Malajzijské ministerstvo životného prostredia (DOE) už 25 rokov zavádza index kvality vody (WQI), ktorý využíva šesť kľúčových parametrov kvality vody: rozpustený kyslík (DO), biochemickú spotrebu kyslíka (BOD), chemickú spotrebu kyslíka (COD), pH, amoniakálny dusík (AN) a suspendované látky (SS). Analýza kvality vody je dôležitou súčasťou hospodárenia s vodnými zdrojmi a musí sa riadne riadiť, aby sa predišlo ekologickým škodám spôsobeným znečistením a aby sa zabezpečil súlad s environmentálnymi predpismi. To zvyšuje potrebu definovať účinné metódy analýzy. Jednou z hlavných výziev súčasnej výpočtovej techniky je, že si vyžaduje sériu časovo náročných, zložitých a na chyby náchylných výpočtov subindexov. Okrem toho nie je možné vypočítať WQI, ak chýba jeden alebo viac parametrov kvality vody. V tejto štúdii je vyvinutá optimalizačná metóda WQI pre zložitosť súčasného procesu. Na zlepšenie predikcie WQI v povodí Langat bol vyvinutý a preskúmaný potenciál modelovania riadeného dátami, konkrétne Nu-Radial bázových funkcií podporných vektorov (SVM) založených na 10-násobnej krížovej validácii. Komplexná analýza citlivosti bola vykonaná v šiestich scenároch na určenie účinnosti modelu pri predikcii WQI. V prvom prípade model SVM-WQI preukázal vynikajúcu schopnosť replikovať DOE-WQI a dosiahol veľmi vysoké úrovne štatistických výsledkov (korelačný koeficient r > 0,95, Nash-Sutcliffeova účinnosť, NSE > 0,88, Willmottov index konzistencie, WI > 0,96). V druhom scenári modelovací proces ukazuje, že WQI je možné odhadnúť bez šiestich parametrov. Parameter DO je teda najdôležitejším faktorom pri určovaní WQI. pH má najmenší vplyv na WQI. Okrem toho scenáre 3 až 6 ukazujú účinnosť modelu z hľadiska času a nákladov minimalizáciou počtu premenných vo vstupnej kombinácii modelu (r > 0,6, NSE > 0,5 (dobré), WI > 0,7 (veľmi dobré)). Celkovo model výrazne zlepší a urýchli rozhodovanie na základe údajov v oblasti manažmentu kvality vody, čím sa údaje stanú dostupnejšími a pútavejšími bez ľudského zásahu.
1 Úvod
Pojem „znečistenie vody“ označuje znečistenie niekoľkých typov vody vrátane povrchových vôd (oceány, jazerá a rieky) a podzemných vôd. Významným faktorom rastu tohto problému je, že znečisťujúce látky nie sú pred priamym alebo nepriamym vypustením do vodných útvarov dostatočne čistené. Zmeny v kvalite vody majú významný vplyv nielen na morské prostredie, ale aj na dostupnosť sladkej vody pre verejné zásobovanie vodou a poľnohospodárstvo. V rozvojových krajinách je bežný rýchly hospodársky rast a každý projekt, ktorý tento rast podporuje, môže byť škodlivý pre životné prostredie. Pre dlhodobé hospodárenie s vodnými zdrojmi a ochranu ľudí a životného prostredia je nevyhnutné monitorovanie a hodnotenie kvality vody. Index kvality vody, známy aj ako WQI, je odvodený z údajov o kvalite vody a používa sa na určenie aktuálneho stavu kvality riečnej vody. Pri hodnotení stupňa zmeny kvality vody je potrebné zvážiť mnoho premenných. WQI je index bez akéhokoľvek rozmeru. Pozostáva zo špecifických parametrov kvality vody. WQI poskytuje metódu na klasifikáciu kvality historických a súčasných vodných útvarov. Významná hodnota WQI môže ovplyvniť rozhodnutia a konanie osôb s rozhodovacou právomocou. Na stupnici od 1 do 100 platí, že čím vyšší je index, tým lepšia je kvalita vody. Vo všeobecnosti kvalita vody v riečnych staniciach so skóre 80 a viac spĺňa štandardy pre čisté rieky. Hodnota WQI pod 40 sa považuje za kontaminovanú, zatiaľ čo hodnota WQI medzi 40 a 80 naznačuje, že kvalita vody je skutočne mierne kontaminovaná.
Vo všeobecnosti si výpočet WQI vyžaduje súbor transformácií subindexov, ktoré sú dlhé, zložité a náchylné na chyby. Medzi WQI a inými parametrami kvality vody existujú zložité nelineárne interakcie. Výpočet WQI môže byť zložitý a trvať dlho, pretože rôzne WQI používajú rôzne vzorce, čo môže viesť k chybám. Jednou z hlavných výziev je, že nie je možné vypočítať vzorec pre WQI, ak chýba jeden alebo viac parametrov kvality vody. Okrem toho niektoré normy vyžadujú časovo náročné a vyčerpávajúce postupy odberu vzoriek, ktoré musia vykonávať vyškolení odborníci, aby sa zaručilo presné vyšetrenie vzoriek a zobrazenie výsledkov. Napriek zlepšeniam v technológii a vybavení bolo rozsiahle časové a priestorové monitorovanie kvality riečnej vody brzdené vysokými prevádzkovými a riadiacimi nákladmi.
Táto diskusia ukazuje, že neexistuje globálny prístup k WQI. To vyvoláva potrebu vyvinúť alternatívne metódy na výpočet WQI výpočtovo efektívnym a presným spôsobom. Takéto vylepšenia môžu byť užitočné pre manažérov environmentálnych zdrojov pri monitorovaní a hodnotení kvality riečnej vody. V tejto súvislosti niektorí výskumníci úspešne použili umelú inteligenciu na predpovedanie WQI; modelovanie strojového učenia založené na umelej inteligencii sa vyhýba výpočtu subindexov a rýchlo generuje výsledky WQI. Algoritmy strojového učenia založené na umelej inteligencii získavajú na popularite vďaka svojej nelineárnej architektúre, schopnosti predpovedať zložité udalosti, schopnosti spravovať veľké súbory údajov vrátane údajov rôznych veľkostí a necitlivosti na neúplné údaje. Ich prediktívna sila závisí výlučne od metódy a presnosti zberu a spracovania údajov.
Čas uverejnenia: 21. novembra 2024