prediction, A. Linda, A. S. Negi, V. Panwar, R. Chafle, S. Bhowmick, K. Das, and R. Mukherjee, Physica Scripta (2024) 99 (5), art. no. 055256.
  19. Accelerating microstructure modeling via machine learning: A method combining Autoencoder and ConvLSTM, Ahmad, N. Kumar, R. Mukherjee, and Bhowmick, Phys. Rev. Materials (2023) 7 (8), art. no. 083802, .
  20. Anomalous coarsening behaviour in Ni-Al alloys: Insights from phase-field simulations, R. Chafle, and  Mukherjee, Materials Letters (2020) 279, art. no. 128444.
  21. Constructing Potential Energy Surface with Correlated Theory for Dipeptides Using Molecular Tailoring Approach, S. S. Khire, N. Gattadahalli, N. D. Gurav, A. Kumar, and S. R. Gadre, ChemPhysChem., (2023), 24, e202200784.
  22. Enabling Rapid and Accurate Construction of CCSD(T)-Level Potential Energy Surface of Large Molecules Using Molecular Tailoring Approach, S. S. Khire, N. D. Gurav, A. Nandi, and S. R. Gadre, J. Phys. Chem. A  (2022), 126, 1458.
  23. Ring-Polymer Instanton Tunneling Splittings of Tropolone and Isotopomers using a Δ-Machine Learned CCSD(T) Potential: Theory and Experiment Shake Hands, A. Nandi, G. Laude, S. S. Khire, N. D. Gurav, C. Qu, R. Conte, Q. Yu, S. Li, P. L. Houston, S. R. Gadre, J. O. Richardson, F. Evangelista, and J. M. Bowman, J. Am. Chem. Soc. (2023), 145 , 9655.
  24. Theoretical and experimental study of IR spectra of large phenol-acetylene clusters, Ph(Ac)n for 8 ≤ n ≤ 12E. M. Kabadi, S.S.Khire, S. S. Pingale, S. R. Gadre, T. Chiba, and A.Fujji, J. of the Indian Chem. Society, (2021), 98, 100100.
  25. MTASpec software for calculating the vibrational IR and Raman spectra of large molecules at ab initio level, (2022), S. S. Khire, N. Sahu, and S. R. Gadre, Phys.  Comm., (2022), 270, 108175.
  26. Development and testing of an algorithm for efficient MP2/CCSD(T) energy estimation of molecular clusters with the 2–body approach, S. S. Khire, and S. R. Gadre, J. Comput. Chem. , (2023), 44, 261.
  27. Direct and Reliable Method for Estimating the Hydrogen Bond Energies and Cooperativity in Water Clusters, Wn, n = 3 to 8, B.  Ahirwar, S. R. Gadre, and M. M. Deshmukh, J. Phys. Chem. A (2020) , 124, 6699.
  28. Molecular Tailoring Approach for Estimating Individual Intermolecular Interaction Energies in Benzene Clusters, B. Ahirwar, N. D. Gurav, S. R. Gadre, and M. M. Deshmukh, J. Phys. Chem. A (2021), 125, 6131.
  29. Hydration shell model for expeditious and reliable individual hydrogen bond energies in large water clusters, B. Ahirwar, N. D. Gurav, S. R. Gadre, and M. M. Deshmukh, Phys. Chem. Chem. Phys., (2022), 24, 15462.
  30. On the Short-Range Nature of Cooperativity in Hydrogen-Bonded Large Molecular Clusters, B. Ahirwar, S. R. Gadre, and M. M. Deshmukh, J. Phys. Chem. A (2023), 127, 4394.
  31. Combining fragmentation method and high-performance computing: Geometry optimization and vibrational spectra of proteins [submitted to J. Chem. Phys. Special Issue on HPC].


प्रशिक्षण और कार्यशालाएँ

उपयोगकर्ता समुदाय के बीच सॉफ्टवेयर के प्रसार के लिए प्रयास

  1. 9-11 अक्टूबर 2023 को सी-डैक पुणे में तीन दिवसीय उपयोगकर्ता कार्यशाला आयोजित की गई [25 प्रतिभागी (सी-डैक, पुणे + 30 (ऑनलाइन)]
  2. सॉफ्टवेयर के उपयोगकर्ताओं के लिए ऑनलाइन कार्यशाला आयोजित की गई,
    • AMDKIIT (25 अप्रैल 2024) [32 प्रतिभागी],
    • LITESOPH (22 मई 2024) [42 प्रतिभागी],
    • MTASpec (25 जुलाई 2024) [45 प्रतिभागी],
    • एएनएन-सीआई (13 सितंबर 2024) [60 प्रतिभागी], और 
    • μ2mech (24 जनवरी 2025) [50 प्रतिभागी]
  4. एनएसएम प्रणालियों पर इन सॉफ्टवेयरों की परिनियोजना और उपयोगकर्ता मैनुअल की सुविधा प्रदान करना
  5. स्केलिंग और प्रदर्शन ट्यूनिंग अभ्यासों के लिए विकास टीमों के साथ जुड़ाव, आगे समानांतरता और कोड अनुकूलन के लिए गुंजाइश की पहचान करना


कार्यशाला की तस्वीरें

चित्र: 9-11 अक्टूबर 2023 को सी-डैक पुणे में आयोजित तीन दिवसीय उपयोगकर्ता कार्यशाला


A HPC software suite for seismic imaging to aid oil and gas exploration-sample

परियोजना के बारे में

भूगर्भ में तेल और गैस भंडार के स्थान का पता लगाने के लिए भूमि और समुद्री वातावरण में भूकंपीय डेटा प्राप्त किया जाता है। भूकंपीय डेटा के प्रसंस्करण में पृथ्वी के आयतन की एक सार्थक और व्याख्या योग्य छवि में परिवर्तित होने से पहले कई चरण शामिल होते हैं। भूकंपीय इमेजिंग एक उन्नत प्रसंस्करण चरण है जो भूकंपीय डेटा को पृथ्वी के उपसतह चित्र में परिवर्तित करता है। भूकंपीय इमेजिंग का उद्देश्य उपसतह भूविज्ञान की उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली 2डी और 3डी संरचनात्मक छवियां बनाना है। रिवर्स टाइम माइग्रेशन (आरटीएम) जटिल संरचनाओं के साथ भूवैज्ञानिक उपसतह की भूकंपीय इमेजिंग के लिए सबसे विश्वसनीय और पसंदीदा समाधानों में से एक है। यह उच्च रिज़ॉल्यूशन के साथ पृथ्वी के उपसतह संरचना का उत्पादन करने के लिए किसी भी गिरावट सीमाओं के बिना बड़े वेग भिन्नता को संभाल सकता है

 

राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटिंग मिशन (एनएसएम) के अंतर्गत, "तेल और गैस अन्वेषण में सहायता के लिए भूकंपीय इमेजिंग हेतु एक एचपीसी सॉफ्टवेयर सूट" एक "मेक इन इंडिया" पहल है जिसका उद्देश्य एक अनुकूलन योग्य और कुशल आरटीएम सॉफ्टवेयर "SeisRTM" विकसित करना है। यह प्राप्त बड़े भूकंपीय आंकड़ों का उपयोग करके जटिल भूवैज्ञानिक उपसतह की उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली 2डीऔर 3डी भूकंपीय छवियां प्रदान कर सकता है। यह सॉफ्टवेयर आइसोट्रोपिक और अनिसोट्रोपिक (वीटीआई और टीटीआई) मीडिया के साथ-साथ 3डी आइसोट्रोपिक मॉडलिंग और आरटीएम दोनों के लिए 2डी मॉडलिंग और आरटीएम क्षमताएं प्रदान करता है। SeisRTM डेटा तैयारी और पोस्ट-प्रोसेसिंग टूल्स के एक सूट से लैस है, जो उच्च-आवृत्ति माइग्रेशन और बड़े डेटासेट को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए अनुकूलित है SeisRTM उपयोगकर्ता की सुविधा के लिए कमांड लाइन इंटरफ़ेस (सीएलआई) और ग्राफ़िकल यूज़र इंटरफ़ेस (जीयूआई) दोनों प्रदान करता है और इसमें डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन को सुव्यवस्थित करने के लिए एक आंतरिक रूप से विकसित डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल भी शामिल है। एनएसएम अवसंरचना पर निर्मित, स्वदेशी रूप से विकसित "SeisRTM", एक भूकंपीय इमेजिंग सुविधा के रूप में कार्य करेगा और भारत में अपस्ट्रीम तेल और गैस अन्वेषण कंपनियों के लिए 3डी आरटीएम क्षमताएँ प्रदान करेगा।

 

