25 urtez, Malaysiako Ingurumen Sailak (DOE) Uraren Kalitate Indizea (WQI) ezarri du, sei uraren kalitate parametro gako erabiltzen dituena: oxigeno disolbatua (DO), Oxigeno Eskari Biokimikoa (BOD), Oxigeno Eskari Kimikoa (COD), pH, amoniako nitrogenoa (AN) eta solido esekiak (SS). Uraren kalitatearen analisia ur baliabideen kudeaketaren osagai garrantzitsua da eta behar bezala kudeatu behar da kutsadurak eragindako kalte ekologikoak saihesteko eta ingurumen araudia betetzen dela bermatzeko. Horrek analisi metodo eraginkorrak definitzeko beharra areagotzen du. Gaur egungo informatikaren erronka nagusietako bat da denbora asko eskatzen duten, konplexuak eta akatsak izateko joera duten azpiindize kalkulu sorta bat behar duela. Gainera, WQI ezin da kalkulatu uraren kalitate parametro bat edo gehiago falta badira. Ikerketa honetan, WQIren optimizazio metodo bat garatzen da egungo prozesuaren konplexutasunerako. Datuetan oinarritutako modelizazioaren potentziala garatu eta aztertu zen, hots, Nu-Radial oinarri funtzio laguntza bektore makina (SVM), 10x gurutzadura balidazioan oinarrituta, Langat arroan WQIren iragarpena hobetzeko. Sei eszenatokitan sentikortasun-analisi integrala egin zen, ereduaren eraginkortasuna uraren kalitatearen iragarpenean zehazteko. Lehenengo kasuan, SVM-WQI ereduak DOE-WQI errepikatzeko gaitasun bikaina erakutsi zuen eta emaitza estatistiko maila oso altuak lortu zituen (korrelazio-koefizientea r > 0,95, Nash Sutcliffe eraginkortasuna, NSE > 0,88, Willmott-en koherentzia-indizea, WI > 0,96). Bigarren eszenatokian, modelizazio-prozesuak erakusten du uraren kalitatea sei parametro gabe kalkula daitekeela. Beraz, DO parametroa da uraren kalitatea zehazteko faktore garrantzitsuena. pH-ak du eragin txikiena uraren kalitatean. Horrez gain, 3.etik 6.era bitarteko eszenatokiek ereduaren eraginkortasuna erakusten dute denbora eta kostuari dagokionez, ereduaren sarrera-konbinazioko aldagai kopurua minimizatuz (r > 0,6, NSE > 0,5 (ona), WI > 0,7 (oso ona)). Guztira hartuta, ereduak asko hobetu eta bizkortuko du uraren kalitatearen kudeaketan datuetan oinarritutako erabakiak hartzea, datuak eskuragarriagoak eta erakargarriagoak bihurtuz gizakiaren esku-hartzerik gabe.
1 Sarrera
"Uraren kutsadura" terminoak hainbat ur motaren kutsadura aipatzen du, besteak beste, gainazaleko urak (ozeanoak, lakuak eta ibaiak) eta lurpeko urak. Arazo honen hazkundean faktore garrantzitsu bat da kutsatzaileak ez direla behar bezala tratatzen ur-masetara zuzenean edo zeharka isuri aurretik. Uraren kalitatearen aldaketek eragin handia dute ez bakarrik itsas ingurunean, baita ur-hornikuntza publikorako eta nekazaritzarako ur gezaren eskuragarritasunean ere. Garapen bidean dauden herrialdeetan, hazkunde ekonomiko azkarra ohikoa da, eta hazkunde hori sustatzen duen proiektu oro kaltegarria izan daiteke ingurumenarentzat. Ur baliabideen epe luzerako kudeaketarako eta pertsonak eta ingurumena babesteko, ezinbestekoa da uraren kalitatea kontrolatzea eta ebaluatzea. Uraren Kalitatearen Indizea, WQI izenez ere ezaguna, uraren kalitatearen datuetatik eratorria da eta ibaietako uraren kalitatearen egungo egoera zehazteko erabiltzen da. Uraren kalitatearen aldaketa-maila ebaluatzerakoan, aldagai asko kontuan hartu behar dira. WQI dimentsiorik gabeko indizea da. Uraren kalitatearen parametro espezifikoz osatuta dago. WQI-k ur-masa historiko eta egungoen kalitatea sailkatzeko metodo bat eskaintzen du. WQI-ren balio esanguratsuak erabakiak hartzen dituztenen erabakietan eta ekintzetan eragina izan dezake. 1etik 100era bitarteko eskalan, zenbat eta indize handiagoa izan, orduan eta uraren kalitate hobea. Oro har, 80ko puntuazioa edo gehiago duten ibai-estazioen uraren kalitateak ibai garbien estandarrak betetzen ditu. 40tik beherako WQI balioa kutsatuta dagoela uste da, eta 40 eta 80 arteko WQI balioak, berriz, uraren kalitatea apur bat kutsatuta dagoela adierazten du.
Oro har, WQI kalkulatzeko, azpiindizeen eraldaketa multzo bat behar da, luzeak, konplexuak eta akatsak izateko joera dutenak. WQIren eta beste ur-kalitate parametro batzuen artean elkarrekintza ez-lineal konplexuak daude. WQIak kalkulatzea zaila izan daiteke eta denbora asko behar izan daiteke, WQI desberdinek formula desberdinak erabiltzen baitituzte, eta horrek akatsak sor ditzake. Erronka nagusietako bat da ezinezkoa dela WQIren formula kalkulatzea ur-kalitate parametro bat edo gehiago falta badira. Horrez gain, estandar batzuek laginak biltzeko prozedura luze eta zehatzak eskatzen dituzte, eta profesional trebatuek egin behar dituzte laginen azterketa zehatza eta emaitzak bistaratzea bermatzeko. Teknologian eta ekipamenduan izandako hobekuntzak izan arren, ibaietako uraren kalitatearen jarraipen tenporal eta espazial zabala oztopatu egin da funtzionamendu- eta kudeaketa-kostu handiek.
Eztabaida honek erakusten du ez dagoela WQI-rako ikuspegi globalik. Horrek WQI modu konputazionalki eraginkorrean eta zehatzean kalkulatzeko metodo alternatiboak garatzeko beharra sortzen du. Hobekuntza horiek baliagarriak izan daitezke ingurumen-baliabideen kudeatzaileentzat ibaien uraren kalitatea kontrolatu eta ebaluatzeko. Testuinguru honetan, ikertzaile batzuek AI erabili dute arrakastaz WQI aurreikusteko; AI oinarritutako makina-ikaskuntzako modelatzeak azpi-indizeen kalkulua saihesten du eta WQI emaitzak azkar sortzen ditu. AI oinarritutako makina-ikaskuntzako algoritmoak gero eta ezagunagoak dira beren arkitektura ez-linealari, gertaera konplexuak aurreikusteko gaitasunari, tamaina desberdineko datuak barne hartzen dituzten datu-multzo handiak kudeatzeko gaitasunari eta datu osatugabeei sentikortasun ezari esker. Haien aurreikuspen-ahalmena datuak biltzeko eta prozesatzeko metodoaren eta zehaztasunaren araberakoa da erabat.
Argitaratze data: 2024ko azaroaren 21a