Lead contamination in Chinese surface soils: Source identification, spatial-temporal distribution and associated health risks
Notice bibliographique
Résumé
Soil lead (Pb) pollution is wide spread in China. The Chinese government is taking ambitious actions to tackle the soil pollution issue, with the latest soil quality standards and the Soil Pollution Prevention and Remediation Law enacted in 2018. This study assesses the spatio-temporal distribution, pollution levels, major sources and health risks of Pb in surface soils in China in the past three decades (1990–2017). Traffic emissions (mainly leaded gasoline), mining, smelting, and e-waste recycling were main contributors to soil Pb pollution and pose a risk to food security and human health. The weighted arithmetic mean of Pb concentrations was 35.9 ± 0.21 mg/kg. Southern China suffered from severer soil Pb pollution with hotspots of the Pearl River Delta, Yangtze River Delta, Shaanxi and Hunan. The average soil Pb concentration increased marginally during 1990–2001 due to increased industrial and transportation activities; afterwards, it decreased by ∼30% during 2001–2013, reflecting the effectiveness of the ban on leaded gasoline in 2000. However, there was a slight increase in recent years. Therefore, it is critical to establish a comprehensive evaluation and monitoring system, strengthen pollution source control, properly manage the environmental and health risks at severely contaminated sites, and conduct green and sustainable remediation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».