ការបង្កើនការព្យាករណ៍សន្ទស្សន៍គុណភាពទឹកដោយប្រើម៉ាស៊ីនវ៉ិចទ័រជំនួយជាមួយនឹងការវិភាគភាពរសើប

អស់រយៈពេល ២៥ ឆ្នាំមកហើយ ក្រសួងបរិស្ថាន (DOE) របស់ប្រទេសម៉ាឡេស៊ី បានអនុវត្តសន្ទស្សន៍គុណភាពទឹក (WQI) ដែលប្រើប្រាស់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រគុណភាពទឹកសំខាន់ៗចំនួនប្រាំមួយ៖ អុកស៊ីសែនរលាយ (DO) តម្រូវការអុកស៊ីសែនជីវគីមី (BOD) តម្រូវការអុកស៊ីសែនគីមី (COD) pH អាសូតអាម៉ូញាក់ (AN) និងសារធាតុរឹងព្យួរ (SS)។ ការវិភាគគុណភាពទឹកគឺជាសមាសធាតុសំខាន់មួយនៃការគ្រប់គ្រងធនធានទឹក ហើយត្រូវតែគ្រប់គ្រងឱ្យបានត្រឹមត្រូវ ដើម្បីការពារការខូចខាតបរិស្ថានពីការបំពុល និងធានាបាននូវការអនុលោមតាមបទប្បញ្ញត្តិបរិស្ថាន។ នេះបង្កើនតម្រូវការក្នុងការកំណត់វិធីសាស្រ្តដែលមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការវិភាគ។ បញ្ហាប្រឈមចម្បងមួយនៃការគណនាបច្ចុប្បន្នគឺថា វាតម្រូវឱ្យមានការគណនាសន្ទស្សន៍រងដែលចំណាយពេលច្រើន ស្មុគស្មាញ និងងាយនឹងកំហុសជាបន្តបន្ទាប់។ លើសពីនេះ WQI មិនអាចគណនាបានទេ ប្រសិនបើប៉ារ៉ាម៉ែត្រគុណភាពទឹកមួយ ឬច្រើនបាត់។ នៅក្នុងការសិក្សានេះ វិធីសាស្រ្តបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃ WQI ត្រូវបានបង្កើតឡើងសម្រាប់ភាពស្មុគស្មាញនៃដំណើរការបច្ចុប្បន្ន។ សក្តានុពលនៃការធ្វើគំរូដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ គឺម៉ាស៊ីនវ៉ិចទ័រគាំទ្រមុខងារមូលដ្ឋាន Nu-Radial (SVM) ដោយផ្អែកលើការផ្ទៀងផ្ទាត់ឆ្លង 10x ត្រូវបានបង្កើត និងរុករកដើម្បីកែលម្អការព្យាករណ៍ WQI នៅក្នុងអាង Langat។ ការវិភាគភាពរសើបដ៏ទូលំទូលាយត្រូវបានអនុវត្តក្រោមសេណារីយ៉ូចំនួនប្រាំមួយ ដើម្បីកំណត់ប្រសិទ្ធភាពនៃគំរូនៅក្នុងការព្យាករណ៍ WQI។ ក្នុងករណីដំបូង គំរូ SVM-WQI បានបង្ហាញពីសមត្ថភាពដ៏ល្អឥតខ្ចោះក្នុងការចម្លង DOE-WQI និងទទួលបានកម្រិតខ្ពស់នៃលទ្ធផលស្ថិតិ (មេគុណសហសម្ព័ន្ធ r > 0.95, ប្រសិទ្ធភាព Nash Sutcliffe, NSE >0.88, សន្ទស្សន៍ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នារបស់ Willmott, WI > 0.96)។ នៅក្នុងសេណារីយ៉ូទីពីរ ដំណើរការធ្វើគំរូបង្ហាញថា WQI អាចត្រូវបានប៉ាន់ប្រមាណដោយគ្មានប៉ារ៉ាម៉ែត្រចំនួនប្រាំមួយ។ ដូច្នេះ ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ DO គឺជាកត្តាសំខាន់បំផុតក្នុងការកំណត់ WQI។ pH មានឥទ្ធិពលតិចបំផុតលើ WQI។ លើសពីនេះ សេណារីយ៉ូទី 3 ដល់ទី 6 បង្ហាញពីប្រសិទ្ធភាពនៃគំរូទាក់ទងនឹងពេលវេលា និងថ្លៃដើម ដោយកាត់បន្ថយចំនួនអថេរនៅក្នុងការរួមបញ្ចូលគ្នានៃការបញ្ចូលគំរូ (r > 0.6, NSE >0.5 (ល្អ), WI > 0.7 (ល្អណាស់))។ នៅពេលពិចារណារួមគ្នា គំរូនេះនឹងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំង និងពន្លឿនការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យក្នុងការគ្រប់គ្រងគុណភាពទឹក ដែលធ្វើឱ្យទិន្នន័យកាន់តែអាចចូលដំណើរការបាន និងចូលរួមដោយមិនចាំបាច់មានអន្តរាគមន៍ពីមនុស្ស។

