25 жылдан бери Малайзиянын Курчап турган чөйрөнү коргоо департаменти (DOE) суунун сапатынын алты негизги параметрин колдонгон Суунун сапаты индексин (WQI) ишке ашырды: эриген кычкылтек (DO), биохимиялык кычкылтек керектөө (BOD), кычкылтектин химиялык суроо-талабы (COD), pH, аммиак азоту (AN) жана токтоп турган катуу заттар). Суунун сапатын талдоо суу ресурстарын башкаруунун маанилүү компоненти болуп саналат жана булгануудан экологиялык зыянды болтурбоо жана айлана-чөйрөнү коргоо эрежелеринин сакталышын камсыз кылуу үчүн туура башкарылууга тийиш. Бул талдоо жүргүзүүнүн натыйжалуу ыкмаларын аныктоо зарылдыгын жогорулатат. Учурдагы эсептөөлөрдүн негизги көйгөйлөрүнүн бири - бул көп убакытты талап кылган, татаал жана ката кетирүүчү субиндекстерди эсептөөлөрдү талап кылат. Мындан тышкары, суунун сапатынын бир же бир нече параметрлери жок болсо, WQI эсептөө мүмкүн эмес. Бул изилдөөдө учурдагы процесстин татаалдыгы үчүн WQI оптималдаштыруу ыкмасы иштелип чыккан. Лангат бассейниндеги WQI болжолдоону жакшыртуу үчүн 10x кайчылаш валидацияга негизделген Ну-Радиалдык функцияны колдоо вектордук машинасы (SVM) маалыматтарга негизделген моделдөөнүн потенциалы иштелип чыккан жана изилденген. WQI болжолдоодо моделдин натыйжалуулугун аныктоо үчүн алты сценарий боюнча комплекстүү сезгичтик талдоо жүргүзүлгөн. Биринчи учурда, SVM-WQI модели DOE-WQI кайталоонун эң сонун жөндөмүн көрсөттү жана статистикалык натыйжалардын өтө жогорку деңгээлин алды (корреляция коэффициенти r > 0,95, Нэш Сатклифтин эффективдүүлүгү, NSE >0,88, Виллмоттун ырааттуулугу индекси, WI > 0,96). Экинчи сценарийде, моделдөө процесси WQI алты параметрсиз баалоого болорун көрсөтөт. Ошентип, DO параметри WQI аныктоодо эң маанилүү фактор болуп саналат. рН WQIге эң аз таасир этет. Кошумчалай кетсек, 3-6-сценарийлер моделдин киргизүү айкалышындагы өзгөрмөлөрдүн санын минималдаштыруу жолу менен убакыт жана чыгым боюнча моделдин натыйжалуулугун көрсөтөт (r > 0,6, NSE >0,5 (жакшы), WI > 0,7 (өтө жакшы)). Чогуу алганда, модель суунун сапатын башкарууда маалыматтарга негизделген чечимдерди кабыл алууну кыйла жакшыртат жана тездетет, маалыматтарды адамдын кийлигишүүсүз жеткиликтүү жана кызыктуу кылат.
