На працягу 25 гадоў Міністэрства аховы навакольнага асяроддзя Малайзіі (DOE) укараняе індэкс якасці вады (WQI), які выкарыстоўвае шэсць ключавых параметраў якасці вады: раствораны кісларод (DO), біяхімічнае спажыванне кіслароду (BOD), хімічнае спажыванне кіслароду (COD), pH, аміячны азот (AN) і завіслыя цвёрдыя рэчывы (SS). Аналіз якасці вады з'яўляецца важным кампанентам кіравання воднымі рэсурсамі і павінен праводзіцца належным чынам, каб прадухіліць экалагічную шкоду ад забруджвання і забяспечыць выкананне экалагічных нормаў. Гэта павялічвае неабходнасць вызначэння эфектыўных метадаў аналізу. Адной з галоўных праблем сучасных вылічэнняў з'яўляецца тое, што яны патрабуюць серыі працаёмкіх, складаных і схільных да памылак разлікаў падындэксаў. Акрамя таго, WQI нельга разлічыць, калі адсутнічае адзін або некалькі параметраў якасці вады. У гэтым даследаванні распрацаваны метад аптымізацыі WQI для складанасці бягучага працэсу. Быў распрацаваны і даследаваны патэнцыял мадэлявання на аснове дадзеных, а менавіта Nu-радыяльнай базіснай функцыі апорных вектараў (SVM) на аснове 10-кратнай перакрыжаванай праверкі, для паляпшэння прагназавання WQI ў басейне Лангат. Для вызначэння эфектыўнасці мадэлі ў прагназаванні WQI быў праведзены комплексны аналіз адчувальнасці па шасці сцэнарыях. У першым выпадку мадэль SVM-WQI прадэманстравала выдатную здольнасць рэплікаваць DOE-WQI і атрымала вельмі высокі ўзровень статыстычных вынікаў (каэфіцыент карэляцыі r > 0,95, эфектыўнасць Нэша Саткліфа, NSE > 0,88, індэкс узгодненасці Уілмота, WI > 0,96). У другім сцэнарыі працэс мадэлявання паказвае, што WQI можна ацаніць без шасці параметраў. Такім чынам, параметр DO з'яўляецца найважнейшым фактарам пры вызначэнні WQI. pH мае найменшы ўплыў на WQI. Акрамя таго, сцэнарыі з 3 па 6 паказваюць эфектыўнасць мадэлі з пункту гледжання часу і выдаткаў за кошт мінімізацыі колькасці зменных у камбінацыі ўваходных дадзеных мадэлі (r > 0,6, NSE > 0,5 (добра), WI > 0,7 (вельмі добра)). У сукупнасці мадэль значна палепшыць і паскорыць прыняцце рашэнняў на аснове дадзеных у кіраванні якасцю вады, зрабіўшы дадзеныя больш даступнымі і цікавымі без умяшання чалавека.
1 Уводзіны
Тэрмін «забруджванне вады» адносіцца да забруджвання некалькіх тыпаў вады, у тым ліку паверхневых вод (акіянаў, азёр і рэк) і падземных вод. Істотным фактарам росту гэтай праблемы з'яўляецца тое, што забруджвальныя рэчывы не ачышчаюцца належным чынам перад тым, як трапляць непасрэдна ці ўскосна ў вадаёмы. Змены якасці вады аказваюць значны ўплыў не толькі на марское асяроддзе, але і на даступнасць прэснай вады для водазабеспячэння насельніцтва і сельскай гаспадаркі. У краінах, якія развіваюцца, распаўсюджанай з'явай з'яўляецца хуткі эканамічны рост, і кожны праект, які спрыяе гэтаму росту, можа нанесці шкоду навакольнаму асяроддзю. Для доўгатэрміновага кіравання воднымі рэсурсамі і аховы людзей і навакольнага асяроддзя вельмі важны маніторынг і ацэнка якасці вады. Індэкс якасці вады, таксама вядомы як WQI, атрымліваецца з дадзеных аб якасці вады і выкарыстоўваецца для вызначэння бягучага стану якасці рачной вады. Пры ацэнцы ступені змены якасці вады неабходна ўлічваць мноства зменных. WQI — гэта індэкс без вымярэння. Ён складаецца з канкрэтных параметраў якасці вады. WQI забяспечвае метад класіфікацыі якасці гістарычных і сучасных вадаёмаў. Значнае значэнне WQI можа паўплываць на рашэнні і дзеянні асоб, якія прымаюць рашэнні. Па шкале ад 1 да 100, чым вышэйшы індэкс, тым лепшая якасць вады. У цэлым, якасць вады рачных станцый з баламі 80 і вышэй адпавядае стандартам чыстых рэк. Значэнне WQI ніжэй за 40 лічыцца забруджаным, а значэнне WQI ад 40 да 80 паказвае, што якасць вады сапраўды нязначна забруджаная.
Увогуле, разлік WQI патрабуе набору падындэксных пераўтварэнняў, якія з'яўляюцца працяглымі, складанымі і схільнымі да памылак. Існуюць складаныя нелінейныя ўзаемадзеянні паміж WQI і іншымі параметрамі якасці вады. Разлік WQI можа быць складаным і займаць шмат часу, таму што розныя WQI выкарыстоўваюць розныя формулы, што можа прывесці да памылак. Адной з асноўных праблем з'яўляецца тое, што немагчыма разлічыць формулу для WQI, калі адсутнічае адзін або некалькі параметраў якасці вады. Акрамя таго, некаторыя стандарты патрабуюць працаёмкіх, вычарпальных працэдур збору проб, якія павінны выконвацца падрыхтаванымі спецыялістамі, каб гарантаваць дакладнае даследаванне проб і адлюстраванне вынікаў. Нягледзячы на ўдасканаленне тэхналогій і абсталявання, шырокі часовы і прасторавы маніторынг якасці рачной вады быў абцяжараны высокімі эксплуатацыйнымі і кіраўнічымі выдаткамі.
Гэта абмеркаванне паказвае, што глабальнага падыходу да WQI не існуе. Гэта выклікае неабходнасць распрацоўкі альтэрнатыўных метадаў разліку WQI з вылічальна эфектыўнай і дакладнай вылічальнай мэтай. Такія паляпшэнні могуць быць карыснымі для кіраўнікоў экалагічных рэсурсаў для маніторынгу і ацэнкі якасці рачной вады. У гэтым кантэксце некаторыя даследчыкі паспяхова выкарыстоўвалі штучны інтэлект для прагназавання WQI; мадэляванне машыннага навучання на аснове штучнага інтэлекту дазваляе пазбегнуць разліку падындэксаў і хутка генеруе вынікі WQI. Алгарытмы машыннага навучання на аснове штучнага інтэлекту набіраюць папулярнасць дзякуючы сваёй нелінейнай архітэктуры, здольнасці прагназаваць складаныя падзеі, здольнасці кіраваць вялікімі наборамі дадзеных, у тым ліку дадзенымі рознага памеру, і неадчувальнасці да няпоўных дадзеных. Іх прагнастычная здольнасць цалкам залежыць ад метаду і дакладнасці збору і апрацоўкі дадзеных.
Час публікацыі: 21 лістапада 2024 г.