Treated wastewater reuse for irrigation in a semi-arid region
Notice bibliographique
Résumé
Globally, agriculture consumes 72 % of the freshwater resources. In this sector, the water supply-demand gap is predicted to increase with the elevated and unmet water demand and the exacerbating water supply pressure. Treated wastewater reuse (TWWR), as an alternative water source for irrigation, increases water availability and reduces the overexploitation of freshwater. Nonetheless, its safe quality and social acceptability are prerequisites for its application. This study aims to determine the willingness of Lebanese farmers in the Bekaa Valley, as well as consumers from the general Lebanese communities toward safe TWWR in agriculture. The study further characterizes the TWW quality for reuse in irrigation from two wastewater treatment plants (WWTPs) in Bekaa to evaluate their environmental and health risks. The results revealed that farmers and consumers have a very high willingness to use and accept the use of safe TWW for irrigation. In contrast, the majority do not trust the authorities to ensure safe effluents for irrigation. This perception matches the reality due to the restrictive quality effluent of two WWTPs in the region influenced by chronic poor national governance, corruption, devastating economic crisis, and fuel shortage. Despite these restrictions, some farmers are irrigating with these outlets irrespective of the guidelines. Hence, some farmers are not fully aware of the risks of unsafe TWW irrigation, but they might not have another alternative with the worsened water security issues. Despite the challenges, TWW remains a sustainable alternative improved in quality upon abiding by the proposed technical recommendations, decided upon further monitoring and investigation assuming funding availability and improvement in electricity provisioning, complemented by recommendations at the irrigation level to mitigate its remaining risks. Most importantly, recommendations to promote water reuse and overcome public opposition are suggested. This work provides insights for the future of water for arid areas.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».