Cost-Effective Approach for Continuous Major Ion and Nutrient Concentration Estimation in a River
Notice bibliographique
Résumé
Major ion and nutrient concentration monitoring and estimation are important factors in management and interpretations on river health, particularly in the context of total maximum daily load limits. Spatial and temporal (daily, seasonally, yearly, etc.) variations commonly complicate investigations and can produce unrepresentative results, particularly in systems with large seasonal or daily variation in river parameters or concentrations as a result of physical loading or biogeochemical activity (e.g., photosynthesis and respiration). This study combines an observed relationship between electrical conductivity and major ions, including nitrate, and continuous colorimetric estimation of ammonium and phosphate to permit cost-effective real-time estimation of river concentrations for major ions and nutrients for surface water quality monitoring. Data collected from sites both up- and downstream of a major city were used to evaluate the method. Constant total dissolved solids (TDS) to electrical conductivity (EC) relationships were observed at both the upgradient (TDS=696EC; r2=0.93) and downgradient (TDS=684EC; r2=0.90) sites. The resulting predicted estimations of major ion and nutrient concentrations for each site had average errors of less than 5%. Combining this method with a modified continuous colorimetric method for ammonia and phosphate allows for the continuous estimation of major ion and nutrient concentrations in a river system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».