Nghiên cứu sử dụng mô hình sinh thái phân loại chất lượng thủy vực trên lưu vực sông miền bắc

Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH MỤC HÌNH viii DANH MỤC BẢNG viiv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT viiv MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Mối quan hệ chất lƣợng môi trƣờng nƣớc quần xã sinh vật nƣớc 1.1.1 Ảnh hƣởng nhiệt độ 1.1.2 Ảnh hƣởng pH 1.1.3 Tác động ô nhiễm chất hữu 1.1.4 Ảnh hƣởng ô nhiễm độc tố 1.2 Sinh vật thị 1.2.1 Định nghĩa sinh vật thị 1.2.2 Nguyên tắc chọn sinh vật thị 1.2.3 Phƣơng pháp đánh giá chất lƣợng nƣớc dựa vào số sinh học 1.3 Mơ hình sinh thái 11 1.3.1 Mô hình hóa mơi trƣờng 11 1.3.2 Giới thiệu mơ hình sinh thái 11 1.3.3 Thuật toán dựa ứng dụng giải số 13 1.3.4 Hệ sinh thái sông suối 16 CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21 2.1 Mục đích nội dung nghiên cứu 21 2.2 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 21 2.2.1 Đặc điểm trạng môi trƣờng khu vực nghiên cứu 21 2.2.2 Lựa chọn mơ tả đặc điểm tự nhiên vị trí lấy mẫu 23 2.3 Phƣơng pháp nghiên cứu 2827 2.3.1 Đánh giá chất lƣợng 2827 2.3.2 Phân tích tƣơng quan số liệu 2827 2.3.3 Tính tốn số sinh học 2928 Dương Văn Bộ i Lớp KTMT2012B Field Code Changed Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội 2.3.4 Phƣơng pháp phát triển mơ hình sinh thái dạng phân loại 3029 CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 4543 3.1 Đánh giá chất lƣợng nƣớc sông Cầu dựa tiêu hóa lý 4543 3.2 Phân loại chất lƣợng thủy vực dựa số sinh học 4745 3.2.1 Lựa chọn tính tốn thông số đầu vào đầu 4745 3.2.2 Phân loại theo có mặt taxa ĐVKXSCL 5048 3.2.3 Phân loại theo số sinh học 5048 3.3 Phát triển mơ hình phân loại cho đánh giá chất lƣợng nƣớc sơng Cầu 5250 3.3.1 Phân tích tƣơng quan số liệu 5250 3.2.2 Mơ hình phân loại kết thu đƣợc 5250 3.3 Các tham số chất lƣợng môi trƣờng ảnh hƣớng đến mơ hình phân loại 6260 3.4 Đề xuất khác nhằm tăng cƣờng hiệu ứng dụng mô hình phân loại mơi trƣờng 6260 KẾT LUẬN 6462 TÀI LIỆU THAM KHẢO 6563 PHỤ LỤC 1: 6866 PHỤ LỤC 2: MỘT SỐ KẾT QUẢ CỦA MƠ HÌNH ĐỐI VỚI SỰ CĨ MẶT CỦA CÁC TAXA 7068 PHỤ LỤC 3: MỘT SỐ KẾT QUẢ CỦA MƠ HÌNH ĐỐI VỚI CÁC CHỈ SỐ BMWP-Viet ASPT-Viet 7371 MỤC LỤC i DANH MỤC HÌNH iii DANH MỤC BẢNG iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT v MỞ ĐẦU CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Mối quan hệ chất lƣợng môi trƣờng nƣớc quần xã sinh vật nƣớc 1.1.1 Ảnh hƣởng nhiệt độ 1.1.2 Ảnh hƣởng pH 1.1.3 Tác động ô nhiễm chất hữu Dương Văn Bộ ii Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội 1.1.4 Ảnh hƣởng ô nhiễm độc tố 1.2 Sinh vật thị 1.2.1 Định nghĩa sinh vật thị 1.2.2 Nguyên tắc chọn sinh vật thị 1.2.3 Phƣơng pháp đánh giá chất lƣợng nƣớc dựa vào số sinh học 1.3 Mơ hình sinh thái 11 1.3.1 Mơ hình hóa môi trƣờng 11 1.3.2 Giới thiệu mơ hình sinh thái 11 1.3.3 Thuật toán dựa ứng dụng giải số 13 1.3.4 Hệ sinh thái sông suối 16 CHƢƠNG 2: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 21 2.1 Mục đích nội dung nghiên cứu 21 2.2 Đối tƣợng phạm vi nghiên cứu 21 2.2.1 Đặc điểm trạng môi trƣờng khu vực nghiên cứu 21 2.2.2 Lựa chọn mô tả đặc điểm tự nhiên vị trí lấy mẫu 23 2.3 Phƣơng pháp nghiên cứu 27 2.3.1 Đánh giá chất lƣợng 27 2.3.2 Phân tích tƣơng quan số liệu 27 2.3.3 Tính tốn số sinh học 28 2.3.4 Phƣơng pháp phát triển mơ hình sinh thái dạng phân loại 29 CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 47 3.1 Đánh giá chất lƣợng nƣớc sơng Cầu dựa tiêu hóa lý 47 3.2 Phân loại chất lƣợng thủy vực dựa số sinh học 49 3.2.1 Lựa chọn tính tốn thơng số đầu vào đầu 49 3.2.2 Phân loại theo có mặt taxa ĐVKXSCL 52 3.2.3 Phân loại theo số sinh học 52 3.3 Phát triển mô hình phân loại cho đánh giá chất lƣợng nƣớc sơng Cầu 54 3.3.1 Phân tích tƣơng quan số liệu 54 3.2.2 Mơ hình phân loại kết thu đƣợc 54 Dương Văn Bộ iii Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội 3.3 Khảo sát tham số chất lƣợng môi trƣờng ảnh hƣớng đến mơ hình phân loại 64 3.4 Đề xuất khác nhằm tăng cƣờng hiệu ứng dụng mơ hình phân loại mơi trƣờng 65 KẾT LUẬN 67 KIẾN NGHỊ 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 PHỤ LỤC 1: 72 PHỤ LỤC 2: MỘT SỐ KẾT QUẢ CỦA MÔ HÌNH ĐỐI VỚI SỰ CĨ MẶT CỦA CÁC TAXA 74 PHỤ LỤC 3: MỘT SỐ KẾT QUẢ CỦA MƠ HÌNH ĐỐI VỚI CÁC CHỈ SỐ BMWP-Viet ASPT-Viet 77 Dương Văn Bộ iv Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Hệ thống tính điểm BMWP (Biological Monitoring Working Party) Hình Các giai đoạn phát triển mơ hình sinh thái 12 Hình 2.1 Bản đồ vị trí lấy mẫu sơng Cầu 2625 Hình 2.2 Cấu trúc định 363436 Hình 2.3 Mơ hình định dự báo, đánh giá 413943 Hình 2.4: Giao diện đồ họa e a 424144 Hình 3.1: Diễn biến hàm lƣợng DO sông Cầu 454347 Hình 3.2: Diễn biến COD sông Cầu 464448 Hình 3.3 Diễn biến N- NH4 dọc sơng Cầu 474549 Hình 3.4 Lệnh huấn luyện liệu 575559 Dương Văn Bộ v Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Các điểm quan trắc lƣu vực sông Cầu [15] 23 Bảng 2.2: Hệ số tƣơng quan 2928 Bảng 2.3 Thang điểm BMWP [25] 2928 Bảng 2.4 Mối liên hệ số sinh học (ASPT) mức độ ô nhiễm [1] 3029 Bảng 2.5 Giải thuật ID3 xây dựng định: 3130 Bảng 3.1 Các giá trị đầu vào số liệu 484650 Bảng 3.2 Tổng hợp số BMWP-Viet ASPT-Viet 484650 Bảng 3.3: Các taxa ĐVKXSCL đƣợc lựa chọn để khảo sát 504852 Dựa kết tính tốn số sinh học có giá trị đầu mơ hình nhƣ Bảng 3.4 3.5 504852 Bảng 3.4 Phân loại điểm nghiên cứu theo BMWP-Viet 504852 Bảng 3.5 Phân loại điểm nghiên cứu theo số ASPT-Viet 514953 Bảng 3.6 Hệ số tƣơng quan Pearson (r) tính tốn tham số mơi trƣờng lƣu vực sông Cầu 525054 Bảng 3.7 Giá trị CCI K mơ hình 535155 Bảng 3.8 Bảng tổng hợp giá trị xác số liệu đƣợc lựa chọn 575559 Bảng 3.9 Bảng kết hi thay đổi tham số -C, -M với liệu BMWP ASPT 595761 Bảng 3.10 Giá trị CCI K mơ hình với số liệu BMWP ASPT 595761 Dương Văn Bộ vi Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ASPT Average Score Per Taxon ASPT-Viet Average Score Per Taxon of Vietnam AUSRIVAS Autralian River Assessment Scheme BMWP Biological Monitoring Working Party BMWP-Viet Biological Monitoring Working Party of Vietnam BOD Biochemical Oxygen Demand CCI Correctly Classified Instances COD Chemical Oxygen Demand DO Lƣợng xy hịa tan có nƣớc ĐVKXSCL Động vật hông xƣơng sống cỡ lớn QCVN Quy chuẩn kỹ thuật Việt Nam QL Quốc lộ TCVN Tiêu chuẩn Việt Nam TN Ni tơ tổng số TP Photpho tổng số WEKA Waikato Environment for Knowledge Analysis Dương Văn Bộ vii Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội MỞ ĐẦU Sự phát triển nhanh chóng q trình cơng nghiệp hóa, thị hóa gia tăng dân số làm cho chất lƣợng nƣớc mặt nhƣ nƣớc ngầm có biểu suy thối nghiêm trọng nhiều nơi giới Việt Nam khơng ngoại lệ Hiện nay, lƣợng nƣớc thải từ sản xuất công nghiệp, nông nghiệp sinh hoạt hầu nhƣ hông qua xử lý mà đổ trực tiếp vào