দাঁড়িয়ে থাকা গাড়ি, যারা রোদ জমিয়ে রাখে রাতের জন্য

সৌর প্যানেল আর বৈদ্যুতিক গাড়ি দ্রুত ছড়িয়ে পড়ছে, কিন্তু তাদের সময় পরস্পরের সঙ্গে সংঘাতে: প্যানেল দিনের আলোয় উৎপাদন করে আর সূর্যাস্তে থেমে যায়, অথচ গাড়ি সাধারণত চার্জ হয় সন্ধ্যায়, যখন মানুষ বাড়ি ফেরে। দুটোই যত বাড়বে, তাদের ভারসাম্য রাখতে গ্রিডকে তত বেশি খাটতে হবে।

“SolarEV City” ধারণাটি এই সংঘাতকে মেলবন্ধনে বদলে দেয়: বৈদ্যুতিক গাড়ির ব্যাটারিকে ছাদের প্যানেলের পাশে শহর জুড়ে ছড়ানো সঞ্চয় হিসেবে ব্যবহার করা। গাড়িগুলো দুপুরের উদ্বৃত্ত শুষে নেয় এবং দ্বিমুখী “গাড়ি-থেকে-বাড়ি” বা “গাড়ি-থেকে-ভবন” সংযোগের মাধ্যমে সন্ধ্যা ও রাতে তা ছেড়ে দেয়।

একটি শহর, 5,000টি জলবায়ু

কেবল জলবায়ু ফলাফলকে কতটা বদলায়? আগের গবেষণাগুলো জলবায়ুকে ছাদ, গাড়ি ও অভ্যাসের স্থানীয় পার্থক্যের সঙ্গে গুলিয়ে ফেলেছিল। জাপানের Tohoku University-র Yuchen Liu ও Takuro Kobashi, Delft University of Technology এবং জাপানের Meteorological Research Institute-এর সহকর্মীদের সঙ্গে, কম্পিউটারে একটি নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষা চালিয়েছেন।

তাঁরা কিয়োটো-কে একটি মানক রেফারেন্স শহর হিসেবে নিয়ে সবকিছু স্থির রেখেছেন — ছাদের ক্ষেত্রফল, গাড়ির সংখ্যা, গাড়ি চালানোর অভ্যাস, মানুষের বিদ্যুৎ ব্যবহারের ধরন — আর শহরটিকে সরিয়ে নিয়েছেন পৃথিবী জুড়ে 5,000টি স্থলভাগের জায়গায়। বদলেছে কেবল স্থানীয় আবহাওয়া, আর তার সঙ্গে ঘণ্টায় ঘণ্টায় সৌর উৎপাদন এবং উষ্ণায়ন ও শীতলীকরণের চাহিদা।

মানক শহরটিতে আছে 7.41 গিগাওয়াট নির্ধারিত ক্ষমতার ছাদের প্যানেল — পূর্ণ রোদে সবগুলো মিলে যতটা শক্তি দেয় — এবং 4,75,500টি বৈদ্যুতিক গাড়ি, প্রতিটিতে এমন একটি ব্যাটারি, যা 40 কিলোওয়াট-ঘণ্টা শক্তি জমা রাখে এবং 6 কিলোওয়াটে চার্জ বা ডিসচার্জ হতে পারে, যা বাড়ির সঙ্গে তার বিনিময়ের হার। গাড়িগুলো প্রতিদিন তিন ঘণ্টা বাইরে থাকে। সিমুলেশনটি ঘণ্টা ধরে ধরে চলে, বছরে 8,760 ঘণ্টা, 25 বছরের আয়ুষ্কাল জুড়ে, প্যানেল ও ব্যাটারির বার্ধক্যসহ। মূল সংখ্যাটি হলো স্বনির্ভরতা (self-sufficiency): ভবন ও যাতায়াতের বিদ্যুতের সেই অংশ, যা স্থানীয়ভাবে জোগানো হয়, সরাসরি প্যানেল থেকে বা গাড়ির ব্যাটারির মাধ্যমে।

কী পাওয়া গেল

• স্বনির্ভরতা 21.6% থেকে 84.2%-এর মধ্যে ছিল, এবং 45° উত্তরের দক্ষিণে বেশিরভাগ অঞ্চলে 60% ছাড়িয়েছে।
• গাড়ির ব্যাটারি যোগ করায় মধ্যমা কেবল প্যানেলের (44.8%) তুলনায় 21.1 শতাংশ-বিন্দু বেড়েছে, যদিও গাড়িগুলো নিজেদের চাহিদাও যোগ করে।
• রোদই সব কথা নয়। তিনটি উপাদান 98% তারতম্যের ব্যাখ্যা দেয়: সৌর সম্পদ, চাহিদা রোদের ঘণ্টাগুলোর সঙ্গে কতটা মেলে, এবং সার্বিকভাবে চাহিদা কত বেশি।

ওপরে: পৃথিবী জুড়ে একই প্যানেল-ও-গাড়ি ব্যবস্থার স্বনির্ভরতা। নিচে বাঁয়ে: গাড়ির ব্যাটারিসহ (নীল) বনাম কেবল প্যানেল (কমলা)। নিচে ডানে: সমান সৌর উৎপাদনেও অক্ষাংশ বড় পার্থক্য গড়ে। — চিত্র 2, Liu et al. (2026), arXiv:2610.29344, CC BY 4.0.

