Assessment of Irrigation Water Quality of the River Cauvery and Its Distributaries in Tamil Nadu, India through Hydrochemical Analysis

Assessment of Irrigation Water Quality of the River Cauvery and Its Distributaries in Tamil Nadu, India through Hydrochemical Analysis | Research Square window.SnipcartSettings = { analytics: { enabled: false } }; (function() { var accessVector = localStorage.getItem('access_vector') || ''; window.dataLayer = window.dataLayer || []; if (accessVector) { window.dataLayer.push({ user: { profile: { profileInfo: { snid: accessVector } } } }); } })(); (function(w,d,s,l,i){w[l]=w[l]||[];w[l].push({'gtm.start':new Date().getTime(),event:'gtm.js'});var f=d.getElementsByTagName(s)[0],j=d.createElement(s),dl=l!='dataLayer'?'&l='+l:'';j.async=true;j.src='https://www.googletagmanager.com/gtm.js?id='+i+dl;f.parentNode.insertBefore(j,f);})(window,document,'script','dataLayer','GTM-K279D39R'); Browse Preprints In Review Journals COVID-19 Preprints AJE Video Bytes Research Tools Research Promotion AJE Professional Editing AJE Rubriq About Preprint Platform In Review Editorial Policies Our Team Advisory Board Help Center Sign In Submit a Preprint Cite Share Download PDF Research Article Assessment of Irrigation Water Quality of the River Cauvery and Its Distributaries in Tamil Nadu, India through Hydrochemical Analysis Rakesh Sharma This is a preprint; it has not been peer reviewed by a journal. https://doi.org/ 10.21203/rs.3.rs-5967814/v1 This work is licensed under a CC BY 4.0 License Status: Posted Version 1 posted You are reading this latest preprint version Abstract The river Cauvery and its tributaries are vital for irrigation in Tamil Nadu, India, but face pollution from anthropogenic activities, raising concerns about water suitability. This study analyzed water samples from the river Cauvery and its distributaries in the Tiruchirappalli district across four seasons to assess irrigation suitability using hydrochemical parameters. The results showed that parameters such as Electrical Conductivity (EC), Sodium Adsorption Ratio (SAR), and Residual Sodium Carbonate (RSC) were within permissible limits for irrigation. The Koolayar channel exhibited slightly elevated chemical levels compared to other distributaries in both summer (EC: 960 µS/cm, Cl: 174 mg/l, Ca: 120 mg/l & Na: 112 mg/l) and winter (EC: 996 µS/cm, Cl: 149 mg/l & Na: 106.6 mg/l). Piper diagram analysis revealed that chloride dominance, particularly in summer season. Overall, the river Cauvery and its distributaries remain suitable for irrigation despite localized pollution. These findings support sustainable water management and agricultural practices in the study region. Hydrology Environmental Chemistry Freshwater Human activities Water pollution Water analysis and Water management Figures Figure 1 Figure 2 Figure 3 Figure 4 Figure 5 1. Introduction Freshwater is a critical resource for human survival, playing a central role in agriculture, domestic consumption, and industrial processes. Rivers serve as the backbone for irrigation and water supply systems worldwide, providing essential sustenance for communities and ecosystems (De 2010 ; Baskar et al. 2013 ). However, increasing anthropogenic pressures, such as industrial discharges, urban runoff, and agricultural pollutants, are significantly degrading water quality, with dire implications for food security, human health, and economic stability (Kumar et al. 2010 ; Devi and Bhattacharyya 2013 ; Wua and Chen 2013 ; Nitasha and Sanjiv 2015 ; Zakir et al. 2016 ). Deterioration of water quality disrupts agricultural productivity by increasing soil salinity, reducing crop yields, and threatening long-term sustainability, thus exacerbating poverty and socio-economic disparities in agrarian regions (Singh et al. 2010 ; Husien et al. 2017 ; FAO 1985 ; Abdel-Fattah et al. 2020 ). Globally, rivers are being increasingly polluted, compromising their ability to support livelihoods. For instance, studies have highlighted severe pollution in major rivers such as the Ganges, Yamuna, and Godavari in India and the East River in China (Bhardwaj 2005 ; Bharti et al. 2020). These issues have led to adverse impacts on agricultural practices and ecological systems. Research from countries like Egypt and Tunisia demonstrates how water quality degradation, coupled with population growth and climate change, challenges irrigation sustainability (Abdelhafez et al. 2020 ). Such findings underscore the need for targeted studies to evaluate water quality at regional levels, where localized factors play a significant role in pollution dynamics. In India, agriculture heavily depends on river systems for irrigation, making water quality a critical determinant of food security. The River Cauvery, a lifeline for Tamil Nadu, is vital for irrigation but is increasingly threatened by pollution from untreated sewage, agricultural runoff, and industrial waste (Saravanan et al. 2023 ; Keerthan et al. 2023 ). These pollutants not only reduce the usability of the water but also contribute to soil degradation and declining agricultural productivity (Ayers and Westcot 1985 ; Bhardwaj 2005 ; Kadyampakeni et al. 2018 ; Bharti et al. 2020). Despite previous studies examining water quality in the Cauvery River, few have focused comprehensively on seasonal variations in hydrochemical parameters (SAR, RSC, SSP, PI, Piper, and Wilcox diagrams) and their implications for irrigation water suitability (Golekar et al. 2014 ; Hwang et al. 2017 ; Mirza et al. 2017 ; Mandal et al. 2019 ; Verma et al. 2020 ; Bilali and Taleb 2020 ; Parvez and Inayathulla 2020 ; Abirami and Sushmitha 2022 ; Ukoha-Onuoha et al. 2022 ). Hence, this study addresses these gaps by assessing the irrigation suitability of the River Cauvery and its tributaries in the Tiruchirappalli district, Tamil Nadu, through detailed hydrochemical analysis and irrigation water quality indices. By evaluating seasonal variations in water quality and comparing findings against established standards, this research provides critical insights into the region's water resource management. It also offers a valuable framework for policymakers to mitigate pollution and enhance sustainable agricultural practices in the Cauvery basin. 2. Materials and Methods 2.1 Study Area The study was conducted in the Tiruchirappalli district, Tamil Nadu, focusing on the north banks of the River Cauvery, spanning the Manachanallur and Lalgudi taluks. Covering approximately 350 km², this region heavily relies on the river and its tributaries for irrigation. The area supports various crops, including paddy, sugarcane, banana, and turmeric, cultivated on a total net agricultural area of 14,454 hectares. 2.1.1 Water Sampling and Analyses Water samples were collected from 28 locations along five distributaries (Ayyan, Peruvalai, Pullambadi, Panguni, and Koolayar) of the River Cauvery (Map 1) during four distinct seasons: winter (February), summer (April), southwest monsoon (August), and northeast monsoon (November) of the year 2016-17. Samples were gathered using a grab sampling method at accessible shoreline points to ensure consistency. Each sample was collected in pre-cleaned, 2-liter polyethylene containers that were rinsed with the sampling water before use. The collection time was standardized between 8:00 a.m. and 9:00 a.m. to minimize diurnal variations in water quality parameters. Samples were stored in iceboxes at temperatures below 4°C and transported to the laboratory for analysis within 24 hours. During summer, there was no water available at some stations in Lalgudi taluk. At these times, the water sample was not collected. Map 1: Water sampling locations in river Cauvery and its distributaries of Tiruchirappalli district, Tamil Nadu Each of the water samples was analysed for 9 hydro-chemical parameters (Table 1 ) using standard analytical procedures (APHA 1998) and results were compared with the quality of surface water for irrigation standards (BIS 2002 ). Table 1 Hydro-chemical parameters and their methods Sl.No. Parameters Permissible value Unit Method 1 Electrical Conductivity - µS/cm Conductivity meter 2 Chloride 250 mg/L Argentrometric 3 Sulphate 200 mg/L Turbidimetric 4 Carbonate - mg/L HCl Titrimetric 5 Bicarbonate - mg/L HCl Titrimetric 6 Calcium 75.0 mg/L Complexometric 7 Magnesium 30.0 mg/L Complexometric 8 Sodium 200 mg/L Flame Emission photometric 9 Potassium 200 mg/L Flame Emission photometric 2.1.2 Correlation analysis To find the relationship between two parameters x and y, the Karl Pearson’s correlation coefficient, ‘r’ is used in this study. A pair of parameters having correlation coefficient ‘r’ up to 0.5 do not have any significant correlation between them, r ≥ 0.5 bears significant linear correlation between them and r ≥ 0.8 indicates very strong linear correlation between them (Jeyaraj et al. 2002; Antony et al. 2008). The significant is considered at the level of 0.01 and 0.05 (2-tailed analysis). The correlation between various water quality parameters was computed using SPSS software, version 18.0. 2.1.3 Computation of irrigation water quality (IWQ) The analysis of water quality for irrigation mainly depends on the amount and type of salts is present in the water. It is decided with three chemical characteristics such as salt concentration, sodium content and bicarbonate content. The irrigation water quality indices developed by US salinity laboratory have accepted in many countries. Total salt content and probable sodium hazard of irrigation water are two major constituents of these criteria (Richards 1954 ; Elsayed et al. 2020 ). The salt content is measured by EC, which has been used as the main criterion to find the quality of irrigation water. Also, SSP, SAR, RSC and piper chart are used to determine the suitability of water for irrigation (Bauder et al. 2014 ; Shil et al. 2019 ). SSP, SAR, and RSC are crucial for determining irrigation water quality because they help predict how water will interact with soil and impact its structure, fertility, and ability to support crop growth. Understanding these parameters enables farmers and land managers to mitigate the adverse effects of poor water quality, helping to maintain soil health and ensure long-term agricultural productivity. Soluble Sodium Percentage The SSP is calculated by Eq. 1 (USEPA 1974 ) using sodium, potassium calcium and magnesium $$\:\text{S}\text{S}\text{P}=\frac{\text{N}\text{a}+\text{K}}{\text{C}\text{a}+\text{M}\text{g}+\text{N}\text{a}+\text{K}}\text{X}100$$ 1 Sodium Adsorption Ratio SAR is an important parameter for determining the suitability of surface water to irrigation because it is a measure of alkali/ sodium hazards to crops (Richards 1954 ). SAR was calculated by using sodium, calcium and magnesium concentrations as given in Eq. 2 $$\:\text{S}\text{A}\text{R}=\frac{\text{N}\text{a}}{\sqrt{(\text{C}\text{a}+\text{M}\text{g})/2}}$$ 2 Residual Sodium Carbonate RSC is calculated as per Eaton ( 1950 ) is given in Eq. 3 $$\:\text{R}\text{S}\text{C}=\left(\text{C}\text{O}\text{3}+\text{H}\text{C}\text{O}3\right)-(\text{C}\text{a}+\text{M}\text{g})$$ 3 Table 2 Criteria for irrigation water quality Category EC, µS/cm SAR RSC SSP Class I < 250 < 10 < 1.25 26 2.5-3.0 60–80 Doubtful V > 4000 > 26 > 3.0 > 80 Unsuitable For rating, the quality of water and its suitability for irrigation can be categorized by criteria given in Table 2 (Lloyd and Heathcote 1985 ; Raghunath 1987 ). Piper Diagram Piper diagram or trilinear diagram consisting of three distinct fields – two triangular fields and one diamond-shaped field. The different constituents of water are represented by three points in which major cations (Ca 2+ , Mg 2+ , Na + , K + ) and major anions (HCO 3 − , Cl − , SO 4 2− ) grouped separately and are plotted in the lower left and right triangles respectively. Then the anions and cations are combined to show a single point diamond shape fields, which throws height on the hydro-chemical facies classification (Piper 1953 ). Back and Hanshaw ( 1965 ) suggested the above diagram (Fig. 1 ) to defining the composition class of cations and anions (hydro-chemicals) in the form of major ion percentages. Piper diagram plotted by using AquaChem software v2012.1.123. 