Examining the Effect of Spatial Proximity of Geo-located Dumpsites on Groundwater Quality in Samaru-Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The effect of improper waste disposal on man’s health and environment due to the closeness of solid waste dumpsites to underground water sources in some parts of the world has raised issues of serious concern. This study thus sought to examine groundwater quality dependence on the spatial proximity of dumpsites in Samaru, Kaduna state-Nigeria. The coordinates of 10 solid waste dumpsites in proximity to groundwater sources (boreholes) in the study area were acquired for spatial analyses with a GPS-enabled smartphone. Ten groundwater samples from boreholes in relation to dumpsites were collected for testing and analyses of 11 physical and chemical parameters of water quality based on the Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME) and World Health Organisation (WHO) standard limits. Thereafter, the water quality index (WQI) for all the locations was calculated. The results of the spatial proximity analyses carried out revealed that the requirement for locating dumpsites was not met as specified by the Environmental Protection Agency (EPA) regarding the minimum safe distance from groundwater sources as a majority (about 80%) of the dumpsites were located too close to the boreholes. The results of the study, however, revealed that the majority (about 80%) of the groundwater samples met the conditions for good drinking water (suitable for drinking water) even with their closeness to the dumpsites based on the computed WQI values and ratings. Meanwhile, only Calcium, Dissolved Oxygen, and Biochemical Oxygen Demand concentrations were significantly affected (p < 0.05 at the 95% significance level) by the closeness of the solid waste dumpsites to the boreholes with very strong (R2 = 86%) and strong (R2 = 79%) relationships, respectively. Suggestions were nonetheless made for the monitoring of land use activities in the areas surrounding groundwater sources to prevent groundwater contamination.
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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) | 0,001 | 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 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 ».