Spatio-Temporal Assessment of Manganese Contamination in Relation to River Morphology: A Study of the Boac and Mogpog Rivers in Marinduque, Philippines
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the contribution of river morphology towards the occurrence of manganese (Mn) in both sediment and surface water (SW), considering the temporal climatic and spatial conditions. The Boac and Mogpog rivers on the island province of Marinduque, Philippines, were examined in this study. These rivers are downstream of the two abandoned open mine pits at San Antonio and Tapian, where mining disasters occurred in 1993 and 1996, respectively. Field sampling programs were conducted in 2019, 2021 and 2022 to measure the Mn concentrations in sediment and SW, and the physicochemical parameters in SW during the same sampling event. Geographic Information System (GIS) tools were employed to characterize the morphology of each river, specifically river slope, river bends, sinuosity, and channel width and length. The Boac and Mogpog rivers were divided into 22 and 15 river segments, respectively, to account for spatial heterogeneity of all parameters. Correlation (r) analysis on the average Mn concentration and river morphology within each segment was performed and indicated that river bends (Boac r = 0.421, Mogpog r = 0.356) and sinuosity (Boac r = 0.403, Mogpog r = 0.352) had the highest correlation with Mn concentrations in sediment. While river slope (Boac r = 0.716, Mogpog r = 0.282) and sinuosity (Boac r = 0.505, Mogpog r = 0.257) were the highest for Mn in SW. This confirmed that the planform of the river affected the accumulation of Mn due to its effect on sediment deposition along the river and its potential to adsorb and/or desorb metals. Furthermore, the pH of SW also directly correlated with sediment Mn (r = 0.293), and inversely correlated with SW Mn (r = −0.465), which was expected as acidic water promotes the release of metals from sediments to SW. The results from this study will aid local government, environmental engineers and managers in their mitigation program through identification of the areas and segments in the river that contain the highest and the least contamination. This is to optimize financial and human resources during river system remediation and monitoring. Data and information extracted from this study are useful in other areas of similar condition.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».