الكلمات الرئيسية: مؤشر جودة المياه، مخطط شيلر، الهيدروكيمياء، تحليل المكونات الرئيسية
ترتبط جودة الحياة بجودة المياه التي نستهلكها. من بين جميع موارد المياه، تعتبر المياه الجوفية واحدة من أهم موارد مياه الشرب . في المناطق الجافة وشبه الجافة، وخاصة بالنسبة للدول النامية مثل الهند وبنغلاديش، تؤدي الزيادة السكانية السريعة المرتبطة بالأنشطة التنموية المكثفة إلى زيادة حادة في الطلب على المياه . لقد أصبحت تدهور جودة المياه الجوفية يومًا بعد يوم الآن

أحد التحديات الخطيرة في العالم. يُجبر مليارات الأشخاص حول العالم على استهلاك المياه الملوثة بسبب ندرة المياه الصالحة للشرب، وبالتالي فإن ندرة المياه الجوفية تشكل تهديدًا مقلقًا للبشر. لقد تم إثبات أن المياه الجوفية في خطر أكبر، من حيث نقائها . في المناطق النائية، تكون حالة المياه الجوفية أكثر بؤسًا، بسبب السحب المفرط للمياه الجوفية. يتعين على سكان المناطق الحضرية السير عدة كيلومترات لجلب المياه الصالحة للشرب . تعمل الحكومة ومنظمات غير حكومية مختلفة بجد لتوفير مياه شرب خالية من الملوثات لكل فرد . وقد تم الإبلاغ في الأدبيات السابقة أن الملوثات مثل المعادن الثقيلة والمبيدات الحشرية والملوثات العضوية وغير العضوية تسبب أمراضًا خطيرة لصحة الإنسان مثل ارتفاع ضغط الدم، نقص كالسيوم الدم، حصوات الكلى، عدم الراحة المعوية الكلوية، تكلس الشرايين، تجلط الدم . بالإضافة إلى توفر المعادن الثقيلة في مياه الشرب، ثبت أيضًا أن وجود النيتروجين يشكل تهديدًا قويًا لجودة مياه الشرب . مع تزايد تلوث المياه الجوفية، من الضروري تحليل الخصائص الكيميائية للمياه الجوفية وتقييم جودة المياه الجوفية لأغراض إمدادات المياه. في هذا الصدد، تم استخدام طرق مثل مؤشر جودة المياه الجوفية (GWQI)، والطريقة الشاملة الضبابية وطريقة وزن المخاطر الصحية (HRWM) على نطاق واسع من قبل الباحثين. من بين هذه الطرق، تم استخدام مؤشر جودة المياه (WQI) بشكل أكثر شيوعًا من قبل الباحثين الدوليين بسبب حسابه البسيط، وعمليته، وتطبيقاته المتنوعة .

GWQI هو تعبير رياضي يمكن استخدامه لتحديد جودة المياه الجوفية في مواقع مختلفة على مستوى العالم. تم الاحتفاظ بفكرة GWQI لتقييم جودة المياه في مناطق عالمية متنوعة . إنه أداة مهمة لصانعي القرار لاختيار أفضل طريقة لهدف ما قبل الترميم . نتيجة لذلك، أصبح عنصرًا حاسمًا في تقييم جودة المياه. في الهند، أظهرت أبحاث متعددة في مناطق مختلفة أن مصادر مياه الشرب تحتوي على معادن ثقيلة مثل الكادميوم، الرصاص، الزئبق، الزرنيخ، والمنغنيز. كما أظهرت نتائج الأبحاث مستويات مرتفعة من الفلوريد، التي تتجاوز حدود منظمة الصحة العالمية (WHO)، . في دراسة على طبقة المياه الجوفية رامغانغا في منطقة بارايلي في ولاية أتر برديش (الهند)، وُجد أن المياه الجوفية التي تم استخراجها من طبقة المياه الجوفية الضحلة تحتوي على نسبة عالية من الزنك والنيكل، بينما تتكون العينات المجمعة من طبقة المياه الجوفية العميقة من معادن ثقيلة مثل النحاس، الكوبالت، النيكل، المنغنيز، الكادميوم، والزنك . كشفت الأبحاث السابقة أن جودة مياه الشرب في عدة مناطق من شمال الهند غير صالحة للشرب. تم الإبلاغ عن أن حوالي 35 منطقة تأثرت بشكل مختلف بتسمم الزرنيخ .

بالنظر إلى النقاط البارزة المذكورة أعلاه، تم إجراء هذه الدراسة لتحقيق الأهداف التالية: (أ) الهدف الرئيسي من العمل البحثي الحالي هو استكشاف مستوى التلوث في أحد الأجزاء غير المستكشفة من شمال الهند، والتي لم يتم تحديدها من قبل في الدراسات السابقة، أي مدينة تاج محل، أغرا، الهند، (ب) علاوة على ذلك، تم تقدير جودة المياه الجوفية من خلال التحليل الهيدروكيميائي وتقدير GWQI على التوالي، (ج) استخدام PCA لتحديد المكونات التي تؤثر على تصريف المذاب الهيدروكيميائي في المياه الجوفية، (د) التحقيق في العلاقة بين المعلمات الهيدروكيميائية ومصدرها المشترك.

ركزت الدراسة الحالية على أحد الكتل في مدينة تاج محل، أغرا، الهند. تقع هذه المدينة على ضفاف نهر يامونا، ولاية أتر برديش، الهند، بين و (الشكل 1). مع الزيادة السريعة في عدد السكان، تعتبر واحدة من أكبر المدن في شمال الهند. هناك 15 كتلة إدارية، 904 قرى، وستة تحصيلات في منطقة أغرا. وفقًا لتعداد الهند لعام 2011، تحتوي منطقة أغرا على أكثر من 7 ملايين أسرة، مع عدد سكان يبلغ منهم ذكور و إناث. كان مناخ المنطقة الم sampled شبه جاف إلى شبه استوائي، مع متوسط هطول الأمطار السنوي 687 مم وتبخر قدره في السنة. يتراوح متوسط درجة الحرارة من 21.9 إلى في الأيام الحارة و في الأيام الباردة. سنويًا، يبلغ متوسط هطول الأمطار حوالي 687.2 مم بسبب الرياح الموسمية الجنوبية الغربية، وبالتالي يتراوح الرطوبة النسبية اليومية من 30 إلى .

