IMD ग्रीष्मकालीन पूर्वानुमान 2026

स्रोत: द हिंदू  

चर्चा में क्यों? 

भारतीय मौसम विज्ञान विभाग (IMD) ने अपनी ग्रीष्मकालीन भविष्यवाणी (अप्रैल से जून 2026) जारी की है। इस पूर्वानुमान के अनुसार, पूर्वी, मध्य, उत्तर-पश्चिम भारत और दक्षिण-पूर्वी प्रायद्वीप के अधिकांश हिस्सों में हीटवेव (लू) के दिनों की संख्या में वृद्धि होने की संभावना है, साथ ही देश भर में न्यूनतम (रात के समय) तापमान में भी बढ़ोतरी होने का अनुमान है।

IMD के ग्रीष्मकालीन पूर्वानुमान 2026 की मुख्य बातें क्या हैं?

• हीटवेव प्रवृत्ति: भारत में सामान्य से अधिक हीटवेव (लू) के दिनों की संभावना है, विशेषकर पूर्वी, मध्य, उत्तर-पश्चिम भारत और दक्षिण-पूर्वी प्रायद्वीप में।
• तापमान का पैटर्न: पूर्वी और उत्तर-पूर्वी भारत, मध्य भारत के पूर्वी हिस्सों और उससे सटे प्रायद्वीपीय क्षेत्रों में तापमान सामान्य से अधिक रहने की संभावना है, जबकि अधिकांश अन्य क्षेत्रों में तापमान सामान्य से लेकर सामान्य से कम रह सकता है।
• उत्तर भारत अपवाद: अन्य क्षेत्रों की तुलना में इस बार उत्तर भारत में सामान्य से कम गर्मी रहने की संभावना है, जो तापमान पैटर्न में क्षेत्रीय अंतर को दर्शाता है।
• हीटवेव संभावित क्षेत्र: ओडिशा, पश्चिम बंगाल, तमिलनाडु, पुद्दुचेरी, आंध्र प्रदेश तथा गुजरात, महाराष्ट्र और कर्नाटक के कुछ हिस्सों में विशेष रूप से अप्रैल महीने में हीटवेव (लू) आने की संभावना है।
• पश्चिमी विक्षोभ: बढ़े हुए पश्चिमी विक्षोभों के कारण भारत में अप्रैल माह में सामान्य से लगभग 12% अधिक वर्षा होने की संभावना है।
  • पश्चिमी विक्षोभों की अधिक आवृत्ति ने वर्षा में वृद्धि करने तथा तापमान को नियंत्रित/संतुलित रखने में योगदान दिया है।
• अल नीनो की चिंता: जुलाई तक 'अल नीनो' विकसित होने की संभावना है, जिसका मानसून पर प्रतिकूल प्रभाव पड़ सकता है।
  • तुलनात्मक रूप से कम गर्मी की स्थिति में का तापमान कम रह सकता है, जिससे मानसून के आगमन और उसकी शुरुआती प्रगति पर संभावित प्रभाव पड़ सकता है।
  • सामान्य से कम गर्मी होने पर भूमि का तापमान कम रह सकता है, जिससे मानसून के आने और उसकी शुरुआती प्रगति पर असर पड़ने की संभावना होती है।

हीटवेव क्या है?

• परिचय:  हीटवेव वह स्थिति होती है, जब किसी क्षेत्र में सामान्य मौसम की तुलना में तापमान असामान्य रूप से अधिक हो जाता है।
  • भारत में ये घटनाएँ मुख्य रूप से मार्च और जून के बीच (जिनका चरम मई में होता है) होती हैं।
  • अपने गंभीर स्वास्थ्य और पर्यावरणीय प्रभावों के बावजूद, आपदा प्रबंधन (DM) अधिनियम, 2005 के तहत हीटवेव को आधिकारिक तौर पर प्राकृतिक आपदा के रूप में वर्गीकृत नहीं किया गया है।
  • हीटवेव की तीव्रता और आवृत्ति भौगोलिक और जलवायु संबंधी कारकों के अनूठे संयोजन से प्रभावित होती है।
• हीटवेव घोषित करने के लिये IMD के मापदंड:

