Solid-Solution Partitioning of Metals in Contaminated Soils: Dependence on pH, Total Metal Burden, and Organic Matter
Notice bibliographique
Résumé
Environmental risk assessment of metals depends to a great extent on modeling the fate and the mobility of metals based on soil−liquid partitioning coefficients. A large variability is observed among the reported values that could be used to predict metal mobility and bioavailability. To evaluate this, soil−liquid partitioning coefficients ( K d ) for many elements but especially for the metals cadmium, copper, lead, nickel, and zinc were compiled from over 70 studies of various origins collected from the literature. The relationships between the reported values are explored relative to variations in soil solution pH, soil organic matter (SOM), and concentrations of total soil metal. The results of multiple linear regressions show that K d values are best predicted using empirical linear regressions with pH (with R 2 values of 0.29−0.58) or with pH and either the log of SOM or the log of total metal and with resulting R 2 values of 0.42−0.76. A semi-mechanistic model based on the competitive adsorption of metal and H + [dependent on solution pH, total metal content, and log(SOM)] was a better tool to predict dissolved metal concentrations (with R 2 values of 0.61−0.88), with the exception of Pb (at 0.35).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».