Малайзиянын Айлана-чөйрөнү коргоо департаменти (DOE) 25 жылдан бери суунун сапатынын алты негизги параметрин колдонгон Суунун сапатынын индексин (WQI) ишке ашырып келет: эриген кычкылтек (DO), биохимиялык кычкылтек керектөөсү (BOD), химиялык кычкылтек керектөөсү (COD), рН, аммиак азоту (AN) жана калкып жүргөн катуу заттар (SS). Суунун сапатын талдоо суу ресурстарын башкаруунун маанилүү компоненти болуп саналат жана булгануудан келип чыккан экологиялык зыяндын алдын алуу жана экологиялык эрежелердин сакталышын камсыз кылуу үчүн тийиштүү түрдө башкарылышы керек. Бул талдоо үчүн натыйжалуу ыкмаларды аныктоо зарылдыгын күчөтөт. Учурдагы эсептөөнүн негизги көйгөйлөрүнүн бири - бул бир катар убакытты талап кылган, татаал жана ката кетирүүгө жакын субиндекс эсептөөлөрүн талап кылат. Мындан тышкары, эгерде бир же бир нече суунун сапатынын параметрлери жок болсо, WQI эсептелбейт. Бул изилдөөдө учурдагы процесстин татаалдыгы үчүн WQI оптималдаштыруу ыкмасы иштелип чыккан. Лангат бассейнинде WQI божомолун жакшыртуу үчүн маалыматтарга негизделген моделдөөнүн, атап айтканда, 10x кайчылаш валидацияга негизделген Nu-Радиалдык негиздүү функцияны колдоо вектору машинасынын (SVM) потенциалы иштелип чыккан жана изилденген. WQI божомолунда моделдин натыйжалуулугун аныктоо үчүн алты сценарий боюнча комплекстүү сезгичтик анализи жүргүзүлдү. Биринчи учурда, SVM-WQI модели DOE-WQIди кайталоонун эң сонун жөндөмүн көрсөттү жана статистикалык натыйжалардын өтө жогорку деңгээлин алды (корреляция коэффициенти r > 0,95, Нэш Сатклиффтин натыйжалуулугу, NSE >0,88, Уиллмоттун ырааттуулук индекси, WI > 0,96). Экинчи сценарийде моделдөө процесси WQIди алты параметрсиз баалоо мүмкүн экенин көрсөтөт. Ошентип, DO параметри WQIди аныктоодо эң маанилүү фактор болуп саналат. рН WQIге эң аз таасир этет. Мындан тышкары, 3төн 6га чейинки сценарийлер моделдин киргизүү айкалышындагы өзгөрмөлөрдүн санын минималдаштыруу менен убакыт жана чыгым жагынан моделдин натыйжалуулугун көрсөтөт (r > 0,6, NSE >0,5 (жакшы), WI > 0,7 (абдан жакшы)). Жалпысынан алганда, модель суунун сапатын башкарууда маалыматтарга негизделген чечим кабыл алууну бир топ жакшыртат жана тездетет, маалыматтарды адамдын кийлигишүүсүз жеткиликтүү жана кызыктуу кылат.
