3.4. Correlations among pathogens,

3.4. Correlations among pathogens, river flow, precipitation, and
water and air temperatures
The calculated Pearson correlations between microbial parameters
showed that log10 EC and log10 IE correlated (r ¼ 0.92, p z 0)
along the river basin locations and seasons. Inwastewater, the log10
transformed viral data exhibited significant correlations between
viruses (p < 0.01), but with lower correlation coefficients compared
to the bacterial indicators (Table S3 in the supplementary
information). The concentrations of NoV GGII correlated with
both river and sea water and air temperatures, highlighting the
seasonality of the viral infection (r ¼ 0.64 for both river water
temperature and sea water temperature; p z 0). HAdV, NoV GGII
and FIB presented significant correlations with accumulated precipitation
only in seawater samples (r ¼ 0.75, 0.95, 0.75, and 0.78
for EC, IE, HAdV and NoV GGII, respectively). When taking all
samples into account, HAdV significantly correlated with JCPyV
(p < 0.01), indicating that HAdV may potentially be used to predict
the concentration of JCPyV. Statistically significant but lower correlations
were also found between HAdV and the other tested
pathogens. HAdV was the best predictor of the majority of pathogen
concentrations (correlation values ranged from 0.53 to 0.70).
As recently noted by other authors (Payment and Locas, 2011),
direct correlation between pathogens and indicators of faecal
contamination becomes improbable in water bodies receiving
sewage discharges because of different dilution, transportation and
inactivation rates. Nevertheless, the high prevalence of HAdV in all
type of water matrices, seasons and river locations strongly supports
their applicability as a viral indicator with potential for
indexing the fate of viral pathogens and faecal contamination.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.4. ความสัมพันธ์ระหว่างโรค กระแสน้ำ ฝน และอุณหภูมิน้ำและอากาศความสัมพันธ์เพียร์สันคำนวณระหว่างพารามิเตอร์จุลินทรีย์แสดงให้เห็นว่า log10 EC และ log10 IE correlated (r ¼ 0.92, p z 0)บริเวณพื้นที่ลุ่มน้ำและฤดูกาล Inwastewater, log10ข้อมูลไวรัสแปรรูปจัดแสดงความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญระหว่างไวรัส (p < 0.01), แต่ มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ต่ำที่เปรียบเทียบการบ่งชี้แบคทีเรีย (S3 ตารางในการส่งเสริมการขายข้อมูล) ความเข้มข้นของ NoV GGII correlated กับแม่น้ำและทะเลน้ำและอากาศอุณหภูมิ เน้นการseasonality ของเชื้อไวรัส (r ¼ 0.64 น้ำทั้งแม่น้ำอุณหภูมิและอุณหภูมิน้ำทะเล p z 0) HAdV, NoV GGIIและตอแหลแสดงความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับฝนสะสมในตัวอย่างน้ำทะเล (r ¼ 0.75, 0.95, 0.75 และ 0.78 เท่านั้นEC, IE, HAdV และ NoV GGII ตามลำดับ) เมื่อทำทั้งหมดตัวอย่างบัญชี HAdV มาก correlated กับ JCPyV(p < 0.01), ระบุว่า HAdV อาจถูกใช้เพื่อทำนายความเข้มข้นของ JCPyV อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติแต่ความสัมพันธ์ต่ำนอกจากนี้ยังพบ HAdV และอื่น ๆ ผ่านทดสอบโรค HAdV คือ จำนวนประตูที่ดีที่สุดส่วนใหญ่ของการศึกษาความเข้มข้น (ความสัมพันธ์ของค่าที่อยู่ในช่วงจาก 0.53 ถึง 0.70)ไว้ตามล่า โดยคน (ชำระเงินและ Locas, 2011),ความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างโรคและตัวบ่งชี้ของ faecalการปนเปื้อนจะ improbable ในแหล่งน้ำที่ได้รับสิ่งโสโครก discharges เพราะเจือจางต่าง ๆ การขนส่ง และยกเลิกการเรียกราคา อย่างไรก็ตาม สูงความชุกของ HAdV ทั้งหมดขอสนับสนุนชนิดของเมทริกซ์น้ำ อากาศ และสถานแม่น้ำความเกี่ยวข้องของพวกเขาเป็นตัวบ่งชี้ไวรัสด้วยศักยภาพดัชนีของโรคไวรัสและ faecal ปน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.4 ความสัมพันธ์ในหมู่เชื้อโรคแม่น้ำไหลฝนและ
น้ำและอุณหภูมิอากาศ
คำนวณความสัมพันธ์เพียร์สันระหว่างพารามิเตอร์จุลินทรีย์
พบว่า log10 EC และ log10 IE ความสัมพันธ์ (R ¼ 0.92 PZ 0)
พร้อมสถานที่ลุ่มน้ำและฤดูกาล Inwastewater, log10
เปลี่ยนข้อมูลไวรัสแสดงความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่าง
ไวรัส (p <0.01) แต่มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ลดลงเมื่อเทียบ
กับตัวชี้วัดแบคทีเรีย (ตาราง S3 ในเสริม
ข้อมูล) ความเข้มข้นของ พ.ย. GGII มีความสัมพันธ์กับ
ทั้งแม่น้ำและน้ำทะเลและอุณหภูมิของอากาศและไฮไลท์
ฤดูกาลของการติดเชื้อไวรัส (R ¼ 0.64 สำหรับน้ำทั้งแม่น้ำ?
อุณหภูมิและอุณหภูมิของน้ำทะเล PZ 0) HAdV พ.ย. GGII
FIB และนำเสนอความสัมพันธ์ที่สำคัญกับการตกตะกอนสะสม
เฉพาะในตัวอย่างน้ำทะเล (R ¼ 0.75, 0.95, 0.75 และ 0.78
สำหรับ EC, IE, และ HAdV พ.ย. GGII ตามลำดับ) เมื่อการทั้งหมด
ตัวอย่างในบัญชี HAdV อย่างมีนัยสำคัญมีความสัมพันธ์กับ JCPyV
(p <0.01) แสดงให้เห็นว่า HAdV อาจนำมาใช้ในการทำนาย
ความเข้มข้นของ JCPyV อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติความสัมพันธ์ แต่ต่ำ
นอกจากนี้ยังพบระหว่าง HAdV และการทดสอบอื่น ๆ
เชื้อโรค HAdV เป็นปัจจัยบ่งชี้ที่ดีที่สุดของคนส่วนใหญ่ของเชื้อโรค
ความเข้มข้น (ค่าความสัมพันธ์อยู่ในช่วง 0.53-0.70).
ดังที่ระบุไว้เมื่อเร็ว ๆ นี้ผู้เขียนอื่น ๆ (การชำระเงินและ Locas 2011),
ความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างเชื้อโรคและตัวชี้วัดของอุจจาระ
ปนเปื้อนกลายเป็นน่าจะเป็นไปในแหล่งน้ำที่ได้รับ
การปล่อยน้ำเสียเนื่องจากการลดสัดส่วนที่แตกต่างกัน, การขนส่งและ
อัตราการใช้งาน อย่างไรก็ตามความชุกสูงของ HAdV ในทุก
ประเภทของการฝึกอบรมน้ำฤดูกาลแม่น้ำและสถานที่ขอสนับสนุน
การบังคับใช้ของพวกเขาเป็นตัวบ่งชี้ของเชื้อไวรัสที่มีศักยภาพสำหรับ
การจัดทำดัชนีชะตากรรมของเชื้อโรคไวรัสและการปนเปื้อนอุจจาระ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.4 . ความสัมพันธ์ระหว่างเชื้อโรค , น้ำไหล , ฝน และอุณหภูมิอากาศ

