Source Apportionment and Risk Assessment of Heavy Metals in Soils During Dry and Rainy Seasons in Southern Malawi
Notice bibliographique
Résumé
The recent increase in industrial activities has raised concerns regarding environmental quality in urban areas in Malawi. In this study, the contents of heavy metals [copper (Cu), zinc (Zn) and cadmium (Cd)] were analysed in 15 sites selected from Makata, Limbe, Maselema, Chirimba, and Maone industrial zones of Blantyre City in Malawi. Soil sampling was conducted during dry and rainy seasons, followed by laboratory analysis. The results revealed a few cases of elevated content of heavy metals exceeding permissible England and Canadian standards with higher content detected during the dry season than in the rainy season. Chirimba soil had the highest mean Zn content of 822 mg/kg in the rainy season and 579 mg/kg in the dry season. Maone soils had the highest Cd content, measuring 2.09 mg/kg in the rainy season and 3.06 mg/kg in the dry season. Chirimba soils also had the highest Cu content with levels of 105 mg/kg in the dry season and 79 mg/kg in the rainy season. The geo-accumulation index indicated that Zn posed the most severe pollution. The results of the Positive Matrix Factorisation model suggest that heavy metal pollution primarily originates from metal processing and manufacturing industries, followed by plastic manufacturing industries. This finding is supported by the nature of emissions from these sectors, where metal processing activities release heavy metals through particulates and waste to the environment, suggesting collective actions to prevent soil contamination.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».