3. Results and Discussion 3.1 Water quality characteristics The results of the water quality analysis of the water samples from river Cauvery and its distributaries are presented in Tables 3 – 6 . Electrical conductivity (EC) varied from 625 to 996 µS/cm in winter; 605 to 960 µS/cm in summer; 315 to 734 µS/cm in SWM; and 658 to 954 µS/cm in NEM. The summer season was found with high values of EC in all distributaries. EC values of all samples were found within the limit (2250 µS/cm) of the quality of surface water for irrigation. Table 3 Water quality characteristics of river Cauvery during winter S.No. Stations EC Cl − SO 4 − CO 3 − HCO 3 − Ca 2+ Mg 2+ Na + K + 1 CY 635 106.7 12 12 268.4 64.1 27.2 72 5.2 2 AY1 635 111.7 11.5 0 292.8 70.5 27.2 71.7 5.5 3 AY2 690 124.1 12 12 280.6 70.5 32.1 74 5.9 4 AY3 696 126.6 12.5 0 305 71.5 42.5 76.2 7 5 AY4 716 136.5 13 0 305 64.1 32.1 74.5 6.8 6 AY5 710 126.6 12 0 292.8 70.5 32.1 70.7 6.6 7 PV1 646 99.3 11.5 12 280.6 70.5 27.2 73.4 4.8 8 PV2 653 99.3 12.5 0 268.4 52.9 36.5 76.9 5.4 9 PV3 667 106.7 13.5 0 305 56.1 42.5 78 5.2 10 PV4 684 111.7 12 0 305 52.9 38.9 82 5.6 11 PV5 955 124.1 10.5 0 317.2 45.7 38.9 94.6 6.5 12 PB1 636 96.8 11.5 12 256.2 52.9 38.9 73 4.6 13 PB2 625 99.3 12.5 24 231.8 64.1 32.1 73.5 4.8 14 PB3 660 96.8 20 12 256.2 44.7 38.5 76.8 5.5 15 PB4 712 101.7 20 12 280.6 45.7 38.9 77.1 5.6 16 PG1 735 101.7 12.5 0 329.4 60.9 47.6 78.6 5.4 17 PG2 735 109.2 16 0 329.4 59.3 56.1 80.3 5.8 18 PG3 860 126.6 15.5 12 317.2 71.9 49.7 92.5 7 19 KY1 940 141.4 19.5 12 341.6 75.3 46.5 97.9 7.5 20 KY2 740 136.5 20 24 329.4 80.2 56.1 99 5.4 21 KY3 996 148.9 23 12 317.2 87 32.1 106.6 6 Table 4 Water quality characteristics of river Cauvery during summer S.No. Stations EC Cl − SO 4 − CO 3 − HCO 3 − Ca 2+ Mg 2+ Na + K + 1 CY 605 86.9 9 12 231.8 48.1 30.4 73.1 8.8 2 AY1 680 99.3 10 0 268.4 48.1 31.4 80.5 9.7 3 AY2 692 121.6 12 0 268.4 52.1 31.4 83.6 10.2 4 PV1 710 89.3 9.5 0 244 44.1 30.4 81.2 9.4 5 PV2 735 94.3 11.5 0 268.4 52.1 30.4 83 9.6 6 PV3 952 141.4 13.6 0 292.8 106.2 44.9 108.5 9.9 7 PB1 877 173.7 12.2 0 256.2 106.2 42.5 102.7 10.6 8 PB2 890 181 14.8 0 280.6 120.2 43.7 111.3 12.1 9 PG1 908 121.6 12.5 12 317.2 100.2 43.7 98.5 9.3 10 PG2 894 129 13.5 12 305 106.2 43.7 107.1 11.8 11 PG3 937 141.4 12 0 317.2 112.4 44.9 117.6 13.2 12 KY1 960 173.7 12.6 0 329.4 120.2 47.3 112 10.8 Table 5 Water quality characteristics of river Cauvery during SWM S.No. Station EC Cl − SO 4 − CO 3 − HCO 3 − Ca 2+ Mg 2+ Na + K + 1 CY 315 33.7 4.5 24 73.2 18 6.1 20.2 3.7 2 AY1 324 35.7 5 12 97.6 22 7.3 22.6 3.8 3 AY2 336 33.7 5.5 12 97.6 20 7.3 23 3.9 4 AY3 348 39.7 5.5 12 109.8 20 7.3 21.9 4 5 AY4 354 39.7 6 0 122 18 10.9 22.2 4 6 AY5 392 45.7 7.5 0 146.4 20 10.9 24.5 4.2 7 AY6 404 45.7 7.5 0 146.4 22 10.9 25.2 4.4 8 AY7 422 49.6 8 0 134.2 22 12.2 26.7 4.7 9 PV1 345 39.7 5 24 73.2 24 8.5 24.6 4 10 PV2 368 41.7 5 36 48.8 22 7.3 24.3 4 11 PV3 397 43.7 6.5 24 73.2 26 10.9 26.6 5.1 12 PV4 395 41.7 6 12 109.8 22 8.5 26.3 4.8 13 PV5 394 41.7 5 24 73.2 22 7.3 26.2 4.6 14 PV6 406 43.7 5.5 24 85.4 26 8.5 28.7 4.9 15 PB1 358 35.7 4.5 24 85.4 24 8.5 24.8 3.8 16 PB2 385 43.7 5.5 24 73.2 22 8.5 25.4 4.1 17 PB3 551 43.7 5.8 12 109.8 24 8.5 26.1 4.6 18 PB4 457 43.7 6 12 122 22 8.5 25.5 4.4 19 PB5 373 43.7 5.8 12 122 22 10.9 25.7 4.4 20 PB6 395 41.7 6 12 97.6 24 12.2 27.3 4.3 21 PG1 386 43.7 7 24 110 26 12.2 29 4.9 22 PG2 582 49.6 7.5 24 122 28.1 12.8 29.2 5 23 PG3 466 51.6 8 24 122 28.1 12.2 31.5 5.3 24 PG4 596 57.6 8.5 0 158.6 34 12.2 35.8 5.6 25 PG5 734 65.5 9 12 146.4 28 12.8 35.2 5.5 26 KY1 516 53.6 9 12 134.2 28.1 12.2 31.9 5.4 27 KY2 657 53.6 9.5 0 158.6 30 12.8 31.4 5.6 28 KY3 688 57.6 10 0 146.4 34 13.1 31.8 5.7 Table 6 Water quality characteristics of river Cauvery during NEM S.No. Station EC Cl − SO 4 − CO 3 − HCO 3 − Ca 2+ Mg 2+ Na + K + 1 CY 673 68 5.5 48 122 36.1 14.6 45.3 4.4 2 AY1 675 68 5.5 48 122 32.1 19.4 45.7 4.3 3 AY2 704 70 6 48 134.2 38.1 10.9 46.2 4.4 4 AY3 720 62 7.5 48 109.8 34.1 14.6 41.6 4.3 5 AY4 706 64 8.5 24 158.6 34.1 15.8 49 7.1 6 AY5 658 84 8.8 24 170.8 40.1 17 49.5 7.3 7 AY6 673 76 8 12 195.2 40.1 15.8 51 6.8 8 AY7 752 86 8.5 0 256.2 31.6 26.1 55.3 6.1 9 PV1 688 66 6 48 122 40.1 13.4 45.2 4.4 10 PV2 705 64 6.4 48 134.2 36.1 18.2 43.6 4.2 11 PV3 735 64 8 36 146.4 28.1 15.8 44.6 4.3 12 PV4 678 62 7.8 24 170.8 32.1 18.2 45 4.8 13 PV5 721 68 7.8 12 207.4 32.1 18.2 45.9 4.8 14 PV6 707 64 8.8 12 195.2 26.1 17 42.4 5 15 PB1 706 68 6 48 122 40.1 15.8 41.2 4.4 16 PB2 724 68 6 36 158.6 34.1 17 43.5 4.2 17 PB3 767 64 7.5 24 158.6 28.1 17 41.8 4.7 18 PB4 706 64 7.4 36 134.2 28.1 15.8 42.1 4.7 19 PB5 675 60 8 48 122 32.1 15.8 42.5 4.9 20 PB6 689 66 8.5 48 122 26.1 18.2 44.2 4.6 21 PG1 755 92 8.5 12 256.2 32.1 17 50.7 4.5 22 PG2 796 76 9 0 244 42.1 18.2 49.1 5.2 23 PG3 861 84 9 12 231.8 36.1 21.9 51.6 5.7 24 PG4 877 68 10 24 195.2 32.1 18.2 48.3 5.9 25 PG5 846 64 10.5 48 158.6 24 17 47.3 5.7 26 KY1 875 84 10 24 219.6 28.1 18.2 56 5.8 27 KY2 910 86 11 12 231.8 40.1 26.7 59.4 6 28 KY3 954 90 11.5 12 231.8 37.7 26.1 58 6.3 The results of chloride varied between 33.7 and 181 mg/l. Chloride of all the samples within the tolerance limit (600 mg/l) and sulphate of all the stations were (ranged between 4.5 and 23 mg/l) found within the prescribed limit (1000 mg/l) in all the seasons. The amount of carbonate varied from 0 to 24 mg/L in winter; 0 to 12 mg/L in summer; 0 to 36 mg/L in SWM; 0 to 48 mg/L in NEM. During NEM, the maximum amount of carbonates was recorded in almost all the stations. The bicarbonate content varied from 231.8 to 341.6 mg/L in winter, 231.8 to 329.4 mg/L in summer, 48.8 to 158.6 mg/L in SWM and 109.8 to 256.2 mg/L in NEM. The maximum amount of bicarbonate was observed in the station-KY1 during winter. These may be due to the sewage discharges and solid wastes dumping in low water flow in all the distributaries. The amount of calcium was found between 18 and 120.2 mg/l. The maximum value was recorded at station PB2 and KY1 in summer. The amount of magnesium varied between 6.1 and 56.1 mg/l. A high amount of magnesium was found in the winter season at station PG2 and KY2. It is due to discharging sewage and other wastes in downstream stations during dry seasons. The sodium values varied from 70.7 to 106.6 mg/L in winter, 73.1 to 117.6 mg/L in summer, 20.2 to 35.8 mg/L in SWM and 41.2 to 59.4 mg/L in NEM. The maximum value was found at PG3 in summer and the minimum was recorded at CY during SWM. The potassium content varied from 4.6 to 7.5 mg/L in winter; 8.8 to 13.2 mg/L in summer; 3.7 to 5.7 mg/L SWM; and 4.2 to 7.3 in NEM. The minimum amount was observed at CY in SWM and the maximum was observed at PG3 in summer. 3.2 Correlation Analysis The correlation coefficient of the water quality parameters were presented in the Tables 7 – 10 . EC consistently shows strong correlations with ions such as chloride (Cl) and sodium (Na) across all seasons, indicating that these ions may significantly contribute to the overall conductivity in water. For instance, in summer, EC shows a high correlation with both Cl (0.779) and Na (0.959), reflecting the influence of these ions on water conductivity, which could be due to factors like increased ion concentration from evaporation. A significant correlation is evident between Cl and Na across all seasons, suggesting a similar source or behavior pattern, possibly from salts and industrial or agricultural runoff. In the SWM season, for example, Cl shows a high correlation with Na (0.905), reinforcing the presence of consistent ionic sources or possibly anthropogenic influences in these water bodies. Table 7 Correlation coefficient of water quality parameters during winter EC Cl SO 4 CO 3 HCO 3 Ca Mg Na K EC 1 Cl .722 ** 1 SO 4 .475 * .383 1 CO 3 .012 .038 .443 * 1 HCO 3 .662 ** .645 ** .288 − .356 1 Ca .320 .689 ** .251 − .215 .373 1 Mg .298 .159 .374 − .407 ** .609 ** − .013 1 Na .877 ** .679 ** .638 ** -426 * .642 ** .393 .466 * K .634 ** .743 ** .188 − .389 * .594 ** .300 .241 .814 ** 1 Table 8 Correlation coefficient of water quality parameters during summer EC Cl SO 4 CO 3 HCO 3 Ca Mg Na K EC 1 Cl .779 ** 1 SO 4 .797 ** .780 ** 1 CO 3 − .085 − .302 − .093 1 EC .822 ** .504 .626 * − .453 1 EC .948 ** .879 ** .820 ** − .414 .739 ** 1 Mg .967 ** .823 ** .774 ** − .478 ** .795 ** .985 ** 1 Na .959 ** .836 ** .808 ** − .512 * .779 ** .965 ** .955 ** 1 K .605 * .631 * .598 * − .442 * .535 .679 * .616 * .791 ** 1 Table 9 Correlation coefficient of water quality parameters during SWM EC Cl SO 4 CO 3 HCO 3 Ca Mg Na K EC 1 Cl .895 ** 1 SO 4 .816 ** .896 ** 1 CO 3 − .353 − .366 − .566 ** 1 HCO 3 .651 ** .695 ** .829 ** − .910* 1 Ca .799 ** .774 ** .728 ** − .170 .185 1 Mg .661 ** .783 ** .862 ** − .389 ** .442 ** .666 ** 1 Na .836 ** .905 ** .796 ** − .452 * .580 ** .904 ** .748 ** 1 K .835 ** .879 ** .853 ** − .284 * .356 ** .869 ** .749 ** .924 ** 1 Table 10 Correlation coefficient of water quality parameters during NEM EC Cl SO 4 CO 3 HCO 3 Ca Mg Na K EC 1 Cl .535 ** 1 SO 4 .777 ** .499 ** 1 CO 3 − .427 * − .637 ** − .573 ** 1 HCO 3 .615 ** .789 ** .659 ** − .925 ** 1 Ca − .020 .349 − .160 − .143 .112 1 Mg .633 ** .613 ** .605 ** − .588 ** .658 ** .047 1 Na .683 ** .856 ** .684 ** − .628 ** .770 ** .274 .714 ** 1 K .340 .489 ** .654 ** − .551 ** .496 ** .207 .399 * .666 ** 1 There is a notable correlation between SO 4 and Cl in most seasons (e.g., 0.896 in SWM), which may suggest that these ions come from similar sources or are subject to similar environmental conditions, like pollution from urban or agricultural sources. A consistent negative correlation between CO 3 and other ions like Na, Ca, and Cl in all seasons points toward differing sources or reactions in water chemistry. For instance, in NEM, the negative correlation of CO 3 with HCO 3 (-0.925) and Mg (-0.588) could reflect carbonate dynamics and buffering capacity, which impact water pH and are affected by factors like temperature and mineral content. Calcium and magnesium ions have positive correlations in some seasons (e.g., SWM season, Ca and Mg correlation of 0.666), suggesting co-variability in their sources, possibly from geological leaching or similar environmental conditions. This trend indicates that these ions are likely to have common geogenic or anthropogenic sources. Potassium shows moderate correlations with ions like Na and Cl in several seasons (e.g., 0.791 with Na during summer), indicating it might also contribute to salinity and may have seasonal agricultural or anthropogenic sources. The findings of this study align with global observations of river water quality degradation due to anthropogenic influences. For instance, in the Ganges River in India, studies have reported elevated levels of EC and chloride due to industrial effluents and agricultural runoff (Gurudatta et al. 2024 ), similar to the trends observed in the river Cauvery. Comparable research on the Nile river in Egypt has highlighted the impact of agricultural runoff and untreated sewage on water quality, leading to challenges in maintaining soil health and agricultural productivity (Kipsang et al. 2024 ). In Tunisia, investigations on the Medjerda river revealed high salinity and sodium concentrations (Etteieb et al. 2017 ), echoing the issues identified in the Koolayar channel. In China’s East river, significant correlations between sodium and chloride ions were linked to urban runoff and industrial activities (Ho and Hui 2001 ), paralleling the high correlation coefficients between these ions in the Cauvery basin. Similarly, studies in the Tarali sub-basin of the Krishna river in western India found seasonal variations in hydrochemical parameters, with summer showing elevated EC and sodium levels due to increased evaporation and lower water flow (Golekar et al. 2014 ) - a pattern consistent with this study. 