Original Title: Using Multivariate Statistical Methods to Identify Key Surface Water Pollutants in the Dry Season in a Coastal Province, Vietnam
Source: doi.org/10.31817/vjas.2020.5.2.05
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្ថិតិពហុអថេរដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណសារធាតុបំពុលទឹកលើផ្ទៃសំខាន់ៗក្នុងរដូវប្រាំងនៅខេត្តជាប់មាត់សមុទ្រ ប្រទេសវៀតណាម

ចំណងជើងដើម៖ Using Multivariate Statistical Methods to Identify Key Surface Water Pollutants in the Dry Season in a Coastal Province, Vietnam

អ្នកនិពន្ធ៖ Nguyen Thanh Giao (Can Tho University, Vietnam), Huynh Thi Hong Nhien (Can Tho University, Vietnam)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2022, Vietnam Journal of Agricultural Sciences

វិស័យសិក្សា៖ Environmental Science

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ តើគុណភាពទឹកលើផ្ទៃនៅតំបន់ឆ្នេរនៃខេត្ត Bac Lieu ប្រទេសវៀតណាមក្នុងរដូវប្រាំងមានស្ថានភាពដូចម្តេច ហើយកត្តាអ្វីខ្លះដែលជាប្រភពបំពុលចម្បង?

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្ថិតិពហុអថេរដើម្បីវិភាគសំណាកទឹកដែលប្រមូលបានពីទីតាំងចំនួន ១០ ផ្សេងគ្នាក្នុងខែមីនា ឆ្នាំ ២០២០។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Traditional Assessment Method (Comparing individual parameters to national standards)
វិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃតាមបែបប្រពៃណី (ការប្រៀបធៀបប៉ារ៉ាម៉ែត្រនីមួយៗទៅនឹងស្តង់ដារជាតិ)
ងាយស្រួលយល់ និងអាចប្រៀបធៀបកម្រិតនៃការបំពុលដោយផ្ទាល់ទៅនឹងច្បាប់ឬស្តង់ដារដែលបានកំណត់ជាមុន។ បង្កើតភាពច្របូកច្របល់ និងលំបាកក្នុងការគ្រប់គ្រងនៅពេលមានប៉ារ៉ាម៉ែត្រច្រើន ហើយមិនបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងស៊ីជម្រៅរវាងប្រភពនៃការបំពុលទេ។ បានបង្ហាញថាទឹកលើផ្ទៃមានការបំពុលដោយសារធាតុ TSS, BOD, COD និងកូលីហ្វម លើសពីស្តង់ដារ QCVN 08-MT:2015/BTNMT របស់ប្រទេសវៀតណាម។
Multivariate Statistical Methods (PCA & CA)
វិធីសាស្ត្រស្ថិតិពហុអថេរ (ការវិភាគសមាសភាគចម្បង PCA និង ការវិភាគកម្រង CA)
