The Hindu Editorial Summary (Hindi Medium)
द हिंदू संपादकीय सारांश
संपादकीय विषय-1 : हिंदू कुश हिमालय हिमपात अपडेट (ICIMOD, 2024) से मुख्य तथ्य
 GS-2 : मुख्य परीक्षा : पर्यावरण संरक्षण

प्रश्न : प्रमुख एशियाई नदी प्रणालियों के लिए जल संसाधनों को बनाए रखने में हिंदू कुश हिमालय (HKH) पर्वतों से बर्फ पिघलने की भूमिका का विश्लेषण करें। बर्फ के स्थायित्व में परिवर्तनशीलता लाखों लोगों की जल आपूर्ति को कैसे प्रभावित करती है?

Question : Analyze the role of snowmelt from the Hindu Kush Himalaya (HKH) mountains in supporting water resources for major Asian river systems. How does the variability in snow persistence affect the water supply for millions of people?

संदर्भ

अंतर्राष्ट्रीय पर्वतीय विकास केंद्र (ICIMOD) के हिंदू कुश हिमालय बर्फ अद्यतन के अनुसार, गंगा नदी बेसिन, जो भारत का सबसे बड़ा बेसिन है, ने 2024 में अपनी सबसे कम दर्ज बर्फ स्थायित्व का अनुभव किया।

अधिक जानकारी

• हिमपात स्थायित्व परिभाषित: यह उस अवधि को संदर्भित करता है जब तक हिमपात जमीन पर रहता है। यह पिघलता हुआ हिमपात लोगों और पारिस्थितिकी प्रणालियों के लिए पानी का एक महत्वपूर्ण स्रोत है।
• हिंदू कुश हिमालय हिमपात का महत्व: हिंदू कुश हिमालय (HKH) पहाड़ों से बर्फ का पिघलना क्षेत्र की नदियों में पानी का प्राथमिक स्रोत है, जो 12 प्रमुख बेसिनों में वार्षिक अपवाह का 23% योगदान देता है।
• एशिया के जल मीनार: आठ देशों (अफगानिस्तान, बांग्लादेश, भूटान, चीन, भारत, म्यांमार, नेपाल और पाकिस्तान) में फैले, हिंदू कुश हिमालय पर्वत श्रृंखला 10 प्रमुख एशियाई नदी प्रणालियों का स्रोत हैं: अमु दरिया, सिंधु, गंगा, ब्रह्मपुत्र, इरावदी, सलवीन, मेकांग, यांग्त्ज़ी, पीली और तारिम।
• लाखों लोगों के लिए जल स्रोत: ये बेसिन दुनिया की लगभग एक चौथाई आबादी को पानी प्रदान करते हैं और हिंदू कुश हिमालय क्षेत्र में रहने वाले 24 करोड़ लोगों के लिए एक महत्वपूर्ण मीठे पानी के स्रोत के रूप में कार्य करते हैं।
• हिमपात स्थायित्व में उतार-चढ़ाव: 2024 हिंदू कुश हिमालय हिमपात अपडेट ने डेटा (2003-2024) का विश्लेषण किया, जिसमें नवंबर और अप्रैल (हिमपात संचय अवधि) के बीच हिमपात स्थायित्व में महत्वपूर्ण बदलाव देखने को मिले।
• भारत में 2024 हिमपात स्थायित्व: सामान्य स्तरों की तुलना में, तीनों प्रमुख भारतीय बेसिनों में उल्लेखनीय गिरावट देखी गई:
  • गंगा – औसत से 17% कम
  • ब्रह्मपुत्र – औसत से 14.6% कम (2021 के औसत से 15.5% कम से भी बदतर)
  • सिंधु – औसत से 23.3% कम (निचले क्षेत्रों में उच्च स्थायित्व द्वारा आंशिक रूप से ऑफसेट)
• भारत के बाहर 2024 हिमपात स्थायित्व: बेसिनों में रिकॉर्ड निम्न दर्ज किए गए:
  • अमु दरिया नदी (मध्य एशिया) – औसत से 28.2% कम
  • हेलमंद नदी (ईरान, अफगानिस्तान) – औसत से 31.9% कम (2018 के रिकॉर्ड से भी बदतर)
• मेकांग नदी: मेकांग नदी (वियतनाम का “चावल का कटोरा”) के हिमालयी स्रोत क्षेत्र में हिमपात का स्थायित्व 2024 में सामान्य से थोड़ा ही कम था।

