Statistical study of Khibiny Alkaline Massif (Kola Peninsula) groundwater quality with respect to elevated aluminum concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Current study addresses a problem of elevated aluminum concentrations deteriorating Khibiny Alkaline Massif groundwater quality. The application of chemometric methods to the field dataset 1999–2018 allows to quantitatively describe the groundwater quality, reveal variability patterns and potential sources of elevated aluminum level in the groundwater. The field dataset contains almost 40% more observations of 12 physicochemical groundwater quality parameters than the dataset analyzed in our previous studies on Khibiny groundwater quality assessment reported in the literature. The results revealed statistically significant (α-level=0.05) associations between Al and pH, Cl−, NO3−, SO42− according to the calculated matrix using distance correlation method. The mathematical models developed with the application of multiple regression and factor/principal component analysis elucidate up to 55.5% Al concentration variability and up to 68.3% of total dataset variance. Calculated for the 19-year period the water quality index values, which changed in early 2000s from fair to a marginal category, still belongs to this category reflecting unsatisfactory water quality conditions. Comparing the current study results to the conclusions drawn in our previous publications it is assumed that the main factors determining substandard groundwater quality have remained the same since last groundwater quality assessment reported in the literature. The examined combination of chemometric methods allows to gain insight into the main features of variability patterns of water quality characteristics and the potential sources of groundwater contamination. This approach forms a reliable foundation for enhancing groundwater quality monitoring and control in the Arctic region of interest and other locations experiencing similar problems.
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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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».