3.3 Irrigation Water quality of river Cauvery The irrigation water quality is defined by the type and the concentrations of dissolved salts and substances. In the current study, the water quality for irrigation use has been evaluated according to the criteria indicating the hazard level and the type of likely problems (Loukas 2010 ). 3.3.1 Electrical Conductivity (EC) EC is an important parameter for classifying irrigation water by measuring the total salt concentration in water. The high salt content in irrigation water affects soil structure, soil permeability, aeration, texture and makes soil hazard. It causes osmotic pressure in soil solution and directly affects plant growth (Thorne and Peterson 1954 ; Trivedy and Goel 1984 ). The EC values of all the stations during the winter season were found in the good category except for three samples (PG3, KY1 & KY3). In summer, EC of five stations was found in the good category and seven stations in the permissible level category. It could be due to an excess amount of domestic sewage mixed with less volume of water in the downstream stations. The EC of all the stations was found in the good category during SWM. In NEM, EC of Cauvery, Ayyan, Peruvalai and Pullambadi was found in the good category except for two samples (AY7 & PB3); and all the samples of Panguni and Koolayar was found within the permissible category. It could be due to the cumulative effects of solid wastes, sewage discharges, agricultural and surface run-offs, etc (Bhardwaj 2005 ). 3.3.2 Sodium Adsorption Ratio (SAR) SAR is a key parameter in determining the suitability of water for irrigation because it is responsible for the sodium hazard to crops (Ogunfowokan et al. 2013 ; Kshitindra et al. 2020 ). The high sodium in water can change the soil properties, reduce soil permeability and produce undesirable effects in the cropland (Shrivastava and Kumar 2015 ; Machado and Serralheiro 2017 ). Hence the determination of sodium concentration is necessary while considering the suitability for irrigation. Results of SAR of river Cauvery and its distributaries are presented in Table 11 . The minimum value of SAR is recorded at AY4 (1.02) during SWM and maximum at PV6 (2.49) in winter. Raghunath ( 1987 ) classified the surface water for irrigation uses concerning the SAR criteria is presented in Table 2 . The obtained values were found to be less than 10. Based on SAR values (which were less than 10), the study was found that the water from all the rivers is of excellent quality for irrigation. Table 11 SAR of water from river Cauvery and selected distributaries, meq/l S.No. St.Code Winter Summer SWM NEM 1 CY 1.90 2.03 1.05 1.61 2 AY1 1.84 2.22 1.07 1.57 3 AY2 1.83 2.26 1.12 1.70 4 AY3 1.76 - 1.07 1.50 5 AY4 1.90 - 1.02 1.74 6 AY5 1.75 - 1.09 1.65 7 AY6 - - 1.10 1.73 8 AY7 - - 1.13 1.76 9 PV1 1.88 2.30 1.10 1.58 10 PV2 1.99 2.26 1.15 1.48 11 PV3 1.91 2.22 1.10 1.67 12 PV4 2.09 - 1.21 1.57 13 PV5 2.49 - 1.24 1.60 14 PV6 - - 1.25 1.59 15 PB1 1.86 2.13 1.11 1.39 16 PB2 1.87 2.21 1.17 1.52 17 PB3 2.03 - 1.17 1.54 18 PB4 2.03 - 1.17 1.58 19 PB5 - - 1.12 1.53 20 PB6 - - 1.13 1.63 21 PG1 1.83 2.07 1.18 1.80 22 PG2 1.80 2.21 1.15 1.59 23 PG3 2.05 2.37 1.25 1.67 24 PG4 - - 1.34 1.69 25 PG5 - - 1.38 1.81 26 KY1 2.19 2.19 1.26 2.02 27 KY2 2.07 - 1.21 1.78 28 KY3 2.48 - 1.17 1.78 3.3.3 Residual Sodium Carbonate (RSC) The high concentration of carbonate and bicarbonate in water represents alkaline nature, which is unfavourable for agricultural uses (Etteieb et al. 2017 ). The water with high RSC values has high pH and land irrigated by such waters becomes infertile due to the deposition of sodium carbonate. It is reflected as the black colour of the soil (Eaton 1950 ). Irrigation water having RSC values greater than 5 meq/l are considered harmful to plant growth, while RSC values above 2.5 meq/l are not suitable for irrigation (Etteieb et al. 2017 ; Ghosh et al. 1983 ). The results of the RSC of river Cauvery and its distributaries are presented in Table 12 . Table 12 RSC of water from river Cauvery and its distributaries, meq/l S.No. St.Code Winter Summer SWM NEM 1 CY -0.63 -0.70 0.60 0.60 2 AY1 -0.95 -0.58 0.30 0.40 3 AY2 -1.16 -0.78 0.40 1.00 4 AY3 -2.06 - 0.60 0.50 5 AY4 -0.84 - 0.21 0.40 6 AY5 -1.36 - 0.51 0.20 7 AY6 - - 0.41 0.30 8 AY7 - - 0.10 0.48 9 PV1 -0.75 -0.70 0.10 0.50 10 PV2 -1.24 -0.70 0.30 0.50 11 PV3 -1.29 -4.19 -0.19 0.90 12 PV4 -0.83 - 0.40 0.50 13 PV5 -0.27 - 0.30 0.70 14 PV6 - - 0.20 0.90 15 PB1 -1.23 -4.59 0.30 0.30 16 PB2 -1.24 -4.99 0.20 0.70 17 PB3 -0.79 - 0.30 0.60 18 PB4 -0.47 - 0.60 0.70 19 PB5 - - 0.41 0.70 20 PB6 - - -0.20 0.80 21 PG1 -1.55 -2.99 0.30 1.60 22 PG2 -2.16 -3.49 0.35 0.40 23 PG3 -2.07 -4.10 0.40 0.60 24 PG4 - - -0.10 0.90 25 PG5 - - 0.35 1.61 26 KY1 -1.58 -4.49 0.19 1.50 27 KY2 -2.41 - 0.05 0.01 28 KY3 -1.38 - -0.37 0.18 The RSC value was in the range of minimum − 4.99 (PB2) to a maximum of 1.61 (PG5). The values of RSC are negative in all the stations during the winter and summer seasons. It indicates that there is no complete precipitation of calcium and magnesium ions in water (Pondhe 1992 ). According to the criteria Table 1 , the RSC value of water in all the stations was found to be excellent for irrigation. Only three samples (PG1, PG5 & KY1) of NEM were found to be in a good category. Based on RSC values, the water of river Cauvery and its sub-rivers are considered to be safe for irrigation purposes. 3.3.4 Soluble Sodium Percentage (SSP) It is calculated for relative proportions of cations in the water samples. The results of the SSP of river Cauvery and other rivers are presented in Table 13 . The SSP of all the stations varied from 32.5 (PG2) to 47.1 (KY1) in all the seasons. Table 13 SSP of water from river Cauvery and its distributaries, % S.No. St.Code Winter Summer SWM NEM 1 CY 37.5 41.0 39.1 41.0 2 AY1 36.2 43.0 38.9 39.6 3 AY2 35.4 42.9 40.8 43.1 4 AY3 33.1 - 39.8 39.8 5 AY4 36.9 - 37.3 43.5 6 AY5 34.5 - 38.3 40.8 7 AY6 - - 37.7 42.0 8 AY7 - - 37.9 40.8 9 PV1 36.5 44.5 38.2 40.0 10 PV2 38.2 43.1 40.6 37.8 11 PV3 35.9 35.6 37.0 43.1 12 PV4 38.9 - 41.3 40.0 13 PV5 43.9 - 42.5 40.6 14 PV6 - - 40.8 42.2 15 PB1 36.1 35.0 38.3 36.6 16 PB2 36.3 34.9 40.0 39.2 17 PB3 39.2 - 39.8 40.9 18 PB4 39.0 - 40.0 41.9 19 PB5 - - 38.2 40.5 20 PB6 - - 37.1 42.2 21 PG1 33.9 34.5 37.6 43.6 22 PG2 32.5 35.8 36.3 38.7 23 PG3 35.4 37.0 38.5 39.9 24 PG4 - - 38.6 42.1 25 PG5 - - 40.6 45.9 26 KY1 37.0 34.2 38.8 47.1 27 KY2 34.0 - 37.2 39.5 28 KY3 40.7 - 35.5 40.0 During winter, two samples (PV5 & KY3) were found in the permissible category while other samples were found in the good category. In summer, the SSP of river Cauvery, Ayyan and Peruvalai fits in the permissible category and Pullambadi, Panguni and Koolayar in summer were found in the good category. During SWM, all water samples were found in good category except for a few samples (AY2, PV2, PV4, PV5, PV6 & PG5). In NEM, 60% of the samples were found in the permissible category while other samples (40%) under the good category. The deviation in the results is due to variations of cation exchange from the disposal of wastewater and surface run-off in rainy seasons. No sample was found in the excellent category but this water can be considered safe for irrigation in all the seasons. 3.3.5 Piper Diagram The piper diagram is used to infer hydrogeochemical facies. The concept of hydrochemical facies was developed to understand and identify the water composition in different classes (Piper 1953 ). The position of this plotting indicates the relative composition of surface water in terms of the cations-anions pairs. The piper diagram not only shows a graphical representation of the cations-anions in the given water samples but also reveals the groupings, relationship or trends of the samples (Hussain et al. 2008 ). The composition of cation and anion of water samples for four seasons are plotted by piper diagram and shown in Figs. 2 – 5 . The piper plot of the winter season shows that the Mg 2+ type of water predominated with 67% (14 samples out of 21) in the cation concentration. For anion concentration, Cl − type of water was dominated with 33% (7 samples out of 21). No sample was found with cation-anion combinations in the diamond-shaped plot. In summer, the Cl − type of water was predominated with 67% (8 samples out of 12) in the concentration of the anions. During SWM, bicarbonate type of water dominated with 21% (6 samples) and Cl − type of water was predominated with 61% (17 samples) in the concentration of the anions. The diamond shape shows that the magnesium-bicarbonate type was with 18% of dominance. Magnesium type of water was dominated with 14% (4 samples out of 28) and Cl − type of water was predominated with 89% (25 samples out of 28) in NEM. Magnesium-bicarbonate ions are dominated with 4% of the water samples in the combined cations-anions. There is no significant alteration in the hydro-chemical facies (cations and anions) of the water samples in all seasons. Nevertheless, the chloride was slightly dominated due to dissolution of salts such as sodium chloride and calcium chloride in water due to natural minerals by weathering of rocks, sewage, agricultural run-off and industrial effluents (Zakir et al. 2016 ; Adebola et al. 2013 ; Dubey and Ujjania 2015 ). Potassium chloride mostly utilized in potash fertilizers to enhance soil fertility. However, phosphorous and chloride were leaching into rivers and streams (Kaushal et al. 2018 ). The magnesium ions are dominating among the major cations in the winter season. It may be due to low water levels, run-offs from livestock and agricultural and high sewage discharges into the sub-rivers. The use of irrigation water quality indices, such as SAR and RSC, has also been a key feature of studies in Bangladesh, where groundwater characterization indicated that most water samples were suitable for irrigation, despite localized pollution. This aligns with the Cauvery study, where SAR and RSC values indicated excellent irrigation suitability for most stations. These comparisons underscore the broader applicability of the methodologies employed in this study and highlight the universal challenges posed by water quality degradation. By situating the Cauvery findings within this global context, this study not only validates its results but also reinforces the urgency for integrated water management strategies to safeguard agricultural sustainability in riverine regions. 4. Conclusion This study evaluated the irrigation suitability of the River Cauvery and its distributaries in the Tiruchirappalli district, Tamil Nadu, through hydrochemical analysis and irrigation water quality indices. The results demonstrated that most water samples fall within permissible limits for irrigation, with parameters like EC, SAR, and RSC indicating excellent water quality. Seasonal variations were observed, with higher pollutant concentrations in the summer due to reduced water flow and evaporation effects. The dominance of chloride compounds highlights potential salinization risks, while the Piper diagram analysis revealed consistent hydrochemical facies patterns across seasons. To ensure the long-term sustainability of irrigation practices, future research should focus on monitoring long-term trends in water quality, expanding the study to broader geographical areas, and investigating the cumulative impacts of agricultural and industrial activities. Comparative studies across similar river basins can provide deeper insights into global water quality management challenges and solutions. Policymakers can leverage these findings to design and enforce region-specific water management policies, including improved wastewater treatment and stricter pollution controls. Environmental planners are encouraged to establish dynamic, real-time monitoring systems to address seasonal water quality fluctuations effectively. Declarations Competing Interest The author declares no conflict of interests. Funding No funding was received for conducting this study. Author Contribution Author contributed to conceptualization, Methodology, Data curation, Visualization, Investigation, Writing- original draft, Writing- Reviewing and Editing. Acknowledgement The author would like to thank Bishop Heber College, Trichy for providing lab facilities. Data Availability Statement The author confirms that the data supporting and materials of the findings of this study are available within the article. References Abdel-Fattah MK, Abd-Elmabod SK, Aldosari AA, Elrys AS, Elsayed SM (2020) Multivariate Analysis for Assessing Irrigation Water Quality: A Case Study of the Bahr Mouise Canal. East Nile Delta Water 12(2537):1–23. https://doi.org/10.3390/w12092537 Abdelhafez AA, Metwalley SM, Abbas HH (2020) Irrigation: Water Resources, Types and Common Problems in Egypt. In: Omran ES, Negm A (eds) Technological and Modern Irrigation Environment in Egypt. Springer Water. