← CA Articles · Mains CA archive · Answer Writing (Q&A) · October 2025 (16-31)
The Himalayan region, spanning 2,400 kilometers across 12 Indian states and union territories, is experiencing an unprecedented surge in natural disasters. From just five disasters recorded between 1902-1962, the region witnessed 68 disasters in the last decade alone (2013-2022), accounting for 44% of all disasters in India. Recent events, including the Mount Everest blizzard that trapped a thousand trekkers and devastating floods in Nepal and Darjeeling, underscore the region's growing vulnerability. Climate change is warming the Himalayas at 0.15°C to 0.60°C per decade—faster than the global average—making this seismically volatile range increasingly unpredictable. Despite this alarming trend, early warning systems (EWS) remain woefully inadequate, raising critical questions about disaster preparedness in one of the world's most vulnerable regions.
Exponential increase in disaster frequency: The Himalayas recorded only 5 disasters between 1902-1962, 11 disasters in 1963-1972, and 13 disasters in 1973-1982. The most recent decade (2013-2022) saw 68 disasters, representing a fourteen-fold increase from six decades earlier.
Diverse disaster types: The region experiences glacial lake outburst floods (GLOFs), landslides, floods, wildfires, earthquakes, cloudbursts, and extreme weather events. NASA's landslide data shows 1,121 landslide events occurred between 2007-2017 alone in this region.
Climate change acceleration: The Himalayas are warming at rates significantly higher than the global average, with temperatures rising between 0.15°C to 0.60°C per decade, making weather patterns increasingly erratic and unpredictable.
Wildlife and ecosystem stress: Species face "altitude squeeze" as warming pushes musk deer and snow trout to higher elevations, disrupting ecological balance and indicating broader environmental transformation.
Drought predictions: Studies published in Climate Change journal predict that 90% of the Himalayas will experience droughts lasting over a year if global warming increases by 3°C, threatening water security for millions.
Extreme weather unpredictability: Long-time hikers and mountaineers report unprecedented weather patterns, with sudden blizzards, torrential snowfall, and lightning strikes occurring in traditionally stable periods, demonstrating the breakdown of historical climate patterns.
Scale and geographical complexity: Installing EWS across the entire 2,400-kilometer Himalayan arc requires systems in each valley, including trans-boundary flood zones, presenting enormous logistical and financial challenges.
Technological limitations: Drones face significant operational constraints in glacierized, windy, and rugged Himalayan conditions, making them suitable only for localized studies rather than comprehensive regional monitoring.
Infrastructure gaps: Many Himalayan valleys remain remote and beyond mobile network coverage, making data transmission from conventional EWS extremely difficult and limiting real-time alert capabilities.
Lack of indigenous technology: India lacks indigenous, low-cost, weather-proof EWS that are easy to install and operate by local communities, forcing dependence on expensive imported technologies that may not suit local conditions.
Satellite limitations: While satellite links offer monitoring possibilities, they are prohibitively expensive and may not be scalable across the vast Himalayan region. Additionally, satellite data collection needs to be rapid for effective disaster warning.
Multi-parameter monitoring requirements: Effective EWS must integrate multiple input parameters including in-situ measurements and remote sensing data, requiring sophisticated technical integration that current systems often lack.
Local capacity building: Successful EWS implementation requires training local communities to maintain, operate systems, and respond appropriately to warnings—a crucial element often neglected in technology-focused approaches.
Artificial Intelligence integration: AI models show promise in transforming live data into credible warnings, enabling rapid analysis of complex environmental parameters and pattern recognition for disaster prediction.
Chinese Academy of Sciences model: Researchers created a successful GLOF early warning system at Cirenmaco glacial lake using unmanned boats to monitor lake-level changes, end-moraine displacement, ice collapse, and downstream runoff with satellite and mobile network data transmission.
Hazard mapping innovations: Advanced systems create flood depth and velocity maps translated into four intensity levels, helping determine evacuation locations, construct prevention facilities, and implement development measures in vulnerable areas.
Swiss Alps precedent: The Blatten village glacier collapse was prevented from becoming a humanitarian crisis when a shepherd alerted downstream villages, demonstrating that simple, community-based warning systems can save hundreds of lives.
