This paper presents a methodology f

This paper presents a methodology for groundwater quality monitoring network design. This design takes into account uncertainties in aquifer properties, pollution transport processes, and climate. The methodology utilizes a statistical learning algorithm called relevance vector machines (RVM), which is a sparse Bayesian framework that can be used for obtaining solutions to regression and classification tasks. Application of the methodology is illustrated using the Eocene Aquifer in the northern part of the West Bank, Palestine. The procedure presented in this paper utilizes a Monte Carlo (MC) simulation process to capture the uncertainties in recharge, hydraulic conductivity, and nitrate reaction processes through the application of a groundwater flow model and a nitrate fate and transport model. This MC modeling approach provides several thousand realizations of nitrate distribution in the aquifer. Subsets of these realizations are then used to design the monitoring network. This is done by building a best-fit model of nitrate concentration distribution everywhere in the aquifer for each Monte Carlo subset using RVM. The outputs from the RVM model are the distribution of nitrate concentration everywhere in the aquifer, the uncertainty in the characterization of those concentrations, and the number and locations of “relevance vectors” (RVs). The RVs form the basis of the optimal characterization of nitrate throughout the aquifer and represent the optimal locations of monitoring wells. In this paper, the number of monitoring wells and their locations where chosen based on the performance of the RVM model runs. The results from 100 model runs show the consistency of the model in selecting the number and locations of RV‘s. After implementing the design, the data collected from the monitoring sites can be used to estimate nitrate concentration distribution throughout the entire aquifer and to quantify the uncertainty in those estimates.

