Spatial and ecological health impacts of potentially toxic elements in road dust from long-term mining activities: A case study of the Bayan Obo deposit
Notice bibliographique
Résumé
The long-term impacts of mining activities at the Bayan Obo deposit on potentially toxic elements (PTEs) in road dust remain insufficiently understood. This study aims to enrich knowledge in this area by investigating the spatial and eco-health impacts of PTEs in both bulk road dust (BRD) and resuspended road dust (RRD) from mining. An integrated approach combining Monte Carlo simulations with multiple statistical and geostatistical methods was used to quantify mining-related impacts. The findings revealed that Cd was the most polluted element. Concentrations of Cd, Mo, Pb and Zn were notably higher near the mine and decreased with increasing distance, with mining activities directly contributing over 20 % to these PTEs. Moderate and considerable eco-risks were identified for BRD and RRD, respectively, primarily driven by Cd and Mo, with higher risks closer to the mine. While non-carcinogenic risks were negligible, carcinogenic risks for adults required attention. Mining-related sources accounted for over 30 % of eco-risks but less than 10 % of health risks. This research integrates multiple methods, providing a more comprehensive understanding of the spatial and eco-health impacts of mining activities on PTEs in road dust. These findings offer critical insights and guidance for managing similar environmental challenges in other mining regions.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».