Spatiotemporal Variations in Water Quality of the Transboundary Shari-Goyain River, Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the seasonal and spatial variations in water quality parameters and determine the main contamination sources in the Shari-Goyain River, Bangladesh. Therefore, surface water was sampled monthly from six sampling sites, where six water quality parameters were evaluated. Data were analyzed by applying the Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME) water quality index (WQI) and multivariate statistical methods. The results reveals that most of the examined water quality parameters crossed the acceptable range, and significant variations were observed spatiotemporally (p < 0.05). Based on the CCME WQI value, the water quality of the river is classified as poor to marginal with a score range between 33.40 and 51.30. This range of values demonstrates that the river’s water quality is far from desirable for aquatic life and that it is being impacted and deteriorated by external drivers. Principal component analysis (PCA) retained two principal components (Factors 1 and 2), explaining about 79.17% of the total variance in the studied parameters and identified acidic pollution sources. Cluster analysis also reveals relative differences in water quality throughout sites and seasons, which supported the CCME WQI and PCA. Finally, Kruskal-Wallis one-way analysis of variance by ranks has identified coal mine drainage (CMD) as the main pollutant source for the Shari-Goyain River. In order to mitigate the CMD impact on land and water, different nature-based solutions are proposed, particularly passive mine water treatment approaches through constructed wetlands that could also mitigate the transboundary waters problem.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».