Evaluation of Ground and Surface Water Hydrochemistry for Irrigation Suitability in Borneo: Insights from Brunei Darussalam
Notice bibliographique
Résumé
Water for irrigation use plays a critical role in agriculture via supporting crop growth and maintaining food production worldwide. Irrigation water quality evaluations provide useful information for sustainable water practices in many agricultural regions. In Brunei Darussalam, the quality of irrigation water is still poorly understood. The present study aims to investigate the hydrochemical characteristics of water resources in Brunei Darussalam and evaluate their quality and suitability for irrigation use. A total of fifteen sampling locations were chosen from selected ground and surface water sources found in all four Brunei districts. The water samples’ physicochemical properties, including pH, EC, and major cations and anions, were measured and compared with FAO standards. Hydrochemical classification based on the Piper diagram revealed that water mainly belongs to the calcium-, magnesium-, and bicarbonate-type, or Type IV water class. The evaluation of heavy metals (Fe, Zn, Cu, Cr, As, and Cd) showed concentrations within the FAO’s permissible limits. In this regard, iron showed the highest concentration among the investigated metals. Established water quality indices such as SAR, Na%, RSC, MAR, KR, PS, and IWQI were used to evaluate and classify the water’s suitability for irrigation use. Overall, our findings revealed that almost all of the analysed water samples in the study area have low salinity and sodicity risks. However, only 27% of the samples passed the magnesium hazard assessment, and one sample showed a very poor IWQI result. Thus, additional testing and treatment are recommended for these cases. This study provides valuable insights on water quality for present and future utilisation, aiming to contribute to the protection of water resources in Brunei Darussalam.
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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) | 0,001 | 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 ».