Evaluation of Physicochemical Characteristics in Drinking Water Sources Emphasized on Fluoride: A Case Study of Yancheng, China
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the concentration of fluoride and the associated health risks for infants, children, and adults were analyzed and compared for three drinking water sources in Yancheng City, Jiangsu Province, China. To analyze the relationship between the water quality parameters of pH, fluoride (F−), sulfate (SO42−), chloride (Cl−), total dissolved solids (TDS), total alkalinity (TAlk), sodium (Na+), and potassium (K+), statistical analyses including correlation analysis, R-mode cluster analysis and factor analysis were performed based on monthly data from the year 2010 to 2015. The results indicated: (1) Fluoride concentrations in the drinking water sources ranged from 0.38 to 1.00 mg L−1 (mean = 0.57 mg L−1) following the order of Tongyu River > Yanlong Lake > Mangshe River; (2) fluoride concentrations in 22.93% of the collected samples were lower than 0.5 mg L−1, which has the risk of tooth cavities, especially for the Mangshe River; (3) the fluoride exposure levels of infants were higher than children and adults, and 3.2% of the fluoride exposure levels of infants were higher than the recommended toxicity reference value of 122 μg kg−1 d−1 as referenced by Health Canada, which might cause dental fluorosis issues; (4) the physico-chemical characteristics are classified the into four groups reflecting F−- TAlk, Na+-K+, SO42−-Cl−, and pH-TDS, respectively, indicating that fluoride solubility in drinking water is TAlk dependent, which is also verified by R-mode cluster analysis and factor analysis. The results obtained supply useful information for the health department in Yancheng City, encouraging them to pay more attention to fluoride concentration and TAlk in drinking water sources.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».