Assessment of contamination and potential ecological risks of heavy metals in riverine sediments from gold mining and pristine areas in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
This study explore the characteristics of heavy metal pollution, contamination levels, and potential ecological risks in riverine sediments found in both gold mining and pristine areas. Such investigations are vital for the ongoing monitoring and preservation of water bodies and overall ecosystem health. In total, 44 composite sediment samples were collected from seven pristine environments and four mining sites. These samples underwent preparation, digestion, and analysis for heavy metal content, utilizing the inductively coupled plasma emission mass spectrometer (ICP-MS). Various tools and models, including the geo-accumulation index, enrichment factor, and degree of contamination, were employed to assess the impact of pollution on the environment. Modified ecological risk index were also used to evaluate potential ecological risks. The average concentrations of heavy metals in pristine sites spanned from 0.01±0.01 (Cd) to 73,753.64 ± 388.15 mgkg−1 (Fe), while in mining sites, they ranged from 0.04±0.02 (Cd) to 56,394.25±400.66 mgkg−1 (Fe). Comparing these concentrations against the USEPA Ecological Screening Values, Mean Shales levels, and the Canadian ISQG, it became evident that Pb, Cd, Zn, Ni, Co, and Mn concentrations generally remained below the recommended guideline values in both pristine and mining areas. However, concentrations of Cr, As, Cu, and Hg exceeded the prescribed threshold limits, particularly in the mining regions. Through Principal Component Analysis (PCA) and Geometrical Analysis for Interactive Aid (GAIA) modeling, two primary sources of heavy metals were identified: anthropogenic-related and geogenic-related. GAIA and PCA together explained 78.53 % and 79.40 % of the total variability in heavy metal concentrations, respectively. Overall, the pollution and ecological risk assessment indicated low to moderate contamination levels, with a notable exception of high arsenic contamination in the Nyam river. The findings of this study hold significance for assessing sediment conditions and river quality in mining communities within Ghana and globally. They also provide empirical data to recommend measures for mitigating water contamination in such communities.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».