Assessment of Lake Water Quality in Central Serbia—Using Serbian and Canadian Water Quality Indices on the Example of the Garaši Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
The water quality in lakes and reservoirs is crucial for maintaining ecological balance and ensuring public health. This research focuses on the water quality evaluation of Garaši Reservoir in Serbia, a vital source of drinking water for surrounding communities. We systematically analyzed three profiles (A1, B1, and C1) at various depths ranging from 50 cm to 1500 cm between 2021 and 2023. The study employed the Serbian Water Quality Index (SWQI) and the Canadian Water Quality Index (CWQI) to evaluate the water quality. The findings revealed significant spatial and depth-dependent differences. Higher concentrations of Aluminum (Al), Mercury (Hg) and Manganese (Mn), influenced by the inflow from the Velika Bukulja River, resulted in reduced overall water quality and suitability for drinking water. Dissolved Oxygen levels decreased with depth, indicating thermal stratification and nearly anoxic conditions, which are harmful to aquatic life. Some shallow areas exhibited poor water quality for recreational use due to high pH and metal concentrations. The study underscores the necessity of continuous and comprehensive monitoring to identify pollution sources and implement mitigation measures. Such efforts are essential to protect biodiversity and ensure the sustainable management of water resources in lakes and reservoirs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».