हिंदू कुश हिमालय में कम हिमपात स्थायित्व के कारण

• मुख्य कारण: कमजोर पश्चिमी विक्षोभ – भूमध्यसागरीय, कैस्पियन और काला सागर से उत्पन्न होने वाले ये निम्न-वायुदाब प्रणालियाँ सर्दियों में हिमालय-कुश (HKH) क्षेत्र में बारिश और हिमपात लाती हैं।
• जलवायु परिवर्तन का प्रभाव: बदलता जलवायु और ग्लोबल वार्मिंग पश्चिमी विक्षोभ जैसे मौसम पैटर्न को कम स्थिर बना रहे हैं।
• ला-नीना-एल नीनो का संबंध: माना जाता है कि ग्लोबल वार्मिंग ला-नीना और एल नीनो घटनाओं को तीव्र कर रहा है, जो पश्चिमी विक्षोभों सहित वैश्विक मौसम पैटर्न को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।
• बाधित पश्चिमी विक्षोभ:
  • जिस क्षेत्र से ये तूफान निकलते हैं, वहां लगातार उच्च समुद्री सतह का तापमान कमजोर हो गया और उनके आने में देरी हो गई।
  • इसके परिणामस्वरूप हिमालय-कुश क्षेत्र में कम सर्दियों में वर्षा और हिमपात हुआ (2024 में रिकॉर्ड कम हिमपात स्थायित्व की व्याख्या करता है)।

पीली नदी बेसिन में उच्च हिमपात स्थायित्व

• पूर्वी एशियाई शीतकालीन मानसून: यह साइबेरिया और मंगोलिया से आने वाला ठंडा, शुष्क वायु द्रव्यमान प्रशांत महासागर से आने वाली नम हवा के साथ मिलने पर ऊपरी पीली नदी बेसिन की ऊंची ऊंचाई पर बर्फबारी लाता है।

भारत पर प्रभाव

• हिमपात का महत्व: गंगा नदी बेसिन के लिए, हिमपात से पिघला हुआ पानी इसके 10.3% पानी का योगदान देता है, जबकि ग्लेशियरों से पिघलने वाला पानी केवल 3.1% योगदान देता है।
  • ब्रह्मपुत्र (13.2% बनाम 1.8%) और सिंधु (40% बनाम 5%) बेसिनों में भी इसी तरह का रुझान देखा जाता है।
• जल उपलब्धता संबंधी चिंताएं: 2024 में कम हिमपात कायम रहना, खासकर सिंधु बेसिन में, पानी की कमी का कारण बन सकता है, अगर शुरुआती मौसम में कम बारिश होती है।

दीर्घकालिक समाधान

• पुनर्वनीकरण: देशीय पेड़ों के रोपण से जमीन अधिक हिमपात को बनाए रखने में मदद कर सकती है।
• बेहतर मौसम पूर्वानुमान: बेहतर पूर्वानुमान और चेतावनी प्रणाली समुदायों को जल तनाव के लिए तैयार करने में मदद कर सकती हैं।
• जल अवसंरचना: जल अवसंरचना का उन्नयन महत्वपूर्ण है।
• नीति और क्षेत्रीय सहयोग: हिमपात क्षेत्रों के लिए सुरक्षा नीतियों और क्षेत्रीय सहयोग का हिमपात के स्थायी प्रबंधन के लिए महत्वपूर्ण हैं।
• उत्सर्जन में कमी: बढ़ते समुद्री सतह और जमीन के तापमान को कम करने के लिए उत्सर्जन कम करना महत्वपूर्ण है, जो हिमपात के स्थायित्व के लिए हानिकारक हैं।
  • G-20 देशों, प्रमुख उत्सर्जकों ( वैश्विक उत्सर्जन का 81%), जीवाश्म ईंधन निर्भरता कम करने में पहल करने की आवश्यकता है।

 

 

The Hindu Editorial Summary (Hindi Medium)
द हिंदू संपादकीय सारांश
संपादकीय विषय-2 : कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी को कैसे बदल रही है
 GS-2 : मुख्य परीक्षा : विज्ञान और प्रौद्योगिकी

प्रश्न: छोटे अणु-प्रोटीन इंटरैक्शन की भविष्यवाणी करने और गलत संरचना उत्पन्न करने की क्षमता के संदर्भ में अल्फाफोल्ड 3 की सीमाओं का आलोचनात्मक विश्लेषण करें। ये सीमाएँ अनुसंधान में इसके अनुप्रयोग को कैसे प्रभावित करती हैं?