១ សេចក្តីផ្តើម

ពាក្យថា "ការបំពុលទឹក" សំដៅលើការបំពុលទឹកជាច្រើនប្រភេទ រួមទាំងទឹកលើផ្ទៃដី (មហាសមុទ្រ បឹង និងទន្លេ) និងទឹកក្រោមដី។ កត្តាសំខាន់មួយក្នុងការរីកចម្រើននៃបញ្ហានេះ គឺថាសារធាតុបំពុលមិនត្រូវបានព្យាបាលឱ្យបានគ្រប់គ្រាន់មុនពេលបញ្ចេញដោយផ្ទាល់ ឬដោយប្រយោលទៅក្នុងផ្ទៃទឹក។ ការប្រែប្រួលគុណភាពទឹកមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងសំខាន់មិនត្រឹមតែទៅលើបរិស្ថានសមុទ្រប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងទៅលើភាពអាចរកបាននៃទឹកសាបសម្រាប់ការផ្គត់ផ្គង់ទឹកសាធារណៈ និងកសិកម្មផងដែរ។ នៅក្នុងប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍ កំណើនសេដ្ឋកិច្ចយ៉ាងឆាប់រហ័សគឺជារឿងធម្មតា ហើយគម្រោងនីមួយៗដែលលើកកម្ពស់កំណើននេះអាចបង្កគ្រោះថ្នាក់ដល់បរិស្ថាន។ សម្រាប់ការគ្រប់គ្រងធនធានទឹករយៈពេលវែង និងការការពារមនុស្ស និងបរិស្ថាន ការត្រួតពិនិត្យ និងវាយតម្លៃគុណភាពទឹកគឺមានសារៈសំខាន់។ សន្ទស្សន៍គុណភាពទឹក ដែលត្រូវបានគេស្គាល់ផងដែរថាជា WQI ត្រូវបានទទួលពីទិន្នន័យគុណភាពទឹក ហើយត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់ស្ថានភាពបច្ចុប្បន្ននៃគុណភាពទឹកទន្លេ។ ក្នុងការវាយតម្លៃកម្រិតនៃការផ្លាស់ប្តូរគុណភាពទឹក អថេរជាច្រើនត្រូវតែពិចារណា។ WQI គឺជាសន្ទស្សន៍ដែលគ្មានវិមាត្រណាមួយ។ វាមានប៉ារ៉ាម៉ែត្រគុណភាពទឹកជាក់លាក់។ WQI ផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តសម្រាប់ចាត់ថ្នាក់គុណភាពនៃផ្ទៃទឹកប្រវត្តិសាស្ត្រ និងបច្ចុប្បន្ន។ តម្លៃដ៏មានអត្ថន័យរបស់ WQI អាចមានឥទ្ធិពលលើការសម្រេចចិត្ត និងសកម្មភាពរបស់អ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្ត។ នៅលើមាត្រដ្ឋានពី 1 ដល់ 100 សន្ទស្សន៍កាន់តែខ្ពស់ គុណភាពទឹកកាន់តែល្អ។ ជាទូទៅ គុណភាពទឹកនៃស្ថានីយ៍ទន្លេដែលមានពិន្ទុ 80 និងខ្ពស់ជាងនេះ បំពេញតាមស្តង់ដារសម្រាប់ទន្លេស្អាត។ តម្លៃ WQI ក្រោម 40 ត្រូវបានចាត់ទុកថាមានការបំពុល ខណៈដែលតម្លៃ WQI ចន្លោះពី 40 និង 80 បង្ហាញថាគុណភាពទឹកពិតជាមានការបំពុលបន្តិចបន្តួច។