thủy vực làm cho nhiều sông ô nhiễm nặng vùng hạ lƣu Chính vậy, ao, hồ, ênh mƣơng đô thị trở thành bể chứa nƣớc thải bất đắc dĩ Mọi biến đổi chất lƣợng mơi trƣờng nƣớc có tác động đến quần xã sinh vật sống Trong đó, thay đổi sinh lý bất thƣờng, hay diện vắng mặt số loài đặc biệt động vật bậc thấp phản ánh đƣợc mức độ nhiễm nƣớc Nhiều nghiên cứu giới chứng minh sử dụng sinh vật nhƣ lồi thị phƣơng pháp để đánh giá chất lƣợng nƣớc Để giám sát chất lƣợng môi trƣờng nƣớc, Việt Nam nhƣ nhiều nƣớc giới thƣờng dùng phƣơng pháp phổ biến phân tích hóa học Bên cạnh ƣu điểm phƣơng pháp hạn chế nhƣ thủy vực nƣớc chảy tiêu lý hóa dễ thay đổi nên lấy mẫu hông thời điểm, số trƣờng hợp không phát nguyên nhân gây nhiễm khó dự báo chắn tác động ô nhiễm lên hệ sinh thái Chính vậy, nhiều nƣớc tiên tiến nhƣ Mỹ, nƣớc chau Âu, Úc … phát triển rộng số mơ hình để xác định tiêu để giám sát môi trƣờng nƣớc khu vực Trong số cơng cụ sử dụng để đánh giá phân loại chất lƣợng mơi trƣờng, mơ hình phân loại đƣợc đánh giá quy trình đánh giá tổng hợp môi trƣờng với số liệu đầu vào tổi thiếu Mơ hình phân loại cho tranh khái quát chất lƣợng môi trƣờng khu vực nghiên cứu với việc sử dụng số liệu đầu vào thơng số hóa lý mơi trƣờng khu vực đó, đầu phân loại dựa thị sinh học Để góp phần tiếp tục vào phát triển kỹ thuật đó, đề tài nghiên cứu khuôn khổ luận văn cao học: “Nghiên cứu sử dụng mơ hình sinh thái phân loại chất lƣợng thủy vực lƣu vực sông miền Bắc” đƣợc thực Dương Văn Bộ Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội Nghiên cứu nhằm mục đích đánh giá chất lƣợng nƣớc lƣu vực sông Cầu qua tiêu hóa lý số sinh học dựa ĐVKXSCL thơng qua mơ hình phân loại áp dụng phần mềm WEKA Dựa để đánh giá xác định tiêu giúp quan quản lý giảm thiểu chi phí quan trắc môi trƣờng thƣờng niên Dương Văn Bộ Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN Tất thể sống có ngƣời chịu ảnh hƣởng điều kiện môi trƣờng sống xung quanh Trên sở hiểu biết tác động yếu tố vật lý, hóa học lên sống xác định đƣợc thơng tin có mặt định lƣợng nhiều thành phần môi trƣờng Những sinh vật tác động chất gây ô nhiễm chất tự nhiên nồng độ cao môi trƣờng thị cho thân mức độ gây ô nhiễm thông qua biểu chúng Sự tác động biến đổi quan sát đƣợc thông qua số biểu thƣờng gặp [1]: - Thay đổi đa dạng loài quần xã - Thay đổi thành phần loài nhóm ƣu quần xã vi sinh vật - Tỷ lệ chết quần thể gia tăng đặc biệt giai đoạn non, mẫn cảm nhƣ trứng ấu trùng - Thay đổi sinh lý tập tính cá thể - Những khiếm khuyết hình thái tế bào cá thể - Sự tích lũy dần chất nhiễm trao đổi chất chúng mô cá thể Do giới, việc nghiên cứu sinh vật để đánh giá, iểm soát cải thiện chất lƣợng môi trƣờng đạt đƣợc nhiều thành tựu có nghĩa hoa học thực tiễn, đặc biệt đánh giá chất lƣợng môi trƣờng nƣớc 1.1 Mối quan hệ chất lƣợng môi trƣờng nƣớc quần xã sinh vật nƣớc Mỗi sinh vật chịu tác động trực tiếp gián tiếp từ yếu tố môi trƣờng nhƣ ánh sáng, nhiệt độ, nguồn thức ăn, thành phần hoáng … Sự biến động yếu tố làm cho sinh vật bị lệch khỏi ngƣỡng thích nghi tối ƣu Tuy nhiên sinh vật có khả tự điều chỉnh phản ứng thích nghi hình thái, trạng thái sinh lý tập tính sinh thái, nhằm giảm nhẹ hậu tác động, đồng thời cải tạo mơi trƣờng theo hƣớng có lợi cho hoạt động sống chúng Tuy nhiên môi trƣờng bị suy thối mạnh sinh vật có xu Dương Văn Bộ Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội Mơ hình phân loại dựa vào số ASPT lựa chọn sổ hữu ASPT thiên dinh dƣỡng sử dụng ASPT thƣờng khơng xác So sánh mơ hình phân loại cho hai số liệu tốt BMWP-Viet ASPT-Viet thấy nhƣ sau - Cây phân loại đƣợc lƣợc hóa tối đa - ASPT-Viet giúp cho nhà quản lý giảm tối đa chi phí quan trắc mơi trƣờng đơn vị Nhƣng lựa chọn thông số hữu quan trắc Kết nghiên cứu cho thấy mặt lý thuyết ASPT sử dụng dạng đáp ứng chủ yếu xác định đƣợc ô nhiễm hữu Do ASPT hơng tính đến số taxa, số nhạy cảm với ô nhiễm chất độc, việc sử dụng đồng thời hai số nhằm xác định dạng ô nhiễm 3.3 CKhảo sát tham số chất lượng mơi trường ảnh hướng đến mơ hình phân loại Lựa chọn thông số đầu vào Khi thông số đầu vào có tƣơng quan với vai trị chúng nhƣ Dựa vào mối quan hệ thông số đầu vào đƣợc lƣợc bỏ bớt để phân loại đƣợc đơn giản dễ hiểu Số liệu đầu vào đƣợc lựa chọn sở phân tích tƣơng quan đồng thời đảm bảo đại diện thành phần hệ sinh thái cho kết mơ hình phân loại tốt thành phần môi trƣờng nhƣ sau - Điều kiện hệ thống: Nhiệt độ - Thủy vực dòng: Vận tốc dòng chảy - Cấu trúc: Cấu trúc đáy - Nồng độ vật chất: Hàm lƣợng chất ô nhiễm - Sinh vật: Các ĐVKXSCL Các thông số kỹ thuật mơ hình phân loại Các thông số kỹ thuật cho ta phân loại tốt mơ hình phân loại Các tham số Cross-Validation, ConfidenceFactor, thuật tốn áp dụng mơ hình phân loại, kỹ thuật cắt tỉa 3.4 Đề xuất khác nhằm tăng cường hiệu ứng dụng mơ hình phân loại mơi trường  Chƣơng trình quan trắc Dương Văn Bộ 62 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội Quan trắc sinh học đặc biệt phù hợp với nƣớc phát triển không yêu cầu thiết bị đắt tiền hay phức tạp Kết nghiên cứu nhấn mạnh việc khơng có khác biệt đáng ể đa dạng mùa lƣu vực sông Cầu Tuy nhiên điểm thƣợng lƣu khơ cạn vào mùa khơ, dẫn đến nhiều taxa giảm giá trị BMWP điểm Mặt hác lũ vào mùa mƣa trôi nhiều taxa ĐVKXSCL với nơi cƣ trú chúng Những lƣu ý cần xem xét thiết kế thực chƣơng trình quan trắc Tránh lấy mẫu vào thời gian khô lạnh năm điểm thƣợng nguồn Tại thời điểm này, nhiều điểm thƣợng nguồn trở nên vực nƣớc tĩnh, hơng cho phép hình thành nơi cƣ trú phù hợp cho taxa đặc trƣng cho chất lƣợng môi trƣờng thủy vực Mẫu hông nên lấy vào màu lũ điểm hạ lƣu tránh ảnh hƣởng cực đoan cảu dòng chảy đến cấu trúc quần xã Mẫu đƣợc lấy tuần sau đợt lũ, để đảm bảo đủ thời gian phục hồi quần xã bị  Diễn giải số Khoảng giá trị BMWP, ASPT áp dụng để đánh giá phân loại chất lƣợng có tính đặc thù theo khu vực Các điều chỉnh phù hợp không bao gồm bổ sung taxa hay thay đổi số điểm số mà thay đổi việc phân chia điểm số thành nhóm đại diện cho mức độ ô nhiễm khác [15] Kết luận: Chạy mơ hình phân loại xác định đƣợc mức độ ô nhiễm ảnh hƣởng đến hệ sinh thái sơng Cầu Mơ hình phân loại dựa vào có mặt taxa ĐVKXSCL dựa thơng số kỹ thuật có sẵn chƣa cho thấy đƣợc tối ƣu hóa mơ hình phân loại Mơ hình phân loại dựa số sinh học đƣa đƣợc thông số kỹ thuật tối ƣu với số liệu sẵn có Đƣa đƣợc phân loại tốt Dương Văn Bộ 63 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội KẾT LUẬN Đề tài luận văn tốt nghiệp tiêu đề “Nghiên cứu sử dụng mơ hình sinh thái phân loại chất lƣợng thủy vực lƣu vực sông miền Bắc” dựa sở phân tích khoa học, giới thiệu tổng quan thị sinh học, mơ hình sinh thái, mơ hình phân loại Kết nghiên cứu cho thấy: Đánh giá truyền thống dựa vào thơng số hóa lý cho thấy vị trí đƣợc lấy mẫu chƣa bị ô nhiễm đến mức nặng nề Tuy nhiên quan