អាចវិភាគទិន្នន័យស្មុគស្មាញច្រើនក្នុងពេលតែមួយ កំណត់ក្រុមទីតាំងស្រដៀងគ្នា និងជួយស្វែងរកប្រភពបំពុលចម្បងបានយ៉ាងច្បាស់លាស់។ ទាមទារឱ្យមានចំណេះដឹងផ្នែកស្ថិតិកម្រិតខ្ពស់ និងត្រូវប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រជំនាញដើម្បីវិភាគនិងបកស្រាយទិន្នន័យ។ សមាសភាគចម្បងចំនួន៣ (PCs) អាចពន្យល់បាន ៨៤.៥% នៃបម្រែបម្រួលគុណភាពទឹក ហើយ CA បានបែងចែកទីតាំងទាំង១០ ជា៣ក្រុមធំៗ។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារនូវឧបករណ៍វាស់ស្ទង់ផ្ទាល់នៅនឹងកន្លែង ព្រមទាំងបន្ទប់ពិសោធន៍ស្តង់ដារ និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការវិភាគស្ថិតិស៊ីជម្រៅ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះប្រមូលទិន្នន័យតែក្នុងរដូវប្រាំង (ខែមីនា ឆ្នាំ២០២០) ពីទីតាំងចំនួន១០ប៉ុណ្ណោះ នៅក្នុងខេត្ត Bac Lieu ប្រទេសវៀតណាម ដែលជាតំបន់ឆ្នេរងាយរងគ្រោះដោយការជ្រៀតចូលនៃទឹកប្រៃ។ ទិន្នន័យនេះមិនបានឆ្លុះបញ្ចាំងពីបម្រែបម្រួលគុណភាពទឹកក្នុងរដូវវស្សា ឬព្រឹត្តិការណ៍ទឹកជំនន់ឡើយ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា នេះជារឿងសំខាន់ដែលត្រូវពិចារណា ព្រោះយើងត្រូវដឹងពីភាពខុសគ្នានៃការបំពុលរវាងរដូវប្រាំងនិងរដូវវស្សា ដើម្បីរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រគ្រប់គ្រងទឹកឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រស្ថិតិពហុអថេរនេះ (PCA និង CA) គឺមានប្រយោជន៍ និងសក្តិសមបំផុតក្នុងការយកមកអនុវត្តសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងធនធានទឹកនៅកម្ពុជា។

ជារួម ការផ្លាស់ប្តូរពីការវិភាគប៉ារ៉ាម៉ែត្ររាយប៉ាយ មកប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្ថិតិពហុអថេរ នឹងជួយស្ថាប័នពាក់ព័ន្ធនៅកម្ពុជាឱ្យធ្វើការសម្រេចចិត្តផ្អែកលើទិន្នន័យច្បាស់លាស់ (Data-driven decisions) និងកាត់បន្ថយការចំណាយថវិកាជាតិ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. ស្វែងយល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រគុណភាពទឹក: និស្សិតត្រូវចាប់ផ្តើមសិក្សាពីស្តង់ដារគុណភាពទឹករបស់ប្រទេសកម្ពុជា (អនុក្រឹត្យលេខ ២៧ អនក្រ.បក) និងយល់ពីអត្ថន័យនៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រនីមួយៗដូចជា pH, DO, BOD, COD, TSS និងបាក់តេរី Escherichia coli
  2. អនុវត្តការប្រមូលទិន្នន័យ និងនីតិវិធីមន្ទីរពិសោធន៍: ហ្វឹកហាត់ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍វាស់ស្ទង់នៅនឹងកន្លែង (Portable Water Quality Meters) និងអនុវត្តការយកសំណាកទឹកឱ្យបានត្រឹមត្រូវតាមក្បួនខ្នាតអន្តរជាតិ APHA/AWWA/WEF Standard Methods
