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Enregistrement W4402819594 · doi:10.3390/w16182616

Spatiotemporal Changes in the Quantity and Quality of Water in the Xiao Bei Mainstream of the Yellow River and Characteristics of Pollutant Fluxes

2024· article· en· W4402819594 sur OpenAlexaff
Zhenzhen Yu, Xiaojuan Sun, Yan Li, Yong Li, Huijiao Jin, Shengde Yu

Notice bibliographique

RevueWater · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTributaryEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Water qualitySurface runoffChemical oxygen demandBiochemical oxygen demandPollutantSeasonalityEnvironmental engineeringGeographyEcologySewage treatment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Xiao Bei mainstream, located in the middle reaches of the Yellow River, plays a vital role in regulating the quality of river water. Our study leveraged 73 years of hydrological data (1951–2023) to investigate long-term runoff trends and seasonal variations in the Xiao Bei mainstream and its two key tributaries, the Wei and Fen Rivers. The results indicated a significant decline in runoff over time, with notable interannual fluctuations and an uneven distribution of runoff within the year. The Wei and Fen Rivers contributed 19.75% and 3.59% of the total runoff to the mainstream, respectively. Field monitoring was conducted at 11 locations along the investigated reach of Xiao Bei, assessing eight water quality parameters (temperature, pH, dissolved oxygen (DO), chemical oxygen demand (COD), ammonia nitrogen (NH3-N), total phosphorus (TP), permanganate index (CODMn), and 5-day biochemical oxygen demand (BOD5)). Our long-term results showed that the water quality of the Xiao Bei mainstream during the monitoring period was generally classified as Class III. Water quality parameters at the confluence points of the Wei and Fen Rivers with the Yellow River were higher compared with the mainstream. After these tributaries merged into the mainstream, local sections show increased concentrations, with the water quality parameters exhibiting spatial fluctuations. Considering the mass flux process of transmission of the quantity and quality of water, the annual NH3-N inputs from the Fen and Wei Rivers to the Yellow River accounted for 11.5% and 67.1%, respectively, and TP inputs accounted for 6.8% and 66.18%. These findings underscore the critical pollutant load from tributaries, highlighting the urgent need for effective pollution management strategies targeting these tributaries to improve the overall water quality of the Yellow River. This study sheds light on the spatiotemporal changes in runoff, water quality, and pollutant flux in the Xiao Bei mainstream and its tributaries, providing valuable insights to enhance the protection and management of the Yellow River’s water environment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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