Development of Spatial Similarity-Based Modeling to Support Integrated Lake Water Quality Management: Recreational Lakes in Klang Valley, Malaysia1
Notice bibliographique
Résumé
Due to recent climate factors which lead to long dry spells and affect normal water distribution from the reservoir, there is a high potential for tapping water from recreational lakes as a resource alternative for high population density states in Malaysia such as Selangor and Kuala Lumpur. The challenges, however, are due to severe data limitations, no formation of a regular water quality monitoring programme and segregated catchment planning. This paper intends to discuss the application of similarity-based modeling as the alternative technique for integrated lake water quality management under the circumstances of severe data limitation issues and a limited programme of continuous lake water quality sampling and monitoring. The developed spatial model applies a similarity-based technique, with a distance of 1km buffer radius set as model database. LakePutrajaya has been chosen as similarity assessment control point due to its comprehensive data availability and long-term monitoring. Findings showed that a similarity technique of spatial modeling is acceptable to be applied as a preliminary assessment tool for a lake with limited data. Based on the 93 recreational lakes in the study area, none came under the category of either bad or excellent. The majority are in class three of medium water quality status, with only four lakes considered as having a good condition of water quality and the remainder of thirty-five lakes are considered to have poor water quality. Validation analysis of the developed model indicates that the model function is satisfactory as a preliminary decision support tool for recreational lake managers with limited data and no established monitoring programmes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».