Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Multivariate Analysis of Water Quality in the Seybouse River: Implications for Pollution Management

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985939%3A_____%2F24%3A00602574" target="_blank" >RIV/67985939:_____/24:00602574 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/60076658:12310/24:43908468

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1002/tqem.22342" target="_blank" >https://doi.org/10.1002/tqem.22342</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1002/tqem.22342" target="_blank" >10.1002/tqem.22342</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Multivariate Analysis of Water Quality in the Seybouse River: Implications for Pollution Management

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Heavy metal contamination in water bodies is a pervasive and persistent environmental challenge in many parts of the world, especially in developing countries. This study investigates the use of multivariate analysis methods for monitoring variations in water quality along a spatial gradient and for the interpretation of pollution levels at different sampling sites. We assessed the water quality of the Seybouse River and identified possible sources of pollution using three complementary multivariate analysis techniques (PCA, NMDS, and K-means clustering). The results indicate a longitudinal gradient in water quality associated with industrial and agricultural activities in the middle and lower Seybouse River. Physico-chemical and heavy metal analyses show high water turbidity with elevated concentrations of iron and chromium. We show that the contamination stems from four different sources, which can be categorized into different pollution levels. Our results suggest that complementary multivariate methods are a robust approach to identifying and categorizing significant sources of pollution in rivers, enabling the development of future successful water quality management strategies based on water pollution levels. This study highlights the importance of monitoring water quality and taking effective measures to control and mitigate pollution from various sources to ensure the safety of the environment and human health.

  • Název v anglickém jazyce

    Multivariate Analysis of Water Quality in the Seybouse River: Implications for Pollution Management

  • Popis výsledku anglicky

    Heavy metal contamination in water bodies is a pervasive and persistent environmental challenge in many parts of the world, especially in developing countries. This study investigates the use of multivariate analysis methods for monitoring variations in water quality along a spatial gradient and for the interpretation of pollution levels at different sampling sites. We assessed the water quality of the Seybouse River and identified possible sources of pollution using three complementary multivariate analysis techniques (PCA, NMDS, and K-means clustering). The results indicate a longitudinal gradient in water quality associated with industrial and agricultural activities in the middle and lower Seybouse River. Physico-chemical and heavy metal analyses show high water turbidity with elevated concentrations of iron and chromium. We show that the contamination stems from four different sources, which can be categorized into different pollution levels. Our results suggest that complementary multivariate methods are a robust approach to identifying and categorizing significant sources of pollution in rivers, enabling the development of future successful water quality management strategies based on water pollution levels. This study highlights the importance of monitoring water quality and taking effective measures to control and mitigate pollution from various sources to ensure the safety of the environment and human health.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10618 - Ecology

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    ENVIRONMENTAL QUALITY MANAGEMENT

  • ISSN

    1088-1913

  • e-ISSN

    1520-6483

  • Svazek periodika

    34

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    11

  • Strana od-do

    e22342

  • Kód UT WoS článku

    001368232100001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85208038018