Physico-Chemical Assessment of the Quality of Water of the Amansure River in the Western Region of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The physico-chemical analysis of water samples from the Amansure River in the Western region of Ghana was investigated. The people living on the river have no access to treated water and depend solely on it for their daily activities. The river also receives untreated wastewater from nearby Industries, domestic and anthropogenic activities. The River was divided into section; lower, middle and upper section. Samples were taken from these sections and analyzed to determine the level of contaminations Complete water quality parameters considered in the investigation were pH, conductivity, Na + , K + , Ca 2+ , Mg 2+ , F - , NH 4 -N, Cl - , SO 42- , PO 4 -P, NO 2 -N, NO 3 -N, HCO 3- , total hardness as CaCO 3 , total alkalinity as CaCO 3 , Ca-hardness as CaCO 3 and Mg-hardness as CaCO 3. The result gave mean values of 5.6 mg/l, 0.14 mg/l, 8.137 mg/l, 0.304 mg/l, 3.893 mg/l, 1.568 mg/l, 0.001 mg/l, 0.005 mg/l, 10.660 mg/l, 6.399 mg/l, 0.077mg/l, 0.0668 mg/l, 0.112 mg/l, 0074 mg/l, 8.938 mg/l, 16.560 mg/l, 7.364 mg/l, 10.147 mg/l and 6.657 mg/l respectively. Similarly, soil analysis from the various sections gave concentrations of some heavy metals such as Zn, Pb, and As. Concentration of these heavy metals gave the results as 0.2159, 0.6136 and 0.0566 ppb for Zn, Pb and As respectively. The hydrochemistry of the Amansure River was also evaluated to access its suitability for agricultural purpose by plotting the major cations and anions such as Ca, Mg, Na, K, HCO 3 , SO 42- and Cl - in meq/l on the Piper diagram. It was realised the River is good for agricultural purposes. Key words: Amansure River, Contamination, Heavy Metals, Hydrochemistry, Sodium Adsorption Ratio
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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 | 0,004 | 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 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».