Evaluation Of Nutrients And Heavy Metals In The Waters Of Seman Basin
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to evaluate the water pollution of the Seman River based on the concentration of heavy metals and nutrients, as well as to investigate the possible sources of these pollutants.This study was conducted during the period April -June 2019 for analysis of nutrients and during the period April -May 2019 for analysis of heavy metals.Water samples were sampled at seven points along the river impacted by human settlements, human activity and agricultural activities.The samples were analyzed for Nickel, Lead, Cobalt and Copper using an Atomic Absorption Spectrophotometer (AAS).Calorimetric methods were used to determine levels of phosphates, total phosphorous, nitrites, and ammoniums.All analyzes were performed using standard analytical methods (APHA, DIN, ISO).Interpretation of results was conducted using descriptive statistics method and compared with international water quality standards.The average concentration of heavy metals in the analyzed water samples, in ascending order, was Co < Cu < Ni < Pb.This trend was applied to all water samples in both expeditions.The average concentration of lead was the highest at 0.345mg/L, followed by nickel at 0.073mg/L, and by copper at 0.028mg/L.Cobalt was not identified in any of the water samples analyzed.Regarding the average concentration of heavy metals, the waters of this basin are classified as highly polluted waters.heavy -class V of environmental quality.Referring to the measured average values of nitrites, ammoniums, orthophosphates, and total phosphorus, the waters of this basin have a very bad environmental quality and are not suitable for growing fish.The major sources of both nitrogen and phosphorus in water include municipal wastewater discharges, sewage, urban and agricultural runoff, animal feed lots and industrial wastes.Detergents and other laundry materials are the major contributors of phosphorus in water.Therefore, there is a need to formulate and adopt strict rules for managing and minimizing the causes of pollutants, thus managing and minimizing environmental pollution and the health risks associated with it.The assessment of agricultural activities is also very important, since an increase in the concentration of metals during the rainy seasons due to runoff from these sources has been observed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».