Groundwater quality evaluation for drinking purpose using water quality index in Kathmandu Valley, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater is a significant source of drinking water in Kathmandu Valley of Nepal. The study aims to evaluate the groundwater quality in terms of water quality index. We compared the physicochemical and microbial parameters of 159 groundwater samples. The study showed that conductivity, hardness, chloride, and nitrate were found to be significantly higher in well water and ammonia was found to have significantly higher concentrations in boring water. The Spearman’s rank correlation coefficient demonstrated a positive correlation between conductivity and hardness, turbidity and iron, total hardness and chloride, and ammonia and arsenic. The drinking water quality parameters including pH, conductivity, turbidity, chloride, hardness, iron, ammonia, total coliform, and Escherichia coli count exceeded National Drinking Water Quality Standards, 2022 by 7.55%, 22.01%, 50.94%, 1.26%, 3.77%, 69.81%, 41.51%, 93.71%, and 47.17% samples, respectively. The water quality index showed that 38.36% of groundwater samples fall under grade-E which requires proper treatment before use. Linear regression revealed that with the increase in turbidity and iron, the water quality index also increases. The principal component analysis identified hardness, iron, conductivity, and nitrate as the major variables governing groundwater quality with no significant difference between well and boring water. Results suggest an urgent need for appropriate treatment of groundwater to mitigate pollutants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».