Biochar Amendment in Remediation of Heavy Metals in Paddy Soil: A Case Study in Nobewam, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Biochar is a stabilised, carbon-rich material created when biomass is heated to temperatures usually between 450 and 550 °C, under low-oxygen concentrations. This study evaluated the effectiveness of sawdust, cocoa pod ash and rice husk biochars in remediating metal-contaminated paddy soil in Nobewam, Ghana. Biochar was applied 21 days before cultivating the rice for 120 days, followed by soil sampling and rice harvesting for metals and physicochemical analyses. Compared to the untreated soils, biochar treatments exhibited an enhancement in soil quality, characterised by an increase in pH of 1.01–1.20 units, an increase in available phosphorus (P) concentration of 6.76–13.05 mg/kg soil and an increase in soil total nitrogen (N), and organic carbon (OC) concentration, ranging from 0.02% to 0.12%. Variabilities in electrical conductivity and effective cation exchange capacity were observed among the treated soils. Concentrations of potentially toxic metals (arsenic, cadmium, copper, mercury, lead and zinc) in paddy soils and rice analysed by atomic absorption spectroscopy showed significant differences (p < 0.05) among the sampled soils. The concentrations of arsenic and lead in all soil samples exceeded the Canadian Council of Ministers of the Environment soil quality guideline for agricultural soils, with untreated soils having the highest levels among all the soils. Cadmium had a potential ecological risk index > 2000 and a geoaccumulation index above 5, indicating pollution in all samples. In contrast, arsenic and mercury contamination were only found in the untreated soils. Among the tested treatments, rice husk and its combinations, particularly with cocoa pod ash, showed significant efficacy in reducing metal concentrations in the soils. The potential non-carcinogenic human health risks associated with the consumption of rice grown in biochar-treated soils were lower for all the metals compared to the control samples. Future research should focus on long-term field studies to validate these findings and explore the underlying mechanisms governing metal immobilization in paddy fields.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».