Characteristics of Dissolved Organic Matter and Its Relationship with Water Quality along the Downstream of the Kaidu River in China
Notice bibliographique
Résumé
The variability in the quality of water that runs along the course of a river, flowing out of a mountain pass, through an agricultural oasis and into a lake, has been a key topic of research in recent years. In this study, the characteristics of dissolved organic matter (DOM) along the river flow, and its relationship with water quality, were analyzed using the Canadian water quality index (CWQI), parallel factor (PARAFAC) and self-organizing map (SOM). The study results include: (1) The conclusion of field sampling along the lower reaches of the Kaidu River and laboratory measurements of water quality parameters, using CWQI to determine the water quality index of the lower Kaidu River, ranging between 59.58 and 93.47. The water quality of the lower reaches of the Kaidu River generally ranges between moderate and good, and can meet the water use requirements of Class II water function standards. (2) The DOM composition of the river predominantly contained three fluorescence components, while the three fluorescence indices of the water body varied less in different river sections. Based on the SOM training model, the fluorescence intensity of the C1 component was larger among the three fluorescence components, followed by the C2 component, and the smallest fluorescence intensity of the C3, which was dominated by humic-like substances, with a high authigenic origin and humification degree. (3) The fluorescence index and fluorescence components were correlated with water quality parameters, and it was found that C1, C2 and C3 were negative and correlated significantly with SO42- and Total-dissolved solids (TDS) concentrations; FI, HIX and BIX showed strong positive correlations with SAL and Cu and negative correlations with dissolved oxygen (DO). This study provides a scientific basis for surface water quality monitoring and water quality pollution management in the Kaidu River.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».