The Spring to Coast Approach in Small-Scale Catchments and Adjacent Coastal Zone
Notice bibliographique
Résumé
Surface waters, particularly rivers, are paramount in serving as the primary global water source and a pivotal economic driver. Various pollution sources can negatively impact water quality. The Water Framework Directive has established regulations that define specific chemical and ecological statuses for rivers. Consequently, there is an ongoing commitment to monitor their quality closely. This study involved the collection of samples from two watersheds (Laspias and Lissos) within the Eastern Macedonia and Thrace Region. The two rivers flow along regions characterized by notable environmental stressors, including WWTP, landfills, industrial zones, and agricultural areas, which also constitute substantial contributors to the local economy. This study’s outcomes, covering from springs to coast, are presented and analyzed using various indices, including the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME-WQI), discriminate analysis, and the trophic status index (TRIX). Water quality assessment included the measurement of physicochemical parameters, common pollutants, and major ions. The analysis revealed “bad” water quality status along most of the Laspias and in specific sectors of the Lissos, with parameters exceeding the thresholds set by legislation. The rivers demonstrated significant organic and nutrient pollution. Given that water quality in these rivers is significantly influenced by urban, agricultural, and industrial runoff, the imperative need for change necessitates interventions to improve water quality. Observations and measurements are fundamental prerequisites for raising awareness among citizens and stakeholders and for finding effective management measures for the two river basins.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».