Uttarakhand-Himachal hailstorm alerts: Environment Ministry-funded operational systems provide advanced sub-kilometer scale hailstorm alerts to apple orchard managers, demonstrating successful implementation of localized, AI-aided prediction systems melding local data with rigorously downscaled atmospheric models.
Community-centered approaches: Successful EWS implementations emphasize involving and training local people as first responders and system operators, recognizing that technology alone cannot prevent disasters without human engagement.
The Himalayan region faces an existential crisis as climate change transforms it from a stable mountain fortress into a disaster-prone zone experiencing fourteen times more catastrophes than six decades ago. The stark inadequacy of early warning systems—despite proven technological solutions and successful international precedents—reflects a fundamental failure of prioritization by scientists, engineers, funding agencies, industry, and policymakers. Creating effective disaster preparedness requires a multi-pronged approach: developing indigenous, low-cost EWS technology; integrating AI with multi-parameter monitoring; building robust satellite and ground-based data networks; empowering local communities through training and ownership; and most critically, making Himalayan disaster mitigation a national priority with dedicated funding and institutional support. As 90% of the region faces potential year-long droughts under 3°C warming scenarios, the window for action is rapidly closing. Only comprehensive, community-centered early warning systems can protect the millions of lives dependent on Himalayan stability.
12 இந்திய மாநிலங்கள் மற்றும் யூனியன் பிரதேசங்கள் முழுவதும் 2,400 கிலோமீட்டர் நீளமுள்ள இமயமலைப் பகுதி, இயற்கை பேரிடர்களில் முன்னெப்போதும் இல்லாத அதிகரிப்பை சந்தித்து வருகிறது. 1902-1962 க்கு இடையில் பதிவு செய்யப்பட்ட வெறும் ஐந்து பேரிடர்களிலிருந்து, கடந்த தசாப்தத்தில் மட்டும் (2013-2022) இப்பகுதி 68 பேரிடர்களைக் கண்டது, இது இந்தியாவின் அனைத்து பேரிடர்களிலும் 44% ஆகும். ஆயிரம் மலையேறுபவர்களை சிக்க வைத்த எவரெஸ்ட் மலை பனிப்புயல் மற்றும் நேபாளம் மற்றும் டார்ஜிலிங்கில் பேரழிவு வெள்ளம் உள்ளிட்ட சமீபத்திய நிகழ்வுகள், பகுதியின் வளர்ந்து வரும் பாதிப்பை அடிக்கோடிட்டுக் காட்டுகின்றன. காலநிலை மாற்றம் இமயமலையை 0.15°C முதல் 0.60°C வரை ஒரு தசாப்தத்திற்கு வெப்பமாக்குகிறது—உலக சராசரியை விட வேகமாக—இந்த நில அதிர்வு நிலையற்ற மலைத்தொடரை பெருகிய முறையில் கணிக்க முடியாததாக ஆக்குகிறது. இந்த அதிர்ச்சியூட்டும் போக்கு இருந்தபோதிலும், முன்னெச்சரிக்கை அமைப்புகள் (EWS) மிகவும் போதுமானதாக இல்லை, இது உலகின் மிகவும் பாதிக்கப்படக்கூடிய பகுதிகளில் ஒன்றில் பேரிடர் தயார்நிலை குறித்து முக்கியமான கேள்விகளை எழுப்புகிறது.
பேரிடர் அதிர்வெண்ணில் அதிவேக அதிகரிப்பு: இமயமலை 1902-1962 க்கு இடையில் 5 பேரிடர்களை மட்டுமே பதிவு செய்தது, 1963-1972 இல் 11 பேரிடர்கள், மற்றும் 1973-1982 இல் 13 பேரிடர்கள். மிக சமீபத்திய தசாப்தம் (2013-2022) 68 பேரிடர்களைக் கண்டது, இது ஆறு தசாப்தங்களுக்கு முன்பு இருந்ததை விட பதினான்கு மடங்கு அதிகரிப்பைப் பிரதிநிதித்துவப்படுत்துகிறது.
பல்வேறு பேரிடர் வகைகள்: இப்பகுதி பனியாறு ஏரி வெடிப்பு வெள்ளம் (GLOFs), நிலச்சரிவுகள், வெள்ளம், காட்டுத் தீ, பூகம்பங்கள், மேகவெடிப்புகள் மற்றும் தீவிர வானிலை நிகழ்வுகளை அனுபவிக்கிறது. நாசாவின் நிலச்சரிவு தரவு இப்பகுதியில் 2007-2017 க்கு இடையில் மட்டும் 1,121 நிலச்சரிவு நிகழ்வுகள் ஏற்பட்டதைக் காட்டுகிறது.