trắc sinh học cho thấy điểm khảo sát đƣợc phân loại từ nhiễm đến Các thơng số hóa lý cho thấy đƣợc vị trí quan trắc đa phần giới hạn cho phép so với QCVN 08 Kết mơ hình phân loại đánh giá chất lƣợng nƣớc xác định đƣợc thông số (DO, pH, COD, TDS, N-NH4) ảnh hƣởng trực tiếp đến có mặt ĐVKXSCL gián tiếp số sinh học Mơ hình phân loại cho thấy công cụ hữu hiệu để phân loại chất lƣợng nƣớc Các giải pháp bảo vệ môi trƣờng có hiệu có cơng cụ quan trắc đáng tin cậy cung cấp đủ thông tin cho ngƣời định trạng môi trƣờng xu biến đổi Mơ hình phân loại dựa số liệu có sẵn ĐVKXSCL bƣớc nhằm xây dựng phát triển chiến lƣợc quan trắc hệ sinh thải thủy vực Việt Nam Tuy Weka công cụ hiệu tiện lợi cho nhà quản lý việc đánh giá chất lƣợng môi trƣờng dài hạn, nhƣng phần mềm lớn, gồm nhiều thông số thực nghiệm thời gian dài nên để áp dụng đƣợc cách rộng rãi cần phải có nghiên cứu sâu thêm nhằm xác định lại thông số lựa chọn cho kết thu đƣợc tối ƣu Dương Văn Bộ 64 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội TÀI LIỆU THAM KHẢO Phần tiếng việt: Lê Văn Khoa, Nguyễn Xuân Quýnh, Nguyễn Quốc Việt (2007), Chỉ thị sinh học môi trường, NXB Giáo Dục Vũ Trung Tạng (2000), Bài tập sinh thái học, NXB Giáo Dục Lê Văn Khoa tác giả (2002), Khoa học môi trường, NXB Giáo Dục Lê Thu Hà (2003) “ Thành phần taxon động vật không xương sống cỡ lớn sử dụng chúng làm sinh vật thị đánh giá chất lượng nước từ suối Tam Đảo đến sông Cà Lồ” , Luận án Tiến sĩ, Trƣờng ĐH Khoa học tự nhiên – Đại học quốc gia Hà Nội Lê Văn Khoa, Nguyễn Xuân Quýnh, Nguyễn Quốc Việt (2007), Chỉ thị sinh học môi trường, NXB Giáo Dục Trƣơng Thanh Cảnh, Ngô Thị Trâm Anh, Nghiên cứu ĐVKXSCL để đánh giá chất lượng nước hệ thống kênh Tp Hồ Chí Minh, tạp chí phát triển KH & CN, tập 10 số 01/2007, Nguyễn Xuân Quýnh (1995), Nghiên cứu động vật khơng xương sống thủy vực có nước thải vùng Hà Nội, Luận án Tiến sĩ, Trƣờng ĐH Khoa học Tự nhiên – ĐH quốc gia Hà Nội Sở Tài nguyên Môi trƣờng tỉnh Thái Nguyên (2006), Báo cáo trạng môi trường Thái Nguyên 2004 – 2005 Nguyễn Văn Khánh, Phạm Thị Hồng hà, Đàm Minh Anh, Đánh giá chất lượng nước sông Cầu Đỏ - Túy Loan TP Đà Nẵng hệ thống tính BMWP-Viet Đại học Sƣ phạm, Đại học Đà Nẵng 10 Võ Văn Phú, Hồng Đình Trung, Lê Mai Hồng Thy (2010) Sử dụng động vật khơng xương sống cỡ lớn để đánh giá chất lượng môi trường nước số điểm sông Bồ tỉnh Thừa Thiên Huế Tạp chí khoa học, Đại học Huế, số 57: 129-139 11 Nguyễn Vũ Thanh, Tạ Huy Thịnh (2005), Sử dụng số sinh học ASPT đánh giá nhanh chất lƣợng sinh học nƣớc lƣu vực sông Cầu”, Hội thảo quốc gia sinh thái tài nguyên sinh vật lần thứ nhât Dương Văn Bộ 65 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường 12 Sông Cầu từ điển ĐH Bách Khoa Hà Nội Bách hoa toàn http://bachkhoatoanthu.vass.gov.vn/noidung/tudien thƣ Việt Nam [Ngày truy cập 10/03/2015] 13 Bộ Tài Nguyên Môi Trƣờng (2006) Chất lƣợng nƣớc lƣu vực sông Cầu, Nhuệ - Đáy Đồng Nai – Sài Gịn, Báo cáo mơi trƣờng quốc gia 2006 14 Tỉnh ủy, Hội đồng nhân dân, Ủy ban nhân dân tỉnh Thái Nguyên, Địa chí Thái Nguyên, NXB Chính trị Quốc gia 15 Liên hiệp hội Khoa học Kỹ thuật Việt Nam, Hội bảo vệ Thiên nhiên Môi trƣờng Việt Nam (2009-2010), Xây dựng thị sinh học đánh giá ô nhiễm nước mặt Áp dụng thử nghiệm cho đánh giá ô nhiễm số vị trí thuộc lưu vực sơng Cầu 16 Bộ Tài Nguyên Môi Trƣờng, Quy hoạch bảo vệ môi trường lưu vực sông Cầu đến 2015 