  • सीडैक डीजी पुरस्कार 2024 (कोर रिसर्च)
  • भूकंपीय इमेजिंग में एचपीसी पर राष्ट्रीय कार्यशाला “पृथ्वी की सतह के नीचे देखना”, सीसआरटीएम कार्यशाला अप्रैल 2023 में पुणे में आयोजित की गई थी)
भूकंपीय इमेजिंग में एचपीसी पर "पृथ्वी की सतह के नीचे देखना" विषय पर 28 अप्रैल 2023 को पुणे में एक कार्यशाला का आयोजन किया गया। कार्यशाला का उद्घाटन सी-डैक के महानिदेशक श्री ई. मगेश ने किया। कार्यशाला में 120 से अधिक डोमेन और कंप्यूटर विज्ञान विशेषज्ञों ने भाग लिया। इस कार्यक्रम में जियोपिक, ओएनजीसी; हाइड्रोकार्बन महानिदेशालय, दिल्ली; भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, रुड़की; सीएसआईआर-राष्ट्रीय समुद्र विज्ञान संस्थान, गोवा; ऑयल इंडिया लिमिटेड (ओआईएल), डिब्रूगढ़, असम; रिलायंस इंडस्ट्रीज लिमिटेड आदि जैसे प्रमुख संस्थानों/संगठनों ने भाग लिया।
 
  • दिसंबर 2024 में आईआईटी रुड़की में सीसआरटीएम का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और माइग्रेशन पर कार्यशाला आयोजित की गई।
6 दिसंबर 2024 को आईआईटी रुड़की में "SeisRTM का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और प्रवासन" विषय पर एक दिवसीय कार्यशाला का आयोजन किया गया। कार्यशाला में 15 से अधिक छात्रों ने भाग लिया। प्रतिभागियों को व्यावहारिक प्रशिक्षण दिया गया और भूकंपीय इमेजिंग तकनीकों की सैद्धांतिक और व्यावहारिक जानकारी प्राप्त हुई। इस कार्यक्रम में आईआईटी रुड़की के पृथ्वी विज्ञान विभागाध्यक्ष प्रो. आनंद जोशी और सी-डैक पुणे की वैज्ञानिक (एफ) सुश्री ऋचा रस्तोगी के व्याख्यान शामिल थे। कार्यशाला का उद्देश्य सॉफ्टवेयर की पहुँच को व्यापक बनाना, इसके विकास को बढ़ावा देना और साथ ही भूकंपीय इमेजिंग में अनुसंधान और विकास को आगे बढ़ाना था।
 
  • फरवरी 2025 में आईआईटी (आईएसएम) धनबाद में SeisRTM का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और माइग्रेशन पर कार्यशाला आयोजित की गई।
आईआईटी (आईएसएम), धनबाद में 8 से 10 फरवरी, 2025 के दौरान “SeisRTM का उपयोग करके भूकंपीय मॉडलिंग और प्रवासन” पर तीन दिवसीय कार्यशाला आयोजित की गई। कार्यशाला में 140 से अधिक छात्रों ने भाग लिया। तीन दिनों में, प्रतिभागियों को व्यावहारिक प्रशिक्षण दिया गया और भूकंपीय इमेजिंग तकनीकों में सैद्धांतिक और व्यावहारिक अंतर्दृष्टि प्राप्त की। सत्रों में मौलिक और उन्नत विषयों को शामिल किया गया जिससे उपस्थित लोगों को भूकंपीय डेटा प्रसंस्करण के लिए सीसआरटीएम का उपयोग करने का अनुभव प्राप्त हुआ। इस कार्यक्रम में आईआईटी रुड़की के पृथ्वी विज्ञान विभाग के प्रमुख प्रोफेसर आनंद जोशी और सी-डैक पुणे की वैज्ञानिक एफ सुश्री ऋचा रस्तोगी के व्याख्यान शामिल थे। इसके अलावा उद्घाटन और समापन समारोह में आईआईटी (आईएसएम) धनबाद के एप्लाइड जियोफिजिक्स विभाग के प्रमुख प्रोफेसर संजीत कुमार पाल प्रो. धीरज कुमार, उप निदेशक, आईआईटी (आईएसएम) धनबाद और प्रो. मृत्युंजय कुमार सिंह, डीन ऑफ एकेडमिक्स, आईआईटी (आईएसएम) धनबाद भी उपस्थित थे।
 
    • मार्च 2025 में बीएचयू, वाराणसी में SeisRTM का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और प्रवास पर कार्यशाला आयोजित की गई।
 
26 से 28 मार्च, 2025 तक, बीएचयू, वाराणसी में "SeisRTM का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और प्रवासन" विषय पर तीन दिवसीय कार्यशाला का सफलतापूर्वक आयोजन किया गया। बीएचयू, वाराणसी के भूभौतिकी विभाग में आयोजित इस कार्यशाला में 100 से अधिक छात्रों ने उत्साहपूर्वक भाग लिया। कार्यशाला का मुख्य उद्देश्य सीसआरटीएम की पहुँच का विस्तार करना, इसके अपनाने और आगे के विकास को प्रोत्साहित करना, साथ ही भूकंपीय इमेजिंग में अनुसंधान और नवाचार को बढ़ावा देना था। कार्यशाला के समापन सत्र की अध्यक्षता बीएचयू, वाराणसी के विज्ञान संकाय के डीन प्रो. एस. के. उपाध्याय ने की।
 
    • 29 अप्रैल से 1 मई 2025 तक आईआईटी बॉम्बे में SeisRTM का उपयोग करते हुए भूकंपीय मॉडलिंग और माइग्रेशन पर कार्यशाला आयोजित की गई।
आईआईटी बॉम्बे में 29 अप्रैल से 1 मई, 2025 तक “SeisRTM का उपयोग करके भूकंपीय मॉडलिंग और माइग्रेशन” पर तीन दिवसीय कार्यशाला सफलतापूर्वक आयोजित की गई। तीन दिवसीय कार्यक्रम के दौरान, प्रतिभागियों को व्यावहारिक प्रशिक्षण दिया गया, जिससे उन्हें भूकंपीय इमेजिंग तकनीकों में सैद्धांतिक ज्ञान और व्यावहारिक अनुभव दोनों प्राप्त हुए।
 
