يتنبأ التعلم الآلي بمواقع المياه الجوفية الأكثر خطورة لتحسين مراقبة جودة المياه

22
0

قام فريق متعدد التخصصات من الباحثين بتطوير إطار للتعلم الآلي يستخدم عينات محدودة من جودة المياه للتنبؤ بالملوثات غير العضوية التي من المحتمل أن تكون موجودة في إمدادات المياه الجوفية. تسمح الأداة الجديدة للهيئات التنظيمية وسلطات الصحة العامة بإعطاء الأولوية لطبقات المياه الجوفية المحددة لاختبار جودة المياه.

ركز هذا العمل لإثبات المفهوم على أريزونا وكارولينا الشمالية ولكن يمكن تطبيقه لسد الفجوات الحرجة في جودة المياه الجوفية في أي منطقة.

تعد المياه الجوفية مصدرًا لمياه الشرب للملايين، وغالبًا ما تحتوي على ملوثات تشكل مخاطر صحية. ومع ذلك، تفتقر العديد من المناطق إلى مجموعات بيانات كاملة عن جودة المياه الجوفية.

تقول ياروسلافا ينغلينغ، المؤلفة المشاركة للورقة البحثية التي تصف العمل وأستاذة كوبي ستيل المتميزة في جامعة كوبي ستيل: “إن مراقبة جودة المياه تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة، وكلما زاد عدد الملوثات التي تختبرها، كلما كانت أكثر استهلاكًا للوقت وأكثر تكلفة”. علوم وهندسة المواد في جامعة ولاية كارولينا الشمالية.

“ونتيجة لذلك، هناك …

رابط المصدر

ترك الرد

من فضلك ادخل تعليقك
من فضلك ادخل اسمك هنا