تشغل منطقة الدراسة جزءًا من سهل الهندو-غانجيتي، وأكبر جزء منها مدعوم برواسب طينية من العصر الرباعي تشمل بشكل أساسي تسلسلًا من الطين، والغرين، والرمل من درجات مختلفة، والحصى والكنكر بمقادير مختلفة. في هذه المنطقة الدراسية، يستخدم أكثر من من السكان المياه الجوفية لأغراض الشرب، وبالتالي، فإن التحقيقات في جودة المياه الجوفية تعتبر من أعلى الأولويات. في هذه الدراسة، تم استخدام ArcGIS (الإصدار 10.8.2) لمعالجة البيانات الجغرافية والتصور. ArcGIS هو منتج من Esri ويمكن العثور على مزيد من التفاصيل حول البرنامج على موقعهم الرسمي (https://www.esri.com).

تم جمع العينات من المنطقة المختارة عبر آبار الأنابيب، ومضخات اليد، والآبار. تم جمع جميع العينات خلال فترة زمنية مدتها عام واحد من فبراير 2022 إلى يناير 2023. تم جمع ما مجموعه 50 عينة من المياه الجوفية من 10 قرى. ) تم جمعها وحفظها في زجاجات بولي بروبيلين في تم رسم مواقع أخذ العينات باستخدام برنامج ArcGIS 10.2 (الشكل 1). لتثبيت درجة الحموضة، والتوصيلية، ودرجة حرارة منطقة أخذ العينات، تم استخدام المضخات اليدوية لبعض الوقت قبل جمع العينات. جميع المواد الكيميائية المستخدمة كانت من الدرجة التحليلية (ميرك دارمشتات، ألمانيا). خلال تحليل العينات، تم استخدام الطرق القياسية كما هو موضح في APHA 2012. تركيز الفلورايد ( سلفات ( ) ونيترات ( تم تحديد أيونات ) باستخدام مطياف الامتصاص. طريقة موهر ( ) تم استخدامه لتحديد الكلوريد ( تم استخدام طريقة المعايرة وقياس اللهب لتحديد الصلابة والقلوية، ، و الأيونات في عينات الماء. تم تحليل المواد الصلبة الذائبة الكلية (TDS) ودرجة الحموضة باستخدام مجموعة متعددة المعلمات. . تم التحقق من النتائج من خلال حساب توازن الكاتيونات والأنيونات. كانت الخطأ المقدر أقل من لكل العينات المجمعة.

نموذج WQI هو أداة مثيرة للاهتمام لتقييم جودة المياه الجوفية والمياه السطحية. يستخدم تقنيات التجميع التي تسمح بتحويل بيانات جودة المياه الواسعة إلى قيمة أو مؤشر واحد. على مستوى العالم، تم تطبيق نموذج WQI لتقييم جودة المياه وفقًا للمعايير المحلية. الإرشادات التي وضعتها منظمة الصحة العالمية لمياه الشرب موضحة في (الجدول 1).

تشير المعادلات التالية إلى حساب Wn (المعادلة 1).

أين و ن: معامل وزن الوحدة ; Xs: معيار مقترح للمعامل، K: ثابت التناسب؛ عدد من معايير جودة المياه المختلفة.

تم حساب مقياس تقييم الجودة Qn وفقًا لإرشادات منظمة الصحة العالمية باستخدام العلاقة في المعادلة (2).

Xn – التركيز الفعلي لمعايير جودة المياه؛ Xi – القيمة المثالية لمعايير جودة المياه المختلفة (0 لجميع المعايير باستثناء pH 7 جزء في المليون).

تقدير مؤشر جودة المياه (WQI)

لقد اتبع باحثون مختلفون الطريقة المذكورة أعلاه لحساب مؤشر جودة المياه (WQI). بشكل عام، يميز مؤشر جودة المياه (WQI) المياه الصالحة للشرب إلى فئات مختلفة، كما هو موضح أدناه في الجدول. .

نهج إحصائي موثق جيدًا في أبحاث المياه الجوفية، تحليل المكونات الرئيسية. يتم الحصول على توضيح البيانات على طول العامل الخفي الذي أنشأته العوامل الأصلية مثل مؤشرات جودة المياه مع مراعاة المصدر الرئيسي للتباين في البيانات. المعلمات الخفية من مصفوفة تتكون من تحميل العوامل (وزن المتغير الرئيسي) ودرجة العامل (توقع موقع العينة على محور المكون الرئيسي). تم تنفيذ تحليل المكونات الرئيسية في هذه الدراسة لتحديد السلوك المتجانس والأصل المشترك لخصائص المياه الجوفية الفيزيائية والكيميائية المختلفة. تم إجراء تحليل المكونات الرئيسية الإضافي لتحديد العوامل المختلفة المسؤولة عن إطلاق الملوثات في المياه الجوفية. .

تم تحليل البيانات باستخدام SPSS 16.0 (SPSS Inc. شيكاغو، الولايات المتحدة الأمريكية) ومايكروسوفت إكسل 2013. من خلال SPSS 16.0 تم حساب معامل ارتباط سبيرمان لمعرفة العلاقة المتبادلة بين مختلف المحاليل الهيدروكيميائية. تم رسم خريطة التوزيع المكاني الإضافية باستخدام برنامج Arc GIS-10.2 بواسطة ESR لتقييم التوزيع المكاني للفلورايد من العينات المجمعة من أجزاء مختلفة من القرى.