क्षेत्र/स्थिति	हीटवेव
मैदान	अधिकतम तापमान ≥ 40°C
पहाड़ी क्षेत्र	अधिकतम तापमान ≥ 30°C
तटीय स्टेशन	जब अधिकतम तापमान में सामान्य से 4.5°C या उससे अधिक का अंतर हो और साथ ही वास्तविक अधिकतम तापमान 37°C या उससे अधिक हो।
सामान्य से विचलन पर आधारित	हीटवेव: सामान्य से विचलन 4.5°C से 6.4°C है। गंभीर हीटवेव: सामान्य से विचलन > 6.4°C है।
वास्तविक अधिकतम तापमान पर आधारित	हीटवेव: जब वास्तविक अधिकतम तापमान ≥ 45°C हो। गंभीर हीटवेव: जब वास्तविक अधिकतम तापमान ≥ 47°C हो।
स्थानिक एवं कालिक स्थिति	किसी क्षेत्र को हीटवेव की स्थिति घोषित करने के लिये आवश्यक है कि किसी मौसमीय उपखंड में कम-से-कम दो केंद्रों पर लगातार दो दिनों तक निर्धारित मानदंड पूरे हों।

• भौगोलिक कारक:
  • अक्षांश और सौर आपतन: कर्क रेखा के निकट के क्षेत्रों (जैसे– तेलंगाना और आंध्र प्रदेश) में गर्मियों के दौरान तीव्र, लगभग ऊर्ध्वाधर सौर विकिरण होता है, जिससे तापमान में तीव्र वृद्धि होती है।
  • भूभाग और मृदा के प्रकार: चट्टानी परिदृश्य (जैसे– दक्कन का पठार) और काली मृदा अन्य सतहों की तुलना में अधिक समय तक ऊष्मा को अवशोषित और बनाए रखती हैं। इसके विपरीत, सघन वनस्पति या सिंचाई वाले क्षेत्र वाष्पोत्सर्जन के कारण ठंडे रहते हैं।
  • जल निकाय से निकटता: स्थलरुद्ध क्षेत्र अधिक लू के जोखिम का सामना करते हैं क्योंकि उनमें बड़े जल निकायों (जो तटीय क्षेत्रों की रक्षा करते हैं) द्वारा प्रदान किये जाने वाले मध्यम, वाष्पीकरणीय शीतलन प्रभाव का अभाव होता है।
  • शहरी ऊष्मा द्वीप: शहरों में सघन आबादी, कंक्रीट/डामर की सतहों और हरियाली की कमी के कारण गर्मी बनी रहती है, जिससे शहर चरम तापमान के स्थानीय केंद्र बन जाते हैं।
• जलवायु संबंधी कारक:
  • आर्द्रता और मेघों का आवरण: पूर्व-मानसूनी वर्षा की कमी मृदा को शुष्क करती है, जिससे वाष्पोत्सर्जन से होने वाली ठंडक काफी कम हो जाती है।
    • न्यूनतम मेघ आवरण अनियंत्रित सौर विकिरण को सतह तक पहुँचने देता है। इसके अतिरिक्त उच्च आर्द्रता मानव पसीने के वाष्पीकरण को कठिन बना देती है, जिससे "हीट इंडेक्स" खतरनाक रूप से बढ़ जाता है।
  • पवन और दाब: कमज़ोर पवनें और स्थिर वायुमंडलीय स्थितियाँ (जैसे– तापमान व्युत्क्रमण) गर्मी को ज़मीन के पास रोके रखती हैं।
    • उच्च दाब प्रणालियाँ (प्रति-चक्रवाती प्रवाह) शुष्क पवन और स्वच्छ आसमान का कारण बनती हैं, जो सतह के तापन को बढ़ाती हैं।
  • वैश्विक और क्षेत्रीय घटनाएँ: अल नीनो मानसूनी पवनों को कमज़ोर करता है, जिससे मेघों का आवरण और वर्षा कम हो जाती है, जो मृदा को शुष्क कर देता है और लू के लिये वातावरण तैयार करता है।
    • क्षेत्रीय रूप से "लू" - एक प्रचंड, गर्म और धूल भरी ग्रीष्मकालीन पवन - सीधे तापमान को बढ़ा देती है।

लू और न्यूनतम तापमान में वृद्धि के प्रभाव:

