SENSOR TEXNOLOGIYALAR ASOSIDA YER OSTI SUVLARINING GIDROGEOKIMYOVIY XUSUSIYATLARINI MODELLASHDA INTELLEKTUAL YONDASHUVLAR
Keywords:
yer osti suvlari, gidrogeokimyoviy modellash, sensor texnologiyalar, intellektual tizimlar, geofiltratsiya, advekiya-dispersiya-reaksiya modeli, GAT texnologiyalari, sezgirlik xaritasi, avtomatlashtirilgan monitoring, inversiya baholashAbstract
Maqolada sensor texnologiyalar asosida yer osti suvlarining gidrogeokimyoviy xususiyatlarini modellashtirishda intellektual yondashuvlarni qo‘llash imkoniyatlari tahlil qilindi. Maqolada yer osti suvlarining geofiltratsiya va geomigratsiya jarayonlarini tavsiflash uchun advekiya-dispersiya-reaksiya tenglamalari asosidagi fizik-dinamik model, shuningdek, kuzatuv va o‘lchov sensorlarining ma’lumotlarini qayta ishlovchi kuzatuv modeli ishlab chiqilgan. Kuzatuv natijalariga asoslangan holda deterministik va ehtimollik (Bayes va Kalmanning EnKF) yondashuvlar orqali inversiya baholash algoritmlari ishlab chiqildi. Tadqiqotda Qashqadaryo viloyatining sug‘oriladigan hududlarida yer osti suvlarining sathi, harorati, bosimi hamda minerallashuv va elektro‘tkazuvchanlik kabi gidrokimyoviy parametrlarini avtomatlashtirilgan o‘lchov qurilmalari orqali uzluksiz monitoring qilish, ma’lumotlarni tahlil qilish va matematik modellashtirish jarayonlari ko‘rib chiqilgan. Tadqiqot natijalari yer osti suvlari holatini bashoratlashda intellektual modellarni qo‘llash, ma’lumotlarni real vaqt rejimida yig‘ish va tahlil qilish, shuningdek, GAT asosida sezgirlik xaritalarini yaratish imkonini berishini ko‘rsatdi. Taklif etilgan yondashuvlar gidrogeologik jihatdan murakkab hududlarda ham qo‘llanishi mumkin bo‘lib, suv resurslarini samarali boshqarish, ularning ifloslanish xavfini kamaytirish va monitoring tizimlarini raqamlashtirishga xizmat qiladi.
Downloads
References
1. O‘zbekiston Respublikasi Suv xo‘jaligi vazirligi. Yer osti suvlari holatini kuzatish va bashoratlash metodikasi. - Toshkent, 2023.
2. Xolmatov A., Rasulov S. Gidrogeologik modellashtirish asoslari. - Toshkent: Fan va texnologiya, 2021.
3. Jumanov J., Abdurahmonov A. Yer osti suvlari monitoringi va intellektual tahlil tizimlari. - Toshkent: TATU nashriyoti, 2024.
4. Karimov I., Qodirov A. Gidrogeokimyoviy jarayonlarni bashoratlashda raqamli texnologiyalar roli // “Geoinformatika va ekologiya” jurnali, №2, 2023.
5. Tursunov N. Qashqadaryo viloyatida sug‘oriladigan yerlarda yer osti suvlarining sathi va minerallashuv darajasining o‘zgarishi. - O‘zR FA Geologiya instituti hisobotlari, 2022.
6. Гидрогеологический институт АН РУз. Комплексное моделирование процессов фильтрации и миграции подземных вод. - Ташкент, 2023. 35
7. Воробьев И.И., Литвиненко А.А. Математическое моделирование адвекии и дисперсии в гидрогеологических системах // Журнал “Гидрогеология и инженерная геоэкология”, №1, 2024.
8. Михайлов В.Н., Ефремов С.А. Автоматизированные системы мониторинга подземных вод. - Москва: Наука, 2021.
9. Козлов А.С., Данилова И.В. Инверсионные методы анализа данных в гидрогеологии. // Геоинформатика, №3, 2022.
10. Киселев Д.А. Использование фильтра Калмана для прогноза гидрохимических параметров подземных вод. // “Вестник РАН”, №5, 2025.
11. Bear, J., Cheng, A.H.-D. Modeling Groundwater Flow and Contaminant Transport. — Springer, 2020.
12. Anderson, M.P., Woessner, W.W., & Hunt, R.J. Applied Groundwater Modeling: Simulation of Flow and Advective Transport. - Academic Press, 2021.
13. Zhang, Y., & Li, X. Bayesian Inverse Modeling of Subsurface Flow and Transport Processes. // Water Resources Research, Vol. 59, 2023.
14. Chen, J., et al. Kalman Filter and Ensemble Methods in Groundwater Monitoring and Preciction. // Journal of Hydrology, Vol. 614, 2024.
15. Wang, Q., & Zhao, L. Automated Sensor Networks for Groundwater Quality and Temperature Monitoring. // Environmental Modelling & Software, Vol. 170, 2025.
16. Carrera, J., & Neuman, S.P. Estimation of Aquifer Parameters under Uncertainty Using Bayesian Updating. // Advances in Water Resources, Vol. 175, 2022.
17. Sun, A.Y., & Yeh, T.C.J. Data Assimilation and Inversion for Groundwater Models Using Ensemble Kalman Filter. // Hydrogeology Journal, Vol. 31, 2023.
18. Hassan, A.E., & Mohamed, A. Sensor-Based Monitoring and Machine Learning Approaches in Hydrogeological Systems. // Computers & Geosciences, 2024.
19. ISO 5667-11: Water Quality - Sampling - Part 11: Guidance on Sampling of Groundwater. - ISO, 2021.
20. Open Geospatial Consortium (OGC). Sensor Observation Service (SOS) Standards for Environmental Monitoring. - OGC, 2023.
21. Esri White Paper: Groundwater Modeling and GIS Integration for Sustainable Water Management. - Esri, 2022.