1 Киришүү
"Суунун булганышы" термини жер үстүндөгү сууларды (океандар, көлдөр жана дарыялар) жана жер астындагы сууларды кошо алганда, бир нече түрдөгү суулардын булганышын билдирет. Бул көйгөйдүн өсүшүнүн маанилүү фактору - булгоочу заттар түздөн-түз же кыйыр түрдө суу объектилерине чыгарылаардан мурун жетиштүү деңгээлде тазаланбайт. Суунун сапатынын өзгөрүшү деңиз чөйрөсүнө гана эмес, ошондой эле 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 өсүштү шарттаган ар бир долбоор айлана-чөйрөгө зыян келтириши мүмкүн. Суу ресурстарын узак мөөнөттүү башкаруу жана адамдарды жана айлана-чөйрөнү коргоо үчүн суунун сапатын көзөмөлдөө жана баалоо өтө маанилүү. Суунун сапатынын индекси, ошондой эле WQI деп да белгилүү, суунун сапатынын маалыматтарынан алынат жана дарыя суунун сапатынын учурдагы абалын аныктоо үчүн колдонулат. Суунун сапатынын өзгөрүү даражасын баалоодо көптөгөн өзгөрмөлөрдү эске алуу керек. WQI - бул эч кандай өлчөмү жок индекс. Ал суунун сапатынын белгилүү бир параметрлеринен турат. WQI тарыхый жана азыркы суу объектилеринин сапатын классификациялоо ыкмасын сунуштайт. WQIнин маанилүү мааниси чечим кабыл алуучулардын чечимдерине жана аракеттерине таасир этиши мүмкүн. 1ден 100гө чейинки шкала боюнча, индекс канчалык жогору болсо, суунун сапаты ошончолук жакшы болот. Жалпысынан алганда, 80 жана андан жогору балл алган дарыя станцияларынын суунун сапаты таза дарыялардын стандарттарына жооп берет. WQI мааниси 40тан төмөн болсо, булганган деп эсептелет, ал эми WQI мааниси 40тан 80ге чейинки болсо, суунун сапаты чындыгында бир аз булганганын көрсөтөт.
Жалпысынан алганда, WQI эсептөө үчүн узун, татаал жана ката кетирүүгө жакын болгон бир катар субиндекс трансформациялары талап кылынат. WQI менен суунун сапатынын башка параметрлеринин ортосунда татаал сызыктуу эмес өз ара аракеттенүүлөр бар. WQI эсептөө кыйын болушу мүмкүн жана көп убакытты талап кылышы мүмкүн, анткени ар кандай WQIлер ар кандай формулаларды колдонушат, бул каталарга алып келиши мүмкүн. Бир негизги кыйынчылык, эгерде суунун сапатынын бир же бир нече параметрлери жок болсо, WQI формуласын эсептөө мүмкүн эмес. Мындан тышкары, кээ бир стандарттар үлгүлөрдү так текшерүүнү жана натыйжаларды көрсөтүүнү камсыз кылуу үчүн даярдалган адистер тарабынан жүргүзүлүшү керек болгон убакытты талап кылган, толук үлгү чогултуу процедураларын талап кылат. Технологиянын жана жабдуулардын жакшырышына карабастан, дарыя суунун сапатын кеңири убакыт жана мейкиндик боюнча мониторинг жүргүзүү жогорку эксплуатациялык жана башкаруу чыгымдарынан улам кыйынчылыкка туш болду.
Бул талкуу WQIге глобалдык мамиле жок экенин көрсөтүп турат. Бул WQIди эсептөө жагынан натыйжалуу жана так түрдө эсептөөнүн альтернативдүү ыкмаларын иштеп чыгуу зарылдыгын жаратат. Мындай жакшыртуулар айлана-чөйрөнү коргоо ресурстарын башкаруучулар үчүн дарыя суусунун сапатын көзөмөлдөө жана баалоо үчүн пайдалуу болушу мүмкүн. Бул контекстте айрым изилдөөчүлөр WQIди алдын ала айтуу үчүн жасалма интеллектти ийгиликтүү колдонушту; Жасалма интеллектке негизделген машиналык окутуу модели субиндекс эсептөөсүнөн качат жана WQI жыйынтыктарын тез арада чыгарат. Жасалма интеллектке негизделген машиналык окутуу алгоритмдери сызыктуу эмес архитектурасы, татаал окуяларды алдын ала айтуу мүмкүнчүлүгү, ар кандай өлчөмдөгү маалыматтарды камтыган чоң маалымат топтомдорун башкаруу мүмкүнчүлүгү жана толук эмес маалыматтарга сезгичтигинен улам популярдуулукка ээ болууда. Алардын алдын ала айтуу күчү толугу менен маалыматтарды чогултуу жана иштетүү ыкмасына жана тактыгына көз каранды.
Жарыяланган убактысы: 2024-жылдын 21-ноябры