تم تقديم الخصائص الفيزيائية والكيميائية لعينات المياه الجوفية في الجدول 3. وقد وُجدت القلوية في عينة المياه الجوفية في نطاق من 187 إلى 493.8 جزء في المليون، مع قيمة متوسطة تبلغ 343 جزء في المليون، وهي ضمن الحد المسموح به. كانت نسبة المواد الصلبة الذائبة الكلية في العينات مرتفعة جداً من 801 إلى 2065 جزء في المليون بمتوسط قدره 1327 جزء في المليون، وهو أعلى من الحد المسموح به. تراوحت تركيزات الكلوريد بين 226 و 814 جزء في المليون، مع قيمة متوسطة تبلغ 470 جزء في المليون. تم العثور على تركيزات أيونات الصوديوم والبوتاسيوم والكبريتات والنترات في النطاق من ، و ، على التوالي. تم ملاحظة الصلابة بين نطاقات 155 إلى 485 جزء في المليون بمتوسط قيمة 320 جزء في المليون، وبالمثل، تراوحت تركيزات أيونات الكالسيوم والمغنيسيوم من إلى على التوالي. كان الأنيون الأكثر بروزًا الموجود في عينات المياه الجوفية هو لكن بعض العينات كانت الأيونات كأكثر أنيون بارز. من بين جميع العينات المجمعة، حوالي لها قيم pH

فوق الحد المسموح به وفقًا لمعايير منظمة الصحة العالمية ومعايير معهد المعايير الهندي (IS: 10500، 2012) أي، تم العثور على تركيز الفلورايد في المياه المأخوذة من العينات في نطاق 0.910 إلى 2.46 جزء في المليون، مع قيمة متوسطة تبلغ 1.628 جزء في المليون كما هو موضح في الشكل 2. أظهرت النتيجة أن تركيز أيون الفلورايد كان في الجانب المرتفع، متجاوزًا الحد المسموح به من منظمة الصحة العالمية (1.5 جزء في المليون). .

في منطقة كوريا، درس كيم وآخرون التلوث المشترك بالزرنيخ والفلورايد في المياه الجوفية لمياه جوفية رسوبية وأبلغوا أن تركيزات أيونات الفلورايد بين إجمالي 50 عينة تم جمعها، 35 عينة لديها مستوى مرتفع، مما يشير إلى أن التربة والصخور في تلك المنطقة تحتوي على معادن غنية بالفلورايد. . في دراسة مماثلة أجراها علي وآخرون في عام 2021، أظهرت أيضًا ارتفاع مستوى الفلورايد في المياه الجوفية في بعض مناطق منطقة أغرا، وقد لوحظ أن تركيز الفلورايد يتراوح بين 0.14 إلى . وجدت دراسة أخرى أجراها أنصاري وعمر (2019) نتائج مشابهة جدًا في أوناو، أوتار براديش (الهند)، وتم الإبلاغ عن تركيز الفلورايد في النطاق بين 0.06 إلى أظهرت دراسة مشابهة جدًا أجراها تشوريسيايا وآخرون (2018) تركيز الفلورايد بين 0.28 إلى 2.01 في فاراناسي، أوتار براديش، الهند. وبالمثل، في بعض الأبحاث السابقة الأخرى، تراوح تركيز أيونات الفلورايد من 0.32 إلى 3.5 في باندا، أوتار براديش. أفاد تيواري وآخرون (2016) بارتفاع مستوى تركيز الفلورايد، أي بين 0.41 و 3.99 في براتابغار، أوتار براديش، الهند. وجد ديف وراجو (2014) تركيز الفلورايد بين 0.08 إلى 6.7 في سونبادرا، أوتار براديش. ومن ثم، يمكن استنتاج أن الجزء الأكبر من شمال الهند يعاني من تركيزات مرتفعة من الفلورايد (الجدول 4).

بالنسبة لجميع عينات المياه الجوفية، تم عرض الأيونات الذائبة الرئيسية من خلال مخططات بايبر ثلاثية الأبعاد ومخططات شوليار لفهم التقدم الجيوكيميائي للمياه الجوفية. تم استخدام برنامج Rock ware AqQa v1.X لرسم المخططات. كشفت المخططات الثلاثية المنفصلة عن الكاتيونات والأنيونات في مخطط بايبر. كان المغنيسيوم والكالسيوم والصوديوم والبوتاسيوم في قمة مخطط الكاتيونات بينما كان الكلوريد والكبريتات والكربونات.

وكانت أيونات البيكربونات هي قمم مخطط الأنيونات (الشكل 3). وكان الكاتيون السائد الموجود في العينات هو الصوديوم. نتيجة لذلك، تم تصنيف جودة المياه في منطقة أتشنييرا على أنها إما أو اكتب، و عندما يذوب الفلوريت في الماء الذي يحتوي على بيكربونات الصوديوم، غالبًا ما يكون هناك ارتباط معتدل بين زيادة مستويات الفلورايد بسبب وجود البيكربونات. تم عرض المكونات الأيونية لعينات المياه الجوفية في مخطط شيلر (الشكل 4). المكونات الأيونية الأساسية للمياه الجوفية هي ، و وتظهر تركيزاتها في الرسم البياني شبه اللوغاريتمي لشولار كمعادلات لكل مليون لكل كيلوغرام من المحلول (meq/kg). تم عرض تركيز كل أيون في كل عينة بواسطة نقاط على ستة خطوط متباعدة بالتساوي، وتم ربط تلك النقاط بخط.

في إحدى الدراسات حول بحيرة بويانغ في الصين، تم الإبلاغ عن وجود النيتروجين-النترات كتهديد رئيسي للبحيرة بسبب الممارسات الزراعية الواسعة الجارية. في الدراسة، تم استخدام طرق متعددة تشمل تحليل الارتباط الرمادي، وارتباط بيرسون، والإحصاءات الرياضية، وتقييم مخاطر الصحة البشرية للتحقيق في التغيرات المكانية والزمنية والمخاطر المحتملة للنيتروجين.

تم تنفيذ تحليل المكونات الرئيسية (PCA) في هذه الدراسة لتحديد السلوك المتجانس والأصل المشترك لخصائص المياه الجوفية الفيزيائية والكيميائية المختلفة. يمكن اعتبار قيم المكونات الرئيسية المختلفة (PCs) تحت تحميلات قوية ومتوسطة وضعيفة، إذا كانت قيمتها تتراوح من إلى على التوالي. يتم تطبيق تحليل المكونات الرئيسية (PCA) في الدراسة الحالية للحصول على علاقات بين المكونات الهيدروكيميائية لعينات المياه الجوفية.