น้ำ และคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรพบว่า จุลินทรีย์
EC LN LN IE และมีความสัมพันธ์ ( r ¼ 0.92 , p z 0 )
ตามลุ่มแม่น้ำ สถานที่ และฤดูกาล น้ำเสีย , LN
เปลี่ยนไวรัสข้อมูลแสดงความสัมพันธ์ระหว่าง
ไวรัสอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ( p < 0.01 )แต่กับสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ต่ำกว่า
เพื่อบ่งชี้แบคทีเรีย ( โต๊ะ S3 ในข้อมูลเพิ่มเติม
) 10 พ.ย. ggii ความสัมพันธ์กับ
ทั้งแม่น้ำและน้ำทะเลและอุณหภูมิอากาศเน้น
ฤดูกาลของการติดเชื้อไวรัส ( R ¼  0.64 ทั้งน้ำ
อุณหภูมิและอุณหภูมิน้ำทะเล P Z ; 0 ) hadv พ.ย. ggii
พรางและนำเสนอด้านสะสมตกตะกอน
เฉพาะในตัวอย่างน้ำทะเล ( R ¼ 0.75 , 0.95 , 0.75 , 0.78
สำหรับ EC , IE และ hadv พ.ย. ggii ตามลำดับ ) เมื่อได้ตัวอย่างทั้งหมด
เข้าบัญชี hadv ความสัมพันธ์กับ jcpyv
( P < 0.01 ) แสดงว่า hadv อาจจะใช้ทำนายความเข้มข้นของ jcpyv
.อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติแต่ลดความสัมพันธ์
พบระหว่าง hadv และอื่น ๆทดสอบ
เชื้อโรค hadv เป็นตัวที่ดีที่สุดของส่วนใหญ่ของเชื้อโรค
ความเข้มข้น ( ค่าความสัมพันธ์ระหว่าง 0.53 ถึง 0.70 ) .
เป็นเพิ่งสังเกตโดยผู้เขียนอื่น ๆ ( ค่าจ้างและ locas , 2011 ) ,
ความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างเชื้อโรคและตัวชี้วัดของกลุ่ม
การปนเปื้อนในแหล่งน้ำจะไม่น่าจะได้รับการปล่อยสิ่งปฏิกูล เพราะต่างกัน

อัตราเจือจาง การขนส่ง และใช้งาน . อย่างไรก็ตาม มีความชุกของ hadv ในทุกประเภทของน้ำ
เมทริกซ์ ฤดูกาล และแม่น้ำ สถานที่ ขอสนับสนุนการใช้ของพวกเขาเป็นตัวบ่งชี้

ดัชนีไวรัสที่มีศักยภาพสำหรับชะตากรรมของเชื้อโรคไวรัสและการปนเปื้อนใน .