Assessing water quality for urban tributaries of the Three Gorges Reservoir, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water quality assessment is essential for water resources management. This paper presents a comprehensive evaluation of water quality conditions in three urban tributaries of the Three Gorges Reservoir, China. The Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME-WQI) and Nemerow Pollution Index (NPI) approach were used in this study. Generally, the assessment results of the NPI approach are consistent with that of the CCME-WQI approach. However, the NPI method overemphasized the influence of the most serious pollutant factor, and thus this method should be used with caution for water resources managers. The CCME-WQI values indicated that the water quality conditions in the Wubu River were quite good during the period 2013–2015. Water quality conditions in the upstream sections of Yipin and Huaxi River are good. However, when the river drains through urban areas, water quality conditions greatly deteriorate due to the excessive release of household and municipal sewage, and industrial wastewater, especially for Huaxi River. Thus, waste water management becomes more and more imperative in urban regions of China. Meanwhile, assessment results indicate that the CCME-WQI approach can provide a reference for decision-makers on water resources management.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».