Monitoring of potentially toxic cyanobacteria using an online multi-probe in drinking water sources
Notice bibliographique
Résumé
Toxic cyanobacteria threaten the water quality of drinking water sources across the globe. Two such water bodies in Canada (a reservoir on the Yamaska River and a bay of Lake Champlain in Québec) were monitored using a YSI 6600 V2-4 (YSI, Yellow Springs, Ohio, USA) submersible multi-probe measuring in vivo phycocyanin (PC) and chlorophyll-a (Chl-a) fluorescence, pH, dissolved oxygen, conductivity, temperature, and turbidity in parallel. The linearity of the in vivo fluorescence PC and Chl-a probe measurements were validated in the laboratory with Microcystis aeruginosa (r(2) = 0.96 and r(2) = 0.82 respectively). Under environmental conditions, in vivo PC fluorescence was strongly correlated with extracted PC (r = 0.79) while in vivo Chl-a fluorescence had a weaker relationship with extracted Chl-a (r = 0.23). Multiple regression analysis revealed significant correlations between extracted Chl-a, extracted PC and cyanobacterial biovolume and in vivo fluorescence parameters measured by the sensors (i.e. turbidity and pH). This information will help water authorities select the in vivo parameters that are the most useful indicators for monitoring cyanobacteria. Despite highly toxic cyanobacterial bloom development 10 m from the drinking water treatment plant's (DWTP) intake on several sampling dates, low in vivo PC fluorescence, cyanobacterial biovolume, and microcystin concentrations were detected in the plant's untreated water. The reservoir's hydrodynamics appear to have prevented the transport of toxins and cells into the DWTP which would have deteriorated the water quality. The multi-probe readings and toxin analyses provided critical evidence that the DWTP's untreated water was unaffected by the toxic cyanobacterial blooms present in its source water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».