Sulod sa 25 ka tuig, ang Department of Environment (DOE) sa Malaysia nagpatuman og Water Quality Index (WQI) nga naggamit og unom ka importanteng parameter sa kalidad sa tubig: dissolved oxygen (DO), Biochemical Oxygen Demand (BOD), Chemical Oxygen Demand (COD), pH, ammonia nitrogen (AN) ug suspended solids (SS). Ang pag-analisa sa kalidad sa tubig usa ka importanteng sangkap sa pagdumala sa mga kahinguhaan sa tubig ug kinahanglan nga madumala sa husto aron malikayan ang kadaot sa ekolohiya gikan sa polusyon ug masiguro ang pagsunod sa mga regulasyon sa kalikopan. Kini nagdugang sa panginahanglan sa pagtino sa epektibo nga mga pamaagi alang sa pag-analisa. Usa sa mga nag-unang hagit sa kasamtangang pag-compute mao nga kini nanginahanglan usa ka serye sa mga kalkulasyon sa subindex nga makagugol sa oras, komplikado, ug dali nga masayop. Dugang pa, ang WQI dili makalkulo kung usa o daghan pang mga parameter sa kalidad sa tubig ang nawala. Niini nga pagtuon, usa ka pamaagi sa pag-optimize sa WQI ang gihimo alang sa pagkakomplikado sa kasamtangang proseso. Ang potensyal sa data-driven modeling, nga mao ang Nu-Radial basis function support vector machine (SVM) nga gibase sa 10x cross-validation, gihimo ug gisusi aron mapauswag ang prediksyon sa WQI sa Langat basin. Usa ka komprehensibo nga pag-analisa sa sensitivity ang gihimo ubos sa unom ka senaryo aron mahibal-an ang kahusayan sa modelo sa prediksyon sa WQI. Sa unang kaso, ang modelo nga SVM-WQI nagpakita og maayo kaayong abilidad sa pagkopya sa DOE-WQI ug nakakuha og taas kaayong lebel sa mga resulta sa estadistika (correlation coefficient r > 0.95, Nash Sutcliffe efficiency, NSE >0.88, Willmott's consistency index, WI > 0.96). Sa ikaduhang senaryo, ang proseso sa pagmodelo nagpakita nga ang WQI mahimong mabanabana nga walay unom ka parameter. Busa, ang parameter sa DO mao ang labing importante nga butang sa pagtino sa WQI. Ang pH adunay pinakagamay nga epekto sa WQI. Dugang pa, ang mga senaryo 3 hangtod 6 nagpakita sa kahusayan sa modelo sa termino sa oras ug gasto pinaagi sa pagminus sa gidaghanon sa mga variable sa kombinasyon sa input sa modelo (r > 0.6, NSE >0.5 (maayo), WI > 0.7 (maayo kaayo)). Kung tan-awon sa kinatibuk-an, ang modelo makapauswag ug makapadali sa paghimo og desisyon nga gipadagan sa datos sa pagdumala sa kalidad sa tubig, nga maghimo sa datos nga mas accessible ug madanihon nga walay interbensyon sa tawo.