• सार्वजनिक स्वास्थ्य संकट: गर्म रातें और लंबे समय तक दिन का तापमान, विशेष रूप से कमज़ोर आबादी (बुज़ुर्ग, बच्चे और बाहर काम करने वाले गिग वर्कर) के बीच, हीट एक्सहॉशन, हीटस्ट्रोक और हृदय संबंधी तनाव के जोखिम को बढ़ाते हैं।
  • "हीट वॉच 2024" रिपोर्ट के अनुसार, मार्च और जून के बीच 17 भारतीय राज्यों में 733 हीटस्ट्रोक से मौतें दर्ज की गईं।
• कृषि संबंधी तनाव: अत्यधिक गर्मी फसलों की परिपक्वता को तेज़ कर सकती है जिससे विशेष रूप से पंजाब और हरियाणा में रबी फसलों (जैसे– गेहूँ) की उपज कम हो जाती है।
• जल की कमी: त्वरित वाष्पीकरण दर और बढ़ी हुई जल की खपत जलाशयों और भूजल स्तरों को कम कर सकती है।
• आर्थिक क्षति: अत्यधिक गर्मी विशेष रूप से निर्माण और कृषि क्षेत्रों में श्रम उत्पादकता को प्रभावित करती है। ठंडक के लिये बढ़ती ऊर्जा की मांग ऊर्जा ग्रिड पर भी दबाव डालती है।
• पर्यावरणीय प्रभाव: भारत वन सर्वेक्षण के अनुसार, देश के वन आवरण के 36% से अधिक भाग में बार-बार वनों में आग लगने की आशंका है। बढ़ती गर्मी से अग्नि की घटनाएँ बढ़ती हैं, जिससे पारिस्थितिक तंत्र और आस-पास की बस्तियों को नुकसान पहुँचता है।

कलर कोड	अलर्ट	चेतावनी	प्रभाव	सुझाए गए उपाय
ग्रीन (कोई कार्रवाई नहीं)	सामान्य दिन	अधिकतम तापमान सामान्य के करीब रहता है।	आरामदायक तापमान। किसी विशेष सावधानी की आवश्यकता नहीं है।	कोई नहीं
येलो अलर्ट  (अपडेट रहें)	हीटवेव का अलर्ट	अलग-अलग क्षेत्रों में हीटवेव की स्थिति 2 दिनों तक बनी रहती है।	मध्यम तापमान। आम जनता हेतु गर्मी सहनीय है, लेकिन कमज़ोर लोगों (जैसे– शिशु, बुज़ुर्ग, बीमार) के लिये मध्यम स्वास्थ्य चिंता का विषय है।	(क) धूप के सीधे संपर्क से बचें।  (ख) हल्के वज़न के, हल्के रंग के, ढीले सूती कपड़े पहनें। (ग) अपना सिर ढकें: कपड़े, टोपी या छाते का प्रयोग करें।
ऑरेंज अलर्ट (तैयार रहें)	दिन के लिये गंभीर हीटवेव का अलर्ट	(i) गंभीर लू की स्थिति 2 दिनों तक बनी रहती है। (ii) भले ही गंभीर न हो, लेकिन हीटवेव की स्थिति 4 दिन या उससे अधिक समय तक बनी रहती है।	उच्च तापमान। उन लोगों में गर्मी से होने वाली बीमारियों के लक्षण बढ़ने की संभावना, जो लंबे समय तक धूप में रहते हैं या भारी काम करते हैं। कमज़ोर लोगों के लिये उच्च स्वास्थ्य चिंता।	(क) धूप से बचें– ठंडा रहें। निर्जलीकरण से पर्याप्त मात्रा में पानी पीते रहें- भले ही प्यास न लगी हो। (ग) खुद को हाइड्रेटेड रखने के लिये ORS और घर के बने पेय, जैसे– लस्सी, तोरानी (चावल का पानी), नींबू पानी, छाछ आदि का उपयोग करें।
रेड अलर्ट  (कार्रवाई करें)	दिन के लिये अत्यधिक गंभीर हीटवेव का अलर्ट	(i) गंभीर हीटवेव की स्थिति 2 दिनों से अधिक समय तक बनी रहती है। (ii) लू/गंभीर हीटवेव के दिनों की कुल संख्या 6 दिनों से अधिक हो जाती है।	सभी उम्र के लोगों में गर्मी से होने वाली बीमारी और 'हीटस्ट्रोक' विकसित होने की बहुत अधिक संभावना।	कमज़ोर लोगों के लिये अत्यधिक सावधानी की आवश्यकता है।

