Assessment of Groundwater Quality Using Water Quality Indices in Illegal Mining Communities: A Case Study of the Atwima-kwanwoma District and Obuasi East Metropolis, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated groundwater quality in illegal mining zones within the Atwima-Kwanwoma District and Obuasi East Metropolis of the Ashanti Region, Ghana, employing both the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME-WQI) and Nemerow's Pollution Index (NPI). The analysis revealed severe contamination across multiple parameters, including heavy metals, microbial indicators, and physicochemical parameters. The CCME-WQI values for the five towns consistently indicated "Poor" water quality, ranging from 26.8 to 31.1, reflecting significant deviations from acceptable water quality standards. Notably, Town A exhibited a cyanide concentration of 11.25 mg/L, while Town B recorded lead levels at 118.73 μg/L, both far exceeding permissible limits set by health authorities. The presence of Escherichia coli further exacerbates health risks, underscoring the urgent need for improved water treatment and management practices. This study demonstrates that the integrated use of NPI and CCME-WQI provides a comprehensive assessment of groundwater quality, revealing significant environmental and public health challenges. Immediate intervention, including regulatory enforcement, sustainable mining practices, and remediation strategies, is crucial to safeguard groundwater resources. The findings contribute uniquely to the understanding of water quality dynamics in mining-affected regions and advocate for a coordinated approach to mitigate environmental degradation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».