Keywords

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้นำเสนอวิธีการแบบเครือข่ายตรวจสอบคุณภาพน้ำบาดาล ออกแบบนี้จะเป็นความไม่แน่นอนในบัญชีคุณสมบัติ aquifer มลพิษกระบวนการขนส่ง และสภาพภูมิอากาศ วิธีการใช้การเรียนรู้สถิติอัลกอริทึมเรียกเครื่องเกี่ยวแบบเวกเตอร์ (RVM), ซึ่งเป็นกรอบทฤษฎีบ่อที่ใช้สำหรับรับแก้ไขงานถดถอยและการจัดประเภท มีแสดงของระเบียบวิธีใช้ Aquifer Eocene ในตอนเหนือของฝั่งตะวันตก ปาเลสไตน์ ขั้นตอนที่นำเสนอในเอกสารนี้ใช้กระบวนการการจำลอง Carlo มอน (MC) จับไม่แน่นอนในการเติมพลัง นำไฮดรอลิก และไนเตรตปฏิกิริยากระบวนการประยุกต์ใช้แบบจำลองกระแสน้ำบาดาลและไนเตรตชะตากรรมและการขนส่งแบบ Realizations หลายพันของไนเตรตกระจายใน aquifer MC นี้วิธีการสร้างแบบจำลองทาง ชุดย่อยของ realizations เหล่านี้จะมีการใช้การตรวจสอบเครือข่าย สิ่งนี้ทำ โดยการสร้างแบบจำลองที่ดีที่สุดพอดีไนเตรตกระจายความเข้มข้นใน aquifer สำหรับแต่ละย่อย Carlo มอนใช้ RVM ทุก แสดงผลจากแบบจำลอง RVM มีการกระจายของความเข้มข้นของไนเตรตทุกใน aquifer ความไม่แน่นอนในคุณลักษณะของความเข้ม ข้นดังกล่าว และหมายเลขและตำแหน่งที่ตั้งของ "เวกเตอร์เกี่ยวข้อง" (RVs) RVs เป็นพื้นฐานของคุณสมบัติที่ดีที่สุดของไนเตรตตลอด aquifer และแสดงที่ตั้งที่เหมาะสมตรวจสอบบ่อ ในเอกสารนี้ หมายเลขตรวจสอบบ่อ และทำรูปแบบตำแหน่งที่เลือกขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของการ RVM ผลลัพธ์จากการทำงานแบบ 100 แสดงความสอดคล้องของแบบจำลองในการเลือกหมายเลขและตำแหน่งที่ตั้งของของ RV หลังจากใช้การออกแบบ ข้อมูลที่รวบรวมจากเว็บไซต์ตรวจสอบสามารถใช้ประเมินไนเตรตเข้มข้นกระจายทั่ว aquifer ทั้งหมด และกำหนดปริมาณความไม่แน่นอนในการประเมินดังกล่าวคำสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอวิธีการที่มีคุณภาพน้ำใต้ดินการออกแบบเครือข่ายการตรวจสอบ การออกแบบนี้จะเข้าสู่ความไม่แน่นอนในคุณสมบัติของบัญชีน้ำแข็งกระบวนการขนส่งมลพิษและสภาพภูมิอากาศ วิธีการที่ใช้ในการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีการทางสถิติที่เรียกว่าความเกี่ยวข้องเครื่องเวกเตอร์ (RVM) ซึ่งเป็นกรอบคชกรรมเบาบางที่สามารถใช้สำหรับการได้รับการแก้ปัญหาการถดถอยและงานจัดหมวดหมู่ การประยุกต์ใช้วิธีการที่เป็นตัวอย่างการใช้ Eocene น้ำแข็งในทางตอนเหนือของเวสต์แบงก์, ปาเลสไตน์ ขั้นตอนที่นำเสนอในบทความนี้ใช้ Monte Carlo (MC) กระบวนการจำลองที่จะจับความไม่แน่นอนในการชาร์จการนำไฮโดรลิคและกระบวนการเกิดปฏิกิริยาไนเตรตผ่านการประยุกต์ใช้แบบจำลองการไหลของน้ำใต้ดินและชะตากรรมของไนเตรตและรูปแบบการขนส่ง วิธีนี้การสร้างแบบจำลอง MC มีหลายพันความเข้าใจของการกระจายไนเตรตในน้ำแข็ง ย่อยของความเข้าใจเหล่านี้ถูกนำมาใช้ในการออกแบบเครือข่ายการตรวจสอบ นี้จะกระทำโดยการสร้างรูปแบบที่ดีที่สุดที่เหมาะสมของการกระจายความเข้มข้นของไนเตรตน้ำแข็งทุกที่ในแต่ละเซต Monte Carlo ใช้ RVM ผลจากแบบจำลอง RVM ที่มีการกระจายตัวของความเข้มข้นของไนเตรตทุกที่ในน้ำแข็งที่ไม่แน่นอนในลักษณะของความเข้มข้นของเหล่านั้นและจำนวนและที่ตั้งของ "เวกเตอร์ความเกี่ยวข้อง" (RVs) RVs เป็นพื้นฐานของตัวละครที่ดีที่สุดของไนเตรตตลอดน้ำแข็งและเป็นตัวแทนของสถานที่ที่ดีที่สุดของการตรวจสอบหลุม ในบทความนี้จำนวนของหลุมตรวจสอบและสถานที่ที่ได้รับการแต่งตั้งขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของรูปแบบการ RVM ทำงาน ผลจากการวิ่ง 100 รูปแบบการแสดงความสอดคล้องของรูปแบบในการเลือกจำนวนและสถานที่ของ RV หลังจากที่การดำเนินการออกแบบข้อมูลที่รวบรวมจากเว็บไซต์การตรวจสอบที่สามารถใช้ในการประเมินการกระจายความเข้มข้นของไนเตรตน้ำแข็งตลอดทั้งปริมาณและความไม่แน่นอนในการประมาณการเหล่านั้น. คำสำคัญ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้เสนอวิธีการออกแบบเครือข่าย การตรวจสอบคุณภาพน้ำใต้ดิน การออกแบบนี้จะเข้าสู่บัญชี ความไม่แน่นอนในคุณสมบัติของชั้นหินอุ้มน้ำ กระบวนการผลิต การขนส่ง และมลพิษอากาศ วิธีการที่ใช้ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ทางสถิติที่เรียกว่า The เวกเตอร์เครื่อง ( rvm )ซึ่งเป็นป่าโปร่งแบบกรอบที่สามารถใช้สำหรับการแก้ไขงานการถดถอยและการจำแนก การประยุกต์ใช้วิธีการที่อธิบายการใช้น้ำอีโอซีนในภาคเหนือของธนาคารตะวันตกปาเลสไตน์ ขั้นตอนที่นำเสนอในงานวิจัยนี้ใช้เทคนิคมอนติคาร์โล ( MC ) จําลองกระบวนการจับความไม่แน่นอนในค่าชาร์จ , ไฮดรอลิก ,ปฏิกิริยาของไนเตรทและกระบวนการผ่านการประยุกต์ใช้แบบจำลองการไหลของน้ำใต้ดิน และชะตากรรมของไนเตรตและรูปแบบการขนส่ง นี้พิธีกรแบบจำลองมีหลายพันที่รับรู้การกระจายของไนเตรตในน้ำ . ชุดย่อยของ realizations เหล่านี้จะใช้ในการออกแบบการตรวจสอบเครือข่ายนี้จะกระทำโดยการสร้างรูปแบบของการกระจายความเข้มข้นไนเตรตที่ดีที่สุดเหมาะสมกับทุกที่ในชั้นน้ำใน Monte Carlo ย่อยโดยใช้ rvm . ผลจาก rvm รูปแบบการกระจายตัวของไนเตรตที่ความเข้มข้นทุกที่ในชั้นหินอุ้มน้ำ ความไม่แน่นอนในลักษณะของความเข้มข้นที่และจำนวนและที่ตั้งของ " เวกเตอร์ Ltd " ( RV )รถบ้านที่เป็นพื้นฐานของการศึกษาที่เหมาะสมของไนเตรท ตลอดทั้งชั้นและเป็นตัวแทนของสถานที่ที่ดีที่สุดของการตรวจสอบเวลส์ ในกระดาษนี้ จำนวนของการตรวจสอบหลุมและสถานที่ที่เลือกบนพื้นฐานของการปฏิบัติงานของ rvm แบบวิ่ง ผลจาก 100 แบบวิ่งแสดงความสอดคล้องของรูปแบบในการเลือกจำนวนและที่ตั้งของ RV .หลังใช้การออกแบบ ข้อมูลที่รวบรวมจากการตรวจสอบเว็บไซต์สามารถใช้ในการประมาณการการกระจายความเข้มข้นไนเตรตตลอดชั้นทั้งหมดและปริมาณของความไม่แน่นอนในการประเมินนั้น

คำสำคัญ