Phytoremediation—A Sustainable Solution for Reducing Heavy Metal Contamination from the Bhalaswa Landfill Site
Notice bibliographique
Résumé
The physico-chemical characteristics of the Bhalaswa Landfill site were studied by analyzing soil and plants species to estimate the heavy metals contamination of the site. The aim of this study was to explore the feasibility of using phytoremediation for reducing environmental contamination of heavy metals due to landfill site. The five most abundant plants species identified in the region were: Prosopis juliflora, Riccinus communis, Calotropis procera, Chenopodium murale, and Chrysopogon zizanioides, used as the indicators for the level of contamination at the site. The samples were collected from 0 m, 500 m, 1000 m, and 2000 m distance from the landfill site to assess the variations in heavy metals contents as a function of distance from the landfill site. Bio-concentration factor revealed the result that C. zizanioides was the best accumulator for iron, C. murale for copper and cadmium, and P. juliflora for silver and therefore can be used for the phytoremediation of the contaminated site. The lowest moisture content of 3.45% in soil was found to be at the landfill site, indicating high amount of dry density and thereby increased level of gas transport. One approach in making dumping of solids wastes on this landfill sustainable with regards to heavy metals pollution could be to grow these plants and harvest them upon maturity. This could help in controlling increased rate of heavy metal pollution of soil, groundwater in this region. A conscious effort is needed now to slow down the increase of metal pollution due to the Bhalaswa Landfill for protecting human health and environmental health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».