Mechanistic interaction between climate variables rainfall and temperature on surface water quality and water treatment costs at the Barekese Headworks, Ghana: A time series analysis and water quality index modelling approach
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Notice bibliographique
Résumé
Extreme rainfall and temperatures are climate variables that threaten global water supplies and surface water quality (SWQ). To understand how rainfall and temperature interact with surface water quality and water treatment costs, this study, unlike previous ones, uses time series analysis (TSA) and water quality index (WQI) modelling to fill significant research gaps. The study uses data from the Barekese Water Treatment Headworks, Ghana. Water quality data from 2000 to 2019 for the Barekese Headworks were obtained from the Ghana Water Company Limited. Rainfall data for the catchment was obtained from the Ghana Meteorological Agency. The Mann-Kendall statistical test for trend and the Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME) water quality index was applied to data sets. The Mann-Kendall trend test showed no significant change in annual temperatures. An increasing trend for annual rainfall was observed, but this was not statistically significant (Z = 0.21). Sen's slope estimator (Q) showed that rainfall increases at 3.03 mm annually. pH correlated negatively with rainfall (r = - 0.15). Correlations were observed between rainfall and temperature and dissolved oxygen (DO), turbidity, Total Dissolved Solids (TDS), Nitrate (NO3−), Phosphate (PO43−), and Manganese (Mn). Rainfall was observed to increase the cost of liming, coagulation, and disinfection. A 20.26 % deterioration in SWQ was observed from 2009 to 2019. The SWQ over the period under study and according to the CCME water quality index was 80 % marginal, 10 % fair and 10 % poor. The findings reveal that the concurrent use of TSA and WQI modelling can help elucidate how rainfall and temperature interact with SWQ and water treatment costs. It further contributes knowledge to attaining the Africa Union Agenda 2063 on climate resilience and the Sustainable Development Goals (SDG) 6 and 6.3 on universal water access and quality improvement.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle