DETERMINATION OF WATER QUALITY STATUS THROUGH ASSESSMENT OF PHYSICOCHEMICAL PARAMETERS ALONG SELECTED LOCATIONS OF ARDA RIVER, BULGARIA
Notice bibliographique
Résumé
The physicochemical properties of river water are a key factor for assessing the quality state of a given aquatic ecosystem. Nowadays, the pollution of surface waters, including river systems is mostly related to the anthropogenic pressure exerted directly on them, or indirectly on the catchment area. The main goal of this article is to determine the water quality of the Arda River, the main tributary of the Maritsa River, Bulgaria, in a spatial and temporal aspect, through analysis and assessment of the physicochemical state of the river waters. Water samples were analysed for the period 2015–2023 at four points along the Arda River and 10 physicochemical quality parameters were analysed. In the article, a Canadian complex index for water quality assessment, comparative and graphical methods were applied. The study area was visualised using geographic information systems (GIS). According to the obtained results, the surface waters of the Arda river generally “maintain” a satisfactory quality status according to the norms. The most frequent are the excesses of the values registered above the norms (up to 10 times) for the physicochemical indicators nitrates (N–NO2) and total N. Exceeded reference values for orthophosphates (P–PO4), total N and total P, pH are less common. In addition, the obtained results can be used both in the preparation of specific policies for sustainable management and use of river waters in the Arda river basin, as well as serve as a good basis for further research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».