Analysis of heavy metals (Pb and Zn) concentration in sediment of Blanakan fish ponds, Subang, West Java
Notice bibliographique
Résumé
Blanakan fish ponds receive water resource from Kali Malang and Blanakan rivers. Industrial and domestic activities along the river can cause pollution, especially heavy metals. Zinc (Zn) is an essential element that needed by an organism, while Lead (Pb) is a nonessential element that is not needed. Discharge of waste water from industries and anthropogenic activities continuously not only pollute the water but also the sediment and biota live on it. This research was aimed to know the heavy metals content in the sediment of Blanakan fish ponds. Sediment samples were taken on July and August 2016 at three locations. Heavy metals were analyzed using Atomic Absorption Spectrophotometry (AAS) Shimadzu 6300. The result of Lead (Pb) measurement showed that Fish Pond 1 had higher average concentration compared Fish Pond 2 and Fish Pond 3 which was 0.55 ppm. Standard for Lead (Pb) in sediment according to Ontario Sediment Standards (2008) is 31 ppm. Based on Zinc (Zn) measurement, it was known that average of Zinc (Zn) concentration also higher on Fish Pond 1 compared to Fish Pond 2 and 3 which was 1.93 ppm. According to Ontario Sediment Standards (2008), a standard for Zinc (Zn) in sediment is 120 ppm. This indicated that heavy metals in the sediment of fish ponds were below standards. Statistical analysis using t-test showed that there was no significant difference of heavy metals content among fish ponds.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».