    • समझौता ज्ञापन
      • MoU signed on 04th February 2025 with Reliance Industries Limited
      • NDA signed on 07th December 2024 with Oil India
      • NDA signed on 10th September 2020 with GEOPIC ONGC
    • प्रकाशन
      • Richa Rastogi, Abhishek Srivastava and Laxmaiah Bathula, 2025, SeisRTM: 2D/3D Reverse Time Migration (RTM) tool for Seismic Imaging, Beneath the Surface: Innovations in Geoscience SEG Symposium 2025
      • Laxmaiah Bathula, Richa Rastogi, Abhishek Srivastava and Monika Pokharkar, 2025, RTM imaging of reciprocity 2D walkaway VSP data, Beneath the Surface: Innovations in Geoscience SEG Symposium 2025
      • ऋचा रस्तोगी, अभिषेक श्रीवास्तव, मोनिका गावड़े, भूषण महाजन, लक्ष्मैया बाथुला और साहेब घोष, 2024, Optimal Imaging Aperture for computational efficiency in 2D and 3D Reverse Time Migration using SeisRTM, First Break,2024, https://doi.org/10.3997/1365-2397.fb2024104
      • आर. रस्तोगी, ए. श्रीवास्तव, एन. मंगलाथ, बी. महाजन, एस. घोष और एस. फड़के, 2024, Fast Reverse Time Migration with Enhanced Efficiency and Reduced Computational Load Using Partial Snapshot Storage, 85th EAGE Annual Conference & Exhibition, Jun 2024, Volume 2024, p.1 – 5. https://doi.org/10.3997/2214-4609.2024101153
      • ऋचा रस्तोगी, अभिषेक श्रीवास्तव, मोनिका पोखरकर, निथु मंगलाथ, और साहेब घोष (2024)। Efficient imaging aperture criterion for reduction of computational cost of TTI RTM. Australian Society of Exploration Geophysicists Extended Abstracts, Volume 2024, 1st ASEG DISCOVER Symposium, Hobart, https://doi.org/10.5281/zenodo.13918172
      • जोशी, ए., पांडे, एम., सिंह, जे., ऋचा, आर., श्रीवास्तव, ए., मंगलाथ, एन., 2023,” Effect of topography and shallow velocity model on amplification of P wave: A case study of the Tohoku earthquake of 11 March, 2011 (Under Review), Journal of Soil Dynamics and Earthquake Engineering 
      • लोंधे, ए., रस्तोगी, आर., श्रीवास्तव, ए., खोंडे, के., श्रीसारला, के., खर्चे, के., 2021, Adaptively accelerating FWM2DA seismic modelling program on multicore CPU and GPU architectures. Computers & Geosciences. 146,104637 https://doi.org/10.1016/j.cageo.2020.104637
      • ऋचा रस्तोगी, श्री अभिषेक श्रीवास्तव, नीथु मंगलाथ भूषण महाजन, श्री साहेब घोष और श्री सुहास फड़के, Fast Reverse Time Migration with enhanced efficiency and reduced computational load using partial snapshot storage. European Association of Geoscientists & Engineers,2024, https://doi.org/10.3997/2214-4609.2024101153
      • संदीप अग्रवाल, अभिषेक श्रीवास्तव, ऋचा रस्तोगी, ज्योत्सना खेमका, विनुथा एसवी, ओम जाधव, संजय वांडेकर, Migration of CUDA based Seismic Application to Cross-platform SYCL Implementation, HiPC 2023,  https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/HiPCW61695.2023.00017
      • रस्तोगी, आर., श्रीवास्तव, ए., फड़के, एस., महाजन, बी., बाथुला, एल., घोष, एस. (2023), Improved RTM imaging of marine streamer data using principle of reciprocity, European Association of Geoscientists & Engineers, Jun 2023, Volume 2023, p.1 – 5, https://doi.org/10.3997/2214-4609.202310353
      • कुमार, ए., रस्तोगी, आर., श्रीवास्तव, ए., महाजन, बी. (2023), RTM image conditioning using deep learning, European Association of Geoscientists & Engineers, Jun 2023, Volume 2023, p.1 – 5, https://doi.org/10.3997/2214-4609.202310451
      • रस्तोगी, आर., श्रीवास्तव, ए., गावड़े, एम., मंगलाथ, एन., बाथुला, एल, महाजन, बी., फड़के, एस., 2022, 2D isotropic and vertical transversely isotropic RTM using SEG Hess VTI Model, SEG IMAGE 22-the International Meeting for Applied Geoscience & Energy in Houston, USA. https://doi.org/10.1190/image2022-3745595.1
      • सौरभ शर्मा, ए. जोशी, ऋचा रस्तोगी, अभिषेक श्रीवास्तव, भूषण महाजन, निथु मंगलाथ, Reverse Time Migration of 2D isotropic Basin model using staggered-grid finite difference scheme, Earth Sciences in India: Challenges and Emerging Trends (ESICET) – 2023  
      • ऋचा रस्तोगी, अभिषेक श्रीवास्तव, साहेब घोष, आनंद जोशी, सुहास फड़के, निथु मंगलथ, भूषण महाजन, मोनिका गावड़े, लक्ष्मैया बथुला, हृषिकेश कुंभार, और सौरभ शर्मा, SeisRTM: A make in India Initiative for Software Development for Reverse Time Migration (RTM) to aid Oil and Gas Data Processing for Seismic Imaging, Earth Sciences in India: Challenges and Emerging Trends (ESICET) – 2023  
      • ऋचा रस्तोगी, अभिषेक श्रीवास्तव और लक्ष्मैया बथुला, Reverse Time Migration: A tool for complex seismic Imaging, Conference on Integrated Earth (CITE) – 2024  
5

कंसोर्शिया पार्टनर

प्रगत संगणन विकास केंद्र (सी-डैक), पुणे

जियोडेटा प्रोसेसिंग और इंटरप्रिटेशन सेंटर (GEOPIC), ओएनजीसी

भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान रुड़की (आईआईटीआर)

5

Collaborators

  • प्रगत संगणन विकास केंद्र (सी-डैक), पुणे
  • जियोडेटा प्रोसेसिंग और इंटरप्रिटेशन सेंटर (GEOPIC), ओएनजीसी
  • भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान रुड़की (आईआईटीआर)
5

End Users

  • तेल और गैस अन्वेषण में शामिल एजेंसियां
  • गहरे क्रस्टल अध्ययनों के लिए अनुसंधान संगठन
  • उन्नत भूकंपीय प्रसंस्करण शिक्षण के लिए शैक्षणिक संस्थान

Urban Modelling: Development of multi-sectorial simulation lab and science-based decision support framework to address urban environment issues-sample

शहरी मॉडलिंग: शहरी पर्यावरण संबंधी मुद्दों के समाधान के लिए बहु-क्षेत्रीय सिमुलेशन प्रयोगशाला और विज्ञान-आधारित निर्णय समर्थन ढांचे का विकास

परियोजना के बारे में

आने वाले वर्षों में भारत में शहरी आबादी बढ़ने की संभावना है और 2050 तक इसके दोगुने होने का अनुमान है। भारतीय शहरों में इस तीव्र शहरी विस्तार के कारण अत्यधिक वर्षा, लू, प्रदूषण और शहरी बाढ़ जैसी पर्यावरणीय समस्याएँ उत्पन्न हो रही हैं। हाल के वर्षों में भारतीय शहरों में बाढ़, लू/शीत लहरों और गंभीर प्रदूषण की चरम घटनाओं की घटनाएँ लगातार बढ़ रही हैं। इन घटनाओं के कारण, शहरी आबादी के स्वास्थ्य और सामाजिक-आर्थिक मुद्दे राष्ट्रीय, राज्य और स्थानीय स्तर पर नीति निर्माताओं और नागरिकों के लिए चिंता का विषय बन रहे हैं। इसलिए, शहरी समस्याओं पर काबू पाने के लिए अधिक जानकारीपूर्ण परिचालन और नीतिगत निर्णय लेने हेतु शहरी चरम घटनाओं को समझना, उनका अनुकरण करना और समय पर पूर्वानुमान लगाना अनिवार्य है। यह ध्यान देने योग्य है कि ये सभी घटनाएँ एक क्रॉस-सेक्टोरल भौतिक प्रणाली से मिलकर बनी हैं, जिसके लिए इन समस्याओं का पूर्वानुमान लगाने हेतु एक एकीकृत मॉडलिंग प्रणाली की आवश्यकता होती है। एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म विकसित करने के लिए, मॉडलिंग प्रणाली में उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) संसाधन, इनपुट डेटा, अवलोकन, उपग्रह डेटा, सत्यापन और सत्यापन तंत्र, बहु-मॉडल इंटरऑपरेबिलिटी, बहु-स्तरीय एन्सेम्बल मॉडलिंग और 2डी/3डी विज़ुअलाइज़ेशन शामिल होना चाहिए। इस प्रणाली के कार्यान्वयन के लिए मज़बूत डेटा प्रबंधन और कम्प्यूटेशनल क्षमताओं वाले उच्च-रिज़ॉल्यूशन मॉडल की आवश्यकता होगी। व्यापक मॉडलिंग पारिस्थितिकी तंत्र में एन्सेम्बल मॉडलिंग, शहरी पैरामीटरीकरण, शहरी छत्र, शहरी ऊष्मा द्वीप, सीमा परत, वायुमंडलीय, रासायनिक और आकारिकी डेटा समामेलन, और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) और बिग डेटा विश्लेषणात्मक तकनीक का उपयोग करने वाला एक क्वेरी ढाँचा शामिल होगा। इसी पृष्ठभूमि में, मौसम, वायु गुणवत्ता और जल विज्ञान प्रणालियों की समय पर भविष्यवाणी के लिए एनएसएम शहरी मॉडलिंग कंसोर्टिया परियोजना (एमईआईटीवाई द्वारा वित्त पोषित) तैयार की गई है।

एनएसएम शहरी मॉडलिंग परियोजना के अंतर्गत, एक एकीकृत शहरी मॉडलिंग प्रणाली और सेवा साइबर-इंफ्रास्ट्रक्चर शहरी पर्यावरण विज्ञान से समाज (यूईएस2एस) (चित्र 1) विकसित किया गया है। यह एक ऑनलाइन पूर्णतः युग्मित शहरी 'मौसम विज्ञान, जल विज्ञान और वायु गुणवत्ता' मॉडलिंग प्रणाली (चित्र 2) है जो सूक्ष्म पैमाने पर शहरी पर्यावरणीय परिस्थितियों का शहरी प्रतिनिधित्व प्रस्तुत करती है।

Figure 1: Homepage of Urban Environment Science to Society (UES2S)
चित्र 1: शहरी पर्यावरण विज्ञान से समाज तक (यूईएस2एस) का मुखपृष्ठ
Figure 2: HPC Based Integrated Urban Modelling System
चित्र 2: एचपीसी आधारित एकीकृत शहरी मॉडलिंग प्रणाली

