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A Bayesian approach of high impaired river reaches identification and total nitrogen load estimation in a sparsely monitored basin.
Li, Xue; Feng, Jianfeng; Wellen, Christopher; Wang, Yuqiu.
Afiliación
  • Li X; Tianjin Key Laboratory of Water Resources and Environment, Tianjin Normal University, Tianjin, 300387, China.
  • Feng J; Key Laboratory of Pollution Process and Environmental Criteria of Ministry of Education and Tianjin Key Laboratory of Environmental Remediation and Pollution Control, College of Environmental Science and Engineering, Nankai University, Tianjin, 300071, China. fengjf@nankai.edu.cn.
  • Wellen C; Great Lakes Institute of Environmental Research, University of Windsor, Windsor, ON, Canada.
  • Wang Y; College of Environmental Science and Engineering, Nankai University, Tianjin, 300071, China.
Environ Sci Pollut Res Int ; 24(1): 987-996, 2017 Jan.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-27766521
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Texto completo: 1 Bases de datos: MEDLINE Asunto principal: Contaminantes Químicos del Agua / Monitoreo del Ambiente / Teorema de Bayes / Ríos / Modelos Teóricos / Nitrógeno Tipo de estudio: Diagnostic_studies / Prognostic_studies País/Región como asunto: Asia Idioma: En Revista: Environ Sci Pollut Res Int Año: 2017 Tipo del documento: Article País de afiliación: China
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