Evaluation of the surface water quality using global water quality index (WQI) models: perspective of river water pollution
Notice bibliographique
Résumé
Rapid industrialization, urbanization, global warming, and climate change are compromising surface water quality across the globe. Consequently, water conservation is essential for both environmental sustainability and human survival. This study assesses the water quality of the Jamuna River in Bangladesh at five distinct sites during wet and dry seasons. It employs six global water quality indices (WQIs) and contrasts the results with Bangladesh's Environmental Quality Standard (EQS) and the Department of Environment (DoE) criteria. The WQI models used are the Weighted Arithmetic WQI (WAWQI), British Columbia WQI (BCWQI), Canadian Council of Ministers of the Environment WQI (CWQI), Assigned WQI (AWQI), Malaysian WQI (MWQI), and Oregon WQI (OWQI). Fifteen physicochemical parameters were analyzed according to each WQI model's guidelines. The findings reveal that most parameters surpass the standard permissible values. The WQI model results indicate that the average water quality across the five sites falls into the lowest category. A comparison of the WQI models suggests potential correlations between WAWQI and AWQI, as well as between MWQI and OWQI. The straightforward presentation of the WQI models indicates that while the river water requires treatment for household and drinking use, it remains suitable for irrigation. The decline in water quality is likely attributable to human activities, urbanization, municipal waste disposal, and industrial effluents. Authorities must prioritize regular monitoring and assessment of water quality to address the identified challenges. Restoring the water to an acceptable standard will become increasingly difficult without proactive measures.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».