ЗАСТОСУВАННЯ ПРИНЦИПУ МАКСИМАЛЬНОЇ ІНФОРМАТИВНОСТІ ПРИ МІНІМАЛЬНІЙ НАДМІРНОСТІ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ВИБОРУ ОПТИМАЛЬНОГО ЧИСЛА ПАРАМЕТРІВ ЯКОСТІ ВОДИ
Безсонний Віталій Леонідович
Харківський національний економічний університет імені С. Кузнеця, Харків, Україна
https://orcid.org/0000-0001-8089-7724
Третьяков Олег Вальтерович
Національний авіаційний університет, Київ, Україна
https://orcid.org/0000-0001-9868-0486
Пляцук Леонід Дмитрович
Сумський державний університет, Суми, Україна
https://orcid.org/0000-0003-0095-5846
Пономаренко Роман Володимирович
Національний університет цивільного захисту України, Харків, Україна
https://orcid.org/0000-0002-6300-3108
DOI: 10.52363/2522-1892.2024.1.4
Ключові слова: інформаційна ентропія, екологічний стан поверхневих вод, принцип максимальної інформативності при мінімальній надлишковості інформації
Анотація
Якість поверхневих вод відіграє життєво важливу роль у визначенні стійкості екологічного середовища, здоров’я населення та соціально-економічного розвитку цілих країн. На жаль, швидке зростання світового населення разом із поточною зміною клімату в основному погіршують стан поверхневих водних об’єктів.. Таким чином, використання ефективних методологій, здатних швидко та легко отримувати достовірну інформацію про якість поверхневих вод, стає фундаментальним для ефективного використання водних ресурсів та впровадження заходів і дій щодо пом’якшення наслідків. Індекси забрудненості води є одним з найбільш широко використовуваних методів для надання чіткої та повної картини стану забруднення річки, для потреб раціонально водокористування та сталого управління водними ресурсами. Вибір параметрів є одним із найважливіших і складних етапів, і наявні статистичні методи не демонструють великої об’єктивності та точності у визначенні реального стану якості води. пропонується новий підхід, заснований на теорії ентропії та відомий як принцип максимальної інформативності при мінімальній надлишковості інформації, для визначення оптимальної підмножини параметрів, що описують зміну рівня якості водного об’єкту в просторі та час і, таким чином, визначення джерел забруднення. Реалізовано алгоритм для принципу максимальної інформативності при мінімальній надлишковості інформації, який застосовано до трьох річок: Південний Буг, Дністер та Сіверський Донець.
Посилання
1. Abbasi T., Abbasi S. A. Water Quality Indices, 1st ed.; Elsevier Science: Burlington, MA, USA, 2012.
2. Dojlido J., Raniszewski J., Woyciechowska J. Water quality index applied to rivers in the Vistula river basin in Poland. Environmental Monitoring and Assessment. 1994. Vol. 33. Рp. 33-42.
3. Development of river water quality indices – a review / A. D. Sutadian, N. Muttil, A. G. Yilmaz, B. J. C. Perera. Environmental Monitoring and Assessment. 2016. Vol. 188. Art. 58.
4. IoT Based Real-time River Water Quality Monitoring System / M. S. U. Chowdury et al. Procedia Computer Science. 2019. Vol. 155. Pp. 161-168.
5. Smart Water Quality Monitoring System Design and KPIs Analysis: Case Sites of Fiji Surface Water / K. A. Mamun et al. Sustainability. 2019. Vol. 11. Art. 7110.
6. Application of modified water quality indices as indicators to assess the spatial and temporal trends of water quality in the Dongjiang River / W. Sun et al. Ecological Indicators. 2016. Vol. 66. Pp. 306-312.
7. Water quality indices – methods for evaluating the quality of drinking water / I. Paun et al. Incd ecoind – international symposium – simi 2016 “The environment and the industry”, proceedings book, 2016. Pp. 395-402. DOI: 10.21698/simi.2016.0055.
8. Shwetank Suhas, Chaudhary J. K. A Comparative Study of Fuzzy Logic and WQI for Groundwater Quality Assessment. Procedia Computer Science. 2020. Vol. 171. Рp. 1194-1203. DOI: 10.1016/j.procs.2020.04.128.
9. Pandey R., Pattanaik L. A. Fuzzy QFD Approach to Implement Reverse Engineering in Prosthetic Socket Development. International Journal of Industrial and Systems Engineering. 2014. Vol. 17. Р.1–14. doi:10.1504/IJISE.2014.060819
10. Інтегральна оцінка екологічного стану Дніпровського водосховища / В. Л. Безсонний та ін. Проблеми надзвичайних ситуацій. 2022. № 1(35). С. 209-227. DOI: 10.52363/2524-0226-2022-35-16.
11. Моніторинг екологічної безпеки водотоків за кисневими показниками / В. Л. Безсонний та ін. Technogenic and ecological safety. № 10(2/2021). С. 75-83. DOI: 10.52363/2522-1892.2021.2.12.
12. Evaluation of Groundwater Quality and Heavy Metal Pollution Indices in Bazman Basin, Southeastern Iran / A. Rezaei et al. Groundwater for Sustainable Development. 2019. Vol. 9. Art. 100245. DOI: 10.1016/j.gsd.2019.100245.