इस कंसोर्शिया परियोजना का उद्देश्य सूक्ष्म पैमाने पर शहरी पर्यावरणीय परिस्थितियों के शहरी प्रतिनिधित्व को दर्शाने के लिए एक ऑनलाइन, पूर्णतः युग्मित शहरी 'मौसम विज्ञान, जल विज्ञान और वायु गुणवत्ता' मॉडलिंग प्रणाली विकसित करना है। इसका उद्देश्य शहरी मौसम पूर्वानुमान, वायुमंडलीय फैलाव और वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान, तथा जल विज्ञान पूर्वानुमान के कौशल में सुधार करना है जो जोखिम आकलन, आपदा प्रबंधन, दैनिक कार्यों और नीतिगत निर्णयों के लिए उपयोगी हो। साथ ही, अनुकूलित प्रदर्शन और 3डी विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों के साथ एक विज्ञान-आधारित, एचपीसी-सक्षम शहरी डेटा और निर्णय ढाँचा तैयार करना है, जिससे भारत के स्थायी स्मार्ट सिटी लक्ष्यों को पूरा किया जा सके।

UES2S is an online fully coupled urban ‘meteorology, hydrology, and air quality’ modeling system developed under the NSM Urban Modelling Project. This system captures the urban representation of micro-scale city environmental conditions. UES2S has three major components: Data as a service (DataHub), modeling platform as a service (Science Gateway), and Decision Support System (DSS) for cross-sector end-user decisions. Through DataHub, we intend to provide cross-sector data access and a data-sharing facility. The Science Gateway (Figures 3 & 4) has automatic end-end modeling workflows enabling ready-to-use weather, hydrology, and air quality models on NSM clusters. The DSS component (Figures 5 & 6) facilitates the translation of scientific data into multi-stakeholder interactive actions. The DSS provides high-resolution weather, air quality, and hydrology forecasts along with the forecast of reservoir inflows, water levels, and discharge for flood management and mitigation. Thus, the DSS is integral to disaster management activities, daily operations, and science-based policy decisions.

यह बहु-क्षेत्रीय सिमुलेशन प्रयोगशाला और विज्ञान-आधारित निर्णय ढाँचा शहरी पर्यावरण संबंधी समस्याओं के समाधान हेतु विकसित किया गया है। यह एचपीसी-आधारित स्वचालित मॉडल निष्पादन वर्कफ़्लो, एक अंतःविषय शहरी परीक्षण-स्थल के साथ, चरम घटनाओं की भविष्यवाणी हेतु मौसम, वायु गुणवत्ता और जल विज्ञान मॉडल निष्पादित करने हेतु विकसित किया गया है। यह प्रणाली अत्यंत उपयोगकर्ता-अनुकूल है, जिससे शोधकर्ता और छात्र आसानी से मॉडल निष्पादित कर सकते हैं। इससे अनुसंधान को परिचालन प्रक्रियाओं में निर्बाध रूप से परिवर्तित करने में सुविधा होगी। यह ढाँचा एक शहरी मॉडलिंग प्रणाली, परिचालन प्रक्रियाएँ, एक डेटा हब और एक डीएसएस प्रदान करता है, जो विविध उपयोगकर्ता श्रेणियों के लिए मौसम विज्ञान, वायु गुणवत्ता और जल विज्ञान सेवाएँ प्रदान करता है।

Science Gateway (Figure 3) is a digital platform customized for meteorologists, hydrologists, and air quality modelers, offering convenient access to data from specialized tools and collaboration features to enhance research and forecasting in these areas. Workflow of the Weather Research and Forecasting (WRF) (Figure 4) is developed in Science Gateway, a state-of-the-art mesoscale numerical weather prediction system designed for atmospheric research and operational forecasting applications.

A Decision Support System (DSS) (Figure 5) helps in decision-making during extreme events like heavy rainfall, floods, and heatwaves. It facilitates analyses of meteorological patterns like short-duration high-intensity rainfall, heat and cold waves, hydrological parameters such as reservoir levels and river flows, and air quality parameters like PM 2.5. For instance, during an extreme event, the DSS provided accurate forecasts and risk assessments through charts, shaded and non-shaded plots, and vector plots, assisting users in rainfall information, flood control, air quality monitoring, and climate resilient planning.

The reservoir operations module, which is a key component of the DSS, displays a time series forecast plots as shown in Figure 5. This plot includes various parameters such as upstream/downstream catchment rainfall, reservoir water level, dam discharge, and reservoir inflow for the user-selected reservoir. The user, typically a scientists or operational forecasters in weather, environmental science, or disaster management, can use this information to make informed decisions and plan accordingly.

In one of the DSS module (Figure 6), users can select flood hotspots in the alerts section and then click on a hotspot pin for a particular location to visualize water depth relative to human height, making the representation more intuitive and engaging.

