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Enregistrement W2804237229 · doi:10.2136/sssaj2018.03.0104

Predicting Heavy Metal Partition Equilibrium in Soils: Roles of Soil Components and Binding Sites

2018· article· en· W2804237229 sur OpenAlexaff
Shimeng Peng, Pei Wang, Lanfang Peng, Tao Cheng, Weimin Sun, Zhenqing Shi

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy metals in environment
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesScience and Technology Planning Project of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryMetalSoil waterOrganic matterEnvironmental chemistryDissolved organic carbonPartition coefficientDenticitySoil organic matterInorganic chemistrySoil scienceGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas WHAM 7 successfully predicted heavy metal partition in various soils. Major soil and solution parameters influenced the accuracy of model predictions. Soil organic matter dominated metal binding at most acidic to neutral pH in soils. WHAM 7 predicted bidentate binding as the dominant form of metal complexes. The reactivity and bioavailability of heavy metals in soils are controlled by their binding to reactive soil components, including soil organic matter (SOM), metal (hydr)oxides, and clay minerals. In this study, we specifically investigated how soil components and SOM binding sites controlled metal partition at various chemistry conditions. We used the Windermere Humic Aqueous Model (WHAM 7) to predict the solid‐solution partition and speciation of Cd, Cu, Ni, Pb, and Zn based on compiled literature data including 98 soil samples from five continents. Based on the root‐mean‐square‐error (RMSE) values of logarithm of dissolved metal concentrations between model predictions and experimental results, WHAM 7 reasonably predicted metal partition equilibrium over a wide range of reaction conditions, with RMSE less than 0.5 for Cd and Zn, and less than 1.0 for the other three metals. Soil organic matter dominated metal binding at most acidic to neutral pH, clay minerals were significant at low pH, and iron (hydr)oxides might effectively compete with SOM for metal binding when pH was high. For all five heavy metals, WHAM 7 predicted the bidentate bindings were the dominant form of metal complexes, in which both complexes formed by two carboxylic sites and that by one carboxylic and another phenolic sites were major complexes. The formation of monodentate complexes and electrostatic outer‐sphere complexes was significant at low pH, while tridentate complexes were only significant at high pH values. The modeling results help to accurately predict the environmental behavior of heavy metals in pH 3 to 7 soil environments.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,007
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations56
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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