A comparative study of water quality using two quality indices and a risk index in a drinking water distribution network
Notice bibliographique
Résumé
This study compares the Canadian Council Water Quality Index (CCME WQI) and the Arithmetic Water Quality Index (WAWQI) methodologies for determining the quality of water in the city of Azogues (Ecuador). Additionally, a drinking water quality risk index (IRCA) was determined to evaluate the degree of risk of disease occurrence related to water consumption. The data generated came from the analyses of twelve physicochemical parameters (pH, turbidity, colour, total dissolved solids, electrical conductivity, total hardness, alkalinity, nitrates, phosphates, sulfates, chlorides, residual chlorine) from 172 samples of water over six months. The calculated average value of CCME WQI (97.59 ± 1.08) indicates that 100% of the drinking system was of ‘excellent’ quality. The WAWQI average value was calculated to be 26.36 ± 1.13 indicating that 16.67% of the distribution system was of ‘excellent’ quality and 83.33% of the distribution water was of ‘good’ quality. The IRCA calculated in all the distribution zones is between 0 and 5% and therefore, the distributed water is considered suitable for human consumption and is rated at the no-risk level. Furthermore, WAWQI is influenced by parameters with low maximum allowed concentration (for example, turbidity value 1 NTU in the Ecuadorian standard was used instead of 5 NTU recommended by the WHO); conversely, CCME-WQI is influenced by parameters with a high maximum allowed concentration (no parameter exceeded the norm in this study). The IRCA is a support instrument to guarantee that the water supplied by the provider companies complies with the characteristics established for drinking water.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,016 | 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 ».