Spatio-Temporal Variation of Water Quality in Lixia River Watershed Associated with the Operation of a Water Diversion Project
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Based on multi-variable water quality data, spatio-temporal variations of water quality can be explored to provide a scientific basis for sustainable water quality management. Lixia River Watershed, a relatively closed low-lying polder area in the lower reaches of Huai River basin, China, is closely related to the Yangtze River system. The spatio-temporal variations of water quality of Taizhou, a subsection of the Lixia River Watershed, were assessed based on the monthly water quality data of 39 sampling sites in 2017, by combining methods of Water Quality Index of the Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME WQI), cluster analysis (CA), discriminant analysis (DA) and principal component analysis (PCA). The results show that CCME WQI ranged from 70.17 to 95.35, and the water quality of sampling sites could be grouped into 3 categories, where the southwestern parts of both Hailing and Jiangyan were excellent, the south and northeast of Xinghua were good, the southeast of Jiangyan and the northwest of Xinghua were fair. The 12 months of 2017 were grouped into two clusters, water quality in time period 1 (January to March, July to October) was poor, while that in time period 2 (April to June, November to December) was good. Sampling sites were grouped into two clusters: spatial group A (southwest of both Jiangyan and Hailing, south of Xinghua) and spatial group B (southeast of Jiangyan, north of Xinghua), and spatial group B was seriously polluted. NH3-N, total phosphorus (TP) and five-day biochemical oxygen demand (BOD5) were the major variables responsible for water quality variation, while permanganate index (CODMn), chemical oxygen demand (CODcr) and dissolved oxygen (DO) were the secondary parameters.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découle