<b>Water quality assessment of Bheemasandra Lake, South India: A blend of water quality indices, multivariate data mining techniques and GIS</b>
Notice bibliographique
Résumé
An integrated approach combining water quality indices (WQIs), multivariate data mining, and spatial interpolation techniques was employed to examine the water quality of Bheemasandra Lake, located adjacent to a sewage treatment plant (STP) in Tumakuru city, India. The analysis of 22 lake water samples, examined before and after the monsoons, revealed that the values of 10 of 20 physicochemical parameters namely — electrical conductivity, biochemical oxygen demand, turbidity, total dissolved solids, ammoniacal nitrogen, nitrates, magnesium, total hardness, total alkalinity and calcium (noted only before the monsoon) — exceeded the acceptable limits stipulated by national and international standards. The Canadian Council of Ministers of Environment WQI (pre-monsoon: 25.3; post-monsoon: 33.9) and Weighted Arithmetic WQI (pre-monsoon: 3398; post-monsoon: 2093) designated the water as unsafe for drinking. Irrigation WQIs (sodium adsorption ratio, sodium percentage, residual sodium carbonate, magnesium hazard, permeability index, and potential salinity) implied water’s suitability for irrigation. However, electrical conductivity indicated otherwise. Industrial WQIs (Larson–Skold Index, Langelier Index, Aggressive Index, and Puckorius Scaling Index) illustrated scaling propensity and the chloride sulphate mass ratio alluded galvanic corrosion potential. Hierarchical cluster analysis gathered 22 sampling points into two clusters (cluster 1: relatively lower polluted regions; Cluster 2: highly polluted regions) for each season based on similarities in water features. Principal component analysis extracted four (79.07% cumulative variance) and six (87.14% cumulative variance) principal components before and after the monsoons, respectively. These components identified the primary pollution sources as urban sewage and natural lithological processes. WQI maps, created using the inverse distance weighted interpolation technique, enhanced the visualization of spatial–temporal variations. This study highlights the dire consequences of urbanization, STP pollution and sewage management failures, necessitating that concerned authorities should implement policies and measures to curb the negative impacts on the environment and public health.
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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 | 0,001 | 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) | 0,009 | 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 ».