أظهر التحليل العاملي للمياه الجوفية أن المتغيرات مترابطة مع من إجمالي التباين. وفقًا لمعيار كايزر، يمكن أن تكون قيم المكونات الرئيسية، التي وُجدت قيمها الذاتية أكثر من واحد،

يعتبر في تحليل العوامل بعد دوران فاريمكس، وُجد أن ثلاثة فقط من قيم المكونات الرئيسية كانت أكبر من واحد، كما هو موضح في رسم السقوط الشكل 5، ويمكن تجاهل الباقي حيث وُجدت قيمها الذاتية أقل من واحد. وبالتالي، تم استخراج ثلاثة مكونات رئيسية للاعتبار. أظهر الجدول 5 التباين في قيم المكونات الثلاثة الرئيسية والتي هي و معقول بالتالي؛ ومن ثم، يمكن تجاهل بقية المكونات. تتكون المكون الرئيسي الأول (PC-1) من TDS، وفلوريد بتحميل معتدل إلى قوي. أيون الفلوريد في PCA-1 يظهر تحميلًا معتدلًا إلى قوي مع TDS، و ، الذي يبدو أنه مرتبط بأصل الفلورايد الجيولوجي في الكتلة الحالية، وقد تم ربط أصلها بشكل كبير. كانت التغيرات في تركيز الفلورايد مرتبطة مباشرة بالمواد الصلبة الذائبة الكلية، القلوية الكلية، التي يمكن تفسيرها بسبب تطور الفلورايد من المعادن الحاملة للفلورايد الموجودة في الصخور المضيفة وتفاعلها مع المياه الجوفية. لذلك، يُستنتج أن

الشكل 5. مخطط سكرين لتحليل المكونات الرئيسية لكتلة أتشنييرا، أغرا، شمال الهند.

لا توجد مصادر بشرية للفلورايد في المياه الجوفية، مما يشير إلى أنه يتم الحصول عليه جيولوجياً. المكون الرئيسي الثاني (PC-2) يتضمن TH، و يظهر تحميلات عامل إيجابية عالية بينما في حالة المكون الرئيسي الثالث (PC-3) يتضمن تحميل معتدل إلى ضعيف. وبالتالي، يمكن التنبؤ من تحليل المكونات الرئيسية أن المكون الأول يمثل العوامل المسيطرة، المسؤولة عن إعادة إطلاق أيونات الفلورايد، حيث أن جميع المعلمات الحساسة (TDS، و ) من المياه الجوفية لديها تحميل معتدل إلى قوي بالنسبة لجميع المكونات الرئيسية الأخرى (الشكل 6). بينما المعلمات الحساسة الأخرى (TDS، ، و تظهر بيانات المياه الجوفية تحميلًا معتدلًا إلى قوي بالنسبة لجميع المكونات الرئيسية الأخرى.

تم جدول بيانات معامل الارتباط للأجزاء الريفية من كتلة آتشنيرا، منطقة أغرا، شمال الهند في الجدول 6. وُجد أن القلوية تزداد بسبب استبدال الفلورايد بأيونات الهيدروكسيد. لوحظ وجود ارتباط إيجابي بين تركيز أيون الهيدروجين وأيون الصوديوم مع أيون الفلورايد. قد يكون ذلك بسبب ارتفاع الرقم الهيدروجيني. وقد وجد العديد من الباحثين في أعمالهم التجريبية أن هناك علاقة ارتباط قوية بين و الأيونات لأنها تميل بشدة إلى التفاعل والتجمع لتكوين لقد أظهرت تركيزات الصوديوم والبيكربونات ارتباطًا إيجابيًا مع الفلورايد، والذي يمكن تفسيره بسبب القلوية العالية في المياه المأخوذة، مما يؤدي إلى ذوبان الفلورايد في المياه الجوفية. .

يتم ملاحظة ارتباط قوي بين معاملات جودة المياه المختلفة في الأماكن التي تكون فيها الظروف المناخية رطبة مثل آسام (الهند). إن محتوى الفلورايد في هذه عينات المياه في تزايد.

هذه المناطق ذات المناخ الجاف وشبه الجاف بسبب معدل تسرب المياه البطيء من خلال الأرض زيادة في تركيز ، و يؤدي إلى زيادة في قلوية عينة الماء. تظهر دراسات مختلفة أجريت في مناطق مختلفة من العالم أن إزالة أيون الأرسين من سطح أكسيد معدني يسبب ارتفاع درجة الحموضة في المياه المأخوذة، وهو ما تم تأكيده أيضًا من خلال دراسات تجريبية متنوعة. يوفر الجدول 7 نتيجة تأثير هذه المتغيرات على إطلاق ملوثين بشكل منفصل وعلى البيئة الموصلية للتواجد المتزامن.

في المنطقة قيد التحقيق، لوحظ أن مؤشر جودة المياه يتراوح بين 105 و185، كما هو موضح في الجدول 8. لذلك، هناك حاجة إلى ‘معالجة خاصة’ في منطقة الدراسة، لتصنيفها ضمن فئة ‘المياه الصالحة’. وُجد أن الأيونات مثل وكانت القلوية فوق الحد المسموح به، مما أدى إلى ارتفاع قيمة المواد الصلبة الذائبة الكلية (TDS)، والتي قد تكون سبب الأنشطة الجيولوجية.

من خلال طرق (الوزن العكسي للمسافة) IDW، تم استيفاء التوزيع المكاني لدرجات العوامل (الشكل 7). يتم توضيح العرض الرسومي لمؤشر جودة المياه (WQI) لكتلة أتشنييرا في الشكل 7a. استنادًا إلى قياس الجوانب الفيزيائية والكيميائية لعينات مختلفة، مأخوذة من مواقع مختلفة، يتم عرض نطاق WQI للمنطقة الم sampled في الرسم البياني الدائري (الشكل 7b). من خلال تحليل معايير جودة المياه المختلفة، وُجد أن جميع القيم المحسوبة تتجاوز الحدود المسموح بها التي اقترحتها منظمة الصحة العالمية (WHO) والمعايير الهندية (BIS). ، مما يؤدي إلى مستوى عالٍ من قيم TDS. ويستنتج من النتائج التجريبية أن النسبة العالية من الفلورايد في عينات كتلة أتشنييرا، منطقة أغرا قد تكون بسبب ظروفها الجيولوجية وأن مياه هذه المنطقة غير صالحة للشرب ولا يمكن استخدامها لأغراض أخرى متنوعة.

