Estimation of rainwater harvesting potential for emergency water demand in the era of COVID-19. The case of Dilla town, Southern, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Safe and adequate quantity of water is crucial for the implementation of infection prevention and control measures during the prevention of COVID-19. Rainwater harvesting could be an optional water source to fulfill or support the emergency water demand in areas where there is abundant rainfall. The study aimed to assess the rainwater harvesting potential and storage requirements for households and selected institutions and to determine its adequacy to satisfy the emergency water demand for the prevention of COVID-19 in Dilla town, Southern Ethiopia. Rainwater harvesting potential for households and selected institutions were quantified using 17 years’ worth of rainfall data from the Ethiopian Meteorology Agency. To address the rainfall variability, we computed the confidence limits of monthly harvest-able rainwater potential using confidence intervals about the mean as well as confidence intervals using Coefficient of Variation (COV) of monthly rainfall. The storage requirements were also estimated by considering the driest and west seasons and months. The average annual rainfall in Dilla town was 1464 mm. Households with a roof area of 40 and 100 m2 have the potential to harvest 7.2–39.66 m3 and 19.11–105.35 m3 of rainwater respectively. Similarly, the rainwater harvesting potential for the selected institutions was in the range of 34524.5–190374.5, 4070.8–14964.8 , 1140.4–6288.6, 4561.7–25154.3, 5605.8–14152.8 , and 402.4–2219.1 m3 of rainwater for colleges, vocational schools, secondary schools, primary schools, Dilla University Referral Hospital and health centers respectively. These institutional rainwater harvesting potentials can address, 24–132.2, 222.4 –817.8, 59.4–327.3, 34.6–190.9, 94.5–238.5, and 28.2–155.7 % of the colleges, vocational schools, secondary schools, primary schools, Dilla University referral hospital, and, health centers emergency water demand respectively. Rainwater can be an alternative water source for the town in the prevention and control of COVID-19. Further applied researches must be conducted that can address the rainwater quality and treatment for ease of use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».