25 жыл бойы Малайзияның Қоршаған ортаны қорғау департаменті (DOE) су сапасының алты негізгі параметрін пайдаланатын Су сапасының индексін (WQI) енгізді: ерітілген оттегі (DO), биохимиялық оттегіге сұраныс (BOD), оттегінің химиялық қажеттілігі (COD), pH, аммиак азоты (ANSS) және тоқтатылған қатты заттар). Су сапасын талдау су ресурстарын басқарудың маңызды құрамдас бөлігі болып табылады және ластанудан болатын экологиялық залалдың алдын алу және қоршаған ортаны қорғау ережелерінің сақталуын қамтамасыз ету үшін дұрыс басқарылуы керек. Бұл талдаудың тиімді әдістерін анықтау қажеттілігін арттырады. Ағымдағы есептеуіш техниканың негізгі қиындықтарының бірі - ол көп уақытты қажет ететін, күрделі және қатеге бейім субиндексті есептеулерді қажет етеді. Сонымен қатар, егер бір немесе бірнеше су сапасының параметрлері жоқ болса, WQI есептелмейді. Бұл зерттеуде ағымдағы процестің күрделілігі үшін WQI оңтайландыру әдісі әзірленді. Деректерге негізделген модельдеудің әлеуеті, атап айтқанда 10x кросс-валидацияға негізделген Nu-Radial функциясын қолдау векторлық машинасы (SVM) Лангат бассейніндегі WQI болжамын жақсарту үшін әзірленді және зерттелді. WQI болжауындағы модельдің тиімділігін анықтау үшін алты сценарий бойынша жан-жақты сезімталдық талдауы жүргізілді. Бірінші жағдайда SVM-WQI моделі DOE-WQI қайталаудың тамаша қабілетін көрсетті және статистикалық нәтижелердің өте жоғары деңгейін алды (корреляция коэффициенті r > 0,95, Нэш Сатклифтің тиімділігі, NSE >0,88, Уилмотт консистенциясы индексі, WI > 0,96). Екінші сценарийде модельдеу процесі WQI алты параметрсіз бағалауға болатындығын көрсетеді. Осылайша, DO параметрі WQI анықтаудағы ең маңызды фактор болып табылады. рН WQI-ге ең аз әсер етеді. Сонымен қатар, 3-6 сценарийлері модель енгізу комбинациясындағы айнымалылар санын азайту арқылы уақыт пен шығын тұрғысынан модельдің тиімділігін көрсетеді (r > 0,6, NSE >0,5 (жақсы), WI > 0,7 (өте жақсы)). Біріктірілген модель су сапасын басқаруда деректерге негізделген шешім қабылдауды айтарлықтай жақсартады және жеделдетеді, бұл деректерді адамның араласуынсыз қол жетімді және тартымды етеді.
1 Кіріспе
«Судың ластануы» термині судың бірнеше түрлерінің, соның ішінде жер үсті суларының (мұхиттар, көлдер және өзендер) және жер асты суларының ластануын білдіреді. Бұл проблеманың өсуінің маңызды факторы ластаушы заттардың су объектілеріне тікелей немесе жанама түрде шығарылуына дейін тиісті түрде тазартылмауы болып табылады. Су сапасының өзгеруі теңіз ортасына ғана емес, сонымен қатар қоғамдық сумен жабдықтау мен ауыл шаруашылығына арналған тұщы судың қолжетімділігіне де айтарлықтай әсер етеді. Дамушы елдерде қарқынды экономикалық өсу жиі кездеседі және осы өсуге ықпал ететін әрбір жоба қоршаған ортаға зиян тигізуі мүмкін. Су ресурстарын ұзақ мерзімді басқару және адамдар мен қоршаған ортаны қорғау үшін су сапасын бақылау және бағалау өте маңызды. Су сапасының индексі, WQI деп те аталады, су сапасының деректерінен алынған және өзен суының сапасының ағымдағы күйін анықтау үшін пайдаланылады. Су сапасының өзгеру дәрежесін бағалау кезінде көптеген айнымалыларды ескеру қажет. WQI - ешқандай өлшемі жоқ индекс. Ол су сапасының нақты параметрлерінен тұрады. WQI тарихи және қазіргі су объектілерінің сапасын жіктеу әдісін ұсынады. WQI мәнді мәні шешім қабылдаушылардың шешімдері мен әрекеттеріне әсер етуі мүмкін. 1-ден 100-ге дейінгі шкала бойынша индекс неғұрлым жоғары болса, судың сапасы соғұрлым жақсы болады. Жалпы алғанда, 80 және одан жоғары балл алған өзен станцияларының су сапасы таза өзендердің стандарттарына сәйкес келеді. 40-тан төмен WQI мәні ластанған болып саналады, ал 40 пен 80 арасындағы WQI мәні су сапасының шынымен аздап ластанғанын көрсетеді.
Тұтастай алғанда, WQI есептеу ұзақ, күрделі және қатеге бейім ішкі индексті түрлендірулер жинағын талап етеді. WQI мен су сапасының басқа параметрлері арасында күрделі сызықты емес өзара әрекеттесулер бар. WQI есептеу қиын болуы және ұзақ уақыт алуы мүмкін, себебі әртүрлі WQI әртүрлі формулаларды пайдаланады, бұл қателерге әкелуі мүмкін. Бір маңызды мәселе, егер бір немесе бірнеше су сапасының параметрлері жоқ болса, WQI формуласын есептеу мүмкін емес. Сонымен қатар, кейбір стандарттар үлгілерді дәл тексеруге және нәтижелерді көрсетуге кепілдік беру үшін дайындалған мамандар орындауы қажет көп уақытты қажет ететін, жан-жақты үлгі жинау процедураларын талап етеді. Технологиялар мен құрал-жабдықтардың жетілдірілуіне қарамастан, өзен суының сапасының ауқымды уақыттық және кеңістіктік мониторингі операциялық және басқару шығындарының жоғары болуына байланысты қиындады.
Бұл талқылау WQI-ге жаһандық көзқарас жоқ екенін көрсетеді. Бұл WQI есептеудің тиімді және дәл есептеу әдістерін әзірлеу қажеттілігін тудырады. Мұндай жақсартулар қоршаған орта ресурстарын басқарушыларға өзен суының сапасын бақылау және бағалау үшін пайдалы болуы мүмкін. Осы тұрғыда кейбір зерттеушілер AI-ды WQI болжау үшін сәтті пайдаланды; Ai негізіндегі машиналық оқытуды модельдеу ішкі индексті есептеуді болдырмайды және WQI нәтижелерін жылдам жасайды. Ai негізіндегі машиналық оқыту алгоритмдері сызықты емес архитектурасына, күрделі оқиғаларды болжау мүмкіндігіне, әртүрлі өлшемдегі деректерді қоса алғанда үлкен деректер жиынын басқару мүмкіндігіне және толық емес деректерге сезімталдыққа байланысты танымал болуда. Олардың болжау күші толығымен деректерді жинау және өңдеу әдісі мен дәлдігіне байланысты.
Жіберу уақыты: 21 қараша 2024 ж