Analyzing Riyadh Treated Wastewater Parameters for Irrigation Suitability Through Multivariate Statistical Analysis and Water Quality Indices
Notice bibliographique
Résumé
An alternative irrigation water supply that prioritizes quality standards, promotes sustainable water resource management, and uses ecologically friendly approaches is still being researched. The purpose of this study is to evaluate the thirteen physicochemical properties of Riyadh wastewater treatment plants (WWTPs) over eight years for their potential use in irrigation. Wastewater quality was assessed using the Comprehensive Water Pollution Index (CPI) and the Canadian Wastewater Quality Index (CWQI). Principal component analysis and heatmaps were also used to identify trustworthy parameters. The CWQI results, ranging from 72.95 to 95.55%, showed acceptable variations over eight years, indicating adequate quality. The CPI values varied from 0.19 to 0.77. However, the average CPI was determined to be 0.6, indicating that there had been some slight contamination throughout the study. The first and second components (PC1 and PC2) represented 32.6% of the data, revealing a dominant pattern for a better understanding of the effluent characteristics. The effluent parameters loaded onto PC1 were EC, Ca2++Mg2+, NO3, and COD, whereas NH4, DO, and turbidity were loaded onto PC2. The effluent from the Riyadh WWTPs is appropriate for irrigation, highlighting the necessity of TWW for agriculture and supporting Saudi Arabia’s Green Riyadh Initiative.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».