การตรวจวัดดัชนีชี้วัดคุณภาพน้ำแบบลดจำนวนพารามิเตอร์ด้วยขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม

Abstract

ในปัจจุบันทั่วโลกต่างให้ความสำคัญกับปัญหาสิ่งแวดล้อม โดยเฉพาะปัญหาที่เกี่ยวกับคุณภาพน้ำเป็นอีกปัญหาหนึ่งที่มีความสำคัญมาก คุณภาพน้ำมีความเสื่อมโทรมลงเรื่อยๆ และส่งผลกระทบต่อการดำรงชีวิตของสิ่งมีชีวิตอย่างเป็นวงกว้าง การทราบค่าดัชนีชี้วัดคุณภาพน้ำจึงมีความสำคัญในการช่วยบริหารจัดการทรัพยากรน้ำได้อย่างเหมาะสม โดยทั่วไปการหาค่าดัชนีชี้วัดคุณภาพน้ำของกรมส่งเสริมคุณภาพสิ่งแวดล้อมต้องใช้ค่าพารามิเตอร์ในการคำนวณถึง 8 ค่า แต่ด้วยเทคนิคของการวิเคราะห์ปัจจัยสามารถลดจำนวนของพารามิเตอร์ให้เหลือเพียง 3 ค่า คือค่าออกซิเจนละลายน้ำ (DO) ความสกปรกในรูปสารอินทรีย์ (BOD) และ แบคทีเรียกลุ่มฟีคัลโคลิฟอร์ม (FCB) และนำมาสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อหาค่าดัชนีชี้วัดคุณภาพน้ำและเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานของแหล่งน้ำแต่ละประเภทว่าอยู่ในเกณฑ์ใด โดยอาศัยข้อมูลจริงจากกรมควบคุมมลพิษที่ได้จากการตรวจสอบคุณภาพของแหล่งน้ำในช่วงระหว่างปี 2545 – 2550 และมีการนำขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรมมาใช้เพื่อหาค่าน้ำหนักที่เหมาะสมในแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่สร้างขึ้น พร้อมกับเปรียบเทียบเพื่อหาความแม่นยำของแบบจำลอง ซึ่งผลที่ได้ปรากฏว่าดัชนีชี้วัดคุณภาพน้ำที่สร้างขึ้นใหม่นี้ให้ค่าใกล้เคียงกับค่าที่คำนวณได้จากกรมส่งเสริมคุณภาพสิ่งแวดล้อมของแต่ละแหล่งน้ำที่นำมาศึกษา

Monitoring Water Quality Index with Less Parameters using Genetic Algorithm

Environmental issues are a crucial problem worldwide, including with regards to in water quality. The water quality is slowly being degraded and affected widely by human life. Developing a water quality index can help us manage the water resources more appropriately. In general, the Department of Environmental Quality Promotion of King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang uses 8 parameters for calculating the index. However, in this study only 3 variables - DO, BOD and FC,B are selected from the Factor Analysis technique to be represented in a mathematical modeling, for comparing with the standard criteria from the Pollution Control Department during year 2002 – 2007. The results show that the water quality index in each water source followed closely the real values and RMSE statistics indicating increased model accuracy.