Assessment of Groundwater Quality Changes in the Rural Environment of the Hungarian Great Plain Based on Selected Water Quality Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the present study, changes in groundwater quality are assessed after the construction of the sewerage network, based on 3 water quality indices. Sampling took place before (2013) and after (2017, 2018, 2019) the establishment of a sewerage network in 2014. In the pre-sewerage period, strong pollution of the groundwater was detected. A total of 90% of the groundwater wells according to the water quality status by Brown, 70% of the wells according to the contamination index C d by Rapant, and 80% of the wells according to the Canadian Council of Ministers of the Environmental Water Quality Index were categorized in the “polluted” or “heavily polluted” categories. After the establishment of the sewerage, significant changes were observed. In 2017, the number of wells in category 5 indicating the most contaminated samples decreased significantly for all three indices, while the number of samples in categories “good” and “acceptable” increased. Discriminant analysis was performed to determine if pre- and post-sewerage samples could be separated. A total of 75.6% of the cross-validated values were successfully categorized into the appropriate category, which indicates a significant difference between pre- and post-sewerage. Based on point and interpolated maps, it was established that in 2013, all three indices showed the highest pollution in the inner and southern parts of the settlement, while the northern areas of the settlement were less polluted. Based on the indices, it was determined that the process of groundwater purification in the settlement has started, although it will continue for years to come.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».