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Enregistrement W4221034587 · doi:10.5194/egusphere-egu22-3643

Groundwater Quality Assessment Using CCME WQI and GIS Technique for Ujjain City, India

2022· preprint· en· W4221034587 sur OpenAlexaboutno aff
Usman Mohseni, Nilesh Patidar, Azazkhan Ibrahimkhan Pathan, Saran Raaj, Nitin Singh Kachhawa, Paritosh Agnihotri, Dhruvesh Patel, Cristina Prieto, Pankaj Gandhi, Bojan Đurin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater and Watershed Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterAlkalinityWater qualityTurbidityEnvironmental scienceTotal dissolved solidsHydrology (agriculture)Index (typography)Environmental engineeringWater resource managementChemistryGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Groundwater is a significant source of freshwater for people all around the world. About 97.2 % of the water on Earth is saline, with only 2.8 % available for usage as fresh water, of which approximately 20 % is groundwater. In India, a large portion of the populace relies on groundwater for drinking. The determination of water quality in residential, commercial, and industrialised areas is of great importance, and for this, the water quality index (WQI) is an effective tool which determines the suitability for drinking water of groundwater. The WQI is described as an index that reflects the combined impact of several water quality parameters that are analysed and accounted for while calculating the water quality index. In the present study, 54 groundwater samples were collected from the 54 wards of Ujjain city, Madhya Pradesh, India, during the summer period of 2019. The Bureau of Indian Standards (BIS, 2012) was used to assess the appropriateness of groundwater for drinking and calculate WQI. The water quality index was calculated using eight water quality parameters, including pH, turbidity, electrical conductivity (EC), total dissolved solids (TDS), alkalinity, chlorides (Cl–), hardness, and fluorides (F–). The objective of the study is to determine the class of all 54 samples using the Canadian Council of Ministers of Environment Water Quality Index (CCMEWQI) into five classes: excellent, good, fair, marginal, and poor. Also, the Geographic Information System (GIS) mapping technique was used to outline the spatial distribution trend of physiochemical properties and predominant ion concentration in groundwater. The obtained results suggest that wards 34 and 39 had the lowest CCMEWQI values of 32.873 and 32.120, respectively, which is unsatisfactory when compared to other wards. As a result, the general water quality of both wards (34 and 39) is poor and completely unfit for direct drinking. The CCMEWQI was found to be marginal in Wards 2, 3, 4, 6, 8, 9, 10, 12, 15, 19, 24, 25, 26, 35, 38, 40, 41, 42, 45, 46, 48, 49, and 53. Wards 5, 8, 11, 13, 14, 21, 22, 23, 28, 29, 30, 31,32, 33, 36, 50, 51, and 54 had fair water quality. CCMEWQI > 79 indicates that the water quality is good, as in Wards 20, 44, and 47. It is concluded from CCMEWQI that 6% of samples were found in the good category. 33% of the ground water samples were found to be in the range of fair quality. Similarly, 41% of samples were marginal, while 20% of samples were found to be poor. In the study area, groundwater is the main source of drinking water, so it must be managed effectively before its quality degrades.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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