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Updated: Jan 9, 2026
12:44
Watershed Planning within a Quantitative Scenario Analysis Framework
Published on: July 24, 2016
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使用N-BEATS和模糊推断系统预测城市垃圾场附近地下水质量的建模
Poornima Jayaraman1, Kothalam Krishnan Nagarajan2, Pachaivannan Partheeban3
1Department of Electronics and Communication Engineering, Chennai Institute of Technology, Chennai, 600 069, India. poornimaj@citchennai.net.
Environmental science and pollution research international
|December 8, 2025
概括
昆德拉图尔垃圾填埋场附近的地下水质量因水而恶化. 使用N-BEATS,FIS和蒙特卡洛模拟的混合模型准确预测污染趋势,支持地下水保护工作.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 水文地质学 水文地质学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 在垃圾填埋场附近地下水质量的恶化是一个重大的环境问题.
- 来自市政垃圾场的液迁移对地下水资源构成威胁.
研究的目的:
- 分析和预测印度奈的昆德拉图尔垃圾填埋场周围的地下水质量.
- 评估混合预测模型对地下水污染的有效性.
- 支持当地地下水保护,并为可持续发展目标 (SDG) 3和6作出贡献.
主要方法:
- 从不同季节 (2020-2024) 的30个井收集地下水样本.
- 使用物联网/WSN浮标和实验室验证分析了13个物理化学参数.
- 开发混合管道:N-BEATS用于初始预测,FIS用于不确定性处理,以及蒙特卡洛模拟用于长期预测.
主要成果:
- 该N-BEATS模型实现了88%的准确性,超过了GRU和LSTM模型.
- 混合模型为地下水质量提供了准确的短期 (387天) 和长期概率预测.
- 确定了朝东北方向的污染趋势,预计北部和东部地区的特定水质指数 (WQI) 值.
结论:
- 拟议的混合模型有效地预测了由于垃圾填埋场泄漏而导致的地下水质量退化.
- 调查结果支持明智的地下水管理策略和减少污染的努力.
- 该研究有助于确保健康和福祉 (可持续发展目标3) 和清洁水和环境卫生 (可持续发展目标6).
