अंटार्कटिका में शैवाल का व्यापक प्रसार: बर्फ पिघलने की प्रक्रिया में आई तेजी

जनवरी 2026 में जारी किए गए नए वैज्ञानिक आंकड़ों के अनुसार, अंटार्कटिका में लाल शैवाल के पनपने का पैमाना पिछले अनुमानों की तुलना में कहीं अधिक व्यापक है। ऑस्ट्रेलियाई गर्मियों के दौरान, यह घटना दक्षिण शेटलैंड द्वीप समूह (South Shetland Islands) के लगभग 12% हिस्से को प्रभावित कर रही है। 'गुलाबी बर्फ' (pink snow) के रूप में जानी जाने वाली यह सूक्ष्मजीवविज्ञानी घटना क्षेत्र की जलवायु प्रणाली को प्रभावित करने वाला एक महत्वपूर्ण कारक बनकर उभरी है। स्पेनिश इंस्टीट्यूट ऑफ मरीन साइंसेज (ICMAN-CSIC) के नेतृत्व में प्रकाशित शोध के मुताबिक, 2018 से 2024 के बीच किए गए अध्ययनों में इस शैवाल का अधिकतम विस्तार 176 वर्ग किलोमीटर तक दर्ज किया गया है।

यह प्राकृतिक प्रक्रिया, जिसमें सूक्ष्मजीव बर्फ को लाल या भूरे रंग में बदल देते हैं, सतह की परावर्तन क्षमता या 'एल्बेडो' (albedo) को 20% तक कम कर देती है। इसके परिणामस्वरूप, बर्फ सौर ऊर्जा को अधिक तीव्रता से सोखने लगती है, जिससे ग्लेशियरों के पिघलने की गति तेज हो जाती है। वैज्ञानिकों ने चेतावनी दी है कि शैवाल की यह वृद्धि एक 'पॉजिटिव फीडबैक लूप' बनाती है, जहाँ बर्फ का पिघलना शैवाल के और अधिक फैलने के लिए अनुकूल परिस्थितियाँ पैदा करता है। आर्कटिक में भी इसी तरह की घटनाएं देखी गई हैं, जहाँ एक बार के प्रसार के बाद एल्बेडो में 13% की गिरावट आई थी, जो जलवायु पूर्वानुमानों के लिए जैव-एल्बेडो (bioalbedo) के वैश्विक महत्व को दर्शाती है।

इतने विस्तृत और सटीक आंकड़े प्राप्त करने के लिए रिमोट सेंसिंग की उन्नत तकनीकों का उपयोग किया गया था। यह विश्लेषण सेंटिनल-2 (Sentinel-2) उपग्रह चित्रों और हाइपरस्पेक्ट्रल सेंसर से लैस ड्रोन के माध्यम से किया गया। ये सेंसर दृश्यमान और निकट-अवरक्त (near-infrared) श्रेणियों सहित एक व्यापक विद्युत चुम्बकीय स्पेक्ट्रम में डेटा रिकॉर्ड करने में सक्षम हैं। इस तकनीक की मदद से सतह की परावर्तन क्षमता के आधार पर उसके रासायनिक गुणों का सटीक निर्धारण संभव हो सका। इस प्रक्रिया से प्राप्त डेटा ने अंटार्कटिक शैवाल को समर्पित पहले ओपन-सोर्स हाइपरस्पेक्ट्रल डेटाबेस की नींव रखी है।

वर्ष 2026 और उसके बाद के समय में बर्फ की स्थिरता पर बड़े पैमाने पर होने वाली सूक्ष्मजीव घटनाओं के प्रभाव का आकलन करने के लिए ऐसे डेटाबेस का विकास अत्यंत महत्वपूर्ण है। मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग की तुलना में हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग अधिक विस्तृत स्पेक्ट्रल जानकारी प्रदान करती है, जो बायोफिजिकल गुणों की निगरानी के लिए इसे अपरिहार्य बनाती है। हालांकि 'गुलाबी बर्फ' की घटना ध्रुवीय क्षेत्रों के लिए नई नहीं है, लेकिन हालिया शोधों में अंटार्कटिका में इसके जिस विशाल पैमाने का खुलासा हुआ है, उसने वैश्विक वैज्ञानिक समुदाय का ध्यान अपनी ओर खींचा है।

कैरोटीनॉयड (carotenoids) युक्त शैवाल द्वारा गर्मी के अवशोषण में वृद्धि सीधे तौर पर बर्फ की पतली परतों के गर्म होने और उनके टूटने का कारण बनती है। शोधकर्ताओं का कहना है कि जितनी अधिक गर्मी सोखी जाएगी, बर्फ उतनी ही तेजी से पिघलेगी, जिससे सूक्ष्मजीवों के पनपने के लिए और भी बेहतर वातावरण तैयार होगा। यह एक खतरनाक जलवायु श्रृंखला प्रतिक्रिया (chain reaction) को जन्म दे रहा है। इन निष्कर्षों के आधार पर, भविष्य के बर्फ आवरण का सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए मौजूदा जलवायु मॉडलों में जैव-एल्बेडो डेटा को शामिल करना अब अनिवार्य हो गया है।