Species richness and phytoremediation potential of mine wastelands-native trees across the Zambian Copperbelt Region
Notice bibliographique
Résumé
Mining activities are among the key sources of soil metal contamination in the Zambian Copperbelt, resulting in drastic landscape transformation. Plant species growing naturally on mine wastelands represent an asset for remediation on the disturbed ecosystems in the region. However, little is known about the suitability of Zambian native tree and shrub species for phytoremediation. The current study was carried to determine tree species richness and abundance on seven mine wastelands across the Zambian Copperbelt and evaluate their phytoremediation potential. Field inventory and post-hoc ecological analyses allowed identification of 32 native tree species, belonging to 13 different families, of which Fabaceae (34%) and Combretaceae (19%) predominated. Most of the identified tree species were found to be Cu, Co, Cr, Ni and Mo excluders. Among them, Rhus longipes (Anacardiaceae), Syzygium guineense (Myrtaceae), Senegalia polyacantha (Fabaceae) and Ficus craterostoma (Moraceae) were revealed as the most dominant tree species across the studied tailing dams (TDs) making them ideal candidates for metal phytostabilization. And coincidentally, their richness was positively correlated with high soil Cu concentration, a sought-after trait for phytoremediation of heavily polluted environment. Intriguingly, most identified tree species proved not suited for phytostabilization of Mn, Zn, B and Ba. On the other hand, species such as Annona senegalensis , Parinari curatellifolia , Dombeya rotundilifolia actively translocated these metals to leaves (TF > 1), indicating their potential for phytoextraction of Cu, Co, Cr, Ni, and Mo notably. Species richness and abundance significantly varied across the seven studied TDs. This was however barely influenced by soil metal contents, suggesting additional drivers dictating tree species-environment relationship in the context of studied TDs. The findings of this study provide crucial information in prospect of tree-based ecological restoration of mine wastelands, having revealed a diversified floristic composition of wastelands-native trees in the region, and clarified their respective phytoremediation attributes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».