Environmental Monitoring and Assessment· 2026Q2
Endonezya'daki kendi kendine sağlanan yeraltı sularının mikrobiyal riskinin sıralanması
Ranking microbial risk of self-supplied groundwater in urban Indonesia
- 0atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir yöntem, Endonezya'daki kentsel yeraltı sularındaki mikrobiyal kirlilik riskini ikincil veriler kullanarak sıralıyor, özellikle kuyu sularını (daha derin sondajlara göre 2,9 kat daha fazla E. coli olasılığı) ve nüfus yoğunluğunu ana risk faktörleri olarak belirliyor.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Yeni bir model, yalnızca ikincil verileri kullanarak Endonezya'daki kentsel yeraltı suyu kirlilik riskini sıralar.
- Kuyu sularının, sondaj kuyularına göre E. coli kirliliği (>100 CFU/100 mL) olasılığı 2,9 kat daha fazladır.
- Kirlilik riski, nüfus yoğunluğu, akifer litolojisi ve yağış ile anlamlı derecede artar.
- Modelin tahmin doğruluğu (AUC 0,715) kabul edilebilir düzeydedir ancak yüksek riskli bölgeleri sistematik olarak az tahmin etmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract In Indonesia, 61% of urban households use self-supplied groundwater, with 24% relying on it as a primary drinking water source. Many self-supplied sources contain faecal contamination, posing health risks. Identifying locations with elevated contamination risk can help target piped-water investments and interim safety measures, but collecting sufficient water quality data is costly. This study develops and validates a method to rank contamination risk across Indonesian cities using secondary data alone. Contamination probability was modelled using logistic regression applied to water quality data from 619 households in Indonesia’s 2020 national water quality survey. A composite city-level risk score was constructed by combining predicted contamination probability with the proportion of households relying on self-supplied groundwater, derived from Indonesia’s 2022 national socioeconomic survey, enabling risk ranking across all 99 cities. Dug-wells had 2.9 times greater odds of Escherichia coli >100 CFU/100 mL than boreholes ( p < 0.001), and contamination risk increased significantly with population density ( p = 0.006). Aquifer lithology and rainfall were additional predictors ( p < 0.1). Model discrimination was acceptable (AUC 0.715, 95% CI 0.667–0.764). Independent validation against four datasets (14 locations) revealed acceptable agreement but systematic underprediction of E. coli exceedance probability at four locations (root mean square error of 0.116 and mean bias of −0.067), indicating the model is more reliable for identifying lower-risk than higher-risk cities. Including groundwater depth and sanitary condition data could increase model reliability. This approach provides a cost-effective screening tool for prioritising water-safety interventions where urban self-supply is widespread and data is limited.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Environmental Monitoring and Assessment, 2026 · DOI ↗
Devamı Pofolia uygulamasında
Çıkarımlar ve makaleye soru sorma; ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Ücretsiz.
Web'de giriş yaparak açAlan: Beslenme ve Diyetetik
Nutrition and DieteticsNursing