Trước bối cảnh biến đổi khí hậu và gia tăng dân số, việc quản lý tài nguyên nước trở nên càng trở nên quan trọng đối với sự phát triển bền vững của các khu vực, đặc biệt là trong cung cấp nước sinh hoạt, sản xuất nông nghiệp và công nghiệp. Vùng Bắc Trung Bộ của Việt Nam, với địa lý đặc biệt và đa dạng, là một trong những khu vực đòi hỏi sự quản lý tài nguyên nước hiệu quả nhất.

Nhằm khám phá tiềm năng của nguồn nước ngầm trong khu vực này, một nhóm các nhà khoa học và nghiên cứu đã tiến hành một nghiên cứu sâu sắc và đề xuất một mô hình dự báo tiềm năng nước ngầm. Các chuyên gia từ các khoa và viện Địa lý, Thủy văn, Khí tượng và Hải dương học thuộc ĐHQGHN, Viện Hàn lâm KH&CN, Viện Tài nguyên và Môi trường TPHCM đã cùng nhau hợp tác nghiên cứu và đăng kết quả trong bài báo mang tên "Ứng dụng học máy dựa trên mô hình lai để dự báo tiềm năng nước ngầm vùng Bắc Trung Bộ, Việt Nam" trên tạp chí Earth Science Informatics.

Phương pháp mới này sử dụng kỹ thuật viễn thám kết hợp với mạng lưới thần kinh sâu (DNN) và các thuật toán tối ưu hóa như Adam, FPA, AEO, PFA, AVOA và WOA. Dữ liệu đầu vào bao gồm thông tin từ 95 con suối hoặc giếng nước và 13 yếu tố điều kiện khác nhau. Mục tiêu của nghiên cứu là tìm ra mối quan hệ giữa tình trạng nước ngầm và các yếu tố điều kiện. Kết quả cho thấy rằng tất cả các mô hình đề xuất đều hiệu quả trong việc dự báo nguồn nước ngầm tiềm tàng, với giá trị AUC lớn hơn 0,95. Mô hình DNN-AVOA được xem là hiệu quả nhất với giá trị AUC đạt 0,97 và RMSE là 0,22.

Bản đồ tiềm năng nước ngầm chỉ ra rằng khoảng 25-30% diện tích vùng nằm trong khu vực có tiềm năng nước ngầm cao và rất cao; 5-10% ở mức vừa phải và 60-70% ở mức thấp hoặc rất thấp. Những kết quả này cung cấp thông tin quý giá cho quản lý tài nguyên nước, đặc biệt là trong việc xác định vị trí lắp đặt giếng nước và quản lý tài nguyên nước một cách bền vững.

Nghiên cứu này không chỉ là một bước tiến quan trọng trong việc hiểu biết và quản lý tài nguyên nước mà còn mở ra cơ hội cho việc áp dụng các phương pháp dự báo tiềm năng nước ngầm vào các khu vực khác, góp phần nâng cao khả năng đáp ứng của các cộng đồng trước thách thức của biến đổi khí hậu và tăng trưởng dân số.

Nguồn: khoahocphattrien.vn