Difference between revisions of "वाटर पोर्टल / वर्षाजल संचयन / वर्षाजल संचयन जीआइएस मैप"

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बदल रही परिस्थितियों (मौसम, सामाजिक-आर्थिक) से मुकाबला करने के लिए, एक अधिक गतिशील नजरिया अपनाने की जरूरत होती है. उदाहरण के लिए, आप इस जीआइएस मैप पद्धति का तब भी इस्तेमाल कर सकते हैं जब आप जलवायु परिवर्तन के प्रभाव का अपनी वर्षाजल संचयन की क्षमता के संबंध में आकलन करना चाहते हैं, इसके लिए बारिश और वाष्पीकरण के आंकड़ों का उपयोग करना होगा, जो जलवायु परिवर्तन को प्रतिध्वनित करते हैं.
 
बदल रही परिस्थितियों (मौसम, सामाजिक-आर्थिक) से मुकाबला करने के लिए, एक अधिक गतिशील नजरिया अपनाने की जरूरत होती है. उदाहरण के लिए, आप इस जीआइएस मैप पद्धति का तब भी इस्तेमाल कर सकते हैं जब आप जलवायु परिवर्तन के प्रभाव का अपनी वर्षाजल संचयन की क्षमता के संबंध में आकलन करना चाहते हैं, इसके लिए बारिश और वाष्पीकरण के आंकड़ों का उपयोग करना होगा, जो जलवायु परिवर्तन को प्रतिध्वनित करते हैं.
  
===STEP 2. Assigning Scores and Weights===
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===चरण 2. स्कोर और वजन प्राप्त करना===
 
[[Image:Scores and weights icon.png|50px|]]<br>
 
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Having collected the correct data, you need to assign scores and weights to these datasets, as not all datasets might be equally important for the analysis. A GIS expert can help you putting the data in a GIS model and advise you on assigning scores and weights.
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सही आंकड़ों को प्राप्त करने के बाद आपको इन आंकड़ों का स्कोर और वजन प्राप्त करना चाहिये, सभी आंकड़े आकलन के लिए समान रूप से आवश्यक नहीं होते. एक जीआइएस विशेषज्ञ जीआइएस मॉडल में आंकड़ों को डालने में और इनका स्कोर और वजन प्राप्त करने में आपकी मदद कर सकता है.
  
====1. Suitability Scores====
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====1. उपयोगिता स्कोर====
First, different suitability scores have to be assigned to the seven datasets in order to combine them to come up with a clear overview of Rainwater Harvesting potential in your area.
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पहले, विभिन्न उपयोगिता स्कोर को सात आंकड़ों के सेट के लिए निश्चित करना चाहिये, जिससे उन्हें साथ रखने पर आपके क्षेत्र के वर्षाजल संचयन क्षमता का स्पष्ट स्वरूप सामने आ सके.
  
'''How does this work?'''<br>
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'''यह कैसे काम करता है?'''<br>
Datasets are always scored between 0 and 1, with 0 as the lowest suitability and 1 as the highest. If you look at the dataset of population density for example, you can assume that the more people live in an area, the higher is the need for Rainwater Harvesting. In this case, you could score as follows:
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आंकड़ों के सेट का स्कोर हमेशा 0 और 1 के बीच होता है, 0 न्यूनतम सुयोग्यता के लिए और 1 अधिकतम के लिए. अगर उदाहरण के लिए आप जनसंख्या घनत्व के आंकड़े को देखते हैं, आप यह समझ सकते हैं कि अगर आबादी अधिक होगी तो वर्षाजल संचयन की आवश्यकता भी अधिक होगी. इन परिस्थितियों में आप ऐसे स्कोर कर सकते हैं:
  
* A population density between 0 and 100 people per km² = score is between 0.0 and 0.9
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* एक जनसंख्या घनत्व जो 0 से सौ व्यक्ति प्रति वर्ग किमी है = स्कोर 0.0 से 0.9 के बीच होगा
* A population density higher than 100 people per km² = score is 1
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* एक जनसंख्या घनत्व जो सौ व्यक्ति प्रति वर्ग किमी से अधिक है = स्कोर 1 होगा
  
====2. Adding Weight====
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====2. वजन जोड़ना====
Secondly, weighting factors can be added to these suitability scores to reflect study specific preferences.
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दूसरी बात, वजन का कारक इन उपयोगिता स्कोर में जोड़ा जा सकता है ताकि अध्ययन विशिष्ट प्राथमिकता को दर्शाया जा सके.
  