Figure 3: Components of Science Gateway
चित्र 3: साइंस गेटवे के घटक
Figure 4: WRF Workflow
चित्र 4: डब्ल्यूआरएफ वर्कफ़्लो
Figure 5: Decision Support System
चित्र 5: निर्णय समर्थन प्रणाली
Figure 6: DSS for Flood – Water depth: 0.52 meter (pictorial view) at Pune catchment
चित्र 6: बाढ़ के लिए डीएसएस - पानी की गहराई: पुणे जलग्रहण क्षेत्र में 0.52 मीटर (चित्रमय दृश्य)
  • भारतीय शहरों के लिए कैलिब्रेटेड और अनुकूलित मॉडल
  • पायलट शहरों के लिए उच्च संकल्प एलयूएलसी मानचित्र तैयार किया
  • एकीकृत मेट-हाइड्रो-एक्यू उपयोगकर्ता अनुकूल वेब-आधारित मॉडल निष्पादन फ्रेमवर्क (डब्ल्यूआरएफ, डब्ल्यूआरएफ-सीएचईएम, AERMOD, एचहीसी-आरएएस, एचहीसी-एचएमएस, एसडब्ल्यूएमएम), डेटा हब और निर्णय समर्थन प्रणाली
  • एंड-टू-एंड स्वचालित मॉडल पूर्वानुमान सत्यापन उपकरण
  • स्वदेशी रूप से विकसित विज़ुअलाइज़ेशन प्लेटफॉर्म
  • आईएमडी को विकसित प्रणाली की पहुंच प्रदान की
  • आईएमडी, पीएमसी, पीसीएमसी और डब्ल्यूआरडी के साथ वार्ड स्तर पर वर्षा, जलाशय जल और शहरी बाढ़, हीटवेव, वायु प्रदूषण पूर्वानुमान की जानकारी साझा की गई (चित्र 3 और 4)
  • डॉ. एम. रविचंद्रन, सचिव, पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय, अध्यक्ष, पीएमसी और डोमेन विशेषज्ञों के समक्ष यूईएस2एस का प्रदर्शन (चित्र 5)
  • पीयर-रिव्यूड जर्नल और 13 कॉन्फ्रेंस पेपर्स में 36 प्रकाशन
  • पिंपरी-चिंचवड़ नगर निगमों के साथ शहरी निर्णय समर्थन प्रणाली के मौसम, बाढ़ की जानकारी और हवा की गुणवत्ता (संयुक्त रूप से आईआईटीएम पुणे के साथ) वार्ड स्तर पर साझा करने के लिए एमओयू पर 30 अक्टूबर 2024 को हस्ताक्षर किए।
  • डेटा साझाकरण: आईएमडी, पुणे म्यूनिसिपल कॉरपोरेशन, पिंपरी चिंचवड़ म्यूनिसिपल कॉरपोरेशन (पीसीएमसी) और जल संसाधन विभाग, महाराष्ट्र सरकार को मौसम और बाढ़ का पूर्वानुमान प्रदान करना
Figure 7: Typical Daily Rainfall info upto Ward level
चित्र 7: वार्ड स्तर तक की सामान्य दैनिक वर्षा जानकारी
Figure 8: Air quality forecast information
चित्र 8: वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान जानकारी
Figure 9: Project review by Dr. M. Ravichandran, Secretary, MoES, Chairman, PMC and domain experts
चित्र 9: डॉ. एम. रविचंद्रन, सचिव, पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय, अध्यक्ष, पीएमसी और डोमेन विशेषज्ञों द्वारा परियोजना समीक्षा
समझौता ज्ञापन:
  • शहरी निर्णय सहायता प्रणाली की पहुँच और उपयोग को साझा करने के लिए 30 अक्टूबर 2024 को पिंपरी-चिंचवड़ नगर निगम (पीसीएमसी) के साथ समझौता ज्ञापन पर हस्ताक्षर किए गए
(दाएं से बाएं) डॉ. संजय वांडेकर, केंद्र प्रमुख, सी-डैक पुणे, श्री शेखर सिंह (आईएएस) आयुक्त, पीसीएमसी, पीसीएमसी अधिकारी
प्रकाशन
समकक्ष समीक्षा वाले जर्नल पेपर:
  1. Kaginalkar A. et al., Integrated urban environmental system of systems for weather ready cities in India, Bulletin of the American Meteorological Society, (2021),https://doi.org/10.1175/BAMS-D-20-0279.1
  2. Islam, S., Karipot, A., Bhawar, R., Sinha, P., Kedia, S. and Khare, M., 2024. Urban heat island effect in India: a review of current status, impact and mitigation strategies. Discover Cities, 1(1), pp.1-28.
  3. Kulkarni Santosh H., S. D. Ghude, C. Jena, R. K. Karumuri, B. Sinha, V. Sinha, R. Kumar, V. K. Soni, and M. Khare: How Much Does Large-Scale Crop Residue Burning Affect the Air Quality in Delhi?, Environmental Science & Technology, 54 (8), 4790-4799 (2020)
  4. Sumita Kedia, Sudheer Bhakare, Arun Dwivedi, Sahidul Islam, Akshara Kaginalkar: Estimates of change in surface meteorology and urban heat island over northwest India: Impact of urbanization, Urban Climate, Volume 36, (2021)
  5. Gaikwad S., et al 2024: Harnessing deep learning for forecasting fire-burning locations and unveiling PM2.5 emissions, Modeling Earth Systems and Environment, 10, February 2024, https://doi.org/10.1007/s40808-023-01831-1, 927-941
  6. Govardhan G., et al (2024), Decision Support System version 1.0 (DSS v1.0) for air quality management in Delhi, India, Geoscientific Model Development, 17, April 2024,https://doi.org/10.5194/gmd-17-2617-2024, 2617–2640
  7. Karrevula, N.R., Nadimpalli, R., Sinha, P., Mohanty, S., Boyaj, A., Swain, M. and Mohanty, U.C., 2024. Performance Evaluation of WRF Model in Simulating Extreme Rainfall Events Over Bhubaneswar Urban Region of East Coast of India. Pure and Applied Geophysics, pp.1-27.
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  9. Boyaj, A., Karrevula, N.R., Sinha, P., Patel, P., Mohanty, U.C. and Niyogi, D., 2024. Impact of increasing urbanization on heatwaves in Indian cities. International Journal of Climatology, 44(11), pp.4089-4114.
  10. Boyaj, A., Sinha, P., Mohanty, U.C., Vinoj, V., Ashok, K., Islam, S., Kaginalkar, A. and Khare, M., 2024. Projected frequency of low to high-intensity rainfall events over India using bias-corrected CORDEX models. Atmospheric Research, p.107760.
  11. Boyaj, A., Nadimpalli, R., Reddy, D., Sinha, P., Karrevula, N.R., Osuri, K.K., Srivastava, A., Swain, M., Mohanty, U.C., Islam, S. and Kaginalkar, A., 2023. Role of radiation and canopy model in predicting heat waves using WRF over the city of Bhubaneswar, Odisha. Meteorology and Atmospheric Physics, 135(6), p.60.
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  13. Swain, M., Nadimpalli, R.R., Mohanty, U.C., Guhathakurta, P., Gupta, A., Kaginalkar, A., Chen, F. and Niyogi, D., 2023. Delay in timing and spatial reorganization of rainfall due to urbanization-analysis over India’s smart city Bhubaneswar. Computational Urban Science, 3(1), p.8.
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  15. Madhusmita Swain, et al., 2023: Delay in timing and spatial reorganization of rainfall due to urbanization- analysis over India’s smart city Bhubaneswar. Comput. Urban Sci. 3, 8.
  16. Shyama Mohanty, Madhusmita Swain, Raghu Nadimpalli, K. K. Osuri, U. C. Mohanty, Pratiman Patel, and Dev Niyogi, 2023: Meteorological Conditions of Extreme Heavy Rains over Coastal City Mumbai. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 2023,Vol.62-2, 191–208
  17. V. K. Valappil, Sumita Kedia, A. K Dwivedi, S. S Pokale, Sahidul Islam, Manoj K Khare, Assessing the performance of WRF ARW model in simulating heavy rainfall events over the Pune region: in support of operational applications, Meteorology and Atmospheric Physics, 2023.
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  19. Gayatry Kalita, et. al.: “ Forecasting of an unusual dust event over Western India by the Air Quality Early Warning System”, Atmospheric Environment (2023)
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  26. Davis S, Pentakota L, Saptarishy N and Mujumdar PP : A Flood Forecasting Framework Coupling a High-Resolution WRF Ensemble With an Urban Hydrologic Model. Front. Earth Sci. 10:883842. doi: 10.3389/feart.2022.883842 (2022)
  27. Sengupta A., G. Govardhan, S. Debnath, C. Jena, A.N. Parde, P. Lonkar, P. Gunwani, Santosh H Kulkarni, S. Nivdange, R Kumar, and S.D. Ghude, “Probing into the wintertime meteorology and particulate matter (PM2.5 and PM10) forecast over Delhi”, Atmospheric Pollution Research, (2022).
  28. S. Nivdange, C. Jena, P. Pawar-Jadhav, G. Govardhan, Santosh H. Kulkarni, P. Lonkar, A. Vispute, N. Dhangar, A. Parde, P. Acharja, V. Kumar, P. Yadav and N. R Karmalkar: Nationwide CoViD-19 lockdown impact on air quality in India, Mausam, 73, 1, 115-128, (2022)
  29. Nadimpalli, Raghu, Shyama Mohanty, Nishant Pathak, Krishna K. Osuri, U. C. Mohanty, and Somoshree Chatterjee. “Understanding the characteristics of rapid intensity changes of Tropical Cyclones over North Indian Ocean.” SN Applied Sciences 3, no. 1 (2021): 1-12.
  30. Mohanty, Shyama, Raghu Nadimpalli, U. C. Mohanty, M. Mohapatra, A. Sharma, Ananda K. Das, and S. Sil. “Quasi-operational forecast guidance of extremely severe cyclonic storm Fani over the Bay of Bengal using high-resolution mesoscale models.” Meteorology and Atmospheric Physics 133, no. 2 (2021): 331-348.
  31. Pawar, P. V., S. D. Ghude, C. Jena, Móring, A., Sutton, M. A., Kulkarni Santosh H., Lal, D. M., Surendran, D., Van Damme, M., Clarisse, L., Coheur, P.-F., Liu, X., Xu, W., Jiang, J., and Adhya, T. K.: Analysis of atmospheric ammonia over South and East Asia based on the MOZART-4 model and its comparison with satellite and surface observations, Atmos. Chem. Phys,. https://doi.org/10.5194/acp-2020-63, (2021)
  32. C. Jena, S. D. Ghude, R. Kumar, S. Debnath, G. Govardhan, V. K. Soni, Santosh H. Kulkarni, G. Beig, R. S. Nanjundiah and M. Rajeevan: Performance of high resolution (400 m) PM2.5 forecast over Delhi. Nature Sci Rep, 11, 4104, (2021)
  33. S. D. Ghude, R. K. Karumuri, C. Jena, R. Kulkarni, G.G. Pfister, V. S. Sajjan, P. Pithani, S. Debnath, R. Kumar, B. Upendra, Santosh H. Kulkarni, D.M. Lal, R.J. Vander A, A. S. Mahajan: What is driving the diurnal variation in tropospheric NO2 columns over a cluster of high emission thermal power plants in India?, Atmospheric Environment: X 5, 100058, (2020)
  34. S. D. Ghude, R. Kumar, C. Jena, S. Debnath, R. G. Kulkarni, S. Alessandrini, M. Biswas, Santosh H. Kulkrani, P. Pithani, S. Kelkar, V. Sajjan, D.M. Chate, V.K. Soni, S. Singh, R. S. Nanjundiah and M. Rajeevan: Evaluation of PM2.5 forecast using chemical data assimilation in the WRF-chem model: a new initiative under the Ministry of Earth Sciences (MoES) air quality early warning system (AQEWS) for Delhi, Current Science (2020)
  35. Kumar R., Ghude, S. D, M. Biswas, C. Jena, S. Alessandrini, S. Debnath, Santosh Kulkarni, Simone Sperati, Vijay K. Soni, R. S. Nanjundiah, and M. Rajeevan: Enhancing accuracy of air quality and temperature forecasts during paddy crop-residue burning season in Delhi via chemical data assimilation, JGR (Atmosphere), (2020)
  36. Jena, C., Ghude, S. D., Kulkarni, R., Debnath, S., Kumar, R., Soni, V. K., Acharja, P., Kulkarni Santosh H., Khare, M., Kaginalkar, A. J., Chate, D. M., Ali, K., Nanjundiah, R. S., and Rajeevan, M. N.: Evaluating the sensitivity of fine particulate matter (PM2.5) simulations to chemical mechanism in Delhi, Atmos. Chem. Phys. Discuss., (2020)
सम्मेलन प्रकाशन:
  1. Arun K. Dwivedi, Sumita Kedia, Sagar Pokale, Palash Sinha, Akshara Kaginalkar, Manoj K. Khare, U.C. Mohanty, Sahidul Islam, Assessment of WRF Model in Predicting Heavy Rainfall Events over Complex Topographical Urban City Pune, submitted to International Conference on Urban Climate (ICUC-11), during 28 Aug-1 Sept 2023.
  2. Sumita Kedia, A. K. Dwivedi, S. Pokale, S. Islam, A. Kaginalkar, P. Sinha, S. Ghvhale, R. Nadimpalli, U. C. Mohanty, D. Niyogi, M. Khare, Impact of land use information on heavy rainfall event forecast using an urban scale model, accepted and presented during AMS annual meeting 2023.
  3. Dev Niyogi, Pallavi Gavali, Mohamed Niyaz J, Srujan Gavhale, Arun Dwivedi, Sumita K, Sagar Pokale, Gouri Kadam, Sahidul Islam, Akshara Kaginalkar, Praddep Mumdar. Abinav Wadhawa, Likhitha P.: Coupled Meteorology and Hydrology Modelling to Forecast Flood Extreme Events: Case Study of Pune, India. AGU Fall meeting 2022 meet, at Chicago 12 -16 Dec 2022, Advances in modeling hydrological extremes and engineering practices.
  4. Gouri Kadam, M. Niyaz, P. G. Gavali, S. Gavhale, L. Pentakota, S. Kedia, S. Islam, A. K. Dwivedi, S. Pokale, A. Kaginalkar, P. Mujumdar, M. Khare, and D. Niyogi: Multi-Model Hydrology for Urban Flood Early Warning for Pune, India . 103rd American Meteorological Society Annual Meeting, Denver, USA. (37th Conference on Hydrology).
  5. Pallavi Gavali, Srujan Gavhale, Mohamed Niyaz, Sahidul Islam, Sumita kedia, Sagar Pokale, Arun Dwivedi, Gouri Kadam, Akshara Kaginalkar, Manoj Khare, and Abhinav WadhwaIntegrated Reservoir Operations using coupled Hydro-Met Multi-Model system for flood forecasting and mitigations for Pune, India, submitted to EGU general Assembly 2023, 23-28 April 2023
  6. Lead talk by Dr. Sumita Kedia and Dr. Yogesh Kumar Singh on “C-DAC’s Innovative Technological Development for Societal Applications to Adress Weather/Climate Hazards “.
  7. International Conference on “Sustainable Agricultural Development with Climate Smart Systems” (SADCSS-2024) , S’O’A (Deemed to be University) Bhubaneswar, India during July 18-20, 2024. Organized by Centre for Climate Smart Agriculture and Faculty of Agricultural Sciences
  8. Sahidul Islam et al., A high-resolution heat wave forecasting system over urban region in India, International Conference on “Sustainable Agricultural Development with Climate Smart Systems” (SADCSS-2024) , S’O’A (Deemed to be University) Bhubaneswar, India during July 18-20, 2024. Organized by Centre for Climate Smart Agriculture and Faculty of Agricultural Sciences
  9. Manoj Khare et al, GIS and Remote Sensing for Smart Agriculture, International Conference on “Sustainable Agricultural Development with Climate Smart Systems” (SADCSS-2024) , S’O’A (Deemed to be University) Bhubaneswar, India during July 18-20, 2024. Organized by Centre for Climate Smart Agriculture and Faculty of Agricultural Sciences
  10. Palash Sinha et al, Assessing WRF model performance in simulating heatwave over India, International Conference on “Sustainable Agricultural Development with Climate Smart Systems” (SADCSS-2024) , S’O’A (Deemed to be University) Bhubaneswar, India during July 18-20, 2024. Organized by Centre for Climate Smart Agriculture and Faculty of Agricultural Sciences
  11. Key note lecture by Manoj Khare on Key Note Speakers on Climate change, climate variability and adaptation strategies, International Conference on “Sustainable Agricultural Development with Climate Smart Systems” (SADCSS-2024) , S’O’A (Deemed to be University) Bhubaneswar, India during July 18-20, 2024. Organized by Centre for Climate Smart Agriculture and Faculty of Agricultural Sciences
  12. Nagaraju Gaddam, Abhinav Wadhwa, Likhitha P, Pradeep P Mujumdar, “WRF- SWMM Coupled Model Performance Assessment with LCZ Classifications”, AGU Fall Meeting 2022, held in Chicago in 2022.
  13. Likhitha P, Abhinav Wadhwa, Shubha Avinash, Nagaraju Gaddam, “Low Impact Development (LID) as Flood Control Alternatives for Rapidly Changing Urban Landscape”, AGU Fall Meeting 2022, held in Chicago in 2022.
5

