SCOPUS
KCI등재
Water Quality Assessment and Turbidity Prediction Using Multivariate Statistical Techniques: A Case Study of the Cheurfa Dam in Northwestern Algeria = Water Quality Assessment and Turbidity Prediction Using Multivariate Statistical Techniques: A Case Study of the Cheurfa Dam in Northwestern Algeria
저자
( Amina Addouche ) ; ( Ali Righi ) ; ( Mehdi Mohamed Hamri ) ; ( Zohra Bengharez ) ; ( Zahia Zizi )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
-주제어
KDC
500
등재정보
SCOPUS,KCI등재,ESCI
자료형태
학술저널
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수록면
563-573(11쪽)
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제공처
This work aimed to develop a new equation for turbidity (Turb) simulation and prediction using statistical methods based on principal component analysis (PCA) and multiple linear regression (MLR). For this purpose, water samples were collected monthly over a five year period from Cheurfa dam, an important reservoir in Northwestern Algeria, and analyzed for 12 parameters, including temperature (T°), pH, electrical conductivity (EC), turbidity (Turb), dissolved oxygen (DO), ammonium (NH<sub>4</sub> <sup>+</sup>), nitrate (NO<sub>3</sub> <sup>-</sup>), nitrite (NO<sub>2</sub> <sup>-</sup>), phosphate (PO<sub>4</sub> <sup>3-</sup>), total suspended solids (TSS), biochemical oxygen demand (BOD5) and chemical oxygen demand (COD). The results revealed a strong mineralization of the water and low dissolved oxygen (DO) content during the summer period. High levels of TSS and Turb were recorded during rainy periods. In addition, water was charged with phosphate (PO<sub>4</sub> <sup>3-</sup>) in the whole period of study. The PCA results revealed ten factors, three of which were significant (eigenvalues >1) and explained 75.5% of the total variance. The F1 and F2 factors explained 36.5% and 26.7% of the total variance, respectively and indicated anthropogenic pollution of domestic agricultural and industrial origin. The MLR turbidity simulation model exhibited a high coefficient of determination (R<sup>2</sup> = 92.20%), indicating that 92.20% of the data variability can be explained by the model. TSS, DO, EC, NO<sub>3</sub> <sup>-</sup>, NO<sub>2</sub> <sup>-</sup>, and COD were the most significant contributing parameters (p values << 0.05) in turbidity prediction. The present study can help with decision-making on the management and monitoring of the water quality of the dam, which is the primary source of drinking water in this region.
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