định hướng đến 2020 Phần tiếng Anh: 17 Barbour, M.T., et al (1999), Rapid Bioassessment protocols for Use in Streams and Wadeable Rivers: Peryphton, Benthic Macroinvertebrates, and Fish, U.S Environmental Protection Agency, Office of water relugation and standard Washington, D.C EPA 841 – B – 99 – 002 18 De Pauw, N and Vanhooren, G (1983) Method for biological quality assessment of watercourses in Belgium Hydrobiologia 100, pp 153 – 168, Dr W, Junk Publishers 19 Goethals, P and De Pauw, N (2001), Development of a concept for integrated ecological assessment in Flanders, Belgium Journal of limnology, 60, 7-16 20 Goethals, P.L.M (2005) Data driven development of macroinvertebrate habitat suitability models for decision support in river management PhD thesis Ghent University 21 Huong, H.T (2001) Predicting Freshwater habitat conditions by the distribution of macroinvertebrates using artificial neutral network Master thesis Adelaide University, Australia Dương Văn Bộ 66 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội 22 Hawkes H.A and Davie L.J (1971) Some effect on organic enrichment on benthic invertebrates communities in stream riffles In Duffey E.A., anh Wall, A.S (Eds), The scientific management of animal and plant communities for consvervation, Blackwell, Oxford, pp 271-293 23 Jane Earle and Thomas Callaghan, Impacts of mine drainage on aquatic life, water uses, and man – made structures, chapter Department of Environmental Protection Harrisburg, Pa 17105 24 Okland, J and Okland, K.A (1980), pH level and food organisms for fish: studies in 1000 lakes Norway Ecology impact of acid precipiration, Oslo 25 Simpson, K.W, Bode, R.W and Colquhoun, J.P (1985) The macroinvertebrates fauna of an acid – stressed headwater stream system in the Adirondack Moutain, New York Freshwater Biology, 15, pp.671-681 26 Quynh, X.N., Yen, D.M., Pinder, C and Tilling, S (2004), Biological surveillance of fresh waters, a practical manual and identification key for use in Vietnam, Hanoi National University Press, Hanoi 27 Lek and Guegan 1999, Artificial neural networks as a tool in ecological modelling, an introduction, Ecological Modelling, pp 65-73 28 Ian H Witten & Eibe Frank, 2000, Data mining: Practical machine learning tools and techniques with Java implementations Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco Dương Văn Bộ 67 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội PHỤ LỤC 1: Bảng điểm BMWP-Viet Việt Nam Lớp - Bộ Ephemeroptera (Mayflies - Phù du) Plecoptera (Stoneflies – Cánh úp) Hemiptera (Bugs – Cánh nửa) Odonata - Chuồn chuồn Trichoptera (Caddis-flies - Bƣớm đá) Crustacea (Crabs – Cua) Trichoptera (Caddis-flies - Bƣớm đá) Ephemeroptera (Mayflies – Phù du) Plecoptera (Stoneflies – Cánh úp) Trichoptera (Caddis-flies - Bƣớm đá) Mollusca (Snails - Ốc) Trichoptera (Caddis-flies - Bƣớm đá) Tên taxon Heptageniidae, Leptophlebiidae, Ephemerellidae, Potaminthidae, Ephemeridae , Oligoneuridae Điểm Leuctridae, Perlidae, Perlodidae Aphelocheiridae 10 Amphipterygidae Phryganeidae, Odontoceridae/Brachycentridae, Goeridae, Lepidostomatidae Molannidae, Leptoceridae, Potamidae Psychomyiidae, Philopotamidae Caenidae Nemouridae Rhyacophilidae, Polycentropodidae, Limnephilidae Neritidae, Ancylidae Hydroptilidae Lestidae, Agriidae (Calopterygidae), Gomphidae, Cordulegastridae, Aeshnidae, Corduliidae/Libellulidae, - Chuồn