Assessing Soil Pollution: An Investigation into Heavy Metal Contaminations in Roadside Soil in Aizawl, Northeast India
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the heavy metal contamination in the roadside soils of Aizawl, located in Northeast India, where the roadside soil is vulnerable to heavy metal pollution due to vehicular traffic and human activities. A systematic analysis was conducted at twelve sampling sites throughout the city from August 2020 to July 2021, with three replicates taken at each location. Metal concentrations were measured using atomic absorption spectrophotometry after acid digestion, following the USEPA 3050B method. The heavy metals analysed include copper (Cu), nickel (Ni), lead (Pb), and zinc (Zn). The mean metal concentrations at the selected sites range from 0.46 – 0.99 for Cu, 0.25 - 0.54 for Ni, 0.29 - 0.50 for Pb, and 1.35 - 1.84 for Zn. All measured metal concentrations exceeded the local average background values (ABVs), but they generally fall within the safe limits established by the Canadian and Chinese soil quality standards for residential areas. While all contamination levels fall within the moderately contaminated category based on the geo-accumulation index (Igeo), the pollution load index (PLI) indicated moderate to high levels of contamination by Cu at site S9 (Chanmari) and by Zn at sites S1 (Kulikawn), S5 (Bazar Bungkawn), S9 (Chanmari), and S12 (Khatla). The Pearson correlation analysis revealed a moderate positive correlation between copper and zinc, indicating a common source of pollution. Effect of monsoon Pb and Zn is also observed. The findings revealed varying metal concentrations at the different sites, with variations in the different sampling periods due to the influence of urbanization, human activities, vehicular traffic, and weather.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».