Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Chỉ số chất lượng nước đa biến hỗ trợ bởi máy tính
Tóm tắt
Một chỉ số chất lượng nước đa biến được hỗ trợ bởi máy tính đã được phát triển dựa trên hồi quy bình phương nhỏ nhất (PLS). Chỉ số này được gọi là chỉ số chất lượng nước bình phương nhỏ nhất (PLS-WQI). Tóm lại, một tập huấn luyện đã được tạo ra bằng cách tính toán dựa trên hướng dẫn của Tiêu chuẩn chất lượng nước quốc gia cho Malaysia (NWQS) để dự đoán chất lượng nước. Chỉ số này được so sánh với chỉ số đã được thiết lập tốt bởi Cục Môi trường Malaysia (DOE-WQI). PLS-WQI là một biến liên tục với giá trị gần I cho thấy chất lượng nước tốt và gần V cho thấy chất lượng nước kém. Khác với các phương pháp lập chỉ số thông thường, thuật toán tính toán chỉ số theo cách đa biến. Thuật toán cho phép xử lý nhanh một tập dữ liệu lớn mà không cần tính toán tỉ mỉ; nó có thể là một công cụ hiệu quả cho việc giám sát chất lượng nước theo không gian và thời gian một cách định kỳ. Mặc dù thuật toán được thiết kế dựa trên hướng dẫn của NWQS, nhưng nó có thể dễ dàng được điều chỉnh để phù hợp với các hướng dẫn khác. Thuật toán đã được đánh giá và chứng minh trên các tập dữ liệu mô phỏng và thực tế. Kết quả cho thấy thuật toán này là mạnh mẽ và đáng tin cậy. Dựa trên sáu thông số, các xếp hạng tổng thể thu được có mối tương quan nghịch với DOE-WQI. Khi số lượng thông số tăng lên, các xếp hạng tổng thể có vẻ cung cấp thêm thông tin sâu sắc hơn về chất lượng nước.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Ball, R. O., & Church, R. L. (1980). Water quality indexing and scoring. Journal of Environmental Engineering, 106(4), 757–771.
Brereton, R. G. (2009). Chemometrics for pattern recognition (pp. 196–198). Chichester, UK: John Wiley & Sons.
Brown, R. M., McClelland, N. I., Deininger, R. A., & Tozer, R. G. (1970). A water quality index—do we dare? Water & Sewage Works, 339–343.
Coletti, C., Testezlaf, R., Ribeiro, T. A. P., de Souza, R. T. G., & de Pereira, D. A. (2010). Water quality index using multivariate factorial analysis. Revista Brasileira de Engenharia Agricola e Ambiental, 14(5), 517–522.
Cude, C. G. (2001). Oregon water quality index: a tool for evaluating water quality management effectiveness. Journal of the American Water Resources Association, 27(1), 125–137.
Dahlén, J., Karlsson, S., Bäckström, M., Hagberg, J., & Pettersson, H. (2000). Determination of nitrate and other water quality parameters in groundwater from UV/vis spectra employing partial least squares regression. Chemosphere, 40(1), 71–77.
Department of Environment, Malaysia Environmental Quality Report. (2010). Sasyaz Holdings Sdn Bhd, Petaling Jaya, Malaysia.
Dinius, S. H. (1987). Design of an index of water quality. Water Research Bulletin, 23(5), 833–843.
Dojlido, J., Raniszewski, J., & Woyciechowska, J. (1994). Water quality index—application for river in Vistula River Basin in Poland. Water Science and Technology, 30(10), 57–64.
Du Plessis, A., Hamrse, T., & Ahmed, F. (2014). Quantifying and predicting the water quality associated with land cover change: a case study of the Blesbok Spruit Catchment, South Africa. Water, 6, 2946–2968.
House, M. A., & Ellis, J. B. (1987). The development of water quality indices for operational management. Water Science and Technology, 19(9), 145–154.
Jonnalagadda, S. B., & Mhere, G. (2001). Water quality of the Odzi River in the eastern highlands of Zimbabwe. Water Research, 35(10), 2371–2376.
Ling, T. Y., Layang, H. W., Then, Y. P., & Apun, K. (2006). Impacts of pig farming on the water quality of Serin River, Sarawak. Sains Malaysiana, 35(1), 45–50.
Ling, T. Y., Azzyati, Z. I. M., & Lesley, M. B. (2012). Temporal and spatial variations and decay rates of E. coli in river sediment. Journal of Sustainability Science and Management, 7(1), 16–22.
Liou, S. M., Lo, S. L., & Hu, C. Y. (2003). Application of two-stage fuzzy set theory to river quality evaluation in Taiwan. Water Research, 37(6), 1406–1416.
Liou, S. M., Lo, S. L., & Wang, S. H. (2004). A generalized water quality index for Taiwan. Environmental Monitoring and Assessment, 96(1–3), 35–42.
Luo, B. J., Zhao, Y., Chen, K., & Zhao, X. H. (2009). Partial least squares regression model to predict water quality in urban water distribution systems. Transactions of Tianjin University, 15(2), 140–144.
Pesce, S. F., & Wunderlin, D. A. (2000). Use of water quality indices to verify the impact of Córdoba City (Argentina) on Suquía River. Water Research, 34(11), 2915–2926.
Poonam, R., Tanushree, B., & Sukalyan, C. (2013). Water quality indices—important tools for water quality assessment: a review. International Journal of Advances in Chemistry, 1(1), 15–28.
Rudnitskaya, A., Kirsanov, D., Blionoa, Y., Legin, E., Seleznev, B., Clapham, D., Ives, R. S., Saunders, K. A., & Legin, A. (2013). Assessment of bitter taste of pharmaceuticals with multisensor system employing 3 way PLS regression. Analytica Chimica Acta, 770, 45–52.
Smith, D. G. (1990). A better water quality indexing system for rivers and streams. Water Research, 24(10), 1237–1244.
Štambuk-Giljanovi'c, N. (1999). Water quality evaluation by index in Dalmatia. Water Research, 33(16), 3423–3440.
Swamee, P. K., & Tyagi, A. (2000). Describing water quality with aggregate index. Journal of Environment Engineering, 126(5), 451–455.
Tyagi, S., Sharma, B., Singh, P., & Dobhal, R. (2013). Water quality assessment in terms of water quality index. American Journal of Water Resources, 1(3), 34–38.
Wold, S., Sjöström, M., & Eriksson, L. (2001). PLS-regression: a basic tool of chemometrics. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 58(2), 109–130.
Wu, M. Y. E., & Kuo, S. L. (2012). Applying a multivariate statistical analysis model to evaluate the water quality of a watershed. Water Environment Research, 84(12), 2075–2085.
Xu, L., Cai, C. B., & Deng, D. H. (2011). Multivariate quality control solved by one-class partial least squares regression: identification of adulterated peanut oils by mid-infrared spectroscopy. Journal of Chemometrics, 25(10), 568–574.