The Red Mud Accident in Ajka (Hungary): Plant Toxicity and Trace Metal Bioavailability in Red Mud Contaminated Soil
Notice bibliographique
Résumé
The red mud accident of October 4, 2010, in Ajka (Hungary) contaminated a vast area with caustic, saline red mud (pH 12) that contains several toxic trace metals above soil limits. Red mud was characterized and its toxicity for plants was measured to evaluate the soil contamination risks. Red mud radioactivity (e.g., (238)U) is about 10-fold above soil background and previous assessments revealed that radiation risk is limited to indoor radon. The plant toxicity and trace metal availability was tested with mixtures of this red mud and a local noncontaminated soil up to a 16% dry weight fraction. Increasing red mud applications increased soil pH to maximally 8.3 and soil solution EC to 12 dS m(-1). Shoot yield of barley seedlings was affected by 25% at 5% red mud in soil and above. Red mud increased shoot Cu, Cr, Fe, and Ni concentrations; however, none of these exceed toxic limits reported elsewhere. Moreover, NaOH amended reference treatments showed similar yield reductions and similar changes in shoot composition. Foliar diagnostics suggest that Na (>1% in affected plants) is the prime cause of growth effects in red mud and in corresponding NaOH amended soils. Shoot Cd and Pb concentrations decreased by increasing applications or were unaffected. Leaching amended soils (3 pore volumes) did not completely remove the Na injury, likely because soil structure was deteriorated. The foliar composition and the NaOH reference experiment allow concluding that the Na salinity, not the trace metal contamination, is the main concern for this red mud in soil.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».