ជាទូទៅ ការគណនា WQI តម្រូវឱ្យមានសំណុំនៃការបំលែងសន្ទស្សន៍រងដែលវែង ស្មុគស្មាញ និងងាយនឹងមានកំហុស។ មានអន្តរកម្មមិនលីនេអ៊ែរស្មុគស្មាញរវាង WQI និងប៉ារ៉ាម៉ែត្រគុណភាពទឹកផ្សេងទៀត។ ការគណនា WQI អាចពិបាក និងចំណាយពេលយូរ ពីព្រោះ WQI ផ្សេងៗគ្នាប្រើរូបមន្តផ្សេងៗគ្នា ដែលអាចនាំឱ្យមានកំហុស។ បញ្ហាប្រឈមដ៏ធំមួយគឺថា វាមិនអាចទៅរួចទេក្នុងការគណនារូបមន្តសម្រាប់ WQI ប្រសិនបើប៉ារ៉ាម៉ែត្រគុណភាពទឹកមួយ ឬច្រើនបាត់។ លើសពីនេះ ស្តង់ដារមួយចំនួនតម្រូវឱ្យមាននីតិវិធីប្រមូលគំរូដែលចំណាយពេលច្រើន និងហ្មត់ចត់ ដែលត្រូវតែអនុវត្តដោយអ្នកជំនាញដែលបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាល ដើម្បីធានាបាននូវការពិនិត្យគំរូត្រឹមត្រូវ និងការបង្ហាញលទ្ធផល។ ទោះបីជាមានការកែលម្អបច្ចេកវិទ្យា និងឧបករណ៍ក៏ដោយ ការត្រួតពិនិត្យគុណភាពទឹកទន្លេតាមពេលវេលា និងលំហយ៉ាងទូលំទូលាយត្រូវបានរារាំងដោយការចំណាយប្រតិបត្តិការ និងការគ្រប់គ្រងខ្ពស់។

ការពិភាក្សានេះបង្ហាញថា មិនមានវិធីសាស្រ្តសកលចំពោះ WQI ទេ។ នេះបង្កើនតម្រូវការក្នុងការអភិវឌ្ឍវិធីសាស្រ្តជំនួសសម្រាប់ការគណនា WQI តាមរបៀបដែលមានប្រសិទ្ធភាព និងត្រឹមត្រូវក្នុងការគណនា។ ការកែលម្អបែបនេះអាចមានប្រយោជន៍សម្រាប់អ្នកគ្រប់គ្រងធនធានបរិស្ថានក្នុងការត្រួតពិនិត្យ និងវាយតម្លៃគុណភាពទឹកទន្លេ។ នៅក្នុងបរិបទនេះ អ្នកស្រាវជ្រាវមួយចំនួនបានប្រើប្រាស់ AI ដោយជោគជ័យដើម្បីព្យាករណ៍ WQI។ ការធ្វើគំរូការរៀនម៉ាស៊ីនដែលមានមូលដ្ឋានលើ AI ជៀសវាងការគណនាសន្ទស្សន៍រង និងបង្កើតលទ្ធផល WQI យ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដែលមានមូលដ្ឋានលើ AI កំពុងទទួលបានប្រជាប្រិយភាពដោយសារតែស្ថាបត្យកម្មមិនមែនលីនេអ៊ែររបស់ពួកគេ សមត្ថភាពក្នុងការទស្សន៍ទាយព្រឹត្តិការណ៍ស្មុគស្មាញ សមត្ថភាពក្នុងការគ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យធំៗ រួមទាំងទិន្នន័យដែលមានទំហំខុសៗគ្នា និងភាពមិនងាយរងគ្រោះចំពោះទិន្នន័យមិនពេញលេញ។ អំណាចទស្សន៍ទាយរបស់ពួកគេអាស្រ័យទាំងស្រុងលើវិធីសាស្រ្ត និងភាពជាក់លាក់នៃការប្រមូល និងដំណើរការទិន្នន័យ។