Spatio-Temporal Characteristics and Source Apportionment of Water Pollutants in Upper Reaches of Maotiao River, Southwest of China, from 2003 to 2015
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Maotiao River is playing an indispensable role in protecting water quality of the Yangtze River of China. Its hydropower development also provides adequate power and clean resources for the local areas. To understand the water quality of the upper reaches (i.e., Maijia River), seven indices such as dissolved oxygen (DO), chemical oxygen demand (CODCr), biochemical oxygen demanded (BOD5), ammonia nitrogen (NH3-N), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP) and fluoride of samples collected from 4 sites from 2003 to 2015 were studied using multiple analysis approaches. For winter-spring and summer-autumn seasons, pictures of spatio-temporal characteristics were presented and the reasons behind their variation trend were elaborated. The Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME WQI) was evaluated to concisely mark the water quality. Principal component analysis (PCA) was applied to identify the source of pollutants. The results showed that the water quality status in Maijia River was poor from 2008 to 2011 and acceptable from 2003 to 2007, and 2012 to 2015, respectively. The CODCr, NH4-N and TN were considered to be the primary pollutants during winter-spring and summer-autumn seasons. The quality of Maijia River was influenced strongly by human activities. Environmental treatment and pollution sources of the middle and lower reaches of the river need to be focused. This study paves a way to improve the ecological environment of Maotiao River and overall water quality management of the middle and upper reaches of Yangtze River.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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