  3. រៀនទ្រឹស្តីនិងគណិតវិទ្យានៃស្ថិតិពហុអថេរ: ចុះឈ្មោះរៀនវគ្គសិក្សាអនឡាញ (ឧទាហរណ៍នៅលើ CourseraedX) អំពីស្ថិតិបរិស្ថាន ដើម្បីយល់ច្បាស់ពីដំណើរការគណនានៃ Principal Component Analysis (PCA) និង Cluster Analysis (CA)
  4. អនុវត្តការវិភាគទិន្នន័យជាក់ស្តែងដោយប្រើកម្មវិធីកុំព្យូទ័រ: ទាញយកសំណុំទិន្នន័យគុណភាពទឹក (ឧទាហរណ៍ពីតំបន់បឹងទន្លេសាប) រួចអនុវត្តការសរសេរកូដ និងវិភាគដោយប្រើកម្មវិធី R (FactoMineR package) ឬភាសា Python (Scikit-learn library) ដើម្បីបង្កើតក្រាហ្វិក និងកម្រងទិន្នន័យ។
  5. សរសេររបាយការណ៍បកស្រាយលទ្ធផលនិងផ្តល់អនុសាសន៍: ហាត់បកស្រាយលទ្ធផល PCA ដើម្បីកំណត់ថាតើប្រភពបំពុលមកពីធម្មជាតិ (ឧទាហរណ៍៖ អាស៊ីតដី) ឬសកម្មភាពមនុស្ស (កសិកម្ម ទីក្រុង) រួចសរសេរជារបាយការណ៍ស្រាវជ្រាវ Policy Brief ដើម្បីផ្តល់អនុសាសន៍ដល់ក្រសួងពាក់ព័ន្ធ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Principal Component Analysis (ការវិភាគសមាសភាគចម្បង - PCA) ជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីកាត់បន្ថយចំនួនទិន្នន័យដ៏ច្រើនស្មុគស្មាញ (វិមាត្រទិន្នន័យ) មកនៅត្រឹមកត្តាចម្បងៗមួយចំនួនតូច ប៉ុន្តែនៅតែអាចរក្សាបាននូវព័ត៌មាននិងអត្ថន័យដើមនៃទិន្នន័យទាំងមូល។ ក្នុងឯកសារនេះ វិធីសាស្រ្តនេះជួយទាញយកអថេរគន្លឹះដែលជាប្រភពចម្បងធ្វើឱ្យទឹកកខ្វក់ចេញពីចំណោមប៉ារ៉ាម៉ែត្ររាប់សិបមុខ។ ដូចជាការសង្ខេបសៀវភៅក្រាស់មួយក្បាលឱ្យនៅសល់ត្រឹម១ទំព័រ ដោយនៅតែរក្សាបាននូវសាច់រឿងសំខាន់ៗទាំងស្រុង។
Cluster Analysis (ការវិភាគកម្រង - CA) ជាបច្ចេកទេសស្ថិតិសម្រាប់ចាត់ថ្នាក់ទិន្នន័យឬវត្ថុផ្សេងៗជាក្រុម (កម្រង) ដោយធានាថាវត្ថុនៅក្នុងក្រុមតែមួយមានលក្ខណៈស្រដៀងគ្នាខ្លាំងបំផុត ហើយខុសប្លែកពីវត្ថុនៅក្រុមផ្សេង។ ក្នុងឯកសារនេះ គេប្រើវាដើម្បីប្រមូលផ្តុំទីតាំងយកសំណាកទឹកដែលមានកម្រិតនៃការបំពុលស្រដៀងគ្នាទៅក្នុងក្រុមតែមួយ។ ដូចជាការតម្រៀបសិស្សក្នុងថ្នាក់ជាក្រុមៗ ដោយផ្អែកលើចំណូលចិត្តរៀនមុខវិជ្ជាដូចគ្នា។
Biological Oxygen Demand (តម្រូវការអុកស៊ីហ្សែនជីវគីមី - BOD) ជារង្វាស់នៃបរិមាណអុកស៊ីហ្សែនដែលបាក់តេរីនិងអតិសុខុមប្រាណត្រូវការប្រើប្រាស់ដើម្បីបំបែកសារធាតុសរីរាង្គក្នុងទឹក។ កាលណា BOD កាន់តែខ្ពស់ មានន័យថាទឹកមានការបំពុលដោយសារធាតុសរីរាង្គកាន់តែខ្លាំង ដែលធ្វើឱ្យខ្វះអុកស៊ីហ្សែនសម្រាប់សត្វក្នុងទឹក។ ដូចជាបរិមាណអាហារដែលហ្វូងមនុស្សត្រូវការហូបក្នុងពិធីជប់លៀងមួយ បើមនុស្សចូលរួមច្រើន (សារធាតុបំពុលច្រើន) ម្ហូប (អុកស៊ីហ្សែនក្នុងទឹក) ក៏ឆាប់អស់។