कंसोर्शिया पार्टनर

प्रगत संगणन विकास केंद्र (सी-डैक), पुणे
भारतीय उष्णकटिबंधीय मौसम विज्ञान संस्थान (आईआईटीएम), पुणे
भारतीय विज्ञान संस्थान (आईआईएससी), बेंगलुरु
भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, भुवनेश्वर (आईआईटी बीबीएस)
5

Collaborators

  • ऑटोमोटिव रिसर्च एसोसिएशन ऑफ इंडिया (एआरएआई), पुणे
  • राष्ट्रीय मध्यम अवधि मौसम पूर्वानुमान केंद्र (एनसीएमआरडब्ल्यूएफ)
  • भारत मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी)
  • कर्नाटक राज्य प्राकृतिक आपदा निगरानी केंद्र (केएसएनडीएमसी)
5

End Users

  • भारत मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी)
  • पुणे नगर निगम (पीएमसी), आपदा प्रबंधन विभाग
  • पुणे नगर निगम (पीएमसी) पर्यावरण विभाग
  • पिंपरी चिंचवड़ नगर निगम (पीसीएमसी)
  • कर्नाटक राज्य प्राकृतिक आपदा निगरानी केंद्र (केएसएनडीएमसी)
  • केंद्रीय प्रदूषण नियंत्रण बोर्ड (सीपीसीबी)
  • महाराष्ट्र प्रदूषण नियंत्रण बोर्ड (एमपीसीबी)
  • वैज्ञानिक / शोधकर्ता
  • स्नातकोत्तर और पीएच.डी. स्तर के शोध छात्र

Urban Environment Science to Society (UES2S)-sample

शहरी पर्यावरण विज्ञान से समाज तक (यूईएस2एस) के बारे में

यूईएस2एस एक ऑनलाइन पूर्णतः युग्मित शहरी 'मौसम विज्ञान, जल विज्ञान और वायु गुणवत्ता' मॉडलिंग प्रणाली है जिसे एनएसएम शहरी मॉडलिंग परियोजना (चित्र 1) के अंतर्गत विकसित किया गया है। यह प्रणाली सूक्ष्म पैमाने पर शहरी पर्यावरणीय स्थितियों का शहरी प्रतिनिधित्व प्रस्तुत करती है। यूईएस2एस के तीन प्रमुख घटक हैं: सेवा के रूप में डेटा (डेटाहब), सेवा के रूप में मॉडलिंग प्लेटफ़ॉर्म (साइंस गेटवे), और विभिन्न क्षेत्रों के अंतिम-उपयोगकर्ताओं के निर्णयों के लिए निर्णय समर्थन प्रणाली (डीएसएस)। डेटाहब के माध्यम से, हमारा उद्देश्य विभिन्न क्षेत्रों के लिए डेटा तक पहुँच और डेटा-साझाकरण सुविधा प्रदान करना है। साइंस गेटवे (चित्र 2 और 3) में स्वचालित एंड-एंड मॉडलिंग वर्कफ़्लो हैं जो एनएसएम क्लस्टरों पर उपयोग के लिए तैयार मौसम, जल विज्ञान और वायु गुणवत्ता मॉडल को सक्षम बनाते हैं। डीएसएस घटक (चित्र 4 और 5) वैज्ञानिक डेटा को बहु-हितधारक इंटरैक्टिव क्रियाओं में रूपांतरित करने में सहायता करता है। डीएसएस उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले मौसम, वायु गुणवत्ता और जल विज्ञान पूर्वानुमानों के साथ-साथ बाढ़ प्रबंधन और शमन के लिए जलाशयों के अंतर्वाह, जल स्तर और निर्वहन का पूर्वानुमान प्रदान करता है। इस प्रकार, डीएसएस आपदा प्रबंधन गतिविधियों, दैनिक कार्यों और विज्ञान-आधारित नीतिगत निर्णयों का अभिन्न अंग है।


