Water quality index models and parameters in five different countries (Canada, USA, Australia, Malaysia and Iraq): A review
Notice bibliographique
Résumé
Water is an important resource to human health, aquatic ecosystem, socioeconomic development, and food security. Therefore, in every part of the world, the presence of contaminants in natural freshwater causes serious environmental issues. Constant monitoring of water bodies using some quality parameters is required. In this study, turbidity, dissolved oxygen (DO), nitrate, fecal coliform (FC), total solids, pH, biochemical oxygen demand (BOD), temperature and phosphate were assessed. One of the most vital and effective strategies in conveying information related to water bodies is the water quality index (WQI). WQI is primarily a mathematical means of deriving a single value which shows the water quality level in certain water basins, e.g. lake, river or stream. For different regions, many WQIs have already been introduced by national and international agencies for water quality assessment considering various uses and control of contamination. This study focuses on a comprehensive review about WQI models, water quality parameters and comparison of using WQI models in five different countries, namely, Canada, USA, Australia, Malaysia and Iraq. Comparison of water quality and index models through these five countries reveals that the application and modification of WQI models can help to improve water quality. Also the selection of water quality parameters and index models is based on assessment, cost effectiveness and availability of data. Iraq compared to the other four countries used in the study needs more attention to improve water quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».