پژوهش آب ایران

پژوهش آب ایران

کاهش پارامترهای کیفی آب زاینده‌رود با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی و شبیه‌سازی اثر کاربری اراضی و بارش روی برخی فاکتورهای کیفیت آب

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه خاکشناسی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
2 گروه خاکشناسی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
3 دانشگاه شهرکرد- گروه مهندسی آب
4 گروه آب، واحد اصفهان، دانشگاه آزاد اسلامی، اصفهان، ایران
چکیده
کیفیت آب رودخانه‌ها و پایش آن از نظر محیط زیست و کشاورزی از اهمیت بالایی برخوردار است. در این پژوهش به‌منظور کاهش پارامترهای ارزیابی کیفیت آب رودخانه از تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و برای شبیه‌سازی تاثیر کاربری اراضی و بارندگی بر برخی از خصوصیات آب رودخانه زاینده‌رود از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) استفاده شد. برای این منظور برخی اطلاعات مربوط به کیفیت آب 12 ایستگاه در مسیر رودخانه جمع‌آوری شده و تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی برای کاهش آرایه‌های داده اصلی مؤثر بر کیفیت آب رودخانه زاینده‌رود اعمال شد. پس از استخراج کاربری اراضی و بارندگی در حوضه زاینده‌رود مدل‌سازی اثر این دو فاکتور روی برخی از خصوصیات آب رودخانه (۴۶۰۸ عدد) با استفاده از الگوریتم پس‌انتشار انجام و میانگین مربعات خطا محاسبه شد. نتایج آنالیز PCA نشان داد که شش مؤلفه اول 78/94 درصد کل واریانس را شامل می‌شود. در نتایج مدل ANN ضریب تعیین کل معادل ۷۹/۰ و مجذور متوسط مربعات خطا برابر ۲۰/۰ برآورد شد. نتایج نشان داد ضریب تعیین برای SAR، TDS، EC و Na به‌ترتیب ۸۸/۰، ۸۴/۰، ۸۳/۰ و ۸۳/۰ است که نشان‌دهنده دقت بالای پیش‌بینی‌های مدل است. نتایج ضریب نش-ساتکلیف نیز برای همه فاکتورهای اندازه‌گیری شده (به جز pH، CO3 و دبی) مناسب و بالای ۶/۰ بدست آمد. این مقدار نشان می‌دهد که مدل توانسته است به خوبی تغییرات مشاهده‌شده را توجیه کند و پیش‌بینی‌های نسبتاً دقیقی ارائه دهد
کلیدواژه‌ها

1.     Ali, S. H., Cook, T., Ewaid, S. H. and Gamagedara, S., 2023. Development of a Water Quality Index Using Sparse Principal Component Analysis for the Tigris River in Iraq. Water Resources, 50(1), pp. 152-167. https://doi.org/10.1134/S0097807823010037
 
2.     Al-Maqaleh, B. M., Al-Mansoub, A. A. and andAl-Badani, F. N., 2016. Forecasting using artificial neural network and statistics models. International Journal Education and Management Engineering, 3, pp. 20-32. https://doi.org/10.5815/ijeme.2016.03.03
 
3.     Al-Tamir, M., 2005. water quality index for a group of wells in northwest of mosul city. Rafidain Journal of Science, 16(6), pp. 27-40. https://doi.org/10.33899/rjs.2005.41816
 
4.     Argatov, I., 2019. Artificial Neural Networks (ANNs) as a Novel Modeling Technique in Tribology. Frontiers in Mechanical Engineering, 5. https://doi.org/10.3389/fmech.2019.00030.
 
5.     Benti, F. and Kebede, B. 2024. Modeling the impacts of extreme climate scenarios on soil acidity (pH and exchangeable aluminum) in Abbay River Basin, Ethiopia. Heliyon, 10, e33448. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e33448.
 
6.     Çamdevýren, H., Demýr, N., Kanik, A. and Keskýn, S., 2005. Use of principal component scores in multiple linear regression models for prediction of Chlorophyll-a in reservoirs. Ecological Modelling, 181(4), pp. 581-589. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2004.06.043.
 