أظهر الدراسة المقارنة التي أجريت على مدى التلوث في مياه الشرب بين المناطق الحضرية والمناطق الريفية في منطقة أغرا في شمال الهند. تم إجراء دراسة على مؤشر جودة المياه الجوفية في المناطق الحضرية سابقًا بواسطة علي وآخرين. والدراسة الحالية تستند إلى المناطق الريفية في منطقة أغرا في شمال الهند (الشكل 8). تم مقارنة اثني عشر من معايير جودة المياه المهمة في تحليل جودة المياه الجوفية (GWQI). تراوحت قيمة GWQI في المناطق الحضرية بين 50.01 و 130.62، مما يكشف أن أكثر من نصف المنطقة الحضرية كانت في فئة غير صالحة للشرب. تقريبًا ربع المنطقة يقع في فئة الفقراء ) والمنطقة المتبقية تقع في نطاق الفئة الفقيرة جداً ( ). الشكل 8أ، أظهر أن لا عينات تقع في فئة الجيد أو الممتاز. وقد تم الاستنتاج أن القيمة الكبيرة لمؤشر جودة المياه في المناطق الحضرية كانت بسبب المصادر الجيولوجية بالإضافة إلى بعض المصادر البشرية (مخرج صناعة الأسمدة).

تظهر الدراسة الحالية في كتلة أتشنيرا أن مؤشر جودة المياه يتراوح بين 185 و 105، كما هو موضح في الشكل 8ب. كشفت تحليل مؤشر جودة المياه أن المنطقة الم sampled تقع في فئة غير صالحة للاستخدام في الشرب. لذلك، يُنصح بمعالجة مياه الشرب قبل جعلها مناسبة للشرب في كتلة أتشنيرا في منطقة أغرا، شمال الهند. يمكن الاستنتاج من التحليل المقارن أن المياه الصالحة للشرب في المناطق الريفية أكثر تلوثًا مقارنة بتلك الموجودة في المناطق الحضرية، وقد يكون ذلك بسبب الأنشطة الجيولوجية وكذلك الأنشطة البشرية (استخدام الأسمدة المحتوية على الفلورايد في الحقول، تسرب المياه إلى المياه الجوفية). .

تم إجراء الدراسة الحالية لتقييم جودة المياه الجوفية لكتلة أتشنييرا في مدينة تاج، أغرا، الهند، حيث تعتبر المياه الجوفية مصدرًا مهمًا للمياه. لذلك، تم تصميم هذه الدراسة لتطبيق مؤشر جودة المياه الجوفية (GWQI) وتحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتحديد المكونات الجيوكيميائية الرئيسية المسؤولة عن نشوء وإطلاق المكونات الجيوكيميائية في المياه الجوفية. تؤكد هذه الدراسة أن معظم عينات المياه الجوفية في مناطق الدراسة كانت قلوية في طبيعتها. كانت القيم المرتفعة من التوصيل الكهربائي، والمواد الصلبة الذائبة الكلية، والصلابة الكلية، والفلوريد، والكلوريد في عينات المياه الجوفية ناتجة بشكل رئيسي عن تفاعل المياه مع الصخور ومعدل التبخر العالي. تستنتج النتائج أن مؤشر جودة المياه ينتمي إلى فئة غير صالحة للاستخدام في الشرب في منطقة الدراسة، وبالتالي، فإن تقريبًا جميع آبار السحب في منطقة الدراسة تقع في فئة غير مناسبة للاستخدام في الشرب. علاوة على ذلك، تؤكد الكيمياء المائية للمياه الجوفية أن معظم عينات المياه الجوفية المجمعة في منطقة الدراسة كانت أكثر ملوحة مقارنة بالمياه العذبة. يخلص مخطط بايبر إلى أن الفئات الكيميائية المائية الرئيسية الموجودة في المياه الجوفية كانت من نوع بيكربونات الصوديوم أو نوع كلوريد الكالسيوم. أخيرًا، يظهر تحليل المكونات الرئيسية (PCA) الرقم الهيدروجيني، ووجود الفلورايد بتركيز عالٍ، يشير إلى مصدر جيولوجي لتلوث الفلورايد. لذلك، يُوصى بمعالجة مياه منطقة أتشنيرا في منطقة أغرا شمال الهند بشكل صحيح قبل استخدامها كمياه صالحة للشرب. يمكن الاستنتاج من التحليل المقارن أن مناطق الريف أكثر تلوثًا مقارنة بالمناطق الحضرية، وقد يكون ذلك أيضًا بسبب العوامل الجيولوجية.

كنشاطات بشرية (استخدام الأسمدة المحتوية على الفلورايد في الحقول، تسربها إلى المياه الجوفية). يتم عرض التوزيع الكامل للخصائص الفيزيائية والكيميائية للمياه في هذه الدراسة والتي يمكن استخدامها كأداة لتحسين جودة المياه لأغراض الشرب.

كانت مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها وتحليلها خلال الدراسة الحالية متاحة من المؤلف المراسل عند الطلب المعقول.

تاريخ الاستلام: 12 أكتوبر 2023؛ تاريخ القبول: 1 مارس 2024
نُشر على الإنترنت: 05 مارس 2024

يود المؤلفون أن يعربوا عن شكرهم (لكلية أناند للهندسة، أغرا، شمال الهند) لمنحهم الإذن لأداء العمل البحثي.

تم تصور وتصميم التجارب: S.A. و A.A.M. نفذ التجارب: S.V. و R.K.D. و R.I. و M.B.A. و M.M. قاموا بتحليل وتفسير البيانات؛ D.R. و J.K. ساهموا في المواد والمواد والأدوات التحليلية أو البيانات: M.K.G. و M.F. كتبوا الورقة: R.I. و M.B.A. و M.M. و M.K.G. و P.D. و M.F.

يعلن المؤلفون عدم وجود مصالح متنافسة.

يجب توجيه المراسلات والطلبات للحصول على المواد إلى A.A.M. أو M.F.
معلومات إعادة الطباعة والتصاريح متاحة علىwww.nature.com/reprints.
ملاحظة الناشر: تظل شركة سبرينجر ناتشر محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.

