Water Quality Management Based on Division of Dry and Wet Seasons in Pearl River Delta, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the Pearl River Delta (PRD), river water quality deteriorates continually due to the population increase and ongoing industrialization and urbanization. In this study, a water quality management paradigm based on the seasonal variation is proposed. For better exploring the seasonal change of water quality, wavelet analysis was used to analyze the division of dry and wet seasons in the PRD during 1952–2009. Then water quality seasonal variation in 2008 and relevant impact factors were analyzed by multivariate statistic methods as a case to make some management measures. The results show that there are some differences of dry and wet seasons division among different years. Wet season mainly appear from April to September, which occupy the largest proportion among the 58 years (about 70%) and then followed by the wet season from May to October (about 13.8% of the total years). As to the water quality of 2008, significant differences exist between dry and wet seasons for 17 water quality parameters except TP, ${\rm NO}_{3}^{- } $ , Fe2+, and Zn2+. Levels of parameters pH, EC, CODMn, BOD5, ${\rm NH}_{4}^{ + } $ , ${\rm SO}_{4}^{2- } $ , and Cl− in dry season are much higher than those in wet season. In dry season the variations of river water quality are mainly influenced by domestic sewage, industrial effluents, and salt water intrusion. While in wet season, except the aforementioned pollution sources, drainages from cultivated land and livestock farm are also the main factors influencing water pollution. Thus, water quality management measures are proposed in dry and wet seasons, respectively. The results obtained from this study would further facilitate water quality protection and water resources management in the PRD.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».