Integrating multivariate statistical analysis and canadian water quality index to assess seasonal variation in Duhok Dam, Iraq
Notice bibliographique
Résumé
The escalating demand for freshwater resources in arid and semi-arid regions necessitates comprehensive assessments of water quality to ensure sustainable use for domestic and agricultural purposes. This study evaluated the seasonal water quality of Duhok Lake by integrating multivariate statistical techniques Principal Component Analysis (PCA) and exploratory Cluster Analysis (CA) with the Canadian Water Quality Index (CCME WQI). PCA identified five principal components explaining 92.5% of the total variance, revealing the dominant influences of domestic discharge, eutrophication driven by phosphate and phytoplankton proliferation, geological contributions, agricultural runoff, and mineral ion enrichment. CA was applied in an exploratory sense only, to visualize similarity patterns among sites, seasons, and variables. The CCME WQI classified Duhok Lake’s water as marginal for both drinking (55.6) and irrigation (58.5), primarily due to elevated levels of sulfate, hardness, total dissolved solids, and magnesium exceeding WHO standards. Historical comparison over two decades revealed fluctuating trends linked to variable inflows and precipitation. These findings highlight the urgent need for continuous monitoring and integrated management strategies to mitigate emerging risks and ensure the sustainable use of Duhok Lake as a vital freshwater resource.
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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 | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».