Harnessing Hydrochemical Characterisation and <scp>ANN</scp> ‐Driven Water Quality Modelling for Wetland Sustainability in Sudurpaschim Province, Central Himalaya, Nepal
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.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».