ISO 16075-2:2020

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ٣٠ نوفمبر ٢٠٢٠

Guidelines for treated wastewater use for irrigation projects — Part 2: Development of the project

ملفات الوثيقة ISO 16075-2:2020

الإنجليزية 20 صفحات
الإصدار الحالي
BHD 63.76

مجال الوثيقة ISO 16075-2:2020

This document covers the following issues:

— guideline for the design of treated wastewater (TWW) irrigation projects intended to prevent public health risks within the population that has been in direct or indirect contact with the TWW or with any product that has come in contact with the TWW;

— specifications of the following:

i) TWW quality for irrigation purposes;

ii) types of crops for TWW irrigated;

iii) TWW and crops qualities integration;

iv) use of barriers to reduce risks arising from TWW irrigation;

v) correlation between the quality of the TWW, irrigated crops, and the types of barriers that can be used;

vi) distance between TWW irrigated areas and residential areas.

None of the documents of ISO 16075 are intended to be used for certification purposes.

الأكثر مبيعاً

GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
BH GSO 150-2:2015
GSO 150-2:2013 
مواصفة قياسية بحرينية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
GSO 9:2022
 
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
BH GSO 9:2023
GSO 9:2022 
لائحة فنية بحرينية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة

اعتمدت مؤخراً

ISO/TS 4966:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Nanotechnologies — Silica nanomaterials — Specification of characteristics and measurement methods for nanoporous silica microparticles applied in liquid chromatography
ISO/TS 44005:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Collaborative business relationship management system — Guidance on leadership for collaborative working
ISO 10325:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Fibre ropes — High modulus polyethylene — 8-strand braided ropes, 12-strand braided ropes and covered ropes
ISO/IEC TS 42112:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Information technology — Artificial intelligence — Guidance on machine learning model training efficiency optimization