Evaluación del estado trófico de la Laguna de Ayarza utilizando el modelo de simulacion WASP
Notice bibliographique
Résumé
Los modelos de simulación de calidad de agua, son herramientas ambientales que permiten interpretar y predecir la respuesta de un cuerpo de agua a las cargas contaminantes externas. El programa de simulación de calidad de agua (WASP versión 7.41) se utilizó para simular y evaluar la relación entre los nutrientes externos y la calidad de agua, en la Laguna de Ayarza, Santa Rosa, Guatemala. El modelo toma en cuenta dos ciclos de nutrientes (N y P), por medio de variables de calidad de agua: temperatura, nitrato (NO 3 ), amonio (NH 4 ), nitrógeno total (TN), fosfato (PO 4 ), fósforo total (TP), y oxígeno disuelto (OD). El modelo se construyó tomando en cuenta la morfología del lago y las condiciones climáticas. El lago se dividió en siete segmentos, tomando en cuenta los flujos y los parámetros fisicoquímicos para cada uno. Se determinó el coeficiente de dispersión del lago y se calibró utilizando los datos de octubre 2010 a febrero 2011. El post-procesamiento se realizó por medio del software GNUPLOT. Los resultados de la modelación muestran que los valores de fósforo en todo el lago, presentan niveles de eutrofización, los valores de nitrógeno presentan niveles oligotróficos e indican que el lago soporta carga contaminante relativamente alta.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».