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采用修正后的 DRASTIC 模型评估伊朗西北部阿贾布希尔平原的地下水脆弱性潜力。

Assessing groundwater vulnerability potential using modified DRASTIC in Ajabshir Plain, NW of Iran.

机构信息

Department of Earth Sciences, Faculty of Natural Sciences, University of Tabriz, Tabriz, Iran.

出版信息

Environ Monit Assess. 2023 Mar 22;195(4):497. doi: 10.1007/s10661-023-10992-6.

DOI:10.1007/s10661-023-10992-6
PMID:36947260
Abstract

The vulnerability of groundwater as the primary source of water for human survival should be assessed for the purpose of pollution management. The Ajabshir plain, one of the major agricultural areas in the northwest of Iran, is always prone to pollution. Therefore, to prevent the increase in pollution, it is necessary to determine the polluting factors and areas prone to groundwater pollution. In this study, by modifying the DRASTIC method using the land-use layer, called DRASTICL, vulnerable areas and pollution index were mapped. To ensure dealing with the uncertainty of the parameters, the DRASTICL model was optimized utilizing the Sugeno-type fuzzy inference system. The models were validated based on nitrate pollution. The correlation of DRASTICL and its optimized model with the nitrate pollution are 0.32 and 0.8, respectively. The results of this study show that integrating the DRASTIC model and fuzzy knowledge is an instrumental way for assessment of vulnerability potential.

摘要

地下水作为人类生存的主要水源,其脆弱性应进行评估,以便进行污染管理。Ajabshir 平原是伊朗西北部的一个主要农业区,一直容易受到污染。因此,为了防止污染增加,有必要确定污染因素和容易受到地下水污染的地区。在这项研究中,通过使用土地利用层修改 DRASTIC 方法,称为 DRASTICL,绘制了脆弱性区域和污染指数图。为了应对参数的不确定性,利用 Sugeno 型模糊推理系统对 DRASTICL 模型进行了优化。根据硝酸盐污染对模型进行了验证。DRASTICL 模型及其优化模型与硝酸盐污染的相关性分别为 0.32 和 0.8。本研究结果表明,将 DRASTIC 模型与模糊知识相结合是评估脆弱性潜力的一种有效方法。

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