காலநிலை மாற்ற முடுக்கம்: இமயமலை உலக சராசரியை விட கணிசமாக அதிக விகிதத்தில் வெப்பமடைகிறது, வெப்பநிலை 0.15°C முதல் 0.60°C வரை ஒரு தசாப்தத்திற்கு உயர்கிறது, வானிலை முறைகளை பெருகிய முறையில் ஒழுங்கற்றதாகவும் கணிக்க முடியாததாகவும் ஆக்குகிறது.
வனவிலங்குகள் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் அழுத்தம்: இனங்கள் "உயர அழுத்தத்தை" எதிர்கொள்கின்றன, ஏனெனில் வெப்பமாதல் கஸ்தூரி மான் மற்றும் பனி மீன்களை உயரமான பகுதிகளுக்குத் தள்ளுகிறது, சுற்றுச்சூழல் சமநிலையை சீர்குலைத்து பரந்த சுற்றுச்சூழல் மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது.
வறட்சி கணிப்புகள்: க்ளைமேட் சேஞ்ச் இதழில் வெளியிடப்பட்ட ஆய்வுகள், உலக வெப்பமயமாதல் 3°C அதிகரித்தால், இமயமலையின் 90% ஒரு வருடத்திற்கும் மேலாக நீடிக்கும் வறட்சிகளை அனுபவிக்கும் என்று கணித்துள்ளன, மில்லியன் கணக்கானவர்களுக்கு நீர் பாதுகாப்பை அச்சுறுத்துகின்றன.
தீவிர வானிலை கணிக்க முடியாத தன்மை: நீண்டகால மலையேறுபவர்கள் மற்றும் மலையேற்றக் கலைஞர்கள் முன்னெப்போதும் இல்லாத வானிலை முறைகளை அறிக்கை செய்கின்றனர், பாரம்பரியமாக நிலையான காலங்களில் திடீர் பனிப்புயல்கள், பெருமழை மற்றும் மின்னல் தாக்குதல்கள் ஏற்படுகின்றன, வரலாற்று காலநிலை முறைகளின் முறிவை நிரூபிக்கின்றன.
அளவு மற்றும் புவியியல் சிக்கலானது: முழு 2,400 கிலோமீட்டர் இமயமலை வளைவு முழுவதும் EWS ஐ நிறுவுவதற்கு ஒவ்வொரு பள்ளத்தாக்கிலும் அமைப்புகள் தேவைப்படுகின்றன, எல்லைக்கு அப்பால் வெள்ள மண்டலங்கள் உட்பட, மகத்தான தளவியல் மற்றும் நிதி சவால்களை முன்வைக்கிறது.
தொழில்நுட்ப வரம்புகள்: பனியாறு, காற்றுள்ள மற்றும் கரடுமுரடான இமயமலை நிலைமைகளில் ட்ரோன்கள் குறிப்பிடத்தக்க செயல்பாட்டு கட்டுப்பாடுகளை எதிர்கொள்கின்றன, அவற்றை விரிவான பிராந்திய கண்காணிப்புக்கு பதிலாக உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்ட ஆய்வுகளுக்கு மட்டுமே பொருத்தமாக்குகின்றன.
உள்கட்டமைப்பு இடைவெளிகள்: பல இமயமலை பள்ளத்தாக்குகள் தொலைதூரமாக உள்ளன மற்றும் மொபைல் நெட்வொர்க் கவரேஜுக்கு அப்பாற்பட்டவை, வழக்கமான EWS இலிருந்து தரவு பரிமாற்றத்தை மிகவும் கடினமாக்குகின்றன மற்றும் நேரடி எச்சரிக்கை திறன்களை வரம்பிடுகின்றன.
உள்நாட்டு தொழில்நுட்பத்தின் பற்றாக்குறை: இந்தியாவில் உள்ளூர் சமூகங்களால் நிறுவ மற்றும் இயக்க எளிதான உள்நாட்டு, குறைந்த விலை, வானிலை-எதிர்ப்பு EWS இல்லை, உள்ளூர் நிலைமைகளுக்கு பொருந்தாத விலையுயர்ந்த இறக்குமதி செய்யப்பட்ட தொழில்நுட்பங்களை சார்ந்திருக்க வேண்டியுள்ளது.
