Evaluating Microbial Water Quality and Potential Sources of Fecal Contamination in the Musconetcong River Watershed in New Jersey, USA
Notice bibliographique
Résumé
Microbial pathogens and indicators have contributed to major part of water quality degradation in the United States. Located in the northwestern New Jersey, the Musconetcong River has been included in the New Jersey Impaired Waters List or the 303(d) List due to high concentrations of fecal indicator bacteria. Hence, a Total Maximum Daily Load plan was established to address microbial water quality issues in the watershed. The objectives of this study were to assess the current status of microbial water quality and to determine potential sources of fecal contamination in the Musconetcong River Watershed using microbial source tracking techniques. Fifteen sampling events in total were carried out at nine sites throughout the Musconetcong River Watershed in August 2016, July and August 2017. E. coli enumeration was performed to determine the possible presence of fecal contaminations. Microbial source tracking techniques, specifically Canada goose, cow, deer, horse, and human-specific molecular markers, were used for real-time polymerase chain reaction (qPCR) analysis in order to identify and quantify potential sources of fecal contamination. The results indicated that E. coli was found present at all nine study sites. Two of the nine sites violated the New Jersey Surface Water Quality Standards in August 2016, while all of the nine sites exceeded the standards in both July and August 2017. Water temperature, dissolved oxygen (DO), and specific conductance at the study sites ranged from 13.5˚C to 25.3˚C, from 7.7 mg/L to 13.0 mg/L, and 278.5 μS/cm to 1335.0 μS/cm, respectively, at the time of sample collection. E. coli counts were found to be negatively correlated with temperature and specific conductance (p p < 0.05). Higher percentage of presence of human, Canada goose and deer markers were observed at all fifteen sampling events indicating human and wildlife were the two major sources of fecal contaminations in the Musconetcong River Watershed. The study suggested applying restoration measures to reduce fecal contaminations from anthropogenic and wildlife sources in order to improve microbial water quality of the Musconetcong River. However, more frequent and strategic sampling plan is recommended to supply more comprehensive data to aid in future planning of best management efforts on controlling fecal contaminations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».