Timp de 25 de ani, Departamentul Mediului (DOE) din Malaezia a implementat un Indice al Calității Apei (IQA) care utilizează șase parametri cheie ai calității apei: oxigen dizolvat (OD), cererea biochimică de oxigen (CBO), cererea chimică de oxigen (CCO), pH-ul, azotul amoniacal (AN) și solidele în suspensie (SS). Analiza calității apei este o componentă importantă a managementului resurselor de apă și trebuie gestionată corespunzător pentru a preveni daunele ecologice cauzate de poluare și pentru a asigura respectarea reglementărilor de mediu. Acest lucru crește necesitatea de a defini metode eficiente de analiză. Una dintre principalele provocări ale calculului actual este că necesită o serie de calcule de subindice complexe, consumatoare de timp și predispuse la erori. În plus, IQA nu poate fi calculat dacă lipsesc unul sau mai mulți parametri ai calității apei. În acest studiu, este dezvoltată o metodă de optimizare a IQA pentru complexitatea procesului actual. A fost dezvoltat și explorat potențialul modelării bazate pe date, și anume mașina vectorială de suport pentru funcții de bază Nu-Radial (SVM) bazată pe validare încrucișată 10x, pentru a îmbunătăți predicția IQA în bazinul Langat. O analiză cuprinzătoare a sensibilității a fost efectuată în șase scenarii pentru a determina eficiența modelului în predicția calității apei din surse uzate (WQI). În primul caz, modelul SVM-WQI a demonstrat o capacitate excelentă de a replica DOE-WQI și a obținut niveluri foarte ridicate de rezultate statistice (coeficient de corelație r > 0,95, eficiență Nash Sutcliffe, NSE > 0,88, indice de consistență Willmott, WI > 0,96). În al doilea scenariu, procesul de modelare arată că WQI poate fi estimat fără șase parametri. Astfel, parametrul DO este cel mai important factor în determinarea WQI. pH-ul are cel mai mic efect asupra WQI. În plus, scenariile 3-6 arată eficiența modelului în ceea ce privește timpul și costul, prin minimizarea numărului de variabile din combinația de intrări a modelului (r > 0,6, NSE > 0,5 (bun), WI > 0,7 (foarte bun)). Luate împreună, modelul va îmbunătăți și va accelera considerabil procesul decizional bazat pe date în managementul calității apei, făcând datele mai accesibile și mai atractive, fără intervenție umană.
1 Introducere
Termenul „poluarea apei” se referă la poluarea mai multor tipuri de apă, inclusiv a apelor de suprafață (oceane, lacuri și râuri) și a apelor subterane. Un factor semnificativ în creșterea acestei probleme este faptul că poluanții nu sunt tratați adecvat înainte de a fi eliberați direct sau indirect în corpurile de apă. Schimbările calității apei au un impact semnificativ nu numai asupra mediului marin, ci și asupra disponibilității apei dulci pentru aprovizionarea publică cu apă și agricultură. În țările în curs de dezvoltare, creșterea economică rapidă este frecventă, iar fiecare proiect care promovează această creștere poate fi dăunător mediului. Pentru gestionarea pe termen lung a resurselor de apă și protecția oamenilor și a mediului, monitorizarea și evaluarea calității apei sunt esențiale. Indicele Calității Apei, cunoscut și sub numele de IQA, este derivat din datele privind calitatea apei și este utilizat pentru a determina starea actuală a calității apei râurilor. În evaluarea gradului de modificare a calității apei, trebuie luate în considerare multe variabile. IQA este un indice fără nicio dimensiune. Acesta constă în parametri specifici ai calității apei. IQA oferă o metodă de clasificare a calității corpurilor de apă istorice și actuale. Valoarea semnificativă a IQA poate influența deciziile și acțiunile factorilor de decizie. Pe o scară de la 1 la 100, cu cât indicele este mai mare, cu atât calitatea apei este mai bună. În general, calitatea apei din stațiile fluviale cu scoruri de 80 și peste îndeplinește standardele pentru râuri curate. O valoare WQI sub 40 este considerată contaminată, în timp ce o valoare WQI între 40 și 80 indică faptul că apa este într-adevăr ușor contaminată.
În general, calcularea IQA necesită un set de transformări de subindex care sunt lungi, complexe și predispuse la erori. Există interacțiuni neliniare complexe între IQA și alți parametri ai calității apei. Calcularea IQA poate fi dificilă și poate dura mult timp, deoarece diferiți IQA utilizează formule diferite, ceea ce poate duce la erori. O provocare majoră este imposibilitatea de a calcula formula pentru IQA dacă lipsesc unul sau mai mulți parametri ai calității apei. În plus, unele standarde necesită proceduri exhaustive și consumatoare de timp pentru colectarea probelor, care trebuie efectuate de către profesioniști instruiți pentru a garanta examinarea precisă a probelor și afișarea rezultatelor. În ciuda îmbunătățirilor tehnologice și echipamentelor, monitorizarea extinsă a calității apei râurilor, atât în timp, cât și în spațiu, a fost împiedicată de costuri operaționale și de management ridicate.
Această discuție arată că nu există o abordare globală a indicelui calității apei din râuri (WQI). Acest lucru ridică necesitatea dezvoltării unor metode alternative pentru calcularea WQI într-un mod eficient din punct de vedere computațional și precis. Astfel de îmbunătățiri pot fi utile pentru administratorii de resurse de mediu pentru a monitoriza și evalua calitatea apei din râuri. În acest context, unii cercetători au utilizat cu succes inteligența artificială pentru a prezice WQI; modelarea învățării automate bazată pe inteligență artificială evită calculul subindicelui și generează rapid rezultate WQI. Algoritmii de învățare automată bazați pe inteligență artificială câștigă popularitate datorită arhitecturii lor neliniare, capacității de a prezice evenimente complexe, capacității de a gestiona seturi mari de date, inclusiv date de diferite dimensiuni, și insensibilității la datele incomplete. Puterea lor predictivă depinde în întregime de metoda și precizia colectării și procesării datelor.
Data publicării: 21 noiembrie 2024