7.     Chicco, D., Warrens, M. J. and Jurman, G., 2021. The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation. Peer J. Comput Sci., 7, e623. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.623.
 
8.     Fuller, R., Landrigan, P. J., Balakrishnan, K., Bathan, G., Bose-O'Reilly, S., Brauer, M., Caravanos, J., Chiles, T., Cohen, A. and Corra, L., 2022. Pollution and health: a progress update. The Lancet Planetary Health, 6(6), pp. e535-e547. https://doi.org/10.1016/s2542-5196(22)00090-0.
 
9.     Haghnadri, F., Mirzaei, R. and Afzali, A., 2018. Environmental Vulnerability Assessment of Lorestan Province Using Multi Criteria Decision Analysis. Geography and Environmental Sustainability, 7(4), 19-34. https://ges.razi.ac.ir/article_868_ [In Persian]
 
10. Helena, B., Pardo, R., Vega, M., Barrado, E., Fernandez, J.M. and Fernandez, L., 2000. Temporal evolution of groundwater composition in an alluvial aquifer (Pisuerga River, Spain) by principal component analysis. Water Research, 34(3), pp. 807-816. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0043-1354(99)00225-0
 
11. Ibrahim, A., Ismail, A., Juahir, H., Iliyasu, A. B., Wailare, B. T., Mukhtar, M. and Aminu, H., 2023. Water quality modelling using principal component analysis and artificial neural network. Marine Pollution Bulletin, 187, 114493. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2022.114493.
 
12. Jamab. 1998. Comprehensive water plan of the country Zayandehroud catchment area. Jamab Consulting Engineers Company affiliated with the Ministry of Energy. [In Persian].
 
13. Juahir, H., Ghazali, A., Ismail, A., Mohamad, M., Mohamad Hamzah, F., Lokman, M., Mohd Lasim, M. L., Shahriz, M., Elfithri, R., Sunardi, S. and Syaukat, Y., 2018. Spatial and Temporal Assessment of Titiwangsa Lake Water Quality Using Chemometrics Analysis. International Journal of Engineering and Technology (UAE), 7, pp. 20-25. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i3.14.16856
 
14. Junninen, H., Niska, H., Tuppurainen, K., Ruuskanen, J. and Kolehmainen, M., 2004. Methods for imputation of missing values in air quality data sets. Atmospheric Environment, 38(18), pp. 2895-2907. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2004.02.026
 
15. Kang, S., Kim, J. H., Ryu, J., Bong, Y. and Shin, K., 2024. Contribution of carbonate-derived dissolved inorganic carbon into autochthonous particulate organic carbon in two small temperate Korean rivers (Geum and Seomjin). Heliyon, 10, e31154. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e31154.
 
16. Khalili, R., Sabzehmeidani, M. M., Parvinnia, M. and Ghaedi, M., 2022. Removal of hexavalent chromium ions and mixture dyes by electrospun PAN/graphene oxide nanofiber decorated with bimetallic nickel–iron LDH. Environmental Nanotechnology, Monitoring and Management, 18, 100750. 2022.100750 [In Persian] https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.enmm.2022.100750
 
17. Legates, D. R. and McCabe Jr., G.J., 1999. Evaluating the use of “goodness-of-fit” Measures in hydrologic and hydroclimatic model validation. Water Resources Research, 35(1), pp. 233-241.
 
18. Liu, C.W., Lin, K.H. and Kuo, Y.M., 2003. Application of factor analysis in the assessment of groundwater quality in a blackfoot disease area in Taiwan. Science of The Total Environment, 313(1), pp. 77-89. https://doi.org/https://doi.org/10.1029/1998WR900018.
 
19. Looi, L. J., Aris, A. Z., Wan Johari, W. L., Md. Yusoff, F. and Hashim, Z., 2013. Baseline metals pollution profile of tropical estuaries and coastal waters of the Straits of Malacca. Marine Pollution Bulletin, 74(1), pp. 471-476. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2013.06.008.
 