செயற்கைக்கோள் வரம்புகள்: செயற்கைக்கோள் இணைப்புகள் கண்காணிப்பு சாத்தியங்களை வழங்கினாலும், அவை தடையற்ற விலை உயர்ந்தவை மற்றும் பரந்த இமயமலை பகுதி முழுவதும் அளவிடக்கூடியதாக இருக்காது. கூடுதலாக, பயனுள்ள பேரிடர் எச்சரிக்கைக்கு செயற்கைக்கோள் தரவு சேகரிப்பு விரைவாக இருக்க வேண்டும்.
பல-அளவுரு கண்காணிப்பு தேவைகள்: பயனுள்ள EWS இன்-சிட்டு அளவீடுகள் மற்றும் தொலை உணர்தல் தரவு உள்ளிட்ட பல உள்ளீட்டு அளவுருக்களை ஒருங்கிணைக்க வேண்டும், தற்போதைய அமைப்புகள் பெரும்பாலும் இல்லாத அதிநவீன தொழில்நுட்ப ஒருங்கிணைப்பு தேவைப்படுகிறது.
உள்ளூர் திறன் வளர்ப்பு: வெற்றிகரமான EWS செயல்படுத்தலுக்கு உள்ளூர் சமூகங்களுக்கு அமைப்புகளை பராமரிக்க, இயக்க மற்றும் எச்சரிக்கைகளுக்கு சரியாக பதிலளிக்க பயிற்சி அளிக்க வேண்டும்—தொழில்நுட்ப-கவனம் செலுத்தும் அணுகுமுறைகளில் பெரும்பாலும் புறக்கணிக்கப்படும் ஒரு முக்கியமான உறுப்பு.
செயற்கை நுண்ணறிவு ஒருங்கிணைப்பு: AI மாதிரிகள் நேரடி தரவை நம்பகமான எச்சரிக்கைகளாக மாற்றுவதில் வாக்குறுதியைக் காட்டுகின்றன, சிக்கலான சுற்றுச்சூழல் அளவுருக்களின் விரைவான பகுப்பாய்வு மற்றும் பேரிடர் கணிப்புக்கான முறை அங்கீகாரத்தை செயல்படுத்துகின்றன.
சீன அறிவியல் அகாடமி மாதிரி: ஆராய்ச்சியாளர்கள் சிரென்மாகோ பனியாறு ஏரியில் ஆளில்லா படகுகளைப் பயன்படுத்தி வெற்றிகரமான GLOF முன்னெச்சரிக்கை அமைப்பை உருவாக்கினர், ஏரி-நிலை மாற்றங்கள், இறுதி-மொரைன் இடப்பெயர்ச்சி, பனி சரிவு மற்றும் கீழ்நோக்கி ஓட்டத்தை செயற்கைக்கோள் மற்றும் மொபைல் நெட்வொர்க் தரவு பரிமாற்றத்துடன் கண்காணித்தனர்.
ஆபத்து வரைபட புதுமைகள்: மேம்பட்ட அமைப்புகள் வெள்ள ஆழம் மற்றும் வேக வரைபடங்களை உருவாக்குகின்றன, நான்கு தீவிரம் நிலைகளாக மொழிபெயர்க்கப்பட்டுள்ளன, வெளியேற்ற இடங்களை தீர்மானிக்க, தடுப்பு வசதிகளை கட்டமைக்க மற்றும் பாதிக்கப்படக்கூடிய பகுதிகளில் வளர்ச்சி நடவடிக்கைகளை செயல்படுத்த உதவுகின்றன.
சுவிஸ் ஆல்ப்ஸ் முன்னுதாரணம்: ஒரு மேய்ப்பன் கீழ்நோக்கி கிராமங்களை எச்சரித்தபோது ப்ளாட்டன் கிராம பனியாறு சரிவு மனிதாபிமான நெருக்கடியாக மாறுவதைத் தடுக்கப்பட்டது, எளிய, சமூக அடிப்படையிலான எச்சரிக்கை அமைப்புகள் நூற்றுக்கணக்கான உயிர்களைக் காப்பாற்ற முடியும் என்பதை நிரூபிக்கிறது.
