با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
ردیف | عنوان | نوع |
---|---|---|
1 |
Comparative analysis of surface water quality prediction performance and identification of key water parameters using different machine learning models based on big data
تجزیه و تحلیل مقایسه ای عملکرد پیش بینی کیفیت آب سطحی و شناسایی پارامترهای کلیدی آب با استفاده از مدل های مختلف یادگیری ماشین بر اساس داده های بزرگ-2020 The water quality prediction performance of machine learning models may be not only dependent on the
models, but also dependent on the parameters in data set chosen for training the learning models.
Moreover, the key water parameters should also be identified by the learning models, in order to further
reduce prediction costs and improve prediction efficiency. Here we endeavored for the first time to
compare the water quality prediction performance of 10 learning models (7 traditional and 3 ensemble
models) using big data (33,612 observations) from the major rivers and lakes in China from 2012 to 2018,
based on the precision, recall, F1-score, weighted F1-score, and explore the potential key water parameters
for future model prediction. Our results showed that the bigger data could improve the performance
of learning models in prediction of water quality. Compared to other 7 models, decision tree
(DT), random forest (RF) and deep cascade forest (DCF) trained by data sets of pH, DO, CODMn, and NH3
eN had significantly better performance in prediction of all 6 Levels of water quality recommended by
Chinese government. Moreover, two key water parameter sets (DO, CODMn, and NH3eN; CODMn, and
NH3eN) were identified and validated by DT, RF and DCF to be high specificities for perdition water
quality. Therefore, DT, RF and DCF with selected key water parameters could be prioritized for future
water quality monitoring and providing timely water quality warning. Keywords: Water quality prediction | Machine learning models | Ensemble methods | Deep cascade forest | The key water parameters |
مقاله انگلیسی |
2 |
بررسی شبکه های مشاوره کشاورزی، اقدامات مفید مدیریتی و کیفیت آب زراعی: یک تحلیل سیستمهای جغرافیایی فاصله ای اجتماعی – زیست محیطی
سال انتشار: 2016 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 8 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 26 روشهای کشاورزی با کیفیت آب استفاده شده در آن، با اثرات زیان آور بر روی محیط زیست، رابطه نزدیک دارند. تحقیقاتی به درک و فهم روشهای مفید و یا بهترین روشهای مدیریت در کشاورزی (BMP) اختصاص دارد. با این حال، منابع مشاوره و اثرات بعدی بر روی مناظر طبیعی توضیح داده نشده است. این تحقیق انجام می شود تا بفهمد که (1) به چه منابعی از تولید کنندگان اطلاعات کشاورزی به هنگام تصمیم گیری های مدیریت زمین استناد شود؛ (2) ویژگی های شبکه های مشاوره آنها؛ و (3) چگونه شبکه مشاوره به صورت فضایی با کیفیت آب مناظر طبیعی ارتباط دارد. یک آبخیز در استان آلبترا به عنوان یک مطالعه موردی استفاده شد و پاسخ دهندگان شناسایی کردند که مشاوران منطقه ای اغلب به مشاوره تکیه می کنند و این مشاوران بیشترین تاثیر را بر روی روشهای مفید میدریتی دارند. نتایج نشان می دهند که پاسخ دهنده هایی که با دست اندرکاران منطقه ای ارتباط دارند نسبت به کسانی که این ارتباط را ندارند روشهای مفید مدیریتی را بیشتر اجرا می کنند. دست اندرکاران منطقه ای دولتی اثر بیشتری نسبت به دست اندرکاران منطقه ای غیر دولتی دارند. دست اندرکاران محلی نقش کمتری در شبکه های مشاوره مربوط به اجرای روشهای مفید مدیریتی ایفا می کنند. از یک تجسم سه بعدی برای بررسی روابط بین مشاوران، روشهای مفید مدیریتی و کیفیت آب استفاده شد. این روش ممکن است برای دیگر طرح ها نیز مفید باشد و می تواند درسیاست گذاری توسعه روشهای پیشرفته سهیم باشد.
