ارزیابی کیفیت آب زیرزمینی آبخوان هشتگرد با استفاده از روش فازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه علوم و مهندسی آب دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات

2 دانشجوی کارشناسی ارشد منابع آب، گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران ایران

3 دانشکده علوم و فنون نوین، دانشگاه تهران

چکیده

طبقه‌بندی و شناسایی کیفیت آب زیرزمینی یکی از اهداف مهم در مدیریت منابع آب می‌باشد. در روش‌های مرسوم، از مجموعه‌های قطعی با استفاده از حدود تعیین شده توسط سازمان‌های مختلف برای طبقه‌بندی پارامترهای کیفی آب زیرزمینی استفاده می‌کنند. یکی از مشکلات تصمیم‌گیری در مورد کیفیت آب با استفاده از این روش‌ها، روبرو شدن با انواع عدم قطعیت‌ها در همه مراحل از نمونه برداری تا بررسی و تحلیل نتایج می‌باشد. از سوی دیگر، استانداردهای تعیین شده توسط هر سازمان دارای عدم قطعیت‌هایی می‌باشند، زیرا این مقادیر از برون‌یابی داده‌های آزمایش‌هایی که از مطالعات موردی انجام شده است بدست آمده‌اند. در سالهای اخیر، توانایی روش‌های مبتنی بر منطق فازی در لحاظ کردن عدم قطعیت‌ها در مسائل مختلف زیست محیطی به اثبات رسیده است. در مطالعه حاضر، از یک روش جدید مبتنی بر سیستم استنتاج فازی ممدانی جهت ارزیابی کیفیت آب زیرزمینی در آبخوان هشتگرد استفاده شد. در این روش از 10 پارامتر شیمیایی اندازه‌گیری شده در 28 نمونه آب زیرزمینی استفاده شد. این پارامترها، بر اساس اهمیت‌شان در کیفیت آب از نظر شرب، به سه گروه تقسیم شدند. سپس این گروه‌ها، بر اساس قوانین "اگر – آنگاه" فازی با یکدیگر ترکیب شدند و کیفیت نهایی آب تعیین گردید. نتایج مطالعه نشان داد که 18 مورد از این نمونه‌ها با سطح اطمینانی بین 34 تا 100 درصد در رده مطلوب، 7 نمونه با سطح اطمینان بین 45 تا 95 درصد در گروه قابل قبول و 3 نمونه با سطح اطمینان بین 76 تا 92 درصد در محدوده نامطلوب برای مصارف شرب قرار دارند. در روش ارزیابی سیستم استنتاج فازی ممدانی، نه تنها کیفیت آب آشامیدنی به سه گروه مطلوب، قابل قبول و غیر قابل قبول تقسیم می‌شود، بلکه می‌توان در مورد کیفیت نهایی آب زیرزمینی نیز تصمیم‌گیری کرد. علاوه بر این، می‌توان سطح اطمینان برای هر گروه را محاسبه کرد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Evaluation of Hashtgerd aquifer groundwater quality using fuzzy method

نویسندگان [English]

  • Mahdi Sarai Tabrizi 1
  • Mahsa Jamdar 2
  • Hossein Yousefi 3
1 Department of Water Engineering and Sciences, SRBIAU, Tehran, Iran
2 M.Sc. Student of Water Resources, Department of Water engineering and Sciences, SRBIAU, Tehran, Iran.
3 University of Tehran
چکیده [English]

Classification and identification of groundwater quality is an essential task for meeting the goals of water resources management. Traditional classification methods of the water quality parameters use crisp set with prescribed limits of various organizations. One of the decision making problems about water quality using methods is facing various uncertainties from sampeling to analysis of results. On the other hand, prescribed limits of each organization have uncertainties; because these values had obtained from extrapolation of test data that has been done in case study. Recent years have proven fuzzy-logic-based methods capability controlling uncertainties in different environmental problems. The present study utilized a newly devised Mamdani fuzzy inference system to assess groundwater quality in Yazd province. This method made use of 10 measured chemical parameters in 28 samples of groundwater. These parameters categorized in three groups based on their importance in water quality to drinking porpuses. Then, these groups were combined based on fuzzy “IF – THEN” rules and final water quality was determined. The results showed that 18 groundwater samples were in the “Desirable” class with a certainty level of 34-100%, and 7 samples were in the “Acceptable” group with a certainty level of 45-95%, and 3 samples were in the “Non-acceptable” category with a certainty level of 76-92% for potable purposes. In the evaluation method of Mamdani fuzzy inference system, not only the quality of drinking water is divided into three desirable, acceptable and unacceptable groups, but also the final quality of groundwater can be decided. In addition, the level of confidence for each group can be calculated.

کلیدواژه‌ها [English]

  • groundwater quality
  • crisp set
  • Mamdani fuzzy inference
  • potable purposes
  • certainty level