1 Pasiuna
Ang terminong "polusyon sa tubig" nagtumong sa polusyon sa daghang klase sa tubig, lakip ang tubig sa ibabaw (kadagatan, lanaw, ug suba) ug tubig sa yuta. Usa ka hinungdanon nga hinungdan sa pag-usbaw niini nga problema mao nga ang mga pollutant wala matambalan sa husto sa dili pa kini direkta o dili direkta nga ipagawas sa mga katubigan. Ang mga pagbag-o sa kalidad sa tubig adunay dakong epekto dili lamang sa kalikopan sa kadagatan, apan usab sa pagkaanaa sa tab-ang nga tubig alang sa publiko nga suplay sa tubig ug agrikultura. Sa mga nag-uswag nga nasud, ang paspas nga pagtubo sa ekonomiya komon, ug ang matag proyekto nga nagpasiugda niini nga pagtubo mahimong makadaot sa kalikopan. Alang sa dugay nga pagdumala sa mga kahinguhaan sa tubig ug sa pagpanalipod sa mga tawo ug sa kalikopan, ang pagmonitor ug pagtimbang-timbang sa kalidad sa tubig hinungdanon. Ang Water Quality Index, nailhan usab nga WQI, gikuha gikan sa datos sa kalidad sa tubig ug gigamit aron mahibal-an ang kasamtangang kahimtang sa kalidad sa tubig sa suba. Sa pagtimbang-timbang sa ang-ang sa pagbag-o sa kalidad sa tubig, daghang mga variable ang kinahanglan nga tagdon. Ang WQI usa ka indeks nga walay bisan unsang dimensyon. Kini gilangkoban sa piho nga mga parameter sa kalidad sa tubig. Ang WQI naghatag usa ka pamaagi alang sa pagklasipikar sa kalidad sa makasaysayan ug karon nga mga katubigan. Ang makahuluganon nga bili sa WQI makaimpluwensya sa mga desisyon ug aksyon sa mga naghimo og desisyon. Sa sukdanan nga 1 hangtod 100, kon mas taas ang indeks, mas maayo ang kalidad sa tubig. Sa kinatibuk-an, ang kalidad sa tubig sa mga estasyon sa suba nga adunay mga iskor nga 80 pataas nakab-ot ang mga sumbanan alang sa limpyo nga mga suba. Ang kantidad sa WQI nga ubos sa 40 giisip nga kontaminado, samtang ang kantidad sa WQI tali sa 40 ug 80 nagpakita nga ang kalidad sa tubig gamay ra gyud nga kontaminado.
Sa kinatibuk-an, ang pagkalkulo sa WQI nanginahanglan og hugpong sa mga pagbag-o sa subindex nga taas, komplikado, ug daling masayop. Adunay komplikado nga dili linear nga mga interaksyon tali sa WQI ug uban pang mga parametro sa kalidad sa tubig. Ang pagkalkulo sa mga WQI mahimong lisud ug molungtad og dugay tungod kay ang lainlaing mga WQI naggamit og lainlaing mga pormula, nga mahimong mosangpot sa mga sayop. Usa ka dakong hagit mao nga imposible nga makalkulo ang pormula alang sa WQI kung adunay usa o daghan pang mga parametro sa kalidad sa tubig nga nawala. Dugang pa, ang pipila ka mga sumbanan nanginahanglan og dugay ug kompleto nga mga pamaagi sa pagkolekta sa sample nga kinahanglan buhaton sa mga nabansay nga propesyonal aron masiguro ang tukma nga pagsusi sa mga sample ug pagpakita sa mga resulta. Bisan pa sa mga pag-uswag sa teknolohiya ug kagamitan, ang halapad nga temporal ug spatial nga pagmonitor sa kalidad sa tubig sa suba nababagan sa taas nga gasto sa operasyon ug pagdumala.
Kini nga diskusyon nagpakita nga walay pangkalibutanong pamaagi sa WQI. Kini nagpataas sa panginahanglan sa pagpalambo og alternatibong mga pamaagi alang sa pagkalkulo sa WQI sa usa ka episyente ug tukma nga paagi sa komputasyon. Ang ingon nga mga pag-uswag mahimong mapuslanon alang sa mga tagdumala sa kahinguhaan sa kalikopan aron mabantayan ug masusi ang kalidad sa tubig sa suba. Niini nga konteksto, ang pipila ka mga tigdukiduki malampuson nga migamit sa AI aron matagna ang WQI; Ang Ai-based machine learning modeling naglikay sa sub-index nga pagkalkulo ug dali nga makamugna og mga resulta sa WQI. Ang mga algorithm sa machine learning nga nakabase sa Ai nagkapopular tungod sa ilang non-linear nga arkitektura, abilidad sa pagtagna sa mga komplikado nga panghitabo, abilidad sa pagdumala sa dagkong mga set sa datos lakip ang datos nga lainlain ang gidak-on, ug kawalay pagbati sa dili kompleto nga datos. Ang ilang gahum sa pagtagna hingpit nga nagdepende sa pamaagi ug katukma sa pagkolekta ug pagproseso sa datos.
Oras sa pag-post: Nob-21-2024