Water Quality Index, a Useful Tool for Evaluation of Danube River Raw Water
Notice bibliographique
Résumé
The Danube River is the major source of drinking water supply for the cities in the southern part of Romania. The study was a descriptive-analytical one and lasted for 9 month. Samples were taken monthly between March 2016 and November 2016. Six sampling sites were selected to evaluate the spatial and temporal changes of water quality along the river. The samples were analyzed based on the standard methods for the following parameters: pH, conductivity (EC), NH4+, NO3-, Cl -, suspended solids, PO43-, SO42-, metals (Fe, Cd, Cr, Pb, Ni, Hg, As, Zn, Cu, Mn). The obtained values were compared with those imposed by the Romanian environmental legislation. An efficient and simplified method to express the quality of water used for consumption is provided by the Water Quality Index (WQI). WQI reflects the quality of water in a single value by comparing data obtained from the investigation of a number of physico-chemical parameters to the existing limits. The evaluation of water quality was performed using the Water Quality Index of the Canadian Council of Ministries of the Environment (CCME WQI). Water quality indices were classified as: excellent, good, medium, bad and very bad. The results indicated the water quality classification as �good� in all six sampling selected sites.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».