Geostatistical analysis of heavy metals in a one-hectare plot under natural vegetation in a serpentine area
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine the spatial variability of selected heavy metals in a soil developed over serpentine. Both total and EDTA-extractable Fe, Mn, Cr, Ni, Cu, Zn and Co were determined in 53 samples, collected from the topsoil of a 1-ha forested plot. Naturally occurring soil Cr and Ni concentrations were much higher than critical limits for safety. Experimental semivariograms were computed and modelled by a nugget component plus a structure with autocorrelation ranges varying between 25 and 90 m. EDTA-extractable heavy metal contents exhibit a different spatial variation pattern from that of total contents, although Ni and Cu semivariograms present some similarities. The joint spatial variation for pairs of variables with significant correlation was also investigated. The nugget variances in the cross-semivariograms were not very different from those of individual semivariograms, suggesting heterogeneity within the shortest sampling interval. Semivariograms provided a clear description of the spatial structure of heavy metals and some insight into possible processes affecting their distribution. Kriging maps allowed the identification of small regions with distinct metal concentrations and confirmed the suitability of geostatistics for investigating processes controlling heavy metal variation. Isotopic cokriging performed better than kriging, but the gain for mapping purposes was limited. Key words: Serpentine, heavy metals, geostatistics, scaling, spatial variability
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».