दृष्टि मेन्स प्रश्न: प्रश्न: हीटवेव्स को आपदा प्रबंधन अधिनियम, 2005 के तहत आपदा के रूप में वर्गीकृत नहीं किया गया है। इसके निर्देशों का समालोचनात्मक विश्लेषण कीजिये।

भारत में AI-संचालित कर प्रशासन

स्रोत: द हिंदू 

चर्चा में क्यों? 

भारत में कर प्रशासन, विशेष रूप से आयकर विभाग की प्रोजेक्ट इनसाइट (PI) के माध्यम से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का तेज़ी से उपयोग कर रहा है।

• हालाँकि AI ने कर संबंधी अनुपालन और राजस्व संग्रहण में सुधार किया है, गोपनीयता, पूर्वाग्रह और जवाबदेही को लेकर चिंताएँ उभर रही हैं।

प्रोजेक्ट इनसाइट (PI) क्या है?

• परिचय: प्रोजेक्ट इनसाइट (PI) आयकर विभाग (ITD) की एक पहल है जिसे वर्ष 2017 में शुरू किया गया था (वर्ष 2019 से संचालन में) और इसका उद्देश्य कर संबंधी प्रशासन को सुदृढ़ करने के लिये कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करना है।
  • यह बैंकिंग, GST, संपत्ति और उच्च-मूल्य वाले लेनदेन जैसे स्रोतों से डेटा का विश्लेषण करके करदाताओं की 360-डिग्री वित्तीय प्रोफाइल बनाता है।
  • इसका उद्देश्य कर चोरी का पता लगाना, स्वैच्छिक अनुपालन में सुधार करना और निष्पक्ष एवं कुशल कर प्रवर्तन सुनिश्चित करना है, जिसमें तीन परस्पर संबंधित घटक शामिल हैं।
• INTRAC: आयकर विनिमय विश्लेषण केंद्र (INTRAC) मुख्य विश्लेषणात्मक इंजन है। 
  • यह प्रत्येक करदाता की व्यापक वित्तीय तस्वीर बनाने के लिये बैंकों, संपत्ति विनिमय, क्रेडिट कार्ड रिकॉर्ड, GST पेमेंट और क्रिप्टोकरेंसी होल्डिंग्स से वित्तीय डेटा एकत्रित करता है।
• CMCPC: अनुपालन प्रबंधन केंद्रीकृत प्रसंस्करण केंद्र (CMCPC) की विसंगतियों की पहचान करने और न्यूनतम रिपोर्टिंग के संभावित मामलों को चिह्नित करने के लिये INTRAC के आउटपुट का उपयोग करता है।
• NUDGE स्ट्रेटजी: नॉन-इंट्रूसिव डेटा उपयोग के माध्यम से मार्गदर्शन और सक्षमता (NUDGE) उन करदाताओं को SMS और ईमेल रिमाइंडर भेजती है, जिनकी घोषित आय उनके द्वारा डिटेक्ट की गई वित्तीय गतिविधि से मेल नहीं खाती है, जिससे वे स्वेच्छा से अपने रिटर्न में संशोधन कर सकें या अपनी  फाइलिंग की व्याख्या कर सकें।
• प्रभाव: 
  • वर्ष 2020-21 से AI NUDGE रिमाइंडर के कारण 1 करोड़ से अधिक संशोधित रिटर्न दाखिल हुए, जिससे 11,000 करोड़ रुपये का अतिरिक्त कर राजस्व प्राप्त हुआ।
  • विदेशी संपत्ति अभियान (2023-25) में 19,501 करदाताओं में से 62% ने अपने विवरणों में सुधार किया, जबकि 6.25 लाख करदाताओं को कवर करने वाले NUDGE अभियान ने 963 करोड़ रुपये के झूठे दावों का पता लगाया और 410 करोड़ रुपये का कर वसूला।
  • परिचालन दक्षता में सुधार हुआ (2019 के बाद), जिसमें धनवापसी का समय 93 दिनों से घटकर 17 दिनों तक आ गया और AI ने वर्ष 2019-20 के बाद से 70,000 करोड़ रुपये की कर चोरी का पता लगाया।