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-30375-4_2 Abirami S, Sushmitha B (2022) Water quality assessment of Noyyal river using water quality index (WQI) and multivariate statistical techniques. 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We do this by developing innovative software and high quality services for the global research community. Our growing team is made up of researchers and industry professionals working together to solve the most critical problems facing scientific publishing. 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Introduction","content":"\u003cp\u003eFreshwater is a critical resource for human survival, playing a central role in agriculture, domestic consumption, and industrial processes. Rivers serve as the backbone for irrigation and water supply systems worldwide, providing essential sustenance for communities and ecosystems (De \u003cspan citationid=\"CR14\" class=\"CitationRef\"\u003e2010\u003c/span\u003e; Baskar et al. \u003cspan citationid=\"CR8\" class=\"CitationRef\"\u003e2013\u003c/span\u003e). However, increasing anthropogenic pressures, such as industrial discharges, urban runoff, and agricultural pollutants, are significantly degrading water quality, with dire implications for food security, human health, and economic stability (Kumar et al. \u003cspan citationid=\"CR34\" class=\"CitationRef\"\u003e2010\u003c/span\u003e; Devi and Bhattacharyya \u003cspan citationid=\"CR15\" class=\"CitationRef\"\u003e2013\u003c/span\u003e; Wua and Chen \u003cspan citationid=\"CR57\" class=\"CitationRef\"\u003e2013\u003c/span\u003e; Nitasha and Sanjiv \u003cspan citationid=\"CR40\" class=\"CitationRef\"\u003e2015\u003c/span\u003e; Zakir et al. \u003cspan citationid=\"CR58\" class=\"CitationRef\"\u003e2016\u003c/span\u003e). Deterioration of water quality disrupts agricultural productivity by increasing soil salinity, reducing crop yields, and threatening long-term sustainability, thus exacerbating poverty and socio-economic disparities in agrarian regions (Singh et al. \u003cspan citationid=\"CR51\" class=\"CitationRef\"\u003e2010\u003c/span\u003e; Husien et al. \u003cspan citationid=\"CR25\" class=\"CitationRef\"\u003e2017\u003c/span\u003e; FAO \u003cspan citationid=\"CR20\" class=\"CitationRef\"\u003e1985\u003c/span\u003e; Abdel-Fattah et al. \u003cspan citationid=\"CR1\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003eGlobally, rivers are being increasingly polluted, compromising their ability to support livelihoods. For instance, studies have highlighted severe pollution in major rivers such as the Ganges, Yamuna, and Godavari in India and the East River in China (Bhardwaj \u003cspan citationid=\"CR10\" class=\"CitationRef\"\u003e2005\u003c/span\u003e; Bharti et al. 2020). These issues have led to adverse impacts on agricultural practices and ecological systems. Research from countries like Egypt and Tunisia demonstrates how water quality degradation, coupled with population growth and climate change, challenges irrigation sustainability (Abdelhafez et al. \u003cspan citationid=\"CR2\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e). Such findings underscore the need for targeted studies to evaluate water quality at regional levels, where localized factors play a significant role in pollution dynamics.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn India, agriculture heavily depends on river systems for irrigation, making water quality a critical determinant of food security. The River Cauvery, a lifeline for Tamil Nadu, is vital for irrigation but is increasingly threatened by pollution from untreated sewage, agricultural runoff, and industrial waste (Saravanan et al. \u003cspan citationid=\"CR47\" class=\"CitationRef\"\u003e2023\u003c/span\u003e; Keerthan et al. \u003cspan citationid=\"CR30\" class=\"CitationRef\"\u003e2023\u003c/span\u003e). These pollutants not only reduce the usability of the water but also contribute to soil degradation and declining agricultural productivity (Ayers and Westcot \u003cspan citationid=\"CR6\" class=\"CitationRef\"\u003e1985\u003c/span\u003e; Bhardwaj \u003cspan citationid=\"CR10\" class=\"CitationRef\"\u003e2005\u003c/span\u003e; Kadyampakeni et al. \u003cspan citationid=\"CR28\" class=\"CitationRef\"\u003e2018\u003c/span\u003e; Bharti et al. 2020). Despite previous studies examining water quality in the Cauvery River, few have focused comprehensively on seasonal variations in hydrochemical parameters (SAR, RSC, SSP, PI, Piper, and Wilcox diagrams) and their implications for irrigation water suitability (Golekar et al. \u003cspan citationid=\"CR22\" class=\"CitationRef\"\u003e2014\u003c/span\u003e; Hwang et al. \u003cspan citationid=\"CR27\" class=\"CitationRef\"\u003e2017\u003c/span\u003e; Mirza et al. \u003cspan citationid=\"CR39\" class=\"CitationRef\"\u003e2017\u003c/span\u003e; Mandal et al. \u003cspan citationid=\"CR38\" class=\"CitationRef\"\u003e2019\u003c/span\u003e; Verma et al. \u003cspan citationid=\"CR56\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e; Bilali and Taleb \u003cspan citationid=\"CR12\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e; Parvez and Inayathulla \u003cspan citationid=\"CR42\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e; Abirami and Sushmitha \u003cspan citationid=\"CR3\" class=\"CitationRef\"\u003e2022\u003c/span\u003e; Ukoha-Onuoha et al. \u003cspan citationid=\"CR54\" class=\"CitationRef\"\u003e2022\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003eHence, this study addresses these gaps by assessing the irrigation suitability of the River Cauvery and its tributaries in the Tiruchirappalli district, Tamil Nadu, through detailed hydrochemical analysis and irrigation water quality indices. By evaluating seasonal variations in water quality and comparing findings against established standards, this research provides critical insights into the region's water resource management. It also offers a valuable framework for policymakers to mitigate pollution and enhance sustainable agricultural practices in the Cauvery basin.\u003c/p\u003e"},{"header":"2. Materials and Methods","content":"\u003cdiv id=\"Sec3\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003e2.1 Study Area\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe study was conducted in the Tiruchirappalli district, Tamil Nadu, focusing on the north banks of the River Cauvery, spanning the Manachanallur and Lalgudi taluks. Covering approximately 350 km\u0026sup2;, this region heavily relies on the river and its tributaries for irrigation. The area supports various crops, including paddy, sugarcane, banana, and turmeric, cultivated on a total net agricultural area of 14,454 hectares.\u003c/p\u003e \u003cdiv id=\"Sec4\" class=\"Section3\"\u003e \u003ch2\u003e2.1.1 Water Sampling and Analyses\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eWater samples were collected from 28 locations along five distributaries (Ayyan, Peruvalai, Pullambadi, Panguni, and Koolayar) of the River Cauvery (Map 1) during four distinct seasons: winter (February), summer (April), southwest monsoon (August), and northeast monsoon (November) of the year 2016-17. Samples were gathered using a grab sampling method at accessible shoreline points to ensure consistency. Each sample was collected in pre-cleaned, 2-liter polyethylene containers that were rinsed with the sampling water before use. The collection time was standardized between 8:00 a.m. and 9:00 a.m. to minimize diurnal variations in water quality parameters. Samples were stored in iceboxes at temperatures below 4\u0026deg;C and transported to the laboratory for analysis within 24 hours. During summer, there was no water available at some stations in Lalgudi taluk. At these times, the water sample was not collected.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eMap 1: Water sampling locations in river Cauvery and its distributaries of Tiruchirappalli district, Tamil Nadu\u003c/p\u003e \u003cp\u003eEach of the water samples was analysed for 9 hydro-chemical parameters (Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e) using standard analytical procedures (APHA 1998) and results were compared with the quality of surface water for irrigation standards (BIS \u003cspan citationid=\"CR13\" class=\"CitationRef\"\u003e2002\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab1\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 1\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eHydro-chemical parameters and their methods\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"5\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eSl.No.\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eParameters\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003ePermissible value\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eUnit\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eMethod\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eElectrical Conductivity\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u0026micro;S/cm\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eConductivity meter\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eChloride\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e250\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003emg/L\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eArgentrometric\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eSulphate\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e200\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003emg/L\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eTurbidimetric\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCarbonate\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003emg/L\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eHCl Titrimetric\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eBicarbonate\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003emg/L\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eHCl Titrimetric\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCalcium\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e75.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003emg/L\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eComplexometric\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eMagnesium\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e30.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003emg/L\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eComplexometric\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eSodium\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e200\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003emg/L\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eFlame Emission photometric\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePotassium\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e200\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003emg/L\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eFlame Emission photometric\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec5\" class=\"Section3\"\u003e \u003ch2\u003e2.1.2 Correlation analysis\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eTo find the relationship between two parameters x and y, the Karl Pearson\u0026rsquo;s correlation coefficient, \u0026lsquo;r\u0026rsquo; is used in this study. A pair of parameters having correlation coefficient \u0026lsquo;r\u0026rsquo; up to 0.5 do not have any significant correlation between them, r\u0026thinsp;\u0026ge;\u0026thinsp;0.5 bears significant linear correlation between them and r\u0026thinsp;\u0026ge;\u0026thinsp;0.8 indicates very strong linear correlation between them (Jeyaraj et al. 2002; Antony et al. 2008). The significant is considered at the level of 0.01 and 0.05 (2-tailed analysis). The correlation between various water quality parameters was computed using SPSS software, version 18.0.