Correlating specific conductivity with total hardness in limestone and dolomite karst waters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Under field conditions modern digital conductivity meters give standardized, rapid and reproducible measurements. Here we investigate the accuracy of their estimates of the composition of karst waters, as total hardness (TH, as mg/L CaCO3) for limestone and dolomite. These are the fundamental measures of process in carbonate karst geomorphology. PHREEQC theoretical curves for the dissolution of pure calcite/aragonite and dolomite in water at 25 °C are compared with water analyses from karst studies worldwide. Other principal ions encountered are sulphates, nitrates and chlorides (the ‘SNC’ group). From carbonate karsts, 2309 spring, well and stream samples were divided into uncontaminated (SNC < 10%), moderately contaminated (10 < SNC < 20%), and contaminated (SNC > 20%) classes. Where specific conductivity (SpC) is less than 600 µS/cm, a clear statistical distinction can be drawn between waters having little contamination and substantially contaminated waters with SNC > 20%. As sometimes claimed in manufacturers' literature, in ‘clean’ limestone waters TH is close to 1/2SpC, with a standard error of 2–3 mg/L. The slope of the best‐fit line for 1949 samples covering all SNC classes where SpC < 600 µS/cm is 1·86, very close to the 1·88 obtained for clean limestone waters; however, the value of the intercept is ten times higher. The regression line for clean limestone waters where SpC > 600 µS/cm helps to distinguish polluted waters from clean waters with possible endogenic sources of CO2. In the range 250 < SpC < 600 µS/cm, dolomite waters can be readily distinguished from limestone waters. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».