Suitability of water quality index methods for assessing groundwater quality in the Ganges River basin area
Notice bibliographique
Résumé
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. HIGHLIGHTS The methods used in this study clearly illustrated the conditions for groundwater to be used for drinking and irrigation purposes.; Three water quality indices (WQIs) were used and discussed the guidelines to improve the efficacy.; The findings of this study can be used to develop and improve the quality of water that directly affects public health and crop production.;
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».