1 Киришүү
«Суунун булганышы» термини суунун бир нече түрлөрүнүн, анын ичинде жер үстүндөгү суулардын (океандар, көлдөр жана дарыялар) жана жер астындагы суулардын булганышын билдирет. Бул көйгөйдүн өсүшүнүн олуттуу фактору болуп булгоочу заттардын суу объектилерине түз же кыйыр түрдө чыгышына чейин тиешелүү деңгээлде тазаланбаганы саналат. Суунун сапатынын өзгөрүшү деңиз чөйрөсүнө гана эмес, коомдук суу менен камсыздоо жана айыл чарбасы үчүн таза суунун жеткиликтүүлүгүнө да олуттуу таасирин тийгизет. Өнүгүп келе жаткан өлкөлөрдө тез экономикалык өсүш кеңири таралган жана бул өсүшкө өбөлгө түзгөн ар бир долбоор айлана-чөйрөгө зыян келтириши мүмкүн. Суу ресурстарын узак мөөнөттүү башкаруу жана адамдарды жана айлана-чөйрөнү коргоо үчүн суунун сапатына мониторинг жүргүзүү жана баалоо маанилүү. Суунун сапаты индекси, WQI деп да белгилүү, суунун сапаты боюнча маалыматтардан алынат жана дарыя суунун сапатынын учурдагы абалын аныктоо үчүн колдонулат. Суунун сапатынын өзгөрүү даражасын баалоодо көптөгөн өзгөрмөлөрдү эске алуу керек. WQI эч кандай өлчөмү жок индекс. Ал суунун сапатынын конкреттүү параметрлеринен турат. WQI тарыхый жана азыркы суу объектилеринин сапатын классификациялоо ыкмасын камсыз кылат. WQIнин маанилүү мааниси чечим кабыл алуучулардын чечимдерине жана иш-аракеттерине таасир этиши мүмкүн. 1ден 100гө чейинки шкала боюнча индекс канчалык жогору болсо, суунун сапаты ошончолук жакшы болот. Жалпысынан 80 жана андан жогору балл алган дарыя станцияларынын суунун сапаты таза дарыялардын стандарттарына жооп берет. 40тан төмөн WQI мааниси булганган деп эсептелет, ал эми 40тан 80ге чейинки WQI мааниси суунун сапаты чындап эле бир аз булганганын көрсөтөт.
Жалпысынан алганда, WQI эсептөө үчүн узун, татаал жана катага жакын болгон субиндекстик трансформациялардын жыйындысы талап кылынат. WQI менен суунун сапатынын башка параметрлеринин ортосунда татаал сызыктуу эмес өз ара байланыштар бар. WQI эсептөө татаал жана көп убакытты талап кылышы мүмкүн, анткени ар кандай WQI ар кандай формулаларды колдонушат, бул каталарга алып келиши мүмкүн. Негизги көйгөйлөрдүн бири, эгерде бир же бир нече суунун сапатынын параметрлери жок болсо, WQI формуласын эсептөө мүмкүн эмес. Мындан тышкары, кээ бир стандарттар үлгүлөрдү так экспертизадан өткөрүүгө жана натыйжаларды көрсөтүүгө кепилдик берүү үчүн даярдалган адистер тарабынан аткарылышы керек болгон көп убакытты талап кылган, толук үлгүлөрдү алуу процедураларын талап кылат. Технологиянын жана жабдуулардын жакшыртылгандыгына карабастан, дарыялардын суунун сапатына убактылуу жана мейкиндик боюнча кеңири мониторинг жүргүзүү эксплуатациялык жана башкаруунун жогорку чыгымдарынан улам тоскоолдуктарга учурады.
Бул талкуу WQIге глобалдык мамиле жок экенин көрсөтүп турат. Бул эсептөө эффективдүү жана так түрдө WQI эсептөөнүн альтернативалуу ыкмаларын иштеп чыгуу зарылдыгын жаратат. Мындай жакшыртуулар экологиялык ресурстардын менеджерлери үчүн дарыя суунун сапатына мониторинг жүргүзүү жана баалоо үчүн пайдалуу болушу мүмкүн. Бул контекстте, кээ бир изилдөөчүлөр ийгиликтүү WQI алдын ала AI колдонгон; Ai негизделген машина үйрөнүү моделдөө суб-индекс эсептөө качат жана тез WQI жыйынтыктарын жаратат. Ai негизиндеги машинаны үйрөнүү алгоритмдери сызыктуу эмес архитектурасы, татаал окуяларды алдын ала айтуу жөндөмдүүлүгү, ар кандай өлчөмдөгү маалыматтарды камтыган чоң маалымат топтомун башкаруу жөндөмү жана толук эмес маалыматтарга сезимталдыгы менен популярдуулукка ээ болууда. Алардын болжолдоо күчү толугу менен маалыматтарды чогултуу жана иштетүү ыкмасына жана тактыгына көз каранды.
Посттун убактысы: Ноябр-21-2024