Salila 25 taun, Departemen Lingkungan Hidup Malaysia (DOE) parantos nerapkeun Indéks Kualitas Cai (WQI) anu nganggo genep parameter kualitas cai konci: oksigén leyur (DO), Paménta Oksigén Biokimia (BOD), Paménta Oksigén Kimia (COD), pH, nitrogén amonia (AN) sareng padatan tersuspensi (SS). Analisis kualitas cai mangrupikeun komponén penting dina manajemen sumber daya cai sareng kedah dikelola kalayan leres pikeun nyegah karusakan ékologis tina polusi sareng mastikeun patuh kana peraturan lingkungan. Ieu ningkatkeun kabutuhan pikeun nangtukeun metode anu efektif pikeun analisis. Salah sahiji tantangan utama komputasi ayeuna nyaéta meryogikeun séri itungan subindéks anu nyéépkeun waktos, rumit, sareng rawan kasalahan. Salaku tambahan, WQI henteu tiasa diitung upami hiji atanapi langkung parameter kualitas cai leungit. Dina panilitian ieu, metode optimasi WQI dikembangkeun pikeun kompleksitas prosés ayeuna. Poténsi modél anu didorong ku data, nyaéta mesin véktor pangrojong fungsi dasar Nu-Radial (SVM) dumasar kana validasi silang 10x, dikembangkeun sareng dijelajah pikeun ningkatkeun prediksi WQI di cekungan Langat. Analisis sensitivitas anu komprehensif dilakukeun dina genep skenario pikeun nangtukeun efisiensi modél dina prediksi WQI. Dina kasus anu kahiji, modél SVM-WQI nunjukkeun kamampuan anu saé pikeun ngaréplikasi DOE-WQI sareng kéngingkeun tingkat hasil statistik anu luhur pisan (koéfisién korélasi r > 0,95, efisiensi Nash Sutcliffe, NSE >0,88, indéks konsistensi Willmott, WI > 0,96). Dina skenario anu kadua, prosés modél nunjukkeun yén WQI tiasa diestimasi tanpa genep parameter. Ku kituna, parameter DO mangrupikeun faktor anu paling penting dina nangtukeun WQI. pH gaduh pangaruh anu paling saeutik kana WQI. Salaku tambahan, Skenario 3 dugi ka 6 nunjukkeun efisiensi modél dina hal waktos sareng biaya ku cara ngaminimalkeun jumlah variabel dina kombinasi input modél (r > 0,6, NSE >0,5 (saé), WI > 0,7 (saé pisan)). Sacara gembleng, modél ieu bakal ningkatkeun sareng ngagancangkeun pengambilan kaputusan anu didorong ku data dina manajemen kualitas cai, ngajantenkeun data langkung gampang diaksés sareng pikaresepeun tanpa campur tangan manusa.
1 Bubuka
Istilah "polusi cai" nujul kana polusi sababaraha jinis cai, kalebet cai permukaan (laut, situ, sareng walungan) sareng cai taneuh. Faktor anu penting dina kamekaran masalah ieu nyaéta polutan henteu diolah sacara nyukupan sateuacan dileupaskeun sacara langsung atanapi henteu langsung kana badan cai. Parobahan kualitas cai gaduh dampak anu signifikan henteu ngan ukur kana lingkungan Laut, tapi ogé kana kasadiaan cai tawar pikeun suplai cai umum sareng tatanén. Di nagara-nagara berkembang, pertumbuhan ékonomi anu gancang mangrupikeun hal anu umum, sareng unggal proyék anu ngamajukeun kamekaran ieu tiasa ngabahayakeun lingkungan. Pikeun pengelolaan sumber daya cai jangka panjang sareng panyalindungan jalma sareng lingkungan, ngawaskeun sareng meunteun kualitas cai penting pisan. Indéks Kualitas Cai, ogé katelah WQI, diturunkeun tina data kualitas cai sareng dianggo pikeun nangtukeun status kualitas cai walungan ayeuna. Dina meunteun tingkat parobahan kualitas cai, seueur variabel anu kedah dipertimbangkeun. WQI mangrupikeun indéks tanpa diménsi naon waé. Éta diwangun ku parameter kualitas cai khusus. WQI nyayogikeun metode pikeun ngaklasifikasikeun kualitas badan cai sajarah sareng ayeuna. Nilai WQI anu penting tiasa mangaruhan kaputusan sareng tindakan para pengambil kaputusan. Dina skala 1 nepi ka 100, beuki luhur indéksna, beuki saé kualitas caina. Sacara umum, kualitas cai di stasiun walungan anu skorna 80 ka luhur nyumponan standar pikeun walungan anu bersih. Nilai WQI di handap 40 dianggap kacemar, sedengkeun nilai WQI antara 40 sareng 80 nunjukkeun yén kualitas cai memang rada kacemar.
Sacara umum, ngitung WQI meryogikeun sakumpulan transformasi subindéks anu panjang, rumit, sareng rawan kasalahan. Aya interaksi nonlinier anu rumit antara WQI sareng parameter kualitas cai anu sanés. Ngitung WQI tiasa sesah sareng nyéépkeun waktos anu lami sabab WQI anu béda-béda nganggo rumus anu béda-béda, anu tiasa nyababkeun kasalahan. Salah sahiji tantangan utama nyaéta mustahil pikeun ngitung rumus pikeun WQI upami hiji atanapi langkung parameter kualitas cai leungit. Salaku tambahan, sababaraha standar meryogikeun prosedur pangumpulan sampel anu nyéépkeun waktos sareng lengkep anu kedah dilaksanakeun ku para profesional anu terlatih pikeun ngajamin pamariksaan sampel anu akurat sareng tampilan hasilna. Sanaos aya paningkatan dina téknologi sareng peralatan, pemantauan kualitas cai walungan temporal sareng spasial anu éksténsif parantos kahambat ku biaya operasional sareng manajemen anu luhur.
Diskusi ieu nunjukkeun yén teu aya pendekatan global pikeun WQI. Ieu ngangkat kabutuhan pikeun ngembangkeun metode alternatif pikeun ngitung WQI sacara efisien sareng akurat sacara komputasi. Peningkatan sapertos kitu tiasa mangpaat pikeun manajer sumber daya lingkungan pikeun ngawas sareng meunteun kualitas cai walungan. Dina kontéks ieu, sababaraha panaliti parantos suksés nganggo AI pikeun ngaduga WQI; Pemodelan pembelajaran mesin berbasis Ai nyingkahan itungan sub-indéks sareng gancang ngahasilkeun hasil WQI. Algoritma pembelajaran mesin berbasis Ai beuki populér kusabab arsitéktur non-linierna, kamampuan pikeun ngaduga kajadian anu rumit, kamampuan pikeun ngatur set data ageung kalebet data anu ukuranana béda-béda, sareng teu sénsitip kana data anu teu lengkep. Kakuatan prédiktifna gumantung pisan kana metode sareng katepatan pangumpulan sareng pamrosésan data.
Waktos posting: 21 Nopémber 2024