Evaluating Surface Water Quality Using Indexes of Water Quality and Plankton Diversity
محل انتشار: ژورنال مهندسی عمران، دوره: 9، شماره: 5
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 84
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CEJ-9-5_011
تاریخ نمایه سازی: 2 اردیبهشت 1403
چکیده مقاله:
The study aimed to assess the relationship between surface water quality and the diversity of planktonic communities in An Giang province, Vietnam. The national technical regulations on surface water quality, the water quality index (WQI), and the Shannon-Wiener diversity index (H') were applied to evaluate water quality. The considerable influence of water quality parameters on the dominant plankton was determined by canonical correspondence analysis (CCA) and similarity percentage analysis (SIMPER). The results showed that water quality was contaminated by organic matter, total suspended solids (TSS), and microorganisms. WQI values classified water quality as ranging from bad to good. The species composition of phytoplankton was dominated by two phyla, Chlorophyta and Bacillariophyta, and that of zooplankton was the Rotifera group. SIMPER analysis identified phytoplankton species with dominant density, including Melosira granulata, Pediastrum duplex, Anabaena sp., and Lyngbya circumcreta. Microcyclops varicans, Filinia longiseta, Trichocerca pusilla, Copepoda nauplius, Brachionus caudatus, and Polyarthra vulgarisdominated the density of zooplankton. Temperature, pH, TSS, ammonium, orthophosphate, and coliform considerably influence the dominant species composition of plankton. However, the indicators of diversity and composition of plankton were unable to completely reflect water quality. These findings could contribute to the indicator selection in developing the monitoring water quality programs. Doi: ۱۰.۲۸۹۹۱/CEJ-۲۰۲۳-۰۹-۰۵-۰۱۱ Full Text: PDF
کلیدواژه ها:
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :