A RIVERBANK FILTRATION DEMONSTRATION PROJECT ON THE KALI RIVER, DANDELI, KARNATAKA, INDIA
Notice bibliographique
Résumé
A small scale RBF system was installed in a village near the Kali River in the state of Karnataka to evaluate the performance of riverbank filtration (RBF) under the hydrogeological and climatological conditions of southern India. A series of hydraulic and tracer tests were carried out along with periodic biological and geochemical monitoring of various water sources in the study area. Hydrogen and oxygen isotopes highlight the impact of evaporation and irrigation at nearby rice paddies on the RBF production well. Dissolved silica data used to determine the relative contributions of surface and groundwater indicate that this RBF system derives approximately 28% of its water from the river. Even with nearly ¾ of the RBF water coming from groundwater, bacteria and metals data indicate that groundwater dilution does not appear to play a major role in pollutant reduction. Instead, other RBF removal processes, such as biodegradation and redox chemistry, are at work in the system. Bacteria levels demonstrate at least 88% to >99% removal over currently used source waters. Despite this, Indian drinking water standards for E. coli are not consistently met and total coliform standards are never met in the RBF system. Bacteria levels are higher during the three month monsoon season. Average dissolved metal levels meet Indian standards for all metals analyzed. A community survey carried out before and after RBF installation shows significantly improved health indicators amongst RBF water users. In summary, this pilot-scale project demonstrates an RBF system that is welcomed by the host community and provides water of higher quality than other water sources in this study area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».