Suitability of water quality index methods for assessing groundwater quality in the Ganges River basin area
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study considered three different water quality indices (WQIs) for groundwater data collected from the middle-west part of Bangladesh, and the quantitative results were justified with the globally accepted water quality guidelines. It compared the results between the Canadian WQI with the Weighted Average WQI, and the Canadian WQI and Mierels WQI for drinking and irrigation purposes, respectively. The results revealed that the Canadian method categorized water as ‘fair’ quality while the Weighted WQI model results showed ‘unsuitable’ for drinking usage. Besides, the Meireles method showed that the water quality is classified as ‘good’ to ‘excellent’, while the categorization of the groundwater using the Canadian method was ‘fair’ to ‘good’ for the suitability of irrigation. When comparing the results of the Canadian method with the Weighted Average technique for drinking, the latter one gave the abnormal results; and pair difference statistics showed the significant negative correlation (r=−0.91) between them. Similarly, the analysis of the two methods (Canadian and Mierels) for irrigation use exhibited that there was no statistical variance between the two techniques at a significant correlation matrix (r=+0.71). The study concluded that the Canadian WQI for drinking and Mierels WQI for irrigation would deliver better results.
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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 | 0,027 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».