Geoaccumulation Index and Enrichment Factor of Arsenic in Surface Sediment of Bukit Merah Reservoir, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
An investigation study was conducted in Bukit Merah Reservoir (BMR) for the assessment of arsenic concentration in the surface sediment in 23 sampling stations. The sediment samples were digested and analysed for arsenic using Inductively Coupled Plasma-Optical Emission Spectrometry (ICP-OES). Sediment parameters such as pH (4.42 ± 0.71), redox potential (121.77 ± 42.45 mV), conductivity (205.7 ± 64.07 μS cm–1) and organic matter (25.35 ± 9.34%) were also examined. The main objectives of this study are to determine the arsenic distribution and concentration and at the same time to assess the enrichment of arsenic using the geoaccumulation index (Igeo) and enrichment factor (EF). This study shows the total arsenic concentration in the surface sediment of BMR is 4.302 ± 2.43 mg kg–1 and found to be below the threshold value of Canadian Interim Sediment Quality Guidelines (ISQG). High arsenic concentration is recorded near the southern part of the lake where anthropogenic activities are prevalent. Based on Igeo, 13% of sampling stations are categorised as moderately polluted, 52.2% as unpolluted to moderately polluted and the rest is categorised as unpolluted. EF shows 78.3% stations are classified as extremely high enrichment and the rest as very high enrichment. This finding provides important information on the status of arsenic contamination in BMR and creating awareness concerning the conservation and management of the reservoir in the future.
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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 ».