বাংলাদেশে জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাব দিন দিন স্পষ্ট হচ্ছে। বিশেষ করে কৃষি খাতে এর প্রভাব সবচেয়ে বেশি। বোরো ধান দেশের খাদ্য নিরাপত্তার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এই প্রেক্ষাপটে নতুন একটি গবেষণায় বোরো মৌসুমে তাপমাত্রা কীভাবে পরিবর্তিত হয় এবং তা কতটা নির্ভুলভাবে পূর্বাভাস দেওয়া যায়, তা বিশ্লেষণ করা হয়েছে। গবেষণাপত্রটি গত ১ এপ্রিল ২০২৬ তারিখে Scientific Reports জার্নালে প্রকাশিত হয়।
গবেষণাটি বাংলাদেশ ধান গবেষণা ইনস্টিটিউট (BRRI), শাহজালাল বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি বিশ্ববিদ্যালয়সহ একাধিক প্রতিষ্ঠানের গবেষকদের যৌথ উদ্যোগে করা হয়েছে। এখানে ১৯৭০ সাল থেকে ২০২৫ সাল পর্যন্ত আবহাওয়া তথ্য ব্যবহার করা হয়েছে, যা বাংলাদেশ আবহাওয়া অধিদপ্তর থেকে সংগ্রহ করা হয়।
গবেষণায় দেশের তিনটি ভিন্ন ভৌগোলিক অঞ্চলকে বিবেচনায় নেওয়া হয়। এগুলো হলো বরেন্দ্র, উপকূলীয় এবং হাওর অঞ্চল। প্রতিটি অঞ্চলের জলবায়ু বৈশিষ্ট্য ভিন্ন হওয়ায় তাপমাত্রার আচরণও আলাদা। বরেন্দ্র এলাকায় তাপমাত্রার ওঠানামা বেশি, উপকূলীয় এলাকায় আর্দ্রতা বেশি থাকায় তাপমাত্রা তুলনামূলক স্থিতিশীল, আর হাওর এলাকায় শীতকালে ঠান্ডা বেশি পড়ে।
গবেষকরা বিভিন্ন মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে সর্বোচ্চ ও সর্বনিম্ন তাপমাত্রা পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করেন। এর মধ্যে ছিল র্যান্ডম ফরেস্ট, এক্সজিবুস্ট, ক্যাটবুস্ট, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিনসহ আরও কিছু উন্নত অ্যালগরিদম। ফলাফলে দেখা যায়, বরেন্দ্র ও হাওর অঞ্চলে ক্যাটবুস্ট মডেল সবচেয়ে নির্ভুল ফল দিয়েছে। অন্যদিকে উপকূলীয় অঞ্চলে সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন তুলনামূলক ভালো কাজ করেছে।
গবেষণায় আরও দেখা যায়, সাধারণ বা প্রচলিত মডেল যেমন লিনিয়ার রিগ্রেশন বা কে-নিয়ারেস্ট নেবার তুলনায় আধুনিক মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলো অনেক বেশি নির্ভুল। বিশেষ করে এনসেম্বল পদ্ধতিগুলো একাধিক মডেল একসাথে ব্যবহার করে আরও ভালো ফল দিয়েছে।
তাপমাত্রার তথ্য বিশ্লেষণ করে ঝুঁকিপূর্ণ এলাকাও চিহ্নিত করা হয়েছে। বরেন্দ্র অঞ্চলের রাজশাহী, নাটোর ও পাবনা জেলায় অতিরিক্ত তাপমাত্রার ঝুঁকি বেশি। অন্যদিকে কিছু এলাকায় শীতের তীব্রতাও বেশি দেখা গেছে। উপকূলীয় অঞ্চলে বেশিরভাগ জেলা মাঝারি থেকে উচ্চ ঝুঁকির মধ্যে রয়েছে, আর হাওর অঞ্চলেও কিছু এলাকায় তাপমাত্রার চরম অবস্থা লক্ষ্য করা গেছে।
এই গবেষণার একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হলো, এটি অঞ্চলভিত্তিক পূর্বাভাসের প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরেছে। কারণ দেশের বিভিন্ন এলাকার জলবায়ু একরকম নয়, তাই এক ধরনের মডেল দিয়ে সব জায়গার পূর্বাভাস দেওয়া কার্যকর হয় না।
গবেষকদের মতে, বোরো মৌসুমে সঠিক তাপমাত্রা পূর্বাভাস কৃষকদের জন্য খুব গুরুত্বপূর্ণ। এতে তারা সেচ, বীজ নির্বাচন ও ফসল ব্যবস্থাপনায় সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে পারবেন। ফলে উৎপাদন স্থিতিশীল রাখা সহজ হবে এবং জলবায়ু পরিবর্তনের ঝুঁকি কিছুটা কমানো সম্ভব হবে।
———
Machine learning-based temperature prediction across diverse ecosystems for the Boro Season in Bangladesh. Sci Rep (2026).
DOI: 10.1038/s41598-026-46341-z
নিয়মিত আপডেট পেতে সাবস্ক্রাইব করুন আমাদের নিউজলেটারে এবং ফলো করুন আমাদের টেলিগ্রাম, ইনস্টাগ্রাম, টুইটার এবং ফেসবুক-এ। এছাড়াও যুক্ত হতে পারেন আমাদের ফেসবুক গ্রুপে।
এই নিবন্ধটি Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License-এর অধীনে লাইসেন্সকৃত। পুনঃপ্রকাশের জন্য পুনঃপ্রকাশের নির্দেশিকা দেখুুন।
