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Enregistrement W2140808803 · doi:10.2478/s13531-013-0163-0

Modeling the risk of groundwater contamination using modified DRASTIC and GIS in Amman-Zerqa Basin, Jordan

2014· article· en· W2140808803 sur OpenAlexaff
Abdulla Al-Rawabdeh, Nadhir Al‐Ansari, Ahmed A. Al-Taani, Fadi L. Alkhateeb, Sven Knutsson

Notice bibliographique

RevueOpen Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater and Watershed Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLineamentStructural basinGroundwaterPollutionVulnerability (computing)Land useEnvironmental scienceWater resource managementHydrology (agriculture)Groundwater pollutionGeologyAquiferGeomorphologyComputer scienceCivil engineeringSeismologyEcologyTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Amman-Zerqa Basin (AZB) is the second largest groundwater basin in Jordan with the highest abstraction rate, where more than 28% of total abstractions in Jordan come from this basin. In view of the extensive reliance on this basin, contamination of AZB groundwater became an alarming issue. This paper develops a Modified DRASTIC model by combining the generic DRASTIC model with land use activities and lineament density for the study area with a new model map that evaluates pollution potential of groundwater resources in AZB to various types of pollution. It involves the comparison of modified DRASTIC model that integrates nitrate loading along with other DRASTIC parameters. In addition, parameters to account for differences in land use and lineaments density were added to the DRASTIC model to reflect their influences on groundwater pollution potential. The DRASTIC model showed only 0.08% (3 km2) of the AZB is situated in the high vulnerability area and about 30% of the basin is located in the moderately vulnerable zone (mainly in central basin). After modifying the DRASTIC to account for lineament density, about 87% of the area was classified as having low pollution potential and no vulnerability class accounts for about 5.01% of the AZB area. The moderately susceptible zone covers 7.83% of the basin’s total area and the high vulnerability area constitutes 0.13%. The vulnerability map based on land use revealed that about 71% of the study area has low pollution potential and no vulnerability area accounts for about 0.55%, whereas moderate pollution potential zone covers an area of 28.35% and the high vulnerability class constitutes 0.11% of AZB. The final DRASTIC model which combined all DRASTIC models shows that slightly more than 89% of the study area falls under low pollution risk and about 6% is considered areas with no vulnerability. The moderate pollution risk potential covers an area of about 4% of AZB and the high vulnerability class constitutes 0.21% of the basin. The results also showed that an area of about 1761 km2 of bare soils is of low vulnerability, whereas about 28 km2 is moderately vulnerable. For agriculture and the urban sector, approximately 1472 km2 are located within the low vulnerability zone and about 144 km2 are moderately vulnerable, which together account for about 8% of the total agriculture and urban area. These areas are contaminated with human activities, particularly from the agriculture. Management of land use must be considered when changing human or agricultural activity patterns in the study area, to reduce groundwater vulnerability in the basin. The results also showed that the wells with the highest nitrate levels (81–107 mg/l) were located in high vulnerable areas and are attributed to leakage from old sewage water.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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