Малайзияның Қоршаған ортаны қорғау департаменті (DOE) 25 жыл бойы су сапасының алты негізгі параметрін пайдаланатын су сапасының индексін (WQI) енгізіп келеді: еріген оттегі (DO), биохимиялық оттегіге сұраныс (BOD), химиялық оттегіге сұраныс (COD), рН, аммиак азоты (AN) және қалқымалы қатты заттар (SS). 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 тиісті түрде басқарылуы керек. Бұл талдаудың тиімді әдістерін анықтау қажеттілігін арттырады. Қазіргі есептеулердің негізгі қиындықтарының бірі - ол бірқатар уақытты қажет ететін, күрделі және қателіктерге бейім субиндекс есептеулерін 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. Лангат бассейнінде WQI болжамын жақсарту үшін деректерге негізделген модельдеудің, атап айтқанда, 10 еселік айқаспалы валидацияға негізделген Nu-Радиалды негізді функцияны қолдау векторлық машинасының (SVM) әлеуеті әзірленді және зерттелді. WQI болжамындағы модельдің тиімділігін анықтау үшін алты сценарий бойынша кешенді сезімталдық талдауы жүргізілді. Бірінші жағдайда, SVM-WQI моделі DOE-WQI қайталаудың тамаша мүмкіндігін көрсетті және өте жоғары деңгейдегі статистикалық нәтижелерге қол жеткізді (корреляция коэффициенті r > 0,95, Нэш Сатклифф тиімділігі, NSE >0,88, Уиллмотт консистенция индексі, WI > 0,96). Екінші сценарийде модельдеу процесі WQI-ді алты параметрсіз бағалауға болатынын көрсетеді. Осылайша, DO параметрі WQI-ді анықтаудағы ең маңызды фактор болып табылады. рН WQI-ге ең аз әсер етеді. Сонымен қатар, 3-тен 6-ға дейінгі сценарийлер модельдің кіріс комбинациясындағы айнымалылар санын азайту арқылы уақыт пен шығын тұрғысынан модельдің тиімділігін көрсетеді (r > 0,6, NSE >0,5 (жақсы), WI > 0,7 (өте жақсы)). Жалпы алғанда, модель су сапасын басқаруда деректерге негізделген шешім қабылдауды айтарлықтай жақсартады және жеделдетеді, деректерді адамның араласуынсыз қолжетімді және тартымды етеді.
1 Кіріспе
«Судың ластануы» термині жер үсті суларының (мұхиттар, көлдер және өзендер) және жер асты суларын қоса алғанда, бірнеше су түрлерінің ластануын білдіреді. Бұл мәселенің өсуінің маңызды факторы - ластаушы заттардың су айдындарына тікелей немесе жанама түрде шығарылмас бұрын тиісті түрде өңделмеуі. Су сапасының өзгеруі тек теңіз ортасына ғана емес, сонымен қатар қоғамдық сумен жабдықтау және ауыл шаруашылығы үшін тұщы судың қолжетімділігіне де айтарлықтай әсер етеді. Дамушы елдерде экономикалық өсудің жылдам қарқыны кең таралған, және бұл өсімді ынталандыратын әрбір жоба қоршаған ортаға зиян келтіруі мүмкін. Су ресурстарын ұзақ мерзімді басқару және адамдар мен қоршаған ортаны қорғау үшін су сапасын бақылау және бағалау өте маңызды. Су сапасының индексі, сондай-ақ WQI деп те аталады, су сапасының деректерінен алынады және өзен суының сапасының ағымдағы жағдайын анықтау үшін қолданылады. 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 айдындарының сапасын жіктеу әдісін ұсынады. WQI-дің маңызды мәні шешім қабылдаушылардың шешімдері мен әрекеттеріне әсер етуі мүмкін. 1-ден 100-ге дейінгі шкала бойынша индекс неғұрлым жоғары болса, су сапасы соғұрлым жақсы болады. Жалпы алғанда, 80 және одан жоғары балл алған өзен станцияларының су сапасы таза өзендер стандарттарына сәйкес келеді. WQI мәні 40-тан төмен болса, ластанған болып саналады, ал WQI мәні 40 пен 80 аралығында болса, су сапасының шынымен де аздап ластанғанын көрсетеді.
Жалпы алғанда, WQI есептеу үшін ұзақ, күрделі және қатеге бейім бірқатар ішкі индекс түрлендірулері қажет. WQI мен су сапасының басқа параметрлері арасында күрделі сызықтық емес өзара әрекеттесулер бар. WQI есептеу қиын болуы мүмкін және көп уақытты алуы мүмкін, себебі әртүрлі WQI әртүрлі формулаларды пайдаланады, бұл қателіктерге әкелуі мүмкін. Бір үлкен қиындық - егер бір немесе бірнеше су сапасы параметрлері болмаса, WQI формуласын есептеу мүмкін емес. Сонымен қатар, кейбір стандарттар үлгілерді дәл тексеруді және нәтижелерді көрсетуді қамтамасыз ету үшін білікті мамандар орындауы керек уақытты қажет ететін, жан-жақты үлгі жинау процедураларын талап етеді. Технология мен жабдықтың жетілдірілуіне қарамастан, өзен суының сапасын уақытша және кеңістіктік бақылаудың кең ауқымды жүргізілуі жоғары пайдалану және басқару шығындарына байланысты қиындады.
Бұл талқылау WQI-ге жаһандық тәсіл жоқ екенін көрсетеді. Бұл WQI-ді есептеудің балама әдістерін есептеу тиімді және дәл түрде әзірлеу қажеттілігін тудырады. Мұндай жетілдірулер қоршаған орта ресурстарын басқарушыларға өзен суының сапасын бақылау және бағалау үшін пайдалы болуы мүмкін. Осыған байланысты кейбір зерттеушілер WQI-ді болжау үшін жасанды интеллектті сәтті қолданды; жасанды интеллект негізіндегі машиналық оқыту модельдеуі индекстік есептеуден аулақ болады және WQI нәтижелерін тез шығарады. Жасанды интеллект негізіндегі машиналық оқыту алгоритмдері сызықтық емес архитектурасына, күрделі оқиғаларды болжау қабілетіне, әртүрлі өлшемдегі деректерді қамтитын үлкен деректер жиынтығын басқару мүмкіндігіне және толық емес деректерге сезімтал болмауына байланысты танымал бола бастады. Олардың болжау күші толығымен деректерді жинау және өңдеу әдісі мен дәлдігіне байланысты.
Жарияланған уақыты: 2024 жылғы 21 қараша