Coenagrionidae/Platycnemidae, Chlorocyphidae, Macromidae Veliidae, Mesovelidae, Hydrometridae, Gerridae, Hemiptera Nepidae, Naucoridae, Notonectidae, Belostomatidae, (Bugs – Cánh nửa) Hebridae, Pleidae, Corixidae Haliplidae, Dytiscidae, Gyrinidae, Hydraenidae, Coleoptera Hydrophilidae, Hygrobiidae, Helodidae, Dryopidae, (Beetles – Cánh cứng) Elmididae, Chrysomelidae, Curculionidae, Psephenidae, Ptilodactylidae Trichoptera Hydropsychidae (Caddis-flies - Bƣớm đá) Diptera (Dipteran flies – Hai Tipulidae, Simuliidae cánh) Platyheminthes (Triclads – Sán tiêm Planariidae (Dugesiidae) mao) Odonata (Dragonflies chuồn) Dương Văn Bộ 68 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường Lớp - Bộ Mollusca (bivalves) Ephemeroptera (Mayflies – Phù du) Megaloptera – Cánh rộng Odonata (Dragonflies - Chuồn chuồn) Mollusca Oligochaeta (Leeches - Đỉa) Diptera (True flies – Hai cánh) Mollusca (Snails, Bivalves - Ốc, trai hến) Oligochaeta (Leeches - Đỉa) Crustacea (Crabs, Prawns – Cua, tôm) Odonata (Dragonflies - Chuồn chuồn) Dipetra (Midges – Muỗi lắc) Oligochaeta (Worms – Giun tơ) Dương Văn Bộ ĐH Bách Khoa Hà Nội Điểm Tên taxon Mytilidae Baetidae/Siphlonuridae Sialidae, Corydalidae Coenagrionidae, Corduliidae, Libellulidae Ambulariidae, Viviparidae, Unionidae , Amblemidae Piscicolidae Ephydridae, Stratiomyidae, Blepharoceridae Bithyniidae, Lymnaeidae, Planorbidae, Thiaridae, Pachichilidae, Littorinidae, Corbiculidae, Pisidiidae Glossiphoniidae, Hirudidae, Erpobdellidae Parathelphusidae, Atyidae, Palaemonidae Protoneuridae Chironomidae Oligochaeta (tất lớp) 69 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội PHỤ LỤC 2: MỘT SỐ KẾT QUẢ CỦA MƠ HÌNH ĐỐI VỚI SỰ CĨ MẶT CỦA CÁC TAXA === Run information === Scheme: weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M Relation: Prota,emthidae-weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1,8-9,15 Instances: 60 Attributes: 14 T, pH, DO, EC, TDS, Do duc, COD, N-NO3, N-NH4, TKN, TP, Fe, pb, Potamanthidae Test mode: 10-fold cross-validation === Classifier model (full training set) === J48 pruned tree -COD 6.6: Khong (31.53) Number of Leaves : Size of the tree : Time taken to build model: 0.04 seconds === Stratified cross-validation === === Summary === Correctly Classified Instances 46 76.6667 % Incorrectly Classified Instances 14 23.3333 % Kappa statistic Mean absolute error Root mean squared error Relative absolute error Root relative squared error Dương Văn Bộ 0.3137 0.2298 0.4453 70.1881 % 110.9331 % 70 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường Total Number of Instances ĐH Bách Khoa Hà Nội 60 === Run information === Scheme: weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M Relation: Naucoridae-weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1,8-9,15- weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1-2,7-9weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R8 Instances: 60 Attributes: DO, EC, TDS, Do duc, TKN, TP, Fe, Naucoridae Test mode: 10-fold cross-validation === Classifier model (full training set) === J48 pruned tree -DO 6.7 | Do duc 30: Khong (14.0/3.0) Number of Leaves : Size of the tree : Time taken to build model: 0.01 seconds === Stratified cross-validation === === Summary === Correctly Classified Instances 49 81.6667 % Incorrectly Classified Instances 11 