Chemical Oxygen Demand (តម្រូវការអុកស៊ីហ្សែនគីមី - COD) ជារង្វាស់នៃបរិមាណអុកស៊ីហ្សែនសរុបដែលត្រូវការដើម្បីធ្វើអុកស៊ីតកម្មសារធាតុគីមីទាំងអស់ (ទាំងសរីរាង្គនិងអសរីរាង្គ) នៅក្នុងទឹក។ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់កម្រិតនៃការបំពុលពីកាកសំណល់គីមីនិងឧស្សាហកម្ម ដោយតម្លៃ COD តែងតែខ្ពស់ជាង BOD។ ដូចជាការវាស់ទំហំនិងថ្លឹងទម្ងន់សំរាមទាំងអស់នៅក្នុងធុង មិនថាសំរាមនោះរលួយឬមិនរលួយនោះទេ គឺរាប់បញ្ចូលទាំងអស់។
Total Suspended Solids (សារធាតុរឹងអណ្តែតសរុប - TSS) សំដៅលើកម្ទេចកំទីតូចៗនិងសារធាតុរឹងដែលអណ្តែតត្រង្អែលនៅក្នុងទឹក (មិនរលាយ) ដូចជាដីឥដ្ឋ ល្បាប់ ឬកាកសំណល់តូចៗ។ កម្រិត TSS ខ្ពស់ធ្វើឱ្យទឹកល្អក់ កាត់បន្ថយពន្លឺព្រះអាទិត្យមិនឱ្យចាំងចូលក្នុងទឹកជ្រៅ និងប៉ះពាល់ដល់ការដកដង្ហើមរបស់សត្វទឹក។ ដូចជាធូលីដីដែលហោះហើរក្នុងខ្យល់ធ្វើឱ្យយើងមើលមិនសូវច្បាស់ ដែលក្នុងទីនេះគឺកម្ទេចដីល្អិតៗអណ្តែតធ្វើឱ្យទឹកល្អក់កករ។
Coliforms (បាក់តេរីកូលីហ្វម) ជាប្រភេទបាក់តេរីដែលរស់នៅក្នុងពោះវៀនរបស់មនុស្សនិងសត្វ ហើយវត្តមានរបស់វានៅក្នុងប្រភពទឹកបង្ហាញថាទឹកនោះត្រូវបានបំពុលដោយលាមក ឬទឹកស្អុយ ដែលអាចបង្កឱ្យមានជំងឺប្រព័ន្ធរំលាយអាហារផ្សេងៗ។ ដូចជាសញ្ញាប្រកាសអាសន្នបញ្ជាក់ថាទឹកនេះមានលាយឡំជាមួយទឹកស្អុយចេញពីបន្ទប់ទឹក ដែលមិនអាចយកមកផឹកឬប្រើប្រាស់ដោយសុវត្ថិភាពបានទេ។
Eutrophication (ការកើនឡើងហួសកម្រិតនៃសារធាតុចិញ្ចឹម) គឺជាបាតុភូតដែលប្រភពទឹកមានផ្ទុកសារធាតុចិញ្ចឹមលើសលប់ (ជាពិសេស នីត្រូសែន និងផូស្វ័រ) បណ្តាលឱ្យសារាយដុះលូតលាស់យ៉ាងគំហុក។ នៅពេលសារាយទាំងនេះងាប់ ពួកវាទាញយកអុកស៊ីហ្សែនក្នុងទឹកអស់ ដែលបណ្តាលឱ្យត្រីនិងសត្វទឹកផ្សេងៗងាប់ដោយសារថប់ដង្ហើម។ ដូចជាការដាក់ជីច្រើនពេកលើដើមឈើ ធ្វើឱ្យស្មៅនិងវល្លិ៍ដុះដណ្តើមយកជីវជាតិអស់ រហូតធ្វើឱ្យដើមឈើនោះត្រូវងាប់។
Saline intrusion (ការជ្រៀតចូលនៃទឹកប្រៃ) គឺជាចលនានៃទឹកប្រៃពីសមុទ្រហូរចូលទៅក្នុងប្រភពទឹកសាប (ទឹកក្រោមដី ឬទន្លេ) ដែលច្រើនកើតឡើងនៅរដូវប្រាំងដោយសារការថយចុះនៃលំហូរទឹកសាប និងកត្តាប្រែប្រួលអាកាសធាតុ រួមផ្សំនឹងការបូមទឹកប្រើប្រាស់ហួសកម្រិត។ វាធ្វើឱ្យទឹកលែងអាចប្រើប្រាស់សម្រាប់ការកសិកម្មឬហូបចុកបាន។ ដូចជាការលួចចាក់ទឹកត្រីចូលក្នុងកែវទឹកសាបធម្មតា ដែលធ្វើឱ្យទឹកនោះប្រែជារសជាតិប្រៃ និងលែងអាចយកទៅផឹកបាន។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