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Enregistrement W2748404894 · doi:10.3390/rs9080861

Effects of Small-Scale Gold Mining Tailings on the Underwater Light Field in the Tapajós River Basin, Brazilian Amazon

2017· article· en· W2748404894 sur OpenAlexafffund
Felipe de Lucia Lobo, Maycira Costa, Evlyn Márcia Leão de Moraes Novo, Kevin Telmer

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésTributaryEnvironmental scienceTailingsBiogeochemical cycleSiltationWater qualityGold miningPlacer miningHydrology (agriculture)SedimentGeologyEnvironmental chemistryGeographyGeomorphologyChemistryGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Artisanal and Small-scale Gold Mining (ASGM) within the Amazon region has created several environmental impacts, such as mercury contamination and changes in water quality due to increased siltation. This paper describes the effects of water siltation on the underwater light environment of rivers under different levels of gold mining activities in the Tapajós River Basin. Furthermore, it investigates possible impacts on the phytoplankton community. Two field campaigns were conducted in the Tapajós River Basin, during high water level and during low water level seasons, to measure Inherent and Apparent Optical Properties (IOPs, AOPs), including scattering (b) and absorption (a) coefficients and biogeochemical data (sediment content, pigments, and phytoplankton quantification). The biogeochemical data was separated into five classes according to the concentration of total suspended solids (TSS) ranging from 1.8 mg·L−1 to 113.6 mg·L−1. The in-water light environment varied among those classes due to a wide range of concentrations of inorganic TSS originated from different levels of mining activities. For tributaries with low or no influence of mining tailings (TSS up to 6.8 mg·L−1), waters are relatively more absorbent with b:a ratio of 0.8 at 440 nm and b660 magnitude of 2.1 m−1. With increased TSS loadings from mining operations (TSS over 100 mg·L−1), the scattering process prevails over absorption (b:a ratio of 10.0 at 440 nm), and b660 increases to 20.8 m−1. Non-impacted tributaries presented a critical depth for phytoplankton productivity of up to 6.0 m with available light evenly distributed throughout the spectra. Whereas for greatly impacted waters, attenuation of light was faster, reducing the critical depth to about 1.7 m, with most of the available light comprising of red wavelengths. Overall, a dominance of diatoms was observed for the upstream rivers, whereas cyanobacteria prevailed in the low section of the Tapajós River. The results suggest that the spatial and temporal distribution of phytoplankton in the Tapajós River Basin is not only a function of light availability, but rather depends on the interplay of factors, including flood pulse, water velocity, nutrient availability, and seasonal variation of incoming irradiance. Ongoing research indicates that the effects of mining tailings on the aquatic environment, described here, are occurring in several rivers within the Amazon River Basin.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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