Risk Assessment of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in the Shenfu Irrigation Area in China and their Application for Determining the Optimum Land Use Model
Notice bibliographique
Résumé
In order to use contaminated soil safely, risk and use planning of contaminated soils by 16 priority polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) of the United States Environmental Protection Agency (USEPA) in Shenfu Irrigation Area (SIA) were investigated. The toxic equivalency factor (TEF) approach and the risk quotient (RQ) approach were used to assess the carcinogenic risk and ecological risk of PAHs in the current agricultural use, respectively, and the ecological risk of PAHs in SIA under residential, commercial, and industrial land uses which could be used in the future were also evaluated. The results were as follows: 95.9% of soils in SIA were heavily contaminated by PAHs; Benzo[a]pyrene (BaP), Benzo[a]anthrancene (BaA), Benzo[b]fluoranthene (BbF), Benzo[k]fluoranthen (BkF), Benzo[g,h,i]perylene, Chrysene, Dibenz[a,h]anthracene (Dba), and Indeno[1,2,3-c,d]pyrene (Ipy) were the dominated carcinogenic PAHs, and there were no carcinogenic concerns for 81.6% of SIA; Anthracene, BaP, Fluoranthene, Naphthalene, Phenanthrene, BaA, BbF, BkF, Dba, Ipyr and Pyrene were considered the major ecological risk drivers, and there were medium to high ecological risks in 56.3% of SIA under agricultural use. However, the ecological risk can be reduced markedly by changing the land use mode; under residential/parkland land use 65.1% of SIA faced low risk and the rest faced negligible risk, while all areas faced negligible risk under industrial/commercial usage. Based on the risk assessment results, an optimum land use model (both human health-based and eco-based in the SIA) was achieved and will be helpful for the local government to plan how to use the land under low risk in the SIA.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».