Harnessing Hydrochemical Characterisation and <scp>ANN</scp> ‐Driven Water Quality Modelling for Wetland Sustainability in Sudurpaschim Province, Central Himalaya, Nepal
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Wetland ecosystems in the Himalayan region face growing threats from climate change, human activities and environmental degradation. This study introduces an integrated approach to assess and predict the water quality index (WQI) for effective wetland management, focusing on the Alital and Bandatal Lakes in Nepal's Sudurpaschim Province. These lakes were selected due to their distinct ecological and geographical characteristics, as well as differing levels of human impact. A total of 40 water samples (20 from each lake) were collected, and 16 physicochemical parameters, including turbidity (Tur.), total dissolved solids (TDS) and major ions were analysed. Hydrochemical properties were characterised using graphical methods, such as the Gibbs and Piper diagrams and the WQI was computed using the arithmetic average method. The hydrochemical facies analysis indicated that carbonate weathering was the dominant process in both wetlands, with Bandatal showing significant anthropogenic influence. The findings revealed that Alital maintained ‘Excellent’ to ‘Good’ water quality, with an average TDS of 64 mg/L and Tur. of 2.14 NTU, reflecting minimal human impact. In contrast, Bandatal exhibited ‘Poor’ to ‘Unsuitable’ WQI classifications, with TDS averaging 115 mg/L and Tur. reaching 63.6 NTU, highlighting substantial human influences. An artificial neural network (ANN) model was developed to predict the WQI, demonstrating outstanding accuracy with an R 2 of 0.99 for both the training and testing phases. These results underscore the potential of the ANN model for proactive wetland management, aligning with sustainable development goals (SDGs) related to clean water and ecosystem restoration and providing globally applicable insights for wetland conservation.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle