Investigation of Groundwater Resources Quality for Drinking Purposes Using GWQI and GIS: A Case Study of Ottawa City, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating groundwater quality for certain purposes requires accurate quantitative and qualitative management, accessibility to the study area, and knowledge of the governing environmental processes. Groundwater resources are used to supply drinking water consumption alongside surface water in most countries. This study aims to investigate the quality of groundwater resources in the city of Ottawa, located in Ontario, Canada, using the Schoeller diagram and the Canadian Groundwater Quality Index (GWQI) in a fuzzy environment. To determine the water quality, the qualitative groundwater parameters including Ca, Mg, Na, Cl, SO4, HCO3, NO3, F, pH, TDS, TH, K, EC, and Alkalinity were considered in the Schoeller diagram and GWQI. Each parameter’s interpolated water quality map layer was prepared using the Kriging method in a GIS environment. The results of Schoeller’s diagram indicated that the range of drinking water quality was non-potable to inappropriate in more than 22% of the investigated groundwater resources. Moreover, the obtained results of the groundwater quality interpolation map layer based on the GWQI revealed that more than 70% of the groundwater resources were examined in the good and excellent range for drinking purposes. Finally, the obtained interpolated map layers of the Schoeller diagram and GWQI were integrated using GIS. Accordingly, the results indicate that the interpolation values of an integrated layer in the study area are well within the permissible limits, and the quality of the groundwater is suitable for drinking and other consumption purposes.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».