Assessing the influence of seasonal precipitation patterns on groundwater quality in the coal rich environment of Enugu, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As the impacts of climate change continue to be felt around the world, understanding the effects on groundwater quality and quantity has become an important area of investigation. As a global source of water that contributes to preserving the environment, a better understanding of the effect of precipitation seasonal pattern on these systems is crucial; though studies connected to groundwater quality in this era of environmental crisis are at infancy. This study aims to evaluate the effect of precipitation seasonal pattern on groundwater quality in a coal enriched environment of developing city of west African sub-region with particular reference to Enugu, a coal city in Nigeria. Three residential areas (Abakpa, Achara, and Independence Layout) were randomly selected from high, medium, and low neighbourhood densities in the metropolis. Within the period spanning from April 2018 to March 2019, a physiochemical analysis was conducted on twelve deep wells utilizing weighted arithmetic index method. This technique was implemented in order to facilitate the assessment of the degree of water quality by translating a number of variables to just one metric value. The results of the investigation showed that the groundwater resources in the study region are mildly acidic, presumably as a result of the presence of pyrite, which is a byproduct of coal weathering, and chloride-ion-charged rains. Additionally, noticeable distinctions in the properties of water samples were observed between the dry and rainy seasons. Specifically, just 1% of the sampled water had excellent ratings, while 58.3% were considered good, 29.1% were deemed poor, and 8.3% of samples were categorized as very poor. The study concluded that coupled with climate crisis, seasonal precipitation patterns affect groundwater resources by reducing recharge, discharge, and the overall quality of water. These results have important implications for the management of groundwater resources in the region and highlight the need for continued monitoring and assessment of water quality in the face of ongoing environmental changes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».