Water quality assessment and phosphorus effect using water quality indices: Euphrates River- Iraq as a case study
Notice bibliographique
Résumé
Most rivers in developing countries are facing water contamination problem. Therefore, saving water quality by complying with the industrial, drinking, and agricultural allowable standard limits has been difficult. This study aims to assess Shatt Al-Kufa water quality as one branch of the Euphrates River by calculating three types of water quality indices in two cases, excluding and including the phosphate (PO4) consentration, as it was the parameter that most met the standard. The used water quality indices are the Weight Arithmetic Water Quality Index (WAWQI), the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCMEWQI) and the Oregon Water Quality Index (OWQI). Fifteen parameters were analyzed, including pH value, Biological Oxygen Demand, Turbidity, Total Hardness, Orthophosphate, Sulphate, Nitrate, Alkalinity, Potassium, Sodium, Magnesium, Chloride, Dissolved Oxygen, Calcium and Total Dissolved Solids. The results show that the average WAWQI for three stations, including PO4, were 33.79, 43.75 and 37.62, which is good water. However, in excluding PO4, the water quality was characterized as very poor depending on the resulting values (86.62, 88.86 and 91.91, respectively). The CCMEWQI values for three stations were 63.83, 60.40 and 55.69, including PO4, so the water quality was fair and marginal. According to OWQI, the water quality for three stations was very poor in two cases since the OWQI value less than 59. Pearson correlation shows a good link, especially total hardness and total dissolved solids with salt.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».