Influence of Nano-Hydroxyapatite on the Metal Bioavailability, Plant Metal Accumulation and Root Exudates of Ryegrass for Phytoremediation in Lead-Polluted Soil
Notice bibliographique
Résumé
Lead is recognized as one of the most widespread toxic metal contaminants and pervasive environmental health concerns in the environment. In this paper, the effects of nano-hydroxyapatite (NHAP) on remediation in artificially Pb-contaminated soils and ryegrass were studied in a pot experiment. The addition of NHAP decreased the water- and acid-soluble, exchangeable, and reducible fractions of Pb, extracted using the Community Bureau of Reference (BCR) method, whilst greatly increasing the residual fraction of Pb. Oxidizable Pb was increased slightly. No significant increase in soil pH was caused by the application of NHAP. Compared to conditions without NHAP, the addition of NHAP decreased the Pb content in ryegrass shoots and roots by 13.19-20.3% and 2.86-21.1%, respectively. Therefore, the application of NHAP reduced the mobility and bioavailability of Pb in the soil. In addition, the application of NHAP improved the fresh weight of shoots and roots, and promoted the growth of ryegrass. NHAP played a positive role in stimulating ryegrass to secrete tartaric acid.
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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 | 0,000 | 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 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 ».