Multivariate analysis of inland water quality index in parts of Vapi district, Gujarat, India
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Water resource management substantially depends on water quality (WQ). Anthropogenic and geogenic pollutants in water system are challenging to identify, transport, and properly dispose of, thus demanding frequent monitoring. Study focuses on application of statistical approach to analyse pattern and to monitor WQ parameters of region. Paper presents computation of water quality index (WQI) based on various WQ parameters of the Daman Ganga River situated in Vapi, Gujarat, India. 17 WQ parameters considered were pH, electrical conductivity, temperature (Temp), total dissolved solids, NO2 + NO3, (P-Tot), Ca, Mg, Na, K, Cl, SO4, CO3, HCO3, total hardness, sodium absorption ratio (SAR), and calcium hardness (HAR_Ca). Quartile deviation was carried out as preprocessing technique to identify fair analysis of trend followed by other parameters. Application of PCA followed by varimax rotation factor analysis was attempted to identify contribution of significant parameters. Methods developed by Council of Canadian Ministry of Environment (CCME) and British Columbia (BC) were applied to compute WQI. WQI evaluated were 42.35 and 63.29 for CCME and BC, respectively, based on five significantly influencing parameters, namely, HAR_Ca, SAR, CO3, Temp, and P-Tot. Study signifies the hardness and salinity factors impacting WQ and efficiently reduces subjectivity and bias to determine the WQI model.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».