Kandungan logam berat dalam sedimen di Perairan Teluk Wawobatu, Kendari, Sulawesi Tenggara
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Examination of heavy metals content in sediment ofWawobatu Bay Waters, Kendari wasconducted in June2011. Sediment sampleswere collectedusing gravitycoreat 5research stations. Heavymetals content weremeasuredusingAtomic Absorption Spectrophotometer (AAS). The purpose of this research wasto examine the heavy metals content in sediment and to predict the quality of sediment based on index analysis approach (geoaccumulation index and pollution load index). The results showed that Pb was rangedfrom 3.704 pp to 21.892 ppm, Cd was 0.784-1,385 ppm, Cu was 3,451-12,193 ppm, and 24.838 ppm, to 69.973 ppm and 37.289 ppm to 72.329 ppm for Zn and Ni, respectively. It is concluded that the content of the theseheavy metals were lower compared to threshold value stated by The Stated Ministry Office for Life Environment 2004 and Ontario sediment Guideline 2008. In general the heavy metals content in Station 4 was higherthanthe other stations. This iscaused by the differences insediment texture in each station, whilestation 4 is situated in estuary and it has a black clayssediment texture. In addition, the content of Ni washigher than the others examined heavy metals.Based on I-geo values that thesediment in this waters is categorized asunpolluted by Pb, Cu, Zn, and Ni (I-geo0), and moderate polluted category by Cd (1I-geo2). In addition,based on PLI values, sediments of Wawobatu bay was unpolluted by Pb, Cu, Zn, Ni and Cd.Keywords: Heavy metals; sediments; Wawobatu Bay; Kendari Abstrak. Pengamatan kandungan logam berat dalam sedimen diPerairanTeluk Wawobatu, Kendari telah dilakukan pada bulan Juni 2011. Contoh sedimen diambil dengan menggunakan gravity core pada 5 stasiun penelitian. Kandungan logam berat diukur dengan menggunakan Spektrofotometer Serapan Atom (SSA). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kandungan logam berat dalam sedimen serta memprediksi kualitas sedimen berdasarkan pendekatan analisis indeks (Indeks geoakumulasi dan Indeks Beban Pencemaran).Hasilnya menunjukkan, kandungan Pb berkisar 3,704-21,892 ppm, Cd 0,784-1,385 ppm, Cu 3,451-12,193 ppm, Zn 24,838-69,973 ppm, dan Ni 37,289-72,329 ppm. Kandungan ke lima logam tersebut masih lebih rendah dari nilai ambang batas yang ditetapkan oleh Kantor Menteri Negara Lingkungan Hidup 2010 dan baku mutu sedimen Ontario (Ontario Sediment Guideline) 2008. Kandungan logam berat dalam sedimen di Stasiun 4 lebih tinggi dibandingkan dengan Stasiun lainnya. Hal ini disebabkan oleh perbedaan tekstur sedimen di masing-masing stasiun. Stasiun 4 berada di muara sungai dan mempunyai sedimen dengan tekstur berupa lumpur berwarna hitam.Kandungan logam Ni lebih tinggi dibandingkan dengan yang lain, hal ini menunjukkan adanya masukan sedimen dari Teluk Kendari dan Teluk Lasolo yang terbawa oleh arus, disamping yang berasal dari darat yang masuk melalui aliran sungai. Berdasarkan nilai indeks geoakumulasi (I-geo)sedimen di perairan ini termasuk kategori tidak tercemar oleh Pb, Cu, Zn, dan Ni (I_geo0), dan tercemar sedang oleh Cd (1I_geo2).Namun berdasarkan nilai indeks beban pencemaran (PLI), sedimen di perairan ini belum tercemar oleh logam berat Pb, Cd, Cu, Zn, dan Ni.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».