الوصول المفتوح هذه المقالة مرخصة بموجب رخصة المشاع الإبداعي النسب 4.0 الدولية، التي تسمح بالاستخدام والمشاركة والتكيف والتوزيع وإعادة الإنتاج بأي وسيلة أو صيغة، طالما أنك تعطي الائتمان المناسب للمؤلفين الأصليين والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتوضح ما إذا تم إجراء تغييرات. الصور أو المواد الأخرى من طرف ثالث في هذه المقالة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي الخاصة بالمقالة، ما لم يُشار إلى خلاف ذلك في سطر الائتمان للمواد. إذا لم تكن المادة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي الخاصة بالمقالة وكان استخدامك المقصود غير مسموح به بموجب اللوائح القانونية أو يتجاوز الاستخدام المسموح به، فستحتاج إلى الحصول على إذن مباشرة من صاحب حقوق الطبع والنشر. لعرض نسخة من هذه الرخصة، قم بزيارةhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
© المؤلف(ون) 2024

Keywords Water quality index, Schollar diagram, Hydrochemistry, Principal component analysis
Quality of life is associated with quality of water we consume. Out of all water resource, groundwater is one of the important drinking water resources . In the arid and semi-arid regions, especially for the developing countries like India and Bangladesh, the rapid population growth associated with intensive developmental activities results in a severe increase in water demand . The day-to-day degradation of groundwater quality has now

become one of the serious challenges in the world. Billions of people across the globe are compelled to consume the polluted water due to the scarcity of potable water, and therefore the scarcity of groundwater is an alarming threat to the humans. It has now been well established that groundwater is at higher risk, in terms of its purity . In remote areas, the situation of groundwater is even more miserable, due to over withdrawal of groundwater. The residents of urban areas have to walk several kilometers to fetch potable water . The government and various non-governmental organizations (NGOs) are working hard enough to provide contaminants free potable water to every individual . It has been reported in previous literatures that, contaminants like heavy metals, pesticides, organic and inorganic pollutant are causing the serious human health disease such as hypertension, hypocalcaemia, kidney stones, gastro-renal discomfort, arterial calcification, thrombosis . Apart from the availability of heavy metals in drinking water, the presence of nitrogen has also been proven as the strong potential threat to the quality of drinking water . With the increasing groundwater pollution, it is essential to analyze groundwater chemical characteristics and evaluate groundwater quality for water supply purpose. In this regard, methods like groundwater quality index (GWQI), the fuzzy comprehensive method and the health risk weight method (HRWM) have been widely used by researchers. Among these methods, the water quality index (WQI) has been more commonly used by international researcher due to its simple calculation, practicality, and versatile applications .

GWQI is a mathematical expression that can be used to determine the quality of groundwater in different locations globally. The idea of GWQI has been kept to assess the water quality throughout diverse world-wide areas . It is an important tool for the decision-makers to choose the best method for pre-remediation goal . As a result, it has become a crucial component in the evaluation of water quality. In India, multiples research in different areas indicated that the sources of drinking water contain heavy metals like cadmium, lead, mercury, arsenic, and manganese. Also, research findings have shown elevated levels of fluoride, which exceed World Health Organization (WHO), limits of . In a study on the Ramganga aquifer of Bareilly District in Uttar Pradesh (India), it was found that the groundwater which were extracted from shallow aquifer contain high percentage of zinc and nickel, whereas the samples collected from deep aquifer consists of heavy metals like copper, cobalt, nickel, manganese, cadmium, and zinc . Previous research revealed that the quality of drinkable water in several regions of northern India is unfit for drinking. About 35 districts are reported to have been found variously affected with arsenic toxicity .

Considering the above mention highlights, this study was undertaken to achieve the following objectives: (a) the primary aim of the present research work was to explore the level of contamination in one of the unexplored parts of northern India, which has not been marked before in the previous studies, i.e., the city of Taj Mahal, Agra, India, (b) Further, qualitative of groundwater has been estimated by hydro-chemical analysis and GWQI estimation respectively, (c) to use PCA for the determination of the components that influence the discharge of hydro chemical solutes into the groundwater, (d) to investigate the correlation between hydro chemical parameters and their common source of origin.

The present study was focused on one of the blocks of city of Taj-Mahal, Agra, India. This city is located on the bank of river Yamuna, Uttar Pradesh, India, between and (Fig. 1). With a rapid pace of population increase, it is one of biggest city in northern India. There are 15 administrative blocks, 904 villages, and six tehsils in the Agra district. With reference to the 2011 India’s Census, the Agra district has over 7 million households, with a population of of which are males and are females. The weather of the sampled area was semi-arid to sub-tropic type, with an average annual precipitation of 687 mm and evaporation of year. The average temperature range varies from 21.9 to in hot days and in cold days. Annually, the rainfall averages to about 687.2 mm due to the southwest monsoon, and consequently the daily relative humidity ranges from 30 to .

The study area occupies a part of Indo-Gangetic plain and its major part is underlined by alluvial sediments of quaternary age encompasses primarily a sequence of clay, silt, sand of different grades, gravels and kankar in different magnitude. In this study region, over of the population use groundwater for drinking purposes thus, investigations of quality of groundwater are among the highest priorities. In this study, ArcGIS (version 10.8.2) was used for geographical data processing and visualization. ArcGIS is a product of Esri and more details about the software can be found on their official website (https://www.esri.com).

The samples were collected from the selected area via tube wells, hand pumps and wells. All samples were collected in a time interval of one year from February 2022 to January 2023. A total of 50 groundwater samples from 10 villages ( ) were collected and preserved in polypropylene bottles at . The sampling locations have been plotted through ArcGIS 10.2 (Fig. 1). To stabilize the pH , conductivity and temperature of the sampling area, the hand pumps were used for some time before collection of samples. All chemical used were of analytical grade (Merck Darmstadt, Germany). During the analysis of samples standard methods were used as given in APHA 2012. Concentration of fluoride ( ), sulphate ( ) and nitrate ( ) ions were determined by using spectrophotometer. Mohr’s method ( ) was used to determine chloride ( ) content in the samples. Titration and flame photometry method was used to determine hardness, alkalinity, , and ions in the water samples. Total dissolved solids (TDS) and pH were analyzed by multi-parameter kit . The results were counter checked by the calculation of cation and anion balance. The estimated error was less than for all the collected samples.

The WQI model is an interested tool for assessing groundwater and surface water quality. It uses aggregation techniques that allow conversion of extensive water quality data into a single value or index. Globally, the WQI model has been applied to evaluate water quality according to local criteria. The guidelines laid by WHO for drinking water are illustrated in (Table 1).

The following equations refer to the calculation Wn (Eq. 1).

where , Wn: unit weight parameter ; Xs: suggested standard for parameter, K: Proportionality Constant; number of different water quality parameters.

Quality rating scale Qn was computed according to WHO guidelines using the relation of Eq. (2).

Xn -actual concentration of water quality parameters; Xi -ideal value of different water quality parameters ( 0 for all parameters except pH 7 ppm ).

Estimation of Water Quality Index (WQI)

Various researchers have followed the above method to calculate WQI. Generally, the water quality index (WQI) differentiates potable water into different classes, as shown below in Table .

A well-reported statistical approach in ground water research, the principal component analysis. The data clarification is obtained along the hidden factor created by original factors such as water quality indicators by regard at the key source of variance in the data. The hidden parameters from a matrix composed of factor loading (weight of principal variable) and factor score (prediction of sampling location on the principal component axis). The PCA has been executed in this study to determine homologous behavior and common origin of different physicochemical properties of groundwater. Further PCA was carried out to identify the various factors responsible for release of contaminants into groundwater .

The data was analyzed using SPSS 16.0 (SPSS Inc. Chicago, USA) and Microsoft Excel 2013. Through SPSS 16.0 spearman correlation was calculated to know the inter-relationship between various hydro-chemical solutes . Further Spatial distribution map has been drawn using arc GIS-10.2 by ESR to evaluate the spatial distribution of fluoride from samples collected from different parts of villages.

The physiochemical properties of groundwater samples have been presented in Table 3. The alkalinity of the groundwater sample has been found in the range from 187 to 493.8 ppm , with an average value of 343 ppm , which is within the permissible limit of . TDS of the samples was very high from 801 to 2065 ppm with the average value of 1327 ppm , which is higher than prescribed limit . The concentration of chloride ranged from 226 to 814 ppm with the average value of 470 ppm . The concentration of sodium, potassium, sulphate, and nitrate ions were found in the range of , and , respectively. The hardness was observed between the ranges of 155 to 485 ppm with an average value of 320 ppm , and correspondingly, the concentration of calcium and magnesium ions was ranged from to , respectively. The most prominent anion found in underground water samples was , but some samples had ions as the most prominent anion. Out of all the samples collected, about of them have pH values

above the permissible limit of WHO and BIS standards (IS: 10500, 2012) i.e., . The concentration of fluoride in the sampled water was found in the range of 0.910 to 2.46 ppm , with the average value of 1.628 ppm as shown as in Fig. 2. The result demonstrated that the concentration of fluoride ion was on elevated side, crossing the permissible limit of WHO ( 1.5 ppm .

In Korea area, Kim et al. studied the co-contamination of arsenic and fluoride in the groundwater of an alluvial aquifer and reported that the concentrations of fluoride ions among the total 50 samples collected, 35 samples have increased level, which indicated that the soil and the rock of that region contain fluoride-rich minerals . In a similar kind of study carried out by Ali et al.2021, also showed the elevated groundwater fluoride in some blocks of the Agra district and it was observed that the concentration of fluoride in the range of 0.14 to . Another study carried out by Ansari and Umar (2019), found very much similar results in Unnao, Uttar Pradesh (India), and the concentration of fluoride was reported in the range between 0.06 to . A very similar study performed by Chaurisiaya et al. (2018) observed the concentration of fluoridebetween 0.28 to 2.01 in Varanasi, Uttar Pradesh, India. Similarly, in some other previous research, the concentration of fluoride ions was ranged from 0.32 to 3.5 in Banda, Uttar Pradesh . Tiwari et al. (2016) reported the elevated range of fluoride concentration i.e., between 0.41 and 3.99 in Pratapgarh, Uttar Pradesh, India . Dev and Raju (2014) found the fluoride concentration between 0.08 to 6.7 in Sonbadra, Uttar Pradesh . Hence, it may be inferred that the major portion of northern India is endemic to elevated fluoride concentration (Table 4).

For all groundwater samples, the primary dissolved ions were shown through Piper trilinear diagrams and Schoellar diagrams to comprehend the geochemical progression of groundwater. AqQa v1.X, a Rock ware program, was used to plot the diagrams. Separate ternary plots revealed the cations and anions in the piper diagram. Magnesium, calcium, and sodium, potassium was the apex of cation plot while chloride, sulphate, and carbonate,

and bicarbonate ions were the apexes of anions plot (Fig. 3). The predominant cation present in the samples was sodium. As a result, the water quality of Achhnera region was classified as either or type, and type. When fluorite get dissolves in water containing sodium bicarbonate, there is often a moderate correlation between increased fluoride levels due to the presence of bicarbonates . Ionic components of groundwater samples have been displayed in Schoellar diagram (Fig. 4). The primary ionic components of groundwater are , and , and their concentrations are shown in the semi-logarithmic Schoellar diagram as equivalents per million per kilogram of solution (meq/kg). Each ion’s concentration in each sample was shown by points on six evenly spaced lines, and those points were linked by a line.

In one of the studies on Poyang Lake, China, the presence of nitrogen-nitrate was reported as major threat to the lake with the extensive ongoing agricultural practices . In the study, the multi-methods which include grey correlation analysis, Pearson correlation, mathematical statistics, and human health risk assessment were used for the investigation of spatiotemporal variations and potential risks of nitrogen.

The PCA has been executed in this study to determine homologous behavior and common origin of different physicochemical properties of groundwater. The values of different Principal Components (PCs) can be considered under strong, moderate, and weak loadings, if their value ranges from to , respectively. The application of PCA in the present study is to obtain correlations between the hydro-chemical components of the groundwater samples.

The PCA of the groundwater samples revealed that the variables are inter-correlated with of the total variance. As per Kaiser Criterion, the PCs values, whose eigen values were found more than one, can be

considered in factor analysis . After varimax rotation, only three PCs values were found more than one, as shown in the scree plot Fig. 5, and the rest can be ignored as their eigen values have been found less than one. Hence, three principal components have been extracted for the consideration. Table 5 showed the variance in the three PC values which is and reasonable correspondingly; hence, the rest of the components can be ignored. Principal component one (PC-1) comprised TDS, , and fluoride with moderate to strong loading. Fluoride ion in PCA-1 showing the moderate to strong loading with TDS, and , which appeared to be linked with geological origin fluoride in the present block, and their origin has been significantly correlated. The changes in the concentration of fluoride were directly related with the TDS, , Total Alkalinity, which can be explained due to the evolution of the fluoride from the fluoride bearing minerals present in host rocks and their interaction with groundwater. Therefore, it is concluded that

Figure 5. Scree plot of PCA of Achhnera block, Agra, Northern India.

there are no human sources of fluoride in groundwater, indicating that it is obtained geologically. Principal component two (PC-2) includes TH, and showing high positive factor loadings while in case of principal component three (PC-3) includes , moderate to weak loading. Thus, it can be predicted from the PCA that the component one represents the controlling factors, which is responsible for rerelease of fluoride ions, as all sensitive parameters (TDS, and ) of groundwater have moderate to strong loading with respect to all other principal components (Fig. 6). While other sensitive parameters (TDS, , and ) of groundwater show moderate to strong loading with respect to all other principal components.