Question : Critically Analysis the limitations of AlphaFold 3 in terms of predicting small molecule-protein interactions and the potential for generating incorrect structures. How do these limitations impact its application in research?

प्रोटीन और उनका महत्व

• प्रोटीन जीवन के निर्माण खंड हैं, जो लगभग हर जैविक कार्य को जन्म से मृत्यु तक किसी न किसी रूप में नियंत्रित करते हैं।
• प्रत्येक प्रोटीन अमीनो एसिड नामक छोटे निर्माण ब्लॉकों की एक श्रृंखला से बना होता है, जिसमें प्रोटीन को एकल अनुक्रम से एक मुड़े हुए, कार्यात्मक 3D संरचना में बदलने के लिए सभी जानकारी होती है।

प्रोटीन फोल्डिंग समस्या

• प्रोटीन कैसे अपना आकार प्राप्त करते हैं, यह समझने के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वे कैसे फोल्ड होते हैं।
• जटिल फोल्डिंग प्रक्रिया के कारण प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी एक चुनौती रही है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता बचाव के लिए

• Google DeepMind का AlphaFold 2020 में सामने आया, जो अमीनो एसिड अनुक्रमों से प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए AI का उपयोग करता है।
• AlphaFold 2 (2021) ने सटीकता में उल्लेखनीय रूप से सुधार किया।
• AlphaFold 3 (May 2024) एक सफलता का प्रतिनिधित्व करता है:
  • प्रोटीन-प्रोटीन अंतःक्रियाओं की भविष्यवाणी करता है।
  • डीएनए, आरएनए और अन्य अणुओं की संरचनाओं की भविष्यवाणी करता है।
  • विभिन्न जैव अणुओं के बीच अंतःक्रियाओं की भविष्यवाणी करता है।
  • गैर-मशीन लर्निंग विशेषज्ञों के लिए अधिक उपयोगकर्ता के अनुकूल।

AlphaFold 3 के लाभ

• प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी में अभूतपूर्व सटीकता।
• व्यापक क्षमता – प्रोटीन से परे संरचनाओं की भविष्यवाणी करता है।
• शोधकर्ताओं के लिए उपयोगिता में वृद्धि।

AlphaFold 3 कैसे काम करता है

• मौजूदा प्रोटीन डेटा पर प्रशिक्षित, जिसमें प्रोटीन डेटा बैंक से संरचनाएं शामिल हैं।
• एक प्रसार मॉडल (छवि-जनरेटिंग सॉफ़्टवेयर की तरह) को नियोजित करता है:
  • शोर जोड़कर और फिर उसे हटाकर प्रोटीन संरचनाओं से सीखता है।
  • बड़े डेटासेट को संभालने में सक्षम बनाता है।

सीमाएं

• प्रोटीन-प्रोटीन अंतःक्रियाओं के लिए उच्च सटीकता, लेकिन छोटे अणु-प्रोटीन अंतःक्रियाओं के लिए कम विश्वसनीय।
• छोटे अणुओं की विशाल शब्दावली के कारण प्रशंसनीय लेकिन गलत संरचनाएं उत्पन्न करने की क्षमता।
• पूर्ण कोड तक सीमित पहुंच विशिष्ट शोध के लिए अनुकूलन को सीमित करती है।

भविष्य की दिशाएं

• प्रोटीन-बाध्यकारी दवा उम्मीदवारों की पहचान की सुविधा देकर AlphaFold 3 दवा खोज के लिए अपार संभावना रखता है।
• AlphaFold 3 के ओपन-सोर्स विकल्पों को एक्सेस सीमाओं को संबोधित करने के लिए विकसित किया जा रहा है।