Application of Multivariate Statistical Analysis to Define Water Quality in Jajrud River
Notice bibliographique
Résumé
The copious prevalence of water deficiency and the geographical location of Iran (arid and semi-arid zone) make acquiring enough accurate data of water quantity and quality for water management vital. However, merely having sufficient data without proper interpretation is rather worthless too when it comes to effective water management and thus, there are several techniques for analyzing water quantity and quality. In this work, statistical method was used to analyze the data collected from the catchment area under study i.e. Jajrud River, located in the North West of Tehran Province. The multivariate time series method was employed to analyze water quality parameters in the river. Box-Jenkins time series model was also applied to the factor data resulted from the Multivariate time series. The results showed that the water quality parameters are not independent having a correlation coefficient larger than 0.3. The study also shows that ground water is the first effective factor, which causes increasing total dissolved solid (TDS) in the river. Domestic waste water pollution is the second-most important factor. Agricultural fertilizers and industrial waste may rank as the third and fourth pollution factors, respectively. Prediction of factor data using Box-Jenkins model was accurate and suitable which may be applicable to other place to model the factors data instead of many water quality parameters.
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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 | 0,001 | 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 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 ».