First Report of Field Remediation of Contaminated Tailings from the Collapsed Fundão Dam in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The failure of the Fundão dam in Brazil spilled contaminated sediments to the Doce river basin with high levels of pH,ether-amine and sodium.In the present study, it was established a riparian forest over contaminated sediment using two main remediation strategies: phytoremediation with native species to the Atlantic Forest, previously selected for tolerance to the sediment toxicity, and physico-chemical remediation by management of the sediment with incorporation of OM.In the experimental site (ES), 12 native species were cultivated under two treatments: T1-management of the sediments with incorporation of OM and T2-nonmanaged sediment + superficial deposition of OM.The results were compared with a degraded site (DS) affected by the contaminated sediments and a preserved site (PS) composed of a fragment of preserved Atlantic Forest.After 6 month of transplanting, plants from T1 showed a better height growth performance (up to 3m) and survival index in relation to T2, as well as a significant decline of ether-amine and sodium contents.Besides the improvement of soil fertility, the amendment with OM promoted a pH reduction, favoring ether-amine destabilization, sodium sequestration and improvement of soil microbial populations.Soil nitrification was improved as revealed by the significant increase of nitrate which seems to have favoured the rampant growth of tolerant plant species after 6 months of planting.Therefore, it is recommended the incorporation of OM to the sediment and phytoremediation with selected tolerant species to remediate sodium and ether-amine toxicity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».