'''How does this work?'''<br>
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'''यह कैसे काम करता है?'''<br>
The guiding principle with adding weights is that you give higher weights to the more relevant datasets in your study. For example, when your study focuses on reaching the most remote populations in the region, the suitability class for “population density” will get a lower weight. The weights that should be assigned to the datasets need to be between 0 and 1. Remember that the sum of all weights is always one.
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वजन जोड़ने का सिद्धांत यह है कि आप अधिक प्रासंगिक आंकड़ों को उच्च वजन देंगे. उदाहरण के लिए, जब आपका अध्ययन अत्यधिक पिछड़ी आबादी तक पहुंचने पर केंद्रित होता है तो जनसंख्या घनत्व का उपयोगिता वर्ग निम्न वजन हासिल करता है. आंकड़ों को दिया जाने वाला वजन 0 से 1 के बीच होना चाहिये. याद रखिये सभी वजनों का योग हमेशा 1 होगा.
  
The results of this scoring analysis are two maps: one with the need for Rainwater Harvesting and another for the potential success of implementing Rainwater Harvesting. Together, these form the basis for the third step.
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स्कोरिंग आकलन का नतीजा दो नक्शों के रूप में आता है : एक वर्षाजल संचयन की आवश्यकताओं के रूप में होता है और दूसरे वर्षाजल संचयन को लागू करने की स्थिति में सफलता की संभावना के रूप में. दोनों मिलकर तीसरे चरण का आधार बनते हैं.
  
 
===STEP 3. Combining & Analysing Data===
 
===STEP 3. Combining & Analysing Data===

Revision as of 09:27, 28 November 2015

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Rain logo.png

क्या आप ऐसे इलाके में काम करते हैं जहां पानी की उपलब्धता और गुणवत्ता बेहतर की जा सकती है? और आप सोच रहे हैं कि क्या वर्षाजल संचयन एक रुचिकर विकल्प हो सकता है? फिर यह उपकरण आपके लिए तैयार किया गया है! यह आपको बतायेगा कि आप कैसे जीआइएस (जियोग्राफिक इंफोर्मेशन सिस्टम) के सहारे किसी इलाके में वर्षाजल संचयन की क्षमता और संभावनाओं का पता लगा सकते हैं.

पूरी दुनिया में जल संकट से उबरने और उसे कम करने के लिए वर्षाजल संचयन एक प्रभावी और स्थायी उपाय माना जाता है. खास तौर पर मौसम परिवर्तन, बढ़ती आबादी और प्राकृतिक जल संसाधनों पर बढ़ते दबाव की स्थिति में वर्षाजल वैकल्पिक जल संसाधन के रूप में अधिक से अधिक रुचिकर साबित हो रहा है.


Rainwater GIS tool banner.png


वर्षाजल संचयन की संभावनाओं का मापन

वर्षाजल के संग्रह, भंडारन, उपयोग और पुनरुपयोग की पद्धतियां लागू करने में काफी आसान हैं. इसके बावजूद इन पद्धतियों को प्रभावी और स्थायी तरीके से लागू करने के लिए यह जानना जरूरी है कि वर्षाजल संचयन की पूरी क्षमता का कैसे इस्तेमाल किया जा सके.

