Recent Advances in the Analysis of Real-time Water Quality Data Collected in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
A real-time water quality monitoring (RTWQM) network was established in the province of Newfoundland and Labrador in late 2001. The network has changed the way river health is assessed in the province and a great deal has been learned in recent years about using this innovation in resource management. This paper summarizes three new developments carried out in recent years using RTWQM data. First, regression models are developed using real-time data as a surrogate for the concentration of important indicators of water quality that have traditionally been determined through manual grab sample collection. Second, regression models are developed for the prediction of water temperature and dissolved oxygen at the real-time water quality stations. A graphical approach is presented that links air temperature to these two important indicators of water quality. Third, control charts are investigated as a means of analyzing the data collected by the network. These charts have traditionally been used in the manufacturing and processing industries, where their usefulness as a quality control tool hinges upon the assumption that observations from the process being monitored are independent random variables. RTWQM measurements are autocorrelated over time and this lack of independence poses a challenge for control chart design. While a time-series approach is suitable for studying short subsets of the data (e.g. hourly measurements collected over the course of 3 to 5 days), the resulting chart does not clearly show when the health of an aquatic ecosystem is being threatened. Replacing the traditional control chart limit lines in favor of water quality criterion limits that better represent the concerns of resource managers is a much more suitable approach to analyzing real-time data.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».