The objective of this study is to predict salinity concentration (SC) using Artificial Neural Network (ANN) for a case study in SocTrang city, Vietnam. This can be achieved by evaluating the current state of salinity intrusion in the main rivers; setting-up, calibrating and validating the ANN; and then predicting SC at different lead times. The results show that SC in the study area has been found to have increasing trend recently, especially in the months Feb and March, and thus affecting on agricultural production. The calibrated ANN structures have successfully demonstrated that the SC can be predicted considering different input factors and leading time. The predicted results will provide useful information for local government and farmers to be well-prepared to adapt to salinity intrusion for agriculture practice in the Mekong Delta.
Trích dẫn: Trần Văn Tỷ và Huỳnh Văn Hiệp, 2017. Hiện trạng khai thác nước dưới đất và mối tương quan giữa hạ thấp cao độ mực nước và sụt lún đất: Nghiên cứu tại Trà Vinh và thành phố Cần Thơ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Môi trường và Biến đổi khí hậu (1): 128-136.
Trần Văn Tỷ, Đặng Thị Thu Hoài CTU, Huỳnh Vương Thu Minh, 2015. XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HẠN HÁN ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG TRONG BỐI CẢNH BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. MT2015: 226-233
Tạp chí: The 4th International Conference for Environment and Natural Resources: Green Growth, Climate Change and Protection of Endangered Coastal Regions, Hochiminh city, 17-18 June 2014
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên