Assessment of Tigris River Water Quality for Drinking and Domestic Use in the post-war city of Mosul by using the Canadian Environment Water Quality Index CCME-WQI and Heavy Metal Pollution Index HPI
Notice bibliographique
Résumé
River water quality is highly sensitive to human activities such as urbanization, industrialization, and agriculture. It is even more susceptible to significant and prolonged changes, such as those caused by wars, which degrade surface waters and impair their use for drinking, industrial, agricultural, recreational, and other purposes. To assess the impact of the war in Mosul on the quality of the Tigris River’s water, the Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME WQI) was used. A total of 120 water samples were collected along the river in four series during 2022 and 2023. The study revealed that in most riparian sites the Tigris River had higher levels of heavy metals (Cd, Pb, Cr, Ni) than permitted by WHO standards (2004), with exception of Zn. Zone 3 exhibited the highest level of pollution. Significant seasonal and annual variations were observed in most parameters, except pH and sulfate (SO₄²⁻), due to geological and debris-related factors. Based on CCME WQI, water quality dropped from 85.8 in 2014 (pre-war) to 68.8 in 2022, then slightly improved to 73.25 in 2023, classifying the river as “Fair.” HPI values indicated good quality at sites S1–S3, while sites S4–S10 were unsuitable. The pollution ranking by metal was: Cd > Pb > Ni > Cr > Zn. Cd and Pb pose a very high ecological risk due to their high bio accumulative potential in the Tigris river.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».