কায়রো বনাম নোভোসিবির্স্ক

কায়রো ও মেক্সিকো সিটিতে স্বনির্ভরতা সারা বছর 80%-এর কাছে থাকে। পরিষ্কার আকাশ সাহায্য করে, কিন্তু মূল কথা সময়ের মিল: সবচেয়ে গরম মাসগুলোতে বাড়তি এসির চাহিদা শিখরে ওঠে দুপুরে, ঠিক যখন প্যানেল উৎপাদন করে। উচ্চতার সুবিধা পাওয়া সাও পাওলো, আর যেখানে বৃষ্টি হয় শীতকালে, যখন সূর্য এমনিতেই নিচু, সেই পার্থও প্রায়-আদর্শ জায়গাগুলোর মধ্যে পড়ে।

নোভোসিবির্স্কে দুপুরের কাছাকাছিও শীতের চাহিদা উৎপাদনকে ছাড়িয়ে যায়। স্বনির্ভরতা শীতে 20–30%-এ নেমে যায় এবং গ্রীষ্মে প্রায় 90%-এ ওঠে। মাসের পর মাস চলা ঘাটতি গাড়ির ব্যাটারি পূরণ করতে পারে না। সিঙ্গাপুর, পোর্ট হারকোর্ট ও সুরাবায়ায় প্রতিদিনের ঝড়, মৌসুমি বৃষ্টি বা বর্ষাকাল ঠিক তখনই রোদ কমিয়ে দেয়, যখন তা দিনের চাহিদার সঙ্গে মিলতে পারত।

ভালো সময়-মিল রোদের ঘাটতি পুষিয়ে দিতে পারে: কম রোদ কিন্তু ভালোভাবে মেলা চাহিদার অঞ্চলগুলো 67.7% ধরে রেখেছে, যা খারাপভাবে মেলা চাহিদার রৌদ্রোজ্জ্বল অঞ্চলের (68.9%) প্রায় সমান।

যে শহরগুলো রোদের মানচিত্রে বাদ পড়ে

কেবল সৌর সম্পদ দিয়ে জায়গাগুলোর ক্রম সাজালে 5,000টির প্রায় এক-চতুর্থাংশ ভুল শ্রেণিতে পড়ে। সবচেয়ে জনবহুল 1,000টি শহরের মধ্যে 219টি (21.9%) মারাত্মকভাবে কম মূল্যায়িত, আর মাত্র 37টি বেশি মূল্যায়িত। এর মধ্যে পূর্ব এশিয়ার 82টি, আফ্রিকার 51টি এবং দক্ষিণ আমেরিকার 39টি। দক্ষিণ ও দক্ষিণ-পূর্ব এশিয়া ধরলে 88.1% এমন অঞ্চলে, যেগুলো ভবিষ্যতের নগর-জনসংখ্যা ও বিদ্যুৎ-চাহিদা বৃদ্ধির বড় অংশ শুষে নেবে বলে প্রত্যাশিত। লেখকদের উদ্ধৃত আন্তর্জাতিক জ্বালানি সংস্থার হিসাব অনুযায়ী, কেবল সাব-সাহারান আফ্রিকাতেই প্রায় 60 কোটি মানুষ এখনো বিদ্যুৎ পান না।

লাল: যেসব জায়গায় রোদভিত্তিক ক্রম প্যানেল-ও-গাড়ির সম্ভাবনাকে কম মূল্যায়ন করে; নীল: যেখানে বেশি মূল্যায়ন করে। ডানে: 1,000টি বৃহত্তম শহরের 21.9% মারাত্মকভাবে কম মূল্যায়িত। — চিত্র 6a, Liu et al. (2026), arXiv:2610.29344, CC BY 4.0.

একটি মাপকাঠি, পরিকল্পনা নয়

এখানে কিয়োটো একটি মাপকাঠি, নীলনকশা নয়। বাস্তব প্রয়োগ নির্ভর করে স্থানীয় চাহিদা, গাড়ি রাখার অভ্যাস, ভবন, গ্রিডের সক্ষমতা, দাম ও বাজারের নিয়মের ওপর, আর ভবিষ্যতের জলবায়ু পরিবর্তন মানচিত্রটিকে নতুন করে আঁকবে। লেখকেরা আরও বলেন, একটি গাড়ির ব্যাটারি কেবল আছে বলেই সবসময় পাওয়া যায় না। তাঁদের উপসংহার: স্থান নির্বাচনের সিদ্ধান্তকে সৌর মানচিত্র ছাড়িয়ে দেখতে হবে, দিন ও বছর জুড়ে জোগান আর চাহিদা কীভাবে মেলে।