เป็นเวลากว่า 25 ปีแล้วที่กรมสิ่งแวดล้อมของมาเลเซีย (DOE) ได้นำดัชนีคุณภาพน้ำ (WQI) มาใช้ โดยใช้พารามิเตอร์คุณภาพน้ำหลัก 6 ตัว ได้แก่ ออกซิเจนละลาย (DO), ความต้องการออกซิเจนทางชีวเคมี (BOD), ความต้องการออกซิเจนทางเคมี (COD), ค่า pH, แอมโมเนียไนโตรเจน (AN) และของแข็งแขวนลอย (SS) การวิเคราะห์คุณภาพน้ำเป็นองค์ประกอบสำคัญของการจัดการทรัพยากรน้ำ และต้องได้รับการจัดการอย่างเหมาะสมเพื่อป้องกันความเสียหายทางนิเวศวิทยาจากมลพิษและเพื่อให้เป็นไปตามกฎระเบียบด้านสิ่งแวดล้อม สิ่งนี้เพิ่มความจำเป็นในการกำหนดวิธีการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ หนึ่งในความท้าทายหลักของการคำนวณในปัจจุบันคือ ต้องใช้การคำนวณดัชนีย่อยหลายขั้นตอนซึ่งใช้เวลานาน ซับซ้อน และมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดสูง นอกจากนี้ ยังไม่สามารถคำนวณ WQI ได้หากขาดพารามิเตอร์คุณภาพน้ำอย่างน้อยหนึ่งตัว ในการศึกษาครั้งนี้ จึงได้พัฒนาวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพของ WQI สำหรับความซับซ้อนของกระบวนการปัจจุบัน และได้พัฒนาและสำรวจศักยภาพของการสร้างแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเครื่องสนับสนุนเวกเตอร์ (SVM) ฟังก์ชันฐาน Nu-Radial ที่ใช้การตรวจสอบแบบไขว้ 10 เท่า เพื่อปรับปรุงการทำนาย WQI ในลุ่มน้ำลังงัต ได้ทำการวิเคราะห์ความไวอย่างครอบคลุมภายใต้ 6 สถานการณ์ เพื่อกำหนดประสิทธิภาพของแบบจำลองในการทำนาย WQI ในกรณีแรก แบบจำลอง SVM-WQI แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่ยอดเยี่ยมในการจำลอง DOE-WQI และได้ผลลัพธ์ทางสถิติในระดับสูงมาก (สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ r > 0.95, ประสิทธิภาพ Nash Sutcliffe, NSE > 0.88, ดัชนีความสอดคล้องของ Willmott, WI > 0.96) ในสถานการณ์ที่สอง กระบวนการสร้างแบบจำลองแสดงให้เห็นว่าสามารถประมาณค่า WQI ได้โดยไม่ต้องใช้พารามิเตอร์ 6 ตัว ดังนั้น พารามิเตอร์ DO จึงเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดในการกำหนด WQI ส่วน pH มีผลกระทบต่อ WQI น้อยที่สุด นอกจากนี้ สถานการณ์ที่ 3 ถึง 6 แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของแบบจำลองในแง่ของเวลาและต้นทุนโดยการลดจำนวนตัวแปรในการรวมข้อมูลป้อนเข้าของแบบจำลองให้เหลือน้อยที่สุด (r > 0.6, NSE > 0.5 (ดี), WI > 0.7 (ดีมาก)) โดยรวมแล้ว โมเดลนี้จะช่วยปรับปรุงและเร่งกระบวนการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลในการจัดการคุณภาพน้ำได้อย่างมาก ทำให้ข้อมูลเข้าถึงได้ง่ายและน่าสนใจยิ่งขึ้นโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์
1 บทนำ
คำว่า “มลพิษทางน้ำ” หมายถึงมลพิษที่เกิดขึ้นกับน้ำหลายประเภท รวมถึงน้ำผิวดิน (มหาสมุทร ทะเลสาบ และแม่น้ำ) และน้ำใต้ดิน ปัจจัยสำคัญที่ทำให้ปัญหานี้ทวีความรุนแรงขึ้นคือ การที่สารมลพิษไม่ได้รับการบำบัดอย่างเพียงพอก่อนที่จะถูกปล่อยลงสู่แหล่งน้ำโดยตรงหรือโดยอ้อม การเปลี่ยนแปลงคุณภาพน้ำส่งผลกระทบอย่างมากไม่เพียงแต่ต่อสิ่งแวดล้อมทางทะเลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงปริมาณน้ำจืดสำหรับใช้ในการประปาและภาคเกษตรกรรมด้วย ในประเทศกำลังพัฒนา การเติบโตทางเศรษฐกิจอย่างรวดเร็วเป็นเรื่องปกติ และทุกโครงการที่ส่งเสริมการเติบโตนี้อาจเป็นอันตรายต่อสิ่งแวดล้อมได้ เพื่อการจัดการทรัพยากรน้ำในระยะยาวและการปกป้องประชาชนและสิ่งแวดล้อม การตรวจสอบและประเมินคุณภาพน้ำจึงเป็นสิ่งจำเป็น ดัชนีคุณภาพน้ำ หรือ WQI นั้นได้มาจากข้อมูลคุณภาพน้ำและใช้ในการกำหนดสถานะปัจจุบันของคุณภาพน้ำในแม่น้ำ ในการประเมินระดับการเปลี่ยนแปลงของคุณภาพน้ำ ต้องพิจารณาตัวแปรหลายอย่าง WQI เป็นดัชนีที่ไม่มีมิติ ประกอบด้วยพารามิเตอร์คุณภาพน้ำที่เฉพาะเจาะจง WQI เป็นวิธีการในการจำแนกคุณภาพของแหล่งน้ำในอดีตและปัจจุบัน ค่าดัชนีคุณภาพน้ำ (WQI) ที่มีนัยสำคัญสามารถส่งผลต่อการตัดสินใจและการกระทำของผู้กำหนดนโยบายได้ โดยค่าดัชนีจะอยู่ระหว่าง 1 ถึง 100 ยิ่งค่าสูง คุณภาพน้ำยิ่งดี โดยทั่วไปแล้ว คุณภาพน้ำของสถานีตรวจวัดในแม่น้ำที่มีคะแนน 80 ขึ้นไป ถือว่าตรงตามมาตรฐานแม่น้ำสะอาด ค่า WQI ต่ำกว่า 40 ถือว่าปนเปื้อน ในขณะที่ค่า WQI ระหว่าง 40 ถึง 80 แสดงว่าคุณภาพน้ำปนเปื้อนเล็กน้อย
โดยทั่วไป การคำนวณดัชนีคุณภาพน้ำ (WQI) ต้องใช้การแปลงค่าดัชนีย่อยหลายขั้นตอน ซึ่งยาว ซับซ้อน และมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดสูง มีการปฏิสัมพันธ์แบบไม่เชิงเส้นที่ซับซ้อนระหว่าง WQI กับพารามิเตอร์คุณภาพน้ำอื่นๆ การคำนวณ WQI อาจเป็นเรื่องยากและใช้เวลานาน เนื่องจาก WQI แต่ละแบบใช้สูตรที่แตกต่างกัน ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดได้ ความท้าทายที่สำคัญประการหนึ่งคือ เป็นไปไม่ได้ที่จะคำนวณสูตรสำหรับ WQI หากขาดพารามิเตอร์คุณภาพน้ำอย่างน้อยหนึ่งตัว นอกจากนี้ มาตรฐานบางอย่างยังกำหนดขั้นตอนการเก็บตัวอย่างที่ใช้เวลานานและละเอียดถี่ถ้วน ซึ่งต้องดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการฝึกฝนมา เพื่อรับประกันความถูกต้องของการตรวจสอบตัวอย่างและการแสดงผลลัพธ์ แม้ว่าเทคโนโลยีและอุปกรณ์จะได้รับการพัฒนาขึ้น แต่การตรวจสอบคุณภาพน้ำในแม่น้ำอย่างครอบคลุมทั้งในเชิงเวลาและพื้นที่ยังคงถูกขัดขวางด้วยต้นทุนการดำเนินงานและการจัดการที่สูง
การอภิปรายนี้แสดงให้เห็นว่าไม่มีแนวทางสากลสำหรับดัชนีคุณภาพน้ำ (WQI) จึงจำเป็นต้องพัฒนาวิธีการทางเลือกในการคำนวณ WQI อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำ การปรับปรุงดังกล่าวอาจเป็นประโยชน์สำหรับผู้จัดการทรัพยากรสิ่งแวดล้อมในการตรวจสอบและประเมินคุณภาพน้ำในแม่น้ำ ในบริบทนี้ นักวิจัยบางกลุ่มประสบความสำเร็จในการใช้ AI เพื่อทำนาย WQI การสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยใช้ AI ช่วยหลีกเลี่ยงการคำนวณดัชนีย่อยและสร้างผลลัพธ์ WQI ได้อย่างรวดเร็ว อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ใช้ AI กำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเนื่องจากสถาปัตยกรรมที่ไม่เป็นเชิงเส้น ความสามารถในการทำนายเหตุการณ์ที่ซับซ้อน ความสามารถในการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่รวมถึงข้อมูลที่มีขนาดแตกต่างกัน และความไม่ไวต่อข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ พลังในการทำนายขึ้นอยู่กับวิธีการและความแม่นยำของการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลอย่างสิ้นเชิง
วันที่โพสต์: 21 พฤศจิกายน 2024