Water Quality Assessment of Euphrates River Using Heavy Metal Pollution Indices Within Fallujah City Reach, Anbar Province, Iraq
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to assess the water quality of the Euphrates river in the section Fallujah Euphrates Reach (FER), in the city of Fallujah, western Iraq. Six heavy metals: 〖Cr〗^(3+), 〖Fe〗^(2+), 〖Zn〗^(+2), 〖Mn〗^(+2), 〖Ni〗^(+2) and 〖Pb〗^(+2) and ten water stations were chosen for the purpose of knowing whether or not these minerals are available in this important section of the Euphrates river and their concentrations in the river water because these minerals are harmful to health due to its lack of decomposition and accumulation within the organs of the body of living organisms. The samples were analyzed using Inductively Coupled Plasma Atomic Emission Spectrometry ICP-OES. Heavy Metal Pollution Index (HMPI), Heavy Metal Evaluation Index (HMEI), and Contamination Degree (CD) were employed to evaluate water quality. The findings were revealed that concentration of 〖Fe〗^(2+), 〖Ni〗^(+2) , and 〖Zn〗^(+2) exceeded the permissible limits based on Iraqi standard IQS, World Health Organization WHO, and United States Environmental Protection Agency USEPA standards, whereas 〖Cr〗^(3+) , 〖Pb〗^(+2), and 〖Mn〗^(+2) concentrations were non-existent. Based on HMPI, HMEI and CD values, pollution of the Euphrates river is low. which indicates a small amount of pollution, and because the Euphrates water discharge is high, the concentration of heavy metals does not affect the river water. According to national and international guidelines, FER suffers from a low level of heavy metal pollution. However, the (CD), (HMPI), and (HMEI) indices indicated that FER water quality was satisfactory. In other words, the water quality of the Euphrates river in the current study reach is good, but that does not mean that the water is used without treatment to be pumped into the city. It has a low pollution rate, but that may have a negative impact on the health of consumers.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».