In recent years, identifying spatia

In recent years, identifying spatial and temporal changes
in water quality has been a major research focus [4-7]. To
view the spatial and temporal variations of water quality,
regular monitoring sites and programs are required.
Nevertheless, high cost of data sampling and collection has
limited the establishment of the huge amount of monitoring
sites. Spatial analysis and statistical methods were needed to
characterize the spatial and temporal patterns. GIS is an
effective tool not only for storage, management and display
of a multitude of spatial and non-spatial data, but also for
analysis and integration of these data to derive meaningful
outputs [8]. It is used to discover the spatial variations of
water quality. Particularly, the values of different indicators
were interpolated along river courses to reveal the spatial
trends. The seasonal Mann-Kendall’s test was used to
account for the variability from temporal perspective which
has been widely used in previous studies [9, 10]. The
seasonal Kendall’s test for trend is a robust, non-parametric
procedure in which the Mann-Kendall statistic is calculated
for each user defined season [4]. The method can judge the
existence or non-existence of temporal trend.

Kết quả (Việt) 1:

Những năm gần đây, xác định các thay đổi không gian và thời giantrong nước, chất lượng đã là tập trung nghiên cứu lớn [4-7]. Đểxem các biến thể không gian và thời gian của chất lượng nước,Các trang web giám sát thường xuyên và các chương trình được yêu cầu.Tuy nhiên, các chi phí cao của dữ liệu mẫu và bộ sưu tập cógiới hạn việc thành lập của số tiền rất lớn của giám sátCác trang web. Không gian phân tích và phương pháp thống kê đã được cần thiết đểMô tả các mô hình không gian và thời gian. GIS là mộtCác công cụ hiệu quả không chỉ cho lưu trữ, quản lý và hiển thịcủa vô số dữ liệu không gian và phòng không không gian, nhưng cũng chophân tích và tích hợp các dữ liệu để lấy được có ý nghĩakết quả đầu ra [8]. Nó được sử dụng để khám phá các biến thể không gian củachất lượng nước. Đặc biệt, các giá trị của các chỉ số khác nhauđược interpolated dọc theo sông các khóa học để lộ các không gianxu hướng. Seasonal Mann-Kendall của thử nghiệm đã được sử dụng đểtài khoản cho biến đổi từ quan điểm thời gian màđã được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu trước đó [9, 10]. Cácseasonal Kendall thử nghiệm cho xu hướng là một mạnh mẽ, không tham sốthủ tục trong đó số liệu thống kê Mann-Kendall được tínhcho mỗi người dùng được xác định mùa [4]. Các phương pháp có thể đánh giá cácsự tồn tại hoặc không tồn tại của xu hướng thời gian.

Kết quả (Việt) 2:

Trong những năm gần đây, việc xác định những thay đổi không gian và thời gian
trong chất lượng nước đã tập trung nghiên cứu lớn [4-7]. Để
xem các biến không gian và thời gian của chất lượng nước,
các trang web và các chương trình giám sát thường xuyên được yêu cầu.
Tuy nhiên, chi phí cao của việc lấy mẫu dữ liệu và thu thập được đã
hạn chế việc thành lập số lượng rất lớn của các giám sát
các trang web. Phân tích không gian và phương pháp thống kê là cần thiết để
mô tả các mô hình không gian và thời gian. GIS là một
công cụ hiệu quả không chỉ cho việc lưu trữ, quản lý và hiển thị
của vô số dữ liệu không gian và phi không gian, mà còn để
phân tích và tổng hợp các dữ liệu để lấy được ý nghĩa
kết quả đầu ra [8]. Nó được sử dụng để phát hiện các biến không gian của
chất lượng nước. Đặc biệt, các giá trị của các chỉ số khác nhau
được nội suy theo các khóa học sông để lộ ra không gian
xu hướng. Các thử nghiệm theo mùa Mann-Kendall đã được sử dụng để
tài khoản cho các biến đổi từ cảnh tạm thời mà
đã được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu trước đây [9, 10]. Các
thử nghiệm theo mùa của Kendall cho xu hướng là một, phi tham số mạnh mẽ
thủ tục trong đó các số liệu thống kê Mann-Kendall được tính
cho mỗi người dùng định nghĩa mùa [4]. Phương pháp này có thể đánh giá
sự tồn tại hay không tồn tại của xu hướng thời gian.