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Enregistrement W3194946343 · doi:10.3390/ijerph18178904

Assessing the Water Quality of Lake Hawassa Ethiopia—Trophic State and Suitability for Anthropogenic Uses—Applying Common Water Quality Indices

2021· article· en· W3194946343 sur OpenAlexaboutno aff
Semaria Moga Lencha, Jens Tränckner, Mihret Dananto

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversität RostockDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésWater qualityTrophic state indexEnvironmental scienceEutrophicationWatershedTrophic levelAgricultureHydrology (agriculture)IrrigationWater resource managementEcologyNutrientBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid growth of urbanization, industrialization and poor wastewater management practices have led to an intense water quality impediment in Lake Hawassa Watershed. This study has intended to engage the different water quality indices to categorize the suitability of the water quality of Lake Hawassa Watershed for anthropogenic uses and identify the trophic state of Lake Hawassa. Analysis of physicochemical water quality parameters at selected sites and periods was conducted throughout May 2020 to January 2021 to assess the present status of the Lake Watershed. In total, 19 monitoring sites and 21 physicochemical parameters were selected and analyzed in a laboratory. The Canadian council of ministries of the environment (CCME WQI) and weighted arithmetic (WA WQI) water quality indices have been used to cluster the water quality of Lake Hawassa Watershed and the Carlson trophic state index (TSI) has been employed to identify the trophic state of Lake Hawassa. The water quality is generally categorized as unsuitable for drinking, aquatic life and recreational purposes and it is excellent to unsuitable for irrigation depending on the sampling location and the applied indices. Specifically, in WA WQI, rivers were excellent for agricultural uses and Lake Hawassa was good for agricultural uses. However, the CCME WQI findings showed rivers were good for irrigation but lake Hawassa was marginal for agricultural use. Point sources were impaired for all envisioned purposes. The overall category of Lake Hawassa falls under a eutrophic state since the average TSI was 65.4 and the lake is phosphorous-deficient, having TN:TP of 31.1. The monitored point sources indicate that the city of Hawassa and its numerous industrial discharges are key polluters, requiring a fast and consequent set-up of an efficient wastewater infrastructure, accompanied by a rigorous monitoring of large point sources (e.g., industry, hospitals and hotels). In spite of the various efforts, the recovery of Lake Hawassa may take a long time as it is hydrologically closed. Therefore, to ensure safe drinking water supply, a central supply system according to World Health organization (WHO) standards also for the fringe inhabitants still using lake water is imperative. Introducing riparian buffer zones of vegetation and grasses can support the direct pollution alleviation measures and is helpful to reduce the dispersed pollution coming from the population using latrines. Additionally, integrating aeration systems like pumping atmospheric air into the bottom of the lake using solar energy panels or diffusers are effective mitigation measures that will improve the water quality of the lake. In parallel, the implementation and efficiency control of measures requires coordinated environmental monitoring with dedicated development targets.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
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

Citations57
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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