Hydrochemical evaluation and risk assessment of the Danube river, Hungary using Canadian indices, geochemical modeling, and simulation techniques
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the metals risks in the Danube River, Hungary, and identifies the natural and anthropogenic sources using geochemical modeling. In total, 76 water samples were collected from seven sites along the river during 2018. Physicochemical and heavy metals have been analyzed. Statistical tools, including Principal Component Analysis (PCA) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA), were applied. Water quality was assessed using the Canadian Water Quality Index (CWQI), Metal Pollution Index (MPI), Nemerow Composite Index (NCI), Hazard Quotient (HQ), Hazard Index (HI), and Carcinogenic Risk (CR). A probabilistic approach using Monte Carlo simulation was applied to evaluate uncertainty and health risks. Geochemical modeling revealed that the river is undersaturated with minerals like gypsum, anhydrite, and halite, but supersaturated with aragonite, dolomite, and calcite. The average CWQI (44.8) and Weighted Arithmetic Water Quality Index (WAWQI, 60.1) indicate that the water is unsuitable for drinking. However, Sodium Adsorption Ratio (SAR = 0.5), Sodium Percentage (Na% = 15.4), and Kelly’s Ratio (KR = 0.2), suggest favorable conditions for agricultural use. The low ecological risk index (RI = 0.5) and MPI (< 0.3) indicate minimal contamination, while the NCI (1.2) flags the right bank of Dunaföldvár as nearing a critical pollution threshold. Although non-carcinogenic health risks (HQ, HI < 1) for chromium, copper, lead, and nitrate were minimal, Monte Carlo simulation showed elevated carcinogenic risk for lead and chromium in children at the 95th percentile. These findings highlight the need for ongoing monitoring and treatment of water and offer valuable insights for sustainable water management and policy planning in Hungary.
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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 | 0,001 |
| 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 ».