Heavy Metals in Sediments of Gilgel Gibe I Hydroelectric Dam Reservoir and its Tributaries
Notice bibliographique
Résumé
Aquatic ecosystems are susceptible to pollution with heavy metals arising from anthropogenic and natural sources. In this study the pH, organic matter content, and concentrations of selected heavy metals (Cd, Pb, Cu, Cr, Co) in the sediments of Gilgel Gibe I Hydroelectric Reservoir and its tributaries were investigated. Sediment samples were taken by grab sampling from 5 sample sites. Microwave digestion was used for the extraction of the samples prior to quantitative determination of the target heavy metals by Flame Atomic Absorption Spectroscopy (FAAS).The obtained concentrations of the heavy metals were varied from 0.80 ± 0.46 - 10.4 ± 0.68 mg/kg (Cd), 0.80 ± 0.46 - 10.4 ± 0.68 mg/kg (Pb), 17.26 ± 1.94 - 28.38 ± 0.30 mg/kg ( Cr);0.55 ± 1.38 - 9.74 ± 0.45 mg/kg (for Cu); and 7.53±0.51 - 18.50±1.11 g/kg (Co). One-way ANOVA (p < 0.05) indicated that the concentrations the studied heavy metals were significantly different among the sediment samples collected from the dam reservoir and its tributaries. The dam reservoir sediment accumulate higher concentration of Cd (i.e., 10.4±0.68 mg/kg) and this value is above the sever effect level of National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) and Canadian interim sediment quality guideline. Nada Kala contribute highest amount of metal accumulation compared with other tributaries. The degree of metal pollution was analyzed in terms of contamination factor and Cd has showed moderate contamination of reservoir sediment. Generally, the obtained findings demonstrated that the studied sediments have high concentrations of target heavy metals. Speciation study is recommended to determine the desorption tendency of the heavy metals towards water column as well as their risk on aquatic ecosystems.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».