通过水质代孕估计爱荷华州的河流度
Elliot S Anderson1, Keith E Schilling1, Chris S Jones2
1Iowa Geological Survey, University of Iowa, Iowa City, IA, USA.
Heliyon
|September 19, 2024
概括
预测水中的 (P) 很困难. 这项研究发现,度有效地预测了爱荷华州河流中的微粒P (P部分),为实时水质监测提供了一种有希望的方法.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 水质监测 水质监测
- 水的化学 水的化学
背景情况:
- (P) 是一个重要的水污染物,但直接测量是具有挑战性的.
- 开发精确的代孕模型来测量P度对于有效的水资源管理至关重要.
- 对于P的现有建模策略往往不清楚,并且依赖于资源.
研究的目的:
- 为爱荷华州河流中 (P) 代孕模型制定全州范围的方案.
- 为了检查颗粒 (P部分) 和正酸盐 (OP) 之间的关系.
- 评估八种潜在的替代品的有效性,以预测P部分和OP度.
主要方法:
- 利用多重线性回归和功率回归来分析P形式和替代品之间的关系.
- 在爱荷华州的16条主要河流中调查了全州的P动态.
- 对P部分和总悬浮固体 (TSS) 的替代模型进行比较,使用度作为关键预测因素.
主要成果:
- 整形酸盐 (OP) 和P部分在各位点之间显示出弱相关性 (平均R=0.20).
- 度成为P部分最一致和最有效的预测因素 (t-统计数据>10).
- 没有发现任何替代品对估计OP有用;P部分的基于度的模型显示出强的性能 (平均R2=0.69).
结论:
- 基于度的功率回归模型提供了一种可行的,高分辨率的方法来估计全州的颗粒 (P部分) 水平.
- 这些模型显示出非线性关系,P 部分度在高度时停滞不前.
- 这些发现与TSS形成鲜明对比,TSS与度保持线性关系,突出了明显的P动态.
