論文の概要: Predicting Pollution Level Using Random Forest: A Case Study of Marilao River in Bulacan Province, Philippines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06066v1
• Date: Sat, 12 Feb 2022 13:47:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 17:14:01.863245
• Title: Predicting Pollution Level Using Random Forest: A Case Study of Marilao River in Bulacan Province, Philippines
• Title（参考訳）: ランダム森林を用いた汚染レベルの予測:フィリピン・ブラカン州マラオ川を事例として
• Authors: Jayson M. Victoriano, Manuel Luis C. Delos Santos, Albert A. Vinluan and Jennifer T. Carpio
• Abstract要約: 本研究は,フィリピンのブラカン州にあるマリヨ川を脅かす汚染レベルを予測することを目的としている。 この水路の汚染は、使用済み鉛蓄電池、オープン・ダンプサイト・メタル精製、その他の有毒金属など、公式にも非公式の産業からもたらされる。 溶存酸素 (DO) や水素ポテンシャル (pH) , 生化学的酸素負荷 (BOD) やTSS (Total Suspended Solids) といった水質パラメータを用いて汚染レベルを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study aims to predict the pollution level that threatens the Marilao River, located in the province of Bulacan, Philippines. The inhabitants of this area are now being exposed to pollution. Contamination of this waterway comes from both formal and informal industries, such as a used lead-acid battery, open dumpsites metal refining, and other toxic metals. Using various water quality parameters like Dissolved Oxygen (DO), Potential of Hydrogen (pH), Biochemical Oxygen Demand (BOD) and Total Suspended Solids (TSS) were the basis for predicting the pollution level. This study used the Data Mining technique based on the sample data collected from January of 2013 to November of 2017. These were used as a training data and test results to predict the river condition with its corresponding pollution level classification indicated with the used of colors such as Green for Normal, Yellow for Average, Orange for Polluted and Red for Highly Polluted. The model got an accuracy of 91.75% with a Kappa value of 0.8115, interpreted as Strong in terms of the level of agreement.
• Abstract（参考訳）: 本研究はフィリピンのブラカン州にあるマリラオ川を脅かす汚染レベルを予測することを目的としている。 現在、この地域の住民は汚染にさらされている。 この水路の汚染は、使用済み鉛蓄電池、オープン・ダンプサイト・メタル精製、その他の有毒金属など、公式および非公式の産業から来ている。 溶存酸素 (DO) や水素ポテンシャル (pH) , 生化学的酸素負荷 (BOD) やTSS (Total Suspended Solids) といった水質パラメータを用いて汚染レベルを予測する。 本研究は,2013年1月から2017年11月までのサンプルデータに基づくデータマイニング手法を用いた。 これらは, 緑, 黄色, 汚染度が高く, オレンジ色, 汚染度が高く, 河川の環境を推定するために, 訓練データおよび試験結果として用いられた。 モデルの精度は91.75%で、kappa の値は 0.8115 であり、合意のレベルにおいて強いと解釈された。

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