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec6\" class=\"Section3\"\u003e \u003ch2\u003e2.1.3 Computation of irrigation water quality (IWQ)\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe analysis of water quality for irrigation mainly depends on the amount and type of salts is present in the water. It is decided with three chemical characteristics such as salt concentration, sodium content and bicarbonate content. The irrigation water quality indices developed by US salinity laboratory have accepted in many countries. Total salt content and probable sodium hazard of irrigation water are two major constituents of these criteria (Richards \u003cspan citationid=\"CR46\" class=\"CitationRef\"\u003e1954\u003c/span\u003e; Elsayed et al. \u003cspan citationid=\"CR18\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e). The salt content is measured by EC, which has been used as the main criterion to find the quality of irrigation water. Also, SSP, SAR, RSC and piper chart are used to determine the suitability of water for irrigation (Bauder et al. \u003cspan citationid=\"CR9\" class=\"CitationRef\"\u003e2014\u003c/span\u003e; Shil et al. \u003cspan citationid=\"CR49\" class=\"CitationRef\"\u003e2019\u003c/span\u003e). SSP, SAR, and RSC are crucial for determining irrigation water quality because they help predict how water will interact with soil and impact its structure, fertility, and ability to support crop growth. Understanding these parameters enables farmers and land managers to mitigate the adverse effects of poor water quality, helping to maintain soil health and ensure long-term agricultural productivity.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cspan type=\"ItalicUnderline\" class=\"ItalicUnderline\" name=\"Emphasis\"\u003eSoluble Sodium Percentage\u003c/span\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe SSP is calculated by Eq.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Equ1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e (USEPA \u003cspan citationid=\"CR55\" class=\"CitationRef\"\u003e1974\u003c/span\u003e) using sodium, potassium calcium and magnesium\u003cdiv id=\"Equ1\" class=\"Equation\"\u003e\u003cdiv format=\"TEX\" class=\"mathdisplay\" id=\"FileID_Equ1\" name=\"EquationSource\"\u003e\n$$\\:\\text{S}\\text{S}\\text{P}=\\frac{\\text{N}\\text{a}+\\text{K}}{\\text{C}\\text{a}+\\text{M}\\text{g}+\\text{N}\\text{a}+\\text{K}}\\text{X}100$$\u003c/div\u003e\u003cdiv class=\"EquationNumber\"\u003e1\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cspan type=\"ItalicUnderline\" class=\"ItalicUnderline\" name=\"Emphasis\"\u003eSodium Adsorption Ratio\u003c/span\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eSAR is an important parameter for determining the suitability of surface water to irrigation because it is a measure of alkali/ sodium hazards to crops (Richards \u003cspan citationid=\"CR46\" class=\"CitationRef\"\u003e1954\u003c/span\u003e). SAR was calculated by using sodium, calcium and magnesium concentrations as given in Eq.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Equ2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e\u003cdiv id=\"Equ2\" class=\"Equation\"\u003e\u003cdiv format=\"TEX\" class=\"mathdisplay\" id=\"FileID_Equ2\" name=\"EquationSource\"\u003e\n$$\\:\\text{S}\\text{A}\\text{R}=\\frac{\\text{N}\\text{a}}{\\sqrt{(\\text{C}\\text{a}+\\text{M}\\text{g})/2}}$$\u003c/div\u003e\u003cdiv class=\"EquationNumber\"\u003e2\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cspan type=\"ItalicUnderline\" class=\"ItalicUnderline\" name=\"Emphasis\"\u003eResidual Sodium Carbonate\u003c/span\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eRSC is calculated as per Eaton (\u003cspan citationid=\"CR17\" class=\"CitationRef\"\u003e1950\u003c/span\u003e) is given in Eq.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Equ3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e\u003cdiv id=\"Equ3\" class=\"Equation\"\u003e\u003cdiv format=\"TEX\" class=\"mathdisplay\" id=\"FileID_Equ3\" name=\"EquationSource\"\u003e\n$$\\:\\text{R}\\text{S}\\text{C}=\\left(\\text{C}\\text{O}\\text{3}+\\text{H}\\text{C}\\text{O}3\\right)-(\\text{C}\\text{a}+\\text{M}\\text{g})$$\u003c/div\u003e\u003cdiv class=\"EquationNumber\"\u003e3\u003c/div\u003e\u003c/div\u003e\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab2\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 2\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eCriteria for irrigation water quality\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"6\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eCategory\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eEC, \u0026micro;S/cm\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eSAR\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eRSC\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eSSP\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eClass\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eI\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;250\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;10\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;1.25\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e\u0026lt;\u0026thinsp;20\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eExcellent\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eII\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e250\u0026ndash;750\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e10\u0026ndash;18\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e1.25-2.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e20\u0026ndash;40\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eGood\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eIII\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e750\u0026ndash;2250\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e18\u0026ndash;26\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2.0-2.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e40\u0026ndash;60\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003ePermissible\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eIV\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e2250\u0026ndash;4000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u0026gt;\u0026thinsp;26\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2.5-3.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e60\u0026ndash;80\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eDoubtful\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eV\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e\u0026gt;\u0026thinsp;4000\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e\u0026gt;\u0026thinsp;26\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e\u0026gt;\u0026thinsp;3.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e\u0026gt;\u0026thinsp;80\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eUnsuitable\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eFor rating, the quality of water and its suitability for irrigation can be categorized by criteria given in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e (Lloyd and Heathcote \u003cspan citationid=\"CR35\" class=\"CitationRef\"\u003e1985\u003c/span\u003e; Raghunath \u003cspan citationid=\"CR45\" class=\"CitationRef\"\u003e1987\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cspan type=\"ItalicUnderline\" class=\"ItalicUnderline\" name=\"Emphasis\"\u003ePiper Diagram\u003c/span\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003ePiper diagram or trilinear diagram consisting of three distinct fields \u0026ndash; two triangular fields and one diamond-shaped field. The different constituents of water are represented by three points in which major cations (Ca\u003csup\u003e2+\u003c/sup\u003e, Mg\u003csup\u003e2+\u003c/sup\u003e, Na\u003csup\u003e+\u003c/sup\u003e, K\u003csup\u003e+\u003c/sup\u003e) and major anions (HCO\u003csub\u003e3\u003c/sub\u003e\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e, Cl\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e, SO\u003csub\u003e4\u003c/sub\u003e\u003csup\u003e2\u0026minus;\u003c/sup\u003e) grouped separately and are plotted in the lower left and right triangles respectively. Then the anions and cations are combined to show a single point diamond shape fields, which throws height on the hydro-chemical facies classification (Piper \u003cspan citationid=\"CR43\" class=\"CitationRef\"\u003e1953\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eBack and Hanshaw (\u003cspan citationid=\"CR7\" class=\"CitationRef\"\u003e1965\u003c/span\u003e) suggested the above diagram (Fig.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e) to defining the composition class of cations and anions (hydro-chemicals) in the form of major ion percentages. Piper diagram plotted by using AquaChem software v2012.1.123.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/div\u003e"},{"header":"3. Results and Discussion","content":"\u003cdiv id=\"Sec8\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003e3.1 Water quality characteristics\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe results of the water quality analysis of the water samples from river Cauvery and its distributaries are presented in Tables\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab3\" class=\"InternalRef\"\u003e3\u003c/span\u003e\u0026ndash;\u003cspan refid=\"Tab6\" class=\"InternalRef\"\u003e6\u003c/span\u003e. Electrical conductivity (EC) varied from 625 to 996 \u0026micro;S/cm in winter; 605 to 960 \u0026micro;S/cm in summer; 315 to 734 \u0026micro;S/cm in SWM; and 658 to 954 \u0026micro;S/cm in NEM. The summer season was found with high values of EC in all distributaries. EC values of all samples were found within the limit (2250 \u0026micro;S/cm) of the quality of surface water for irrigation.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab3\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 3\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eWater quality characteristics of river Cauvery during winter\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"11\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c11\" colnum=\"11\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eS.No.\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eStations\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eEC\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eCl\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eSO\u003csub\u003e4\u003c/sub\u003e\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eCO\u003csub\u003e3\u003c/sub\u003e\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003eHCO\u003csub\u003e3\u003c/sub\u003e\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003eCa\u003csup\u003e2+\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003eMg\u003csup\u003e2+\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003eNa\u003csup\u003e+\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003eK\u003csup\u003e+\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCY\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e635\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e106.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e12\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e12\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e268.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e64.