پیش بینی شاخص کیفیت آب آنتروپی وزن دار برای مصارف کشاورزی با استفاده از روش های ساده و ترکیبی هوش مصنوعی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی محیط‌زیست، دانشکده مهندسی آب و محیط‌زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز ، اهواز، ایران.

2 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی محیط‌زیست، دانشکده مهندسی آب و محیط‌زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.

3 استادیار گروه مهندسی محیط‌زیست، دانشکده مهندسی آب و محیط‌زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.

چکیده

در دهه‌‌های اخیر، ارزیابی کیفیت منابع آبی برای برنامه‌ریزی استفاده درست و به دنبال آن پیش بینی کیفت آن‌ها برای تضمین تداوم برنامه‌ریزی از اهمیت بالایی برخوردار است. علیرغم توجه بی‌سابقه‌ به شاخص‌های کیفیت آب در سراسر جهان، بهینه‌سازی در جهت کاهش تعداد و انواع پارامترها در شاخص‌های کیفیت آب کشاورزی و در نتیجه کاهش هزینه‌های اندازه‌گیری تا حدی مغفول مانده است. بنابراین در این مطالعه ابتدا روش آنتروپی شانون برای تعیین وزن پارامتر‌های تشکیل‌دهنده شاخص به کار برده شد و سپس توانایی الگوریتم‌های ساده و ترکیبی هوش مصنوعی برای پیش‌بینی شاخص کیفیت آب آنتروپی وزن‌دار که برای ارزیابی تناسب آب با اهداف کشاورزی مورد استفاده قرار می‌گیرد، بررسی گردید. نتایج نشان داد که زیر شاخص بی‌کربنات و نسیت جذب سدیم به ترتیب بیشترین وزن (24/0) و کمترین وزن (18/0) را به خود اختصاص دادند. الگوریتم ترکیبی درخت تصمیم و شبکه عصبی نسبت به الگوریتم ساده درخت تصمیم و شبکه عصبی با R2 بالاتر (999/0نسبت به 996/0و 998/0) و RMSE پایین‌تر (331/0 نسبت به به 081/1و 331/0) دقت بالاتری در پیش‌بینی شاخص کیفیت آب آنتروپی وزن‌دار نشان داد. تجزیه و تحلیل اهمیت پارامتر‌ها در به کارگیری به عنوان ورودی الگوریتم‌های مورد مطالعه با استفاده از ماتریس همبستگی پیرسون نشان داد که با حذف بی‌کربنات و کاهش تعداد ورودی‌ها به 4 ورودی نیز الگوریتم ترکیبی درخت تصمیم و شبکه عصبی توانایی بالایی در پیش‌بینی شاخص دارند.

