Kwa miaka 25, Idara ya Mazingira ya Malaysia (DOE) imetekeleza Kielelezo cha Ubora wa Maji (WQI) kinachotumia vigezo sita muhimu vya ubora wa maji: oksijeni iliyoyeyushwa (DO), Mahitaji ya Oksijeni ya Biokemikali (BOD), Mahitaji ya Oksijeni ya Kemikali (COD), pH, nitrojeni ya amonia (AN) na vitu vyabisi vilivyosimamishwa (SS). Uchambuzi wa ubora wa maji ni sehemu muhimu ya usimamizi wa rasilimali za maji na lazima usimamiwe ipasavyo ili kuzuia uharibifu wa kiikolojia kutokana na uchafuzi wa mazingira na kuhakikisha kufuata kanuni za mazingira. Hii inaongeza hitaji la kufafanua njia bora za uchambuzi. Mojawapo ya changamoto kuu za kompyuta ya sasa ni kwamba inahitaji mfululizo wa hesabu za funguo zinazochukua muda mwingi, ngumu, na zinazokabiliwa na makosa. Kwa kuongezea, WQI haiwezi kuhesabiwa ikiwa vigezo kimoja au zaidi vya ubora wa maji havipo. Katika utafiti huu, njia ya uboreshaji ya WQI imeundwa kwa ajili ya ugumu wa mchakato wa sasa. Uwezo wa uundaji wa modeli unaoendeshwa na data, yaani mashine ya vekta ya usaidizi wa msingi wa Nu-Radial (SVM) kulingana na uthibitishaji mtambuka wa mara 10, ulitengenezwa na kuchunguzwa ili kuboresha utabiri wa WQI katika bonde la Langat. Uchambuzi kamili wa unyeti ulifanywa chini ya matukio sita ili kubaini ufanisi wa modeli katika utabiri wa WQI. Katika kisa cha kwanza, modeli ya SVM-WQI ilionyesha uwezo bora wa kuiga DOE-WQI na kupata viwango vya juu sana vya matokeo ya takwimu (mgawo wa uwiano r > 0.95, ufanisi wa Nash Sutcliffe, NSE >0.88, faharisi ya uthabiti ya Willmott, WI > 0.96). Katika kisa cha pili, mchakato wa uundaji unaonyesha kuwa WQI inaweza kukadiriwa bila vigezo sita. Hivyo, kigezo cha DO ndicho jambo muhimu zaidi katika kubaini WQI. pH ina athari ndogo zaidi kwenye WQI. Kwa kuongezea, Matukio ya 3 hadi 6 yanaonyesha ufanisi wa modeli kwa upande wa muda na gharama kwa kupunguza idadi ya vigezo katika mchanganyiko wa ingizo la modeli (r > 0.6, NSE >0.5 (nzuri), WI > 0.7 (nzuri sana)). Kwa pamoja, modeli hiyo itaboresha sana na kuharakisha ufanyaji maamuzi unaoendeshwa na data katika usimamizi wa ubora wa maji, na kufanya data iweze kupatikana na kuvutia zaidi bila kuingilia kati kwa mwanadamu.
1 Utangulizi
Neno "uchafuzi wa maji" linamaanisha uchafuzi wa aina kadhaa za maji, ikiwa ni pamoja na maji ya juu ya ardhi (bahari, maziwa, na mito) na maji ya ardhini. Jambo muhimu katika ukuaji wa tatizo hili ni kwamba uchafuzi haushughulikiwi vya kutosha kabla ya kutolewa moja kwa moja au kwa njia isiyo ya moja kwa moja kwenye miili ya maji. Mabadiliko katika ubora wa maji yana athari kubwa sio tu kwa mazingira ya Baharini, bali pia katika upatikanaji wa maji safi kwa ajili ya usambazaji wa maji ya umma na kilimo. Katika nchi zinazoendelea, ukuaji wa haraka wa uchumi ni jambo la kawaida, na kila mradi unaokuza ukuaji huu unaweza kuwa na madhara kwa mazingira. Kwa usimamizi wa muda mrefu wa rasilimali za maji na ulinzi wa watu na mazingira, ufuatiliaji na tathmini ya ubora wa maji ni muhimu. Kielezo cha Ubora wa Maji, pia kinachojulikana kama WQI, kinatokana na data ya ubora wa maji na hutumika kubaini hali ya sasa ya ubora wa maji ya mto. Katika kutathmini kiwango cha mabadiliko katika ubora wa maji, vigezo vingi lazima vizingatiwe. WQI ni kielezo kisicho na kipimo chochote. Kina vigezo maalum vya ubora wa maji. WQI hutoa njia ya kuainisha ubora wa miili ya maji ya kihistoria na ya sasa. Thamani ya maana ya WQI inaweza kushawishi maamuzi na vitendo vya watunga maamuzi. Kwa kipimo cha 1 hadi 100, kadiri kinavyokuwa juu, ndivyo ubora wa maji unavyokuwa bora zaidi. Kwa ujumla, ubora wa maji wa vituo vya mito vyenye alama za 80 na zaidi hukidhi viwango vya mito safi. Thamani ya WQI chini ya 40 inachukuliwa kuwa imechafuliwa, huku thamani ya WQI kati ya 40 na 80 ikionyesha kuwa ubora wa maji umechafuliwa kidogo.
Kwa ujumla, kuhesabu WQI kunahitaji seti ya mabadiliko ya subindex ambayo ni marefu, magumu, na yanayoweza kusababisha makosa. Kuna mwingiliano tata usio wa mstari kati ya WQI na vigezo vingine vya ubora wa maji. Kuhesabu WQI kunaweza kuwa vigumu na kuchukua muda mrefu kwa sababu WQI tofauti hutumia fomula tofauti, ambazo zinaweza kusababisha makosa. Changamoto moja kubwa ni kwamba haiwezekani kuhesabu fomula ya WQI ikiwa vigezo kimoja au zaidi vya ubora wa maji havipo. Kwa kuongezea, baadhi ya viwango vinahitaji taratibu za ukusanyaji wa sampuli zinazochukua muda na kamili ambazo lazima zifanyike na wataalamu waliofunzwa ili kuhakikisha uchunguzi sahihi wa sampuli na uonyeshaji wa matokeo. Licha ya maboresho katika teknolojia na vifaa, ufuatiliaji mpana wa ubora wa maji ya mto wa muda na wa anga umezuiwa na gharama kubwa za uendeshaji na usimamizi.
Mjadala huu unaonyesha kwamba hakuna mbinu ya kimataifa ya WQI. Hii inaongeza hitaji la kubuni mbinu mbadala za kuhesabu WQI kwa njia bora na sahihi ya hesabu. Maboresho kama hayo yanaweza kuwa muhimu kwa wasimamizi wa rasilimali za mazingira kufuatilia na kutathmini ubora wa maji ya mto. Katika muktadha huu, baadhi ya watafiti wamefanikiwa kutumia AI kutabiri WQI; uundaji wa uundaji wa ujifunzaji wa mashine unaotegemea AI huepuka hesabu ndogo ya faharasa na hutoa matokeo ya WQI haraka. Algoriti za ujifunzaji wa mashine zinazotegemea AI zinapata umaarufu kutokana na usanifu wake usio wa mstari, uwezo wa kutabiri matukio tata, uwezo wa kusimamia seti kubwa za data ikiwa ni pamoja na data ya ukubwa tofauti, na kutojali data isiyokamilika. Nguvu zao za utabiri hutegemea kabisa njia na usahihi wa ukusanyaji na usindikaji wa data.
Muda wa chapisho: Novemba-21-2024