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c9\"\u003e 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\u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e28\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eKY3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e954\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e90\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e11.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e12\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e231.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e37.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e26.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e58\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c11\"\u003e \u003cp\u003e6.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe results of chloride varied between 33.7 and 181 mg/l. Chloride of all the samples within the tolerance limit (600 mg/l) and sulphate of all the stations were (ranged between 4.5 and 23 mg/l) found within the prescribed limit (1000 mg/l) in all the seasons.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe amount of carbonate varied from 0 to 24 mg/L in winter; 0 to 12 mg/L in summer; 0 to 36 mg/L in SWM; 0 to 48 mg/L in NEM. During NEM, the maximum amount of carbonates was recorded in almost all the stations. The bicarbonate content varied from 231.8 to 341.6 mg/L in winter, 231.8 to 329.4 mg/L in summer, 48.8 to 158.6 mg/L in SWM and 109.8 to 256.2 mg/L in NEM. The maximum amount of bicarbonate was observed in the station-KY1 during winter. These may be due to the sewage discharges and solid wastes dumping in low water flow in all the distributaries.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe amount of calcium was found between 18 and 120.2 mg/l. The maximum value was recorded at station PB2 and KY1 in summer. The amount of magnesium varied between 6.1 and 56.1 mg/l. A high amount of magnesium was found in the winter season at station PG2 and KY2. It is due to discharging sewage and other wastes in downstream stations during dry seasons. The sodium values varied from 70.7 to 106.6 mg/L in winter, 73.1 to 117.6 mg/L in summer, 20.2 to 35.8 mg/L in SWM and 41.2 to 59.4 mg/L in NEM. The maximum value was found at PG3 in summer and the minimum was recorded at CY during SWM. The potassium content varied from 4.6 to 7.5 mg/L in winter; 8.8 to 13.2 mg/L in summer; 3.7 to 5.7 mg/L SWM; and 4.2 to 7.3 in NEM. The minimum amount was observed at CY in SWM and the maximum was observed at PG3 in summer.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec9\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003e3.2 Correlation Analysis\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe correlation coefficient of the water quality parameters were presented in the Tables \u003cspan refid=\"Tab7\" class=\"InternalRef\"\u003e7\u003c/span\u003e\u0026ndash;\u003cspan refid=\"Tab10\" class=\"InternalRef\"\u003e10\u003c/span\u003e. EC consistently shows strong correlations with ions such as chloride (Cl) and sodium (Na) across all seasons, indicating that these ions may significantly contribute to the overall conductivity in water. For instance, in summer, EC shows a high correlation with both Cl (0.779) and Na (0.959), reflecting the influence of these ions on water conductivity, which could be due to factors like increased ion concentration from evaporation. A significant correlation is evident between Cl and Na across all seasons, suggesting a similar source or behavior pattern, possibly from salts and industrial or agricultural runoff. In the SWM season, for example, Cl shows a high correlation with Na (0.905), reinforcing the presence of consistent ionic sources or possibly anthropogenic influences in these water bodies.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab7\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 7\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eCorrelation coefficient of water quality parameters during winter\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"10\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c7\" colnum=\"7\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c8\" colnum=\"8\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c9\" colnum=\"9\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c10\" colnum=\"10\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eEC\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eCl\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eSO\u003csub\u003e4\u003c/sub\u003e\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" 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align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eCl\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e.722\u003csup\u003e**\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" 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\u003cp\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;.628\u003csup\u003e**\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e.770\u003csup\u003e**\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e.274\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e.714\u003csup\u003e**\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c10\"\u003e\u0026nbsp;\u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eK\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003e.340\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e.489\u003csup\u003e**\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e.654\u003csup\u003e**\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e\u0026minus;\u0026thinsp;.551\u003csup\u003e**\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e.496\u003csup\u003e**\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c7\"\u003e \u003cp\u003e.207\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c8\"\u003e \u003cp\u003e.399\u003csup\u003e*\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c9\"\u003e \u003cp\u003e.666\u003csup\u003e**\u003c/sup\u003e\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c10\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eThere is a notable correlation between SO\u003csub\u003e4\u003c/sub\u003e and Cl in most seasons (e.g., 0.896 in SWM), which may suggest that these ions come from similar sources or are subject to similar environmental conditions, like pollution from urban or agricultural sources. A consistent negative correlation between CO\u003csub\u003e3\u003c/sub\u003e and other ions like Na, Ca, and Cl in all seasons points toward differing sources or reactions in water chemistry. For instance, in NEM, the negative correlation of CO\u003csub\u003e3\u003c/sub\u003e with HCO\u003csub\u003e3\u003c/sub\u003e (-0.925) and Mg (-0.588) could reflect carbonate dynamics and buffering capacity, which impact water pH and are affected by factors like temperature and mineral content.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eCalcium and magnesium ions have positive correlations in some seasons (e.g., SWM season, Ca and Mg correlation of 0.666), suggesting co-variability in their sources, possibly from geological leaching or similar environmental conditions. This trend indicates that these ions are likely to have common geogenic or anthropogenic sources. Potassium shows moderate correlations with ions like Na and Cl in several seasons (e.g., 0.791 with Na during summer), indicating it might also contribute to salinity and may have seasonal agricultural or anthropogenic sources.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe findings of this study align with global observations of river water quality degradation due to anthropogenic influences. For instance, in the Ganges River in India, studies have reported elevated levels of EC and chloride due to industrial effluents and agricultural runoff (Gurudatta et al. \u003cspan citationid=\"CR23\" class=\"CitationRef\"\u003e2024\u003c/span\u003e), similar to the trends observed in the river Cauvery. Comparable research on the Nile river in Egypt has highlighted the impact of agricultural runoff and untreated sewage on water quality, leading to challenges in maintaining soil health and agricultural productivity (Kipsang et al. \u003cspan citationid=\"CR32\" class=\"CitationRef\"\u003e2024\u003c/span\u003e). In Tunisia, investigations on the Medjerda river revealed high salinity and sodium concentrations (Etteieb et al. \u003cspan citationid=\"CR19\" class=\"CitationRef\"\u003e2017\u003c/span\u003e), echoing the issues identified in the Koolayar channel.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eIn China\u0026rsquo;s East river, significant correlations between sodium and chloride ions were linked to urban runoff and industrial activities (Ho and Hui \u003cspan citationid=\"CR24\" class=\"CitationRef\"\u003e2001\u003c/span\u003e), paralleling the high correlation coefficients between these ions in the Cauvery basin. Similarly, studies in the Tarali sub-basin of the Krishna river in western India found seasonal variations in hydrochemical parameters, with summer showing elevated EC and sodium levels due to increased evaporation and lower water flow (Golekar et al. \u003cspan citationid=\"CR22\" class=\"CitationRef\"\u003e2014\u003c/span\u003e) - a pattern consistent with this study.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec10\" class=\"Section2\"\u003e \u003ch2\u003e3.3 Irrigation Water quality of river Cauvery\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe irrigation water quality is defined by the type and the concentrations of dissolved salts and substances. In the current study, the water quality for irrigation use has been evaluated according to the criteria indicating the hazard level and the type of likely problems (Loukas \u003cspan citationid=\"CR36\" class=\"CitationRef\"\u003e2010\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003cdiv id=\"Sec11\" class=\"Section3\"\u003e \u003ch2\u003e3.3.1 Electrical Conductivity (EC)\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eEC is an important parameter for classifying irrigation water by measuring the total salt concentration in water. The high salt content in irrigation water affects soil structure, soil permeability, aeration, texture and makes soil hazard. It causes osmotic pressure in soil solution and directly affects plant growth (Thorne and Peterson \u003cspan citationid=\"CR52\" class=\"CitationRef\"\u003e1954\u003c/span\u003e; Trivedy and Goel \u003cspan citationid=\"CR53\" class=\"CitationRef\"\u003e1984\u003c/span\u003e). The EC values of all the stations during the winter season were found in the good category except for three samples (PG3, KY1 \u0026amp; KY3). In summer, EC of five stations was found in the good category and seven stations in the permissible level category. It could be due to an excess amount of domestic sewage mixed with less volume of water in the downstream stations. The EC of all the stations was found in the good category during SWM. In NEM, EC of Cauvery, Ayyan, Peruvalai and Pullambadi was found in the good category except for two samples (AY7 \u0026amp; PB3); and all the samples of Panguni and Koolayar was found within the permissible category. It could be due to the cumulative effects of solid wastes, sewage discharges, agricultural and surface run-offs, etc (Bhardwaj \u003cspan citationid=\"CR10\" class=\"CitationRef\"\u003e2005\u003c/span\u003e).\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec12\" class=\"Section3\"\u003e \u003ch2\u003e3.3.2 Sodium Adsorption Ratio (SAR)\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eSAR is a key parameter in determining the suitability of water for irrigation because it is responsible for the sodium hazard to crops (Ogunfowokan et al. \u003cspan citationid=\"CR41\" class=\"CitationRef\"\u003e2013\u003c/span\u003e; Kshitindra et al. \u003cspan citationid=\"CR33\" class=\"CitationRef\"\u003e2020\u003c/span\u003e). The high sodium in water can change the soil properties, reduce soil permeability and produce undesirable effects in the cropland (Shrivastava and Kumar \u003cspan citationid=\"CR50\" class=\"CitationRef\"\u003e2015\u003c/span\u003e; Machado and Serralheiro \u003cspan citationid=\"CR37\" class=\"CitationRef\"\u003e2017\u003c/span\u003e). Hence the determination of sodium concentration is necessary while considering the suitability for irrigation.