Al 25 jier lang hat it Maleisyske Ministearje fan Miljeu (DOE) in Wetterkwaliteitsyndeks (WQI) ymplementearre dy't seis wichtige wetterkwaliteitsparameters brûkt: oploste soerstof (DO), biogemyske soerstoffraach (BOD), gemyske soerstoffraach (COD), pH, ammoniakstikstof (AN) en sweefde fêste stoffen (SS). Wetterkwaliteitsanalyse is in wichtich ûnderdiel fan wetterboarnenbehear en moat goed beheard wurde om ekologyske skea troch fersmoarging te foarkommen en te soargjen foar neilibjen fan miljeuregeljouwing. Dit fergruttet de needsaak om effektive metoaden foar analyse te definiearjen. Ien fan 'e wichtichste útdagings fan hjoeddeistige kompjûtergebrûk is dat it in searje tiidslinende, komplekse en flatergefoelige subyndeksberekkeningen fereasket. Derneist kin WQI net berekkene wurde as ien of mear wetterkwaliteitsparameters ûntbrekke. Yn dizze stúdzje wurdt in optimalisaasjemetoade fan WQI ûntwikkele foar de kompleksiteit fan it hjoeddeistige proses. It potinsjeel fan gegevensgestuurde modellering, nammentlik Nu-Radial basisfunksje stipevektormasine (SVM) basearre op 10x krúsfalidaasje, waard ûntwikkele en ûndersocht om de foarsizzing fan WQI yn it Langat-bekken te ferbetterjen. In wiidweidige gefoelichheidsanalyse waard útfierd ûnder seis senario's om de effisjinsje fan it model yn WQI-foarsizzing te bepalen. Yn it earste gefal liet it model SVM-WQI in poerbêste mooglikheid sjen om DOE-WQI te replikearjen en krige it tige hege nivo's fan statistyske resultaten (korrelaasjekoëffisjint r > 0,95, Nash Sutcliffe-effisjinsje, NSE > 0,88, Willmott's konsistinsje-yndeks, WI > 0,96). Yn it twadde senario lit it modelleringsproses sjen dat WQI sûnder seis parameters skatte wurde kin. Sa is de DO-parameter de wichtichste faktor by it bepalen fan WQI. pH hat it minste effekt op WQI. Derneist litte senario's 3 oant en mei 6 de effisjinsje fan it model sjen yn termen fan tiid en kosten troch it oantal fariabelen yn 'e modelynfierkombinaasje te minimalisearjen (r > 0,6, NSE > 0,5 (goed), WI > 0,7 (tige goed)). Mei-inoar sil it model gegevensgestuurde beslútfoarming yn wetterkwaliteitsbehear sterk ferbetterje en fersnelle, wêrtroch gegevens tagonkliker en boeiender wurde sûnder minsklike yntervinsje.
1 Ynlieding
De term "wetterfersmoarging" ferwiist nei de fersmoarging fan ferskate soarten wetter, ynklusyf oerflaktewetter (oseanen, marren en rivieren) en grûnwetter. In wichtige faktor yn 'e groei fan dit probleem is dat fersmoargjende stoffen net genôch behannele wurde foardat se direkt of yndirekt yn wetterlichems frijkomme. Feroarings yn wetterkwaliteit hawwe in wichtige ynfloed, net allinich op it marine miljeu, mar ek op 'e beskikberens fan swiet wetter foar iepenbiere wetterfoarsjenning en lânbou. Yn ûntwikkelingslannen is rappe ekonomyske groei gewoan, en elk projekt dat dizze groei befoarderet, kin skealik wêze foar it miljeu. Foar it lange-termyn behear fan wetterboarnen en de beskerming fan minsken en it miljeu is it kontrolearjen en beoardieljen fan wetterkwaliteit essensjeel. De Wetterkwaliteitsyndeks, ek wol bekend as WQI, is ôflaat fan wetterkwaliteitsgegevens en wurdt brûkt om de hjoeddeistige status fan rivierwetterkwaliteit te bepalen. By it beoardieljen fan 'e mjitte fan feroaring yn wetterkwaliteit moatte in protte fariabelen wurde beskôge. WQI is in yndeks sûnder diminsje. It bestiet út spesifike wetterkwaliteitsparameters. De WQI biedt in metoade foar it klassifisearjen fan 'e kwaliteit fan histoaryske en hjoeddeistige wetterlichems. De betsjuttingsfolle wearde fan 'e WQI kin ynfloed hawwe op 'e besluten en aksjes fan beslútfoarmers. Op in skaal fan 1 oant 100, hoe heger de yndeks, hoe better de wetterkwaliteit. Yn 't algemien foldocht de wetterkwaliteit fan rivierstasjons mei skoares fan 80 en heger oan 'e noarmen foar skjinne rivieren. In WQI-wearde ûnder 40 wurdt beskôge as fersmoarge, wylst in WQI-wearde tusken 40 en 80 oanjout dat de wetterkwaliteit yndie licht fersmoarge is.
Yn 't algemien fereasket it berekkenjen fan WQI in set subyndekstransformaasjes dy't lang, kompleks en flatergefoelich binne. Der binne komplekse net-lineare ynteraksjes tusken WQI en oare wetterkwaliteitsparameters. It berekkenjen fan WQI's kin lestich wêze en lang duorje, om't ferskate WQI's ferskillende formules brûke, wat ta flaters liede kin. Ien grutte útdaging is dat it ûnmooglik is om de formule foar WQI te berekkenjen as ien of mear wetterkwaliteitsparameters ûntbrekke. Derneist fereaskje guon noarmen tiidslinende, útwreide stekproefsamlingsprosedueres dy't moatte wurde útfierd troch oplate professionals om krekte ûndersyk fan stekproeven en werjefte fan resultaten te garandearjen. Nettsjinsteande ferbetteringen yn technology en apparatuer, is wiidweidige tydlike en romtlike rivierwetterkwaliteitsmonitoring hindere troch hege operasjonele en behearskosten.
Dizze diskusje lit sjen dat der gjin wrâldwide oanpak is foar WQI. Dit ropt de needsaak op om alternative metoaden te ûntwikkeljen foar it berekkenjen fan WQI op in berekkeningsmjittich effisjinte en krekte manier. Sokke ferbetteringen kinne nuttich wêze foar behearders fan miljeuboarnen om de kwaliteit fan rivierwetter te kontrolearjen en te beoardieljen. Yn dizze kontekst hawwe guon ûndersikers mei súkses KI brûkt om WQI te foarsizzen; KI-basearre masinelearenmodellering foarkomt subyndeksberekkening en genereart fluch WQI-resultaten. KI-basearre masinelearenalgoritmes winne oan populariteit fanwegen har net-lineare arsjitektuer, fermogen om komplekse barrens te foarsizzen, fermogen om grutte datasets te behearen, ynklusyf gegevens fan ferskate grutte, en ûngefoelichheid foar ûnfolsleine gegevens. Harren foarsizzingskrêft hinget folslein ôf fan 'e metoade en presyzje fan gegevensferzameling en -ferwurking.
Pleatsingstiid: 21 novimber 2024