कर प्रशासन में AI का महत्त्व

• सटीक जोखिम प्रोफाइलिंग: यह कर एजेंसियों को करदाता जोखिम प्रोफाइलों का सटीक आकलन करने और संभावित कर चोरी के पैटर्नों की शीघ्र पहचान करने में मदद करता है।
• संसाधनों का प्राथमिक निर्धारण: कर प्रशासक कर चोरी के पैमाने, आकार और जटिलता के आधार पर मामलों को प्राथमिकता दे सकते हैं।
• नियमित कार्यों का स्वचालन: AI दोहराए जाने वाले प्रशासनिक कर्त्तव्यों को स्वचालित करता है, जिससे कर अधिकारी जटिल मामलों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिनमें व्यक्तिपरक मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है।
• बेहतर करदाता सेवाएँ: AI-संचालित उपकरण करदाताओं को सही रिटर्न दाखिल करने में सहायता करते हैं, प्रश्नों के उत्तर देने के लिये स्मार्ट चैटबॉट तैनात करते हैं और कर-संबंधी घोटालों को रोकने में मदद करते हैं।
  • ऑस्ट्रेलिया, इटली, यूनाइटेड किंगडम और संयुक्त राज्य अमेरिका जैसे देशों ने समान AI-सक्षम प्लेटफॉर्म तैनात किये हैं और महत्त्वपूर्ण राजस्व लाभ देखा है।

कर प्रशासन में AI के उपयोग से संबंधित क्या जोखिम हैं?

• डेटा गुणवत्ता और अनुचित सकारात्मक परिणाम: AI सिस्टम केवल उतने ही विश्वसनीय होते हैं, जितना उनमें फीड किया गया डेटा होता है।
  • परिवर्तनशील आय वाले (फ्रीलांसर जो पिछली बचत का उपयोग करते हैं, संयुक्त परिवार की संरचना वाले व्यक्ति को गलत तरीके से कर चोर के रूप में चिह्नित किया जा सकता है।
  • सुलभ मानवीय समीक्षा के बगैर इन करदाताओं पर अपनी निर्दोषता साबित करने का बोझ आ जाता है।
• एल्गोरिद्मिक पूर्वाग्रह: यदि किसी AI मॉडल को ऐतिहासिक प्रवर्तन अभिलेखों पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो पिछले सामाजिक-आर्थिक या भौगोलिक पूर्वाग्रहों को दर्शाते हैं, तो यह उन पूर्वाग्रहों को दोहरा और बढ़ा सकता है।
  • डच चाइल्डकेयर बेनिफिट स्कैंडल एक चेतावनी भरी केस स्टडी है, जहाँ त्रुटिपूर्ण शासन और एल्गोरिद्मिक पूर्वाग्रह ने हज़ारों परिवारों को धोखाधड़ी के गलत आरोपों के सामने ला दिया, जिससे गंभीर वित्तीय कठिनाई और सामाजिक संकट उत्पन्न हुआ।
• व्याख्यात्मकता और विधिक प्रक्रिया का अभाव: करदाताओं के पास वर्तमान में इस बात की जानकारी का अभाव है कि उन्हें क्यों चिह्नित किया गया या AI ने अपना निष्कर्ष कैसे निकाला।
  • एक न्यायसंगत प्रणाली के लिये एल्गोरिद्म द्वारा लिये गए निर्णयों को चुनौती देने हेतु एक पारदर्शी तंत्र का होना अनिवार्य है, साथ ही ऐसे मूल्यांकन जिनका परिणाम गंभीर या दूरगामी (Serious Consequences) हो, उनमें "ह्यूमन-इन-द-लूप" यानी मानव की भागीदारी को अनिवार्य बनाया जाना चाहिये।
• डेटा गोपनीयता की संवेदनशीलता: अत्यधिक संवेदनशील व्यक्तिगत और वित्तीय डेटा को एक ही प्रणाली में एकत्रित करना साइबर धोखाधड़ी, डेटा उल्लंघन और डिजिटल वित्तीय अपराधों के लिये एक विशाल 'अटैक सरफेस' तैयार करता है। वर्ष 2025 में भारतीयों को ऐसी गतिविधियों के कारण कम-से-कम 22,495 करोड़ अमेरिकी डॉलर का नुकसान हुआ।
• संस्थागत रिक्तता: भारत में वर्तमान में एक स्वतंत्र AI लोकपाल का अभाव है, जो विवादित निर्णयों की समीक्षा कर सके।
  • इसके अतिरिक्त एल्गोरिद्म प्रभाव आकलन, जोखिम-स्कोरिंग मॉडल के बाहरी ऑडिट या 'फॉल्स पॉजिटिव' (गलत पहचान) की दर और सफल अपीलों पर सार्वजनिक रिपोर्टिंग के लिये भी कोई कानूनी ढाँचा मौजूद नहीं है।

