Comparative analysis of toxic elements contamination in marine sediments: case study from the Jordanian and Lebanese coastal areas
Notice bibliographique
Résumé
Marine environment is increasingly impacted by anthropogenic pollution, especially Potentially Toxic Elements (PTEs) that accumulate in sediments and threaten marine ecosystems. This study compares PTE concentrations in coastal sediments from Lebanon (Mediterranean Sea) and Jordan (Red Sea), revealing distinct regional patterns. Sediment samples were collected along both coastlines, and 10 toxic elements (Al, As, Cd, Co, Cr, Cu, Mn, Ni, Pb, Zn) were analysed using ICP-MS. PCA and HCA identified aluminium and chromium as key in sediment classification, linked to industrial and port activity. In Lebanon, Jounieh had high levels of Al, Mn, Cd, Ni, As, Cu, and Co, with Al levels similar in Jounieh and Akkar (1170.31 and 1185.83 ppm). As a crustal element, Al originates from terrestrial sources. Damour and Jounieh also had elevated Mn (67.34 and 67.43 ppm), known for its aquatic mobility. Cr peaked in Nahr Ibrahim (93.1 ppm), followed by Jounieh (90.9 ppm). In Jordan, the Visitor Center had the highest concentrations of most elements, including Al (998.41 ppm), As, Cd, Co, Cr, Cu, Mn, and Ni. Zn was also high in busy areas like the Hotel Area and Oil Terminal Port. The Marine Science Station has the highest Pb (2.18 ppm) but low levels of other elements. The Hotel Area ranked second for Al and Pb and was among the top for other metals. Contamination factor analysis supported PCA and HCA results, showing higher contamination at Lebanese sites and lower in the Gulf of Aqaba. Al and Cr were the main drivers of site grouping, while other elements had low impact (contamination factor < 1). These results highlight the greater environmental vulnerability of not only Jordan and Lebanon but also the countries that have coastline on the Mediterranean and Red Sea and the need for targeted monitoring and management from the local and international communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».