18.3333 % Kappa statistic Mean absolute error Root mean squared error Relative absolute error Root relative squared error Total Number of Instances Dương Văn Bộ 0.4745 0.2311 0.4106 63.4427 % 96.6557 % 60 72 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội PHỤ LỤC 3: MỘT SỐ KẾT QUẢ CỦA MƠ HÌNH ĐỐI VỚI CÁC CHỈ SỐ BMWP-Viet ASPT-Viet === Run information === Scheme: weka.classifiers.trees.J48 -C 0.1 -M Relation: 14 08 07 Bang so lieu luan van chuan BMWP- weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R7-8weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R12weka.filters.unsupervised.instance.Randomize-S42weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R8-9,12weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R10weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1 Instances: 60 Attributes: pH, DO,, TDS, Do duc, COD, TKN, TP, BMWP Test mode: 4-fold cross-validation === Classifier model (full training set) === J48 pruned tree -TKN 0.48 | TDS 207: Tot (5.67/1.67) Number of Leaves : Dương Văn Bộ 73 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường Size of the tree : ĐH Bách Khoa Hà Nội 13 Time taken to build model: 0.01 seconds === Stratified cross-validation === === Summary === Correctly Classified Instances 33 55 % Incorrectly Classified Instances 27 45 % Kappa statistic 0.3328 Mean absolute error 0.2179 Root mean squared error 0.3907 Relative absolute error 78.1032 % Root relative squared error 105.2635 % Total Number of Instances 60 === Run information === Scheme: weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M Relation: 14 08 07 Bang so lieu luan van chuan ASPT- weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R7-8weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R10weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R11-12weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R2- Dương Văn Bộ 74 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R5weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R2weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1 Instances: 60 Attributes: TDS, COD, N-NO3, N-NH4, TP, pb, ASPT Test mode: 10-fold cross-validation === Classifier model (full training set) === J48 pruned tree -TDS 436: Rat ban (3.0/1.0) Number of Leaves : Size of the tree : 17 Time taken to build model: 0.04 seconds === Stratified cross-validation === Dương Văn Bộ 75 Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội === Summary === Correctly Classified Instances 42 70 % Incorrectly Classified Instances 18 30 % Kappa statistic 0.3095 Mean absolute error 0.1606 Root mean squared error 0.3726 Relative absolute error 67.4924 % Root relative squared error 109.9953 % Total Number of Instances 60 Dương Văn Bộ 76 Lớp KTMT2012B ... ? ?Nghiên cứu sử dụng mơ hình sinh thái phân loại chất lƣợng thủy vực lƣu vực sông miền Bắc? ?? đƣợc thực Dương Văn Bộ Lớp KTMT2012B Luận văn thạc sỹ ngành Kỹ thuật môi trường ĐH Bách Khoa Hà Nội Nghiên. .. dựng mô sinh thái dựa đặc tính lý hóa học số sinh học điểm nghiên cứu lƣu vực sông Cầu - Đánh giá mối liên quan phân bố chất lƣợng thủy vực dựa số sinh học đặc tính thủy vực thơng qua mơ hình sinh. .. mơ hình sinh thái [26]  Lý thuyết phân loại (Classification trees (CTs) Tài liệu nghiên cứu ứng dụng phân loại hồi suy mơ hình sinh thái nói chung cịn hạn chế [19] Dzecos i, ngƣời sử dụng phân