Spatiotemporal Water Quality Variations in Smaller Water Supply Systems: Using Modified CCME WQI from Groundwater Source to Distribution Networks
Notice bibliographique
Résumé
Original Canadian Council of Minster of the Environment Water Quality Index (CCME WQI) is being used for assessing the water quality of surface water sources and distribution systems on a case by case basis. Its full potential as a management tool for complete water supply systems (WSSs) has yet to be recognized at the global level. A framework is developed using the modified CCME WQI to assess spatiotemporal water quality from groundwater source to treatment and distribution networks in smaller systems. The modified index resolves a limitation of the original index by also evaluating the microbiological water quality parameters which have to be completely absent for meeting desired drinking water quality standards. The framework divides the distribution network in different zones, which are further segregated into districts, to improve the decision-making process. Temporal assessment identifies the seasons with higher probabilities of failures, while the spatial assessment provides an insight on the performance (i.e., Excellent to Poor) of each district in a distribution network. In addition to failure probability, risk mapping gives appropriate attention to the number of consumers in different districts. Application of the framework on two smaller WSSs (population less than 50,000) in Qassim region revealed that the remotely located districts from the treatment facility underperform in comparison to the closely situated districts. Managers can effectively apply the proposed framework to identify the locations and periods of water quality failures in each component (i.e., source, treatment, and distribution) of a smaller WSS for effective utilization of their resources in Saudi Arabia and elsewhere with similar conditions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».