जीआइएस (जियोग्राफिक इंफोर्मेशन सिस्टम) किसी खास इलाके में वर्षाजल संचयन की संभावनाओं और क्षमताओं का आकलन करने में आपकी मदद कर सकता है. खास तौर पर, यह आपकी इन चीजों में मदद कर सकता है:

  • वर्षाजल संचयन के लिए क्षमतावान स्थल की पहचान करने में.
  • आप इसका विजुअल बना कर किसी खास इलाके की वर्षाजल संचयन क्षमताओं से संबंधित सूचनाओं को साझा भी कर सकते हैं.
  • परियोजना लागू करने पर कितना वक्त लगेगा और कितनी राशि खर्च होगी इसकी सूचना दे सकता है.
  • वर्षाजल संचयन से संबंधित दानकर्ताओं, सरकारों और अन्य भागीदारों के बारे में आपको सूचना देता है. जीआइएस नक्शे एक मजबूत लॉबी और वकालत करने वाला उपकरण है.


एक वर्षाजल संचयन मैप तैयार करने के लिए आपको इन चरणों को अपनाना पड़ेगा :

1. जीआइएस मॉडल के लिए आंकड़े इकट्ठा करना GIS model icon.png
2. हर आंकड़े का स्कोर और वजन प्राप्त करना Scores and weights icon.png
3. चयनित आंकड़ों को सम्मिलित करना और उनका आकलन करना Combining and analyzing icon.png


चरण 1. आंकड़ों का संकलन

GIS model icon.png
वर्षाजल संचयन मैप के बारे में सूचना एकत्रित करने के लिए, पहला चरण उन आंकड़ों को पारिभाषित करना है जो आपके खास सवाल का जवाब देने के लिए आवश्यक हैं, फिर उसके हिसाब से आंकड़े जुटाने होते हैं. अगर आप अपने इलाके में वर्षाजल संचयन क्षमताओं के आकलन में रुचि रखते हैं, तो सामान्यतः इसके लिए दो तरह की सूचनाएं आवश्यक हैं:

आवश्यकता कारक : किस जगह वर्षाजल संचयन की मांग सबसे अधिक और सबसे जरूरी है?
सफलता कारक : किस जगह वर्षाजल संचयन की संभावना सबसे अधिक है और सबसे अधिक सफल होने की संभावना है?

आंकड़ों का सेट यानी डाटासेट

इन दोनों कारकों में से प्रत्येक निम्न आंकड़ों के सेट में बांटा जा सकता है. इसके लिए सबसे प्रासंगिक सेट पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है, लेकिन साथ ही व्यावहारिक रूप से यह भी देखना चाहिये कि कौन सा आंकड़ा उपलब्ध है और अपेक्षाकृत आसानी से उपलब्ध हो सकता है. निम्न सात आंकड़ों का सेट सबसे प्रासंगिक माना जाता है:

आवश्यकता कारक : जनसंख्या घनत्व, भूमि उपयोग, दूसरे जल स्रोतों तक पहुंच और सुखाड़.
सफलता कारक : सालाना बारिश, बारिश में उतार-चढ़ाव और मृदा नालियां.

सहयोगी आंकड़े

निश्चित तौर पर, कुछ और सूचनाएं भी जोड़ी जा सकती हैं अगर कुछ विशिष्ट सवालों का जवाब देना हो. ऐसे आकलनों के लिए इन आंकड़ों के सेट को जोड़ा जा सकता है, जैसे, भूमिगत जल की गुणवत्ता, जीडीपी प्रति व्यक्ति, या लैंगिक पहलू.

बदल रही परिस्थितियों (मौसम, सामाजिक-आर्थिक) से मुकाबला करने के लिए, एक अधिक गतिशील नजरिया अपनाने की जरूरत होती है. उदाहरण के लिए, आप इस जीआइएस मैप पद्धति का तब भी इस्तेमाल कर सकते हैं जब आप जलवायु परिवर्तन के प्रभाव का अपनी वर्षाजल संचयन की क्षमता के संबंध में आकलन करना चाहते हैं, इसके लिए बारिश और वाष्पीकरण के आंकड़ों का उपयोग करना होगा, जो जलवायु परिवर्तन को प्रतिध्वनित करते हैं.

चरण 2. स्कोर और वजन प्राप्त करना

Scores and weights icon.png
सही आंकड़ों को प्राप्त करने के बाद आपको इन आंकड़ों का स्कोर और वजन प्राप्त करना चाहिये, सभी आंकड़े आकलन के लिए समान रूप से आवश्यक नहीं होते. एक जीआइएस विशेषज्ञ जीआइएस मॉडल में आंकड़ों को डालने में और इनका स्कोर और वजन प्राप्त करने में आपकी मदद कर सकता है.

