Sediment Quality Assesment by Using Geochemical Index at Saguling Reservoir West Java Province Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metal pollution is one of the problems that continue to occur in Indonesia which is very important because it is non-degradable, persistent, and can accumulate in the bodies of living things. Heavy metal in the water is usually present in low concentrations but human activity shall increase. Saguling Reservoir is one of the largest manmade lake in West Java Province which has experienced water contamination. The purpose of this study is to assess the quality of sediments related to the pollution of four heavy metals ie Cd, Cr, Cu, and Pb contained in Saguling Reservoir sediment using CF, MPI, Igeo and PERI methods in the rainy and dry seasons.Sediment samples are taken in twelve points around the reservoir by 2015-2017. Based on the results of this study it can be concluded that the sediment quality of Saguling Reservoir has been contaminated by heavy metals Cd, Cr, Cu, and Pb. This is caused by human activity in the water catchment area of the reservoir. Based on the results of the analysis of sediment quality using Igeo and CF the sediment of Saguling Reservoir has been polluted by heavy metals, specifically Cd in the rainy and dry seasons. The result of assessment of sediment quality by MPI method can be concluded that the sediment of Saguling Reservoir as a whole has been contaminated by Cd, Cr, Cu, and Pb. Based on calculations using PERI method, the sediment quality of Saguling Reservoir has contaminated Cd with serious ecological risk category during rainy and dry season, contaminated with Cr and Pb with low grade ecologogical risk category during rainy and dry season, has been contaminated with Cu with low grade ecological risk in the rainy season and moderate ecological risk in the dry season. Based on the results of this study that the Cd must be cautioned carefully, because of the highest concentration in the rainy and dry season than three other heavy metals.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».