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Enregistrement W4390538015 · doi:10.22214/ijraset.2023.57816

A Comprehensive Assessment of Water Quality and Mass Balance of the Bhairab River, Khulna

2023· article· en· W4390538015 sur OpenAlexaff
Md. Mahadi Hashan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceWater qualityTurbidityBiochemical oxygen demandTotal dissolved solidsHydrology (agriculture)Total suspended solidsNitratePopulationCurrent (fluid)PrecipitationSurface waterFecal coliformEnvironmental engineeringChemical oxygen demandEcologyWastewaterGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Water is a vital component for all organisms on Earth. Water is essential for the survival of all living organisms on Earth. Water is vital for life, much like oxygen, since no kind of life can survive without it. Water often includes several physical, chemical, and biological contaminants. Surface water sources mostly consist of rivers, lakes, ponds, glaciers, and precipitation. The sources are becoming degraded due to contemporary urbanization, escalating population, domestic trash, and industry. The Bhairab River is not far from the sick worry. The water quality of the area is rapidly deteriorating due to the significant influx of contaminants it gets. This research focuses on evaluating the water quality and mass balance of the Bhairab River. In order to achieve the current objective of the research, a stretch of 22.9 kilometers from Jailkhana Ferighat to Shuvorada Kheya Ghat, Fultola, was split into 10 sample sites. The water samples were collected monthly from each monitoring site during the year of 2021 for laboratory analysis. A total of nine water quality indicators, including Fecal Coliform, Temperature, Biochemical Oxygen Demand (BOD), pH, Turbidity, Total Solids (TS), Phosphate, Dissolved Oxygen (DO), Nitrate, and Chloride, were analyzed using standardized methods. The water quality evaluation was conducted by calculating the WQI using the National Sanitary Foundation (NSF) technique. The mass balance has been determined by means of analysis. The current study is being undertaken using both primary and secondary data sources. The investigation reveals that the primary parameters exhibit varying degrees of correlation with each other. In December, the temperature reached a minimum of 16.8 °C, while in May, it peaked at 37.5°C. The pH reached its peak at 8.80 in August, while it had its lowest point at 7.94 in January. The pH variation is minimal and similar throughout the board. The measured turbidity level was 564 NTU, which is the average value. The maximum total solids (TS) concentration recorded was 3346 mg/L, while the minimum concentration was 2460 mg/L. The phosphate content reached its peak at 8.12 mg/L in S5, while it was at its lowest at 4.26 mg/L in S4. The maximum nitrate concentration measured was 26.4 mg/L, while the minimum concentration was 12.80 mg/L. The maximum biochemical oxygen demand (BOD) recorded was 1.80 mg/L at location S6, whereas the minimum BOD was 0.60 mg/L at location S3. The concentration of BOD was consistently low during each month. The highest fecal coliform (FC) concentration observed in November was 1024 N/100ml, while the lowest concentration was 572 N/100ml. The drinking water quality standard for fecal coliform (FC) in Bangladesh is zero per 100 milliliters. The greatest, average, and lowest values surpass the allowable limit set by BDS. The water quality index determined for the year 2021 for Ten Stations has an average value of 43, indicating a similar level of water quality throughout the stations. According to the range of NSF water quality index, the Bhairab River has a poor quality rating. Therefore, this water is not safe for drinking without undergoing treatment. The Bhairab River has a Mass Balance value of 362349.09 gallons per day

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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