உத்தரகண்ட்-இமாச்சல் கல்மழை எச்சரிக்கைகள்: சுற்றுச்சூழல் அமைச்சக நிதியுதவி செயல்பாட்டு அமைப்புகள் ஆப்பிள் தோட்ட மேலாளர்களுக்கு மேம்பட்ட துணை கிலோமீட்டர் அளவிலான கல்மழை எச்சரிக்கைகளை வழங்குகின்றன, உள்ளூர் தரவை கடுமையாக குறைக்கப்பட்ட வளிமண்டல மாதிரிகளுடன் இணைக்கும் உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்ட, AI-உதவி கணிப்பு அமைப்புகளின் வெற்றிகரமான செயல்படுத்தலை நிரூபிக்கிறது.
சமூக-மையப்படுத்தப்பட்ட அணுகுமுறைகள்: வெற்றிகரமான EWS செயல்படுத்தல்கள் உள்ளூர் மக்களை முதல் பதிலளிப்பவர்கள் மற்றும் அமைப்பு இயக்குனர்களாக ஈடுபடுத்துவதையும் பயிற்சி அளிப்பதையும் வலியுறுத்துகின்றன, மனித ஈடுபாடு இல்லாமல் தொழில்நுட்பம் மட்டும் பேரிடர்களைத் தடுக்க முடியாது என்பதை அங்கீகரிக்கிறது.
காலநிலை மாற்றம் அதை ஒரு நிலையான மலைக் கோட்டையிலிருந்து ஆறு தசாப்தங்களுக்கு முன்பு இருந்ததை விட பதினான்கு மடங்கு அதிக பேரழிவுகளை அனுபவிக்கும் பேரிடர் சாத்தியமுள்ள மண்டலமாக மாற்றுவதால் இமயமலைப் பகுதி ஒரு இருப்பியல் நெருக்கடியை எதிர்கொள்கிறது. நிரூபிக்கப்பட்ட தொழில்நுட்ப தீர்வுகள் மற்றும் வெற்றிகரமான சர்வதேச முன்னுதாரணங்கள் இருந்தபோதிலும் முன்னெச்சரிக்கை அமைப்புகளின் அப்பட்டமான போதாமை—விஞ்ஞானிகள், பொறியாளர்கள், நிதி நிறுவனங்கள், தொழில்துறை மற்றும் கொள்கை வகுப்பாளர்களின் முன்னுரிமையின் அடிப்படை தோல்வியை பிரதிபலிக்கிறது. பயனுள்ள பேரிடர் தயார்நிலையை உருவாக்குவதற்கு பல்நோக்கு அணுகுமுறை தேவை: உள்நாட்டு, குறைந்த விலை EWS தொழில்நுட்பத்தை உருவாக்குதல்; AI ஐ பல-அளவுரு கண்காணிப்புடன் ஒருங்கிணைத்தல்; வலுவான செயற்கைக்கோள் மற்றும் தரை அடிப்படையிலான தரவு வலையமைப்புகளை கட்டமைத்தல்; பயிற்சி மற்றும் உரிமையாளர் மூலம் உள்ளூர் சமூகங்களை அதிகாரமளித்தல்; மற்றும் மிக முக்கியமாக, இமயமலை பேரிடர் தணிப்பை அர்ப்பணிக்கப்பட்ட நிதி மற்றும் நிறுவன ஆதரவுடன் தேசிய முன்னுரிமையாக மாற்றுதல். 3°C வெப்பமாக்கல் சூழ்நிலைகளின் கீழ் பகுதியின் 90% சாத்தியமான ஆண்டு நீண்ட வறட்சிகளை எதிர்கொள்வதால், நடவடிக்கைக்கான சாளரம் வேகமாக மூடப்படுகிறது. விரிவான, சமூக-மையப்படுத்தப்பட்ட முன்னெச்சரிக்கை அமைப்புகள் மட்டுமே இமயமலை நிலைப்பாட்டைச் சார்ந்திருக்கும் மில்லியன் கணக்கான உயிர்களைப் பாதுகாக்க முடியும்
Reading a model answer is step one - writing your own against the clock is what actually builds Mains marks. ArivArk's bilingual test series turns every current-affairs update into scored practice: scheduled tests in Tamil and English, a video explanation for every paper and an honest rank list.