The correlation coefficient data of rural parts of Achhnera block, Agra region, North India are tabulated in Table 6. Alkalinity was found to increase due to the replacement of fluoride with hydroxide ions. A positive correlation of concentration of hydrogen ion and sodium ion is observed with fluoride ion. The region may be due to high pH . Many researchers have found in their experimental work that there is a strong correlation ship between and ions as they have a strong tendency of combining and forming . The concentration of sodium and bicarbonates have shown positive correlation with fluoride, which can be explained due to the high alkalinity in the sampled water, resulting in the dissolution of fluoride in groundwater .

A strong correlation coefficient between different water quality parameters is seen at those places where the climatic conditions are humid like Assam (India). The fluoride content in these water samples are increasing in

these arid and semi-arid climate regions because of the slow rate of water percolation through the ground . Increase in concentration of , and results in increase in alkalinity of water sample. Various studies carried out in different regions of the world show that desorption of as ion and from metallic oxide surface causes higher pH of the sampled water which is also confirmed by various experimental studies . Table 7 provides a result of the impact of these variables on release of two pollutants separately and on the conductive environment for co-occurrence.

In the area under investigation, it has been observed that water quality index ranges from 105 to 185, delineated as per the Table 8. Therefore, ‘special treatment’ is needed in the study area, to qualify in ‘fit water’ category. It was found that the ions like and alkalinity were above the permissible limit, resulting high total dissolved solids (TDS) value, which might be the cause of geogenic activities.

Through (Inverse Distance Weighted) IDW methods, the spatial distribution of factor scores was interpolated (Fig. 7). The graphical presentation of the WQI of the Achhnera block is illustrated in Fig. 7a. Based on the measurement of physiochemical aspects of different samples, taken from different locations and the WQI range of the sampled region is shown in the pie chart (Fig. 7b). From the analysis of the different water quality parameters, it was found that all the calculated values surpass the permissible limits suggested by WHO & BIS , which results in a high level of TDS values. It is concluded from the experimental results that the high percentage of fluoride in the samples of Achhnera block, Agra district may be due to its geological conditions and the water of this region is unfit for drinking and cannot be used for various other purposes.

It showed the comparative study done on the extent of pollution in drinking water between urban areas and the rural areas of Agra district of northern India. Study on GWQI of urban areas was previously carried out by Ali et al. and current study is based on rural areas of Agra district of northern India (Fig. 8). Twelve important water quality parameters were compared in groundwater quality analysis (GWQI). The GWQI of urban area were ranged from 50.01 to 130.62 , which reveals that more than half of the urban region was found in the category unfit for drinking ( ), nearly one fourth of the region lies in the poor category range ( ) and the remaining region lies in the very poor category range ( ). Figure 8a, showed that no samples lie in the category of good or excellent. It was inferred that the large value of water quality index at urban regions was due to the geogenic as well as with some anthropogenic source (outlet of fertilizer industry).

Present study in, Achhnera block, shows that the WQI ranges from 185 to 105, delineated in Fig. 8b. The analysis of WQI revealed that the sampled area lies in the unfit category for the drinking purpose. Therefore, it is advised that the drinking water should be treated before making it suitable for drinking in Achhnera block of Agra region, Northern India. It can be concluded from the comparative analysis that potable water of the rural areas is comparatively more polluted than that of the urban areas, which may be due to geogenic as well as anthropogenic activities (use of fluoride laden fertilizer in the field, leeches into the groundwater) .

The present study has been performed to evaluate the groundwater quality for Achhnera block in the city of Taj, Agra, India, where groundwater is an important water resource. Therefore, this study was designed to the applicability of GWQI, and the PCA to mark out the major geochemical solutes responsible for origin and release of geochemical solutes into the groundwater. This study confirms that, majority of the groundwater samples in the study areas were mostly alkaline in nature. Elevated values of electrical conductivity, total dissolved solid, total hardness, fluoride and chloride in groundwater samples were mainly due to rock water interaction and high rate of evaporation. The results conclude that the water quality index belongs to unfit category for potable use in the study area, hence, almost all sampling tube-wells of the study area fell in the category of unsuitable for drinking purpose. Further, hydrochemistry of groundwater confirms that, most of the collected groundwater samples in the study area were comparatively saltier than freshwater. The Piper diagram concludes that, the major hydro chemical facies found in groundwater were sodium bicarbonate type or calcium chloride type. Finally, the PCA shows the pH, and fluoride with high loading, suggests geogenic source of fluoride contamination. Therefore, it is recommended that the water of Achhnera block of Agra region Northern India, should be treated properly before use as potable water. It can be concluded from the comparative analysis that regions of the rural areas are comparatively more polluted than that of urban areas, which may be due to geogenic as well

as anthropogenic activities (use of fluoride laden fertilizer in the field, leeches into the groundwater). Complete distribution of physico-chemical characteristics of water is shown in this study which can be used as a tool to improve the water quality for drinking purposes.

The datasets generated and analyzed during the current study were available from the corresponding author on reasonable request.

Received: 12 October 2023; Accepted: 1 March 2024
Published online: 05 March 2024

The authors would like to acknowledge (Anand Engineering College, Agra, Northern India) for granting permission to perform research work.

Conceived and designed the experiments: S.A. and A.A.M. performed the experiments: S.V., R.K.D., R.I., M.B.A., M.M., analyzed and interpreted the data; D.R., J.K., contributed reagents, materials, analysis tools or data: M.K.G. and M.F. wrote the paper: R.I., M.B.A., M.M., M.K.G., P.D. and M.F.

The authors declare no competing interests.

Correspondence and requests for materials should be addressed to A.A.M. or M.F.
Reprints and permissions information is available at www.nature.com/reprints.
Publisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
© The Author(s) 2024