Impact analysis of polluted waste water discharge in river and management process using machine learning and GIS approach
Notice bibliographique
Résumé
Discharging untreated or inadequately purified wastewater into waterways disrupts ecosystems and threatens human health. Industrial activities are major contributors to river pollution, necessitating effective management strategies. This study integrates Machine Learning (ML) and Geographic Information System (GIS) techniques to assess wastewater discharge impacts and develop an optimized management framework using the Random Forest algorithm and GIS-based spatial analysis to identify pollution hotspots and high-impact industrial contributors. By evaluating ten key pollution factors (F1–F10), the study quantifies industries' relative contributions to contamination. Industries S5 (0.232) and S6 (0.225) emerge as the most significant polluters, requiring stricter regulations. GIS-based spatial analysis reveals pollution dispersion patterns, while a supervised machine learning approach using the Random Forest algorithm used to predict pollution levels and identify major industrial contributors. ML enhances decision-making by identifying high-risk areas and proposing adaptive controls, while GIS aids in visualizing pollution hotspots for targeted remediation. This work provides an example of how to use technologies for the purposes of environmental monitoring, and the importance of industry-specific pollution prevention planning to rehabilitate and enhance water quality for the benefit of future generations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».