Unraveling glyphosate sequestration: The role of natural organic matter fractions in soil-water contamination and retention
Notice bibliographique
Résumé
The bioavailability and fate of pesticides in soil are largely influenced by soil's sorption characteristics. Therefore, the adsorption of pesticides, like glyphosate (GBH), onto soil natural organic matter (NOM) was investigated in this study. With the aid of sequential treatment methods of agricultural soil, NOM was modified to yield demineralized matter (DM), nonhydrolyzable carbon (NHC), and black carbon (BC). A comprehensive characterization of NOMs was carried out using BET, ICP-OES, pHpzc, SEM-EDS, XRD, and FTIR, which revealed alterations in the physical and chemical characteristics of NOMs as a result of the extraction and modification procedures. Experimental data demonstrated that the Sips isotherm model provided the best fit for NOM-glyphosate interactions, as indicated by the lowest chi-square values and correlation coefficient. The model suggests a complex interaction between the pesticide and NOMs, driven potentially by π-π interactions, as well as electrostatic interactions between charged NOMs due to their moieties and glyphosate ions in aqueous media. The predicted maximum adsorption capacity improved from 6.8 mg/g (bulk soil) to 8.7 mg/g (BC fraction), with experimental adsorption capacity following the order Bulk < DM < BC < NHC. Sorption was fairly enhanced under acidic conditions and sorption hysteresis was observed. Additionally, the NOM's chemical composition, particularly its percent organic carbon and mineralogy, which influenced the NOM's hydrophobic properties, played a key role in influencing adsorption behavior and potentially irreversible sorption, as reflected in H-indices. This study highlights the impact of different NOM fractions on glyphosate mobility, retention in soil and potential environmental risks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».