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eResults of SAR of river Cauvery and its distributaries are presented in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab11\" class=\"InternalRef\"\u003e11\u003c/span\u003e. The minimum value of SAR is recorded at AY4 (1.02) during SWM and maximum at PV6 (2.49) in winter. Raghunath (\u003cspan citationid=\"CR45\" class=\"CitationRef\"\u003e1987\u003c/span\u003e) classified the surface water for irrigation uses concerning the SAR criteria is presented in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e. The obtained values were found to be less than 10. Based on SAR values (which were less than 10), the study was found that the water from all the rivers is of excellent quality for irrigation.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab11\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 11\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eSAR of water from river Cauvery and selected distributaries, meq/l\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"6\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eS.No.\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eSt.Code\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eWinter\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eSummer\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eSWM\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eNEM\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCY\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1.90\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2.03\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1.05\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e1.61\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eAY1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e1.84\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e2.22\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e1.07\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e1.57\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e 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id=\"Sec13\" class=\"Section3\"\u003e \u003ch2\u003e3.3.3 Residual Sodium Carbonate (RSC)\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe high concentration of carbonate and bicarbonate in water represents alkaline nature, which is unfavourable for agricultural uses (Etteieb et al. \u003cspan citationid=\"CR19\" class=\"CitationRef\"\u003e2017\u003c/span\u003e). The water with high RSC values has high pH and land irrigated by such waters becomes infertile due to the deposition of sodium carbonate. It is reflected as the black colour of the soil (Eaton \u003cspan citationid=\"CR17\" class=\"CitationRef\"\u003e1950\u003c/span\u003e). Irrigation water having RSC values greater than 5 meq/l are considered harmful to plant growth, while RSC values above 2.5 meq/l are not suitable for irrigation (Etteieb et al. \u003cspan citationid=\"CR19\" class=\"CitationRef\"\u003e2017\u003c/span\u003e; Ghosh et al. \u003cspan citationid=\"CR21\" class=\"CitationRef\"\u003e1983\u003c/span\u003e). The results of the RSC of river Cauvery and its distributaries are presented in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab12\" class=\"InternalRef\"\u003e12\u003c/span\u003e.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab12\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 12\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eRSC of water from river Cauvery and its distributaries, meq/l\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"6\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" 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\u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePG4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e-0.10\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.90\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e25\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePG5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.35\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e1.61\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e26\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eKY1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e-1.58\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e-4.49\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.19\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e1.50\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e27\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eKY2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e-2.41\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e0.05\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.01\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e28\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eKY3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e-1.38\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e-0.37\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e0.18\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe RSC value was in the range of minimum \u0026minus;\u0026thinsp;4.99 (PB2) to a maximum of 1.61 (PG5). The values of RSC are negative in all the stations during the winter and summer seasons. It indicates that there is no complete precipitation of calcium and magnesium ions in water (Pondhe \u003cspan citationid=\"CR44\" class=\"CitationRef\"\u003e1992\u003c/span\u003e). According to the criteria Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab1\" class=\"InternalRef\"\u003e1\u003c/span\u003e, the RSC value of water in all the stations was found to be excellent for irrigation. Only three samples (PG1, PG5 \u0026amp; KY1) of NEM were found to be in a good category. Based on RSC values, the water of river Cauvery and its sub-rivers are considered to be safe for irrigation purposes.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec14\" class=\"Section3\"\u003e \u003ch2\u003e3.3.4 Soluble Sodium Percentage (SSP)\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eIt is calculated for relative proportions of cations in the water samples. The results of the SSP of river Cauvery and other rivers are presented in Table\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Tab13\" class=\"InternalRef\"\u003e13\u003c/span\u003e. The SSP of all the stations varied from 32.5 (PG2) to 47.1 (KY1) in all the seasons.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003cdiv class=\"gridtable\"\u003e\u003ctable float=\"Yes\" id=\"Tab13\" border=\"1\"\u003e \u003ccaption language=\"En\"\u003e \u003cdiv class=\"CaptionNumber\"\u003eTable 13\u003c/div\u003e \u003cdiv class=\"CaptionContent\"\u003e \u003cp\u003eSSP of water from river Cauvery and its distributaries, %\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/caption\u003e \u003ccolgroup cols=\"6\"\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c1\" colnum=\"1\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c2\" colnum=\"2\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c3\" colnum=\"3\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"left\" class=\"colspec\" colname=\"c4\" colnum=\"4\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c5\" colnum=\"5\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cdiv align=\"char\" char=\".\" class=\"colspec\" colname=\"c6\" colnum=\"6\"\u003e\u003c/div\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003eS.No.\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eSt.Code\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003eWinter\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003eSummer\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003eSWM\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003cth align=\"left\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003eNEM\u003c/p\u003e \u003c/th\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eCY\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e37.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e41.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e39.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e41.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eAY1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e36.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e43.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e38.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e39.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eAY2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e35.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e42.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e40.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e43.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eAY3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e33.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" 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colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e36.3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e38.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e23\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePG3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e35.4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e37.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e38.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e39.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e24\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePG4\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e38.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e42.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e25\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003ePG5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e40.6\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e45.9\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e26\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eKY1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e37.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e34.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e38.8\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e47.1\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e27\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eKY2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e34.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e37.2\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e39.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c1\"\u003e \u003cp\u003e28\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c2\"\u003e \u003cp\u003eKY3\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c3\"\u003e \u003cp\u003e40.7\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"left\" colname=\"c4\"\u003e \u003cp\u003e-\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c5\"\u003e \u003cp\u003e35.5\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003ctd align=\"char\" char=\".\" colname=\"c6\"\u003e \u003cp\u003e40.0\u003c/p\u003e \u003c/td\u003e \u003c/tr\u003e \u003c/tbody\u003e \u003c/colgroup\u003e \u003c/table\u003e\u003c/div\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eDuring winter, two samples (PV5 \u0026amp; KY3) were found in the permissible category while other samples were found in the good category. In summer, the SSP of river Cauvery, Ayyan and Peruvalai fits in the permissible category and Pullambadi, Panguni and Koolayar in summer were found in the good category. During SWM, all water samples were found in good category except for a few samples (AY2, PV2, PV4, PV5, PV6 \u0026amp; PG5). In NEM, 60% of the samples were found in the permissible category while other samples (40%) under the good category. The deviation in the results is due to variations of cation exchange from the disposal of wastewater and surface run-off in rainy seasons. No sample was found in the excellent category but this water can be considered safe for irrigation in all the seasons.