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 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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».