Assessing surface water quality in Fayoum, Egypt using an integrated WQI-GIS approach for multi-purpose reuse
Notice bibliographique
Résumé
Water quality management remains a critical challenge in arid and semi-arid regions, where limited freshwater resources are increasingly stressed by anthropogenic activities and natural constraints. This study provides a summer 2024 assessment of surface water quality in Egypt’s Fayoum Governorate, emphasizing spatial variability, dominant pollution drivers, and sectoral suitability. Ten sites across agricultural drains and wastewater discharge points were analyzed for 17 physicochemical parameters. The Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index (CCME-WQI) was applied to evaluate drinking, irrigation, industrial, and ecological uses, while spatial patterns were mapped using Inverse Distance Weighting (IDW) in a Geographic Information System. The results reveal critical exceedances in salinity (TDS up to 3,420 mg/L; EC up to 6,840 μS/cm), nutrient enrichment (PO 4 3− up to 10.85 mg/L; NH 3 –N up to 10.78 mg/L), and turbidity (105 nephelometric turbidity units), mainly from untreated sewage, agricultural return flows, and limited dilution. WQI classification for drinking water showed 30% good, 50% fair, and 20% poor (<45), with S9 and S10 posing high health risks due to cumulative sewage, industrial discharges, and intensive farming runoff. For irrigation, 60% of sites were rated good, though elevated sodium, magnesium hazard, and potential salinity indicate risks of soil degradation. Industrial assessments revealed scaling (LI >0) and corrosion (RSI >8.5) in more than half the samples. Ecologically, 50% of sites recorded poor WQI (<45), reflecting eutrophication, organic load, and elevated temperatures. CCME-WQI/GIS mapping identified S9 and S10 as hotspots, concentrated near Lake Qarun where pollutant accumulation is intensified by weak hydrological flushing. The contrasting signatures of nutrient-enriched agricultural drains and salinity-dominated industrial reaches underscore the need for targeted interventions. Strengthening wastewater treatment, optimizing fertilizer use, enforcing standards, and enhancing public awareness are recommended. The integrated CCME-WQI/GIS framework offers a replicable tool for sustainable water management in arid, agriculture-dependent regions and supports progress toward Sustainable Development Goal 6.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».