भारत नैतिक AI कर प्रशासन कैसे सुनिश्चित कर सकता है?

• ह्यूमन-इन-द-लूप दृष्टिकोण: किसी भी दंडात्मक कार्रवाई से पहले अनिवार्य मानवीय समीक्षा सुनिश्चित करें और अधिकारियों को AI आउटपुट का आलोचनात्मक मूल्यांकन करने के लिये प्रशिक्षित करें, ताकि एल्गोरिद्म पर अंधाधुंध निर्भरता को रोका जा सके।
• AI लोकपाल: करदाताओं के लिये एक स्वतंत्र शिकायत निवारण निकाय स्थापित करें, जो AI-आधारित निर्णयों को चुनौती देने और 'फॉल्स पॉजिटिव' (गलत पहचान) जैसी प्रणालीगत त्रुटियों को दूर करने का कार्य करे।
• एल्गोरिद्म पारदर्शिता और ऑडिट: कर प्रवर्तन में AI प्रणालियों के पूर्वाग्रह, सटीकता तथा निष्पक्षता की जाँच करने के लिये स्वतंत्र ऑडिट एवं सार्वजनिक रिपोर्टिंग को अनिवार्य बनाया जाना चाहिये।
• व्याख्यात्मकता और उचित प्रक्रिया: करदाताओं को यह जानने का अधिकार सुनिश्चित करें कि उन्हें 'फ्लैग' या चिह्नित क्यों किया गया है और त्रुटियों का उत्तर देने या उन्हें सुधारने के लिये स्पष्ट एवं सुलभ तंत्र प्रदान करें।
• डेटा गोपनीयता और सुरक्षा: संवेदनशील वित्तीय जानकारी की सुरक्षा के लिये कड़े एक्सेस कंट्रोल, डेटा न्यूनीकरण और मज़बूत साइबर सुरक्षा ढाँचे को लागू करें।
• बेहतर डेटा संदर्भीकरण: भारत की विशिष्ट वित्तीय वास्तविकताओं, जैसे हिंदू अविभाजित परिवार (HUF), अनौपचारिक अर्थव्यवस्था और अस्थिर आय को समझने के लिये AI प्रणालियों को प्रशिक्षित करें, ताकि 'फॉल्स पॉजिटिव' (गलत पहचान) के मामलों को कम किया जा सके।

निष्कर्ष

भारत का AI-संचालित कर प्रशासन की ओर बढ़ता कदम कर अनुपालन में सुधार और राजस्व जुटाने की दिशा में एक महत्त्वपूर्ण उपलब्धि है। हालाँकि इस परिवर्तन को पारदर्शिता, स्वतंत्र निगरानी, शिकायत निवारण और डेटा गोपनीयता सुरक्षा जैसे मज़बूत नैतिक सुरक्षा उपायों के साथ संतुलित किया जाना अनिवार्य है। इन उपायों को लागू करके ही भारत एक ऐसी न्यायपूर्ण, कुशल और भरोसेमंद कर प्रणाली का निर्माण कर सकता है जो नागरिकों के अधिकारों की रक्षा करती हो।

दृष्टि मेन्स प्रश्न: प्रश्न. ‘AI-संचालित शासन कार्यक्षमता में सुधार करता है, लेकिन गंभीर नैतिक चिंताएँ भी उत्पन्न करता है।’ भारत के कर प्रशासन के संदर्भ में चर्चा कीजिये।