Temporary Assessment of the Quality of Tigris River Water During the Wet Season in Central Iraq Using the CCME WQI and Irrigation Indices
Notice bibliographique
Résumé
Iraq experienced varying climate changes from 2022-2023, with a rise in summer temperatures, moderate winter temperatures, and a decrease in rainfall compared to the previous years. Therefore, this study focused on assessing the water quality of the Tigris River in selected districts during the wet season for drinking and irrigation purposes. Monthly samples from the Tigris River were collected (December, January and February 2022-2023) and 13 physiochemical parameters were thoroughly examined. A few physiochemical parameters in the Tigris water exceeded the World Health Organization's (WHO) permissible levels in the samples, which were in December, 9.05 and 10.7mg/ L for turbidity (Tur) in Shirqat and Alam, and 349mg/ L for sodium (Na) in Alam. In January, the value of 252 and 256mg/L were recorded for total hardness (TH) in Hawija and Alam. In February, a value of was recorded 11.1 for Tur in Alam, while 136, 146, and 140 mg/L were recorded for total alkaline (Alk) in Shirqat, Hawija, and Alam. The Canadian Water Quality Index (CCME WQI) rated the Tigris River water as Good, indicating acceptable water quality for human use. Likewise, the study assessed the suitability of Tigris water for crop irrigation using various irrigation indices, revealing that it was suitable for soil and crops in the studied areas during the wet period.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».