क्रियाविधि

चीन में, सरकार ने 1950 के आसपास चरणों में एक नीति शुरू की, जिसके तहत हुआई नदी के उत्तर में रहने वाले लोगों को, जहाँ यह अधिक ठंडा है, सर्दियों में (15 नवंबर-15 मार्च) हीटिंग के लिए बॉयलर चलाने हेतु मुफ्त कोयला दिया जाता था। [1]

हालाँकि इस नीति का उद्देश्य सर्दियों में उन लोगों को गर्मी प्रदान करना था जिन्हें इसकी सबसे ज़्यादा ज़रूरत थी, लेकिन इसके परिणामस्वरूप हुआई नदी के उत्तर में, दक्षिण की तुलना में, कोयले पर निर्भरता ज़्यादा हो गई—और इसलिए प्रदूषण भी बढ़ गया।

साथ ही, घरेलू पंजीकरण प्रणाली ने लोगों को अपने जन्मस्थान वाले समुदायों को छोड़ने से हतोत्साहित किया। इसका प्रभावी अर्थ यह था कि कण प्रदूषण के संपर्क में आने वाले लोग स्वच्छ हवा वाले क्षेत्रों में नहीं जा पा रहे थे।

इन दोनों नीतियों ने मिलकर एक अनोखी सीमा रेखा बनाई जिसके ज़रिए शोधकर्ता समय के साथ प्रदूषण के उच्च स्तर के प्रभाव का अध्ययन करने में सक्षम हुए।

उन्होंने पाया कि नदी के ठीक उत्तर में वायु प्रदूषण की सांद्रता दक्षिण की तुलना में 46 प्रतिशत अधिक थी।[2]

उत्तर में अधिक प्रदूषण के कारण लोग दक्षिण की तुलना में 3.1 वर्ष कम जी रहे थे।

इस अर्ध-प्रयोग से, शोधकर्ता एक मीट्रिक बनाने में सक्षम हुए:

PM⏨ के प्रत्येक अतिरिक्त 10 μg/m³ से जीवन प्रत्याशा 0.64 वर्ष कम हो जाती है।

फिर हम उन अध्ययनों की सावधानीपूर्वक समीक्षा के आधार पर PM⏨ को PM₂.₅ में बदलते हैं जो हमारे आधारभूत चीन अध्ययनों के समान समयावधि के दौरान चीन में PM₂.₅-से-PM⏨ अनुपातों के ऐतिहासिक विवरण प्रस्तुत करते हैं। हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि PM₂.₅ के प्रत्येक माइक्रोग्राम प्रति घन मीटर के लिए, जीवन प्रत्याशा 0.98 वर्ष कम हो जाती है।

इसके बाद AQLI टीम इस जानकारी को वैश्विक उपग्रह डेटा के साथ जोड़ती है, जो पृथ्वी को कवर करने वाले महीन ग्रिड सेल (0.01° x 0.01° या 1 किलोमीटर x 1 किलोमीटर) पर PM₂.₅ सांद्रता का मानचित्रण करता है (सेंट लुइस स्थित वाशिंगटन विश्वविद्यालय के वायुमंडलीय संरचना विश्लेषण समूह, ACAG द्वारा निर्मित एक डेटासेट)[3]। एक ग्रिड सेल पर चलने में लगभग 10 मिनट लगेंगे। फिर डेटा को जिला/काउंटी पैमाने पर वर्गीकृत किया जाता है।

AQLI टीम द्वारा उपयोग किया जाने वाला उपग्रह-व्युत्पन्न PM₂.₅ डेटासेट धूल और समुद्री नमक जैसे प्राकृतिक स्रोतों से आने वाले कणीय कणों को फ़िल्टर करता है, और इसके बजाय अधिकांश कणों पर ध्यान केंद्रित करता है—जो वाहनों के धुएँ, जीवाश्म ईंधन के दहन, फसलों को जलाने और अन्य मानवीय गतिविधियों से उत्पन्न होते हैं।

इसके बाद, वायु गुणवत्ता सूचकांक (AQLI) टीम PM₂₅ सांद्रता के उपग्रह अनुमानों को संबंधित जनसंख्या आँकड़ों के साथ जोड़ती है। इससे उन्हें किसी दिए गए स्थान पर प्रभावित लोगों की संख्या का पता लगाने में मदद मिलती है।

जनसंख्या आँकड़ों का उपयोग उस प्रदूषण स्तर को मापने के लिए किया जाता है जिसमें किसी क्षेत्र के अधिकांश लोग साँस ले रहे हैं। दूसरे शब्दों में, कम जनसंख्या वाले क्षेत्रों को घनी आबादी वाले क्षेत्रों की तुलना में औसत पर कम प्रभाव दिया जाता है। इसे "जनसंख्या भारांकन" कहा जाता है।

इसके बाद जनसंख्या-भारित प्रदूषण अनुमानों को PM₂.₅ और जीवन प्रत्याशा के बीच संबंध के साथ संयोजित किया जाता है, ताकि यह गणना की जा सके कि प्रदूषित वायु के परिणामस्वरूप लोगों के जीवन के कितने वर्ष नष्ट होने का अनुमान है।

टीम इस मीट्रिक को दो महत्वपूर्ण मानदंडों से जोड़ती है: पहला, विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO) का 5 माइक्रोग्राम प्रति घन मीटर (μg/m³) का दिशानिर्देश, जो दीर्घकालिक जोखिम का सबसे निचला स्तर है, जिसके बारे में WHO ने पूरे विश्वास के साथ पाया है कि इससे मृत्यु दर में वृद्धि नहीं होगी।[1]

और, दूसरा, देश-विशिष्ट राष्ट्रीय वार्षिक वायु गुणवत्ता मानक

उदाहरण के लिए, यदि मानक 5 µg/m³ है और किसी क्षेत्र में PM₂.₅ 84.34 µg/m³ है - जैसा कि 2022 में दिल्ली में था - तो यदि PM₂.₅ को घटाकर 5 µg/m³ कर दिया जाए, तो निवासी 7.77 वर्ष अधिक जीवित रह सकते हैं।

यदि मानक भारत का राष्ट्रीय मानक 40 µg/m³ है, और PM₂.₅ 84.34 µg/m³ है, तो यदि प्रदूषण को घटाकर 40 µg/m³ कर दिया जाए, तो निवासी 3.45 वर्ष अधिक जीवित रह सकते हैं।