Evaluation of Groundwater Quality Using Water Quality Index and GIS, The Case of Debre Tabor Town, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessing the quality of groundwater for better management of the water sources is essential. This study is aimed at evaluating the groundwater quality of Debre Tabor town. Twelve groundwater samples were collected at hand dung wells during the wet season (Mid July-Mid August 2020) and dry season (1st February –Mid-March 2021). Various Physico-chemical parameters (pH, electrical conductivity (EC), Total dissolved solids (TDS), Temperature, Turbidity, Calcium (Ca 2+ ), Magnesium (Mg 2+ ), Chloride (Cl − ), Nitrate (No 3 − ), and microbiological parameters (Total coliform and Feacal coliform)) were analyzed and compared with the standard guidelines recommended by WHO. GIS was used to show the distribution of groundwater quality throughout the study area. WQI created by Canadian Council of Minster of the Environment (CCME) was applied to evaluate the suitability of the groundwater for drinking purposes. Also, the result shows that total coliform and faecal coliform at all groundwater wells were not suitable for drinking purpose. The result shows that Electrical conductivity, Temperature, Nitrate, Chloride and Magnesium at all groundwater wells were suitable for drinking purpose for both dry and wet season whereas Turbidity, pH, Calcium and Total Dissolved Solids are suitable for drinking purpose at some groundwater wells but not suitable at some wells. The water quality analysis result shows that spatial and seasonal variations of the parameters are significant throughout the study area(p < 0.05). According to CCMEWQI result seven groundwater samples show poor water quality status of 40.53-44 while, five groundwater samples show marginal water quality status of 44.19–55.82. Based on the information provided by the study, it is recommended to identify the source of contamination, provide properly designed sanitation systems and to monitor water quality at least once per year for effective and proper management of the groundwater quality.
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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 | 0,031 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».