[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: مقالات پذیرفته شده :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
ثبت نام و اشتراک::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
بایگانی مقالات زیر چاپ::
نمایه ها::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
ثبت شده در کراس رف

AWT IMAGE

..
:: دوره 6، شماره 1 - ( 9-1397 ) ::
جلد 6 شماره 1 صفحات 98-84 برگشت به فهرست نسخه ها
برآورد پتانسیل آلودگی آرسنیک آب های زیرزمینی شهرستان سنندج با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی
سامان مرادی ، جمیل امان اللهی* ، فرشید قربانی
استادیار، گروه محیط زیست، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران
چکیده:   (2382 مشاهده)
زمینه و هدف: شناسایی آبهای زیرزمینی آلوده به آرسنیک با استفاده از پارامترهای سطحی خاک و مدلسازی این
رابطه در دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندگانه میتواند در مدیریت منابع آبی منطقه مفید باشد.
مواد و روشها: در این مطالعه برآورد پتانسیل آلودگی آرسنیک آب های زیرزمینی سنندج با استفاده از مدل های
رگرسیون خطی چندگانه و شبکه عصبی مصنوعی مورد آزمون قرار گرفت. در این راستا از بین چاه ها ی مجوزدار
شهرستان سنندج 35 چاه با در نظر گرفتن حوضه آبریز، پراکندگی مناسب و ساختار زمین شناختی متفاوت انتخاب
0- شدند. نمونه های آب هر چاه در ظرف های پلی اتیلنی و در دمای 4 درجه سانتیگراد و نمونه های خاک از عمق 20
سانتیمتری خاک سطحی بالادست چاهها به صورت مرکب جمع آوری و به آزمایشگاه منتقل شدند. در آزمایشگاه
غلظت آرسنیک نمونه های آب با دستگاه جذب اتمی به روش کوره اندازه گیری گردید. ویژگی های فیزیکی و شیمیای
خاک شامل: آرسنیک، آرسنات، آرسنیت، فسفات، نیترات، آهن کل، آهن بیشکل، منگنز کل، منگنز بیشکل، درصد رس،
اندازه گیری شدند. در ادامه دقت مدل های رگرسیون چندگانه و CEC و pH ، درصد شن، درصد سیلت، ماده آلی خاک
شبکه عصبی مصنوعی برای بررسی رابطه بین پارامترهای ذکر شده خاک و آرسنیک موجود درآب مورد آزمون قرار
گرفت.
یافته ها: نتایج نشان داد که غلضت آرسنیک آبهای زیرزمینی منطقه کمتر از حد استاندارد است که این می تواند به
دلیل بالا بودن غلظت آرسنات خاک های منطقه نسبت به آرسنیت و افزایش ظرفیت تبادل کاتیونی خاک تحت تأثیر ذرات
رس، ماده آلی و اکسیدهای آزاد آهن باشد.
نتیجه گیری: مقایسه ی دقت مدل ها نیز نشان داد که مدل شبکه عصبی با 835MAE=0/ و 118 RMSE=0/ و 156 R=0/
در مرحله آزمون دارایی دقت بیشتر و خطای کمتری MAE=0/ و 158 RMSE=0/ و 177 R=0/ در مرحله آموزش و 816
در برآورد آلودگی آرسنیک آبهای زیرزمینی نسبت به مدل رگرسیون خطی چندگانه است.
واژه‌های کلیدی: آرسنیک، آبهای زیرزمینی، رگرسیون خطی چندگانه، شبکه عصبی. آرسنات
متن کامل [PDF 930 kb]   (1395 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: تخصصي
دریافت: 1397/10/9 | پذیرش: 1397/10/9 | انتشار: 1397/10/9
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Moradi S, Amanoallahi J, Ghorbani F. Estimation of Potential of the Ground Water Arsenic Contamination in Sanandaj Area Using Artificial Neural Network Model. jehe 2018; 6 (1) :84-98
URL: http://jehe.abzums.ac.ir/article-1-579-fa.html

مرادی سامان، امان اللهی جمیل، قربانی فرشید. برآورد پتانسیل آلودگی آرسنیک آب های زیرزمینی شهرستان سنندج با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی. مجله مهندسی بهداشت محیط. 1397; 6 (1) :84-98

URL: http://jehe.abzums.ac.ir/article-1-579-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 6، شماره 1 - ( 9-1397 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله مهندسی بهداشت محیط Journal of Environmental Health Enginering
Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 39 queries by YEKTAWEB 4645