The Analysis of Water Quality Using Canadian Water Quality Index: Green Belt Project/Kerbala-Iraq
Notice bibliographique
Résumé
During the last five decades, a huge amount of water pollutants has been recorded in all water resources around the world. Therefore, the water quality has become an important indicator affecting the vitality and productivity of plants, which requires an effective technique to monitor all these pollutants. The main objective of this study is to assess the validity of groundwater for wells located within the boundaries of the Green Belt area in Karbala city/Iraq for irrigation of palm and olive trees. Whereas, the use of saline groundwater as an alternative to available fresh water will promote the sustainable development of water resources. The technique of Water Quality Index (WQI) is a reliable and widely used tool for assessing water quality for various sources, including groundwater. In this study, the Canadian water quality index (CWQI) model was applied to provide a database for planning and monitoring the quality of groundwater in wells located in the study area. Groundwater samples were taken from these wells and tested to find seven parameters which were; pH, CL, Mg, HCO3, EC, Na and Ca. The CWQI values of groundwater for the studied wells ranged from 30 to 35. According to the CWQI scale, the groundwater of all wells is classified as poor water. Therefore, the groundwater of all wells in the study area must be treated before it is used for the purpose of irrigation of palm and olive trees. This study concluded that to ensure good irrigation management in the study area, future changes of groundwater in the study area must be monitored.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».