Field study on heavy metal removal in a natural wetland receiving municipal sewage discharge
Notice bibliographique
Résumé
Constructed and natural wetlands have been used successfully in the treatment and polishing of municipal wastewater all over the world, including in South Africa. Here we report on the heavy metal removal in a natural wetland that is receiving municipal sewage discharge, Limpopo province, South Africa. The natural wetland is located downstream of Makhado oxidation ponds and is dominated by the reed plant Phragmites australis. The changes in the metal variation from discharge of oxidation ponds to middle section and downstream of the natural wetland was analysed for heavy metals by ICP-MS over a 12 month period. The annual rainfall data were obtained from Agricultural Research Council. The following heavy metals: total chromium, zinc, cadmium and lead were effectively reduced during the passage through the wetland, to levels below the Department of Water & Sanitation (DWS) guidelines for waste water discharge. In contrast, the manganese and iron was reduced slightly above the DWS guideline value during the drier season and was higher during the wet season indicating a contribution of soil and water erosion. With copper it was effectively reduced during the wet and dry seasons with the exception in April, June and September when the downstream section was three times higher than the DWS guideline value. Thus the natural wetland was able to reduce considerable the heavy metals in the municipal discharge during its passage in the wetland. This is able to render the water in downstream of the wetland safe for rural communities to use the water for irrigation purposes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».