Avaliação sazonal dos índices de qualidade de água dos mananciais afluentes ao reservatório João Leite, no estado de Goiás, Brasil
Notice bibliographique
Résumé
A qualidade da água em afluentes de reservatórios de água para abastecimento público deve ser monitorada com atenção especial. Os Índices de Qualidade da Água são ferramentas utilizadas para esse fim, e reconhecidas por serem confiáveis, acessíveis e fornecerem informações importantes aos gestores. Este estudo visou verificar a qualidade da água dos afluentes do ribeirão João Leite, a montante do reservatório, por meio de uma análise espaço-temporal, buscando verificar a influência da sazonalidade no comportamento dos parâmetros físico-químicos e bacteriológicos. Foi aplicado o índice proposto pelo Canadian Council of Ministers of the Environment (IQAC) o qual possibilita a utilização dos valores máximos permitidos pela legislação pertinente. Foram avaliados dez mananciais afluentes do ribeirão João Leite à montante do reservatório de abastecimento público do município de Goiânia, além de três trechos do referido curso d’água. Foram obtidos 26 IQAC, destes 34,61% foram classificados como Excelentes, 38,46% como Bons, 3,84% Regulares e 23,1% Ruins. Dentre as 68 amostras analisadas, 48 (70,58%) delas apresentaram um ou mais parâmetros fora do limite estabelecido pela legislação, sendo que os parâmetros coliformes termotolerantes (72,91%), seguidos de turbidez (14,58%), oxigênio dissolvido (10,41%) e DBO (2,1%) foram os que mais contribuíram para a redução do IQAC. O IQAC mostrou-se eficiente para avaliação da qualidade da água em diferentes pontos de uma bacia hidrográfica. A análise realizada poderá subsidiar ações de gestão das áreas à montante do reservatório João Leite, com especial atenção ao saneamento básico nas áreas urbana e rural que compõem a área estudada.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».