An Assessment of Collector-Drainage Water and Groundwater – An Application of CCME WQI Model
Notice bibliographique
Résumé
According to Victor Ernest Shelford’s “Law of Tolerance”, organisms within ecosystems thrive optimally when environmental conditions are favorable. Applying this principle to agroecosystems experiencing water scarcity or environmental challenges can enhance their productivity. In such ecosystems, phytocoenoses regulate their optimal conditions by utilizing water of varying concentrations. Additionally, optimal drinking water conditions for human populations within a given ecosystem can be established, mitigating the risks of future negative succession processes. This study focuses on assessing the quality of two distinct water sources in the Amu Darya district of the Republic of Karakalpakstan, Uzbekistan: collector-drainage water and groundwater at depths ranging between 10 and 20 meters. To evaluate water quality, the Canadian Council of Ministers of the Environment (CCME) Water Quality Index (WQI) was employed, adapted to the specific conditions of Uzbekistan. The relevance of this research lies in its examination of climate change impacts. Without optimizing the salinity of collector-drainage water, its use may exacerbate soil salinization and lead to a decline in drinking water quality. The findings, covering the period from 2021 to 2023, reveal that the overall water quality index for collector-drainage water was classified as “Poor” for sensitive crops, primarily due to six indicators failing to meet FAO guidelines, which resulted in an 8.33% increase in salinity by 2023. In contrast, groundwater quality showed a “Fair” rating in 2021, with a slight deterioration observed by 2023. The study underscores the necessity of utilizing organic fertilizers in agriculture to safeguard drinking water quality, enhance crop yields, and improve soil health, while minimizing the use of chemical inputs. Additionally, adopting WQI models under changing climatic conditions offers potential for improving agricultural productivity, enhancing groundwater quality, and enabling more robust environmental monitoring systems.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».