这项研究的目的是通过理化和细菌学特征评估水的类型,以突出其作为饮用水资源的脆弱性。 所采用的方法是通过监测Dohou湖水污染指标水平的时空变化来评估污染水平。 从2017年11月到2018年10月,采样频率为一年,每月一次,以便在八(8)个定义明确的站点中获得相当有代表性的水质及其季节性演变的图像。 使用法国标准化协会(AFNOR)定义的标准方法确定参数。 这项研究表明,水是酸性的,平均pH值为5.81,电导率较低,介于42.67±4.30和59.62±21.84μS.cm-1之间。 在所有站点,季节性平均水透明度较低(<1 m)。 还应注意,所收集的水样品中有99.7%的总氮(TN)水平超过了4 mg.L-1的限值。 湖泊的所有水域都有不符合标准的BOD5(<3 mgO2.L-1),用于生产饮用水的原水。 站点D6和D7的COD / BOD5比值大于3,表明这些区域中存在不可生物降解的有机物。 100%(28/28)水样中的总大肠菌,大肠杆菌和肠球菌的浓度分别为2300至173,000 CFU / 100 mL,100至1650 CFU / 100 mL和20至1140 CFU 1/
2024-01-16 13:15:17 2.31MB 粪大肠菌群 理化参数
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位于SASCA域(科特迪瓦西南)的Gbowé(Grand-Béréby)地层的岩石学和结构研究表明,存在巨大的Paragneisses。 为了深入了解岩石学,结构和变质特征,用这些石蜡木制成了六(6)个薄片。 这些片麻岩的特征是古体和新体(隐性体和黑素体),它们由石英,石榴石,斜长石,黑云母,堇青石,硅线石,硅铁矿和微晶岩组成。 如此描述的矿物学组合指示了逆行变质作用(从颗粒相到两性相的转变)。 结构和微观结构研究确定了两种类型的变形(韧性和脆性)。 延展性变形的特征在于相D1(NE-SW展平)和D2(NW-SE展平),通过叶化(N140˚,N050˚),褶皱(不对称褶皱,类似褶皱,同心褶皱,虚褶)和布丁形成。 脆性变形和折断性褶皱是脆性变形的特征(阶段D3)。 显微组织研究与变质研究相结合表明,变形对矿物的质地(再结晶和矿物反应)有影响。 它还允许给出阶段D1和D2的共生。 D1相的特征是石榴石,黑云母1,石英1,硅线石1和堇青石1,D2相的特征是石榴石,石英2,硅线石2,黑云母2,石榴石2和直链石2。 因此,这些同基因突出显示了影响研究区域的多态性和多态性。
2024-01-16 13:13:30 3.28MB 行业研究
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这项研究在GIS组件中使用了RUSLE模型因子来评估侵蚀土壤,并开发了可行的农业实践方案来减少科特迪瓦西部地区布约湖流域的土壤流失。 因此,对五个研究案例进行了如下测试:方案1-茂密的森林和农作物与覆盖率高的关联; 方案2 –考虑不进行常规耕作的高产玉米和高粱的组合; 方案3 –建立草草甸; 场景4 –棕榈,咖啡和可可与绿色覆盖物的关联。 方案P是在收获玉米或高粱后设置秸秆覆盖物。 这些研究案例得出的侵蚀图通过估算显示,平均土壤流失量约为95吨/公顷/年。 方案1、2和3分别获得的值为28吨/公顷/年,66吨/公顷/年和30吨/公顷/年。 这表明减少了68%。 在方案4中,估计的平均值为2吨/公顷/年,对应减少了98%。 方案2和方案P的结合得出的土壤平均损失为5吨/公顷/年,即减少了95%。 这项研究表明,棕榈,咖啡和可可与绿色覆盖物的结合对于减少土壤流失将非常有效。
2024-01-15 09:21:46 3.43MB 行业研究
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在农业系统中,特别是在科特迪瓦北部地区的露天种植系统中,土壤的物理质量下降是一个普遍的问题。 因此,在腰果园中的两种土壤中(Ferralsol和Cambisol)对土壤的结构稳定性进行了评估,该稳定性很好地表明了脱粒和水蚀与有机物积累相关的敏感性。位于科特迪瓦西北部图巴省的生产腰果的村庄(马哈纳和萨南科罗)。 这项研究的目的是开发新的技术路线,使其更适合于进一步促进土壤中有机碳的固存。 从两个选定地点的开放土壤剖面中采集土壤样品,以便进行实验室分析。 结果表明,Cambisol(站点1)的表面层位比Ferralsol(站点2; Is = 1.08)更稳定(Is = 0.78),但是层层厚度相对较小。 中间水平线和深度水平线表示中等程度的稳定性(Is从1.03到1.62不等)。 就有机碳的数量而言,坎比索(站点1)的估计值在1.96至4.53 t·ha-1之间,费拉索尔(站点2)的估计值在1.44至3.46 t·ha-1之间。 这些值保持相对较低,尤其是在中间水平线和位于深处的水平线。 统计测试表明,土壤结构的稳定性与不同视野中有机碳的含量之间存在非常显着的负相关关系。 这种关系表明,有
2021-07-14 13:45:33 3.77MB 行业研究
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如今,水资源管理已成为世界的重大利益。 然而,研究区域现有的水文气候历史数据的缺失或质量较差,有时使水文研究变得困难。 通常,设计概念雨流模型的目的是通过校正间隙和预测流量来带来适当的答案。 位于Cavally河上的Ity站的历史水文气候数据包含必须弥补的空白。 本研究旨在通过人工神经网络建立降雨径流模型,以填补卡夫里河流域伊特水文站流量数据系列的空白。 利用流量蒸散数据建立了具有两个条目(每月平均降雨量和蒸散量)和出口(流量)的前馈的多层感知器。 神经网络模型的各种体系结构的性能标准的比较表明,体系结构2-3-1给出了最佳结果。 该架构为校准提供了75.79%的Nash系数和95.64%的相关线性系数,为验证提供了73.32%的Nash系数和98.33%的相关线性系数。 模拟流量与观测流量之间的相关性很强。 校正和验证的相关系数分别为83.89%和83.08%。
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