A comprehensive approach to protect river water quality is needed within the European Water Framework Directive. Non-target screening of a complete chemical fingerprint of the aquatic ecosystem is essential, to identify chemicals of emerging concern and to reveal their suspicious dynamic patterns in river water. This requires a new combination of two measurement paradigms: the path of potential pollution should be traced through the river network, while there may be many compounds that make up this chemical composition - both known and unknown. Dedicated data processing of ongoing GC-MS measurements at 9 sites along the Rhine using PARAFAC2 for non-target screening, combined with spatiotemporal modelling of these sites within the river network using path modelling (Process PLS), provided a new integrated approach to track chemicals through the Rhine catchment, and tentatively identify known and as-yet unknown potential pollutants based on non-target screening and spatiotemporal behaviour.


翻译:在欧洲水框架指令中,需要采取综合办法保护河水质量。对水生态系统完整的化学指纹进行非目标筛选至关重要,以便查明新出现的令人关切的化学品,并揭示其在河水中的可疑动态模式。这需要两种计量模式的新的组合:潜在污染的途径应通过河流网络追踪,而这种化学成分可能有许多化合物(已知和未知的化合物)组成。在莱茵河沿岸的9个地点,利用PARAFAC2专门进行GC-MS测量的数据处理,进行非目标筛选,结合利用路径建模(Process PLS)对河流网络内的这些地点进行空间模拟,提供通过莱茵河流域追踪化学品的新的综合方法,并初步查明以非目标筛选和波地时行为为基础的已知和已知的潜在污染物。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
114+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月22日
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月13日
Arxiv
12+阅读 · 2022年4月30日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
71+阅读 · 2022年6月28日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
114+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员