Evaluation of surface water quality using water quality indices (WQIs) in Lake Sukhna, Chandigarh, India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To assess the surface water quality of Sukhna Lake, 13 physico-chemical parameters like temperature, pH, transparency, dissolved oxygen, electrical conductivity, total dissolved salts, chloride, total Aalkalinity, total hardness, calcium, magnesium, nitrate and phosphate were investigated on monthly basis for a period of two year (July 2016–June 2018) by using standard procedures. The results were compared with the values or ranges mentioned by standard organizations (WHO and BIS) for assessing the water quality and these revealed that the lake water was turbid and under DO distress. Various water quality indices like water quality index (WQI), Canadian Council Ministry of Environment (CCME)-WQI and comprehensive pollution index (CPI) were used to assess the water quality status in the Sukhna Lake. The range of WQI (59.74–83.49) indicated that the water quality status of the lake belonged to good category while those of CCME-WQI (52.4–81.61) revealed that water quality fallen from marginal to good category and those of CPI (0.4–0.7) indicated fair state of water in the lake. Overall the water quality in Sukhna Lake has been found deteriorated during second year in comparison the first year during the study time.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».