Maschinelles Lernen revolutioniert Wasserqualitätskontrolle in Iran
Eine internationale Forschungsgruppe hat mit einer bahnbrechenden Studie die Bewertung der Grundwasserqualität in der wasserarmen Region Rudan County im Süden Irans revolutioniert. Die im Fachjournal Results in Engineering (Band 27, 2025, 105421) veröffentlichte Arbeit kombiniert den neu entwickelten Root Mean Square Water Quality Index (RMS-WQI) mit Techniken des maschinellen Lernens und liefert damit ein präzises Werkzeug zur Risikobewertung. Geleitet wurde die Studie von Amin Mohammadpour (Jahrom University of Medical Sciences, Iran), Md Galal Uddin (University of Galway, Irland) und Amin Mousavi Khaneghah (ITMO University, Russland). Die Analyse von 169 Proben aus dem Jahr 2021 zeigte, dass 99,41 Prozent der Standorte die Grenzwerte für pH-Wert, Fluorid (F?) und Nitrat (NO??) einhielten, während die gesamten gelösten Feststoffe (TDS) an 63,90 Prozent der Orte die Richtwerte überschritten. Der RMS-WQI klassifizierte die Wasserqualität als „mäßig“ bis „gut“ mit einem Durchschnittswert von 62,91 ± 9,33.…
