Proposition of groundwater quality index (GWQI) for application in areas with mining potential
Notice bibliographique
Résumé
In some regions of the world, groundwater represents the main alternative supply. However, this resource has a direct link with local geology, and the dissolution of elements can make it naturally unsuitable for its intended uses - human consumption, irrigation and animal watering, for example. Therefore, it is necessary to control and monitor these waters in order to guarantee the standards recommended by current legislation, just as it is essential to pass on information about the quality of the water offered to the population for the transparency and reliability of the process. Most of the research carried out on water quality indices focused on surface waters, while studies on groundwater were little explored. In this context, the current research proposed the development of a Groundwater Quality Index (GWQI) for application in areas with mining potential, based on data from the groundwater monitoring network of the “Instituto Mineiro de Gestão das Águas” (IGAM) between the years 2018 and 2022. Secondly, it is intended to classify such points using the proposed index, as well as compare the results obtained from the GWQI with the results resulting from the application of the CCME WQI developed by the Canadian Council of Ministers of the Environment, which allows flexibility in the selection of parameters, matrices and water quality references. Additionally, cluster analysis and principal component analysis (PCA) were performed. The development of GWQI considered 10 parameters – arsenic, lead, mercury, nitrate, uranium, hardness, iron, manganese and zinc – which may arise from the dissolution of components of local geology. For each of these parameters, curves were constructed, weights were assigned and the wells were classified by GWQI and CCME WQI. Furthermore, to apply cluster analysis and PCA, the Rstudio software was used, with k-means being the clustering method chosen. Considering a database with 795 records of analyzes carried out in the Guarani, Norte de Minas, PANM and Velhas Networks, it was observed that the results obtained with the application of GWQI were mostly more conservative than those obtained with the application of CCME WQI, a fact associated with to the weighting of parameters in GWQI. The cluster analysis resulted in three clusters: cluster 1 – terrible GWQI quality, cluster 2 – regular GWQI quality and cluster 3 – terrible GWQI quality. Finally, the PCA considered five main components that were able to explain 79.9% of the total variance.
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».