Веќе 25 години, Министерството за животна средина на Малезија (DOE) имплементира Индекс на квалитет на водата (WQI) кој користи шест клучни параметри за квалитет на водата: растворен кислород (DO), биохемиска побарувачка на кислород (BOD), хемиска побарувачка на кислород (COD), pH, амонијак азот (AN) и суспендирани цврсти материи (SS). Анализата на квалитетот на водата е важна компонента на управувањето со водните ресурси и мора правилно да се управува за да се спречи еколошка штета од загадување и да се обезбеди усогласеност со прописите за животна средина. Ова ја зголемува потребата од дефинирање на ефикасни методи за анализа. Еден од главните предизвици на тековното пресметување е тоа што бара серија пресметки на под-индекс кои одземаат многу време, се сложени и склони кон грешки. Покрај тоа, WQI не може да се пресмета ако недостасуваат еден или повеќе параметри за квалитет на водата. Во оваа студија, развиен е метод за оптимизација на WQI за сложеноста на тековниот процес. Потенцијалот на моделирање базирано на податоци, имено Nu-Radial basis function support vector machine (SVM) базирана на 10x вкрстена валидација, беше развиен и истражен за да се подобри предвидувањето на WQI во сливот Лангат. Сеопфатна анализа на чувствителност беше извршена во шест сценарија за да се утврди ефикасноста на моделот во предвидувањето на WQI. Во првиот случај, моделот SVM-WQI покажа одлична способност за репликација на DOE-WQI и доби многу високи нивоа на статистички резултати (коефициент на корелација r > 0,95, ефикасност на Неш Сатклиф, NSE >0,88, индекс на конзистентност на Вилмот, WI > 0,96). Во второто сценарио, процесот на моделирање покажува дека WQI може да се процени без шест параметри. Така, параметарот DO е најважниот фактор во одредувањето на WQI. pH вредноста има најмал ефект врз WQI. Покрај тоа, сценаријата од 3 до 6 ја покажуваат ефикасноста на моделот во однос на времето и трошоците со минимизирање на бројот на променливи во комбинацијата на влезни податоци на моделот (r > 0,6, NSE >0,5 (добро), WI > 0,7 (многу добро)). Земени заедно, моделот значително ќе го подобри и забрза донесувањето одлуки базирани на податоци во управувањето со квалитетот на водата, правејќи ги податоците подостапни и поинтересни без човечка интервенција.
1 Вовед
Терминот „загадување на водата“ се однесува на загадувањето на неколку видови вода, вклучувајќи површински води (океани, езера и реки) и подземни води. Значаен фактор во растот на овој проблем е тоа што загадувачите не се соодветно третирани пред да се испуштат директно или индиректно во водните тела. Промените во квалитетот на водата имаат значително влијание не само врз морската средина, туку и врз достапноста на свежа вода за јавно снабдување со вода и земјоделство. Во земјите во развој, брзиот економски раст е чест, а секој проект што го промовира овој раст може да биде штетен за животната средина. За долгорочно управување со водните ресурси и заштита на луѓето и животната средина, следењето и проценката на квалитетот на водата се од суштинско значење. Индексот за квалитет на водата, познат и како WQI, е изведен од податоците за квалитетот на водата и се користи за да се утврди моменталната состојба на квалитетот на речната вода. При проценка на степенот на промена во квалитетот на водата, мора да се земат предвид многу варијабли. WQI е индекс без никаква димензија. Се состои од специфични параметри за квалитет на водата. WQI обезбедува метод за класификација на квалитетот на историските и сегашните водни тела. Значајната вредност на WQI може да влијае на одлуките и активностите на донесувачите на одлуки. На скала од 1 до 100, колку е повисок индексот, толку е подобар квалитетот на водата. Општо земено, квалитетот на водата на речните станици со резултати од 80 и повеќе ги исполнува стандардите за чисти реки. Вредноста на WQI под 40 се смета за контаминирана, додека вредноста на WQI помеѓу 40 и 80 покажува дека квалитетот на водата е навистина малку контаминиран.
Општо земено, пресметувањето на WQI бара збир на трансформации на подиндекси кои се долги, сложени и склони кон грешки. Постојат сложени нелинеарни интеракции помеѓу WQI и другите параметри за квалитет на водата. Пресметувањето на WQI може да биде тешко и да трае долго бидејќи различните WQI користат различни формули, што може да доведе до грешки. Еден голем предизвик е што е невозможно да се пресмета формулата за WQI ако недостасуваат еден или повеќе параметри за квалитет на водата. Покрај тоа, некои стандарди бараат долготрајни, исцрпни процедури за собирање примероци кои мора да ги спроведат обучени професионалци за да се гарантира точно испитување на примероците и прикажување на резултатите. И покрај подобрувањата во технологијата и опремата, обемното временско и просторно следење на квалитетот на речната вода е попречено од високите оперативни и управувачки трошоци.
Оваа дискусија покажува дека не постои глобален пристап кон WQI. Ова ја покренува потребата од развивање алтернативни методи за пресметување на WQI на пресметковно ефикасен и прецизен начин. Ваквите подобрувања може да бидат корисни за менаџерите на еколошки ресурси за следење и проценка на квалитетот на водата во реките. Во овој контекст, некои истражувачи успешно ја користеа вештачката интелигенција за да го предвидат WQI; Моделирањето на машинско учење базирано на вештачка интелигенција го избегнува пресметувањето на под-индексот и брзо генерира резултати од WQI. Алгоритмите за машинско учење базирани на вештачка интелигенција добиваат на популарност поради нивната нелинеарна архитектура, способноста за предвидување на сложени настани, способноста за управување со големи збирки податоци, вклучувајќи податоци со различна големина, и нечувствителноста кон нецелосни податоци. Нивната предвидлива моќ зависи целосно од методот и прецизноста на собирањето и обработката на податоци.
Време на објавување: 21 ноември 2024 година