Malezijski Odjel za okoliš (DOE) već 25 godina implementira Indeks kvalitete vode (WQI) koji koristi šest ključnih parametara kvalitete vode: otopljeni kisik (DO), biokemijsku potrošnju kisika (BOD), kemijsku potrošnju kisika (COD), pH, amonijak dušik (AN) i suspendirane tvari (SS). Analiza kvalitete vode važna je komponenta upravljanja vodnim resursima i mora se pravilno provoditi kako bi se spriječila ekološka šteta od zagađenja i osigurala usklađenost s propisima o zaštiti okoliša. To povećava potrebu za definiranjem učinkovitih metoda analize. Jedan od glavnih izazova trenutnog računarstva je taj što zahtijeva niz dugotrajnih, složenih i greškama sklonih proračuna podindeksa. Osim toga, WQI se ne može izračunati ako nedostaje jedan ili više parametara kvalitete vode. U ovoj studiji razvijena je metoda optimizacije WQI-a za složenost trenutnog procesa. Razvijen je i istražen potencijal modeliranja vođenog podacima, naime Nu-Radial bazna funkcija podrške vektorima (SVM) zasnovana na 10x unakrsnoj validaciji, kako bi se poboljšalo predviđanje WQI-a u slivu Langat. Sveobuhvatna analiza osjetljivosti provedena je u šest scenarija kako bi se utvrdila efikasnost modela u predviđanju WQI. U prvom slučaju, model SVM-WQI pokazao je odličnu sposobnost repliciranja DOE-WQI i dobio je vrlo visoke nivoe statističkih rezultata (koeficijent korelacije r > 0,95, Nash Sutcliffeova efikasnost, NSE > 0,88, Willmottov indeks konzistentnosti, WI > 0,96). U drugom scenariju, proces modeliranja pokazuje da se WQI može procijeniti bez šest parametara. Dakle, DO parametar je najvažniji faktor u određivanju WQI. pH ima najmanji utjecaj na WQI. Osim toga, scenariji od 3 do 6 pokazuju efikasnost modela u smislu vremena i troškova minimiziranjem broja varijabli u ulaznoj kombinaciji modela (r > 0,6, NSE > 0,5 (dobro), WI > 0,7 (vrlo dobro)). Zajedno, model će značajno poboljšati i ubrzati donošenje odluka na osnovu podataka u upravljanju kvalitetom vode, čineći podatke dostupnijim i zanimljivijim bez ljudske intervencije.
1 Uvod
Termin "zagađenje vode" odnosi se na zagađenje nekoliko vrsta vode, uključujući površinske vode (okeane, jezera i rijeke) i podzemne vode. Značajan faktor u rastu ovog problema je to što zagađivači nisu adekvatno tretirani prije nego što se direktno ili indirektno ispuste u vodena tijela. Promjene u kvalitetu vode imaju značajan utjecaj ne samo na morski okoliš, već i na dostupnost slatke vode za javno vodosnabdijevanje i poljoprivredu. U zemljama u razvoju, brz ekonomski rast je uobičajen, a svaki projekat koji promovira ovaj rast može biti štetan za okoliš. Za dugoročno upravljanje vodnim resursima i zaštitu ljudi i okoliša, praćenje i procjena kvaliteta vode su neophodni. Indeks kvaliteta vode, također poznat kao WQI, izveden je iz podataka o kvalitetu vode i koristi se za određivanje trenutnog stanja kvaliteta riječne vode. Prilikom procjene stepena promjene kvaliteta vode, moraju se uzeti u obzir mnoge varijable. WQI je indeks bez ikakve dimenzije. Sastoji se od specifičnih parametara kvaliteta vode. WQI pruža metodu za klasifikaciju kvaliteta historijskih i sadašnjih vodnih tijela. Značajna vrijednost WQI-a može utjecati na odluke i postupke donosilaca odluka. Na skali od 1 do 100, što je indeks viši, to je kvalitet vode bolji. Općenito, kvalitet vode riječnih stanica s ocjenom 80 i više ispunjava standarde za čiste rijeke. Vrijednost WQI ispod 40 smatra se kontaminiranom, dok vrijednost WQI između 40 i 80 ukazuje na to da je kvalitet vode zaista blago kontaminiran.
Općenito, izračunavanje WQI-a zahtijeva skup transformacija podindeksa koje su duge, složene i sklone greškama. Postoje složene nelinearne interakcije između WQI-a i drugih parametara kvaliteta vode. Izračunavanje WQI-a može biti teško i dugo trajati jer različiti WQI-i koriste različite formule, što može dovesti do grešaka. Jedan od glavnih izazova je to što je nemoguće izračunati formulu za WQI ako nedostaje jedan ili više parametara kvaliteta vode. Osim toga, neki standardi zahtijevaju dugotrajne, iscrpne procedure prikupljanja uzoraka koje moraju provoditi obučeni stručnjaci kako bi se garantovalo tačno ispitivanje uzoraka i prikaz rezultata. Uprkos poboljšanjima u tehnologiji i opremi, opsežno vremensko i prostorno praćenje kvaliteta riječne vode otežano je visokim operativnim i upravljačkim troškovima.
Ova diskusija pokazuje da ne postoji globalni pristup WQI-u. To nameće potrebu za razvojem alternativnih metoda za izračunavanje WQI-a na računski efikasan i tačan način. Takva poboljšanja mogu biti korisna upraviteljima okolišnih resursa za praćenje i procjenu kvalitete riječne vode. U tom kontekstu, neki istraživači su uspješno koristili vještačku inteligenciju za predviđanje WQI-a; modeliranje mašinskog učenja zasnovano na vještačkoj inteligenciji izbjegava izračunavanje podindeksa i brzo generira rezultate WQI-a. Algoritmi mašinskog učenja zasnovani na vještačkoj inteligenciji dobijaju na popularnosti zbog svoje nelinearne arhitekture, sposobnosti predviđanja složenih događaja, sposobnosti upravljanja velikim skupovima podataka, uključujući podatke različitih veličina, i neosjetljivosti na nepotpune podatke. Njihova prediktivna moć u potpunosti zavisi od metode i preciznosti prikupljanja i obrade podataka.
Vrijeme objave: 21. novembar 2024.