کلیدواژه‌ها


Abba, S. I., Pham, Q. B., Saini, G., Linh, N. T. T., Ahmed, A. N., Mohajane, M., ... & Bach, Q. V. (2020). Implementation of data intelligence models coupled with ensemble machine learning for prediction of water quality index. Environmental Science and Pollution Research, 27, 41524-41539. https://doi.org/10.1007/s11356-020-09689-x
Ahmed, M., Mumtaz, R., & Hassan Zaidi, S. M. (2021). Analysis of water quality indices and machine learning techniques for rating water pollution: A case study of Rawal Dam, Pakistan. Water Supply, 21(6), 3225-3250. https://doi.org/10.2166/ws.2021.082
Asadollah, S. B. H. S., Sharafati, A., Motta, D., & Yaseen, Z. M. (2021). River water quality index prediction and uncertainty analysis: A comparative study of machine learning models. Journal of Environmental Chemical Engineering, 9(1), 104599. https://doi.org/10.1016/j.jece.2020.104599
Awan, S., Ippolito, J. A., Ullman, J., Ansari, K., Cui, L., & Siyal, A. (2021). Biochars reduce irrigation water sodium adsorption ratio. Biochar, 3, 77-87. https://doi.org/10.1007/s42773-020-00073-z
Azma, A., Liu, Y., Azma, M., Saadat, M., Zhang, D., Cho, J., & Rezania, S. (2023). Hybrid machine learning models for prediction of daily dissolved oxygen. Journal of Water Process Engineering, 54, 103957. https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2023.103957
Darwiche-Criado, N., Jiménez, J. J., Comín, F. A., Sorando, R., & Sánchez-Pérez, J. M. (2015). Identifying spatial and seasonal patterns of river water quality in a semiarid irrigated agricultural Mediterranean basin. Environmental Science and Pollution Research, 22, 18626-18636. https://doi.org/10.1007/s11356-015-5484-5
Divband Hafshejani, L., Naseri, A. A., Moradzadeh, M., Daneshvar, E., & Bhatnagar, A. (2022). Applications of soft computing techniques for prediction of pollutant removal by environmentally friendly adsorbents (case study: the nitrate adsorption on modified hydrochar). Water Science & Technology, 86(5), 1066-1082. https://doi.org/10.2166/wst.2022.264
Egbueri, J. C., Ameh, P. D., & Unigwe, C. O. (2020). Integrating entropy-weighted water quality index and multiple pollution indices towards a better understanding of drinking water quality in Ojoto area, SE Nigeria. Scientific African, 10, e00644. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2020.e00644
Ejaz, U., Khan, S. M., Jehangir, S., Ahmad, Z., Abdullah, A., Iqbal, M., ... & Svenning, J. C. (2024). Monitoring the Industrial waste polluted stream-Integrated analytics and machine learning for water quality index assessment. Journal of Cleaner Production, 450, 141877. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.141877
El Behairy, R. A., El Baroudy, A. A., Ibrahim, M. M., Kheir, A. M., & Shokr, M. S. (2021). Modelling and assessment of irrigation water quality index using GIS in semi-arid region for sustainable agriculture. Water, Air, & Soil Pollution, 232(9), 352. https://doi.org/10.1007/s11270-021-05310-0
El Bilali, A., & Taleb, A. (2020). Prediction of irrigation water quality parameters using machine learning models in a semi-arid environment. Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences, 19(7), 439-451. https://doi.org/10.1016/j.jssas.2020.08.001
Fahimi, F., Yaseen, Z. M., & El-shafie, A. (2017). Application of soft computing based hybrid models in hydrological variables modeling: a comprehensive review. Theoretical and applied climatology, 128, 875-903. https://doi.org/10.1007/s00704-016-1735-8
Haile, D., & Gabbiye, N. (2022). The applications of Canadian water quality index for ground and surface water quality assessments of Chilanchil Abay watershed: The case of Bahir Dar city waste disposal site. Water Supply, 22(1), 89-109. https://doi.org/10.2166/ws.2021.286
Isaac, R., Khura, T., & Wurmbrand, J. (2009). Surface and subsurface water quality appraisal for irrigation. Environmental monitoring and assessment, 159, 465-473. https://doi.org/10.1007/s10661-008-0643-5
Jaloree, S., Rajput, A., & Gour, S. (2014). Decision tree approach to build a model for water quality. Binary Journal of Data Mining & Networking, 4(1), 25-28. https://doi.org/10.5138/BJDMN.V4I1.1563
Jha, M. K., Shekhar, A., & Jenifer, M. A. (2020). Assessing groundwater quality for drinking water supply using hybrid fuzzy-GIS-based water quality index. Water Research, 179, 115867. https://doi.org/10.1016/j.watres.2020.115867
Kadam, A., Wagh, V., Muley, A., Umrikar, B., & Sankhua, R. (2019). Prediction of water quality index using artificial neural network and multiple linear regression modelling approach in Shivganga River basin, India. Modeling Earth Systems and Environment, 5, 951-962. https://doi.org/10.1007/s40808-019-00581-3
Kouadri, S., Elbeltagi, A., Islam, A. R. M. T., & Kateb, S. (2021). Performance of machine learning methods in predicting water quality index based on irregular data set: application on Illizi region (Algerian southeast). Applied Water Science, 11(12), 190. https://doi.org/10.1007/s13201-021-01528-9
