Inference of hydrological modelling and field-based monitoring on dynamics of heavy metals in water of Hindon Basin
Notice bibliographique
Résumé
Study region The Hindon basin, crucial for agriculture, faces pollution from industry and farming, affecting the water quality and ecosystems. Study focus This research unravels heavy metal dynamics in uncertain pathways, varying hydrological conditions, and data-restricted basins by integrating a hydrological model with heavy metal mass budgeting. Initially, spatiotemporal meteorological data and landscape properties were utilized to develop a monthly-scale hydrological model for 12 years (2010–2022). Subsequently, heavy metal concentrations were measured in 2023 from rivers, canals, and wastewater drains across the basin. The river flows predicted by the hydrological model were then used to estimate seasonal heavy metal loads based on observed concentrations. New hydrological insights The hydrological activity in the region displayed drier conditions from 2010 to 2023, with declining post-monsoon water balance components in the lower and middle regions. However, in 2023, enhanced monsoon rainfall reversed this trend, improving surface water availability, increasing flow rates, and altering heavy metal dynamics during the post-monsoon season. This shift underscores the role of hydrological uncertainty in heavy metal loads across all surface water bodies. River water contributed the largest share of heavy metal loads (52 %) in both seasons, followed by wastewater (26 %) and canal water (22 %). These findings emphasize the influence of changing hydrological conditions on heavy metal contributions from surface water sources, reducing reliance on direct flow measurements in challenging field environments.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».