1. उपयोगिता स्कोर

पहले, विभिन्न उपयोगिता स्कोर को सात आंकड़ों के सेट के लिए निश्चित करना चाहिये, जिससे उन्हें साथ रखने पर आपके क्षेत्र के वर्षाजल संचयन क्षमता का स्पष्ट स्वरूप सामने आ सके.

यह कैसे काम करता है?
आंकड़ों के सेट का स्कोर हमेशा 0 और 1 के बीच होता है, 0 न्यूनतम सुयोग्यता के लिए और 1 अधिकतम के लिए. अगर उदाहरण के लिए आप जनसंख्या घनत्व के आंकड़े को देखते हैं, आप यह समझ सकते हैं कि अगर आबादी अधिक होगी तो वर्षाजल संचयन की आवश्यकता भी अधिक होगी. इन परिस्थितियों में आप ऐसे स्कोर कर सकते हैं:

  • एक जनसंख्या घनत्व जो 0 से सौ व्यक्ति प्रति वर्ग किमी है = स्कोर 0.0 से 0.9 के बीच होगा
  • एक जनसंख्या घनत्व जो सौ व्यक्ति प्रति वर्ग किमी से अधिक है = स्कोर 1 होगा

2. वजन जोड़ना

दूसरी बात, वजन का कारक इन उपयोगिता स्कोर में जोड़ा जा सकता है ताकि अध्ययन विशिष्ट प्राथमिकता को दर्शाया जा सके.

यह कैसे काम करता है?
वजन जोड़ने का सिद्धांत यह है कि आप अधिक प्रासंगिक आंकड़ों को उच्च वजन देंगे. उदाहरण के लिए, जब आपका अध्ययन अत्यधिक पिछड़ी आबादी तक पहुंचने पर केंद्रित होता है तो जनसंख्या घनत्व का उपयोगिता वर्ग निम्न वजन हासिल करता है. आंकड़ों को दिया जाने वाला वजन 0 से 1 के बीच होना चाहिये. याद रखिये सभी वजनों का योग हमेशा 1 होगा.

स्कोरिंग आकलन का नतीजा दो नक्शों के रूप में आता है : एक वर्षाजल संचयन की आवश्यकताओं के रूप में होता है और दूसरे वर्षाजल संचयन को लागू करने की स्थिति में सफलता की संभावना के रूप में. दोनों मिलकर तीसरे चरण का आधार बनते हैं.

STEP 3. Combining & Analysing Data

Combining and analyzing icon.png
Once the suitability scores and weights for both groups of datasets (the need factors and success factors) have been assigned, in this third step you can combine the datasets to find out the Rainwater Harvesting potential of your specific area.

To do so, all seven datasets need to be converted into maps with the values assigned to the parameters. A GIS expert can help you with this. For each map, the suitability score is multiplied with its corresponding weight. The different layers can then be combined into one overlay: a map that shows the potential and feasibility for Rainwater Harvesting in a specific area or country.

Presenting the Maps

Rainwater harvesting map.png

Once you have combined the maps and analysed the outcome, think about how you will present the GIS maps. This can be done in different ways and for different audiences. The maps can be presented separately to show interesting information in one or more maps, for example a comparison of the situation now and in 20 years. Combining all maps will give you the best overview of opportunities, potential and feasibility of integrated Rainwater Harvesting suitability.



BEFORE AND AFTER UNDERTAKING RAINWATER HARVESTING GIS MAPPING, TAKE INTO ACCOUNT THESE FIVE TIPS & TRICKS (scroll down the page)


INTERESTED? FIND OUT YOURSELF WHAT RAINWATER HARVESTING MAPS CAN DO FOR YOU: CHECK OUT THESE EXAMPLES FROM MALI, SENEGAL AND BURKINA FASO (scroll down for an interactive map).


Acknowledgements