चित्र 1: शहरी पर्यावरण विज्ञान से समाज तक (यूईएस2एस) का मुखपृष्ठ



यह बहु-क्षेत्रीय सिमुलेशन प्रयोगशाला और विज्ञान-आधारित निर्णय ढाँचा शहरी पर्यावरण संबंधी समस्याओं के समाधान हेतु विकसित किया गया है। यह एचपीसी-आधारित स्वचालित मॉडल निष्पादन वर्कफ़्लो, एक अंतःविषय शहरी परीक्षण-स्थल के साथ, चरम घटनाओं की भविष्यवाणी हेतु मौसम, वायु गुणवत्ता और जल विज्ञान मॉडल निष्पादित करने हेतु विकसित किया गया है। यह प्रणाली अत्यंत उपयोगकर्ता-अनुकूल है, जिससे शोधकर्ता और छात्र आसानी से मॉडल निष्पादित कर सकते हैं। इससे अनुसंधान को परिचालन प्रक्रियाओं में निर्बाध रूप से परिवर्तित करने में सुविधा होगी। यह ढाँचा एक शहरी मॉडलिंग प्रणाली, परिचालन प्रक्रियाएँ, एक डेटा हब और एक डीएसएस प्रदान करता है, जो विविध उपयोगकर्ता श्रेणियों के लिए मौसम विज्ञान, वायु गुणवत्ता और जल विज्ञान सेवाएँ प्रदान करता है।

साइंस गेटवे (चित्र 2) मौसम विज्ञानियों, जल विज्ञानियों और वायु गुणवत्ता मॉडलर्स के लिए एक अनुकूलित डिजिटल प्लेटफॉर्म है, जो इन क्षेत्रों में अनुसंधान और पूर्वानुमान को बढ़ाने के लिए विशेष उपकरणों और सहयोग सुविधाओं से डेटा तक सुविधाजनक पहुंच प्रदान करता है।


चित्र 2: विज्ञान गेटवे के घटक



मौसम अनुसंधान और पूर्वानुमान (डब्ल्यूआरएफ) (चित्र 3) का कार्यप्रवाह साइंस गेटवे में विकसित किया गया है, जो वायुमंडलीय अनुसंधान और परिचालन पूर्वानुमान अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन की गई एक अत्याधुनिक मेसोस्केल संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान प्रणाली है।


चित्र 3: डब्ल्यूआरएफ वर्कफ़्लो



एक निर्णय सहायता प्रणाली (डीएसएस) (चित्र 4) भारी वर्षा, बाढ़ और लू जैसी चरम घटनाओं के दौरान निर्णय लेने में मदद करती है। यह अल्पकालिक उच्च-तीव्रता वाली वर्षा, लू और शीत लहरों जैसे मौसम संबंधी पैटर्न, जलाशयों के स्तर और नदी प्रवाह जैसे जल विज्ञान संबंधी मापदंडों और PM 2.5 जैसे वायु गुणवत्ता मापदंडों का विश्लेषण करने में सहायक होती है। उदाहरण के लिए, किसी चरम घटना के दौरान, डीएसएस चार्ट, छायांकित और गैर-छायांकित आरेखों, और वेक्टर आरेखों के माध्यम से सटीक पूर्वानुमान और जोखिम आकलन प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को वर्षा की जानकारी, बाढ़ नियंत्रण, वायु गुणवत्ता निगरानी और जलवायु परिवर्तन के प्रति समुत्थान की योजना बनाने में सहायता मिलती है।

जलाशय संचालन मॉड्यूल, जो डीएसएस का एक प्रमुख घटक है, चित्र 4 में दिखाए गए अनुसार एक समय श्रृंखला पूर्वानुमान आरेख प्रदर्शित करता है। इस आरेख में उपयोगकर्ता द्वारा चयनित जलाशय के लिए अपस्ट्रीम/डाउनस्ट्रीम जलग्रहण वर्षा, जलाशय जल स्तर, बांध निर्वहन और जलाशय अंतर्वाह जैसे विभिन्न पैरामीटर शामिल हैं। उपयोगकर्ता, जो आमतौर पर मौसम, पर्यावरण विज्ञान या आपदा प्रबंधन के वैज्ञानिक या परिचालन पूर्वानुमानकर्ता होते हैं, इस जानकारी का उपयोग सूचित निर्णय लेने और तदनुसार योजना बनाने के लिए कर सकते हैं।


चित्र 4: निर्णय समर्थन प्रणाली



डीएसएस मॉड्यूल (चित्र 5) में से एक में, उपयोगकर्ता अलर्ट अनुभाग में बाढ़ हॉटस्पॉट का चयन कर सकते हैं और फिर मानव ऊंचाई के सापेक्ष पानी की गहराई को देखने के लिए किसी विशेष स्थान के लिए हॉटस्पॉट पिन पर क्लिक कर सकते हैं, जिससे प्रतिनिधित्व अधिक सहज और आकर्षक हो जाता है।


चित्र 5: बाढ़ के लिए डीएसएस - पानी की गहराई: पुणे जलग्रहण क्षेत्र में 0.52 मीटर (चित्रमय दृश्य)



उपयोगकर्ता:
  • भारत मौसम विज्ञान विभाग (आईएमडी)
  • पुणे नगर निगम (पीएमसी), आपदा प्रबंधन विभाग
  • पुणे नगर निगम (पीएमसी) पर्यावरण विभाग
  • पिंपरी चिंचवड़ नगर निगम (पीसीएमसी)
  • कर्नाटक राज्य प्राकृतिक आपदा निगरानी केंद्र (केएसएनडीएमसी)
  • केंद्रीय प्रदूषण नियंत्रण बोर्ड (सीपीसीबी)
  • महाराष्ट्र प्रदूषण नियंत्रण बोर्ड (एमपीसीबी)
  • वैज्ञानिक / शोधकर्ता
  • स्नातकोत्तर और पीएच.डी. स्तर के शोध छात्र
मील के पत्थर:
  • भारतीय शहरों के लिए कैलिब्रेटेड और अनुकूलित मॉडल
  • पायलट शहरों के लिए उच्च संकल्प एलयूएलसी मानचित्र तैयार किया
  • एकीकृत मेट-हाइड्रो-एक्यू उपयोगकर्ता अनुकूल वेब-आधारित मॉडल निष्पादन फ्रेमवर्क (डब्ल्यूआरएफ, डब्ल्यूआरएफ-सीएचईएम, AERMOD, एचहीसी-आरएएस, एचहीसी-एचएमएस, एसडब्ल्यूएमएम), डेटा हब और निर्णय समर्थन प्रणाली
  • एंड-टू-एंड स्वचालित मॉडल पूर्वानुमान सत्यापन उपकरण
  • स्वदेशी रूप से विकसित विज़ुअलाइज़ेशन प्लेटफॉर्म
  • आईएमडी को विकसित प्रणाली की पहुंच प्रदान की
  • आईएमडी, पीएमसी, पीसीएमसी और डब्ल्यूआरडी के साथ वार्ड स्तर पर वर्षा, जलाशय जल और शहरी बाढ़, हीटवेव, वायु प्रदूषण पूर्वानुमान की जानकारी साझा की गई (चित्र 6 और 7)




चित्र 6: वार्ड स्तर तक की सामान्य दैनिक वर्षा जानकारी




चित्र 7: वायु गुणवत्ता पूर्वानुमान जानकारी




Figure 8: Demonstration of UES2S to Project review committee lead by
Dr. M. Ravichandran, Secretary, MoES, Chairman, and domain experts



समझौता ज्ञापन:
  • शहरी निर्णय सहायता प्रणाली की पहुंच और उपयोग को साझा करने के लिए पिंपरी-चिंचवड़ नगर निगमों के साथ समझौता ज्ञापन पर हस्ताक्षर किए गए

चित्र 9: 30 अक्टूबर 2024 को सी-डैक और पीसीएमसी के बीच हस्ताक्षरित समझौता ज्ञापन
(दाएं से बाएं) डॉ. संजय वांडेकर, केंद्र प्रमुख, सी-डैक पुणे, श्री शेखर सिंह (आईएएस) पिंपरी चिंचवाड़ नगर निगम (पीसीएमसी) के नगर आयुक्त, पीसीएमसी के अधिकारी



