Clusterization of Surface Water Quality and Its Relation to Climate and Land Use/Cover
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Notice bibliographique
Résumé
The quality of surface water is rapidly changing due to climatic variations, natural processes, and anthropogenic activities. The objectives of this study were to classify and analyze the surface water quality of 12 major rivers of Alberta on the basis of 17 parameters during the period of five years (i.e., 2004-2008) using principal component analysis (PCA), total exceedance model and clustering technique. Seven major principal components (PCs) with variability of about 89% were identified. These PCs were the indicators of watershed geology, mineralization and anthropogenic activities related to land use/cover. The seven dominant parameters revealed from the seven PCs were total dissolved solids (TDS), true color (TC), pH, iron (Fe), fecal coliform (FC), dissolved oxygen (DO), and turbidity (TUR). The normalized data of dominant parameters were used to develop a model for obtaining total exceedance. The exceedance values acquired from the total exceedance model were used to determine the patterns for the development of five clusters. The performance of the clusters was compared with the classes obtained in Canadian Water Quality Index (CWQI). Cluster 1, cluster 2, cluster 3, cluster 4 and cluster 5 showed agreements of 85.71%, 83.54%, 90.22%, 80.74%, and 83.40% with their respective CWQI classes on the basis of the data for all rivers during 2004-2008. The water quality was deteriorated in growing season due to snow melting. This methodology could be applied to classify the raw surface water quality, analyze the spatio-temporal trends and study the impacts of the factors affecting the water quality anywhere in the world.
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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 | 0,001 |
| 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 découle