GIS Based Spatial and Temporal Investigation of Groundwater and Soil Quality along Noyyal River, Tiruppur, India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soil and water quality crisis owing to industrialization is massive at present due to the illegal discharge of wastewater to the environment. Textile is one such industry, discharges untreated wastewater into nearby environment and poses major threats worldwide. Similar situation was observed for the last three decades (1980-2013) along Noyyal river in Tiruppur, India. Since 2013, zero liquid discharge (ZLD) has been adopted by the textile industries in Tiruppur to reduce further deterioration of environment. The groundwater from open wells and soil from agricultural land was examined continuously for three years (2015, 2016 and 2017) in order to assess the existing environment status along Noyyal river basin in Tiruppur. The GIS study reveals that 71% of groundwater remains unsuitable for drinking and also 54% are unfit for irrigation use. The findings further reveal that 61% of surface and 20% of subsurface soils are not suitable for agriculture. The detailed investigations established that the open wells located in the downstream of textile industries and near to Orathupalayam reservoir are highly contaminated with organic and inorganic contaminants associated with textile processing activities. The temporal variation of groundwater in these open wells indicated that the dilution by rainwater is very slow. It is also identified that soils near to the contaminated open wells are extremely affected and soil of 15 cm depth is extremely contaminated. Thus, implementation of ZLD somewhat reduced discharge of wastewater into the basin; however the recovery of groundwater to potable quality and soils for agriculture production needs immediate remediation.
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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 | 0,001 |
| 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 ».