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003cdiv id=\"Sec15\" class=\"Section3\"\u003e \u003ch2\u003e3.3.5 Piper Diagram\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe piper diagram is used to infer hydrogeochemical facies. The concept of hydrochemical facies was developed to understand and identify the water composition in different classes (Piper \u003cspan citationid=\"CR43\" class=\"CitationRef\"\u003e1953\u003c/span\u003e). The position of this plotting indicates the relative composition of surface water in terms of the cations-anions pairs. The piper diagram not only shows a graphical representation of the cations-anions in the given water samples but also reveals the groupings, relationship or trends of the samples (Hussain et al. \u003cspan citationid=\"CR26\" class=\"CitationRef\"\u003e2008\u003c/span\u003e). The composition of cation and anion of water samples for four seasons are plotted by piper diagram and shown in Figs.\u0026nbsp;\u003cspan refid=\"Fig2\" class=\"InternalRef\"\u003e2\u003c/span\u003e\u0026ndash;\u003cspan refid=\"Fig5\" class=\"InternalRef\"\u003e5\u003c/span\u003e.\u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003e \u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe piper plot of the winter season shows that the Mg\u003csup\u003e2+\u003c/sup\u003e type of water predominated with 67% (14 samples out of 21) in the cation concentration. For anion concentration, Cl\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e type of water was dominated with 33% (7 samples out of 21). No sample was found with cation-anion combinations in the diamond-shaped plot. In summer, the Cl\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e type of water was predominated with 67% (8 samples out of 12) in the concentration of the anions.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eDuring SWM, bicarbonate type of water dominated with 21% (6 samples) and Cl\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e type of water was predominated with 61% (17 samples) in the concentration of the anions. The diamond shape shows that the magnesium-bicarbonate type was with 18% of dominance. Magnesium type of water was dominated with 14% (4 samples out of 28) and Cl\u003csup\u003e\u0026minus;\u003c/sup\u003e type of water was predominated with 89% (25 samples out of 28) in NEM. Magnesium-bicarbonate ions are dominated with 4% of the water samples in the combined cations-anions.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThere is no significant alteration in the hydro-chemical facies (cations and anions) of the water samples in all seasons. Nevertheless, the chloride was slightly dominated due to dissolution of salts such as sodium chloride and calcium chloride in water due to natural minerals by weathering of rocks, sewage, agricultural run-off and industrial effluents (Zakir et al. \u003cspan citationid=\"CR58\" class=\"CitationRef\"\u003e2016\u003c/span\u003e; Adebola et al. \u003cspan citationid=\"CR4\" class=\"CitationRef\"\u003e2013\u003c/span\u003e; Dubey and Ujjania \u003cspan citationid=\"CR16\" class=\"CitationRef\"\u003e2015\u003c/span\u003e). Potassium chloride mostly utilized in potash fertilizers to enhance soil fertility. However, phosphorous and chloride were leaching into rivers and streams (Kaushal et al. \u003cspan citationid=\"CR29\" class=\"CitationRef\"\u003e2018\u003c/span\u003e). The magnesium ions are dominating among the major cations in the winter season. It may be due to low water levels, run-offs from livestock and agricultural and high sewage discharges into the sub-rivers.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThe use of irrigation water quality indices, such as SAR and RSC, has also been a key feature of studies in Bangladesh, where groundwater characterization indicated that most water samples were suitable for irrigation, despite localized pollution. This aligns with the Cauvery study, where SAR and RSC values indicated excellent irrigation suitability for most stations.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eThese comparisons underscore the broader applicability of the methodologies employed in this study and highlight the universal challenges posed by water quality degradation. By situating the Cauvery findings within this global context, this study not only validates its results but also reinforces the urgency for integrated water management strategies to safeguard agricultural sustainability in riverine regions.\u003c/p\u003e \u003c/div\u003e \u003c/div\u003e"},{"header":"4. Conclusion","content":"\u003cp\u003eThis study evaluated the irrigation suitability of the River Cauvery and its distributaries in the Tiruchirappalli district, Tamil Nadu, through hydrochemical analysis and irrigation water quality indices. The results demonstrated that most water samples fall within permissible limits for irrigation, with parameters like EC, SAR, and RSC indicating excellent water quality. Seasonal variations were observed, with higher pollutant concentrations in the summer due to reduced water flow and evaporation effects. The dominance of chloride compounds highlights potential salinization risks, while the Piper diagram analysis revealed consistent hydrochemical facies patterns across seasons.\u003c/p\u003e \u003cp\u003eTo ensure the long-term sustainability of irrigation practices, future research should focus on monitoring long-term trends in water quality, expanding the study to broader geographical areas, and investigating the cumulative impacts of agricultural and industrial activities. Comparative studies across similar river basins can provide deeper insights into global water quality management challenges and solutions. Policymakers can leverage these findings to design and enforce region-specific water management policies, including improved wastewater treatment and stricter pollution controls. Environmental planners are encouraged to establish dynamic, real-time monitoring systems to address seasonal water quality fluctuations effectively.\u003c/p\u003e"},{"header":"Declarations","content":"\u003cp\u003e \u003ch2\u003eCompeting Interest\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe author declares no conflict of interests.\u003c/p\u003e \u003c/p\u003e\u003ch2\u003eFunding\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eNo funding was received for conducting this study.\u003c/p\u003e\u003ch2\u003eAuthor Contribution\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eAuthor contributed to conceptualization, Methodology, Data curation, Visualization, Investigation, Writing- original draft, Writing- Reviewing and Editing.\u003c/p\u003e\u003ch2\u003eAcknowledgement\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe author would like to thank Bishop Heber College, Trichy for providing lab facilities.\u003c/p\u003e\u003ch2\u003eData Availability Statement\u003c/h2\u003e \u003cp\u003eThe author confirms that the data supporting and materials of the findings of this study are available within the article.\u003c/p\u003e"},{"header":"References","content":"\u003col\u003e\u003cli\u003e\u003cspan\u003eAbdel-Fattah MK, Abd-Elmabod SK, Aldosari AA, Elrys AS, Elsayed SM (2020) Multivariate Analysis for Assessing Irrigation Water Quality: A Case Study of the Bahr Mouise Canal. East Nile Delta Water 12(2537):1\u0026ndash;23. \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003ehttps://doi.org/10.3390/w12092537\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.3390/w12092537\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eAbdelhafez AA, Metwalley SM, Abbas HH (2020) Irrigation: Water Resources, Types and Common Problems in Egypt. In: Omran ES, Negm A (eds) Technological and Modern Irrigation Environment in Egypt. Springer Water. Springer, Cham. \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003ehttps://doi.org/10.1007/978-3-030-30375-4_2\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1007/978-3-030-30375-4_2\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eAbirami S, Sushmitha B (2022) Water quality assessment of Noyyal river using water quality index (WQI) and multivariate statistical techniques. Water Sci 36(1):85\u0026ndash;98. \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003ehttps://doi.org/10.1080/23570008.2022.2129146\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1080/23570008.2022.2129146\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eAdebola AO, Seun MA, Oladele O (2013) Water quality assessment of river Ogun using multivariate statistical techniques. 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Int J Sci Res Multidisciplinary Stud 6(2):73\u0026ndash;79\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003ePiper AM (1953) A Graphic Procedure in the Geochemical Interpretation of Water Analysis, US Geological Survey of Groundwater. Water Resources Division, California, U.S.\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003ePondhe GM (1992) Impact of sugar mill effluent on the quality of soil and groundwater in the Sonai area, Ahmednagar district, Maharastra, M.Phil. Dissertation submitted to the University of Pune, Pune\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eRaghunath HM (1987) Groundwater, (2nd Edition), Wiley Eastern Ltd., Delhi, India\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eRichards LA (1954) Diagnosis and Improvement of Saline and Alkali Soils, U.S. Salinity Laboratory (USSL). USDA Handbook, USA\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eSaravanan J, Dafang F, Sheela M, Endon RR, Rajendra PS (2023) Potable and irrigation suitability of different water supply systems in riverine communities at river Cauvery distributaries, India. Environ Res 236(2):116809. \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003ehttps://doi.org/10.1016/j.envres.2023.116809\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1016/j.envres.2023.116809\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eSharma TR, Ravichandran C (2021) Appraisal of seasonal variations in water quality of river Cauvery using multivariate analysis. 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Appl Water Sci 9:168. \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003ehttps://doi.org/10.1007/s13201-019-1045-2\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1007/s13201-019-1045-2\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eShrivastava P, Kumar R (2015) Soil salinity: A serious environmental issue and plant growth promoting bacteria as one of the tools for its alleviation. Saudi J Biol Sci 22(2):123\u0026ndash;131. \u003cspan class=\"ExternalRef\"\u003e\u003cspan class=\"RefSource\"\u003ehttps://doi.org/10.1016/j.sjbs.2014.12.001\u003c/span\u003e\u003cspan address=\"10.1016/j.sjbs.2014.12.001\" targettype=\"DOI\" class=\"RefTarget\"\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/span\u003e\u003c/li\u003e \u003cli\u003e\u003cspan\u003eSingh AK, Mahato MK, Neogi B, Singh KK (2010) Quality assessment of mine water in the Raniganj coalfield area, India. 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This study analyzed water samples from the river Cauvery and its distributaries in the Tiruchirappalli district across four seasons to assess irrigation suitability using hydrochemical parameters. The results showed that parameters such as Electrical Conductivity (EC), Sodium Adsorption Ratio (SAR), and Residual Sodium Carbonate (RSC) were within permissible limits for irrigation. The Koolayar channel exhibited slightly elevated chemical levels compared to other distributaries in both summer (EC: 960 \u0026micro;S/cm, Cl: 174 mg/l, Ca: 120 mg/l \u0026amp; Na: 112 mg/l) and winter (EC: 996 \u0026micro;S/cm, Cl: 149 mg/l \u0026amp; Na: 106.6 mg/l). Piper diagram analysis revealed that chloride dominance, particularly in summer season. Overall, the river Cauvery and its distributaries remain suitable for irrigation despite localized pollution. 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