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Enregistrement W4308195794 · doi:10.3390/w14213544

Characteristics of Dissolved Organic Matter and Its Relationship with Water Quality along the Downstream of the Kaidu River in China

2022· article· en· W4308195794 sur OpenAlexaboutno aff
Chunyan Cheng, Zhang Fei, Mou Leong Tan, Hsiang‐te Kung, Jingchao Shi, Qi Zhao, Weiwei Wang, Pan Duan, Changjiang An, Yunfei Cai, Xingyou Li

Notice bibliographique

RevueWater · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWater qualityEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Dissolved organic carbonHumusEnvironmental chemistrySoil scienceGeologyChemistryEcologySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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