Mobility and storage sinks for chromium and other metals in soils impacted by leather tannery wastes
Notice bibliographique
Résumé
Leather tanneries around the world, including China, introduce chromium (Cr) and other metals into the environment. In China, the population pressure compels the utilization of every piece of available land for food production. In this study, we investigated the content, leachability and possible storage sinks for Cr and other metals in soils around facilities of leather industry in southern China. It was found that Cr in soils impacted by tannery can be as high as 2484 mg Cr kg⁻¹ soil, and the mean contents of other metals such as Zn (214 mg Zn kg⁻¹ soil), Cd (5.4 mg Cd kg⁻¹ soil), As (17 mg As kg⁻¹ soil) exceeded the soil quality standards and guidelines in China and Canada. Simulated leaching studies (i.e., Synthetic Precipitation Leaching Procedure) indicated that these soils could release Cr and other metals in concentrations above the environmental quality guidelines and standards for water in China and Canada. As a result, the mobility of metals from these soils can potentially contaminate both groundwater and surface water. We also found differential leachability of metals with soil properties such as total metal and total carbon contents. Principal component analysis of the total contents of 32 elements showed that the possible major sinks for Cr are organic matter and oxides of Fe/Mn/Al, while sulfates and phosphates are potential storage of Cd, Zn, Cu and Pb. The information obtained from this study can be valuable for the restoration of ecosystem functions (i.e., food production) in the study area.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».