کلیدواژه ها: روشهای کشاورزی | تحلیل شبکه های اجتماعی | کیفیت آب سطحی | نمودارسازی جغرافیایی سه بعدی |
مقاله ترجمه شده |
3 |
Linking climate change mitigation and coastal eutrophication management through biogas technology: Evidence from a new Danish bioenergy concept
لینک کردن کاهش تغییرات اقلیمی و مدیریت انباشت ساحلی از طریق فن آوری بیوگاز: شواهدی از یک مفهوم جدید انرژی زیستی دانمارکی-2016 The interest in sustainable bioenergy solutions has gained great importance in Europe due to the need to reduce GHG emissions and to meet environmental policy targets, not least for the protection of groundwater and surface water quality. In the Municipality of Solrød in Denmark, a novel bioenergy concept for anaerobic co-digestion of food industry residues, manure and beach-cast seaweed has been developed and tested in order to quantify the potential for synergies between climate change mitigation and coastal eutrophication management in the Køge Bay catchment. The biogas plant, currently under construction, was designed to handle an annual input of up to 200,000 t of biomass based on four main fractions: pectin wastes, carrageenan wastes, manure and beach-cast seaweed. This paper describes how this bioenergy concept can contribute to strengthening the linkages between climate change mitigation strategies and Water Framework Directive (WFD) action planning. Our assessments of the projected biogas plant indicate an annual reduction of GHG emissions of approx. 40,000 t CO2 equivalents, corresponding to approx. 1/3 of current total GHG emissions in the Municipality of Solrød. In addition, nitrogen and phosphorous loads to Køge Bay are estimated to be reduced by approx. 63 t yr.−1 and 9 t yr.−1, respectively, contributing to the achievement of more than 70% of the nutrient reduction target set for Køge Bay in the first WFD river basin management plan. This study shows that anaerobic co-digestion of the specific food industry residues, pig manure and beach-cast seaweed is feasible and that there is a very significant, cost-effective GHG* Corresponding author at: Roskilde University, Department of Environmental, Social and Spatial Change, Universitetsvej 1, P.O. Box 260, DK, 4000 Roskilde, Denmark.E-mail addresses: bjstka@ruc.dk, bjarke.stoltze@gmail.com (B.S. Kaspersen).http://dx.doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.10.015 0048-9697/© 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.and nutrient loading mitigation potential for this bioenergy concept. Our research demonstrates how an integrated planning process where considerations about the total environment are integrated into the design and decision processes can support the development of this kind of holistic bioenergy solutions.© 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
Keywords: Biogas | Anaerobic digestion | Climate change mitigation | Greenhouse gas (GHG) | Water framework directive | Eutrophication | Nutrients | Agriculture |
مقاله انگلیسی |
4 |
Exploring agricultural advice networks, beneficial management practices and water quality on the landscape: A geospatial social-ecological systems analysis
بررسی شبکه های مشاوره کشاورزی، شیوه های مدیریت مفید و با کیفیت آب در چشم انداز: تجزیه و تحلیل سیستم های اجتماعی و زیست محیطی جغرافیایی-2016 Agricultural practices have been linked to detrimental effects on ecosystems, with water quality of
particular concern. Research has been devoted to understanding uptake of beneficial, or best, management practices (BMPs) in agriculture; however, sources of advice and subsequent effects on the
landscape have not been elucidated. This study set out to understand (1) what sources of information agricultural producers rely on when making land-management decisions; (2) the characteristics
of their advice networks; and (3) how the advice network linked spatially to water quality on
the landscape. A watershed in Alberta was used as a case study and respondents identified that
regional advisors were relied upon most often for advice and these advisors had the most influence on the adoption of BMPs. Results indicate that respondents with connections to regional actors
implemented more BMPs that those without. Regional government actors had a greater effect than
regional non-governmental actors. Local actors played a lesser role in advice networks related to
BMP adoption. A 3D geovisualization was used to explore linkages among advisors, BMPs, and water
quality. This technique may be useful for other scenarios and can contribute to policy development and
enhanced practices.
Keywords: Agricultural practices | Social network analysis | Surface water quality | 3D geovisualization |
مقاله انگلیسی |