20. Ma, G. and Jia, L., 2022. Heavy Metal Water Pollution: Transport and Transformation, Impacts and Treatment Technologies. In K. Ujikawa, M. Ishiwatari, and E. v. Hullebusch, Environment and Sustainable Development Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-1704-2_10.
 
21. Mohsenifar, K. and Tabatabaei, S., 2010. Effect of drought on pollution of LENJ station of Zayndedood River by artificial neural network. XVIIth World Congress of the International Commission of Agricultural Engineering (CIGR), CSBE/SCGAB, Quebec City, Canada.
 
22. Mohsenifar, K., Pazira, E., Panahpour, E. and Beni, Z.H.M., 2010. Effect of Drought on Pollution of LENJ Station of Zayandeh Rood River by Artificial Neural Network (ANN) and Effect of Salinity in This Region Agriculture. International Journal of Agronomy and Plant Production, 1, pp. 55-60.
 
23. Mohsenifar, K., Pazira, E., Tabatabaei, S.-H., Najafi, P., and Yarali, N. 2011. Evaluation of landuse and rainfall on Zayanderood river water quality using ANN. Advances in Environmental Biology, 5, pp. 756-764.
 
24. Nash, J. E. and Sutcliffe, J.V., 1970. River flow forecasting through conceptual models part I — A discussion of principles. Journal of Hydrology, 10(3), pp. 282-290. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6
 
25. Parinet, B., Lhote, A. and Legube, B., 2004. Principal Component Analysis: An Appropriate Tool for Water Quality Evaluation and Management-Application to a Tropical Lake System. Ecological Modelling, 178, 295-311.https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2004.03.007.
 
26. Qadir, A., Malik, R. N. and Husain, S. Z., 2008. Spatio-temporal variations in water quality of Nullah Aik-tributary of the river Chenab, Pakistan. Environmental Monitoring and Assessment, 140(1), 43-59. https://doi.org/10.1007/s10661-007-9846-4
 
27. Satari, M., shirini, k. and javidan, S., 2024. Evaluating the efficiency of parameter reduction methods in improving the accuracy of water quality index modeling in Qezal Ozen River using machine learning algorithms. Water and soil modeling and management, 4(2), 89-104. https://doi.org/10.22098/mmws.2023.12434.1241 [In Persian]
 
28. Simeonov, V., Stratis, J. A., Samara, C., Zachariadis, G., Voutsa, D., Anthemidis, A., Sofoniou, M. and Kouimtzis, T., (2003). Assessment of the surface water quality in Northern Greece. Water Research, 37(17), pp. 4119-4124.
 
29. Singh, K. P., Malik, A. and Sinha, S., 2005. Water quality assessment and apportionment of pollution sources of Gomti river (India) using multivariate statistical techniques—a case study. Analytica Chimica Acta, 538(1), pp. 355-374. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.aca.2005.02.006.
 
30. Soleimani, P., Hoseini, A. and Sabzzadeh, I., 2021. Water quality modeling of Abdanan river using HEC-RAS model the 4th National Conference on Technology Development of Water Science, Watershed Management and River Engineering., https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0043-1354(03)00398-1 [In Persian]
 
31. Xie, H., Ma, F. and Bai, Q., 2009. Prediction of Indoor Air Quality Using Artificial Neural Networks. 2009 Fifth International Conference on Natural Computation, https://doi.org/10.1109/ICNC.2009.502
 
32. Yüksel, B., Ustaoğlu, F. and Arıca, E., 2021. Impacts of a Garbage Disposal Facility on the Water Quality of Çavuşlu Stream in Giresun, Turkey: A Health Risk Assessment Study by a Validated ICP-MS Assay. Aquatic sciences and engineering, 36, pp. 181-192. https://doi.org/10.26650/ASE2020845246.
 

  • تاریخ دریافت 01 آذر 1403
  • تاریخ پذیرش 20 دی 1403
  • تاریخ انتشار 01 فروردین 1404