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Updated: Sep 9, 2025
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Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework
Published on: July 24, 2016
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Un marco híbrido de aprendizaje automático y modelado estocástico para el análisis de fiabilidad probabilística de la
Şennur Merve Yakut1, Bilal Baran2
1Department of Environmental Engineering, Faculty of Engineering-Architecture, Nevşehir Hacı Bektaş Veli University, Nevşehir, Türkiye.
Resumen
Las redes neuronales artificiales (ANN) y la simulación de Monte Carlo (MCS) evaluaron efectivamente la calidad del agua del río Kızılırmak. El estudio destaca los impactos significativos del oxígeno disuelto, el pH y la turbidez en la calidad del agua.
Área de la Ciencia:
- Ciencias del medio ambiente
- Gestión de los recursos hídricos
- Hidrología computacional
Sus antecedentes:
- El uso eficiente del agua para fines de consumo y servicios públicos requiere una determinación precisa de la calidad del agua.
- La calidad del agua del río Kızılırmak es crucial para la gestión regional de los recursos hídricos.
- La evaluación de la calidad del agua en condiciones de incertidumbre es vital para una planificación fiable de los recursos hídricos.
Objetivo del estudio:
- Evaluar la calidad del agua del río Kızılırmak utilizando métodos computacionales avanzados.
- Evaluar la eficacia de las redes neuronales artificiales (ANN) y la simulación de Monte Carlo (MCS) en la evaluación probabilística de la calidad del agua.
- Identificar los parámetros clave que influyen en la calidad del agua del río Kızılırmak.
Principales métodos:
- Se recogieron y analizaron muestras de agua del río Kızılırmak durante un año (2023-2024).
- Se utiliza el método del índice aritmético ponderado de calidad del agua (WQI).
- Utilizó redes neuronales artificiales (ANN) para estimar las variables dependientes (pH, turbidez, DO) de las variables independientes (temperatura, sulfato, cloruro) y se integró con la simulación de Monte Carlo (MCS) para la evaluación probabilística.
Principales resultados:
- Los modelos ANN demostraron eficacia con altos valores de R y bajo error cuadrado de la raíz media (RMSE).
- El análisis de sensibilidad indicó que el oxígeno disuelto (DO), el pH y la turbidez influyen significativamente en la calidad del agua.
- Se determinaron los niveles de fiabilidad para las categorías WQI: 10% (excelente), 29% (bueno), 59% (pobre) y 86% (muy pobre).
Conclusiones:
- ANN y MCS son herramientas sólidas y eficaces para estimar la calidad del agua y gestionar las incertidumbres.
- El estudio proporciona información valiosa sobre la calidad probabilística del agua del río Kızılırmak.
- Los resultados apoyan la toma de decisiones informadas para la gestión de los recursos hídricos y el control de la contaminación en la región.
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