Li, X., Ding, J., & Ilyas, N. (2021). Machine learning method for quick identification of water quality index (WQI) based on Sentinel-2 MSI data: Ebinur Lake case study. Water Supply, 21(3), 1291-1312. https://doi.org/10.2166/ws.2020.381
Lv, L., Wang, J., Li, J., Zhang, B., & Gao, S. (2023). A Hybrid Model Based on LSTM for Water Prediction Algorithm. 2023 6th International Symposium on Autonomous Systems (ISAS). https://doi.org/10.1109/ISAS59543.2023.10164338
Maroju, R. G., Choudhari, S. G., Shaikh, M. K., Borkar, S. K., & Mendhe, H. (2023). Application of Artificial Intelligence in the Management of Drinking Water: A Narrative Review. Cureus, 15(11). https://doi.org/10.7759/cureus.49344
Meireles, A. C. M., Andrade, E. M. D., Chaves, L. C. G., Frischkorn, H., & Crisostomo, L. A. (2010). A new proposal of the classification of irrigation water. Revista Ciência Agronômica, 41, 349-357.‏ https://doi.org/10.1590/S1806-66902010000300005
Mohammadpour, R., Shaharuddin, S., Chang, C. K., Zakaria, N. A., Ghani, A. A., & Chan, N. W. (2015). Prediction of water quality index in constructed wetlands using support vector machine. Environmental Science and Pollution Research, 22, 6208-6219. https://doi.org/10.1007/s11356-014-3806-7
Mohseni, U., Pande, C. B., Pal, S. C., & Alshehri, F. (2024). Prediction of weighted arithmetic water quality index for urban water quality using ensemble machine learning model. Chemosphere, 141393. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2024.141393
Raheja, H., Goel, A., & Pal, M. (2022). Prediction of groundwater quality indices using machine learning algorithms. Water Practice & Technology, 17(1), 336-351. https://doi.org/10.2166/wpt.2021.120
Rajab, K., & Esmail, A. (2023). Role of ion pairs and activity in estimation of ionic strength from electrical conductivity of irrigation water. Iraqi Journal of Agricultural Sciences, 54(3), 755-767. https://doi.org/10.36103/ijas.v54i3.1758
Serder, M., Islam, M., Hasan, M., Yeasmin, M., & Mostafa, M. (2020). Assessment of coastal surface water quality for irrigation purpose. Water Practice & Technology, 15(4), 960-972. https://doi.org/10.2166/wpt.2020.070
Singh, G., Wani, O. A., Egbueri, J. C., Salaria, A., & Singh, H. (2023). Seasonal variation of the quality of groundwater resources for human consumption and industrial purposes in the central plain zone of Punjab, India. Environmental Monitoring and Assessment, 195(12), 1454. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2800041/v1
Singha, S., Pasupuleti, S., Singha, S. S., Singh, R., & Kumar, S. (2021). Prediction of groundwater quality using efficient machine learning technique. Chemosphere, 276, 130265.                                          https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2021.130265
Subiantoro, R. (2022). Assessment of Water Quality for Agricultural Cultivation Irrigation Using the Irrigation Water Quality Index: A Case-Study Land Survey and Evaluation from Kampus Polinela II. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1012/1/012049
Sun, Y., Chen, X., Luo, Y., Cao, D., Feng, H., Zhang, X., & Yao, R. (2023). Agricultural Water Quality Assessment and Application in the Yellow River Delta. Agronomy, 13(6), 1495. https://doi.org/10.3390/agronomy13061495
Tas, I., Yildirim, Y. E., & Gokalp, Z. (2022). The effect of excessive sodium-containing irrigation waters on soil infiltration rate. Current Trends in Natural Sciences, 11(22), 19-28. https://doi.org/10.47068/ctns.2022.v11i22.002
Trach, R., Trach, Y., Kiersnowska, A., Markiewicz, A., Lendo-Siwicka, M., & Rusakov, K. (2022). A study of assessment and prediction of water quality index using fuzzy logic and ANN models. Sustainability, 14(9), 5656. https://doi.org/10.3390/su14095656
Wang, X., Li, Y., Qiao, Q., Tavares, A., & Liang, Y. (2023). Water quality prediction based on machine learning and comprehensive weighting methods. Entropy, 25(8), 1186. https://doi.org/10.3390/e25081186
Yıldız, S., & Karakuş, C. B. (2020). Estimation of irrigation water quality index with development of an optimum model: a case study. Environment, Development and Sustainability, 22, 4771-4786. https://doi.org/10.1007/s10668-019-00405-5
Yu, J.-W., Kim, J.-S., Li, X., Jong, Y.-C., Kim, K.-H., & Ryang, G.-I. (2022). Water quality forecasting based on data decomposition, fuzzy clustering and deep learning neural network. Environmental Pollution, 303, 119136. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2022.119136
Zhao, X., Wang, H., Tang, Z., Zhao, T., Qin, N., Li, H., ... & Giesy, J. P. (2018). Amendment of water quality standards in China: viewpoint on strategic considerations. Environmental Science and Pollution Research, 25, 3078-3092. https://doi.org/10.1007/s11356-016-7357-y