Analysis of Irrigation Water Quality Indices for Chambal River at Kota, Rajasthan, India
Notice bibliographique
Résumé
Surface water is an essential natural resource for the survival of biotic components on Earth and plays a vital role in every country's domestic, commercial, agricultural, and industrial sectors. River water is a primary source of surface water, and its quality is very important for crop production, maintenance of soil productivity, and protection of the environment; hence, the assessment of river water quality for irrigation is essential. The present study assessed the Chambal River water quality for irrigation purposes in upstream and downstream of Kota Dam, Rajasthan (India). Various irrigation water quality indices (IWQIs), such as SAR, KR, TH, Na%, PI, MH, RSC, and RSBC are evaluated to define overall irrigation water quality. Four sampling sites are selected to define IWQIs with the help of seven water quality parameters, namely, sodium, magnesium, potassium, calcium, carbonate, bicarbonate, and electrical conductivity. This study shows a significant variation in the values of different IWQIs for irrigation compared to 2019 in 2020. The values of IWQIs at Akelgarh indicate the water quality as "Good and Suitable" for irrigation purposes for both years. However, the scenario is different at Rangpur, SRRT, and Keshoraipatan sampling locations. The river water quality for irrigation is continuously deteriorating during the study period and presently has the status of "Moderately suitable" for irrigation. The research demonstrated the application of IWQI, which would be helpful to policymakers and stakeholders to provide large-scale management to control pollution in the Chambal River for economic and sustainable social development.
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 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 | 0,001 | 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) | 0,017 | 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 ».