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Enregistrement W2305873023 · doi:10.31357/fesympo.v20i0.2587

Chemical Characteristics of Buffer Zone Sediments And Implications on Adjoining Water in Diyawanna Lake

2015· article· en· W2305873023 sur OpenAlexaboutno aff
A.A.S.D. Dias, D.T. Jayawardana

Notice bibliographique

RevueProceedings of International Forestry and Environment Symposium · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlkalinityEnvironmental chemistryTotal dissolved solidsWater qualitySedimentSalinityOrganic matterChemistrySurface waterSurface runoffHydrology (agriculture)MineralogyEnvironmental scienceGeologyEnvironmental engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diyawanna Lake is one of the major fresh water body located in the middle of SriJayewardenapura Kotte. Most of surrounding area of the lake consists of marshlands. Duringthe recent past several reclamation and development activities going on around the lake. Inaddition, sediments from surface runoff are finally accumulating in the lake margin (bufferzone). However, there is no any study done on sediment quality and impacts of them onadjoining water, especially in the buffer zone of such a fresh water body. Therefore, main aimof this study is to investigate quality of the sediment accumulated in the buffer zone of thelake and also to study the possible impacts on lake water from the sediments due tobiogeochemical reactions in the zone. Thirty three water samples were collected during dryperiod and samples were analysed for pH, electrical conductivity (EC), oxidation reductionpotential (ORP), salinity, total dissolved solid (TDS), NO3-, PO43-, SO42-, Cl-, alkalinity,hardness, Na, K, Ca, Mg, Cd, Cr, Cu, Fe, Pb, Mn, Zn and Ni. In addition, black organicsediment samples were collected from selected locations and tested for pH, ORP, EC, organiccarbon, total organic matter, NO-3, PO4-3, Na, K, Ca, Mg, Cd, Cr, Cu, Fe, Pb, Mn, Zn and Ni.Average values of pH, EC, ORP, TDS, NO3-, PO43-, SO42-, Cl-, alkalinity, hardness, Na, K,Ca, Mg, Cu, Zn and Fe for the lake water are 7.4, 222 μS/cm, -37 mV, 222 mg/l, 0.11 ppm,15.00 ppm, 1.43 ppm, 20.00 ppm, 0.0002 ppm, 772 ppm, 16 ppm, 10 ppm, 36 ppm, 21 ppm,0.001 ppm, 0.009 ppm and 0.14 ppm respectively. However, element Cd, Pb, Mn and Niwere not detected. Piper classification for the lake water indicate CaSO4 type, which reflecttypical gypsum type of waters with impact of mine drainage due to mineral pyrite in soil.Also, sulfur emitted by the vehicles may react with water to form sulfuric acid. In addition,gypsum type of water may also due to accumulation of building materials such as cement.Therefore reason for the CaSO4 type of water may be due to several sources in the area. Inaddition, compared to WHO guidelines only Cr (0.58 ppm) present in the water isconsiderably high, this may be due to direct discharge of urban dust into the lake.Average values of pH (6.1), ORP (54 mV), EC (122 μS/cm), organic carbon (3.1%), totalorganic matter (18%), nitrate (0.93 ppm), phosphate (12 ppm), Na (3.5 g/kg), K (11 g/kg), Ca(73 mg/kg), Mg (84 mg/kg), Cd (40 mg/kg), Cr (391 mg/kg), Cu (134 mg/kg), Fe (44 g/kg),Pb (833 mg/kg), Mn (157 mg/kg), Ni (196 mg/kg) and Zn (33 g/kg) in the sediments areconsiderably different value than the water. Compare with Canadian Environment Qualityguidelines average values of Cd, Cr, Pb and Zn are higher in the sediments. This is mainlydue to accumulation of those elements from runoff water. In general, it can be concluded thatprevailing physical conditions of the lake water is controlling leaching of heavy metals fromsediments to water. Conversely, anthropogenic sources seem to be increase accumulation ofheavy metals in the buffer zone sediments.Keywords: Diyawanna Lake, Water quality, Sediment quality

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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