Early warning system for flood prediction in the river basins of India_sample

परियोजना के बारे में

भारत बाढ़ के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है, जिसका बड़े पैमाने पर आर्थिक और सामाजिक प्रभाव पड़ता है। इस समस्या से निपटने और आपदा प्रबंधन एजेंसियों के बोझ को कम करने के लिए, प्रगत संगणन विकास केंद्र (सी-डैक), पुणे, भारत सरकार के एमईआईटीवाईऔर डीएसटी के राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटिंग मिशन के तहत ‘भारत के नदी बेसिनों के लिए बाढ़ की भविष्यवाणी के लिए प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली’ नामक एक परियोजना को क्रियान्वित कर रहा है।

इस परियोजना के अंतर्गत बाढ़ प्रबंधन के तीन महत्वपूर्ण पहलुओं पर काम किया जा रहा है: बाढ़ पूर्वानुमान एवं पूर्व चेतावनी, एकीकृत जलाशय संचालन और तलछट परिवहन मॉडल।

पूर्वानुमान मॉडलिंग और सिमुलेशन के लिए 2डी हाइड्रोडायनामिक मॉडलिंग के लिए एक स्वतंत्र और ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर टूल का उपयोग किया जा रहा है। मॉडल को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि यह स्केलेबल और लचीला दोनों है और इनपुट डेटा को छोड़कर इसमें बहुत अधिक बदलाव नहीं किए जा सकते हैं, और इसे भारत के किसी भी नदी बेसिन में लागू किया जा सकता है। बाढ़ की भविष्यवाणी के लिए सिमुलेशन रन वर्ष 2020 से किए जा रहे हैं। महानदी बेसिन के लिए हर साल मानसून सीजन (जून से अक्टूबर) के लिए दैनिक बाढ़ की भविष्यवाणी की जाती है। मॉडल को बड़े पैमाने पर समानांतर बनाया गया है और इन दैनिक सिमुलेशन रन को पूरा करने के लिए एनएसएम एचपीसी संसाधनों का उपयोग किया जा रहा है। परिणामों को सत्यापन के लिए राज्य जल संसाधन विभाग और केंद्रीय जल आयोग के साथ साझा किया गया है। 2022 के मानसून सीजन से, तापी नदी बेसिन सिमुलेशन भी शुरू कर दिए गए हैं।

दैनिक आउटपुट में गांव स्तर पर प्रतिशत बाढ़ की जानकारी और अनुमानित बाढ़ फैलाव और जल स्तर की जानकारी के रूप में 2-दिवसीय बाढ़ पूर्वानुमान शामिल है। उचित सत्यापन और अंशांकन अभ्यास के बाद मॉडल को देश के अन्य बाढ़ प्रभावित नदी घाटियों में लागू किया जा सकता है। ओडिशा राज्य जल संसाधन विभाग और केंद्रीय जल आयोग भुवनेश्वर दोनों इस परियोजना का हिस्सा रहे हैं और इस तरह से उनका निरंतर समर्थन परियोजना के लिए लाभदायक रहा है।

  • एचपीसी प्लेटफॉर्म पर बाढ़ पूर्वानुमान के लिए प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली (ईडब्ल्यूएस-एफपी) का डिजाइन, विकास और परिनियोजन
  • तलछट परिवहन मॉडल विकसित करना
  • एकीकृत जलाशय संचालन उपकरण विकसित करना
  • बाढ़ की भविष्यवाणी पर सूचना प्रसार के लिए भू-स्थानिक पोर्टल डिजाइन करना
  • बाढ़ पूर्वानुमान के लिए पूर्व चेतावनी प्रणाली - 2-दिवसीय बाढ़ पूर्वानुमान (जल स्तर, जलप्लावन सीमा, प्रवाह, ग्राम स्तर पर जलप्लावन का प्रतिशत)
  • पूरे देश के लिए नदी बेसिन स्तर पर बाढ़ मॉडलिंग के लिए अनुकूलनीय एकीकृत ढांचा
  • केंद्रीय जल आयोग (सीडब्ल्यूसी)
  • ओडिशा राज्य जल संसाधन विभाग (ओएसडब्ल्यूआरडी)
  • राष्ट्रीय एवं राज्य आपदा प्रबंधन प्राधिकरण (एनडीएमए, एसडीएमए)
  • राष्ट्रीय आपदा प्रतिक्रिया बल (एनडीआरएफ)
  • जिला प्रशासन
  • केंद्रीय जल आयोग (सीडब्ल्यूसी), दिल्ली
  • भारतीय विज्ञान संस्थान (आईआईएससी), बेंगलुरु
  • वर्तमान में अगले 24 घंटों के लिए जल स्तर, बाढ़ का फैलाव और प्रवाह पूर्वानुमान ओडिशा राज्य जल संसाधन विभाग (OSWRD) के साथ दैनिक आधार पर साझा किया जा रहा है। विभाग द्वारा पूर्वानुमान की सटीकता और लीड टाइम की सराहना की जाती है
  • ओपन सोर्स तकनीक पर विकसित किया जा रहा जियोस्पेशियल पोर्टल (सिमइनु) देश के लिए स्वदेशी प्रारंभिक चेतावनी प्रसार प्रणाली विकसित करने का अवसर प्रस्तुत करता है
Portal for visualization of daily forecast (Inset – Report showing villages that are flooded 40% or more by area)
दैनिक पूर्वानुमान के दृश्यीकरण के लिए पोर्टल (इनसेट - 40% या उससे अधिक क्षेत्रफल वाले गांवों को दर्शाने वाली रिपोर्ट)
Project showcased in national and international events
परियोजना को राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय कार्यक्रमों में प्रदर्शित किया गया

परियोजनाएँ

एनएसएम परियोजनाएं

भारत सरकार द्वारा शुरू किए गए राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटिंग मिशन (एनएसएम) का उद्देश्य सुपरकंप्यूटिंग में आत्मनिर्भरता प्राप्त करना और वैज्ञानिक एवं तकनीकी प्रयासों के विभिन्न क्षेत्रों में समस्या समाधान के लक्ष्यों को प्राप्त करना है। इस मिशन के अंतर्गत, सी-डैक अपने आंतरिक एचपीसी संसाधनों का उपयोग करके सामाजिक लाभ के लिए विभिन्न परियोजनाओं पर काम कर रहा है।
भारत की नदी बेसिनों में बाढ़ की भविष्यवाणी के लिए पूर्व चेतावनी प्रणाली
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इस परियोजना के अंतर्गत बाढ़ प्रबंधन के तीन महत्वपूर्ण पहलुओं पर काम किया जा रहा है: बाढ़ पूर्वानुमान एवं पूर्व चेतावनी, एकीकृत जलाशय संचालन और तलछट परिवहन मॉडल।
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इस परियोजना के अंतर्गत बाढ़ प्रबंधन के तीन महत्वपूर्ण पहलुओं पर काम किया जा रहा है: बाढ़ पूर्वानुमान एवं पूर्व चेतावनी, एकीकृत जलाशय संचालन और तलछट परिवहन मॉडल।
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शहरी मॉडलिंग: शहरी पर्यावरण संबंधी मुद्दों के समाधान के लिए बहु-क्षेत्रीय सिमुलेशन प्रयोगशाला और विज्ञान-आधारित निर्णय समर्थन ढांचे का विकास
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एनएसएम शहरी मॉडलिंग परियोजना के अंतर्गत, एक एकीकृत शहरी मॉडलिंग प्रणाली और सेवा साइबर अवसंरचना शहरी पर्यावरण विज्ञान से समाज (यूईएस2एस) विकसित की गई है।
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तेल और गैस अन्वेषण में सहायता के लिए भूकंपीय इमेजिंग हेतु एचपीसी सॉफ्टवेयर सूट
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राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटिंग मिशन (एनएसएम) के तहत, “तेल और गैस अन्वेषण में सहायता के लिए भूकंपीय इमेजिंग हेतु एक एचपीसी सॉफ्टवेयर सूट” एक अनुकूलन योग्य और कुशल आरटीएम सॉफ्टवेयर “SeisRTM” विकसित करने के लिए एक “मेक इन इंडिया” पहल है।
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स्वदेशी वैज्ञानिक (सामग्री और कम्प्यूटेशनल रसायन विज्ञान) कोड का विकास:
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  1. रैखिक स्केलिंग DFT
  2. हाइब्रिड क्यूएम-एमएम दृष्टिकोण के साथ बहु-संदर्भ विधियाँ
  3. उत्तेजित अवस्था गतिशीलता टूलकिट
  4. मल्टीस्केल माइक्रोस्ट्रक्चर सिमुलेशन और मॉडलिंग
  5. स्वदेशी क्वांटम रसायन कोड के लिए जीयूआई
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