Identifying sources and distribution of organic pollutants in a Moroccan river: Characterization of dissolved organic matter by absorption, excitation–emission fluorescence and chemometric analyses
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates surface water contamination of Ben-Kazza River in Morocco, fed by effluents from an adjacent lagoon-based wastewater treatment plant (WWTP) and seasonally by industrial effluents, and which occasionally serves to irrigate agricultural fields. This study has two purpose: i) to track the main sources of contamination through the evolution of dissolved organic matter (DOM) characteristics along the watercourse, and ii) to characterize the WWTP influents and effluents with a focus on the efficiency of the lagoon treatment. We characterized a total of 495 water samples across the watercourse and from the inlet and outlet of the WWTP, using UV–visible absorption and excitation–emission fluorescence coupled with chemometric analyses. Absorption indicators and fluorescence indices were calculated and compared across sampling points. Results highlight spatial shifts together with temporal changes in DOM. PARAFAC identified components that varied between protein-like, humic-like and anthropogenic-like fluorophores along the river, permitted to trace the anthropogenic components and their sources. The lagoon treatment appeared to better remove fresh organic material than humic material: fluorescence intensity decreased by 68 % for peak T1 and by 22 % for peak C. Maximum fluorescence intensities (Fmax) decreased across all PARAFAC components, leading to more than 55 % reduction of ΣFmax. • Characterization of DOM in water from groundwater, surface waters and WWTP effluents. • Exploring DOM by coupling UV-Vis absorption, EEM fluorescence, and chemometrics. • Assessment of wastewater treatment in lagoons using low-cost analytical techniques. • Tracking sources and gradient of organic pollutants along the river.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».