Spatial and Temporal Analysis of Nitrate Dynamics along the Tigris River
Notice bibliographique
Résumé
Given the wide dependency on surface water used to supply drinking water, agricultural irrigation, and industrial activities, nitrate pollution has posed a serious concern in the Tigris River in recent years. The main objective of this study was to develop an understanding of the spatiotemporal patterns of nitrate distribution in the Tigris River through an integrated approach using hydrological data, physicochemical parameters, and model-based analysis. Eighty-four monthly sampling campaigns from forty monitoring locations along the Tigris River were carried out from January 2011 to December 2018. Obtained results demonstrated that the NO3- dynamics were strongly correlated with the length of transport distance and flow rates along the river system (p < 0.05). High flow rates in the upper courses of the river system favored physical transport of NO3- and promoted a dilution effect. However, low flow rates in the lower sections favored the accumulation processes of NO3- and promoted a concentration effect. High concentration of 7.0±1.96 g NO3- m-3 was observed in February 2018 downstream in the river. No significant seasonal effect in NO3- concentrations were observed. These results were supported by the changes in dissolved oxygen concentration and pH in the river system and indicated high nitrification rates and elevated NO3- accumulation, particularly downstream in the river. This modeling approach has also confirmed field observations of NO3- dynamics with 65% of the variances in the river system being explained by the model.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».