Aplicação do IQA-CCME em série histórica de qualidade da água: estudo de caso das sub-bacias do arroio do Salso e do arroio Lami, RS
Bibliographic record
Abstract
Considerando a quantidade e complexidade dos dados gerados no monitoramento de corpos d´água e a finalidade deste informar o público em geral, bem como orientar os órgãos responsáveis na tomada de decisão, o estudo traz a importância da utilização dos índices como ferramentas de gestão dos recursos hídricos. A presente pesquisa explora a aplicabilidade do IQA-CCME, índice desenvolvido pelo Canadian Council of the Ministers of the Environmental - CCME, na avaliação da evolução histórica da qualidade da água do arroio Lami e do arroio do Salso. A pesquisa utilizou dados de qualidade da água monitorados pelo Departamento Municipal de Água e Esgotos -DMAE, do município de Porto Alegre, para o cálculo do IQA-CCME através da calculadora CCME WATER QUALITY INDEX 1.0 (CWQI 1.0). Foi possível verificar as principais vantagens atribuídas ao IQA-CCME no decorrer da pesquisa. A aparente tendência da redução dos IQA’s ao longo do tempo indica que o aumento da degradação dos arroios pode estar relacionado ao crescimento das ocupações no extremo sul do município de Porto Alegre, região das duas sub-bacias em estudo. Considera-se um grande desafio a solução dos problemas no que tange ao atingimento das metas de enquadramento, principalmente para o Arroio do Salso. Observou-se ainda que o IQA pode ser alterado conforme o conjunto de parâmetros utilizados, e a variação da quantidade de dados de cada parâmetros. Verificou-se que os resultados de IQA da área são mais sensíveis à variação na quantidade de parâmetros analisados de Escherichia Coli e Fósforo Total do que para DBO. Algumas avaliações foram prejudicadas pela falta de padronização no monitoramento. As dificuldades encontradas foram discutidas e apresentou-se uma proposta de melhoria para o monitoramento da qualidade da água. Considerando a importância dos resultados obtidos, que demonstram a degradação da qualidade da água ao longo do tempo e distanciamento das metas de enquadramento para ambos os arroios, o estudo realizado mostrou que o IQA-CCME é bem apropriado para a avaliação de séries históricas de qualidade de água em bacias hidrográficas, devendo ser estabelecido um protocolo com os tópicos indicados no estudo para a sua padronização e utilização pelos órgãos gestores.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".