13. Оцінка стану екологічної безпеки акваторії Кременчуцького водосховища задля збереження ландшафтно-біологічного різноманіття в умовах змін клімату / Д. В. Колєснік, В. М. Шмандій, Т. Є. Ригас, О. В. Харламова. Вісник КрНУ імені Михайла Остроградського. 2021. Вип. 3(128). С. 24-29. DOI: 10.30929/1995-0519.2021.3.24-29.
14. Крайнюков О. М., Тімченко В. Д. Удосконалення комплексної оцінки екологічного стану та якості води водних об’єктів. Вісник ХНУ імені В. Н. Каразіна серія «Екологія». 2016. Вип. 14. С. 9-14.
15. Аніщенко Л. Я., Полозенцева В. О., Свердлов Б. С. Комплексна оцінка впливів діючих водойм-накопичувачів на довкілля. Вісник КрНУ імені Михайла Остроградського. 2019. Вип. 5 (118). С. 65-74. DOI: 10.30929/1995-0519.2019.5.65-74.
16. Лобода Н. С., Смалій О. В. Роль приток Донбасу у формуванні якості поверхневих вод річки Сіверський Донець. Український гідрометеорологічний журнал. 2019. № 24. С. 64-71.
17. Заленська Є. А., Войтенко Л. В. Індекси якості води: адаптація та використання для України. Екологічні науки : науково-практичний журнал. 2022. № 4(43). С. 58-64.
18. Muangthong S., Shrestha S. Assessment of surface water quality using multivariate statistical techniques: case study of the Nampong River and Songkhram River, Thailand. Environmental Monitoring and Assessment. 2015. Vol. 187. Issue 9. Art. 548.
19. Amiri V., Rezaei M., Sohrabi N. Groundwater quality assessment using entropy weighted water quality index (EWQI) in Lenjanat, Iran. Environmental Earth Sciences. 2014. Vol. 72. Pp. 3479-3490. DOI: 10.1007/s12665-014-3255-0.
20. Evaluation of water quality with application of Bayes' rule and entropy weight method / M. Mrunmayee et al. European Journal of Environmental and Civil Engineering. 2017. Vol. 21. Issue 6. 730-752. DOI: 10.1080/19648189.2016.1150895.
21. Development of irrigation water quality index incorporating information entropy / K. R. Singh, A. P. Goswami, A. S. Kalamdhad, B. Kumar. Environment, Development and Sustainability. 2019. Vol. 22. Pp. 3119-3132. DOI: 10.1007/s1066 8-019-00338-z.
22. Ентропійний підхід до оцінки екологічного стану водотоку / В. Л. Безсонний, О. В. Третьяков, Л. Д. Пляцук, А. Н. Некос. Вісник Харківського національного університету імені В. Н. Каразіна, серія «Екологія». 2022. Вип. 28. С. 6-19.
23. Визначення екологічного стану Кременчуцького водосховища на основі інформаційної ентропії / В. Л. Безсонний, Л. Д. Пляцук, Р. В. Пономаренко, О. В. Третьяков. Technogenic and ecological safety. № 13 (1/2023). С. 20-26. DOI: 10.52363/2522-1892.2023.1.3.
24. Безсонний В. Л., Пляцук Л. Д., Третьяков О. В. Аналіз екологічного стану Каховського водосховища на підставі ентропійного індексу. Збірник наукових праць Національного університету кораблебудування імені адмірала Макарова. 2023. № 1 (490). С. 198-208. DOI: 10.15589/znp2023.1(490).24.
25. Singh V. P., Sivakumar B., Cui H. Tsallis Entropy Theory for Modeling in Water Engineering: A Review. Entropy. 2017. Vol. 19. Pp. 641.
26. Mirauda D., De Vincenzo A., Pannone M. Statistical characterization of flow field structure in evolving braided gravel beds. Spatial Statistics. 2019. Vol. 34. Art. 100268.
27. Sheikh Khozani Z., Wan Mohtar W. H. M. Investigation of New Tsallis-Based Equation to Predict Shear Stress Distribution in Circular and Trapezoidal Channels. Entropy. 2019. Vol. 21. Art. 1046.
28. Leach J. M., Coulibaly P., Guo Y. Entropy based groundwater monitoring network design considering spatial distribution of annual recharge. Advances in Water Resources. 2016. Vol. 96. Pp. 108-119.
29. Rainfall network optimization using radar and entropy / H. C. Yeh et al. Entropy. 2017. Vol. 19. Art. 553.
30. Hydrometric network design using streamflow signatures and indicators of hydrologic alteration / J. M. Leach, K.C. Kornelsen, J. Samuel, P. Coulibaly. Journal of Hydrology. 2015. Vol. 529. Pp. 1350-1359.
31. Li C., Singh V. P., Mishra A. K. Entropy theory-based criterion for hydrometric network evaluation and design: Maximum information minimum redundancy. Water Resources Research. 2012. Vol. 48. Art. W05521.
32. Using the Analytic Hierarchy Process to identify parameter weights for developing a water quality index / A. D. Sutadian, N. Muttil, A. G. Yilmaz, B. J. C. Perera. Ecological Indicators. 2017. Vol. 75. Pp. 220-233.