Assessment of Heavy Metal Contamination in the Surrounding Soils and Surface Sediments in Xiawangang River, Qingshuitang District
Notice bibliographique
Résumé
Xiawanggang River region is considered to be one of the most polluted areas in China due to its huge amount discharge of pollutants and accumulation for years. As it is one branch of Xiang River and the area downstream is Changsha city, the capital of Hunan Province, the ecological niche of Xiawangang River is very important. The pollution treatment in this area was emphasized in the Twelfth Five-Year Plan of Chinese government for Xiang River Water Environmental Pollution Control. In order to assess the heavy metal pollution and provide the base information in this region for The Twelfth Five-Year Plan, contents and fractions of four heavy metals (Cd, Cu, Pb and Zn) covering both sediments and soils were analyzed to study their contamination state. Three different indexes were applied to assess the pollution extent. The results showed this area was severely polluted by the four heavy metals, and the total concentrations exceeded the Chinese environmental quality standard for soil, grade III, especially for Cd. Moreover, Cd, rated as being in high risk, had a high mobility as its great contents of exchangeable and carbonates fractions in spite of its relative low content. Regression analysis revealed clay could well explain the regression equation for Cd, Cu and Zn while pH and sand could significantly interpret the regression equation for Pb. Moreover, there was a significant correlation between Non-residual fraction and I(geo) for all the four metals. Correlation analysis showed four metals maybe had similar pollution sources.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».